The bean bug Riptortus clavatus Thunberg (Heteroptera: Alydidae) is an important pest, causing serious yield loss in soybean. But the information on mechanism of resistance to R. clavatus is limited. The objective of this study was to identify QTLs for R. clavatus resistance using simple sequence repeat (SSR) markers in a soybean population of recombinant inbred lines (RILs) developed from the cross PI 171451 ${\times}$ Hwaeomputkong. A genetic map from this population was constructed with a total of 136 SSR markers covering 1073.9 cM on 20 linkage groups (LGs). With 126 $F_5$ RILs, two independent QTLs for resistance to R. clavatus were mapped on LGs B1 and C2. The amount of phenotypic variation explained by these QTLs ranged from 12 to 16%. PI 171451 showed an escape response to R. clavatus. Under feeding conditions, 14.4% of RILs showed greater resistance to R. clavatus than the resistant parent. The resistance to R. clavatus in soybean from PI 171451 was incomplete and quantitatively inherited and the QTLs for resistance to R. clavatus detected in the RIL population were not significantly affected by epistatic interactions.
최근 수정범용토양유실공식을 활용한 토양침식 연구가 활발히 진행중에 있으나, 실측자료와의 비교가 어렵기 때문에 계산된 결과를 정량적으로 검증하지는 못하였다. 본 연구에서는 RUSLE 모형을 구성하고 있는 인자들을 GIS 격자분석기법으로 분석하였으며, 특히 1:250,000 개략토양도를 주로 활용하였던 기존의 연구와 달리 1:25,000 정밀토양도를 활용한 토양침식인자를 제시하였다. 그리고 RUSLE 모형으로 계산한 토양침식량의 검증을 위해 보성강 유역의 비퇴사량 실측자료를 이용하였으며, 토양도의 축척을 고려한 결과 1:25,000 개략토양도의 경우는 120m의 해상도가 적합한 것으로 평가되었고 1:25,000 정밀토양도를 고려한 경우는 150m 해상도가 적합한 것으로 평가되었다.
본 연구에서는 수정이방성복원 후 지역확장분할 영상분류의 분류오류를 Markov Random Field(MRF) 기반 분류자를 사용하여 개선시킬 것을 제안하고 있다. 제안 접근법은 지역확장분할 분류에 의해 생성된 결과에서 분류오류의 발생 가능성이 높은 경계지역을 정의하고 경계지역내의 화소들에 대해 재분류를 수행하여 수정하는 것이다. 재분류를 위한 MRF 기반 분류자는 지역확장분할 분류에 의해 추정된 클래스 수와 클래스 특성 값을 기반으로 하여 분류를 수행하는 반복적인 기법이다. 모의자료에 대한 실험은 제안 기법이 분류 정확성을 향상시킴을 보여주었다 그러나 실제적으로 많은 탐사지역의 피복형태는 매우 복잡한 구조를 갖고 있으므로 일반적 MRF 기반 기법의 사용은 원격탐사 영상의 정확한 분석을 이끌어 내지 못할 수 있으므로 본 연구는 다중 분류자를 사용하는 다단계 경계지역 수정기법을 제안한다. 한반도의 실제 원격탐사 영상자료에 대한 적용결과는 다단계 기법의 효과성을 잘 보여주고 있다. 다단계 반복적 경계지역 내 분류수정은 분석지역에 존재하는 자세한 구조를 보존하는 한편 지역적 명확한 구분의 분류결과를 생성한다.
As of 2018, total yield of lettuce and strawberry amounted to 93,543 tons (representing 1.0 percent) and 183,639 tons (2.0 percent), respectively, among total yields worth 9,185,889 tons in South Korea. Lettuce is affected by a combination of numerous elements such as varieties, cultivation methods and pests during each growth phase (Lee et al., 1999). It is mainly cultivated in spring and fall. Especially due to respiration rate after harvest leading to reduced quality and poor storage, maintaining annual supply is unavailable (Jang et al., 2018). With the distribution of new varieties, forcing culture and indoor insulated facilities for plant cultivation during winter, strawberries are produced every year except for late summer and early fall. Due to active respiration, transpiration, soft flesh and high water content, the fruit is vulnerable to go bad and got rotten compared to other fruits. Furthermore, it is difficult to maintain freshness due to the possibility of softening, discoloration and fungi (Lee et al., 2012). In this regard, developing improved storage and package techniques is needed to ensure maintaining quality and safety even just two to three days after harvest. In order to ensure improved quality and safety of strawberries and lettuce after harvest, the present study applied a modified atmosphere packaging (MAP) technology (Mostofi et. al., 2008). Going forward, it compared the quality and safety of the two products while being stored in a way that put them in an MAP-applied container and a plastic container at room temperature and 4 degree Celsius.
Jae Seong Choi;Ji Yung Kim;Moonju Kim;Kyung Il Sung;Byong Wan Kim
한국초지조사료학회지
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제43권3호
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pp.190-198
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2023
This study was conducted to calculate the damage of Italian ryegrass (IRG) by abnormal climate using machine learning and present the damage through the map. The IRG data collected 1,384. The climate data was collected from the Korea Meteorological Administration Meteorological data open portal.The machine learning model called xDeepFM was used to detect IRG damage. The damage was calculated using climate data from the Automated Synoptic Observing System (95 sites) by machine learning. The calculation of damage was the difference between the Dry matter yield (DMY)normal and DMYabnormal. The normal climate was set as the 40-year of climate data according to the year of IRG data (1986~2020). The level of abnormal climate was set as a multiple of the standard deviation applying the World Meteorological Organization (WMO) standard. The DMYnormal was ranged from 5,678 to 15,188 kg/ha. The damage of IRG differed according to region and level of abnormal climate with abnormal temperature, precipitation, and wind speed from -1,380 to 1,176, -3 to 2,465, and -830 to 962 kg/ha, respectively. The maximum damage was 1,176 kg/ha when the abnormal temperature was -2 level (+1.04℃), 2,465 kg/ha when the abnormal precipitation was all level and 962 kg/ha when the abnormal wind speed was -2 level (+1.60 ㎧). The damage calculated through the WMO method was presented as an map using QGIS. There was some blank area because there was no climate data. In order to calculate the damage of blank area, it would be possible to use the automatic weather system (AWS), which provides data from more sites than the automated synoptic observing system (ASOS).
This study develops a Global Positioning System (GPS) Code Multipath Grid Map (CMGM) of each individual domestic reference station from the extracted code multipath of measurement data. Multipath corresponds to signal reflection/refraction caused by obstacles around the receiver antenna, and it is a major source of error that cannot be eliminated by differencing. From the receiver-independent exchange format (RINEX) data for two days, the associated code multipath of a satellite tracking arc is extracted. These code multipath data go through bias correction and interpolation to yield the CMGM with respect to the azimuth and elevation angles. The effect of the CMGM on multipath mitigation is then quantitatively analyzed to improve the Root Mean Square (RMS) of averaged pseudo multipath. Furthermore, the single point positioning (SPP) accuracy is analyzed in terms of the RMS of the horizontal and vertical errors. During two weeks in February 2023, the RMSs of the averaged pseudo multipath for five reference stations decreased by about 40% on average after CMGM application. Also, the SPP accuracies increased by about 7% for horizontal errors and about 10% for vertical errors on average after CMGM application. The overall quantitative analysis indicates that the proposed approach will reduce the convergence time of Differential Global Navigation Satellite System (DGNSS), Real-Time Kinematic (RTK), and Precise Point Positioning (PPP)-RTK correction information in real-time to use measurement data whose code multipath is corrected and mitigated by the CMGM.
토양 변수는 작물 모형을 통한 기후변화 시나리오 조건에서의 작황 예측에 있어 중요한 환경적 요소이다. 토양 환경 정보 시스템 (Korean Soil Information System; KSIS)에서는 390 개의 토양통에 대한 자세한 정보를 제공하고 있다. 그러나, 이러한 토양 정보는 HTML (Hyper Text Markup Language) 문서 형식으로 제공되고 있어 작물 모형용 토양입력 자료로 변환하는 데에 어려움이 있다. 이에 따라 KSIS의 토양정보를 기반으로 작물모델의 토양 입력자료를 생산하는 도구인 Korean Soil Information System Processing Tool (KSISPT) 를 개발하였다. 이 도구는 객체 지향 프로그래밍 언어인 JAVA로 작성되었으며 여러 개의 모듈로 구성되었다. 이 모듈들을 통해 각각 KSIS 웹 페이지 문서 분석, 토양 자료 저장, 추가 변수 생성, 토양 입력자료 출력 등의 기능이 구현되었다. 각 토양통의 특성을 고려한 총 940여개의 토양 입력 자료가 생성되었다. 이 토양 자료를 KSIS에서 제공하는 30m 해상도의 토양통 공간적 분포 지도와 함께 활용된다면, 미래 기후 조건에서 작물 생산성의 시공간적 분석이 용이해지고 이를 기반으로 기후 변화 적응 대책수립에 도움을 줄 수 있을 것이다.
벼 수량성 증진을 위하여 수당립수 증진 유전자로 보고된 5종의 유전자에 대한 분자표지를 검정하고 유전자원 479점에서 이들의 유전자에 대한 유전형을 검정하였다. 판독이 용이한 Gn1a및 DEP1, Apo1유전자의 In/del 분자표지를 각각 개발하였고 Ghd7과 Nal1 유전자에 대하여서는 기존 보고된 SNP 분자표지를 이용하여 편리성을 검정하였다. 이들 분자표지는 아가로즈젤에서 각각의 유전형 판독이 용이하기에 벼 수량성 향상을 위한 분자육종에 적용이 가능할 것으로 기대되었다. 유전자원 479점에서 수당립수 증진 유전자 5종의 유전형을 분석하였을 때 총 13개의 haplogype으로 분류되었다. 대부분의 Indica 품종과 Japonica 품종은 haploptype 1과 haplotype 13에 속하였다. 나머지 haplotype에 속한 55점의 유전자원은 수당립수 증진 유전자에 대한 유전다양성을 보유한 자원으로 유전체 분석 등을 위한 핵심집단으로 활용할 수 있을 것으로 판단되었다. 유전자원 396점의 수량구성요소를 비교하였을 때, Nal1을 제외한 4종의 수당립수 증진 유전자의 수량증진 대립유전자형에서 이삭 수가 0.6 ~ 0.8개/주 감소하였으나 수당립수는 이삭당 27 ~ 29개 증진되었다. Nal1 유전자는 유전적 배경에 따라 효과가 다르게 나타나며, Nal1-japonica 대립유전자형의 수당립수 증진 효과보다 Nal1-indica 대립유전자형이 감소효과가 큰 것으로 추측되었다. 앞으로 본 논문에서 검정된 수당립수 증진 분자표지 5종과 유전자원의 유전형을 정보를 바탕으로 벼 수량성 증진 육종에 활용하고자 한다.
레이더 반사도를 이용한 강수추정의 개선을 위해 새로운 접근 방식인 경북대학교에서 개발한 하이브리드 고도면을 이용한 강수량 추정기법(Hybrid Surface Rainfall, KNU-HSR)을 사용하였다. KNU-HSR기법은 지형에코와 레이더 빔차폐의 영향을 받지 않는 2차원 하이브리드 고도면에서의 반사도를 이용하여 강수량을 추정한다. 본 연구에서는 정적 HSR 및 동적 HSR기법이 사용되었으며 비교 검증되었다. 정적 HSR은 빔차폐지도와 지형에코지도를 사용하며, 동적 HSR은 정적 HSR에 추가적으로 실시간 퍼지로직 품질관리를 통한 품질지수지도를 사용한다. 검증을 위해 상관계수(correlation coefficient), 총비율(total ratio), 평균편의(mean bias), 정규화된 표준편차(normalized standard deviation), 평균 상대오차(mean relative error)를 사용하였으며, 10개 강우사례의 지상우량계 강우자료를 이용하여 두 HSR의 강우추정 성능을 평가하였다. 모든 검증지수에서 동적 HSR은 반사도 보정을 하지 않은 정적 HSR에 비해 더 우수한 성능을 보였다. 동적 HSR은 레이더로부터 근거리에서는 과대추정하였으며 원거리에서는 빔 폭 확장 및 빔 고도증가로 인해 과소추정하였다. 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 레이더로부터의 거리에 관계없이 가장 좋은 결과를 보였다. 정적 HSR은 약한 강우강도에서 상당히 과대추정하였으나 동적 HSR은 모든 강우강도에서 1.0에 총비율을 보였다. 반사도의 시스템오차 보정 후, 동적 HSR의 정규화된 표준편차와 평균상대오차는 각각 약 20%와 15%로 개선되었다.
본 논문에서는 일반 단일 시점의 축구 비디오를 스테레오스코픽 영상으로 변환하는 방법을 제안한다. 축구 비디오 분석 과정을 통하여 축구 비디오를 일정한 종류의 샷으로 분류하고, 분류된 샷 종류에 따른 깊이지도 생성 방법을 제안한다. 원거리 샷의 경우에는 운동장 영역 추출을 통하여 운동장 영역에 깊이기도 (Depth Map)을 생성하는 방법을 제안한다. 그리고 비 원거리 샷의 경우, 운동장 영역 블록 수와, 간단한 피부색 발견 알고리즘을 통해 생성한 스킨 블록의 수에 따라 다시 3가지로 샷을 분류하고, 각 종류의 샷에 따른 깊이지도 생성 방식 1) 오브젝트 영역 추출을 통한 깊이지도 생성, 2) 스킨 블록을 이용한 전경 영역 추출과 가우시안 함수를 이용한 깊이기도 생성, 그리고 3) 스킨블록이 없는 상황에서의 깊이기도 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여, 스테레오스코픽 영상을 생성하는 방법을 소개하고, 생성한 실험영상을 결과로 제공한다. 그리고 주관적 깊이감 품질 평가를 통해서, 제안된 방법을 통해 생성된 영상이 원본 영상에 비해 깊이감이 향상됨을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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