nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
본 연구에서는 여러 장의 무인항공기 영상을 사용하여 대상지역에 대한 포인트 클라우드를 생성하고, 데이터 세트 간 발생하는 이격과 중복점을 제거하는 방안에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 사진 측량 기반의 IBA(Incremental Bundle Adjustment)기법을 적용하여 무인기의 위치/자세를 보정하고 스테레오 페어를 구성했다. 각각의 스테레오 영상으로부터 에피폴라 영상을 생성하고 MDR(Multi-Dimensional Relaxation) 정합 기법을 적용하여 포인트 클라우드를 생성하였다. 다음으로 스테레오 영상 간 관측 벡터에 기반한 포인트 클라우드 등록을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격을 제거하였다. 마지막으로 점유격자(Occupancy grid) 기반 통합 알고리즘을 적용하여 중복점이 제거된 하나의 포인트 클라우드를 생성하였다. 실험은 무인항공기에서 취득된 연직 촬영 영상을 사용하였으며, 실험을 통해 서로 다른 스테레오 페어로부터 생성된 포인트 클라우드 간 이격 및 중복점 제거가 가능함을 확인하였다.

In this paper, we present how to create a point cloud for a target area using multiple unmanned aerial vehicle images and to remove the gaps and overlapping points between datasets. For this purpose, first, IBA (Incremental Bundle Adjustment) technique was applied to correct the position and attitude of UAV platform. We generate a point cloud by using MDR (Multi-Dimensional Relaxation) matching technique. Next, we register point clouds based on observation vectors between stereo images by doing this we remove gaps between point clouds which are generated from different stereo pairs. Finally, we applied an occupancy grids based integration algorithm to remove duplicated points to create an integrated point cloud. The experiments were performed using UAV images, and our experiments show that it is possible to remove gaps and duplicate points between point clouds generated from different stereo pairs.

(게재일: 2019.10.31)
본 연구는 유량 실측자료를 활용할 수 없는 미계측유역을 대상으로 홍수범람해석을 수행하기 위한 원격탐사자료의 활용성을 평가하고자 하였다. 대상유역으로는 최근 태풍 라이언록으로 인하여 홍수피해가 발생했던 북한 두만강유역을 선정하였다. 홍수해석에 필요한 지형학적 매개변수를 추정하기 위하여 ASTER GDEM을 활용하였다. 일반적으로 DEM은 하천구역(제외지)에서는 수표면 표고를 나타내므로 이를 이용해서 하천단면을 파악하는데 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 가상의 하천단면을 적용하여 2차원 홍수범람해석을 수행하였다. 또한 하천단면이 홍수범람면적 추정에 미치는 영향을 파악하기 위하여 하천단면을 보간하지 않은 경우에 대해서도 분석을 수행하였다. 분석결과, 침수면적과 침수심에 있어 오차가 발생하지만 주의 깊게 사용한다면 홍수위험지도 작성 및 대응 대비에 활용 가능할 것으로 판단된다.

This study evaluated the applicability of spacebourne datasets to the flood analysis in an ungauged watershed where is no discharge measurements. The Duman River basin of North Korea was selected as a target area which was flooded by recent Typhoon Lionrock. Topographical parameters for flood analysis were estimated from the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global Digital Elevation Model (GDEM). GDEM includes the shortcomings of information on river cross-section, and conducted 2 dimensional flood analysis when considering virtual river cross-section and not considering it. As a result of comparative analysis, an error occurs in the inundation area and depth, but when used carefully, it is considered that the satellite image can be used for creating flood hazard map and utilizing information for response and preparation.

(게재일: 2019.10.31)
천리안(COMS, Communication, Ocean, and Meteorological Satellite) 위성은 한반도를 15분마다 촬영하지만, 관측 채널의 한계로 강우 추정 시 과소 추정하는 경향이 있어 풍수해 발생시 활용하기 어려웠다. 따라서 본 연구에서는 천리안 위성과 GPM(Global Precipitation Measurement) 위성자료를 함께 이용하여 한반도 풍수해 발생시 활용할 수 있는 위성기반 강우추정 기술을 개발하였다. 천리안 위성과 GPM 위성의 시간 공간 해상도를 일치시키고 GPM 위성의 IMERG 자료를 통해 강우추정 정확도를 향상시킨 결과, 종관기상 관측값(ASOS)간의 상관계수가 0.7 이상으로 나타나 기존 천리안 위성 자료만을 이용한 강우추정 기술보다 정확한 결과를 도출하였다. 향후 천리안 위성의 후속 위성인 천리안 2A호(GK-2A)를 활용할 경우 보다 정확한 기상정보가 제공될 예정이므로, 미계측 지역에 대한 재난관리 활용성이 확대될 것으로 기대된다.

The COMS satellites take image of the Korean Peninsula every 15 minutes, but due to the limitations of the observational channels, they tend to underestimate when estimating rainfall. In this study, we developed satellite-based rainfall estimation technology using COMS and GPM that can be used in the heavy rain on the Korean Peninsula. The time resolution and spatial resolution of COMS satellites and GPM satellites were matched to improve accuracy using GPM IMERG data. As a result, it showed that the number of correlations with the ASOS observations was more than 0.7, enabling the estimation of rainfalls that are more accurate than the estimates of rainfall by COMS satellites. It is believed that the application of the subsequent satellite(GK-2A) will provide more accurate rainfall estimation information in the future. Therefore, we expect greater utilization in disaster management for the ungauged areas.

(게재일: 2019.10.31)
고해상도 위성영상의 보급이 증가함에 따라, 위성영상으로부터 정확한 3차원 정보를 생성하기 위한 기술의 필요성이 강조되고 있다. 영상의 변화탐지 및 객체추출 등 응용 분야에서 많이 활용되고 있는 수치지형모델(digital terrain model, DTM)을 생성하기 위해서는 수치표면모델(digital surface model, DSM)에 존재하는 수목, 건물 등 비지면 객체를 추출하고 지면의 높이를 추정하는 과정이 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3A 스테레오 영상에서 추출된 DSM으로부터 자동으로 DTM을 생성하기 위한 방법을 제시한다. 기 구축된 저해상도 지형자료를 활용하여 비지면 영역을 탐색하고 지면의 높이값을 추정하는 기법을 개발했다. 산악지형, 건물밀집지역, 평지, 복합지 등 다양한 지형 특성을 갖는 4곳의 실험 지역에서 생성된 DTM의 수직 정확도는 약 5.85 m로 나타났다. 제안된 기법을 통해 지표면의 정밀한 형상을 나타내는 고품질의 DTM 생성이 가능한 것으로 판단된다.

With the increasing prevalence of high-resolution satellite images, the need for technology to generate accurate 3D information from the satellite images is emphasized. In order to create a digital terrain model (DTM) that is widely used in applications such as change detection and object extraction, it is necessary to extract trees, buildings, etc. that exist in the digital surface model (DSM) and estimate the height of the ground. This paper presents a method for automatically generating DTM from DSM extracted from KOMPSAT-3A stereo images. The technique was developed to detect the non-ground area and estimate the height value of the ground by using the previously constructed low-resolution topographic data. The average vertical accuracy of DTMs generated in the four experimental sites with various topographical characteristics, such as mountainous terrain, densely built area, flat topography, and complex terrain was about 5.8 meters. The proposed technique would be useful to produce high-quality DTMs that represent precise features of the bare-earth's surface.

(게재일: 2019.10.31)
2018년 유엔 개발 계획(United Nations Development Programme; UNDP)의 보고서에 따르면 북한의 산림 황폐화는 매우 극단적이며, 지금까지도 진행되고 있다. 기후변화 측면에서 산림 황폐화는 단순히 한 국가만의 문제가 아닌 전 지구적인 스케일의 문제로 여겨지며, 이러한 북한 산림 황폐화의 원인은 만성적인 식량난과 개간 산지의 확대, 산림 병해충의 영향으로 알려져 있다. 산림 황폐화에 대응하기 위한 연구와 정책 사업들은 원격탐사와 산림 관련 국가 공간자료들을 이용하여 진행되지만, 북한의 경우 국가 공공 자료들의 접근이 제한적이며, 객관성이 보장되기 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 Landsat 위성영상을 사용하여 통계적 확률밀도 추정 방법을 통해 한반도에서 유일하게 행정구역상으로 분단된 강원도에 대한 산림면적을 탐지 및 평가하고자 하였다. 남한의 산림 공간자료와 정규화식생지수(Normalized Difference Vegetation Index; NDVI)를 이용하여, 산림 비산림의 NDVI 값에 대한 범주별 가우시안 확률밀도함수를 추정하고 산림 탐지를 위한 NDVI 임계점(0.6658)을 설정하였다. 설정된 임계점을 이용하여 남 북 강원도에 대한 다중시기 산림면적 탐지를 진행한 결과 남 북 모두 2000년대까지 산림 면적이 감소하였으나, 2010년대에는 면적이 증가하는 경향이 나타났다. 또한, 지역적 규모에서 산림 면적의 감소는 국가별 도시화, 산업화의 정책 방향과 일치함을 확인하였다. 검증을 위한 Kappa value의 경우 대부분 강적합(0.8)과 중적합(0.6) 수준을 나타내었으며, 탐지된 면적과 국가 통계와의 비교 결과도 약소한 차이를 나타내었다. 본 연구는 북한 산림 황폐화에 대응하는 기반 자료로 사용될 수 있으며, 탐지된 결과를 바탕으로 산림자원의 보호와 복구의 필요성이 제기된다.

The 2018 United Nations Development Programme (UNDP) report announced that deforestation in North Korea is the most extreme situation and in terms of climate change, this deforestation is a global scale issue. To respond deforestation, various study and projects are conducted based on remote sensing, but access to public data in North Korea is limited, and objectivity is difficult to be guaranteed. In this study, the forest detection based on density estimation in statistic using Landsat imagery was conducted in Gangwon province which is the only administrative district divided into South and North. The forest spatial data of South Korea was used as data for the labeling of forest and Non-forest in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and a threshold (0.6658) for forest detection was set by Gaussian Probability Density Function (PDF) estimation by category. The results show that the forest area decreased until the 2000s in both Korea, but the area increased in 2010s. It is also confirmed that the reduction of forest area on the local scale is the same as the policy direction of urbanization and industrialization at that time. The Kappa value for validation was strong agreement (0.8) and moderate agreement (0.6), respectively. The detection based on the Gaussian PDF estimation is considered a method for complementing the statistical limitations of the existing detection method using satellite imagery. This study can be used as basic data for deforestation in North Korea and Based on the detection results, it is necessary to protect and restore forest resources.

(게재일: 2019.10.31)
본 논문은 상업용 소형 드론의 드론 맵핑 기하 정확도 평가와 지상 LiDAR와 드론 점군 자료의 융합을 통하여 재난 긴급 맵핑 적용성에 관한 연구이다. 기존의 드론 맵핑 절차와 카메라 검정과 광속조정법으로 카메라 모델을 최적화한 드론 맵핑 간의 위치 오차를 비교 분석한 결과, 평면 위치오차는 2~3 m에서 약 0.11~0.28 m 수준으로, 수직 위치오차는 2.85 m에서 0.45 m 수준으로 위치결정 정확도가 향상되었다. 아울러, 드론 맵핑과정에서 누락되기 쉬운 점군 자료의 측면정보를 지상 LiDAR 점군자료와 융합을 통해 보완할 수 있도록 두 점군 자료간 정합을 위한 개선된 좌표계 변환 모델을 제시하여 연구 대상지내 이종 점군 자료를 최대 오차 0.07 m 이내로 정합하였다. 본 논문에서의 재난현장에서의 드론 기반의 긴급 맵핑과 재난 현장정보를 보다 정밀하게 구축하기 위한 점군 자료융합에 관한 연구 성과는 향후 국가 재난안전 관리 현업에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to strengthen the capability of rapid mapping for disaster through improving the positioning accuracy of mapping and fusion of multi-sensing point cloud data derived from Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and disaster investigation vehicle. The positioning accuracy was evaluated for two procedures of drone mapping with Agisoft PhotoScan: 1) general geo-referencing by self-calibration, 2) proposed geo-referencing with optimized camera model by using fixed accurate Interior Orientation Parameters (IOPs) derived from indoor camera calibration test and bundle adjustment. The analysis result of positioning accuracy showed that positioning RMS error was improved 2~3 m to 0.11~0.28 m in horizontal and 2.85 m to 0.45 m in vertical accuracy, respectively. In addition, proposed data fusion approach of multi-sensing point cloud with the constraints of the height showed that the point matching error was greatly reduced under about 0.07 m. Accordingly, our proposed data fusion approach will enable us to generate effectively and timelinessly ortho-imagery and high-resolution three dimensional geographic data for national disaster management in the future.

(게재일: 2019.10.31)
고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.

Precision positioning is necessary for various use of high-resolution UAV images. Basically, GCP is used for this purpose, but in case of emergency situations or difficulty in selecting GCPs, the data shall be obtained without GCPs. This study proposed a method of improving positional accuracy for x, y coordinate of UAV based 3 dimensional point cloud data generated without GCPs. Road vector file by the public data (Open Data Portal) was used as reference data for improving location accuracy. The geometric correction of the 2 dimensional ortho-mosaic image was first performed and the transform matrix produced in this process was adopted to apply to the 3 dimensional point cloud data. The straight distance difference of 34.54 m before the correction was reduced to 1.21 m after the correction. By confirming that it is possible to improve the location accuracy of UAV images acquired without GCPs, it is expected to expand the scope of use of 3 dimensional spatial objects generated from point cloud by enabling connection and compatibility with other spatial information data.

(게재일: 2019.10.31)
최근 장대교량의 경간장이 길어지면서 주탑간 거리(span)가 기존의 한계를 넘는 교량에 대해 초장대교량이라는 개념이 새롭게 제시되었다. 또한 장대교량의 구조가 복잡해지고, 안전성이 중요해지면서 시공 중 계측의 필요성이 더욱 커졌다. 하지만 장대교량에 기존 계측센서를 지속적으로 적용하는 데는 한계가 있다. 이에 기존 계측센서들의 한계를 보완하고자 위성항법시스템(GNSS: Global Navigation Satellite System)을 활용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 최종적으로 2축경사계, 변형률계, 풍향풍속계와 GNSS를 혼용하여 초장대현수교의 거동 특성을 파악하고, 세부 모니터링 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 GNSS를 이용하여 주탑의 절대좌표와 교축진행방향을 산출하였고, 장기거동을 분석하여 시공 직후 주탑의 영구 변위와 안정화 여부를 평가하였다. 또한 풍향이 대상교량의 거동에 미치는 영향을 수치적으로 나타냈으며, 이를 통해 대상교량의 거동특성을 분석하였다. 본 연구 결과, GNSS를 활용한 교량 계측은 분석 목적에 따라 데이터 처리가 용이한 것으로 나타났다. 또한, 초장대교량의 유지관리에 있어 기존의 계측센서와 GNSS을 활용한다면 각 계측 데이터의 오차 파악 및 보정을 통한 모니터링 시스템의 개선과 정확한 변위관측, 그리고 거동특성을 함께 파악하는 효과적인 모니터링 시스템을 구축 할 수 있다는 점을 확인할 수 있었다.

Recently, the span length of long-span bridges is getting longer. As a result, it has been suggested that a new concept called 'super long-span bridge'. In case of super long span bridges, the structure is being complicated and the importance of structural stability is being emphasized. However, until recently, the most commonly used sensors (dual axis clinometer, anemometer, strain gauge, etc.) have got limit about the bridge monitoring. Consequently, we researched the application of a Global Navigation Satellite System (GNSS) to improve the limit of the existing sensors. In this study, the dual axis clinometer, the anemometer and the strain gauge together with the GNSS were used to analyze the behavior of a super-long suspension bridge. Also, we propose the detailed method of bridge monitoring using the GNSS. This study consisted of three steps. First step calculated the absolute coordinates of the towers and the longitudinal axis direction of the study bridge using the GNSS. In second step, through the analysis of the long-term behavior in shortly after construction, we calculated the permanent displacement and evaluated the stability of main towers. Third step analyzed the behavior of bridge by the wind direction and was numerically indicated. Consequently, the bridge measurement using the GNSS appeared that the acquired data is able to easy processing according to the analysis purpose. If we will use together the existing measurement sensors with the GNSS on the maintenance of the super long-span bridge, we figure each error of measurement data and improve the monitoring system through calibration. As a result, we acquire the accurate displacement of bridge and figure the behavior of bridge. Consequently, we identified that it is able to construct the effective monitoring system.

(게재일: 2019.10.31)
재난관리에서 담당 공무원(관리자)이 모든 피해 현장을 조사하고 복구 계획을 수립하기에는 인력과 비용 측면에서 한계점이 있다. 이를 극복하기 위해 다수의 지역민이 참여하는 커뮤니티매핑(community mapping) 과정에서 등록되는 현장 정보들을 통하여 효율적인 재난관리 의사결정에 활용할 수 있다. 하지만 여러 피해지역에서 검증되지 않은 다수의 정보가 등록되면 오히려 복구 우선순위 결정 등에 걸림돌이 되기도 한다. 또한 커뮤니티매핑 정보는 사용자가 업로드한 사진이나 사전 분류된 내용 또는 콘텐츠만 업로드할 수 있어 관리자가 현장 상황을 명확히 파악하기 어려운 문제점이 있으므로 이를 개선할 여지가 있다. 따라서 본 연구에서는 커뮤니티매핑에 등록되는 정보와 드론으로 촬영한 3D매핑 정보를 연계하여 재난관리 의사결정을 지원하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 통하여 관리자가 피해 상황을 종합적으로 판단할 수 있어 피해복구에 대한 계획수립 시 최종 결정권자의 의사결정을 지원할 수 있을 뿐만 아니라 피해복구 단계에서 시간, 인력, 비용의 절감이 가능할 것으로 기대한다.

There are limitations to the manager's investigation of all damage sites and establishment of management plan in terms of manpower and cost. Community mapping can be used to overcome these problems with the information. However, it is difficult to make decisions when multiple information are registered in multiple areas of damage. Because community mapping information are registered only with pictures and simple contents, it is so difficult for the manager to clearly understand the site situation. This study suggests a methodology to support decision-making processes during disaster management through system integration between the community mapping and the drone mapping. By applying the proposed method, decision makers can make a timely judgment effectively on the damage situation. It is expected that the proposed method will save time, manpower, and cost in the recovery phase.

(게재일: 2019.10.31)
해안지형의 자료는 장기간 해안선의 공간적 및 시간적 변화를 해석하는데 중요한 자료이다. 특히 누적된 자료를 분석하여 해빈지역의 해안침식 또는 퇴적의 추이를 이해하는 것은 향후 연안지역 관리의 측면에서 필수적이다. 본 논문에서는 경기도 안산시에 위치하고 있는 방아머리 해빈을 대상으로 2009년, 2018년, 2019년에 각각 취득된 디지탈 항공영상, 지상 레이져스캐닝 자료 그리고 드론촬영 영상과 국립해양조사원의 조위관측 자료를 이용하여 약 10년 동안의 해안선 변화를 정량적으로 분석하였다. 본 연구의 처리 과정에서는 사진측량학적 기법을 적용하여 2009년의 스테레오 영상으로부터 4.40 m인 해안선을 입체도화 방식으로 추출하였다. 2018년도에는 레이져스캐너로부터 취득한 원자료를 이용하여 수치표고모형을 생성하고 해당되는 해안선을 반자동으로 추출하였다. 2019년도에는 드론영상으로부터 수치표고모형을 생성하여 해안선을 추출하였고 3개년도의 해안선을 이용하여 해안선의 변화율을 산정하였고 정성적으로 분석하였다.

Long-term coastal topographical data is critical for analyzing temporal and spatial changes in shorelines. Especially understanding the change trends is essential for future coastal management. For this research, in the data preparation, we obtained digital aerial images, terrestrial laser scanning data and UAV images in the year of 2009. 2018 and 2019 respectively. Also tidal observation data obtained by the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency were used for Bangamoeri beach located in Ansan, Gyeonggi-do. In the process of it, we applied the photogrammetric technique to extract the coastline of 4.40 m from the stereo images of 2009 by stereoscopic viewing. In 2018, digital elevation model was generated by using the raw data obtained from the laser scanner and the corresponding shoreline was semi-automatically extracted. In 2019, a digital elevation model was generated from the drone images to extract the coastline. Finally the change rate of shorelines was calculated using Digital Shoreline Analysis System. Also qualitative analysis was presented.

(게재일: 2019.10.31)
한국 학자들에 의해 머귀나무의 녹병균이 Coleosporium phellodendri로 보고되었으나, 추가적인 연구 없이 외국 학자들에 의해 이 녹병균이 C. zanthoxyli로 기록되었다. 한국에서 머귀나무 녹병균의 정체를 밝히기 위하여, 한국에서 채집되어 고려대학교 진균표본보관소에 보존된 8개 시료를 형태적으로 검경하고 대표적인 3개 시료의 internal transcribed spacer (ITS) 및 28S large subunit (LSU) rDNA 의 염기서열을 분석하였다. 그 결과, 한국의 머귀나무 녹병균은 형태적으로나 분자적으로 C. zanthoxyli로 동정하는 것이 옳다고 결정되었다. 따라서 이 연구를 통하여 머귀나무에 녹병균 C. zanthoxyli가 존재한다는 사실을 처음으로 보고한다.

A previous record of Coleosporium phellodendri on Zanthoxylum ailanthoides in Korea by Korean researchers was regarded as C. zanthoxyli by foreign scientists without further studies. To clarify the identity of a Coleosporium species occurring on Z. ailanthoides in Korea, we examined the morphological characteristics of eight materials and analyzed the internal transcribed spacer (ITS) and 28S large subunit (LSU) rDNA regions of three representative specimens which were collected in Korea and deposited in the Mycological Herbarium at Korea University (Seoul, Korea). All specimens collected in Korea were morphologically and molecularly determined to be C. zanthoxyli. Therefore, this is the first confirmed report on the presence of C. zanthoxyli on Z. ailanthoides in Korea.

(게재일: 2019.03.01)
표주박이끼의 헛뿌리(rhizoid)에서 내생균을 분리하였다. 분리된 균주는 형태적 특성 및 internal transcribed spacer, large subunit rDNA 영역의 분자적 분석을 토대로 동정하였다. 연구 과정에서 2종의 국내 미기록종 내생균 균주를 확인하였고, 확인된 종은 Curvularia protuberata, Didymella anserina이다. 미기록종 내생균 균주의 형태적 특성 및 계통 분석 결과에 대해 기술하였다.

In the present study, we isolated endophytic fungal strains from the rhizoids of the moss Funaria hygrometrica. The isolated strains were identified based on morphological characteristics and analysis of the internal transcribed spacer (ITS) and large subunit (LSU) rDNA sequence regions. Consequently, we confirmed the presence of two endophytic fungal species, Curvularia protuberata and Didymella anserina, which have not been reported in Korea previously. Here, we describe the morphological characteristics and molecular analysis results of these fungal species.

(게재일: 2019.12.31)
본 연구에서는 표고 톱밥재배의 배지 조성에 따른 생산성 및 버섯 특성에 대해 알아보기위해 총 10가지의 농업부산물을 영양원으로 사용하였다. 대두박과 면실박을 이용한 배지에서는 배양기간 동안 균사가 완전히 생장하지 않아서 재배에 이용할 수 없었다. NIFoS 2462 균주에서는 대두피, 면실피, 파옥쇄, 혼합배지에서는 밀기울보다 높은 생산량을 나타내었으며, NIFoS 2778에서는 밀기울의 생산량이 다른 영양원들보다 높게 나타났다. 대두피를 사용한 배지에서 발생한 버섯들은 다른 배지에서 발생된 버섯들보다 작은 크기의 버섯이 생산되었으며, 반대로 옥분을 이용한 배지에서는 다른 영양원을 사용한 배지보다 큰 버섯이 생산되었다. 이를 통해 배지에 첨가되는 영양원이 버섯의 특성에 영향을 주는 것으로 확인되었다. 영양원들의 기초 성분 조사 결과, 대두박과 면실박은 조단백질과 조회분의 비중이 높았다. 그리고 면실박에서는 총유기물 함량과 가용성무질소물의 양이 다른 영양원들에 비해 낮게 나타났다. 이러한 영양원들의 기초성분이 버섯 재배시 생산량 및 버섯의 특성에 영향을 준다고 여겨지며, 이와 같은 표고 재배에 대한 연구를 통하여 다양한 자원에 대한 활용 가능성을 넓히는 것이 중요하다.

We investigated the effect of different media components on the characteristics and productivity of Lentinula edodes cultivated in sawdust. Ten substrates were used for this study. Soybean and cotton seed meal were unsuitable substrates as fungal mycelia did not grow to maturity during the incubation period. Lentinula edodes (NIFoS culture number 2462) was grown on the ten substrates, and soybean hull, mixed medium, cotton seed hull and corn grain showed greater effect on the productivity than wheat bran. However, wheat bran induced higher productivity in NIFoS 2778 than the other substrates. Sawdust medium with soybean meal produced smaller fruiting bodies than the other substrates. In contrast, corn meal media produced larger mushrooms than the other substrates. The external characteristics of the mushrooms varied based on the substrates upon which they were grown. This is not surprising given that the substrates differed with respect to carbohydrate and protein content, e.g., cotton seed and soybean meal contained a higher crude protein and crude ash than the other substrates tested.

(게재일: 2019.12.31)
큰느타리버섯에서 철 저장과 관련된 페리틴 단백질의 발현 및 분비를 최적화하기 위해, T-Fer 벡터에 EcoRI 및 HindIII처리를 해 페리틴 유전자를 얻은 후, BamHI으로 처리된 선형의 pPEVPR1b 분비 벡터에 클로닝하여pPEVPR1b-Fer 재조합 벡터를 구축한 다음 Agrobacterium tumefaciens LBA4404 로 도입하였다. Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation 방법에 의해 Pleurotus eryngii로 형질전환하고 kanamycin함유된 MCM 배지에서 올바른 형질전환체를 선별하였고, 단백질 발현은 SDS-PAGE 및 항원항체 반응에 의한 western blot으로 확인하였다. 페리틴 단백질의 분비 발현은 batch culture 및 20 L airlift type fermenter에서 배양 시간 및 온도와 같은 배양 조건에 의해 최적화되었다. 페리틴 생산을 위한 배양 조건은 MCM 배지에서 25℃ 및 8 일 배양에 의해 최적화되었다. 페리틴 단백질의 양은 정량적 단백질 분석에 의해 2.4 mg/g mycelium으로 측정되었다. 그러나, PR1b (32 amino acid)의 분비서열은 큰느타리버섯 내부의 peptidase에 의해 정확하게 processing되지 않았지만, 페리틴 단백질은 균사체에서 최대로 전체단백질의 24.7% 발현되었고, 배양액에서는 검출되지 않았다. 철 결합 활성은 7.5% non-denaturing gel에서 Perls' staining에 의해 확인되었으며, 다량체 페리틴(24 subunits)이 P. eryngii 균사체에서 형성되었음을 보여준다. 생물학적 활성 측정을 위하여 페리틴을 함유한 분말을 제조하여 육계의 사료 첨가제로서의 사용 가능성에 대해 시험하였으며, 결과적으로 페리틴은 육계의 성장을 촉진하고 사료 효율 및 생산 지수를 향상시키는것으로 확인되었다.

To optimize the expression and secretion of ferritin protein associated with ion storage in the mushroom, Pleurotus eryngii, a recombinant secretion vector, harboring the ferritin gene, was constructed using a pPEVPR1b vector under the control of the CaMV 35S promoter and signal sequence of pathogen related protein (PR1b). The ferritin gene was isolated from the T-Fer vector following digestion with EcoRI and HindIII. The gene was then introduced into the pPEVPR1b secretion vector, and it was then named pPEVPR1b-Fer. The recombinant vector was transferred into P. eryngii via Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation. The transformants were selected on MCM medium supplemented with kanamycin and its expression was confirmed by SDS-PAGE and western blotting. Expression of ferritin protein was optimized by modifying the culture conditions such as incubation time and temperature in batch and 20 L airlift type fermenter. The optimal conditions for ferritin production were achieved at 25℃ and after incubating for 8 days on MCM medium. The amount of ferritin protein was 2.4 mg/g mycelia, as measured by a quantitative protein assay. However, the signal sequence of PR1b (32 amino acids) seems to be correctly processed by peptidase and ferritin protein may be targeted in the apoplast region of mycelia, and it might not be secreted in the culture medium. The iron binding activity was confirmed by Perls' staining in a 7.5% non-denaturing gel, indicating that the multimeric ferritin (composed of 24 subunits) was formed in P. eryngii mycelia. Mycelium powder containing ferritin was tested as a feed additive in broilers. The addition of ferritin powder stimulated the growth of young broilers and improved their feed efficiency and production index.

(게재일: 2019.12.31)