최근 데이터에 대한 기초적 관리로써 오픈 데이터, 공공데이터, 정부 데이터 등의 용어들이 큰 화두가 되고 있으며, 현재의 모습으로 오픈 데이터에 대한 생각을 정리하고, 향후 데이터 개방과 활성화를 위해 국내외 오픈 데이터 관련 플랫폼 기술 현황 분석이 필요한 실정이다. 오픈 데이터는 ‘누구에게나 자유롭게 활용될 수 있는 데이터’이며, ‘데이터를 활용하는데 있어 저작권이나 제한적인 규칙이 적용되지 않는’것을 함께 포함한다. 국내 상황에 적용하면, 국내에 오픈 데이터는 ‘거의 없다’라고 할 수 있다. 다양한 기관에서 데이터를 공개하고 있지만, 데이터의 활용, 변환, 재사용 및 재배포에 상당한 제약이 있다. 오픈 데이터의 활성화를 위해 빠른 시간 내에 오픈의 의미를 만족시키는 오픈 데이터 플랫폼이 개발되어야 한다. 이를 위해 현재 K-water에서는 ‘IWRM 실현을 위한 빅데이터 기반 물정보 통합관리체계 구축’, ‘Smart River 정보관리 기술 개발’ 및 ‘국토관측센서 기반 수문 및 수재해 정보포털 시스템 개발’등을 추진 중에 있다. 본 연구는 K-water 오픈 데이터의 공개와 활용에 있어 검토가 필요한 요소들을 진단하고, 오픈 데이터를 활성화하기 위한 해법을 찾는데 목적이 있다.

This study was conducted to identify quantitative trait loci (QTL) related to grain qualities under high temperature during ripening stage using 187 Korean rice varieties. To analyze grain qualities under high temperature during ripening stage, grain appearance such as head rice and chalky grains percentage and physicochemical characteristics were investigated and SNP genotyping of 187 Korean varieties was conducted for association analysis related with grain qualities under high temperature. Five traits exhibited continuous distributions in the non-glutinous Korean varieties, indicating that these traits are controlled by multiple genes. Association mapping among non-glutinous Korean varieties was conducted using 223 markers showed polymorphism among 384 SNP markers. Six QTLs for chalk grains percentage were mapped to chromosomes 1, 4, 10 and 11. These six QTLs were linked to the SNP marker id1014176 on chromosome 1, id4010924 on chromosome 4, id10000644 on chromosome 10 and id11011505 on chromosome 11, and explained approximately 21, 61, 50, 23, 23 and 21% of the total phenotypic variance. Four QTLs for head rice percentage in chromosomes 4, 10 explained the total phenotypic variance by over 47% and around 20%. Fifteen QTLs for RVA characteristics including hot paste viscosity, peak viscosity and setback viscosity were mapped to chromosome 1, 6, 7, 12 and QTLs were explained around 20% of the total phenotypic variance.