웹 지도 서비스는 사용자가 원하는 장소에 대한 지리적 정보뿐만 아니라 그와 연계된 다양한 컨텐츠를 함께 제공해주고 있다. 예를 들어, 지도에 일자리 정보를 지도위에 표현해주기도 하며, 최근 보급화 된 스 마트폰을 이용해 사용자가 찍은 사진을 지도 위에 매쉬업하여 공유하기도 한다. 이처럼 지도 서비스는 하 나의 컨텐츠가 아니라 다양한 컨텐츠를 수용할 수 있는 플랫폼으로 인식하여 단순히 지리정보뿐만 아니라 2차, 3차의 새로운 분야에서 활용되기도 한다. 그 중 네이버와 다음지도는 날씨, 교통, 주변검색과 같이 국내 다양한 생활 정보를 포함하고, 구글지도는 전 세계 지도와 구글어스라는 3차원 지도를 이용할 수 있 다는 특징을 가진다. 본 연구에서는 공간정보를 지도에 표출하는데 소요되는 시간을 최소화하기 위한 가시화 알고리즘을 제 안한다. 알고리즘은 사용자가 필요로 하는 영역의 데이터를 질의하여 표출하는 방법으로, 초기 데이터 구 성, 줌 레벨 탐지/공간질의, 클라이언트 이벤트체크, 표출 데이터 확장의 총 네 가지 단계로 구성된다. 가시화 알고리즘을 적용한 결과는 <그림 1>과 같다. 그림 1의 (a)는, 초기 데이터를 지도 위에 표출한 것이다. (b)는 사용자의 움직임 이벤트가 발생되는 화면이며, (c)와 같이 초기 데이터 외의 붉은색 라인의 일부 영역을 질의해 표출한다. 그 후에 움직임으로 인해 추가 영역이 발견되면 (d)와 같이 (c)에서의 붉은 색 영역 부분 외의 데이터를 표출하게 된다. 이와 같은 과정이 움직임 이벤트 감지로 인해 반복되어 가시 화 된다. 그결과 <표 1>과 같이 일반적인 가시화 방법에서는 서울시 범위의 약 2만개의 도로 데이터를 표 출하는데 27.88초가 소요되는 반면 본 연구에서의 가시화 알고리즘을 이용하면 매 질의와 표출에 0.84~1.6초 정도 소요된다. 본 연구에서 제안한 알고리즘을 적용했을 경우 원하는 영역만을 질의해 표출하기 때문에 일반적인 방 법에 비해 빠른 표출 결과를 나타낼 수 있었다. 이로 인해 지도 서비스에 있어 다양한 공간정보를 지도 위에 표출하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

기상 조건을 고려하여 교통사고 발생 원인과의 관계를 분석한 연구에서는 갑작스러운 온도 또는 기상 상 태의 변화는 교통사고에 영향을 준다는 결론을 제시하고 있다. 특히, 동절기에 기온이 떨어지는 경우, 도로 결빙에 의한 교통사고가 발생할 가능성이 높으며, 도로 표면에서 발생하는 결빙 현상은 운전자가 육안으로 쉽게 관측 할 수 없는 한계를 가진다. 따라서, 노면에 발생하는 결빙은 교통사고의 원인으로 작용 할 수 있 기 때문에, 결빙이 발생한 구간에서 운전자의 주의를 높여 줄 수 있는 대안 등이 요구된다. 결빙 현상은 야 간과 같이 온도가 낮아지는 시간에 발생하므로, 결빙을 예측하기 위해서는 노면 온도에 대한 정보가 필요하 다. 그러나, 노면온도 변화에 직･간접적으로 영향을 주는 대기 기상정보는 거시적(5km*5km 단위) 범위에 서 정보가 제공되므로, 운전자가 주행하는 도로망에 대한 정확한 정보를 제공하는데 어려움이 따른다. 따라 서, 본 연구에서는 운전자가 주행하는 도로망에 대기 온도를 제공 및 예측하기 위해 대기온도, 대기습도, 풍 향 등을 고려한 기상정보와 노면 온도 자료를 활용하여 노면 온도를 예측하는 모형을 개발하고자 한다. 노면 온도 예측 모형을 개발하기 위하여 Thermal Mapping 장비가 장착된 차량을 이용하였으며, Thermal Mapping 장비를 통해 노면온도, 대기온도, 대기습도를 측정한다. 또한, 시스템적으로 GPS가 연계되어 있어서, 정확한 위치 정보의 취득이 가능하며, 노면온도에 영향을 미치는 기상정보는 기상청에 서 수집하여 제공하는 온도, 습도, 풍속 등을 이용하였다. 또한, 지형의 요소를 교량부, 산지부, 평지부, 해안, 내륙을 구분하여 지형적인 요소도 반영 될 수 있도록 하였다. 예측 모형은 비선형 분석 모형을 사용 하여 노면 예측 정확도에 적합한 알고리즘을 사용할 계획이며, 본 연구의 결과는 기상과 관련된 교통안전 관련 연구에 활용될 것으로 기대한다.

최근 IT 기술의 발전으로 인하여 스마트폰을 이용하여 GPS 데이터를 취득하는 것은 그리 어려운 일이 아니다. 그러나 대부분의 위치 정보를 활용한 분석은 일정 거리로 표현되는 구간(section)을 기준으로 이 루어지기 때문에 GPS를 통해 취득되는 단위시간 기준의 위치 정보는 단위거리 기준의 데이터로 변환되어 야 한다. 이에 본 연구에서는 동일한 구간에 대해 단위시간(e.g. 1초) 기준으로 저장된 다수의 GPS 궤적 정보를 단위거리(e.g. 500m) 기준으로 변환하는 알고리즘을 개발하였다. n개의 단위시간 궤적 정보를 단 위거리 기준으로 변환하기 위해 먼저 기준이 되는 도로의 중심선을 추출하였다. 도로중심선은 기존 전자 지도를 활용하는 것도 방법일 수 있으나, 정밀도가 낮을 경우 정확한 기준점 산정 및 단위거리 기준의 궤 적 정보를 계산하기 어렵기 때문에 궤적 정보 중 가장 좌표 개수가 많은, 즉, 가장 정밀하게 관측된 정보 를 이용하여 도로중심선을 추출하였다. 직각투영법(orthogonal projection)을 이용하여 시종점 좌표를 찾았고, 이때 두 개의 GPS 좌표 간 거리계산은 Andoyer’s approximate 방법을 이용하였다. 도로중심선 추출이 완료되면, 이를 활용하여 단위거리 기준점 위치를 산정하는데, 기준점은 시점으로부터 단위거리 (또는 등간격)에 위치한 점을 의미한다. 단위거리 기준점의 좌표열이 계산되면, 직각투영법을 이용하여 n 개의 단위시간 궤적 정보를 단위거리 궤적 정보로 변환한다. 그림 1은 단위시간 궤적과 단위거리 궤적을 비교한 것으로, 두 대 차량의 1초 간격 궤적을 단위거리를 표현하는 기준점(anchor point)에 따라 단위거 리 기준 궤적으로 변환한 예비 결과를 보여준다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 GPS 좌표 기반의 구간 통행속도 분석 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

정보통신과 스마트 기기의 급속한 발전은 정보제공 서비스 산업의 발전을 견인해왔고, 이에 따라 다수 의 교통정보 제공 업체(ISP, Information Service Provider)가 시장에 등장하였다. 운전자들은 ISP로부 터 제공받은 교통정보를 기반으로 목적지까지 합리적인 경로를 선택하여 통행을 한다. 교통운영기관 (TMC, Traffic Management Center)은 교통수요정책과 같은 적극적(active) 방법뿐만 아니라 최적 신호 제어와 같은 소극적(passive) 방법을 통해 교통혼잡을 완화하기 위해 노력한다. 이와 같이 도로교통망에 서는 TMC와 ISP, 운전자들이 개별적으로 최적의 선택을 하지만, 서로 상호작용하며 종국의 교통상황을 만들어낸다. 그동안 개별적인 통행 주체에 대해서는 많은 연구가 수행되어 왔지만, 이들 세 주체 간의 상 호작용에 대해서는 많은 연구가 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 교통운영기관과 교통정보제공업 체, 운전자 경로선택 간의 상호작용을 분석할 수 있는 통합 모델링 프레임워크를 개발하였다. 그림 1은 통합 모델링 프레임워크의 개념도를 나타낸다. 운전자는 ISP 가입자와 비가입자로 구성되고, 가입자는 제공받은 교통정보를 기반으로 경로를 선택하는 반면, 비가입자는 스스로의 경험에 따라 경로를 선택하는 데, 경로선택 모형으로는 Boundedly Rational 모형을 채택하였다. 교통정보제공서비스는 가입자를 통해 수집된 교통정보와 예측된 정보를 혼합하여 가입자들에게 최적의 경로를 안내해 준다. 교통운영기관은 실 시간 교통 모니터링 시스템을 통해 수집된 교통정보와 예측된 정보를 혼합하여 최적의 실시간 교통신호제 어를 수행한다. 교통신호제어는 두 가지 방식이 제안되었는데, 첫 번째 방식은 실시간 교차로 접근 교통 량 기반의 신호제어 방식(R2CFNet)이고, 두 번째 방식은 예측된 경로 기반으로 신호를 제어하는 방식 (R2CFNet)이다. 제안된 프레임워크를 활용하여 ISP의 시장점유율별 도로교통망 성능(performance)을 분석한 결과, 시장점유율이 증가함에 따라 R2CFNet 신호제어 방식이 더 효율적인 것으로 나타났다.

창조경제 정부에서 교통안전 선진화를 국정과제로 추진하고 있을 만큼 도로안전은 사회적 주요 관심대 상이다. 그러나 현재 우리나라에서는 도로안전사업 대상 지역의 선정기준이 되는 도로안전 취약 및 위험 구간을 도출하는 방법이 객관적으로 마련되어 있지 않다. 따라서 이러한 국내 상황을 극복하기 위해서는 도로 안전성 여부를 과학적으로 분석할 수 있는 평가기법 개발이 필요하다. 이를 위한 최적의 방안으로는 한국 현지 도로 여건에 맞는 사고예측모형을 개발하는 것이다. 그러나 사고예측모형 개발에 필요한 모형 입력 자료를 생성하기 위해서는 현장조사와 DB 구축 등에 많이 비용이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 사고예측모형 개발에 필요한 자료 중 도로 기하구조 요소(곡선반경 등)를 수집하 기 위해 직접 현장조사를 하지 않고 엑셀 형태로 작성된 도로대장을 활용할 수 있는 방안에 대해 연구하 였다. 또한 사고예측모형을 공간정보 기반으로 개발하여 Network Screening과 개선대안 효과분석 등의 작업을 직관적이며 효과적으로 수행하고 사고예측을 정확하게 판단할 수 있는 장점을 확보하기 위하여 모 형입력 자료를 공간정보 DB로 구축하는 방안을 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 임의로 설정한 기준점에서부터의 누적거리를 이용하여 시설물 위치와 도로 기하 구조 정보를 표현하는 도로대장을 도로망 수치지도(교통주제도)를 따라 선형 객체의 공간정보로 변환할 수 있는 기능을 개발하였다. 또한 사고발생 자료의 경우 수집된 자료의 지구좌료를 이용하여 점형 객체의 공간정보를 생성하였으며, 교통량조사 자료는 동일한 교통량으로 구분되는 선형 객체의 공간정보를 생성 하였다. 본 연구에서 제시한 모형 입력 자료 생성 방법은 교통주제도의 차로수에 따라 도로중심선을 1차 분할 한 후, 공간정보로 생성된 종단경사, 곡선반경, 중앙분리대 등으로 도로중심선을 2차 분할하였으며, 이를 토대로 GIS 공간분석을 수행하여 접도구역(면형객체), 사고위치(점형객체), 교통량(선형객체), 가로등의 정보를 분할된 동질구간에 매핑하는 방안을 도출하였다. 본 연구를 통하여 교통사고, 교통량 및 도로대장 자료를 모형 입력 자료 형식에 맞게 공간정보 DB 형태 로 구축하고, 이를 통해 GIS의 공간분석을 수행함으로서 정확한 사고건수 추출, 동질성 구간에 대한 체계 적인 분석과 과학적인 분할 등을 매우 신속하고 다양하게 시뮬레이션을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

수도권의 경우 전국대비 12%의 면적에 인구 49.4%가 거주하고 있으며, 도로율이 전국대비 22.4%인 반 면 자동차 등록률이 44.5%로 상습 지정체가 심각한 수준이다. 상습 지정체로 인한 수도권 교통혼잡비용 이 전국대비 57%를 차지하고 있어 혼잡구간 관리가 절실히 필요하다. 또한, 간선도로의 밀도가 타 지역 에 비해 높아 다양한 선택경로가 존재하고 있어 교통혼잡 관리를 위한 대책 수립이 필요한 실정이다. 다 양한 선택경로의 교통정보를 민간교통정보를 활용하여 교통정보를 제공할 수 있는 구간이 확대됨에 따라 다양한 우회경로를 제공할 수 있는 기틀이 마련되었다. 우회경로 정보제공을 위해 서울지방국토관리청에 서 운영하고 있는 ITS 운영구간 총 835.5km를 대상으로 우회가능 도로구간 선정 기준에 따라 우회도로 로 활용이 가능한 34개 구간을 선정하였다. 우회도로 구간을 선정한 후 우회경로의 수, 진행방향(직/좌/우) 인지성, 정보제공 유연성, 도로선형, 운 전자 인지성 등을 검토하여 교통정보제공 수단인 도로전광표지(VMS)의 형식을 검토하였다. 현재 민간교통정보를 활용하여 우회경로 안내를 위한 시스템을 개선하고 있으며, 2016년 하반기 이후 본격적으로 다양한 우회경로를 제공하여 본선도로와 우회도로에 대한 정보제공을 통한 도로망의 효율적 인 이용으로 교통체증 완화 및 교통량 분산 유도 등 통행속도 개선에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

본 연구에서는 통행시간 정보를 이용한 COSMOS의 실시간 신호제어 수정알고리즘을 제시하였다. 도시 교통정보시스템 UTIS과 같은 교통정보시스템의 통행시간 정보를 신호제어에 적용하였으며, 결정적 지체 모형을 이용해 통행시간으로부터 대기행렬과 포화도를 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 또한 루프검지 기에서 수집되는 포화도와 통행시간으로부터 추정한 포화도를 융합해 COSMOS의 신호시간 산정과정에 적용하였다. 실시간 신호제어 수정알고리즘의 효과평가를 위해 VISSIM과 API 도구인 ComInterface를 이용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 과포화 상태 및 검지기 고장상황에 대한 효과적 대응이 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 도시교통정보시스템 UTIS, 첨단교통관리시스템 ATMS와 같아 구간통행시간을 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구에서는 교통 신호운영 분야에서 교통정보시스템을 적용하였다는데 의의가 있겠다.

집중호우 등 도로에서의 기상조건은 해마다 수많은 인명 피해를 유발하고 있다. 그러나 급변하는 기상 상태에 신속하게 대처할 수 있는 재난대응체계가 부족해 교통사고 등 사회적인 비용손실이 증가하고 있 다. 이에 국내에서는 가변차로제 등 악천후 등의 교통상황에 유연하게 대처할 있는 속도관리전략에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나, 악천후에 유연하게 대응할 수 있는 국내 도로기상 정보제공 기술은 주로 안개 잦은 지역에 초점을 맞추고 있으며 강우정보를 운전자에게 제공하는 기술은 미흡하다. 왜냐하면 기 상학에서 강우 예측수치모형의 해상도는 km 단위의 격자단위로 기상정보가 제공된다. 따라서 도로와 같 은 선(line)의 형대로 구성된 도로에서의 강우를 예측하기 위해서는 고해상도(m단위)의 기술이 필요하다. 본 연구는 서울시의 고해상도 강우관측 빅데이터를 활용하여 실시간 강우정보를 적용한 도로구간별 안 전속도를 운전자에게 제공할 수 있는 기술을 개발하고자 하였다. 이 기술을 개발하기 위해서 서울시 강우 조건과 도로노면상태에 대한 안전요인을 고려하였다. 강우조건은 운전자의 시거(Visibility Distance)에 큰 관련이 있으며, 도로노면상태는 운전자의 정지시거(Stopping Sight Distance)와 밀접하게 연관이 있기 때문에 이 두 조건을 적용하여 시거와 정지시거를 강우조건별로 산정하였다. 최종적으로 강우량에 따라서 산정된 안전속도는 10분 단위별로 운전자에게 제공될 수 있도록 표출시스템을 개발하였다<그림 참조>. 지금까지 강우조건별 안전속도를 제공할 수 있는 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 이 기술들이 실제 로 도로에 적용된 사례는 많지 않다. 따라서 이 기술은 강우로 인한 도로구간의 위험상황을 감지･판단하 여 운전자의 안전에 기여할 수 있는 기술이 될 것이다. 향후 연구로는 본 연구에서 정지시거를 산정할 때 직선부 도로에 대해서만 적용하였지만 다양한 도로환경 등을 반영하여 모형의 정확성 높일 수 있는 기술 개발이 이루어져야 한다.

본 연구는 긍정적/부정적 마케팅 정보에 대해 동서양의 문화적 차이를 소비자심리학, 크로스컬 쳐, 음양이론의 융합관점을 통해 비교하였다. 음양이론은 철학적 이중적 사고(또는 이원성)라고 정 의되는데, 이는 두개의 상반되는 특성이 공존할 수 있음을 바탕으로 사고하는 것을 의미 한다. 음 양이론에 대해 강한 믿음을 가진 동양인은 어떠한 정보에 노출되더라도, 반대 측면을 추론하는 성 향이 높을 것이다. 이러한 성향은 마케팅 메시지에서 기대하지 않는 효과, 긍정적 정보의 부정적 효과, 부정적 정보의 긍정적 효과를 유발시킬 것이다. 연구결과, 동양인은 서양인보다 긍정적 정보에 대해 더 부정적 반응을 보였고, 긍정적 태도수준 이 감소하는 것으로 나타났다. 반면, 서양인은 긍정적 정보에 의해 강화 또는 비감소현상을 보임으 로써 동양인과 서양인의 차이를 보였다. 부정적 정보에 대해 동양인은 서양인보다 더 긍정적인 반 응을 보였고, 서양인은 더 부정적인 반응을 나타내었다. 본 연구는 긍정적 또는 부정적 정보에 대한 동양인의 정보처리과정을 음양이론으로 접근 방법으 로 설명하였다는데 학문적 의미가 있다. 글로벌 기업은 동일한 메시지에 대해 동양인과 서양인이 다르게 인식 및 반응할 수 있다는 인식해야할 필요가 있겠다.

생물종의 경쟁과 공간적 분포, 생태적 지위의 관계에 대한 정보는 생물지리학적 분포형태를 이해하는 데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 한국에 서식하고 있는 살모사과 3종(Gloydius ussuriensis, G. brevicaudus, G. saxatilis)에 대해 관찰자료와 종 분포 모델 기법을 바탕으로 분포 특성과 종의 생태적 지위를 산출하였고, 예측된 종 분포 모델들을 바탕으로 지리적 분포와 생태적 지위의 분화에 대한 종간 경쟁 관계의 영향을 추론하였다. 연구 결과 고도가 살모사들의 분포에 가장 중요한 환경변수로 나타났으며, 그들이 분포한 고도는 그 지역의 기후와 상관관계를 나타냈다. 종간 생태적 지위는 비교적 높게 중첩되어 있었지만, 예측된 3종의 분포형태는 태백산맥을 기준으로 차이를 나타냈다. 분포모델들을 중첩한 결과, 종간 중첩된 지역의 서식지는 대부분 산림지역으로, 전체 조사 지역에 비해 비교적 작은 범위가 중첩되어 접소적인 분포형태가 예측되었다. 또한 중첩된 지역에 분포한 개체수는 종간 양의 상관관계를 나타내고 있어, 이 지역에 서 종간 경쟁이 심하지 않다는 것을 암시하고 있다. 결론적으로 한국에 서식하고 있는 살모사과 3종은 유사한 생태적 지위를 차지하고 있지만, 직접적인 경쟁 없이 접소적인 분포형태를 띠고 있는 것으로 보인다. 향후 접소적인 분포형태를 일으키는 직접적인 요인을 알아내기 위해, 보다 자세한 생태학적, 행동학적 연구와 더불어 비교적 세밀한 격자 크기를 통한 다양한 지형변수(고도, 미소서식지 특성 등)들에 대한 연구가 진행될 필요가 있다.

Displacement response of structure is valuable information for monitoring an structure integrity. However, measuring the displacement response is difficult than other structure responses, such as acceleration, strain, and angle. So, previous researches have focused on displacement estimation technique using measured acceleration. The displacement estimation methods also have weakness that filtering noise of measured data is so complicate. The estimated displacement might be diverged because of the measuring noise. Because of these reasons, this study focused on rotation angle. This study developed a algorithm for estimating displacement and structure deformed shape using rotation angle.

본 연구는 GIS 및 정보통신 발달에 따른 인터넷 기반의 지리 정보 서비스를 활용한 문학 작품 서비스 수행을 목적으로 한다. 즉, 괴테의 이탈리아 여행 작품을 선정하여 이 문학 작품에 나타난 괴테의 지리적 지식과 사고를 추출하여 구글 매쉬업 기능을 중심으로 서비스하고자 하였다. 이를 위해 괴테의 이탈리아 여행에서 시간, 장소에 따른 지리적 지식 및 사고를 8가지 유형별로 재구조화하여 추출하였다. 또한 방문 도시, 장소 별로 추출된 문학 작품의 내용을 텍스트로 삽입하였으며 관련 사진, 삽화, 동영상도 하이퍼링크 기능을 이용하여 연계시켰다. 지도학 측면에서는 구글 맵스가 제공하는 지도와 지도 구현 기능 외에 행정구역, 하천, 도시 GIS 데이터를 변환, 연계시켰으며, 이를 통해 괴테의 기후, 지형, 도시 경관 등에 대한 지리적 기술에 대한 이해를 도모하고자 하였다. 사례 연구를 통해 GIS 및 인터넷 지도 서비스 기능이 문학 작품의 지리적 서비스에 효과적임을 확인할 수 있었다.

이 연구의 목적은 오론서 피네의 하트형 세계지도를 하트의 상징적 의미와 동아시아 정보의 관점에서 연구하는 것이다. 피네가 하트형 투영법을 채택한 이유로는 국왕 프랑수아 1세에 대한 충성을 표현하고 또 자신의 하트 기호에 대한 선호가 작용한 것으로 판명되었다. 지도속의 동아시아 정보는 아메리카와 아시아가 하나의 대륙으로 표기된 가운데, 마르코 폴로와 피가페타의 정보에 의존했음을 확인했다. 그리고 테라 오스트랄리스의 북쪽에 인도의 파탈리스 지역과 인도로 오인되는 남쪽의 브라질을 표기해, 16세기 디페 학파의 지도에서 대자바로 표기되는 근거를 제공했음을 알 수 있었다.

애멸구(Laodelphax striatellus Fallén) (Hemiptera: Delphacidae)는 아시아, 유럽, 북아프리카 지역에서 서식하며 화본과 식물을 가해하는 곤충으로 동아시아 지역에서 벼(Oryza sativa L.)와 옥수수(Zea mays L.)의 해충이다. 대발생시 흡즙에 의한 피해가 나타날 수 있으며 벼줄무늬잎마름병과 벼검은줄오갈병 매개로 큰 피해를 준다. 2014년부터 포스트게놈다부처유 전체사업으로 애멸구 유전체 해독 사업이 시작되었으며 차세대 염기서열 분석(NGS)과 생물정보분석을 통해 대용량 유전체 염기서열 해독과 염기서열 조립이 진행 중에 있다. 애멸구 한 개체 WGA (whole genome amplification)를 시퀀싱 한 결과, 애멸구 게놈 사이즈는 약 479Mb로 추정되었으나 현재까지 de novo assembly된 후 계산된 전체 scaffolds 길이는 약 555Mb로 큰 차이를 보이고 있다. 게다가 Scaffolds 수는 11,799개로 많고 N50도 약 129Kb로 짧아, draft genome 수준의 assembly quality를 얻기 위해 scaffolds 수를 줄이면서 N50 사이즈를 늘리기 위해 노력 중이다. 한편, 애멸구의 알, 약충, 성충 발육단계별 및 침샘조직 total RNA를 확보하여 NGS 시퀀싱을 하고 de novo assembly한 결과 158,207개(총 166Mb)의 전사체 정보를 얻었다. 기능분석을 위해 Blast Hit 결과를 토대로 Gene Ontology(GO) 및 KEGG pathway 분석을 하였으며 그 결과 및 유전체 정보 활용 예를 소개하고자 한다.