본 연구는 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량통계분석을 이용하여 생육 온도변화에 따른 파파야(Carica papaya L.)의 대사체 수준 식별을 통해 기후 변화에 대응하여 작물의 육종 연구의 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터로부터 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 실시하였다. 2. 파파야 품종은 1700–1500, 1500–1300, 1100–950 cm-1부 위에서 대사체의 양적, 질적 패턴 변화가 FT-IR 스펙트럼상에 서 나타났다. FT-IR 스펙트럼의 1700–1500 cm-1부위는 주로 Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들의 질적, 양적 정보를 나타내고, 1500–1300 cm-1부위는 phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보가 반영이 되고, 1100–950 cm-1부위는 단당류나 복합 다당류를 포함 하는 carbohydrates 계열의 화합물들이 질적, 양적 정보가 반영되는 부위이다. 3. PCA score plot 상측으로부터 +0oC(A)에서 +4oC(C)로 변화하는 것을 볼 수 있다. (A) 그룹은 주로 현재 기온에서 재배되는 파파야가 분포되면서 그룹을 형성하고 있고, (B) 그 룹은 평년 기온에서 +2oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 또한, (C) 그룹은 (B) 그룹에서 +2oC, 평년 기온에서 +4oC 증가한 것을 가정하여 재배된 파파야가 그룹을 형성하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석보다 생육온도에 따른 그룹 간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 파파야 생육온도에 따른 대사체 수준 식별 기술은 파파야의 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 신품종개발 가속화에 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

떡갈나무(Quercus dentata Thunb. ex Murray)는 낙엽활엽교목으로 전국 표고 800m이하의 산기슭, 산중턱뿐 아니라 해변가의 야산이나 섬에도 잘 생육하며, 건조한 석회암 지역에서 우점종으로 분포하고 있다. 이 연구는 지구온난화가 진행되었을 때 떡갈나무의 생태적 지위 변화를 알아보기 위해 수행되었다. 교내의 유리온실에서 CO2 농도를 약 1.6배 상승시킨 온난화처리구와 대기중 CO2 농도를 그대로 반영한 대조구로 나누어 재배한 후, 유식물의 20가지 형질을 측정하고 생태적 지위폭을 계산하였다. 그 결과, 떡갈나무의 20가지 형질에 대한 생태적 지위폭의 평균값은 대조구에서 수분 구배(0.994) > 토성 구배(0.993) > 유기물 구배(0.985) > 광(0.948) 구배 순으로 나타났고, 온난화처리구에서도 수분 구배(0.994) > 토성 구배(0.991) > 유기물 구배(0.978) > 광(0.947) 구배 순으로 나타났다. 수분, 유기물 그리고 토성 구배에서 대조구보다 온난화처리구가 좁아진것으로 보아 떡갈나무는 지구온난화가 진행되었을 때 수분, 유기물 그리고 토성에 대한 내성이 감소될 것으로 예측할 수 있다. 주성분분석(PCA) 결과, 대조구와 온난화처리구는 광 구배에서 요인1(66.87%)과 요인2(20.71%)에 의해 구별 되었고, 수분 구배에서는 요인1(42.73%)과 요인2(18.20%)에 의해 구별되었고, 유기물 구배에서는 요인1(51.14%)과 요인2(21.16%)에 의해 구별되었으며, 토성 구배에서는 요인1(47.95%)과 요인2(18.00%)에 의해 구별되었다. 떡갈나무의 각 환경 구배별 분포 유형에 미치는 r >0.5인 형질은 광 구배에서 잎폭 길이, 잎몸 길이 등 10개였고, 수분 구배에서는 지상부 길이, 잎폭 길이 등 13개였고, 유기물 구배에 서는 지상부 길이, 잎폭 길이 등 13개였으며, 토성 구배에서는 지상부 길이, 잎폭 길이 등 11개였다. 이것으로 볼 때 떡갈나무의 생태학적 반응은 다양한 형질이 종합적으로 관여하며 그 중에서 식물의 생산량을 나타내는 형질이 많은 부분 관여하는 것으로 판단된다.

본 연구에서는 커피(C. Arabica)의 FT-IR 스펙트럼 데이터 를 기반한 다변량통계분석을 이용한 대사체 분석을 통해 품종 식별을 하여 육종 연구에 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용한 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 통해 품종 분류가 가능하였다. 2. 커피 품종들은 FT-IR 스펙트럼 부위인 1700-1500-1 (Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들), 1500-1300-1 (phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보), 1100-950cm-1 (단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물)에서 질적, 양적 정보의 차이가 나타났다. 3. PCA 상에 나타난 8품종의 커피 품종이 각각 그룹을 형성하였다. 그 중 ‘Caturra’와 ‘Mahsellesa’ 품종은 각각의 그룹을 나타내면서 C. arabica 종에서도 다른 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였고, ‘Catuai’, ‘CR-95’, ‘Geisra’, ‘Obata’, ‘Vemecia’ 그리고 ‘non’ 품종은 유사한 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석 보다 커피 품종간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 커피의 품종 식별 기술은 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 품종개발 가속화에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.

본 연구에서는 FT-IR 스펙트럼데이터의 다변량 통계분석 기법을 활용하여 인도수집 옥수수 계통 및 품종으로부터 단백질 함량이 높은 옥수수를 신속하게 선발할 수 있는 선발체계를 확립함과 동시에 lysine과 tryptophan의 함량분석을 목적으로 연구를 수행하였다. 총 48시료의 인도수집 옥수수 계통 및 품종과 국내산 품종을 이용하여 종자로부터 FT-IR 스펙트럼을 조사하였으며, 무작위로 선발된 24시 료를 대상으로 총 단백질 함량을 조사하였다. 대조구로 사용한 광평옥 모계(GPO1)의 경우 단백질 함량 이 9.34 ± 0.3mg/g dw인데 비하여 H4 계통의 경우 단백질 함량이 10.26 ± 0.5mg/g dw로 48개 옥 수수 시료 중에서 가장 높게 나타났다. 특히 옥수수 H4, H6, H11, 그리고 H12 계통의 경우 총 단백질 함량이 각각 10mg/g dw 이상으로 측정되어 광평옥 모계(9.34mg/g dw)와 부계(9.36mg/g dw) 및 이 들의 F1(9.14mg/g dw)보다 총 단백질 함량이 높은 계통으로 판명되었다. Cross-validation test에서 옥수수 종자 내 총 단백질 함량예측 PLS regression model의 regression coefficient(R2) 는 0.77로 비교적 정확하게 총 단백질 함량예측이 가능한 것으로 나타났다. 따라서 본 PLS regression model을 이용하여 단백질 함량이 높은 사일리지 옥수수 계통의 선발이 가능할 것으로 기대되며, 더 나아가 다양 한 옥수수 계통의 신속한 대사체 수준 평가가 가능할 것으로 예상된다.

The study of water environment system using a multivariate analysis in Changnyeong-Haman weir section has been conducted. The purpose of this study is to establish better understanding related water qualities in the Changnyeong-Haman weir section which can provide useful information. The data were consisted of water quality data and algae data including WT(water temperature), pH, DO, EC, COD, SS, T-N, NH3-N, T-P, PO4-P, Chl-a, TOC, d-silica, t-silica, Cyanobacteria, Diatoms, and Green algae. Statistical analyses used in this study were correlation analysis, principal components, and factor analysis. According to correlation analysis on COD and TOC, it revealed that the each value of correlation coefficient was 0.843. On the other result, a negative correlation was observed between diatoms and d-silica. Furthermore, the results of principal component analysis to the overall water quality were classified into four main factors with contribution rate 81.071%.

본 연구는 영산강수계 수질 특성을 파악하기 위하여 2001~2010년까지 영산강 본류 10개 지점의 수질측정자 료를 활용하여 총 18개 수질항목에 대하여 다변량분석법 을 이용하여 수질항목간의 상관관계 및 요인분석, 군집분 석을 수행하였다. 수질항목간 상관성은 BOD는 T-N, T-P 와 높은 양의 상관성을, Chl-a는 COD와 유의한 양의 상 관성을 보였다. 요인분석 결과 제1요인이 영양염류요인 (32.021%), 제2요인이 유기물 및 조류증식에 따른 물질대 사 요인(17.453%), 제3요인이 계절적 변동요인(14.775%), 제4요인이 미생물요인(10.951%)으로 추출되었다. 요인분 석 결과로부터 추출된 제1요인과 제2요인에 대한 군집 분석 결과, 오염도가 낮은 그룹, 광주천 및 하수처리수 방 류의 영향이 큰 오염도가 높은 그룹, 축산농가 및 농경지 등이 인근에 분포하는 그룹 등 3 그룹으로 분류되었다.

난지도 매립장 매립물의 특성을 조사하기 위해서 중력, 자력, LandSat TM 열적외선 밴드 자료, 매립장의 표면에서 측정한 침하량 자료 등을 다변량 통계분석기법을 응용하여 분석하였다. 분석에 이용한 자료들은 각기 상이한 깊이에 관한 정보를 제공하기 때문에 측정된 총 자력자료와 중력자료는 자극화변환된 자력이상과 매립장의 3차원 밀도분포로 각기 전환하였으며, 본 연구에서는 이 중 매립장의 상부층에 관한 정보를 이용하였다. 통계분석은 침하량 측정 지점들을 대상으로 수행하였으며, 이들 지점에서의 자극화변환 자력이상, 매립물의 밀도, LandSat TM 열적외선 밴드 값들은 내삽방법을 이용하여 구하였다. 자료분석에 사용한 다변량 통계분석 기법은 개체간의 기하학적인 거리를 이용하여 군집화하는 집락분석으로, 개체간의 거리 계산시 각 자료간의 상이한 측정단위가 주는 효과를 제거하기 위해서 사전에 표준화를 실시하였다. 군집화는 체계적 군집화 방법을 이용하여 수행하였다. 물리적 특성을 바탕으로 분류된 최적의 군집수는 수상도에서 나타난 결과에 따르면 총 6개의 군집으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통합된 지구물리자료에 다변량 통계분석 기법을 적용함으로써 복합적 인 쓰레기 매립장의 특성 규명이 가능함을 시사한다.

본 연구에서는 미계측유역에 대한 준분포형 강우-유출모형을 적용하기 위한 방법으로 두 개의 다변량 통계기법인 주성분분석과 계층적 군집분석을 연계한 매개변수 지역화 기법을 제안하였다. 109개 중권역 유역에 대해 7개 유역특성인자(유역면적, 평균표고, 평균경사, 산림면적비, 포화토양수분량, 포장용수량, 영구위조점)를 추출하였으며 주성분분석을 수행한 결과 제1, 2 성분이 전체자료의 82.11%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1성분은 유역위치, 제2성분은 유