국립공원 아고산대 독립훼손지 복원식생 분포특성 및 관리방안

김종엽(Jong-Yup Kim),윤주웅(Ju-Ung Yun),한봉호(Bong-Ho Han),곽정인(Jeong-In Kwak),박석철(Seok-Cheol Park),박수영(Su Young Park),정원옥(Won-Ok Jeong) 국립공원연구원 2022 국립공원연구지 Vol.13 No.1

본 연구는 독립훼손지 중 아고산대에 위치한 지리산국립공원 세석평전과 노고단 복원식생지를 대상으로 현존식생 분석 및 식생분포 특성을 파악하여 중장기적인 모니터링 및 관리방안 수립을 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 현존식생 조사범위는 훼손지 일대 유역권분포 현황을 고려하여 설정하였으며, 세석평전 조사면적은 55,037㎡, 노고단 조사면적은 166,599㎡ 이었다. 세석평전은 초본층에 의한 식생피복도는 90% 이상 수준으로서 나지노출이 없었고, 관목층의 피복도가 60% 이상으로 안정화되어 있었다. 주요 출현수종은 구상나무, 사스래나무, 쇠물푸레나무, 철쭉, 털진달래, 붉은병꽃나무 등 식재수종과 자연적으로 이입한 자생수종이 생육하고 있었다. 노고단은 신갈나무, 호랑버들, 철쭉, 털진달래, 미역줄나무 등이 우점하는 관목식생지가 52%로 가장 넓게 분포하고 있었고, 전반적으로 식생활착 상태가 양호하였다. 노고단의 원식생은 신갈나무군락으로 추정되었고, 군부대철거지에는 귀화식물이 분포하고 있기 때문에 적극적인 관리가 필요하였다. 연구대상지는 장기적으로 주변 자연식생과 조화로운 식생경관으로 발달할 것으로 예측되었다. 향후 훼손지 복원모델은 인근 지역의 원식생을 고려하여 설정해야 할 것이지만, 복원 달성 목표는 실현가능한 수준의 목표를 설정해야 할 것이다. This study was conducted to provide basic data for mid-to long-term monitoring and establishment of management plans by analyzing the existing vegetation and identifying the vegetation distribution characteristics for the restored vegetation in Nogodan and Seseokpyeongjeon in Jirisan National Park located in the subalpine zone among the independent damaged areas. Actual vegetation survey range was established in consideration of the distribution of the watershed around the damaged area. The surveyed area of Seseokpyeongjeon was 55,037㎡, and the surveyed area of Nogodan was 166,599㎡. In Seseokpyeongjeon, the vegetation coverage by the herbaceous layer was almost 90% or more, there was no bare exposure, and the coverage of the shrub layer was stabilized at 60% or more. The main emerging tree species were planted species such as Abies koreana, Betula ermanii, Fraxinus sieboldiana, Rhododendron schlippenbachii, Rhododendron mucronulatum var. ciliatum, and Weigela florida as well as natively migrated native species. In Nogodan, the shrub vegetation dominated by Quercus mongolica, Salix caprea, Rhododendron schlippenbachii, Rhododendron mucronulatum var. ciliatum, and Tripterygium regelii was the most widely distributed with 52% of the area, and the overall diet was good. The native vegetation of Nogodan was presumed to be a cypress colony. Naturalized plants were distributed in the military base demolition site, so active management was required. The study site was predicted to develop into a vegetation landscape in harmony with the surrounding natural vegetation in the long term. In the future, the restoration model for damaged areas should be set in consideration of the native vegetation of the nearby area, but the goal to achieve restoration should be set at a feasible level.

'좋은 교수'론

박수영,Park, Su-Yeong 한국대학교육협의회 1992 大學敎育 Vol.59 No.-

마이크로어레이 데이터를 이용한 암 분류 표지 유전자 선별 시스템

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2010 한국정보통신학회논문지 Vol.14 No.10

마이크로어레이를 기반으로 하는 암 분류 방법은 암 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 암 분류에 기여할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 암을 분류하기 위해서는 특정 암과 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 난소 암 마이크로어레이 데이터를 이용하여 암에 영향을 미치는 가장 다르게 발현할 가능성이 있는 표지 유전자를 추출할 수 있는 시스템을 고안하고, 다층퍼셉트론 분류기를 이용하여 기존의 마이크로어레이 시스템과 분류 성능을 비교분석하였다. 그 결과 ANOVA를 이용하여 선택된 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에서 98.61%의 향상된 분류 성능을 보였다. The method of cancer classification based on microarray could contribute to being accurate cancer classification by finding differently expressing gene pattern statistically according to a cancer type. Therefore, the process to select a closely related informative gene with a particular cancer classification to classify cancer using present microarray technology with effect is essential. In this paper, the system can detect marker genes to likely express the most differentially explaining the effects of cancer using ovarian cancer microarray data. And it compare and analyze a performance of classification of the proposed system with it of established microarray system using multi-perceptron neural network layer. Microarray data set including marker gene that are selected using ANOVA method represent the highest classification accuracy of 98.61%, which show that it improve classification performance than established microarray system.

표준화 기반 표지 유전자를 이용한 난소암 마이크로어레이 데이타 분류 시스템

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.9

표지 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 표지 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 본 논문에서는, 먼저 그 동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 이용하여 데이터를 표준화 한 후 통계에 따라 유전자의 우선순위를 정함으로써 표지유전자를 추출할 수 있는 시스템을 제안하였다. 다층퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 각 표준화 방법들의 성능을 비교분석하였다. 그 결과 Lowess 표준화 후 ANOVA를 이용하여 선택된 8개의 표지 유전자를 포함하는 마이크로어레이 데이터 셋에 MLP 알고리즘을 적용한 결과 99.32%의 가장 높은 분류 정확도와 가장 낮은 예측 에러 추정치를 나타내었다. Marker genes are defined as genes in which the expression level characterizes a specific experimental condition. Such genes in which the expression levels differ significantly between different groups are highly informative relevant to the studied phenomenon. In this paper, first the system can detect marker genes that are selected by ranking genes according to statistics after normalizing data with methods that are the most widely used among several normalization methods proposed the while, And it compare and analyze a performance of each of normalization methods with mult-perceptron neural network layer. The Result that apply Multi-Layer perceptron algorithm at Microarray data set including eight of marker gene that are selected using ANOVA method after Lowess normalization represent the highest classification accuracy of 99.32% and the lowest prediction error estimate.

VIV Asia 2009 태국 박람회 및 양계산업

박수영,Park, Su-Yeong 대한양계협회 2009 월간 양계 Vol.41 No.4

반려동물의 종류 및 특징

박수영,Park, Su-Yeong 한국단미사료협회 2004 사료산업 Vol.2 No.3

반려동물의 종류 및 특징

박수영,Park, Su-Yeong 한국단미사료협회 2003 사료산업 Vol.4 No.-

Kluyverromyces fragilis의 Alkaline Phosphatase 유전자의 구조 분석

박수영,황선갑,하상철,김종국,박완,홍순덕,Park, Soo-Young,Hwang, Seon-Gap,Ha, Sang-Chul,Kim, Jong-Guk,Park, Wan,Hong, Soon-Duck 한국미생물·생명공학회 1994 한국미생물·생명공학회지 Vol.22 No.1

From the pSKH201 plasmid which had been previously cloned in our laboratory, a 3.0kbp insert DNA encoding the alkaline phosphatase of Kluyveromyces fragilis was cleaved with several restriction endonucleases and ligated int the appropriate sites of M13mp18/19 vectors and sequenced by Sanger's dideoxy chain termination method. The sequence contained a 1,638 bp open reading frame(ORP) whose similarities in nucleotide, when compared with those of Saccharomyces cerevisiae and Escherichia coli by GENETYX program, were found to be 61% and 46%, respectively. The deduced amino acid sequence consists of 546 amino acids and contains several homologous regions in the alkaline phosphatases of E. coli, S.cerevisiae and human placenta.

종양 분류를 위한 마이크로어레이 데이터 분류 모델 설계와 구현

박수영,정채영,Park, Su-Young,Jung, Chai-Yeoung 한국정보통신학회 2007 한국정보통신학회논문지 Vol.11 No.10

오늘날 인간 프로젝트와 같은 종합적 인 연구의 궁극적 목적을 달성하기 위해서는 이 들 연구로부터 획득한 대량의 관련 데이터에 대해 새로운 현실적 의미를 부여할 수 있어야 한다. 마이크로어레이를 기반으로 하는 종양 분류 방법은 종양 종류에 따라 다르게 발현되는 유전자 양상을 통계적으로 발견함으로써 정확한 종양 분류에 기여 할 수 있다. 따라서 현재의 마이크로어레이 기술을 이용해서 효과적으로 종양을 분류하기 위해서는 특정 종양 분류와 밀접하게 관련이 있는 정보력 있는 유전자를 선택하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 암에 걸린 흰쥐 외피 기간 세포 분화 실험에서 얻어진 3840 유전자의 마이크로어레이 cDNA를 이용해 데이터의 정규화를 거쳐 정보력 있는 유전자 목록을 별도로 추출하여 보다 정확한 종양 분류 모델을 구축하고 각각의 실험 결과들을 비교 분석함으로써 성능평가를 하였다. 피어슨 적률 상관 계수를 이용하여 선택된 유전자들을 멀티퍼셉트론 분류기로 분류한 결과 98.6%의 정확도를 보였다. Nowadays, a lot of related data obtained from these research could be given a new present meaning to accomplish the original purpose of the whole research as a human project. The method of tumor classification based on microarray could contribute to being accurate tumor classification by finding differently expressing gene pattern statistically according to a tumor type. Therefore, the process to select a closely related informative gene with a particular tumor classification to classify tumor using present microarray technology with effect is essential. In this thesis, we used cDNA microarrays of 3840 genes obtained from neuronal differentiation experiment of cortical stem cells on white mouse with cancer, constructed accurate tumor classification model by extracting informative gene list through normalization separately and then did performance estimation by analyzing and comparing each of the experiment results. Result classifying Multi-Perceptron classifier for selected genes using Pearson correlation coefficient represented the accuracy of 95.6%.

Espression of Alkaline Phosphatase Gene from Kluyveromyces fragilis in E. coli and S. cerevisiae

박수영,황선갑,이동선,김종국,남주현,홍순덕,Park, Soo-Young,Hwang, Seon-Kap,Lee, Dong-Sun,Kim, Jong-Guk,Nam, Joo-Hyun,Hong, Soon-Duck 한국미생물 · 생명공학회 1995 한국미생물·생명공학회지 Vol.23 No.2

The alkaline phosphatase (K-ALPase) gene of Kluyveromyces fragilis has been cloned (1) and determined its base sequences (2) previously in our laboratory. When the K-ALPase gene was expressed in Escherichia coli and Saccharomyces cerevisiae, it showed a constitutive activity in E. coli, and a derepressed activity in S. cerevisiae in phosphate-limited medium. Northem hybridization experiment was performed to elucidate the transcription level of the K-ALPase gene. Northern experiment showed that transcription level of K-ALPase gene in S. cerevisiae was higher in phosphate depletion, but it was higher in high phosphate medium than in phosphate limited medium in K. fragilis. The transcription initiation site of the K-ALPase gene was determined by primer extension analysis. It matched nucleotide position - 169 in relation to the putative trnslational start site.