[논문]식물계절모형 입력자료로서 확률추정 기상자료의 이용 가능성

김대준; 정유란; 윤진일

doi:10.5532/kjafm.2012.14.1.011

식물계절모형 입력자료로서 확률추정 기상자료의 이용 가능성
Feasibility of Stochastic Weather Data as an Input to Plant Phenology Models 원문보기

한국농림기상학회지 = Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology, v.14 no.1, 2012년, pp.11 - 18

김대준 ((재)국가농림기상센터) , 정유란 ((재)국가농림기상센터) , 윤진일 (경희대학교 식물환경신소재공학과)

초록
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월별 기후통계량의 조화해석에 의해 생성한 일 기온 자료가 생물계절모형의 입력자료로서 적합한지 여부를 평가하여 농림업 부문 기후시나리오 응용정보 제작 상오류를 제거하기 위해 본 연구를 수행하였다. 서울관측소의 1971-2000 평년 월별 일 최고기온과 최저기온 평균값으로부터 조화해석에 의해 365일 간 기온자료를 생성하였다. 이것을 널리 검증된 온도시간 기반의 벚꽃 개화모형에 입력하여 휴면, 발아, 개화 등 주요 식물계절을 추정하였다. 같은 기간 중 실측기온자료에 의해 모형을 구동시켜 얻은 결과와 비교한 바, 연차변이를 전혀 반영하지 못하는 것은 물론, 휴면해제 25일 단축, 강제 휴면기간 57일 연장, 발아 14일 지연, 개화 13일 지연등 평균값도 크게 달라 식물계절을 크게 왜곡시키는 것으로 판단되었다. 대안으로서 확률추정기법에 의해 일기상자료를 생성하고 이를 이용하여 모형을 구동한 결과 실측결과에 비해 휴면해제 6일 단축, 강제휴면기간 10일 단축, 발아 3일 지연, 개화 2일 지연 등으로 조화해석자료 사용에 비해 크게 개선되었음을 확인하였다. 연차변이양상 역시 실측기온에 의한 모의결과와 크게 다르지 않아, 향후 이 자료를 농업부문 전자기후도 제작에 적용하면 기후변화 적응정책 수립을 실용수준에서 지원할 수 있을 것으로 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

Daily temperature data produced by harmonic analysis of monthly climate summary have been used as an input to plant phenology model. This study was carried out to evaluate the performance of the harmonic based daily temperature data in prediction of major phenological developments and to apply the results in improving decision support for agricultural production in relation to the climate change scenarios. Daily maximum and minimum temperature data for a climatological normal year (Jan. 1 to Dec. 31, 1971-2000) were produced by harmonic analysis of the monthly climate means for Seoul weather station. The data were used as inputs to a thermal time - based phenology model to predict dormancy, budburst, and flowering of Japanese cherry in Seoul. Daily temperature measurements at Seoul station from 1971 to 2000 were used to run the same model and the results were compared with the harmonic data case. Leaving no information on annual variation aside, the harmonic based simulation showed 25 days earlier release from endodormancy, 57 days longer period for maximum cold tolerance, delayed budburst and flowering by 14 and 13 days, respectively, compared with the simulation based on the observed data. As an alternative to the harmonic data, 30 years daily temperature data were generated by a stochastic process (SIMMETEO + WGEN) using climatic summary of Seoul station for 1971-2000. When these data were used to simulate major phenology of Japanese cherry for 30 years, deviations from the results using observed data were much less than the harmonic data case: 6 days earlier dormancy release, 10 days reduction in maximum cold tolerance period, only 3 and 2 days delay in budburst and flowering, respectively. Inter-annual variation in phenological developments was also in accordance with the observed data. If stochastically generated temperature data could be used in agroclimatic mapping and zoning, more reliable and practical aids will be available to climate change adaptation policy or decision makers.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

다음에는 주어진 날짜에 대해 단 하나의 기온자료만 생성되는 조화해석법을 대신하여 원하는 만큼 반복적으로 생성해주는 확률추정 날씨생성기(stochastic weather generator)를 모형구동용으로 활용할 수 있을지 그 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 WGEN(Weather GENerator; Richardson and Wright, 1984)과 SIMMETEO(SIMulation of METEOrological variables; Geng et al.
본 연구는 신뢰성이 검증된 생물계절모형에 근거하여 기후학적 평년(1971-2000)의 서울지방 벚꽃 개화일을 조화해석 기반의 입력자료에 의해 추정할 경우, 같은 기간 중 실측 기온자료를 이용한 모형구동결과에 비해 어떤 차이가 생기는지 파악하고자 하였다. 또한 분석결과를 토대로 기후변화 영향평가 및 취약성 분석 과정에 조화해석 기반의 기온자료를 사용할 경우 예상되는 문제점을 파악하고, 나아가 문제점을 해결하기 위한 방안을 모색하기 위해 수행하였다.
본 연구는 신뢰성이 검증된 생물계절모형에 근거하여 기후학적 평년(1971-2000)의 서울지방 벚꽃 개화일을 조화해석 기반의 입력자료에 의해 추정할 경우, 같은 기간 중 실측 기온자료를 이용한 모형구동결과에 비해 어떤 차이가 생기는지 파악하고자 하였다. 또한 분석결과를 토대로 기후변화 영향평가 및 취약성 분석 과정에 조화해석 기반의 기온자료를 사용할 경우 예상되는 문제점을 파악하고, 나아가 문제점을 해결하기 위한 방안을 모색하기 위해 수행하였다.
월별 기후통계량의 조화해석에 의해 생성한 일 기온 자료가 생물계절모형의 입력자료로서 적합한지 여부를 평가하여 농림업 부문 기후시나리오 응용정보 제작 상 오류를 제거하기 위해 본 연구를 수행하였다. 서울관측소의 1971-2000 평년 월별 일 최고기온과 최저기온 평균값으로부터 조화해석에 의해 365일 간 기온자료를 생성하였다.

가설 설정

낙엽과수에 있어서는 가을에 낙엽이 시작되면 꽃눈이 휴면에 들어가는 것으로 가정하는데(Oh, 2004), 벚나무의 경우 낙엽개시일자에 대한 관측자료가 없을 뿐 아니라 낙엽현상에 대한 명확한 관측방법이 규정되어있지 않다. 1971-2000 통계 자료에 의하면 서울에서 일 최저기온이 7로 떨어지는 첫날은 평균 10월 22일이므로 이를 감안하여 본 연구에서는 10월 1일에 휴면을 시작한다고 가정하였다. 이 날짜부터 냉각량을 계산하더라도 일 최저기온이 7 이하로 내려가지 않으면 실제 냉각량이 누적되지는 않는다.
낙엽수목이 휴면을 시작하는 시점은 기온이 정해진 임계값 이하로 떨어지는 날짜, 수확에 의해 과실이 나무에서 이탈되는 날짜, 단풍이 들기 시작하는 날짜 등으로 아직 표준화 되어있지 못한 상황이다(Seeley, 1996). 낙엽과수에 있어서는 가을에 낙엽이 시작되면 꽃눈이 휴면에 들어가는 것으로 가정하는데(Oh, 2004), 벚나무의 경우 낙엽개시일자에 대한 관측자료가 없을 뿐 아니라 낙엽현상에 대한 명확한 관측방법이 규정되어있지 않다. 1971-2000 통계 자료에 의하면 서울에서 일 최저기온이 7로 떨어지는 첫날은 평균 10월 22일이므로 이를 감안하여 본 연구에서는 10월 1일에 휴면을 시작한다고 가정하였다.
이후 기온이 7℃ 이상으로 상승하여 누적 냉각량이 0으로 회복되면 발아가 시작되고, +13.5에 도달하면 벚꽃의 개화가 시작된다고 가정한다.

제안 방법

1971-2000 기간 중 서울관측소 실측 기온자료에 의해 벚꽃 개화일 예측모형을 구동시켜 30년 간 매년 휴면양상, 내동성 유지기간, 개화일 등을 추정하고 그 평균값을 얻어 비교의 기준으로 삼았다. 실제 모형구동기간은 휴면시작일부터 개화일까지이므로 먼저 휴면 시작일을 결정해야 한다.
이렇게 해서 얻은 기준에 비해 지금까지 널리 사용 되어온 조화해석 기반의 평년 일 기온자료에 의한 모형구동결과가 얼마나 차이 나는지 비교하기로 했다. 먼저 1971년부터 2000년까지 기후학적 평년의 서울관 측소 월별 기온자료(일 최저 및 최고기온)를 토대로 일본기상청에서 사용하는 조화해석법(Seino, 1993)에 의해 평년의 일별 최고 및 최저기온 자료로 변환하였다. 조화해석에서는 하나의 시계열(time series) 자료를 여러 주기를 가지는 삼각함수, 즉 조화파(harmonic wave)의 합으로 표현한다(Lee, 1969; Wilks, 2011).
이 방법에 의해 1971-2000 기간을 대표하는 1월 1일부터 12월 31일까지 매일 최고 및 최저기온 자료한 세트를 생성하여 벚꽃 개화기 예측모형에 입력함으로써 기후학적 평년의 휴면양상, 내동성 유지기간, 개화일 등을 추정하였다. 얻어진 결과를 앞서 제작된 실측기온 기반의 기준과 비교하였다.
이 방법에 의해 1971-2000 기간을 대표하는 1월 1일부터 12월 31일까지 매일 최고 및 최저기온 자료한 세트를 생성하여 벚꽃 개화기 예측모형에 입력함으로써 기후학적 평년의 휴면양상, 내동성 유지기간, 개화일 등을 추정하였다. 얻어진 결과를 앞서 제작된 실측기온 기반의 기준과 비교하였다.
(1994)이 제작한 ‘WeatherMan’ 프로그램을 사용하였다. 이 프로그램은 우선 월별 기후값으로부터 일별 기상자료 생성에 필요한 각종 매개변수를 추정한다. 이 과정에서 임의 날짜의 강수출현 여부는 Markov Chain에 의해 결정되고, 강수량은 Gamma 분포를 따른다.
서울관측소의 1971-2000 평년 월별 일 최고기온과 최저기온 평균값으로부터 조화해석에 의해 365일 간 기온자료를 생성하였다. 이것을 널리 검증된 온도시간 기반의 벚꽃 개화모형에 입력하여 휴면, 발아, 개화 등 주요 식물계절을 추정하였다. 같은 기간 중 실측기온자료에 의해 모형을 구동시켜 얻은 결과와 비교한 바, 연차변이를 전혀 반영하지 못하는 것은 물론, 휴면해제 25일 단축, 강제 휴면기간 57일 연장, 발아 14일 지연, 개화 13일 지연등 평균값도 크게 달라 식물계절을 크게 왜곡시키는 것으로 판단되었다.
이렇게 해서 얻은 기준에 비해 지금까지 널리 사용 되어온 조화해석 기반의 평년 일 기온자료에 의한 모형구동결과가 얼마나 차이 나는지 비교하기로 했다. 먼저 1971년부터 2000년까지 기후학적 평년의 서울관 측소 월별 기온자료(일 최저 및 최고기온)를 토대로 일본기상청에서 사용하는 조화해석법(Seino, 1993)에 의해 평년의 일별 최고 및 최저기온 자료로 변환하였다.
꽃눈의 개화준비에 영향을 미치는 여러 단계의 생리적 특성이 확률추정 기온자료에 의해 실측기온자료와 유사한 정도로 예측할 수 있지만, 최종적으로 예측된 벚꽃 개화기의 연차변이가 실측기상자료 기반의 개화기 연차변이와 얼마나 유사한지를 확인 하는 것이 필요하다. 이를 위해 각각의 기온자료에 의해 추정된 30년 개화예상일을 박스플롯(Box-and-Whiskers Plot)으로 비교하였다. 박스플롯은 각각의 예측 개화일 30개를 날짜 순서대로 배열하여 그들의 최소값(minimum), 일사분위값(first quartile, Q1), 중앙값(median or 2nd quartile), 삼사분위값(third quartile, Q3), 최대값(maximum) 등 주요 5개 통계량을 하나의 그림으로 보여준다.

대상 데이터

일 최고기온과 일사량은 강수일과 비강수일로 나누어 정규분포에 의해 결정되고, 일 최저 기온은 강수와는 무관하지만 역시 정규분포로부터 얻어진다. 1971-2000 기간의 서울관측소 월별 기온평균값과 강수일수, 강수량, 기온연교차 등을 WeatherMan에 입력하여 1월 1일부터 12월 31일까지 일 최고기온과 최저기온 자료를 30세트 생성하였다. 이 자료를 이용하여 벚꽃 개화일 예측모형을 30회 구동하고 그 결과를 평균과 분산으로 나타낸 다음 실측기온자료에 의한 구동결과와 비교하였다.
월별 기후통계량의 조화해석에 의해 생성한 일 기온 자료가 생물계절모형의 입력자료로서 적합한지 여부를 평가하여 농림업 부문 기후시나리오 응용정보 제작 상 오류를 제거하기 위해 본 연구를 수행하였다. 서울관측소의 1971-2000 평년 월별 일 최고기온과 최저기온 평균값으로부터 조화해석에 의해 365일 간 기온자료를 생성하였다. 이것을 널리 검증된 온도시간 기반의 벚꽃 개화모형에 입력하여 휴면, 발아, 개화 등 주요 식물계절을 추정하였다.

데이터처리

이 자료를 이용하여 벚꽃 개화일 예측모형을 30회 구동하고 그 결과를 평균과 분산으로 나타낸 다음 실측기온자료에 의한 구동결과와 비교하였다.

이론/모형

(1994)이 제작한 ‘WeatherMan’ 프로그램을 사용하였다.
(2004)의 생물계절 모형을 토대로 1921~1950 기간 중 서울지방의 기온과 벚꽃 개화일 자료에 의해 Jung et al.(2005)이 확립한 개화일 예측모형을 사용하였다. 이 모형에 의하면 가을에 기온이 7℃이하로 내려가면 화아가 휴면에 들어가며, 냉각량(Chill Day)으로 표현되는 휴면심도(dormancy depth)가 0에서 시작하여 부의 방향으로 매일 누적된다.
다음에는 주어진 날짜에 대해 단 하나의 기온자료만 생성되는 조화해석법을 대신하여 원하는 만큼 반복적으로 생성해주는 확률추정 날씨생성기(stochastic weather generator)를 모형구동용으로 활용할 수 있을지 그 가능성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 WGEN(Weather GENerator; Richardson and Wright, 1984)과 SIMMETEO(SIMulation of METEOrological variables; Geng et al., 1986; 1988) 모형을 토대로 Pickering et al.(1994)이 제작한 ‘WeatherMan’ 프로그램을 사용하였다.

성능/효과

이것을 널리 검증된 온도시간 기반의 벚꽃 개화모형에 입력하여 휴면, 발아, 개화 등 주요 식물계절을 추정하였다. 같은 기간 중 실측기온자료에 의해 모형을 구동시켜 얻은 결과와 비교한 바, 연차변이를 전혀 반영하지 못하는 것은 물론, 휴면해제 25일 단축, 강제 휴면기간 57일 연장, 발아 14일 지연, 개화 13일 지연등 평균값도 크게 달라 식물계절을 크게 왜곡시키는 것으로 판단되었다. 대안으로서 확률추정기법에 의해 일기상자료를 생성하고 이를 이용하여 모형을 구동한 결과 실측결과에 비해 휴면해제 6일 단축, 강제휴면기간 10일 단축, 발아 3일 지연, 개화 2일 지연 등으로 조화해석자료 사용에 비해 크게 개선되었음을 확인하였다.
같은 기간 중 실측기온자료에 의해 모형을 구동시켜 얻은 결과와 비교한 바, 연차변이를 전혀 반영하지 못하는 것은 물론, 휴면해제 25일 단축, 강제 휴면기간 57일 연장, 발아 14일 지연, 개화 13일 지연등 평균값도 크게 달라 식물계절을 크게 왜곡시키는 것으로 판단되었다. 대안으로서 확률추정기법에 의해 일기상자료를 생성하고 이를 이용하여 모형을 구동한 결과 실측결과에 비해 휴면해제 6일 단축, 강제휴면기간 10일 단축, 발아 3일 지연, 개화 2일 지연 등으로 조화해석자료 사용에 비해 크게 개선되었음을 확인하였다. 연차변이양상 역시 실측기온에 의한 모의결과와 크게 다르지 않아, 향후 이 자료를 농업부문 전자기후도 제작에 적용하면 기후변화 적응정책 수립을 실용수준에서 지원할 수 있을 것으로 보인다.
하지만 실측기온자료의 경우 Q1에서 중앙값 사이 25%가 100일 부근에 집중된 것에 비해 확률추정자료에서는 99일에서 104일까지 더 넓게 분포하였고, 오히려 중앙값에서 Q3까지 25%가 105일을 중심으로 집중된 형태를 보였다. 더욱이 최대값은 3개의 특이값을 제외한다면 110일로서 실측자료의 115일에 비해 집중도가 높았다. 앞으로 해결해야 할 문제 가운데 하나는 이들 특이값의 발생을 최소화할 수 있도록 날씨생성기를 개선하는 일이 될 것이다.
3C), 실측기온자료에 근거한 모형구동결과에 비해 약간의 변동폭이 줄어 든 점 외에는 거의 동일한 모습이다. 따라서 본 연구에서 제시한 분석결과는 실측자료에 근거했다고 간주하여도 큰 문제는 없을 만큼 실용성을 확보했다고 판단한다.
또한 서울지방에서 벚나무의 꽃눈은 휴면상태에 돌입하는 속도가 조화해석 기반의 예측에 비해 느리며, 평균적으로 볼 때 최대심도에 도달하지 못하고 예측에 비해 일찍 발아조건을 충족하는 것으로 보인다. 봄철 기온상승이 충분하지 않은 상태에서 꽃눈이 예상보다 일찍 발아한다면 서리피해를 입을 위험성이 높아진다.
먼저 실측 기온자료에 의해 얻은 30년간 개화예상일은 특이값 없이 모든 값이 92일(day of year, DOY)에서 115일 사이에 분포하였고, 그 중 50%는 99일에서 107일 범위에 들었다(Fig. 3). 확률추정 기온자료를 이용한 경우에도 전체 50%는 99일에서 108일 사이에 들었으며, 최소값 역시 93일로 실측기온자료(92일)와 비슷하였다.
본 연구를 통해 생물계절모형 구동 시 조화해석 기온자료 사용에 의해 발생하는 주요 문제점들을 확률추정 기온자료로 대치함으로써 상당 부분 개선할 수 있음을 확인하였다. 재배농가 입장에서 이러한 모형을 구동하는 궁극 목표는 정확한 개화일 예측이라 할 것이다.
즉 모의기간의 전반부에는 실측기온에 의한 모의결과에 비해 연차변이가 약간 줄어든 반면, 후반부에는 연차변이가 훨씬 커져서 전체적으로 연차변이는 50% 가량 늘어났다. 이에 따라 발아와 개화가 평균적으로 각각 3일, 2일씩 지연되었지만, 조화해석 기반의 모의결과에 비해서는 발아 및 개화 예상일을 10일 정도 단축함으로써 실제에 가깝게 표현할 수 있었다(Table 2). 조화해석 기상 자료의 문제점으로 지적되었던 과다한 최대휴면심도 지속기간(강제휴면기간 75일)은 7.
조화해석 기반의 기후학적 평년 일별 기온자료에 의해 개화기모형을 구동시킨 결과 서울지방에서 기후학적 평년(1971-2000)에는 10월말부터 본격적으로 휴면에 돌입하여 12월 말에는 최대 휴면심도에 도달하며,이 상태가 다음 해 3월 중순까지 지속되다가 차츰 회복되어 4월말에는 꽃눈이 발아하는 것으로 나타났다(Fig. 1, Bold line). 하지만 1971년부터 2000년까지 매년 실측 기온자료에 의해 모형을 구동시킬 경우 10월 1일 이후 휴면심도의 경과양상은 해마다 다르고 그 변동폭이 매우 커서(Fig.
강제휴면 해제 이후 개화에 이르기까지 소요기간은 실측자료 기반의 모의에서 2월 중순부터 4월 하순까지 70일 정도의 변이를 보이는 반면, 확률추정자료 기반의 모의에서는 훨씬 이른 1월 초부터 시작하여 5월 초까지 150일 이상 넓게 분포한다. 즉 모의기간의 전반부에는 실측기온에 의한 모의결과에 비해 연차변이가 약간 줄어든 반면, 후반부에는 연차변이가 훨씬 커져서 전체적으로 연차변이는 50% 가량 늘어났다. 이에 따라 발아와 개화가 평균적으로 각각 3일, 2일씩 지연되었지만, 조화해석 기반의 모의결과에 비해서는 발아 및 개화 예상일을 10일 정도 단축함으로써 실제에 가깝게 표현할 수 있었다(Table 2).

후속연구

꽃눈의 개화준비에 영향을 미치는 여러 단계의 생리적 특성이 확률추정 기온자료에 의해 실측기온자료와 유사한 정도로 예측할 수 있지만, 최종적으로 예측된 벚꽃 개화기의 연차변이가 실측기상자료 기반의 개화기 연차변이와 얼마나 유사한지를 확인 하는 것이 필요하다. 이를 위해 각각의 기온자료에 의해 추정된 30년 개화예상일을 박스플롯(Box-and-Whiskers Plot)으로 비교하였다.
더욱이 최대값은 3개의 특이값을 제외한다면 110일로서 실측자료의 115일에 비해 집중도가 높았다. 앞으로 해결해야 할 문제 가운데 하나는 이들 특이값의 발생을 최소화할 수 있도록 날씨생성기를 개선하는 일이 될 것이다.
대안으로서 확률추정기법에 의해 일기상자료를 생성하고 이를 이용하여 모형을 구동한 결과 실측결과에 비해 휴면해제 6일 단축, 강제휴면기간 10일 단축, 발아 3일 지연, 개화 2일 지연 등으로 조화해석자료 사용에 비해 크게 개선되었음을 확인하였다. 연차변이양상 역시 실측기온에 의한 모의결과와 크게 다르지 않아, 향후 이 자료를 농업부문 전자기후도 제작에 적용하면 기후변화 적응정책 수립을 실용수준에서 지원할 수 있을 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	꽃눈조직은 어떻게 생장하나요?	온대북반구에서 낙엽수목은 하지를 지나 일장이 짧아지면 일부 조직이 꽃눈으로 분화하기 시작한다. 꽃눈조직은 가을까지 생장을 계속하다가 온도와 토양수분조건이 한계점에 달하면 내생휴면(endodormancy)에 들어간다. 내생휴면에서 깨어나기 위해서는 적당한 저온상태에서 일정기간을 경과해야 하며, 내생휴면해제 이후에 온도조건만 맞으면 생장을 재개하여 꽃눈이 터지고(발아, bud burst), 꽃잎이 열린다(개화, flowering).
	조화해석에 의해 일 자료로 변환하였지만 단점이 생기는 이유는 무엇인가요?	최근 제작된 농업용 전자기후도 역시 개별 농지의 속성인 월별 기후값을 조화해석에 의해 일 자료로 변환함으로써 각종 응용기후정보 제작에 이용하였다(Yun, 2010). 하지만 조화해석이란 12개 월별 평균값 사이의 빈 공간을 추정곡선에 의해 평활화 하는 과정이므로 생성된 일별 기상자료는 평균값의 경향은 잘 보여주지만 연차변이에 대해서는 아무 정보도 주지 못하는 단점이 있다.
	내생휴면에서 어떻게 깨어나서 꽃잎이 열리나요?	꽃눈조직은 가을까지 생장을 계속하다가 온도와 토양수분조건이 한계점에 달하면 내생휴면(endodormancy)에 들어간다. 내생휴면에서 깨어나기 위해서는 적당한 저온상태에서 일정기간을 경과해야 하며, 내생휴면해제 이후에 온도조건만 맞으면 생장을 재개하여 꽃눈이 터지고(발아, bud burst), 꽃잎이 열린다(개화, flowering). 이러한 화아분화-휴면-발아-개화에 이르는 전 과정에서 기상환경이 어떤 영향을 미치는지에 대한 정량적 연구, 즉 식물계절(phenology)에 관한 연구도 상당히 진행되어왔다(Oh, 2004).

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www.climate.go.kr (Feb. 25, 2012)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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