• 한국산림과학회지
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• 제62권1호
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• pp.24-42
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• 1983

한국(韓國)의 서남부(西南部)에 천연분포(天然分布) 되어 있는 호랑가시나무를 조경수(造景樹)로 개발(開發)하고저 분포(分布)와 생태적(生態的) 특성(特性)을 조사(調査) 연구(研究)하여 그 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)하였다. 1) 한국(韓國)에 있어서의 호랑가시나무의 천연분포(天然分布) 지역(地域)은 한반도(韓半島)의 서남부(西南部) 북위(北緯) $35^{\circ}$43', 동경(東俓) $126^{\circ}$44'과 제주도(濟州道)의 북위(北緯) $33^{\circ}$20', 동경(東俓) $126^{\circ}$15'의 위치(位置)에 있고 해안(海岸)에서 20 km 이내(以內), 해발고(海拔高) 100 m 이하(以下)의 지역(地域)이며 년평균(年平均) 기온(氣温) $12^{\circ}C$ 이상(以上), 한랭지수(寒冷指數) $-12.7^{\circ}C$ 이내(以內), 년평균(年平均) 상대습도(相對濕度) 75~80%, 적설일수(積雪日數) 20~50일(日)과 일치(一致)되는 지역(地域)에 분포(分布)하며 주(主)로 동남향(東南向)에서 좋은 군집(群集)을 이루고 있다. 2) 곰솔, 소나무 등(等)을 상층목(上層木)으로 호랑가시나무, 사스레피나무, 모새나무 등(等)을 중층목(中層木)으로 그늘사초, 새 등(等)을 지표식생(地表植生)으로 구성(構成)된 3계층(階層) 군집식생(群集植生)으로 종다양도(種多樣度)가 높은 발전기(發展期)의 식생(植生)이다. 곰솔, 소나무 등(等)의 침엽수(針葉樹)와 사스레피나무, 모새나무, 호랑가시나무 등(等)의 상록활엽수(常綠闊葉樹)가 혼생(混生)하는 온대(温帶) 남부형(南部型)이고 난대형(暖帶型)까지 천이(遷移)되고 있다. 3) 호랑가시나무의 천연군락(天然群落) 지역(地域)은 편마암(片麻岩), 유문암(流紋岩) 등(等)의 산성계(酸性系) 모암(母岩)으로 pH 4.5~5.0이며 유효인산(有效燐酸)의 함량(含量)이 적은 경식질(輕埴質) 및 중식질(重埴質) 토양(土壤)이었다. 4) 장령수(壯齡樹)의 년평균(年平均) 수고생장(樹高生長)은 $10.48{\pm}0.23cm$ 이고 근원경(根元徑) 생장(生長)은 년평균(年平均) 0.43 cm였다. 평균(平均) 착엽수(着葉數)는 $11.34{\pm}0.28$ 매(枚)였다. 수고(樹高)와 엽수(葉數)는 정(正)의 상관(相關)이며 직선적(直線的)인 관계(關係)가 있었다. 5) 유묘(幼苗)의 년평균(年平均) 묘고(苗高)는 $10.66{\pm}1.37cm$, 착엽수(着葉數)는 $12.21{\pm}0.34$ 매(枚)이고 근원경(根元徑)은 $2.24{\pm}0.067mm$였고, 고온기(高温期)에 주기적(週期的)인 생장(生長)을 한다. 묘고(苗高)와 엽수(葉數), 묘고(苗高)와 근원경(根元徑), 엽수(葉數)와 근원경간(根元徑間)에 모두 정(正)의 상관(相關)인 동시(同時)에 직선적(直線的)인 관계(關係)가 있다. 6) 개화기간(開花期間)은 4월(月) 하순(下旬)부터 5월(月) 상순(上旬)이며 4수성(數性) 화관(花冠)이고 황록색(黃綠色)으로 산방화서(繖方花序)이다. 향기(香氣)가 있고 양성화(兩性花)이지만 자웅(雌雄) 생식기관(生殖器管)의 한 성(性)만 발육(發育)시키는 자웅(雌雄) 이예성(異蕊性)이고 성비(性比)는 1:1이다. 7) 과실(果實)은 5월(月) 상순(上旬)에 장(長) 0.87 cm(0.61~1.31), 폭(幅) 0.8 cm(0.62~1.05)로 완전(完全)히 크며 10월(月) 하순(下旬)부터 11월(月) 상순(上旬)에 주홍(朱紅)으로 성숙(成熟)한다. 성숙과(成熟果)는 익년(翌年) 5월(月) 하순(下旬)까지 변색(變色)되지 않고 있다가 6월(月) 상순(上旬)부터 부분적(部分的)으로 흑갈색(黑褐色)으로 변색(變色)되면서 낙과(落果)되지만 3년차(年次)까지 부착(附着)되는 것도 있다. 8) 종자(種子)의 취득율(取得率)은 중량(重量)으로 평균(平均) 24.7 % 용적중(容積重) 114.2 gr 실중(實重) 24.56gr, 이고 1 과당(果當) 평균(平均) 3.9 립(粒)이 들어 있다. 9) 종자(種子)는 보습매장(保濕埋藏)하여 4월(月) 중순(中旬)에 파종(播種)하면 10월(月)에 뿌리가 내리고 익년(翌年) 4월(月) 중순(中旬)에 발아(發芽) 완료(完了)되지만 미발아(未發芽)한 종자(種子)는 광선하(光線下)에 있거나 건조상태(乾燥狀態)에 있게 되면 휴면(休眠)이 계속된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권1호
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• pp.42-51
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• 2011

전통적으로 심근 생존능을 식별하고 심근 관류를 정확히 평가하기 위한 도구로 핵의학영상이 이용되고 있으나 경색영역을 정의하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 극성지도의 분포를 분석하여 특성에 맞는 적응적 임계값을 이용하여 심근경색 모델을 정량적으로 평가하고자 하였다. 쥐 심근경색 모델은 왼쪽 관상동맥을 결찰시켜 제작하였다. 소동물PET 영상은 37 MBq $^{18}F$-FDG를 쥐의 꼬리정맥에 주사한 후 60분 섭취 후 Siemens Inveon SPECT/PET 스캐너를 이용하여 20분 동안 ECG 신호와 함께 획득하였고, OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 재구성하였다. PET 영상의 심근 극성지도는 Siemens QGS 소프트웨어에 적합한 형식으로 변환 후 자동으로 심근 벽을 설정하여 작성하였다. 심근경색영역의 기준데이터는 TTC 염색으로 설정하였으며 전체 좌심실대비 염색된 영역의 백분율로 획득하였다. 최적의 임계값 설정을 위해 절대치 설정 방법, Otsu 알고리즘, 다중가우시안혼합모델(Multi Gaussian mixture model, MGMM)을 이용하여 평가하였다. 절대치 설정 방법은 10~90%까지 10%단위로 미리 정의 된 임계값을 이용하였고, Otsu 알고리즘은 영상 내에서 두 군집의 분산을 최대로 하는 임계값으로 설정하였다. MGMM 방법은 영상의 화소 강도를 분석하여 여러 개의 가우시안 분포함수(MGMM2, $\cdots$ MGMM4)로 반복 수행하여 최적의 가우시안 분포를 구하여 적응적 임계값을 설정하였다. 극성지도 평가지표는 각각의 알고리즘에서 측정된 임계값을 이용하여 이진화하고 전체 극성지도와 경색영역의 백분율로 획득한 후, TTC 염색으로 획득된 기준데이터와의 차이를 비교하였다. 그 차이는 절대치 방법의 20%에서 $7.04{\pm}3.44%$, 30%에서 $3.87{\pm}2.09%$, 40%에서 $2.15{\pm}2.07%$이었다. Otsu 방법은 $3.56{\pm}4.16%$이었으며 MGMM 방법은 $2.29{\pm}1.94%$이었다. 소동물 PET 극성지도에서는 30% 임계값이 조직학적 데이터와 비교하여 가장 작은 차이를 보였다. 그러나 TTC 염색으로 측정한 크기가 10% 이하에서는 MGMM 방법이 절대치 방법보다 작은 차이를 보였다(MGMM: 0.006%, 절대치방법: 0.59%). 이 연구에서는 심근경색 모델 평가를 위하여 생체영상 극성지도에서 다중가우시안혼합모델을 이용하여 평가하고자 하였다. MGMM은 사용자의 선택 없이도 자동적으로 영상 특성을 고려하여 적응적 임계값을 찾아주는 방법으로 극성지도에서 심근경색을 평가하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.107-122
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• 2017

주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.

• 한국잡초학회지
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• 제2권2호
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• pp.75-113
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• 1982

우리 나라 하전작물재배(夏田作物栽培)에 있어서 잡초방제(雜草防除) 기술개발(技術開發)의 기초자료(基礎資料)로 공여(供與)하고자 1980, 1981년(년)의 2개년간(個年間)에 서울대학교(大學校) 농과대학(農科大學) 실험농장(實驗農場)에서 첫째, 하전작물(夏田作物) 잡초(雜草)에 관(關)한 시험(試驗)을 표본(標本) Quadrat(종자(格子))의 형태(形態), 크기 및 표본추출회수(標本抽出回數)가 잡초조사(雜草調査) 성적(成績)에 미치는 영향의 구명(究明), 둘째, 밭의 하계잡초발생(夏季雜草發生) 생장(生長) 및 번식력(繁殖力)과 군락(群落) 및 그 특성(特性)에 관(關)한 조사연구(調査硏究), 셋째, 콩품종(品種) 수원(水原)94호(號)를 재료(材料)로 하여 단작(單作)과 맥후작(麥後作) 재배조건하(栽培條件下)에서 각각(各各) 잡초방임구(雜草放任區)와 제초구(除草區)를 설정(設定)하고 콩의 재식거리(裁植距離)를 60${\times}$20 cm, 60${\times}$15 cm, 60${\times}$10 cm, 60${\times}$5 cm로 달리한 다음 콩의 종내(種內) 개체간(個體間) 경합성(競合性) 및 콩과 잡초(雜草)와의 종간(種間) 경합성(競合性)의 구명(究明) 등(等)을 목적(目的)으로 하여 수행(遂行)한 조사(調査) 연구(硏究) 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잡초시험(雜草試驗)에 있어서의 조사방법(調査方法)과 밭의 하계잡초(夏季雜草) 발생(發生) 생장(生長) 및 군락(群落)의 특성(特性) 1) 시험포(試驗圃)의 잡초(雜草) 초종(草種) 구성(構成) 및 발생수(發生數)가 비교적(比較的) 균질(均質)한 경우 표본(標本) 추출단위(抽出單位)인 Quadrat의 형태(形態)가 정방형(正方形), 장방형(長方形), 대형(帶型), 원형(圓型) 등의 모양에 관계(關係)없이 잡초(雜草)의 식생(植生) 조사효율(調査効率)에 영향을 주지 않았으며 Quadrat의 최소(最小) 크기는 0.25$m^2$이었고 최소(最少) 표본추출(標本抽出) 회수(回數)는 2회(回)이었다. 따라서 시험처리당(試驗處理當) 최소(最小) 총(總) 조사면적(調査面積)은 5,000$cm^2$($0.25m^2{\times}2$회(回)가 되었다. 2) 본(本) 시험포(試驗圃)에 발생(發生)한 주요잡초(主要雜草)는 10종(種) 정도(程度)였고 총(總) 잡초수(雜草數)는 1$m^2$당(當) 70~1,600여개체(餘個體)이었는데 가장 우점(優占)이었던 초종(草種)은 바랭이(1$m^2$당(當) 24~336개체(個體))와 쇠비름(1$m^2$당(當) 72~367 개체(個體))이었으며 다음으로 참방동산이, 중대가리풀, 황새냉이, 강아지풀, 명아주, 여뀌, 돌피 등(等)이었다. 주요잡초(主要雜草)의 성숙기(成熟期) 생장량(生長量)은 개체당(個體當) 평균(平均) 생체중(生體重)으로 볼 때 여뀌(252g), 피(226g), 개기장(1515g), 명아주(122g), 바랭이(58g), 깨풀(22g)의 순(順)이었으며 잡초(雜草) 개체당(個體當) 평균(平均) 종자수(種子數)는 명아주(67,000개(個)), 피(48,000개(個)), 여뀌(6,850개(個), 바랭이(2,560(個))의 순(順)이었다. 주요잡초(主要雜草)의 초종별(草種別) 발생수(發生數), 생육량(生育量) 및 종자수량(種子收量)은 잡초개체(雜草個體), 조사시기(調査時期) 및 장소(場所), 그리고 경종조건(耕種條件)에 따라 큰 변이(變異)를 보였다. 3) 잡초식생(雜草植生)의 군락특성(群落特性)을 보면 피-개기장형(型), 여뀌-피-개기장-바랭이형(型), 피-개기장-여뀌-바랭이-명아주형(型), 바랭이-여뀌-깨풀형(型) 등(等)의 5개(個) 군락(群落)으로 분류(分類)할 수 있었고 포지(圃地)의 위치(位置)에 따라 다르게 나타났다. 잡초발생(雜草發生)의 산포도면(散布度面)에서 명아주와 여뀌는 군집성(群集性)이 컸으며 개기장은 산개성(散開性)이 컸고 바랭이와 피는 발생수(發生數)가 많으면서도 고르게 분산발생(分散發生)되었으며 깨풀과 망초는 희생(稀生)하는 초종(草種)이었다. 그리고 피와 개기장 및 바랭이, 바랭이와 여뀌, 명아주와 망초는 각각(各各) 그 발생(發生)에 있어서 공존성(共存性)(Association)이 컸는데 특히 바랭이는 발생수(發生數)가 많으면서 다른 잡초(雜草)와의 공존성(共存性)이 높아 하계(夏季) 전지(田地) 잡초중(雜草中)에서 우점도(優占度)가 가장 컸다. 2. 단작(單作) 및 맥후작(麥後作)에 있어서 콩의 개체간(個體間) 경합(競合) 및 잡초(雜草)와의 상호경합(相互競合) 1) 콩의 평균(平均) 주당(株當) 수량(收量)은 단작(單作), 맥후작(麥後作)의 어느 작기(作期)에서나 콩을 밀식(密植)할수록 종내(種內) 개체간(個體間) 경합(競合)이 심(甚)해져서 현저한 감수(減收)를 나타내었고 단작구(單作區)에 비(比)하여 맥후작구(麥後作區)에서는 제초(除草)한 경우에 37%, 잡초(雜草)를 방임(坊任)한 경우에 23% 정도(程度)의 평균(平均) 감수(減收)를 보였다. 한편 제초구(除草區)에 비(比)하여 잡초(雜草) 방임구(放任區)에서는 단작(單作)의 경우 41%, 후맥작(後麥作)의 경우 28%의 평균(平均) 감수(減收)를 나타내어 콩을 조파(早播)했을 때 잡초(雜草)와의 종간경합(種間競合)이 현저하게 심(甚)하였다. 2) 콩의 평균(平均) 10a당(當) 수량(收量)은 주당수량(株當收量)과 반대(反對)로 어는 작기(作期)에서나 콩을 밀식(密植)할수록 증가(增加)하였는데 그 정도(程度)는 제초구(除草區)보다 잡초(雜草) 방임구(放任區)에서 더욱 현저하였다. 단작구(單作區)에 비(比)하여 맥후작구(麥後作區)에서는 제초(除草)한 경우에 37%, 잡초(雜草)를 방임(放任)한 경우에 28%의 평균(平均) 감수(減收)를 보였고 한편 제초구(除草區)에 비(比)하여 잡초방임구(雜草放任區)에서는 단작(單作)의 경우에 33%, 맥후작(麥後作)의 경우에 23%의 평균(平均) 감수(減收)를 나타내었는데 이는 주당수량(株當收量)에서의 경향(傾向)과 비슷한 것이었다. 3) 콩의 실용(實用) 형질(形質) 중(中)에서 단작구(單作區)에 비(比)하여 엽록소함량(葉綠素含量)을 제외(除外)하고는 경장(莖長), 경중(莖重), 주경절수(主莖節數), 분지수(分枝數), 협수(莢數) 등(等)이 모두 맥후작구(麥後作區)에서 현저하게 감소(減少)하였다. 또한 대부분(大部分)의 형질(形質)이 잡초(雜草)에 의(依)해서도 크게 영향을 받았는데 특히 콩을 소식(疎植)한 경우, 그리고 맥후작(麥後作)보다는 단작(單作)의 경우에 잡초(雜草)에 의(依)한 피해(被害)가 현저히 크게 나타났다. 4) 잡초방임시(雜草放任時) 단작구(單作區)에서는 바랭이가 우점종(優占種리)이었고 방동산이, 중대가리풀, 명아주 등이 광생초종(廣生草種)이었으며 맥후작(麥後作)의 경우에는 쇠비름과 바랭이가 우점종(優占種)으로 황새냉이, 중대가리풀, 까마중, 피, 여뀌 등이 산생(散生)하였는데 콩의 재식밀도(裁植密度)가 증가(增加)함에 따라 잡초(雜草)의 발생수(發生數)가 감소(減少)하는 경향(傾向)이었으나 초종별(草種別) 우점도(優占度)에는 변함이 없었다. 5) 주요(主要) 잡초(雜草)들의 생육량(生育量)은 초종별(草種別)로 현저 한 차이(差異)가 있었으며 따라서 잡초(雜草)의 발생수(發生數)로 본 우점도(優占度)와 단위면적당(單位面積當) 생육량(生育量)(잡초(雜草)의 발생수(發生數)${\times}$개체당(個體當) 생육량(生育量))에 의(依)한 우점도(優占度)가 초종(草種)에 따라 달랐다. 콩과외 경합성(競合性)으로 보아 단작구(單作區)에서는 바랭이가 콩과의 경합주체(競合主體)였고 맥후작(麥後作)에서는 바랭이와 쇠비름이 거의 동등(同等)하게 콩과 경합(競合)하는 초종(草種)이었다. 6) 콩의 재식밀도(裁植密度) 증가(增加)에 의(依)해 잡초(雜草)의 발생수(發生數)가 맥후작구(麥後作區)보다 단작(單作)의 경우에 현저히 감소(減少)되었으며 잡초(雜草)의 생육(生育)은 어느 작기(作期)에서나 모두 제어(制御)되어 단위면적당(單位面積當) 총(總) 잡초량(雜草量)이 크게 감소(減少)되었다. 7) 단작(單作) 및 맥후작구(麥後作區)에서 모두 우점종(優占種)이었던 바랭이는 발생량(發生量)이 콩의 재식밀도(裁植密度) 증가(增加)에 역비례(逆比例)하여 감소(減少)하였으나 맥후작구(麥後作區)에서 중요(重要) 초종(草種)이었던 쇠비름은 콩의 재식밀도(裁植密度)에 유의적(有意的)으로 반응(反應)하지 않았다.