무더운 여름 날씨가 끝나면 낮과 밤의 일교차가 큰 환절기인 가을철을 맞이하게 된다. 특히 면역능력과 체력이 낮은 어린 가축들은 환경(온도, 풍속, 습도 등)의 변화에 의한 대사불균형 스트레스를 받기 때문에 각별한 관리를 통해 생산성 저하와 질병을 예방해야 한다. 아침 저녁으로 바깥의 찬 공기에 노출되지 않도록 차단하며, 낮에는 충분히 환기를 해주고, 밤에는 보온이 되도록 한다.
본 연구는 1997년 1월 3일부터 2000년 12월 21일까지 코스닥, 나스닥 그리고 자스닥지수의 일별 종가수익률(close to close return) 자료를 낮수익률(open to close return)과 밤수익률(close to open return)로 나누어 각 시장들 사이의 정보이전효과를 통한 시장효율성을 분석하고 이러한 결과가 이성적 투자자들의 투자행위에 토대를 두고있는 정보효과가설(information effect hypothesis)을 지지하는지를 분석하고자한다. 분석방법은 VAR 모형을 통한 Granger 인과관계분석 및 시간 가변적인 AR(1)-GARCH(1, 1)-M 모형을 사용하였으며 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률 및 변동성은 코스닥지수 낮수익률 및 변동성에 대하여 예측력을 지니고 있는 것으로 나타났으며, 나스닥과 자스닥 시장 사이에는 feedback적인 예측력을 가지고 있는 것으로 나타났다. 둘째, IMF 이후 나스닥지수 낮수익률은 코스닥지수 밤수익률 뿐만 아니라 낮수익률결정에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, IMF 이전에는 코스닥지수에 대한 나스닥의 영향력은 존재하지 않는 것으로 나타났다. 또한 코스닥지수 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 나스닥의 영향력이 통계적으로 더 강한 것으로 나타났다. 셋째, IMF 전후 모두 나스닥지수와 자스닥 지수간의 정보이전효과는 피드백적인 것으로 나타났으며, 낮수익률 보다는 밤수익률에 대한 영향력이 더 강하고 지속적인 것으로 나타났다. 나스닥시장에서 발생한 낮수익률 변동정보가 코스닥시장의 종가(closing price)를 반영한 낮수익률보다는 시초가(opening price)를 반영한 밤수익률에 통계적으로 더 잘 반영된다는 사실로부터 코스닥시장은 나스닥시장에서 발생한 수익률변동정보에 대한 시장효율성이 중대하고 있음을 보여주고 있다. 또한 금융위기동안이 아닌 정상적인 시장상황하에서 나스닥시장정보가 코스닥과 자스닥시장에 서로 다른 크기로 영향을 미치며 코스닥의 낮수익률과 밤수익률에 대한 영향력의 크기가 서로 다른 분석결과는 정보효과가설을 지지하는 증거로 볼 수 있다.
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자기조직화 형상지도(Self-organizing Feature Maps)를 사용하여 움직이는 물체에 대해 움직임의 특성을 자동으로 분석하였다. Kohonen Network는 자기조직을 형성하는 unsupervised learning 알고리즘으로서, 이 논문에서는 생태계에서의 데이터를 Patternizing하고, Clustering 하는데 사용한다. 본 논문에서 Kohonen 신경망의 학습에 사용한 데이터는 CCD 카메라로 물고기의 움직임을 추적한 좌표 데이터이며, diazinon 0.1 ppm을 처리한 물고기 점 데이터와 처리하지 않은 점 데이터를 각각 낮.밤 약 10시간동안 수집하여, \circled1처리전 낮 데이터 \circled2처리전 밤 데이터 \circled3처리전 낮 데이터 \circled4처리후 밤 데이터 각각 4개의 group으로 분류한 후, Kohonen Network을 사용하여 물고기의 행동 차이를 분석하였다.
본 실험은 다양한 생리활성이 보고되어 약용으로 널리 쓰이는 개똥쑥(Artemisia annua L.) 종자의 온도에 따른 발아 특성을 조사하기 위해 진행하였다. 미세온도구배 발아기를 이용하여 낮과 밤의 온도를 각각 5 ~ 35℃ 범위에서 낮과 밤의 시간을 12시간으로 고정하고, 낮 온도가 밤 온도보다 크거나 같은 조건을 설정하여 총 27개의 온도조건으로 개똥쑥 종자의 최종 발아율 및 발아율과의 관계를 분석하였다. 실험결과, 개똥쑥 종자는 실험에 사용한 모든 온도조건에서 발아가 가능한 것으로 나타났으며, 25/10℃(낮/밤) 조건에서 90%로 가장 높게 조사되었다. 또한, 발아율 조사결과를 통해 일평균온도뿐만 아니라 일교차온도도 발아율에 영향을 미치는 것으로 판단되어 일평균온도와 일교차온도로 나누어 발아율과의 관계를 분석하였다. 온도조건과 발아율과의 연속적인 발아특성을 분석하기 위해 다중회귀분석과 비선형 회귀분석을 이용하여 온도 조건과 상대적 발아율의 관계를 수식으로 표현하였다. 일평균온도를 기준으로 발아율과의 관계를 분석한 결과, 5 ~ 35℃의 모든 일평균 온도범위에서 유의성이 나타났으며 5, 7.5, 32.5, 35℃는 상대적인 음의 영향력을, 나머지 조건에서는 상대적인 양의 영향력을 가진 것으로 분석되었다. 일교차온도를 기준으로 발아율과의 관계를 분석한 결과, 0 ~ 25℃의 모든 일교차 온도범위에서 양의 영향력을 가진 것으로 분석되었다. 일평균온도는 19.3℃에 가까울수록, 일교차온도는 14.9℃에 가까울수록 발아에 대한 영향력이 큰 것으로 조사되었다. 각 수식을 통해 도출된 수치화된 온도에 따른 개똥쑥 종자의 일일누적 온도 영향력을 temperature score(TS)로 설정하였다. 본 연구에서 도출된 수식을 통해 누적 TS를 계산한 결과, 14.9 TS가 누적되었을 때 발아율이 85% 이상으로 나타날 것으로 예측되었다.
빛이 어류의 행동에 미치는 영향을 조사하기 위하여 잉어, Cyprinus carpio에 광척극을 가한 실험을 낮과 밤에 각각 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 잉어의 분포율은 본 실험에 사용한 제한된 수조내에서 U자형과 거의 같은 구간분포경향을 보였다. 2. 빛의 세기가 어떤 적정치보다 더 강하거나 약할 때 어류가 광원으로부터 멀리 떨어진 곳에 모였기 때문에 잉어의 적정수중조도가 발견되었다. 3. 수중조도에 대한 집어율곡선의 최대치로부터 잉어의 집어율이 낮과 밤에 차이가 있었다. 4. 잉어의 집어율이 최대인 평균수중조도는 낮에 $3.813lux(2.99\~4.761\;lux)$였고, 밤에는 $6.292lux(5.0\~7.89\;lux)$였다. 5. 잉어의 집어율은 반사집어율과 평형집어율의 두가지 형태로 나타났다. 6. 반사집어율은 광원을 점등한 직후에 나타났으며, 시간에 따라 변화를 보였고, 평형집어율은 거의 균일하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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