• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권4호
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• pp.823-834
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• 1998

연구배경: 유리규산(silica) 자극에 의해 폐장내 대식세포에서 형성되는 proinflammatory cytokines인 IL-1$\beta$, IL-6, TNF-$\alpha$와 fibrogenic cytokine인 TGF-$\beta$, PDGF는 섬유화 과정에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 이러한 cytokine 의 역할과 상호관련성에 대해서는 아직 확실히 밝혀진 바없다. 본 연구는 Balb/C mouse의 폐장단구세포를 silica로 자극시 형성되는 IL-6, TNF-$\alpha$ 폐섬유화의 발생과 유지에 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 TGF-$\beta$ 의 생성을 관찰하고 TGF-$\beta$의 생성에 proinflammatory cytokine이 미치는 영향에 대해서 알아보고자 하였다. 방 법: Balb/C 의 폐장대식세포를 silica로 자극한 후 IL-6, TNF-$\alpha$ TGF-$\beta$의 양을 bioassay로 측정하였고 mRNA의 발현을 in situ hybridization을 통해 관찰하였으며, 대식세포의 TGF-$\beta$ 생성에 대한 IL-1$\beta$, IL-6, TNF-$\alpha$의 영향을 알기 위하여 L-1, IL-6, TNF-$\alpha$에 대한 중화항체를 이용하여 대식세포의 TGF-$\beta$의 생성 억제 유, 무를 관찰하였다. 결 과: Silica로 대식세포자극시 TNF-$\alpha$는 초기 4 시간째 최고의 생성능을 보였으며, IL-6 는 silica 0.2 ${\mu}g/ml$의 농도에서 배양 8 시간째 생성능이 가장 높았고 배양 12 시간째는 다시 감소하였다가 24시간째 증가하는 biphasic한 소견을 보여 주었다. TGF-$\beta$는 silica의 양과 관계없이 배양 24시간째 자연생성능뿐 아니라, silica로 자극시에도 증가되었다. Silica와 TNF-$\alpha$ 50ng/ml을 함께 자극시 TGF-$\beta$의 생성은 현저히 증가되었으며, TNF-$\alpha$ 50 ng/ml과 IL-6 50 ng/ml으로 동시 자극시에는 TNF-$\alpha$에 의한 TGF-$\beta$의 형성이 증가하는 경향을 보였다. TNF-$\alpha$의 중화항체를 전처치 후 silica 자극시 TGF-$\beta$의 생성능을 억제시킴을 관찰할 수 있었다. Anti-IL-$\beta$, anti-IL-6, anti-TNF-$\alpha$ antibody 모두를 통시에 투여하였을 때도 silica에 의한 TGF-$\beta$의 생성능을 억제시킴을 관찰할 수 있었다. Silica 자극 후 대식세포의 in situ hybridization에서 TNF-$\alpha$ mRNA는 2시간째부터 발현되었고 IL-6 mRNA는 4 시간째부터 발현된 후 8 시간째 소실되었고 TGF-mRNA는 12 시간째 가장 강한 발현을 보였다. 결 론: Silica 자극에 의해 폐장대식세포는 자극 초기에는 TNF-$\alpha$가 가장먼저 형성되고 후기에 TGF-$\beta$가 형성되며 TNF-$\alpha$가 TGF-$\beta$ 형성에 중요한 역할을 할 것으로 사료되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 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.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제6권2호
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• pp.3-19
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• 1978

우리나라에서 아직 이용개발(利用開發)되고 있지 아니한 구상나무, 구실잣밤나무, 후박나무, 때죽나무 및 북가시나무등(等) 5수종(樹種)에 대(對)한 해부학적성질(解剖學的性質), 물리적성질(物理的性質), 기계적성질(機械的性質), 접착성능(接着性能), 목리(木理) 무늬정미성(精緻性), 가공성(加工性), 건조특성(乾燥特性), 프로링제작성(製作性), 목재(木材)의 조성분(組成分), 펄프화특성(化特性) 및 박피성등(剝皮性等)을 조사(調査)한 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 원료목재(原料木材)의 형질(形質)은 구상나무가 통직(通直)하나 옹이가 과다(過多)하였고, 잣밤나무와 때쭉나무는 굽음이 심(甚)하였다. 2. 섬유장(纖維長)은 구상나무가 2.97mm로 가장 컷으며, 때죽나무가 1.49mm였으며, 기타(其他) 수종(樹種)도 1.07~1.19mm에 속하였다. 섬유폭(纖維幅)은 구상나무가 39.3${\mu}$으로 가장 컸고, 때죽나무가 18.4${\mu}$으로 최소(最小)였으며 기타(其他) 수종(樹種)들은 23~29${\mu}$의 범위(範圍)에 속하나 대체(大體)로 타활엽수(他闊葉樹)에 비(比)해 섬유폭(纖維幅)이 컸다. 3. 북가시나무의 전건비중(全乾比重)은 0.74${\pm}$0.03으로서 한국산(韓國産) 참나무류(類)의 비중(比重)과 유사(類似)하였으며 구상나무는 0.34${\pm}$0.02로 최소(最小)였으며 기타(其他) 수종(樹種)은 0.47~0.51의 범위(範圍)에 있었다. 4. 흡수량(吸水量)은 대체(大體)로 비중(比重)에 역비례(逆比例)하여 감소(減少)되나 흡습량(吸濕量)은 비중(比重) 증가(增加)에 따라서 증가(增加)하는 경향(傾向)을 나타냈다. 또한 횡단면(橫斷面)의 흡수량(吸水量)은 경단면(經斷面) 접선단면(接線斷面)의 그것들에 비(比)해 2배(倍) 이상(以上)에 달(達)하나, 후박나무는 1.7배(倍)였으며, 경단면(經斷面)과 접선단면(接線斷面)의 흡수량(吸水量)은 수종(樹種)에 따라서 달랐다. 5. 전건수축율(全乾收縮率)은 접선방향(接線方向)에서 5.36~10.24%, 반경방향(半徑方向)에서 2.83~6.13%에 범위(範圍)에 속하며 구상나무가 가장 적고, 북가시나무가 가장 컸다. 수축율(收縮率)은 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 컸다. 6. 공시수종(供試樹種)의 제강도(諸强度)는 북가시나무의 경우 강원도산(江原道産) 신갈나무와 유사(類似)하였으며, 구실잣밤나무, 후박나무 구상나무는 비중(比重)이 유사(類似)한 한국산수종(韓國産樹種)의 재질(材質)들과 유사(類似)하였으나, 때쭉나무는 일반적(一般的)으로 비중(比重)에 비(比)해 높은 강도치(强度値)를 기록(記錄)하였다. 7. 요소수지(尿素樹脂) 및 석탄산수지(石炭酸樹脂)에 대(對)한 접착(接着)은 후박나무와 구실잣밤나무가 최대치(最大値)를 기록(記錄)하였으나, 비중(比重)이 큰 북가시나무와 비중(比重)이 작은 구상나무는 그렇지 못하였다. 8. 목리(木理)와 무늬정치성(精緻性)은 후박나무는 파상(波狀)으로 굴곡(屈曲)되어 목재공예적(木材工藝的)으로 진용(珍用)될 수 있으며 기타(其他) 수종(樹種)들은 건축(建築) 및 가구용재(家具用材)로서 적합(適合)한 무늬였다. 6. 가공성(加工性)은 북가시나무를 제외(除外)하곤 기타 수종(樹種)은 양호(良好)할 것으로 판단(判斷)된다. 10. 비중(比重)이 큰 수종(樹種)일수록 건조(乾燥)의 곤란성(困難性)을 노정(露呈)하였으나, 후박나무는 비중(比重)에 비(比)해 건조(乾燥)가 용이(容易)치 않고, 심(甚)한 트위스팅 및 커핑 등(等) 건조결함(乾燥缺陷)을 발생(發生)하였다. 11. 구상나무를 제외(除外)한 모든 공시수종(供試樹種)은 플로링제작(製作)에 적합(適合)한 것으로 판단(判斷)된다. 12. 화학적(化學的) 조성분(組成分)은 5수종(樹種) 공(共)히 펜토산 함량(含量)이 많았고 북가시나무는 추출물(抽出物)의 함량(含量)이 최대(最大)였다. 13. 크라프트 펄프화(化)는 5수종(樹種) 공(共)히 경제수율(經濟收率)인 45% 이상(以上)을 기록(記錄)하였다. 14. 박피(剝皮)는 구상나무와 후박나무가 용이(容易)하였으며, 5수종(樹種) 모두 자비(煮沸)한 후(後) 박피(剝皮)한 것이 가장 능율적(能率的)이었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제6권2호
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• pp.20-32
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• 1982

보급초기(普及初期)에 있는 농용(農用)트랙터의 농가이용실태(農家利用實態)를 조사분석(調査分析)하여 정부(政府)의 농업기계화시책(農業機械化施策)의 기초자료(基礎資料)로 활용(活用)하고자 8개도(個道) 32개군(個郡)을 대상(對象)으로 설문(設問)과 기장조사(記帳調査)를 통(通)하여 '80년(年) 1월(月)부터 12월말(月末)까지 트랙터의 농작업이용실태(農作業利用實態) 및 농가특성(農家特性)을 조사분석(調査分析)한 결과(結果)는 다음과 같다. 가. 트랙터는 수도작농가(水稻作農家)에 71.5%, 축산농가(畜産農家) 17.0%, 과수농가(果樹農家) 7.0%, 기타농가(其他農家) 4.5%의 비율(比率)로 분포(分布)되어 있으며, 이중 64.3%는 대형(大型)트랙터이었고 35.7%가 소형(小型)트랙터(19~23ps)이었다. 나. 부착작업기(附着作業機)중 쟁기와 로타베이터는 대부분(大部分)이 보유(保有)하고 있었으나 소형(小型)트랙터의 트레일러는 보유율(保有率)이 70.6%로, 농작업(農作業)에서 운반작업(運搬作業)이 차지하는 비중(比重)을 감안할 때, 비교적(比較的) 낮았으며, 기타(其他) 작업기(作業機)는 균평작업기(均平作業機)를 제외(除外)하고는 보급률(普及率)이 극(極)히 저조(低調)하였다. 다. 트랙터소유농가(所有農家)의 대당평균(臺當平均) 경작면적(耕作面積)은 수도작농가(水稻作農家) 3.9%, 축산농가(畜産農家) 13.9%, 과수농가(果樹農家) 7.4(ha)이었으며 이러한 규모(規模)는 트랙터의 부담가능면적(負擔可能面積)에 훨씬 미달(未達)하는 규모(規模)이었다. 라. 트랙터 운전자(運轉者)의 연령(年齡)은 20,30대(代)가 약(約) 70%이었고, 90%이상(以上)이 중졸이상(中卒以上)의 학력(學歷)을 가졌으며, 학력수준(學歷水準)이나 경력(經歷)에 비(比)하여 정비기술(整備技術)은 아주 낮은 것으로 나타났다. 마. 현(現) 보급기종(普及機種)의 마력규모(馬力規模)나 성능상(生能上)의 별 다른 문제점(問題點)은 발견(發見)되지 않았으나 농민(農民)의 마력성향(馬力生向)으로 보아 앞으로 20-30마력범위(馬力範圍)의 소형(小型)트랙터 수요(需要)가 증가(增加)될 것으로 예측(豫測)된다. 바. 트랙터의 각종(各種) 농작업이용시간(農作業利用時間)은 연간(年間) 약(約) 100일(日)에 400hr로 나타났으며 수도작농가(水稻作農家)가 412.4hr로 가장 높고 과수농가(果樹農家)가 377.7hr로 가장 낮았다. 사. 연간이용시간중(年間利用時間中) 운반작업(運搬作業)이 47.3%, 경운정지작업(耕耘整地作業)이 41.6%이었으며, 운반작업(軍搬作業)은 축산농가(畜産農家), 경운정지(耕耘整地) 및 평균작업(均平作業)은 수도작농가(水稻作農家), 기타작업(其他作業)은 과수농가(果樹農家)가 가장 많았다. 마력별(馬力別)로는 운반(運搬), 정지(整地) 및 방제작업(防除作業)은 대형(大型)트랙터 보다는 소형(小型)트랙터가, 경운(耕耘), 균평(均平), 로다작업(作業)은 대형(大型)보다 소형(小型)트랙터가 많았다. 아. 월별(月別) 이용시간(利用時間)은 5월(月)에 가장 높은 피크현상(現象)을 가졌으며, 자가이용시간(自家利用時間)이 경영형태(經營形態)에 따라서는 현저(顯著)한 차이(差異)를 가졌으나 마력별(馬力別)로는 별차(別差)가 없었던 반면(反面)에, 총이용시간(總利用時間)은 정반대(正反對)의 현상(現象)으로 마력(馬力)에 따른 차이(差異)는 현저(顯著)하나 경영형태(經營形態)에 따른 차이(差異) 별로 없는 것으로 나타났다. 자. 운전자(運轉者)의 학력수준(學力水準)이 높고 연령(年歷)이 많을 수록 이용시간(利用時間)은 감소(減少)되었으며 이는 학력(學歷)이 높고 연령(年歷)이 많은 경우(境遇) 임작업(賃作業)을 기피(忌避)하는 현상(現象)때문인 것으로 사료(思料)되었다. 차. 대당평균(臺當平均) 연간(年間) 임작업시간(賃作業時間)은 171.3hr으로 이중 균평작업(均平作業)이 35.4%로 가장 높았으며, 임작업율(貨作業率)은 수도작농가(水稻作農家)가 63.7%, 축산농가(畜産農家) 31.7%, 과수농가(果樹農家) 22.4%이었으며 작업별(作業別)로는 균평작업(均平作業)의 임작업율(賃作業率)이 78.2%로 가장 높았다. 카. 임작업료(賃作業料)는 경운정지작업(耕耘整地作業)은 ha당(當) 40,000선(線)이었으며 지역(地域)에 따라 영남지방(嶺南地方)이 가장 비싸고 중부지방(中部地方)이 비교적(比較的) 싼것으로 나타났다. 다. 경운작업능률(耕耘作業能率)은 논에서 소형(小型)은 7.8hr/ha, 대형(大型)트랙터는 4.3hr/ha이었으며, 정지작업능률(整地作業能率)은 각각(各各) 6.5, 4.3hr/ha이었다.