보리의 간장, 경수, 수장, 100입중, 개체당수수 수당입수, 수량등 7개 형질에 대한 광의의 유전역을 조사하고 형질들 간의 표현형상관, 유전상관, 환경상관을 조사하고 또 유전상관에 의해 형질들의 수량에 대한 직접 및 간접효과를 알기 위해 경노계수 분석을 해 본 결과는 다음과 같다. 1. 유전역은 간장이 0.923으로 가장 높았고 다음은 수장이 0.907로 역시 높았으며 수당입수, 수량, 100입중등도 상당히 높은 수치를 나타냈다. 그러나 경수는 0.179, 개체당수수는 0.147로서 상당히 낮은 유전력을 나타냈다. 2. 간장은 100입중과 고도의 유의성있는 표현형 상관이 있었으며 또 높은 유전상관을 보였다. 경수도 수수와의 사이에서 높은 표현형 상관과 유전상관을 보였고 수장은 입수와의 사이에서 높은 표현형 및 유전상관을 보였다. 수량은 수장, 100입중, 입수등과의 사이에서 고도의 유의성 있는 표현형상관을 보였고 또 높은 유전상관을 보였다. 3 . 경노계수 분석결과 간장은 수량에 대해서 직접효과가 없었으며 다른 형질을 통한 간접효과도 없었다. 경수는 직접효과가 다른 형질보다 가장 컸으며 수장과 100입중도 수량에의 영향이 비교적 강한 것으로 나타났다. 수수는 수량에 대해서 가장 큰 부의 직접효과를 보였다. 수수는 경수를 통해서 그리고 입수는 수수를 통해서 강한 간접효과를 보였으며 경수는 수수를 통해서 가장 큰 부의 간접효과를 보였다.
뽕나무의 정엽중 즉 수량을 예측하고 수량과 제형질과의 관계를 알고자 우리나라 상수주요품종 4품종을 재료로 상수의 8개형질상호간의 유전상관, 표현형상관 그리고 환경상관을 계산한바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 각형질상호간의 표현형공분산, 유전공분산 그리고 환경공분산을 계산한 바 제1표와 같이 표현형공분산은 유전공분산의 값과 근사하나 다소 높고 환경공분산의 값은 그 변동이 심하다. 2. 각형질상호간의 유전상관, 표현형관계 그리고 환경상관 등은 계산한바 제2표와 같이 유전상관은 표현형상관보다 그 값이 높고 지조장과 주당지수간, 주당지수와 지총중간에 1이상의 이상치가 보였다. 3. 지조직경과 제형질상호간에는 어느 경우에 있어서도 상관의 정도가 낮고, 정엽중 즉 수량과 제형질간의 상관관계를 본바 수량과 지조직경간에는 그값이 낮으나 기타 제형질은 수량과 높은 상관관계를 보였다. 뽕나무의 제형질중 예취전에 측정할 수 있는 지조장, 절간수, 지조직경, 주당지수의 4개형질이 수량의 예측이나 선발대상형질로서 중요한 형질이나 본실험의 결과 지조직경은 수량과 상관의 정도가 낮고, 주당지수는 전보의 결과에서 유전력이 낮았으므로 지금까지의 결과로는 지조장과 절간수가 더욱 중요한 형질로서 취급하여야 할 것으로 믿으며 이들 형질들과 수량과의 직접효과와 간접효과를 구명하여 보는 것이 앞으로 남은 한 과제가 될 수 있을 것으로 믿는다.
소두의 형질상호간의 표현형상관, 유전상관 그리고 환경상관을 알고자 1963년 재래종 적두$\times$일본종서병을 지배하여 1967년 F4 세대 40계통을 재료로 선발실험을 하였다. 조사형채은 개화일수, 경직경, 분지수 1주래수, 입중, 전식물체중, 100입중의 8개형질이었고 이들 각형질상호간의 표현형공분산, 유전공분산, 환경공분산과 각형질의 표현형분산을 본봐 그 결과는 제1표와 같이 환경공분산과 표현형분산은 형질 또는 형질간의 조합에 따라 변동이 심하나 대체로 유전공분산은 표현형공분산보다 다소 크다.(표1) 각형질 상호간의 표현형상관, 유전상관, 환경상관을 계산한바 제2표와같이 대체로 유전상관의 값은 표현형상관보다 그값이 크다. (표2), 수량과의 상관을 보면 1주래수가 수량에 영향한다고 보이며 1주래수가 많은 것은 입수도 많은 것이 당연하므로 소두는 대두와 달리 수량과 개화일수 또는 수량과 경직경 같에는 상관이 보이지 아니하므로 1주래수와 1주입수의 2개형질은 소두의 다수계통, 선택을 위한 중요한 선택형질이 될것으로 믿는다.
국어에서는 어떠한 대상의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.
상수각형질의 상엽수량에 미치는 직접효과와 간접효과를 구명하기 위하여 우리나라 중요상수품종을 재료로 상수의 8형질 상호간의 상관관계를 보고 이들 형질과 수량과의 직접효과를 본바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1, 각형질 상호간의 표현형상관과 유전상관을 계산하여 본바 제표와 같고 대체로 표현형상관보다 유전상관의 값이 높고 지조직경과 제형질간의 상관의 정도는 비교적 낮으나 기타형질 상호간에 있어서는 높은 상관을 보였다. 수량과 엽종과 다른 형질과의 상관을 보면 지조직경 이외의 지조장, 전간수, 주당지수 지총중, 고지조중, 신초엽중간에는 어느경우에 있어서도 수량과 높은 유전상관을 보였다. 2. 수량에 미치는 각형질의 직접영향 엽중 즉 수량(y)과 제형질과의 직접적영향을 본바 제1도와 같이 수량에는 지총중, 절간수, 고지조중의 순서로 수량에 직접 영향하며 기타형질간에는 부의 관계를 나타내었다. 3. 수량에 미치는 각형질의 간접영향 수량에 지형질이 간형적으로 어떻게 영향하는가를 알기 위하여 직접효과와 간접효과를 분할하여 본즉 제2도에서 보는 바와 같다. 지조장이 기어지면 절간수가 증가하고 지조장이 길수록 지총중이 증가되어 결과적으로 수량에 영향한다. 지조직접은 절간수와 지총중에, 주당지수도 절간수와 지총중에, 고지조중도 지총중과 절간수의 증가에 의하여 증가되어 간접적으로 수량의 증가에 영향한다는 것을 알 수 있었다.
중공의 CGMS (cytoplasmic-genetic male sterility)를 한국품종으로 이전하여 그들을 MS유지계통으로 쓸 경우 이들이 임성회복친과 교잡되어 발현될 것으로 기대되는 수중의 잡종강 세정도를 중공의 CGMS계통 및 그 유지계통들과의 잡종과 대비하여 조사검토하였다. 그 결과는 다음과 같이 요약된다. 1. 수량의 잡종강세는 heterosis(F$_1$/MP)로 표현하여 113~221.1% 전체평균 150.5%이었고 hetero-beltiosis(F$_1$/better p)로 표현하여 86.1~179.8%전체평균 125.3%이였다. 품종군별로는 중공계통들이 가장 높았는데 유지계통들은 MS계통들보다 높았다. 다음으로 높은 것은 임성회복친들이었고 한국품종으로 유지계통들은 가장 낮은 잡종강세를 보였다. 2. 수량구성요소별로 잡종강세를 heterobeltiosis로 표현해 보면 수수는 전체평균 92.7%로 감소되었고 수당입수는 120.0%로 증가했으며 임실율은 103.0%로 유의할만한 변화가 없었고 천립중은 112%로 증가하였다. 증수에 크게 기여한 수당입수와 천립중의 heterobeltiosis를 품종군별로 보면 수량의 그것과 비슷한 경향이었다. 3. 수량구성요소가 수량에 기여한 정도를 임성회복친별 교배조합군별로 검토하기 위하여 경노계수를 계산하였더니 밀양46, 수원294 및 수원287 조합 모두에서 다같이 수당입수가 0.8073~0..8649로 가장 컸고 다음은 천립중으로 0.2000~0.5032이었다. 4. 품종군별 잡종조합의 수량을 교배조합능력이라고 간주하고 이것을 전체평균에 대한 비율로 계산하여 비교했는데 임성회복친 중 밀양46과 수원294는 일반조합능력은 비슷하나 특수조합능력은 차가 있고 S. 287은 일반조합능력이 떨어진다. 유지계통별로는 중공의 유지계통이 가장 높았고 한국유지계통이 가장 낮았다. 중공의 CGMS를 한국품종으로 이전하는데 있어서의 문제점을 검토하였다.
국어에서는 어떠한 대상 의 수량을 표현할 때 수사와 함께 분류사(classifier)를 사용한다. 따라서 분류사는 그 특성상 수량 표현 구문을 형성하는 대상 명사와 의미적으로 밀접한 관련을 지니게 되는데, 단순히 명사를 셈하는 것 뿐 아니라 명사의 의미적 특성을 명세(specify)해 준다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 명사와 분류사의 연관성에 초점을 맞추어 분류사의 사용에 따른 명사의 범주화 및 계층 구조를 보이고, 컴퓨터 말뭉치 자료를 이용하여 그 관계를 좀더 명확히 밝히는 것을 목적으로 한다. 이러한 연구는 언어를 전산적으로 처리하는데 필수적인 전산어휘부(computational lexicon)의 구축에 필요한 기초 작업이 될 수 있다.
땅콩 육종의 선발효율을 높이기 위한 유전력, 표현형상관, 유전상관, 환경상관 및 경로계수의 지역간변동을 알기 위하여 화성, 청주, 진주, 광산, 제주등 5개지역에서 실시된 시험성적을 중심으로 유전통계량의 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 개화기, 주경장, 100립중 및 $\m^2$당착협수의 유전력은 매우 높으며 지역간 변동도 적어 다수계통선발의 주요형질로서 중요시되는 반면, 일차분지수, 수량의 유전력은 중정도이며 완숙립비율, 협실비율은 낮은 편이었고 지역간 변동도 컸다. 2. 주경장과 수량, $\m^2$당착협수와 완숙립비율, $\m^2$당착협수와 수량, 100립중과 수량은 정의 유전상관이 있었고 개화기와 수량간에는 부의 유전상관이 높았으나 지역간 변동량은 일정한 경향이었다. 3. 경로계수의 지역간 변동은 크나 수량에 대한 직접효과가 큰 형질은 주경장, $\m^2$당착협수 등이었다.
역사적으로 통계학(statistics, statistik)의 본래의 뜻은 통치를 위한 사회 및 경제현상의 수량적 파악이다. 어쨌든간에 본 논문의 과제는 경제통계학(또는 경제통계론)의 과학으로서의 위치 즉 경체통계학의 내용, 과제 및 방법을 밝히는데 있다. 간단히 말하면 경제통계학은 경제활동의 집단적 현상을 수량적으로 표현하고 이를 분석하는 것이다. 즉 인간의 욕망을 충족시키기 위한 경제활동의 모든 현상, 예를 들면 생산과정, 분배과정, 또는 소비과정 등의 집단적 현상을 수적으로 기술하고 분석하는 것이 되겠다.
본 논문에서는 색상 변화 분석을 통하여 차량의 속도와 수량을 측정하는 방법을 제안한다. 동영상에서 색상 변화를 분석하기 위하여 시간 흐름에 따른 화소의 색상 변화를 그래프로 표현한다. 차량 진행 방향에 있는 두 개의 화소에 대하여 이 그래프를 구하여 두 그래프가 가지는 시간차이를 계산하여 이동하는 차량의 속도를 구한다. 차량의 진행 방향을 추정한다. 차량의 수량은 도로 색에 경계 값을 설정하여 구하고, 이를 속도로 보완한다. 제안한 시스템은 날씨와 밝기에 영향을 적게 받으며 수행시간이 적게 드는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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