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중국 애니메이션과 모범극의 상관관계 연구 - 문화대혁명 시기의 미학 원칙을 중심으로 (Chinese relationship between animation and best pole - Focused on the aesthetic principles of the Cultural Revolution period)

  • 공덕외
    • 만화애니메이션 연구
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    • 통권39호
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    • pp.215-231
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    • 2015
  • 중국 애니메이션의 역사에서 문화대혁명은 초기 애니메이션의 발전을 저해하고 이후 중국 애니메이션의 성장이 저조해지는 데 원인을 제공한 계기로서 부정적으로 평가된다. 따라서 이 시기 애니메이션 작품들은 학술 연구의 대상으로 분석되거나 연구되는 일이 거의 없이 일률적으로 평가절하되었다. 그러나 모든 문화예술의 창작은 특정한 역사적 조건 속에서 발전하며 그 나름의 미학적 성과를 지닌다. 본고는 문화대혁명 시기의 문화예술 창작을 주도했던 미학 원칙들을 고찰하고 해당 시기의 중국 애니메이션이 거둔 성과를 객관적인 관점에서 파악하려는 데 일차적인 목적을 둔다. 문화대혁명은 무산계급의 문화를 부각시킨다는 마오쩌둥의 사회주의 이데올로기에 따라 이전 시기까지의 문화예술을 지양하고 새로운 계급 문화를 창조하는 데 목적을 두었다. 따라서 이 시기의 문화예술 창작은 우리가 일반적으로 수용하는 미학 원칙과 어긋나는 부분이 많으며 비문자적이고 반엘리트적인 특성을 지닌다. 모범극은 문화대혁명 시기 문화예술의 미학 원칙을 모범적으로 구현한 창작물로 손꼽히며 문화대혁명 시기의 중국 애니메이션이 지향했던 미학 원칙들을 이해하는 데 참조가 된다. 본고는 삼돌출(三突出), 홍광량(紅光亮), 고대전(高大全)이라는 문화대혁명 시기의 미학 원칙이 구체적인 작품 속에서 어떻게 반영되고 있는지, 문화대혁명 시기 애니메이션은 이러한 미학 원칙을 어떻게 수용하고 나름의 방식으로 적응했는지 확인하기 위해 모범극과 문화대혁명 시기 중국 애니메이션의 상관관계에 대해 비교 연구하는 데 중점을 두었다. 먼저 모범극과 중국 애니메이션의 유사성을 중심으로 문화대혁명 시기의 미학 원칙이 작품 속에서 어떻게 구현되고 있는지 분석한 뒤, 분석 내용에 따라 이러한 미학 원칙이 중국 애니메이션의 창작에 끼친 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 중립적으로 서술하였다. 구체적인 분석과 비교 고찰 과정에서는 크게 캐릭터와 장면 연출의 두 가지 측면에서 접근을 시도하였다. 캐릭터의 측면에서 문화대혁명 시기의 중국 애니메이션은 어린 소년, 소녀를 주인공으로 내세워 바람직한 공농병(工農兵) 형상을 부각시키기 위해 붉은 입술과 홍조를 띤 뺨을 강조해 건강함을 강조하고, 매끈한 질감과 정교한 터치로 반짝이는 느낌을 강조하며, 깔끔하고 선명한 색채로 빛나는 색감을 강조하는 '홍광량'의 원칙을 구현하는 데 치중하였음을 확인할 수 있었다. 장면 연출의 측면에서 문화대혁명 시기의 애니메이션은 소수의 안타고니스트에 비해 다수의 프로타고니스트를 강조하고, 다수의 프로타고니스트 가운데서도 뛰어난 영웅 인물들을 강조하며, 또 뛰어난 영웅 인물들 가운데서도 주요한 영웅 인물을 강조하는 '삼돌출'의 단계별 연출 방식을 사용하였다. 또한 영웅 인물은 일반적으로 로우앵글로 찍음으로써 높고 크고 완벽한 모습으로 연출해 '고대전'의 미학 원칙을 충실히 구현하고자 하였다.

CNN-LSTM 조합모델을 이용한 영화리뷰 감성분석 (Sentiment Analysis of Movie Review Using Integrated CNN-LSTM Mode)

  • 박호연;김경재
    • 지능정보연구
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    • 제25권4호
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    • pp.141-154
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    • 2019
  • 인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

덱사메타손과 테스토스테론 호르몬으로 처리된 닭에서 Eimeria tenella의 병원성 및 면역원성과 뉴캣슬병 바이러스에 대한 항체가의 비교 (Effects on the pathogenicity and the immunogenicity of Eimeria tenella to the chickens treated with dexamethasone and testosterone propionate and on the relation with antibody titers for Newcastle disease virus)

  • 윤희정;노재욱;오화균
    • 대한수의학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.337-345
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    • 1995
  • 면역억제가 닭 콕시듐중 E tenella의 병원성과 면역원성에 미치는 영향을 조사하기 위하여 일반 육용계 아바에이카 초생추에 1일령, 2일령과 7일령에 수당 40mg의 testosterone propionate(TES) 또는 0.1ml의 dexamethasone(DEX)을 근육내 접종한 후, 14일령에 E tenella의 오오시스트 100개로 면역시킨 2주 후, 역시 E tenella의 오오시스트 100,000개로 공격접종하여 다음과 같은 성적을 얻었다. E tenella에 대한 병원성과 면역원성을 관찰하기에 앞서 2주령에 Newcastle disease(ND) oil-emulsion vaccine으로 예방접종하고 ND 바이러스에 대한 혈구응집억제반응 항체가를 조사한 결과 testosterone propionate 처리군이 dexamethasone 처리군과 대조군에 비하여 높게 나타났다 약물투여 초기 2주간의 증체량은 대조군이 264.2g인데 비하여 TES접종군은 171.9g이고 DEX접종군은 238.1g이었다 사료요구율은 대조군이 1.23인데 비하여, TES접종군은 1.63이고 DEX접종군은 1.32 이었다. E tenella 면역접종 2주후 증체량은 무투약 대조군이 488.2g인데 비하여, 무투약 면역접종군은 483.9g이고 TES주사 대조군은 252.5g이고 TES주사후 면역접종군은 196.0g이며, DEX주사 대조군은 503.3g이고 DEX주사후 면역접종군은 498.9g 이었다. 사료요구율은 무투약 대조군이 2.09인데 비하여 무투약 면역접종군은 2.40이고 TES접종대조군은 2.59이고 TES주사후 면역접종군은 3.85이며, DEX주사 대조군은 2.19이고 DEX주사후 면역접종군은 2.38이었다. E tenella 공격접종 1주후 증체량은 무투약 대조군이 393.4g인데 비하여 무투약 면역접종군은 380.6g이고 무투약 공격접종 대조군이 318.4g인데 비하여, 무투약 면역후 공격접종군은 288.6g이고, TES주사 대조군은 312.6g이고 TES주사후 면역접종군은 254.0g이며, TES주사후 공격접종군은 232.5g이고 TES주사 및 면역후 공격접종군은 197.7g이며, DEX주사 대조군은 445.0g이고 DEX주사후 면역접종군은 417.3g이었다. DEX주사후 공격접종군은 293.2g이고 DEX주사 및 면역후 공격접종군은 293.3g 이었다. 사료요구율은 무투약 대조군이 2.15인데 비하여 무투약 면역접종군은 2.41이고 무투약 공격접종 대조군이 2.90인데 비하여 무투약 면역후 공격접종군은 2.93이고, TES주사 대조군은 2.69이고 TES주사후 면역접종군은 2.86이며, TES주사후 공격접종군은 3.63이고 TES주사 및 면역후 공격접종군은 3.46이며, DEX주사 대조군은 2.25이고 DEX주사후 면역접종군은 2.39이었고 DEX주사후 공격접종군은 2.89이고 DEX주사 및 면역후 공격접종군은 2.87 이었다. E tenella 공격접종후 2주간의 증체량은 무투약 대조군이 789.1g인데 비하여 무투약 면역접종군은 722.0g이고 무투약 공격접종 대조군이 659.9g인데 비하여 무투약 면역후 공격접종군은 468.3g이고, TES주사 대조군은 652.7g이고 TES주사후 면역접종군은 545.2g이며, TES주사후 공격접종군은 399.5g이고 TES주사 및 면역후 공격접종군은 360.4g 이었다. DEX주사 대조군은 759.4g이고 DEX주사후 면역접종군은 745.1g 이었으며, DEX주사후 공격접종군은 664.1g이고 DEX주사 및 면역후 공격접종군은 577.1g 이었다. 사료요구율은 무투약 대조군이 2.27인데 비하여 무투약 면역접종군은 2.48이고 무투약 공격접종 대조군이 2.74인데 비하여 무투약 면역후 공격접종군은 3.05이고, TES주사 대조군은 2.70이고 TES주사후 면역접종군은 2.80이며, TES주사후 공격접종군은 3.46이고 TES주사 및 면역후 공격접종군은 3.43이며, DEX주사 대조군은 2.36이고 DEX주사후 면역접종군은 2.40이었고 DEX주사후 공격접종군은 2.72이고 DEX주사 및 면역후 공격접종군은 2.81 이었다. E tenella 면역접종 1주후 각 시험군마다 맹장 병변도는 관찰할 수 없었다. E tenella 공격접종 1주후 각 시험군마다 맹장 병변도는 무투약 공격접종 대조군이 2.8인데 비하여 무투약 면역후 공격접종군은 2.4이고, TES주사후 공격접종군은 4.0이고 TES주사 및 면역후 공격접종군은 2.4이며, DEX주사후 공격접종군은 2.8이고 DEX주사 및 면역후 공격접종군은 2.4이었다. E tenella 공격접종 후 각 시험군마다 생잔율은 TES주사 후 공격접종군은 61.5%이고 TES주사 및 면역후 공격접종군은 83.3%이며, 나머지 모든 시험군에서는 맹장콕시듐에 의한 폐사는 없었다. F낭과 흉선의 크기는 TES접종군에서 다른 시험군에 비하여 매우 위축되었으며, 기능적인 변화도 보였다. 그러므로 testosterone propionate는 닭에 있어서 성장에 미치는 영향이 클 뿐만 아니라, E tenella에 대한 저항성을 약화시키는 데에도 크게 영향을 주는 것으로 나타났다.

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한국인 수유부의 수유초기 이행유의 모유성분 분석과 영아의 섭취량 추정 연구 (Studies of nutrient composition of transitional human milk and estimated intake of nutrients by breast-fed infants in Korean mothers)

  • 최윤경;김나영;김지명;조미숙;강봉수;김유리
    • Journal of Nutrition and Health
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    • 제48권6호
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    • pp.476-487
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    • 2015
  • 본 연구는 분만 후 5일에서 15일 사이에 분비되는 이행유의 성분을 분석하여 모유의 전반적인 영양소의 함량을 측정하고, 모유영양아의 하루 섭취량을 추정하여 2010년 한국인 영양섭취기준과 비교함으로써 국내 모유영양아의 영양 섭취의 적절성을 파악하고자 하였다. 연구 대상은 정상 만삭아를 출산하고 서울경기 지역 소재 산후조리원에서 회복중인 100명의 산모들이었다. 이들은 연구의 취지를 이해하고 참여 동의한 뒤 개인의 특성에 관한 설문지를 작성하고 모유 샘플을 제공하였다. 수유부들의 나이는 평균 $32.01{\pm}4.08$세였고, 신장은 평균 $161.93{\pm}4.79cm$, 만삭 체중은 $65.92{\pm}8.10kg$이었다. 모유 성분 분석 결과 모유 내 에너지 농도는 $59.99{\pm}8.01kcal/dL$, 단백질의 농도는 $1.47{\pm}0.27g/dL$, 지방의 농도는 $2.88{\pm}0.89g/dL$, 탄수화물의 농도는 $6.72{\pm}0.22g/dL$이었다. 지방산의 경우 ${\omega}-6$ 계열의 리놀레산과 아라키돈산의 모유 속 농도는 각각 $181.44{\pm}96.41mg/dL$, $28.15{\pm}8.89mg/dL$이었고, ${\omega}-3$ 계열의 리놀렌산, DHA의 모유 속 농도는 각각 $5.67{\pm}1.86mg/dL$, $5.74{\pm}2.57mg/dL$ 로 나타났다. 모유 속 비타민 A, 비타민 D, 비타민 E의 농도는 각각 $28.95{\pm}17.50{\mu}g/L$, $23.09{\pm}11.16ng/mL$, $7.37{\pm}15.43mg/L$이었으며, 비타민 C, 비타민 $B_1$, 비타민 $B_2$, 비타민 $B_{12}$, 그리고 엽산의 모유 속 농도는 $30.22{\pm}18.43mg/L$, $75.14{\pm}209.61{\mu}g/L$, $617.82{\pm}267.79{\mu}g/L$, $637.74{\pm}271.92pg/mL$, $5.16{\pm}2.58ng/mL$이었다. 무기질 중 칼슘의 모유 속 농도는 $20.71{\pm}3.34mg/dL$, 철의 모유 속 농도는 $5.86{\pm}8.61mg/L$, 칼륨의 모유 속 농도는 $66.71{\pm}10.35mg/dL$, 나트륨의 모유 속 농도는 $27.72{\pm}10.16mg/dL$이었으며, 아연과 구리는 모유 속에 각 $0.44{\pm}0.41mg/dL$, $70.48{\pm}30.41{\mu}g/dL$의 농도로 함유되어 있었다. 면역성분인 IgA의 모유 속 농도는 $61.85{\pm}31.97mg/dL$, total IgE의 모유 속 농도는 $2.35{\pm}0.93IU/mL$이었다. 영아의 하루 섭취량을 추정한 결과에 의하면 에너지 지방, 탄수화물, 비타민 A, 비타민 C, 비타민 $B_1$, 엽산, 칼슘의 하루 섭취 추정량은 이행유 섭취량으로 조정된 2010년 한국인 영양섭취기준의 충분섭취량에 미치지 못하였으나, 단백질, 비타민 D, 비타민 E, 비타민 $B_2$, 비타민 $B_{12}$, 철, 칼륨, 나트륨, 아연, 구리 등은 이행유 섭취량으로 조정된 2010년 한국인 영양섭취기준의 충분 섭취량을 충족하였다. 대부분의 영양소는 추정 섭취량이 이행유 섭취량으로 조정된 2010년 한국인 영양섭취기준과 비교하여 대체적으로 비슷하였으나 비타민 $B_1$, 엽산, 칼슘, 비타민 D, 구리 등의 영양소는 이행유 섭취량으로 조정된 2010년 한국인 영양섭취기준과 다소 차이가 있었다. 이러한 결과는 한국인 모유의 영양성분과 관련 있는 요소를 파악하는 후속 연구의 필요성을 시사하며, 한국인 모유의 성분함량과 섭취량에 관한 지속적인 연구는 모유의 질적 향상을 꾀하고 영아의 성장발달을 도모하기 위한 방안을 마련하는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Hierarchical Attention Network를 이용한 복합 장애 발생 예측 시스템 개발 (Development of a complex failure prediction system using Hierarchical Attention Network)

  • 박영찬;안상준;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.127-148
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    • 2020
  • 데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

점토질 논 토양의 심층화가 토지생산성 및 유면건조에 미치는 영향 (Effects of the Development of Cracks into Deeper Zone on Productivity and Dryness of the Clayey Paddy Field)

  • 김철기
    • 한국농공학회지
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    • 제15권3호
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    • pp.3059-3088
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    • 1973
  • 본연구(本硏究)에서는 연구(硏究)의 대상(對象)을 저습답(低濕畓)에 두기보다는 지하수위(地下水位)가 낮은 점질토(粘質土)의 건답(乾畓)에 두고 이 점질토(粘質土)논에 대(對)한 수잉전(移秧前)의 처리(處理)에 있어서 심경(深耕)을 한 것 답면(畓面)을 건조(乾燥)시켜 구열발달(龜裂發達)을 기(期)하게한 것 및 암거(暗渠)가 설치(設置)된 곳에서의 답면(畓面)을 건조(乾燥)시켜 구열발달(龜裂發達)을 기(期)하게 한 것 중에서 어떤 처리방법(處理方法)을 적용(適用)한 것이 뿌리신장(伸長)이 심층화(深層化)되여 벼의 수량(收量)을 높일 수 있고 동시(同時)에 지하배수기능(地下排水機能)이 제대로 발휘(發揮)되여 수확작업(收穫作業)에 대형기계(大型機械)를 도입(導入)하였을 때 농업기계(農業機械)의 주행성면(走行性面)에서 유리(有利)한가를 발견(發見)코저 한 것이다. 그래서 시험구처리(試驗區處理)에 있어서는 (1)이앙(移秧) 39일전(日前)에 경운(耕耘)하여 풍건(風乾)시킨 것(경운구(區)) (2) 이앙(移秧) 39일전(日前)에 경운(耕耘)하여 물로 포화(飽和)시켜 쓰린후(後) 구열(龜裂)을 발생(發生)시켜 이앙(移秧) 2일전(日前)에 15cm 깊이로 경운(耕耘)한 것(균열구(區)) (3) 이앙(移秧) 39일전(日前)에 암거설치(暗渠設置)와 동시(同時)에 경운(耕耘)하여 물로 포화(飽和)시켜 쓰린후(後) 구열(龜裂)을 발생(發生)시켜 이앙(移秧) 2일전(日前)에 15cm 깊이로 경운(耕耘)한 것(균암구(區))의 3요인(要因)에 15cm. 25cm, 35cm 깊이의 3수준(水準)으로 하고 15cm 깊이 경운구(區)를 Control구(區)로 정(定)하였는데 이에 의(依)하여 얻은 시험결과(試驗結果)는 대략(大略) 다음과 같이 요약(要約)될 수 있다. 1. 소비수량(消費數量)은 균암구(區)에 있어서는 경운구(區) 및 균열구(區)보다도 소비수량(消費水量)을 나타냈다. 따라서 유효우량은 균암구(區)에서 가장 크고 경운구(區), 균열구(區)의 순(順)으로 작은값을 나타냈고 순용수량(純用水量)에 있어서는 여전(如前)히 균암구(區), 경운구(區), 균열구(區)의 순(順)으로 작어저 균암구(區)가 가장 큰 양(量)을 나타냈다. 심도(深度)에 불구(不拘)하고 순용수량(純用水量)의 크기는 균암구(區)에서 105cm 내외(內外), 경운구(區)에서 70cm 내외(內外), 균열구(區)에서는 45cm 내외(內外)를 나타냈다. 2. 뿌리중량(重量)이 구열최대심도(龜裂最大深度)에 예민(銳敏)하게 영향(影響)을 받고 있는 경향(傾向)으로 미루어 볼 때 뿌리 발달(發達)은 답면상(畓面上)의 구열(龜裂)에 의(依)하기 보다는 구열심도(龜裂深度)에 더 큰 영향(影響)을 받는 것으로 되어 있다. 따라서 깊은구(區)일수록 뿌리중량(重量)은 커지는 경향(傾向)을 가졌고 처리간(處理間)에는 균열구(區), 균암구(區), 경운구(區) 순(順)으로 증대(增大)하는 경향(傾向)을 가졌다. 3. 초장(草丈)의 신장(伸長)에 있어서는 어느구(區)를 막론(莫論)하고 생육초기(生育初期)(분얼최성기(分얼最盛期))에는 별(別)로 차이(差異)를 발견(發見)할 수 없으나 생육중기(生育中期)(분얼종료기(分얼終了期)부터 유수형성기(幼穗形成期) 사이에서는 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 그 성장(成長)이 떨어지고 생육후기(生育後期)(수잉기)(穗잉期)에 접어들면서 부터는 도리여 심도(深度)가 깊은구(區)가 얕은구(區)보다 더 왕성(旺盛)한 신장(伸長)을 하였다. 이것은 시험처리별(試驗處理別)로 볼 때 생육중기(生育中期) 이후(以後) 균열구(區)는 어느 다른 구(區)보다 떨어지고 균암구(區)와 경운구(區) 간(間)에는 별차이(別差異)는 없으나 균암구(區)가 여간(與干) 초장신장(草丈伸長)이 우세(優勢)한 경향(傾向)을 나타냈다. 4. 경수(數)에 있어서는 전생육기간(全生育期間)을 통(通)하여 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 그 수(數)가 적어지는 경향(傾向)을 나타냈고 이것을 시험처별(試驗處別)로 볼 때 균열구(區)는 늘 균암구(區)와 경운구(區)보다 떨어졌으며 또 경운구(區)는 균암구(區)보다 약간(若干) 우세(優勢)한 경향(傾向)을 나타냈다. 5. 수량(收量)(조곡중)(租穀重))에 있어서는 시험처리별(試驗處理別) 각(各) 시험구(試驗區)의 수량(收量)을 Control 구(區) 15-경운구(區)와 대비(對比)할 때 35-경운구(區)에 있어서는 17%, 35-암거구(區)에 있어서는 10% 기타구(其他區)에 있어서는 모두 Control구(區)와 같거나 떨어졌다. 그리고 전체적(全體的)으로 볼 때 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 수량(收量)은 증가(增加)하였고 경운구(龜)는 균암구(區)보다, 균암구(區)는 균열구(區)보다 수량(收量)이 높았으며 심도구(深度區)에는 1%의 유의성시험처리(有意性試驗處理)에는 5%의 유의성(有意性)이 존재(存在)하였다. 6. 조곡중(粗穀重)에 더 많은 영향(影響)을 주는 감수심(減水深)은 후기감수심(後期減水深)이며 15cm 구(區)에서는 2.7cm/day 이내(以內)에서 25cm 구(區)에서는 3.0cm/day 이내(以內)에서 35cm 구(區)에서는 3.3cm/day이내(以內)의 범위(範圍)에서 감수심(減水深)이 증대(增大)하면 조곡중(粗穀重) 증대(增大)하였고 동시(同時)에 동일감수심(同一減水深)에서는 심도(深度)가 깊은구(區) 일수록 조곡중(粗穀重)은 증대(增大)하였다. 따라서 동일감수심도(同一減水深度)가 깊은구(區)일수록 수량면(收量面)에서 유리(有利)함을 암시(暗示)하고 있다. 7. 뿌리중량(重量)에서 비례(比例)하여 조곡중(粗穀重)은 증대(增大)하였으며 벼뿌리중량(重量)이 동일(同一)할때는 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 조곡중(粗穀重)은 증대(增大)하는 경향(傾向)을 보여주고 있다. 또 시험처리별(試驗處理別)로 볼 때는 벼뿌리 중량(重量)은 균열구(區), 균암구(區), 경운구(區)의 순(順)으로 컸고 따라서 조곡중(粗穀重)도 역시(亦是) 같은 순(順)으로 컸다. 그리고 조곡중(粗穀重)은 중간낙수기간(中間落水期間)의 최소함수비(最少含水比)와 그때의 평균지온(平均地溫)에 관계(關係)되나 함수비(含水比)가 40%이하(以下)에서는 평균지온(平均地溫)은 함수비(含水比)에 비례(比例)하여 증가(增加)하는 경향(傾向)이 있음으로 주(主)로 최소함수비(最小含水比)에 영향(影響)을 받는바가 크다. 8. 짚조곡중비(粗穀重比)는 심도(深度)가 얕은구(區)일수록 커지는 경향(傾向)을 보였고 또 벼뿌리중량(重量)에 역지수함수적(逆指數函數的)으로 증대(增大)하였다. 또 같은 심도(深度)의 구(區)에서는 15cm 구(區)를 제외(除外)하고는 짚조곡중비(粗穀重比)는 감수심(減水深)에 비례(比例)하여 증대(增大)하였다. 감수심(減水深)이 어느 한도(限度)까지 증대(增大)됨에 따라 조곡중(租穀重)이 증대(增大)하지만 동시(同時)에 짚조곡중비(粗穀重比)도 증대(增大)함을 보여주고 있다. 9. 동일토성(同一土性)에서 구열량(龜裂量)은 기상조건(氣象條件) 특(特)히 증발량(蒸發量)의 증대(增大)에 따라 증대(增大)하며 답면건조도중(畓面乾燥途中)에 강우(降雨)가 있으면 답면구열량(畓面龜裂量)은 현저(顯著)히 감소(減小)한다. 점질토(粘質土)의 구열량(龜裂量)은 대체(大體)로 함수비(含水比)가 25% 이상(以上)에서는 함량비(含量比)에 역지수적(逆指數的)으로 증가(增加)하는 경향(傾向)을 보였고 구열(龜裂)의 최대(最大) 심도(深度)는 31% 이하(以下)의 함수비(含水比)에서는 일정(一定)한 값을 유지(維持)하는 경향(傾向)이있다. 10. Cone 지수(指數)는 어느 한도(限度)까지는 구열량(龜裂量)에 비례(比例)하는 경향(傾向)이있으나 구열량(龜裂量)이 어느 한도(限度)를 넘으면 약간(若干) 구열량(龜裂量)에 역비례(逆比例)하는 경향(傾向)을 보여주고 있다. 그 한도(限度)의 함수비(含水比)는 25% 근처가 될 것이다. 11. 최종낙수후 (最終落水後)의 Cone 지수(指數)의 경시적(經時的) 증대(增大)는 생육후기(生育後期)의 감수심(減水深)에 비례(比例)하는 경향(傾向)을 보였고 동일감수심(同一減水深)에서 균암구(區)는 다른 두 구(區)보다 큰Cone지수(指數)를 나타냈고 경운구(區)는 심도(深度)가 깊은구(區)일수록 균열구(區)보다 작은 Cone 지수(指數)를 나타냈는데 특(特)히 35-경운구(區) Cone의 지수(指數)는 현저(顯著)하게 작은 값을 나타냈다. 12. 최종낙수후(最終落水後)의 답면건조(畓面乾燥)에 있어서는 함수비(含水比)의 감소상황(減少狀況) 및 Cone 지수(指數)의 증대상황(增大狀況)에 비추어 볼 때 시험처리별(試驗處理別)로는 균암구(區)가 다른 두 구(區)보다 밟르고 경운구(區)는 가장 늦어지고 심도(深度)가 깊은 구(區)에서는 더욱 늦어지고 있다. 농업기계(農業 機械)의 주행(走行)에 지장(支障)을 가져오지 않을 정도(程度)의 Cone 지수(指數)($2.5kg/cm^2$)로 답면건조(畓面乾燥)를 시키자면 최종낙수시기(最終落水時期)를 잡는 시기(時期) 및 낙수기간(落水期間)동안의 강우(降雨)의 유무(有無)에 따라 다르게지만 강우(降雨)가 전혀 없다면 누계계기증발량(累計計器蒸發量)을 기준(基準)으로 잡을 때 균암구(區)에서는 누계계기증발량(累計計器蒸發量)으로 약(約) 44mm가 필요(必要)하고 기타구(其他區)에서는 50mm 이상(以上)이 필요(必要)하게 됨으로 균암구(區)에서의 답면건조진행(畓面乾燥進行)은 대체(大體)로 경운구(區), 균열구(區)보다 2일이상(日以上)이 빠르며 35-경운구(區)와 비교(比較)하면 5일(日) 이상(以上)이나 빠르게 될 것이다.

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