• 해양환경안전학회지
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• 제29권6호
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• pp.681-687
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• 2023

최적 운항자세 선정 기술이란 주어진 운항 배수량과 운항 선속에서 최소의 저항을 가지는 즉, 최적의 연료 소비 효율을 가지는 초기 선수흘수와 선미흘수를 제시하는 것이다. 본 논문의 주 목적은 대상선박의 유효동력 데이터를 기반으로 주어진 운항조건에서 최대의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 선정하는 프로그램 개발하는 것이다. 본 프로그램은 인공지능 기법에 의한 파이썬 기반 GUI(Graphical User Interface)로 작성되어 선주가 쉽게 사용할 수 있도록 하였다. 그 과정에 있어 대상 선박 소개, 전산유체역학(CFD)을 통한 유효동력 데이터 수집, 심층학습을 사용한 유효동력 모델 학습 방법 그리고 심층신경망(DNN) 모델을 응용한 최적 운항자세 제시 프로그램을 구체적으로 설명하였다. 선박은 운항 별로 화물을 싣고 내리게 되고, 이에 화물 적재량이 변화되고 배수량이 변경된다. 선주는 배수량 별 예상 선속에 따라 최소저항을 가지는 즉, 최대의 에너지효율을 가지는 최적의 운항자세를 알고자 한다. 개발된 GUI는 해당선박의 태블릿 PC와 앱에 설치하여 최적 운항자세 선정에 활용 가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제21권10호
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• pp.1165-1177
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• 2020

Objective: To assess the feasibility of applying a deep learning-based denoising technique to coronary CT angiography (CCTA) along with iterative reconstruction for additional noise reduction. Materials and Methods: We retrospectively enrolled 82 consecutive patients (male:female = 60:22; mean age, 67.0 ± 10.8 years) who had undergone both CCTA and invasive coronary artery angiography from March 2017 to June 2018. All included patients underwent CCTA with iterative reconstruction (ADMIRE level 3, Siemens Healthineers). We developed a deep learning based denoising technique (ClariCT.AI, ClariPI), which was based on a modified U-net type convolutional neural net model designed to predict the possible occurrence of low-dose noise in the originals. Denoised images were obtained by subtracting the predicted noise from the originals. Image noise, CT attenuation, signal-to-noise ratio (SNR), and contrast-to-noise ratio (CNR) were objectively calculated. The edge rise distance (ERD) was measured as an indicator of image sharpness. Two blinded readers subjectively graded the image quality using a 5-point scale. Diagnostic performance of the CCTA was evaluated based on the presence or absence of significant stenosis (≥ 50% lumen reduction). Results: Objective image qualities (original vs. denoised: image noise, 67.22 ± 25.74 vs. 52.64 ± 27.40; SNR [left main], 21.91 ± 6.38 vs. 30.35 ± 10.46; CNR [left main], 23.24 ± 6.52 vs. 31.93 ± 10.72; all p < 0.001) and subjective image quality (2.45 ± 0.62 vs. 3.65 ± 0.60, p < 0.001) improved significantly in the denoised images. The average ERDs of the denoised images were significantly smaller than those of originals (0.98 ± 0.08 vs. 0.09 ± 0.08, p < 0.001). With regard to diagnostic accuracy, no significant differences were observed among paired comparisons. Conclusion: Application of the deep learning technique along with iterative reconstruction can enhance the noise reduction performance with a significant improvement in objective and subjective image qualities of CCTA images.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권1호
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• pp.15-28
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• 2024

본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.

• 한국토양비료학회지
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• 제32권3호
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• pp.261-267
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• 1999

본 연구는 인이 축적된 토양을 대상으로 작물 연속 재배에 따른 토양 유효 인 함량의 경시적 변화를 고찰함은 물론 이를 근거로 하여 인이 축적된 토양이 작물생장 적정 수준 이상의 인을 공급할 수 있는 기간을 예측하여 토양에 축적된 인의 효율적 이용에 기여하고자 수행되었다. 공시 토양은 인이 과잉 집적됨으로써 10% 미만의 시비인 회수율을 보였으며, 인 무처리구의 작물 생산량은 추천시비량을 시비한 경우의 88% 이상으로 나타나 시비 수준에 따른 작물체 생장 차이는 없었던 것으로 판단할 수 있었다. 인산질 비료를 무시비한 상태에서 연속 4회 작물 재배한 후에도 토양 유효인은 여전히 높은 수준 (Bray 1-P : $410{\sim}610mg\;P\;kg^{-1}$, Olsen-P : $284{\sim}401mg\;P\;kg^{-1}$, Lancaster-P : $368{\sim}524mg\;P\;kg^{-1}$, 가용성인: $37{\sim}55mg\;P\;kg^{-1}$)을 유지하였다. 토양 유효인의 감소량과 작물에 의해 흡수된 인 사이에는 유의성있는 상관관계 (Bray 1-P : $R^2=0.536^{**}{\sim}0.761^{**}$, Olsen-P : $R^2=0.642^{**}{\sim}0.774^{**}$, Lancaster-P : $R^2=0.513^{**}{\sim}0.797^{**}$)가 있었다. Soil 1 유효인 감소량(y)과 작물흡수한 인(x) 사이에 상관식은 다음과 같았다. Bray 1-P : y = 149.7x + 102.7 Lancaster-P : y = 209.2x-140.2 Olsen-P : y = 260.8x + 19.9 인 무처리구 토양의 유효인 함량(C)이 작물 재배회수(N)에 따라 감소하는 경향은 1차 반응 속도 방정식으로 나타낼 수 있었으며, 이 식을 통해서 유효인이 초기함량의 절반이나 인 유효도 한계 치까지 감소하는 데 소요되는 작물 재배 회수를 예측할 수 있었다. Soil 1의 유효인 감소 속도 방정식은 다음과 같았다. Bray 1-P : In(C) = -0.12N + 6.96 r=-0.991, Lancaster - P : In(C) = -0.14N + 6.88 r=-0.938. Olsen-P : In(C) = -0.07N + 6.37 r=-0.959.

• 한국잡초학회지
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• 제18권3호
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• pp.197-204
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• 1998

제초제(除草劑) cyhalofop, pyrazosulfuron 및 pyribenzoxim 혼합처리(混合處理)의 상로작용(相互作用) 기작(機作)을 구명(究明)하고자 혼합제초제(混合除草劑)의 처리(處理)에 의한 ALS 활성(活性) 저해효과(沮害效果) 및 유리(遊離) 아미노산 함량변화(含量變化)와 집방산(脂肪酸) 함량변화(含量變化)를 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. In vitro에서 ALS 활성(活性) 저해효과(沮害效果)는 pyribenzoxim의 $I_{50}$은 물피와 너도방동사니에서 각각(各各) 4${\times}$100 nM과 5${\times}$100 nM였으며, pyrazosulfuron의 $I_{50}$은 각각 4.5${\times}$10 nM과 4${\times}$10nM로 두 제초제(除草劑) 혼합처리시(混合處理時) ALS 활성(活性) 저해효과(沮害效果)는 저농도처리(低濃度處理)에서 상가적작용(相加的作用), 고농도처리(高濃度處理)에서는 독립작용(獨立作用)을 보였다. 2. 3종류(種類) 제초제(除草劑)(cyhalofop+pyribenzoxim+pyrazosulfuron 100+10+10 g ai/ha) 혼합처리(混合處理)에 의해 너도방동사니와 물피의 valine, leucine 및 isoleucine의 함량(含量)은 58~75%, 37%, 51%씩 각각(各各) 감소(減少)하여 저해정도가 물피보다 너도방동사니에서 더 컸으며, 그 경향은 cyhalofop을 혼합(混合)하지 않은 2종류(種類)의 혼합제초제(混合除草劑) 처리(處理)에서 다소 높았으나 초종(草種) 및 제초제(除草劑) 종류(種類)에 따라 상이(相異)하였다. 3. 3종(種)의 제초제처리(除草劑處理)에 의해 총(總) 지방산(脂肪酸) 함량(含量) 및 지방산(脂肪酸) 종류별(種類別) 함량(含量)이 모두 감소(減少)되었으나 지방산(脂肪酸) 함량(含量)에 대한 3종(種) 제초제간(除草劑間)의 길항작용(拮抗作用)은 없었다.

• 식품과학과 산업
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• 제55권2호
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• pp.188-202
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• 2022

최근 곤충산업은 애완곤충, 천적 등 산업에서 사료, 식용, 약용곤충으로 그 활용범위가 확대되면서 곤충 원료의 품질관리에 대한 요구가 커지고 곤충 제품의 안전성 확보에 관심이 높아지고 있다. 전세계 곤충산업 시장은 많은 소규모 농가형 기업과 소수의 대기업으로 구성되어 있으며 전통적인 수작업 사육에서 고도로 자동화되고 기술적으로 진보된 플랜트형 사육 등 다양한 기술 수준의 사육형태가 존재한다. 산업규모가 확대되는 과정에서 사육환경의 설계는 온습도, 공기질 조절과 병원체 및 기타 오염 물질의 전파를 방지하는 것은 중요한 성공 요인이 되며 사육에서 부화, 사육, 가공에 이르기까지 생산의 안전성을 유지하기 위해서 통일된 운영시스템 아래 통제된 환경이 필요하다. 따라서 곤충의 생육과 사육환경의 빅데이터화 된 데이터베이스를 기반으로 외부 환경 변화에도 안정적인 사육환경 유지가 가능하고 곤충성장에 맞추어 사육환경을 제어하며 노동력 감소와 생산성 향상을 이루기 위한 ICT 기반 곤충 스마트팩토리팜의 설계 및 운용알고리즘을 개발하는 것은 곤충산업 발전의 필수 선결조건이 되고 있다. 특히 유럽 상업용 곤충사육시설은 상당한 투자자의 관심을 받아 곤충 회사가 대규모 생산시설로 건설하고 있는데 이는 EU가 2017년 7월 물고기양식 사료원료로 곤충 단백질의 사용을 승인한 후 가능해졌으며 이를 기반으로 곤충산업의 식용, 의료 등 다른 분야도 첨단기술을 접목하는 현상이 가속화되었다. 외국 곤충산업은 주로 전세계 식품 생산량의 30%에 이르는 소비 전 폐기물이라고 불리는 식품회사의 생산과잉 원료 등을 업사이클링을 통해 재활용생태계를 형성하는데 반해 우리나라는 가정 및 가게에서 발생하는 음식물폐기물 또는 농산물 가공부산물을 주로 이용한다는 점에서 사료 수집과 영양성분 유지, 위생 등 지속가능한 산업생태계를 이루는 데 어려움을 겪고 있다. 또한, 각 곤충 종은 고유하고 특정 사육기술을 요구하고 있다는 점을 감안할 때 곤충사육자는 각기 다른 종별 접근 방식을 채택해야 하는데 대부분의 곤충기업은 여전히 소규모로 운영되며 특히 농가형 기업의 경우 지식과 경험이 도제식으로 전승되는 경우가 많아 표준화되고 규격화된 사육기술이 유지되기 어려운 반면, 일부 곤충 기업은 대규모 사육시설에 스마트 통합 제어시스템을 도입하여 먹이주기, 물주기, 취급, 수확, 청소 시스템, 가공, 품질관리, 포장 및 보관과 같은 곤충 생산과 관련된 요소가 최적화된 사육 환경과 사육프로세스로 표준화되어가는 모습을 보이고 있으며 심지어 일부 유럽기업은 AI기술로 구동되는 완전 자율 모듈식 곤충시스템으로 사육 유지관리를 하고 있는 사례도 등장하기 시작하였다. 향후 전세계 곤충산업은 공급업체로부터 알이나 작은 유충을 구입하고 곤충을 성숙시키기까지 애벌레의 비육 즉 생산원료에 중점을 두는 시스템과 알을 낳고 수확하고 유충의 초기 전처리에 이르기까지 전체 생산 과정을 다루는 시스템, 곤충 유충 생산의 모든 단계와 제분, 지방 제거 및 단백질 또는 지방 분획 등 추가 가공 단계를 다루는 대규모 생산시스템 등으로 점점 세분화할 것으로 본다. 우리나라에서도 인공지능 및 ICT 첨단기술을 활용한 곤충스마트팩토리팜 연구 및 개발 등이 가속화되고 있어 곤충이 기존 사료, 식품 뿐만 아니라 천연 플라스틱 또는 천연성형소재 등 2차산업의 탄소제로 소재로 활용할 수 있도록 특정 종 육종과정 단축이나 기능성 강화를 위한 사육제어가 가능하도록 곧 곤충 스마트팩토리팜 한국형 맞춤사육시스템이 등장할 수 있을 것으로 보이며, 특히 곤충 제품의 지속 가능성을 높이기 위해 사료 및 자원 사용에 대한 통합 소프트웨어 접근 방식을 개발하는 것에 중점을 두고 진행되고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• 한국수정란이식학회지
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• 제26권1호
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• pp.65-70
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• 2011

희소 한우인 칡소의 정액 동결을 위해서 레시딘을 기본 희석제로 하는 AndroMed와 Tris-egg yolk extender를 사용하여 정자의 생존율과 활력 조사를 위해서 본 연구를 수행하였다. AndroMed 희석제를 사용하였을 때 생존율과 활력은 $73.4{\pm}11.2%$와 $67.9{\pm}14.6%$의 결과를 보였다. 그리고 Tris-egg yolk extender의 경우는 각각 $89.7{\pm}19.8%$와 $78.4{\pm}18.7%$ 결과를 보여 생존율에서는 Tris-egg yolk 희석제가 AndroMed 희석제를 사용하였을 때보다 유의적으로(p<0.05) 높은 결과를 보였다. 그러나 활력에서는 유의적인 차이를 보이지 않았으나 Tris-egg yolk 희석제에서 높은 경향을 보였다. 정액의 동결을 위해서 평형 시간에 따른 정자의 활력 조사를 위해서 육안적 방법과 CASA 프로그램 방법으로 조사를 실시한 결과, 처음 2시간부터 20시간까지 평형을 유도한 결과 육안적 방법보다는 CASA 프로그램 분석 방법의 결과 높은 수치를 확인할 수 있었다. AndroMed와 Tris-egg yolk extender 두 종류의 희석제로 사용된 동결 정액 사용으로 체외수정란을 생산 결과로서 분할율은 유의적인 차이를 보이지 않았으나(81.7% vs. 82.2), 배반포 발달율에서는 29.6% vs. 42.3%로서 Tris-egg yolk 희석제를 사용하였을 때 유의적으로(p<0.05) 높은 발달율을 보였다. 이러한 결과를 볼 때 희소 한우 품종인 침소 정액 동결을 위해서 Tris-egg yolk 희석제 사용이 동결된 정자의 생존율과 수정 능력 개선으로 실제적인 인공수정과 체외수정란 생산 및 가축유전자원 보존을 위해서도 효과적일 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제34권4호
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• pp.255-264
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• 2001

인산이 과다하게 집적된 경작년수가 3, 8 및 16년 된 시설 재배지 토양을 대상으로 작물 연속재배에 따른 토양 무기태 인산의 형태별 함량 변화를 조사하고자 pot 재배실험을 수행하였다. 각 작물재배 전에 인산질 비료로서 용성인비를 사용하여 0, 100 또는 $200kg\;P\;ha^{-1}$(추천시비량), 200 또는 $400kg\;P\;ha^{-1}$(추천시비량의 2배)의 3수준으로 처리하여 옥수수-배추-배추-옥수수를 연속 재배하면서 토양 총 인산, 유효 인산 및 토양 무기태 인산의 형태별 함량을 정량하였다. 작물 재배 전 토양은 Ca-P와 Al-P 가 무기태 인산의 주성분으로서 총 인산에 대한 비율은 30% 이상이었다. 토양 중 이용성 인산과 Bray-1 P 간의 상관계수는 $0.839^{**}{\sim}0.952^{**}$, Lancaster P 와는 $0.895^{**}{\sim}0.967^{**}$, Olsen P 와는 $0.491^{**}{\sim}0.821^{**}$로서 토양 이용성 인산의 함량과 토양 유효인산 함량간에는 유의성 높은 정의 상관관계가 존재하였다. 작물재배에 따라 토양 이용성 인산의 감소량과 작물에 의해 흡수된 인산량 간에는 고도의 정의 상관관계가 ($r=0.644^{**}{\sim}0.822^{**}$) 존재하였다. 토양 이용성 인산 함량의 작물 재배회수에 따른 감소 경향은 1차 속도반응식으로 표현할 수 있었으며, 이 식을 이용하여 토양 이용성 인산의 함량이 $0.2mg\;P\;kg^{-1}$까지 감소하는데 소요되는 작물 재배 회수는 각 토양에 대하여 26~33회로 예측되었다. 토양 Al-P의 함량은 작물재배 기간동안 변화가 작았으며 작물의 인산 흡수량과는 상관관계가 없었다. 인산질 비료의 시용량과 관계없이 토양 총 인산에 대한 Fe-P의 비율은 작물 재배에 따라 증가하였다. 토양의 Ca-P 비율은 작물재배 전 토양에서도 30% 이상으로 매우 높은 수준에도 불구하고, 인산 무처리구에서도 작물 재배에 따라 지속적으로 증가하는 경향이었다. 작물 연속재배에 따라 토양 총 인산에 대한 reductant soluble-P의 비율은 인산 처리구에서는 변화가 거의 없었으나 인산 무처리구에서는 증가하는 경향이었으며, 토양의 residual-P의 비율은 인산질 비료의 시용량과 관계없이 작물 재배에 따라 감소하였다.