본 연구는 (사)한국종축개량협회에서 1999년부터 2005년까지 농장검정한 Landrace종, Yorkshire종 2개 품종 111,169두의 번식자료를 이용하여 조사 분석하였다.품종 및 환경요인의 효과 추정은 사용된 모든 품종을 통합하여 분석하였으며, 육종가 및 유전모수의 추정은 1산차의 자료를 이용하여 분석하였으며, 혈통이 없는 자료는 분석에서 제외하였다. 자료의 표준화를 위해 총산자수의 표준편차 3배가 넘는 자료는 제거하였다.품종의 효과에서는 총산자수, 생시 생존 자돈수 및 총 사고두수에 대해 Yorkshire종이 각각 11.57±0.107두, 10.69±0.099두 및 0.88±0.041두로 나타났고, Landrace종이 각각 11.06±0.108두, 10.29±0.100두 및 0.77±0.042두로 나타나 모든 형질에서 Yorkshire종이 Landrace종보다 유의적으로 높게 나타났다.유전력은 총산자수 0.246, 생시 생존 자돈수 0.256, 총 사고두수 0.141로 나타났다. 또한, 유전상관과 표현형상관에서는 총산자수와 생시 생존 자돈수 간에 각각 0.958, 0.925로 모두 높은 정의상관을 나타내었고, 총산자수와 총 사고두수는 각각 0.194, 0.379로 정의상관을 보였으며, 생시 생존 자돈수와 총 사고두수는 각각 -0.089, -0.002로 모두 낮은 부의 상관을 보였다.총산자수와 생시 생존 자돈수의 유전적 및 표현형 개량 정도에서 자돈등기가 시작된 2001년 이전에는 일정한 경향을 보이지 않다가 2001년 이후부터 증가하는 경향을 보였으며, 총 사고두수는 감소하는 경향을 보였다.이상의 연구결과를 통해 농장검정돈의 번식능력을 파악할 수 있었고, 유전적 및 표현형 변화추세로 미루어 볼 때 (사)종축개량협회에서 2001년부터 실시한 자돈등기로 인해 번식성적의 정확도가 높아졌다고 추정 할 수 있다. 그러나 유전력이 다소 높게 나타난 것은 분만성적이 우수하지 못한 초산차의 성적을 이용하였고, 번식기록 및 혈통관리가 농장별로 일정한 기준이 없어 정확한 결과를 나타내지 못한 것으로 사료된다. 본 연구결과를 바탕으로 하여 검정농가의 산자능력에 대한 폭넓은 연구가 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 우리나라의 고속도로 기본구간에서 기상조건에 따른 도시고속도로 교통류의 특성을 분석한 것이다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 비가 올 경우 속도-교통류율간의 관계는 길어깨쪽 차로를 제외하고 차로별로 큰 차이가 없이 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 둘째 교통류율-점유율간의 관계식은 비가 올 경우 그 관계성은 더 분명해지지만, 서비스교통류율이 약 200대/시/차로 정도 감소하는 것으로 나타났다. 셋째, 비가 올 경우 도로의 관측된 서비스교통류율은 맑은 날에 비해 약 10-20% 정도 감소하는 것으로 나타났으며, 이러한 결과는 1998 HCM에서 제시한 결과 및 교통류율-점유율 관계식의 기울기 감소 패턴과 일치한다. 넷째, 비가 올 경우 전체 차로의 소통능력은 맑은 날에 비해 감소하고 전반적으로 중앙분리대쪽 차로의 소통 능력이 길어깨쪽 차로에 비해 높은 것으로 나타났으나, 기상변화에 따른 차로별 임계속도와 임계점유율은 큰 변화가 없는 것으로 나타났다. 본 연구는 도시고속도로 기본구간의 1개 지점에서 나타난 특성으로서 공간적 분포 특성을 고려하기 위해서는 향후 연구에서 다양한 조건을 갖는 도로지점에 대해 분석해야 할 것이다. 또한 비 뿐만 아니라 안개나 눈에 의 한 영향을 고려한 상세한 분석이 필요하다. 본 연구의 결과는 그간 일반적으로 알려졌던 내용과 큰 차이는 없지만 실제로 고속도로를 설계하거나 운영하는데 근거자료로 활용할 수 있는 자료를 제공하는 측면에서 의미가 있다고 판단되며, 도로용량편람을 개정 및 수정하는 과정에서 명확히 명시해야할 기초자료를 제공하고 있다.Bayesian pooling technique for estimating the dynamic link travel time of networks. The proposed algorithm has been validated using the field experiment data out of GPS probes and detectors over the roadways and the estimated link travel time from the algorithm is proved to be more useful than the mere arithmetic mean from each traffic source. the whole sentence(preceeding sentence and the accompanying sentence). The conjunctive endings are '-고₂, -으며₂, -다가₂, -어서, -고서, 을수록, -은데₂, -으면₂, -어야₂, -어도₂, -으니까₂, -거든₁,'etc. Type C can be interpreted as the neutralized tense of the preceeding sentence and the absolute tense of the accompanying sentence. The conjunctive endings are '-으러, -으려고, -고자, -도록, -게,'etc. Type D can be described as the relative tense of the part of the preceeding sentence and the
현재 전세계 배터리 시장은 이차전지 개발에 박차를 가하고 있는 실정이지만, 실제로 소비되는 배터리 중 가격 대비 성능이 좋고 재충전을 통해 다시 재사용이 가능한 납축전지(이차전지)의 소비가 광범위하게 이루어지고 있다. 하지만 납축전지는 복합적 셀(cell)을 묶어 하나의 배터리를 구성하여 활용하는 배터리의 특성상 하나의 셀에서 열화가 발생하면 전체 배터리의 손상을 가져와 열화가 빨리 진행되는 문제가 존재한다. 이를 극복하기 위해 본 연구는 기계학습을 통한 배터리 상태 데이터를 학습하여 배터리 열화를 예측할 수 있는 모델을 개발하고자 한다. 이를 위해 실제 현장에서 배터리 상태를 지속적으로 모니터링 할 수 있는 센서를 골프장 카트에 부착하여 실시간으로 배터리 상태 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 이용하여 기계학습 기법을 적용한 분석을 통해 열화 전조 현상에 대한 예측 모델을 개발하였다. 총 16,883개의 샘플을 분석 데이터로 사용하였으며, 예측 모델을 만들기 위한 알고리즘으로 의사결정나무, 로지스틱, 베이지언, 배깅, 부스팅, RandomForest를 사용하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 기본 알고리즘으로 사용한 배깅 모델이 89.3923%이 가장 높은 적중률을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 날씨와 운전습관 등 배터리 열화에 영향을 줄 수 있는 추가적인 변수들을 고려하지 못했다는 한계점이 있으나, 이는 향후 연구에서 다루고자 한다. 본 연구에서 제안하는 배터리 열화 예측 모델은 배터리 열화의 전조현상을 사전에 예측함으로써 배터리 관리를 효율적으로 수행하고 이에 따른 비용을 획기적으로 줄일 수 있을 것으로 기대한다.
최근 딥 러닝 기술의 발전으로 뉴스, 블로그 등 다양한 문서에 포함된 텍스트 분석에 딥 러닝 기술을 활용하는 연구가 활발하게 수행되고 있다. 다양한 텍스트 분석 응용 가운데, 텍스트 분류는 학계와 업계에서 가장 많이 활용되는 대표적인 기술이다. 텍스트 분류의 활용 예로는 정답 레이블이 하나만 존재하는 이진 클래스 분류와 다중 클래스 분류, 그리고 정답 레이블이 여러 개 존재하는 다중 레이블 분류 등이 있다. 특히, 다중 레이블 분류는 여러 개의 정답 레이블이 존재한다는 특성 때문에 일반적인 분류와는 상이한 학습 방법이 요구된다. 또한, 다중 레이블 분류 문제는 레이블과 클래스의 개수가 증가할수록 예측의 난이도가 상승한다는 측면에서 데이터 과학 분야의 난제로 여겨지고 있다. 따라서 이를 해결하기 위해 다수의 레이블을 압축한 후 압축된 레이블을 예측하고, 예측된 압축 레이블을 원래 레이블로 복원하는 레이블 임베딩이 많이 활용되고 있다. 대표적으로 딥 러닝 모델인 오토인코더 기반 레이블 임베딩이 이러한 목적으로 사용되고 있지만, 이러한 기법은 클래스의 수가 무수히 많은 고차원 레이블 공간을 저차원 잠재 레이블 공간으로 압축할 때 많은 정보 손실을 야기한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 오토인코더의 인코더와 디코더 각각에 스킵 연결을 추가하여, 고차원 레이블 공간의 압축 과정에서 정보 손실을 최소화할 수 있는 레이블 임베딩 방법을 제안한다. 또한 학술연구정보서비스인 'RISS'에서 수집한 학술논문 4,675건에 대해 각 논문의 초록으로부터 해당 논문의 다중 키워드를 예측하는 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 일반 오토인코더 기반 레이블 임베딩 기법에 비해 정확도, 정밀도, 재현율, 그리고 F1 점수 등 모든 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.
본고(本稿)는 선거가 선거기간을 전후해서 어떻게 경제에 충격을 주고 이러한 충격의 여파로 경제는 선거후에 어떻게 영향을 받는지를 "베이지안" 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)을 이용하여 분석하였다. 계수(係數)를 수정하면서 선거기간에 대해 예측을 할 경우의 예측오차의 평균으로 선거의 충격효과를 계산해 보면 선거는 선거전, 선거분기 및 선거후분기에 본원통화(本源通貨), 물가(物價), 생산(生産), 이자율(利子率), 투자(投資) 등에 상당한 충격을 주는 것으로 나타났다. 과거의 선거(選擧), 특히 80년대 이후 선거중에는 대체로 현금통화(現金通貨) 및 본원통화(本源通貨)가 선거 기간중 증가하고 선거후 환수된다. 이에 따른 유동성(流動性)의 변화(變化)로 금리(金利)는 선거기간중 약간 하락하고 선거후 다시 증가하는 양상을 보였다. 선거기간중(選擧期間中) 생산(生産) 및 고용(雇傭)은 선거에 따른 운동원차출(運動員差出) 및 조업감소(操業減少) 등의 영향으로 감소하나, 선거후에는 선거중의 생산감소(生産減少)를 상쇄(相殺)할 만큼 증대(增大)하는 것으로 나타났다. 선거(選擧)에 따른 물가(物價)의 충격(衝擊)은 주로 선거전분기에 나타났다. 이러한 과거의 선거기간중의 양태가 1992년의 각 선거에서 되풀이되고 총선과 대통령선거가 실시될 경우를 가상해서 그 효과를 시산(試算)해 보면 선거(選擧)로 인한 상당한 유동성증대(流動性增大)가 본원통화를 중심으로 예상되는 가운데, 소비자물가(消費者物價)가 1992년중 약 2%포인트, 1993년에 2.5%포인트 상승할 것으로 나타났다. 반면 선거로 인한 소비증대(消費增大)나 생산감소(生産減少) 등의 효과는 상대적으로 작을 것으로 예상되는 한편, 자금흐름의 왜곡이 발생하여 유동성이 증가했음에도 불구하고 생산자금은 압박을 받게 되어 투자(投資)가 부진해질 것으로 나타났다. 또한 이러한 선거의 효과는 1992년중 지방자치단체장선거가 실시될 경우 크게 확대된다.
복숭아혹진딧물(Myzus persicae)의 온도에 따른 발육시험을 실내 15, 18, 21, 24, 27, $30^{\circ}C$의 6개 항온, 광주기 14L:10D, 상대습도 50~60% 조건과 고추 비닐하우스에서 3월 23일부터 8월 20일까지 6회 접종하여 수행하였다. 실내사망률은 저온에서는 1~2령충의 사망률이 높았고 온도가 증가할수록 3~4령충의 사망률이 높았으며 고온에서는 66.7%까지 높아졌다. 실내와 포장조건 모두 온도가 증가할수록 발육기간이 짧아지는 경향을 보였으며 포장조건 8월 접종에서 6.03일로 가장 짧았다. 온도와 발육률과의 관계를 보기 위해 선형 및 3개의 비선형 모형(Briere 1, Lactin 2, Logan 6)을 이용하여 분석한 결과, 선형모형을 이용하여 전체약충의 발육영점온도는 $3.0^{\circ}C$였으며 발육유효적산온도는 111.1DD 였다. 3가지 비선형 모형중 Logan-6 모형이 전약충, 후약충 전체약충 단계에서 AIC와 BIC 값이 가장 적어 온도와 발육율과의 관계를 잘 설명하였으며, 발육단계별 발육완료분포는 3-parameter Weibull 함수를 사용하였으며 전약충, 후약충, 전체약충에서 $r^2$ 값이 0.95~0.97로 높은 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였으며 정식시기별 성충 발생 예측치와 포장 조사치가 일치하여 방제적기 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
목화진딧물 (Aphis gossypii)의 온도에 따른 발육시험을 실내 15, 18, 21, 24, 27, $30^{\circ}C$의 6개 항온, 광주기 14L:10D, 상대습도 50~60% 조건과 오이 비닐하우스에서 3월 23일부터 8월 20일까지 6회 접종하여 수행하였다. 실내사망률은 저온에서는 2~3령충의 사망률이 높았고 온도가 증가할수록 3~4령충의 사망률이 높았으며 고온에서 전체 사망률이 높았다. 전체 약충의 발육기간은 실내에서 $15^{\circ}C$에서 12.2일로 가장 짧았으며 변온의 $28.5^{\circ}C$에서 4.09일로 가장 짧았다. 온도와 발육율과의 관계를 보기위해 선형 및 3개의 비선형 모형(Briere 1, Lactin 2, Logan 6)을 이용하여 분석한 결과, 선형모형을 이용하여 전체약충의 발육영점온도는 $6.8^{\circ}C$였으며 발육유효적산온도는 각각 111.1DD였다. 3가지 비선형 모형중 Logan-6 모형이 전약충, 후약충 전체약충 단계에서 AIC와 BIC 값이 가장 적어 온도와 발육율과의 관계를 잘 설명하였으며, 발육단계별 발육완료분포는 3-parameter Weibull 함수를 사용하였으며 전약충, 후약충, 전체약충에서 $r^2$값이 0.88~0.91로 높은 값을 보여 양호한 모형 적합성을 보였으며 정식시기별 성충 발생 예측치와 포장 조사치가 일치하여 방제적기 추정에 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 어류 양식장 퇴적 유기물의 기원 및 기여도 평가를 위해 어류(숭어) 가두리 양식장이 이동된 후 수층 및 퇴적물 내 물리/화학적 인자들의 변화와 함께 안정 동위원소 비의 특성을 조사했다. 이를 토대로 과거 양식장 퇴적물 내 축적된 유기물의 거동을 구체적으로 파악함으로써 효과적인 어장환경평가 기법을 검토하였다. 연구정점(OFF 및 control)에서 입자성 및 침강물질은 정점 간 차이보다는 계절적 강수량 변동에 따라 차별적 분포를 보였다. 하지만 퇴적물 내 분석된 δ15N 결과는 수층 기원 질소원과는 유의한 차이를 보였으며, 과거 외부기원의 유기물 (예: 어류 배설물)의 다량 유입이 주된 요인이라 판단된다. 실제로 과거 어류 가두리 양식활동으로 인해 OFF 정점 내 어류 배설물의 우점적 기여(>50%)를 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구정점 내 분해되지 않은 어장 양식기인 유기물의 농도가 높은 수준으로 존재할 것이라 판단되며, 어장 회복력의 체계적인 진단을 위한 중요한 고려요인이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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