• 현장농수산연구지
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• 제11권1호
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• pp.113-123
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• 2009

본 연구는 밀리타리스 동충하초(Cordyceps militaris) 균사체를 6%수준으로 비유초기 젖소에게 (대조구 5두, 처리구 5두) 6개월간 급여하였을 때, 혈액 및 우유내 cordycepin 함량을 조사하여 비유시기별 변화양상을 조사하고자 실시하였다. 건물 섭취량, 우유중 체세포수 및 우유중 요소태질소농도는 비유 전 기간동안 밀리타리스 동충하초 균사체 급여군과 대조구 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 또한 유단백질비율 및 생산량을 제외한 산유량, 유지방 및 유당에는 비유기간이 지속됨에 따라 밀리타리스 동충하초 균사체 급여 군과 대조군 간에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 하지만, 유단백질 함량 및 생산량은 전체기간 평균이 대조군보다 급여군에서 유의하게 높았다(P<0.05). 혈액 및 우유중 cordycepin농도는 기대했던 대로 대조군에서는 전혀 검출되지 않았으나, 밀리타리스 동충하초 균사체를 급여한 처리구에서는 혈액 중 0.31~0.38㎍/mL, 우유 중 0.18~0.26㎍/mL범위의 cordycepin이 검출되었다. 또한 표준오차의 값이 높아, 개체별 차이가 큰 것으로 조사되었으며 또한 개체별 자료에서도 비유시기에 따라 우유내 cordycepin 함량의 변화가 높아 일정한 패턴을 도출할 수가 없었고, 검출되지 않는 경우도 일정수준 나타났다. 혈액과 우유내 cordycepin 함량은 유의적인 상관관계(P=0.006)가 있는 것으로 조사되었지만 r²=0.24로 매우 낮았다. 비유시기에 따른 동충하초의 cordycepin이 우유로 이행되는 패턴은 일정치 않은 것으로 조사되어, 비유시기는 cordycepin의 우유이행에 영향을 미치지 않는 것으로 사료된다. Cordycepin의 우유내 전이율 범위도 개체별로는 0.00~0.95%로 변이가 높았고 매우 낮게 조사되었다. 결론적으로 젖소에게 동충하초의 급여를 통한 cordycepin의 우유내 전이는 젖소 개체별 변이가 매우 크며 또한 전이효율이 낮아 농가 산업화에는 많은 어려움이 따를 것으로 자체 평가된다.

• 현장농수산연구지
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• 제4권1호
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• pp.119-127
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• 2002

지하수의 열(15℃)을 농업시설의 난방과 냉방에 사용하기 위하여, 관에 종방향으로 부착되는 plat fin tube 형 알루미늄(Al 6063) 열교환기를 개발하여 알루히트(의장등록 : 0247164)로 명명하였다. 열교환 핀을 관에 종방향으로 배치하여 송풍과 대류에 유체 흐름저항을 최소화 하였으며, 핀표면에 돌기를 만들어 결로와 fouling factor를 감소시켰다. 1. 알루히트의 제원은 관 내경 0.03m, 외경 0.036m, 두께 0.003m이며, 냉각핀의 두께 0.0012m, 핀 길이 0.032m로 하였다. 2. 단위 길이당 관 외부의 전열면적은 1.3946m²이며, 관내부 전열면적은 0.0942m²였고, 내외면적비 R_a = 14.805였다. 3. 핀의 길이 0.032m로 하였을 때, 핀의 효율이 93%정도인 것으로 나타났으며, 핀두께 0.0012m는 h^𝛿/k<0.2를 만족하여 적합한 것으로 판단된다. 4. 알루히트의 온수 방열 성능실험에서 열매체의 온도가 높고 유량이 많을수록 방열 열량이 많은 것으로 나타났고, 열매체의 온도 60℃, 유량 10 𝑙/min일 때 방열열량은 504kJ/h·m 였으며, 80℃, 40 𝑙/min일 때는 방열열량이 6,048kJ/h·m로 나타났다. 5. 방열성능에서 각각의 열매체 온도간 상관계수 $R^2_1=0.9898$, 유량간 상관계수 $R^2_2=0.9721$로 실험 데이터를 신뢰할 수 있었다.

• 한국가축번식학회지
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• 제25권1호
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• pp.71-77
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• 2001

본 실험은 phospholipase C (PLC)-$\beta$-3 및 peroxiredoxin (Prx) II 유전자가 적중 ($\Delta$)된 J1 마우스 배아주 (embryonic stem) 세포로부터 생식선이행 카이미라 마우스생산을 위한 제반조건 및 배아주세포의 배양조건을 확립하기 위하여 수행되었다. 80% 이상의 정상핵형을 보이는 유전자 적중된 4개의 클론 ($\Delta$Pu II C3, $\Delta$Pu II C3, C10 및 15)으로부터 카이미라를 생산하였을 때 형태적으로 분화정도가 높은 클론 ($\Delta$PLC$\beta$-3 C3)의 이용은 카이미라의 생산율 (21.1%)과는 무관하게 카이미리즘 (＜ 20%)이 낮았고, 수컷 카이미라의 생산 빈도 (7/15, 46%)도 낮아지는 것으로 나타났다. 그러나 형태적으로 안정된 3개의 클론 ($\Delta$Prx II C3, C10 및 15)은 80% 이상의 높은 카이미리즘을 지닌 마우스 (9/13, 69.2%)를 생산하였고, 수컷 카이미라의 생산율 (l1/13, 84.6%)도 증대된 것으로 나타났다. 따라서 80% 이상의 정상핵형을 지닌 배아주 세포를 형태적으로 안정하게 유지하는 것이 카이미리즘이 높은 마우스를 생산하는데 결정적 요인으로 작용할 수 있는 것으로 확인되었다. 미세주입용 배반포를 효율적으로 생산하기 위해 5~10주령 사이의 C57BL/6J 암컷마우스를 교배 한 결과, 10주령 마우스가 미세주입가능한 3.5일령 배반포를 가장 많이 생산 (2.94개/마리)하였다. 또한 미세주입된 배반포를 이식하기 위해 ICR 및 ICR$\times$C57BL/6J F1 (IBF1)위임신 대리모를 사용하였을 때, IBF1이 복당 산자수 (2.8 vs. 5.6)가 많았고 카이미라 생산율 (0 vs. 35.3%)도 매우 높았다. 따라서 공여마우스의 주령 및 대리모의 선택이 카이미라 생산효율 향상에 중요한 요인으로 부각되었다. 결과적으로 핵형이 안정된 ES 세포를 동정하는 것은 물론 클로닝 과정중에 형태적으로 분화가 없도록 ES세포를 배양하는 것이 카이미리즘이 높은 마우스를 생산하고 아울러 생식선 이행 빈도를 증가시키는데 결정적인 역할을 하는 것으로 확인되었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제12권3호
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• pp.125-132
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• 2007

조식동물-해조류 상호작용의 크기 분포를 추정하기 위하여 12종의 조식동물에 대하여 개체 당 일평균 섭식률 (PCGR, per capita grazing rate, g seaweeds/individual/day)을 구하고, 다른 종들의 섭식률을 추정할 수 있는 회귀모형을 만들었다. 조식동물의 생체량과 사제곱근 변환 PCGR은 power curve($y=0.2310x^{0.3290}$)에 적합되었고 모형의 r값은 0.8864였다. 이로부터 조식동물의 PCGR 변동은 생체량과 관계가 있으며, 섭식 효율성은 관찰된 생체량 범위내에서 균일하지 않다는 것이 파악되었다. 따라서 각 종별 생체량 효과가 보정된 PCGR을 추정하였고, 작은 몸체를 갖는 종일수록 보다 효율적인 섭식자인 것으로 밝혀졌다. 서식밀도를 감안한 개체군 별 상호작용(grazing impact, $mg/m^2$)을 계산한 결과, 해조장에 가장 큰 영향을 갖는 개체군은 군소(Aplysia kurodai, 약 $2,513mg/m^2$)인 것으로 나타났고, 다음은 둥근성게(Strongylocentrotus nudus, 약 1,500 mg/)와 새치성게(S. intermedius, $733mg/m^2$) 등인 것으로 나타났다. 단각류 가운데 단위 면적당 밀도가 4,000 개체 이상인 멜리타옆새우류, Elasmopus sp.와 2,000 개체 이상인 가시꼬리육질꼬리옆새우붙이, Jassa falcata의 섭식량은 각각 3.435와 $1.697mg/m^2/day$인 것으로 나타났다. 본 연구에서 추정한 조식동물 군집의 종 조성과 서식 밀도가 동일할 때 상호작용의 총합은 $5,045mg/m^2/day$인 것으로 나타났다. 실험과 모형 연구로부터 성게류와 군소 외에도 적잖은 상호작용이 높은 밀도를 갖는 많은 수의 종들로부터 해조류에 가해지고 있음을 추정할 수 있었다. 성게류의 경우 3 개체/$m^2$의 평균 서식밀도에서 발생하는 섭식량은 국내 천해 양식업의 평균 해조류 생산량(약 5 ton/ha)을 초과하는 것으로 예측되었다. 미소 갑각류 역시 낮은 포식압 조건에서 서식밀도가 증가하면 적잖은 충격(해조류 생산량의 약 16%)을 가할 것으로 예측되었다. 해조장에 서식하는 조식동물의 밀도가 어류에 의해 강도 높게 조절되고 있음을 감안하면, 어류와 조식동물 간 상호작용에 대한 인간의 간섭(어류의 남획 등)은 해조장에 커다란 변화를 유발할 수 있는 잠재력을 가질 것으로 예상된다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권3호
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• pp.89-114
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• 2008

광고를 제작, 집행하는 과정에서 기업은 때로 본의 아니게 소비자에게 혼동을 야기 시켜 해당 제품이 무엇인지 잘 못 인지시키거나 제품 이미지를 잘 못 이해하게 하는 경우가 있다. 본 연구는 광고를 제작, 집행하는 과정에서 소비자가 특정 광고를 인지하고 이해하는 데 혼동을 일으키는 모든 제반 요소를 노이즈라고 정의하고 이 요인이 실재 존재하는 지, 또 광고 효과에 얼마나 영향을 미치는 지를 알아보고자 한다. 본 연구에서는 가능한 여러 형태의 광고 노이즈 현상 중 특히 한 모델이 동일 시점에서 여러 제품의 광고에 중복 출연함으로 인해 특정 광고에 대한 소비자 혼란을 야기시키는 광고 중복 출연에 따른 노이즈 현상과 한 제품의 광고에서 기용한 현재 광고모델이 과거 광고 모델과 다른 이미지를 가지고 있음으로 인해 해당 광고에 대한 소비자 혼란을 야기 시키는 모델 교체에 따른 광고 노이즈 현상을 연구 하고자 한다. 더 나아가 산업에서 많이 나타나고 있는 모델의 광고 중복 출연과 동일 제품에 대한 광고모델을 교체하는 것이 소비자 혼란을 일으킬 수 있고 소비자 혼란은 결국, 광고 효과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 이와 더불어 여섯 가지 조절 변수를 찾아내어 광고 노이즈가 광고 효과에 미치는 부정적인 영향이 어느 경우에 더욱 커지거나 또는 감소하는 지를 알아보고자 하였다. 광고 중복 출연에 따른 노이즈가 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 동시에 여러 광고에 출연하는 모델을 자사 브랜드광고에 기용하는 것은 브랜드 인지도와 브랜드 태도를 향상하는 데 모두 부정적인 역할을 한다. 둘째, 하지만, 광고 중복도가 높은 모델을 이용해야 한다면 특히 브랜드 인지도에 미치는 부정적인 영향을 줄이기 위해서 제품 이미지와 모델 이미지와의 적합성 정도가 높은 광고모델을 선정하는 것이 바람직하다. 셋째, 광고 중복도가 높은 모델을 이용할 경우, 자사 제품 광고에서 해당 모델이 유지해야 할 이미지가 해당 모델이 중복 출연한 광고 속에서 유지하는 이미지와 달리 하는 것이 자사 제품 인지도 향상에 도움이 되나 중요한 것은 자사 제품 태도 향상에는 효과 차이가 없다는 점이다. 넷째, 자사 모델이 중복 출연한 광고의 제품과 자사 제품이 유사할수록 모델의 광고 중복도는 브랜드 인지도와 브랜드 태도에 모두 부정적 영향을 미친다. 또한, 모델 교체로 인한 소비자 혼란이 광고 효과에 미치는 영향을 실증 분석한 결과를 해석하면 다음과 같다. 첫째, 한 제품의 광고에 여러 모델을 기용할수록 브랜드 인지도에 부정적 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 오히려 긍정적 영향을 미치고 있었다. 둘째, 기존 광고 모델보다 현재 광고모델의 광고 적합성이 높으면 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드에 미치는 부정적 영향은 약화되지만 브랜드 태도에 모델 중복도가 미치는 영향을 조절하지는 못했다. 셋째, 기존 모델과 현재 모델과의 이미지가 유사하면 모델 중복이 브랜드 인지도에 부정적인 영향을 미치지만 브랜드 태도에는 긍정적 영향을 미친다. 마지막으로 기존 광고와 현재 광고의 컨셉이 유사할 수록 제품 광고의 모델 중복도가 브랜드 인지도에 미치는 영향은 긍정적이었다. 특히, 본 연구에서 살펴본 두 가지 광고 노이즈 현상, 즉 동일 모델의 광고 중복출연이 모델 교체보다 광고 효과에 부정적인 영향을 미치는 경향이 있으며, 광고 노이즈 현상은 브랜드 태도보다는 브랜드 인지도 형성에 더 뚜렷한 영향을 미침을 알 수 있었다.

• 한국작물학회지
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• 제13권
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• pp.1-40
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• 1973

수도 단간품종 육성을 위한 자료를 얻고자 Japonica 단간인 단간백망, Indica 단간인 T(N)1 그리고 Japonica$\times$Indica의 단간고정계통인 IE51의 3개품종을 단간친으로 하고 우리나라 품종인 진흥, 관옥, 및 팔굉을 모본으로 하는 관옥$\times$단간백망, 팔굉$\times$단간백망, 진흥$\times$T(N)1, 관옥$\times$T(N)1 및 관옥$\times$IE51의 5개조합의 $\textrm{F}_2$를 재배시기, 질소시용수준, 재식밀도 및 재배지를 달리한 여러 가지 환경조건하에 공시하여 간장 및 이에 관련된 형질의 유전양상과 생태적 변이를 추구하는 한편 관옥$\times$T(N)1, 진흥$\times$T(N)1 및 관옥$\times$IE51의 3개조합에 대하여는 전 공시개체수의 10%의 단간개체를 선발하여 $\textrm{F}_2$에서의 간장에 대한 선발효과를 검정하였다. 이를 요약하면 다음과 같다. 1. 유전분리 가. Japonica 단간인 단간백망은 관옥 또는 팔굉과 교잡한 $\textrm{F}_2$에서 장간 : 단간이 3:1의 분리비를 나타내었다. 따라서 단간백망의 간장은 단순열성유전인자에 비하여 지배되었음을 알 수 있었다. 나. 상기 두 조합의 $\textrm{F}_2$의 수장분리에 있어서도 장수 : 단수의 분리비는 3:1로 나타났으므로 간장지배인자가 수장 표현에도 크게 관여하는 것으로 판단되었다. 다. 초장의 경우에 있어서도 간장의 분리양상과 대동소이하였다. 라. Indica의 Semi-dwarf인 T(N)1은 진흥 또는 관옥과 교잡한 $\textrm{F}_2$에서 3:1의 단순한 간장분리를 하지 않고 연속적인 정규분포양상을 나타내는 것으로 보아 상대품종들은 T(N)1의 단간인자의 대립유전자를 가지고 있지 않는 것으로 추정된다. 특히 진흥과 교잡한 $\textrm{F}_2$의 간장분리에서는 장간방향으로 초월분리현상을 나타내었다. 수장과 초장의 분리양상은 역시 간장의 경우와 유사하였다. 마. IE51은 관옥과 교잡하였을 때 간장, 수장 및 초장의 $\textrm{F}_2$분리양상이 T(N)1의 그것과 동일하였으므로 IE51의 단간인자는 곧 T(N)1으로부터 도입된 것임을 알 수 있었다. 2. 생태적 변이 가. 일반적으로 재배시기가 늦어짐에 따라 간장 및 초장의 감소를 보였으나 수장의 변이는 비교적 적었으며 그 감소정도는 품종 또는 조합에 따라 다소 달랐다. 그러나 이들 형질의 유전분리양상은 재배시기의 영향을 거의 받지 않음을 알 수 있었다. 나. 제 3절간까지의 절간장은 대체로 간장의 분리양상과 비슷하였다. 따라서 간장의 표현은 제 3절간장까지의 역할이 비교적 중요하다고 생각된다. 다. 질소시용량의 차이가 간장 및 관련형질에 미치는 영향은 비교적 적었다. 물론 질소증시에 따라 이들 형질이 증대되는 경향은 있었으나 품종 또는 그 조합특성에 따라 그 정도가 달랐다. 라. 재식밀도를 달리할 경우 간장 및 관련형질에 미치는 영향은 적은 편 이었으며 품종과 조합에 따라 그 변이정도가 달랐다. 그러나 밀식구에서 이들 형질이 다소 증대되는 경향은 인정할 수 있었다. 마. 교배친품종들의 간장, 수장 및 초장은 저위도지방에서 재배할수록 짧아졌는데 이는 감온성반응때문인 것으로 추측되었으며 $\textrm{F}_2$ 잡종에서는 어느 조합이든 남부인 밀양에서 가장 길었는데 이는 분리된 만생화개체의 고온에 의한 생육조장에 영향한 것으로 추측되었다. 3. 선발효과 가. 간장의 유전력은 관옥$\times$T(N)1에서 92%, 진흥$\times$T(N)1에서 55% 그리고 관옥$\times$IE51에서 74%로서 조합에 따라 다르나 상당히 높은 편이었다. 나. $\textrm{F}_2$전공시개체중에서 단간쪽의 10% 개체를 선발하여 G$_3$시험에서 얻은 실제적인 간장단축량은 관옥$\times$T(N)1조합에서 20.8cm, 관옥$\times$IE51조합에서 8.7cm 그리고 진흥$\times$T(N)1조합에서 20.0cm로서 기대치에 비교적 가까운 선발효과를 얻을 수 있었다. 다. 간장의 선발이 수장에 미치는 영향은 조합에 따라 상이하였으나 관옥$\times$T(N)1조합에서는 $\textrm{F}_2$모집단에 비하여 수장의 단축을 거의 인정할 수 없었다. 이상의 결과로 보아 간장, 수장 및 초장의 생태적 변이는 비교적적은 편으로 유전적 분리 범위내에 국한되었으며 단간백망의 간장 표현에 관여하는 단순열성인자는 단수 및 소립등의 불량형질을 동반하므로서 실용가치가 없는 반면에 T(N)1의 단간인자는 이러한 불량형질과 연쇄되지 않는 장점을 가졌으므로 단간모본으로서의 활용도가 높은 것으로 인정되었다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권3호
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• pp.39-59
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• 2007

기업 환경의 국제화에 따라 설립초기에 국제화를 시도하는 벤처 기업이 증가하고 있고 이러한 현상은 기존의 기업 국제화의 단계적인 모델로는 설명에 한계를 가진다. 소위 태생적 글로벌 벤처(born global venture; BGV)은 R&D 밀집도와 경쟁밀집도가 높은 하이테크 산업에서 많이 나타나며 기존의 실증 연구에서 BGV의 환경 및 기업의 역량 특성과 국제화에 따른 기업 성과에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기업의 성과의 경우 실증적인 연구에서 상호 다른 결과를 보이고 있으며 기업의 성과에 중요한 영향을 미치는 마케팅 전략에 대한 논의가 부족했다고 판단된다. 이에 본 연구에서는 BGV에 포함되지 않는 기업(Non_BGV)에 비하여 BGV가 보유하고 있는 기업 역량과 마케팅 전략의 차이 및 BGV의 기업 성과를 성장성, 수익성, 시장 성과 측면에서 분석해 보았다. 결과적으로 BGV는 Non_BGV에 비하여 기업의 지식을 활용하는 능력 및 해외 경험에서 차이를 보였으며 두 기업군이 추구하는 마케팅 전략에서도 차이가 있음을 보였다. 또한 기업의 성과 측면에서는 성장성과 시장 성과에서는 BGV가 더 나은 성과를 보였으나 수익성 측면에서는 차이가 없는 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.1-23
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• 2018

E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국수산과학회지
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• 제2권2호
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• pp.147-154
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• 1969

1968년 8월초순부터 1968년 9월중순까지의 사이에 일본 굴연구소에서 피조개의 유생을 사육한 결과 다음과 같은 것을 밝혔다. 1) 피조개의 알의 크기는 $54.9(53.8\~57.0)\mu $ 내외이고, 수정후 8일경까지 즉 유생의 크기는 각장 $110.8\mu$ 각고 $83.9\mu$ 각폭 $58.2\mu$ 내외가 될 때까지는 먹이를 주지 않더라도 생장하지만, 수정후 2일 즉 D상자패로 되면 곧 투여하는 것이 좋다. 2) 유생이 먹는 먹이의 수는 유생의 크기에 따라 많은 차가 있으나 대체로 각정팽출기인 변태기전후부터 급격히 증가한다. 이것을 식으로 표시하면 다음과 같다. $Y=0.0025161X^{2.76459}$ 3) 먹이를 원심분리한 것과 하지 않은 것을 사용했을때 피조개 유생의 성장이 다른데 각회귀직선의 경사를 검정 한 결과는 유생의 크기가 작은 경우 $99\%$ 신뢰성으로 유의의 차가 있고, 유생의 크기가 큰 경우에는 $95\%$ 신뢰성으로서 유의의 차가 있다. 즉 원심분리한 먹이를 줬을 때가 그렇지 않은 먹이를 줬을 때보다 언제나 유생의 성장이 좋지만 이차는 유생의 크기가 작은 것에서 더욱 현저하다. 4) 피조개의 유생이 부착생활로 들어가는 것은 수정후 28일경인데 이때 유생의 크기는 각장 $261.7\~289.6\mu$, 각고 $191.2\~221.7\mu$, 각폭 $147.6\~170.8\mu$ 내외이다. 5) 피조개 유생의 성장식은 각장 $94.3\mu$부터 $133.9\mu$까지는 Y=85.22857+3.35000X 각장 $141.6\mu$부터 $269.3\mu$까지는 Y=10.83036X-36.05357 각장 $296.8\mu$부터 $373.2\mu$까지는 Y=19.10000X-279.30000 각고 $72.7\mu$부터 $98.7\mu$까지는 Y=67.l1429+2.15714X 각고 $108.4\mu$부터 $206.4\mu$까지는 Y=8.31607X-27.45357 각고 $228.6\mu$부터 $282.1\mu$까지는 Y=173.46700+13.37500X 각폭 $45.3\mu$부터 $77.8\mu$까지는 Y=38.08570+2.73570X 각폭 $87.4\mu$부터 $157.7\mu$까지는 Y=5.77320X-5.99640 각폭 $175.4\mu$부터 $214.0\mu$ 까지는 Y=9.65000X-114.13300등과 같은 회귀직선 또는 각장 $94.3\mu$부터 $373.2\mu$까지는 Y=72.45 $e^{0.04697x}$ 각고 $72.7\mu$부터 $282.1\mu$까지는 Y=54,96 $e^{0.04720x}$ 각폭 $45.3\mu$부터 $214.0\mu$까지는 Y=39.82 $e^{0.04927x}$ 등과 같은 지수곡선으로서도 표시할 수 있다. 6) 상대성장식은 각장 $94.3\mu$ 각고 $72.7\mu$(수정후 2일)부터 각장 $133.9\mu$ 각고 $98.7\mu$(수정후 14일)까지는 Y=12.87780 +0.63817X 각장 $141.6\mu$, 각고 $108.4\mu$(수정후 1난일부터 각장 $269.3\mu$, 각고 $206.4\mu$(수정후 28일)까지는 Y= 0.90220+0.76450X 각장 $296.3\mu$ 각고 $228.6\mu$(수정후 30일)부터 각장 $373.2\mu$, 각고 $282.1\mu$(수정후 34일)까지는 Y= 25.02630+0.69156였고, 한편 각장 $94.3\mu$, 각폭 $45.3\mu$(수정후 2일)부터 곡장 $133.9\mu$, 각폭 $77.8\mu$(수정후 14일)까지는 Y= 0.81373X-31.18914 각장 $141.6\mu$, 곡폭 $87.4\mu$(수정후 16일)부터 각장 $269.3\mu$ 각폭 $157.7\mu$(수정후 28일)까지는 Y= 13.37549+0.53230X 각장 $296.8\mu$, 각폭 $175.4\mu$(수정후 30일)부터 각장 $373.2\mu$ 각폭 $214.0\mu$(수정후 34일)까지는 Y=30.24328+0.49545X 등과 같은 회귀직선으로서 표시할 수 있다.