• 한국작물학회지
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• 제34권3호
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• pp.280-287
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• 1989

분얼하는 옥수수 교잡종인 IK//IRI/B68과 분얼을 하지 않는 일대 교잡종 옥수수인 진주옥을 공시하여 이들 사이의 작물생장 과정을 비교·검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 분얼형 옥수수인 IK//IRI/B68의 초장 및 생체중은 생육초기에는 진주옥보다 낮았으나 생육후기에서는 더 높게 나타났다. 2. 분얼형 옥수수 IK//IRI/B68의 개체당 평균 분얼수는 3.7개였으며, 주간과 분얼간의 생장은 비슷한 크기를 보였다. 3. 분얼형 옥수수인 IK//IRI/B68의 건물중은 생육초기에는 진주옥보다 낮았으나 생육후기에는 분얼의 증가에 따른 경엽의 증가로 높게 나타났다. 4. 분얼형 옥수수인 IK//IRI/B68의 LAI는 분얼 발생 이후부터 진주옥보다 높게 나타났는데 최고분 시기 이후인 춘현후 80일경에는 이들에 대한 LAI값이 각각 12.6과 5.8이었다. 5. 분얼형 옥수수인 IK//IRI/B68의 CGR은 진주옥보다 출현후 60일경까지는 낮았으나 분얼간이 신장 발달함에 따라 더 높게 나타났다. 6. 분얼형 옥수수인 IK//IRI/B68의 LAR 및 RGR은 진주옥보다 생육초기에는 더 높게 나타났는데, IK//IRI/B68의 RGR은 NAR과 LAR의 영향을 받는 반면에 진주옥의 RGR은 LAR에 의한 영향을 받는 것으로 나타났다.

• 한국수산과학회지
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• 제21권4호
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• pp.206-216
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• 1988

키조개, Atrina(Servatrina)pectinata의 효율적인 종묘생산기술개발을 목적으로 1986년 6월 8일부터 10월 16일까지 진해만내의 칠천도 연구리 앞바다에서 부유유생의 출현시기와 각 유생단계별 생존율을 조사하고, 1987년 7월 6일부터 11월 23일까지는 연구리 앞바다에서, 1987년 7월 9일부터 1988년 2월 15일까지는 여자만에서 각각 수직식 및 수평식 채묘실험을 하였다. 부유유생 조사기간중 크기가 약 $135\times144um$인 D형유생은 8월 1일, 8월 12일, 8월 25일에 각각 출현 peak가 있었으며, $300\times317um$인 umbo형유생은 8월 9일, 8월 22일, 9월 4일에, $468\~450um$의 성숙 유생은 8월 22일, 9월 3일, 9월 16일에 각각 peak가 있었다. D형유생에서 umbo형유생으로 되는데는 약 $9\~10$일 걸렸으며, 순간생존율(survival rate/day)은 0.94, 전생존율은 $54\%$였다. umbo형유생에서 성숙유생으로 되는데는 약 $12\~14$ 일 걸렸으며 순간생존율은 0.08, 전생존율은 약 $19\%$였다. D형유생은 발생에서 채묘의 대상이 되는 성숙유생으로 되는데는 약 $22\~23$일 걸렸으며 이 기간 중 전생존율은 약 $10\%$였다. 치패의 부착밀도는 연구리 앞바다의 수직식 채묘기에서 0.16개체/$m^2$이었으며, 여자만 수역의 수평식 채묘기에서 0.48개체/$m^2$이었다. 부착치패의 평균갑장은 1987년 9월 27일 $0.51({\pm}0.15)\;mm$, 11월 21일, $38.52({\pm}6.98)\;mm$, 1988년 2월 15일에는 $49.00({\pm}10.77)\;mm$였다. 각장(SL)에 대한 각고(SH)의 관계식은, SH=0.4749 SL-0.5893 (r=0.9651) 각장(SL)에 대한 전중(TW)의 관계식은, $$TW=0.0700\;SL^{2.6772}\times10^{-3}(r=0.9780)$$. 전중(TW)에 대한 육중(MW)의 관계식은, MW=0.4913 TW-0.1228 (r=0.9809)이었다.

• 한국패류학회지
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• 제27권4호
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• pp.307-315
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• 2011

유생의 발달크기에 따라 미세조류 12종에 대하여 섭취 가능성을 조사한 결과 유생의 크기에 따라 섭취 가능한 미세조류는 많은 차이를 보였다. 전체 유생크기에서 I. galban, I. aff. galbana, P. lutheri, C. ellipsoidea, N. oculata는 94.2-99.7%의 섭취율를 보였고, C. calcitrans, C. gracilis, C. simplex는 평균 각장 $189.3{\pm}13.8{\mu}m$ 크기인 중형 각 정기 이후 90.0% 이상의 섭취율을 보였다. P. triconutum, D. tertiolecta, T. tetrathele는 평균 각장 $65.0-100.0{\mu}m$의 D형 유생은 섭취가 관찰되지 않았지만, 이후 유생에서는 각각 97.3-99.7%, 43.3-99.3%, 48.5-99.3% 섭취하였다. 그러나 T. weissflogii는 평균 각장 $306.2{\pm}14.7{\mu}m$ 이상에서 1.0-1.7%의 섭취율을 보였지만, 전체 유생기동안 그의 섭취가 되지 않았다. 이상의 결과를 이용해 전체 50.0% 이상 섭취 가능한 먹이생물의 세포크기를 조사한 결과, 평균 각장 $102.3{\mu}m$ 이하의 D형 단계는 장축과 단축 모두 $4.6{\mu}m$ 이하, $158.3{\mu}m$ 미만에서는 장축기준으로 $9.3{\mu}m$ 미만까지 섭취가 가능하고, $158.3{\mu}m$ 이상 크기는 단축 기준 $9.3{\mu}m$까지 섭취가 가능한 것으로 나타났다. 전제 유생기 동안 장축과 단축을 포함해서 $10.0{\mu}m$ 이상은 섭취가 되지 않았다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제8권
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• pp.51-62
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• 1968

1. 수원지방에서 다화성잠저승의 세대회수는 5~6회이다. 2. 다화성잠저승의 란, 유충, 용, 기간은 대체적으로 2일, 8일, 18일 간이다. 3. 기상조건 특히 온도에 대하여 본충의 세대기간은 큰 영향을 받는다. 각세대중에서 가장 짧은 세대는 제3세대로서 21일 14시간이고 가장 긴 세대는 제5세대로서 약40일 간이다. 4. 가잠에 기생한 본충의 유충은 탈출후 3.5cm-10.5cm 토중으로 들어가 화용한다. 5. 다화성잠저승은 용태월동을 하지 않고 유충태월동을 한다고 생각된다. 6. 실외사육에 있어서 본충에 대한 피해는 27.9% 였다. 7. 견잠에 있어서 다화성잠저승의 피해를 받을지라도 영견가능하고 견질에 대하여 큰 영향이 없다. 8. 수견후 본충의 전국 피해조사에 있어서 춘잠기가 6.36%, 추잠기가 4.09%, 년간 5.25%였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.203-214
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• 2007

본 연구에서는 모바일 인터넷 서비스를 중심으로 사용자들의 인구통계적 특성에 따라 선호하는 콘텐츠 유형이 달라지는가를 규명하고자 하였다. 또한, 이러한 모바일 인터넷 서비스 사용자의 특성과 선호하는 콘텐츠 유형간의 관련성이 국가에 따라 차이가 존재하는가를 파악하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여, 본 연구에서는 대가설 2개와 세부가설 8개의 연구가설을 설정하였으며 한국과 중국의 휴대폰 사용자들을 대상으로 설문지를 의뢰하여 최종적으로 505부의 표본을 대상으로 통계분석을 실시하였다. 분석 결과, 본 연구에서 설정한 모바일 인터넷 서비스사용자의 특성에 따라 선호하는 콘텐츠 유형은 달라질 것이다라는 연구가설과 모바일 인터넷 서비스 사용자의 특성과 선호하는 콘텐츠 유형간의 관련성은 국가에 따라 달라질 것이다라는 연구가설이 부분적으로 채택되고 있음을 확인할 수 있었다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.420-426
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• 2022

Breast cancer is among the cancers that may be healed as the disease diagnosed at early times before it is distributed through all the areas of the body. The Automatic Analysis of Diagnostic Tests (AAT) is an automated assistance for physicians that can deliver reliable findings to analyze the critically endangered diseases. Deep learning, a family of machine learning methods, has grown at an astonishing pace in recent years. It is used to search and render diagnoses in fields from banking to medicine to machine learning. We attempt to create a deep learning algorithm that can reliably diagnose the breast cancer in the mammogram. We want the algorithm to identify it as cancer, or this image is not cancer, allowing use of a full testing dataset of either strong clinical annotations in training data or the cancer status only, in which a few images of either cancers or noncancer were annotated. Even with this technique, the photographs would be annotated with the condition; an optional portion of the annotated image will then act as the mark. The final stage of the suggested system doesn't need any based labels to be accessible during model training. Furthermore, the results of the review process suggest that deep learning approaches have surpassed the extent of the level of state-of-of-the-the-the-art in tumor identification, feature extraction, and classification. in these three ways, the paper explains why learning algorithms were applied: train the network from scratch, transplanting certain deep learning concepts and constraints into a network, and (another way) reducing the amount of parameters in the trained nets, are two functions that help expand the scope of the networks. Researchers in economically developing countries have applied deep learning imaging devices to cancer detection; on the other hand, cancer chances have gone through the roof in Africa. Convolutional Neural Network (CNN) is a sort of deep learning that can aid you with a variety of other activities, such as speech recognition, image recognition, and classification. To accomplish this goal in this article, we will use CNN to categorize and identify breast cancer photographs from the available databases from the US Centers for Disease Control and Prevention.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제20권5호
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• pp.395-404
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• 2017

Cultivating soybeans in rice paddy field reduces labor costs and increases the yield. Soybeans, however, are highly susceptible to excessive soil water in paddy field. Controlled drainage system can adjust groundwater level (GWL) and control soil moisture content, resulting in improvement soil environments for optimum crop growth. The objective of this study was to fit the soybean growth data (canopy height and stem diameter) using Gompertz model and Logistic model at different GWL and validate those models. The soybean, Daewon cultivar, was grown on the lysimeters controlled GWL (20cm and 40cm). The soil textures were silt loam and sandy loam. The canopy height and stem diameter were measured from the 20th days after seeding until harvest. The Gompertz and Logistic models were fitted with the growth data and each growth rate and maximum growth value was estimated. At the canopy height, the $R_2$ and RMSE were 0.99 and 1.58 in Gompertz model and 0.99 and 1.33 in Logistic model, respectively. The large discrepancy was shown in full maturity stage (R8), where plants have shed substantial amount of leaves. Regardless of soil texture, the maximum growth values at 40cm GWL were greater than the value at 20cm GWL. The growth rates were larger at silt loam. At the stem diameter, the $R_2$ and RMSE were 0.96 and 0.27 in Gompertz model and 0.96 and 0.26 in Logistic model, respectively. Unlike the canopy height, the stem diameter in R8 stage didn't decrease significantly. At both GWLs, the maximum growth values and the growth rates at silt loam were all larger than the values at sandy loam. In conclusion, Gompertz model and Logistic model both well fit the canopy heights and stem diameters of soybeans. These growth models can provide invaluable information for the development of precision water management system.

• 한국어류학회지
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• 제19권1호
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• pp.16-23
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• 2007

한국산 버들치속 (Rhynchocypris) 어류인 버들치 (Rhynchocypris oxycephalus)와 금강모치 (Rhynchocypris kumgangensis) 난모세포의 난막구조에 대해 광학현미경과 전자현미경으로 조사하였다. 두 종에 있어서 난형성과정은 비슷했으나 난모세포를 둘러싸는 여포세포층(follicular layer)에 있어서는 차이를 보였다. 버들치는 난황포(yolk vesicle)시기에 있어 여포세포층은 안쪽에 입방형 또는 둥근모양의 세포층(inner follicular layer)이 난막위에 형성되고 그 바깥쪽으로 편평세포층(outer follicular layer)의 2층으로 이루어져 있었다. 난모세포의 발생이 진행됨에 따라 inner follicular layer의 입방형세포는 원주형세포(columnar cell)로 바뀌게 된다. 난황구(yolk granule)시기에 원주형세포는 세포질에 부착물질인 mucin을 분비해서 난세포 전체를 둘러싸게 된다. 반면에 금강모치의 경우 버들치와 마찬가지로 난황포시기에 안층의 입방형 또는 둥근모양의 세포층과 바깥층의 편평세포층을 가지게 되지만 안층의 세포는 더 이상 변화를 보이지 않았으며, 부착물질 또한 형성되지 않았다. 이처럼 한국산 버들치속에 있어 난막의 구조적 차이는 두 종간에 뚜렷한 분류형질로도 이용될 수 있을 뿐 아니라 그들의 서식처 및 산란습성과도 연관이 있는 것으로 생각된다.

• 한국작물학회지
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• 제29권3호
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• pp.267-274
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• 1984

질소의 추비가 소맥엽신의 기공개도에 어떠한 영향을 미치는가를 검토하기 위하여 소맥 조광 품종을 공시하여 질소추비와 무추비구로 처리하여 침윤법으로 최고분얼기, 절간신장기, 수잉기, 개화기, 등숙중기에 기공개도를 측정하였던바 그 결과는 다음과 같다. 1. 소맥엽신의 기공개도는 생육이 진전됨에 따라 증가하여 개화기경에 최대에 달하였으며 그 이후는 저하하였다. 2. 1 일중 기공개도가 최대로 되는 시각은 각시기 모두 정오경이었으며 오후 6시경에는 상당히 폐공 되었으나 이는 생육단계에 따라 다소 상이하였다. 3. 질소의 추비는 엽신의 기공개도를 증가시켰는데 그 정도는 생육이 왕성한 수잉기와 개화기에 특히 큰 경향이었다. 4. 상위엽은 하위엽에 비하여 모든 생육단계에서 큰 기공개도를 나타내었으며, 질소추비에 의한 기공개도의 차이도 상위엽이 하위엽에 비하여 크게 나타나는 경향이었다. 5. 엽신의 질소함량과 1 일중 기공개도의 최대치간에는 고도의 정상관(r=0.66＊＊) 관계가 있었는데, 상위엽과 하위엽 모두 같은 경향이었다. 6. 각 엽기의 엽위간 기공개도의 차는 완전 전개한 최상위엽이 최대치를 나타내었고 전개중인 미성숙엽이나 엽의 노화가 진전된 하위엽일수록 기공개도는 작았다. 7. 각 엽신의 함수중, 근중 및 근의 활력은 질소의 추비에 의하여 증가되었는데 이는 기공개도를 증대시친 한 요인으로 작용한 것으로 추찰되었다.

• 원예과학기술지
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• 제32권3호
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• pp.289-295
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• 2014

본 연구는 '흑보석' 포도의 유핵재배 시 착과량과 과방중 조절에 의한 품질 차이를 비교하여 고품질 과실을 생산하기 위한 적정 착과량을 구명하고자 실시하였다. 목표 생산량을 $990m^2$당 1,500kg, 1,800kg, 2,200kg으로 조절하고 1,800kg 처리구에서는 과방중을 350g, 500g, 700g으로 3등급으로 구분하여 착과하였다. 수확은 '거봉' 품종 숙기 판정용 칼라차트(농촌진흥청)를 기준으로 9등급 이상의 과실을 만개 후 80, 90에 수확하였고 만개 후 100일에는 전량 수확하였다. '흑보석' 포도의 최종 생산량은 목표 생산량 1,800kg의 700g 처리구에서 최종 생산량이 목표 생산량의 75.5%에 불과해 가장 낮았으나 다른 처리구에서는 목표 생산량의 92.1%-100.1%를 수확하였다. 만개 후 90일까지의 수확률은 착과량을 조절한 처리구 중에서는 목표 생산량 1,500kg 처리구가 83.8%로 가장 높았고, 과방중을 조절한 처리구 중에서는 과방중 350g으로 조절한 처리구가 93.5%로 가장 높았다. '흑보석' 포도는 만개 후 80일에서 90일 사이에 성숙이 빨리 진행되고 그 이후에는 가용성고형물 함량, 산도 등의 차이가 크지 않아 과육 연화를 방지하기 위하여 만개 후 90일경이 수확 적기로 판단되며 생산량과 과방중 모두 과실의 품질에 영향을 끼치는 것으로 조사되었다. 특히, 착색은 최종 생산량, 경도는 과방중에 더 크게 영향을 받는 것으로 조사되어 최고 품질을 내기 위해서는 생산량을 $990m^2$당 1,500kg으로 맞추거나 또는 1,800kg을 생산하고자 할 경우에는 과방중을 350g으로 조절하는 것이 필요한 것으로 생각되었으며 과방의 크기를 700g으로 크게 하는 것은 어려울 것으로 판단되었다.