Purpose: The kinetic evaluation was performed for swine manure (SM) degradation and biogas generation. Methods: The SM was anaerobically digested using batch digesters at feed to inoculum ratio (F/I) of 1.0 under mesophilic conditions ($36.5^{\circ}C$). The specific gas yield was expressed in terms of gram total chemical oxygen demand (mL/g TCOD added) and gram volatile solids added (mL/g VS added) and their effectiveness was discussed. The biogas and methane production were predicted using first order kinetic model and the modified Gompertz model. The critical hydraulic retention time for biomass washout was determined using Chen and Hashimoto model. Results: The biogas and methane yield from SM was 346 and 274 mL/ TCOD added, respectively after 100 days of digestion. The average methane content in the biogas produced from SM was 79% and $H_2S$ concentration was in the range of 3000-4108 ppm. It took around 32-47 days for 80-90% of biogas recovery and the TCOD removal from SM was calculated to be 85%. When the specific biogas and methane yield from SM (with very high TVFA concentration) was expressed in terms of oven dried volatile solids (VS) basis, the gas yield was found to be over estimated. The difference in the measured and predicted gas yield was in the range of 1.2-1.5% when using first order kinetic model and 0.1% when using modified Gompertz model. The effective time for biogas production ($T_{Ef}$) from SM was calculated to be in the range of 30-45 days and the critical hydraulic retention time ($HRT_{Critical}$) for biomass wash out was found to be 9.5 days. Conclusions: The modified Gompertz model could be better in predicting biogas and methane production from SM. The HRT greater than 10 days is recommended for continuous digesters using SM as feedstock.
Purpose: The biogas productivity potential of fish waste (FW) was evaluated. Methods: Batch trials were carried out in 1.3 L glass digesters kept in a temperature controlled chambers at $36.5^{\circ}C$. The first order kinetic model and the modified Gompertz model were evaluated for biogas production. The Chen and Hashimoto model was used to determine the critical hydraulic retention time (HRT $_{Critical}$) for FW under mesophilic conditions. The feasibility of co-digestion of FW with animal manure was studied. Results: The biogas and methane potential of FW was found to be 757 and 554 mL/g VS, respectively. The methane content in the biogas produced from FW was found to be 73% and VS removal was found to be 77%. There was smaller difference between measured and predicted biogas production when using the modified Gompertz model (16.5%) than using first order kinetic model (31%). The time period for 80%-90% of biogas production ($T_{80-90}$) from FW was calculated to be 50.3-53.5 days. Similarly, the HRT $_{Critical}$ for FW was calculated to be 13 days under mesophilic conditions. The methane production from swine manure (SM) and cow manure (CM) digesters could be enhanced by 13%-115% and 17%-152% by mixing 10%-90% of FW with SM and CM, respectively. Conclusions: The FW was found to be highly potential substrate for anaerobic digestion for biogas production. The modified Gompertz model could be more appropriate in describing anaerobic digestion process of FW. It could be promising for co-digestion of FW with animal manure.
경남 사천시 신수도 연안에서 1988년 3월 20일부터 5월 1일까지 약 15일 간격으로 4회 채집한 표본으로부터 까나리 치어의 일령, 성장 및 산란 시기를 조사하였다. 일령 형질로는 이석을 사용하였고, 윤문은 불투명대에서 투명대로 이행하는 경계로 하였다. 일륜은 1일 1개 형성되었고, 산란 시기는 1987년 11월3일부터 1988년 3월8일까지로 추정되었다. 이석경 (R)과 전장(TL)간의 관계식은 TL=25.336+232.895R이었고, 전장 (TL)과 체중 (BW)간의 상대 성 장은 $BW=1.27{\times}10^{-7}TL^{3.707}$으로 나타났다. 치어의 성장식은 von Bertalanffy model에 의하면, $TL=87.80(1-e^{-0.0074(t+10.79)})$로 나타났으며 , Gompertz model에 의하면 $TL=72.59 e^{-1.8417\;e-0.0152t}$로 추정되었다.
한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 기존에 제안된 몇 가지 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 성장모형을 추정하고, 추정된 성장모형의 모수를 이용하여 한우암소에 대한 성장특성을 규명하기 위해 실시하였다. 각 성장곡선 함수로 추정한 한우 암소 집단의 성장 곡선은 다음과 같다. Gompertz 모형 : $W_t=370.2e^{-2.208e^{-0.00327t}$ von Bertalanffy 모형 : $W_t=388.6(1-0.549e^{-0.00261t})^3$ Logistic 모형 : $W_t=341.2(1+5.652e^{-0.00524t})^{-1}$ 각 모형으로 전체자료를 이용하여 추정한 일반적인 성장곡선의 모수 A(성숙체중), b(성장비) 및 k(성숙률)와 추정된 모수들을 이용하여 변곡점 도달일령, 변곡점에서의 체중 및 변곡점에서의 일당증체량과 각 모형별 오차 제곱합 등을 계산하였는데, 세 모형 중 von Bertalanffy 모형이 성숙체중이 제일 크고(388.6kg), 변곡점 도달일령이 제일 빠르며(191일), 변곡점 도달시 체중이 제일 작고(약 115kg), 오차 제곱합도 제일 작았다(1,1170.9) 그리고 Logistic 모형이 성숙체중이 제일 작고(341.2kg), 변곡점 도달일령이 제일 늦으며(약 330일), 변곡점 도달시 체중이 제일 크고(약 170kg), 오차 제곱합도 제일 컸다(1,287.7). Logistic 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 크고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 큰 반면 von Bertalanffy 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 작고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 작은 결과를 볼 때, 본 연구 자료인 한우 암소의 성장은 von Bertalanffy 모형, Gompertz 모형 그리고 Logistic 모형 순으로 적합도가 좋은 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권2호
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pp.153-161
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1997
본 연구에서는 우리나라 6대 생명보험회사의 모든 남자의 개인보험 계약자를 대상으로 조사한 1988년부터 1992년까지 25,000,000건의 자료를 가중이동평균모형을 이용한 보간법과 곰페 르츠모형을 이용한 보외법을 적용하여 경험생명표를 작성하였다. 적합성 및 평활성 기준에서 가중이동평균모형의 차분수와 항수, 곰페르츠모형의 모수 및 두 모형이 접촉하는 접점의 연령을 산출하였다. 특히 연립방정식을 이용하여 곰페르츠 모형의 모수를 폐쇄형으로 추정하는 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 특정 유도무기체계에 대한 신뢰도 성장 분석을 수행하였다. 개발단계에서의 시험을 통해 고장 모드와 원인을 식별하고 시험 중 발견된 고장을 분석하여 지속적인 관리 활동을 수행하고 있다. 해당 유도무기체계는 유도탄과 발사 체계로 구성되어 있으며, 각 장비의 시험 결과에 따라 신뢰도 성장 분석을 실시하였다. 유도탄의 경우에는 일회성 무기로 성공과 실패인 이산형 데이터로 시험 결과를 획득하였다. 발사체계의 경우에는 시험에서 지속해서 장비 운용을 하여 연속형 데이터로 시험 결과를 획득하였다. 각각의 시험 결과 형태로 신뢰도 성장 모델을 Standard Gompertz 모델과 Crow-Extended 모델을 적용하였다. 해당 모델을 사용하여 현재까지 수행한 시험 결과에 대한 신뢰도 성장 분석 결과를 확인하였다. 또한 미래에 수행될 시험 결과를 가정하여 신뢰도 성장 결과를 예측할 수 있었다. 본 연구는 해당 유도무기체계의 신뢰도 목표값을 달성하고 시험 횟수를 결정하는데 있어 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 그리고 이후 계획된 시험을 확인하여 해당 유도무기체계에 대한 신뢰도 성장 관리를 지속적으로 추진할 예정이다.
본 연구는 환삼덩굴의 생태적 자연출아를 서울과수원의 자연포장 조건에서 평가하여 환삼덩굴의 지역별 출아시기를 예측하고자 실시하였다. 환삼덩굴의 일별 및 유효적산온도별 누적 출아율을 Gompertz 모델을 이용하여 회귀분석하였다. Gompertz 모델은 환삼덩굴의 출아를 지역에 상관없이 양호하게 설명하였으며 환삼덩굴의 최초 출아 유효적산온도는 $56.7^{\circ}C$이며, 최대출아율 50%에 도달하는데 필요한 유효적산온도는 $76.3^{\circ}C$로 계산되었다. 2000년부터 2009년까지 지난 10년간의 지역별 일평균기온을 바탕으로 최초 출아에 필요한 유효적산온도 $56.7^{\circ}C$에 도달하는 시기를 예측한 결과 대구가 3월 21일로 가장 빨랐고 광주(3월 26일), 전주(3월 29일), 대전(3월 30일), 서울(4월 1일), 수원(4월 4일), 춘천(4월 6일), 철원(4월 12일) 순이었다. 같은 방식으로 최대출아율의 50%에 도달하는 출아시기를 예측한 결과 대구가 3월 25일로 가장 빠르며 광주(3월 30일), 전주(4월 2일), 대전(4월 3일), 서울(4월 5일), 수원(4월 8일), 춘천(4월 9일), 철원(4월 15일) 순이었다.
To develop the model for prediction of potato late blight progress, the relationship between severity index of potato late blight transformed by the logit and Gompit transformation function and cumulative severity value (CSV) processing weather data during growing period in Taegwallyeong alpine area, 1975 to 1992 were examined. When logistic model and Gompertz model were compared by determining goodness of fit for progressive degree of late blight using CSV as independent variable, the coefficients of determination were higher as 0.742 in the logistic model than 0.680 in the Gompertz model. Parameters in logistic model were composed of progressive rate and initial value of logistic model. Initial value was calculated in -3.664. The progressive rate of potato late blight was 0.137 in cv. Superior, 0.136 in cv. Irish Cobbler, and 0.070 in cv. Jopung without fungicide sprays. According to in crease of the number of spray times the progressive rate was lowered, was 0.020 in cv. Superior under the conventional program of fungicide sprays, 10 times sprays during cropping season. Equation of progressive rate, b1=0.0088 ACSV-0.033 (R2=0.976), was written by examining the relationship between the parameters of progressive rate of late blight and the average CSV (ACSV) quantifing weather information. By estimating parameters of logistic function, model able to describe the late blight progress of potato, cv. Superior was formulated in Y=4/(1+39.0·exp((0.0088 ACSV-0.033)·CSV).
To develop a model for prediction of turnip mosaic virus(TuMV) disease progress of Chinese cabbage based on weather information and number of TuMV vector aphids trapped in Taegwallyeong alpine area, data were statistically processed together. As the variables influenced on TuMV disease progress, cumulative portion(CPT) above 13$^{\circ}C$ in daily average temperature was the most significant, and solar radiation, duration of sunshine, vector aphids and cumulative temperature above $0^{\circ}C$ were significant. When logistic model and Gompertz model were compared by detemining goodness of fit for TuMV disease progress using CPT as independent variable, regression coefficient was higher in the logistic model than in the Gompertz model. Epidemic parameters, apparent infection rate and initial value of logistic model, were estimated by examining the relationship between disease proportion linearized by logit transformation equation, In(Y/Yf-Y) and CPT. Models able to describe the progression of TuMV disease were formulated in Y=100/(1+128.4 exp(-0.013.CPT.(-1(1/(1+66.7.exp(-0.11.day). Calculated disease progress from the model was in good agreement with investigated actual disease progress showing high significance of the coefficient of determination with 0.710.
This study purposes to derive the predictive model for the cold tolerance of Brassica napus, using the data collected in the Tree Breeding Lab of Gyeongsang National University during July and August of 2016. Three Brassica napus samples were treated at each of low temperatures from $4^{\circ}C$ to $-12^{\circ}C$ by decrement of $4^{\circ}C$, step by step, and electrolyte leakage levels were measured at each stage. Electrolyte leakages were observed tangibly from $-4^{\circ}C$. We tried to fit the six nonlinear regression models to the electrolyte leakage data of Brassica napus: 3-parameter logistic model, baseline logistic model, 4-parameter logistic model, (4-1)-parameter logistic model, 3-parameter Gompertz model, and (3-1)-parameter Gompertz model. The baseline levels of the electrolyte leakage estimated by these models were 4.81%, 4.07%, 4.19%, 4.07%, 4.55%, and 0%, respectively. The estimated median lethal temperature, LT50, were $-5.87^{\circ}C$, $-6.31^{\circ}C$, $-6.05^{\circ}C$, $-6.35^{\circ}C$, $-4.98^{\circ}C$, and $-5.15^{\circ}C$, respectively. We compared and discussed the measures of goodness of fit to select the appropriate nonlinear regression model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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