• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2017

상품자산(Commodity Asset)은 주식, 채권과 같은 전통자산의 포트폴리오의 안정성을 높이기 위한 대체투자자산으로 자산배분의 형태로 투자되고 있지만 주식이나 채권 자산에 비해 자산배분에 대한 모델이나 투자전략에 대한 연구가 부족한 실정이다. 최근 발전한 기계학습(Machine Learning) 연구는 증권시장의 투자부분에서 적극적으로 활용되고 있는데, 기존 투자모델의 한계점을 개선하는 좋은 성과를 나타내고 있다. 본 연구는 이러한 기계학습의 한 기법인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상품자산에 투자하는 모델을 제안하고자 한다. 기계학습을 활용한 상품자산에 관한 기존 연구는 주로 상품가격의 예측을 목적으로 수행되었고 상품을 투자자산으로 자산배분에 관한 연구는 찾기 힘들었다. SVM을 통한 예측대상은 투자 가능한 대표적인 4개의 상품지수(Commodity Index)인 골드만삭스 상품지수, 다우존스 UBS 상품지수, 톰슨로이터 CRB상품지수, 로저스 인터내셔날 상품지수와 대표적인 상품선물(Commodity Futures)로 구성된 포트폴리오 그리고 개별 상품선물이다. 개별상품은 에너지, 농산물, 금속 상품에서 대표적인 상품인 원유와 천연가스, 옥수수와 밀, 금과 은을 이용하였다. 상품자산은 전반적인 경제활동 영역에 영향을 받기 때문에 거시경제지표를 통하여 투자모델을 설정하였다. 주가지수, 무역지표, 고용지표, 경기선행지표 등 19가지의 경제지표를 이용하여 상품지수와 상품선물의 등락을 예측하여 투자성과를 예측하는 연구를 수행한 결과, 투자모델을 활용하여 상품선물을 리밸런싱(Rebalancing)하는 포트폴리오가 가장 우수한 성과를 나타냈다. 또한, 기존의 대표적인 상품지수에 투자하는 것 보다 상품선물로 구성된 포트폴리오에 투자하는 것이 우수한 성과를 얻었으며 상품선물 중에서도 에너지 섹터의 선물을 제외한 포트폴리오의 성과가 더 향상된 성과를 나타남을 증명하였다. 본 연구에서는 포트폴리오 성과 향상을 위해 기존에 널리 알려진 전통적 주식, 채권, 현금 포트폴리오에 상품자산을 배분하고자 할 때 투자대상은 상품지수에 투자하는 것이 아닌 개별 상품선물을 선정하여 자체적 상품선물 포트폴리오를 구성하고 그 방법으로는 기간마다 강세가 예측되는 개별 선물만을 골라서 포트폴리오를 재구성하는 것이 효과적인 투자모델이라는 것을 제안한다.

• 한국육종학회지
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• 제43권3호
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• pp.165-171
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• 2011

'진보'는 국립식량과학원 영덕출장소에서 1998년 하계에 밥맛이 뛰어나면서 재배 안정성이 높은 벼 품종을 육성할 목적으로 밥맛이 우수하면서 도복에 강한 영덕26호를 모본으로 밥맛이 우수한 고시히카리를 부본으로 인공교배를 실시하고, 1999년 하계에 21개체의 $F_1$ 식물체를 양성하여 YR21324의 교배번호를 부여하였다. 2000년 하계포장에 전개한 $F_2$ 집단중 144개체를 선발하여 2001년 하계에 $F_3$세대 144계통을 육성하고, 이후 $F_4$, $F_5$세대를 계통육종법으로 전개하여 고품질이면서 현미외관특성이 우수하고 병해 및 재해에 안정적인 저항성을 나타내는 계통을 선발하여 2004년 생산력검정예비 시험, 2005년 생산력검정본시험을 실시한 후 완전미율이 높고 외관이 우수하면서 재배 안정성이 높은 YR21324-56-1-1을 선발하여 '영덕45호'로 명명하였다. 2006년~2008년까지 3년간 지역적응시험을 실시한 결과 중생종이면서 쌀 품위가 좋고 밥맛이 양호하며 내도복과 내병성에 양호한 것으로 평가되어 2009년 12월 농작물 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가품종목록으로 등재 할 것을 결정하고 '진보'로 명명하여 적응지역인 동남부 중서부해안지, 중부평야 및 남부중산간지에 보급하게 되었다. 1. 출수기는 보통기 재배에서 평균 8월 13일로 '화성벼'와 같은 중생종 품종이다. 2. 직립 초형이고 탈립은 잘되지 않고 이삭추출은 양호 하고 까락이 거의 없다. 3. 수당립수는 '화성벼'보다 약간 많은 편이고 현미천립중은 24.3 g으로 '화성벼'보다 무겁다. 4. 도정특성과 완전미율은 '화성벼'보다 약간 좋은 편이고 외관특성이 맑고 투명하며 밥맛은 '화성벼'와 '추청벼'보다 우수하다. 5. 불시출수와 수발아가 안되는 편이고, 위조현상에 강하고 성숙기 엽노화가 느린 편이며 내냉성은 '화성벼' 수준이다. 6. 잎도열병 밭못자리 검정 결과 중도저항성을 보였고 줄무늬잎마름병과 흰잎마름병($K_1$, $K_2$, $K_3$)에는 강하나 오갈병 및 검은줄오갈병에 약하고 벼멸구 등 충해에는 감수성이다. 7. '진보'의 수량성은 '06~'08년 3개년간 실시한 지역적응 시험 보통기 보비재배 9개소에서 5.65 MT/ha로 '화성벼' 대비 5% 증수되었으며, 이모작재배에서는 4.60 MT/ha '남평벼' 대비 8% 감수되었고, 만식재배에서는 4.94 MT/ha로 '남평벼' 대비 3% 감수되었다. 8. '진보'의 적응지역은 동해안 냉조풍지, 중부평야지, 중서부해안지 및 남부중산간지이다.

• 한국육종학회지
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• 제42권6호
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• pp.638-644
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• 2010

'해오르미'는 국립식량과학원 영덕출장소에서 2000년/2001년 동계에 밥맛이 뛰어나면서 재배 안정성이 높은 벼 품종을 육성할 목적으로 밥맛이 우수하면서 도복에 강한 밀양165호를 모본으로 풍해에 강한 해평벼를 부본으로 하여 인공교배를 실시하고, 2000년/2001년 동계2차 온실에서 27개체의 $F_1$식물체를 양성하여 YR22375의 교배번호를 부여하였다. 2001년 하계 포장에서 $F_2$ 집단을 전개하여 1수당 1립씩 수확 후 2002년 하계에 1개체 1계통 육종법으로 $F_3,\;F_4$세대까지 진전시키고, 우수 개체를 선발하여 2003년 하계에 $F_5$세대는 계통으로 전개하고 고품질이면서 현미외관특성이 우수하고 도열병에 안정적인 저항성을 나타내는 계통을 선발하였다. 선발된 계통에 대하여 2004년 생산력검정예비시험, 2005년 생산력검정본시험을 실시한 후 완전미율이 높고 외관이 우수하면서 재배 안정성이 높은 YR22375-B-B-1을 선발하여 '영덕 46호'로 명명하였다. 2006년부터 2008년까지 3년간 지역적응시험을 실시한 결과 중생종이면서 쌀 품위가 좋고 밥맛이 양호하며 내도복과 내병성이 양호한 것으로 평가되어 2008년 12월 농작물 직무육성 신품종 선정위원회에서 국가품종목록으로 등재 할 것을 결정하고 '해오르미'로 명명하여 적응지역인 동해안 냉조풍지, 중부평야지 및 중서부 해안지에 보급하게 되었다. 지역적응시험 결과는 다음과 같다. 1. 출수기는 평야지의 보통기 재배에서 8월 13일로 '화성벼'와 같은 중생종 품종이다. 2. 수당립수는 '화성벼' 보다 약간 많은 편이고 현미천립중은 23.1g으로 '화성벼' 보다 무겁다. 3. 도정특성, 완전미율 및 외관특성은 '화성벼'와 비슷하고 밥맛은 '화성벼'와 '화성벼'보다 우수하다. 4. 불시출수와 수발아가 안되는 편이고, 위조현상에 강하고 성숙기 엽노화가 느린 편이며 내냉성은 '화성벼'수준이다. 5. 잎도열병 밭못자리 검정 결과 중도저항성을 보였고 도열병 내구저항성은 '화성벼'와 같았다. 줄무늬잎마름병과 흰잎마름병($K_1,\;K_2,\;K_3$)에는 강하나 오갈병 및 검은줄오갈병에 약하고 벼멸구 등 충해에는 감수성이다. 6. '해오르미'의 수량성은 '06~'08년 3개년간 실시한 지역적응시험 보통기 보비재배 9개소에서 5.58 MT/ha로 '화성벼' 보다 4% 증수되었으며, 이모작재배에서는 4.41 MT/ha '화성벼'에 12% 감수되었고, 만식재배에서는 5.07 MT/ha로 '화성벼'와 거의 비슷하였다. 7. '해오르미'의 적응지역은 동해안 냉조풍지, 중부평야지 및 중서부해안지이다.