• 한국작물학회지
• /
• 제51권7호
• /
• pp.571-583
• /
• 2006

안정적인 고품질 쌀의 생산을 위한 수비처방을 하기 위해서는 유수형성기 생육상태와 질소영양상태별 질소시비량에 따른 수량반응에 대한 이해가 있어야만 한다. 따라서 본 연구는 기비와 분얼비 시용량을 달리하여 유수분화기에 다양하게 조성된 벼 생육 및 질소영양상태별로 수비 질소 시용량을 달리하였을 때의 수량반응을 질소시비량과 질소흡수량으로 살펴봄으로써 수비처방에 필요한 기초 자료를 얻고자 하였다. 1. 기비 + 분얼비와 수비 시용량 간에는 유의한 상호작용이 없어 수비 시용량에 관계없이 기비 + 분얼비가 증가할수록 그리고 기비 + 분얼비 시용량에 관계없이 수비 시용량이 증가할수록 수량은 증가하는 경향이었다. 2. 영양생장기 시비량(기비 + 분얼비)이 $10{\sim}12\;kgN/10a$까지 생식생장기 시비량(수비)이 6 kgN/10a까지 증가할수록, 그리고 영양생장기 질소흡수량이 $6{\sim}7\;kgN/10a$까지 생식생장기 질소흡수량이 $5{\sim}6\;kgN/10a$까지 수량은 직선적으로 유의하게 증가하는 경향이었으나 그 이상일 경우 수량 증가폭은 점차 줄어들었는데, 이는 등숙률과 천립중이 크게 감소하기 때문이었다. 3. 단위질소흡수량당(kgN/10a) 총영화수($/m^{2}$) 증가는 영양생장기가 약 1900여개, 생식생장기가 $1400{\sim}1500$여개였지만 단위질소흡수량당 수량증가(kg/10a)는 영양생장기가 $30{\sim}50$, 생식생장기가 $40{\sim}80$ 정도였다. 4. 총영화수는 출수기 질소흡수량과 직선적인 관계를 보이고 수량은 시기별 질소흡수량의 다과에 상관없이 이들의 총합인 수확기 질소함량과 2차 곡선관계($R^2$>0.88)를 보였는데, 이는 어느 시기에 질소를 흡수하느냐보다는 생육기간의 총질소흡수량에 의해 수량이 좌우되는 것으로 볼 수 있다. 또한 질소흡수량이 같더라도 총영화수와 수량은 연차간에 차이를 보였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
• /
• 제54권4호
• /
• pp.395-402
• /
• 2003

연구배경 : 만성폐쇄성폐질환 환자들은 여러 요인들에 의해 골다공증의 발생이 증가하는 것으로 알려져 있으며 골다공증으로 인한 척추골절은 폐기능 및 신체적 활동을 더욱 감소시키고 사망률을 증가시키는 것으로 알려져 있다. 이에 연구자들은 극히 제한된 환자들이지만 남자 만성폐쇄성폐질환 환자들의 골다공증 및 골밀도에 관련이 있는 요인들을 알아보기 위해 본 예비연구를 시행하였다. 방 법 : 2002년 1월부터 8월까지 을지대학병원 호흡기내과에 내원한 남자 만성폐쇄성폐질환 환자 44명을 대상으로 골밀도를 측정하였다. 환자들은 폐기능에 따라 세 군으로 나누어 $FEV_1$ 예측치의 65%이상, 예측치의 50-64%, 예측치의 49%이하로 세분하여 나이, 흡연, 음주, 운동, 스테로이드사용 누적량, 신체질량지수, 골밀도 등을 비교하여 보았다. 결 과 : 총 44명의 환자 중 골다공증 환자는 17명(61.4%)이었고, 골감소증 환자는 27명(38.6%)이었으며, 정상 골밀도를 보이는 환자는 한 명도 없었다. 평균 나이는 $69{\pm}9$세, 신체질량지수는 $21{\pm}3kg/m^2$, $FEV_1$은 $50{\pm}18%$, L1-4 T-score는 $-3.0{\pm}1.2$, L1-4 Z-score $-2.0({\pm}1.2)$, L1-4의 골밀도는 $0.76{\pm}0.13g/cm^2$ 이었다. 대상 환자들에서 $FEV_1$과 골밀도는 연관성이 없었다. $FEV_1$에 따른 세 군 간에 흡연, 음주, 운동, 스테로이드사용 누적 사용량, 신체질량지수, 골밀도가 유의한 차이가 없었다. 골다공증 군과 골감소증 군 간에 나이, 흡연, 음주, 운동, 스테로이드사용 누적 사용량, $FEV_1$은 차이가 없었고, 신체질량지수만이 골다공증 군에서 더 낮았다. 다 변량 분석시 골밀도와는 신체질량지수와 운동량이 관련이 있었다. 결 론 : 남자 만성폐쇄성폐질환 환자에서 골밀도의 감소는 뚜렷하였으나 폐기능과 골밀도 간에 직접적인 관련이 없었다. 향후 보다 많은 환자를 대상으로 만성폐쇄성폐질환 환자에서 골밀도 감소에 영향을 미치는 요인 및 골다공증 치료에 대한 전향적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권1호
• /
• pp.167-181
• /
• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.