투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.
율무의 simazine에 대한 내성이 GSH와의 conjugation에 의한 약제의 불활성화 반응에 기인하는지 여부를 검정하기 위하여 화본과 작물인 옥수수와 비교하여 약제의 흡수 및 대사속도, GSH 함량 및 GST 활성, GST isozyme의 발현 양상 및 작용점에서의 약제에 대한 감수성의 차이를 조사하였다. 율무와 옥수수 모두 배양액중에 포함된 simazine에 대하여 약제처리 초기부터 빠른 흡수를 보였으며, 처리 12시간 후에는 두 초종 간의 흡수속도에 있어서 차이가 인정되지 않았다. 율무에 흡수된 simazine은 GSH-simazine conjugate의 형태로 신속히 대사되었으며, 특히 약제처리 $1{\sim}6$시간 까지의 처리 초기에는 율무에서의 대사속도가 옥수수에 비하여 약 2배정도 빠르게 나타났다. 두 초종 모두 초엽부에서 가장 높은 GSH 함량 분포를 보였다. 초종별로는 율무에서의 GSH 함량이 옥수수에 비하여 전반적으로 높게 나타났으며, 특히 율무의 초엽부와 근부에서 옥수수에 비하여 GSH함량이 각각 1.5배와 2.3배씩 높게 나타났다. GST[CDNB] 활성은 초종 간에 차이가 인정되지 않았으나, GST[simazine] 활성에 있어서는 옥수수에 비하여 율무의 모든 조직에서 약 2배 정도 높은 활성을 보였다. 두 초종 모두 지상부에서의 GST[simazine]활성이 근부에 비하여 $20{\sim}30%$ 정도 높게 나타났다. 율무와 옥수수에서 나타난 simazine에 대하여 특이성을 갖는 GST 활성의 차이를 이해하기 위하여 FPLC-anion exchange 컬럼을 이용하여 GST isozyme 활성을 조사하였다. 율무에 있어서 GST[CDNB] 활성을 보이는 1개 피크와 GST[simazine] 활성을 보이는 2개의 피크가 옥수수의 활성 피크와 같은 NaCl 농도범위에서 나타났으며, 이들의 활성은 옥수수에 비하여 높게 나타났다. 옥수수에서는 나타나지 않은 1개의 GST[simazine] 활성 피크가 율무에서 검출되었으며, 이 GST[simazine] 활성은 CDNB에 대하여 전혀 활성을 나타내지 않았기 때문에 율무에 simazine 특이성의 다른 GST isozyme이 존재함을 시사해 주고 있다. 율무와 옥수수의 완전 엽으로부터 추출한 엽록체 thylakoid막에 의한 전자전달 활성은 simazine $1{\sim}100\;{\mu}M$ 수준에서 매우 유사한 경향으로 억제되었다. 이상의 결과들은 율무의 simazine 내성이 흡수된 약제가 GSH와의 conjugation에 의하여 신속히 불활성화됨으로써 나타나며, 이러한 simazine 대사활성의 차이는 식물체에 내재하는 GSH 함량 및 GST 활성과 밀접한 상관성이 있음을 시사해 주고 있다.
본 연구에서 남부 평야지 조기재배 조건에서 생산된 쌀을 색채선별기를 이용한 쌀의 외관특성 향상과 밥맛의 향상을 위해 품질관련 특성을 분석하였다. 해담쌀 백미를 색채선별기에 2회 통과하여 등급별로 분류한 결과, A급은 64.8%, B급 18.0%, C급 17.2%이였다. 분류등급별 쌀을 백미완전미율을 분석한 결과, A급은 72.9%로 색채선별전 쌀 48.4%보다 약 25.4%정도 향상되었다. B등급과 C등급은 원료곡보다 완전미율이 낮았다. 쌀의 백도는 A등급이 45.3으로 색채선별전의 원곡보다 1.7정도 낮아졌다. 색상색차계 적색도 a값은 색채선별전 대비구에 비해 유의하게 낮았다. 아밀로스 함량과 단백질 함량은 색채선별 전후 유의한 차이가 없었으나, 쌀의 호화특성은 정상립으로 분류된 A등급은 최고점도와 최종점도가 각각 266.1RVU와 215.9 RVU로 색채선별전보다 높았고, 밥의 윤기치에서도 68.8로 색채 선별전보다 증가하였다. 이 결과로 볼 때 평야지 조기재배 조건에서 생산된 쌀을 색채선별기를 이용한 쌀의 외관특성을 분류함으로써 완전미율과 밥맛이 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
국가지정문화재 명승 제12호 진안 마이산 명승 지정구역 및 일부 보호구역에 급격히 침투되어 문제를 야기하고 있는 귀화식물의 동태에 주목하여, 마이산 고유의 식생경관을 조속히 회복하는 한편 향후 귀화식물에 대한 데이터베이스를 구축하기 위해 시도된 본 연구의 결과는 다음과 같다. 암마이봉과 숫마이봉 일원에서는 총 76과 192속 286분류군, 경내 및 시설지구에서 76과 138속 163분류군이 확인되었다. 본 조사지역에서 확인된 귀화식물은 총 28분류군으로 이는 전체 395분류군의 관속식물 중 7.1%의 귀화율(NR)에 해당되며, 도시화지수(UI)는 우리나라 귀화식물 333분류군의 8.4%에 해당된다. 조사구역에서 확인된 생태계교란식물은 돼지풀 1분류군이었다. 마이산 명승 지정 및 보호구역 내에서 별도의 인위적 식생관리를 통해 통제하고 관리해야 할 귀화식물은 초본류의 애기수영, 돼지풀, 큰김의털 등 3개 초종이며 목본류는 큰낭아초와 아까시나무 등 2개로 총 5개종이 판별되었다. 마이산 일대에서 가장 우선적으로 제거해야할 목표종과 관리공간으로는 암마이봉 정상부로 향하는 등산로 계단 주변 큰낭아초와 큰김의털 군락과 암마이봉 정상부의 족제비싸리와 큰낭아초, 돼지풀, 가는털비름으로 선정하였다. 또한 탑사 주변 애기수영 군락은 암마이봉의 고유종 보존을 위해 우선 제거할 것을 제안하였다. 식생 회복 방안으로 암마이봉 등산로 구간 큰낭아초의 경우, 제거 후 국수나무, 산조팝나무, 병꽃나무 등으로 대체식재하고 큰김의털 또한 제거 후 그늘사초, 가는잎그늘사초, 애기감둥사초 등의 종 도입을 제안하였다.
하구둑으로 인해 담수의 공급이 간헐적으로 발생하는 영산강 하구에서는 담수의 방류가 하구의 유동패턴, 염분농도의 변이, 영양염 공급 등 하구환경과 생태계 반응을 주도하는 요인이다. 담수의 방류는 유역의 강우조건에 영향을 받으므로 담수의 방류시기 및 규모를 파악하기 위해서는 담수방류를 유발하는 강우조건과 강우-방류간 상관관계에 대한 이해가 필요하다. 또한 담수방류가 하구에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 방류의 규모와 더불어 빈도에 대한 고려가 필수적이다. 이 연구는 영산강 하구역의 담수방류를 예측하고 평가하는 도구로서 영산강 하구둑의 담수 방류자료를 대상으로 강우에 보다 직접적으로 반응하는 극치방류의 확률분포함수를 파악하고 극치방류를 유발하는 강우조건을 판별하여 극치방류를 유발하는 강우와 극치방류 간의 빈도-규모 관계식을 도출하는 데 목적을 두었다. 13.7년(1997.1.1-2010.8.31)간의 일방류량 자료에 대하여 일연속방류를 분석의 기본단위인 방류이벤트로 정의하되 4일 이상의 일연속방류의 경우는 방류패턴에 토대를 둔 이벤트 분리 알고리듬을 적용하여 개별 이벤트를 식별하였다. 총 529건의 방류 이벤트에 대하여 14년간의 연 최고치 중 최솟값에 해당하는 133,656,000 $m^3$을 기준으로 극치방류이벤트를 선별하고 부분시계열 빈도분석법을 적용하여 극치방류의 확률분포함수가 Weibull(k=1.4)함수를 따름을 확인하였다. 극치방류를 기준으로 대비되는 강우 l일전 3일합 강우량이며 최솟값은 50.98 mm인 것으로 나타났다. 이 기준에 따라 추출된 방류유발기능 강우군은 총 102건으로 극치방류이벤트의 수보다 많았다. 정준판별분석을 통해 3일합 강우량 이외에 관리수위대비(-1.35 m EL.) 하구호 수위가 방류유발 강우를 규정하는 중요한 요소라는 점과 방류유발가능 강우군을 선별하는 임계값을 104mm로 재조정할 경우 3일합 강우량만으로 방류유발 강우를 규정할 수 있음을 확인하였다. 극치방류 유발 강우만을 대상으로 강우-방류 관계식을 수립한 결과 3일합-강우량($\overline{r_{3day}}$), 3일합-강우량 재현주기($T_{r3}$), 방류량(Discharge, D), 방류량 재현주기($T_d$)의 관계는 $D=1.111{\times}10^8+1.677{\times}10^6{\overline{r_{3day}}$, (${\overline{r_{3day}}{\geqq}104$), $T_d=1.326T^{0.683}_{r3}$, $T_d=0.117{\exp}[0.0155{\overline{r_{3day}}]$로 나타났다. 100년 주기 3일합 강우(357mm)에 의해 유발되는 방류량은 영산강 하구둑 방류량의 재현주기는 30.8년 정도이며 그 양은 $7.0979{\times}10^8m^3$이다. 담수방류의 재현주기 및 재현주기에 기초한 강우-방류 관계식은 영산강 하구역을 비롯하여 인위적으로 담수의 방류가 조절되는 하구역에서 담수의 영향을 평가하고 예측하는 데 기여할 수 있을 것이다.
본 논문은 지우재(之又齋) 정수영(鄭遂榮)(1743~1831)의 《한임강유람도권(漢臨江遊覽圖卷)》이 한양 근교 지역의 여러 곳을 선유(船遊)와 유산(遊山) 여행하면서 화가의 주관적인 시각이 잘 담긴 사적인 여행 기록이라는 점을 밝힌 연구이다. 이 작품은 정수영이 1796년 무렵, 각 지역을 여행하고 총 16m 길이의 긴 화권으로 표현한 것이다. 이처럼 독립된 경관으로 나뉜 작품을 긴 두루마리의 형태로 계속 이어 붙인 점은 《한임강유람도권》이 특별한 여행이 아닌 여행에서 마주한 주관적 경험을 담았음을 보여준다. 《한임강유람도권》은 장소에 따라 선유와 유산의 두 가지 여행 형태로 구분된다. 선유 여행 지역은 넓게 한강과 임진강 수계에 포함되며, 유산 여행 장소는 북한산과 관악산 일대, 도봉산 지역이다. 정수영은 넓은 범위의 장소를 한 번이 아닌 여러 번에 걸쳐서 여행했음이 확인된다. 특히 한강 수계의 장소에서 그려진 순서가 실제 위치와 다른 점은 이곳이 다른 시간대에 이루어졌을 것이라는 사실을 뒷받침해준다. 한강변 및 남한강변은 두 차례에 걸쳐 여행한 후, 제14장면까지 그렸다. 이 중 1차 선유 여행은 첫 장면에서 제8장면까지, 2차 선유 여행은 제9장면부터 제14장면까지인 점이 확인된다. 화권의 전체 길이 상 절반을 차지하는 양으로 한양에서 가까운 근교 지역이 많이 남겨진 것을 알 수 있다. 한강 수계의 1차 선유 여행은 잘 알려진 곳보다 자신의 여행 과정에서 눈으로 직접 마주한 풍경을 표현하였다. 용문산이나 청심루, 신륵사와 같이 여주 팔경에 속하는 곳도 그렸으나 흔히 명소를 표현하는 방식이 아닌, 자기의 눈에 들어온 잘 그려지지 않았던 장소를 수평시점으로 묘사하였다. 2차 선유 여행에서는 친구의 별업을 그리고, 친구들과 함께 한 순간을 담았다. 이에 더해 1차 여행에서 그린 청심루와 신륵사를 시점과 구도를 달리해 표현하였다. 정수영은 이미 그린 장소도 다른 시점과 각도에서 그리고자 했다. 한강 수계의 1, 2차 선유 여행은 길을 그대로 표현한 곳이 많아 현장감 있는 표현이 돋보이며, 배에서 경물을 수평적 바라보는 정수영의 시선이 잘 느껴진다. 임진강 수계에서는 영평천과 한탄강의 장소가 먼저 그려지고, 화권의 가장 마지막 부분은 임진강 물길에 있는 곳이 그려졌다. 이곳은 다양한 시점으로 표현되었는데, 여기서만 나타나는 특징적인 점이다. 정수영은 영평천에 있었던 장소에서 이어지는 물길의 흐름을 보여주기 위해 부감시점으로 표현했지만, 백운담에서 수평시점으로 바위의 모습을 나타낸 것은 바위에 대한 관심의 표현으로 보인다. 그가 보여주고자 하는 대상에 따라 자유롭게 시점을 사용했음을 알 수 있다. 한탄강변에 위치한 화적연은 주변의 모습과 바위가 한눈에 들어오도록 부감시점이 사용되었다. 임진강변에서는 우화정 주변의 모습이 부감시점과 파노라마 형식으로 잘 드러나며, 이보다 상류에 위치한 토산의 삼성대와 낙화암은 위로 올려다보는 시점[앙시(仰視)]으로 표현되었다. 유산 여행의 장소에서는 주로 정자와 암자가 그려졌다. 먼저 북한산의 재간정은 한강 수계의 선유 여행 경로와 이어지지 않으며, 다른 유산 여행과도 화권에서 분리되어 있기에 이전까지 정확한 장소가 밝혀지기 어려웠다. 필자는 한양 근교 중 재간정이라는 이름을 찾아 북한산 우이동구곡 중 한 곳과 손가장의 재간정으로 추정해보았다. 몇몇 기록들의 재간정에 대한 묘사가 비슷한 것은 두 곳 모두 북한산의 계곡에 위치했기 때문이다. 관악산 일대는 취향정과 일간정 두 정자와 관악산 줄기인 검지산이 그려졌다. 일간정은 관악산에서 잘 알려진 신위의 정자였으나, 정수영은 신위와 연관시키지 않고 객관적인 지리정보만 표기하였다. 취향정과 검지산에서는 담장이 묘사되어 있다. 정수영은 담장을 그리면서 <취향정>에서는 담장 안을 주제로, <검지산>은 담장 밖을 중심으로 다르게 그렸다. 도봉산에서는 망월암과 옥천암 두 암자를 담았다. 이 부분도 어느 곳을 그린 것인지 알려지지 않았으나 임천상의 『궁오집』을 통해 도봉산을 그린 것임을 확인할 수 있다. 다른 화가들이 그린 도봉산은 도봉서원과 만장봉을 부각시켜 드러낸 것에 반해 정수영은 암자 두 곳을 표현했다. <망월암>에는 영산전과 천봉탑비가 그려지고, <옥천암>에서는 대웅전이 정면으로 배치되었다. 정수영은 화면에 암자 건물과 함께 도봉산의 봉우리 모습을 그렸으나 봉우리의 명칭은 적지 않았다. 이를 통해 도봉산의 봉우리를 배경으로만 나타내고자 했던 것이 간취된다. 《한임강유람도권》은 정수영의 개인적인 시각이 잘 반영되어 있으며, 그가 지나온 여행의 흔적들을 담고 있는 기록이라는 점에서도 중요한 의미를 갖는 작품이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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