• 제목/요약/키워드: Power split

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답리작 춘계포장에서 보리 및 이탈리안 라이그라스와 두과의 혼파비율이 동위원소 희석법 및 차이법을 이용한 질소고정 및 이동에 미치는 영향 (Effect of Barley, Italian ryegrass and Legume Mixture on Nitrogen Fixation and Transfer to Grasses on Spring Paddy Field using Isotope Dilution and Difference Method)

  • 이효원;이효진;김원호;윤봉기;고한종
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.318-324
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    • 2016
  • 본 연구는 전남농업기술원 답리작 시험포장에서 2006년과 2007년 사이에 보리와 이탈리안 라이그래스와 각종 두과를 혼파비율을 달리한 처리하여 파종하였다. 주구는 보리 및 이탈리안 라이그래스와 자운영, 크림손클로버, 헤어리벳치, 사료용 완두였고 세구는 화본과와 두과를 각각 50:50, 60:40, 70:30 그리고 80:20이었다. 공중질소 고정량 및 이의 이동을 측정하기 위하여 질소동위원소($^{15}N(NH_4)_2SO_4$)를 2007년 4월 15일 처리 후 쿼드랏 안의 식물체를 6월 8일에 수확하여 화본과 및 두과로 분리한 후 안정성동위원소 질량분석기를 이용하여 분석하였다. 공중질소 고정률은 두과에서 화본과로, 질소이동은 차이법과 동위원소 희석법을 이용하여 구하였다. 본 실험결과의 주요내용은 동위원소 초과는 화본과에서는 차가 없었던 반면 보리와 두과와 혼파비율이 60:40인 처리에서 유의적인 차이가 있었다. 그 값은 보리와 혼파한 두과는 0에서 0.54 범위였다. 이탈리안 라이그래스와 두과 혼파에서는 초과 값이 더 높아 보리에서는 0.71에서 0.82, 두과는 0.37에서 1.01 사이였다. 공중 질소 이용비율은 보리와의 조합은 0%~49.5%, 이탈리안 라이그라스 조합은 0~60.5%의 범위로 다양한 결과를 나타내었다. 차이법에 의한 이동량 시험에서는 보리와의 조합에서 12.3~90.9 kg/ha, 이탈리안 라이그래스 조합에서는 보리보다 더 많아 31.7~107.8 kg 사이였다. 한편 동위원소 희석법에서는 보리와 두과 혼파조합은 0~36.1 kg/ha 그리고 이탈리안 라이그래스와 두과 혼파에서는 0~50.6 kg/ha로 이탈리안 라이그래스 조합이 더 많은 것으로 나타났다. 차이법에 의한 질소 이동량이 동위원소 희석법보다 더 많은 것으로 나타났다.

투자자별 거래정보와 머신러닝을 활용한 투자전략의 성과 (Performance of Investment Strategy using Investor-specific Transaction Information and Machine Learning)

  • 김경목;김선웅;최흥식
    • 지능정보연구
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    • 제27권1호
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    • pp.65-82
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    • 2021
  • 주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

Development and Testing of the Model of Health Promotion Behavior in Predicting Exercise Behavior

  • O'Donnell, Michael P.
    • Korean Journal of Health Education and Promotion
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    • 제2권1호
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    • pp.31-61
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    • 2000
  • Introduction. Despite the fact that half of premature deaths are caused by unhealthy lifestyles such as smoking tobacco, sedentary lifestyle, alcohol and drug abuse and poor nutrition, there are no theoretical models which accurately explain these health promotion related behaviors. This study tests a new model of health behavior called the Model of Health Promotion Behavior. This model draws on elements and frameworks suggested by the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, the Theory of Planned Action and the Health Promotion Model. This model is intended as a general model of behavior but this first test of the model uses amount of exercise as the outcome behavior. Design. This study utilized a cross sectional mail-out, mail-back survey design to determine the elements within the model that best explained intentions to exercise and those that best explained amount of exercise. A follow-up questionnaire was mailed to all respondents to the first questionnaire about 10 months after the initial survey. A pretest was conducted to refine the questionnaire and a pilot study to test the protocols and assumptions used to calculate the required sample size. Sample. The sample was drawn from 2000 eligible participants at two blue collar (utility company and part of a hospital) and two white collar (bank and pharmaceutical) companies located in Southeastern Michigan. Both white collar site had employee fitness centers and all four sites offered health promotion programs. In the first survey, 982 responses were received (49.1%) after two mailings to non-respondents and one additional mailing to secure answers to missing data, with 845 usable cases for the analyzing current intentions and 918 usable cases for the explaining of amount of current exercise analysis. In the follow-up survey, questionnaires were mailed to the 982 employees who responded to the initial survey. After one follow-up mailing to non-respondents, and one mailing to secure answers to missing data, 697 (71.0%) responses were received, with 627 (63.8%) usable cases to predict intentions and 673 (68.5%) usable cases to predict amount of exercise. Measures. The questionnaire in the initial survey had 15 scales and 134 items; these scales measured each of the variables in the model. Thirteen of the scales were drawn from the literature, all had Cronbach's alpha scores above .74 and all but three had scores above .80. The questionnaire in the second mailing had only 10 items, and measured only outcome variables. Analysis. The analysis included calculation of scale scores, Cronbach's alpha, zero order correlations, and factor analysis, ordinary least square analysis, hierarchical tests of interaction terms and path analysis, and comparisons of results based on a random split of the data and splits based on gender and employer site. The power of the regression analysis was .99 at the .01 significance level for the model as a whole. Results. Self efficacy and Non-Health Benefits emerged as the most powerful predictors of Intentions to exercise, together explaining approximately 19% of the variance in future Intentions. Intentions, and the interaction of Intentions with Barriers, with Support of Friends, and with Self Efficacy were the most consistent predictors of amount of future exercise, together explaining 38% of the variance. With the inclusion of Prior Exercise History the model explained 52% of the variance in amount of exercise 10 months later. There were very few differences in the variables that emerged as important predictors of intentions or exercise in the different employer sites or between males and females. Discussion. This new model is viable in predicting intentions to exercise and amount of exercise, both in absolute terms and when compared to existing models.

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수도집단재배의 기술체계에 관한 연구 (Study on the Technological System of the Cooperative Cultivation of Paddy Rice in Korea)

  • 조민신
    • 한국작물학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.129-177
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    • 1970
  • 수도작에 있어서 수량성의 향상과 경영의 합리화률 기하기 위한 집단재배의 기술체계를 확립하고자 지역과 지대별로 임의선정된 18개소에서 집단재배와 개별재배를 한 수도에 대하여 경종 및 생육ㆍ수량구성요소의 변이를 조사연구하였으며 460개소의 집단재배와 개별재배에 대하여 경종ㆍ경영 및 조직운영등을 비교조사하고 집단재배와 개별재배의 경제성을 분석하여 그 결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 집단재배와 개별재배의 경종 및 생육ㆍ수량형질에 관하여 연구한 결과는 다음과 같다. (1) 육묘에 있어서 집단재배가 비료의 3요소 특히 인산과 가리의 사용량이 많았고 약제살포의 횟수도 많았다. (2) 본답에 있어서의 경종기술은 집단재배가 개별재배보다 ${\circled1}$ 이앙기가 빨랐고 ${\circled2}$ 재식밀도에 있어서 1주당 재식묘수는 적으나 단위면적당의 포기수는 많으며 \circled3 시비량은 질소, 인산, 가리 및 퇴비의 시용량이 현저히 많았고 ${\circled4}$ 분시횟수도 많았으며 ${\circled5}$ 살충제 및 살균제의 살포횟수도 역시 집단재배에서 많았다. (3) 도북의 정도는 집단재배가 약간 더 하였고 병해충의 발생정도는 잎도열병, 목도열병 그리구 멸구, 이화명충 1화기 및 2화기의 발생이 집단재배가 적었다. (4) 집단재배를 한 수도의 간장 및 수장은 길고 고중도 무거웠다. 그리고 조고비율은 집단재배에 있어서 80.9%, 개별재배가 69.9%로서 높은 유의차가 있었다. (5) 수량구성요소인 수수와 1수평균영화수가 집단재배에서 현저히 많았고 현미 1000립중도 무거웠으며 등숙율은 개별농가의 벼와 차이가 없었고 그 변이계수는 집단재배가 개별재배에 비하여 모두 작은 값을 보였다. (6) 현미수량은 평균 10a당 집단재배 459.0kg, 개별재배 374.8kg으로서 84.2kg이나 전자가 많았으며 그들간의 변이계수는 집단재배에서 작게 나타났다. (7) 기간재배기술과 수량구성요소의 상관관계에 있어서 고도의 유의상관을 보인 것은 파종기와 1수영화수, 못자리 약제살포횟수와 1수영화수, 이앙기와 1수영화수, 본답의 인산시용량과 수량, 본답의 가리시용량과 등숙율, 분시횟수와 수량등에서 정(+)상관을 보였고 파종기와 등숙율간에는 부(-)상관을 보였다. 2. 집단재배와 개별재배의 경종\ulcorner경영 및 조직운영에 대하여 종합적으로 조사비교한 결과는 다음과 같다. (1) 집단재배의 품종수는 13개이고 개별재배에서는 47품종으로서 개별재배가 품종의 단순화를 기하지 못하고 있다. (2) 육묘기술에 있어서 비료3요소 특히 인산과 가리의 시용량이 많았고 약제살포횟수가 많다는 것은 1ㆍ의 실험결과와 같으며 이밖에 집단재배의 경우에는 종자소특이 100% 실시되었으며 파종량도 3.3$m^2$당 표준파종량인 3.6~5.4이 파종이 많이 실시되었으나 개별재배에서는 박파와 밀파가 많아 파종량의 변이가 컸었다. (3) 이앙기, 재식밀도, 병충해방제, 약제살포횟수, 시비량 및 분시횟수등은 1.의 결과와 같으며 추경 및 객토와 동력경운기의 사용은 집단재배에서 많았으며 이앙방식은 종전의 정방형식에서 극단적인장방형식으로 많이 바뀌었으며 물관리에 있어서는 중각낙수와 간단관수가 비교적 많이 실시되었다. (4) 현미수량은 평균 10a당 집단재배가 466kg이고 개별재배는 380kg으로서 전자가 86kg 많았다. (5) 병충해방제작업이 집단재배에서 집단방제로 많이 실시되었고 종자소독도 80% 이상의 공동으로 이루어 졌으며 수확, 수확물의 운반, 탈곡, 논갈이 작업등도 개별재배에서 보다 많이 공동으로 이루어졌다. (6) 집단재배에서 객토 및 퇴비의 사용이 현저히 많았으며 그 작업도 공동으로 이루어진 비율이 높고 또한 노동력의 투입도 많았다. (7) 육묘 및 본답의 물관리작업은 집단재배가 개별재배보다 노동력의 투입이 적었다. (8) 비료, 농약 및 노동력등의 비용가액은 집단재배가 개별재배보다 많았으며 약 2배에 가까웠다. (9) 경영규모는 3ha로부터 7ha 이상의 범위에 있으며 5ha내외의 것이 많았고 1개소의 집단재배는 10~20개 정도의 필지로 되어있는 것이 대부분이었다. (10) 경영자 및 경작자의 학력은 집단재배의 회장, 재배반장, 방제반장 및 수리반장 모두 국민학교졸업 이상이 93.7%이며 개별재배는 83%를 보였고 그들의 연령은 40~45세가 가장 많으며 이러한 경향은 양자가 비슷하였다. (11) 집단재배의 운영에 관한 주요설문에 대한 경작자들의 반응은 집단재배를 함으로서 확실히 수량은 증가하였는데 이것은 시비법개선과 병충해방제의 효과가 가장 컸다고 생각하는 사람이 많았고 집단재배를 함으로서 영농자재의 입수와 모든 작업이 적기에 이루어 졌다고 하는 것이 많았다. 또한 경작노력은 적게 들었다는 것이 66.8%이며 이앙노력은 집단재배가 오히려 더 들었다는 것 그리고 관의 간섭이 많았다는 것 등이 특이한 것이며 집단재배의 계속을 원하는 농가가 74.5%이고 원치 않은 농가가 25.5%였었다. 3. 집단재배와 개별재배의 경제성을 분석한 결과는 다음과 같다. (1) 경영비의 비용가액중 퇴비, 금비, 농약대 및 고용노임은 집단재배에 있어서 개별재배보다 각각 335원, 199원, 388원 및 303원이 더 투입되어 큰 차이를 보였으나 기타생산비목들은 집단재배와 개별재배간에 큰 차이가 없었다. (2) 총수익에서 경영비를 뺀 소득은 집단재배에서 24,302원이였고 개별재배에서는 20,168원으로 집단재배에서 10a당 4,134원의 소득증대를 나타내었다. 본 연구에서 수도집단재배는 새로운 기술의 적용도를 높이고 경영의 합리화를 기하여 안전다수확으로 개개 농가의 소득증대에 기여하였을 뿐만아니라 농민에게 새 기술의 적용이 유익했다는 실증을 보여 줌으로서 농민 스스로의 생산과정에 파급적이며 영속적인 변화를 촉진시킬것이라는 또 하나의 결론을 얻었다.

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