• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1041-1043
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• 1993

Fuzzy logic based Control Theory has gained much interest in the industrial world, thanks to its ability to formalize and solve in a very natural way many problems that are very difficult to quantify at an analytical level. This paper shows a solution for treating membership function inside hardware circuits. The proposed hardware structure optimizes the memoried size by using particular form of the vectorial representation. The process of memorizing fuzzy sets, i.e. their membership function, has always been one of the more problematic issues for the hardware implementation, due to the quite large memory space that is needed. To simplify such an implementation, it is commonly [1,2,8,9,10,11] used to limit the membership functions either to those having triangular or trapezoidal shape, or pre-definite shape. These kinds of functions are able to cover a large spectrum of applications with a limited usage of memory, since they can be memorized by specifying very few parameters ( ight, base, critical points, etc.). This however results in a loss of computational power due to computation on the medium points. A solution to this problem is obtained by discretizing the universe of discourse U, i.e. by fixing a finite number of points and memorizing the value of the membership functions on such points [3,10,14,15]. Such a solution provides a satisfying computational speed, a very high precision of definitions and gives the users the opportunity to choose membership functions of any shape. However, a significant memory waste can as well be registered. It is indeed possible that for each of the given fuzzy sets many elements of the universe of discourse have a membership value equal to zero. It has also been noticed that almost in all cases common points among fuzzy sets, i.e. points with non null membership values are very few. More specifically, in many applications, for each element u of U, there exists at most three fuzzy sets for which the membership value is ot null [3,5,6,7,12,13]. Our proposal is based on such hypotheses. Moreover, we use a technique that even though it does not restrict the shapes of membership functions, it reduces strongly the computational time for the membership values and optimizes the function memorization. In figure 1 it is represented a term set whose characteristics are common for fuzzy controllers and to which we will refer in the following. The above term set has a universe of discourse with 128 elements (so to have a good resolution), 8 fuzzy sets that describe the term set, 32 levels of discretization for the membership values. Clearly, the number of bits necessary for the given specifications are 5 for 32 truth levels, 3 for 8 membership functions and 7 for 128 levels of resolution. The memory depth is given by the dimension of the universe of the discourse (128 in our case) and it will be represented by the memory rows. The length of a world of memory is defined by: Length = nem (dm(m)＋dm(fm) Where: fm is the maximum number of non null values in every element of the universe of the discourse, dm(m) is the dimension of the values of the membership function m, dm(fm) is the dimension of the word to represent the index of the highest membership function. In our case then Length=24. The memory dimension is therefore 128*24 bits. If we had chosen to memorize all values of the membership functions we would have needed to memorize on each memory row the membership value of each element. Fuzzy sets word dimension is 8*5 bits. Therefore, the dimension of the memory would have been 128*40 bits. Coherently with our hypothesis, in fig. 1 each element of universe of the discourse has a non null membership value on at most three fuzzy sets. Focusing on the elements 32,64,96 of the universe of discourse, they will be memorized as follows: The computation of the rule weights is done by comparing those bits that represent the index of the membership function, with the word of the program memor . The output bus of the Program Memory (μCOD), is given as input a comparator (Combinatory Net). If the index is equal to the bus value then one of the non null weight derives from the rule and it is produced as output, otherwise the output is zero (fig. 2). It is clear, that the memory dimension of the antecedent is in this way reduced since only non null values are memorized. Moreover, the time performance of the system is equivalent to the performance of a system using vectorial memorization of all weights. The dimensioning of the word is influenced by some parameters of the input variable. The most important parameter is the maximum number membership functions (nfm) having a non null value in each element of the universe of discourse. From our study in the field of fuzzy system, we see that typically nfm 3 and there are at most 16 membership function. At any rate, such a value can be increased up to the physical dimensional limit of the antecedent memory. A less important role n the optimization process of the word dimension is played by the number of membership functions defined for each linguistic term. The table below shows the request word dimension as a function of such parameters and compares our proposed method with the method of vectorial memorization[10]. Summing up, the characteristics of our method are: Users are not restricted to membership functions with specific shapes. The number of the fuzzy sets and the resolution of the vertical axis have a very small influence in increasing memory space. Weight computations are done by combinatorial network and therefore the time performance of the system is equivalent to the one of the vectorial method. The number of non null membership values on any element of the universe of discourse is limited. Such a constraint is usually non very restrictive since many controllers obtain a good precision with only three non null weights. The method here briefly described has been adopted by our group in the design of an optimized version of the coprocessor described in [10].

• 한국농림기상학회지
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• 제24권3호
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• pp.133-144
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• 2022

본 연구는 UAE 사막환경에서 벼 재배를 위해 재배기간, 적정 벼 유전자원, 생육발달 양상, 물 사용량 등을 조사하고자 수행하였다. UAE 사막환경에서 벼의 재배기간은 UAE 겨울의 저온을 벼의 영양생장기간 동안에 포함하는 11월 하순부터 이듬해 4월 하순까지 이었다. UAE의 기온과 일장에 적응할 수 있는 유전자원을 국내의 인공기상 시설과 간척지 모래토양에서 사전 시험한 결과, 아세미와 FL478이 선정되었다. 사막환경에서 아세미는 생육초기의 황화현상을 극복하여 수확까지 하였으나, FL478은 생육 초기에 황화현상과 생육이 불량하여 고사하였다. UAE 사막환경에서 아세미는 12월 초순부터 이듬해 3월 초순까지 영양생장기, 3월 초순부터 3월 하순까지 생식생장기, 3월 하순부터 4월 하순까지 등숙기의 분포를 보였다. 아세미의 백미수량은 763kg/10a이었고, 한국과 비교하여 약 41.8% 증가한 수량으로 생식생장기와 등숙기의 풍부한 일사량의 영향으로 추정된다. 물 사용량은 UAE 재배기간 동안 2,619 ton/10a 수준으로 한국보다 약 3배 많아 물 절약 기술이 필요한 상황이다. UAE에서 벼 재배는 경제성과 관련이 매우 높기 때문에, 물 절약을 위해서 관개기술, 재배방법 개발 등이 보완되어야 한다. 또한 UAE 사막환경에서 안정적인 벼 재배를 위해서 다양한 적응 유전자원 선정, 생육초기의 황화현상 최소화 방법 등의 추가 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 대기
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• 제33권2호
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• pp.275-295
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• 2023

한국기상학회는 1963년 12월 19일 국립중앙관상대, 기상학계 인사 60여명이 모여 창립 총회를 개최하였으며 초대 회장에 국채표 국립중앙관상대장을 선출하였다. 한국기상학회 창립 당시 핵심 멤버들은 대부분이 기상학계와 국립중앙관상대에 종사하는 기상인들이 중심이 되었다(KMS, 2015). 우리나라에서 기상학 강의가 1917년 연희전문대학 농학과에서 처음 시작되었으며, 1950년 연희대학교 물리기상학과가 신설되면서 기상학 강의가 다시 시작되어 100여년의 역사를 가지고 있다. 1958년 서울대학교에서 천문기상학과가 신설되고, 1968년 연세대학교 천문기상학과가 신설되면서 본격적으로 기상 인재를 육성하게 되었다. 1980년대 후반부터는 사회경제가 발전되고 국민들의 의식수준이 향상되어 기상정보의 중요성이 부각되면서 1988년에 강릉원주대학교와 경북대학교에 각각 대기과학과와 천문기상학과가 설립되었고, 1989년에는 부경대학교와 부산대학교에, 그리고 1994년에는 공주대학교에 대기과학과가 신설되어 현재는 총 7개 대학에서 대기과학 관련 인재를 양성하고 있다. 우리나라에서 기상서비스 업무를 총괄하는 기상청은 1466년(세조 12년) 경국대전의 법적기반을 가진 관상감이 설립되면서 시작되었으므로 556년의 긴 역사를 가졌다고 볼 수가 있다. 한편, 1904년부터 부산, 목포, 인천, 용암포, 원산 등 5개소에 기상 관측소를 설치하여 본격적인 근대기상업무가 시작되었다(KMA, 2004). 1948년 대한민국 정부 수립 이후 국립중앙관상대가 설치되어 체계적인 기상업무가 시작되고, 1960년대 직제와 법령이 정비되고 기상 통신망을 개선 및 해외 기상 협력의 기틀을 마련하게 되었다. 1970년대 기상 업무의 전산화, 위성·레이더 관련 관측 등 현대적 기상 행정 및 기술 체계가 구축되었으며, 기상연구 업무를 총괄하는 국립기상연구소가 설치되었다. 1990년 중앙기상대는 기상청으로 승격되었으며, 이후 수치예보 기술개발을 시작하였으며, 슈퍼컴퓨터 도입, 기상레이더 관측망 구축, 독자 정지기상위성 발사 등으로 기상예보업무의 획기적인 발전을 이룩하였다. 한국기상학회와 기상청은 기술개발과 개발된 기술의 수요기관이라는 기존 협력관계를 넘어서 기상정책과 기상업무의 미래발전을 위해 같이 고민하고 협력하는 관계로 발전하고 있다. 기상청에서는 R&D를 통한 기술개발뿐만 아니라 연구용역을 통해 개발된 기술의 현업화, 정책기획연구 등을 학회와 같이 진행하고 있다. 한국기상학회는 기상청의 중요 정책방향인 기상예보, 기후시나리오, 장마, 폭염, 가뭄, 후속 기상위성연구 등을 지원하고 있으며, 인공지능, 저고도 항공기상, 인공강우 등 새로운 기술을 함께 개발하고 있다. 공군기상단은 1950년 7월 27일 6·25전쟁 중 공군본부 산하 기상대로 창립되었으며, 1951년 11월에 제50기상전대로 승격되었다. 1961년 9월 30일부터 제73기상전대로 명칭이 변경되고, 이후 2012년 1월 2일부로 기상전문 부대로서의 역할과 책임, 대외기관과의 업무협력 증대를 위하여 기상단으로 승격되었다. 공군기상단은 전군의 작전운영 및 부대관리에 필요한 기상정보 지원에 만전을 기해왔으며, 4차 산업혁명 관련 및 군 독자적 우주기상 지원체계를 구축해 나가고 있다. 또한, 인공지능·빅데이터·네트워크를 활용하는 미래 전장에서도 지상에서 우주까지 군 작전이 수행되는 전 영역에서 발생하는 기상현상을 관측·분석·예측·지원함으로써 전군 유일의 정예 국방기상전문부대로서 그 역할을 자리매김할 것이다. 아울러 국가 기상분야 발전을 위해 국방분야 동반자로서 한국기상학회 및 기상청과 파트너십을 통해 군의 균형 발전에 기여할 것이다. 우리나라의 기상산업은 1997년 민간기상사업자 제도가 시작되어 기상청 주도로 이루어졌던 기상산업이 민간기업도 참여하게 되었다. 그 후 2005년 한국기상산업기술원이 설립되고 2009년 기상산업진흥법이 제정되면서 큰 발전이 이루었으며, 2015년 기상산업에 대한 정보 제공, 기상기술지원 및 육성, 경영컨설팅, 해외시장개척 등을 목적으로 기상산업협회가 출범하였다. 국내 기상산업 시장의 매출액은 꾸준히 증가하는 성장세를 보이고 있으며, 본 산업 분야에 종사하는 근로자의 수 또한 증가하고 있는 추세이다. 그러나 기상서비스 분야 시장의 형성과 성장을 위해서는 그 기반이 안정적으로 조성될 수 있도록 한국기상학회와 정부의 적극적인 지원과 육성이 필요하다. 국가기상업무의 중추적 역할을 담당하고 있는 기상청, 공군기상단이 현재와 같이 선진화된 것은 사단법인 한국기상학회와의 학술교류의 체제하에서 대학과 기상산업협회와의 긴밀한 협력을 통해서 이룬 성과로 판단된다.

• 한국작물학회지
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• 제26권1호
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• pp.56-68
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• 1981

재래종의 수집종 가운데서 선접된 다종다벽계통 (약칭 : MET)의 일반적 대성을 분석하여 청예용 옥수수의 육종을 위한 기초자료를 얻고져 수행한 시험결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 주요 특성들의 환경변이와 유전변이를 추정하였던 바 MET계통의 분벽성, 개체당 이삭수(수수)는 환경변이보다도 유전변이가 큰 것으로 추정되었다. 개체당 건물중 및 건엽중 등도 유전변이가 커 MET 계통의 유전적 특성으로 확인되었다. 그러나 건기중, 입중 등은 환경변이가 컸었다. 2. 몇가지 특성의 평균치를 두 품종간에 비교하면 다음과 같다. 가. 분벽기수 및 이삭수 : 수원 19호는 환경변이 (파종기, 재식밀도)에 관계없이 분벽기이 없고 이삭수도 변하지 않았으나 MET계통은 분벽기수 및 이삭수가 크게 달라졌다. 나. 개체당 건물중, 건엽중 및 건기중 : 파종기나 재식밀도에 따라 다르기는 하지만 MET계통의 개체당 건물이 수원 19호보다 비교적 높았으며 건엽중은 월등히 높았고(1.5-2.5)배 개체당 건기중도 비교적 높았다. 다. 개체당 입중 및 입중 대 건기엽중비 : MET계통의 개체당 입중은 수원 19호보다 5～40% 낮았다. 따라서 MET계통의 입중 대 건기엽중비가 평균 35%였고 수원 19호는 41%로서 높았다. 3. MET계통은 파종 2주 후부터 분벽하기 시작하여 3 ～ 5일간격으로 다음 분벽이 되었으며 생육초기에 왕성하여 최고 6~7개에 이르나 2~3개만이 유효기으로 신장되였다. 유효기비율은 소식일수록 높았다. 분벽의 발생은 주기의 최하절읍부터 시작되는 데 하부절위가 짧아 한절위에서 분벽이 여러개 발생하는 것처럼 보였다. 제 1, 2분벽기의 기장은 주기의 것에 비하여 10cm 정도씩 짧았으며 재식밀도에 따라 주기 및 제일, 이분벽기의 기장은 소식(60$\times$60cm)한 경우 밀식(60$\times$20cm)한 경우와 같이 분벽들에 의한 밀식의 효과가 있었고 중간재식밀도(60$\times$40cm)인 경우에는 소ㆍ밀도의 중간되는 기장을 보였다. 4. MET계통은 개체당 이삭수가 많은 것에 반하여 이삭의 크기는 수원 19호의 \frac{1}{3}도 못되었다. 각분벽기에 달리는 이삭수는 소식의 경우 주기에 4개, 제일, 이분벽기에 2～3개씩 달렸다. MET계통의 입은 경입종이며 황색입이 주가되고 백색입이 약간 섞여 있었으며 100입중은 14~15gr. 의 소입종이었다. MET계통은 착수고가 수원 19호보다 훨씬 높았다. 5. 주요 특성간의 상간 : 수원 19호에 비하여 MET 계통은 주요 특성간에 높은 상관계수를 보여 유전상관도 높을 것이라는 것을 간접적으로 나타내주었다. 6. MET계통은 생장속도가 수원 19호보다 훨씬 늦었으며 개화기도 2~3주나 늦었다. 7. 흑조위축병 : 수원 19호와 같이 MET계통도 흑조위축병에 대해 이병성이었다. 이병성은 늦게 파종하거나 밀식할수록 높아지는 경향이 있었다.

• 대한교통학회:학술대회논문집
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• 대한교통학회 1995년도 제27회 학술발표회
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• pp.101-113
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• 1995

The objective of this research is to test the feasibility of developing a statewide truck traffic forecasting methodology for Wisconsin by using Origin-Destination surveys, traffic counts, classification counts, and other data that are routinely collected by the Wisconsin Department of Transportation (WisDOT). Development of a feasible model will permit estimation of future truck traffic for every major link in the network. This will provide the basis for improved estimation of future pavement deterioration. Pavement damage rises exponentially as axle weight increases, and trucks are responsible for most of the traffic-induced damage to pavement. Consequently, forecasts of truck traffic are critical to pavement management systems. The pavement Management Decision Supporting System (PMDSS) prepared by WisDOT in May 1990 combines pavement inventory and performance data with a knowledge base consisting of rules for evaluation, problem identification and rehabilitation recommendation. Without a r.easonable truck traffic forecasting methodology, PMDSS is not able to project pavement performance trends in order to make assessment and recommendations in the future years. However, none of WisDOT's existing forecasting methodologies has been designed specifically for predicting truck movements on a statewide highway network. For this research, the Origin-Destination survey data avaiiable from WisDOT, including two stateline areas, one county, and five cities, are analyzed and the zone-to'||'&'||'not;zone truck trip tables are developed. The resulting Origin-Destination Trip Length Frequency (00 TLF) distributions by trip type are applied to the Gravity Model (GM) for comparison with comparable TLFs from the GM. The gravity model is calibrated to obtain friction factor curves for the three trip types, Internal-Internal (I-I), Internal-External (I-E), and External-External (E-E). ~oth "macro-scale" calibration and "micro-scale" calibration are performed. The comparison of the statewide GM TLF with the 00 TLF for the macro-scale calibration does not provide suitable results because the available 00 survey data do not represent an unbiased sample of statewide truck trips. For the "micro-scale" calibration, "partial" GM trip tables that correspond to the 00 survey trip tables are extracted from the full statewide GM trip table. These "partial" GM trip tables are then merged and a partial GM TLF is created. The GM friction factor curves are adjusted until the partial GM TLF matches the 00 TLF. Three friction factor curves, one for each trip type, resulting from the micro-scale calibration produce a reasonable GM truck trip model. A key methodological issue for GM. calibration involves the use of multiple friction factor curves versus a single friction factor curve for each trip type in order to estimate truck trips with reasonable accuracy. A single friction factor curve for each of the three trip types was found to reproduce the 00 TLFs from the calibration data base. Given the very limited trip generation data available for this research, additional refinement of the gravity model using multiple mction factor curves for each trip type was not warranted. In the traditional urban transportation planning studies, the zonal trip productions and attractions and region-wide OD TLFs are available. However, for this research, the information available for the development .of the GM model is limited to Ground Counts (GC) and a limited set ofOD TLFs. The GM is calibrated using the limited OD data, but the OD data are not adequate to obtain good estimates of truck trip productions and attractions .. Consequently, zonal productions and attractions are estimated using zonal population as a first approximation. Then, Selected Link based (SELINK) analyses are used to adjust the productions and attractions and possibly recalibrate the GM. The SELINK adjustment process involves identifying the origins and destinations of all truck trips that are assigned to a specified "selected link" as the result of a standard traffic assignment. A link adjustment factor is computed as the ratio of the actual volume for the link (ground count) to the total assigned volume. This link adjustment factor is then applied to all of the origin and destination zones of the trips using that "selected link". Selected link based analyses are conducted by using both 16 selected links and 32 selected links. The result of SELINK analysis by u~ing 32 selected links provides the least %RMSE in the screenline volume analysis. In addition, the stability of the GM truck estimating model is preserved by using 32 selected links with three SELINK adjustments, that is, the GM remains calibrated despite substantial changes in the input productions and attractions. The coverage of zones provided by 32 selected links is satisfactory. Increasing the number of repetitions beyond four is not reasonable because the stability of GM model in reproducing the OD TLF reaches its limits. The total volume of truck traffic captured by 32 selected links is 107% of total trip productions. But more importantly, ~ELINK adjustment factors for all of the zones can be computed. Evaluation of the travel demand model resulting from the SELINK adjustments is conducted by using screenline volume analysis, functional class and route specific volume analysis, area specific volume analysis, production and attraction analysis, and Vehicle Miles of Travel (VMT) analysis. Screenline volume analysis by using four screenlines with 28 check points are used for evaluation of the adequacy of the overall model. The total trucks crossing the screenlines are compared to the ground count totals. L V/GC ratios of 0.958 by using 32 selected links and 1.001 by using 16 selected links are obtained. The %RM:SE for the four screenlines is inversely proportional to the average ground count totals by screenline .. The magnitude of %RM:SE for the four screenlines resulting from the fourth and last GM run by using 32 and 16 selected links is 22% and 31 % respectively. These results are similar to the overall %RMSE achieved for the 32 and 16 selected links themselves of 19% and 33% respectively. This implies that the SELINICanalysis results are reasonable for all sections of the state.Functional class and route specific volume analysis is possible by using the available 154 classification count check points. The truck traffic crossing the Interstate highways (ISH) with 37 check points, the US highways (USH) with 50 check points, and the State highways (STH) with 67 check points is compared to the actual ground count totals. The magnitude of the overall link volume to ground count ratio by route does not provide any specific pattern of over or underestimate. However, the %R11SE for the ISH shows the least value while that for the STH shows the largest value. This pattern is consistent with the screenline analysis and the overall relationship between %RMSE and ground count volume groups. Area specific volume analysis provides another broad statewide measure of the performance of the overall model. The truck traffic in the North area with 26 check points, the West area with 36 check points, the East area with 29 check points, and the South area with 64 check points are compared to the actual ground count totals. The four areas show similar results. No specific patterns in the L V/GC ratio by area are found. In addition, the %RMSE is computed for each of the four areas. The %RMSEs for the North, West, East, and South areas are 92%, 49%, 27%, and 35% respectively, whereas, the average ground counts are 481, 1383, 1532, and 3154 respectively. As for the screenline and volume range analyses, the %RMSE is inversely related to average link volume. 'The SELINK adjustments of productions and attractions resulted in a very substantial reduction in the total in-state zonal productions and attractions. The initial in-state zonal trip generation model can now be revised with a new trip production's trip rate (total adjusted productions/total population) and a new trip attraction's trip rate. Revised zonal production and attraction adjustment factors can then be developed that only reflect the impact of the SELINK adjustments that cause mcreases or , decreases from the revised zonal estimate of productions and attractions. Analysis of the revised production adjustment factors is conducted by plotting the factors on the state map. The east area of the state including the counties of Brown, Outagamie, Shawano, Wmnebago, Fond du Lac, Marathon shows comparatively large values of the revised adjustment factors. Overall, both small and large values of the revised adjustment factors are scattered around Wisconsin. This suggests that more independent variables beyond just 226; population are needed for the development of the heavy truck trip generation model. More independent variables including zonal employment data (office employees and manufacturing employees) by industry type, zonal private trucks 226; owned and zonal income data which are not available currently should be considered. A plot of frequency distribution of the in-state zones as a function of the revised production and attraction adjustment factors shows the overall " adjustment resulting from the SELINK analysis process. Overall, the revised SELINK adjustments show that the productions for many zones are reduced by, a factor of 0.5 to 0.8 while the productions for ~ relatively few zones are increased by factors from 1.1 to 4 with most of the factors in the 3.0 range. No obvious explanation for the frequency distribution could be found. The revised SELINK adjustments overall appear to be reasonable. The heavy truck VMT analysis is conducted by comparing the 1990 heavy truck VMT that is forecasted by the GM truck forecasting model, 2.975 billions, with the WisDOT computed data. This gives an estimate that is 18.3% less than the WisDOT computation of 3.642 billions of VMT. The WisDOT estimates are based on the sampling the link volumes for USH, 8TH, and CTH. This implies potential error in sampling the average link volume. The WisDOT estimate of heavy truck VMT cannot be tabulated by the three trip types, I-I, I-E ('||'&'||'pound;-I), and E-E. In contrast, the GM forecasting model shows that the proportion ofE-E VMT out of total VMT is 21.24%. In addition, tabulation of heavy truck VMT by route functional class shows that the proportion of truck traffic traversing the freeways and expressways is 76.5%. Only 14.1% of total freeway truck traffic is I-I trips, while 80% of total collector truck traffic is I-I trips. This implies that freeways are traversed mainly by I-E and E-E truck traffic while collectors are used mainly by I-I truck traffic. Other tabulations such as average heavy truck speed by trip type, average travel distance by trip type and the VMT distribution by trip type, route functional class and travel speed are useful information for highway planners to understand the characteristics of statewide heavy truck trip patternS. Heavy truck volumes for the target year 2010 are forecasted by using the GM truck forecasting model. Four scenarios are used. Fo~ better forecasting, ground count- based segment adjustment factors are developed and applied. ISH 90 '||'&'||' 94 and USH 41 are used as example routes. The forecasting results by using the ground count-based segment adjustment factors are satisfactory for long range planning purposes, but additional ground counts would be useful for USH 41. Sensitivity analysis provides estimates of the impacts of the alternative growth rates including information about changes in the trip types using key routes. The network'||'&'||'not;based GMcan easily model scenarios with different rates of growth in rural versus . . urban areas, small versus large cities, and in-state zones versus external stations. cities, and in-state zones versus external stations.

• 한국축산시설환경학회지
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• 제10권1호
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• pp.11-22
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• 2004

본 연구는 돈분, 계분, 우분을 온도별 혐기배양시 휘발성 저급지방산 발현 양상을 구명하기 위해 수행하였다. 축분은 축산기술연구소에서 사육하는 35일령 산란계의 계분, 체중 50-60kg 육성돈의 돈분, 체중 550kg 한우의 우분을 이용하였다. 축분의 VFAs 발현 양상을 구명하기 위해 밀폐된 상태에서 $10^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $37^{\circ}C$로 하여 6일간 배양하였으며 배양기간 중 24시간마다 canister를 이용하여 VOC 분석용 시료를 채취하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1. 배양온도에서 검지 된 아세트산의 량은 6일동안 돈분에서 1,128.05mg/kg, 계분에서628.21mg/kg, 우분에서 592.50mg/kg이 발현되었으며 돈분의 경우 83.87%(946.10mg/kg)가$25^{\circ}C$에서 발현되었고 이 중 83.57%가 3일령, 4일령과 5일령에 집중적으로 나타났다. 계분의 경우 $25^{\circ}C$ 처리구에서 45.36%(284.93 mg/kg), $37^{\circ}C$에서 35.05%(220.17mg/kg)로 나타나 주로 $25^{\circ}C$ 이상에서 발현한 것으로 특징지어졌다. 우분의 경우 57.49%(340.63mg/kg)가 $25^{\circ}C$에서 발현되었고 이 중 78.79%가 3일령, 4일령과 5일령에 발현되었다. 2. 배양온도에서 검지 된 프로피온산의 량은 6일 동안 돈분에서 238.56mg/kg, 계분에서 162.14mg/kg, 우분에서 155.49mg/kg이 발현되었으며 돈분의 경우 78.52%(187.32mg/kg)가 $25^{\circ}C$에서 발현되었고 이 중 79.1%가 3일령, 4일령과 5일령에 집중적으로 나타났다. 계분의 경우 $25^{\circ}C$ 처리구에서 35.12%(56.95mg/kg), $37^{\circ}C$에서 45.89%(74.40mg/kg)로 나타나 주로 $25^{\circ}C$ 이상에서 발현한 것으로 특징지어졌다. 우분의 경우 $10^{\circ}C$ 처리구에서 28.21%(43.86mg/kg), $25^{\circ}C$에서 49.30% (76.66mg/kg)로 나타나 주로 $25^{\circ}C$ 이하에서 발현한 것으로 나타났다. 3. 배양온도에서 검지 된 뷰틸산의 량은 6일 동안 돈분에서 1,463.87mg/kg, 계분에서 96.72mg/kg, 우분에서 129.18mg/kg이 발현되었으며 돈분의 경우 93.31%(1,365.95mg/kg)가 $25^{\circ}C$에서 발현되었고 이 중 87.92%가 3일령, 4일령과 6일령에 집중적으로 나타났다. 계분의 경우 $37^{\circ}C$ 처리구에서 76.60%(74.09 mg/kg)로 발현되었고 이 중 88%가 1일령, 2일령과 5일령에 집중적으로 나타났다. 우분의 경우 61.55%(79.51mg/kg)가 $25^{\circ}C$에서 발현되었고 이 중 89.6%가 1일령, 3일령과 4일령에 집중적으로 나타났다. 4. 배양온도에서 검지된 이소밸릭산의 량은 6일 동안 돈분에서 6,885.99mg/kg, 계분에서 307.47mg/kg, 우분에서 399.28mg/kg이 발현되었으며 돈분의 경우 $25^{\circ}C$ 처리구에서 28.22%(1,943.52mg/kg), $37^{\circ}C$에서 68.76%(4,734.90mg/kg)로 나타나 주로 $25^{\circ}C$ 이상에서 발현한 것으로 나타났다. 계분의 경우 $37^{\circ}C$ 처리구에서 59.89%(184.13mg/kg)로 발현되었고 이중 100%가 2일령과 3일령에 집중적으로 나타났다. 우분의 경우 $25^{\circ}C$ 처리구에서 48.56%(193.90mg/kg), $37^{\circ}C$에서 46.93%(187.40mg/kg)로 나타나 주로 $25^{\circ}C$ 이상에서 발현한 것으로 나타났다.