• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제24권8호
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• pp.1031-1040
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• 2011

The objective of this study was to characterize factors influencing genetic improvement of dairy cattle for milk production at farm level. Data were accumulated from 305-day milk yields and pedigree information from 1,921 first-lactation dairy cows that calved from 1990 to 2007 on 161 farms in Central Thailand. Variance components were estimated using average information restricted maximum likelihood procedures. Animal breeding values were predicted by an animal model that contained herd-year-season, calving age, and regression additive genetic group as fixed effects, and cow and residual as random effects. Estimated breeding values from cows that calved in a particular month were used to estimate genetic trends for each individual farm. Within-farm genetic trends (b, regression coefficient of farm milk production per month) were used to classify farms into 3 groups: i) farms with negative genetic trend (b<-0.5 kg/mo), ii) farms with no genetic trend (-0.5 kg/$mo{\leq}b{\leq}0.5$ kg/mo), and iii) farms with positive genetic trend (b>0.5 kg/mo). Questionnaires were used to gather information from individual farmers on educational background, herd characteristics, farm management, decision making practices, and opinion on dairy farming. Farmer's responses to the questionnaire were used to test the association between these factors and farm groups using Fisher's exact test. Estimated genetic trend for the complete population was $0.29{\pm}1.02$ kg/year for cows. At farm level, most farms (40%) had positive genetic trend ($0.63{\pm}4.67$ to $230.79{\pm}166.63$ kg/mo) followed by farms with negative genetic trend (35%; $-173.68{\pm}39.63$ to $-0.62{\pm}2.57$ kg/mo) and those with no genetic trend (25%; $-0.52{\pm}3.52$ to $0.55{\pm}2.68$ kg/mo). Except for educational background (p<0.05), all other factors were not significantly associated with farm group.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제26권9호
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• pp.1237-1246
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• 2013

The objective of this study was to estimate variance components and genetic parameters for lactation milk yield (LY), lactation length (LL), average milk yield per day (YD), initial milk yield (IY), peak milk yield (PY), days to peak (DP) and parameters (ln(a) and c) of the modified incomplete gamma function (MIG) in an Ethiopian multibreed dairy cattle population. The dataset was composed of 5,507 lactation records collected from 1,639 cows in three locations (Bako, Debre Zeit and Holetta) in Ethiopia from 1977 to 2010. Parameters for MIG were obtained from regression analysis of monthly test-day milk data on days in milk. The cows were purebred (Bos indicus) Boran (B) and Horro (H) and their crosses with different fractions of Friesian (F), Jersey (J) and Simmental (S). There were 23 breed groups (B, H, and their crossbreds with F, J, and S) in the population. Fixed and mixed models were used to analyse the data. The fixed model considered herd-year-season, parity and breed group as fixed effects, and residual as random. The single and two-traits mixed animal repeatability models, considered the fixed effects of herd-year-season and parity subclasses, breed as a function of cow H, F, J, and S breed fractions and general heterosis as a function of heterozygosity, and the random additive animal, permanent environment, and residual effects. For the analysis of LY, LL was added as a fixed covariate to all models. Variance components and genetic parameters were estimated using average information restricted maximum likelihood procedures. The results indicated that all traits were affected (p<0.001) by the considered fixed effects. High grade $B{\times}F$ cows (3/16B 13/16F) had the highest least squares means (LSM) for LY ($2,490{\pm}178.9kg$), IY ($10.5{\pm}0.8kg$), PY ($12.7{\pm}0.9kg$), YD ($7.6{\pm}0.55kg$) and LL ($361.4{\pm}31.2d$), while B cows had the lowest LSM values for these traits. The LSM of LY, IY, YD, and PY tended to increase from the first to the fifth parity. Single-trait analyses yielded low heritability ($0.03{\pm}0.03$ and $0.08{\pm}0.02$) and repeatability ($0.14{\pm}0.01$ to $0.24{\pm}0.02$) estimates for LL, DP and parameter c. Medium heritability ($0.21{\pm}0.03$ to $0.33{\pm}0.04$) and repeatability ($0.27{\pm}0.02$ to $0.53{\pm}0.01$) estimates were obtained for LY, IY, PY, YD and ln(a). Genetic correlations between LY, IY, PY, YD, ln(a), and LL ranged from 0.59 to 0.99. Spearman's rank correlations between sire estimated breeding values for LY, LL, IY, PY, YD, ln(a) and c were positive (0.67 to 0.99, p<0.001). These results suggested that selection for IY, PY, YD, or LY would genetically improve lactation milk yield in this Ethiopian dairy cattle population.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1349-1360
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• 2017

케토시스 질병의 지표 형질인 milk ${\beta}$-hydroxybutyratc acid (BHBA), milk acetone, 그리고 사료효율의 지표형질 에너지보정유량 및 젖소의 주요 경제 형질인 산유량에 대한 유전력과 이들 간의 유전적 관계를 통하여 젖소의 케토시스 저항성 증진 가능성을 확인하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 국내 젖소 14,397두에서 수집된 산유능력 검정자료 75,072건의 기록과 혈통기록 44,954두의 기록을 다형질 임의회귀 검정일 선형 모형을 이용하여 분석하였다. 케토시스 지표형질들의 유전력은 범위 0.06 ~ 0.15, 평균 0.08 (${\pm}0.03$)로 추정되었으며, 케토시스 지표형질들 간에 표현형 상관은 범위 0.73 ~ 0.90, 평균 0.78 (${\pm}0.04$), 유전 상관은 0.93 ~ 0.98 평균은 0.97 (${\pm}0.01$), milk BHBA, milk acetone과 산유량의 표현형 상관은 범위 -0.18 ~ -0.05 평균 -0.08 (${\pm}0.027$), 범위 -0.05 ~ -0.23, 평균 -0.1 (${\pm}0.041$), 유전상관은 -0.55 ~ 0.05, 평균 -0.16 (${\pm}0.18$), -0.62 ~ -0.04, 평균 -0.24 (${\pm}0.17$)로 각각 추정이 되었다. mill BHBA, milk acetone과 ECM의 표현형 상관관계는 0.056 (${\pm}0.023$), -0.04 (${\pm}0.029$), 유전적 관계는 평균 0.023 (${\pm}0.08$), 0.09 (${\pm}0.067$)로 각각 추정되었다. 따라서 산유능력 검정자료 수집 시 부가적으로 수집되는 케톤체를 이용하면 케토시스 저항성 증진을 할 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제32권2호
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• pp.177-182
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• 1999

유럽과 미국을 비롯한 선진 산업국가에서 1930년에서 1950대 사이에 발생하였던 일련의 대기오염사건을 경험한 이후, 대기오염과 인체건강영향과의 상관성을 평가하려는 체계적인 연구수행이 있어왔다. 국내에서도 최근 2-3년 동안 단면적 연구 설계에서 벗어나 시계열적 분석방법을 적용한 연구결과들이 발표되었으며, 외국에서의 결과와 유사하게 현재 수준의 대기오염도에서도 인체건강영향 특히 조기사망발생과 유의한 상관성이 있음이 제시되었다. 특히 서울시를 대상으로 한 일련의 연구결과가 대기오염도와 일별사망과에 유의한 상관관계가 있음을 보이고 있어 이에 대한 보다 정밀한 연구수행 필요성이 제기되었다. 따라서 본 연구는 메타분석적 방법론을 적용하여 서울시내의 구별분석 결과를 통합하여 기존의 연구결과와 비교함으로써 대기오염과 인체건강영향의 원인적 상관성을 규명하는 보조적 자료를 제공하기 위하여 수행되었다. 대기오염 자동측정기가 설치된 서울시 내 총 18개 구를 대상으로 대기오염도와 사망과의 상관관계를 추정하는 구별 예측치를 산출하였다. 이렇게 산출된 각 개별 예측치는 전체로서 총괄되는 가중평균 예측치를 계산하기 위하여 사용되었으며 이 때 모수효과 모형 또는 랜덤효과 모형을 적용하여 가중평균 예측치를 산출하였다. 지역별 또는 구별 예측치간의 변이차를 검정하는 동질성 검정의 결과 세 오염물질의 경우 모두 지역간 변이가 큰 것으로 평가되었으며 따라서 랜덤효과 모형의 결과를 최종결과로 선정하여 제시하였다. 랜덤효과 모형의 결과를 보면 총부유분진과 아황산가스의 경우 일별사망과 유의한 상관관계가 있는 것으로 평가되었으나 오존의 경우는 그렇지 않았다. 또한 메타분석 결과가 기존의 연구결과와 비교할 때 유사하게 평가된 점으로 미루어 현재 수준의 대기오염도와 일별사망 또는 인체건강영향과 밀접한 상관관계가 있음을 알 수 있다. 메타분석 방법을 적용하였어도 직접적 개인노출평가가 이루어지지 않았다는 점에서 정보편견의 가능성을 제외할 수 없다. 그러나 이러한 메타분석 방법이 기존의 연구(서울시 전체를 대상으로 하는)에 비하여 정보편견을 어느정도 줄여줄 수 있을 것으로 기대되었으며, 분석결과 기존 연구에서 제시하는 것과 매우 유사함을 알 수 있다. 결론적으로 대기오염 역학 연구에 있어서 이와 같은 메타분석적 방법이 유용하며, 본 연구결과도 기존의 연구에서와 같이 현재 수준의 대기오염도가 인체 건강에 위해한 영향을 미칠 수 있음을 보여 준다는 점에서 향후 보다 강화된 대기오염관리 방안 마련의 필요성을 제기한다고 하겠다. 이를 위하여 대기 오염기준치의 강화뿐 아니라 대기오염에 민감한 인구집단, 즉 어린이나 노약자 등에 대한 각별한 감시와 연구수행이 필요시 된다.