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지리산 아고산대 구상나무 자생지의 8년간 식생 변화 (Vegetation Change of Abies koreana Habitats in the Subalpine Zone of Mt. Jirisan over Eight Years)

  • 박다은;이정은;박고은;양희문;김호진;윤충원
    • 한국산림과학회지
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    • 제113권2호
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    • pp.222-238
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    • 2024
  • 아고산 생태계를 구성하는 침엽수종은 기후변화에 매우 취약하므로 아고산대 산림의 군집 및 개체군 동태에 대한 모니터링의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 8년간 지리산 구상나무 자생지에 설치된 37개의 식생조사구를 중심으로 식생변화 연구를 진행하였다. 조사된 데이터를 바탕으로 층위별 중요치, 고사율 및 이입률, 흉고단면적, 흉고직경급 분포, 수간건강상태 등 시계열적 변화를 분석하였다. 층위별 중요치 분석 결과, 교목층에서 구상나무는 8년간 3.6% 감소하였고, 덩굴 식물인 미역줄나무는 2.5% 증가하였다. 2015년 대비 2023년 구상나무는 149본/ha의 고사(고사율 17.99%)와 12본/ha의 진계 생장(이입률 1.02%)이 발생하였으며, 생육목 개체수의 감소로 인해 흉고단면적이 줄어든 것으로 판단되었다. 구상나무의 고사목은 모든 직경급에서 발생하고 있으며 특히 10 cm 미만에서 65본/ha 감소로 많은 개체수가 감소하였다. 수간건강상태 변화 과정을 살펴본 결과, 2015년 Alive Standing(AS) 형태의 구상나무 개체군 539본/ha은 8년 경과 후 69.7% (AS), 0.5% (Alive Leaning, AL), 13.8% (Dead Standing, DS) 등으로 변화되었으며, DS는 Dead Broken (DB)와 Dead Fallen (DF)로 대부분 변화하였다. 생육목이 고사목으로 바뀌고, 고사목은 부러지거나 쓰러지게 된 원인은 아고산대의 매우 강한 바람으로 토양에 밀착하여 자라는 세근들이 토양과 분리되면서 나타난 것으로 판단되었다.

지리산 자생식물 5종의 성분 분석 및 DPPH, ABTS 활성 실험을 통한 화장품 원료개발-II (Analysis of Ingredients Using 5 Species of Native Plants from Mt. Jiri. for the Development of Cosmetic Raw Materials, DPPH and ABTS Activity-II)

  • 정연옥;박노복
    • 현장농수산연구지
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    • 제25권4호
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    • pp.24-38
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    • 2024
  • 지리산에서 자생하는 5종(참나물, 꿩의비름, 함박꽃나무, 산오이풀, 배초향)의 식물을 선정하여 5월부터 9월까지 자생지에서 꽃이 활짝 개화한 상태에서 채집하였다. 채집한 식물은 전초는 추출하여 17종의 폴리페놀 성분을 분석하고 다음으로 꽃, 잎, 줄기, 뿌리를 분리하여 각 부위의 추출물로 DPPH, ABTS, 폴리페놀, 플라보노이드에 관한 실험을 진행하였던바 결과는 다음과 같다. 1. 지리산에 자생하는 5종의 식물에 함유된 폴리페놀 성분은 총 13가지였으며 그중 가장 많은 검출된 물질의 총 함량은 산오이풀로 126.2ppm이었으며 주 물질은 ellagic acid(=ELA) 122.4ppm이었다. 2. DPPH radical 소거활성을 살펴본 결과 산오이풀의 꽃, 줄기, 뿌리에서 가장 좋았으며 다른 식물에서는 꽃 추출물에서 좋은 소거활성도를 나타냈다. 3. ABTS radical 소거활성도가 가장 높은 것은 산오이풀 꽃 추출물에서 가장 높은 13.5㎍/㎖에서였고, 뿌리 16.8㎍/㎖, 잎 22.6㎍/㎖ 순이었다. 그 외 다른 식물에서는 그렇게 큰 ABTS radical 소거활성능을 확인할 수 없었지만 전체적으로 꽃 추출물이 다른 부위인 잎과 뿌리 추출물보다 좋았다. 4. 총 폴리페놀 함량은 가장 많은 것은 함박꽃나무는 잎에서는 161.4mg GAE/g으로 가장 많았고, 다음으로 함박꽃나무의 뿌리와 배초향 뿌리에서 가장 많은 130.0mg GAE/g이었다. 또한 가장 낮은 것은 산오이풀로 나타났다. 5. 총 플라보노이드 함량은 배초향의 뿌리로 186.2mg CAE/g, 꽃에서 166.9mg CAE/g, 잎에서 가장 낮은 116.1mg CAE/g이었다. 이상의 결과에서 나타나듯 산오이풀은 항산화 효능도 우수하며 폴리페놀 성분의 함량도 많아 앞으로 화장품 산업에 충분히 이용 가능할 것이라 생각된다.

희귀 식물 박달목서 유묘의 생장 및 생리적 특성에 대한 차광 효과 (Shading Effects on the Growth and Physiological Characteristics of Osmanthus insularis Seedlings, a Rare Species)

  • 구다은;한심희;임은영;김진;구자정
    • 한국산림과학회지
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    • 제113권1호
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    • pp.88-96
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    • 2024
  • 본 연구는 우리나라의 희귀식물인 박달목서의 현지내·외 보존 및 복원을 위한 생육 환경 조성 시 적정 광 조건을 구명하기 위해 수행되었다. 이를 위해 차광 처리구를 설치하여 전광 기준 100%, 55%, 20%, 10% 상대 광량 조건에서 4월부터 11월까지 생육 관리한 박달목서 유묘의 생장 특성, 잎 형태, 광합성 특성 및 광합성 색소 함량을 조사하였다. 그 결과, 수고와 근원경의 상대 생장률은 광량에 따른 차이가 없었으나, 잎, 줄기 및 뿌리의 건중량 및 잎 수는 55% 상대 광량 조건에서 가장 높았다. 잎의 형태는 광량이 높아질수록 엽면적이 작아지고 두께가 두꺼워지는 경향을 보였다. 광포화점에서의 광합성 속도와 기공전도도를 비롯하여 순양자수율, 암호흡, 잎의 엽록소 a, b와 카로테노이드 함량 역시 55% 상대 광량에서 가장 높았다. 전광 조건에서 박달목서 유묘의 잎은 작고 두꺼워지는 형태적 적응이 나타났으나, 엽록소 함량은 가장 낮아 광합성 속도가 55% 상대 광량보다 떨어졌다. 10%, 20% 상대 광량에서는 광량이 적을수록 엽록소 a, b, 카로테노이드 함량이 감소하였고, 광합성 속도와 암호흡 속도가 낮아졌다. 결론적으로, 박달목서 유묘는 광량에 따라 형태적인 적응 반응을 보였으나, 그늘에서 광합성 효율을 높이는 생리적인 반응은 뚜렷하지 않았다. 또한 생육에 가장 적절한 광조건은 전광의 55% 수준으로, 이 조건에서 광합성이 가장 활발하고 최종 산물인 건중량 생산이 최대로 나타났다. 따라서 박달목서는 현지외 보존을 위한 생육 환경 조성 시 광량이 전광의 55% 정도가 될 수 있도록 조절 관리하는 것이 필요할 것으로 판단된다.

무화과(Ficus carica L.) 열매 추출 분획의 피부 항염증 활성 연구 (Study on skin anti-inflammatory activity of fig (Ficus carica L.) fruit extract fractions)

  • 권희준;이근수;김진화;권순우;황형서
    • Journal of Applied Biological Chemistry
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    • 제66권
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    • pp.416-423
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    • 2023
  • 무화과는 잎, 뿌리, 줄기, 라텍스 외에 열매 자체에서도 각각 항산화, 미백, 항염증, 항균 효능이 보고된다. 본 연구팀에서는 천연물 기반 화장품 소재 개발을 위해 무화과 열매 l atex에 존재하는 ficin 효소의 피부 활성 뿐만 아니라 열매를 70% 에탄올로 추출한 추출물의 미백 기능에 대해 연구 결과를 도출하여 화장품 원료로 직접 사용하고있다. 그러나 새로운 공융용매 추출법 개발 수요와 이를 활용한 피부 염증 완화 및 건선 조절기능에 대한 연구는 거의 없다. 따라서 본 연구에서는 공융용매 추출법을 적용한 무화과 열매 추출 및 분획물들에 피부 염증 조절 및 건선에 대한 유효성 평가를 수행하였다. 먼저, 무화과 열매를 최적의 공융용매 조건으로 추출한 후 n-hexane, dichloromethane, ethyl acetate. butanol로 분획한 분획물의 피부염증 조절 기능을 비교하였다. 먼저, 분획물의 항산화 활성과 RAW264.7 세포주에서 nitric oxide 생성 억제를 확인하였다. 또한 RT-PCR을 이용해 전염증성 사이토카인 mRNA 발현 조절을 관찰한 결과, 여러 분획물 중 hexane, dichloromethane, ethyl acetate와 같은 비극성 용매에서 TNF-α, IL-1α, IL-1β 등 염증성 사이토카인 mRNA 발현이 억제되었다. 뿐만 아니라 HaCaT 각질형성세포 모델에서 TNF-α 로 염증반응을 유도한 후 분획물의 항염증 활성을 비교한 결과 hexane, dichloromethane, ethyl acetate 분획에서 높은 활성을 확인하였다. 마지막으로 in vitro 인간 건선 세포모델에서 chemokine CC motif ligand 20(CCL20) 발현을 확인한 결과 유의성 있게 mRNA 발현 이 억제되었다. 따라서, 공융용매 추출 후 무화과 열매 분획물 중 hexane, dichloromethane, ethyl acetate 분획에서 높은 항염증 활성 및 CCL20 케모카인 조절 기능이 확인되었다. 이런 결과들은 무화과 열매 추출물의 항염증 활성과 함께 인체적용시험을 통해 피부진정 효과가 검증된다면 향후 뛰어난 피부 진정 천연 화장품 소재로 개발될 가능성이 높다고 사료된다.

총체맥류 분쇄기 개발 및 분쇄 총체맥류 사일리지의 품질 특성 (Development of Crushing Device for Whole Crop Silage and the Characteristics of Crushed Whole Crop Silage)

  • 이성현;유병기;주선이;박태일
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.344-349
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    • 2016
  • 본 연구에서는 주로 한(육)우, 낙농 등에서 이용되는 총체맥류 조사료를 돼지, 닭 등에게까지 확대 이용 가능성을 모색하기 위하여 수행하였다. 이를 위해 총체맥류를 분쇄할 수 있는 시스템을 개발하였고 분쇄시스템을 통해 분쇄한 총체맥류를 비닐 백에 밀봉 저장한 후 사료가치를 분석하였다. 총체맥류는 Fig. 4에서 보는 바와 같이 수확 직후 줄기, 잎, 곡실 등을 분리하지 않고 원형 그대로 분쇄장치에 투입하였다. 분쇄되어 배출된 총체맥류의 분쇄상태를 분석한 결과 알곡 20%, 10 mm 이상 4%, 5~10 mm 27%, 5 mm 이하 49%로 매우 미세하게 분쇄되는 것으로 나타나 단위동물의 배합사료에 일정비율 혼합하여 급이 하는 것이 가능할 것으로 판단되었다. 분쇄 직후 밀봉하여 상온에서 저장한 총체맥류 사일리지는 약 3개월이 지난 시점에서 품질을 분석하였다. 시험에 사용한 총체맥류는 새쌀보리와 금강밀이다. 분쇄된 총체맥류의 발효를 촉진하기 위하여 하나에는 발효제를 접종하였고 다른 하나는 발효제를 접종하지 않았다. 발효제를 접종한 분쇄 총체 새쌀보리의 조단백질, 조지방, 조섬유, NDF, ADF, 리그닌, 셀룰로스 함량은 2.45%, 1.61%, 8.95%, 16.94%, 9.52%, 1.01%, 8.51%로 나타났으며 TDN, RFV는 81.38%, 447.5%로 나타났다. 발효제를 접종하지 않은 총체 새쌀보리의 조단백질, 조지방, 조섬유, NDF, ADF, 리그닌, 셀룰로스 함량은 2.57%, 1.62%, 9.61%, 18.25%, 10.13%, 1.10%, 9.04%로 나타났으며 TDN, RFV는 80.90%, 412.9%로 나타났다. 발효제를 접종한 분쇄 총체 금강밀의 조단백질, 조지방, 조섬유, NDF, ADF, 리그닌, 셀룰로스 함량은 2.43%, 1.27%, 10.99%, 19.49%, 11.23%, 1.46%, 9.77%로 나타났으며 TDN, RFV는 80.03%, 382.6%로 나타났다. 발효제를 접종하지 않은 총체금강밀의 조단백질, 조지방, 조섬유, NDF, ADF, 리그닌, 셀룰로스 함량은 2.28%, 1.44%, 10.08%, 18.02%, 10.44%, 1.26%, 9.18%로 나타났으며 TDN, RFV는 80.65%, 416.9%로 나타났다. 발효제를 접종한 것과 발효제를 접종하지 않은 분쇄 총체맥류 사일리지의 상대적 사료가치를 평가한 결과 새쌀보리의 경우 발효제를 첨가한 것이 높았으며, 금강밀의 경우 발효제를 첨가하지 않은 것이 높은 것으로 나타났다. 따라서 총체맥류 분쇄 사일리지를 조제할 때 품종에 따라 발효제의 첨가 여부를 결정하는 것이 중요할 것으로 판단되었다. 또한 Ju 등(2009, 2011)의 TDN과 RFV를 비교 분석한 결과 발효제의 접종 여부와 관계없이 분쇄 총체맥류 사일리지의 TDN과 RFV가 월등히 높은 것으로 나타났다. 따라서 총체맥류 사일리지 조제시 수확${\rightarrow}$분쇄${\rightarrow}$밀봉의 과정을 거쳐 사일리지를 조제하는 것이 조사료 이용효율을 높일 수 있을 것으로 판단된다.

시맨틱 웹 자원의 랭킹을 위한 알고리즘: 클래스중심 접근방법 (A Ranking Algorithm for Semantic Web Resources: A Class-oriented Approach)

  • 노상규;박현정;박진수
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제17권4호
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    • pp.31-59
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    • 2007
  • We frequently use search engines to find relevant information in the Web but still end up with too much information. In order to solve this problem of information overload, ranking algorithms have been applied to various domains. As more information will be available in the future, effectively and efficiently ranking search results will become more critical. In this paper, we propose a ranking algorithm for the Semantic Web resources, specifically RDF resources. Traditionally, the importance of a particular Web page is estimated based on the number of key words found in the page, which is subject to manipulation. In contrast, link analysis methods such as Google's PageRank capitalize on the information which is inherent in the link structure of the Web graph. PageRank considers a certain page highly important if it is referred to by many other pages. The degree of the importance also increases if the importance of the referring pages is high. Kleinberg's algorithm is another link-structure based ranking algorithm for Web pages. Unlike PageRank, Kleinberg's algorithm utilizes two kinds of scores: the authority score and the hub score. If a page has a high authority score, it is an authority on a given topic and many pages refer to it. A page with a high hub score links to many authoritative pages. As mentioned above, the link-structure based ranking method has been playing an essential role in World Wide Web(WWW), and nowadays, many people recognize the effectiveness and efficiency of it. On the other hand, as Resource Description Framework(RDF) data model forms the foundation of the Semantic Web, any information in the Semantic Web can be expressed with RDF graph, making the ranking algorithm for RDF knowledge bases greatly important. The RDF graph consists of nodes and directional links similar to the Web graph. As a result, the link-structure based ranking method seems to be highly applicable to ranking the Semantic Web resources. However, the information space of the Semantic Web is more complex than that of WWW. For instance, WWW can be considered as one huge class, i.e., a collection of Web pages, which has only a recursive property, i.e., a 'refers to' property corresponding to the hyperlinks. However, the Semantic Web encompasses various kinds of classes and properties, and consequently, ranking methods used in WWW should be modified to reflect the complexity of the information space in the Semantic Web. Previous research addressed the ranking problem of query results retrieved from RDF knowledge bases. Mukherjea and Bamba modified Kleinberg's algorithm in order to apply their algorithm to rank the Semantic Web resources. They defined the objectivity score and the subjectivity score of a resource, which correspond to the authority score and the hub score of Kleinberg's, respectively. They concentrated on the diversity of properties and introduced property weights to control the influence of a resource on another resource depending on the characteristic of the property linking the two resources. A node with a high objectivity score becomes the object of many RDF triples, and a node with a high subjectivity score becomes the subject of many RDF triples. They developed several kinds of Semantic Web systems in order to validate their technique and showed some experimental results verifying the applicability of their method to the Semantic Web. Despite their efforts, however, there remained some limitations which they reported in their paper. First, their algorithm is useful only when a Semantic Web system represents most of the knowledge pertaining to a certain domain. In other words, the ratio of links to nodes should be high, or overall resources should be described in detail, to a certain degree for their algorithm to properly work. Second, a Tightly-Knit Community(TKC) effect, the phenomenon that pages which are less important but yet densely connected have higher scores than the ones that are more important but sparsely connected, remains as problematic. Third, a resource may have a high score, not because it is actually important, but simply because it is very common and as a consequence it has many links pointing to it. In this paper, we examine such ranking problems from a novel perspective and propose a new algorithm which can solve the problems under the previous studies. Our proposed method is based on a class-oriented approach. In contrast to the predicate-oriented approach entertained by the previous research, a user, under our approach, determines the weights of a property by comparing its relative significance to the other properties when evaluating the importance of resources in a specific class. This approach stems from the idea that most queries are supposed to find resources belonging to the same class in the Semantic Web, which consists of many heterogeneous classes in RDF Schema. This approach closely reflects the way that people, in the real world, evaluate something, and will turn out to be superior to the predicate-oriented approach for the Semantic Web. Our proposed algorithm can resolve the TKC(Tightly Knit Community) effect, and further can shed lights on other limitations posed by the previous research. In addition, we propose two ways to incorporate data-type properties which have not been employed even in the case when they have some significance on the resource importance. We designed an experiment to show the effectiveness of our proposed algorithm and the validity of ranking results, which was not tried ever in previous research. We also conducted a comprehensive mathematical analysis, which was overlooked in previous research. The mathematical analysis enabled us to simplify the calculation procedure. Finally, we summarize our experimental results and discuss further research issues.

집체범죄감대경향일본산품적영향(集体犯罪感对倾向日本产品的影响) (The Impact of Collective Guilt on the Preference for Japanese Products)

  • Maher, Amro A.;Singhapakdi, Anusorn;Park, Hyun-Soo;Auh, Sei-Gyoung
    • 마케팅과학연구
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    • 제20권2호
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    • pp.135-148
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    • 2010
  • 阿拉伯人联合抵制丹麦产品, 澳大利亚人联合抵制法国产品, 而中国人厌恶日本产品, 这些是国家间的敌对行为影响消费行为的案例. 敌意文献中已考查过消费者对其他国家敌对行为的反应, 以及这种敌意如何影响消费者对敌对国家产品的态度和倾向. 例如, 中国消费者不愿购买日本产品, 是由于日本人在第二次世界大战中的暴行, 以及不平等的经济往来(Klein, Ettenson and Morris 1998). 然而在市场营销文献中, 却没有考查过那些对他国实施敌对行为的国家消费者的反应, 这些敌对行为是否会影响他们购买受害国产品的态度. 社会心理学文献认为, 消费者面对这样的敌对行为时, 会产生一种集体犯罪感. 集体犯罪感源于当组织成员认为组织要对伤害其他组织的行为负责时所产生的痛苦感(Branscombe, Slugoski, and Kappenn 2004). 案例包括美国人由于美军在Abu Ghraib监狱的暴行而产生犯罪感(Iyer, Schamder and Lickel 2007), 荷兰由于过去对印度尼西亚的占领而产生犯罪感(Doosje et al. 1998). 本研究的主要目的是考查当国家成员对他国有敌对行为时消费者的感知, 这种感知是否会影响他们对敌对国家产品的态度. 更准确的说, 本研究的目标之一是考查集体犯罪感的感知前提, 以及当国家成员对他国有敌对行为时, 人们的情绪反应. 另一个目标是考查集体犯罪感如何影响消费者对敌对国产品的感知和倾向. 如果集体犯罪感能起到明显的预言作用, 敌对国双方的公司可能会从这类不幸的事件中受益. 本研究利用了由Klein, Ettenson and Morris (1998)提出并经Klein (2002)发展的敌意模式. Klein发现美国消费者对日本人怀有敌意, 起因是二战期间的事件(如日军偷袭珍珠港)和近年来日本的经济威胁. 因此本研究认为, 二战间的事件(如广岛长崎的原子弹爆炸)可能导致美国消费者的集体犯罪感. 曾有过一系列的三个假设, 第一个假设关于集体犯罪感的前提. 之前有研究认为当消费者感知到侵害造成的非法伤害, 并且认为侵犯者来自的国家应为此负责, 集体犯罪感就产生了(Wohl, Branscombe, and Klar 2006). 因此提出下列假设: 假设1a: 感知到的伤害非法性越高, 集体犯罪感越强烈. 假设1b: 责任越大, 集体犯罪感也肯定越强烈. 第二个和第三个假设关于集体犯罪感对倾向日本产品的影响. Klein (2002)发现对日本的敌意越强, 相比较韩国产品对日本产品的倾向越小, 但相比较美国产品对日本产品的倾向并未变小. 这些结果说明集体犯罪感存在时, 消费者在购买日本产品和韩国产品时会更倾向于前者, 但在购买日本产品和美国产品时并未受影响. 假设2: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 假设3: 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 并且对产品的判断和敌意保持不变. 有过一个实验测试这个假设. 使被调查者面临发生在二战中的敌对事件, 从而产生非法伤害和责任. 该实验由一家美国的消费者调查小组收集数据, 将调查对象随机分配到低等级责任和违法情况(n=259)或高等级责任和违法情况(n=268). 测试假设关系时, 运用到潜在变量结构方程模式(LVSEM). 第一个假设得到了支持, 美国人因二战中对日本人的伤害而产生的伤害非法性和责任都对集体犯罪感有积极影响. 第二个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 但与购买日本产品的倾向大于美国产品无关. 最后, 第三个假设也得到了支持, 集体犯罪感与购买日本产品的倾向大于韩国产品有关, 同时还影响人们对日本产品的判断和敌意. 由这些研究的结果可得出结论. 第一, 伤害的非法性和责任是集体犯罪感的前提. 第二, 当消费者面临来自敌对行为目标国家的产品和其他外国产品之间的选择时, 会受到集体犯罪感的影响. 但当他们面临来自敌对行为目标国家的产品和本国产品时, 不受集体犯罪感的影响. 这一结果意味着当竞争对手来自国外时, 利用集体犯罪感对那些受到敌对行为的国家的公司是可行的, 但当竞争对手来自国内时则不可行.

폭소노미 사이트를 위한 랭킹 프레임워크 설계: 시맨틱 그래프기반 접근 (A Folksonomy Ranking Framework: A Semantic Graph-based Approach)

  • 박현정;노상규
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제21권2호
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    • pp.89-116
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    • 2011
  • In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.

도입 사일리지용 옥수수의 품종과 식물체 부위에 대한 사료가치와 생산성 비교 (Comparison of the Forage Quality and Productivity According to Varieties and Plant Parts of Imported Silage Corn (Zea mays, L))

  • 김종근;;;정은찬;김학진
    • 한국초지조사료학회지
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    • 제40권2호
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    • pp.98-105
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    • 2020
  • 본 시험은 도입되는 사일리지용 옥수수의 품종과 식물체 부위에 따른 사료가치와 생산성을 비교하기 위하여 수행하였다. 시험에 이용된 옥수수 품종은 미국 Pioneer Hybrid Co.에서 도입된 8개 품종(P1184, P1151, P1194, P1543, P1345, P1429, P1443 및 P2105)으로 강원도 평창군에 위치한 서울대학교 평창캠퍼스 내에 있는 시험포에서 수행하였다. 수확한 옥수수는 전체 5개 부위(leaf, stem, cob, husk 및 grain)로 분리하여 건조한 후 각 부위별 비율을 산정하였고 사료가치를 분석하였다. 옥수수의 출현율은 P1151 및 P2105품종을 제외하고는 대체로 양호하였다. 출수기는 평균 7월 24일, 출사기는 7월 27일 이었으나 P2105 품종은 7월 28일 및 8월 1일로 늦었고 나머지 품종은 비숫하였다. 초장 및 착수고에 있어서는 P1345 품종이 가장 컸으며(289 및 123 cm), P1151 품종이 가장 작았다(267 및 101 cm). 질병 저항성은 P1184, P1443 및 P1429에서 낮았고 P1197 및 P1345는 높았다. 건물함량은 경엽의 경우 P1151 품종에서 19.6%로 가장 낮았으며 P1429 품종에서 24.9%로 가장 높게 나타났다. 암이삭은 만생 품종인 P2105 품종이 가장 높았고(55.5%) P1184(54.2%) 및 P1345(54.3%) 품종도 유의적으로 높게 나타났다 (p<0.05). P2105, P1429 및 P1194 품종의 경엽 건물수량이 유의적으로 높게 나타났으며 (p<0.05), P2105, P1345 및 P1443 품종의 암이삭 건물 수량이 높았다. 5개의 부위로 분리된 식물체(Leaf, Stem, Husk, Cob 및 Grain)의 각 부위별 비율을 살펴보면 대체적으로 암이삭에 해당하는 grain과 cob 합의 비율이 50~60%로 나타나 비교적 높은 비율을 보였다. 포엽(husk)와 속대(cob)의 비율은 대체적으로 비슷하였으며 잎과 줄기는 약 20% 내외의 비율을 보여주었다. 조단백질 함량은 잎이 가장 높았고 그 다음이 grain이었다. 줄기의 조단백질 함량은 가장 낮았으며 포엽(husk)은 품종간에 유의적인 차이가 없었다(P>0.05). ADF 함량은 곡실을 제외한 나머지 부분은 비슷하였지만 잎 부분이 더 낮은 경향을 나타내었으며 줄기와 잎을 제외한 다른 부위는 품종간에 유의적인 차이를 보이지 않았다(p>0.05). NDF 함량은 husk에서는 유의적인 차이가 없었으나 다른 부위는 품종간에 차이를 보였다(p<0.05). 또한 품종별로 부위에 따라 특별한 차이를 보였는데, 줄기는 P2015, 잎은 P1197, 속대는 P1151 포엽은 P1197 그리고 알곡은 P1197에서 NDF 함량이 높게 나타났다. 건물 소화율은 줄기와 알곡에서 유의적인 차이가 없었으나 잎과 암이삭을 구성하는 포엽과 속대에서는 품종간에 차이가 나타났다. 이상의 결과를 종합하여 볼 때 시험에 P2105 품종의 건물수량이 가장 우수하였으며 알곡의 비율은 P1543 및 P1345에서 우수하였다. 또한 사료가치는 잎과 곡실 부분이 높았으며 잎과 줄기가 husk나 cob보다는 사료가치가 높은 것을 알 수 있었다.

TV 시청률과 마이크로블로그 내용어와의 시간대별 관계 분석 (Analysis of the Time-dependent Relation between TV Ratings and the Content of Microblogs)

  • 최준연;백혜득;최진호
    • 지능정보연구
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    • 제20권1호
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    • pp.163-176
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    • 2014
  • 소셜미디어 확산으로 많은 사용자들이 SNS를 통해 자신의 생각과 의견을 표출하며 다른 사용자들과 상호작용하고 있다. 특히 트위터와 같은 마이크로블로그는 짧은 문장을 통해 영화, TV, 사회 현상 등과 같은 공통의 주제에 대해 많은 사람이 즉각적으로 의견을 표출하고 교환하는 플랫폼의 역할을 수행하고 있다. TV방송 프로그램에 대해서도 의견과 감정을 마이크로블로그를 통해 표출하고 있는데, 본 연구에서는 마이크로블로그의 내용과 시청률과의 관계를 살펴보기 위해, 지난 공중파 방송 프로그램에 대한 트윗을 수집하고 부적절한 트윗들을 제거한 후 형태소 분석을 수행하였다. 추출된 형태소뿐 아니라 이모티콘, 신조어 등 사용자가 입력한 모든 단어들을 후보 자질로 삼아 시청률과의 상관관계를 분석하였다. 실험을 위해 2013년 1월부터 10개월간의 예능프로그램 트윗의 데이터를 수집하여 전국 시청률 데이터와 비교 분석을 수행하였다. 트윗의 발생량은 일주일 중 방송된 요일에 가장 많았으며, 특히 방송시간 부근에서 급격히 증가하는 모습을 보였다. 이것은 전국에 동시간에 방송되는 공중파 프로그램의 특성상 공통된 관심 주제를 제공하기 때문에 나타나는 현상으로 여겨진다. 횟수 기반 자질로 방송 일의 총 트윗 수와 리트윗 수, 방송시간 중의 트윗 수와 리트윗 수와 시청률과의 상관 관계를 분석하였으나 모두 낮은 상관 계수를 나타냈다. 이것은 단순한 트윗 발생 빈도는 방송 프로그램의 만족도 또는 시청률을 제대로 반영하고 있지 못함을 의미한다. 내용 기반 자질로 추출한 단어들 중에는 높은 상관관계를 보여주는 단어들이 발견되었으며, 표준어가 아닌 이모티콘과 신조어 중에도 높은 상관관계를 보여주는 자질이 나타났다. 또한 방송시작 전과 후에 따라 상관계수가 높은 단어가 상이함을 발견하였다. 매주 같은 시간에 방송되는 TV 프로그램의 특성상, 방송을 기다리고 기대하는 내용의 트윗과 방송 후 소감을 표현하는 트윗의 내용에 차이가 존재하였다. 이러한 분석결과는 단어에 따라 시청률과 연관성이 높은 시간대가 달라짐을 의미하며, 시청률을 측정하고자 할 때 각 단어들의 시간대를 고려해서 사용해야 함을 의미한다. 본 연구에서 제안한 방법은 기존의 표본 추출을 통해 이루어지는 TV 시청률 측정을 보완할 수 있는 방법에 활용할 수 있으리라 기대된다.