• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
• /
• 제8권1호
• /
• pp.101-106
• /
• 2004

The process of removal of gummy proteinous material sericin from silk is commonly called as degumming loss or boil-off loss ratio. In the present study, the boil-off loss ratio in the cocoon shells of twelve multivoltine${\times}$bivoltine hybrids and their parents were analysed. Inheritance pattern of boil-off loss ratio was analysed in crosses involving high and low boil-off loss parents, F$_1$s, F$_2$s and back-crosses by parent off spring regression analysis. Heterosis and heterobeltiosis was also analysed for this character, Highly significant (P＞0.01) variations were observed in eight out of ten multivoltine and two out of five bivoltine parents indicating the presence of genetic variation in the expression of boil-off loss ratio. Among F$_1$ hybrids, ten hybrids expressed significant (P＞0.01) variations when compared with control hybrid PM${\times}$NB$_4$D$_2$. Significant negative heterosis was expressed in three multi ${\times}$ bi hybrids viz., BL67${\times}$CSR$_{101}$, 96A${\times}$CSR$_{19}$ and 96C${\times}$CSR$_{19}$, which is desirable for this character, whereas expression of heterobeltiosis was significant only with one hybrid, 96C${\times}$CSR$_{18}$ in desired direction. Studies on inheritance pattern showed that the character is heritable and contribution percentage of female and male in the ratio of 50.9: 49.1 and it appears that both the parents are influencing in the expression of boil-on loss ratio in silkworm. Based on the overall performance and evaluation by multiple trait evaluation index and also considering the expression of the boil-off loss ratio three hybrids vix., BL67 ${\times}$ CSR$_{101}$, 96A${\times}$CSR$_{19}$ and 96C${\times}$CSR$_{18}$ were found superior and recommended for commercial exploitation.n.ion.n.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
• /
• 한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
• /
• pp.109-118
• /
• 1993

Development process of agricultural technology has been studied with a case study of Korean agriculture. Technological is considered as a transformer of inputs into outputs and hence technological appropriateness, an important aspect of agricultural development strategies, is considered as a dynamic concepts. Considering the concept of agricultural system as a delivery system for providing essential materials and services to producers and consumers, it has been divided into two major groups of dimensions vis. external challenge dimensions and internal response dimensions. Market, investment and agro-ecosystem constitute the external challenge dimensions : whereas trade , technology as well as production and resources allocation constitute internal response dimensions. The system manager is responsible for maintaining equilibrium in the mentioned six sub-systems. Two kinds of alternatives paths of technological development viz. land saving technology and labour saving technolog have been studied. Technology is considered as a combination of four basic components viz. facilities, abilities, facts and frameworks. Adoption of innovation in agriculture depends on profitability, awareness, risk aversion, financial capacity, institutional infrastructure, availability of physical inputs and adaptability to the local conditions. For a cast study of Korea, changes in the agricultural system through external challenge dimensions are investigated. The impacts of industrialization on agro-ecosystem reported are shift of labour from the agricultural sector to non-agricultural sectors and continuously increasing demand of farm the agricultural sector to non-agricultural sectors accompanied by increase in land prices. The impacts on the commodity market discussed are shift in demand from rice, barley and other cereals to meat , dairy products and vegetables : and increasing in supply capacity of agricultural inputs. The process of agricultural development from 1962 to 19 1 9 (i.e. from start of the first to the end of the sixth five year plan) are also discussed in details with several policy measures taken. The trend of agricultural income and productivity are also analyzed. The main cause of increase in the agricultural income is considered as increase in labour productivity. The study revealed that during the span of 1965-88, holding size has not changed significantly, but both the land and labour productivity increased and so did the agricultural income. R&D activities in Korea have changed over time in three stages vix. import of improved technology, localization by adaptive research and technological mastery. For the new technology to be made affordable to farmers, policy measures like fertilizer and food grain exchange system, dual price system in rice and barely and loan for machinery were strengthened.

• 경영정보학연구
• /
• 제23권1호
• /
• pp.23-43
• /
• 2021

최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.177-192
• /
• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.