본(本) 시험(試驗)은 1981년(年) 작물시험장(作物試驗場) 답작포장(畓作圃場)에서 Indica${\times}$Japonica 원록교잡종(遠綠交雜種)인 태백(太白)벼(수원(水原) 287호(號))를 기계이앙(機械移秧)하여 제초제(除草劑)의 살초효과((殺草効果) 증대(增大)를 위한 기초연구(基礎硏究)로서 제초제종류(除草劑種類)에 따른 초종(草種)의 다양화(多樣化)와 초종구성(草種構成)의 유사성정도(類似性程度)를 조사(調査), 분석(分析)하여 제초제(除草劑)를 혼합(混合) 또는 조합처리(組合處理)하거나 혼합제초제(混合除草劑)를 만들 때 약제선택(藥劑選擇)에 필요(必要)한 정보(情報)를 얻고자 우점초종(優占草種)이 피, 올방개, 올챙고랭이이며 이들의 우점도(優占度)가 각각(各各) 89%, 5%, 3%였던 시험포장(試驗圃場)에서 실시(實施)하였던 바 그 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1. 약해(藥害)는 혼합제초제(混合除草劑)가 단일제초제(單一除草劑)에 비(比)하여 더 많은 경향(傾向)이었다. 2 단일제초제(單一除草劑)의 사용(使用)보다는 살초(殺草) spectrum이 서로 다른 두가지의 유효성분(有效成分)을 혼합(混合)한 혼합제초제(混合除草劑)를 사용(使用)하는 것이, 또 벼 이앙(移秧) 전후(前後)에 제초제(除草劑)를 한번 사용(使用)하는 것보다는 이쾌전후(移快前後)와 생육중기(生育中期)에 제초제(除草劑)를 두번 조합처리(組合處理)하는 것이 제초효과면(除草効果面)에서 더 우수(優秀)하였다. 3. 제초제처리(除草劑處理)에 의한 초종(草種)의 다양화(多樣化) 정도(程度)는 Simpson 지수(指數)가 높은 Butachlor(3.5G)/SL-49(7G), Butachlor(3.5G)/Pyrazolate(6G) 및 Perfluidone(5G)과 같은 제초제(除草劑)는 잡초군락(雜草群落) 단순화(單純化)시키는 경향(傾向)이며, Simpson 지수(指數)가 낮은 Perfluidone(5G) + Chloromethoxynil(7G), Butachlor(6G) fb Perfluidone(5G), 및 Butachlor(4G)/Naproanilide(6G)와 같은 약제(藥劑)는 초종(草種)을 다양화(多樣化)시키는 경향(傾向)이었다. 4. 초종구성유사성계수(草種構成類似性係數)로 볼 때 제초효과(除草効果)를 가장 높일 수 있는 약제(藥劑)는 초종구성(草種構成)이 크게 달랐던 Perfluidone(5G)과 Chloromethoxynil(7G), Bifenox(7G) 및 Butachlor(6G)의 혼합제초제(混合除草劑)로 추정(推定)되며, Perfluidone(5G)은 타(他) 약제(藥劑)와의 유사성계수(類似性係數)가 대체(大體)로 낮은 경향(傾向)이었다. 5. 제초효과(除草效果)가 우수(優秀)하고 벼 수량(收量)(현미중(玄米重))이 손 제초구(除草區)와 비슷하였던 처리(處理)는 Perfluidone(5G), Butachlor (3G)/Chloromethoxynil(6G), Perfluidone(5G) + Chloromethoxynil(7G), Butachlor(6G) fb Bentazon(40 E. C) 및 Butachlor(6G) fb Perfluidone(5G) 처리(處理)였다.
목적: 기능적 MR영상을 이용하여 일차운동중추 및 부운동중추의 활성화 부위의 확인 및 편측성을 확인서을 확인하고자 하였다. 대상 및 방법: 7명의 정상성인을 대상으로 echoplanar imaging 혈액산소노도의존(blood oxygen level dependent)기법을 이용하여 운동자극에 의한 뇌피질활성화 검사를 시행하여싸. 사용한 MR기기는 1.5T Siemens Magnetom Vision system이고 표준두부코일을 사용하였다. EPI의 parameter는 TR/TE:1.0/660 msec, 숙임각: $90^{\circ}$, field of view: $22cm{\times}22cm,{\;}matrix{\;}:{\;}128{\times}128$, 절편갯수/절편두께/간격: 10/4mm/0.8mm와 지방억제기법이 추가되었다. 손가락운동을 한쪽 손의 검사에 3회의 운동자극기간과 3회의 휴식기를 번갈아 좌측손과 우측손을 따로 시행하였다. 영상처리 software는 Stimulate 5.0을 사용하였고 통게적인 방법은 cross-correlation을 이용하였다. 좌우측 반구의 활성화시의 평균신호강도의 상승률과 일차운동중추와 부운동중추부위의 활성화된 voxel의 갯수를 구하여 좌측 및 우측손의 운동시의 좌우측반구의 활성화된 voxel의 갯수를 비교하였다. 그리고 각 반구의 활성화된 voxel의 총합을 구하여 각반구의 비대칭성을 확인하는 지표로 삼았다. 결과: 부운동중추에서 우성반구의 신호 상승률은 2.49-3.06%로 일차운동중추의 4.4-7.23%보다 낮은 상승류을 보였다. 우측이나 좌측손가락운동시 부운동중추의 좌, 우측 반구의 평균신호강도의 상승률에는 유의한 차이가 없었다(p>0.01). 활성화된 voxel의 갯수에 있어서도 유의한 차이가 없었다. 반구의 비대칭성을 확인하기 위하여 각각의 뇌반구의 활성화 voxel의 총합을 구하였을때 일차운동중추의 경우는 유의성있는 차이를 보였으나(p<0.05) 부운동중추의 경우에는 차이가 없었다. 결론: 일차운동중추는 반대측 뇌반구의 우세 및 좌측반구가 우세한 비대칭성을 보였으나 부운동중추는 한쪽 반구의 비대칭성이 약한결과를 보였다.
Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 뇌의 T2고속스핀에코 3.0T 자기공명영상에서 지방조직의 억제능력을 유지하면서 동시에 지방조직의 불균일성을 최소화할 수 있는 SPAIR의 적정 반전시간(TI)을 찾아보고, 지방억제기법인 STIR기법과도 비교하고자 한다. SPAIR 프로토콜의 반전시간(TI)은 SPAIR TR(420 msec)의 1/2, 1/3, 1/6, 1/12, 즉 210 msec(8명), 140 msec(26명), 70 msec(26명), 35 msec(18명)로 설정하고, STIR의 TI는 250 msec(26명)로 설정하여 뇌의 축방향 영상(104개)을 획득하였다. 출력영상의 지방조직, 근육조직, 백그라운드의 ROI($50\;mm^2$)를 설정하여 신호강도(SI)를 측정하였고, 지방과 근육조직과의 CNR을 산출하고, 지방조직에서 불균일치는 측정된 지방 신호의 평균치(mean)에 대한 표준편차(SD)로서 그 산출은 SD/mean으로 계산하였다. 측정결과는 첫째, SPAIR TI가 70 ms일 때, 지방조직의 신호강도가 TI가 140 ms 보다 낮게 측정되어 지방억제능력이 우수하였다. 둘째, SPAIR TI가 140 ms일 때, 영상의 질 측면에서 지방조직의 불균일치는 70 ms 보다 낮아서 영상의 질은 우수하게 나타났다. 따라서 SPAIR TI의 선택은 TR(420 ms)의 1/3인 140 ms와 1/6인 70 ms에서 결정되어야 하는데 지방조직의 억제능력과 지방조직의 불균일치에서 각각 통계적으로 유의한 차이(p < .001)를 보여 화질 측면에서 TI : 140 ms를 선택하는 것이 바람직하다고 생각한다. 한편, SPAIR(TI : 140 ms)와 STIR의 비교는 지방억제는 통계적으로 유의한 차이가 없으나(p < .252), 화질 측면에서 SPAIR가 STIR보다 우수한 결과를 보였고, 통계적으로 유의한 차이를 보였다(p < .01).
기후변화가 고착화되면서 강수와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 IHACRES와 GR4J를 이용하여 강수 및 기온 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 및 Kling Gupta Efficiency (KGE)를 목적함수로 하여 각 모형의 매개변수를 최적화하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년-2014년)의 유출자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 7:3 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.74, KGE>0.75)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후변동이 유출에 미치는 영향을 평가하기 위해 동일한 모의 기간에 대해 강수는 -50 %에서 +50 %의 범위를 1 %씩, 기온은 0 ℃에서 8 ℃까지 0.1 ℃씩 구분하여 총 8,181개의 기후조건 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 최대유량, 풍수량, 평수량을 비교 및 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 연최대유량과 풍수량의 경우, 강수 감소에 따른 유출 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강수와 기온이 증가할수록 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 풍수량의 경우 강수와 기온 변화의 차이가 커질수록 두 모형은 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.
지난 십년동안 인터넷을 통한 전자상거래는 빠른 속도로 성장해 왔다. 이러한 인터넷의 발달은 기업들의 사업방식에 많은 변화를 유도했으며, 그 중에서도 마케팅경로의 구조와 경로 구성원들 사이의 관계에 중요한 변화를 초래하고 있다. 각 기업이 처한 시장환경은 다양하며 이 다양한 시장 환경은 인터넷 경로가 각 시장에 미치는 효과를 조절하는 역할을 한다. 이러한 시장의 다양성에도 불구하고 지금까지의 선행연구들은 각기 특정한 하나의 시장상황(unique setting)을 상정하여 인터넷경로 도입이 그 시장에 미치는 영향을 분석하는데 그쳐왔다. 이러한 기존 연구의 공백을 채우기 위해 본 연구는 시장의 다양성을 소비자의 지리적 분포, 시장의 인터넷 수용도의 측면에서 살펴보고 이러한 시장 환경이 인터넷 경로 도입 효과에 미치는 영향에 관하여 조사해 보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 다양한 소비자들의 지리적 분포, 경쟁강도, 소비자의 인터넷 상거래에 대한 수용도 등을 포함한 다양한 시장 환경을 수요모형에 반영시켜 그 영향력 분석을 가능하도록 하였다. 그러나, 다양한 시장 요소를 모형에 반영하는 과정에서 수요모형이 복잡한 구조를 가지게 되었다. 이 문제를 극복하고 게임이론의 균형해를 도출하기 위해 Newton-Raphson algorithm을 사용한 numerical search 방법을 사용하였다. 분석결과 두 종류의 경로에 대한 소비자선호의 분포에 따라 생산자의 가격차별정도, 생산자와 독립소매상 간의 경로이윤 배분율, 그리고 인터넷경로 도입이 각 경로주체의 이윤 향상에 도움이 되는지의 여부, 소비자잉여 등이 달라질 수 있음을 발견하였다. 끝으로 연구의 학술적, 실무적 시사점과 한계점 및 향후 연구방향도 논의되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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