• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.65-82
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• 2021

주식시장에 참여하는 투자자들은 크게 외국인투자자, 기관투자자, 그리고 개인투자자로 구분된다. 외국인투자자 같은 전문투자자 집단은 개인투자자 집단과 비교하여 정보력과 자금력에서 우위를 보이고 있으며, 그 결과 시장 참여자들 사이에는 외국인투자자들이 좋은 투자 성과를 보이는 것으로 알려져 있다. 외국인 투자자들은 근래에는 인공지능을 이용한 투자를 많이 하고 있다. 본 연구의 목적은 투자자별 거래량 정보와 머신러닝을 결합하는 투자전략을 제안하고, 실제 주가와 투자자별 거래량 데이터를 이용하여 제안 모형의 포트폴리오 투자 성과를 분석하는 것이다. 일별 투자자별 매수 수량과 매도 수량 정보는 한국거래소에서 공개하고 있는 자료를 활용하였으며, 여기에 인공신경망을 결합하여 최적의 포트폴리오 전략을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 자기 조직화 지도 모형 인공신경망을 이용하여 투자자별 거래량 데이터를 그룹화하고 그룹화한 데이터를 변환하여 오류역전파 모형을 학습하였다. 학습 후 검증 데이터 예측결과로 매월 포트폴리오 구성을 하도록 개발하였다. 성과 분석을 위해 포트폴리오의 벤치마크를 지정하였고 시장 수익률 비교를 위해 KOSPI200, KOSPI 지수 수익률도 구하였다. 포트폴리오의 동일배분 수익률, 복리 수익률, 연평균 수익률, MDD, 표준편차, 샤프지수, 벤치마크로 지정한 시가총액 상위 10종목의 Buy and Hold 수익률 등을 사용하여 성과 분석을 진행하였다. 분석 결과 포트폴리오가 벤치마크 대비 2배 수익률을 올렸으며 시장 수익률보다 좋은 성과를 보였다. MDD와 표준편차는 포트폴리오와 벤치마크가 비슷한 결과로 성과 대비 비교한다면 포트폴리오가 좋은 성과라고 할 수 있다. 샤프지수도 포트폴리오가 벤치마크와 시장 결과보다 좋은 성과를 내었다. 이를 통해 머신러닝과 투자자별 거래정보 분석을 활용한 포트폴리오 구성 프로그램 개발의 방향을 제시하였고 실제 주식 투자를 위한 프로그램 개발에 활용할 수 있음을 보였다.

• 멤브레인
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• 제32권4호
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• pp.235-252
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• 2022

무삼투압차 역삼투압(Δ𝜋= 0)은 KAIST H. N. Chang 명예교수가 2013년 발명, 2014년 미국 특허 출원, 2018년 특허 취득(US 9,950,297) 해수담수화기술. Chang 등의 RO 기술은 삼투압 조정조와 저압 역삼투압의 2 챔버로 구성. Chang 등은 소금물을 비롯한 모든 수용액은 물과 용질(소금)로 완전 분리 가능 주장. 삼투압차 조정조, 저압 역삼투압조 2 챔버로 구성됨. 고농도 용액의 삼투압은 1908년 미국화학회지 출간된 MIT G. N. Lewis식 이용. 두 번째 특허(US 10,953,3367)에서 RO가 10~12 bar 저 삼투압차 수행 가능 증명. 세 번째 특허(Korea 10-2322755, 해외 출원 중) Singularity ZERO 활용하면 기존 RO에 비해 물은 50% 추가, 막 면적은 1/3, 이론에너지는 1/5, 동일 용량의 S-ZERO 기술은 기존 RO 건설비의 50~60%로 예측됨.

• Korean Journal of Health Education and Promotion
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• 제2권1호
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• pp.31-61
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• 2000

Introduction. Despite the fact that half of premature deaths are caused by unhealthy lifestyles such as smoking tobacco, sedentary lifestyle, alcohol and drug abuse and poor nutrition, there are no theoretical models which accurately explain these health promotion related behaviors. This study tests a new model of health behavior called the Model of Health Promotion Behavior. This model draws on elements and frameworks suggested by the Health Belief Model, Social Cognitive Theory, the Theory of Planned Action and the Health Promotion Model. This model is intended as a general model of behavior but this first test of the model uses amount of exercise as the outcome behavior. Design. This study utilized a cross sectional mail-out, mail-back survey design to determine the elements within the model that best explained intentions to exercise and those that best explained amount of exercise. A follow-up questionnaire was mailed to all respondents to the first questionnaire about 10 months after the initial survey. A pretest was conducted to refine the questionnaire and a pilot study to test the protocols and assumptions used to calculate the required sample size. Sample. The sample was drawn from 2000 eligible participants at two blue collar (utility company and part of a hospital) and two white collar (bank and pharmaceutical) companies located in Southeastern Michigan. Both white collar site had employee fitness centers and all four sites offered health promotion programs. In the first survey, 982 responses were received (49.1％) after two mailings to non-respondents and one additional mailing to secure answers to missing data, with 845 usable cases for the analyzing current intentions and 918 usable cases for the explaining of amount of current exercise analysis. In the follow-up survey, questionnaires were mailed to the 982 employees who responded to the initial survey. After one follow-up mailing to non-respondents, and one mailing to secure answers to missing data, 697 (71.0％) responses were received, with 627 (63.8％) usable cases to predict intentions and 673 (68.5％) usable cases to predict amount of exercise. Measures. The questionnaire in the initial survey had 15 scales and 134 items; these scales measured each of the variables in the model. Thirteen of the scales were drawn from the literature, all had Cronbach's alpha scores above .74 and all but three had scores above .80. The questionnaire in the second mailing had only 10 items, and measured only outcome variables. Analysis. The analysis included calculation of scale scores, Cronbach's alpha, zero order correlations, and factor analysis, ordinary least square analysis, hierarchical tests of interaction terms and path analysis, and comparisons of results based on a random split of the data and splits based on gender and employer site. The power of the regression analysis was .99 at the .01 significance level for the model as a whole. Results. Self efficacy and Non-Health Benefits emerged as the most powerful predictors of Intentions to exercise, together explaining approximately 19％ of the variance in future Intentions. Intentions, and the interaction of Intentions with Barriers, with Support of Friends, and with Self Efficacy were the most consistent predictors of amount of future exercise, together explaining 38％ of the variance. With the inclusion of Prior Exercise History the model explained 52％ of the variance in amount of exercise 10 months later. There were very few differences in the variables that emerged as important predictors of intentions or exercise in the different employer sites or between males and females. Discussion. This new model is viable in predicting intentions to exercise and amount of exercise, both in absolute terms and when compared to existing models.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제21권3호
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• pp.551-573
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• 2015

한국사회 4가구 중 한 가구가 혼자 사는 가구이다. 전체가구 중 1인가구는 23.9%를 차지하고 있으며, 대도시 서울 역시 혼자 사는 사람들이 24.4%에 달한다. 1인가구라 불리는 이들의 비율은 20년 전에는 9%에 지나지 않았으며, 30년 전에는 단지 4.5% 사람들만 혼자 살았다. 지금까지 우리사회 가구의 전형적인 모습으로 여겨진 부모와 2명의 자녀로 구성된 4인 가구는 23.5%로 줄었다. 대도시 서울에서 혼자 사는 사람과 2인가구를 합한 소규모 가구가 전체 가구의 절반에 이르는 47%에 달하고 있다. 지난 시간동안 발생한 1인가구의 급속한 증가 원인은 무엇일까? 이 글은 이 질문에 답하기 위한 현황 분석과 정책으로 구성되어 있다. 우리 사회의 1인가구 증가는 한 가지 이유만으로는 설명하기는 어려운 복합적인 이유가 자리 잡고 있다. 여성의 경제활동 증가, 젊은 세대의 결혼관 변화에 따른 비(非)혼과 만혼의 증가, 한국의 교육환경에 기인한 기러기 가족 증가, 이혼·별거 등 경제적 빈곤함에 기인한 가족 해체 등에 기인한 비(非)자발전 독신층 증가, 그리고 고령화 진전에 따른 노인 독신가구의 증가 등 여러 요인들과 함께 맞물려 있기 때문이다. 따라서 서로 다른 유형의 1인가구가 존재하기 때문에 이들이 야기할 사회문제도 상이하다. 자발적 1인가구로서의 골드족을 제외한 산업예비군으로서의 젊은 1인가구, 중장년 1인가구, 고령1인가구의 '빈곤'과 '사회적 고립'이다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제42권1호
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• pp.54-60
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• 2022

최근 봄 가뭄과 이모작 작부체계로 인하여 옥수수의 파종시기가 지연되고 있다. 따라서 본 시험은 옥수수 품종을 한 달 간격으로 조기파종(4월 12일), 만기파종(5월 10일)으로 파종하였을 때 사일리지용 옥수수 품종의 생육특성, 사초 생산성 및 사료가치를 비교하기 위하여 중부지방(충남 천안)에서 4월 12일부터 8월 20일까지 수행하였다. 옥수수의 착수고는 만기파종이 조기파종보다 높았으나(p<0.05), 초장은 품종간에 유의적 차이가 없었다. 내도복성은 품종간에 차이가 있었으나(p<0.01) 파종시기간에 차이가 없었다. 반면 내충성은 품종간에 차이가 없었으나 파종시가간에는 차이기 있었다(p<0.05). 흑조위축병(RBSDV) 이병률은 만기파종이 조기파종보다 낮았다(p<0.001). 암이삭 비율은 품종 간에 유의적 차이가 보였다(p<0.01). 건물 및 TDN 수량도 조기파종에 비해 만기파종이 유의적인 차이를 보였다(p<0.01). 조단백질은 파종시기간에 유의적 차이는 보였지만, 품종간에 유의적 차이는 나타나지 않았다. 만기파종의 ADF 함량은 조기파종보다 낮았으나(p<0.01), NDF 함량은 품종 간에 유의적 차이가 없었다. 조기파종보다 만기파종의 TDN 및 비유정미에너지(NE_L)가 높았다. 따라서 우리나라 각 지역별 기후와 강수량을 고려하여 이모작 작부체계에 적합한 동계사료작물을 재배 후 여름사료작물인 사일리지용 옥수수의 파종시기를 5월 중순까지 늦추어도 생산성 및 사료가치가 높을 것으로 사료된다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권4호
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• pp.305-330
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• 2023

쉴드TBM 터널은 NATM 터널과 달리 라이닝이 세그먼트로 분절되어 있다. 따라서 라이닝에 동일 하중이 발생되어도 NATM 터널 라이닝과 쉴드TBM 터널 라이닝의 응력 분포가 다르게 발생된다. 쉴드TBM 터널에서 라이닝에 발생되는 응력을 분석하는 대표적 방법은 연결부를 고려하지 않는 강성일체법과 링간 이음 및 세그먼트 연결을 고려하는 2링 빔스프링 모델이 있다. 본 연구는 라이닝 분절 Segmentaion을 고려한 Break-joint Mode 해석 방법이지만 세그먼트 라이닝 연결부의 구조적 역할을 고려하지 않고 마찰력 성분인 수직강성과 전단강성 만 도입된 쉘 인터페이스 요소를 이용한 모델링을 적용하여 진동하중 발생 시 라이닝의 응력 및 변위에 대한 응답결과를 분석했다. 토압 등 정적 하중에 대해 천 정부에서 가장 큰 응력이 발생되는 강성일체법과 달리 본 연구의 해석방법에 의해 발생된 세그먼트 라이닝 응력 분포는 세그먼트 연결부가 집중된 천정부 Key 세그먼트에서 가장 작은 응력이 발생하였고 연결부를 경계로 응력의 분포가 뚜렷이 구분되었다. 그리고 정적 해석 결과는 강성일체법에 발생된 라이닝 응력이 본 연구 방법에 의해 발생된 세그먼트 라이닝의 응력에 비해 최대 7배의 큰 응력이 발생되었다. 이러한 결과는 세그먼트 연결부를 고려한 기존의 2링 빔-스프링 모델의 응력분포 양상과 일치하는 결과다. 그러나 열차 진동하중에 대한 응력값은 Break-joint Mode로 해석한 본 연구방법의 응력이 강성일체법에 비해 더 큰 응력을 발생되었다. 이는 짧은 부재들의 조합으로 이루어진 세그먼트 Ring이 원주방향으로 일체로 되어 부재의 길이가 상대적으로 더 긴 강성일체법 결과에 비해 더 작은 응력이 발생되는 정역학적 개념과 상이한 결과다. 진동하중에 대해 Break-joint Mode에서 세그먼트 라이닝에 응력이 더 크게 발생된 원인은 부재의 고유주기, 감쇠비 등 동역학적 요인의 차이보다는 열차 진동하중에 대해 라이닝에 발생되는 변위의 차이에 기인하는 것으로 판단되지만 이에 대한 증명은 추후의 과제로 남겨두었다. 본 연구 방법의 Break-joint Mode를 이용하면 정지상태의 열차 하중에 의해 발생되는 라이닝의 응력과 변위값을 비교하여 쉴드TBM 터널의 충격계수(DIF)를 비교적 간단하게 추정할 수 있다. 본 연구는 쉴드TBM 터널의 Segmentaion을 고려한 3차원 모델링으로 추후 지진파 등 다양한 하중조건의 검토를 통해 기존 해석방법 결과와 비교하여 모델링의 추가적 신뢰성을 확보할 필요가 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.43-54
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• 2023

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.

• 운동과학
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• 제23권1호
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• pp.1-11
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• 2014

본 연구의 목적은 새로운 20 m 점증왕복달리검사(20 m PSRT) 프로토콜을 이용하여 우리나라 여중생의 VO₂max를 추정할 수 있는 타당성과 신뢰도가 확보된 추정식을 개발하는 데 있다. 총 194명의 여중생(13-15세) 중 127명은 타당도 검사를 위해 그리고 99명(나머지 67명+32명은 타당도 분석에도 참여함)은 신뢰도 검사를 위하여 무작위로 배정하였다. 127명의 참여자는 VO₂max 추정식의 개발과 새로운 20 m PSRT 프로토콜의 타당도 분석을 위하여 트레드밀을 이용한 최대점증부하검사(고정식)와 이동식 가스분석기를 착용하고 20 m PSRT(이동식)를 실시하였다. 신뢰도분석을 위하여 99명의 참여자들은 새로운 20 m PSRT를 1주일 간격으로 1회 반복(총 2회) 실시하였다. 이동식 가스분석기를 착용하고 측정한 20 m PSRT VO₂max 실측값(39.2±5.1 ml/kg/min)은 고정식 가스분석기를 이용하여 트레드밀을 이용하여 측정한 VO₂max 실측값(37.7±5.7 ml/kg/min, p=.001)보다 유의하게 높았으나 매우 좁은 범위에 해당하는 것이었다(1.5 ml/kg/min). 또한 이동식과 고정식 가스분석기(20 m PSRT vs. 트레드밀)에서 얻은 VO₂max의 상관계수는 .88(p<.001)이었다. 20 m PSRT의 신뢰도 검사와 관련하여 왕복달리기 횟수(r=.88, p<.001) & 최종속도(r= .85)의 상관계수 역시 매우 높은 것으로 나타났다. VO₂max를 추정하기 위해 본 연구에서 얻은 자료를 바탕으로 개발된 새로운 추정식은 y = .231 × 왕복횟수 - .311×체중 + 46.201 이다(r=.74, SEE=4.29 ml/kg/ml). 결론적으로 첫째, 새로운 20 m PSRT 프로토콜은 타당성과 신뢰도가 확보된 검사이며 둘째, 본 연구에서 개발된 20 m PSRT 추정식은 한국 여중생(14-16세)에게 적합하고 타당성 있는 VO₂max 추정값을 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.123-138
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• 2017

주식 시장은 거래자들의 기업과 시황에 대한 기대가 반영되어 움직이기에, 다양한 원천의 텍스트 데이터 분석을 통해 주가 움직임을 예측하려는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 것이기에 단순히 주가의 등락 뿐만이 아니라, 뉴스 기사나 소셜 미디어의 반응에 따라 거래를 하고 이에 따른 수익률을 분석하는 연구들이 진행되어 왔다. 주가의 움직임을 예측하는 연구들도 다른 분야의 텍스트 마이닝 접근 방안과 동일하게 단어-문서 매트릭스를 구성하여 분류 알고리즘에 적용하여 왔다. 문서에 많은 단어들이 포함되어 있기 때문에 모든 단어를 가지고 단어-문서 매트릭스를 만드는 것보다는 단어가 문서를 범주로 분류할 때 기여도가 높은 단어들을 선정하여야 한다. 단어의 빈도를 고려하여 너무 적은 등장 빈도나 중요도를 보이는 단어는 제거하게 된다. 단어가 문서를 정확하게 분류하는 데 기여하는 정도를 측정하여 기여도에 따라 사용할 단어를 선정하기도 한다. 단어-문서 매트릭스를 구성하는 기본적인 방안인 분석의 대상이 되는 모든 문서를 수집하여 분류에 영향력을 미치는 단어를 선정하여 사용하는 것이었다. 본 연구에서는 개별 종목에 대한 문서를 분석하여 종목별 등락에 모두 포함되는 단어를 중립 단어로 선정한다. 선정된 중립 단어 주변에 등장하는 단어들을 추출하여 단어-문서 매트릭스 생성에 활용한다. 중립 단어 자체는 주가 움직임과 연관관계가 적고, 중립 단어의 주변 단어가 주가 상승에 더 영향을 미칠 것이라는 생각에서 출발한다. 생성된 단어-문서 매트릭스를 가지고 주가의 등락 여부를 분류하는 알고리즘에 적용하게 된다. 본 연구에서는 종목 별로 중립 단어를 1차 선정하고, 선정된 단어 중에서 다른 종목에도 많이 포함되는 단어는 추가적으로 제외하는 방안을 활용하였다. 온라인 뉴스 포털을 통해 시가 총액 상위 10개 종목에 대한 4개월 간의 뉴스 기사를 수집하였다. 3개월간의 뉴스 기사를 학습 데이터로 분류 모형을 수립하였으며, 남은 1개월간의 뉴스 기사를 모형에 적용하여 다음 날의 주가 움직임을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 중립 단어 활용 알고리즘이 희소성에 기반한 단어 선정 방안에 비해 우수한 분류 성과를 보였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제5권1호
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• pp.22-32
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• 1985

본(本) 연구(硏究)는 고온기(高溫期) 초지(草地)의 예취관리(刈取管理)에 관(關)한 연구(硏究)로서 여름철 고온기간중(高溫期間中) 예취시기(刈取時期)와 예취(刈取)높이가 tall fescu 우점초지(優占草地)의 목초고사(牧草枯死), 잡초발생(雜草發生), 재생(再生)과 저장탄수화물함량(貯藏炭水化物含量) 및 수량(收量)에 미치는 영향을 구명(究明)하여 고온기(高溫期)의 적절한 예취방법(刈取方法) 모색하기 위해 실시(實施)되었다. 본(本) 시험(試驗)은 3차(次) 예취시기(刈取時期)(7월(月) 12일(日), 8월(月) 4일(日))를 주구(主區)로 하고 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이(3, 6, 9cm)를 세구(細區)로 하여 4 반복 분할구 배치법으로 설계(設計)하였으며, 1984년도(年度) 수원(水原) 축산시험장(畜産試驗場) 초지시험포(草地試驗圃)에서 수행(遂行)된 결과(結果)의 요약(要約)은 다음과 같다. 1. 시험기간중(試驗期間中) 기상(氣象)을 요약(要約)하면 기온(氣溫)은 평년(平年)에 비해 $1{\sim}2^{\circ}C$높았으며 특(特)히 8월(月) 상(上) 중순(中旬)의 기온(氣溫)이 높았다. 강수량(降水量)은 7월(月) 상순(上旬), 8월(月) 하순(下旬) 및 9월(月) 상순(上旬)을 제외하고는 평년(平年)에 비해 적었다. 2. 고온기시(高溫期時) 지표(地表) 및 지중(地中)(10cm)온도(溫度)는 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 낮을수록 높아지는 경향이었다(지표온도(地表溫度) : $2{\sim}4^{\circ}C$, 지중온도(地中溫度) : $1{\sim}2^{\circ}C$) 3. 3차(次) 예취후(刈取后) 예취(刈取)높이별(別) 재생초장(再生草長)과 재생엽면적(再生葉面積)은 예취(刈取)높이가 높을수록 빠른 생장(生長)을 보였다. 4. 3차(次) 예취후(刈取后) 그루터기내(內) 저장탄수화물(貯藏炭水化物)(TNC) 함량(含量)은 7월(月) 12일구(日區)가 8월(月) 4일구(日區)에 비해 회복이 빨랐으며 그 중 9cm 예취(刈取)높이구(區)에서 가장 빠른 회복을 보였고, 3cm구(區)가 가장 늦었다. 8월(月) 4일구(日區)에서는 고온(高溫)과 강우(降雨)로 인해 TNC의 회복이 더딘 것으로 생각되며 3cm높이구(區)에서 회복이 가장 늦은 경향을 보였다. 5. 고온기간(高溫期間)인 3차(次) 예취후(刈取后) 목초고사율(牧草枯死率)은 예취(刈取)높이가 낮아질수록 증가하였다(P<0.05). 6. 3차(次) 예취시(刈取時)에는 전체 시험포장에서 잡초발생(雜草發生)이 거의 없었으나 4차(次) 예취(刈取) 시(時)에는(7월(月) 12일구(日區)) 3cm구(區)에서는 60%의 잡초율(雜草率)을 보여 주었으며 6, 9cm로 예취(刈取)높이가 높아짐에 따라 잡초율(雜草率)은 21, 7%로 각각 감소하였다(P<0.05). 이는 5차(次) 예취시(刈取時)에도 비슷한 경향을 보였으며 주요발생잡초(主要發生雜草)로는 피>바램이>소리쟁이, 방동산이 등의 순으로 나타났다. 그러나 8월(月) 4일구(日區)에서는 예취(刈取)높이별(別) 잡초발생차이(雜草發生差異)는 크지 않았다. 7. 고온기시(高溫期時) 건물수량(乾物收量)(3차(次))은 8월(月) 4일구(日區)가 7월(月)12일구(日區)에 비해 많았으며, 예취(刈取)높이가 낮을수록 증가하였다(P<0.05). 그러나 4차(次)와 5차(次) 예취시(刈取時) 수량(收量)은 刈예취시기별(刈取時期別) 차이(差異)는 없었으나, 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 높을수록 증가하였다(P<0.05). 8. 재생수량(再生收量)(4 + 5차(次))은 예취시기(刈取時期)에 관계없이 3차(次) 예취시(刈取時) 예취(刈取)높이가 높을수록 증가하였으며(P<0.05). 3, 4, 5차(次) 총건물수량(總乾物收量)을 볼 때 7월(月) 12일구(日區)에서는 예취(刈取)높이별(別) 차이(差異)가 인정되었으나(P<0.05), 8월(月) 4일구(日區)에서는 차이가 없었다. 9. 본(本) 시험(試驗)의 결과(結果)를 종합(綜合)하여 볼 때 여름철 고온기시(高溫期時) 목초(牧草)의 양호(良好)한 재생(再生)과 잡초발생억제(雜草發生抑制)를 위해서는 예취시기(刈取時期)에 관계없이 9cm의 높은 예취(刈取)높이가 바람직한 것으로 생각된다.