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인공지능과 모발의 필수 미네랄 원소 함량을 이용한 피험자 연령 예측 (Prediction of Hair Owners' Age using Hair Mineral Content and Artificial Intelligence)

박준현;하병조;박상수
- 문화기술의 융합
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- 제8권6호
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- pp.155-159
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- 2022
모발의 필수 미네랄 원소 농도 데이터로 인공지능을 학습시킨 후, 피험자의 모발 미네랄 원소 농도로 나이를 예측하도록 하고 그 결과를 피험자의 실제 나이와 비교하여 연관성을 조사하였다. 전체 모발 데이터는 296개이었으며그 중 2/3를 인공지능 학습에 그리고 1/3을 피험자 데이터로 사용하였다. 25세 이하의 성장기 피험자의 실제 나이와 인공지능이 예측한 나이 사이에는 0.678 의 중상 정도의 상관관계가 있었다. 중년의 피험자 그룹에서는 연관성이 거의 없었고 노년의 피험자 그룹에서는 0.522의 약한 상관관계를 보였다. 모발의 미네랄 원소 농도 데이터를 이용한 인공지능의 유용성을 확보하기 위해서는 더 많은 수의 데이터를 제공하여 인공지능을 학습시키는 과정이 필요하다.
https://doi.org/10.17703/JCCT.2022.8.6.155 인용 PDF KSCI

사료 내 천연 복합 미네랄 제제의 첨가가 산란계의 생산성, 계란 품질 및 혈액 성상에 미치는 영향 (The Effect of Natural Mineral Complex Supplementation on Production, Egg Quality and Blood Characteristic in Laying Hens)

유종상;김진동;조진호;진영걸;김해진;강대경;민병준;김인호
- 한국가금학회지
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- 제33권3호
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- pp.189-194
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- 2006
본 연구의 목적은 천연 미네랄 제제의 첨가가 산란계의 생산성, 난질 및 혈액과 난황 내 미네랄 함량에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 72주령 Hy-line Brown 240수를 공시하였고, 6주간 사양 시험을 실시하였다. 처리구는 1) Control(CON), 2) Control + 3% 키토산 + 0.50% 천연미네랄 제제 (M 0.5), 3) Control + 3% 키토산 + 0.10% 천연미네랄 제제 (M 1.0), 4) Control +3% 키토산 + 0.15% 천연미네랄 제제(m1.50)로 총 4 처리를 하여 처리당 10반복, 반복당 6수씩 임의 배치하였다. 산란율은 M1.5 처리구가 대조구, M1.0 처리구와 비교하여 유의적으로 높게 나타났다(P<0.05). 하지만 난중은 M0.5 처리구가 다른 처리구와 비교하여 유의적으로 높게 나타났다(P<0.05). 난각 강도는 처리구와 대조구간에 차이를 보이지 않았으나, 난각 두께는 M1.5 처리구가 대조구 및 다른 처리구와 비교하여 유의적으로 높게 나타났다(P<0.05). 난황색은 미네랄 처리구에서 첨가 수준의 증가에 따라 감소하는 경향을 보였다. Haugh unit은 대조구와 M1.0 처리구가 가장 높게 나타났다(P<0.05). 난황 내 K의 함량은 M1.5 처리구가 대조구와 비교하여 증가하였다(P<0.05). 그러나 난황 내 Ca과 Fe 함량에 있어서 처리구간의 유의적인 차이는 없었다(P<0.05). 혈액 내 Ca과 Fe 함량은 M1.5 처리구에서 대조구와 비교하여 높게 나타났다(P<0.05). 따라서 산란계에서 1.5% 천연 복합 미네랄 제제의 급여는 산란율, 난각 두께를 개선시켰고, 혈액 및 난황 내 미네랄 조성을 변화시켰다.
PDF KSCI