• 한국작물학회지
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• 제5권1호
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• pp.69-86
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• 1969

인삼식물의 종간교잡에 있어서 일대잡종식물은 양친에 대하여 약 1.6~3.0배의 강제를 나타내지만 심한 불임현상으로 거의 잡종 제삼세대를 얻을수 없었다는 점에서 그 원인을 밝히고저 고려인삼${\times}$인 미국인삼의 잡종에 대한 발생학적조사관찰을 하였던 바 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 잡종인삼의 영양생장은 양친과 같이 정상적이며 강세를 나타내나 생식생장에서는 심한 조해를 받는다. 2. 생식기관형성에 있어서도 감수분열기 이전까지는 제조직의 발생은 거의 정상적으로 진행된다. 3. 대포자모세포나 소포자모세포의 감수분 장과정은 심한 불규칙성을 나타내며 어떠한 것은 분열직전부터 퇴화되기 시작한다. 4. 소포자모세포의 핵분열에 있어서 제1분열 중기 또는 후기에 일가염색체 또는 염색체교 등이 출현하는 이상분열상을 관찰할 수 있었으나 감수분열이 끝난 것은 역시 사분자가 대부분이고 이분자나 사분자 이상의 소포자형성은 볼 수 없었다. 5. 소포자형성 또는 화분형성과정에 있어서 한 약내에서 여러 단계의 발육상을 볼 수 있었다. 6. 거대, 미소, 공허화분은 극히 적었다.(Fig. 23). 7. 대포자모세포기 이후 배주의 발육속도는 전반적으로 지연된다. 8. 감수분열을 마친 후 대포자는 오분자를 형성하는 것도 있다.(Fig. 5). 9. 대개는 합점측의 대포자가 활성화하는데 중간에 위치하는 것이 활성대포자인 것도 불 수 있다.(Fig. 6). 10. 배주의 퇴화는 대포자모세포기부터 팔핵배낭기까지 사이에 일어나는데 그 시작 시기는 개체마다 조만이 있으며 각양각색이다. 11.0 대포자의 배열은 양친에서는 선장, 중간형인데 F1에서는 선장, 중간형, T형, ㅗ형 등 여러 가지 형을 볼 수 있다.(Fig. 5, 7). 12. 배주에 있어서 감수분열이나 배낭핵분열 또는 배낭형성에 불규칙성에 심할수록 합점기부에 잔재하는 배심조직이 크다(Fig. 8, 10). 13. 배낭형성기까지 도달한 것이라 하더라도 배낭핵은 항시 불안정하여 정해진 장소에 배치되지 못한다.(Fig. 10, 11, 12). 14. 배유조직을 결한 배낭내에 선장의 4세포원배를 형성한 것을 볼 수 있었다.(Fig. 20) 15. 인삼의 잡종에 있어서의 불임원인을 다음과 같이 추정하였다. a) 잡종의 불임현상은 교잡에 의한 Gene-action system의 재조합으로 생체대사계에 혼란을 일으켜 배우자형성세포와 위요세포간의 우열관계가 전도되여 성적결함을 가져오는데 있다고 보았다. 즉 정상배낭에서는 배우자형성세포는 그것을 둘러싸고 있는 위요세포보다 크고 농염되며 활성적이어서 위요세포를 소화흡수하여 발육케 된다. 그러나 퇴화배낭에서는 재조합으로 인한 세포질의 변화는 극성 (Polarity) 또는 내생리듬 (Endogneousrhythm)의 변화 혹은 교란을 가져와 발육과정에서 성적결함을 일으켜 불임으로 된다고 추정하였다.

• 한국잡초학회지
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• 제31권2호
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• pp.119-133
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• 2011

2010년까지 국내 논에서 설포닐우레아(sulfonylurea : SU)계 제초제들에 대한저항성잡초로 확인된 잡초들 1998년도에 충남서산 간척지 논에서 물옥잠이 확인이후 일년생 물달개비, 올챙이고랭이, 알방동사니 등 7초종, 다년생 올미, 새섬매자기 등 다년생 잡초 3초종이 발생하여 총 10초종이다. 그리고 2009년 ACCase 및 ALS 저해제들에 대한 저항성 피가 담수직파 논의 서 남부지역에서 처음 확인되었다. 초기에는 SU계 제초제들에 대한 저항성잡초들인 물달개비, 올챙이고랭이, 알방동사니 등은 하나의 논 필지에 하나의 초종들이 발생을 하였으나 최근에는 하나의 필지에 다수의 초종들이 동시적으로 발생하고 있다. 2008년도에 전국 861필지의 논에서 채취한 토양에서 발생하고 있는 물달개비 및 올챙이고랭이의 저항성 비율은 각각 42% 및 23%로 나타났다. 저항성잡초들의 생체중을 50% 억제한 농도($GR_{50}$)는 저항성 계통이 감수성 계통에 비해 수 십배에서 수 천배 높게 나타났다. ACCase 및 ALS 저해 제초제들인 cyhalofopbutyl, pyriminobac-methyl, penoxsulam 저항성 강피에 대한 저항성 계통의 $GR_{50}$은 감수성 계통에 비해 각각 14, 8, 11배나 높게 나타났다. 한국의 논에서 제초제 저항성의 다발생과 확산의 원인은 크게 잡초측면과 제초제 측면으로 구분할 수 있다. 잡초측면에서는 종자생산량과 발아율이 높은 잡초들 즉 물달개비, 올챙이고랭이 등이 저항성잡초로 변화한다. 그리고 제초제 측면은 저항성잡초 유발의 원인인 선택성이 탁월하고 약효지속성이 매우 긴 SU계 제초제들의 광범위한 사용이다. SU계 제초제들의 생산 품목들과 처리 논 면적의 비율은 각각 69%와 96%이다. 그리고 2003년까지 처리면적으로 본 선호도 10위까지 제초제들은 대부분 SU계 제초제들이 혼합된 "일발처리제"들이다. 직파재배 논에서 ACCase 및 ALS들이 혼합된 제초제들의 연용은 제초제 저항성 피를 유발하였고, 이는 피에 효과적인 SU계 제초제들인 pyrazosulfuron-ethyl 및 imazosulfuron과 무관하지 않다. SU계 제초제들에 대한 물옥잠의 저항성 계통의 $I_{50}$은 감수성 계통에 비해서 14배에서 76배 높았는데, 이는 제초제의 흡수 및 이행에 의한 차이보다는 ALS 유전자의 점 돌연변이(point mutation)에 의한 것으로 나타났다. 즉 ALS 유전자 아미노산 197번째 proline이 serine로 변화되었기 때문이다. 제초제 저항성잡초 방제로 benzobicyclone, bromobutide 등은 광엽 및 방동사니과 잡초들을 동시에 방제가 가능하다. 그리고 ACCase 및 ALS 저항성 피의 방제는 mefenacet, fentrazamide, cafenstrole로 2엽기까지 방제가 가능하다. 그러나 앞으로 국내 논에서 제초제 저항성잡초 및 관리에 대해서는 많은 문제점들을 내포하고 있다. 첫째, 현재까지 제초제 저항성 유발 약제들인 ALS 및 ACCase 저해제들의 사용량이 증가하기 때문에 제초제 저항성 잡초들은 계속 발생할 뿐만 아니라 더욱 빠른 속도로 확산할 것이다. 둘째, 미국, 유럽, 호주 등 선진국들과 같은 제초제 저항성잡초를 연구할 수 있는 전문 연구기관과 인력이 부족하다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제13권4호
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• pp.430-440
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• 1998

식육류에서의 오염지표세균의 분포를 보면 돈육에서는 일반세균 19/g, 대장균군 1.8/g, 저온세균 15/g, 종석영양세균 12/g, 분원성연쇄상구균 6.2/100 g, 슈도모나스 13/100 g이었으며, 내열성세균 및 포도상구균은 검출되지 않았다. 우육에서는 일반세균수 $1.3{\times}10^{2}/g$, 대잔균군 5.2/g, 저온세균 $1.4{\times}10^{2}/g$, 종속영양세균 28/g, 포도상구균 1.2/g, 분원성연쇄상구균 9.5/100 g, 슈도모나스균 1.9/100 g이었으며 내열성세균은 검출되지 않았다. 계육은 일반세균수 $8.8{\times}10^{3}/g$, 대장균군 53/g, 저온 세균 $4.6{\times}10^{3}/g,\;종속영양세균\;4.7{\times}10^{3}/g$ 분원성연쇄상구균 9.9/100g, 슈모나스균 1.5/100 g이었으며, 내열성세균 및 포도상구균은 검출되지 않았다. 우유에서는 일반세균 $4.7{\times}10^{3}/m;\l,\;저온세균\;1.2{\times}10^{2}/ml,\;종속영양세균\;4.2{\times}10^{2}/ml$이었으며, 대장균군, 내열성세균, 포도상구균, 분원성연쇄상구균 및 슈도모나스균은 검출되지 않았다. 치즈에서는 일반세균 3.2/g, 저온세균 2.3/g, 종속영양세균 1.6/g, 포도상구균 1/g, 분원성연쇄상구균 9.1/100g 이었으며, 대장균군, 저온세균, 종속영양세균, 포도상구균 및 슈도모나스균은 검출되지 않았다. 치즈에서는 일반세균 3.2g, 저온세균 2.3/g, 종속영양배균 1.6/g, 포도 상구균 1/g, 분원성연쇄상구균 9/100 g이었으며, 대장균군, 내열성세균 및 슈도모나스균은 검출되지 않았다. 발효유에서는 유산균의 영향을 받아 일반세균수 $1{\times}10^{7}/ml,\;내열성세균\,1.0{\times}10^{6}/ml,\;분원성연쇄상구균\;2.4{\times}10^3/100\,m;,\;유산균수\;3.2{\times}10^{15}/ml$이었으며, 대장균군, 저온세균, 종속영양세균, 포도상구균 및 슈도모나스균은 검출되지 않았다. 그 밖의 햄, 소시지, 버터, 계란, 메추리알에서는 오렴지표세균이 모두 검출되지 않았다. 시판동물성 식품을 $10^{\circ}C,\;20^{\circ}C\;30^{\circ}C$에서 보관하면서 저장기간별로 오염지표세균의 변화를 조사한 결과 식육류는 $10^{\circ}C$에서 보존할 경우 일반세균, 대장균군, 저온세균 및 종속영양세균은 시간이 지날수록 급격히 균수가 증가하였으나 내열성세균, 포도상구균, 분별성연쇄상구균 및 슈도모나스균은 거의 변화하지 않았다. $20^{\circ}C$에서 보존할 경우 일반세균, 대장균군, 저온세균, 종속영양세균 및 분변성연쇄상구균은 7일 보존시 가장 높은 균수를 나타내었으며, 내열성세균, 포도상구균 및 슈도모나스균은 약간 증가하였다. $30^{\circ}C$에서 보존할 경우에는 3일부터 7일 사이에 가장 높은 균수를 나타내었고, 7일부터 급격히 감소하는 경향을 나타내었다. 식육가공품은 $10^{\circ}C$에서 보존할 경우 17일 보존시 $10^{1}/g$ 수준까지 증가하였을 뿐이었고, $20^{\circ}C$에서 보존할 경우 일반세균, 저온세균 및 종속영양 세균이 $10^{5}/g$ 수준정도 증가하였으며, 나머지 지표세균은 거의 변화가 없었다. $30^{\circ}C$에서 보존할 경우 $20^{\circ}C보다\;10^{2}/g$ 수준 더 증가하는 경향을 나타내었을 뿐이었다. 우유류는 저온 살균처리에 의해 일반세균, 저온 세균 및 종속영양세균이 $10^{\circ}C\;보존시\;10^{4}/ml$ 수준까지 증가하였을 뿐 대장장균군, 포도상구균, 분변성연쇄상구균 및 슈도모나스균은 전혀 검출도지 않았다. $20^{\circ}C와\;30^{\circ}C$에서는 빠른 속도로 균수가 증가한 후 일정한 상태를 유지하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.71-90
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• 2020

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.