• 응용통계연구
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• 제37권3호
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• pp.355-380
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• 2024

본 연구에서는 OECD test guideline 데이터를 이용하여 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하고자 한다. OECD TG는 화학물질들이 인체와 환경에 미칠 잠재적 영향에 대해 시험하는 방법이며, 많은 실험이 동물실험을 통해 독성을 확인한다. 동물실험은 많은 시간과 비용이 들며, 윤리적 이슈가 있어 대안을 찾거나 최소화하는 방법들이 연구되고 있다. 딥러닝은 화학물질을 활용하는 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 독성예측 분야에도 사용되고 있으며, 특히 graph 기반 모델에 대한 연구가 활발하다. 우리의 목표는 OECD TG 데이터에 대한 graph기반 딥러닝 모델들의 성능을 비교하여 가장 성능이 좋은 모델을 찾는 것이다. 우리는 OECD에서 운영하는 웹사이트 eChemportal.org에서 OECD TG를 따른 결과를 수집하였으며, 전처리 과정을 통해 학습이 불가능하거나 부적절한 화학물질은 제거하였다. 수집된 OECD TG데이터와 화학물질 특성 예측 성능의 벤치마크 데이터셋인 MoleculeNet 데이터를 활용하여 5개의 graph기반 모델들의 독성 예측 성능을 비교하였다.

• 수산해양기술연구
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• 제40권1호
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• pp.86-94
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• 2004

새우조망 끝자루의 망목선택성을 조사하기 위한 시험조업은 여수 거문도 주변해역에서 2002년 10월 중에 끝자루의 망목을 28, 38, 51 그리고 61mm로 구성하여 덮그물 방식으로 각각 5 회씩, 총 20회 거문도 주변해역에서 실시하였다. 주 어획대상 어종인 수염대롱새우의 끝자루 망목별 어획률과 망목선택성 곡선 S=1/(1+exp$^{-{\alpha}CL+{\beta}})$)의 기울기 (a)와 절편 (b) 및 선택계수 그리고 표본망목선택성곡선 S=1/(1+exp$(^{-{\alpha}(CL/M)+{\beta}}))$)의 기울기(a)와 절편 (b) 및 적정망목을 추정한 결과는 다음과 같다. 1. 시험조업 결과 어획미수는 끝자루 11,504마리, 덮그물 12,879마리로 총 24,374마리, 313.1kg이 어획되었고 종별구성은 새우류, 어류, 게류, 연체동물 순이었으며, 부수 어획물은 어류의 자치어가 대부분을 차지하였다. 2. 끝자루 망목 28.0, 38.0, 51.0, 61.0 mm에 어획되는 대롱수염새우의 어획률은 각각 0.72, 0.63, 0.46, 0.29로 나타났다. 3. 끝자루 망목 28.0, 38.0, 51.0, 61.0 mm에 대한 선택성곡선의 a와 b 값은 0.53 -12.65, 0.35 -9.40, 0.28 -8.97과 0.24 -8.27이었고, 선택계수는 0.85, 0.71, 0.62, 0.55이었다. 4. 표본망목선택성곡선의 기울기(${\alpha}$)와 절편(${\beta}$) 값 은 8.44, -5.49이었고, 대롱수염새우의 최소성숙갑각장 20.6 mm에 대한 적정망목은 30.7 mm, 상품(上品) 최소갑각장 25 mm에 대한 적장망목은 38.5 mm로 나타났다.

• 한국작물학회지
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• 제32권2호
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• pp.201-207
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• 1987

옥수수 자식계통의 수량 및 주요형질에 대한 조합능력을 조사하고. 사료용 단교잡종 옥수수의 선발을 위하여 7개 자식계통의 이면교배에서 생육된 21개의 F$_1$ 을 공시하여 3개 환경조건에서 포장시험을 실시하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 총건물중에 있어서는 교잡종 Hi 34$\times$Tx 601이 가장 높았으며, Hi 26$\times$Hi 34와 Hi 29$\times$Hi 34도 비교적 높은 수량을 보였다. 일반적으로 개화기와 숙기가 늦은 교잡종들이 수량이 높은 경향이었다. 2. 초장은 간엽중과 부의 상관을 보였으며, 수량구성요소는 종실수량과 부의 상관을 나타냈다. 엽면적지수는 종실수량 및 간엽중과 고도의 상관을 보였으며 사료용 교잡종 옥수수의 선발에 엽면적지수가 고려되어야 할 하나의 요인으로 생각된다. 3. 공시된 7개의 자식계통 중에 종실수량 및 간엽중에 있어서 자식계통 Hi 34가 일반조합능력이 가장 높았으며, Hi 31과 Hi 33은 낮았다. 자식계통 Hi 34는 수량구성요소에 대한 일반조합능력도 높은 편이었다. 수병(Puccinia sorghi)은 수량 및 모든형질과 부의 상관을 보여 수병이 수량감소에 크게 영향을 주는 것으로 사료된다. 4. 수량 및 주요형질의 일반조합능력은 환경과 유의성 있는 상호작용을 보였으며. 이는 조합능력의 반응이 환경에 따라 상이함을 나타냈다. 5. 종실수량 및 간엽중의 일반 및 특정조합능력은 모두 고도의 유의성을 보여 상가적 및 비상가적 인자가 관여하나, 일반조합능력의 값이 특정 조합능력의 값보다 현저히 크기 때문에 상가적 인자의 작용이 더 큰 것으로 사료된다.벼알의 변색정도가 심할수록 등숙율과 정조 1,000 입중이 현저하게 떨어졌으며 그 감소정도와 부의 상관관계가 있었다. 7. 방풍망 설치방법별로는 한냉과습한 냉조풍과 고온건조한 편서풍을 모두 방풍할 수 있는 종합방풍시설이 가장 효과가 컸으며 방풍망 설치시기별로는 수잉기에 설치하는 것이 가장 효과가 컸다.관이 있었다. 전당함양과 가용성 고형물과는 관계가 없거나 부의 상관이 있었다.장백콩 및 봉의에서 그 차이가 현저하였다. 그러나 포장시험에서는 이와 같은 경향이 현저하지 않았다. 8. 수량구성요소중 개체당 협수 및 입수는 토양 pH가 낮은 경우에 크게 감소하였고 그 정도는 또한 품종에 따라 현저한 차이가 있어 단엽중과 황금콩에서 코고 장백콩, 봉의 및 외알콩 등에서 작았다. 그러나 협당 입수와 100입중은 토양산도에 따른 유의적 차이를 인정할 수 없었다. 9 종실수량은 품종. 토양산도간 및 이들의 상호작용에 모두 유의성이 인정되어 황금콩은 각 토양pH 수준에서 다른 품종에 비하여 가장 다수이었고 단엽콩과 장단백목은 pH 7 수준에서는 다른 품종에 비하여 다수이었으나 pH 5 수준에서는 황금콩이외의 품종에서는 현저한 차이가 없었다. 또한 토양산도간 차이는 장백콩에서는 거의 볼 수 없고 봉의와 외알콩에서는 미미하였으며 그 밖의 품종에서는 현저한 차이가 있었다. 10. 수량과 수량구성요소간의 상관은 개체당입수와 협당입수가 수량과 유의적 상관을 나타내었고 특히 토양 pH 5 수준에서 보다 높은 상관관계를 나타내었으며 개체당 협수는 pH 5 수준에서는 수량과 유의적 상관을 보였으나 pH 7 수준에서는 유예적 상관을 인정할 수 없었다. 11. 종실중의 단백질 함량도 토양 pH가 낮은 경우에 현저히 떨어졌는데 그 정도는 품종에

• 한국초지조사료학회지
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• 제38권4호
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• pp.253-259
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• 2018

'미한'은 추위 및 도복에 강한 다수성이면서 총체적성이 우수한 청보리 품종육성을 목표로 2001년 추위 및 도복에 강하며 초형이 양호한 'SB00T2064'를 모본으로, 양질다수성으로 총체적성이 우수한 '수원385호(IT215831)'를 부본으로 인공교배하였다.'익산487호'로서 전국 6개소에서 2014년부터 2016년까지 지역적응시험을 거쳐 2016년에 육성되었다. '미한'은 기존 육성된 '영양'의 거친 망의 단점을 개선하여, 까락의 거치가 적은 반매끈망의 특성을 지니고 있다. 미한'은 직립 초형으로 파성은 IV정도로 영양보다는 추파성이 강하였다. 미한의 잎은 녹색이며, 엽폭은 중간정도이며, 엽이의 안토시아닌색은 없으며, 초장은 96cm, $m^2$당 경수는 665개로 표준품종인 '영양'보다 적었으나, 엽신 비율이 17.9%, 이삭비율은 52.2%로 높다. 답리작(전주 등 5개 지역 평균)에서 출수기는 4월 23일로 '영양'보다 3일 늦었으나, 황숙기는 5월 23일로 '영양'보다 1일 늦었다. '미한'은 내한성에 대해서는 '영양'보다 강하며, 흰가루병에는 약하며, 보리호위축병에 저항성을 나타냈다. 건물수량은 전작에서 13.9톤/ha으로 '영양'과 보다 5% 감수하였지만, 답리작에서 10.9톤/ha으로 '영양'과 같았다. 조사료 품질은 조단백질 함량이 10.3%로 '영양'에 비해 높았으며, ADF는 26.1%, NDF는 46.9%로 '영양'보다 높았으며 TDN이 68.2% '영양'보다 다소 낮았으나, 사일리지 품질등급은 I 등급으로 '영양'보다 우수하였다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제35권1호
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• pp.57-62
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• 2015

청보리 신품종 '녹양'은 총체생산성이 높고 생육후기 녹체성이 우수하며, 도복에 강하고 보리호위축병에 저항성인 품종이다. 이 품종은 2001년 '낙영'을 모본, 육성계통인 'SB77368-B-145'를 부본으로 교배하여 선발된 'SB01T2017-B-B-1-2' 계통을 2007년~2012년까지 관찰시험, 생산력검정시험과 지역적응시험을 거쳐 2012년에 육성되었다. '녹양'은 반포복 초형으로 파성이 III 정도이며, 잎은 담녹색이면서 넓고, 줄기 굵기는 중간 정도이며, 이삭은 길고 까락은 일반망이다. '녹양'은 잎과 줄기의 후기녹체성이 '영양'에 비해 오래 지속되었다. '녹양'의 초장은 104 cm로 대비품종인 '영양'에 비해 장간형이고, 평균 출수기와 성숙기는 각각 5월 6일과 6월 4일로 '영양'보다 늦었다. '녹양'은 '영양'보다 추위와 도복에 강하였고, 보리호위축병에 대하여 익산(III형), 나주(I형), 진주(IV) 등 모든 지역에서 저항성을 보였다. '녹양'의 평균 건물수량은 전작에서 12.8톤/ha, 답리작에서 11.5톤/ha으로 영양'에 비하여 각각 7%, 2% 증수하였다. '녹양'과 '영양' 모두 황숙기에 곡실의 탈립 정도가 매우 낮았고, 조사료 품질은 조단백질 함량 7.2%, ADF 25.9%, TDN 68.5%로 '영양'과 대등하였고, 젖산함량도 3.36%로 3.04%인 '영양'과 비슷하였으며, 사일리지 등급은 2등급으로 양호하였다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1996년도 춘계학술대회
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제36권4호
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• pp.370-375
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• 2016

청보리 신품종 '미호'는 까락에 거치가 적은 반매끈망으로 부드럽고 엽신비율이 높으며, 내한성에 강하고 경수가 많은 다얼성으로 총체 건물수량이 높은 품종이다. 이 품종은 2001년에 'SB00T2040'을 모본으로 하고, 'SB941003'을 부본으로 인공교배하여 육성선발된 '익산 473호'를 2012년 부터 2014년까지 전국 6개소에서 지역적응시험을 거쳐 2014년에 육성되었다. '미호'는 직립초형이고 파성이 III 정도이며, 잎은 녹색이고 옆폭은 중간 정도이다. 엽이에는 색소 침착이 없고, 까락특성은 거치가 적은 반매끈망이다. 초장은 96 cm로 장간 품종에 속하고, $m^2$당 경수는 650개로서 '영양'의 593개 보다 57개가 많은 다얼성이다. 출수기는 전작에서 4월 28일, 답리작에서는 4월 27일로 표준품종인 '영양'보리와 같았고, 황숙기는 전작에서 6월 1일로 '영양'보다 1일 늦었고, 답리작에서도 5월 29일로 1일 늦었다. '미호'는 영양보다 내한성이 강하였고, 흰가루병에는 감수성을 나타내었지만 보리호위축병은 익산(III)에서 중도저항성, 나주(I), 진주(IV)에서는 저항성을 보였다. 건물수량은 전작에서 평균 13.1톤/ha, 답리작에서 평균 12.1톤/ha으로 '영양'에 비하여 각각 9%, 2% 증수하였다. 조사료 품질은 조단백질 함량은 6.8%로 '영양'에 비해 낮았고, ADF와 NDF 함량은 각각 27.1%, 49.4%로 '영양'에 비해 다소 높았으나, TDN 수량은 8.3톤/ha로 '영양'보리와 대등하였다. 사일리지 품질은 2등급으로 양호한 발효양상을 보였다.

• 한국작물학회지
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• 제48권3호
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• pp.252-261
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• 2003

보리, 밀 품종의 조숙화와 온난한 겨울로 인하여 봄에 나타나는 저온장해가 최근에 자주 발생하는데 생육재생기 이후 발생하는 저온장해의 양상, 발생시기 및 증상을 구명하고자 자연조건과 저온항온기 그리고 포장의 비닐 피복을 이용한 저온처리시험을 실시한 결과를 보면 다음과 같다. 1. 저온장해중 줄기 고사는 -2.4∼$-10.2^{\circ}C$, 퇴화, 백수, 탈색등은 -2.4∼$-8.6^{\circ}C$,불임은 -1.3∼$-7.6^{\circ}C$의 저온에서 6-39시간 지속될 때 발생하였는데 특히 자연포장에서 많이 나타나는 저온장해는 불임과 퇴화로, 이의 유발온도는 -2.5∼$-3.0^{\circ}C$였다. 2. 보리, 밀 모두 수잉기에 불임이 많이 발생하였고 출수기, 영화분화기, 화기발육기 순으로 발생정도에 차이를 보였다 백수는 출수 전후 10일에 주로 발생하였으며 발생정도는 출수후 10일＞출수기＞수잉기 순이었다. 3. 유수퇴화는 출수기에 가장 많이 발생한 것으로 나타났고 수잉기, 화기발육기에도 많이 발생하였다. 부분희화도 수잉기에 많이 발생하였다. 포장에서는 영화분화기의 개체들에서도 많이 발생하였다. 4. 망 탈색은 주로 밀에서 발생하였는데 수잉기에 일부 발생하긴 했으나 출수기의 식물체에서 대부분이 발생하여 출수기에 주로 나타나는 장해라 할 수 있었다. 식물체 고사는 전 생육기에 걸쳐 발생하였고 가장 심한 피해는 출수기＞수잉 ＞영화분화기＞화기 발육기 순으로 발생한 것으로 나타났다. 5. 저온장해 발생지표로 유수장, 제1절간장, 지엽-이삭간 거리가 유용하였다. 유수장이 밀에서는 망 탈색시 9.0-9.8cm, 이삭 탈색시 7.5cm, 백수발생시 5.7-9.4cm, 이삭 퇴화시 0.2-9.2cm, 줄기고사시 0.3-3.8cm로 나타났고 보리에서는 백수발생시 평균 3.4-7.0cm, 부분퇴화가 4.2-5.2cm, 퇴화가 0.4-5.4cm, 줄기 고사가 0.4-0.6cm로 차이를 보였다. 제1절간장은 보리, 밀 각각 0.3-8.4cm, 0.2-24.2cm로 신장정도에서 저온에 따른 변이를 보였고, 지엽-이삭간 거리도 보리 -2.5∼-7.4cm, 밀 -0.6-11.5cm로 신장정도에 차이가 컸다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제39권4호
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• pp.243-249
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• 2019

'유진'은 농촌진흥청 국립식량과학원에서 2005년 삼차망으로 도복 및 내한성이 강하고, 초형이 양호한 수원406호/수원389호의 F₁을 모본으로 하고, 장간으로 총체적성이 높은 SB961012/수원389호를 F₁을 부본으로 복교잡하여 육성된 '익산488호'로서 2014년부터 2016년까지 전국 6개소에서 지역적응시험을 거쳐 2016년에 육성되었다. '유진'은 직립 초형으로 파성은 II 정도이고, 잎은 녹색이며, 엽폭은 중간정도이다. 초장은 99cm으로 장간에 속하고, ㎡당 경수는 696개로 대비품종인 '유연'보다 적은 경향이었으나, 엽신 비율이 19.0%으로 높은 경향을 보였다. 출수기와 황숙기는 각각 4월 24일과 5월 26일로 '유연'보다는 늦은 경향을 보였다. '유진'은 내한성과 보리호위축병에 대해 저항성을 보였다. 건물수량은 전작에서 17.1톤/ha, 답리작에서 11.0톤/ha로 '유연'보다 각각 19%, 2% 높은 경향을 보였다. 조사료 품질은 조단백질 함량 10.6%, ADF 24.8%, NDF 43.5%, TDN69.1%로 우수한 품질특성을 보였고, 담근먹이 품질등급 I 으로 '유연'보다 우수하게 나타났다.

• 수산해양기술연구
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• 제39권2호
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• pp.87-91
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• 2003

끌그물로부터 탈출한 소형어류의 생존율을 향상시킬 수 있는 자원관리형 어구어법을 개발하기 위한 기초 조사로서, 트롤망에서 양망 후 투기되는 어류의 생존율을 조사하기 위한 시험조업이 한국 남해안 및 제주도 근해에서 이루어졌다. 트롤망의 끝자루를 탈출한 소형어류를 선내에 비치된 사육수조에 수용하여 시간대별로 생존지속 시간을 조사하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 트롤 어구로부터 어획된 어류를 선상에 비치된 사육수조에 넣어 생존율을 조사한 결과 살오징어, 한치, 갈치, 달고기, 삼치, 참조기 및 눈볼대등 대부분의 어종은 양망후 즉시 사망하였다. 2 두툽상어, 붕장, 가오리, 말쥐치, 부채새우 등은 수조내에서 장시간 생존하였으므로 이들 어종은 투기된 후에 생존할 확률이 높을 것으로 생각된다. 3. 탈출장치를 빠져나온 등가시치는 수조에 수용된지 6 시간 이내에 전부 사망하였으나,97% 의 두툽상어와 72% 의 붕장어는 72시간 이상 생존하였다. 4. 끝자루를 빠져나온 가오리는 수조에 수용된지 60시간 이내에 모두 사망하였으나, 25% 의 말쥐치와 문어는 72시간 이상 생존하였다. 5. 홍감팽의 경우 탈출장치와 끝자루를 빠져나온 개체간의 생존율을 비교해보면, 끝자루를 빠져나온 홍감팽은 72 시간 이내에 전부 사망하였으나, 탈출장치를 빠져나온 것의 8.3%는 72시간 이상 생존하는 것을 보여줌으로서, 탈출장치를 빠져나온 개체의 생존율이 다소 높은 것을 보여주었다. 6. 그러나 부채새우의 경우를 비교해 보면, 끝자루를 탈출한 새우의 생존율이 75%로서 탈출장치를 빠져나온 부채새우의 생존율 33% 보다 훨씬 높게 나타났다. 따라서, 탈출후의 어종별 생존 특성에 대해서 보다 많은 연구가 필요할 것으로 본다.