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국화 화색 돌연변이 품종 'ARTI-purple' 및 'ARTI-queen' 꽃잎 조직의 재분화와 신초형성에 미치는 식물생장호르몬의 영향 (The Effects of Plant Growth Regulators on Plant Regeneration and Direct Shoots Formation of Petal Explants of Chrysanthemum Flower Color Mutants Varieties, 'ARTI-purple' and 'ARTI-queen')

  • 이유미;강은정;성상엽;김상훈;하보근;김동섭;김진백;강시용
    • 원예과학기술지
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    • 제31권3호
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    • pp.359-365
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    • 2013
  • 국화는 전 세계적으로 가장 대중적인 화훼류 중의 하나로써, 최근 새로운 국화 품종들이 돌연변이육종을 통해 개발되고 있다. 그러나 현재까지 하나의 국화 원품종에서 유래한 돌연변이 품종들 간의 조직배양 조건 차이에 대한 보고는 전무하다. 따라서 본 연구에서는 2개의 국화 화색 돌연변이 품종 'ARTI-purple'과 'ARTI-queen'의 효율적인 재분화 조건을 비교하기 위해 수행되었다. 실험재료로 꽃봉오리 시기와 통상화 개화 이전 시기의 꽃잎을 이용하였고, 꽃의 조직에 따른 차이를 확인하기 위해 통상화 및 설상화를 구분하여 실험을 수행하였다. 국화 재분화를 위한 식물생장호르몬의 적정 조합을 찾기 위해 3% sucrose, 0.3% gelrite를 포함한 MS 배지에 BA, NAA, IAA 중 2가지 호르몬을 조합별로 첨가하여 실험을 수행하였다. 절편체는 일장 16시간, 온도 $25{\pm}1^{\circ}C$ 조건으로 배양하였으며, 재분화율 조사는 배양 후 4주 및 8주차에 실시하였다. 결과적으로, 가장 높은 재분화율은 두 품종 모두 최적 NAA와 BA의 호르몬 조합에서 꽃봉오리 시기의 통상화를 사용할 시 가장 높게 확인되었다. 재분화를 위한 식물생장호르몬의 최적 조합은 'ARTI-purple'의 경우 NAA $1.0mg{\cdot}L^{-1}$와 BA $0.5mg{\cdot}L^{-1}$로 47.9%의 재분화 효율을 보였으며, 'ARTI-queen'의 경우 NAA $2.0mg{\cdot}L^{-1}$와 BA $1.0mg{\cdot}L^{-1}$로 25.6%의 재분화 효율을 나타내었다. 재분화된 지상부는 1/2 MS배지에서 발근시켰으며, 기내 소식물체는 유리온실에서 성공적으로 순화되었다. 본 연구결과는 감마선을 사용한 돌연변이육종법에 의해 개발된 다양한 국화품종의 효율적인 재분화 시스템을 구축하는데 유용한 정보를 제공할 것이다.

공간사용 규제가 택지가격에 미치는 영향에 대한 공간가중회귀분석 - 장유 신도시지역을 대상으로- (A Geographically Weighted Regression on the Effect of Regulation of Space Use on the Residential Land Price - Evidence from Jangyu New Town -)

  • 강순덕;박세운;정태윤
    • 경영과정보연구
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    • 제37권3호
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    • pp.27-47
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    • 2018
  • 본 연구에서는 공간적 의존성을 반영한 공간가중회귀분석 방법을 이용하여 용도지역과 같은 공간사용규제가 택지가격에 미치는 영향을 분석하였다. 통제변수로는 도로접면, 토지의 형상, 면적 및 경과연수를 사용하였다. 본 연구는 신도시지역인 경남 김해시 장유지역의 토지거래 실거래가격을 이용하여 분석하였다. 분석결과 전통적인 회귀분석의 결과와 공간가중회귀분석의 결과는 크게 다르지 않았다. 그러나 공간가중회귀모형의 분석 잔차의 Moran's Index가 OLS모형의 잔차보다 26% 감소하여 잔차의 자기상관이 상당히 개선되었고 설명력도 약간 높아졌다. 전통적 회귀분석 및 공간가중회귀분석에서 점포 겸용 택지 더미변수는 음의 부호를 나타내 기준변수인 주거전용지역 택지보다 택지가격이 낮은 것으로 나타났다. 이것은 점포 겸용 택지는 용적률과 건폐율이 높아서 토지의 공간적 활용성은 높지만 평지에 위치해 있어 택지로서의 메리트가 크지 못한 반면에, 전용주거지역은 산자락의 완만한 언덕에 위치하여 좋은 경관과 깨끗한 공기를 누릴 수 있기 때문으로 추정된다. 이와 같은 실증분석결과로 볼 때 단순히 용적률과 건폐율을 높이는 것보다는 녹지와 공원을 확충시키는 것이 택지의 가치 상승에 더 많은 기여를 할 수 있을 것으로 보인다는 지방자치단체와 건설회사에 대한 시사점을 제공한다. 근린생활시설용지 더미변수는 유의적인 양의 회귀계수를 나타내, 다른 용도지역에 비하여 택지가격이 높은 것으로 나타났는데, 이것은 근린생활시설용지가 용적률이 점포 겸용 택지와 전용주거지역보다 훨씬 높고 5층까지 건축이 가능하기 때문인 것으로 추정된다. 예상과 같이 택지 구매자는 중로에 접한 택지를 선호하는 것으로 나타났다. 광로한면은 소음 및 매연으로 인해 주거환경이 좋지 않고 차량출입이 불편하다는 단점이 있다. 좁은 도로는 소음 및 매연이 적고 사생활이 보호된다는 장점이 있지만 도로 양쪽에 차량이 주차되면, 통행에 많은 장애가 발행하여 불편함을 초래할 수 있다. 경과연수는 음의 부호를 보여 시간에 따라 택지가격이 하락되는 것으로 나타났다. 이는 2008년 글로벌 금융위기 당시 장유지역의 택지가격이 김해의 다른 지역에 비하여 하락했기 때문으로 보인다.

구글맵리뷰 텍스트마이닝을 활용한 공원 이용자의 인식 및 평가 - 서울숲, 보라매공원, 올림픽공원을 대상으로 - (Perception and Appraisal of Urban Park Users Using Text Mining of Google Maps Review - Cases of Seoul Forest, Boramae Park, Olympic Park -)

  • 이주경;손용훈
    • 한국조경학회지
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    • 제49권4호
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    • pp.15-29
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.

영화 흥행에 영향을 미치는 새로운 변수 개발과 이를 이용한 머신러닝 기반의 주간 박스오피스 예측 (Development of New Variables Affecting Movie Success and Prediction of Weekly Box Office Using Them Based on Machine Learning)

  • 송정아;최근호;김건우
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.67-83
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    • 2018
  • 2013년 누적인원 2억명을 돌파한 한국의 영화 산업은 매년 괄목할만한 성장을 거듭하여 왔다. 하지만 2015년을 기점으로 한국의 영화 산업은 저성장 시대로 접어들어, 2016년에는 마이너스 성장을 기록하였다. 영화산업을 이루고 있는 각 이해당사자(제작사, 배급사, 극장주 등)들은 개봉 영화에 대한 시장의 반응을 예측하고 탄력적으로 대응하는 전략을 수립해 시장의 이익을 극대화하려고 한다. 이에 본 연구는 개봉 후 역동적으로 변화하는 관람객 수요 변화에 대한 탄력적인 대응을 할 수 있도록 주차 별 관람객 수를 예측하는데 목적을 두고 있다. 분석을 위해 선행연구에서 사용되었던 요인 뿐 아니라 개봉 후 역동적으로 변화하는 영화의 흥행순위, 매출 점유율, 흥행순위 변동 폭 등 선행연구에서 사용되지 않았던 데이터들을 새로운 요인으로 사용하고 Naive Bays, Random Forest, Support Vector Machine, Multi Layer Perception등의 기계학습 기법을 이용하여 개봉 일 후, 개봉 1주 후, 개봉 2주 후 시점에는 차주 누적 관람객 수를 예측하고 개봉 3주 후 시점에는 총 관람객 수를 예측하였다. 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 구성하여 실험하였고 비교를 위해 매 예측시점마다 동일한 예측 요인을 사용하여 총 관람객 수도 예측해보았다. 분석결과 동일한 시점에 총 관람객 수를 예측했을 경우 보다 차주 누적 관람객 수를 예측하는 것이 더 높은 정확도를 보였으며, 새롭게 제시한 변수들을 포함한 모델의 정확도가 대부분 높았으며 통계적으로 그 차이가 유의함으로써 정확도에 기여했음을 확인할 수 있었다. 기계학습 기법 중에는 Random Forest가 가장 높은 정확도를 보였다.