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인공지능 기반 금융서비스의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안: 인공지능 기반 개인신용평가를 중심으로 (A Checklist to Improve the Fairness in AI Financial Service: Focused on the AI-based Credit Scoring Service)

  • 김하영;허정윤;권호창
    • 지능정보연구
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    • 제28권3호
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    • pp.259-278
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    • 2022
  • 인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

한국산(韓國産) 주요(主要) 수종(樹種) 수피(樹皮)의 이학적(理學的) 성질(性質)에 관(關)한 연구(硏究) -소나무속(屬), 사시나무속(屬), 참나무속(屬)을 중심(中心)으로- (Studies on the Physical Properties of Major Tree Barks Grown in Korea -Genus Pinus, Populus and Quercus-)

  • 이화형
    • 한국산림과학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.33-58
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    • 1977
  • 수피(樹皮)는 원목(原木) 체적(體積)의 10~20%를 차지하고 있으며 일반적(一般的)을 운반(運搬), 제거(除去), 처리(處理)에 따른 비용에 비(比)해 효용가치(効用價値)는 적다. 뿐만아니라 세계적(世界的)인 임산자원(林産資源)의 부족(不足)에 따른 전수체이용화(全樹體利用化)의 개념이 점고(漸高)되면서부터 수피(樹皮)의 이용(利用)에 관심(關心)을 가지게 되었다. 본연구(本硏究)는 수피(樹皮)에 대(對)한 연구(硏究)가 전무(全無)한 국내(國內)의 실적(實積)에 비추어 국내주요(國內主要) 수종(樹種) 수피(樹皮)는 소나무속(屬), 사시나무속(屬), 참나무속(屬)을 대상(對象)으로 수피(樹皮)의 물리기계적(物理機械的) 성질(性質)을 구명(究明)하고 수피(樹皮)의 가능(可能)한 이용(利用) 책을 위한 기본적 성질을 밝히고자 하였다. 본(本) 연구(硏究)에서 사용(使用)한 공시수피(共試樹皮)는 서울대학교(大學校) 농과대학(農科大學) 부속연습림(附屬演習林)과 임업시험장(林業試驗場) 중부지장(中部支場) 부근에서 벌채이용(伐採利用)이 적령기(適齡期)에 달(達)하고 포고직경(胞高直徑)이 동급(同級)인 건전하고 정상적(正常的)으로 생장(生長)하는 입목(立木)의 흉고직경 부위(部位)에서 수종별(樹種別) 20주(株)씩 $200cm^2$로 채취(採取)하였다. 물리적(物理的) 성질(性質)로는 수피(樹皮) 전건비중(全乾比重), 내피(內皮) 및 외피(外皮)의 생수피(生樹皮) 함수량(含水量), 섬유포화점(纖維飽和點), 수분이력곡선(水分履歷曲線), 전수축율(全收縮率), 흡수량(吸收量), 비열(比熱), 습윤열(濕潤熱), 열전도도(熱傳導道), 열확산(熱擴散), 시차열분석(示差熱分析) 및 발열량(發熱量)을 측정(測定) 연구(硏究)하였다. 다음 기계적(機械的) 성질(性質)로는 곡강도(曲强度)와 압축강도(壓縮强度)를 측정연구(測定硏究)하였으며 본(本) 연구(硏究)에서 얻은 결론(結論)은 다음과 같다. 1. 전건비중(全乾比重)은 같은 개체(個體) 내(內)에 있어서도 목질부(木質部)와 수피간(樹皮間)에 차이(差異)가 있을 뿐아니라 수피(樹皮)에 있어서도 내피(內皮)와 외피간(外皮間)의 차이(差異)가 있다. 2. 수피(樹皮)의 전건비중(全乾比重)이 목질부(木質部) 비중(比重)보다 높은 사실(事實)은 수피내(樹皮內)의 사부섬유(篩部纖維) 및 보강세포(保强細胞)가 많이 있다는 해부적(解剖的)인 구조적(構造的) 특징(特徵)에 기인(基因)한다. 3. 전건비중(全乾比重)에 있어서 잣나무를 제외하고는 내피비중(內皮比重)이 외피비중(外皮比重)보다 높았으며 이는 내피(內皮)보다 높은 수축율(收縮率)에 기인(基因)한다. 4. 수피내(樹皮內)의 해부적(解剖的) 구조(構造)에 있어서 사요소(篩要素)의 구성비율(構成比率)이 높을수록 함수율(含水率)은 높아지고 후막조직(厚膜組織)과 주피조직(周皮組織)이 많으면 많을수록 함수율(含水率)은 떨어진다. 5. 수피(樹皮)의 섬유포화점(纖維飽和點)을 습윤열측정(濕潤熱測定)에 의(依)하여 구(求)할 수 있는 가능성(可能性)을 제시(提示)하였으며 그 결과(結果) 소나무에서는 26~28%사이에 상수리나무에서는 24~28%사이에 있는 것으로 나타났으나 이에 대(對)한 것은 금후연구(今後硏究)에 의(依)하여 더 밝혀져야 할 것이다. 6. 수피(樹皮)의 수축율(收縮率)은 목질부(木質部)와는 달리 경단방향(經斷方向)에서 제일 높고 수축방향(樹縮方向)에서 제일 낮았으나 졸참나무와 굴참나무에서는 열외(列外)이었다. 7. 수피(樹皮)의 비열(比熱)은 목질부(木質部)와 같고 습윤열(濕潤熱)은 목질부(木質部)보다 다소 높았다. 열전도도(熱傳導度)는 목재(木材)보다 낮으며 전건수피비중(全乾樹皮比重)과 수증기비중(水蒸氣比重)을 알고 열전도도(熱傳導度)를 계산할 수 있는 다음과 같은 회귀방정식(回歸方程式)을 유도(誘導)하였고 이 방정식(方程式)에 의(依)하여 얻어진 열전도도(熱傳導度) 수치는$(0.8{\sim}1.6){\times}10^{-4}cal/cm{\cdot}sec{\cdot}deg$이었다. $$K=4.631+11.408{\rho}d+7.628{\rho}m$$ 8. 수피(樹皮)의 열확산(熱擴散)은 $(8.03{\sim}4.46){\times}10^{-4}cm^2/sec$이며 시차열분석(示差熱分析)의 결과(結果)에 의(依)하면 발열량(發熱量)은 발열반응(發熱反應)이 시작(始作)되기 전(前)까지는 목질부(木質部)가 높고 발열반응(發熱反應)이 시작(始作)되면서부터는 수피(樹皮)가 목질부(木質部)보다 상회(上廻)하였다. 9. 경단방향(經斷方向)의 수피곡강도(樹皮曲强度)는 수피비중(樹皮比重)에 비례(比例)하고 회귀식(回歸式)은 M=243.78x-12.02(F=31.41)이었고 압축강도(壓縮强度)는 목질부(木質部)와는 달리 경단방향(經斷方向)이 가장 높고, 경단방향(經斷方向), 수축방향순(樹軸方向順)으로 적어졌다.

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일부 농촌지역 비닐하우스 재배자들의 농부증 실태와 관련요인 (A Study on Farmer's Syndrome and Its Risk Factors of Vinyl House Worker and Farmer in a Rural Area)

  • 이인배;이연경;장성실;이석구;조영채;이동배;이태용
    • 농촌의학ㆍ지역보건
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    • 제24권1호
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    • pp.13-33
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    • 1999
  • 충청남도 청양군의 2개면 14개리에 거주하는 비닐하우스 재배자 177명과 일반 농민 213명을 대상으로 1998년 2월 24일부터 3월 15일까지 피로도, 주관적 건강상태, 농부증과 이의 위험요인을 파악하기 위하여 설문조사를 실시한 결과는 다음과 같다. 1. 피로도는 비닐하우스 재배자와 일반 농민간에 차이가 없었으며, 성별로는 여자가 남자보다(p<0.01), 교육수준이 낮을수록(p<0.01), 8시간 미만의 수면시간 (p<0.05), 비흡연자, 비음주자에서 피로도가 높았고, 연령, 식생활습관, 체질량지수는 관계가 없었다. 작업환경은 비닐하우스 재배자에서 총농사기간(r=0.159, p<0.05), 일반 농민은 총경작면적(r=-0.143, p<0.05)과 농작업동반가족수(r=-0.136, p<05)에서 약한 상관관계를 보였다. 2. 주관적 건강상태는 비닐하우스 재배자와 일반 농민간에 차이가 없었으며, 성별로는 여자가 남자보다(p<0.01), 교육수준이 낮을수록 (p<0.01), 8시간 미만의 수면시간(p<0.05), 비흡연자에서 주관적 건강상태가 좋지 않았으며, 연령, 음주, 식생활습관, 체질량지수, 작업환경은 관련성이 없었다. 3. '농부증 있음'은 비닐하우스 재배자 49.2%, 일반 농민 52.1%로 비슷하였으며, 성별로 비닐하우스 재배자와 일반 농민 모두 여자에서 57.0%, 58.8%로 남자 37.1%, 40.3%보다 높았다(p<0.01). 교육수준은 비닐하우스 재배자의 경우 무학 58.1%, 초등학교 50.0%, 중졸 이상 36.1%로 학력이 낮을수록 높았고(p<0.01), 일반 농민도 각각 56.3%, 51.0%, 33.3%로 같은 경향이었다(p<0.01). 흡연과 음주여부는 비닐하우스 재배자의 경우 비흡연군과 비음주군에서 높았으나, 일반 농민에서는 차이가 없었고, 체질량지수도 비닐하우스 재배자의 경우 세장형 57.1%, 비만형 63.9%로 정상형 42.5%보다 높았으나(p<0.05), 일반 농민은 차이가 없었다. 4. 농부증의 위험요인에 대한 다변량 로지스틱 회귀분석에서 성별, 수면시간이 중요한 요인이었으며, 남자를 기준하였을 때 여자의 교차비는 2.53(p<0.01), 수면시간 8시간 미만을 기준하였을 때 8시간 이상은 0.74로(p<0.01), 여자에서 발생위험이 높았고, 수면시간이 8시간 이상일수록 발생위험은 낮아졌다. 5. 비닐하우스 재배지와 일반 농민에서 많이 호소하는 주관적 신체증상은 '등이 결리거나 허리가 아파서 일하기가 어렵다.' '팔과 다리가 몹시 쑤시고 아픈 일이 있다', '손발이 저리거나 찌릿찌릿 하다'. '팔과 다리에 통증이 있어서 불편하다' '손의 힘이 전에 비해 약해졌다'에서 과반수 이상이 있다고 응답하였으며, 비닐하우스 재배자에서 일반 농민보다 많은 증상은 '피부의 일부분이 검게 변하였다'. '습진이나 무좀 등이 피부질환이 있다', '치질로 고생한 일이 있다'였다. 6. 대응분석 결과 비닐하우스 재배자는 피부계 질환이 높게 관찰되었으며, 남자는 소화기계 장애나 기타 질환, 여성에서는 내분비질환, 근육계통의 질환이 많은 것으로 나타났고, 농부증도 일반 농민과 여자에서 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 피로도, 주관적 건강상태, 농부증도 비닐하우스 재배자와 일반 농민간에 차이가 없었으며, 주로 농사와 노동일을 병행하는 여성에서 많고, 연령이 증가함에 따라 유병률도 증가하는 경향을 감안하면 추후 농촌의 노령환된 여성들에 대한 중점적인 관리가 필요하다. 또한 작업환경의 차이에 의하여 비닐하우스 재배자에서만 나타나는 미약하지만 특징적인 증상이 있으므로 이에 대한 지속적인 조사와 관리의 필요성이 있다.

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입력변수 및 학습사례 선정을 동시에 최적화하는 GA-MSVM 기반 주가지수 추세 예측 모형에 관한 연구 (A Study on the Prediction Model of Stock Price Index Trend based on GA-MSVM that Simultaneously Optimizes Feature and Instance Selection)

  • 이종식;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제23권4호
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    • pp.147-168
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    • 2017
  • 오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

F/U 몰비의 변이가 합판의 접착성과 Sliver-PB, Strand-PB의 물성에 미치는 영향 (Effects of Formaldehyde/Urea Molar Ratio on Bonding Strength of Plywood and Properties of Sliver-PB and Strand-PB)

  • 박헌;유영삼
    • Journal of the Korean Wood Science and Technology
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    • 제27권2호
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    • pp.38-45
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    • 1999
  • Formaldehyd/Urea 몰비의 변이가 목질 원재료의 형상이 상이한 합판, SLPB, STPB의 접착성과 물성에 미치는 영향을 조사한 본 연구는 요소수지 F/U 몰비 1.0, 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0으로 요소수지를 제조하고 그 형상이 상이한 목질 원재료인 veneer, sliver-particle, strand-particle를 원료로 하여 각 몰비별 합판, SLPB, STPB를 제조하였다. 합판의 상태접착력, SLPB, STPB의 밀도, 함수율, 박리강도, 휨강도, 두께 팽창율을 시험하였다. 실험 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 합판의 접착력은 F/U 몰비 1.2에서 가장 우수한 값을 나타냈으며 전 몰비 모두 KS 합판 접착성(비내수) 규격인 7.5kgf/$cm^2$을 상회하는 14kgf$cm^2$ 이상을 나타냈다. 또한 F/U 몰비 1.2의 경우 본 연구자(1998)의 연구결과인 formaldehyde 방출 무취기준(5mg/$\ell$ 이하)율 만족시키면서 우수한 접착성울 나타냈다. 2. 박리강도는 SLPB 및 STPB 공히 모두 F/U 몰비 1.0, 2.0이 낮은 결과치를 나타냈고 1.2~1.8사이에서는 큰차이는 없었으며, SLPB의 경우 4.8~5.9kgf/$cm^2$의 값의 분포를 STPB는 5.4~6.7 kgf/$cm^2$의 분포를 보이고 있어 STPB가 우수한 박리강도를 나타냈다. 이 결과에서 F/U 몰비에 따른 박리강도의 영향 보다는 원재료의 형상에 따른 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 3. 휨강도도 역시 SLPB 및 STPB 공히 F/U 몰비 1.0, 2.0이 낮은 결과치를 나타냈다. STPB 전몰비 모두가 KS 규격 200 Type(휨강도가 180kgf/$cm^2$) 이상을 만족시키는 결과를 보였고 SLPB의 경우도 전몰비 모두 KS 규격 150 Type(휨 강도가 130kgf/$cm^2$)이상을 만족시키는 결과를 나타냈다. 이 결과에서는 전체적으로 STPB가 SLPB에 비하여 2배 이상의 우수한 강도를 보였다. 이는 휨강도에서도 F/U 몰비에 따른 영향보다는 원재료의 형상에 따른 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 4. 두께 팽창율에서는 고몰비인 2.0, 1.8 저몰비인 1.0, 1.2에서 SLPB, STPB 모두 높은 두께 팽창율을 보였으며 STPB의 경우 F/U 몰비 1.6에서 SLPB의 경우는 F/U 몰비 1.4에서 가장 낮은 두께 팽창율을 나타냈다. 그리고, STPB의 경우 6몰비 모두 KS기준 12% 이하를 만족시키고 있었으나 SLPB에서는 그 기준을 모두 상회하고 있음을 알 수 있었다. 전체적으로는 SLPB가 STPB보다 약 2배의 두께 팽창율을 나타내 두께 팽창율에서도 F/U 몰비에 따른 영향보다는 원재료의 형상에 따른 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 본 실험의 결과를 종합적으로 살펴보면 합판의 접착성 및 보드의 재질에 미치는 영향은 F/U 몰비의 변이 보다는 원재료의 형상의 영향이 이 더욱 크게 작용한다는 사실을 알 수 있었으며 보드의 제조기준이 본 실험과 동일하다면 합판의 접착성과 PB의 물리적, 기계적 성질과 본 연구자(1998)의 연구결과인 formaldehyde 방출량 및 방출경향을 고려할 때 사용처와 용도에 따라 합판의 경우 우수한 접착력과 KS formaldehyde 무취기준을 만족시키는 F/U 몰비 1.2를 PB의 경우 양호한 휨강도, 박리강도, 비교적 낮은 두께 팽창율과 KS formaldehyde E2형 (5mg/$\ell$ 이하)기준율 만족시키는 F/U 몰비 1.2~1.4가 사용되어야 함을 알 수 있었다.

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전염병의 경로 추적 및 예측을 위한 통합 정보 시스템 구현 (Implementation of integrated monitoring system for trace and path prediction of infectious disease)

  • 김은경;이석;변영태;이혁재;이택진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.69-76
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    • 2013
  • 세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

근부환경(根部環境)에 따른 수도(水稻)의 영양생리적(營養生理的) 반응(反應)에 관(關)한 연구(硏究) (Studies on Nutrio-physiological Response of Rice Plant to Root Environment)

  • 박준규;김영섭;오왕근;박훈;시택문웅
    • 한국토양비료학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.53-68
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    • 1969
  • 생산력이 서로 다른 두 토양(土壤)에 유기물(有機物)을 첨가(添加)하여 근부(根部) 환경(環境)의 변화(變化)와 수도품종별(水稻品種別) 근(根)의 근부(根部) 환경(環境)에 대(對)한 반응(反應)을 육안(肉眼) 관찰(觀察)하고 양분흡수(養分吸收)를 조사(調査)하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1) 고위답토양(高位畓土壤)은 유기물(有機物)의 분해(分解)가 완만(緩慢)하며 분해평형점(分解平衡點)에서의 유기물(有機物) 함량(含量)이 높고 저위답토양(低位畓土壤)은 유기물(有機物)의 분해(分解)가 급속(急速)하며 분해평형점(分解平衡點)에 함량(含量)이 낮다. 2) 저위답토양(低位畓土壤)은 근(根)의 발육(發育)이 조해(阻害)되며 유기물(有機物) 첨가(添加)에 의(依)하여 더욱 조해(阻害)된다. 유기물(有機物)의 분해(分解)로 생기는 gas가 근(根) 주변(周邊)에 피막(被膜)을 형성(形成)하는데 기인(起因)하는것 같으며 이 결과(結果)로 T/R 값이 심히 떨어진다. 3) 품종간(品種間) 근부(根部) 환경(環境)에 반응력(反應力)이 현저하여 수원(水原) 82호(號)는 농림(農林) 25호(號) 보다 고위답(高位畓) 토양(土壤)에서는 흡수력(吸收力)이 강(强)하고 저위답토양(低位畓土壤)에서는 흡수력(吸收力)이 떨어진다. 4) 유기물(有機物) 첨가(添加)로 가리흡수(加里吸收)가 조해(阻害)되고 저위답토양(低位畓土壤)에서는 인산흡수(燐酸吸收)가 가장 조해(阻害)되는데 저위답토양(低位畓土壤)에 유기물(有機物)을 첨가(添加)하여 이 두 인자(因子)가 공역(共役)할 경우 양분흡수조해(養分吸收阻害)는 상승적(相乘的)으로 야기(惹起)된다. 5) 근(根)의 활력(活力)과 근수(根數), 지상부(地上部) 생육량(生育量) 및 근부생육량(根部生育量)과의 상관(相關)은 각각(各各) r=0.839, r=0.834, r=0.948로 모두 1%에서 유의성(有意性)이 있고 지상부(地上部)와 근부(根部)의 N.P.K. 흡수량(吸收量)과도 각각(各各), r=0.751, r=0.670, r=0.769, r=0.729, r=0.742, r=0.815로 5% 수준(水準)에서 유의성(有意性)이 있으며 근부(根部)의 생육량(生育量) 및 가리(加里)의 흡수량(吸收量)과의 상관계수(相關係數)가 가장 크다. 6) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 좋은 곳에서보다 수도지상부(水稻地上部)의 질소농도(窒素濃度)는 낮고 근부(根部)는 훨씬 높아서 ammonia 과잉(過剩)의 해독(害毒)이 예상되며 인산(燐酸)과 가리(加里)는 양부위(兩部位)에서 모두 심히 낮으며 특히 간(稈)과 엽초(葉稍)에서 더욱 낮았다. 7) 근부환경(根部環境)이 나쁜 곳에서는 좋은곳에서보다 지상부(地上部)의 당(糖)과 전분(澱粉) 및 전탄수화물(全炭水化物) 함량(含量)이 높은데 반(反)하여 근부(根部)에서는 낮은데 환원당(還元糖)에서 더욱 심하여 근부(根部)에서는 당(糖)의 이상소모(異常消耗)가 예상되고 지상부(地上部)에서는 이에 대비하여 당(糖) 대사(代謝)가 해당방향(解糖方向)으로 주력(注力)함이 예상된다. 8) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 근부(根部)에서 지상부(地上部)로 양분(養分)의 전류(轉流)가 극히 나빴다. 9) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 황산(黃酸)의 함유율(含有率)이 높은데 엽신(葉身)에서 특히 높아 황산(黃酸) Ion에 의(依)한 ATP 생성(生成) 조해(阻害)가 예상되고 $P_2O_5/S$ 값은 고위답(高位畓) 유기물무시용구(有機物無施用區)의 1/5에 불과(不過)하여 P-S 비(比)가 관련된것 같다. 10) 근부환경(根部環境)이 나쁜곳에서는 지상부(地上部) 철(鐵)의 함량(含量)에는 차이(差異)가 없으나 Mn 함량(含量)은 상당히 적은 편이어서 $Fe/P_2O_5$ 값이 큰데 간(稈)과 엽초(葉稍)에서 7배(倍)나 되어 철인산(鐵燐酸) 침전에 의(依)한 통도(通導)의 기계적(機械的) 장해(障害)가 예상된다. 11) 토양중(土壤中) 조해성(阻害性) 인자(因子)는 유기물(有機物) 분해속도(分解速度)가 빠른 경우 악화(惡化)되어 근부기능기(根部機能基)를 조해(阻害)하여 양분(養分)을 조지(阻止)하고 체내(體內) Ion 평형(平衡)(N. P. K. S. Fe)을 교란(攪亂) 이상대사(異常代謝)(해당작용(解糖作用) A. T. P 생성약화(生成弱化))를 일으켜 전류(轉流)가 방해(防害)되고 따라서 각부위(各部位)의 생육(生育)의 불균형(不均衡)을 초래(招來)하는 연발생(連發生) 조해작용(阻害作用)이 순환가속(順換加速)하는 것으로 추정(推定)된다. 12) 고위답(高位畓)에서 질소(窒素)의 시용량(施用量)에 따른 근분포(根分布)를 조사(調査)한 결과(結果) 저위답(低位畓)은 표토부분(表土部分)에 분포(分布)하나 고위답(高位畓)에서는 심토(心土)에 분포비율(分布比率)이 많다. 질소(窒素) 무시용(無施用)은 지하(地下) 0~7cm 부위(部位)에 분포(分布) 비율(比率)이 크고 질소(窒素)를 시용(施用)하면 7~14cm 부위(部位)에 근분포(根分布) 비율(比率)이 많다. 전(全) 근중(根重)은 저위답(低位畓)에 비(比)하여 고위답(高位畓)에 많고 질소(窒素) 무시용(無施用)에 비(比)해서 질소(窒素) 10a 12kg 시용(施用)에서 많았다.

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