본 연구는 2004년부터 2011년까지 한국종축개량협회에서 듀록 품종에 대하여 수집된 40,657두의 검정 기록 및 이들과 혈연관계가 있는 47,974의 가계혈통정보를 이용하여 산육형질에 대한 유전모수를 알아보고자 연구를 실시하였다. 듀록의 산육형질에 대한 유전모수 추정은 고정효과로써 성, 동기우 그룹, 산차 및 검정종료시 개체나이(공변이), 임의효과로써 개체의 상가적 유전효과 및 잔차효과를 포함한 혼합모형 방정식을 구성하였으며, 분석은 리눅스 기반의 REMLf90 프로그램을 이용하여 다형질 분석을 실시하였다. 유전력은 90 kg 도달일령, 일당증체량, 등지방두께 및 등심단면적에서 각각 0.334, 0.340, 0.335 및 0.200로 추정되었다. 또한 형질간 유전상관의 결과를 살펴보면, 90 kg 도달일령과 일당증체량, 등지방두께 및 등심단면적에서의 유전상관이 각각 -0.992, 0.130, 0.358, 일당증체량과 등지방두께, 등심단면적 에서의 유전상관은 각각 -0.142, -0.361, 등지방두께와 등심단면적간에는 -0.243로 나타났다. 90 kg 도달일령과 일당증체량간에 고도의 부의 상관을 보였으며, 90 kg 도달일령과 등지방두께, 등심단면적은 중저도의 정의 상관을 보였으며, 나머지 형질간에는 부의 상관을 보였다. 듀록 선발시 산육형질간 유전상관을 고려한 개량목표 설정이 필요할 것으로 사료된다.
본 연구는 전라북도 무주군을 대상으로 제5차 국가산림자원조사 자료와 위성영상(Landsat TM-5)자료를 이용하여 산림 바이오매스를 추정하고 이를 토대로 바이오매스 주제도를 작성하고자 하였다. 먼저 국가산림자원조사의 야외 표본점 자료를 이용하여 조사표본점의 단위면적 당 축적을 산출하고, 바이오매스 변환계수를 적용하여 산림 바이오매스를 추정하였다. 본 연구에서는 위성영상 자료를 이용한 산림 바이오매스 추정을 위해 회귀모형을 이용하는 방법과 최근린 기법(k-Nearest Neighbor)을 이용하는 두 가지 방법을 사용하였는데, 이 두 가지 방법에 의해 추정된 산림 바이오매스를 국가산림자원조사 자료에 의한 추정치와 비교하여 최적의 방법을 선정하였다. 추정된 바이오매스 통계량의 비교를 위해 교차대조법을 이용하여 RMSE(Root Mean Square Error)와 평균편의(Mean Bias)를 산출하였는데, 그 결과 두 방법 모두 유사한 추정오차(RMSE: 63.75$\sim$67.26ton/ha)와 편차($\pm$1 ton/ha)를 보여 정확성 면에서는 큰 차이가 없는 것으로 나타났다. 하지만 최근린 기법을 이용하여 산림 바이오매스를 추정하는 것이 효율성 측면에서 보다 유리할 것으로 평가되었다. 최근린 기법에 의해 추정된 무주군의 산림 바이오매스는 약 839만 톤으로 나타났으며 단위면적당 평균은 149톤/ha인 것으로 분석되었다.
Dehnokhalaji, Morteza;Golbakhsh, Mohammad Reza;Siavashi, Babak;Talebian, Parham;Javidmehr, Sina;Bozorgmanesh, Mohammadreza
Asian Spine Journal
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제12권6호
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pp.1060-1068
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2018
Study Design: Retrospective study. Purpose: Lumbar intervertebral disc degeneration is an important cause of low back pain. Overview of Literature: Spinal fusion is often reported to have a good course for adolescent idiopathic scoliosis (AIS). However, many studies have reported that adjacent segment degeneration is accelerated after lumbar spinal fusion. Radiography is a simple method used to evaluate the orientation of the vertebral column. magnetic resonance imaging (MRI) is the method most often used to specifically evaluate intervertebral disc degeneration. The Pfirrmann classification is a well-known method used to evaluate degenerative lumbar disease. After spinal fusion, an increase in stress, excess mobility, increased intra-disc pressure, and posterior displacement of the axis of motion have been observed in the adjacent segments. Methods: we retrospectively secured and analyzed the data of 15 patients (four boys and 11 girls) with AIS who underwent a spinal fusion surgery. We studied the full-length view of the spine (anterior-posterior and lateral) from the X-ray and MRI obtained from all patients before surgery. Postoperatively, another full-length spine X-ray and lumbosacral MRI were obtained from all participants. Then, pelvic tilt, sacral slope, curve correction, and fused and free segments before and after surgery were calculated based on X-ray studies. MRI images were used to estimate the degree to which intervertebral discs were degenerated using Pfirrmann grading system. Pfirrmann grade before and after surgery were compared with Wilcoxon signed rank test. While analyzing the contribution of potential risk factors for the post-spinal fusion Pfirrmann grade of disc degeneration, we used generalized linear models with robust standard error estimates to account for intraclass correlation that may have been present between discs of the same patient. Results: The mean age of the participant was 14 years, and the mean curvature before and after surgery were 67.8 and 23.8, respectively (p<0.05). During the median follow-up of 5 years, the mean degree of the disc degeneration significantly increased in all patients after surgery (p<0.05) with a Pfirrmann grade of 1 and 2.8 in the L2-L3 before and after surgery, respectively. The corresponding figures at L3-L4, L4-L5, and L5-S1 levels were 1.28 and 2.43, 1.07 and 2.35, and 1 and 2.33, respectively. The lower was the number of free discs below the fusion level, the higher was the Pfirrmann grade of degeneration (p<0.001). Conversely, the higher was the number of the discs fused together, the higher was the Pfirrmann grade. Conclusions: we observed that the disc degeneration aggravated after spinal fusion for scoliosis. While the degree of degeneration as measured by Pfirrmann grade was directly correlated by the number of fused segments, it was negatively correlated with the number of discs that remained free below the lowermost level of the fusion.
본 연구에서는 우리나라의 갯벌에서 조사대상으로 삼는 멸종위기야생생물이자 해양보호생물, 흰발농게(Austruca lactea)의 전체 개체수 추정 방법을 검토하였다. 일반적으로 무한모집단에 대한 전수조사는 불가능하며 이는 갯벌 내 제한된 서식처에서 개체수를 추정하더라도 마찬가지이다. 표본으로부터 추정되는 서식 밀도 역시 다양한 생물학적, 생태학적 요인들로 인해 높은 변동성을 보인다. 서식처 경계와 면적은 측정 오차뿐만 아니라 생물의 주기성이나 리듬 활동(주야, 간만 주기 등)에 따라서도 달라진다. 따라서 밀도와 서식처 면적으로 산출되는 전체 개체수는 일시적인 것으로 간주되어야 한다. 이 같은 추정은 인천 송도 갯벌에서 3년 간 관찰된 흰발농게(A. lactea)의 평균 밀도와 표준오차 범위 그리고 공간분포의 시공간적 변동성에 근거하면 타당한 것으로 볼 수 있었다. 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형의 출현 확률인 50%를 기준으로, 서식처 보존 가치의 중요성을 반영하는 잠재적 서식처 면적을 전체 개체수 추정의 대안으로 제시하였다. 보편성을 갖춘 모형으로부터 예측되는 잠재적 서식처는 대상종의 주요 환경조건이 급격하게 변하지 않는다면 시간에 따라 일정한 모습을 유지할 것이다. 특정종을 대상으로 개발되는 모형은 추후 서식처 복원/조성 사업에서도 원하는 생물의 정착을 유도하는데도 활용이 가능할 것으로 기대된다.
로봇 기술이 발전함에 따라 모바일 로봇의 주행 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2륜 및 4륜의 휠을 기반으로 구성되는 모바일 로봇의 주행 시스템은 직선과 같은 단반향 주행에 장점이 있으나 방향 전환 및 제자리 회전에 단점을 가지고 있다. 볼을 휠로 사용하는 볼 로봇은 전방향 이동에 장점이 있으나, 구조적인 불안정한 특성에 의해 균형을 유지하기 위한 자세 제어 및 이동을 위한 주행 제어가 요구된다. 기존의 볼 로봇은 모터에 부착된 엔코더를 이용하여 주행제어를 위한 위치를 추정함으로써 오차가 누적되는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 영상처리를 통해 볼 로봇의 위치 좌표를 추정하고, 이를 주행 제어에 사용하는 주행 제어 시스템을 제안하였다. 볼 로봇의 위치를 추정하기 위한 영상처리부, 통신부, 표시부 및 제어부를 포함하는 볼 로봇의 주행 제어 시스템을 설계 및 제작하고, 주행 제어 시스템을 적용한 볼 로봇의 주행 실험을 통해 x축 방향 ±50.3mm 및 y축 방향 ±53.9mm의 오차범위 이내에서 오차의 누적 없이 제어됨을 확인하였다.
Unmanned aerial vehicle (UAV) and sensor technologies are rapidly developing and being usefully utilized for spatial information-based agricultural management and smart agriculture. Until now, there have been many difficulties in obtaining production information in a timely manner for large-scale agriculture on reclaimed land. However, smart agriculture that utilizes sensors, information technology, and UAV technology and can efficiently manage a large amount of farmland with a small number of people is expected to become more common in the near future. In this study, we evaluated the productivity of forage maize grown on reclaimed land using UAV and sensor-based technologies. This study compared the plant height, vegetation cover ratio, fresh biomass, and dry biomass of maize grown on general farmland and reclaimed land in South Korea. A biomass model was constructed based on plant height, cover ratio, and volume-based biomass using UAV-based images and Farm-Map, and related estimates were obtained. The fresh biomass was estimated with a very precise model (R2 =0.97, root mean square error [RMSE]=3.18 t/ha, normalized RMSE [nRMSE]=8.08%). The estimated dry biomass had a coefficient of determination of 0.86, an RMSE of 1.51 t/ha, and an nRMSE of 12.61%. The average plant height distribution for each field lot was about 0.91 m for reclaimed land and about 1.89 m for general farmland, which was analyzed to be a difference of about 48%. The average proportion of the maize fraction in each field lot was approximately 65% in reclaimed land and 94% in general farmland, showing a difference of about 29%. The average fresh biomass of each reclaimed land field lot was 10 t/ha, which was about 36% lower than that of general farmland (28.1 t/ha). The average dry biomass in each field lot was about 4.22 t/ha in reclaimed land and about 8 t/ha in general farmland, with the reclaimed land having approximately 53% of the dry biomass of the general farmland. Based on these results, UAV and sensor-based images confirmed that it is possible to accurately analyze agricultural information and crop growth conditions in a large area. It is expected that the technology and methods used in this study will be useful for implementing field-smart agriculture in large reclaimed areas.
기계학습을 통해 학습된 모델은 업무 활용 시 그 성능을 실측하기 매우 어렵다. 때문에 운영 부서에서는 모델의 성능을 효과적으로 관리하지 못한다. 이로 인해 모델의 상태를 판단하기 위한 Concept drift 탐지 방법이 다양하게 연구되고 있다. 운영 부서에서는 운영 중인 모델의 성능을 정량적으로 관리하려고 한다. 그러나 Concept drift는 모델 상태를 데이터 관계적으로 판단 할 뿐, 모델의 정량적 성능 수치를 추정하지는 못한다. 본 연구에서는 Concept drift의 통계량을 통해 정량적으로 precision 값을 추정하는 성능 예측 모델(PPM, Performance prediction model)을 제안한다. 제안 모델의 Algorithm 1에서는, 학습데이터에서 복원 추출한 샘플링 데이터에 인위적인 drift를 유도하고 이때의 precision을 측정하여 drift와 precision의 데이터 셋을 만들어 학습한다. Algorithm 2에서는 테스트 데이터를 통해 실제 precision과 예측 precision의 차이를 측정하여 성능 예측 모델의 오차를 보정 한다. 현실 비즈니스에서 사용될 수 있는 대출 심사 모델과 신용카드 오사용 탐지 모델에 PPM을 적용하여 성능 예측의 유효성을 확인했다.
본 논문의 목적은 신뢰성 있는 선형회귀모델을 구축하기 위하여 후보독립변수 중 유효변수를 선택하는 알고리즘을 구현하는 것이다. 선형회귀모델을 구축하는데 있어서 데이터 상의 모든 후보독립변수를 포함하는 것은 모델의 통계적 유의성을 감소시킬 수 있으며, 차원의 저주(Curse of dimensionality)를 유발할 수 있고, 데이터의 개수보다 변수의 개수가 많을 경우 모델의 구축이 불가능한 문제점 등이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 변수선택의 문제를 조합최적화의 문제로 보고 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)을 활용하였다. 일반적으로 선형회귀모델의 통계적 유의성을 평가하는 대표적인 통계량으로는 종속변수에 대한 독립변수의 설명력을 나타내는 결정계수($R^2$), 회귀식의 통계적 유의성을 검정하는 F통계량, 회귀계수의 통계적 유의성을 검정하는 t통계량, 잔차의 표준오차 등이 있다. 모델의 통계적 유의성은 하나의 통계량으로 표현될 수 없으므로 다양한 기준을 고려한 다중목적식(Multi-objective function)을 가지는 유전 알고리즘을 설계하였다. 설계한 알고리즘의 성능평가를 위하여 다양한 조건을 가정한 시뮬레이션 데이터에 적용하였다. 그 결과 구축한 알고리즘이 유효변수를 판단함에 있어 기존의 대표적인 변수선택 알고리즘인 LARS(Least Angle Regression)에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한, 주가 데이터를 이용한 포트폴리오 선택에 적용해 본 결과 우수한 응용문제 해결 능력이 있음을 확인할 수 있었다.
건설사업의 사업초기단계에 산정되는 공사비 예산을 적절히 예측하는 것은 발주자의 올바른 의사결정을 지원하고 건설사업의 목표를 달성하기 위해 매우 중요한 현안이다. 이는 공공 건설사업의 경우에서도 마찬가지이다. 그러나 현재 공공 건설사업의 사업초기단계에서 수행되는 공사비 예산의 예측방식은 정확성 및 신뢰성 관점에서 정교하지 못해 이에 대한 개선의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구의 목적은 인공신경망을 활용하여 공공청사 프로젝트 사업초기단계에서 활용할 수 있는 공사비 예산 예측모델을 개발하는데 있다. 본 연구에서는 조달청에서 제공하는 데이터와 SPSS Statistics 프로그램을 활용하여 인공신경망 모델을 구축하였으며, 공사비 예산 예측의 수준을 분석하고 추가 검증을 통해 모델의 정확성을 검증하였다. 검증 결과, 개발된 인공신경망 모델은 사업초기 단계에서 활용할 수 있는 견적의 오차범위를 보여주었으며 이를 통해 다양한 프로젝트 조건(변수)을 활용하여 보다 정교하게 공사비 예산을 예측할 수 있는 가능성을 시사하였다.
세계경제의 G1을 추구하는 중국은 이를 위한 경제적 성장유지를 위해 중국에서 시작하여 중앙아시아를 관통하여 유럽에 이르는 옛 실크로드를 개척하는 경제벨트를 추진 중이다. 본 연구는 이러한 중국의 경제확장정책에 효율적으로 동참하기 위한 방안으로 글로벌 대중국투자와 한국의 대중국 투자에 영향을 미치는 거시적 결정변수들의 영향력 정도를 비교분석한 연구이다. 이를 위해 한국의 대중국 FDI 결정변수와 글로벌 대중국 직접투자 결정변수를 벡터오차수정모형(VECM)을 통해 각각의 결정변수가 투자결정에 미치는 영향력을 분석하였다. 분석을 위한 자료로 중국지역균형발전 의 상징지역이라 할 수 있는 베이징, 상하이, 충칭, 시안 및 썬양 등 5개의 주요도시를 횡단면으로 하고 2003~2013년간 이들 도시에 대한 한국의 대중국투자, 글로벌 대중국투자, GDP, 실업률, 임금 추이를 시계열로 하는 패널을 구성하였다. 본 연구가 기존의 연구와 차별되는 점은 첫째, 기존의 대 중국 외국인투자와 관련 연구가 대부분 외국기업의 초기 대중국 투자지역인 연해지역도시에 집중된 것과는 달리 본 연구는 해안, 내륙, 동북의 주요도시들을 동시에 비교 분석하였다. 둘째, 이들 지역전체에 대해 공통적으로 외국인투자에 영향을 미치는 투자결정변수요인간의 인과관계뿐만 아니라 각 도시 별로 외국인투자결정요인 변수간의 비중과 인과관계를 비교하였다. 셋째, 최근 중국의 서부내륙개발과 연계되어 동북3성개발등의 균형정책에 발맞추어 우리의 대중국투자의 가이드라인을 제시하였다. 마지막으로 패널데이타가 가지는 지역적, 시간적 특이성분석을 통해 외국인투자의 결정요인을 분석하는 방법론과 투자의 효율성을 위해 모형의 추정력을 높일 수 있는 누락된 변수의 의미가 무엇인지에 대한 인식과 이에 대한 연구의 필요성을 제시한 의미가 있다고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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