Gompertz 성장곡선에 기반한 기존의 소프트웨어 신뢰성 성장모델들은 모두 대수형이다. 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들은 모수 추정에 어려움을 갖고 있다. 그러므로 본 논문은 로지스틱형 Gompertz 성장곡선에 기반한 신뢰성 성장 모델을 제안한다. 13개의 다른 소프트웨어 프로젝트로부터 얻은 고장 데이터를 분석하여 그 유용성을 검토하였다. 모델의 모수들은 변수변환을 통한 선형희귀분석과 Virence의 방법으로 추정되었다. 제안된 모델은 평균 상대 예측 오차에 기반하여 성능을 비교하였다. 실험 결과 제안된 모델은 대수형 Gompertz 성장 곡선에 기반한 모델보다 좋은 성능을 보였다.
본 논문은 소프트웨어 비용추정 모델의 적합성을 평가하고, 가장 적합한 모델을 제시하였다. 먼저, 해당 모델의 함수를 변수변환시켜 선형식으로 만든다. 다음으로 실제 개발 소프트웨어의 비용 데이터가 모델의 선형식에 얼마나 적합한지로 모델의 성능을 평가한다. 모델 성능평가에는 절대오차 대신 상대오차 개념인 MMRE를 적용하였다. 기존의 소프트웨어 비용추정 모델은 Weibull, Gamma와 Rayleigh 함수를 따르고 있다. 본 논문에서는 성장곡선의 일종인 Gompertz 곡선 모델을 제안하였다. 추가로 다른 성장곡선들도 적합성을 검증하였다. 모델 성능평가 결과 Gompertz 성장곡선이 소프트웨어 비용추정 모델로 가장 적합한 성능을 보였다.
소프트웨어 복잡도가 증가할수록 소프트웨어 성공률은 기하급수적으로 감소하며, 반대로 실패율은 증가한다. 소프트웨어 규모 증가에 따른 실패율은 성장곡선으로 표현할 수 있다. 이 현상에 따라, 본 논문은 Gompertz 성장곡선으로 개발 성공률과 완료율을 추정하였다. 먼저, 수치적으로 제시된 $10^n$의 소프트웨어 규모를 로그값으로 변환시켜 데이터 간격을 일정하게 하였다 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 성공률과 완료율의 함수관계를 유도하고자 하였다. 그러나 이 관계를 적절히 표현하는 함수를 찾지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 개발 성공률의 역 개념인 실패율과 완료율의 역 개념인 취소율을 도입하였다. 로그값의 소프트웨어 규모 변화에 따른 개발 실패율과 취소율 관계는 성장곡선 형태를 나타내었다. 결론적으로, 개발 취소율과 실패율을 적절히 표현하는 함수로 Gompertz 성장곡선을 적용한 결과 실측 데이터를 적절히 표현할 수 있었다. 본 모델을 적용하면 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발 성공률과 완료율을 보다 정확히 얻을 수 있을 것이다.
본 연구는 경상도 지역에 생육하는 삼나무의 지위지수 곡선을 개발하고, 국가수준 삼나무 지위지수 곡선, 전라도 지역 삼나무 지위지수 곡선과의 비교 검정을 통하여 경상도 지역의 지역적 특성을 반영한 정도 높은 지위지수 곡선을 개발함에 목적이 있다. 경상도 지역에 생육하는 삼나무 552본을 대상으로 Chapman-Richards 식, Schumacher 식, Gompertz 식으로 수고생장모델을 개발한 뒤 가장 적합한 모델인 Gompertz 식으로 지위지수 곡선을 개발하였으며, 비교 검정은 유의수준 5%에서 F 검정과 그래프를 이용하여 분석하였다. 검정 결과, 국가수준 삼나무, 기준임령 이전 전라도 지역 삼나무와의 비교는 p-value가 0.05 이상으로, 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 분석되었으며, 기준임령 이후 전라도 지역 삼나무와의 비교는 p-value가 0.05 이상으로 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 분석되었다. 따라서, 경상도 지역 삼나무를 국가수준 삼나무, 기준임령 이전 전라도 지역 삼나무 지위지수 곡선에 준용하는 것은 가능하며, 기준임령 이후 전라도 지역 삼나무 지위지수 곡선에 적용하는 것은 불가능한 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 개발한 경상도 지역 삼나무 지위지수를 활용하여, 경상도 지역의 삼나무 임분에 대한 산림경영체계의 기초자료 제공 및 지역적 특성을 반영한 정도 높은 현장 적용력을 통한 경영자의 목적에 맞는 체계적·합리적인 경영이 가능하다고 판단된다.
With the opening of the small power brokerage business market in December 2018, the small power trading market has started in Korea. Operators must submit the day-ahead estimates of power output and receive incentives based on its accuracy. Therefore, the accuracy of power generation forecasts is directly affects profits of the operators. The forecasting process for power generation can be divided into two procedure. The first is to forecast solar irradiation and the second is to transform forecasted solar irradiation into power generation. There are two methods for transformation. One is to simulate with physical model, and another is to use regression model. In this study, we found the best-fit regression model by analyzing hourly data of PV output and solar irradiation data during three years for 242 PV plants in Korea. The best model was not a linear model, but a sigmoidal model and specifically a Gompertz model. The combined linear regression and Gompertz curve was proposed because a the curve has non-zero y-intercept. As the result, R2 and RMSE between observed data and the curve was significantly reduced.
농협 한우 개량부에서 시험 사육한 거세우 및 비거세우 각각 60두의 자료를 근거로 곰페르츠 방정식에 의한 성장곡선을 추정한 결과 비거세우의 성장곡선 방정식은 $W_t$ = 906.1.exp{-3.956.exp(-0.0034t)}이었으며, 거세우의 성장곡선 방정식은 $W_t$ = 823.1.exp{-3.301.exp(-0.0027t}이었다. 이 추정식에 의한 성숙체중은 과거에 추정한 식보다 높게 추정되었는데 이는 사양조건의 차이에 의한 것으로 사료된다. 비거세우에 대한 거세우의 체중비는 19.5개월까지는 급격히 감소하여 79.2% 정도에 이르렀으나, 이후 격차는 서서히 줄어들어 성숙시에는 90.8%에 이르렀다. 추정식은 생시 체중이 거세우의 경우 과다하게 그리고 비거세우의 경우 과소하게 추정되었으며, 실제 체중의 변이는 비거세우가 거세우에 비해 큰 경향을 보였다.
본 연구는 축산연구소 한우시험장에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 추정된 성장곡선 모수의 유전적인 경향을 평가하기 위해 실시하였다. 본 연구에서 성장곡선 모수들의 유전력 추정은 단형질 모형과 다형질 모형으로 분석하였으며 단형질 모형의 경우 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 체중측정시의 일령을 일차식 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을, 그리고 다형질 모형의 경우 출생년도-계절과 어미소 나이의 효과를 고정효과로 하는 Model I과 Model I에 최종 측정시 일령을 공변이로 추가시킨 Model II 등 두 가지 분석모형을 이용하였는데, 단형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선 모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.22의 범위였으며, 성장비는 0.07~0.13의 범위였고, 성숙률은 0.05~0.07의 범위였다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 모형별로 성숙체중이 0.12~0.28, 성장비가 0.07~0.13의 범위였으며 성숙률은 0.12로 Gompertz 모형이나, Von Bertalanffy 모형 그리고 Logistic 모형이 모두 같았다. 한편 다형질 모형의 Model I을 이용하여 추정된 성장곡선모수 중 성숙체중의 유전력은 모형별로 0.09~0.17의 범위였으며, 성장비는 0.07~ 0.13의 범위였고, 성숙률은 0.06으로 세모형이 같았다. 그리고 Model II를 이용하였을 때는 성숙체중은 0.10~0.23, 성장비는 0.00~0.01, 성숙률은 0.06~0.11의 범위였다. 본 연구에서 추정된 성장곡선 모수들의 유전력은 외국의 육우에서 보고되는 유전력보다 낮았으며 한우수소에서 보고된 것과 유사한 결과였다. 그리고 Model II는 성숙체중과 성숙률의 유전력이 Model I보다 크게 추정되어 최종 측정시 일령을 공변이로 첨가할 경우 성숙체중과 성숙률의 상가적유전분산의 크기를 증가시키는 결과를 얻었다. 각 월령별 실측체중과 각 성장곡선 모형에 적합시켜 추정한 월령별 체중들에 대해서는 단형질모형을 이용하여 유전력을 추정하였는데 분석에 이용된 선형모형은 출생년도-계절과 어미소의 나이의 효과가 포함된 동기우 집단을 고정효과로 상가적 개체유전효과를 임의효과로 하는 Model I이었다. 실측체중의 경우 24개월령 체중만 0.52로 한우에 대한 타 연구자들의 결과에 비해 높았고 그 외의 월령별 체중은 타 연구자들의 결과 범위에 포함되는 성적이었다. 각 성장곡선모형으로 적합시켜 구한 생시체중의 유전력은 Gom- pertz 모형이 0.08, Von Bertalanffy 모형이 0.08 그리고 Logistic 모형이 0.06으로서 실측된 생시체중의 유전력 0.27에 비해 높게 나타났다. 그리고 실측체중의 경우 24개월령 체중의 유전력이 0.52, 36개월령 체중의 유전력이 0.32로서 36개월령의 유전력이 24개월령의 유전력에 비해 낮아지는데 적합체중의 경우에는 36개월령 체중의 유전력과 24개월령 체중의 유전력의 차이가 없거나(Gompertz 모형), 오히려 36개월령 체중이 24개월령 체중에 비해 유전력 추정치가 높아지고 있다(Von Bertalanffy 모형, Logistic 모형). 이렇게 적합체중에서 생시의 유전력이 낮아지거나 실측체중의 경우처럼 24개월령 체중보다 36개월령 체중의 유전력이 낮아지지 않는 것은 본 연구에 이용된 각 성장모형들이 생시체중을 실측체중보다 높게 추정하고 36개월령 체중을 낮게 추정하기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구 결과로 볼 때 성장곡선 모형으로 추정된 월령별 체중들간에 유전력의 차이가 나타나 한우 암소의 성장예측을 위한 성장곡선의 사용은 중요하게 다루어져야 할 것으로 사료되며, 성장곡선 모수들에 대한 유전능력을 예측하여 한우 암소집단에 대한 선발과 도태의 기준으로 활용한다면 암소의 육용형 개량에 도움이 될 것으로 사료된다.
이 연구는 국립축산과학원 가금연구소에서 보유하고 있는 토종닭 순계 12계통의 육성기 성장능력을 파악하기 위해 생시(0주령)부터 16주령까지 2주 간격으로 체중, 증체량을 측정하고, 성장곡선을 추정하여 제시하였다. 각 주령별 체중에 대한 성별 효과와 계통 효과는 전 기간에서 각각 유의적인 차이를 보였으며 전 기간 체중은 수컷이 암컷보다 유의적으로 무겁게 나타났다. 계통별 체중 차이는 코니쉬 품종과 그 외 품종으로 구분되어 나타났고, 코니쉬 품종이 생시 체중을 제외하고 다른 품종에 비해 약 2배 정도 체중이 무거운 경향을 보였다. 증체량의 경우 생시부터 6주령까지 증체량이 빠르게 증가하는 경향과 이후 피크에 도달하고 12주령부터 14주령까지 기간에 증체량이 감소하는 경향은 모든 성별과 계통에서 공통적으로 나타났다. 그러나 성별과 계통에 따라 증체량의 피크 도달 시점과 횟수의 차이를 보였다. 주령별 체중 간 상관분석 결과, 토종닭 시장 출하 주령인 10주령과 8주령 체중에서 가장 높은 표현형 상관계수를 나타났다. 증체량과 증체량 간의 상관분석 결과는 0-2주령 증체량과 2~4주령 증체량 간 표현형 상관계수를 제외하고 -0.16에서 0.29로 낮은 표현형 상관을 보였다. 성장곡선 모형의 결정계수와 수정된 결정계수는 99.1~99.9로 계통과 성별에 상관없이 모두 높은 적합도를 나타냈다. 그러나 각 모형별 적합도는 성별과 계통에 따라 차이가 나타났다. 암컷의 성장 곡선은 D계통을 제외한 모든 계통에서 Von Betalanffy 모형이 가장 높은 적합도를 보였다. 반면에 수컷의 성장 곡선은 C계통을 제외한 모든 계통에서 Gompertz 모형이 가장 높은 적합도를 보였다. Logistic 모형은 모든 성별과 계통에서 모든 모형 중 가장 낮은 모형 적합도를 보였다. 성숙체중(α)의 경우 모든 성별과 계통에서 Von Bertalanffy, Gompertz, Logistic 모형 순으로 높게 나타났으며, 성장비(β)와 성숙률(γ)은 Logistic, Gompertz, Von Bertalanffy 모형 순으로 높게 나타났다. 성장곡선 모수인 α, β, γ는 암컷보다 수컷에서 높게 나타나는 경향을 보였다. 이 연구에서 수행한 가금연구소 보유 토종닭 순계 12계통의 육성기 성장 특성은 향후 토종닭 종계, 실용계를 생산하기 위한 교배조합 시험 설계와 순계의 개량방향, 그리고 사료 제한급이를 위한 기초자료로 활용될 것이다.
한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 기존에 제안된 몇 가지 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 성장모형을 추정하고, 추정된 성장모형의 모수를 이용하여 한우암소에 대한 성장특성을 규명하기 위해 실시하였다. 각 성장곡선 함수로 추정한 한우 암소 집단의 성장 곡선은 다음과 같다. Gompertz 모형 : $W_t=370.2e^{-2.208e^{-0.00327t}$ von Bertalanffy 모형 : $W_t=388.6(1-0.549e^{-0.00261t})^3$ Logistic 모형 : $W_t=341.2(1+5.652e^{-0.00524t})^{-1}$ 각 모형으로 전체자료를 이용하여 추정한 일반적인 성장곡선의 모수 A(성숙체중), b(성장비) 및 k(성숙률)와 추정된 모수들을 이용하여 변곡점 도달일령, 변곡점에서의 체중 및 변곡점에서의 일당증체량과 각 모형별 오차 제곱합 등을 계산하였는데, 세 모형 중 von Bertalanffy 모형이 성숙체중이 제일 크고(388.6kg), 변곡점 도달일령이 제일 빠르며(191일), 변곡점 도달시 체중이 제일 작고(약 115kg), 오차 제곱합도 제일 작았다(1,1170.9) 그리고 Logistic 모형이 성숙체중이 제일 작고(341.2kg), 변곡점 도달일령이 제일 늦으며(약 330일), 변곡점 도달시 체중이 제일 크고(약 170kg), 오차 제곱합도 제일 컸다(1,287.7). Logistic 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 크고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 큰 반면 von Bertalanffy 모형이 세 모형 중에서 오차 제곱합이 제일 작고 생시와 36개월령에서 실측체중과 적합 체중간의 차이가 제일 작은 결과를 볼 때, 본 연구 자료인 한우 암소의 성장은 von Bertalanffy 모형, Gompertz 모형 그리고 Logistic 모형 순으로 적합도가 좋은 것으로 판단된다.
출산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 시간적인 간격을 두고 조사된 체중측정 기록에 대해 비선형의 성장곡선 모형을 적용하여 한우 암소의 개체별 성장곡선 모수를 추정하고 개체별로 추정된 모수를 이용하여 한우 암소의 정확한 성장형태를 추정하기 위해 실시하였다. Gompertz 모형으로 추정한 개체별 성장 곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 383.42${\pm}$97.29kg, 2.374${\pm}$0.340 및 0.0037${\pm}$0.0012였으며, 개체별 변곡점의 평균은 255.63${\pm}$109.09일, 변곡점에서 체중의 평균은 141.05${\pm}$35.79kg, 변곡점에서의 일당증체량의 평균은 0.500${\pm}$0.123 kg이었고, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 25.3, 14.3 및 32.4%이었다. von Bertalanffy 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 410.47${\pm}$117.98kg, 0.575${\pm}$0.057 및 0.003${\pm}$0.001이었고, 개체별 변곡점의 평균은 211.02${\pm}$105.53일, 변곡점에서 체중의 평균은 121.62${\pm}$34.94kg, 최대 증체율의 평균은 0.504${\pm}$0.124kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 28.7, 9.9 및 33.3%로 추정되었다. Logistic 모형으로 추정한 개체별 성장곡선 모수 A, b 및 k의 평균치는 각각 347.64${\pm}$97.29kg, 6.73${\pm}$0.34 및 0.006${\pm}$0.0018이었고, 개체별 변곡점의 평균은 324.47${\pm}$3.87일, 변곡점에서 체중의 평균은 173.82${\pm}$1.13kg, 최대 증체율의 평균은 0.508${\pm}$0.003kg이었으며, 성장곡선 모수 A, b 및 k의 변이계수는 각각 27.9, 5.0 및 30.0%이었다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 생시체중의 평균치들은 각각 36.40${\pm}$0.33, 31.59${\pm}$0.34 및 49.09${\pm}$0.88kg으로 추정되어 실제체중 23.73${\pm}$0.10kg 보다 컸으며 36개월 체중의 경우 세 모형이 각각 349.73${\pm}$2.01, 356.41${\pm}$2.07 및 336.18${\pm}$1.91kg으로 실제체중 363.67${\pm}$2.08kg보다 작았다. 그러나 세 모형으로 추정된 변곡점이 한우 암소의 실질적인 변곡점인지에 대해서는 좀더 검토가 필요한 부분인데, 최(2001)는 한우 암소의 경우 3개월령에서 4개월령 사이의 일당증체량이 0.590으로서 이 시기에 최대의 성장이 이루어지며 3개월령 체중과 4개월령 체중은 각각 79.31 및 98.91kg이라고 보고하고 있으며, 본 연구에서 Table 4에 제시된 결과를 봐도 3개월령과 6개월령 사이 90일 동안에 50.89kg의 증체가 이루어져 일당증체량으로 환산하면 약 0.56kg이 되어 다른 어느 시기보다도 가장 증체속도가 빠른 시기인 것으로 나타났다. 변곡점이 일당증체량이 최대인 시점으로 해석한다면 각 모형에서 고정되어 있는 변곡점의 위치들인 성숙체중의 38.6%(Gompertz 모형), 29.6% (von Bertalanffy 모형) 및 50%(Logistic 모형)는 한우 암소의 실질적인 변곡점보다 늦는 것으로 판단할 수 있는데, 실제로 세 모형 중 변곡점의 위치가 제일 빠른 von Bertalanffy 모형의 적합도가 제일 좋은 것도 이러한 이유 때문일 수 있다. 따라서 한우 암소의 정확한 성장특성을 파악하기 위해서는 변곡점의 위치가 고정되어 있지 않은 기존의 모형들을 이용하는 방안과 아울러 본 연구에 이용된 모형들을 변형시켜 활용하는 방안에 대한 연구가 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.