• Journal of Animal Science and Technology
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• 제48권2호
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• pp.151-160
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• 2006

본 연구는 유전능력의 검정자료로서 뿐만 아니라 농가에서 편리하게 체중을 추정할 수 있도록 하여 관리 경영상 뚜렷한 개선을 제공하기 위하여 한우의 성장 단계별 발육 특성을 조사하였다. 자료의 구성은 1980～2004년의 남원, 대관령, 서산과 핵군농가의 자료로 암소 27,647개 비거세우 14,744개 거세우 1,290개를 이용하였다. 암소의 경우 시그모이드(sigmoid)의 형태를 나타내고 있으며, 비거세우의 경우에도 거의 비슷한 분포를 보여주고 있으나 거세우의 경우에는 직선 회귀식의 형태를 보여주고 있다. Gompertz 모형을 이용하여 년도별로 분석한 성장곡선은 암, 수소 모두 1990～1994년의 잔차값이 68.49와 54.29로 낮게 나타났으며, 모수 A, b, k의 경우 암소에서 각각 423.6±5.8, 2.387±0.064, 0.0908±0.0033로 추정되었고 수소에서 823.3±15.3, 3.584±0.070, 0.1139±0.0032로 추정되었다. 적합도가 Logistic 모형보다 좋은 Gompertz 모형을 이용하여 곡선추정을 하였으며, 추정된 암소의 월별추정값과 일별추정값은 379.3±7.509, 2.499±0.057, 0.114±0.0045와 367.1±1.9003, 2.3983±0.012, 0.004±0.00003이며, 오차의 평균 제곱합(Residual mean square)은 31.85, 998.4으로 추정되었다. 수소의 월별추정값과 일별추정값은 834.6±22.00, 3.319±0.062, 0.104±0.0037과 796.0±6.128, 3.184±0.014, 0.003±0.00003으로 오차의 평균 제곱합은 66.18, 2106.5로 추정되었으며, 거세우의 경우 1049.1±144.2, 3.024±0.008, 0.067±0.0096와 1505.1±176.6, 2.997±0.067, 0.001±0.0001이며, 오차의 평균 제곱합은 186.0, 1119.1이었다. 성장의 특성을 살펴보면 Gompertz 모형으로 추정할 때 암소의 변곡점(Inflection point)에서의 체중은 139.53kg 이었으며, 변곡점에서의 일당증체율은 0.52kg으로 추정되었다. 수소의 변곡점에서의 체중은 307.03kg 이었으며, 일당증체율은 1.04kg 이었다. 거세우의 경우 변곡점 체중은 385.94kg 이었고 성장속도가 최대인 지점의 순간적인 증체율은 두 모형에서 0.84kg을 나타내었다. 암소가 수소나 거세우에 비하여 성숙체중이 작고 변곡점까지의 도달일령이 빠르며 일당증체량도 작은 성장특성을 보였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권5호
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• pp.689-694
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• 2003

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.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제45권5호
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• pp.711-724
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• 2003

본 연구는 1970년대 이후 축산기술연구소 대관령지소에서 출생한 한우 암소로부터 한우암소의 성장곡선 모수에 영향하는 환경요인의 효과를 추정함으로써 한우의 개량을 위한 정보를 얻고자 실시하였다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 추정된 성장곡선 모수들의 분산분석 결과는 모두 같은 경향을 나타냈는데, 출생년도-계절의 효과는 성숙체중, 성장비 및 성숙률 모두에게 영향을 미치며, 어미소 연령의 효과는 성장비에서만 영향을 미쳤고, 공변이로 선형 모형에 포함된 최종 체중 측정시 일령의 효과는 성장비를 제외한 성숙체중과 성숙률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. Gompertz 모형, von Bertalanffy 모형 및 Logistic 모형에 의해 개체별로 추정한 모수 A는 가을에 출생한 개체들이 봄에 출생한 개체들에 비해 10.47${\pm}$7.9, 19.01${\pm}$9.79 및 13.43${\pm}$5.94kg 더 무거웠으며 Logistic 모형에서 통계적 유의성(P〈.05)이 있었으며, 성숙률은 봄에 출생한 개체들이 가을에 출생한 개체들에 비해 0.00021${\pm}$0.00009, 0.00022${\pm}$0.00009 및 0.00041${\pm}$0.00013으로 높았고 통계적인 유의성(P〈.05)이 있었다. 어미소 연령 그룹별 성장모수들의 최소자승평균치를 보면 연령이 2세나 3세인 어미소로부터 태어난 암소들은 다른 연령그룹의 어미소로부터 태어난 암소들에 비해 성숙체중은 크지 않으면서 성장비가 크고 성숙률은 작은 경향을 보이고 있는데 성숙체중은 크지 않으면서 성장비가 크다는 것은 생시체중이 작다는 것을 시사한다. 따라서 한우 암소를 1산이나 2산까지만 번식에 이용한 후 비육 출하하는 생산체계를 유지하는 집단에서는 축군의 생시체중이 작아지고 성숙체중도 작아지는 현상이 나타날 우려가 있다. 본 연구에서는 성장곡선 모수에 영향을 미치는 환경요인으로서 출생년도-계절과 어미소 연령을 고정효과로 하고 여기에 최종 체중 측정시 일령의 1차식 효과를 공변이로 추가시켰는데, 분산분석 결과 최종 체중 측정시 일령이 세 가지 성장 모형으로 추정한 성숙체중과 성숙률에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 최종 체중 측정시 일령에 따라서 성장특성이 달라질 수 있음을 의미하므로 성장곡선 모형의 연구를 위해서는 최종 체중 측정 시점을 변이요인으로 고려하여야 한다. 그리고 한우의 성장 패턴을 좀더 잘 규명하기 위해서는 2차 이상의 다항회귀식 효과에 대한 검토가 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권2호
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• pp.205-211
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• 2020

미래 예측의 방법은 기술적 특성 또는 기술적 성능으로 예측이 가능할 수 있다. 그러므로 기술예측은 경제적, 사회적 이익을 산출해 낼 수 있는 전략적 연구 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 기술적 특성으로 미래를 예측하는 방법의 연구를 통하여 미래 시장을 예측하였다. 특별한 제품의 수요 욕구에 따라 시장을 점유하는 시점의 예측을 통해 미래 예측 방법을 연구하였다. 시장수요 예측을 위하여 대표적인 계량적 분석 방법인 연평균성장률(CAGR) 모형, BASS 모형, Logistic 모형, 곰페르츠 성장모형(Gompertz Growth Curve) 등의 비교를 통해 미래시장의 수요예측 모형을 제안하였다. 본 연구는 Rogers의 혁신확산 이론을 접목하여 제품이 시장에 확산되는 시점을 예측하였다. 연구결과로 특별한 제품이 시장을 점유하기 위한 다양한 요인들의 확산 시점을 통해 특별한 상품이 미래 시장에서 성숙하는 시점을 예측할 수 있는 방법론을 개발하였다. 그러나 시장을 예측하기 위한 전문가 판단에 대한 오류를 줄이는 것은 한계점이 있다.

• 한국농공학회논문집
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• 제52권6호
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• pp.19-26
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• 2010

Batch experiments were conducted to investigate growth and nutrient removal performance of microalgae Chlorella vulgaris by using piggery wastewater in different concentration of pollutants and the common growth models (logistic, Gompertz and Richards) were applied to compare microalgal growth parameters. Removal of nitrogen (N) and phosphorus (P) by Chlorella vulgaris showed correlation with biomass increase, implying nutrient uptake coupled with microalgae growth. The higher the levels of suspended solids (SS), COD and ammonia nitrogen were in the wastewater, the worse growth of Chlorella vulgaris was observed, showing the occurrence of growth inhibition in higher concentration of those pollutants. The growth parameters were estimated by non-linear regression of three growth curves for comparative analyses. Determination of growth parameters were more accurate with population as a variable than the logarithm of population in terms of R square. Richards model represented better fit comparing with logistic and Gompertz model. However, Richards model showed some complexity and sensitivity in calculation. In the cases tested, both logistic and Gompertz equation were proper to describe the growth of microalgae on piggery wastewater as well as easy to application.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.131-138
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• 2023

본 연구는 2010년부터 격년 단위로 수행되는 기술수준 평가에서, 매 평가마다 최고 기술보유국과의 기술격차가 4-5년으로 평가되는 것에 의문을 가지고 시작하였다. 이러한 의문을 풀기 위해 기술수준 평가에 대한 시계열 자료를 토대로 Gompertz 모형을 가지고 회귀추정 하였다. 그 결과 고속철도차량 기술이 최고 기술 보유국의 95 % 수준에 도달하는 데는 17년이 필요하고, 100 %에 도달하는 데는 72년의 시간이 필요하다는 결과를 얻었다. 기술격차를 냉정히 인식하는 것은 기술추격 전략을 수립하는 데 결정적으로 중요하다. 한국이 기술추격 단계에서 어느 단계에 위치해 있든지 국내 시장 수요가 많지 않고 해외의 대형 선도기업과 경쟁하면서 원천기술개발단계로 이행하기 위해서는 협력을 통한 기술 전략이 최선이다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4_spc호
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• pp.403-414
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• 2014

Forecasting technology in economic activity is a quite intricate procedure so researchers should grasp the point of the data to use. Diffusion models have been widely used for forecasting market demand and measuring the degree of technology diffusion. However, there is a question that a model, explaining a certain market with goodness of fit, always shows good performance with markets of different conditions. The primary aim of this paper is to explore diffusion models which are frequently used by researchers, and to help readers better understanding on those models. In this study, Logistic, Gompertz and Bass models are used for forecasting Global Wireline Subscribers and the performance of models is measured by Mean Absolute Percentage Error. Logistic model shows better MAPE than the other two. A possible extension of this study may verify which model reflects characteristics of industry better.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.619-629
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• 2023

비료는 작물 생산성을 높이는데 중요한 역할을 하지만 작물의 양분요구량을 고려하지 않은 비료 과다 사용은 농가 경영비 부담과 환경 부하를 높힐 우려가 있다. 스마트 농업을 통해 작물의 생장 특성을 반영하여 시기별로 필요한 만큼 비료를 공급하면 비료 유실에 대한 부담을 줄이고, 경제적인 양분관리 효과를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 재배환경에서 재배한 고추 및 대파의 정식일수별 전체 건중량을 기반으로 다양한 생장곡선(로지스틱(logistic), 곰페르츠(Gompertz), 리차드(Richards), 이중 로지스틱(double logistic curve)을 활용한 비선형 모형 기반 작물 생육 모형을 적합하고, 작물 성장률에 기반한 비료시비량 분배 알고리즘을 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국산림과학회지
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• 제90권2호
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• pp.210-216
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• 2001

우리나라에 전국적으로 분포하고 중요한 산림자원인 소나무(Pinus densiflora S. et Z.)의 직경 및 수고 생장함수를 유도하였다. 모형 유도방법은 두 측정간격 $T_1$과 $T_2$를 필요로 하는 대수 차분 방정식을 이용하였고, 데이터 이용의 극대화를 위하여 SAS에서 Lag와 Put 문장을 사용한 프로그램을 이용하여 모든 가능한 생장 측정 기간을 포함하는 데이터를 사용하였다. 적용된 동형 및 다형 차분 방정식 중 Schumacher 다형 방정식이 직경 생장을 추정하는데 적합한 것으로 나타났고, 수고 생장 추정은 Gompertz 다형식이 적합한 것으로 나타났다. 보다 정밀한 추정을 위해서는 이들 식에 생물학적인 변수들을 동반한 연구가 필요할 것으로 판단된다.