• Journal of Animal Science and Technology
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• 제65권3호
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• pp.588-595
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• 2023

The aim of this study was to investigate the effects of heat stress on milk traits in South Korea using comprehensive data (dairy production and climate). The dataset for this study comprised 1,498,232 test-day records for milk yield, fat- and protein-corrected milk, fat yield, protein yield, milk urea nitrogen (MUN), and somatic cell score (SCS) from 215,276 Holstein cows (primiparous: n = 122,087; multiparous: n = 93,189) in 2,419 South Korean dairy herds. Data were collected from July 2017 to April 2020 through the Dairy Cattle Improvement Program, and merged with meteorological data from 600 automatic weather stations through the Korea Meteorological Administration. The segmented regression model was used to estimate the effects of the temperature-humidity index (THI) on milk traits and elucidate the break point (BP) of the THI. To acquire the least-squares mean of milk traits, the generalized linear model was applied using fixed effects (region, calving year, calving month, parity, days in milk, and THI). For all parameters, the BP of THI was observed; in particular, milk production parameters dramatically decreased after a specific BP of THI (p < 0.05). In contrast, MUN and SCS drastically increased when THI exceeded BP in all cows (p < 0.05) and primiparous cows (p < 0.05), respectively. Dairy cows in South Korea exhibited negative effects on milk traits (decrease in milk performance, increase in MUN, and SCS) when the THI exceeded 70; therefore, detailed feeding management is required to prevent heat stress in dairy cows.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권2A호
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• pp.197-205
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• 2008

본 연구에서는 광양-묘도 지역의 평균풍속을 추정하기 위하여, 일별 최대 풍속과 해당 방향에 대한 결합분포확률의 통계학적 해석에 극한값 확률분포 모델이 사용되었다. 이를 위하여, 교량 가설지점 인근의 기상관측소에 대한 일별 최대풍속 및 해당풍향의 데이터로부터 각각의 관측소에 대한 일별 최대기록의 빈도를 조사하였으며, 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속의 표본을 추출하였다. 이러한 풍속기록은 Gumbel 및 Weibull 분포모델에 적용하였으며, 모멘트방법 및 최소제곱법 등을 통해 모수를 추정하였다. 또한, PPCC 검사를 통해 분포모델 및 모수의 적합 여부를 검사하였다. 적합 여부가 판단된 모수로부터, 해당 관측소별로 데이터의 표본 크기 및 교량 가설지점으로부터의 거리에 대한 요소를 고려하여 16방위 및 전방위에 대한 년 최대풍속을 추정하였다.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.675-696
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• 2023

Terpenoids, also referred to as terpenes, are a large family of naturally occurring chemical compounds present in the essential oils extracted from medicinal plants. In this study, a nondestructive methodology was created by combining ATR-FT-IR (attenuated total reflectance-Fourier transform infrared), and Raman spectroscopy for the terpenoids assessment in medicinal plants essential oils from ten different geographical locations. Partial least squares regression (PLSR) and support vector regression (SVR) were used as machine learning methodologies. However, a deep learning based model called as one-dimensional convolutional neural network (1D CNN) were also developed for models comparison. With a correlation coefficient (R²) of 0.999 and a lowest RMSEP (root mean squared error of prediction) of 0.006% for the prediction datasets, the SVR model created for FT-IR spectral data outperformed both the PLSR and 1 D CNN models. On the other hand, for the classification of essential oils derived from plants collected from various geographical regions, the created SVM (support vector machine) classification model for Raman spectroscopic data obtained an overall classification accuracy of 0.997% which was superior than the FT-IR (0.986%) data. Based on the results we propose that FT-IR spectroscopy, when coupled with the SVR model, has a significant potential for the non-destructive identification of terpenoids in essential oils compared with destructive chemical analysis methods.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권6호
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• pp.491-500
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• 2015

본 연구는 NRCS-CN 방법이 산정하는 유출량의 정확성을 향상시키기 위하여 강우량과 최대잠재보유수량을 초기손실량 계산과정의 주요 기여인자로 고려하였으며, 우리나라 15개 유역에서 관측된 658개의 강우량과 유출량 자료를 이용하여 초기손실량의 수정모형을 제안하였다. 유효우량을 산정하는 방법으로는 NRCS-CN 방법(M1), NRCS-CN 방법에서 초기손실량계수를 감소시킨 방법(M2), 관측 강우-유출 관계를 바탕으로 본 연구에서 제안하는 방법(M3)을 적용하였다. 또한 USDA에서 제시하는 CN값($CN_T$), 관측자료로 부터 계산된 CN값($CN_C$) 그리고 최소자승법으로 추정한 CN값($CN_{LSF}$)을 각각의 방법에 적용하였다. 적용 결과는 RRMSE, NSE 그리고 PBIAS 등을 이용하여 평가되었다. 그 결과 $CN_T$를 M1, M2, M3에 적용한 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (23.60, 18.12, 16.04), NSE (0.54, 0.73, 0.79), PBIAS (36.54, 20.25, 12.00)]로 나타났다. 이와 비슷하게 $CN_C$를 M1과 M2에 적용하고, $CN_{LSF}$를 M3에 적용하였을 경우 각 유역에서 평균적으로 [RMSE (17.17, 15.88, 13.82), NSE (0.76, 0.80, 0.85), PBIAS (3.06, 4.47, 0.11)]로 나타났다. 따라서 본 연구에서 제안된 M3 방법을 사용하여 추정한 유효우량이 관측된 직접유출량과 통계학적으로 가장 가까운 값을 제공하는 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.521-531
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• 2020

QZSS (Quasi-Zenith Satellite System)는 위성의 L6 밴드를 통해서 CLAS (Centimeter Level Augmentation Service)를 제공한다. CLAS는 현재 GPS (Global Positioing System), Galileo 그리고, QZSS 위성군에 대한 보정정보를 제공하며, 이러한 보정정보를 C-SSR (Compact - Space State Representation)라고 한다. 본 연구에서는 L6 밴드를 수신할 수 있는 GPS 수신기인 Septentrio의 AsteRx4를 이용하여 CLAS 메시지를 수신하고, 그 메시지를 디코딩하여 C-SSR을 획득하였다. 그리고, GPS, Galileo, QZSS의 코드의사거리 관측치에 Compact SSR을 적용하여 GNSS (Global Navigation Satellite System) 오차를 보정하고, 비선형 최소제곱법으로 수신기의 3차원 위치 및 위성군의 시계오차들을 추정하는 다중 위성항법 기반의 Code-PPP (Precise Point Positioning)를 개발하였다. 개발한 알고리즘의 정확도를 평가하기 위해서 IGS (International GNSS Service) 사이트 중 하나인 TSK2 (Tsukuba)를 대상으로 정지측위를 수행하고, 일본의 가와니시(Kawanishi)시의 이나강(Ina river) 주변을 주행하며 이동측위를 수행하였다. 그 결과, 정지측위의 경우 모든 데이터셋의 평균 RMSE (Root Mean Squared Error)는 수평방향으로 0.35 m, 수직방향으로 0.57 m의 정확도를 나타냈다. 그리고 이동측위의 경우 VRS의 RTK-FIX 값과 비교해 봤을 때 수평방향은 약 0.82 m, 수직방향은 약 3.56 m의 정확도를 나타냈다.

• 대한지리학회지
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• 제51권4호
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• pp.509-523
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• 2016

토양 예측은 지속가능한 산지관리 측면에서 필요한 토양특성자료를 제공할 수 있다. 이중 가시 근적외선 분광반사 특성을 이용한 토양 예측은 저비용, 빠른 분석과 비파괴 측정, 비교적 높은 정확도로 관심을 받고 있다. 일반적으로 토양 분광반사특성 측정 과정에서 잡음이 나타날 수 있어 전처리 과정이 필요하다. 하지만 이러한 전처리 방법을 비교하고 평가하는 작업이 거의 이루어지지 못 했다. 본 연구에서는 토양 탄소와 질소 예측을 위해 5가지 전처리 방법을 비교하였다. 이는 연속체 제거, Savitzky-Golay 변환, 이산 웨이블렛(wavelet) 변환, 1차와 2차 도함수 변환이다. 토양예측 모델로 부분 최소제곱 회귀모형을 사용하였고, 총 153개 시료 중에서 검증을 위해 122개 훈련자료와 31개의 검증자료로 나누어 평가하였다. 전반적으로 토양시료의 탄소 함량이 높을수록 토양에 대한 입사 에너지의 흡수가 커지는 특성을 보였다. 파장별로는 가시광선 영역(650nm와 700nm)이 토양 탄소 그리고 질소와 가장 높은 상관관계를 보였다. 전처리 비교에서 연속체 제거가 토양 탄소(9.53mg/g)와 질소(0.79mg/g)에 대해 가장 높은 정확도(Root Mean Square Error)를 보였다. 따라서 토양 탄소와 질소 예측을 위해 연속체 제거가 가장 효과적인 분광반사특성 분석의 전처리 방법으로 판단되었다. 시각적인 평가에서 웨이블릿 변환이나 Savitzky-Golay 변환은 차이가 거의 없었고, 평가 결과도 유사했다. 따라서 다소 계산과정이 간단한 Savitzky-Golay 변환이 선호될 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권8호
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• pp.815-826
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• 2012

기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1121-1121
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• 2001

A previous study (Berzaghi et al., 2001) evaluated the performance of 3 calibration methods, modified partial least squares (MPLS), local PLS (LOCAL) and artificial neural networks (ANN) on the prediction of the chemical composition of forages, using a large NIR database. The study used forage samples (n=25,977) from Australia, Europe (Belgium, Germany, Italy and Sweden) and North America (Canada and U.S.A) with reference values for moisture, crude protein and neutral detergent fibre content. The spectra of the samples were collected using 10 different Foss NIR Systems instruments, only some of which had been standardized to one master instrument. The aim of the present study was to evaluate the behaviour of these different calibration methods when predicting the same samples measured on different instruments. Twenty-two sealed samples of different kind of forages were measured in duplicate on seven instruments (one master and six slaves). Three sets of near infrared spectra (1100 to 2500nm) were created. The first set consisted of the spectra in their original form (unstandardized); the second set was created using a single sample standardization (Clone1); the third was created using a multiple sample procedure (Clone6). WinISI software (Infrasoft International Inc., Port Mathilda, PA, USA) was used to perform both types of standardization, Clone1 is just a photometric offset between a “master” instrument and the “slave” instrument. Clone6 modifies both the X-axis through a wavelength adjustment and the Y-axis through a simple regression wavelength by wavelength. The Clone1 procedure used one sample spectrally close to the centre of the population. The six samples used in Clone 6 were selected to cover the range of spectral variation in the sample set. The remaining fifteen samples were used to evaluate the performances of the different models. The predicted values for dry matter, protein and neutral detergent fibre from the master Instrument were considered as “reference Y values” when computing the statistics RMSEP, SEPC, R, Bias, Slope, mean GH (global Mahalanobis distance) and mean NH (neighbourhood Mahalanobis distance) for the 6 slave instruments. From the results we conclude that i) all the calibration techniques gave satisfactory results after standardization. Without standardization the predicted data from the slaves would have required slope and bias correction to produce acceptable statistics. ii) Standardization reduced the errors for all calibration methods and parameters tested, reducing not only systematic biases but also random errors. iii) Standardization removed slope effects that were significantly different from 1.0 in most of the cases. iv) Clone1 and Clone6 gave similar results except for NDF where Clone6 gave better RMSEP values than Clone1. v) GH and NH were reduced by half even with very large data sets including unstandardized spectra.

• 한국수자원학회논문집
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• 제40권12호
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• pp.957-968
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• 2007

수자원의 정량적인 계획과 관리를 위해서는 정확하고 신뢰성 높은 유량 자료가 필수적이다. 이에 따라 최근에 초음파유량계와 유속지수법 등의 실시간 유량 측정 방법이 도입되고 있다. 이러한 방법들은 단면의 일부분에서 측정한 유속을 이용하여 전체 단면의 유량을 산정하고 있으므로 하천 단면의 2차원적 유속분포에 대한 합리적이고 이론적인 기초가 필요하다. 본 연구에서는 Chiu(1987, 1988)가 제안한 2차원 유속분포식을 자연하천에 적용하고 ADCP 실측 자료를 이용하여 비교 분석함으로써 적용성을 분석하였다. 이를 위해 실측 자료로부터 최대유속과 평균유속을 계산한 후 매개변수 M을 산정하였다. 등유속선 형상 매개변수는 최소자승합 기준의 목적함수를 이용하여 추정하였다. 최적화된 매개변수를 적용하여 도출된 엔트로피 유속분포를 실측 유속분포와 비교한 결과, 대체로 잘 일치하는 것으로 나타났다. 상관도가 높게 나타나는 14개의 실측 자료를 이용하여 매개변수 h, $\beta_i$의 특성을 분석한 후 미측정 단면에 적용할 수 있도록 그 값을 추정하였다. 추정된 매개변수를 검증을 위한 자료에 적용한 결과 역시 실측 자료를 대체로 잘 재현하는 것으로 나타났다. 유량의 경우 최대 7% 의 오차로 실측 자료와 대체로 비슷하게 산정하였다. Chiu의 유속분포식에 관여하는 매개변수를 적절히 추정한다면 자연하천의 유속분포를 잘 모의할 수 있을 것으로 판단된다.

• Reproductive and Developmental Biology
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• 제33권3호
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• pp.153-156
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• 2009

The purpose of this study was to assess for re-breeding concentrate period in postpartum in milking cows. The 48 cows aged $3.5{\sim}5.5$ years and of $400{\sim}600\;kg$ body weight were examined every 3rd day from 15 to 36 day postpartum. Blood samples for progesterone and estradiol $17{\beta}$ hormone analyses were withdrawn from the coccygeal vein every third day until the end of the experiment. The ovarian follicular numbers were verified and measured using a multi frequency probe. The least squares means are presented for each day by GLM of SAS. The results showed that ovary lengths (right ovary; $1.64{\pm}0.62\;cm$, left ovary; $1.44{\pm}0.46\;cm$) were similar in right and left ovary activity level during estrous cycle of postpartum cows. We were judged completed uterus on day at $2.31{\pm}0.17\;cm$ level of cervix diameter. And we were monitoring started at $6.44{\pm}2.03\;cm$ from day 15 after postpartum. The results showed that mean plasma concentration of progesterone (3.28 ng/ml) in large follicle gradually increased days 30 in postpartum. And, monitoring of estradiol 176 (22.18 pg/ml) hormone during postpartum period would be useful to predict the ovarian and uterus activity for re-breeding in postpartum milking cows. From these results, we conclude that cervix diameter (mean: 2.31 cm) was very important for reproductive organ recovery standard level of postpartum milking cows, hormone secretion level ($P_4$: 3.28 ng/ml, $E_2$: 22.18 pg/ml) and body condition score ($2.5{\sim}2.75$) level about 30 days in postpartum period.