• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제32권7호
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• pp.913-921
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• 2019

Objective: The objectives of this study were to compare identified informative regions through two genome-wide association study (GWAS) approaches and determine the accuracy and bias of the direct genomic value (DGV) for milk production traits in Korean Holstein cattle, using two genomic prediction approaches: single-step genomic best linear unbiased prediction (ss-GBLUP) and Bayesian Bayes-B. Methods: Records on production traits such as adjusted 305-day milk (MY305), fat (FY305), and protein (PY305) yields were collected from 265,271 first parity cows. After quality control, 50,765 single-nucleotide polymorphic genotypes were available for analysis. In GWAS for ss-GBLUP (ssGWAS) and Bayes-B (BayesGWAS), the proportion of genetic variance for each 1-Mb genomic window was calculated and used to identify informative genomic regions. Accuracy of the DGV was estimated by a five-fold cross-validation with random clustering. As a measure of accuracy for DGV, we also assessed the correlation between DGV and deregressed-estimated breeding value (DEBV). The bias of DGV for each method was obtained by determining regression coefficients. Results: A total of nine and five significant windows (1 Mb) were identified for MY305 using ssGWAS and BayesGWAS, respectively. Using ssGWAS and BayesGWAS, we also detected multiple significant regions for FY305 (12 and 7) and PY305 (14 and 2), respectively. Both single-step DGV and Bayes DGV also showed somewhat moderate accuracy ranges for MY305 (0.32 to 0.34), FY305 (0.37 to 0.39), and PY305 (0.35 to 0.36) traits, respectively. The mean biases of DGVs determined using the single-step and Bayesian methods were $1.50{\pm}0.21$ and $1.18{\pm}0.26$ for MY305, $1.75{\pm}0.33$ and $1.14{\pm}0.20$ for FY305, and $1.59{\pm}0.20$ and $1.14{\pm}0.15$ for PY305, respectively. Conclusion: From the bias perspective, we believe that genomic selection based on the application of Bayesian approaches would be more suitable than application of ss-GBLUP in Korean Holstein populations.

• 한국초지조사료학회지
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• 제41권1호
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• pp.47-55
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• 2021

본 연구는 기후요인과 토양요인이 알팔파 건물수량에 어느 정도 영향을 미치는지를 기여도로 평가할 목적으로, 기상변수와 토양물리성변수를 고려하여 일반선형모형으로 수량예측모델을 구축하였다. 알팔파 수량예측모델 구축과정은 알팔파, 기상 및 토양자료수집, 가공, 통계분석 및 모델구축 순이었다. 수량예측모델은 알팔파와 양적자료인 기상변수를 선택하기 위한 다중회귀분석과 질적자료인 토양물리성변수도 고려하기 위해서 일반선형모형을 사용하였다. 그 결과 DMY에 영향을 미치는 기상변수는 적산온도와 생육일수이었으며, 토양물리성변수는 점토함량이 선택되었다. DMY에 영향을 미치는 변수별 기여도는 점토함량(63%), 적산온도(21%) 및 생육일수(11%)순 이었으며 요인별 기여도는 기후요인(적산온도, 21%와 생육일수, 11%)이 32%, 토양요인(점토함량)이 63%로 나타나 토양요인이 기후요인보다 알팔파 건물수량에 더 기여하는 것으로 평가하였다. 본 연구에서 이용한 알팔파 자료는 토성, 시비수준 및 품종이 제한되어 있어 앞으로 이들 요인을 고려한 다양한 조건의 재배실험을 통하여 보다 많은 자료축적이 요구된다.

• 무역학회지
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• 제41권4호
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• pp.157-183
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• 2016

본 연구는 인수합병 기업의 경험이 글로벌 인수합병 성과에 미치는 영향을 분석하기 위해 글로벌 인수합병을 분석하였다. 구체적으로 경험을 글로벌 인수합병 경험, 국내 인수합병 경험, 제휴 경험, 경험의 이질성 및 최초의 글로벌 인수합병으로 구분하였으며, 이들이 성과에 미치는 영향을 연구하였다. 가설은 약 15년에 걸쳐 한국 기업이 수행한 글로벌 인수합병을 대상으로 검증되었다. 분석 결과, 국내 인수합병 경험 및 글로벌 인수합병 경험은 성과에 정(+)의 영향을 미치며, 국내 인수합병 경험이 더욱 강하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 최초의 글로벌 인수합병은 성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 경험의 이질성은 글로벌 인수합병 성과에 부(-)의 영향을 미치며, 제휴 경험은 인수합병 성과에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한 글로벌 인수합병 경험이 성과에 미치는 영향은 비선형관계인 U자형 형태가 더욱 설명력이 높은 것으로 밝혀졌다. 본 연구는 인수합병 기업의 선행 경험을 제휴경험, 최초경험, 글로벌 경험, 국내 경험 등으로 세분화하여 글로벌 인수합병 성과에 미치는 영향을 밝혔으며, 특히 축적된 경험의 이질성이 성과에 부정적인 영향을 미친다는 사실을 분석해냈다는 점에서, 글로벌 인수합병 성과 결정요인에 대한 더욱 깊이 있는 연구가 될 것으로 보인다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권4호
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• pp.331-341
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• 2015

본 연구는 섬유보강 콘크리트의 실무 적용을 위한 성능 평가에 대해 재료 시험으로 낭비되던 시간과 노력을 최소화하고 적용에 있어서의 이론적인 배경을 확보하기 위해, 기존의 가이드라인 및 시험 기준에 따른 실험 결과의 수집과 통계적 분석을 통한, 콘크리트의 압축강도에 기반한 주요 특성들을 특정하기 위해 수행되었다. 섬유보강콘크리트는 다양한 변수에 영향을 받게 되므로 이론적인 접근이 어려운 측면이 있어 본 연구에서는 현재 실무에서 다방면으로 사용되고 있는 100MPa 이하의 압축강도를 가지는 콘크리트를 중심으로 0.25%에서 2% 사이의 강섬유 혼입량에 대한 압축강도와 인장강도 시험을 수행하였다. 인장강도 시험은 표준기관에서 정하고 있는 시험방법인 쪼갬인장강도와 휨인장강도에 대해 수행하였다. 섬유보강콘크리트의 재료시험 결과 쪼갬인장강도와 휨인장강도 모두 압축강도의 증가에 따라 증가하는 추세를 보였으며 강도의 증진률은 압축강도 증가와 함께 감소하는 추세를 보였다. 또한섬유의 혼입량 증가는 인장강도의 증가를 유발하는 것을 확인할 수 있었으며, 압축강도 증가에 따른 인장강도 증진률 감소를 막아 콘크리트 압축강도 증가에 선형적으로 인장강도가 증가하도록 해주는 것을 확인할 수 있었다. 기존 연구들로부터 구축한 데이터베이스를 통한 섬유보강콘크리트의 기계적 성질에 대한 검토를 수행하였다. 다양한 변수에 따른 인장강도의 추정을 위해 인공신경망을 적용하였다. 인공신경망은 multi layer perceptron으로 구성하였으며 전달함수로는 sigmoid 함수를 사용하였고 역전파 알고리즘을 통해 학습을 수행하였다. 인공신경망을 사용한 콘크리트 인장강도의 추정 결과 시험 결과와 추정결과가 유사하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 인공신경망에서 결합력이 큰 변수들은 물-시멘트비와 섬유의 혼입량으로 나타났으며 섬유보강콘크리트의 인장강도는 물-시멘트비에 영향을 받는 압축강도와 혼입량을 통해 추정할 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-10
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• 2017

일반적으로 고밀도 도시는 더 많은 접근성도 높고, 다양한 교통시스템을 운영한다. 그러나 반대로 차량 속도도 늦고 통행 비용이 많이 들기 때문에 가구 당 년간 평균 차량주행거리는 상대적으로 적다. 결국 도시압축도가 높은 도시일수록 교통수요가 작아지는 현상이 나타난다. 오늘날 각국의 토지이용계획에서는 압축도시를 지지한다. 상당한 논쟁에도 불구하고 압축도시는 지속가능한 도시화의 중요한 대안으로 간주된다. 본 연구의 목적은 도시압축도가 높을수록 교통수요를 줄일 수 있는지에 대하여 실증적으로 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서울시의 각 동(dong)간의 도시압축도와 통행발생에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 특히, 대도시 통행발생의 근원이 되는 출근통행을 대상으로 한다. 혼합용도, 이용 패턴을 고려한 서울시 424개의 동을 육각 다이어그램으로 나타내었다. 가구 수와 제조업, 상업/서비스업 종사자 수 간의 상대적인 편차를 근거로 존의 통행발생율에 대한 도시압축도의 효과를 분석하기 위해 다중선형회귀 모형을 개발하였다. 결과적으로 주거밀도와 혼합용도지역의 통행발생율이 비교적 낮은 것으로 나타났다. 더욱이 압축지역의 사람들은 타 지역에 비해 대중교통 이율이 높은 경향을 보였다.

• 한국작물학회지
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• 제40권2호
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• pp.142-149
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• 1995

1978년부터 1992년까지 작물시험장목포지장의 시험포장에서 재배하여 관측한 목화의 4품종(Kinggus, 용당재래, 113-4,380)의 주요특성과 재배기문중 관측된 기상자과를 이용하여 목화 단작의 생육 및 수량과 기상요인과의 및 수량 추정식을 한 유도는 다음과 같다. 1. 기상요인중 변이가 큰 것은 7월의 강수량과 폭풍일수로서 변이계수가 84.89%, 97.05%로 높았고 5~9월중의 평균기온과 최고기온 및 최저기온은 비교적 변이가 적었다. 2. 생육및 수량형질의 변이는 9,10월의 적채면수량에서 68.77%, 78.52%로 높아서 연차간변이가 아주 컸고 조면비율과 결과지수는 11.77%, 19.13%로 변이가 약간 컸으며 개화기와 개서기는 6.05%, 7.83%로 변이가 아주 적어서 연차간 변이가 아주 적었음을 알 수 있었다. 3. 5월의 강수량과 결과지수간, 7월의 일조시수와 삭수간, 7월의 최고기온과 적채면 수량간, 8월의 증발량과 적채면 수량간에는 고도의 정의 상관이 인정되었다. 4. 7월의 기상요인($X_1$~$X_8$)을 이용하여 9. 10. 11월의 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =-1080.8515 + 144.7133$X_1$+15.8722$X_2$ + 164.9367$X_3$ + 0.0802$X_4$ + 0.5932$X_5$ + 11.3373$X_6$ + 3.4683$X_7$ - 9.0846$X_8$(r＝0.8448＊＊)의 회귀식을 유도할 수 있었으며 8월의 기상요인(X$_4$를 제외한 X$_1$~X$_{9}$)을 이용하여 총적채면 수량(Y)을 추정한 결과 Y =2835.2497 + 57.9134$X_1$ - 46.9055$X_2$ - 41.5886$X_3$ + 1.2559$X_5$ - 21.9687$X_6$- 3.3763$X_7$- 4.1080$X_8$- 17.5586$X_9$의 회귀식을 유도할 수 있었으며, 이 식을 이용하여 실제수량과 이론수량과의 관계를 분석한 결과 일직선상에 아주 가깝게 추정하여 오차가 적었다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권5호
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• pp.253-261
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• 2015

1998년부터 2008년까지 낙동강 물금지점의 수질, 수리 및 기상 인자를 통해 조류발생의 주요 영향인자를 평가하고 chlorophyll-a (chl-a) 예측 모델을 도출하였다. 분석 전 데이터의 신뢰도 향상을 위해 이상치를 제거하는 전처리 과정을 수행하였다. 국내 태풍영향기간을 산정하여 태풍영향기간에 포함된 데이터는 제외를 하였고 관리도 기법을 적용하여 이상치를 제거하였다. 이후 분석과정은 Method 1과 2 두 가지 방법으로 나뉘었다. Method 1은 전처리 과정을 거친 17개 항목의 데이터를 직접 이용하여 chl-a 예측모형을 도출 하였고, Method 2는 전처리 후 주요 영향인자를 도출하여 이를 통해 모형을 개발하였다. Method 2의 상관관계 분석결과 물금지역의 chl-a에 대한 주요영향인자는 수온, pH, DO, BOD, COD, T-N, $NO_3-N$, $PO_4-P$, 유량, 유속 및 수심으로 나타났다. Method 1, 2에 의한 chl-a 회귀모형은 각각 $R^2$ 값이 0.799 및 0.790의 높은 유의성을 나타내었고 2009~2010년의 데이터로 검증하였다. Method 1에 의한 chl-a 예측모형의 training period와 validation period의 RMSE 값은 각각 20.912와 24.423으로 나타났으며 Method 2를 통한 모델은 각각 21.422 및 26.277을 나타냈다. 예측 모형 도출 결과 Method 1 및 2 모두 BOD, DO 및 $PO_4-P$ 세 가지 인자가 주요한 역할을 한 것을 볼 때 향후 물금 지점의 조류 발생은 BOD, DO 및 $PO_4-P$를 중점적으로 관리할 필요가 있다고 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제66권1호
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• pp.16-36
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• 1984

화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 미교란(未攪亂) 시료(試料)를 사용하여 일면(一面) 직접(直接) 전단시험(剪斷試驗)으로 측정(測定)한 전단강도(剪斷强度)와 함수비(含水比), 간극비(間隙比), 건조밀도(乾燥密度), 비중(比重)과의 관계(關係)를 통계(統計) 분석(分析)하였고, 화강암질풍화토(花崗岩質風化土)의 사방시공지(砂防施工地)에 식재(植栽)된 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 토양단면(土壤斷面)을 만들어 산중식토양경도계(山中式土壤硬度計)로 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)를 측정(測定)하고 수근분포(樹根分布)를 조사(調査)하여 통계(統計) 분석(分析)한 결과(結果) 다음과 같다. 1) 함수비(含水比), 간극비(間隙比)와 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 2) 건조밀도(乾燥密度)와 전단강도(剪斷强度) 사이에는 정(正)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 3) 비중(比重)과 전단강도(剪斷强度) 간(間)에는 유의적(有意的)인 상관관계(相關關係)를 인정(認定)할 수 없었다. 4) 전단강도(剪斷强度)에 영향(影響)을 미치는 영향요소(影響要素)의 직접효과(直接效果)의 크기는 함수비(含水比)>간극비(間隙比)>건조밀도(乾燥密度)의 순위(順位)이다. 5) 다중선형(多重線型) 회귀방정식(回歸方程式)의 분산분석결과(分散分析結果) 함수비(含水比)만이 회귀성(回歸性)이 인정(認定)되므로 함수비(含水比)를 독립변수(獨立變數)로 하여 전단강도(剪斷强度)를 추정(推定)하기 위한 회귀방정식(回歸方程式)은 제한(制限)된 건조밀도(乾燥密度)의 범위내(範圍內)에서 적합도(適合度)가 매우 높게 평가(評價)되었다. 6) 토양(土壤)의 견밀도(堅密度)는 토심(土深)이 깊어짐에 따라 높아진다. 7) 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)와 수근수(樹根數) 간(間)에는 유의적(有意的)인 부(負)의 상관(相關)이며 직접적(直接的)인 관계(關係)에 있었다. 8) 리기다소나무와 리기테-다소나무의 수근(樹根)은 토심(土深) 20cm까지에 대부분 분포(分布)하고 있었다. 9) 리기다소나무림(林)과 리기테-다소나무림(林)에서 측정(測定)한 토양(土壤)의 지표경도(指標硬度)를 독립변수(獨立變數)로한 회귀방정식(回歸方程式)으로 수근수(樹根數)를 추정(推定)할 수 있었으나 낮은 적합도(適合度)를 나타내었다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제46권6호
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• pp.786-794
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• 1999

연구배경 : 척추의 이상굴곡 등으로 신장을 정확히 측정할 수 없는 환자에서 정상폐활량을 추정하기 위해서는 양팔벌린 손끝길이를 측정하여 신장을 예측한다. 연령을 고려하지 않고 고정된 비(AS/Ht ratio)를 이용하는 방법과 연령을 고려한 회귀방정식을 이용하는 두가지 방법이 있으며 이는 인종에 따라 다르다고 알려져있다. 대상 및 방법 : 우리나라 성인여성에서 양팔별린 손끝길이와 신장 그리고 연령과의 관계를 알아보고자 울산광역시에 거주하는 20-69세의 성인여성중 연령별로 표본추출된 381명(평균연령 $46.6{\pm}12.8$세, 평균신장 $154.3{\pm}5.7cm$)의 자료를 분석하였다. 결 과 : 우리나라 성인여성의 AS/Ht ratio는 $1.004{\pm}0.023$이다. 다중선형회귀분석상 양팔벌린 손끝길이와 연령이 모두 신장과 유의한 선형적 관련성을 보였다. Height(cm)=0.7094 Arm span(cm)-0.0891 Age(yr)+48.54(p=0.0001, $r^2$=0.76) AS/Ht ratio를 통한 신장 예측값와 실측값의 차이 즉, 잔차(residual)는 양팔벌린 손끝길이와 연령에 의해서 유의한 영향을 받는다 (p=0.0001). 양팔벌린 손끝길이 또는 연령이 감소할수록 AS/Ht ratio에 의한 신장 예측값은 실측값보다 낮아지며, 양팔벌린 손끝길이 또는 연령이 증가할수록 AS/Ht ratio에 의한 신장 예측값은 실측값보다 높아진다. 회귀방정식을 통한 신장 예측값과 실측값의 차이는 양팔벌린 손끝길이와 연령에 의한 영향을 받지 않는다(p>0.05). 결 론 : 우리나라 성인여성에서 정상폐활량 추정을 위한 신장 예측치를 구하고자 할 때 양팔벌린 손끝길이와 연령의 두 변수를 이용한 회귀방정식을 이용하는 것이 고정된 AS/Ht ratio를 이용하는 것보다 더 정확하다. As/Ht ratio는 양팔벌린 손끝길이와 연령의 양 극단에서 신장을 정확하게 예측하지 못한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.