This study was carried out to estimate the selection of appropriate forage crops, proper application levels of livestock manure, and carrying capacity per unit area for organic livestock, as influenced by livestock manure application levels compared with chemical fertilizer to corn and sorghum $\times$ sorghum hybrid, in order to produce organic forages by utilizing livestock manure. For both corns and sorghum $\times$ sorghum hybrids, no fertilizer plots had significantly (p<0.05) lower annual dry matter (DM), crude protein (CP) and total digestible nutrients (TDN) yields than those of other plots, whereas the N+P+K plots ranked the highest yields, followed by 150% cattle manure plots and 100% cattle manure plots. Dry matter, CP and TDN yields of cattle manure plots were significantly (p<0.05) higher than those of no fertilizer and P+K plots. In applying cattle manure, the yields of cattle slurry plots tended to be a little higher than those of composted cattle manure plots. Assuming that corns and sorghum $\times$ sorghum hybrids produced from this trial were fed at 70% level to 450kg of Hanwoo heifer with 400g of average daily gain, livestock carrying capacity (head/year/ha) ranked the highest in N+P+K plots of the case of corns (mean 6.7 heads), followed by 150% cattle slurry plots (mean 5.6 heads), 150% composted cattle manure plots (mean 4.8 heads), 100% cattle slurry plots (mean 4.4 heads), 100% composted cattle manure plots (mean 4.3 heads), P+K plots (mean 4.1 heads), and no fertilizer plots (mean 3.1 heads). Meanwhile, in case of sorghum $\times$ sorghum hybrids, N+P+K plots (mean 5.7 heads) ranked the highest carrying capacity, followed by $100{\sim}150%$ cattle slurry plots (mean $4.8{\sim}5.2$ heads), 150% composted cattle manure plots (mean 4.7 heads), 100 % composted cattle manure plots (mean 4.3 heads), P+K plots (mean 3.8 heads), and no fertilizer plots (mean 3.4 heads). The results indicated that replacing chemical fertilizer by livestock manure application to cultivation soil for forage crops could enhance not only DM and TDN yields, but also organic stock carrying capacity. In conclusion, it was conceived that organic forage production by reutilizing livestock manure might contribute to reduced environmental pollution and the production of environment friendly agricultural products through resources recycling.
The soluble loess-sulfur mixture allowed standing to remove insoluble component materials for five weeks after manufacturing. We decreased the pH level of soluble loess-sulfur mixture at pH 1.0 modified with decreasing 25% sodium hydroxide than original content. The pH ranges of soluble loess-sulfur mixture solutions were adjusted to pH 5.0-pH 11.0 (pH 1 unit) with brown rice vinegar (pH 2.8). The pH of original loess-sulfur mixture was about pH 13 and damaged the foliar parts and young leaves of tomato after twice application. These stock solutions can be diluted 500:1 with tap water to make a 0.05% working solution and were sprayed two times with 7 days interval to the leaf and stem of tomato, which were spontaneously infected with E. cichoracearum. Control efficacy of powdery mildew ranged from 85% to 90% at 7 days after first application. After second application, each loess-sulfur mixture solutions adjusted pH level significantly suppressed the powdery mildew disease in tomato. Consequently, loess-sulfur complex adjusted pH level with brown rice vinegar was suggested to be low in acute toxicity at all different pH values and suggested to use an agent for control of tomato powdery mildew in organic farming.
Journal of the Korea Organic Resources Recycling Association
/
v.30
no.1
/
pp.5-11
/
2022
This research evaluated the long-term application effects of different soil amendments on yield, dissolved organic carbon, nitrogen and soil organic carbon stock in rice paddy. The experiment consisted of four different fertilizations; Inorganic fertilization (NPK), NPK+Lime (NPKL), NPK+Silicate (NPKS), NPK+Compost (NPKC). There was no significant difference in rice yield between the treatment groups in 1995, but the rice yields in the NPKL and NPKC treatments in 2019 increased by 4.3% and 14.3% compared to NPK. In terms of soil properties, the pH of NPKS(6.7) and NPKL(6.4) in 2019 increased the most compared to the soil pH before experiment(5.2). The organic matter(OM) content from NPKC treatment increased upto 34 and 27 g kg-1 in year of 1995 and 2019, respectively, compared to before the test. In NPKS and NPKL treatment, labile carbon and nitrogen content, used as a soil quality indicator, increased by 1.1-1.9 times over the control. From these result, it is suggested that type and application rate of soil amendment should be determined based on the soil analysis before cultivation for sustainable agricultural environment and productivity.
Financial time-series forecasting is one of the most important issues because it is essential for the risk management of financial institutions. Therefore, researchers have tried to forecast financial time-series using various data mining techniques such as regression, artificial neural networks, decision trees, k-nearest neighbor etc. Recently, support vector machines (SVMs) are popularly applied to this research area because they have advantages that they don't require huge training data and have low possibility of overfitting. However, a user must determine several design factors by heuristics in order to use SVM. For example, the selection of appropriate kernel function and its parameters and proper feature subset selection are major design factors of SVM. Other than these factors, the proper selection of instance subset may also improve the forecasting performance of SVM by eliminating irrelevant and distorting training instances. Nonetheless, there have been few studies that have applied instance selection to SVM, especially in the domain of stock market prediction. Instance selection tries to choose proper instance subsets from original training data. It may be considered as a method of knowledge refinement and it maintains the instance-base. This study proposes the novel instance selection algorithm for SVMs. The proposed technique in this study uses genetic algorithm (GA) to optimize instance selection process with parameter optimization simultaneously. We call the model as ISVM (SVM with Instance selection) in this study. Experiments on stock market data are implemented using ISVM. In this study, the GA searches for optimal or near-optimal values of kernel parameters and relevant instances for SVMs. This study needs two sets of parameters in chromosomes in GA setting : The codes for kernel parameters and for instance selection. For the controlling parameters of the GA search, the population size is set at 50 organisms and the value of the crossover rate is set at 0.7 while the mutation rate is 0.1. As the stopping condition, 50 generations are permitted. The application data used in this study consists of technical indicators and the direction of change in the daily Korea stock price index (KOSPI). The total number of samples is 2218 trading days. We separate the whole data into three subsets as training, test, hold-out data set. The number of data in each subset is 1056, 581, 581 respectively. This study compares ISVM to several comparative models including logistic regression (logit), backpropagation neural networks (ANN), nearest neighbor (1-NN), conventional SVM (SVM) and SVM with the optimized parameters (PSVM). In especial, PSVM uses optimized kernel parameters by the genetic algorithm. The experimental results show that ISVM outperforms 1-NN by 15.32%, ANN by 6.89%, Logit and SVM by 5.34%, and PSVM by 4.82% for the holdout data. For ISVM, only 556 data from 1056 original training data are used to produce the result. In addition, the two-sample test for proportions is used to examine whether ISVM significantly outperforms other comparative models. The results indicate that ISVM outperforms ANN and 1-NN at the 1% statistical significance level. In addition, ISVM performs better than Logit, SVM and PSVM at the 5% statistical significance level.
Carbody of rolling stock has been gradually changed as whole wood, steel frame with wood car body, whole steel car body with rivet and whole monocoque carbody with welding. And also mild steel has been used widely to material of structure, but usage of stainless and aluminium which have lightweight and high corrosion resistance is being increased lately. Structure is being commercialized to AED(All Extrusion Design),whole double skin with hollow excluded shape such as aluminium structure from SSD(Sheet Stringer Design), single skin consists of traditional frame and outside plat. Traditional aluminium carbody had many problems from reduced strength in welding combination section because car body is consist of small extruded material affected heat by welding. On this study, we proposed the plan to improve the body strength and quality with large-scale aluminium extruded material by minimizing welding concentration in combination section.
The purpose of this study was to determine the accuracy of 3 implant impression methods by using strain gauge. The models used for this study were partially edentulous mandibular acrylic resin casts Model A, with two abutment analogs in #46,47 extraction site, represented two implant parallel to to the adjacent natural tooth. Model B represent an anterior implant parallel to the adjacene natural tooth and a posterior implant exhibiting a 15-degree lingual inclination. Master framework were fabricated on the master model, and 3 strain gauges were attached to a master framwork to determine the passivity of fit of the framework to sample casts made by the three impression techniques. The master framework was attached to each sample cast with gold screws, which were tightened with the torque driver to ensure a consistent toque application of 10 Ncm. Universal Digital Measuring System UCAM-5BT was used for strain measuring. Impression techniques studid were : 1. unsplinted tapered impression coping, polyvinyl siloxane, stock tray 2. unsplinted squared impression coping, polyether, custom tray 3. squared impression coping splinted with Duralay resin, polyether, custom tray Through analysis on data from this study, the following conclusions were obtained. 1. There were no statistically significant differences between the mean strain recorded from the sample casts made with the tree impression. But only strain values of model A(parallel group) Y-axis was signifcantly differed between Technique 1 and 3(P<0.05). 2. There was no statistically significant difference between model A(parallel group) and model B(15-degree divergent group).
In this paper, we claim the asymmetric response of asset returns on the past asset returns' signs may be explained from the market behavioral portfolio choice of investors. For this, we admit the anchor and adjustment mechanism of investors which partly explains the momentum in the asset prices. We also claim the prospect theory based on the risk aversions may simultaneously work with the anchor and adjustment effect, whenever the lagged asset return was positive and investors accrued the gain. To identify these effects empirically in a threshold autoregressive model, we suppose the risk aversions inducing the volatility effect is related with the past volatility of asset returns. In application of suggested method to Korean stock and real estate markets, we found these effect exist as expected.
In designing the structures of railway rolling stocks, deterministic methods associated with the concept of a safety factor have been traditionally used. The deterministic approaches based on the mean values of applied loads and material properties have been used as safety verification for the design of rolling-stock car body structures. The uncertainties in the applied loading for the high speed train and the strength of new materials in the rolling stocks require the application of probabilistic approaches to ensure fatigue safety in the desired system. Pressure loadings acting on the car body when the train passes through tunnels show reflected pressure waves for high-speed trains and they may cause a fatigue failure in vehicle bodies. Use of new material technology as body structures also introduces uncertainties in the material strength. A probabilistic approach is more adaptable in designing reliable structures when the pressure waves from the tunnels pounds and new material technology is adopted. In this paper, it is proposed that a fatigue design and assessment method based on a reliability which deals with the loading variations on a railway vehicle due to the pressure reflected in tunnels and the strength variations of material. Equation for the fatigue reliability index has been formulated to calculate the reliability assessment of a vehicle body under fluctuating pressure loadings in a tunnel. Considered in this formulation are the pressure distribution characteristics, the fatigue strength distribution characteristics, and the concept of stress-transfer functions due to the pressure loading.
Until now, we have believed that one of advantages of cyber market is that it can virtually display and sell goods because it does not necessary maintain expensive physical shops and inventories. But, in a highly competitive environment, business model that does away with goods in stock must be modified. As we know in the case of AMAZON, leading companies already consider merchandise management as a critical success factor in their business model. That is, a solution to compete against one's competitors in a highly competitive environment is merchandise management as in the traditional retail market. Cyber market has not only past sales data but also web log data before sales data that contains information of path that customer search and purchase on cyber market as compared with traditional retail market. So if we can correctly analyze the characteristics of before sales patterns using web log data, we can better prepare for the potential customers and effectively manage inventories and merchandises. We introduce a systematic analysis method to extract useful data for merchandise management - demand forecasting, evaluating & selecting - using web mining that is the application of data mining techniques to the World Wide Web. We use various techniques of web mining such as clustering, mining association rules, mining sequential patterns.
This study made use of 9 types of utilizing idle farmland deducted from existing research in order to examine cases by type of idle farmland, and selected representative cases by type after analyzing contents of 165 available newspaper articles. Selected Cases were assorted into agricultural use and nonagricultural use, and agricultural use are as followed. (1)Community Service/Farming type is the case of Gimhae city reported on 'Busan Ilbo', (2)High Income/Farming type is the case of cooperative unit of Geumjeong crude drug in Yeongam appeared in 'Newsis', and the case of Omija industry in Mungyeong reported on 'Hankyoreh', (3)Tourism/Landscape/Farming type is the case of rape flowers and buckwheat flowers in Gupo village reported on 'Asia News Agency', (4)Stock Raising/Farming type is the case of growing foraging crops published in 'The Daejeon Ilbo', (5)Weekend farm type is the case of utilizing idle farmlands and creating weekend farm reported on 'Mediawatch', (6)High income/Forest type is creating Mulberry cultivation areas in Hamyang-Gun published in 'Yonhap News', (7)Ecology/Landscape/Forest type is forestation project of idle land reported on 'Newsis', (8)Agricultural Experience Study type is the case of managing agricultural experience study center in Dosun elementary center published in 'Sisajeju' and the case of non-agricultural application case, (9)Ecological Environment type is the case of wetland restoration of idle farmland in Gochang. This study investigated and arranged detailed contents by the literature search and interview investigation according to investigating items such as utilizing area, main agent, purpose, utilizing item, utilizing content, etc. by case. With that, it deducted implications as well as case characteristics, and finally suggested political proposals through the case analysis.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
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)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
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.