• 유기물자원화
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• 제22권4호
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• pp.21-27
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• 2014

양돈분뇨의 처리는 환경문제 해결과 자원으로서 이용 등이 중요한 의미가 있다. 따라서 본 연구는 이 두 가지 문제를 동시에 해결하고자 돈분퇴비가 시용된 논의 배수의 오염부하 저감을 위한 저류지 효과를 구명하고자 수행하였다. 경기도 수원시 권선구 서둔동 국립농업과학원 기후변화생태과 시험포장($17,15m^2$)에서 배수로 말단에 논 저류지($12m^2$)를 조성하였다. 2013년 5월부터 10월까지 영농기간 동안 강우사상시 저류지 유입 전인 논 배출수와 저류지를 통과한 배출수의 토사 및 $COD_{Mn}$, T-N, T-P의 부하량을 평가하여 저류지의 효과를 평가하였다. 영농기간 동안 논 저류지를 이용한 논의 유출량은 67.8% 저감되었고 토사를 포함한 부유물질과 $COD_{Mn}$의 총 부하량은 각각 79.8%와 71.9% 저감되었다. 또한 T-N과 T-P의 총 부하량은 각각 73.6%와 74.9% 저감되었다. 따라서 경지기반 정리되어 가축분뇨 퇴 액비 시용이 용이한 논의 경우에는 외부 수계로 배출되기 전 저류지를 설치하면 영양염류의 배출이 저감될 것으로 생각된다.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제32권1호
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• pp.69-79
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• 2007

이 연구의 목적은 쐐기형 비우식성 5등급와동을 복합레진으로 수복하기 전, 후에 과도한 교합력에 의한 응력분포 변화를 비교 연구하기 위함이었다. 발치된 상악 제 2소구치를 이용하여 쐐기형 비우식성 치경부병소를 가진 3차원 유한요소모형을 제작한 후 탄성계수가 서로 다른 혼합형 복합레진과 흐름성 복합레진으로 각각 충전하고 이때의 상아질 접착제의 두께는 $40{\mu}m$로 하였다. 협측교두와 설측교두에 500 N의 하중을 각각 가한 후 ANSYS 프로그램을 이용하여 주응력분석법으로 병소의 심부와 와동 수직병의 응력분포를 비교하여 다음과 같은 결과를 얻?B다. 1. 협측교두에 하중이 가해지면 병소에 압축응력이 나타나고, 설측교두에 가해지면 인장응력이 나타난다. 두 가지 하중에서 모두 병소의 근심 끝 부위와 인접한 백악법랑경계 그리고 병소의 심부에 응력이 집중되었다. 2. 응력의 집중을 보였던 병소의 금심부근과 심부는 수복 후 응력이 많이 감소하였으며 대신 다른 부위에서는 응력이 약간 증가하였다. 3. 병소의 근심부위와 심부는 흐름형 복합레진으로 수복하였을 때 보다 혼합형 복합레진으로 수복하였을 때 응력이 더 많이 감소하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.39-55
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• 2019

최근 은행과 증권회사를 중심으로 다양한 로보어드바이저 금융상품들이 출시되고 있다. 로보어드바이저는 사람 대신 컴퓨터가 포트폴리오 자산배분에 대한 투자 결정을 실행하기 때문에 다양한 자산배분 알고리즘이 활용되고 있다. 본 연구에서는 대표적 로보어드바이저 알고리즘인 블랙리터만모형의 강점을 살리면서 객관적 투자자 전망을 도출할 수 있는 지능형 전망모형을 제안하고 이를 내재균형수익률과 결합하여 최종 포트폴리오를 도출하는 로보어드바이저 자산배분 알고리즘을 새로이 제안하며, 실제 주가자료를 이용한 실증분석 결과를 통해 전문가의 주관적 전망을 대신할 수 있는 지능형 전망모형의 실무적 적용 가능성을 보여주고자 한다. 그동안 주가 예측에서 우수한 성과를 보여주었던 기계학습 방법 중 SVM 모형을 이용하여 각 자산별 기대수익률에 대한 예측과 예측 확률을 도출하고 이를 각각 기대수익률에 대한 투자자 전망과 전망에 대한 신뢰도 수준의 입력변수로 활용하는 지능형 전망모형을 제안하였다. 시장포트폴리오로부터 도출된 내재균형수익률과 지능형 전망모형의 기대수익률, 확률을 결합하여 최종적인 블랙리터만모형의 최적포트폴리오를 도출하였다. 주가자료는 2008년부터 2018년까지의 132개월 동안의 8개의 KOSPI 200 섹터지수 월별 자료를 분석하였다. 블랙리터만모형으로 도출된 최적포트폴리오의 결과가 기존의 평균분산모형이나 리스크패리티모형 등과 비교하여 우수한 성과를 보여주었다. 구체적으로 2008년부터 2015년까지의 In-Sample 자료에서 최적화된 블랙리터만모형을 2016년부터 2018년까지의 Out-Of-Sample 기간에 적용한 실증분석 결과에서 다른 알고리즘보다 수익과 위험 모두에서 좋은 성과를 기록하였다. 총수익률은 6.4%로 최고 수준이며, 위험지표인 MDD는 20.8%로 최저수준을 기록하였다. 수익과 위험을 동시에 고려하여 투자 성과를 측정하는 샤프비율 역시 0.17로 가장 좋은 결과를 보여주었다. 증권계의 애널리스트 전문가들이 발표하는 투자자 전망자료의 신뢰성이 낮은 상태에서, 본 연구에서 제안된 지능형 전망모형은 현재 빠른 속도로 확장되고 있는 로보어드바이저 관련 금융상품을 개발하고 운용하는 실무적 관점에서 본 연구는 의의가 있다고 판단된다.