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.
본(本) 논문(論文)은 기존의 경험적(經驗的) 산업조직론(産業組織論)에서 소홀히 취급한 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 문제를 분석하기 위하여 광공업(鑛工業)센서스의 세세분류제조업별(細細分類制造業別) 사업체(事業體)를 대상으로 한국(韓國) 제조업(製造業)의 기술적(技術的) 효율성(效率性)에 관한 가장 미시적(微視的) 차원(次元)의 경험적(經驗的) 연구결과(硏究結果)를 제공한다. 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 산업간(産業間), 국가간(國家間) 격차(隔差)를 성명하기 위해서는 우선 적절한 격차효율성지표(隔差效率性指標)의 선택이 매우 중요할 것이다. 이를 위하여 본(本) 연구(硏究)에서는 확률적(確率的) 생산경계(生産境界)를 수정최소자승법(修正最小自乘法)으로 추정한 후 각 산업별(産業別)로 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 네가지 상이한 척도(尺度)에 대한 추정을 시도한다. 추정(推定) 결과 효율성(效率性) 척도간(尺度間)의 상관관계(相關關係)는 부가가치액(附加價値額)보다 생산액(生産額)을 종속변수로 한 경우가 다소 높은 것으로 나타났으나 전자(前者)의 경우가 보다 많은 산업(産業)에 대하여 효율성(效率性)의 추정(推定)을 가능하게 하기 때문에 산업간(産業間) 비교(比較)를 위하여 더 적절하다고 판단된다. 상당수의 산업(産業)에 있어서는 만족할 만한 효율성(效率性) 추정치(推定値)를 구하는 것이 불가능했지만 후속연구(後續硏究)의 관점에서 볼 때 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 추정(推定)이 가능한 산업(産業)이 다수를 차지한 사실은 고무적 이라고 판단된다. 또한 종업원규모(從業員規模)가 영세한 사업체(事業體)들이 상대적으로 비효율적(非效率的)임을 알 수 있었다.
본 연구는 국가산림자원조사를 활용하여 임상별 및 주요 수종별 재적생장량을 추정하고, 연평균생장량(MAI)과 연년생장량(CAI) 등을 도출하여 벌기령을 제시하고자 수행하였다. 재적생장 추정을 위하여 Chapman-Richards 모델을 적용하였다. 도출된 임상별 재적추정식에서는 침엽수림이 가장 높은 생장을 하는 것으로 나타났다. 주요 수종별 추정식은 침엽수종(3종) 중에서는 일본잎갈나무가, 그리고 활엽수종(3종)에서는 굴참나무가 가장 높은 생장이 예측되었다. 그리고 이들 추정식은 적합도지수가 일본잎갈나무 0.32, 굴참나무가 0.21 등으로 대체적으로 낮게 나타났다. 그러나 재적 추정식의 적용 가능성을 알 수 있는 잔차도 분석에 있어서는, 일부 30년 이상의 임령에서 추정식의 추정치가 과소 추정되는 경향을 보였으나, 대부분 0을 중심으로 잔차가 고르게 분포하고 있었다. 따라서 이들 식이 우리나라 현실림의 수종들에 대한 재적을 추정할 수 있을 것으로 판단된다. 추정된 재적을 이용하여 연평균생장량을 계산한 결과, 침엽수림 중 중부지방 소나무 34년, 일본잎갈나무 35년, 리기다소나무 31년일 때 MAI가 최대시기에 도달하는 것으로 나타났다. 그리고 활엽수림에 있어서는 굴참나무 32년, 상수리나무 30년, 신갈나무 29년일 때가 최대시기임을 알 수 있었다. 또한 MAI와 CAI를 계산하여, 이들이 만나는 지점을 재적수확 최대 벌기령으로 결정하였다. 그 결과는 현재 산림청이 제시한 기준 벌기령과 큰 차이를 보이지 않아 정책자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 산불 위험 예측의 주요 인자인 10시간 사연료습도(10-h FMC)를 산악기상관측망 기상자료로 추정하는 방법을 마련하기 위해 수행되었다. 안성(도심지)과 홍릉 두 지점(숲 속, 숲 밖)의 자동기상관측소에서 기상인자와 10-h FMC를 측정하고 이를 이용해 10-h FMC 추정식을 도출했다. 도출한 추정식을 이용해 지난 6년간(2013~2018년) 산불발생 다발일의 10-h FMC를 분석하고 전국 10-h FMC 지도를 제작했다. 기상인자(기온, 풍속, 목재평형함수율, 강우량)와 10-h FMC의 회귀분석 결과 목재평형함수율이 가장 효율적으로 10-h FMC를 설명했음을 확인했다. 목재평형함수율을 이용해 도출한 10-h FMC 추정식은 모형 적합과 검증과정 모두에서 높은 적합도를 보였다. 각 연구지의 추정식을 서로 다른 연구지에 적용하면 모형의 적합도가 같은 연구지에서 만든 식을 적용했을 때보다 줄어들었지만 여전히 만족할 만한 결과를 보였다. 본 연구의 회귀식은 10-h FMC와 목재평형함수율 사이 강우 후 건조반응 차이와 식생 유무가 10-h FMC에 미치는 영향을 반영하지 못해 적합도가 줄어든 것으로 나타났다. 마지막으로 도출한 추정식을 사용한 공간분석을 통해 지난 6년간 산불발생 다발일의 산불 중 70% 이상이 10.5% 이하의 10-h FMC 조건에서 발생했음을 확인했다. 본 연구 결과는 산악기상관측망과 연계하여 전국 산지의 10-h FMC를 추정하는 데 사용할 수 있다. 10-h FMC는 산불 위험 예측 기초 연구 자료로 활용되어 재해 관련 국가 정책 결정에 기여할 것으로 판단된다.
1968년 8월초순부터 1968년 9월중순까지의 사이에 일본 굴연구소에서 피조개의 유생을 사육한 결과 다음과 같은 것을 밝혔다. 1) 피조개의 알의 크기는 $54.9(53.8\~57.0)\mu $ 내외이고, 수정후 8일경까지 즉 유생의 크기는 각장 $110.8\mu$ 각고 $83.9\mu$ 각폭 $58.2\mu$ 내외가 될 때까지는 먹이를 주지 않더라도 생장하지만, 수정후 2일 즉 D상자패로 되면 곧 투여하는 것이 좋다. 2) 유생이 먹는 먹이의 수는 유생의 크기에 따라 많은 차가 있으나 대체로 각정팽출기인 변태기전후부터 급격히 증가한다. 이것을 식으로 표시하면 다음과 같다. $Y=0.0025161X^{2.76459}$ 3) 먹이를 원심분리한 것과 하지 않은 것을 사용했을때 피조개 유생의 성장이 다른데 각회귀직선의 경사를 검정 한 결과는 유생의 크기가 작은 경우 $99\%$ 신뢰성으로 유의의 차가 있고, 유생의 크기가 큰 경우에는 $95\%$ 신뢰성으로서 유의의 차가 있다. 즉 원심분리한 먹이를 줬을 때가 그렇지 않은 먹이를 줬을 때보다 언제나 유생의 성장이 좋지만 이차는 유생의 크기가 작은 것에서 더욱 현저하다. 4) 피조개의 유생이 부착생활로 들어가는 것은 수정후 28일경인데 이때 유생의 크기는 각장 $261.7\~289.6\mu$, 각고 $191.2\~221.7\mu$, 각폭 $147.6\~170.8\mu$ 내외이다. 5) 피조개 유생의 성장식은 각장 $94.3\mu$부터 $133.9\mu$까지는 Y=85.22857+3.35000X 각장 $141.6\mu$부터 $269.3\mu$까지는 Y=10.83036X-36.05357 각장 $296.8\mu$부터 $373.2\mu$까지는 Y=19.10000X-279.30000 각고 $72.7\mu$부터 $98.7\mu$까지는 Y=67.l1429+2.15714X 각고 $108.4\mu$부터 $206.4\mu$까지는 Y=8.31607X-27.45357 각고 $228.6\mu$부터 $282.1\mu$까지는 Y=173.46700+13.37500X 각폭 $45.3\mu$부터 $77.8\mu$까지는 Y=38.08570+2.73570X 각폭 $87.4\mu$부터 $157.7\mu$까지는 Y=5.77320X-5.99640 각폭 $175.4\mu$부터 $214.0\mu$ 까지는 Y=9.65000X-114.13300등과 같은 회귀직선 또는 각장 $94.3\mu$부터 $373.2\mu$까지는 Y=72.45 $e^{0.04697x}$ 각고 $72.7\mu$부터 $282.1\mu$까지는 Y=54,96 $e^{0.04720x}$ 각폭 $45.3\mu$부터 $214.0\mu$까지는 Y=39.82 $e^{0.04927x}$ 등과 같은 지수곡선으로서도 표시할 수 있다. 6) 상대성장식은 각장 $94.3\mu$ 각고 $72.7\mu$(수정후 2일)부터 각장 $133.9\mu$ 각고 $98.7\mu$(수정후 14일)까지는 Y=12.87780 +0.63817X 각장 $141.6\mu$, 각고 $108.4\mu$(수정후 1난일부터 각장 $269.3\mu$, 각고 $206.4\mu$(수정후 28일)까지는 Y= 0.90220+0.76450X 각장 $296.3\mu$ 각고 $228.6\mu$(수정후 30일)부터 각장 $373.2\mu$, 각고 $282.1\mu$(수정후 34일)까지는 Y= 25.02630+0.69156였고, 한편 각장 $94.3\mu$, 각폭 $45.3\mu$(수정후 2일)부터 곡장 $133.9\mu$, 각폭 $77.8\mu$(수정후 14일)까지는 Y= 0.81373X-31.18914 각장 $141.6\mu$, 곡폭 $87.4\mu$(수정후 16일)부터 각장 $269.3\mu$ 각폭 $157.7\mu$(수정후 28일)까지는 Y= 13.37549+0.53230X 각장 $296.8\mu$, 각폭 $175.4\mu$(수정후 30일)부터 각장 $373.2\mu$ 각폭 $214.0\mu$(수정후 34일)까지는 Y=30.24328+0.49545X 등과 같은 회귀직선으로서 표시할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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