• 수산해양교육연구
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• 제4권1호
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• pp.30-46
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• 1992

한국(韓國)의 다랑어 선망어업기술(旋網漁業技術)은 한국(韓國)에서 발달한 대부분의 어업기술(漁業技術)이 일본(日本)을 거쳐서 도입된 것과는 달리 미국(美國)에서 직수입(直輸入)된 것이기는 하나 세부적으로는 일본(日本)의 기술을 응용한 것도 더러 있다. 따라서 한국(韓國)의 다랑어 선망어업(旋網漁業)의 발달과정(發達過程)을 규명하기 위해서는 미국(美國)과 일본(日本)에 있어서의 발달과정(發達過程)을 규명할 필요가 있으므로 여러 가지 문헌(文獻)과 집적된 자료(資料)들에 의하여 그것을 규명해 보았다. 미국(美國)에 있어서의 선망어법(旋網漁法)의 탄생은 1826년의 일이므로 그 역사는 165년이나 되었고, 초기에는 다른 어종과 함께 부산물(副産物)로서 잡아왔지만 1903년부터는 그것을 주목적으로 하는 어업(漁業)이 시작되었으므로 그 역사만 하더라도 90년 쯤 전의 일이다. 그러다가 2차대전(次大戰) 이후에 power block의 발명과 나일론 그물, 그리고 어선(漁船)과 장비(裝備)의 첨단적인 개량으로 오늘날과 같은 대형선망조업(大形旋網조業)이 가능하게 되었다. 그러나 그 후 미국선망어선(美國旋網漁船)들은 돌고래 보호를 위한 규제 때문에 동부태평양(東部太平洋)에서는 조업이 불가능하게 되었고, 또 고임금(高賃金), 노동력부족(勞動力不足) 등으로 채산(採算)을 맞추지 못해 선단수(船團數)는 1980년에 비해 1/3가량 줄어든 상태이다. 일본(日本)은 일찍부터 일본(日本) 북서태평양연안(北西太平洋沿岸)에서 연승(延繩)과 소형선망(小型旋網)으로써 다랑어를 어획(漁獲)하여 왔으며, 2차대전(次大戰)이후 독자적으로 과거의 선망어법(旋網漁法)을 다랑어용으로 개량하는 한편 1948년부터 미국식선망어법(美國式旋網漁法)을 도입하여 해외(海外) 다랑어 어장(漁場) 개발에 많은 노력을 기울였다. 특히 정부출자기관(政府出資機關)인 일본해양자원개발(日本海洋資源開發) 센터 (JAMARC)의 태평양(太平洋) 해역에서의 시험탐사(試驗探査)는 높이 평가할 만 하며, 또한 일본연승어선(日本延繩漁船)들의 활발한 해외조업(海外操業)과 어장정보교환(漁場情報交換)은 선망어업(旋網漁業)의 발전에 많은 도움을 주어 왔다. 미국(美國)과 일본(日本)의 선망선(旋網船)은 어선(漁船)의 크기, 조업형태(操業形態), 운영형식(運營形式) 등이 각기 다르며 장단점이 있다. 특히 일본어선(日本漁船)은 미국어선(美國漁船)에 비하여 선체가 작고 더러는 쌍두리 조업을 하고 있으며, 망지(網地)는 미국어선(美國漁船)이 땋은 실 nylon(braided twine)으로 된 결절망지(結節網地)를 쓰는 데 비하여 무결절망지(無結節網地)를 쓴다. 한국(韓國)은 1970년대(年代)에 미국(美國)으로부터 직접 이 어선(漁法)을 도입하였고, 어선(漁船)과 장비(裝備), 조업방법(操業方法)도 전적으로 미국식(美國式)이다. 한국(韓國)의 선망어법(旋網漁法)은 10년 이상의 실패 끝에 1986년부터 정상 궤도에 오르기 시작했고, 1997년 현재 총 37척이 Gua과 Samoa를 기지(基地)로 하여 모두 남서태평양(南西太平洋)에서 조업하고 있으며 성적도 좋은 편이다. 다만, 이제는 독자적인 연구가 필요하며, 태평양도서국(太平洋島嶼國)에의 입어문제(入漁問題)와 어자원보호(魚資源保護) 측면에서의 연안국(沿岸國)의 조업제제(操業規制) 움직임에 대해서도 대비할 필요가 있는 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제10권
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• pp.69-100
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• 1968

1 : 탁주양조(濁酒釀造)에 가장 큰 미생물원(微生物源)이 되는 누룩중(中)의 미생물군(微生物群)과 효소(酵素)를 조사하기 위(爲)하여 충남대학교(忠南大學校) 농과대학(農科大學)에서 제조(製造)한 누룩(S)와 시판(市販) 누룩(T)을 공시(供試)하여 사상균(絲狀菌), 호기성세균(好氣性細菌), 유산균(乳酸菌) 및 효모(酵母)를 검색(檢索) 계수(計數)하고 특(特)히 효모(酵母)는 TTC-agar 처리(處理)로서 그 정색별(呈色別)에 따라 유별(類別)하였으며 또한 Amylase 및 Protease 역가(力價)를 측정(測定)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같다. (a) S 누룩 1gm. 중(中)에는 Aspergilles eryzae group: $240{\times}10^5$, Black aspergilli: $163{\times}10^5$, Rhizopus: $20{\times}10^5$, Penicillia: $134{\times}10^5$, 호기성(好氣性) 세균(細菌): $9{\times}10^6{\sim}2{\times}10^7$, 유산균(乳酸菌): $3{\times}10^4$개(個)이였으며 T 누룩 1gm.중(中)에는 Aspergilles oryzae group: $836{\times}10^5$, Black aspergilli: $268{\times}10^5$, Rhizopus: $623{\times}10^5$, Penicillia: $264{\times}10^5$, 호기성(好氣性) 세균(細菌): $5{\times}10^6{\sim}9{\times}10^6$, 유산균(乳酸菌): $3{\times}10^4$개(個)이였다. (b) S 누룩중(中) 호기성세균(好氣性細菌)은 $80{\sim}90%$가 Bacillus subtilis 계(系)인것 같았으며 T 누룩의 것은 70%내외(內外)가 구균(球菌)이었고 유산균(乳酸菌)은 양(兩)누룩이 다 약(約) 80%가 구상유산균(球狀乳酸菌)이였다. (c) S 누룩 1gm.중(中)의 효모(酵母)는 약(約) $6{\times}10^4$개(個)로서 이 중(中) TTC Pink 효모(酵母)가 56.5%, Red pink 효모(酵母): 16%, Red 효모(酵母): 8%, White 효모(酵母): 19.5%이었으며 T 누룩 1gm.중(中)의 효모(酵母)는 약(約) 개(個)로서 이 중(中) Pink: 42%, Red Pink: 21%, Red: 28%, White: 9%이였다. (d) S 누룩 1gm.중(中)의 효소력(酵素力)은 액화형(液化型) amylase: $D^{40}^{\circ}_{30}^'=32\;W.V.$, 당화형(糖化型) amylase: 43.32 A.U., Acid protease 181 C.F.U., Alkaline pretease: 240 C.F.U.이였으며 T 누룩 1gm.의 효소력(酵素力)은 액화형(液化型) amylase: $D^{40}^{\circ}_{30}^'=32\;W.V.$, 당화형(糖化型) amylase: 34.92 A.U., Acid protease 138 C.F.U., Alkaline pretease: 31 C.F.U.이였다. 2 : S, T 누룩으로서 탁주(濁酒)를 담금하여 전양조(全釀造) 기간중(期間中) 매(每) 12시간(時間)의 미생물군(微生物群) 및 효소력(酵素力)의 소장(消長)을 측정(測定)하고 주효모(主酵母)라고 인정(認定)한 Pink와 Red 효모(酵母)를 분리배양(分離培養)하여 유산첨가(乳酸添加)로 pH를 4.2로 조절(調節)한 S, T 각구(各區)술덧에 $1{\times}10^6ml$개(個)를 첨가(添加) 양조(釀造)한 각(各)술덧중(中)의 미생물군(微生物群)의 소장(消長)을 측정(測定)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같으며 이 실험에서도 효모(酵母)는 TTC 정색별(呈色別)로 유별(類別) 계수(計數)하였다. (a) 각시료구(各試料區)에서 사상균(絲狀菌)은 담금후(後) $2{\sim}3$일경(日頃)부터 검출(檢出)되지 않았으며 호기성(好氣性) 세균(細菌)은 담금 직후(直後) 술덧 매(每) ml 당(當) S 누룩 사용(使用)의 3구(區)에서 $15{\times}10^7{\sim}35{\times}10^7$개(個), T 누룩 사용(使用)의 3 구(區)에서 $8.2{\times}10^7{\sim}12{\times}10^7$개(個)가 검출(檢出)되어 이중(中) 구균(球菌)은 유산(乳酸) 무첨가(無添加)로 담금한 S 및 T구(區)에서는 36시간경(時間頃)까지 많은 증식(增殖)을 하다가 기후(其後) 급속(急速)히 감소(減少)되고 유산(乳酸) 첨가(添加)로 담금한 SP, SR, TP, 및 TR 구(區)에서는 처음부터 거의 검출(檢出)되지 않고 Bacillus는 각구(各區)에서 다 같이 많은 기복(起伏)이 있는 소장(消長)을 하였으나 말기(末期)에는 초기(初期)의 약(約) $1/5{\sim}1/10$ 수(數)로 감소(減少)되었다. (b) 유산균(乳酸菌)은 담금후(後) 24시간경(時間頃)에 S 구(區)에서는 술덧 매(每) ml 당(當) 약(約) $7.4{\times}10^7$ 개(個)가 검출(檢出)되어 $3{\sim}4$일경(日頃)까지 약(約) $2{\times}10^8$ 개(個)로 증식(增殖)하고 그후(後) 급속(急速)히 감소(減少)되어 말경(末頃)에는 약(約) $4{\times}10^5$ 개(個)가 존재(存在)하였으며 T 구(區)에서는 24시간경(時間頃)에 검출(檢出)되었으며 3일경(日頃)에는 약(約) $3{\times}10^7$ 개(個), 말경(末頃)에는 약(約) $2{\times}10^5$ 개(個)가 존재(存在)하였다. 한편 SP, SR, TP, 및 TR 구(區)에서는 각구(各區)마다 24시간경(時間頃)에 약(約) $4{\times}10^5$ 개(個)로 현저(顯著)히 적은 수(數)가 검출(檢出)되었으며 기후(其後) 별(別) 변동(變動)없는 소장(消長)을 하거나 사멸(死滅)되어 거의 검출(檢出)되지 않았다. (c) 각구(各區)술덧에서 검출(檢出)된 유산균(乳酸菌)은 대부분(大部分) 구상균(球狀菌)이였으며 또한 유산균(乳酸菌)의 소장(消長)은 술덧중(中)에 생성(生成)되는 유산(乳酸) 및 Alcohol 함량(含量)과 부합(符合)되는 경향(傾向)이였다. (d) 효모(酵母)는 24시간경(時間頃)부터 증식(增殖)이 뚜렷하여 술덧 매(每) ml당(當) S 구(區)에서는 약(約) $2{\times}10^8$ 개(個)가 되고 48시간경(時間頃)에는 약(約) $4{\times}10^8$ 개(個)가 되어 계속(繼續)하다가 후기(後期)에 다시 증가(增加)되어 $5{\sim}7{\times}10^8$ 개(個)가 되었으며 T 구(區)에서는 24시간경(時間頃)에 $4{\times}10^8$ 개(個)가 되었고 기후(其後) 기복(起伏)을 보이면서 $2{\sim}5{\times}10^8$ 개(個)로 계속(繼續)하였다. (e) S, T 양구(兩區)술덧중(中)에서 소장(消長)한 효모(酵母)는 TTC Pink 효모(酵母)가 90%이상(以上)을 차지하고 Red pink 및 Red 효모(酵母)는 전양조기간(全釀造期間)을 통(通)하여 $2{\times}10^6{\sim}3{\times}10^7$ 개(個) 사이에서 소장(消長)하였다. (f) SP 에서는 효모(酵母)는 24시간경(時間頃)에 S 구(區)보다 2배(倍)가 되는 약(約) $5{\times}10^8$ 개(個)의 Pink 효모(酵母)가 검출(檢出)되었으며 중기말경(中期末頃)까지는 S 구(區)보다 많은 수(數)이였으나 후기(後期)에는 별차(別差)없는 수(數)가 되었다. (g) SR 구(區)에서 소장(消長)하는 총효모수(總酵母數)는 SP 구(區)와 대차(大差)는 없었으나, 첨가(添加)해준 Red 효모(酵母)는 초기(初期)에 다소(多少) 많이 검출(檢出)되고 3일후(日後)부터는 S 구(區)와 별차(別差)없는 수(數)로 소장(消長)하였으며 TR구(區)에서도 Red 효모(酵母)가 초기(初期)에는 T 구(區)에 비(比)해서 많았으나 중기이후(中期以後)부터는 T 구(區)와 별차(別差)없는 경향(傾向)이어서 Red 효모(酵母)를 가(加)한 구(區)에서도 Pink 효모(酵母)가 훨씬 우세(優勢)함을 보여 본실험(本實驗)에서 검출(檢出)된 Red 효모(酵母)는 탁주양조(濁酒釀造)에서 후기(後期)까지 계속(繼續) 생육(生育)은 하나 많은 증식(增殖)은 하지 않았다. (h) TP 구(區)에서 Pink 효모(酵母)는 2일경(日頃)에 약(約) $5{\times}10^8$ 개(個)가 되어 T 구(區)에 비(比)해서 많고 기후(其後) 감소(減少)되는 경향(傾向)이나 T 구(區)보다는 많으며 후기(後期)에서는 역시(亦是) T 구(區)와 별차(別差)없는 수(數)가 되었다. (i) 술덧중(中)의 효모(酵母) 소장(消長)과 동시(同時)에 Alcohol 생성량(生成量)을 측정(測定)한 결과(結果) Pink 효모(酵母)를 첨가(添加)한 구(區)에서 초기(初期)에 다소(多少) 많은 생성량(生成量)을 보였으나 중기(中期) 이후(以後)는 효모(酵母) 무첨가구(無添加區)와의 차이(差異)를 인정(認定)할 수 없었고 또 Alcohol생성(生成)은 효모(酵母) 총수(總數)와 비례(比例)하지 않았다. (j) 액화형(液化型) Amylase는 담금 후(後) 12시간경(時間頃)까지 가장 강(强)하고 24시간경(時間頃)에 일단(一旦) 감소(減少)되었다가 시간경(時間頃)에 최고(最高)로 증가(增加)된 후(後) 74시간경(時間頃)까지 서서(徐徐)히 감소(減少)되고 기후(其後)는 급(急)히 감소(減少)를 보였다. (k) 술덧발효중(醱酵中) Alkaline protease는 불규칙적(不規則的)이기는 하나 계속(繼續) 감소(減少)되는 소장(消長)이었고 Acid protease는 24시간경(時間頃)에 최고(最高)로 증가(增加)하였다가 급(急)히 감소(減少)된 후(後) 다시 증가(增加)하는 불규칙적(不規則的)인 소장(消長)을 보였으나 Alkaline protease 보다는 계속(繼續) 강(强)하였었다. 3 : 본실험(本實驗)에서 가장 많이 검출(檢出)된 TTC Pink 효모(酵母)와 계속(繼續) 나타난 2주(株)의 Red Pink 효모(酵母) 및 1주(株)의 를 동정(同定)하고 이들의 생리적성질(生理的性質)을 검사(檢査)한 결과(結果)는 다음과 같다. (a) TTC Pink 효모(酵母)(B-50P)와 2주(株)의 Red Pink 효모(酵母)(B-54RP 및 B-60RP)는 Saccharomyces cerevisiae 형(型)이였고 Red 효모(酵母)(B-53P)는 Hansenula subpelliculosa 형(型)이였다. (b) 분리동정(分離同定)한 발효력(醱酵力)을 측정(測定)한 결과(結果) 2주(株)의 TTC Red Pink 효모(酵母)가 가장 강(强)하고 Pink 효모(酵母)가 다소(多少) 떨어지며 Red효모(酵母)는 현저(顯著)히 약(弱)함을 보였고 특(特)히 Pink 및 2주(株)의 Red Pink 효모(酵母)는 초발효력(初醱酵力)이 강(强)하여 탁주양조(濁酒釀造)에 적합(適合)함을 알았으며 Red효모(酵母)는 발효력(醱酵力)은 약(弱)하나 Ester생성력(生成力)이 강(强)하여 탁주양조(濁酒釀造)에 중요(重要)한 역할(役割)를 하는것을 알았다. 따라 탁주양조(濁酒釀造)에는 TTC Red Pink 및 Pink로 정색(呈色)되는 Saccharomyces cerevisiae 형(型)이 우량(優良)함을 추정(推定) 할 수 있었다. (c) 분리동정(分離同定)한 4주(株)효모(酵母) 아초산내성(亞硝酸耐性)은 강(强)하였으며 유산내성(乳酸耐性)은 국즙(麴汁) 배지(培地)에서 3%정도(程度)이었으나 Red효모(酵母)는 더 강(强)하였고 Alcohol 내성(耐性)은 Hayduck배지(培地)에서 Pink 및 Red Pink 효모(酵母)는 3%정도(程度)이고 맥아즙(麥芽汁) 배지(培地)에서는 13%정도(程度)이었으나 Red 효모(酵母)는 이들보다 훨씬 약(弱)하였으며 Gelatin 액화(液化)는 2주(株)가 다 40일(日)까지 (-)이였다. 4 : 탁주양조중(濁酒釀造中)의 발효도(醱酵度)는 2일경(日頃)에 총발효율(總醱酵率)의 $70{\sim}80%$가 이루어지고 $3{\sim}4$일경(日頃)까지 90%내외(內外)가 진행(進行)되어 주발효(主醱酵)는 이 시기(時期)에 종료(終了)됨을 보였으며 또한 탁주양조(濁酒釀造)에 있어서 담금한 총전분량(總澱粉量)에 대(對)한 주정(酒精) 발효율(醱酵率)은 65%내외(內外)가 됨을 알 수 있었다. 5 : 제등(齊藤)가 탁주(濁酒)술덧에서 분리(分離)한 Saccharomyces coreanus가 본실험(本實驗)에서 전연(全然) 검출(檢出)되지 않은 이유(理由)는 1930년경(年頃)부터 누룩제조(製造)에 국균(麴菌)을 종균(種菌)으로 접종(接種)하였으며 또한 탁주양조(濁酒釀造)에 일본국(日本麴)도 혼합사용(混合使用)하여서 탁주양조(濁酒釀造)에 있어서 미생물상(微生物相)이 완전(完全)히 달라진 탓이 아닌가 생각되며 이것을 뒷받침 하는 것으로 과거의 약탁주(藥濁酒) 고유미(固有味)가 달라진 것을 들 수 있다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제9권
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• pp.125-147
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• 1968

I. 수도(水稻)에 대(對)한 질소(窒素)의 합리적시용법(合理的施用法)을 확립(確立)하기 위(爲)한 일환(一環)의 연구(硏究)로서 못자리의 질소시용량(窒素施用量)과 못자리 말기(末期)에 있어서의 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 묘(苗)의 소질(素質) 특(特)히 질소(窒素)의 흡수(吸收) 및 발근력(發根力)에 미치는 영향을 알고자 시험(試驗)한바 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 못자리에 $3.3\;m^2$ 당(當) 요소(尿素) 45g 토양시비(土壤施肥)한 것은 질소함량(窒素含量)이 1.835%인데 65g 시비구(施肥區)는 2.191%로서 유의차(有意差)를 인정(認定)하였다. 2. 못자리 말기(末期)의 요소엽면살포구(尿素葉面撒布區))$(T_{1},\;T_2)$는 무처리구(無處理區)$(T_0)$에 비(比해)서 모두 질소함량(窒素含量)이 증대(增大)되고 있으며 처리간(處理間)에 유의차(有意差)를 인정(認定)하였다. 즉 무처리구(無處理區)$(T_0)$는 질소함량(窒素含量)이 1.958%인데 0.5% 요소액살포구(尿素液撒布區)$(T_1)$는 2.020%이며 1.0% 요소액살포구(尿素液撒布區)$(T_2)$는 2.063%였다. 3. 요소농도(尿素濃度)가 낮은 $T_1$ 구(區)에 대해서 10% 요소액(尿素液)과 동량(同量) 요소(尿素)를 토양(土壤)에 시비(施肥)한 구(區)$(T_2)$는 질소(窒素)의 함량(含量)이 2.011%로서 오히려 낮으며 엽면살포(葉面撒布)가 모의 질소함량(窒素含量)을 증대(增大)시켰으며 이앙후(移秧後)의 착근(着根)과 초기(初期) 생육(生育)을 촉진(促進)시켰다. 4. 못자리에 $3.3\;m^2$ 당(當) 요소(尿素) 45g 토양시비구(土壤施肥區)$(N_1)$는 탄소함량(炭素含量)이 22.57%인데 65g 시비구(施肥區)$(N_2)$는 23.10%로서 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 질소사용량(窒素使用量)이 더 많을 경우에 탄소함량(炭素含量)도 높았다. 5. 요소엽면살포(尿素葉面撒布) 및 토양시비구(土壤施肥區)의 탄소함량(炭素含量)은 $T_1$ 구(區)22.86% $T_2$ 구(區) 23.10% $T'_2$ 구(區) 22.95%로서 $T_0$구(區) 22.43%에 비(比)하여 높았으며 질소흡수(窒素吸收)가 커지는데 비례(比例)해서 증대(增大)되고 있다. 6. C/N율(率)에 있어서는 토양시비구간(土壤施肥區間)과 못자리 말기(末期)의 요소엽면살포구간(尿素葉面撒布區間) 모두 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 질소시용량(窒素施用量)이 많은 경우에 C/N율(率)이 낮았다. 7. 발근수(發根數)는 $N_1$ 구(區)보다 $N_2$ 구(區)가 조사기간중(調査期間中)$1{\sim}2$개(個)가 많았으며 못자리말기(末期)에 질소시용(窒素施用)도 역시 발근수(發根數)를 증대(增大)시켰다. 8. 근장(根長)에 있어서도 처리간변이(處理間變異)가 발근수(發根數) 경우와 동일(同一)한 경향(傾向)이였다. 9. 모의 질소(窒素) 및 소소함량(素素含量)이 높고 C/N율(率)이 낮은 것이 발근수(發根數) 및 근장(根長)을 증대(增大)시켰다. II. 수전기에 있어서의 전엽(剪葉)의 정도(程度)와 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 수도(水稻)의 등숙(登熟) 및 수량(數量)에 미치는 영향을 알고자 하였으며 식물체(植物體)의 질소(窒素) 및 탄소함량(炭素含量)을 분석(分析)하여 이들과 수량(數量)의 관계(關係)를 살펴 보았던바 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 1수평균중(穗平均重)은 전엽(剪葉)의 정도(程度)가 클수록 저하(低下)하였으며 요소(尿素)의 엽면살포(葉面撒布)는1수평균중(穗平均重)을 증가(增加)하는데 도움이 되었고 1회살포구(回撒布區)(B)보다 2회살포구(回撒布區) (A)가 더 유효(有效)하였다. 2. 벼의 등숙율(登熟率)은 전엽처리간(剪葉處理間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)를 인정(認定)하였으며 전엽(剪葉)의 정도(程度)가 클 수록 등숙율(登熟率)이 낮았다. 한편 질소(窒素)의 엽면살포(葉面撒布)가 등숙율(登熟率)에 미치는 영향(影響)은 보통(普通)의 유의성(有意性)을 보일 정도로 유효(有效)하였다. 전엽(剪葉)의 정도(程度)와 등숙율(登熟率)과의 상관관계(相關關係)를 계산(計算)하여 본즉 상관계수(相關係數)(r)는 0.961로서 고도의 상관(相關)을 보이고 존치엽수(存置葉數)가 많을수록 등숙율(登熟率)은 높았다. 3. 정조천립중(正租千粒重)에 미치는 전엽(剪葉)의 영향(影響)은 무전엽구(無剪葉區) (f)의 정조천립중(正租千粒重) 28.05g을 100으로 하였을 때 1매존치구(枚存置區) (a) 84.88, 2 매존치구(枚存置區) (b) 31.51, 3 매존치구(枚存置區) (c) 95.08, 4 매존치구(枚存置區) (d) 97.29, 5 매존치구(枚存置區) (e) 100.40dml 수치(數値)를 보였으며 이들간의 상관계수(相關係數)(r)는 0.925로서 고도(高度)의 상관(相關)을 보여 존치엽수(存置葉數)가 많을수록 높았다. 한편 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 정조천립중(正租千粒重)에 미치는 효과는 무살포구(無撒布區) (c) 정조천립중(正租千粒重) 25.89g을 100으로 하면 B 구(區) 103.20이고, A 구(區)는 105.56의 지수(指數)를 보였으며 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)을 보이고 있다. 4. 정조중(正租重)에 미치는 전엽(剪葉)의 영향(影響)은 전엽(剪葉)의 정도(程度)가 클 수록 정조중(正租重)은 저하(低下)하였으며, f 구(區)의 정조중(正租重) 172.7g을 100으로 하였을 때 a 구(區) 64.10, b 구(區) 71.63, c 구(區) 78.23, d 구(區) 82.22, e 구(區) 99.89의 지수(指數)를 보였고 전엽(剪葉)의 정도(程度)와 정조중(正租重)과의 상관계수(相關係數)(r)는 0.971로서 고도(高度)의 상관(相關)을 보이고 있다. 한편 요소(尿素)의 엽면살포(葉面撒布)의 효과(效果)는 통계적(統計的)으로 보아 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 c 구(區) 133.0g을 100으로 하였을때 B 구(區) 104.88이고 A 구(區)는 117.22의 지수를 보였다. 5. 현미수량은 f 구(區) 145.94g을 100으로 하였을때 a 구(區) 33.41 b 구(區) 42.29, c 구(區) 64.85 d 구(區) 70.20 그리고 e 구(區)는 92.25의 지수(指數)를 보여 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)를 보였으며 제현율(製玄率)은 f 구(區) 84.50% a 구(區) 44.04%, b 구(區) 49.89%, c 구(區) 70.05% d 구(區) 72.15% e 구(區)는 77.87%였다. 한편 요소(尿素)의 엽면살포구(葉面撒布區)의 현미수량(玄米數量)은 C 구(區)의 수량 88.47g을 100으로 하였을 때 B 구(區) 109.85, A 구(區)는 124.98의 지수(指數)를 보였다. 6. 제현율(製玄率)은 C 구(區) 66.51%이고, B 구(區) 69.77% A 구(區) 70.93%을 보였다. 7. 질소함량(窒素含量)은 요소엽면살포(尿素葉面撒布)에 의하여 이삭이나 잎에 있어서 모두 증대(增大)하여 무살포구(無撒布區) (C) 1.341% 및 1.479%인데 요소엽면살포구(尿素葉面撒布區) (B)는 1.369% 및 1.491%의 분석치(分析値)를 보였다. 8. 탄소함량(炭素含量)은 질소(窒素)의 경우와 같이 요소엽면살포(尿素葉面撒布)에 의하여 모두 증대(增大) 되었으며, 무살포구(無撒布區) (C)의 이삭 37.000% 및 43.915%의 분석치(分析値)를 보였다. 9. C/N율(率)은 이삭에 있어서는 처리간(處理間)에 차이(差異)가 없었고 잎에서만 요소엽면살포구(尿素葉面撒布區)가 약간 높았다. 10. 현미수량(玄米數量)과 질소(窒素), 탄소함량(炭素含量) 및 C/N율간(率間)에는 고도(高度)의 상관(相關)을 보였으며 질소(窒素) 및 탄소함량(炭素含量) 그리고 C/N율(率)이 높을 수록 수량(數量)을 증대(增大)하였다. III. 수비(穗肥)로써 요소엽면살포(尿素葉面撒布)의 효과(效果) 및 그 시기(時期)를 알고자 시험(試驗)한바 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 간장(稈長), 수장(穗長 ) 및 수수(穗數에)는 차이(差異)를 인정(認定)하지 못하였다. 2. 1수평균(穗平均) 영화수(潁花數)는 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에 보통(普通)의 유의성(有意性)을 보였고 수비시용시기(穗肥施用時期)가 빠를 수록 증대(增大)하는 경향(傾向)을 보였으며 수비시용방법간(穗肥施用方法間)에서는 유의성(有意性) 차이(差異)가 인정(認定)되지 않았으나 수치적(數値的)으로는 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區)가 가장 많아서 65.9 입(粒), 요소(尿素) 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 65.6 입(粒), 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 64.4 입(粒), 대조구(對照區) 63.9 입(粒)의 순위로 적었다. 3. 등숙율(登熟率)은 수비시용기간(穗肥施用期間)에는 보통(普通)의 유의차(有意差)를 보였고 수비시용기(穗肥施用期)가 출수기(出穗期) 7일(日)까지에서는 늦을수록 약간 높아지는 경향(傾向)을 보였으며 수비시용방법(穗肥施用方法)에 있어서는 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區)와 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區)가 현저(顯著)히 높아서 89.8% 및 89.4%를 보였고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區)는 87.8% 및 87.5%를 보여 이들 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의성(有意性)을 보였다. 4. 정조천립중(正租千粒重)은 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)가 인정(認定)되며 등숙율(登熟率)의 경우와 같이 출수전(出穗前) 7일(日)까지에서는 수비(穗肥)가 늦을 수록 천립중(千粒重)은 증대(增大)하는 경향(傾向)을 보였으며 수비시용방법간(穗肥施用方法間)에 있어서도 고도(高度)의 유의차(有意差)가 인정(認定)되었고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區)는 23.18g로서 가장 높았다. 5. $3.3\;m^2$당 정조수량(正租收量)은 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에는 유의차(有意差)가 인정(認定)되지 않았으며 수비시용방법(穗肥施用方法)에 따르는 차이(差異)는 고도(高度)의 유의차(有意差)를 보여 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區) 및 요소(尿素) 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區)가 현저(顯著)히 높아 1.486kg 및 1.491kg을 냈고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 및 대조구(對照區)는 1.381kg 및 1.486kg이었다. 6. 제현율(製玄率)은 수비시용시기간(穗肥施用時期間)에는 유의차(有意差)를 인정(認定)하였으며 수비시기(穗肥時期)가 출수전(出穗前) 14일(日)이 되던 때가 가장 높았으며 수비방법(穗肥方法)에 따르는 제현율(製玄率)은 처리간(處理間)에 고도(高度)의 유의차(有意差)를 인정(認定)할 수 있었고 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區) 및 10%액 토양시용구(土壤施用區)는 84.72% 및 84.06%로서 현저(顯著)히 높고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 및 대조구(對照區)는 83.29% 및 82.56을 보였다. 7. $3.3\;m^2$당 현미수량(玄米收量)은 수비시간(穗肥時間)에 유의차(有意差)를 인정(認定)하였고 수기비(穗期肥)가 빠른 출수기전(出穗期前) 21일(日)에 시용(施用)한 것이 1.192kg로서 가장 많았으며 수비시용방법간(穗肥施用方法間)에 있어서는 통계적(統計的)으로 고도(高度)의 유의차(有意差)를 보이고 있으며 요소(尿素) 2.0%액(液) 엽면살포구(葉面撒布區) 및 10%액(液) 토양시용구(土壤施用區)는 1.259kg 및 1.254kg으로써 현저(顯著)히 높고 요소(尿素) 2.0%액(液) 토양시용구(土壤施用區) 및 대조구(對照區)는 각각(各各) 1.149kg 및 1.095kg로써 낮았다. 8. 수비(穗肥)로서 요소(尿素)를 시용(施用)한 경우 식물체내(植物體內) (窒素含量)은 증대(增大)되었는데 요소엽면살포(尿素葉面撒布)가 토양시용(土壤施用)보다 효과적(效果的)이였으며 식물체내(植物體內) 요소함량(尿素含量)의 증대(增大)와 더불어 대체로 탄소함량(炭素含量)도 증대(增大)되는 경향(傾向)을 보였다.