• 미술자료
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• 제96권
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• pp.155-180
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• 2019

용주사 <삼세불회도>는 유교적 이념과 불교적 이념, 궁중화원 양식과 산문화승 양식, 고유한 전통화법과 외래적 서양화법 같은 다양한 이원적 요소들이 창조적으로 융합되어 이룩된 기념비적 걸작으로서 조선 후기의 회화 발달과 혁신을 상징적으로 보여주는 대표적 작품의 하나이다. 그러나 화기(畫記)가 없기 때문에 현존 <삼세불회도>의 제작시기와 작가를 비정하고 양식 특징을 분석하는 문제를 놓고 연구자마다 견해 차이가 심해 지난 50여 년 간 논쟁이 끊이지 않음으로써 회화사적 의미와 가치가 제대로 인식되지 못하고 있는 실정이다. 현존 <삼세불회도>의 제작시기를 추정하는 문제는 모든 논의의 기본적 출발점이 되기 때문에 특히 중요한 문제이다. 그러나 일반적인 불화와 달리 화기(畫記)가 없고, 작가에 대한 기록이 문헌마다 다르며, 화승들의 전통적인 불화 양식과 화원들의 혁신적인 서양화법이 혼재되어 있어 작가와 양식을 일치시켜 이해하는 문제가 쉽지 않기 때문에 제작시기를 추정하는 문제는 특히 논란이 많은 쟁점 중의 하나이다. 그런데 현존 <삼세불회도>는 일반적인 불화와 달리 수미단 중앙에 왕실(王室) 존위(尊位)의 축원문(祝願文)을 써놓아 주목되며, 애초에 썼던 "주상전하(主上殿下), 왕비전하(王妃殿下), 세자전하(世子邸下)"의 삼전(三殿) 축원문을 지우고 '자궁저하(慈宮邸下)'를 '왕비전하(王妃殿下)' 앞에 추가해서 고쳐 써넣어 더욱 주목된다. 따라서 이 축원문은 현존 삼세불회도의 제작시기를 추정할 수 있는 가장 중요한 객관적 단서의 하나이다. 그리하여 최근에 새롭게 제시된 19세기 후반 제작설은 1790년의 용주사 창건 당시에는 순조(純祖)가 '원자(元子)' 신분이었고 1800년 1월 1일에야 '세자(世子)'로 책봉되었기 때문에 '세자(世子)'라는 존호가 쓰여있는 현존 <삼세불회도>의 축원문은 세자 책봉 이후에 쓰여진 것으로 보아야 하며, 형식과 도상이 19세기 후반기 화승들이 그린 청룡사나 봉은사의 <삼세불회도>와 유사하고 서양화법은 후대에 개채된 것일 가능성이 많기 때문에 현존 <삼세불회도>는 19세기 후반기의 화승에 의해 그려진 것으로 보아야 한다고 하였다. 그러나 19세기 후반 불화(佛畫) 화기(畫記)의 축원문을 광범위하게 조사해보면, 불화 제작 시점에 왕실에 실존한 인물의 신분(身分)과 생년(生年), 성씨(姓氏)까지 구체적으로 쓰는 것이 통례였기 때문에 19세기 후반에는 용주사 <삼세불회도>의 축원문처럼 수십 년 전에 승하한 사람들을 생전의 존호(尊號)로 고쳐 쓸 수 없다는 것을 알 수 있다. 이에 반해 1790년 전후에는 원자(元子)나 세자(世子)의 유무(有無)와 무관하게 의례적으로 "주상전하(主上殿下), 왕비전하(王妃殿下), 세자저하(世子邸下)"의 삼전(三殿) 축원문을 쓰는 것이 관례였기 때문에 현존 <삼세불회도>의 축원문에 '세자저하(世子邸下)'의 존호가 쓰여있는 것은 오히려 당연한 것임을 알 수 있다. 그리고 일반적인 왕실 위계와 달리 '자궁저하(慈宮邸下)'가 '왕비전하(王妃殿下)'보다 앞에 쓰여있는데, 이는 사도세자(思悼世子)의 비극으로 인한 정조와 혜경궁(자궁(慈宮)), 왕비 세 사람의 특수한 관계로 인해 정조가 혜경궁의 왕실 위상을 왕비 앞에 오도록 하여 정조대에만 사용된 특별한 왕실 전례였기 때문에 현존하는 삼세불회도의 축원문은 정조대에 개서(改書)된 것임을 알 수 있다. 또한 애초에는 당시의 일반적인 불화 축원문처럼 의례적인 삼전(三殿) 축원문을 썼다가 이를 지우고 다시 '자궁저하(慈宮邸下)'라는 특별한 존호를 넣어 개서(改書)하는 매우 특별한 일이 일어났는데, 이는 현륭원(顯隆園)의 재궁(齋宮현륭인 용주사의 가장 중요한 주인공이 사도세자의 아들인 정조와 부인인 혜경궁(惠慶宮)(자궁(慈宮))임에도 불구하고 축원문에 의뢰적인 삼전(三殿)만 쓰여있고 혜경궁이 빠져있는 것을 보고 정조가 지시하여 개서(改書)했던 것이라고 생각된다. 그리고 이 개서(改書)는 정조가 현륭원과 용주사가 준공된 뒤 처음으로 현륭원에 원행(園幸)하여 원소(園所)를 두루 돌아보고 돌아오는 길에 잠시 용주사에 들러 <삼세불회도>를 처음이자 마지막으로 친견했던 1791년 1월 17일에 정조가 지시하여 이루어진 것이라고 믿어진다. 따라서 이와 같이 특수한 내용과 형태로 이루어진 축원문은 현존 <삼세불회도>가 1790년의 창건 당시에 그려진 원본 진작임을 말해주는 가장 확실한 객관적 증거라고 할 수 있다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권5호
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• pp.677-688
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• 2007

The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제1권
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• pp.179-188
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• 1983

본(本) 연구(硏究)는 한우육용화(韓牛肉用化) 개량(改良)에 있어서 가장 중요한 경제형질(經濟形質)인 체중에 대(對)한 유전적개량량(遺傳的改良量)을 최대(最大)로 증대(增大)시킬 수 있는 적정규모(適正規模)를 산출(産出)하여 한우(韓牛)의 육용능력(肉用能力)을 조기(早期)에 효율적(效率的)으로 개량(改良)할 수 있는 방안(方案)을 제시(提示)하기 위하여 수행되었다. 체중에 대(對)한 유전적개량량(遺傳的改良量)과 세대별(世代別) 체중평균치의 변화(變化)를 추정(推定)하기 위하여 2재(才)이상의 암소잡균(雜菌)은 매세대(每世代) 675,000두(頭)가 유지(維持)되고 또한 암소는 매년(每年) 15%가 도태(淘汰)된다는 등(等) 몇가지 반정(飯定)아래서 다음과 같은 요인(要因)이 고려(考慮)되었다. 1) 암소 집단중(集團中) 인공수정(人工授精)되는 비율(比率); 30, 40, 50, 60, 70% 2) 종모우(種牡牛) 두당, 년간(年間) 정액(精液) 생산(生産) 수량(數量); 5,000, 7,000, 10,000, 15,000, 20,000두분(頭分) 3) 종모우(種牡牛)의 평균체중; 480, 520, 560, 600, 640, 680, 720kg/18개월령(個月齡)이다. 본연구(本硏究)에서 얻어진 결과(結果)를 요약(要約)하면 다음과 같다. 1) 체중의 유전적개량량(遺傳的改良量)은 이용(利用)되는 종모우(種牡牛)의 체중에 크게 영향(影響)을 받으며 매세대당유전적개량량은 28.66~36.31kg으로 추정(推定)되었다. 2) 유전적개량량(遺傳的改良量)의 80~90%는 종모우선발(種牡牛選拔)에 기인(起因)하는 것으로 나타났다. 3) 종모우(種牡牛)의 평균체중이 매세대(每世代)마다 40kg씩 증가(增加)되고 암소의 인공수정(人工授精)되는 비율(比率)이 50%이상으로 확대(擴大)되어지는 경우 5세대(世代)이후에서 수소 및 암소의 체중평균치는 인공수정집단(人工授精集團)에서는 600kg과 520kg, 그리고 전(全) 모집단(母集團)에 있어서는 560kg과 480kg에 도달될 것으로 추정(推定)되었다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제33권3호
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• pp.105-112
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• 2008

감자의 재배기간 중에 침적된 방사성 핵종의 토양-작물체 전이계수($TF_a,\;m^2\;kg^{-1}$-fresh)를 측정하기 위하여 감자의 파종 2일전 및 생육 중 세 차례에 걸쳐 $^{54}Mn,\;^{60}Co,\;^{85}Sr,\;^{137}Cs$ 함유 용액을 재배상자의 토양표면에 처리하였다. 파종 전 처리에서는 핵종이 표토(pH 5.2의 양질사토)와 혼합되었다. 조사 부위는 잎, 줄기, 괴경껍질, 괴경육이었다. 파종 전 처리시 $^{54}Mn,\;^{60}Co,\;^{85}Sr,\;^{137}Cs$의 $TF_a$ 값은 작물체 부위에 따라 각각 $1.9{\times}10^{-4}{\sim}1.5{\times}10^{-2}$, $1.8{\times}10^{-4}{\sim}7.5{\times}10^{-4}$, $4.0{\times}10^{-4}{\sim}1.6{\times}10^{-2}$, $1.5{\times}10^{-4}{\sim}3.9{\times}10^{-4}$의 변이를 보였다. 생육 중 처리시 $TF_a$ 값은 파종 전 처리에 비해 대체로 수 배 정도 낮았다. $^{54}Mn,\;^{85}Sr,\;^{137}Cs$의 경우 생육초기 또는 중기 처리시 후기 처리보다 높았으나 $^{60}Co$의 경우 이와 반대였다. 부위 간에는 대체로 잎에서 가장 높았고 괴경육에서 가장 낮았다. 토양으로부터 네 부위로의 총 흡수율은 $0.05{\sim}3.16%$의 범위였다. 파종 전 처리 후 3년차 $^{54}Mn,\;^{60}Co,\;^{137}Cs$의 $TF_a$ 값은 부위에 따라 각각 1년차의 $11{\sim}25%$, $21{\sim}25%$, $38{\sim}67%$였다. 본 연구결과는 감자의 생육 중 방사성 핵종의 단기침적시 영향을 예측하거나 관련 모델의 검증에 활용할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제5권3호
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• pp.158-165
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• 2003

앞으로 건강 기능식품 및 농산촌의 단기 소득자원으로 활용될 수 있는 유망 수종인 마가목에 대한 기초 자료를 제공하고자 우리나라 마가목 천연분포 지역중 지리적으로 내륙과 떨어져 있고 온대습윤 지역에 속하며 사면이 동해와 접해 있어 전형적인 해양성 기후의 특징을 나타내고 있는 울릉도 지역의 마가목 천연림에 대하여 해발고별로 분포 특성을 파악하고 Thornthwaite의 기후학적 방법으로 기상인자를 추정한 결과는 다음과 같다. 1971년부터 2000년까지 울릉도 기상관측소에서 측정된 년 강수량과 추정된 잠재증발산량을 식물의 생육기와 생육휴지기로 구분하여 비교ㆍ분석한 결과, 전자는 년 강수량의 68%에 달하는 수분이 공급되는 반면에 81%의 수분이 증발산에 의하여 소모되는 것으로 추정되며, 후자는 32%의 수분 공급에 비하여 19%만이 소모되는 것으로 나타나 수분수지 측면에서 마가목을 비롯한 다른 수종들의 생육에 많은 도움을 주고 있는 것으로 판단된다. 조사된 자료들을 기초로 울릉도의 해발고별 월평균 기온과 잠재증발산량을 추정하여 비교ㆍ분석한 결과, 해발고도가 증가하면서 전체적인 수분수지 측면에서는 양호한 경향을 나타내는 것으로 판단되며, 주생육 온도범위는 66.8＜W＜95.0, -21.5＜CI＜-7.7인 것으로 분석되어 마가목의 분포와 적지 선정을 하는데 있어서 객관적인 기준이 될 수 있을 것으로 판단된다. 울릉도 마가목 천연집단의 해발고별 분포특성을 파악하기 위해 식생 조사를 실시한 결과 교목층은 총 10종이 출현하였으며, 마가목(46.85), 너도밤나무(13.43), 고로쇠나무(12.41), 피나무(12.03) 등의 순서로 중요치가 높게 나타났고 아교목층에서는 교목층 보다 7종이 더 많은 총 11종이 출현하였으며, 고로쇠나무(13.16), 너도밤나무(12.68), 당단풍나무(11.37), 마가목(10.76) 등의 순서로 높은 중요치를 나타내었다. 이것은 마가목 천연집단 내에서 상당한 수준의 종간경쟁이 이루어지고 있음을 나타내는 결과라고 추정할 수 있으며, 관목층에서도 동일한 경향을 나타내었다. 관목층은 총 25종이 출현하였으며, 조릿대(22.09), 만병초(10.51) 등이 높은 중요치를 나타내는 특징을 보였고 그 다음으로 고로쇠나무(9.83), 너도밤나무(7.84), 마가목(7.08) 등의 순서로 높은 중요치를 나타내고 있었다. 교목층에서는 만병초와 섬벚나무, 푸조나무 아교목층에서는 동백나무, 만병초, 섬벚나무, 섬피나무, 관목층에서는 자금우, 말오줌때, 새비나무, 섬댕강나무, 줄사철나무 등과 같은 특이종도 출현하였다. 본 조사지의 층위 구조별 종다양도(H') 및 균재도 (J')를 분석한 결과, 교목층에서는 0.6199ㆍ0.6199, 아교목층 1.0859ㆍ0.8825, 관목층 1.1390ㆍ0.8148으로 분석되었으며 우점도(1-J')는 대체적으로 낮게 나타나 다수의 종에 의해서 지배됨을 알 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.847-856
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• 2016

최근 우리나라는 고도의 경제 성장과 더불어 급격한 도시화로 인하여 인구, 환경, 주택문제가 발생하고 있고, 특히 교통문제는 심각한 사회 문제로 대두되고 있는 실정이다. 현재까지의 교통정책 방향은 차량소통 중심으로 시행되어 온 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 운전자 관점이 아닌 보행자 관점의 교통정책의 필요성을 부각시키고자 한다. 2015년 전체 교통사고 사망자수(4,621명) 대비 보행 중 사망자수(1,795명) 비율은 38.8%로 보행자 교통사고 해결 방안 수립이 요구되고 있다. 횡단보도는 보행자가 안전하게 횡단할 수 있어야 하지만 현행 횡단보도의 폭원 산정 및 정지선 설치위치에 대한 명확한 기준 없이 도로의 폭을 기준으로 설치되어 있다. 특히 보행량이 많은 대학교나 상업시설 주변 지역은 횡단보도 설계 시 보행자 통행을 고려하지 않고 설계되고 있는 실정이다. 횡단보도 녹색시간 동안 수용할 수 있는 보행자 통행량보다 실제 통행량이 많을 경우, 대기 보행자가 주어진 녹색시간 동안 횡단하지 못하거나 주어진 횡단보도 면적을 벗어난 상태로 무리하게 횡단하여 교통 안전상의 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 차량소통 위주의 신호시간 결정, 보행 신호시간 부족, 대로 상에서의 보행자 횡단거리 등 많은 문제점을 내재하고 있는 횡단보도 내 보행자 사고율을 낮추고자 보행자 통행량과 보행속도를 고려한 횡단보도 제원을 산정하고자 한다. 먼저 횡단보도 제원 산정을 위해 횡단보도, 보행자, 정지선에 관한 법규와 기존 연구문헌을 고찰하였다. 기존 횡단보도 제원과 정지선의 문제점을 분석하여 횡단보도 제원 산정을 위한 방법론을 제시하고, 이를 토대로 횡단보도 제원을 산정하였다. 결론적으로 본 연구에서 제시한 횡단보도 제원 및 정지선 개선방안은 해당 교통안전시설물 설치 및 기준 정립 시 기초 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.

• 보험의학회지
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• 제4권1호
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• pp.44-76
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• 1987

Present study was undertaken to establish the modified Broca's indices to estimate standard body weight by using a total of 5,496 insured persons who were medically examined at the Honam Medical Room of Dong Bang Life Insurance Company Ltd. from January, 1983 to January, 1986. The results were as follows: 1. The linear regression equations of body weight to $height^3$ to estimate standard body weight were as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $y=7.272{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.560$ for $20{\sim}29$ age group $y=8.187{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.031$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.627{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.169$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.561{\times}10^{-6}{\times}x^3+20.994$ for $50{\sim}59$ age group $y=8.604{\times}10^{-6}{\times}x^3+23.081$ and for all ages group $y=7.778{\times}10^{-6}{\times}x^3+25.929$ In female, for $18{\sim}19$ age group $y=8.252{\times}10^{-6}{\times}x^3+18.920$ for $20{\sim}29$ age group $y=7.715{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.409$ for $30{\sim}39$ age group $y=8.808{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.440$ for $40{\sim}49$ age group $y=9.691{\times}10^{-6}{\times}x^3+21.940$ for $50{\sim}59$ age group $y=12.550{\times}10^{-6}{\times}x^3+11.031$ and for all ages group $y=7.300{\times}10^{-6}{\times}x^3+26.601$ In both sexes, for all ages group $y=8.342{\times}10^{-6}{\times}x^3+22.998$ 2. The modified Broca's index is expressed by formula $\{height(cm)-100\}{\times}K(kg)$. K is obtained from the following formula standard weight to average height estimated $\frac{by\;means\;of\;linear\;regression\;equation(kg)}{\{Average\;height(cm)-100\}{\times}K(kg)}$=1 Author's modified Broca's indices are as follows: In male, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.85(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}19$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $20{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ for $40{\sim}49$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ for $50{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.05(kg)$ and for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ In both sexes, for all age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ 3. Several types of modified Broca's index recommended by author are as follows: I. In male, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}59$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for $18{\sim}29$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}0.90(kg)$ and for $30{\sim}39$ age group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ II. In male, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ In female, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}1.00(kg)$ III. In both sexes, for all ages group $\{height(cm)-100\}{\times}0.95(kg)$ Note: The first type of modified Broca's index is the most precise one in estimating standard body weight among several types established by author. 4. Error of estimated standard body weight appearing by applying modified Broca's indices is generally greater in short build persons than in tall build persons and is more dominant especially in female group.

• 한국산림과학회지
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• 제70권1호
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• pp.28-37
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• 1985

곰솔과 삼나무의 흉고형수(胸高形數)를 구(求)하기 위하여 흉고형수(胸高形數)를 수령(樹齡), 흉고직경(胸高直徑) 및 수고(樹高)의 극수(亟數)로 나타낸 8개(個)의 모형(模型)을 선정(選定)하여 추정식(推定式)을 구(求)하고, 구(求)한 추정식(推定式)의 유의성(有意性)을 검정(檢定)한 후 정도(精度)가 가장 높은 추정식(推定式)에 의하여 흉고형수(胸高形數)를 결정(決定)하였으며, 그 결과를 요약(要約)하면 다음과 같다. <곰솔의 흉고형수추정(胸高形數推定)> ${\bullet}$ 수령(樹齡) : $F=0.553-4.567\;1/A+71.409\;1/A^2\;(R^2=0.928)\\{\hspace{85}(6.727^{**})\hspace{30}(14.100^{**})}$ ${\bullet}$ 흉고직경(胸高直徑) : $F=0.356+1.774\;1/D-0.770\;1/D^2\;(R^2=0.944)\\{\hspace{90}(15.102^{**})\hspace{15}(2.908^{**})}$ ${\bullet}$ 수고(樹高) : $F=0.316+1.546\;1/H+0.397\;1/H^2\;(R^2=0.941)\\{\hspace{90}(8.380^{**})\hspace{25}(3.896^{**})}$ <삼나무의 흉고형수추정(胸高形數推定)> ${\bullet}$ 수령(樹齡) : $F=0.400+2.348\;1/A+17.053\;1/A^2\;(R^2=0.889)\\{\hspace{90}(3.501^{**})\hspace{25}(3.298^{**})}$ ${\bullet}$ 흉고직경(胸高直徑) : $F=0.353+2.118\;1/D-1.462\;1/D^2\;(R^2=0.923)\\{\hspace{85}(14.873^{**})\hspace{15}(3.545^{**})}$ ${\bullet}$ 수고(樹高) : $F=0.403+0.427\;1/H+2.843\;1/H^2\;(R^2=0.887)\\{\hspace{90}(3.254^{**})\hspace{25}(5.742^{**})}$ 등(等)으로 구(求)하였다. 이들 추정식(推定式)에 의하여 결정(決定)된 흉고형수(胸高形數)는 우리나라에서 지금까지 일괄(一括) 적용(適用)되고 있는 흉고형수(胸高形數) 0.45에 비(比)하여 소경목(小徑木), 유령목(幼齡木)에서는 과대치(過大値) 그리고 대경목(大徑木), 노령목(老齡木)에서는 과소치(過小値)로 나타났다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.60-74
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• 2017

지리정보시스템(Geographic Information System: 이하 GIS)은 고병원성조류인플루엔자(Highly Pathogenic Avian Influenza: 이하 HPAI)의 예찰, 역학조사, 감염농장 관리, 예방적 살처분 실시, 청정화 진행 등 질병관리를 위한 전 과정에서 공간 위치정보의 관리와 표현 그리고 의사결정을 위한 도구로 활용될 수 있다. 우리나라에서도 2010-2011년 구제역 발생으로 큰 피해를 본 이후, GIS와 연계된 국가동물방역통합시스템(Korea Animal Health Integrated System: 이하 KAHIS)를 구축하여 가축전염병 관리를 시행하고 있다. 그러나 농장 및 축산관련 시설과 차량에 대한 관리 및 모니터링 수준의 KAHIS 방역통합시스템은 HPAI 예찰 및 방역에 역부족이다. 따라서 KAHIS시스템과 더불어 효율적 가축질병(HPAI) 관리를 위하여 본 연구를 실시하였다. 본 연구에서는 2014년 기준 HPAI 감염농장의 특성을 바탕으로 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하였다. HPAI 감염농장 특징 분석을 위하여 권역별 HPAI-양성농장의 개수와 밀도 및 가금사육 두수를 조사하였다. 조사결과 HPAI-양성농장의 82.4%가 전라지역과 충청지역에 분포하고 있었다. 위 두 지역에 위치한 HPAI-양성농장(충청지역: $4.2{\pm}5.6$, 전라지역: $2.2{\pm}1.1$)은 HPAI-음성농장(충청지역: $1.8{\pm}1.5$, 전라지역: $1.7{\pm}0.7$)에 비하여 통계적으로 높은 밀도값을 보여주었다. 또한 HPAI-양성농장의 92.4%에서 가금두수 최소 6,537에서 최대 24,250를 사육하고 있었다. 위의 HPAI 감염농장 특징은 GIS Multiple Ring Butter(MRB) 기능을 이용하여 차후 HPAI 감염 가능 농장을 예측하는데 사용되었다. 분석결과 철새도래지 반경 30km(386개)와 35km(407개) 내 위치한 HPAI-양성농장의 수는 HPAI 확산 후 전국 감염농장(429개)과 유사한 값을 보여주었다. 또한 철새도래지 반경 30km 내 위치한 일반가금농장 중 하천 반경 1-1.5km와 지방도로 반경 1km에 중첩되는 지역에 위치한 일반가금농장의 개수(324-409개) 및 지리적 위치는 2014년 HPAI-양성농장의 개수(386개)와 90.0% 그리고 지리적 위치와 54.8%의 유사성을 보였다. 본 연구는 철새도래지의 위치정보와 가금농장의 위치 및 사육가금두수의 정보를 토대로 GIS분석을 통하여 앞으로 발생할 HPAI 발생농장에 대한 추이를 판단할 수 있을 것으로 기대된다.

• 생물환경조절학회지
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• 제22권2호
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• pp.182-187
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• 2013

밀폐된 식물공장 환경에서 환경 조절 및 에너지 소비예측을 위해서는 환경요소들의 변화 요인을 파악해야 한다. 식물체는 광합성 과정에서 많은 양의 물을 증산을 통해 대기 중으로 방출하게 되는데, 일반적으로 식물공장의 특성상 비교적 높은 습도 유지가 필요하며, 증산은 실내 습도에 직접적인 영향을 주기 때문에 식물의 증산량에 대한 정량화가 필요하다. 본 연구에서는 식물공장 생육조건에서 4가지 품종의 상추를 재배하면서 생육기간에 따른 엽면적 변화와 증산속도를 측정하고 이를 바탕으로 Penman-Monteith 방정식을 식물공장 조건에 맞게 변형시켰다. 그리고 이러한 결과들을 토대로 식물공장에서 재배 기간 중 증산으로 인해 발생하는 수분의 양을 시뮬레이션을 통해 예측하였다. 그 결과 작물의 엽면적과 증산속도는 생육기간이 진전됨에 따라 점차 증가하는 것으로 나타났으며 엽면적과 증산량 사이는 비례관계를 나타냈다. 증산량 추정 모델식 변형은 일반적으로 다양한 환경 요인들에 의해 증산량이 결정되던 기존의 모델식들에 비해 엄밀한 환경 요소들에 대한 제어가 가능한 식물공장에서 증산량은 환경 요소들은 상수로 취급 가능하며, 작물의 엽면적지수의 변화에 대해서만 주로 결정되었다. 또한 설정된 환경 조건에서 생육기간에 따른 증산량 추정모델을 이용하여 전체 생육기간 중 작물 개체당 누적 증산량을 높은 결정계수($r^2$)로 예측할 수 있었다. 이렇게 예측된 증산량은 식물공장 환경 제어 기술 중 냉난방 부하 계산 및 관수 계획을 세우는데 활용 가능할 것이다.