한국연안천해생물군집의 구조와 생산 3. 동해산 북방대합 (Spisula sachalinensis)의 연령과 성장

강용주,김종관,KANG Yong Joo,KIM Chong Kawn 한국수산과학회 1983 한국수산과학회지 Vol.16 No.2

1981년 12월에서 1982년 11월까지 강원도 양양군 현남면 인구리 앞바다의 사저에서 매월 1회 형망어선에 의해 채집한 북방대합(Spisula sachalinensis)의 패각을 사용하여 연령과 성장을 조사하였다. 패각에 형성되는 윤문은 녹변부성장율의 월별변화에 의해 연1회 $8{\sim}9$월에 형성됨을 알았다. 비만도의 월별변화로써 조사한 산란기는 5월로 추정되었다. 패각의 각윤장을 측정한 결과, 제1윤장을 비롯한 모든 윤장에서 '리' 현상이 확인되었다. 개체마다의 윤문형성시의 윤장을 산술평균하여 윤문형성시의 각장을 추정하였다. 패각의 초윤형성시의 연령은 1.3세로 밝혀졌고, 각 윤문이 형성될 때의 각장을 역계산하여 다음과 같은 버트란피의 각장성장식을 구할 수 있었다. $l_t=126.38(1-e^{-0.262(t-0.656)})$ 그리고, 상기식을 각장과 각중 간의 관계식에 대입하여 다음과 같은 각중성장식을 산출하였다. $W_t=485.85(1-e^{-0.262(t-0.656)})^3$이 식으로부터 추정된 역계산각장은 실측각장과 잘 일치하였다. The aging and growth of Spisula sachalinensis from Ingu over the period from December 1981 through November 1982 were studied. The rings on the shell were used as the character for age determination. The ring where the translucent zone shifts to the opaque one was regarded as an annulus. The time of its formation was estimated by monthly variations of marginal growth rate in the shell. It was formed once a year over the period from August through September. The shell length at the formation of the annulus was estimated by taking the mean shell length corresponding to each of the annual ring. From analysis of mean shell length at the formation of the annulus, von Bertalanffy's growth equation was estimated as follows; $l_t=126.38(1-e^{-0.262(t-0.656)})\;W_t=485.85(1-e^{-0.262(t-0.656)})^3$ Back-calculated shell lengths estimated from this equation was quite consistent with actual shell lengths.

한국연안천해생물군집의 구조와 생산 2. 추체에 의한 노래미(Agrammus agrammus)의 연령 사정

강용주,김종관,KANG Yong Joo,KIM Chong Kawn 한국수산과학회 1983 한국수산과학회지 Vol.16 No.2

1981년 7월부터 1982년 6월까지 매월 부산 해운대 동백섬 해안에서 낚시와 삼중자망으로 채집한 노래미(Agrammus agrammus)의 추체를 사용하여 연령과 성장을 조사하였다. 추체반경과 어체의 전장 간에는 직선회귀관계가 있었다. 추체의 불투명대에서 투명대로 이행하는 경계를 윤문으로 간주한 본연구에서의 윤문은 매년 $7{\sim}8$월에 형성되었고, 제1, 2, 3, 4 윤문이 형성되는 데는 각각 0.67년, 1.67년, 2.67년, 3.67년이 걸렸다. 비만도의 월별변화로 조사한 산란기는 12월로 추정되었다. 각 윤문이 형성될 때의 전장을 역계산하여 다음과 같은 버트란피 성장식을 구할 수 있다. $l_t=31.68(1-e^{-0.189(t+1.458)})\;W_t=528.30(1-e^{-0.189(t+1.458)})^3$이 식으로부터 구한 추정전장은 실측전장과 잘 일치하였다. The studies on the age determination of the spottybelly greenling, Agrammus agrammus, caught in the shore of Tongbaeksom were done by the articulative fossae of the vertebra through a stero-dissecting microscope. For determining annunli the vertebra had been cleaved lengthwise in the dorsoventral direction. Half of the vertebra had been fixed on Canada balsam with the flat side directed upwards. The alternation of two zones on the vertebra was observed. One is wide and light-colored, and the other is narrow and dark-colored. The annual layer, where the dark-colored zone shifts to the light-colored one, was appeared extending from July to August once a year. Study of the growth of A. agrammus was carried out by the method of back calculation from the vertebra.

문치가자미, Limanda yokohamae의 생식기구 및 개체군 동태 2, 개체군 동태

강용주,이택열,이병돈,KANG Yong Joo,LEE Taek Yuil,LEE Byung Don 한국수산과학회 1985 한국수산과학회지 Vol.18 No.3

한국의 동해 남부 해역에서 1983년 12월에서 1984년 11월까지 채집한 문치가자미를 대상으로 성장${\cdot}$성숙 연령${\cdot}$포란수 및 사망에 대해서 조사하였다. 연륜 형성시의 전장을 보면 암수 각각 $l_{1.2}$가 15.54cm 및 14.78cm, $l_{2.2}$가 20.42cm 및 18.63cm, $l_{3.2}$가 25.10cm 및 21.40cm이고, 암컷의 경우에만 $l_{4.2}$가 29.85cm, $l_{5.2}$가 33.90cm로서 암컷의 성장이 수컷보다 좋았다. 성숙은 암수 모두 만 2세가 되면 절반 이상이 성숙하였고, 성숙 전장은 암컷에서 19.5 cm, 수컷에서 16.5 cm이었다. 성숙란의 포란수는 2세군이 $121{\times}10^3$개, 3세군이 $206{\times}10^3$개, 4세군이 $319{\times}10^3$개, 5세군이 $429{\times}10^3$개이었다. 연간 생잔율은 암컷이 0.435, 수컷이 0.335로 암컷의 수명이 수컷보다 길다. Limanda yokohamae was studied on its growth, age at maturity, fecundity and survivorship, based on the specimens off the southeastern coast of Korea from December 1983 to November 1984. The total lengths at the formation of annulus on the otolith were back-calculated. The age at the first reproduction is 2yrs in both sexes. Fecundity was estimated to be $121{\times}10^3{\sim}429{\times}10^3$. Annual survival rate is 0.435 in female and 0.335 in male.

부채비율의 기계적 평균회귀에 대한 분석: 한국기업을 대상으로

강용주 ( Yong Joo Kang ),장운욱 ( Woon Wook Jang ) 아시아.유럽미래학회 2016 유라시아연구 Vol.13 No.3

재무분야에서 기업의 자본구조를 설명하는 이론으로는 절충이론(trade-off theory)와 자본조달 순위이론(pecking order theory)이 대표적이다. 하지만 미국 기업을 대상으로 시행된 Chen and Zhao(2007) 및Chang and Dasgupta(2009)의 실증분석 연구에 따르면, 기업이 목표자본구조를 설정하는지 여부와 상관없이 부채비율은 기계적으로 평균회귀하는 특징이 있다고 밝힘으로써 기존의 절충이론을 지지하던 실증연구들에 대해 근본적인 재검토가 필요함이 제기되었다. 본 연구에서는 이와 같은 부채비율의 기계적 평균회귀 특성이 한국에서도 나타나는지 분석하였으며, 그 결과 미국 기업의 자료에서 처럼 한국 기업의 자료에서도 부채비율의 기계적 평균회귀 현상이 있음을 확인하였다. 특히, 목표자본구조를 설정하지 않은 기업을 상정하여 무작위 자본조달(random financing) 시뮬레이션 실험을 한 경우에도 부채비율이 평균으로 회귀하는 듯 보이는 현상(즉, 기계적 평균 회귀)가 나타남을 확인하였다. 본 논문의 실증분석은 한국거래소 및 코스닥에 상장된 비금융기업을 대상으로 하였으며, 주가 및 회계정보는 FnGuide의 Data Guide 데이터베이스에서 채집하였다. 자료 기간은 2000년부터 2015년까지 총16년이며, 물가상승률 및 산업군 효과가 나타나지 않도록 통제하고, 자본잠식 기업은 분석에서 제외하였다. 추가적으로, 최소 5년동안의 연속적인 주가 및 회계정보 자료가 확보되는 기업만을 분석 대상으로 하였다. 이는 무작위 추출 실험에서 부채비율의 충분한 시계열 값이 생성될 수 있도록 하기 위함이다. 이러한 자료 정제작업 후 본 연구에서는 총 1,689개 기업의 20,102개의 기업-연도 관찰치를 이용할 수 있었다. 실증분석에서는 전술한 한국기업들의 패널자료를 기반으로 각기 다른 자본조달 방식을 가정하여 세가지 다른 부채비율의 시뮬레이션을 시행하였다. 첫 번째 시뮬레이션에서는 각 기업에서 실제 자본부족 (또는 잉여)가 나타날 때 50%의 확률로 부채발행 또는 주식발행 (잉여가 나타날 때는 부채상환 또는 주식재매입)을 하도록 했다. 두 번째 시뮬레이션에서는 50%의 확률 대신에, 실제 각 기업들의 부채 및주식 발행의 비율을 이용하여 자본조달 시뮬레이션을 시행하였다. 세 번째 시뮬레이션에서는 발생 가능한 내생성(endogeneity) 효과를 제거하기 위해 실제 자본부족(또는 잉여)가 발생하는 시점이 아닌 무작위로 추출된 임의의 시점에서 자본조달 결정이 이뤄지도록 하였으며, 이 때 자본조달은 첫 번 시뮬레이션 경우에서 처럼 50%의 확률로 부채발행 및 주식 발행(잉여의 경우에는, 50%의 확률로 부채상환 도는 주식재매입)이 이뤄지도록 했다. 우선, 실제 기업들의 부채비율을 과거 부채비율 및 기업 고유변수들에 회귀분석한 결과 회귀계수들의 부호는, 절충이론을 지지하는 기존 연구에서처럼, 과거 부채비율 및 기업규모는 양의 값을, 그리고 수익성 및 시장가 대 장부가 비율은 음의 값을 보였다. 또한 추정된 회귀계수들은 통계적으로도 유의하여 한국 기업들의 부채비율은 독립변수에 사용된 기업 고유변수들과 연관되어 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 이와 같은 회귀분석의 결과는 목표 자본구조를 설정하지 않고 시행된 시뮬레이션에서도 질적으로 같은 양상으로 나타났다. 이는 한국 기업들의 부채비율에서도 기계적으로 평균회귀하는 특성이 나타남을 의미한다. 이와 같은 본 연구에서의 결과는 한국에서 절충이론이 성립하지 않음을 말하는 것은 아니다. 다만, 기존의 절충이론을 지지하는 연구들에서 사용한 분석방법(즉, 과거 부채비율의 회귀계수 유의성여부로 절충이론 성립 여부를 판단하던 방법)은 기계적 평균회의의 특성으로 인해 적절하지 않을 수 있음을 밝힌 것에 본 논문의 의의가 있다고 하겠다. The traditional view that firms have target leverage ratios has been challenged given that a firm`s leverage ratio could mechanically mean revert whether or not a target leverage level actually exists. Evidence of leverage ratio mechanical mean reversion for U.S. firms has been well documented by Chang and Dasgupta (2009). A replication of the analysis using data on South Korean firms highlight the potential that the mechanical mean reversion of the leverage ratio also exists for South Korean firms, challenging the interpretation of prior research that infers target behavior of firms based on tests using target adjustment models. Although one might be tempted to deduce that South Korean firms follow target behavior based on the fact that the mean reversion parameter obtained from the regression analysis yields statistically significant parameter values, our analysis shows that similar statistically significant values for the mean reversion parameter can also be obtained when simulation samples with non-target random financing is used. The stock and financial accounting data for South Korean firms was obtained from FnGuide`s Data Guide database for all firms listed on the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) and the Korean Securities Dealers Automated Quotations (KOSDAQ) over a period of 16 years starting from 2000 to 2015. All values were converted into 2010 constant values in order to eliminate the effects of inflation with industry effects being controlled for within the regression analysis using the KSIC (Korea Standard Industrial Classification) codes at the twenty-one single alphabet level. Following the exclusion of non-financial firms, as well as firms with missing book value of assets, an additional requirement that firms have at least five years of continuous and non-missing accounting and stock price information for inclusion was imposed. This particular requirement was imposed to ensure that the leverage ratios in the simulation samples are given an acceptable length of time to evolve differently from the actual leverage ratio when random financing is assumed. Finally, firm-year observations with negative or greater than one book leverage or that have incomplete data were dropped to produce a final unbalanced panel data set that has 20,102 firm-year observations for 1,689 firms. Using the obtained panel data, three different simulation samples were generated by assuming different financing behavior and using data from the actual sample. The first simulation sample, denoted by S(p = 0.5, actual deficit), assumes an equal probability of debt issuance and repurchase, that is p is assumed to be 0.50. The second simulation sample obtains p using the actual financing deficit and newly retained earnings in the actual data and is denoted by S(p=empirical frequency, actual deficit). The third simulation sample, denoted by S(p=0.5, random deficit), was generated to remove any potential effects of endogeneity in the actual financing deficit as endogeneity could cause the simulated sample to produce results that are consistent with target behavior. Panel regression of these simulation samples, along with the actual sample, was conducted using a modified version of the leverage model that has leverage ratio as the dependent variable and the lagged leverage ratio as well as various firm-specific variables as the independent variables. The parameter coefficient estimates for the simulation samples were obtained by taking the average of 500 replications of the particular simulation. The signs for the coefficients on the lagged leverage ratio and firm-specific variables obtained from the leverage regressions were in the expected directions with respect to the leverage ratio. The significance of the coefficients can be viewed as verification that the leverage ratio for South Korean firms is related to the firm-specific variables selected for the leverage regression analysis. Similarly, the regressions of the simulation samples, also produced statistically significant coefficients for the firm-specific variables that have similar signs as those obtained for the actual sample. The significance of the firm-specific variable coefficients for the simulation samples highlights the fact that the chosen firm characteristics can impact the leverage ratio even when no target behavior is assumed and provides evidence that mechanical mean reversion of leverage ratios is also exhibited by South Korean firms.

까나리 , Ammodytes personatus 의 성장 1. 치어의 일령 , 초기성장 및 산란시기

강용주(Yong Joo Kang),김영혜(Yeong Hye Kim),류동기(Dong Ki Ryu) 한국수산과학회 1999 한국수산과학회지 Vol.32 No.5

The growth and spawning time of juvenile Ammodytes personatus were analyzed based on the daily growth increment in otolith reading of the sample caught in the coastal waters of Shinsudo, Sacheon from March 20 to May 1, 1988. Daily growth increment in otolith was formed once a day. The estimated spawning time ranged from November, 1987 to March, 1988. The von Bertalanffy growth model and the Gompertz growth model were expressed as, TL=87.80(1-e^(-0.0074(t+10.79))) and TL=72.59 e^((-1.8417 e^(-0.0152) t) respectively, where TL is total length in ㎜, t is age in day.

5요인 자산가격결정 모형의 검증: 한국 주식시장을 중심으로

강용주 ( Yong Joo Kang ),장운욱 ( Woon Wook Jang ) 아시아.유럽미래학회 2016 유라시아연구 Vol.13 No.2

Fama and French(2015)는 Fama-French 3요인 모형(Fama and French, 1993)에 영업수익성(profitability) 및 자본투자(investment)의 2요인을 추가한 Fama-French 5요인 모형을 제시하였다. 선행 연구에 따르면 Fama-French 3요인 모형은 미국 및 여러 선진국의 횡단면 주식 수익률을 잘 설명하고 있으나 한국의 주식시장에서는 그만큼 성공적이지는 못했다. 그 결과 한국 주식시장에서 대안이 될 수 있는 자산가격결정모형이 많이 제시되고 실증 분석되며 오늘에 이르고 있다. 이의 연장선에서, 본 논문에서는 Fama-French 5요인 모형이 Fama-French 3요인 모형에 대한 대안으로써 한국 주식시장의 횡단면 설명력이 있는지 실증 분석하였다. 본 논문의 실증 분석은 1992년부터 2013년 기간의 금융주를 제외한 한국거래소 상장기업 보통주 주식의 월별 수익률 및 회계정보 자료를 사용하였다. 구체적으로, 기업규모(market capitalization, Size),장부가치 대 시장가치 비율(book-to-market, B/M),영업수익성 (operating profitability, OP),그리고 자본투자(investment, Inv)변수의 정보를 추출하였으며 이를 통해 Size-B/M, Size-OP, 그리고 Size-Inv 포토폴리오를 각각 4x4로 16개씩(independent sorting) 구성하여 검증 포토폴리오로 사용하였다. 이와 같이 구성된 Size-B/M, Size-OP,그리고 Size-Inv 포토폴리오에서 기업규모, 가치주 특성, 수익성 및 자본투자의 효과가 나타나는지 확인하기 위해 각각 포트폴리오의 평균수익률 패턴을 확인하였다. 그 결과, 기업규모 및 자본투자가 증가함에 따라 각 포토폴리오의 초과수익률은 감소하였고 장부가치 대 시장가치 비율 및 영업수익성이 증가함에 따라 초과수익률은 증가하였다. 이는 한국 주식시장자료를 이용하여 구성한 검증 포토폴리오가 실증분석 모형에서 설명변수로 사용되는 5개 위험요인와 긴밀히 연관되어 있음을 보여준다. 다음으로, 시장위험요인, 기업규모, 가치주 특성, 영업수익성 및 자본투자의 위험 프리미엄을 측정하기 위해 Fama and French (1993, and 2015)에서와 같이 5개의 위험요인의 모방 포트폴리오 MKT, SMB, HML, RMW, 그리고 CMA를 구성하였다. 여기서 MKT는 시장위험요인의 모방포트폴리오이며, SMB는 규모 효과(Small-Minus-Big), HML은 가치주 효과(High-Minus-Low), RMW는 수익성(Robust-Minus-Weak), 그리고 CMA는 자본투자(Conservative-Minus-Aggressive) 위험요인을 모방하는 포토폴리오이다. 이와 같은 위험요인 모방 포토폴리오를 이용하여 Fama-French의 3요인(MKT, SMB, and HML) 및 5요인 모형을 구축하였으며, Fama and MacBeth(1973) 방법론에 따라 Size-B/M, Size-OP and Size-Inv 포토폴리오를 대상으로 3요인 및 5요인 모형에 대한 횡단면 회귀분석을 실시하였다. Fama-MacBeth 횡단면 회귀분석 결과, 종속변수에 상관없이 유일하게 유의미한 위험요인은 SMB였으며, 선행연구에서와 같이 HML의 위험프리미엄은 유의하게 나타나지 않았다. 또한, Size-OP가 검증 포토플리오인 경우를 제외하고 횡단면 회귀분석의 가격결정 오차(α)는 유의하게 0이 아니었으며 이와 같은 결과는 3요인 모형 및 5요인 모형 모두 동일하게 나타났다. 결론적으로 한국 주식시장에서 3요인 모형은 물론 5요인 모형 역시 채택될 수 없음을 확인할 수 있었다. 본 논문의 실증분석결과는 5요인 모형이 3요인 모형에서와 같이 한국 주식시장의 횡단면 변동을 설명하지 못하고 있으며, 또한 수익성 및 자본투자 요인은 Fama-French 3요인 모형을 개선시키지 못하고 있음을 밝히고 있다. 따라서 현재까지는 3요인 및 5요인 모형을 한국 주식시장을 설명하는 기준(benchmark) 모형으로 간주하기는 어렵다는 결론을 제시하고 있다. 하지만 본 논문의 분석은 한국 주식시장의 자료를 이용한 Fama-French 5요인 모형의 첫 실증분석에 지나지 않으며 따라서 다양한 방식의 변수 구성 및 검증 포트폴리오 구성이 시도되지 못한 한계가 있다. 즉, 5요인 모형의 한국 주식시장에서의 유용성에 대한 최종 결론은 다양한 후속연구가 진행된 이후 가능할 것으로 판단한다. This paper represents an attempt at empirically assessing the applicability of the Fama and French five-factor model in explaining the cross-sectional variation of stock returns for the South Korean market. The Fama and French (2015) five-factor model is an augmentation of the existing and widely recognized Fama and French (1993) three-factor asset pricing model that incorporates two additional factors, namely the profitability and investment factors. Although the three-factor model has been shown to explain the cross-section of stock return for the U.S. and other developed countries reasonably well, it has not had much success in explaining the cross-section of stock returns for the Korean market. Many researchers have since sought to identify alternative asset pricing models that could serve as the benchmark empirical asset pricing model that would be more applicable for Korea. Along the same lines, the analysis conducted in this paper hopes to test if the revised five-factor model that incorporates the profitability and investment factors is able to alleviate some of the issues the three-factor model has had in explaining the cross-section of stock returns for Korea. Monthly returns on common stocks of non-financial firms listed on the Korea Composite Stock Price Index (KOSPI) as well as the relevant accounting information were obtained for the 1992~2013 period. This data was used to obtain the Size (market capitalization), B/M (book-to-market), OP (operating profitability), and Inv (investment) variables, which are subsequently used to obtain the Size-B/M, Size-OP, and Size-Inv portfolios. In order to investigate the Size-B/M, Size-OP, and Size-Inv effects, we construct portfolios by independently sorting firms into four groups for each of the two variables under observation (three 4x4 independently sorted factor portfolios), similar to the way in which Fama and French (1993) constructed their Size-B/M portfolios. Following the methodology outlined in Fama and French (2015), the Size-B/M, Size-OP and Size-Inv patterns in average returns were first examined in order to determine if the size, value, profitability and investment effects can be explained. The average excess returns for portfolios formed on Size-B/M, Size-OP, and Size-Inv displayed patterns that we expected them to have, whereby average excess return decreases with Size and investment but increases with B/M and profitability. These results showed that the spread in average excess returns for our sample of Korean stock returns exhibits patterns that are in line with the five factors used in the model. In order to estimate the magnitude of the risk premium associated with the size, value, profitability and investment effects, factor mimicking portfolios designed to capture the impact of the various effects were constructed, similar to the methodology used by Fama and French (1993, and 2015). The five constructed mimicking portfolios consists of the MKT, SMB, HML, RMW, and CMA factors whereby MKT represents the market risk premium factor, SMB represents the size factor (Small-Minus-Big), HML represents the value factor (High-Minus-Low), RMW represents the profitability factor (Robust- Minus-Weak), and CMA represents the investment factor (Conservative-Minus-Aggressive). Using these factors, cross-sectional regressions based on the Fama and MacBeth methodology (1973) were conducted on the Size-B/M, Size-OP and Size-Inv value-weighted portfolios in order to determine model performance by looking at the intercepts and relevant slopes for the three (MKT, SMB, and HML) or five factors (MKT, SMB, HML, RMW, and CMA) depending on the model used. The results of the Fama-MacBeth regressions conducted using the Size-B/M, Size-OP and Size-Inv test assets for the three-factor and five-factor models show that the only statistically significant factor risk premium for both models regardless of the test asset used is the SMB. Consistent with the results obtained in prior research, the factor risk premium for HML is shown to be insignificant. Although the results could have been driven by the use of a different time period that incorporates the 2007~2008 financial crisis in the analysis, with the exception of the Size-OP test assets, the pricing error (α) for the cross-sectional regressions shows up as being significantly different from zero, suggesting that both the Fama and French three-and five-factor models should be rejected. Comparing between the Fama and French three- and five-factor models, it is evident from the results that the five-factor model fares equally poorly as the three-factor model in explaining the cross-sectional variation of stock returns for the Korean market and the addition of the profitability and investment factors does not help to improve the performance of the model. Hence, there is insufficient empirical evidence that would support the use of either factor models as a benchmark asset pricing model for the Korean stock market. However, the analysis conducted in this paper has its limitations and represents only an initial attempt at assessing the applicability of the Fama and French five-factor model. In order to reach a more definitive conclusion, an expanded and more comprehensive analysis would be required and is left as a suggestion for future research.

발전소 온배수에 의한 어업피해범위와 정도 및 어업처분을 결정하는 표준화 방안의 적용사례분석

강용주 ( Yong Joo Kang ),김기수 ( Ki Soo Kim ) 한국수산경영학회 2005 추계학술발표회 Vol.2005 No.-

양식어업손실액산출과 관련한 수산업법 시행령 제62조의 인근동종어업의 선정요건에 대한 고찰

강용주 ( Yong Joo Kang ),김기수 ( Ki Soo Kim ) 한국수산경영학회 2004 추계학술발표회 Vol.2004 No.-

베도라치(Enedrias nebulosus)의 연령, 성장 및 산란

강용주 ( Yong Joo Kang ),김영혜 ( Yeong Hye Kim ),김원태 ( Won Tae Kim ) 한국수산학회 1996 한국수산과학회지 Vol.29 No.2

부산 가덕도 연안에서 1990년 11윌부터 1991년 10월까지 채집한 베도라치의 연령, 성장 및 산란을 조사하였다. 연령형질은 이석을 사용하였고, 輪紋은 투명대에서 불투명대로 이행하는 경계로 하였다. 輪紋 형성시기는 12월이었고, 年 l회 형성되었다. 산란기는 11월에서 12월로 추정되었고, 주산란기는 12월이었다. 따라서 초륜이 형성되기까지 소요되는 기간은 1.0년으로 추정되었다. 베도라치의 성장식은 Lt=33.64(1-e-0.1357(t+2.6853), Wt=414.11(1-e-0.1357(t+2.6853)3.9745이었다. Age, growth and spawning period of Enedrias nebulosus were estimated based on otoliths taken from a total of 255 fish samples of E. nebulosus, which were caught in the costal waters of Kodokto near Pusan from November 1990 to October 1991. Marginal increment analysis indicates that annuli in E. nebulosus are formed in December. Spawning period was estimated to be November to January, with a peak in December. The von Bertalanffy growth equations were expressed as follows: Lt=33.64(1-e-0.1357(t+2.6853) and Wt=414.11(1-e-0.1357(t+2.6853)3.9745, where Lt is total length in cm, Wt is total weight in g and t is age in year.

일정기간동안 누적된 어업피해의 사후적 피해율 추정모형에 관한 연구 / 정착성 어업을 중심으로

강용주(Yong Joo Kang),김기수(Ki Soo Kim),유명숙(Myoung Suk Yoo) 한국수산경영학회 2001 수산경영론집 Vol.32 No.2

The study tries to suggest one kind of method for measuring expost cummulative fisheries damages caused by a large scale coastal reclamation. The situation of fisheries damages which the paper is considering is different from those of general cases:the latter is a priori investigation but the former is a posteriori one. Therefore we need a different approach for exact measurement of such kind of fisheries damages. The key contribution of the paper is to try to estimate a decreasing production function using the results of present investigation and several statistical data about our coastal fisheries productivity and environmental deterioration. Using the function, the paper tries to derive the expected catch amount and damage amount.