사수도에서 번식하는 슴새의 포란 일정 및 성 역할

남기백,권인기,유정칠 한국해양과학기술원 2008 Ocean and Polar Research Vol.30 No.1

Incubation routine and sex role of Streaked Shearwaters Calonectris leucomelas at Sasudo Island, in Jeju, South Korea, were studied during the incubation period, June to August in 2002. Incubation routine in Procellariiformes represents a sequence of alternating shifts taken in turn by female and male in a species-specific pattern. Hence, coordination of individual incubation rhythms between partners is crucial for successful breeding attempt. In Streaked Shearwaters, incubation routine represents a sequence of alternating shifts taken in turn by male and female. The first incubation shift was made by male after female had laid the egg. The mean incubation period was 50.8 days until hatching. Males had spent on average 26.5days incubating and females 24.3 days accordingly. The mean duration of incubation shifts decreased progressively from 6th and 7th shift to hatching. Overall, males had spent more time incubating than females during the incubation period, but the mean duration of the incubation shift 5.6 days for males and 5.7 days for females did not differ between males and females. There were no effect of the body size of the breeding pair on incubation performance. For males the mean of body weight decreased during the incubation, whereas for females it remained approximately stable. In Streaked Shearwaters, the duration of incubation shift and subsequent foraging trip are related to loss of body weight during the period of fasting. In addition, coordination of individual incubation rhythms affects their incubation behaviour.

다변량 분석 기법을 이용한 폐 자동차 발생량 예측

남기백,최회련,이홍철 한국경영과학회 2014 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.5

20세기 후반 이후로 문화와 생활의 주요요소로 성장한 자동차산업은 국내 산업의 주요 축으로 자리하고 있다.그러나 자동차 생산과 더불어 발생되는 폐자동차(ELV, End of LifeVehicles)의 처리와 재활용 산업은 기술에서 뿐만 아니라 세계적인 친환경 정책 변화에 대응하는 발전 속도가 느리다. 최근 유럽연합(EU)의 폐차 리사이클 법안에서는 폐차의 효과적인 재활용을 위한 명확한 폐차처리 목표를 구분하여 자동차 제조업체에 폐차에 대한 책임을 전가할 뿐만 아니라 재활용성 등을 평가할 수 있는 기준을 포함, 2015년에 재활용율의 목표를 95%로 한 형식승인 법규를 개정하였다. 따라서 우리나라에서도 선진국의 폐자동차의 재활용 정책에 대응하기 위하여 다방면으로 폐자동차 해체에 대한 연구가 진행 중에 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 폐자동차해체 플랜트 설계 및 구축을 비롯하여 자동차 생산 대수의 예측 등에 활용될 수 있는 우리나라 폐자동차 발생량에 대한 예측 방법론을 제시한다.예측 방법론으로는 예측의 정확성을 높이기 위하여 폐자동차 발생에 영향을 미치는 주요 요인들을 선정한 후 다변량 분석기법인 다중회귀분석, Decision Tree 및 Neural Networks 등을 적용하여 우리나라의 폐자동차 발생량 예측에 적합한 예측모델을 수립하고 분석한다.

집쥐에 의한 슴새 번식성공률 감소

남기백,유승화,김동원,유정칠 경희대학교 한국조류연구소 2002 연구보고 Vol.8 No.1

본 조사는 2001년 6월 25일부터 30일, 8월 12일부터 17일, 10월 20~25일까지 제주도 북제주군 추자면에 위치한 사수도에서 집단 번식하는 슴새의 번식성공률을 조사하였다. 현재 사수도에는 약 4000쌍 정도의 슴새가 번식을 하는 것으로 조사되었다. 총 110개의 둥지를 관찰한 결과, 부화률은 약 15%로 나타났으며, 전체 번식성공률은 약 3%로 나타났다. 전체 번식실패률은 96.4%로 나타났으며, 번식실패 요인으로 집쥐에 의한 포식이 92.5%로 가장 높게 나타났다. 또한 포란기와 부화기에 포식률이 각각 42%, 36%로 육추기의 포식률(11%)보다 높게 나타났다. The rate of breeding success of Streaked Shearwaters (Calonectris leucomelas) was studied at Sasu-islet, in chuja-do, cheju island during 25-30 June, 12-17 August, 20-25 October 2001. The breeding population of Streaked Shearwaters at Sasu-islet is estimated to be about 4,000 pairs. This study was based on detailed observations of 110 nests dispersed over a wide range of nest habitats within colony. Hatching success was 15% (n=17), breeding success was 3% (n=3) and breeding failure was 96% (n=106). Norway Rat(Rattus norvegicus) were responsible for failure of at least 89% of all the breeding failure. The predation rates of both incubation and hatiching periods was higher than that of rearing period.

사수도에서 번식하는 슴새의 둥지 사용율의 변화 및 포식율

남기백,이경규,황재웅,유정칠 한국해양과학기술원 2014 Ocean and Polar Research Vol.36 No.1

The seabird plays an important role as one of the indicator species for the status of and changes within marine ecosystems. Therefore, the conservation of seabirds and their habitats is important for maintaining the structure and function of marine ecosystems. Biological invasions affect most ecosystems on oceanic islands. In particular, Rattus spp. is the invasive species with the greatest impact on the seabird population. Introduced predators, like rats, severely affect seabirds and endanger them worldwide. The breeding population of Streaked Shearwaters Calonectris leucomelas in Sasu Island is one of biggest seabird colonies in Korea, and the Norway Rat Rattus norvegicus is known as an alien predator in this island. In this study we investigated rates of burrow occupancy and breeding success of Streaked Shearwaters for 7 years, and the impact of Norway Rats on the breeding success of Streaked Shearwaters breeding in Sasu Island for 4 years. Our results show that the percentage of breeding burrows decreased according to breeding stage during several years in the monitoring period, and that predation by the Norway Rat was the main cause in hatching failures. Consequently, although our results indicate that their breeding population is not likely to decline, Norway Rats have been affecting the breeding status of Streaked Shearwaters on Sasu Island during the last decade.

다변량 분석 기법을 이용한 폐 자동차 발생량 예측

남기백,최회련,이홍철 대한산업공학회 2014 대한산업공학회 춘계학술대회논문집 Vol.2014 No.5

20세기 후반 이후로 문화와 생활의 주요요소로 성장한 자동차산업은 국내 산업의 주요 축으로 자리하고 있다.그러나 자동차 생산과 더불어 발생되는 폐자동차(ELV, End of LifeVehicles)의 처리와 재활용 산업은 기술에서 뿐만 아니라 세계적인 친환경 정책 변화에 대응하는 발전 속도가 느리다. 최근 유럽연합(EU)의 폐차 리사이클 법안에서는 폐차의 효과적인 재활용을 위한 명확한 폐차처리 목표를 구분하여 자동차 제조업체에 폐차에 대한 책임을 전가할 뿐만 아니라 재활용성 등을 평가할 수 있는 기준을 포함, 2015년에 재활용율의 목표를 95%로 한 형식승인 법규를 개정하였다. 따라서 우리나라에서도 선진국의 폐자동차의 재활용 정책에 대응하기 위하여 다방면으로 폐자동차 해체에 대한 연구가 진행 중에 있다. 이에 본 연구에서는 효율적인 폐자동차해체 플랜트 설계 및 구축을 비롯하여 자동차 생산 대수의 예측 등에 활용될 수 있는 우리나라 폐자동차 발생량에 대한 예측 방법론을 제시한다.예측 방법론으로는 예측의 정확성을 높이기 위하여 폐자동차 발생에 영향을 미치는 주요 요인들을 선정한 후 다변량 분석기법인 다중회귀분석, Decision Tree 및 Neural Networks 등을 적용하여 우리나라의 폐자동차 발생량 예측에 적합한 예측모델을 수립하고 분석한다.

국내 폐자동차 발생 예측을 위한 모형의 선택 방법

남기백 ( Ki-baek Nam ),최회련 ( Hoe-ryeon Choi ),이홍철 ( Hong-chul Lee ) 한국경영공학회 2015 한국경영공학회지 Vol.20 No.4

The number of End-of-Life Vehicle(ELV) increases with the development of automobile industry and leads to environmental pollution. In the European Union, the bill was amended to increase the ELV recycling rate of the existing 85% to 95% by 2015. Republic of Korea is also planning to raise the ELV recycling rate up to 95% legally. To improve the ELV recycling rate, studies on the efficient organization and operation of the ELV dismantling system is in progress. The generation of ELV is an important factor influencing the capacity and size of the ELV dismantling system. The aim of this paper is to present an efficient methodology to predict the amount of ELV. The Bayesian variable selection method presented in this paper consists of two steps. In the first step, by applying for Occam``s Window Algorithm and selecting the models consisting of the main factors in the whole set of predictive models. In the second step, using the Bayes`` Theorem to find a high posterior probability model from the selected models in step one. The performance of the model selection methodology proposed in this paper is verified by analyzing its performance compared with the forecast methodology presented in previous studies with actual data. Therefore, methodology presented in this paper is expected to reduce the complexity of the problem when analyzing the time-series data in the big data environment.

치약에 대한 YD-38 세포주를 활용한 새로운 구강 점막 자극 시험방법

남기백 ( Gi Baeg Nam ),조선아 ( Sun-a Cho ),조준철 ( Jun-cheol Cho ),김찬호 ( Chanho Kim ),김유진 ( Yoo-jin Kim ),이존환 ( John Hwan Lee ),신계호 ( Kyeho Shin ) 대한화장품학회 2012 대한화장품학회지 Vol.38 No.4

우리는 평생 동안 하루도 빠짐없이 치약과 같은 구강관리 제품들을 사용한다. 이와 같이 매일 입에 사용되는 제품의 안전성이 담보되어야 함은 매우 중요한 일이다. 이전까지 이루어진 동물시험이나 임상시험에서 치약 내 계면 활성제 등에 의한 구강 자극이 유발될 수 있음이 알려져 있다. 하지만, 동물복지를 위하여 유럽 화장품 법안은 화장품과 그에 사용하는 원료에 대한 동물 시험을 금지했다. 그로 인해 여러 분야에서 동물을 대체하거나 동물의 사용을 줄일 수 있는 동물대체 시험법의 개발이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 현재까지 구강 점막 독성을 측정할 수 있는 방법으로 임상시험과 동물시험이 있었으며, 최근에는 구강 점막 조직 모델이나 구강 세포들을 활용한 방법들이 연구되고 있다. 이번 연구의 목적은 구강관리 제품의 안전성을 확보할 수 있는 동물대체 시험법을 개발하는 것이다. 구강 세포주(YD-38 cell)를 활용해 불용성 물질을 포함한 치약에 대한 시험이 가능하도록 구강 점막 자극 시험법을 개발하였고, 이 시험법으로 이전에 이루어진 동물시험에서 자극유발원으로 알려진 물질에 의한 자극을 구별해낼 수 있었다. 또한, 유아와 어린이 치약의 자극 수준이 일반 성인 치약에 비해 낮음을 증명하였다. 이 결과를 바탕으로 동물을 사용하지 않고 인체에 대한 위해성을 줄일 수 있도록, 구강관리 제품의 구강 점막 자극 수준을 평가할 수 있는 이 시험법이 하나의 새로운 구강 자극 시험 방법으로 사용될 수 있으리라 사료된다. Through our entire life, oral care products such as toothpaste are used. Thus the safety of oral care products used every day to our mouth is very important. As the previous study in animal tests or clinical trials, surfactant in toothpaste may cause the oral irritation. However, EU cosmetics legislation prohibits animal testing of cosmetics and its ingredient for animal welfare. Therefore the development of alternative in vitro test has been actively performed to replace or reduce using the animal in many areas. However, the way to evaluate oral mucosal toxicity has been done using animal models or clinical trials from now on. Even more, the experiment with human oral 3D tissue or human oral cell line is used recently. The aim of this study is the development of oral mucosal irritation method without using animal for the safety of the oral care product. We developed in vitro test method for oral irritation by using human oral cell line (YD-38 cell) acceptable to toothpaste which contains insoluble material. By the results of this assay, we could discriminate toothpaste with or without irritating substance as same manner in animal studies reported previously. In addition, we confirmed that toothpaste for babies and children toothpaste irritated oral musoca lower than the general adult toothpaste. The present study suggest that this new in vitro method by using human oral cell line (YD-38 cell) could be used for evaluation of oral irritation without using animal.

머신러닝을 활용한 주식 투자 시스템 구현

남기백 ( Gibaek Nam ),장정식 ( Jeonqsik Janq ),오훈 ( Hun Oh ),김태형 ( Taehyunq Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2

최근 기계학습에 대한 관심이 높아지면서 금융 분야에서는 인공지능을 이용하여 투자 포트폴리오를 제안하는 로보어드바이저(robo-advisor)를 출시하고 있다. 이는 고객에게 저렴한 수수료를 제공하며 높은 접근성, 인건비의 절감 등의 장점으로 이를 도입하여 다양한 상품을 개발하고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘인 SVM(support vector machine) 과 kNN(k-nearest neiqhbor) 을 활용하여 매월 12 개월 이전의 KOSPI 지수 데이터를 학습시킨 후 예측하는 투자 시스템을 구현하였다. 실험결과 SVM 이 2.90413 배의 성적으로 가장 우수했으며 수익률은 Precision(예측정확도)와 비례함을 보였다. 또한 수익곡선은 추세에 따라 유사한 형태를 보인 성과를 도출하였다.

머신러닝 기반 고객 재구매 상품 예측

남기백 ( Gibaek Nam ),박상원 ( Sangwon Park ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2

본 연구의 목적은 머신러닝 기법을 활용하여 e-commerce 시장에서 고객의 구매패턴을 파악하여 고객이 필요로 하는 상품 추천 모델을 만들고 이를 검증한다. 일반적인 e-commerce 시장은 무분별한 정보의 제공으로 고객은 자신이 원하는 상품을 찾아 헤매야 하고 이는 기업들의 고객유지를 저해하여 기업 손실로 이어진다. 따라서 본 논문에서는 결정트리(Decision Tree)에 boosting 기법을 활용하여 고객의 주문내역과 상품정보 등을 분석하여 특징을 추출한 후 사용자에게 상품을 추천하는 모델을 만들어 검증한다. 그 결과 f1 score 가 0.3792 를 나타내었고 이는 고객이 다음에 구매하려는 목록의 30% 이상을 예측하는 결과이며 이는 기업이 고객에게 필요한 상품정보를 제공해주는 서비스 임을 확인할 수 있었다.

사수도 슴새의 부화실패 요인

남기백(Ki-Baek Kim),권인기(In-Ki Kwon),유정칠(Jeong-Chil Yoo) 한국조류학회II 2004 한국조류학회지 Vol.11 No.2