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찰옥수수 연구 : ⅩⅢ. 다수성 찰옥수수 "대덕찰 1호"의 주요 작물학적 특성 및 경제성 분석
이희봉(Hee-Bong Lee),이문섭(Moon-Sub Lee),복태규(Tae-Gyu Bok),최윤표(Yun-Pyo Choi),차희정(Hui-Jung Cha),홍범용(Bum-Yong Hong),김효기(Hyo-Gi Kim) 충남대학교 농업과학연구소 2011 농업과학연구 Vol.38 No.1
Daeduckchal 1 waxy corn hybrid including check was planted and compared with domestic leading vatiety on agronomic characteristics, traits related to table gualities and crude income. Stem and ear height of Daeduckchal 1 among used hybrids were intermediate and stem diameter was also similar to other hybrids. Days to tasseling of this hybrid needed 56 days which was slightly shorter than check hybrid, Yeonnong. Ear length of CNU-H2 was longer than Yeonnongchal as 21.7 ㎝, while Chalok 2 was 14.1 ㎝. Number of tillers per plant of this hybrid were higher than Chalok 2 but lower than Yeonnong. Pericarp thickness of CNU-H2 and CNU-H3 were similar to Yeonnon. In sugar content, Daeduckchal 1 was intermediate level as 11.7 brix(%). Marketability of Daeduckchal 1 was the highest among used hybrids and crude incomes was also high.
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홍범용,최윤표,차희정,주정일,이희봉 충남대학교 농업과학연구소 2008 농업과학연구 Vol.35 No.2
총체용 "유연" 보리 품종에 대한 토양처리용제초제인 Alachlor와 Butachlor를 처리하여 이들 각각에 대한 잡초방제 효과와 보리 종실 및 건물수량의 증감에 미치는 효과를 파악하고자 2007년 10월 10일 충남대학교 전작 포장에 휴립세조파로 파종하였고, 파종 2일 후에 이들 약제를 처리하고 이듬해에 분얼기와 출수기등 2회에 걸쳐 잡초초중수와 개체수 및 수량 관련 형질을 조사한 결과는 다음과 같다 1. 잡초 발생 경감 효과를 알아보기 위하여 1차 조사인 처리 25주 후인 3월 30일 조사에서는 Butachlor 처리구에서 점나도나물이 개체수 8.7점, 생체중 4.0g으로 가장 높게 나타났으나, Alachlor 처리구에서는 냉이가 5.3개로 가장 높게 나타났다. 반면에 둑새풀은 처리된 2종의 약제 모두 발생하지 않았으나 무처리구의 경우에는 둑새풀 39개로 높았다. 2 보리 출수기에는 Butachlor의 경우 냉이와 점나도나물의 개체수가 각각 1.7과 2.3개로 두종의 약제에서 비슷하게 발생 하였으나, Alachlor의 경우에는 오히려 점나도나물보다 냉이의 출현개체가 높았다. 반면에 둑새풀은 1차 조사와 같이 발생하지 않았다. 무처리구 역시 1차 조사와 같이 모든 초종에서 매우 높게 발생하였다. 3. 보리 생육의 차이를 비교하기 위해 제초제 처리 25주와 30주 후인 2차에 걸쳐 Alachlor 처리구에서 살펴본 결과 초장, 분얼수, 생체중, 건물중, 근장등이 무처리구에 비해 높게 나타 났는데 특히 분얼기에서는 생체중 및 건물중의 증가효과가 컸으며, 등숙기에서는 무처리보다 간장 9.2cm, 분얼수 1.8개. 생체중 15.6g, 건물중 3.0g 높게 나타났다. 4. 단위면적당 종실수량 및 지상부 간엽중에 대해 약제 처리효과를 살펴보면 간엽중은 처리간에 큰 차이를 보이지 않았으나, 종실수량은 Alachlor에서 가장 높았고 이어서 Butachlor, 무처리 순이었다. 5. 이상의 결과를 요약하면 맥류 파종시 잡초 경감효과 및 수량증수를 위해서는 제초제 사용이 반드시 이루어져야 할 것이며, 제초제간 효과는 비슷한 것으로 나타났다. This study was carried out to find the botanical characters and effect of weed control for herbicides treatment after barley sowing. Barley variety used in study was “Yuyeon”, hood-type awn for whole crop forage use, which developed at RDA in 2004. Sowing date was on 10th October, 2007, and was drilled as 60 × 20cm. Herbicides were treated on 2th day after barley sowing. Measured items were number and kinds of weeds at each treatment and growth characteristics and grain yield in barley. Cerastium holosteoides var. hallaisanense among weeds surveyed at tillering stages in Butachlor treatment were highly appeared, but Alopecurus aequalis var. amurensis did not appeared while Alopecurus aequalis var. amurensis was 39 plants and Capeslla bursa-pastoris was 37 plants in check. Occurrence of the Capeslla bursa-pastoris at primary survey and Cerastium holosteoides var. hallaisanense in ripening stage were high, while Alopecurus aequalis var. amurensis did not emerged. Botanical characteristics of barley each as plant height, number of tillers and spiklets per plant. surveyed at ripening stage were higher than check. Grain yield per 10a was the highest at Alachlor among treatments, while dry matter of leaf and culm were similar among treatments. Therefore, effect of yield increasing of barley by herbicide after sowing was reconfirmed through this study. Especially, effect of Alachlor was lightly high compared with others.
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소셜미디어를 활용한 여행지 평점 예측을 위한 합성곱 신경망 기반의 필터링-스코어링 시스템
김민구,홍승우,서일홍 대한전자공학회 2019 전자공학회논문지 Vol.56 No.9
Rating information of travel attractions provides intuitive and comprehensive information for trip planning. However, such rating information has a disadvantage that it is difficult to guarantee high reliability when there are only a few reviews. Therefore, in this paper, we propose a system for predicting the ratings of tourist attractions using posts from social media services. The system searches and collects a large number of posts from a social media by using the name of a given tourist attraction as a keyword, classifies the posts into a reviews and non-rieviews using a filtering model, predicts the rating of each review using a scoring model. Predicted ratings are then averaged to predict the overall rating of the given travel attraction. Also, deep learning based filtering and scoring model structures are proposed along with the Korean data argumentation method to improve the performance of the proposed system. 여행 계획을 세우는데 있어 관광지 평점 정보는 직관적이고 종합적인 정보를 제공해준다는 장점을 갖고 있다. 하지만, 이러한 평점 정보는 많은 사람들의 평가가 없으면 높은 신뢰도를 보장하기가 힘들다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 소셜미디어의 글들을 이용하여 관광지의 평점을 예측하는 시스템을 제안하였다. 해당 시스템은 주어진 관광지의 이름을 키워드로 소셜미디어에서 다수의 글들을 검색 및 수집하고 사전에 학습시켜둔 필터링 모델을 이용하여 리뷰 성격의 글들과 리뷰가 아닌 글들을 분류하고, 리뷰로 분류된 글들을 스코어링 모델을 이용하여 각각 평점을 매긴 후 전체 평점들을 평균 내어 최종적으로 주어진 관광지의 평점을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 시스템의 성능향상을 위하여 딥러닝 기반의 필터링, 스코어링 모델 구조와 함께 한국어 데이터 증강 기법도 제안하였다.
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