• 한국수산과학회지
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• 제32권6호
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• pp.737-747
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• 1999

본 연구는 남극반도 북서부에 해당하는 South Shetland 군도 북쪽 해역에서 과학어군탐지기를 이용한 연속 관측 자료를 이용하여 크릴의 공간적인 분포 (수평, 수직분포) 및 자원량 파악을 주목적으로 하였다. 또한 자원량 계산을 위하여 플랑크톤 네트를 이용한 채집을 실시하였으며, CTD를 이용한 연구 해역의 수온 구조의 수직적 특성을 파악하여 크릴 군집과의 상호 관련성을 규명하고자 하였다. 고밀도의 크릴군은 $1^{\circ}C$ 이상인 Circumpolar Deep Water와 연안쪽에서 형성된 Weddell 해에 기원을 두고 있는 $-0.5^{\circ}C$ 이하의 낮은 온도층 사이에 존재하는 전선역 (frontal area)에서 형성되고있다. 크릴군의 분포 유형은 작은 군집을 이루는 표층 분포, 100$\~$200m 수층의 넓은 띠 모양의 연속적인 분포, 200$\~$300m 수층의 연속적인 분포 그리고 300m 이하의 point scatter분포 둥 네 가지 특징을 보였으며, echogram으로부터 분리해 낸 군집의 최대 수평분포는 약 35 mile에 걸쳐 나타났으며, 최대 수직 분포는 최대 275m의 두께를 보이고 있었다. 채집된 크릴의 표준 길이는 최소 30mm에서 최대 51 mm까지 분포를 나타냈으며, 성체 크릴은 41mm에서 하나의 모드만 나타내고 있었으며 30mm 미만의 미성체크릴은 채집되지 않았다. 자원량 밀도를 정선별로 나타낸 결과, 전체적으로 연안역보다는 대륙사면과 외양에서 높은 분포를 보였으며. 전 층의 평균 밀도는 151.0g/$m^2$였다. 해수의 표층 혼합이 강하게 일어나고 관측 자료 중상층부에 해당하는 22$\~$65m 수 층의 분포는 이 수층에서 전 정선의 평균 밀도는 17.0g/$m^2$로 계산되었으며, 이와 같은 분포는 5개의 수 층 가운데 가장 낮은 분포이다. 중층에 해당하는 115$\~$165m 수 층에서는 1,000m 수심을 경계로 대부분의 고농도 군집이 대륙 사면과 외양 쪽으로 치우치고 대륙붕 쪽으로는 대부분이 10g/$m^2$ 미만의 미약한 어군 형성이 나타나는 상반된 특징을 보였다. 이수충의 평균 밀도는 35.9g/$m^2$로 상층부보다 2배 이상 높게 나타났다. 하층으로 접어드는 165$\~$215m 층의 분포도 1,000m 등심선을 경계로 연안역과 대륙사면에서 상반된 분포를 보이며, 전체적으로 120$\~$l70m 수 층과 유사한 분포를 보이고 있다. 이 수 층의 평균 밀도는 40.2g/$m^2$으로 전 수 층 가운데 가장 높은 분포를 보였다. 관측 자료 중 가장 하층인 215$\~$3l5m 수 층의 평균 밀도는 37.8g/$m^2$로 크릴군이 비교적 깊은 수심까지 존재함을 나타내고 있다. 각 수층에서 예측된 자원량으로부터 22$\~$315m 사이의 총 예측자원량은 약 277만 톤 (CV=$19.92\%$)으로 계산되었으며, 수층별로는 22$\~$65m 에서 전체 양의 $11.2\%$ (31만 톤, CV=$16.24\%$), 65$\~$115 m에서 $13.3\%$ (37만 톤, CV=$34.91\%$), 115$\~$l65m에서 $23.7\%$ (66만 톤, CV=$41.5\%$), 170$\~$220m에서 $26.6\%$ (74만 톤. CV=$27.84\%$) 그리고 215$\~$315m에서 $25\%$ (69만 톤, CV=$26.83\%$)를 차지했다. 이러한 결과로부터 전체 예측된 크릴 자원량의 약 $75\%$가 115m 하층에 분포하여 크릴군이 표층보다는 중층 이하에 높게 분포함을 알 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권41호
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• pp.455-486
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• 2015

1986년 특허등록으로 시작된 3D프린팅 기술은 당시에는 인식 부족으로 일부 기업 외에는 주목받지 못하는 기술이었다. 그러나 20년이 지나 만료되는 특허들이 나오는 오늘날에는 가격도 개인이 구매가능한 선까지 낮아졌고 컴퓨터 성능향상 및 인터넷 정보교류의 보편화로 3D 콘텐츠에 대한 인식이 보편화 되어 산업계는 물론 일반인들에게도 주목 받고 있다. 수정 및 유통이 편리한 디지털 데이터를 기반으로 하면서 금형제작이 필요없는 3D프린터는 제작 공정에서 획기적인 변화를 가져 올 수 있으며 캐릭터 콘텐츠상품 분야에서도 동일한 효과를 얻을 수 있다. 최근 들어 관심을 받고 있는 키덜트 문화의 가장 선두에 있는 다양한 캐릭터 상품 제작에는 3D프린터를 사용하는 것이 필수적인 공정이 되고 있으며 이 같은 캐릭터 콘텐츠 관련 산업현장 수요를 예측해 볼 때, 그리고 특허 만료 및 기술의 공유로 저렴해진 가격 등을 고려해 볼 때, 앞으로 교육현장에서 3D프린터를 활용할 수 있는 인재를 양성하는 교육과정을 도입하여 보다 창의적인 작업을 할 수 있는 인재를 양성하고 취업의 영역과 기회를 확대하는 것은 꼭 진행되어야 할 것이다. 그러나 학교 교육에서 3D프린터를 도입하고자 할 때 얻을 수 있는 정보는 한계가 있다. 언론이나 정보매체에서는 3D 프린터에 대한 장밋빛 미래가치나 산업규모 성장과 같은 일반적인 정보만을 거론하고 있으며 학계에서도 연구의 수준의 프린팅 기술 소개나 산업에서의 적용, 산업 규모 데이터 분석 등 개론수준의 내용 정리에 머무르고 있다. 이러한 정보의 부족은 교육현장에서 문제를 발생시킨다. 장점과 단점 비교와 같은 실질적인 정보 비교 없이 일단 도입 하여 시행착오의 과정 이후에서야 사용을 할 수 있게 됨으로서 시간적, 기회비용이 발생할 수밖에 없는 상황이다. 특히 많은 비용을 들여 도입한 장비가 학교 교육의 특성에 맞지 않는다면 그로 인한 비용손실은 클 것이다. 본 연구의 목적은 관련 전문가들이 아닌 기술관련 기반이 없는 일반 사용자들을 대상으로 하였다. 기존의 의 3D프린터 기술소개의 정도가 아닌 대표적 기술에 따른 사용상의 주의 점과 문제점을 분석하고 장단점을 비교하여 학교 교육, 특히 애니메이션 관련 학과에서 캐릭터 상품 개발과 관련한 교육에서 필요한 3D 프린터는 어떤 특성을 가져야 하는지를 설명하고 앞으로 3D프린터 이용한 교육을 시행하고자 할 때 실질적인 도움이 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 본론에서는 지지대 방식, 재료의 종류, 이차원 프린팅 방법, 삼차원 프린팅 방법과 같이 새로운 관점으로 기술을 구분하여 설명하였다. 이렇게 다른 구분 방식을 선택 하게 된 이유는 사용상의 실질적인 문제들을 상호 비교하기 용이하도록 하기 위함이다. 결론적으로 가장 적합한 3D프리터는 출력물의 품질은 다소 부족하지만 비교적 가격대가 저렴하고 재료 및 유지보수비용이 적게 드는 FDM방식의 프린터로 선정하였으며 부가적으로 기술지원이 잘되는 업체를 선정하기를 추천한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.137-152
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• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.91-108
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• 2020

박지성 선수의 2005년 맨체스터 유나이티드 FC 입단 이후로, 국내에서 프로축구 유니폼 시장이 본격적으로 성장하기 시작했다. 이후, 국내 선수들의 해외 리그에서 활약이 계속되면서 국내에서도 잉글랜드 프리미어리그에 대한 대중의 관심이 지속되고 있다. 이러한 시점에서 본 연구는 국내 프로축구 팬들의 유니폼 소비에 전반적인 소비자 인식을 알아보고, 선수의 영입에 따른 소비자 인식 변화를 비교하고자 했다. EPL의 토트넘에서 활동하고 있는 손흥민 선수의 영입 전후를 중심으로 소셜 미디어에 나타난 프로축구 팬들의 소비자 인식과 구매 요인을 알아보았다. 'EPL 유니폼'을 키워드로, 국내 포털사이트와 소셜 미디어의 게시글을 수집하고, 텍스트 마이닝, SNA, 회귀분석을 사용하여 분석했다. 연구 결과, 첫째, 선수의 소속 팀, 실적, 포지션과 구단의 실적, 순위, 리그의 우승 여부가 프로축구 유니폼의 구매와 탐색에 있어 주요 요인으로 확인되었다. 가격, 디자인, 사이즈, 로고 등과 같은 항목보다 유니폼의 형태, 마킹, 정품 여부, 스폰서와 더 중요하게 작용하고 있었다. 둘째, 구조적 등위성 분석과 군집분석을 통해 국내 프로축구 팬들 사이에서 유니폼과 관련되어 언급되고 있는 주요 주제를 알아본 결과, EPL에 소속된 구단과 유명 선수들이 가장 핵심적인 주제로 나타났다. 셋째, 프로축구 유니폼에 대한 시기별 주제는 월드컵과 EPL 리그에 대한 관심에서 EPL에서 활동하는 다양한 국내외 선수들에 대한 관심으로, 2015년 이후에는 유니폼 자체에 대한 것으로 주제가 변화했다. 이를 통해, 선수들의 이적에 따라 선수가 소속된 해당 구단의 유니폼이 관심을 받고 있음을 알 수 있었다. 넷째, 남녀 소비자 모두 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라서 토트넘이 소속된 리그인 EPL에 대한 관심도 증가하는 것으로 나타났다. 여성의 경우 손흥민에 대한 관심이 증가함에 따라 축구 유니폼에 대해서도 관심을 가지는 것으로 나타난 반면, 남성의 경우 손흥민 선수에 대한 관심과 축구 유니폼에 대한 관심 사이의 관계가 유의하게 나타나지 않았다. 각 구단은 선수와 구단의 성적과 이미지 관리, 스폰서 브랜드 관리에 집중하고, 선수의 이적이 결정되면 선수의 자국에 해당 물량의 공급을 늘리며, 인기를 끌고 있는 선수의 등번호가 부착된 유니폼의 경우에는 여성을 위한 다양한 사이즈를 제공해야 할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.63-83
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• 2019

투자자들은 기업의 내재가치 분석, 기술적 보조지표 분석 등 복잡한 분석보다 차트(chart)에 나타난 그래프(graph)의 모양으로 매매 시점을 찾는 직관적인 방법을 더 선호하는 편이다. 하지만 패턴(pattern) 분석 기법은 IT 구현의 난이도 때문에 사용자들의 요구에 비해 전산화가 덜 된 분야로 여겨진다. 최근에는 인공지능(artificial intelligence, AI) 분야에서 신경망을 비롯한 다양한 기계학습(machine learning) 기법을 사용하여 주가의 패턴을 연구하는 사례가 많아졌다. 특히 IT 기술의 발전으로 방대한 차트 데이터를 분석하여 주가 예측력이 높은 패턴을 발굴하는 것이 예전보다 쉬워졌다. 지금까지의 성과로 볼 때 가격의 단기 예측력은 높아졌지만, 장기 예측력은 한계가 있어서 장기 투자보다 단타 매매에서 활용되는 수준이다. 이외에 과거 기술력으로 인식하지 못했던 패턴을 기계적으로 정확하게 찾아내는 데 초점을 맞춘 연구도 있지만 찾아진 패턴이 매매에 적합한지 아닌지는 별개의 문제이기 때문에 실용적인 부분에서 취약할 수 있다. 본 연구는 주가 예측력이 있는 패턴을 찾으려는 기존 연구 방법과 달리 패턴들을 먼저 정의해 놓고 확률기반으로 선택해서 매매하는 방법을 제안한다. 5개의 전환점으로 정의한 Merrill(1980)의 M&W 파동 패턴은 32가지의 패턴으로 시장 국면 대부분을 설명할 수 있다. 전환점만으로 패턴을 분류하기 때문에 패턴 인식의 정확도를 높이기 위해 드는 비용을 줄일 수 있다. 32개 패턴으로 만들 수 있는 조합의 수는 전수 테스트가 불가능한 수준이다. 그래서 최적화 문제와 관련한 연구들에서 가장 많이 사용되고 있는 인공지능 알고리즘(algorithm) 중 하나인 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 이용하였다. 그리고 미래의 주가가 과거를 반영한다 해도 같게 움직이지 않기 때문에 전진 분석(walk-forward analysis, WFA)방법을 적용하여 과최적화(overfitting)의 실수를 줄이도록 하였다. 20종목씩 6개의 포트폴리오(portfolio)를 구성하여 테스트해 본 결과에 따르면 패턴 매매에서 가격 변동성이 어느 정도 수반되어야 하며 패턴이 진행 중일 때보다 패턴이 완성된 후에 진입, 청산하는 것이 효과적임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제14권1호
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• pp.3-44
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• 1986

목재(木材)파아티클과 성질(性質)이 전혀 다른 철선(鐵線)을 물리적(物理的)으로 결합(結合)시킴으로써 목재(木材)와 철재(鐵材)의 재료적(材料的) 특성(特性)을 서로 보완(補完)하여 목재(木材)파아티클과 철선(鐵線)의 새로운 복합체(複合體)인 목질(木質)-철선(鐵線)보오드를 제조(製造)하고 그 특성(特性)을 구명(究明)하여 기초자료(基礎資料)를 얻고자 하였다. 메란티 합판제조폐재(合板製造廢材)을 이용(利用)한 팔만칩을 12mesh를 통과하고 20mesh체에 남는 큰 파아티클과 20mesh을 통과하고 60mesh체에 남는 작은 파아티클로 구분하여 요소수지를 분무한 다음, 굵기 1mm인 철선(鐵線)을 나비방향과 길이방향으로 1, 2 및 3층(層)으로 배열하여 성형(成型)하고 시험용(試驗用) 복합(複合) 파아티클 보오드를 제조하였다. 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 경우에는 철선간(鐵線間)의 배치간격(配置間隔)을 나비방향과 길이방향(方向)으로 각기 0.5cm, 1cm, 1.5cm, 2cm 및 2.5cm 등(等) 5가지로 하여 24가지의 철선구성방법(鐵線構成方法)으로 하였으며, 2층(層) 철선구성(鐵線構成 )보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)을 1cm로 하였고 철선구성방법(鐵線構成方法)을 3가지로 하였으며, 3층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)을 1cm로 하고 철선구성방법(鐵線構成方法)을 11가지로 하여 제조(製造)한 보오드는 대조(對照)보오드를 포함(包含)하여 312개였다. 보오드를 성형(成型)한 열압온도(熱壓溫度) 160$^{\circ}C$, 악력(壓力) 35kgf/$cm^2$, 열압시간(熱壓時間) 9분(分)으로 하여 보오드를 제조(製造)하고 이 목질(木質) 철선복합(鐵線複合)보도드의 물리적(物理的) 및 기계적(機械的) 성질(性質)을 측정(測定)분석(分析)한 바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1. 큰 파아티클과 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드에서 철선구성층수(鐵線構成層數) 및 구성철선(構成鐵線)의 수(數)가 많은 보오드일수록 그 비중(比重)은 컸었다. 2. 큰 파아티클로 제조(製造)한 보오드는 철선구성(鐵線構成)으로 인하여 두께팽창율(膨脹率)의 감소(減少)가 뚜렷하였으며 특히 철선구성층수(鐵線構成層數)가 많을수록 이 팽창율(膨脹率)은 더 개선되었다. 3. 큰 파아티클 및 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드 공(共)히 철선구성층수(鐵線構成層數)가 증가(增加)함에 따라 철선(鐵線)의 강도적(强度的) 특성(特性)이 파아티클 휨강도(强度) 성질(性質)을 보강(補强)하여 파괴계수(破壞係數), 탄성계수(彈性係數), 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量) 등(等)이 개선(改善)되었으며, 2층(層) 및 3층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 경우 보오드의 하층(下層)의 철선구성방향(鐵線構成方向)이 보오드의 길이방향(方向)과 일치(一致)하는 보오드가 특(特)히 큰 휨강도(强度) 향상(向上)을 보여 인장라미네이션을 얻었다. 4. 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드는 철선구성간격(鐵線構成間隔)에 따른 개구면적(開口面積)과 파아티클의 크기에 따라 파괴계수(破壞係數), 탄성계수(彈性係數), 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量) 등(等)이 다르게 나타났으나, 큰 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 파괴계수(破壞係數)는 개구면적(開口面積)이 1.5~3$cm^2$이고, 나비 방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1~2cm이면서 길이방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1.5~2.5cm인 보오드가 높은 값을 나타냈고 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 파괴계수(破壞係數)는 개구면적(開口面積)이 0.5~1.5$cm^2$ 및 3.75~6.25$cm^2$이고 나비 방향(方向)의 철선간격(鐵線間隔)이 0.5cm이거나 2.5cm인 보오드가 높은 값을 나타냈다. 5. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 탄성계수(彈性係數)는 개구면적(開口面積)이 1.5~3$cm^2$이고 나비방향(方向) 및 길이방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 1~2.5cm에서 큰 값을 나타냈으며, 한편 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 탄성계수(彈性係數)는 개구면적(開口面積)이 0.75~1.25$cm^2$ 민 3~6.25$cm^2$이고, 나비방향(方向)의 철선구성간격(鐵線構成間隔)이 0.5 또는 2.5cm에서 큰 값을 나타내었다. 6. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 휨 극한하중(極限荷重) 일량(量)은 개구면적(開口面積)이 1~3$cm^2$인 보오드가 큰 값을 보였고, 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드의 경우의 그것은 철선(鐵線)의 개구면적(開口面積)이 좁은 것이 크게 나타났다. 7. 박리저항(剝離抵抗) 및 나사못보지력(保持力)은 큰 파아티클로 제조(製造)한 3층(層) 및 2층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드에서 대부분(大部分) 대조(對照)보오드보다 큰 값을 보였으나 작은 파아티클로 제조(製造)한 보오드에서는 뚜렷한 경향이 없었다. 큰 파아티클로 제조(製造)한 1층(層) 철선구성(鐵線構成)보오드의 박리저항(剝離抵抗) 및 나사못보지력(保持力)은 전체적으로 비슷한 수준(水準)을 보였고 작은 파아티클로 제조한 보오드에서는 개구면적(開口面積)이 증가(增加)함에 따라 박리저항(剝離抵抗)은 증가(增加)하고 나사못보지력(保持力)은 감소(減少)하는 현상(現象)을 보였다.