• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2003년도 종합학술대회 논문집
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• pp.319-321
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• 2003

추진내용 ？ 효과 ● 업무공간 제약으로부터 탈피(업무의 on-line 화) ● 경영의 투명화 (경영진과 임직원의 신뢰 증진) ● 경영진 의사결정의 신속 및 정확성 ● 임직원 각개인의 자기관리 실현(중략)

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제54권3호
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• pp.242-261
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• 2021

상정(尙淨)은 18세기 중·후반에 활동한 조각승으로, 지금까지 알려진 수조각승 상정의 조상 활동 6건과 그가 조성한 기년 불상 중 마지막 작품으로 발견된 1767년 거창 송계사 <목조여래좌상>을 토대로 상정 불상의 전체적인 작풍을 설정하였다. 상정이 조성한 불상의 공통점은 귀의 생김새, 상·하반신 옷주름, 오른손이 놓인 위치, 하반신 표현 등에 나타나 있었다. 그 중 하반신 표현은 불상 하단에 표현된 연잎 사이로 하반신 옷주름이 흘러내리는 A유형, 연잎과 대좌 표현 없이 하반신에 'S'자형 옷주름만 형성된 B유형, 불신과 대좌를 일체형으로 조성하여 대좌에 표현된 연잎 사이로 하반신 옷주름이 흘러내리는 C유형 등 세 가지 유형으로 구분되는 양상을 확인할 수 있었다. 상정은 그가 유일하게 조각 수업을 받았던 스승 태원(泰元)의 작풍을 충실히 계승하였을 것으로 판단되었다. 이는 서울 봉은사 <목조석가여래삼존좌상 및 나한상> 조성 불사에서 수조각승 태원 아래에서 상정이 3위 조각승(3/12위)으로 참여한 기록과 봉은사 석가상에서 표현된 'S'자형 하반신 옷주름이 상정이 조성한 모든 불·보살상에 반영된 모습을 통해 확인할 수 있었다. 뿐만 아니라 상현좌 표현, 보발의 형상 또한 18세기 전반 조각승 진열(進悅)에서 태원을 거쳐 상정에게로 이어졌던 것으로 추정되었다. 상정과 태원 두 조각승의 작풍은 불상에서 나타나는 양감과 측면의 두께, 하반신 옷주름의 요철 강도, 오른쪽 가슴의 옷자락 형태, 귀의 세부적인 표현 등에서 차이점이 발견되었다. 이와 같은 과정을 통해 조각가 개인의 양식을 추출하였고, 상정의 작풍을 갖고 있는 불·보살상 10건 14점에 대해 상정 또는 태원(계) 등 원 조각가를 분류하는 작업을 시도하였다.

• 현장농수산연구지
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• 제6권1호
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• pp.63-72
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• 2004

1. 콩나물을 25℃ 및 30℃에서 재배한 경우 17℃ 및 20℃로 재배한 경우에 비하여 발아일수에 따른 콩나물의 수율 및 콩나물의 특성들이 증가되지만 7일차 콩나물부터 부패가 시작하므로 콩나물의 재배에는 20℃가 적절한 것으로 판단되었다. 2. 재배토양에 따른 푸른콩나물의 생육시험은 밭 흙, 모래, 피트모스+펄라이트, 황토, 황토+활성탄에서 각각의 생육을 측정한 결과, 일반 모래땅에서 850g으로 생장량이 가장 좋았다. 3. BA 첨가에 따른 푸른콩나물의 몸통의 직경은 BA처리구에서 길어져서 무처리 1.4mm에 비해 BA 240, BA 80배에서는 2.0, 2.2mm로 증가하였고 BA 40배에서는 1.8mm로 다시 억제되는 경향을 보였다. 4. 푸른콩나물과 일반콩나물을 비교하면 탄수화물은 푸른콩나물의 섬유질이 0.9g으로 일반콩나물 0.6g보다 많았으나 당질은 0.81g으로 일반콩나물 2.9g보다 적었다. Vitamin은 푸른콩나물에서 Vitamin B가 일반콩나물에 비해서 2배 이상 높았으나 Vitamin C의 함량은 일반콩나물에 비해 적었다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.196-206
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• 2023

하천생태계의 주요 1차 생산자인 부착돌말류는 대부분 세포 크기가 매우 작아 관찰과 피각 계수에 고배율의 현미경적 방법을 요구하며, 그로 인해 정성적, 정량적 분석에 있어 정확도와 정밀도를 확보하기가 쉽지 않다. 본 연구는 부착돌말류를 이용한 수생태계 조사·평가에 있어 정도관리를 향상시키기 위한 방법을 제안하였다. 정도관리의 목적에 부합하기 위해, 정성 및 정량분석이 동시에 가능한 영구표본 슬라이드의 분석도구를 신규로 개발하였다. 영구표본을 제작함에 있어 커버 글라스와 슬라이드 글라스에 격자 유무의 조합으로 표본을 만들어 상호 특성을 비교하였다. 그 결과, 다른 시험 조건에 비해 유색선형 격자 슬라이드를 사용하는 방법이 가장 효과적이었다. 향후, 더 개선된 방법의 개발이 기대되지만, 본 연구에서 개발된 방법은 그 효율성과 적용성에 있어 기존 부착돌말류의 실내분석 정도관리를 개선하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 생태와환경
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• 제56권3호
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• pp.268-279
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• 2023

근래에 들어, 머신러닝과 딥러닝 모델은 다양한 수체 내 수질변화를 예측하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 특히, 담수호의 물 이용과 수생태계 건강성에 위협 요인으로 작용할 수 있는 유해남조의 발생을 예측하기 위해 많은 연구자들이 인공지능 모델을 활용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 최근까지 유해남조의 발생을 예측하기 위해 적용된 인공지능 모델링의 선행 연구들을 검토하였고, 딥러닝을 포함하여 머신러닝 모델을 이용한 이 분야 연구의 발전방향을 모색하고자 하였다. 먼저, Elsevier의 초록 인용 데이터베이스인 Scopus를 활용하여 체계적인 문헌 연구를 수행하였다. 주요 키워드를 이용하여 탐색 및 정리된 문헌들을 리뷰한 결과, 딥러닝 모델은 주로 남조 세포수 예측에만 사용되었고, 머신러닝 모델은 남조 세포수 이외에 microcystin, geosmin, 2-MIB와 같은 대사물질 예측에도 초점을 맞추고 있었다. 또한, 남조 세포수와 대사물질의 예측을 위해 활용된 입력변수들은 현저한 차이가 있었다. 남조의 대사물질을 예측하기 위해 딥러닝 모델이 적용된 바가 없었는데, 향후 빅데이터 구축을 통한 대사물질을 예측하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.