• 한국수산과학회지
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• 제17권4호
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• pp.333-343
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• 1984

담수어 중 그 분포가 광범위한 붕어를 시료로 하여 육질부, 피부, 내장 등 부위별로 유리 및 결합지질을 추출, silicic acid column chromatography로 중성지질, 당지질 및 인지질로 분획하고 thin layer chromatography(TLC) 및 TLC scanner로 이들 지질획분의 지질 조성을 동정 및 정량하여 부위에 따른 지질 함량을 비교하였다. 또 gas liquid chromatography(GLC)에 의하여 이들 지질의 구성지방산 조성을 분석, 비교하여 몇가지 결과를 얻었기에 보고한다. 1. 부위별 유리 및 결합지질의 함량($7\%$ 수분함량)은 육질부가 $6.22\%$ 및 $10.01\%$, 피부가 $9.95\%$ 및 $3.56\%$, 내장부가 $9.67\%$ 및 $7.36\%$였으며, 각 부위별로 유리지질과 결합지질의 비는 육질부가 1:1.52, 피부가 1:0.35, 내장부가 1:0.76으로 부위별로 상당한 차이가 인정되었다. 2. 지질형태별 구성지질 함량을 비교하여 보면 유리지질은 중성지질이 $71.7{\sim}89.4\%$, 당지질이 $1.0{\sim}10.7\%$, 인지질이 $4.0{\sim}12.7\%$로 되어 있고, 결합지질은 중성지질이 $7.4{\sim}27.9\%$, 당지질이 $5.1{\sim}14.7\%$, 인지질이 $42.3{\sim}63.2\%$로 되어 있어, 유리지질은 주로 중성지질로 되어 있는 반면 결합지질은 인지질로 되어 있었으며, 부위별 상당한 차이가 인정되었다. 3. 지질획분별 구성지질 조성을 비교하여 보면 유리지질 중의 중성지질은 triglyceride(TG)가 $81.91{\sim}88.34\%$로 대부분을 차지하는 반면, 결합지질 중의 중성지질은 esterified sterol(ES) & hydrocarbon(HC)가 $41.00{\sim}59.43\%$으로 가장 높은 함량을 나타내고있었다. 또 유리지질 중의 인지질은 phosphatidyl ethanolamine(PE)가 $54.56{\sim}66.79\%$로 가장 많고 그 다음이 phosphatidyl choline(PC)가 $21.88{\sim}34.28\%$로 되어 있는 반면 결합지질중의 인지질은 PC가 $50.49{\sim}70.57\%$로 가장 많고 그 다음이 PE로 $15.74{\sim}24.92\%$를 차지하고 있었다. 4. 유리 및 결합지질 중의 극성지질의 중요 구성 지방산은 $C_{16:0}\;(17.53\%,\;19.29\%)$, $C_{18:1}\;(24.57\%,\;16.08\%)$, $C_{18:2}\;(8.39\%,\;4.03\%)$, $C_{22:5}\;(1.68\%,\;8.08\%)$, 및 $C_{22:6}$산($6.22\%,\;13.60\%$)으로 되어 있으며, 비극성 지질의 경우 중요 구성지방산은 $C_{16:0}\;(17.67\%,\;24.15\%)$, $C_{16:1}\;(12.81\%,\;5.52\%)$, $C_{18:1}\;(24.13\%,\;13.02\%)$, $C_{18:2}\;(15.47\%,\;8.68\%)$, $C_{22:5}\;(0.88\%,\;4.14\%)$ 및 $C_{22:6}$산($1.17\%,\;5.04\%$)으로 되어 있었다. $C_{22:5}$ 및 $C_{22:6}$산 등 고도불포화지방산의 함량은 극성 및 비극성지질에 관계없이 유리지질에 비하여 결합지질쪽에 $2{\sim}5$배 정도 높았다. 5. 불포화도(TUFA/TSFA)는 극성지질에서는 결합지질(2.74)이 유리지질(2.02)보다 높았으나 비극성지질에서는 유의성있는 차이를 인정할 수 없었다. monoenoic acid에 대한 polyenoic acid의 비(TPEA/TMEA)는 결합지질($1.09{\sim}l.43$)이 유리지질($0.49{\sim}0.68\%$)보다 $2{\sim}3$배 높았고, 필수지방산 함량은 유리지질($14.14{\sim}16.71\%$)이 결합지질($10.07{\sim}11.31\%$)보다 약간 높았으며, w3 고도불포화지방산 함량은 극성지질($10.15{\sim}27.66\%$)이 비극성지질($4.16{\sim}16.55\%$) 보다 2배이상의 높은 함량을 나타내고 있었다. 6. 부위별 중성지질의 지방산 조성을 비교하여 보면, 중요 구성지방산은 $C_{16:0},\;C_{16:1}\;C_{18:0},\;C_{18:2}$ 및 $C_{20:6}$산으로 $C_{16:0}$산은 피부의 결합지질($27.10\%$) 및 내장의 유리지질($24.31\%$)에서 가장 높은 함량을 나타내고 있었고, $C_{16:1}$산은 내장부($13.33\%$ 및 $11.22\%$)에 높았으며, $C_{18:0}$산은 유의성있는 차이를 인정할 수 없었다. $C_{18:1}$산은 육질부에서 $27.45\%$(유리) 및 $26.26\%$(결합)로 가장 높았고, $C_{18:2}$산도 육질부에서 $17.60%$(유리) 및 $16.83\%$(결합)로 높은 함량을 나타내고 있었으며, $C_{22:6}$산은 부위에 관계없이 결합지질($5.04{\sim}13.38\%$)이 유리지질($1.11{\sim}1.14\%$)보다 월등히 높았다.

• 마케팅과학연구
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• 제17권4호
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• pp.247-269
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• 2007

현대에 있어 동질적인 품질과 편익을 제공하는 제품을 가지고 다수의 기업들이 시장점유율 증대와 고객확보를 위하여 치열한 경쟁을 벌이고 있는 가운데 가격할인은 기업이 즐겨 사용하는 촉진수단이다. 가격할인은 단기적 매출향상, 소비자의 브랜드전환, 신제품의 시장침투 등의 목적을 달성하기 위하여 사용된다. 실제로 과거의 실증연구에 의하면 다양한 형태의 가격할인이 판매증대에 효과적이며 가격할인은 소비자의 지각가치를 증가시킨다고 하였다. 하지만 할인된 가격은 제품의 품질을 의심하게 하거나 낮게 평가하는 부정적인 효과가 있다는 사실이 밝혀졌으며, 모든 제품카테고리와 모든 구매상황에 대하여 가격할인이 소비자의 지각가치를 향상시킨다고 볼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 브랜드애호도의 차이가 있는 제품을 대상으로 가격할인율에 따라 소비자의 지각가치에 어떠한 영향을 미치는지를 연구함으로서 브랜드애호도의 조절효과를 분석하였다. 브랜드애호도가 강한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 증가할 것으로 예측하였으나 분석결과 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났는데, 이것은 브랜드애호도가 강한 경우에는 가격할인에 의한 지각희생의 감소량이 크지 않았고 브랜드 자체에 대한 신뢰도와 속성에 대한 만족도가 높기 때문에 가격인하가 브랜드선택에 큰 영향을 미치지 않았다는 것을 의미한다고 할 수 있다. 반면 브랜드애호도가 약한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 감소한 것으로 나타났다. 이는 브랜드애호도가 약한 경우에는 제품으로부터 획득하게 되는 편익에 대한 만족도와 신뢰도가 낮은데 이러한 특성을 고려해보면 가격할인이 클 때에 제품의 품질과 편익을 더욱 평가절하하거나 심리적으로 지각희생의 크기가 증가됨에 따라 지각가치가 감소되었음을 의미한다고 할 수 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제18권3호
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• pp.214-232
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• 2001

CTA ester bonds in TG molecules were not attacked by pancreatic lipase and lipases produced by microbes such as Candida cylindracea, Chromobacterium viscosum, Geotricum candidium, Pseudomonas fluorescens, Rhizophus delemar, R. arrhizus and Mucor miehei. An aliquot of total TG of all the seed oils and each TG fraction of the oils collected from HPLC runs were deuterated prior to partial hydrolysis with Grignard reagent, because CTA molecule was destroyed with treatment of Grignard reagent. Deuterated TG (dTG) was hydrolyzed partially to a mixture of deuterated diacylglycerols (dDG), which were subsequently reacted with (S)-(+)-1-(1-naphthyl)ethyl isocyanate to derivatize into dDG-NEUs. Purified dDG-NEUs were resolved into 1, 3-, 1, 2- and 2, 3-dDG-NEU on silica columns in tandem of HPLC using a solvent of 0.4% propan-1-o1 (containing 2% water)-hexane. An aliquot of each dDG-NEU fraction was hydrolyzed and (fatty acid-PFB ester). These derivatives showed a diagnostic carboxylate ion, $(M-1)^{-}$, as parent peak and a minor peak at m/z 196 $(PFB-CH_{3})^{-}$ on NICI mass spectra. In the mass spectra of the fatty acid-PFB esters of dTGs derived from the seed oils of T. kilirowii and M. charantia, peaks at m/z 285, 287, 289 and 317 were observed, which corresponded to $(M-1)^{-}$ of deuterized oleic acid ($d_{2}-C_{18:0}$), linoleic acid ($d_{4}-C_{18:0}$), punicic acid ($d_{6}-C_{18:0}$) and eicosamonoenoic acid ($d_{2}-C_{20:0}$), respectively. Fatty acid compositions of deuterized total TG of each oil measured by relative intensities of $(M-1)^-$ ion peaks were similar with those of intact TG of the oils by GLC. The composition of fatty acid-PFB esters of total dTG derived from the seed oils of T. kilirowii are as follows; $C_{16:0}$, 4.6 mole % (4.8 mole %, intact TG by GLC), $C_{18:0}$, 3.0 mole % (3.1 mole %), $d_{2}C_{18:0}$, 11.9 mole % (12.5 mole %, sum of $C_{18:1{\omega}9}$ and $C_{18:1{\omega}7}$), $d_{4}-C_{18:0}$, 39.3 mole % (38.9 mole %, sum of $C_{18:2{\omega}6}$ and its isomer), $d_{6}-C_{18:0}$, 41.1 mole % (40.5 mole %, sum of $C_{18:3\;9c,11t,13c}$, $C_{18:3\;9c,11t,13r}$ and $C_{18:3\;9t,11t,13c}$), $d_{2}-C_{20:0}$, 0.1 mole % (0.2 mole % of $C_{20:1{\omega}9}$). In total dTG derived from the seed oils of M. charantia, the fatty acid components are $C_{16:0}$, 1.5 mole % (1.8 mole %, intact TG by GLC), $C_{18:0}$, 12.0 mole % (12.3 mole %), $d_{2}-C_{18:0}$, 16.9 mole % (17.4 mole %, sum of $C_{18:1{\omega}9}$), $d_{4}-C_{18:0}$, 11.0 mole % (10.6 mole %, sum of $C_{18:2{\omega}6}$), $d_{6}-C_{18:0}$, 58.6 mole % (57.5 mole %, sum of $C_{18:3\;9c,11t,13t}$ and $C_{18:3\;9c,11t,13c}$). In the case of Aleurites fordii, $C_{16:0}$; 2.2 mole % (2.4 mole %, intact TG by GLC), $C_{18:0}$; 1.7 mole % (1.7 mole %), $d_{2}-C_{18:0}$; 5.5 mole % (5.4 mole %, sum of $C_{18:1{\omega}9}$), $d_{4}-C_{18:0}$ ; 8.3 mole % (8.5 mole %, sum of $C_{18:2{\omega}6}$), $d_{6}-C_{18:0}$; 82.0 mole % (81.2 mole %, sum of $C_{18:3\;9c,11t,13t}$ and $C_{18:3 9c,11t,13c})$. In the stereospecific analysis of fatty acid distribution in the TG species of the seed oils of T. kilirowii, $C_{18:3\;9c,11t,13r}$ and $C_{18:2{\omega}6}$ were mainly located at sn-2 and sn-3 position, while saturated acids were usually present at sn-1 position. And the major molecular species of $(C_{18:2{\omega}6})(C_{18:3\;9c,11t,13c})_{2}$ and $(C_{18:1{\omega}9})(C_{18:2{\omega}6})(C_{18:3\;9c,11t,13c})$ were predominantly composed of the stereoisomer of $sn-1-C_{18:2{\omega}6}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13c}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13c}$, and $sn-1-C_{18:1{\omega}9}$, $sn-2-C_{18:2{\omega}6}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13c}$, respectively, and the minor TG species of $(C_{18:2{\omega}6})_{2}(C_{18:3\;9c,11t,13c})$ and $ (C_{16:0})(C_{18:3\;9c,11t,13c})_{2}$ mainly comprised the stereoisomer of $sn-1-C_{18:2{\omega}6}$, $sn-2-C_{18:2{\omega}6}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13c}$ and $sn-1-C_{16:0}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13c}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13c}$. The TG of the seed oils of Momordica charantia showed that most of CTA, $C_{18:3\;9c,11t,13r}$, occurred at sn-3 position, and $C_{18:2{\omega}6}$ was concentrated at sn-1 and sn-2 compared to sn-3. Main TG species of $(C_{18:1{\omega}9})(C_{18:3\;9c,11t,13t})_{2}$ and $(C_{18:0})(C_{18:3\;9c,11t,13t})_{2}$ were consisted of the stereoisomer of $sn-1-C_{18:1{\omega}9}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13t}$ and $sn-1-C_{18:0}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, respectively, and minor TG species of $(C_{18:2{\omega}6})(C_{18:3\;9c,11t,13c})_{2}$ and $(C_{18:1{\omega}9})(C_{18:2{\omega}6})(C_{18:3\;9c,11t,13c})$ contained mostly $sn-1-C_{18:2{\omega6}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13t}$ and $sn-1-C_{18:1{\omega}9}$, $sn-2-C_{18:2{\omega}6}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13t}$. The TG fraction of the seed oils of Aleurites fordii was mostly occupied with simple TG species of $(C_{18:3\;9c,11t,13t})_{3}$, along with minor species of $(C_{18:2{\omega}6})(C_{18:3\;9c,11t,13t})_{2}$, $(C_{18:1{\omega}9})(C_{18:3\;9c,11t,13t})_{2}$ and $(C_{16:0})(C_{18:3\;9c,11t,13t})$. The sterospecific species of $sn-1-C_{18:2{\omega}6}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, $sn-1-C_{18:1{\omega}9}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13t}$ and $sn-1-C_{16;0}$, $sn-2-C_{18:3\;9c,11t,13t}$, $sn-3-C_{18:3\;9c,11t,13t}$ are the main stereoisomers for the species of $(C_{18:2{\omega}6})(C_{18:3\;9c,11t,13t})_2$, $(C_{18:1{\omega}9})(C_{18:3\;9c,11t,13t})_{2}$ and $(C_{16:0})(C_{18:3\;9c,11t,13t})$, respectively.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국작물학회지
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• 제3권
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• pp.49-82
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• 1965

우리 나라에 있어서 수도작의 안전다수를 위한 재배법, 특히 시료의 합리화를 기하기 위한 기초적 자료를 얻기 위하여 수도 독자의 영양생리적 반응, 형태형성 내지 수량구성에 대한 특징을 살펴보았으며, 우리 나라의 수도 재배환경조건(온도ㆍ일조ㆍ강수 및 토양조건)을 대국적 견지에서 인접국인 일본과 지역별로 비교 검토하였고, 그 특징으로 본 시료에 관한 개선조건을 위해 비료의 3요소와 규산 및 그 밖에 수종의 미량요소에 대하여 검토하였다. 1. 우리 나라의 최근 14개년간의 10a당 현미평균수량은 204kg인데 이에 비하여 일본은 77%, 대만은 13% 높으며, 년간평균증가량은 우리나라가 4.2kg이고, 이에 비해 일본은 81%, 대만은 62% 더 증가되고 있다. 그리고 수량의 년간변이계수는 우리 나라가 7.7%이며 일본은 6.7%, 대만이 2.5%로서 우리 나라는 년간변이가 매우 커서 생산의 안전도가 가장 낮다. 2. 풍흉고조시험성적으로 본 우리 나라 수도와 일본의 수도를 형태형성면에서 비교하여 본즉 다음과 같았다. (1) 3.3$m^2$ 당 수수는 우리 나라의 891개에 비하여 일본은 13%나 더 많고, (2) 최고분얼기의 경수는 3.3$m^2$당 우리 나라는 1150개인데 비하여 일본은 19% 더 많았으며, (3) 유효경비율은 우리 나라가 77.5%, 일본이 74.7%로서 우리 나라가 다소 높았다. 그러나 총경수가 적은데 q하여는 유효경율이 너무 낮다. (4) 신고비는 우리 나라가 85.4%이고, 일본은 96.3%로서 우리 나라의 수도가 13% 낮았다. 3. 도작기간중의 평균기온은 수원ㆍ광주ㆍ대구는 거의 동일하며, 일본의 중국지방(부산)의 그것과 비슷하였다. 즉 우리 나라 도작기간중의 기온은 일본의 서남난지에 유사한 것이었다. 4. 우리 나라의 수도이앙기는 이앙한계최저온도 13$^{\circ}C$로 보면 현행(6월 10일 경)보다 30~40일 앞당길 수 있다. 5. 우리 나라의 현행 수도작기로서는 영양생장기의 기온이 이 시기의 주대사작용인 단백대사의 적온인 20~23$^{\circ}C$ 보다 높았다. 그러나 생식생장기의 기온은 이 시기의 주대사인 당대사의 적온인 $25^{\circ}C$이상보다 높지 않다. 그러므로 온도면에서 보면 우리 나라 수도의 작기는 앞으로 당기는 것이 좋다고 고찰된다. 6. 우리 나라의 현행 수도작기로 본 기온 및 일조조건은 수도의 분얼전기에 대해서는 호조건하에 놓여 있으나, 분얼후기인 7월 중ㆍ하순 경의 일조부족과 고온다습조건은 병해, 특히 도열병의 유발원인이 되고 있다. 7. 우리 나라의 현행수도작기로 본 전국각지의 수도의 출수기는 모두 일조시간이 적은 부적당한 시기에 처해 있다. 8. 출수후 40일간의 평균기온에 의한 적산온도 88$0^{\circ}C$의 출현기일은 수원에서 8월 23일이었고, 년간편차를 고려한 안전출수기일은 8월 19일로서 적산온도면에서는 관행 출수기일은 약간 늦다고 보았다. 9. 등열기의 평균기온에 의한 적산온도는 현행 수도작기로서는 최종한계시기에 놓여 있으며, 평균기온의 년간편차와 우리 나라의 최저기온이 낮은 점을 고려할 때, 현행출수기는 다소 늦은 것으로 보았다. 10. 생육단계별의 수도체내의 질소함량은 영양생장기의 질소함량이 과다하였으며, 출수 이후에 영양조락을 여하히 방지하느냐가 문제된다고 보았다. 11. 수리불안전답 및 천수답이 차지하는 전답면적의 비율은 차차 감소되고 있는데, 이와 전체 10a당 수량의 증가율과의 상관계수를 산출하였는데, 수리불안전답과의 상관계수 (4)는 +0.525였으며, 천수답과는 r=+0.832, 그리고 수리불안전답과 천수답을 합계한 것과의 상관계수 (r)는 +0.841로서 후2자와는 고도의 정(+) 상관을 보여 천수답이 차지하는 면적비율이 작을수록 단위수량을 증가하였다. 12. 비료삼요소시험(주산력시험)성적을 보면 무비료구의 10a당 현미수량은 우리 나라가 231kg인데, 일본의 그것은 360kg으로서 우리 나라보다 약 56%나 높았다. 즉 우리 나라의 지력은 일본에 비하여 매우 낮았다. 또 무질소구의 10a당 현미수량은 우리 나라가 236 kg인데 일본의 그것은 383 kg 으로서 우리 나라보다 62%나 높았다. 즉 우리 나라의 지력을 좌우하는 것은역시 질소라고 할 수 있다. 13. 우리 나라와 일본의 답토양의 화학적 성질을 비교해본즉 다음과 같았다. (1) 우리 나라 답토양은 유기물ㆍ전질소 및 치환성석회와 마그네슘의 함량이 일본의 그것보다 낮아 반정도에 불과하였고, (2) N/2 염산 가용규산함량은 평균치로 보아 우리나라 답토양이 적었고, 규산의 시용이 필요하다고 보았으며, (3) 염기치환용량이 일본의 반 정도이었다. 14. 우리 나라에 있어서 고위수량답과 저위수량답 토양의 성질을 비교하여 본즉 염기치환용량ㆍ치환성석회와 마그네슘ㆍ가리ㆍ인산ㆍ망간ㆍ규산 및 철 등의 성분이 저위수량답 토양에서 적었다. 15. 작통의 깊이는 항상 고위수량답에서 깊으며, 우리 나라 답토양의 작토는 일본의 그것에 비하여 얕다. 16. 전기한 바의 제조건을 종합 검토하고 비료삼요소이외에 규산과 미량요소로서 망간 및 철에 대하여 수도생리 및 형태형성 내지 수량에 미치는 영향을 고려하여 보다 합리적으로 사료되는 비료조건을 제시하였다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.111-137
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• 2010

본 연구는 서비스 시장에서의 지각된 품질과 개인가치간의 인과적 관계 및 고객의 인지욕구에 따른 온 오프라인상의 조절효과에 대해 실증분석하였으며 이를 통해 개인가치에 대한 서비스 전략과 마케팅 관리의 중요성을 제시하고 있다. 서비스 시장에서 서비스 제공자와 구매자간의 장기적 거래관계의 중요성이 크게 부각됨에 따라 관계구축 및 강화에 매우 중요한 역할을 하는 개인가치에 관한 연구는 학계뿐만 아니라 실무적으로도 고객관계관리의 관점에서 시사하는 바가 크다고 할 수 있다. 실증분석을 위해 대형마트(할인점)와 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 고객을 대상으로 설문을 통해 데이터를 수집하였으며 온 오프라인의 비교분석을 통한 차이검증을 위한 인과적 구성모델에 대해 구조방정식 모델분석을 통해 가설검증하였다. 구성모델에 대한 분석결과 물리적 환경, 상호작용 품질, 그리고 결과품질로 구성된 지각된 품질은 안정적 삶, 사회적 인식, 사회적 통합으로 구성된 서비스 개인가치에 통계적으로 매우 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 집단간 차이효과분석을 통해서도 온 오프라인에 따른 조정효과는 온라인에서보다는 오프라인에서 더 유의한 것으로 나타났다. 그리고 온라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때보다는 오프라인상에서의 서비스에 대한 인지욕구가 높을 때 개인가치에 더 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구의 구성모델에 대한 적합도 역시 수용할만한 수준인 것으로 나타났다.