• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.67-88
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• 2018

최근까지도 중소기업의 지속성장 및 경쟁력 확보에 대한 중요함을 인식함에 따라, 정부 차원에서의 유형 자원(R&D 인력, 자금 등)에 대한 지원이 주로 투입되어 왔다. 그러나 사업지원의 적절성이나 효과성, 효율성 면에서 서로 상충되는 정책부분이 존재하여 과소 지원이나 중복 지원 등 지원체계의 비효율성 문제가 제기되어온 것도 사실이다. 정부나 기업 관점에서는 중소기업의 한정된 자원으로 인해, 외부와의 협력을 통한 기술개발 및 역량강화가 기업의 경쟁우위를 창출하는 근간이라 보고 있으며, 이를 위한 가치창출 활동을 강조하고 있다. 기업 레벨에서의 지식생태계 구축을 통해 일련의 가치사슬로부터 기업거래 관계를 분석하고 결과를 가시화할 수 있는 밸류체인 네트워크 분석이 필요한 것도 이 때문이다. 특허/제품/기업명 검색을 통해 관련 제품의 정보나 특허 보유 기업의 기술(제품) 현황 정보를 제공하는 기술기회발굴시스템(Technology Opportunity Discovery system), 기업(재무)정보와 신용정보을 열람하게 해주는 CRETOP이나 KISLINE 등은 존재하고 있으나 밸류체인 네트워크 분석기반으로 유사(경쟁)기업의 리스트나 향후 거래 가능한 잠재 거래처 정보를 제공해주는 시스템은 부재한 실정이다. 따라서, 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 기업 비즈니스 전략수립 지원 파트너인 '밸류체인 네트워크 시스템(Value Chain Network System : VCNS)'을 중심으로, 탑재된 네트워크 기반 분석모듈의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)의 구성 로직과 시스템 활용방안을 고찰하며, 산업구조를 이해하고 기업의 신제품 개발을 위한 핵심정보가 되고 있는 지능형 밸류체인 분석 시스템의 네트워크 가시화 기능을 살펴보기로 한다. 한 기업이 다른 기업 대비 경쟁우위를 확보하기 위해서는 보유 특허 또는 현재 생산하고 있는 제품에 대한 경쟁자 식별이 필요하며, 세부 업종별 유사(경쟁)기업을 탐색하는 일은 대상기업의 사업화 경쟁력 확보에 핵심이 된다. 또한 기업간 비즈니스 활동인 거래정보는 유사 분야로 진출할 경우 잠재 거래처 정보를 제공하는 중요한 역할을 수행한다. 이러한 기업간 판매정보를 기반으로 구축된 네트워크 맵을 활용하여 기업 또는 업종 수준의 경쟁자를 식별하는 일은 밸류체인 분석의 핵심모듈로 탑재될 수 있다. 밸류체인 네트워크 시스템(VCNS)은 단순 수집된 종래의 기업정보에 밸류체인(value chain) 및 산업구조 분석개념을 접목하여 개별 기업의 시장경쟁 상황은 물론 특정 산업의 가치사슬 관계를 파악할 수 있다. 특히 업종구조 파악, 경쟁사 동향 파악, 경쟁사 분석, 판매처 및 구매처 발굴, 품목별 산업동향, 유망 품목 발굴, 신규 진입기업 발굴, VC별 핵심기업 및 품목 도출, 해당 기업별 보유 특허 파악 등 기업 레벨에서의 유용한 정보분석 툴로 활용 가능하다. 또한, 거래처 정보 및 재무데이터로부터 분석된 결과의 객관성 및 신뢰성을 기반으로, 현재 국내에서 이용 중인 15,000여개 회원기업과 연구개발서비스업 종사자, 출연(연) 및 공공기관 등에서 사업평가 정보지원, R&D 의사결정 지원 및 중 단기 수요예측 전망 등 다양한 목적(용도)에 밸류체인 네트워크 시스템을 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 기업의 사업경쟁력 강화를 위해 정부기관 및 민간 연구개발서비스 기업을 중심으로 기술(특허) 및 시장정보가 제공되어 왔으며, 이는 특허분석(등급, 계량분석 위주) 또는 시장분석(시장보고서 기반 시장규모 및 수요예측 위주)의 형태로 지원되어 왔다. 그러나 기업이 사업화진출 단계에서 겪게 되는 애로요인의 하나인 정보부족을 해결하는데 한계가 있었으며, 특히 경쟁기업 및 거래가능 기업 후보군에 대한 탐색정보는 입수하기 어려웠다. 본 연구를 통해 제안된 네트워크맵 및 보유 데이터 기반의 실시간 밸류체인 가시화 서비스모듈이 중견 중소기업이 당면한 신규시장 진출시 경쟁기업 대비 예상점유율, (예상)매출액 수준, 어느 기업을 컨택하여 유통망(원자재/부품에 대한 공급처, 완제품/모듈에 대한 수요처)을 확보할 지에 대한 핵심정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구에서는 대체기업(또는 대체품목) 경쟁지표의 개발과 연구주체의 참여를 통한 경쟁요인별 지표의 고도화 연구, VCNS의 성능향상을 위한 데이터마이닝 기술 및 알고리즘을 추가 반영하도록 수행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.59-87
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• 2014

결제서비스에 대한 기존의 연구는 결제서비스의 채택요인 또는 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인 등 행동이론을 중심으로 진행되어 왔다. 이러한 요인들이 미치는 영향에 대한 결과는 결제서비스의 종류에 따라 또는 연구 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 본 연구는 결제 서비스의 종류나 문화등의 변수에 관계없이 새로운 결제 서비스가 성공할 수 있는 일반적인 요인이 무엇인지에 대한 의문에서 시작하게 되었다. 기존 연구에서 중요한 영향을 미친다고 제시한 채택요인들은 실제 결제사례의 결과에 비추어 보면 기존 연구에서 주장한 바와 일치하지 않는 경우를 볼 수 있다. 이러한 이론과 현실사이의 괴리를 발견하고 새로운 결제서비스가 성공하기 위한 근본적이고 결정적인 요인이 무엇인지에 대해 제시하고 사례연구를 통해 가설을 입증하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하기 위해서는 기존 결제서비스의 비고객에게 이들이 결제할 수 있는 수단을 제공함으로써 새로운 결제 시장을 창출해야 함을 주장한다. 이를 위해 성공한 결제사례인 신용카드, 휴대폰 소액결제, PayPal, Square을 채택하였으며, 기존 결제서비스의 비고객을 3개의 계층으로 분류하여 분석하였다. 그리고 새로운 결제서비스가 어떠한 계층을 타겟으로 하였으며 이들에게 어떠한 결제수단을 제공하여 새로운 시장을 창출하였는지 제시한다. 사례 분석 결과, 성공 사례 모두 본 연구의 가설을 지지하는 것으로 나타났다. 따라서 새로운 결제서비스는 결국 기존의 결제수단으로 거래를 할 수 없었던 이들이 결제를 할 수 있도록 함으로써 성공할 수 있다는 가설을 입증하였다. 모바일 결제서비스가 아직 대중화되지 못한 원인을 본 가설에 비추어 분석해 보면 보면, 기존의 결제 인프라를 이용할 수 있는 바코드, QR코드 기반의 모바일 결제 서비스뿐만 아니라 NFC, BLE, 음파 등의 새로운 기술이 적용된 모바일 결제 서비스가 출시되는 등 새로운 시도가 계속되고 있다. 또한 모바일 월렛은 사용자들이 소지하고 있는 카드정보를 스마트폰에 저장하여 지갑 없이도 결제가 가능하며, 쿠폰 제공, 적립카드 관리, 신분증을 저장하는 등의 다양한 부가적인 기능을 제공하고 있어 성공할 것이라는 전망이 대두되고 있다. 하지만 이러한 서비스들은 본 연구 관점에서 보자면 기존 결제서비스의 비고객이(기존 결제수단을 이용할 수 없었던 사용자) 거래할 수 있는 새로운 결제 수단을 제공해 주지 못하고 있기 때문에 결국 초기사용자에게만 채택될 뿐 대중화되는데 한계가 있을 것으로 예상된다. 반면, 새로운 모바일 결제서비스의 성공사례 중 하나인 PaybyPhone은 기존 코인주차 결제서비스의 비고객인 현금 미소지 고객에게 스마트폰을 이용한 새로운 결제수단을 제공함으로써 새로운 주차 결제 시장을 창출하였으며 현재 미국뿐만 아니라 유럽시장까지 진출하는 등 급성장하고 있다. 결론적으로, 많은 이해관계자들이 모바일 결제시장을 선점하기 위해 다양한 형태의 모바일 결제 서비스를 출시하고 있지만 캐즘을 뛰어넘어 주류 시장에 성공적으로 정착할 수 있느냐는 결국 기존 결제서비스의 비고객군에게 그들이 필요로 하는 새로운 결제수단을 제공하는지의 여부에 달려있다고 볼 수 있다. 따라서 모바일 결제 서비스의 기획자나 매니저들은 서비스 기획 시 기존 결제서비스의 비고객군은 누구인가? 그들은 어떠한 결제수단을 원하는가?를 먼저 고려해야 한다. 본 연구는 새로운 결제서비스가 성공하는데 미치는 요인에 대한 가설을 검증하기 위해 4개의 성공사례를 선택하였으며 각 사례에 동일한 가설을 검증하는 '반복연구논리'를 적용하였다. 본 가설을 더욱 공고히 하기 위해 사례연구방법론에서 제시하고 있는 경쟁가설을 포함한 후속 사례연구가 진행되어야 할 것이다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권2호
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• pp.1-34
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• 2010

소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제10권
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• pp.69-100
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• 1968

1 : 탁주양조(濁酒釀造)에 가장 큰 미생물원(微生物源)이 되는 누룩중(中)의 미생물군(微生物群)과 효소(酵素)를 조사하기 위(爲)하여 충남대학교(忠南大學校) 농과대학(農科大學)에서 제조(製造)한 누룩(S)와 시판(市販) 누룩(T)을 공시(供試)하여 사상균(絲狀菌), 호기성세균(好氣性細菌), 유산균(乳酸菌) 및 효모(酵母)를 검색(檢索) 계수(計數)하고 특(特)히 효모(酵母)는 TTC-agar 처리(處理)로서 그 정색별(呈色別)에 따라 유별(類別)하였으며 또한 Amylase 및 Protease 역가(力價)를 측정(測定)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같다. (a) S 누룩 1gm. 중(中)에는 Aspergilles eryzae group: $240{\times}10^5$, Black aspergilli: $163{\times}10^5$, Rhizopus: $20{\times}10^5$, Penicillia: $134{\times}10^5$, 호기성(好氣性) 세균(細菌): $9{\times}10^6{\sim}2{\times}10^7$, 유산균(乳酸菌): $3{\times}10^4$개(個)이였으며 T 누룩 1gm.중(中)에는 Aspergilles oryzae group: $836{\times}10^5$, Black aspergilli: $268{\times}10^5$, Rhizopus: $623{\times}10^5$, Penicillia: $264{\times}10^5$, 호기성(好氣性) 세균(細菌): $5{\times}10^6{\sim}9{\times}10^6$, 유산균(乳酸菌): $3{\times}10^4$개(個)이였다. (b) S 누룩중(中) 호기성세균(好氣性細菌)은 $80{\sim}90%$가 Bacillus subtilis 계(系)인것 같았으며 T 누룩의 것은 70%내외(內外)가 구균(球菌)이었고 유산균(乳酸菌)은 양(兩)누룩이 다 약(約) 80%가 구상유산균(球狀乳酸菌)이였다. (c) S 누룩 1gm.중(中)의 효모(酵母)는 약(約) $6{\times}10^4$개(個)로서 이 중(中) TTC Pink 효모(酵母)가 56.5%, Red pink 효모(酵母): 16%, Red 효모(酵母): 8%, White 효모(酵母): 19.5%이었으며 T 누룩 1gm.중(中)의 효모(酵母)는 약(約) 개(個)로서 이 중(中) Pink: 42%, Red Pink: 21%, Red: 28%, White: 9%이였다. (d) S 누룩 1gm.중(中)의 효소력(酵素力)은 액화형(液化型) amylase: $D^{40}^{\circ}_{30}^'=32\;W.V.$, 당화형(糖化型) amylase: 43.32 A.U., Acid protease 181 C.F.U., Alkaline pretease: 240 C.F.U.이였으며 T 누룩 1gm.의 효소력(酵素力)은 액화형(液化型) amylase: $D^{40}^{\circ}_{30}^'=32\;W.V.$, 당화형(糖化型) amylase: 34.92 A.U., Acid protease 138 C.F.U., Alkaline pretease: 31 C.F.U.이였다. 2 : S, T 누룩으로서 탁주(濁酒)를 담금하여 전양조(全釀造) 기간중(期間中) 매(每) 12시간(時間)의 미생물군(微生物群) 및 효소력(酵素力)의 소장(消長)을 측정(測定)하고 주효모(主酵母)라고 인정(認定)한 Pink와 Red 효모(酵母)를 분리배양(分離培養)하여 유산첨가(乳酸添加)로 pH를 4.2로 조절(調節)한 S, T 각구(各區)술덧에 $1{\times}10^6ml$개(個)를 첨가(添加) 양조(釀造)한 각(各)술덧중(中)의 미생물군(微生物群)의 소장(消長)을 측정(測定)하여 얻은 결과(結果)는 다음과 같으며 이 실험에서도 효모(酵母)는 TTC 정색별(呈色別)로 유별(類別) 계수(計數)하였다. (a) 각시료구(各試料區)에서 사상균(絲狀菌)은 담금후(後) $2{\sim}3$일경(日頃)부터 검출(檢出)되지 않았으며 호기성(好氣性) 세균(細菌)은 담금 직후(直後) 술덧 매(每) ml 당(當) S 누룩 사용(使用)의 3구(區)에서 $15{\times}10^7{\sim}35{\times}10^7$개(個), T 누룩 사용(使用)의 3 구(區)에서 $8.2{\times}10^7{\sim}12{\times}10^7$개(個)가 검출(檢出)되어 이중(中) 구균(球菌)은 유산(乳酸) 무첨가(無添加)로 담금한 S 및 T구(區)에서는 36시간경(時間頃)까지 많은 증식(增殖)을 하다가 기후(其後) 급속(急速)히 감소(減少)되고 유산(乳酸) 첨가(添加)로 담금한 SP, SR, TP, 및 TR 구(區)에서는 처음부터 거의 검출(檢出)되지 않고 Bacillus는 각구(各區)에서 다 같이 많은 기복(起伏)이 있는 소장(消長)을 하였으나 말기(末期)에는 초기(初期)의 약(約) $1/5{\sim}1/10$ 수(數)로 감소(減少)되었다. (b) 유산균(乳酸菌)은 담금후(後) 24시간경(時間頃)에 S 구(區)에서는 술덧 매(每) ml 당(當) 약(約) $7.4{\times}10^7$ 개(個)가 검출(檢出)되어 $3{\sim}4$일경(日頃)까지 약(約) $2{\times}10^8$ 개(個)로 증식(增殖)하고 그후(後) 급속(急速)히 감소(減少)되어 말경(末頃)에는 약(約) $4{\times}10^5$ 개(個)가 존재(存在)하였으며 T 구(區)에서는 24시간경(時間頃)에 검출(檢出)되었으며 3일경(日頃)에는 약(約) $3{\times}10^7$ 개(個), 말경(末頃)에는 약(約) $2{\times}10^5$ 개(個)가 존재(存在)하였다. 한편 SP, SR, TP, 및 TR 구(區)에서는 각구(各區)마다 24시간경(時間頃)에 약(約) $4{\times}10^5$ 개(個)로 현저(顯著)히 적은 수(數)가 검출(檢出)되었으며 기후(其後) 별(別) 변동(變動)없는 소장(消長)을 하거나 사멸(死滅)되어 거의 검출(檢出)되지 않았다. (c) 각구(各區)술덧에서 검출(檢出)된 유산균(乳酸菌)은 대부분(大部分) 구상균(球狀菌)이였으며 또한 유산균(乳酸菌)의 소장(消長)은 술덧중(中)에 생성(生成)되는 유산(乳酸) 및 Alcohol 함량(含量)과 부합(符合)되는 경향(傾向)이였다. (d) 효모(酵母)는 24시간경(時間頃)부터 증식(增殖)이 뚜렷하여 술덧 매(每) ml당(當) S 구(區)에서는 약(約) $2{\times}10^8$ 개(個)가 되고 48시간경(時間頃)에는 약(約) $4{\times}10^8$ 개(個)가 되어 계속(繼續)하다가 후기(後期)에 다시 증가(增加)되어 $5{\sim}7{\times}10^8$ 개(個)가 되었으며 T 구(區)에서는 24시간경(時間頃)에 $4{\times}10^8$ 개(個)가 되었고 기후(其後) 기복(起伏)을 보이면서 $2{\sim}5{\times}10^8$ 개(個)로 계속(繼續)하였다. (e) S, T 양구(兩區)술덧중(中)에서 소장(消長)한 효모(酵母)는 TTC Pink 효모(酵母)가 90%이상(以上)을 차지하고 Red pink 및 Red 효모(酵母)는 전양조기간(全釀造期間)을 통(通)하여 $2{\times}10^6{\sim}3{\times}10^7$ 개(個) 사이에서 소장(消長)하였다. (f) SP 에서는 효모(酵母)는 24시간경(時間頃)에 S 구(區)보다 2배(倍)가 되는 약(約) $5{\times}10^8$ 개(個)의 Pink 효모(酵母)가 검출(檢出)되었으며 중기말경(中期末頃)까지는 S 구(區)보다 많은 수(數)이였으나 후기(後期)에는 별차(別差)없는 수(數)가 되었다. (g) SR 구(區)에서 소장(消長)하는 총효모수(總酵母數)는 SP 구(區)와 대차(大差)는 없었으나, 첨가(添加)해준 Red 효모(酵母)는 초기(初期)에 다소(多少) 많이 검출(檢出)되고 3일후(日後)부터는 S 구(區)와 별차(別差)없는 수(數)로 소장(消長)하였으며 TR구(區)에서도 Red 효모(酵母)가 초기(初期)에는 T 구(區)에 비(比)해서 많았으나 중기이후(中期以後)부터는 T 구(區)와 별차(別差)없는 경향(傾向)이어서 Red 효모(酵母)를 가(加)한 구(區)에서도 Pink 효모(酵母)가 훨씬 우세(優勢)함을 보여 본실험(本實驗)에서 검출(檢出)된 Red 효모(酵母)는 탁주양조(濁酒釀造)에서 후기(後期)까지 계속(繼續) 생육(生育)은 하나 많은 증식(增殖)은 하지 않았다. (h) TP 구(區)에서 Pink 효모(酵母)는 2일경(日頃)에 약(約) $5{\times}10^8$ 개(個)가 되어 T 구(區)에 비(比)해서 많고 기후(其後) 감소(減少)되는 경향(傾向)이나 T 구(區)보다는 많으며 후기(後期)에서는 역시(亦是) T 구(區)와 별차(別差)없는 수(數)가 되었다. (i) 술덧중(中)의 효모(酵母) 소장(消長)과 동시(同時)에 Alcohol 생성량(生成量)을 측정(測定)한 결과(結果) Pink 효모(酵母)를 첨가(添加)한 구(區)에서 초기(初期)에 다소(多少) 많은 생성량(生成量)을 보였으나 중기(中期) 이후(以後)는 효모(酵母) 무첨가구(無添加區)와의 차이(差異)를 인정(認定)할 수 없었고 또 Alcohol생성(生成)은 효모(酵母) 총수(總數)와 비례(比例)하지 않았다. (j) 액화형(液化型) Amylase는 담금 후(後) 12시간경(時間頃)까지 가장 강(强)하고 24시간경(時間頃)에 일단(一旦) 감소(減少)되었다가 시간경(時間頃)에 최고(最高)로 증가(增加)된 후(後) 74시간경(時間頃)까지 서서(徐徐)히 감소(減少)되고 기후(其後)는 급(急)히 감소(減少)를 보였다. (k) 술덧발효중(醱酵中) Alkaline protease는 불규칙적(不規則的)이기는 하나 계속(繼續) 감소(減少)되는 소장(消長)이었고 Acid protease는 24시간경(時間頃)에 최고(最高)로 증가(增加)하였다가 급(急)히 감소(減少)된 후(後) 다시 증가(增加)하는 불규칙적(不規則的)인 소장(消長)을 보였으나 Alkaline protease 보다는 계속(繼續) 강(强)하였었다. 3 : 본실험(本實驗)에서 가장 많이 검출(檢出)된 TTC Pink 효모(酵母)와 계속(繼續) 나타난 2주(株)의 Red Pink 효모(酵母) 및 1주(株)의 를 동정(同定)하고 이들의 생리적성질(生理的性質)을 검사(檢査)한 결과(結果)는 다음과 같다. (a) TTC Pink 효모(酵母)(B-50P)와 2주(株)의 Red Pink 효모(酵母)(B-54RP 및 B-60RP)는 Saccharomyces cerevisiae 형(型)이였고 Red 효모(酵母)(B-53P)는 Hansenula subpelliculosa 형(型)이였다. (b) 분리동정(分離同定)한 발효력(醱酵力)을 측정(測定)한 결과(結果) 2주(株)의 TTC Red Pink 효모(酵母)가 가장 강(强)하고 Pink 효모(酵母)가 다소(多少) 떨어지며 Red효모(酵母)는 현저(顯著)히 약(弱)함을 보였고 특(特)히 Pink 및 2주(株)의 Red Pink 효모(酵母)는 초발효력(初醱酵力)이 강(强)하여 탁주양조(濁酒釀造)에 적합(適合)함을 알았으며 Red효모(酵母)는 발효력(醱酵力)은 약(弱)하나 Ester생성력(生成力)이 강(强)하여 탁주양조(濁酒釀造)에 중요(重要)한 역할(役割)를 하는것을 알았다. 따라 탁주양조(濁酒釀造)에는 TTC Red Pink 및 Pink로 정색(呈色)되는 Saccharomyces cerevisiae 형(型)이 우량(優良)함을 추정(推定) 할 수 있었다. (c) 분리동정(分離同定)한 4주(株)효모(酵母) 아초산내성(亞硝酸耐性)은 강(强)하였으며 유산내성(乳酸耐性)은 국즙(麴汁) 배지(培地)에서 3%정도(程度)이었으나 Red효모(酵母)는 더 강(强)하였고 Alcohol 내성(耐性)은 Hayduck배지(培地)에서 Pink 및 Red Pink 효모(酵母)는 3%정도(程度)이고 맥아즙(麥芽汁) 배지(培地)에서는 13%정도(程度)이었으나 Red 효모(酵母)는 이들보다 훨씬 약(弱)하였으며 Gelatin 액화(液化)는 2주(株)가 다 40일(日)까지 (-)이였다. 4 : 탁주양조중(濁酒釀造中)의 발효도(醱酵度)는 2일경(日頃)에 총발효율(總醱酵率)의 $70{\sim}80%$가 이루어지고 $3{\sim}4$일경(日頃)까지 90%내외(內外)가 진행(進行)되어 주발효(主醱酵)는 이 시기(時期)에 종료(終了)됨을 보였으며 또한 탁주양조(濁酒釀造)에 있어서 담금한 총전분량(總澱粉量)에 대(對)한 주정(酒精) 발효율(醱酵率)은 65%내외(內外)가 됨을 알 수 있었다. 5 : 제등(齊藤)가 탁주(濁酒)술덧에서 분리(分離)한 Saccharomyces coreanus가 본실험(本實驗)에서 전연(全然) 검출(檢出)되지 않은 이유(理由)는 1930년경(年頃)부터 누룩제조(製造)에 국균(麴菌)을 종균(種菌)으로 접종(接種)하였으며 또한 탁주양조(濁酒釀造)에 일본국(日本麴)도 혼합사용(混合使用)하여서 탁주양조(濁酒釀造)에 있어서 미생물상(微生物相)이 완전(完全)히 달라진 탓이 아닌가 생각되며 이것을 뒷받침 하는 것으로 과거의 약탁주(藥濁酒) 고유미(固有味)가 달라진 것을 들 수 있다.