웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.
컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.
세계적 금융 위기로 인한 기업의 사업 환경이 빠르게 변화하고 있다. 기업이 빠르게 변화하는 환경에 적응하는 점은 과거보다 더욱 중요해 졌으며 이를 위해 세계적 제조 기업들은 기초 생산 인프라 와 고도의 IT 기술의 융합을 통해 위기 극복을 시도하고 있다. 특히 제조업의 제조 경쟁력을 증대 시킬 수 있는 제조 프로세스의 통합, 제품 개발과정에서의 협업, 공급자와 생산자의 유기적인 정보통합을 지원하는 시스템의 중요성이 부각되고 있다. 협업 및 정보통합에 대한 요구가 증대되고 있는 상황에서 본 논문에서는 파워보트 협업생산 및 정보통합을 지원할 수 있는 웹기반 시스템을 설계 및 구현을 수행하였다. 기 시스템은 설계 및 생산과정에서 협업을 지원하기 위해 파워보트의 제품구조 분석, 설계 및 생산 프로세스 분석 등을 통해 설계되었으며 제품정보 및 전사 컨텐츠 관리를 지원한다. 이를 통해 파워요트 개발 프로젝트에 참여하는 다수 기업 설계 및 생산 정보의 통합관리 및 동시 작업을 통한 생산성 증대가 기대된다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.
최근 들어 인터넷의 성장으로 인하여 문서의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 대용량의 문서를 마르게 검색 할 수 있는 병렬 정보 검색 엔진에 대한 중요성이 더욱 대두되고 있다. 병렬 정보 검색 엔진을 구현하기 위하여서는 역 색인을 분할하고, 분할된 역 색인을 통하여 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다. 역 색인을 분할하는 기존 방법으로는 1) 문서 식별자 분할 방법과 2) 식별자 분할 방법이 있다. 그러나 각 분할 방법은 다음과 같은 단점들을 가지고 있다. 문서 식별자 분할 방법은 문서의 추가가 용이하고 처리량(throughput)이 높은 반면에 top-k 질의 처리 성능이 좋지 않다. 그리고 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리 성능이 좋은 반면에 문서의 추가가 어렵고 처리량이 낮다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 해결하기 위하여 혼합 분할 방법을 제안하고 이를 정보 검색 기능과 밀결합된 DBMS인 오디세우스에 실현한 병렬 정보 검색 엔진을 설계하고 구현한다. 먼저, 제안된 병렬 정보 검색 엔진인 오디세우스/parallel-OOSQL의 아키텍쳐를 설명한다. 그리고 체계적인 실험을 통하여 제안된 시스템의 유용성을 보인다. 실험 결과, 문서 식별자 분할 방법은 질의 처리 시간이 역 색인 분할의 블록의 개수에 근사적으로 역 비례함을 보였으며, 키워드 식별자 분할 방법은 top-k 질의 처리에 좋은 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 병렬 정보 검색 엔진은 세 가지 분할 방법을 모두 제공하기 때문에 응용 환경에 따라 분할 방법을 커스터마이즈함으로써 항상 좋은 성능을 낼 수 있다. 오디세우스/parallel-OOSQL 병렬 정보 검색 엔진은 각 슬레이브 노드 당 1억 건의 웹 문서를, 시스템 전체로는 수십억 건의 웹 문서를 인덱스하여 저장하고 질의를 처리할 수 있다.
이 연구의 목적은 우리나라 공업기술교과 성격과 내용이 유사한 외국의 교육과정을 비교 분석함으로서 교육과정 개정의 흐름과 방향, 그리고 교과의 목표와 내용체계에 대하여 고찰해 보는 데 있다. 이를 위하여 이 연구에서는 문헌연구를 중심으로 한 연구방법을 수행하였다. 이 연구에서는 우리나라 공업기술교과와 유사한 과목들이 편성되어 운영되고 있는 일본, 미국, 영국, 그리고 뉴질랜드와 호주의 교육과정을 중심으로 분석하였다.이 연구의 결과를 요약하여 정리하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 공업기술교과와 유사한 과목으로는 일본의 '공업기술기초'와 '과제연구', 미국의 '기술', 영국의 '설계와 기술', 그리고 뉴질랜드의 '기술', 호주 뉴사우스웨일즈주의 '설계와 기술' 등이 있었다. 둘째, 교과의 목표와 강조점을 분석한 결과, 우리나라는 공업기술은 공업에 대한 지식과 이해, 그리고 진로탐색에 초점을 두고 있었으나, 일본, 미국, 영국, 뉴질랜드, 호주의 경우에는 과정적 접근 방법에 의한 기술적 문제해결력을 강조하고 있었다. 셋째, 교육내용을 분석한 결과, 우리나라는 전반적인 공업 세계의 영역을 다루고 있었으나, 일본은 인간과 기술 및 환경의 관계, 가공기술과 생산기술, 과제연구를 다루고 있었으며, 미국은 지식과 과정, 그리고 맥락에 의한 내용표준을 제시하고 있었고, 영국, 뉴질랜드, 그리고 호주의 경우에는 설계과정에 초점을 두고 있었다. 이 연구의 결과를 바탕으로 후속 연구를 제언하면 다음과 같다. 첫째, 공업기술교과의 교육과정 운영에 대한 실태분석이 필요하다. 둘째, 공업기술교과의 목표와 내용체계에 대한 전문가와 이해관계자들의 인식과 요구분석이 필요하다.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
동물플랑크톤의 서식 형태에 따른 구분(부착 및 부유성)과 월별 밀도 양상을 파악하기 위해 2011년 5월부터 10월까지 수생식물이 발달된 환경에서 동물플랑크톤 채집을 수행하였다. 조사 기간 동안, 부착성 동물플랑크톤은 총 24종, 부유성 동물플랑크톤은 총 30종으로 나타났으며, 이 중 두 서식 형태 간에 일치하는 종은 20종으로 확인되었다. 부착성 동물플랑크톤은 5~7월 동안 높은 밀도를 나타낸 반면, 부유성 동물플랑크톤은 9~10월 동안 높은 밀도를 보여 상이한 계절적 차이를 보였다. 안정동위원소 분석 결과, 부착 및 부유입자 유기물, 동물플랑크톤, 어류의 ${\delta}^{13}C$와 ${\delta}^{15}N$ 값은 계절별로 상이하였다. 부착성 동물플랑크톤은 봄, 가을 모두 부착입자 유기물에 대한 높은 의존도를 보였으나, 가을에는 부유입자 유기물에 대해서는 일부 의존하는 것으로 나타났다. 이는 수생식물의 우점 등으로 인한 먹이질의 감소와 연관되어 있을 것으로 사료된다. 그러나 부유성 동물플랑크톤은 봄과 가을 모두 부유입자 유기물에 대해서만 의존하는 것으로 나타났다. L. macrochirus는 크기에 따라 먹이원에 대한 다른 섭식 양상을 보였는데, 부착성 동물플랑크톤이 증가된 시기(봄)에 1~3 cm 크기의 L. macrochirus는 부착성 동물플랑크톤에 대한 높은 의존도를 보였으나, 가을에 부착성 동물플랑크톤 감소하자 부유성 동물플랑크톤에 대한 의존도가 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 4~7 cm 크기의 L. macrochirus는 상대적으로 큰 먹이원인 부유성 동물플랑크톤에 높은 의존도를 보였으며, 가을에 부유성 동물플랑크톤 밀도가 증가하자 매우 높게 의존하는 것으로 나타났다. 결론적으로 습지와 같이 수생식물이 우점되는 생태계에서 동물플랑크톤은 다양한 서식 형태(부착 및 부유성)를 가진 군집이 출현하는 것으로 파악되었으며, 이들은 각각 다른 먹이원에 대해 의존하는 것으로 나타났다. 또한 상위포식자인 L. macrochirus 또한 부착 및 부유성 동물플랑크톤의 계절별 밀도 양상에 따라 상이한 의존성을 보였으며, 특히 부착성 동물플랑크톤은 봄철 치어 성장 시기의 이들의 성장 및 발달에 매우 중요한 영향을 미치는 것으로 사료된다.
인터넷 기술의 발전에 따라 분산 지리정보 시스템 환경이 웹 기반 서비스로 변화되고 있는 추세이다. 기존의 웹 지리정보 서비스의 지리정보는 다양한 지도 포맷을 지원하여 상호운용하지 못하도록 독립적으로 개발되어 왔다. 동일한 지리정보임에도 불구하고 이러한 정보는 서로 다른 목적에 따라 개별적인 지리정보 시스템에 의해 중복된다 이는 중복된 지리정보 객체를 식별하는 문제와 중복된 지리정보 객체들 중에 클라이언트에게 가장 적합한 복사본을 선정하기 위한 지능적인 전략이 요구되고 있다. 그리고 중복 객체를 관리하기 위해 OMG와 GLOBE 그리고 GRID 컴퓨팅에서 관련 프레임워크를 제안하고 있다. 그러나 지리정보 객체에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서 이름 또는 속성으로 중복된 서비스 객체들의 효율적인 관리와 중복 서비스 객체들 중 가장 적합한 객체를 선정하기 위한 위치 서비스 모델을 제시하였다. 위치 서비스 모델은 세 개의 주요 서비스로 구성되어 있다. 첫 번째로 바인딩 서비스는 사용자가 객체의 이름과 속성으로 정의하여 서비스 오퍼 단위로 저장하고 클라이언트가 서비스 오퍼를 검색 할 수 있다. 두 번째는 위치 서비스로 컨택 레코드를 갖는 위치 정보를 관리한다. 그리고 컨택 주소를 갖는 독립적인 시스템상의 LSF에 의해 성능 정보를 획득한다. 세 번째는 지능형 선정 서비스로 바인딩/위치 서비스로부터 기본/성능 정보를 획득하고, 러프집합 기반의 지능형 모델에 의한 규칙에 의해 보다 빠르게 접근하고 성능이 우수한 특징을 제공한다. 본 논문에서 제시한 위치 서비스 모델에 대한 검증을 위해 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 위치 서비스의 처리 과정을 보였다.효과를 나타냈다.\alpha}-amylase$ 활성을 고려한 적정 종자수분 함량은 단옥수수는 15%, 초당옥수수는 12%이었다.미관련(食味關聯) 미질특성(米質特性)을 이용한 토요식미치 추정(推定) 중회귀식(重回歸式)에 채택(採擇)된 주요 특성은 단백질함량, 알칼리붕괴도 및 최저점도(最低粘度)였으며 결정계수(決定係數)로 보아 약 49%의 적중율(的中率)을 나타내었다. 생물학적 기능의 상관관계를 이해하는데 활용될 수 있을 것이다.V는 앞으로 바이러스와 기주의 다양한 상호관계를 이해하는데 있어서 중요한 병원학적 성질을 가지고 있는 것으로 생각되었다.>$300^{\circ}C$ 이하, 공정압력 1 Torr, 그리고 bias전압과 기체 혼합비를 변화시키면서 증착하였다. 증착시 in-situ OES 분석결과 플라즈마 내의 질소종의 함유량 변화에 따라 증착속도가 크게 변화됨을 알 수 있었고, 많은 질소기체를 인입하면 질소종이 많아지지만 증착률은 급격히 감소하였고 박막내 탄소의 함량이 커지면서 막질이 비정질로 바뀌고 미세경도 또한 감소함을 알 수 있었다. 이는 in-situ 플라즈마 진단분석이 전체 PEMOCVD 공정에 있어서 대단히 중요하고, Ti(C,N)과 Hf(C,N) 코팅막의 탄소함량과 미세경도는 플라즈마내의 CH과 CN radical종의 세기에 크게 의존함을 의미한다. 그리고 Hf(C,N) 박막의 경우도 Ti(C,N) 박막의 경우와 유사하게 최대 미세경도값$(2460\;Hk_{0.025})$이 -600 V bias 전압과 10% 질소기체 혼합비를 사용한 경우에 얻어졌고, 이는 박막이 주로(111) 방향으로 성장됨에 기인한 것으로
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[게시일 2004년 10월 1일]
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허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.