2008~2009년에 강원, 충남, 제주 지역의 백합 재배 농가에서 바이러스 감염 증상을 보이는 백합의 잎과 구근을 채취하였으며 RT-PCR 방법으로 Lily mottle virus (LMoV), Lily symptomless virus (LSV), Cucumber mosaic virus (CMV) 등 3 종류의 바이러스를 검출 하였다. LSV 12주, LMoV 20주, CMV 1주가 검출 되었으며 LSV에 감염된 12개의 식물체 중 7개에서는 LMoV도 검출되어 복합 감염된 것을 확인하였다. LMoV와 LSV에 의한 복합 감염은 엽맥투명화, 잎말림, 반점, 모자이크, 황화 줄무늬 등 단독 감염보다 심각한 병징을 나타내었으며 좋지 않은 환경에서 저장된 구근에서도 복합 감염이 관찰되었다. 채집된 식물체는 LMoV 감염이 가장 많았으며 Lily virus X(LVX)에 의한 감염은 검출되지 않았다. 7개 분리주의(LMoV 4주, LSV 2주, CMV 1주) 외피 단백질 유전자를 증폭한 후 염기서열을 분석하여 국내에서 발표된 백합 바이러스 염기서열(LSV:AJ516059, CMV: AJ296154)과 비교 하였으며 LMoV는 국내에서 처음으로 염기서열을 결정하여 기존에 보고된 염기서열(AJ564636)과 비교하였다. 분리주는 기존에 보고된 바이러스와 95~99%의 뉴클레오티드 염기서열 유사성을 보였으며, 이들 분리주의 분자 생물학적 특성을 밝히고 신속하고 정확한 바이러스 진단을 위해서는 전체 염기 서열 분석이 필요한 것으로 판단되었다.
본 연구는 바이오플락을 기반으로 한 무 환수 사육 시스템에서 안정된 수질을 유지하기 위한 적정 수온 범위를 조사하였다. 이를 위해 다음과 같이 수온에 대한 5개의 실험 수조를 설정하였다: 10℃, 15℃, 20℃, 25℃ 그리고 30℃. 우선 각각의 실험 수조에 바이오플락을 기반으로 한 사육시스템을 조성하고, 조성된 각 실험 수조에 금붕어를 수용하여 사육수를 교환하지 않고 60일 동안 사육하였다. 바이오플락 기반 사육시스템이 조성되고, 무기 질소화합물들($NH_4{^+}-N$, $NO_2{^-}-N$, 그리고 $NO_3{^-}-N$)의 농도가 안정되게 낮은 상태는 10℃, 15℃, 20℃, 25℃, 30℃에서 각각 17, 26, 43, 68, 그리고 78일 이후에 유지되었다. 바이오플락 기반 사육 수조에 금붕어를 사육하기 시작하면서 $NH_4{^+}-N$ 농도가 10℃와 15℃에서는 지속적으로 낮은 상태가 유지되었으나, 20℃, 25℃ 그리고 30℃에서는 점진적 으로 증가하였다. 10℃와 15℃에서 $NO_2{^-}-N$과 $NO_3{^-}-N$의 농도는 낮은 상태가 유지되지 않고 바로 증가하였다. 반면, 20℃ 이상에서 $NO_2{^-}-N$의 농도는 지속적으로 비교적 안정되게 낮은 농도를 유지하였으며, $NO_3{^-}-N$의 농도는 점진적으로 증가하였다. 바이오플락 기반 수조에서 15℃ 이하의 조건에서는 $NO_2{^-}-N$ 농도를 낮고 안정된 상태를 유지할 수 없었다. 20℃ 이상에서 pH와 NH4+-N 농도 사이의 역상관관계가 pH 4.0과 6.0 사이에서 나타났다. pH 4.0과 6.0 범위에서 $NH_4{^+}-N$ 농도가 감소함에 따라 pH는 증가하였다. 그러나 pH 6.0과 8.0 사이에서는 pH와 $NH_4{^+}-N$ 농도 간 상관관계가 없었었으며, pH 6.0 이상에서는 $NH_4{^+}-N$ 농도가 지속적으로 낮은 상태를 유지하였다. 이러한 결과는 20℃ 이상에서 $NH_4{^+}-N$ 농도를 낮고 안정된 상태로 유지하기 위해서는 pH를 6.0 이상 유지해야만 한다는 것을 보여준다.
온실재배 오이에 발생하는 목화진딧물의 발생밀도를 추정하는 표본조사법을 개발하기 위하여 2개년(2013-2014년) 동안 주 전체의 잎별 발생밀도를 조사하였다. 목화진딧물의 공간분포 특성은 일반적으로 사용되는 Taylor's power law(TPL)와 Iwao's patchiness regression (IPR) 두 가지 방법을 이용하여 분포특성을 조사하였다. 목화진딧물의 주 전체 밀도를 대표할 수 있는 표본단위를 일정 잎 위치의 평균밀도와 주 전체의 잎당 평균밀도와의 일반선형 회귀식을 이용하여 결정하였다. 적정 표본단위는 오이 생육기에 따라 달랐는데, 총엽수가 9매 미만일 경우 2매(중위엽과 최하위+1번째 엽), 그 이상인 경우에는 3매(위로부터 4번째, 7번째, 최하위+1번째 엽)를 조사하는 것이 적합하였다. 오이에서 목화진딧물의 공간분포 특성은 TPL과 IPR의 기울기가 모두 "1"보다 커 집중분포를 하고 있었으며, 진딧물의 평균-분산 관계를 TPL이 IPR보다 더 잘 설명하였다. TPL의 기울기와 절편은 연차간에 차이가 없었으며, Green과 Kuno의 식을 이용하여 고정 정확도(D) 수준에서의 축차표본조사법을 개발하였다. 목화진딧물의 축차표본조사법은 Green의 방법이 Kuno에 비해 더 효율적이었다. 목화진딧물의 일정 평균밀도를 추정하기 위해 필요한 조사 주수는 D값과 잎당 평균밀도가 낮을수록 증가하는 경향이었다. 표본조사를 중지할 수 있는 누적 진딧물 수는 D값이 낮을수록, 조사 주수가 적을수록 증가하는 경향이었다. 목화진딧물 잎당 10마리의 밀도를 추정하기 위해 필요한 조사 주수는 13주이었으며, 이 때 조사를 중지하기 위한 누적 진딧물수는 131마리이었다.
본 논문은 비산출률을 모르는 관측정에서 지하수함양량을 산정하기 위해 물수지분석법의 매개변수를 지하수위상 승량으로 추정하는 방법을 제시하고, 제주도 북부지역의 2개 관측정에 적용하였다. 식생근계의 토양에 대한 물수지가 일단위로 분석되었다. 직접유출랑은 SCS방법으로 계산하고, 실제증발산량은 Penman-Monteith식으로 산정한 잠재증발산량에 작물계수와 수분스트레스계수를 곱하여 산정하였다. 강수량과 이전 토양수분량에서 직접유출량과 잠재증발산량을 제하였으며 토양수분보유능을 초과하는 수량을 지하수함양으로 보았다. SCS 유출곡선지수, 토양수분 보유능, 작물계수 등의 매개변수는 강우사상 동안의 함양량과 지하수위상승량의 선형관계를 이용하여 추정하였다. 관측정이 위치한 지점에서 출현가능한 비산출률의 최대한계값($n_m$)을 강수량과 지하수위상승량 관계로부터 유도하였다. 관측된 지하수위상승량과 함양량 계산값의 선형관계로부터 비산출률과 결정계수($R^2$)를 산정하고, 계산된 비산출률이 최대한계값($n_m$)이내에 위치하며 $R^2$이 가장 큰 매개변수값을 모의를 통하여 선정하였다. 사례지역에 적용한 결과 추정된 매개변수로 산정한 함양량이 지하수위상승량의 변동을 81%이상 설명하는 것으로 나타나 지하수위 자료는 지하수함양량 산정을 위한 물수지분석법의 매개변수 추정에 유용한 것으로 판단된다.
유기물 함량이 많은 난지권 제주도의 화산회 토양에서의 수분함량과 토양수분 장력과의 관계를 파악하는 것이 밭작물이 주로 재배되는 제주도 특성상 계획적인 관개관리를 통해 효율적인 물 관리를 가능하게 할 것이므로 이를 위해 본 연구는 토양수분 장력을 실측하지 않고 추정할 수 있도록 유기물 함량이 다른 토색별 토양수분특성곡선을 작성하고자 하였다. 유기물 함량에 차이가 많이 나는 세 가지 색의 토양을 이용해 토양수분 장력별로 토양수분 함량을 측정한 후 scaling 기법을 이용해 토양수분 특성곡선 추정모형을 작성했다. 암갈색, 농암갈색, 흑색으로 구분이 가능한 화산회 토양을 토색별로 살펴보면, 토성이 동일하더라도 유기물함량이 높은 화산회 토양일수록 토색이 진한 경향을 보여 토색에 미치는 유기물 함량의 영향을 판단할 수 있었다. 토색별 토양수분 특성곡선은 흑색토, 농암갈색토, 암갈색토의 순으로 수분 보유능의 차이를 보였으며, 이들도 scaling 기법을 통해 토양수분장력을 dimensionless water content의 멱함수 형태로 단일화 시킬 수 있었다. 또한, scale 변환 수분함량을 이용해 주로 토양수분 특성을 해석하는데 많이 이용되고 있는 van Genuchten 모형에 적용할 수 있는 매개변수들을 토양시료 전체에 대해, 그리고 각각의 토색별로 작성하였다. 이들 함수는 로지스틱(logistic) 형태를 보였다. 결과적으로 토양수분 곡선특성 추정모형은 수리특성의 기본이 되어 농경지에서의 물의 이동특성을 해석하는 밑바탕이 될 것이며, van Genuchten 변수들은 유기물 함량이 높은 지역에서 SWAT 등의 다양한 수문모형들에 적용이 가능할 것이다.
전작물(田作物)에 대(對)한 가리비료(加里肥料)의 효과(效果)를 검토(檢討)하고 그 결과(結果)를 다음과 같이 요약(要約)하였다. 1. 작물(作物)의 종류별(種類別) 가리(加里)의 10a당(當) 평균(平均) 시비적량(施肥適量)은 각각(各各) 목초(牧草) 32, 채소(菜蔬) 22.5, 과수(果樹) 17.3, 서류(薯類) 13.3, 화곡류(禾穀類) 6.5kg이다. 최근(最近) 경제성장(經濟成長)과 더부러 목초(牧草), 채소(菜蔬) 및 과수(果樹)의 재배면적(栽培面積)이 급격(急激)히 증가(增加)하고 있어 영후(令後)의 가리비료(加里肥料) 수요(需要)는 크게 증대(增大)될 것이다. 2. 주요(主要) 전작물(田作物)에 대(對)한 평균(平均) 적정가리(適正加里) 시비량(施肥量)은 보리 6.5, 밀 6.9, 콩 4.5, 옥수수 8.1, 감자 8.9, 고구마 17.7kg/10a이다. 가리성분(加里成分) 1kg/10a당(當) 평균(平均) 증수량(增收量)은 화곡류(禾穀類)에서 4~5kg이고 서류(薯類) 46kg로서 수익성(收益生)은 서류(薯類)에서 높다. 3. 전국(全國)의 치환성(置換性) 가리(加理) 함량(含量)의 분포(分布)는 해안지대(海岸地帶) 특(特)히 남해안(南海岸)에서 높고 내륙지대(內陸地帶)에서 낮으며 산악지대(山岳地帶)는 그 중간(中間)이다. 도별(道別)로는 제주(濟州)>전남(全南)>강원(江原)>경남(慶南)의 순(順)이고 경북도(慶北道)에서 가장 낮다. 대 맥(大 麥) : 4. 월동맥류(越冬麥類에) 대(對)한 가리(加里)의 비효(肥效) 및 적량(適量)은 l차적(次的)으로 기온(氣溫)의 영향(影響)을 받으며 토양인자(土壞因子)는 제(第)2차적(次的)인 것으로 생각할 수 있다. 따라서 토양별(土壞別) 또는 토양검정(土壞檢定)에 따른 시비량(施肥量) 결정기준(決定基準)은 기존지대별(氣候地帶別)로 설정(設定)함이 합리적(合理的)일 것이다. 5. 고온(高溫)에서는 토양(土壞) 중(中)의 가리(加里)의 방출(放出)이 촉진(促進)되어 가리(加里)에서 시용효과(施用效果)와 시비적량(施肥適量)이 남부(南部)에서 적고 저온인 북부(北部)에서 높으나 시비(施肥) 인산(燐酸)은 고온에서 고정(固定)이 촉진(促進)되어 남부(南部)에서 시비적량(施肥適量)이 많으며 질소(窒素)는 온도요인(溫度要因)보다는 강수량(降水量)의 영향이 커서 강수량(降水量)이 많은 남부(南部)에서 시비적량(施肥適量)이 극히 높은 것으로 풀이되었다. 6. 도별(道別) 평균(平均) 가리비효(加里肥效)는 남부(南部)로 갈수록 떨어지는 경향(傾向)을 보였고 경북(慶北)만이 예외적(例外的)으로 높다. 경북(慶北)은 치환성(置換性) 가리함량(加里含量)이 가장 낮을 뿐 아니라 산간지역(山間地域)의 저온권 전작지대(田作地帶)가 많은 것이 원인(原因)인 것 같다. 7. 가리(加里)의 비효(肥效)와 시비적량(施肥適量)은 연차별(年次別) 변이(變異)가 크다. 가리(加里)의 비효(肥效)는 저온의 해에 컸고(평년(平年)의 2~3배(倍)) 조해(早害)와 습해(濕害)가 있었던 해에는 적었으며 시비적량(施肥適量)은 저온으로 동해(凍害)가 있었던 해보다는 조해(早害)와 습해(濕害)가 있었던 해에서 더욱 많다. 8. 모암별(母岩別) 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)은 결정편암(結晶片岩)>화강암(花崗岩)>수성암(水成岩)>현무암(玄武岩)의 순(順)이나 가리(加里)의 비효(肥效)는 이와 반대(反對)의 순(順)이어서 모암별(母岩別) 가리(加里) 함량(含量)과 비효간(肥效間)에는 뚜렷한 역상관(逆相關)이 있다. 9. 모재별(母材別) 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)은 충적토(沖積土)>잔적토(殘積土)>홍적토(洪積土)>곡간충적토이며 가리비효(加里肥效)는 곡간충적토에서 만이 현저히 클 뿐 그 외(外)의 모재간(母材間)에 는 분명(分明)한 차이(差異)가 없다. 10. 가리(加里)의 비효(肥效)와 적량(積量)은 토성(土性) 차이(差異)에 의(依)하여 크게 달라서 가리비효(加里肥效)는 사질(砂質)쪽에서 높고 가리적량(加里適量)은 식질(埴質) 쪽에서 높다. 특(特)히 사질(砂質)인 양토(壤土)와 사양토(砂壤土)에서는 적량(適量)을 초과(超過) 시비(施肥)했을 때 감수(減收)가 크다. 11. 가리시용(加里施用)에 의(依)해서 평균적(平均的)으로 출수일(出穗日)이 1.7일(日) 지연되고 간장(稈長)은 4.4cm가 증대(增大)되며 주당수수(株當穗數)(0.3)와 1,000립중(粒重) 및 저엽비율(租葉比率)이 증대(增大)된다. 콩 : 12. 콩의 가리비효(加里肥效)는 곡류작물(穀物作物) 중(中)에서 가장 적으나 신개간지(新開墾地)에서는 가리(加里) 8kg/10a 시용(施用)으로 자실중(子實重)이 28kg/10a까지 증수(增收)된다. 13. 모암별(母岩別) 가리비효(加里肥效)는 현무암(玄武岩)제주(濟州)>수성암(水成岩)>화강암(花崗岩) 및 석회암(石灰巖)의 순(順)이며 연차별(年次別) 변이폭(慶異幅)도 크다. 옥수수 : 14. 치환성(置換性) 가리함량(加里含量)이 많은 토양(土壞)에서는 옥수수의 가리비효(加里肥效)는 떨어지나 절대수량(絶對收量)이 높기 때문에 오히려 가리(加里)의 시비적량(施肥適量)은 가리함량(加里含量)이 높은 경우에 높다. 15. 옥수수에 대(對)한 가리비효(加里肥效)는 인산(燐酸)의 시비수준(施肥水準)과 교호작용(交互作用)이 인정(認定)되어 인산(燐酸)의 적량(適量) 시용하(施用下)에서 가리(加里)의 비효(肥效)도 크고 적량(適量)도 높다. 서 류(薯類) : 16. 감자는 가리(加里)보다도 질소(窒素)의 요구량(要求量)이 더 많으며 이 때문에 감자가 스스로 토양가리(土壤加里)의 흡수능력(吸收能力)이 큰 것 같다. 17. 감자의 수량(收量)은 식양토(埴壤土) 보다는 사양토(砂壤土)에서 높고 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)이 높을수록 높다. 그러나 가리(加里)의 비효(肥效)는 사질토(砂質土)보다는 식양토(埴壤土)에서 높고 전토양(田土壤)보다는 답토양(畓土壤)과 같은 불량환경(不良環境) 조건(條件)에서 더욱 크다. 18. 고구마에서는 질소(窒素)와 인산(燐酸)의 요구량(要求量)은 비교적 낮고 흡비력(吸肥力)이 강(强)하여 불량토양(不良土壤)에서도 상당히 높은 수량(收量)을 얻을수 있으나 가리(加里)의 시비적량(施肥適量)과 시비효과(施肥效果)가 매우 크다는 것이 특징(特徵)이다. 19. 고구마에 대(對)한 가리(加里)의 시비효과(施肥效果)는 토성별(土性別)로 차이(差異)가 크며 치환성(置換性) 가리(加里) 함량(含量)이 낮은 사질토(砂質土)에서도 충분량(充分量)의 가리(加里)를 시용(施用)했을 때는 비효(肥效)가 크게 나타나 수량(收量)이 토양(壤土) 및 식양토(埴壤土)에 비하여 높아진다. 20. 신개간지(新開墾地)와 같이 척박한 토양(壤土)에서도 충분량(充分量)의 가리(加里)를 시용(施用)했을 때는 숙전(熟田)과 대등(對等)한 수량(收量)을 올릴 수 있다.
본 연구는 점포를 방문하는 동안 노출되는 매장의 물리적 환경 특성이 서비스 브랜드 개성과 재구매의도에 미치는 영향력을 규명하기 위해 시도되었다. 이를 위해 연구모형을 개발하여, 특정 서비스 브랜드의 이용객을 대상으로 설문조사를 실시하고 구조방정식을 이용하여 분석하였다. 연구 결과는 우선, 서비스의 물리적 환경은 주변요인, 디자인요인, 사회요인으로, 그리고 서비스브랜드 개성은 유능함, 성실함, 흥분됨, 세련됨, 강인함 차원으로 분류되었다. 둘째, 물리적 환경의 모든 차원들이 모든 서비스 브랜드 개성차원에 정(+)의 영향을 주었으며, 물리적 환경의 서비스 브랜드 개성에 대한 영향력은 각 차원별로 상이하였다. 셋째, 서비스 브랜드 개성은 모두 재구매의도에 정(+)의 영향을 주었으며, 특히 세련됨 차원에 미치는 영향이 가장 켰다. 넷째, 서비스의 물리적 환경은 재구매의도에 정(+)의 영향을 주었으며, 특히 물리적 환경 중 사회요인이 재구매의도에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과들은 물리적 환경 연출은 브랜드 개성 형성의 결정요인으로 서비스 브랜드 차별화의 핵심요인으로 작용하므로, 호의적인 브랜드 개성 창출을 위해서는 우선적으로 물리적 환경에 대한 효율적 관리 방안이 강구되어야 함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.