• 한국산림과학회지
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• 제32권1호
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• pp.36-63
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• 1976

1974년(年) 천연(天然)소나무집단(集團)에 대한 유전적변이(遺傳的變異)를 분석(分析)하고져 먼저 경북(慶北) 청송군(靑松郡) 소재(所在) 주왕산(周王山)소나무림(林), 충남(忠南) 서산군(瑞山郡) 소재(所在) 안면도(安眠島) 소나무림(林), 그리고 강원도(江原道) 평창군(平昌郡) 소재(所在) 소나무림(林)을 대상(對象)으로하여 각(各) 집단(集團)에서 되도록 소면적(小面積)의 범위내(範圍內)에 서있는 소나무 개체(個體)를 각(各) 20주(株)씩 총 60주(株)를 택(擇)하여 그 모수(母樹)에 대한 형태학적(形態學的) 특성(特性)등을 조사측정(調査測定)하고 집단간(集團間)에 보이는 차이(差異) 그리고 한 집단내(集團內)에 있는 각개체수목(各個體樹木)의 형질(形質)을 조사보고(調査報告)한바 있다(제일보고문(第一報論文). 1974년(年) 가을에 가계별(家系別)로 종자(種字)을 채취(採取)하여서 가계별(家系別) 및 산지별(産地別)의 차이(差異)를 분석(分析)하고 동시(同時)에 그 종자(種字)를 파종하여서 1-0묘(苗) 및 1-1묘(苗)를 대상(對象)으로 생장인자(生長因子)에 대한 측정(測定)을 하고 그 유전력(遺傳力)을 계산(計算)해 보았다. 그밖에 엽록소함량(葉綠素含量) 또는 monoterpene등의 함량(含量)의 차이(差異)를 분석(分析)해 보았다. 종자(種字)의 형태학적(形態學的) 특성(特性)에 있어서는 집단간(集團間) 또 가계간(家系間)에 유의차(有意差)를 보이지 않는 것도 있었으나 대체(大體)로 유의차(有意差)가 인정(認定)되었다. 그리고 각형질간(各形質間)의 상관(相關)을 보았는데 구과폭(毬果幅)과 종자익(種字翼)의 폭(幅), 구과장(毬果長)과 종자익(種字翼)의 길이간(間), 그리고 구과(毬果) 생중량(生重量)과 종자중량간(種字重量間)에는 정(正)의 상관(相關)이 보였다. 묘고(苗高)와 근원경(根元徑)의 성장(成長)에 있어서는 가계간(家系間) 그리고 집단간(集團間)에 차이(差異)가 인정되었다. 묘고(苗高)의 유전력(遺傳力)은 집단(集團)의 평균치(平均値)를 가지고 분석(分析)하였다. 즉 집단(集團)에 관계(關係)되는 분산(分散)을 유전분산(遺傳分散)으로 보고서 유전력(遺傳力)을 계산(計算)해 보았는데 1-0묘(苗)의 묘고(苗高)에서는 0.29, 1-1묘(苗)에서는 0.14가 그리고 근원경(根元徑)에 있어서는 1-0묘(苗)는 0.15, 1-1묘(苗)에서는 0.06이였다. 기공열수(氣孔列數)에 있어서는 집단간차이(集團間差異)가 있었으나 거치밀도(鋸齒密度)에는 차이(差異)가 없었다. 침엽(針葉)의 특성(特性)에 관(關)해서는 모수(母樹)와 차대간(次代間)에 상관(相關)이 없었다. 엽록소함량(葉綠素含量)은 집단간차이(集團間差異)는 보였으나 가계간차이(家系間差異)는 없었다. monoterpene의 성분(成分)에 있어서는 myrcene과 ${\beta}$-phellandrene의 함량(含量)으로 집단차(集團差)를 볼 수 있었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권3호
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• pp.71-110
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• 2010

본 연구에서는 항공권 예약 발권 웹사이트의 서비스 품질을 측정 뿐만 아니라 서비스 회복도 측정하고자 하였다. 또한 서비스 품질과 서비스 회복이 고객만족 및 충성의도에 미치는 영향관계를 실증하고자 하였다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 측정을 위해 Parasuraman, Zeithaml, & Malhotra(2005)가 개발한 E-S-QUAL과 E-RecS-QUAL을 사용했으며, 했다. E-S-QUAL은 온라인 서비스 품질을 측정하는 도구로써, 효율성, 시스템 이용가능성, 이행성, 프라이버시의 4개 차원 22개 항목으로 구성된다. E-RecS-QUAL은 온라인 서비스 회복을 측정하는 도구로써, 반응, 보상, 접촉의 3개 차원 11개 항목으로 구성된다. 실증분석을 위한 설문조사는 항공사나 여행사의 웹사이트를 통해 국내 외 항공권을 구입해 본 경험이 있는 소비자를 대상으로 실시하였는데, 총 400부가 회수되었고, 이 중 342부를 최종분석에 사용하였다. 실증분석을 위해 AMOS 7.0과 SPSS 15.0을 사용하였다. 먼저, SPSS 15.0을 사용하여, 요인점수를 이용한 회귀분석으로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 2, 3, 4, II-1, 2, 3, III-1, IV-1>이 전부 채택되었다. 온라인 서비스 품질과 온라인 서비스 회복의 각 차원은 모두 전반적인 서비스 품질에 유의한 영향을 보였고, 전반적인 서비스 품질은 고객만족에 유의한 영향을 미쳤다. 마지막으로 고객만족 역시 충성의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편 AMOS 7.0을 사용하여 모형 분석을 하였는데, 모형의 적합도는 가설검증을 하기에 합당한 수치가 나왔다. 이를 토대로 가설검증을 한 결과, <가설 I-1, 3, II-1, 3, III-1, IV-1>은 채택되었고, <가설 I-2, 4, II-2>는 기각되었다. 이 결과는 Parasuraman et al.(2005)이 주장한 것처럼 E-S-QUAL을 나타내는 데는 요인점수를 이용한 회귀분석이 더 적합하다는 것을 보여주는 것이라고 판단된다. 이를 토대로 본 연구의 시사점을 정리하였다.