• 한국해양학회지:바다
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• 제17권4호
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• pp.292-302
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• 2012

본 종설논문은 살오징어의 기존 및 최근에 새롭게 적용되고 있는 계군 분석방법들을 비교 분석하여 각 분석방법의 장단점과 분석방법간의 상호보완에 대하여 고찰하였다. 살오징어는 북서태평양의 넓은 지역을 회유하는 어종으로 생태계 및 상업적으로 중요한 자원이다. 살오징어는 해양환경변화의 생물학적 지표로서의 가능성을 평가 받고 있으며, 장단기적인 어획량 및 분포역의 변화가 환경 변화와 함께 나타난다. 예를 들어, 1987/1988 무렵에 발생한 기후체제전환 이후 한류성 어종으로 분류되는 명태의 어획량은 급감하여 현재까지 그 영향이 지속되고 있는 반면, 살 오징어 어획량은 크게 증가하였다. 현재까지 명태 어획량의 감소에 대하여 남획과 기후변화에 초점이 맞추어진 해석이 있으나, 뚜렷한 원인 분석은 이루어지지 않고 있다. 그 이유 중 한 가지는 계군 분석에 근거한 생태, 환경적 측면에 대한 정확한 원인 분석이 이루어지지 않고 있는 것과 관련이 된다. 계군은 유사한 생물학적 특징을 가진 개체들이 제한된 영역 내에서 유성생식과정을 통하여 동일한 유전자 풀(gene pool)을 공유하는 집단으로, 동일 계군을 형성하는 개체들은 산란에서 자원으로 가입 후 다시 재생산 과정에 이르기까지 시간 및 공간적으로 각기 다른 환경의 영향을 받을 수 있다. 따라서, 종에 대한 정확한 계군 분석은 자원의 효과적인 관리 및 급격한 변화에 대한 중요한 대응 방안의 역할을 할 수 있다. 살오징어 계군 분석에 적용된 주요 방법은 크게 4가지로 형태학적 방법, 생태학적 방법, 표지방류법, 유전학적 방법이 있다. 형태학적인 방법은 분석방법이 가장 간단하고 다수의 개체를 비교적 쉽게 분석할 수 있지만 각 형질들은 성장기간 동안 환경에 의해 영향을 많이 받게 되어 개체간의 차이가 생긴다. 생태학적 방법은 주로 개체의 생리적인 변화와 분포 및 회유상태, 기생충의 기생상태나 종류 및 기생률 등을 분석, 산란장의 차이를 알아보는 연구이며, 현재 활발히 연구되고 있는 방법으로 유사한 환경에서 생활하는 집단을 알 수 있지만 유전적으로 같은 집단인지는 알기 어렵다. 표지방류법은 직접적인 방법으로 계군의 회유 및 분포, 산란장의 위치를 파악할 수 있지만 수거가 어렵고 초기 단계에는 표식을 하기 어렵다. 수산생물의 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 자원관리학적 연구에 관한 기본적 정보를 제공해 왔다. 계군 분석을 위한 유전학적 방법은 이에 사용하는 유전자 마커(marker)의 감도에 따라 결정되며, 유전자 마커의 다형성이 높은 것을 선택해야 한다. 계군 분석을 위한 유전자 마커로는 오랜 기간 동안 동위효소 다형이 사용되어졌으며, 최근에는 mitochondria, microsatellite와 같이 DNA 염기배열 중에서도 변이성이 높은 영역을 선택하여 마커로 이용한 연구가 증가되고 있다. 기존의 형태학적 방법, 표지방류법, 생태학적인 방법들은 살오징어의 생활사, 회유경로, 산란장의 변화 등을 밝혀내어 계군을 파악하는데 많은 기여를 하였지만 여전히 각 해역에 분포하는 살오징어의 계군을 파악하기에는 어려움이 있다. 최근에는 기존의 계군 분석이 지닌 장단점을 비교 분석하여 복합적인 방법의 계군 분석이 이루어지며, 이러한 정보들을 바탕으로 유전학적 방법을 보완한다면 살오징어 자원의 변동에 대한 관리 방안을 마련하는데 도움을 줄 것이다.

• 한국환경생태학회지
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• 제31권6호
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• pp.537-548
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• 2017

본 연구는 봉선사천에 재도입된 참갈겨니(Zacco koreanus) 개체군과 복원 개체군의 원 서식처인 조종천과 수동천의 종조성 및 하천 수환경을 평가하고, 하천별 서식하고 있는 참갈겨니의 생육상태 및 생식능력을 비교 분석하고자 하였다. 현지조사는 참갈겨니의 산란시기를 고려하여 2016년 6월에 조사를 실시하였다. 물리적 수환경 분석 결과 하천별 모두 고도, 유폭, 수심의 차이는 적은 것으로 나타났으며, 하상구조는 Boulder, Cobble, Pebble의 비율이 높은 것으로 조사되었다. 이화학적 수환경 분석 결과 수온, pH, DO, BOD, EC 항목에서 하천별 모두 뚜렷한 차이를 보이지는 않는 것으로 분석되었다. 어류상 조사결과 봉선사천에서 총 3과 11종 530개체가 출현하였으며, 조종천에서 총 4과 12종 293개체, 수동천에서 총 4과 11종 361개체가 채집되었다. 하천별 모두 참갈겨니가 우점하고, 피라미(Zacco platypus)가 아우점하는 것으로 나타났다. 한국고유종은 하천별 모두 각각 6종씩 출현하여 50.0% 이상의 높은 고유종 빈도를 보였다. 군집지수 분석결과 평균 우점도지수는 0.63(${\pm}0.05$, BS)~0.72(${\pm}0.01$, JJ), 평균 다양도지수는 1.55(${\pm}0.06$, JJ)~1.78(${\pm}0.11$, BS), 평균 균등도지수는 0.71(${\pm}0.03$, JJ)~0.76(${\pm}0.02$, BS), 평균 풍부도지수는 1.61(${\pm}0.33$, JJ)~1.73(${\pm}0.24$, SD)의 범위로 분석되어 조사하천별 군집지수의 차이는 적은 것으로 나타났다. 유사도 분석결과 75.4%의 유사성을 기준으로 A와 B 두 개의 Group으로 구분되었으며, 조사지점별 어류상이 유사한 것으로 분석되었다. 정량적 서식처 평가 지수(QHEI) 분석 결과 QHEI는 평균 151.0(${\pm}46.0$)으로 양호한 서식처 환경을 가지고 있는 것으로 분석되었다. 참갈겨니 개체군의 Length-weight 분석 결과 복원 개체군과 원 서식처 개체군의 회귀계수 b값이 3.0 이상으로 나타났으며, 비만도 지수 기울기는 양의 기울기를 갖는 것으로 분석되었다. 또한 복원 개체군에 비해 상대적으로 원서식처 개체군의 회귀계수 b값 및 비만도 지수 기울기가 높은 것으로 나타났다. 참갈겨니 개체군의 Length frequency 분포를 분석한 결과 하천별 모두 안정적인 생활사를 유지하고 있는 것으로 분석되었으나 상대적으로 1년생 개체군에서 복원 개체군 보다는 원 서식처 개체군의 성장속도가 빠른 것으로 나타났다. 생식소중량 지수(GSI) 분석 결과 상대적으로 수컷과 암컷 모두 원 서식처인 조종천과 수동천의 개체군 보다 봉선사천 참갈겨니의 GSI median 값이 높은 것으로 분석되었다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.23-46
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• 2017

2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제19권1호
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• pp.57-65
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• 1980

담배나방(Heliothis assulta Guenee)의 발육에 미치는 온도의 영향과 Thuricide $HP^{(R)}$의 효과를 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 암컷의 산란전기간은 평균 3.0일($2\~4$일)이었으며 산란기간은 평균 4.75일($4\~5$일)이었고 산란후기간은 평균 3.5일($3\~4$일)로 성충의 수명은 약 11.25일이었다. 2. 일당 산란수 빈도는 60개$\~$80개가 가장 많았으며 각 온도에서 산란수는 $20^{\circ}C,\;25^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 307개, 413개, 189개로 $30^{\circ}C$에서 난수가 가장 적었으며 $25^{\circ}C$일 때 난수가 가장 많았다. 일당 산란수는 평균 64.05개 ($14\~172$개)였고 총산란수는 평균 304.25개 ($189\~413$개)였다. 3. 난기간은 $20^{\circ}C,\;25^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 평균 7.71일 ($6\~9$일), 4.12일($4\~5$일), 3.58일($3\~5$일)이었고 부화율은 각각 $71.25\%,\;78.49\%,\;81.05\%$로써 $30^{\circ}C$에서 가장 높고 $20^{\circ}C$에서 가장 낮았다. 4. 유충의 전 발육기간은 $20^{\circ}C,\;25^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 평균 43.5일, 21.79일, 18.05일을 소요하였고, 유충의 치사율은 $20^{\circ}C,\;25^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 $80.70\%,\;85.93\%\;87.01\%$였다. 5. 용 발육기간은 $20^{\circ}C,\;25^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 평균 24.22일($22\~27$일), 12.36일($11\~14$일), 11.50일($10\~13$였고, 용기 치사율은 $20^{\circ}C,\;25^{\circ}C,\;30^{\circ}C$에서 각각 $18.18\%,\;42.11\%,\;40\%$였다. 6. 발육영점온도는 난이 $11.61^{\circ}C$, 유충이 $11.96^{\circ}C$, 용이 $10.06^{\circ}C$였고 유효적산온도는 난, 유충과 용이 각각 60.41일도, 319.35일도와 222.66일도였으며 담배나 방의 발육영점온도는 $11.17^{\circ}C$였고, 유효적산온도는 60 2.42일도였다. 7. 발육과 온도와의 관계에서 Y=-4.272X+155.39 (r=0.9105), (Y=전 생육기기간을 완료하는데 소요되는 일수, X=처리온도)를 얻었으며 실측치와의 오차는 $6\~10$일로 생육단계 특히 유충기와 개체간 생리적 차가 현저함을 알 수 있었다. 8. Thuricide $HP^{(R)}$ 분무처리 시 치사율은 평균 $73.43\%$였고 Bait처리 시 치사율은 평균 $58.22\%$였으며 처리간에는 유의성이 있었으나 처리시기나 약량간에는 유의성이 없었다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제23권3호
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• pp.25-53
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• 2013

This study analyzes the effect of Computer Aided Innovation (CAI) to improve R&D Capabilities empirically. Survey was distributed by e-mail and Google Docs, targeting CTO of 235 SMEs. 142 surveys were returned back (rate of return 60.4%) from companies. Survey results from 119 companies (83.8%) which are effective samples except no-response, insincere response, estimated value, etc. were used for statistics analysis. Companies with less than 50billion KRW sales of entire researched companies occupy 76.5% in terms of sample traits. Companies with less than 300 employees occupy 83.2%. In terms of the type of company business Partners (called 'partners with big companies' hereunder) who work with big companies for business occupy 68.1%. SMEs based on their own business (called 'independent small companies') appear to occupy 31.9%. The present status of holding IT system according to traits of company business was classified into partners with big companies versus independent SMEs. The present status of ERP is 18.5% to 34.5%. QMS is 11.8% to 9.2%. And PLM (Product Life-cycle Management) is 6.7% to 2.5%. The holding of 3D CAD is 47.1% to 21%. IT system-holding and its application of independent SMEs seemed very vulnerable, compared with partner companies of big companies. This study is comprised of IT infra and IT Utilization as CAI capacity factors which are independent variables. factors of R&D capabilities which are independent variables are organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability. The highest average value of variables was 4.24 in organization capability 2. The lowest average value was 3.01 in IT infra which makes users access to data and information in other areas and use them with ease when required during new product development. It seems that the inferior environment of IT infra of general SMEs is reflected in CAI itself. In order to review the validity used to measure variables, Factors have been analyzed. 7 factors which have over 1.0 pure value of their dependent and independent variables were extracted. These factors appear to explain 71.167% in total of total variances. From the result of factor analysis about measurable variables in this study, reliability of each item was checked by Cronbach's Alpha coefficient. All measurable factors at least over 0.611 seemed to acquire reliability. Next, correlation has been done to explain certain phenomenon by correlation analysis between variables. As R&D capabilities factors which are arranged as dependent variables, organization capability, process capability, HR capability, technology-accumulating capability, and internal/external collaboration capability turned out that they acquire significant correlation at 99% reliability level in all variables of IT infra and IT Utilization which are independent variables. In addition, correlation coefficient between each factor is less than 0.8, which proves that the validity of this study judgement has been acquired. The pair with the highest coefficient had 0.628 for IT utilization and technology-accumulating capability. Regression model which can estimate independent variables was used in this study under the hypothesis that there is linear relation between independent variables and dependent variables so as to identify CAI capability's impact factors on R&D. The total explanations of IT infra among CAI capability for independent variables such as organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability are 10.3%, 7%, 11.9%, 30.9%, and 10.5% respectively. IT Utilization exposes comprehensively low explanatory capability with 12.4%, 5.9%, 11.1%, 38.9%, and 13.4% for organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability respectively. However, both factors of independent variables expose very high explanatory capability relatively for technology-accumulating capability among independent variable. Regression formula which is comprised of independent variables and dependent variables are all significant (P<0.005). The suitability of regression model seems high. When the results of test for dependent variables and independent variables are estimated, the hypothesis of 10 different factors appeared all significant in regression analysis model coefficient (P<0.01) which is estimated to affect in the hypothesis. As a result of liner regression analysis between two independent variables drawn by influence factor analysis for R&D capability and R&D capability. IT infra and IT Utilization which are CAI capability factors has positive correlation to organization capability, process capability, human resources capability, technology-accumulating capability, and collaboration capability with inside and outside which are dependent variables, R&D capability factors. It was identified as a significant factor which affects R&D capability. However, considering adjustable variables, a big gap is found, compared to entire company. First of all, in case of partner companies with big companies, in IT infra as CAI capability, organization capability, process capability, human resources capability, and technology capability out of R&D capacities seems to have positive correlation. However, collaboration capability appeared insignificance. IT utilization which is a CAI capability factor seemed to have positive relation to organization capability, process capability, human resources capability, and internal/external collaboration capability just as those of entire companies. Next, by analyzing independent types of SMEs as an adjustable variable, very different results were found from those of entire companies or partner companies with big companies. First of all, all factors in IT infra except technology-accumulating capability were rejected. IT utilization was rejected except technology-accumulating capability and collaboration capability. Comprehending the above adjustable variables, the following results were drawn in this study. First, in case of big companies or partner companies with big companies, IT infra and IT utilization affect improving R&D Capabilities positively. It was because most of big companies encourage innovation by using IT utilization and IT infra building over certain level to their partner companies. Second, in all companies, IT infra and IT utilization as CAI capability affect improving technology-accumulating capability positively at least as R&D capability factor. The most of factor explanation is low at around 10%. However, technology-accumulating capability is rather high around 25.6% to 38.4%. It was found that CAI capability contributes to technology-accumulating capability highly. Companies shouldn't consider IT infra and IT utilization as a simple product developing tool in R&D section. However, they have to consider to use them as a management innovating strategy tool which proceeds entire-company management innovation centered in new product development. Not only the improvement of technology-accumulating capability in department of R&D. Centered in new product development, it has to be used as original management innovative strategy which proceeds entire company management innovation. It suggests that it can be a method to improve technology-accumulating capability in R&D section and Dynamic capability to acquire sustainable competitive advantage.

• 한국잡초학회지
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• 제15권4호
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• pp.254-261
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• 1995

1992년(년) 전국(全國) 9개도(個道) 121개(個) 시 군(市 郡)의 2459개소(個所)에서 논종류(種類), 작부양식(作付樣式), 재배양식(裁培樣式), 이앙시기(移快時期), 경운방법(耕耘方法) 및 시기(時期)에 따른 논잡초발생(雜草發生) 분포(分布)를 조사(調査)한 결과(結果), 1. 논잡초(雜草)의 형태적(形態的) 특성(特性)에 따른 분포비율(分布比率)은 화본과(禾本科) 9.0%, 광엽잡초(廣葉雜草) 42.6%, 방동사니과 33.4%, 기타 15.0%로 나타났다. 2. 1992년 발생한 논잡초(雜草)의 형태별(形態別) 초종수(草種數)는 화본과(禾本科) 5, 광엽잡초(廣葉雜草) 27, 방동사니과 7등 총(總) 39개(個) 초종(草種)인 것으로 알려졌다. 3. 전국(全國) 논잡초(雜草)의 생활형(生活型)에 따른 분포비율(分布比率)은 일년생(一年生) 33.4%, 다년생(多年生) 66.6%로 나타났다. 4. 논유형별(類型別) 논잡초의 발생양상(發生樣相)은 보통답, 사질답, 미숙답에서 올방개의 발생이 가장 높았으며 습답에서는 벗풀이 가장 많이 우점(優占)하는 것으로 나타났다. 아울러 간척답에서는 물달개비의 발생량이 높은 것으로 알려졌다. 5. 벼 재배양식별(栽培樣式別) 논 잡초(雜草)의 발생정도(發生程度)는 손이앙재배답(移秧我培畓)에서는 벗풀, 물달개비, 사마귀풀 등의 발생량이 많았으며 어린모 및 중묘기계이앙답(機械移秧畓)에서는 올방개, 벗풀의 우점도(優占度)가 높은 것으로 나타났다. 한편 관수직파재배(灌水直播栽培)에서는 물달개비, 피, 나도겨풀 등이 건(乾) 답직파재배(畓直播栽培)에서는 피, 너도방동사니 등의 발생량이 매우 많은 것으로 알려졌다. 6. 작부양식별(作付樣式別) 논잡초(雜草)의 발생양상(發生樣相)은 일모작지대(一毛作地帶)에서는 올방개, 벗풀, 물달개비, 피, 올미 등이 우점(優占)하였고, 이모작지대(二毛作地帶)에서는 벗풀, 올미, 물달개비, 피, 올방개 등이 각각 많았다. 7. 이앙시기(移秧時期)에 따른 전국(全國) 논잡초(雅草) 우점정도(優占程度)에서는 5월 25일 이앙(移秧)에서는 올방개, 벗풀, 올미, 물달개비, 피, 너도방동사니 등의 발생량이 많았으며, 6월 10일 이앙(移秧)에서는 올방개, 벗풀, 피, 너도방동사니, 물달개비 등이, 6월 25일 이앙(移秧)에서는 올미, 올방개, 물달개비, 벗풀, 피 등의 발생량(發生量)이 각각 많은 것으로 알려졌다. 8. 경운시기(耕耘時期)에 따른 논잡초(雜草)의 발생현황(發生現況)은 추경답(秋耕畓)에서는 벗풀, 올방개, 물달개비, 올미, 피 등이, 춘경답(春耕畓)에서는 올방개, 벗풀, 피, 물달개비, 올미 등의 우점도(優占度)가 높은 편이었다. 특히 무경운(無耕耘) 벼 재배답(栽培畓)에서는 사마귀풀, 올미, 너도방동사니, 올방개, 피 등의 발생이 각각 많았다. 9. 지대별(地帶別) 논잡초(雜草)의 발생양상(發生樣相)은 평야지(平野地)에서는 올방개, 벗풀, 물달개비, 피, 올미 등이, 중산간지(中山間地)에서는 벗풀, 올방개, 물달개비, 피, 여뀌바늘 등이, 산간지(山間地)에서는 벗풀, 물달개비, 가래, 올방개, 피 등의 발생량이 각각 많은 것으로 나타났다. 10. 1992년 전국(全國) 10대 주요 논잡초(雜草)의 우점도(優占度)는 올방개, 벗풀, 피, 물달개비, 올미, 너도방동사니, 여뀌바늘, 가래, 사마귀풀, 올챙이고랭이 순(順)으로 높았다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제46권2호
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• pp.261-272
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• 2004

본 연구는 돈분과 팽연왕겨를 6:4로 혼합하여 함량을 65% 정도로 조절한 후 에스컬레이트식 축분교반기로 교반하면서 바닥에서 강제 송풍이 이루어진 대단위 퇴비화 시설에서 수행하였으며 본 시설을 이용한 축분 퇴비화중 퇴적더미의 온도는 15일령에 가장 높은 76$^{\circ}C$까지 상승한 후 25일령까지는 62$^{\circ}C$ 이상에서 온도가 유지되었으며 그 후 온도가 서서히 감소하여 완숙퇴비 단계에는 20$^{\circ}C$까지 떨어졌다. 수분 함량의 변화는 1일령부터 25일령까지 약 20%가 줄었으며 15일령부터 후발효 단계까지 급격하게 수분의 감소가 있었고 후발효 이후 수분 함량은 30%${\sim}$40% 사이로 유지되었다. 완숙퇴비의 안정성에 주된 인자로 알려진 퇴적더미내의 미생물상의 조사 결과 중온성 세균은 $10^8$-$10^10$ $CFUg^{-1}$, 사상균은 $10^3$-$10^4$, 방사선은 $10^6$-$10^8$의 범위에 상존하는 것으로 밝혀져 퇴비화 최종단계(퇴비화 45일령)에서는 축분퇴비의 안정성이 있는 것으로 사료되었으며 공정단계별 부숙도에 영향을 미치는 요인의 특성 변화를 구명하고자 실시한 결과는 다음과 같다. 1) 암모니아태 질소 함량은 퇴비화되면서 퇴비화 초기인 1일령에 최고치인 421.87mg/kg에서 점차 감소하여 완숙에는 104.89mg/kg으로 낮아졌다. 암모니아태 질수와 질산태 질소의 비율은 퇴비화 초기에는 11이상이었으며 퇴비화 45일령(완제품 단계)에서는 2 이하로 감소되었다. 2) 종자 발아지수는 퇴비내 독성물질과 영양소에 크게 좌우되었으며 퇴비화 전반기에는 무희석처리구의 수치로 볼 때 독성물질에 의한 저해로 간주가 되며 25일 이후 작물의 양적 영양소에 따라 발아지수가 달라졌다. 45일의 발효완료 단계에서의 발아지수는 80 이상을 나타내었다. 3) Humic acid의 E4:E6는 퇴비화 기간 중 25일 이전에는 E4:E6 ratio가 8.86에서 6.76 범위에서 감소하는 경향을 나타내었으며 25일 이후 완제품까지는 6.76에서 4.67의 범위에서 감소하였으며 이때의 퇴비화 전기간의 $r^2$ 값은 0.96이였다. 4) 수용성 탄소는 퇴비화 전반기에 0.54%에서 0.78%로 증가하였으며 그 이후는 0.42%까지 감소하는 경향을 나타냈다. 수용성 질소의 경우는 퇴비화 15일령까지 0.22%에서 0.32로 증가하다가 퇴비화 15일령 이후는 지속적으로 감소하는 경향을 나타냈다. 결과적으로 수용성 탄소와 수용성 질소간의 상관계수는 퇴비화 25일령까지인 전반기에 0.12인 반면 퇴비화 25일령 이후에는 0.5로 나타났다.

• 한국잠사곤충학회지
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• 제52권2호
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• pp.110-116
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• 2014

본 연구에서는 최근 개체수가 급격히 감소하고 있는 여름어리표범나비의 생태를 복원하기 위한 기초자료를 마련하고자 서식지에서의 생태를 확인하였으며, 인공사육을 통해 생태적 특성을 구명하고자 하였다. 여름어리표범나비의 서식지는 최근에 발견된 바 있는 강원도 인제와 전라남도 진도지역을 조사하였으며, 성충의 활동시기인 2012년 6 ~ 8월경 4회에 걸쳐 조사를 진행하였으며, 진도 지역에서 약 100마리 이상의 대형 군체가 확인되었다. 진도 지역의 서식지에서는 기주식물인 수염며느리밥풀(Melampyrum roseum var. japonicum)이 대규모로 자생하고 있는 것을 확인하였으며, 인제 지역에서는 국내에 기주식물로 알려진 냉초(Veronicastrum sibiricum)를 확인할 수 있었다. 기주식물에서 알이나 애벌레, 번데기를 확인하지는 못하였다. 여름어리표범나비의 생육특성을 조사하기 위하여 중부지방의 서식지에서 자생하는 냉초(Veronicastrum sibiricum)를 기주식물로 이용하였으며, 진도의 서식지에서 인공사육 실험을 위한 모충으로 암컷 3마리를 채집하여 사육실험을 진행하였다. 기주식물 화분에 망을 씌우고 암컷 개체 1마리씩을 넣어 채란을 받았다. 총 산란량은 465개였으며, 암컷 한 마리당 산란량은 120 ~ 186개로 나타났다. 알은 한 곳에 무더기로 낳아 난괴를 형성하는 특징이 있으며, 알의 크기는 직경 0.6 mm, 높이 0.7 mm로 구형에 가깝다. 120개의 알이 산란된 난괴를 대상으로 생육특성을 조사한 결과 산란된 알은 $9.96{\pm}0.4$일이 경과한 후 부화하였으며, 부화율은 95.0%였다. 부화한 애벌레는 1령 기간이 $4.1{\pm}0.6$일, 2령 $12.1{\pm}1.0$일, 3령 $8.1{\pm}0.7$일로 나타났다. 4령 애벌레는 활동이 둔해지면서 스스로 실을 내어 기주식물 잎을 둥글게 말은 후 그 속에서 집단으로 모여 있다가, 그 상태로 겨울을 나는 것으로 나타났다. 이른 봄(3월 초)에 깨어난 애벌레는 주변을 배회하다 먹이식물의 새싹이 나오면 먹이식물로 이동하여 먹이식물을 섭식한다. 큰개불알풀이나 질경이에 대한 먹이식물 이용 가능성을 조사한 결과 월동이후의 4령 애벌레부터는 정상적으로 섭식하고 자라는 것을 확인하였으며, 2차년도에 질경이를 이용한 사육시에는 산란은 하였으나 부화한 1령 애벌레가 모두 폐사하여 추가 실험이 불가능하였다. 큰개불알풀에서는 산란여부를 확인하지 못하였으며, 1령 애벌레를 이동시켜 사육실험을 진행하였으나 1령 애벌레시기에 모두 폐사하였다. 여름어리표범나비는 6회의 탈피를 통해 총 7령까지 성장하고, 4령 애벌레는 월동기간을 포함하여 $239.2{\pm}10.9$일, 5령 기간은 $12.3{\pm}1.3$일, 6령 기간은 $17.1{\pm}1.1$일, 7령 기간은 $10.5{\pm}1.0$일로 나타났으며, 총 애벌레 기간이 무려 $303.4{\pm}14.0$일에 이른다. 탈피각을 통해 애벌레의 두폭을 확인한 결과 1령이$0.28{\pm}0.02mm$, 2령 $0.45{\pm}0.02mm$, 3령이 $0.58{\pm}0.02mm$, 4령이 $0.75{\pm}0.03mm$, 5령이 $0.89{\pm}0.05mm$, 6령이 $1.23{\pm}0.06mm$, 7령이 $2.13{\pm}0.11mm$로 나타났다. 7령 말기의 애벌레는 약 2일간의 전용기간을 거친 후 먹이식물의 줄기나 주변의 식물에서 번데기가 된다. 번데기의 크기는 약 13 mm였으며 용화율은 약 92.0%로 나타났다. $9.1{\pm}1.6$일간의 번데기 기간을 거친 후 성충으로 우화하였으며, 우화율은 88.6%였다. 본 실험 결과 여름어리표범나비의 인공사육이 가능한 것으로 나타났으나, 애벌레 기간이 길고 1세대가 1년에 걸쳐 이루어지는 등의 단점으로 인해 대량사육에는 어려움이 있을 것으로 판단되었다. 여름어리표범나비의 멸종을 막기 위해서는 향후 지속적인 증식과 서식지 복원 및 보존을 위한 노력이 따라야 할 것으로 보인다.

• Current Research on Agriculture and Life Sciences
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• 제4권
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• pp.141-153
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• 1986

본(本) 연구(硏究)에서는 한국의 마늘(건(乾), 1접)과 양파(중품, 3.75kg) 가격(價格)에 관해 순환변동치(循環變動値)를 도출하여 순환주기, 방향(方向), 진폭(振幅) 및 요인(要因) 그리고 계절변동 패턴을 비교 분석(分析)하고 이들 작용(作目)의 가격동향(價格動向)을 순환국면별로 비교분석하여 가격안정화 대책을 제시하는데 목적(目的)을 두었다. 그 결과(結果) 다음과 같은 주목(注目)할 사실이 유의적(有意的)으로 밝혀졌다. 1) 마늘가격의 순환변동은 1967년 이후 1986년까지 최저 28개월에서 최고 53개월을 1주기로 6차례 있었다. 상승국면은 평균 20개월간으로 평균주기는 38개월을 보이고 있다. 양파의 순환주기는 최저 21개월에서 최고 47개월간으로 평균 35개월을 1주기로 하고 있어 마늘에서 보다는 약간 짧게 나타나고 있으며 상승국면과 하강국면의 기간은 각각 17.5개월과 16.7개월을 보여 마늘의 경우 하강국면이 상승국면보다 3개월 긴데 비해 양파는 오히려 하강국면이 상승국면보다 1개월 짧게 나타나고 있다. 그러나 이러한 주기현상은 어디까지나 평균개념에서 본 개월수이며 매 주기마다 면밀히 검토하면 각 주기의 기간은 상당한 차이를 보이고 있다. 2) 제1순환에서 제5순환까지의 국면별 공통된 특징은 순환변동치(循環變動値)의 정점(頂點)이 낮으면 하강국면이 상대적으로 짧고 순환변동치의 정점이 높으면 반면에 하강국면(下降局面)이 길고 또한 저점(底點)의 계곡이 깊게 나타나고 있다는 점이다. 이러한 순환변동치의 동향을 마늘재배농가는 깊이 인식하여 차년도(次年度)의 마늘재배에 신중을 기하여 경제적손실(經濟的損失)을 미연에 방지해야 할 것이다. 3) 마늘과 양파의 순환변동기(循環變動期)에서 주목할 것은 1966년 이후 1973년까지는 마늘과 양파의 순환변동치가 서로 반대방향으로 움직이고 있었으나 1975년부터 1985년까지는 약간의 시차(時差)를 두고 같은 방향으로 변동하고 있다는 점이다. 4) 시간적(時間的)으로 순환(循環)이 진행(進行)됨에 따라 진폭(振幅)의 크기가 점점 커지는 발산진동형(發散振動型)으로 가고 생산품(生産品)을 판매하는 유통단계(流通段階)에서 상대적으로 수익상 위험률이 높다. 5) 마늘가격의 계절지수(季節指數) 패턴을 월별(月別)로 보면 6월부터 10월까지 지수값이 100이하를 보여 연평균(年平均)수준을 밑돌고 있고 11월부터 이듬해 5월까지는 평균수준을 넘고 있다. 특히 수확초기인 6월(月)~7월(月) 사이에 가장 낮고 동절기(冬節期)에는 높게 나타나고 있다. 양파의 경우는 5월부터 11월까지 연평균수준을 밑돌고 있고 12월부터 이듬해 4월까지는 높게 나타나고 있다. 한편 계절변동의 등락격차를 20년간 월별 자료에서 구한 표준편차(標準偏差)로 보면 계절적 요인에 의한 가격변동폭은 마늘에서 보다는 양파가 크다. 6) 순환성(循環性)은 공급(供給)측면에서 볼때, 마늘과 양파의 경우, 첫째, 파종된 마늘의 성장조건(成長條件)이 순환성(循環性)을 가지고 변화하여 공급(供給)에 영향을 주고 있다. 즉 8월 하순~9월에 파종하여 5월~6월 상순에 수확하는 난지계(暖地系)마늘과 9월 하순~10월에 파종하여 6月 중순에 수확하는 한지계(寒地系)마늘은 생유기(生有期)인 봄철의 기후(氣候)조건에 따라 단보당(段步當) 수확량이 크게 변화하여 수급(需給)조절이 어려워 가격의 순환성(循環性)이 나타난다고 할 수 있다. 양파의 경우도 9월 하순~10월 하순이 파종기인데 역시 생유기(生有期)인 봄철의 기후조건이 순환성을 띄고 있기 때문이다. 둘째로, 순환성(循環性)을 야기시키는 요인(要因)은 농민(農民)의 경작여부(공급(供給)여부)에 관한 의사결정(意思決定) 과정에서 초과공급(超過供給) 또는 공급부족(供給不足)현상이 나타나기 때문이다. 셋째로, 순환변동(循環變動)의 진폭을 크게 해주는 요인으로 볼 수 있는 것은 마늘의 경우 마늘 생산량에 대한 종자소요량(種子所要量)이 크다는 점이다. 7) 순환국면별(循環局面別)로 마늘가격의 동향을 일반 농산물가격과 일반 소비자물가지수와 비교해 볼때, 주목되는 현상은 첫째, 마늘과 양파의 가격신축성(價格伸縮性)이 일반농산물(一般農産物)의 그것보다 4~5배나 되고 있으며, 둘째, 일반소비자물가지수나 농가판매 가격지수는 시계열적(時系列的)으로 상승폭에는 기복이 다소 있지만 계속증가추세를 보이는데 반해 마늘과 양파가격은 하강국면에 경상가격마저 하락하고 있어 재배농가의 수익성(收益性)이 보장되지 못하고 있음을 알 수 있다. 셋째, 이와 같이 마늘과 양파는 가격등락이 심하기 때문에 유통단계(流通段階)에서의 마진률이 대단히 크며 또한 투기(投機)의 대상(對象)이 될 수 있어 생산자(生産者)와 소비자(消費者)는 시장(市場)에서 불리한 입장에 있다고 하겠다. 8) 1986년산(年産)의 마늘예상적정재배면적(豫想適正栽培面積)은 40천(千)ha인데 실체 재배면적은 44.2천(千)ha에 이르고 있어 10.5% 많은 것으로 기상이 좋을 경우 크게 과잉생산(過剩生産)될 것으로 예상된다. 양파의 경우는 예상적정재배면적이 10.7천(千)ha인데 실제 재배면적은 8.7천(千)ha로 무려 18.7% 적기 때문에 양파값이 높을 것으로 예상된다. 단기대책(短期對策)으로는 마늘의 경우 (1) 공급과잉(供給過剩)으로 소비수요(消費需要)를 늘리는 대책(對策)이 강구되어져야 하며 (2) 성출하기(盛出荷期) 홍수출하에 의한 가격하락방지를 위하여 농안기금(農安基金)을 이용해 출하선도금지원계획(出荷先渡金支援計劃)을 확대실시하고 지원단가도 작년수준보다 높게 정한다. (3) 수출지원제를 모색하여 해외수요를 늘인다. 양파의 경우 (1) 입도선매에 의한 매점을 강력히 규제하여 농민의 피해를 줄인다. (2) 출하조절지원사업을 내실있게 운영하여 초기출하에 따른 농민의 피해를 줄인다. (3) 차기(次期)의 가격 안정을 위해 양파수입을 금지한다. 장기대책(長期對策)으로는 (마늘, 양파) (1) 산업용신수요(産業用新需要)를 포함한 수요예측(需要豫測)에 정도(精度)를 높인다. (2) 가격예시제(價格豫示制)를 실시하여 정부수매를 점진적으로 증대한다. (3) 유통(流通)의 근대화(近代化)를 통해 중간마진폭을 줄인다. (4) 희망재배면적을 사전에 조사하여 적정재배면적으로 유도한다. (5) 농민의 의사결정에 필요한 경영지도를 강화한다. (6) 이원적(二元的)인 재배면적 조사로 정확성을 높이도록 통계제도를 개선한다. (7) 관수시설(灌水施設)을 지원(支援)하고 종자보급 및 재배기술을 강화한다. (8) 수입억제로 농정에 대한 신뢰성을 높인다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권4호
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• pp.61-85
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• 2010

본 연구에서는 국내 대형할인점의 확산을 효과적으로 설명하기 위해 기업의 정보와 구매자의 구전으로 확산을 설명하는 Bass모형에 제3의 요소로 공간적 영향력을 고려하였다. 국내 대형할인점의 확산은 확산중심지인 서울경인지역에서 저차중심지인 4개 지역권역으로 확산되는 형태를 보임에 따라 공간적 영향이 중요하게 작용할 것으로 기대된다. 본 연구에서 공간적으로 구분된 시장 A(확산중심지)가 시장 B(저차중심지)에 미치는 영향이 완전히 통제되지 못하는 상황에서 시장 A가 시장 B에 미치는 공간적 영향을 다국가확산모형(multinational diffusion model)을 확장한 공간확산모형(spatial diffusion model)을 이용하여 정의하였다. Bass모형과 공간확산모형의 모수추정을 통해 두 가지 정보전달경로와 관련된 혁신계수와 모방계수로 확산을 설명하는 Bass모형보다 공간확산모형이 국내 대형할인점 확산을 더욱 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 또한 혁신중심지인 서울경인과 4개 지역권역의 소매환경을 나타내는 개념적 거리에 따라 공간확산모형에서 공간적요인의 영향력이 달라질 것이 기대되어 공간확산계수와 소매환경변수간의 상관관계를 살펴보았고, 연구결과 확산중심지에서 저차중심지에 대한 공간적 영향력은 저차중심지의 소매환경이 확산중심지의 소매환경과 유사할수록 크다는 것을 밝혀내었다.