목 적: 저성선자극호르몬 성선저하증 환자에서 보조생식술의 임신 결과에 대해 알아보고자 하였다. 연구방법: 저성선자극호르몬 성선저하증으로 진단받고 본원에서 보조생식술을 시행받은 23명을 연구군으로, 동일기간 난관요인으로 보조생식술을 시행받은 이들 중 연구군과 연령 및 체질량지수가 일치하는 120명의 여성을 대조군으로 설정하여, 이들의 의무기록을 후향적으로 열람하였다. 보조생식술 관련 여러 계측치 및 임신율, 유산율, 출산율 등을 비교 분석하였다. 결 과: 연구군의 평균 연령은 $32.7{\pm}3.3$세였고, 평균 체질량지수는 $21.0{\pm}3.2kg/m^2$였다. 생리주기 제 2~3일에 측정한 황체형성호르몬과 난포자극호르몬은 각각 $0.61{\pm}0.35$, $2.60{\pm}2.35$ mIU/ml였고, 에스트라디올은 $10.13{\pm}8.17$ pg/ml이었다. 난소자극 주기에서 사용된 생식샘자극호르몬의 총 양과 투여기간 및 hCG 투여일의 $E_2$ 수치는 연구군에서 유의하게 높았다. 보조생식술 방법에 따라 분석한 결과, 체외수정 및 배아이식 (IVF-ET) 주기에서는 연구군에서 자궁내막두께와 수정율, 출산율이 유의하게 낮았고, 유산율은 유의하게 높았으며, 그 외 난소자극 및 인공수정 (SO-IUI) 및 동결보존배아이식 (FET) 주기에서는 두 군간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 결 론: 저성선자극호르몬 성선저하증 여성에서 생식샘자극호르몬 치료를 통한 전반적인 보조생식술의 임신율은 22.0%로 대조군의 그것과 유사하지만, 이를 위해서는 더 많은 용량의 호르몬이 필요하다. 연구군의 IVF-ET의 경우, 주기 중 현저하게 높은 $E_2$ 수치와 유의하게 얇은 자궁내막을 보이며, 더 높은 유산율과 더 낮은 생존출산율을 보여, 이의 극복을 위해 자궁내막 수용성 개선방안에 대한 연구가 추가로 필요하다.
제 4차 산업혁명의 초연결 환경에서 발생하는 많은 양의 데이터는 제 4차 산업혁명을 기존의 생산 환경과 구분지어 주는 주요한 요소이다. 이러한 환경은 데이터를 필요로 하는 동시에 데이터를 생산하는 양면적인 특징을 가진다. 때문에 앞으로의 정보 시스템은 기존의 정보시스템보다 양적인 측면에서 더 많은 데이터를 처리해야 하며, 질적인 측면에서는 많은 데이터 중 사용자의 목적에 부합하는 목표 데이터만을 추출하는 능력이 요구된다. 작은 규모의 정보 시스템에서는 사람이 그 시스템을 정확히 이해하고 필요한 정보를 획득하는 것이 가능하지만, 시스템에 대해 정확한 이해가 어려워진 다양하고 복잡한 시스템에서는 원하는 정보를 획득하는 것이 점점 더 어려워진다. 이러한 문제는 데이터를 사람뿐 아니라 컴퓨터가 이해할 수 있는 온톨로지로 표현하여 다양한 정보처리가 가능하도록 하는 시맨틱 웹(Semantic Web) 구축이 해결책이 될 수 있다. 군에서도 현재 대부분의 업무가 정보 시스템을 통해 이루어지고 있는데, 정보의 입력이나 가공 등 단순처리 중심으로 구축된 기존 시스템이 점점 더 많은 양의 데이터를 포함하게 되면서 시스템을 쉽게 활용하기 위한 노력이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 온톨로지를 통한 지능형 의사결정지원시스템의 예로 온톨로지 기반 군수상황관리체계를 제안하고자 한다. 온톨로지 기반 군수상황관리체계는 기존의 군수정보체계의 복잡한 정보를 직관적으로 보여주기 위해 구축된 군수상황관리체계를 온톨로지를 통해 구축하였으며, 성과기반군수지원 계약관리, 부품사전 등의 유용한 기능을 추가 식별하여 온톨로지에 포함하였다. 또한 구축된 온톨로지가 의사결정지원에 활용할 수 있는지를 확인하기 위해 시맨틱 웹 기술을 통해 기본적인 질의응답은 물론 추론 및 함수를 통한 분석기능을 구현하였다.
이 연구는 중국의 중세 목조건축을 대상으로 귀포(轉角鋪作)의 변천을 고찰한 것이다. 연구의 목적은 당대(唐代)부터 금대(金代)에 건축된 목조건축 중 중국정부가 전국중점문물보호단위(國保)로 지정 보호하고 있는 71동의 건물을 대상으로 귀포의 시기별 변천 양상을 살펴보고 변화요인을 파악하는데 있다. 이 연구에서는 귀포를 구성하는 좌우대(左右隊)의 다양한 결구유형에 주목하여 귀포의 변천과 전개과정을 고찰했다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 귀포의 형식 변화는 건축을 주도했던 장인들의 좌우대에 대한 인식 변화와 깊은 관련이 있다. 초기의 귀포에서는 소첨과 대첨으로 구성되는 중공조(重?造) 구성과 일두삼승(一斗三升)의 첨차 구성 원칙이 잘 유지되었으나 건축기술의 발달로 귀포의 출목부(出目部)에 귀잡이한대(말각공)와 좌우대가 결구되면서 다양한 형식이 나타났다. 초기의 귀포에서 진일보한 과도기형 귀포는 홀수 단에 놓인 좌우대의 모양에 따라 세 가지 유형으로 구분된다. 즉 귀한대에 면해 좌우대의 뺄목이 형성되지 않은 '무(無)뺄목형'(요, 북송)을 비롯한 좌우대의 뺄목이 사두(?頭)와 같은 모양인 '사두뺄목형'(북송, 금)과 좌우대의 뺄목이 소공두(小?頭)와 같은 '소공두형'(남송, 금)이 그것이다. 귀포의 후기형인 정형은 각 출목에 사두가 결구되는 유형으로 비록 요대에 형성되었지만 폭넓게 적용된 시기는 원대이후로 추정된다. 요대(遼代)에 이르러 건물의 지붕이 대형화되고 처마가 길게 돌출되는 변화가 나타나면서 하중이 집중되는 귀포를 구조적으로 보강할 필요가 생겼다. 이 시기에 처음 사용된 귀잡이한대는 귀포의 구조 보강을 위해 사용되었지만 이후 귀포의 형식 변화에 큰 영향을 미친 것으로 파악된다. 그리고 요대(遼代)에 발달한 공포재인 익형공(翼型?)은 귀포를 비롯한 건물의 공포형식이 투심조(偸心造)에서 계심조(計心造)로 변화하는데 큰 영향을 주었으며, 이와 같은 변화는 무앙계 건축을 중심으로 귀포의 정형화에 가장 큰 영향을 미쳤다. 하지만 동시기 하앙계 건축에서는 무앙계에 비해 귀포가 '사두(?頭)뺄목형'에서 '소공두형'으로 바뀌는 변화가 서서히 일어났다. 무엇보다 귀포의 변화에 요대의 건축특성이 중요한 역할을 하였음이 주목된다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
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.
본 연구의 목적은 인적자원의 혁신성과 학습지향성이 혁신효과 및 사업성과에 미치는 영향관계를 연구함에 있어 중소기업과 대기업의 차이를 알아보는 것이었다. 다양한 업종의 실무자 479명으로부터 수집한 설문자료를 t-검정, 회귀분석 등을 이용하여 분석하였다. 연구결과에서 대기업은 중소기업에 비해 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 혁신효과, 사업성과 면에서 더 높은 수준을 보였다. 혁신효과를 종속변인으로 한 회귀분석 결과에서 인적자원의 혁신성, 학습지향성, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호 작용 변인이 혁신효과에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 기업규모의 조절효과도 확인되어 중소기업의 경우 대기업에 비해 인적자원의 혁신성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크고, 대기업의 경우 중소기업에 비해 학습지향성이 혁신효과에 미치는 영향이 더 크다는 사실을 알 수 있었다. 사업성과를 종속변인으로 한 회귀 분석 결과에서는 학습지향성, 혁신효과, 인적자원의 혁신성-학습지향성의 상호작용 변인이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기업규모의 조절효과가 확인되었다. 연구결과를 토대로 기업을 위한 시사점이 제시되었는데, 중소기업과 대기업 모두 혁신효과와 사업성과를 끌어올리기 위해 인적자원의 혁신성과 학습 지향적 문화의 확산에 고루 투자함으로서 성공적인 혁신 상품과 서비스 개발을 이루고, 궁극적으로 사업성과의 향상에 기여할 수 있을 것이다.
전국적(全國的)으로 실시한 삼요소(三要素) 시험중(試驗中) 1967년(年) 51개소(個所) 68년(年)에 32개소(個所)에서 N 8, 10, 12, 14kg/10a 수준(水準)과 $P_2O_5$ 및 $K_2O$ 각(各) 6과 8kg 시비수준(施肥水準)에 대(對)한 삼요소(三要素) 이용율(利用率)을 조사(調査)하였다. 삼요소(三要素) 이용율(利用率)과 수량(收量) 및 건물생산량(乾物生産量), 삼요소(三要素) 및 규산흡수량(珪酸吸收量)과의 아래와 같은 관계에서 무기양분(無機養分)의 생산(生産)에 기여하는 양상(樣相)이 시용(施用)한 P가 1차적(次的)으로 Si흡수(吸收)를 이차적(二次的)으로 Si가 N흡수(吸收)를 조장(助長)하여 기여하는 P형(型)과 시용(施用)한 K가 P흡수(吸收)를, 이차적(二次的)으로 P가 N흡수(吸收)를 조장(助長)하여 기여하는 K형(型)으로 연도별(年度別) 주도형(主導型)을 구분(區分)할 수 있었다. 1. 질소(窒素)는 전포장수(全圃場數)의 4%, 인산(燐酸)은 48%, 가리(加里)는 38%가 0 또는 부(負)의 이용율(利用率)을 보였으며 이용율(利用率)의 발현빈도(發現頻度) 백분분포(百分分布)가 N는 30 내지 40에서 최고빈도(最高頻度)를 보이는 정규분포(正規分布)에 가깝게, P와 K는 0 이하(以下)에서 최고빈도(最高頻度)를 갖고 점차 감소하는 편의 분포(分布)를 갖는다. 2. 삼요소(三要素) 이용율(利用率) (0 이상(以上)만)은 67년(年)에 N는 33(10kg 시비(施肥) 수준이상(水準以上)) P는 27, K는 40이고 68년(年)엔 40, 20, 46%이고 부(負)의 이용율(利用率)을 0으로한 2개년(個年) 평균(平均)은33(8kg 이상(以上)) 13, 27이었다. 3. 이용율(利用率)의 표준편차(漂準偏差)는 P와 K에서 이용율(利用率)보다 크고 P이용율(利用率)의 변이(變異)가 가장 크다. 4. 이용율(利用率)과 수량(收量) 또는 건물생산량(乾物生産量)과의 유의상관(有意相關) 출현빈도(出現頻度)는 N>K>P의 순(順)이며 10kg 수준의 N이용율(利用率)은 67년(年)엔 P이용율(利用率)과만 63년(年)엔 K이용율(利用率)과만 유의상관(有意相關)을 갖는다. 5. P이용율(利用率)은 그것이 높고 K이용율(利用率)이 낮았던 67년(年)에만, 그리고 K이용율(利用率)은 그와 반대였던 68년(年)에만 모든 처리구의 건물생산량(乾物生産量)과 유의상관(有意相關)을 보이고, 유의상관(有意相關)이 없는 해에는 무비구(無肥區) 및 결비구(缺肥區)區에서 부상관계수(負相顯係數)를 보이고 있다. 6. 이용율(利用率)과 수량(收量)과의 상관(相關)은 이용율(利用率)과 건물생산량(乾物生産量)과의 상관(相關)과 경향은 유사하나 유의성이 적어삼요소(三要素) 영양(營養)은 건물생산(乾物生産)에서 잘 표현된다. 7. N이용율(利用率)은 N시비구(施肥區)의 N흡수량(吸收量)과 많은 경우 유의상관(有意相關)을, 무(無)N구(區)의 흡수량(吸收量)과는 유의부상관(有意負相關)을 보이며, N시비구(施肥區)의 P, K또는 Si흡수량(吸收量)과도 여러 경우 유의상관(有意相關)을 보였다. 8. P이용율(利用率)은 그것이 높았던 67년(年)만 모든 처리구에서 Si흡수량(吸收量)과, 그리고 무(無)P구(區)를 제(除)한 모든 처리구의 N 흡수량(吸收量)과 유의상관(有意相關)을 보여 P는 일차적(一次的)으로 Si흡수(吸收)를 돕고 이차적(二次的)으로 Si흡수(吸收)가 N흡수(吸收)를 조장(助長)함을 나타낸다. P이용율(利用率)은 N시비구(施肥區)의 P흡수량(吸收量)과 K흡수량(吸收量)과도 많은 경우 유의상관(有意相關)을 보였다. 9. K이용율(利用率)은 그것이 컸던 68년(年)에 모든 처리구의 P흡수량(吸收量)과 무(無)N구(區)을 제(除)한 모든 처리구의 N흡수량(吸收量)과 그리고 무(無)P구(區)를 제(除)한 모든 처리구의 K흡수량(吸收量)과 유의상관(有意相關)을 보이며 무(無)K구(區)의 K흡수량(吸收量)과는 부상관(負相關)이고 K이용율(利用率)이 적었던 67년(年)에는 무비구(無肥區)나 결비구(缺肥區)의 P흡수량(吸收量)과 유의성(有意性)은 없으나 부상관(負相關)이었다. K이용율(利用率)은 N나 P와는 달리 K흡수량(吸收量)과 보다 수량(收量)이나 건물생산량(乾物生産量)과의 상관(相關)이 더 크며 K이용율(利用率)이 컸던 해에만 Si흡수량(吸收量)과 무(無)N구(區)와 최고시비구(最高施肥區)에서 유의상관(有意相關)을 갖고 무(無)K구(區)에서 유의부상관(有意負相關)을 보였다. 이로서 K는 일차적(一次的)으로 P흡수(吸收)를 돕고 이차적(二次的)으로 P가 N흡수(吸收)를 도와서 생산(生産)에 기여하는 것 같다. 10. N이용율(利用率)과 수량(收量)이나 건물생산량(乾物生産量)과의 상관(相關)이 무(無)P구(區)에서 보다 무(無)K구(區)가 높고 무(無)K구(區)보다 시비구(施肥區)에서 높으며 이러한 경향은 N이용율(利用率)과 N흡수량(吸收量)사이에서도 동일(同一)하였다. 이 사실과, K이용율(利用率)과 건물생산량(乾物生産量)과의 관계는 P가 N흡수(吸收)를 돕고 N나 P가 부족(不足)할 때에는 K가 N흡수(吸收)를 경쟁적으로 억제하여 생산(生産)을 저하(低下)시키는 것을 나타낸다. 11. 삼요소(三要素) 이용율(利用率)은 67년(年)에는 무(無)P구(區)의 상대건물생산량(相對乾物生産量)과, 68년(年)에는 무(無)K구(區)의 상대수량(相對收量)과 유의상관(有意相關)을 갖는다. 이는 P가 분얼 즉 영양생장단계에, K가 곡실형성 즉 생식 생장단계에 더 작용(作用)하였음을 나타내고 있다. 12. 삼요소(三要素) 이용율(利用率)과 결비구(缺肥區)의 상대생산량(相對生産量)이나 무비구(無肥區)의 결비구(缺肥區)에 대(對)한 상대생산량(相對生産量)과의 상관(相關)에서 어느 경우에도 N가 수도생산(水稻生産)에 가장 큰 역할(役割)을 하고 있음을 보였다. 13. 이상의 결과에서 40 내지 50%의 포장(圃場)은 P와 K를 시비(施肥)하지 아니해도 되며 시비량(施肥量)도 연도(年度)및 포장에 따라 변이(變異)가 커야 할 것이며 특히 P에서 그러하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
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.