• 한국환경농학회지
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• 제18권3호
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• pp.250-258
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• 1999

익산 제 2공단은 1995년 조성 후 생산활동이 진행됨에 따른 토양의 중금속 함량을 비오염지의 자연토양 중 함량과 비교하고, 산업활동의 유형에 따른 토양중 중금속 함량 변화와의 관계를 구명하기 위하여 주로 표층토를 중심으로 $0{\sim}3\;cm$, $3{\sim}6\;cm$ 토양층에 있는 Cd, Cu, Ni, Pb 및 Zn의 함량을 조사${\cdot}$분석한 결과는 다음과 같다. 1. Cd의 함량의 경우 $0{\sim}3\;cm$ 층은 $0.07\;{\sim}\;4.375\;ppm$ 범위로 평균 0.516 ppm, $3{\sim}6\;cm$ 층은 $0.07{\sim}8.52\;ppm$ 범위로 평균 0.380 ppm 이었으며, 화학제품, 염료 및 금속제품을 생산하는 지역이 높았다. 2. Cu의 함량 분포의 경우 $0{\sim}3\;cm$ 층은 $0.61\;{\sim}\;42.62\;ppm$ 범위로 평균 11.087 ppm, $3{\sim}6\;cm$ 층은 $0.16{\sim}35.45\;ppm$ 범위로 평균 7.578 ppm 이었으며, 금속제품을 생산하는 지역이 주로 높았다. 3. Ni의 함량 분포의 경우 $0{\sim}3\;cm$ 층은 $0.19\;{\sim}\;15.93\;ppm$ 범위로 평균 5.525 ppm, $3{\sim}6\;cm$ 층은 $0.39{\sim}15.59\;ppm$ 범위로 평균 5.310 ppm 이었으며, 금속 및 화학제품을 생산하는 지역이 주로 높았다. 4. Pb의 함량 분포의 경우 $0{\sim}3\;cm$ 층은 $3.10\;{\sim}\;55.75\;ppm$ 범위로 평균 23.543 ppm, $3{\sim}6\;cm$ 층은 $3.35{\sim}46.55\;ppm$ 범위로 평균 19.198 ppm 이었으며, 화학제품 및 금속제품을 생산하는 지역이 높았다. 5. Zn의 함량 분포의 경우 $0{\sim}3\;cm$ 층은 $26.50\;{\sim}\;943.00\;ppm$ 범위로 평균 158.329 ppm, $3{\sim}6\;cm$ 층은 $35.45{\sim}882.45\;ppm$ 범위로 평균 127.914 ppm 이었으며, 화학제품, 염료 및 금속제품을 생산하는 지역이 높았다. 이상의 결과를 토대로 세계의 비오염 토양 함량수준과 본조사지역의 평균함량을 비교하면 Cu, Ni은 비오염 수준이었으나, Cd은 기준치를 약간 넘었고, Pb과 Zn은 기준치보다 훨씬 높아 익산 제2공단의 오염정도는 산업(화학제품, 염료 및 금속 제품을 생산)유형에 따라 차이가 있음을 알 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권3호
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• pp.262-268
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• 2010

虚拟社区(virtual community, VC)今年来发展迅速, 越来越多的人参与到虚拟社区中交换信息和分享观点. 虚拟社区是通过计算机布告板和网络进行非面对面的知识和语言交流的一种大众集合体. B2C电子商务网站虚拟社区则是商业性的虚拟社区, 通过培养信任环境来促进消费者在该网站的购买行为. B2CVC通过信息交流, 如推荐, 评论, 买者与卖者评级等, 来建立社会性的氛围. 目前, 虽然学术界已经认识到B2CVC的重要性, 但是关于社区成员的口碑传播行为的研究还不充分. 本研究提出了一个理论模型, 探讨在B2C网站社区中参与度, 满意度, 信任度, 粘度和口碑传播之间的关系. 本研究的目的有三个: 1, 通过整合信念, 态度和行为的测量来实证检验B2C网站社区模型; 2, 更好地理解各因素对口碑传播的影响关系; 3, 更好地理解B2C网站社区黏度在CRM营销中的作用. 研究模型包含以下要素: 1, 社区成员的信念变量, 通过参与度来测量; 2, 社区成员的态度变量, 通过满意度和信任度来测量; 以及3, 社区成员的行为变量, 通过网站黏度和口播传播意愿来测量. 参与度是消费者在虚拟社区的参与动机. 对于社区成员来说, 信息的查找和发布是他们参与到社区的主要目的. 满意度是成员对社区整体评价的重要指标, 反映了成员与社区的交互程度. 虚拟社区的形成与发展依靠成员分享信息和服务的自愿程度. 研究者已经发现信任是促进匿名交互的关键, 因此构建信任被看作是虚拟社区的重要研究课题. 此外, 虚拟社区的成功依靠成员的粘度来提高购买潜力. 社区成员间的观点交流和信息交换代表一种 "写作式" 的口碑传播. 因此口碑传播是推动B2C虚拟社区在互联网上扩散的主要因素之一. 研究模型及假设如图一所示. 本研究通过实证调查中国携程旅游网虚拟社区成员来验证模型. 数据收集过程中共发放243份问卷, 其中有效问卷204份. 通过实证数据验证了参与度, 满意度和信任度影响粘度和口碑传播之间的假设关系. 结构方程模型(SEM)方法用来进行数据分析. 模型的拟合指数结果为χ2/df 是2.76, NFI是 .904, IFI是 .931, CFI是 .930, 以及RMSEA是 .017. 结果表明, 参与度对满意度具有显著的影响(p<0.001, ${\beta}$=0.809). 参与度可以解释满意度的方差比例超过50%, 调整R2为0.654. 参与度对信任度具有显著影响(p<0.001, ${\beta}$=0.751), 解释率为57%, 调整R2为0.563. 此外, 满意度对黏度的影响显著(${\beta}$=0.514), 但是信任度对黏度的影响并不显著(p=0.231, t=1.197). 黏度对口碑传播的影响显著, 且解释率超过80%, 调整R2为 0.846. 总之, 研究结果支持了大部分的研究假设, 但是信任度显著影响粘度的假设没有得到支持. 本研究丰富了电子商务网站虚拟社区的学术研究成果, 深入探讨了在B2C电子商务环境下的用户信念, 态度和行为等因素. 研究成果有助于实践者进行更有针对性的资源开发和市场开拓. 网络营销人员可以针对B2C网站社区来有针对性地制定营销策略, 如对于国际旅游业务, 营销人员可以针对中国的B2C网站社区用户开展营销活动, 如为活跃的用户提供特殊折扣以及为早期参与者提高社区黏度定制营销计划等. 未来的研究应该拓展社区成员行为的研究, 并在不同的行业, 社区和文化背景下开展研究.

• 마케팅과학연구
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• 제17권2호
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• pp.31-54
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• 2007

첨단산업의 기업들은 환경의 변화에 효과적으로 대응하는 것을 기업 성패에 중요한 요인으로 여기고 있다. 하지만 첨단산업의 환경 동태성이 공급체인 구성원 간 관계 결속에 미치는 영향에 관한 연구가 부족하여, 환경 변화에 효과적인 대응을 어렵게 하고 있다. 본 연구는 첨단산업에서 환경 동태성이 공급체인의 결속에 영향을 미치는 메커니즘에 대해 규명하고 있다. 좀 더 구체적으로 말하면, 첫째, 첨단산업의 고객, 경쟁, 기술 동태성이 공급체인의 결속에 어떠한 영향을 미치는지, 둘째, 공급체인의 유연성과 의존성이 이러한 영향에 어떠한 조절효과를 가지는 지 실증하고 있다. 구조방정식 모형에 의한 가설검정 결과 첨단산업의 고객 동태성은 공급체인의 결속을 약화시켰지만 경쟁 동태성은 강화시키는 역할을 하였다. 한편 유연성과 의존성은 고객과 경쟁 동태성에 유의적인 조절 효과를 가졌다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제35권2호
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• pp.165-172
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• 2012

VX2 암종을 이식한 토끼 뇌종양 모델에서, perfusion CT(computed tomography, CT)를 이용하여 종양과 정상 뇌조직의 혈류 특성을 알아보고자 하였다. 체중 2.4~3.0kg(평균 2.6kg)의 토끼(New Zealand white rabbit) 수놈 9마리를 대상으로, 토끼 뇌에 VX2 세포 현탁액 $1{\times}10^7$ cells/ml, 0.1 ml을 이식하고 종양이 5mm 정도 크기로 자라면 perfusion CT를 시행 하였다. GE사의 AW(advantage windows workstation, version 4.2)로 종양의 용적과 perfusion 값을 산출 하였다. 뇌종양의 평균 용적은 $316{\pm}181mm^3$ 이었고, 가장 큰 종양은 497 $mm^3$, 가장 작은 종양은 195 $mm^3$ 이었 이식된 종양 모두 단일 결절형으로 만들어졌고, 두개강 내로 전이는 발견되지 않았다. perfusion CT에서 종양 중심부의 혈류량(cerebral blood volume, CBV)은 $74.40{\pm}9.63$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $16.08{\pm}0.64$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $15.24{\pm}3.23$이었다. 혈류 속도(cerebral blood flow, CBF)는 종양 중심부에서 $962.91{\pm}75.96$ 이였고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $357.82{\pm}12.82$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $323.19{\pm}83.24$ 이었다. 평균 통과시간(mean transit time, MTT)은 종양 중심부에서 $4.37{\pm}0.19$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $3.02{\pm}0.41$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $2.86{\pm}0.22$ 이었다. 투과성 표면적(permeability surface, PS)은 종양 중심부에서 $47.23{\pm}25.45$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $14.54{\pm}1.60$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.81{\pm}4.20$이었다. 또한, 종양 중심부에서 최고치 도달 시간(time to peak, TTP)은 $19.33{\pm}0.42$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $16.43{\pm}1.72$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $15.14{\pm}0.88$이었지만 통계적으로 유의하지 않았다. PEI(positive enhancement integral, PEI)은 종양 중심부에서 $61.56{\pm}16.07$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $12.58{\pm}2.61$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $8.26{\pm}5.55$ 이었다. 최대 증가 기울기(maximum slope of increase, MSI)는 종양 중심부에서 $13.18{\pm}2.81$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $6.99{\pm}1.73$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.41{\pm}1.39$ 이었다. 최대 감소 기울기(maximum slope of decrease, MSD)는 종양 중심부에서 $4.02{\pm}1.37$ 이었고, 종양쪽 정상 뇌조직에서는 $4.66{\pm}0.83$ 이었으며, 종양 반대쪽 정상 뇌조직에서는 $6.47{\pm}1.53$ 으로 나타났다. 결과적으로 정위적(stereotactic)으로 이식된 종양은 단일 결절형으로 두개강 내에 전이가 없어 정상 조직과 종양 조직의 비교 연구에 적합하며, perfusion CT 에서 얻어진 매개 변수(parameter)들은 종양과 정상 조직의 혈관 관류 상태 차이를 잘 반영해 주었다.

• 원예과학기술지
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• 제31권5호
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• pp.640-647
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• 2013

본 연구의 목적은 일본 소비자들의 국화 구매 특성을 조사하여 기호에 맞는 국화 제품을 생산하고 한국산 국화의 수출을 확대하는데 있다. 2차례에 걸친 설문 조사를 일본에 소재한 전문 리서치 기관에 대행하여 실시하였고, 불단용 국화와 캐주얼 플라워를 대상으로 조사를 하여 컨조인트 및 군집분석을 하였다. 설문조사결과, 캐주얼 플라워의 경우 화색, 화형, 포장형태 순으로 높은 효용치를 보여주었고, 흰색겹꽃 형태의 국화로만 포장된 상품을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 군집분석 결과, 캐주얼 플라워는 모든 군집에 대하여 화색과 화형이 상대적으로 높은 효용치를 보여주었다. 다만 60대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔, 소도시에 거주하는 군집1과 40대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔, 소도시에 거주하는 군집2의 고객인 경우에는 화색보다 화형에 높은 효용치를 보여주었고, 50대 전업주부, 고졸, 600만엔대 연소득, 소도시에 거주하는 군집3의 고객은 화형보다 화색에 높은 효용치를 보여주었다. 따라서 군집별로 고객군을 구분하여 신상품 개발전략을 수립하는 것이 필요하다. 구매특성을 연령대별로 분석한 결과, 40대 및 50대는 홑꽃에 다른 품목(또는 품종)의 꽃과 함께 포장한 것, 60대는 겹꽃의 국화 단일품목으로만 포장한 상품을 선호하였다. 화색의 경우 50대 및 60대는 흰색과 노란색 국화, 40대는 분홍색과 노란색 국화를 선호하는 것으로 나타났다. 따라서, 캐주얼 플라워의 경우 소비자 연령대별로 화형과 화색 등의 속성에서 뚜렷한 구매차이가 보여졌으며, 이를 고려한 국화수출상품 개발 전략이 필요한 것으로 사료되었다. 불단용 국화는 화형, 화색, 가격 순으로 높은 효용치를 보여주었으며 298엔의 노란색 폼폰 형태 상품을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 불단용 국화를 군집 분석한 결과 모든 군집이 화형에 대해 상대적으로 높은 효용치를 보여주었다. 구매특성 분석에 의하면 30-40대 전업주부, 고졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에 거주하는 군집1과 20대 전업주부, 대졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에서 생활하는 군집2의 고객은 가격에 매우 민감한 반면에 50대 전업주부,고졸, 연소득 300만엔 미만, 소도시에 거주하는 군집3은 가격에 둔감한 특성을 보였다. 구매특성을 연령대별로 분석한 결과, 30-50대는 흰색과 분홍색의 꽃, 20대는 노란색과 분홍색의 꽃을 선호하는 것으로 나타났다. 화형은 연령대별로 50대는 아네모네, 30-40대는 겹꽃, 20대는 폼폰형을 선호하였다. 따라서, 30-40대가 선호하는 흰색의 겹꽃과 20대가 선호하는 노란색의 폼폰형 상품에 대해서는 저가의 전략이 필요한 반면 50대가 선호하는 흰색 아네모네형 상품에 대해서는 고가의 전략을 수립하는 것이 필요한 것으로 판단되었다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 지속적인 수출시장 조사를 통한 맞춤형 상품 개발과 홍보 강화가 무엇보다 필요할 것으로 사료되었다.

• 원예과학기술지
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• 제33권1호
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• pp.39-46
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• 2015

'설향' 딸기를 재배하는 동안 비료의 종류와 농도를 변화시켜 시비하고 작물 생장과 양분 흡수량 변화에 미치는 영향을 구명하여 시비를 위한 기초자료를 확보하고자 본 연구를 수행하였다. 증류수를 원수로 산성, 중성 및 알칼리성 비료를 조제한 후 N 농도를 기준으로 $100mg{\cdot}L^{-1}$ 및 $200mg{\cdot}L^{-1}$로 그리고 처리용액의 pH를 약 6.0-6.3으로 조절하여 100일간 시비하였다. 동일한 시비농도에서 시비 100일 후 '설향' 딸기의 생체중 및 건물중은 산성비료를 시비한 처리가 가장 가벼웠고 알칼리비료 처리가 무거웠다. 또한 알칼리비료의 $100mg{\cdot}L^{-1}$보다 $200mg{\cdot}L^{-1}$로 시비한 처리의 생체중과 건물중이 더 무거웠다. 식물체 무기원소 함량을 분석한 결과 N, P 및 Na은 중성비료 $200mg{\cdot}L^{-1}$ 처리에서 각각 3.08, 0.54 및 0.10%로, K은 산성비료 $200mg{\cdot}L^{-1}$ 처리에서 2.83%로, Ca과 Mg은 알칼리비료 $100mg{\cdot}L^{-1}$ 처리에서 0.98 및 0.42%로 다른 처리들보다 유의하게 식물체 내 함량이 높았다. Fe, Mn, Zn 및 Cu 함량은 산성비료를 시비한 처리에서 높았고, 알칼리비료를 시비한 처리에서 뚜렷하게 낮았다. 근권부 pH는 산성비료 $100mg{\cdot}L^{-1}$ 및 $200mg{\cdot}L^{-1}$, 그리고 중성비료 $200mg{\cdot}L^{-1}$으로 시비한 처리에서 지속적으로 낮아졌다. 근권부 무기원소 농도는 산성비료 $200mg{\cdot}L^{-1}$, 중성비료 $200mg{\cdot}L^{-1}$, 그리고 산성비료를 $100mg{\cdot}L^{-1}$으로 시비한 처리 순으로 $NH_4$ 농도가 낮아졌다. 근권부 K 농도는 시비 42일 후부터 모든 처리에서 지속적으로 상승하였으며, Ca 및 Mg 농도는 시비 84일 후 까지는 알칼리비료를 시비한 처리의 농도가 가장 낮고 중성 비료 및 산성 비료 순으로 높아지는 경향이었다. $NO_3$는 산성비료에서 낮았고, 중성 및 알칼리비료의 순으로 높아졌다. 세 종류 비료를 동일한 농도로 시비한 경우 $PO_4$ 농도가 유사한 경향을 보이며 변화하였고, $SO_4$은 시비 70일 후까지 산성 비료가 중성이나 알칼리성 비료를 시비한 처리들보다 높았다. 이상의 연구결과는 '설향' 딸기 재배에서 알칼리성 비료를 시비해야 함을 의미하며, 알칼리 원소의 농도가 상승하도록 관비용액의 조성을 변화시켜야 한다고 판단하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.