• 한국전통조경학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-17
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• 2016

본 연구는 한양도성의 연지인 동지, 서지, 남지 관련 옛글을 통해 연지에서의 개인의 행태와 감흥을 준 경관적 특성을 고찰해 당대의 문화경관으로서 연지의 가치를 이해하고자 했다. 이를 위해 각 연지의 경관을 묘사하고 있는 시문, 일기문, 기문 등의 옛글을 추출하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 세 연지 모두 연꽃, 버드나무, 연못의 물을 아름다운 경관요소로 꼽고 있다. 둘째, 지역적으로 동지가 자연적 경관으로 인식되었다면, 서지는 자연적 경관과 도시적 경관으로, 남지는 도시적 경관으로의 성격이 강했다. 셋째, 이용행태 측면에서 동지가 이동 중 잠시 들리거나 멀리 조망하는 방식이었다면, 서지는 천연정 누정에서 긴 시간을 체류하며 다양한 행태가 이루어졌다. 남지는 임시로 장막을 편 곳이나 인접한 지인의 저택에서 모임을 가졌고, 번화한 주변 환경으로 인해 밤 시간이 연지를 즐기기 가장 좋은 시간이었다. 넷째, 세 연지가 한양도성과 인접하기에 주변 경관에서 성곽을 인상적으로 묘사하는 글이 많았다. 다섯째, 연지는 주변 환경과 통합적으로 체험되어 넓은 수공간과 자연을 함께 누릴 수 있는 오픈스페이스 역할을 했다. 한양도성의 연지는 도성의 연접부에 위치해 도시의 문화적 기능을 보완하고, 오픈스페이스로서의 가치가 높으며 한양 고유의 경관을 체험할 수 있는 장소였다. 현재 이들 연지는 사라졌지만 고도의 수경관으로서 많은 의미와 잠재적 가치를 담고 있음을 알 수 있었다.

• 식물병연구
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• 제15권3호
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• pp.198-201
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• 2009

국내에서 Ralstonia solanacearum에 의한 풋마름병은 토마토 재배에 심각한 피해를 주고 있다. 이에 풋마름병 발생의 감소와 방제를 위해서는 저항성 품종이 최선의 해결책으로 대두되고 있다. 따라서, 저항성으로 개발된 품종이 풋마름병 방제에 사용되어 지고 있다. 국내에서 시판되고 있는 완숙토마토 39품종, 방울토마토 21품종, 대목토마토 13품종에 대하여 저항성 품종을 선별하기 위해 Ralstonia solanacearum을 이용하여 저항성 검정을 실시하였다. 그중 37품종이 61-100%의 발병율로 감수성임을 알 수 있었고, 접종 10일안에 대부분 시들다가 고사되었다. 또한 24품종은 중도 저항성, 12품종은 풋마름병에 대해 저항성품종으로 확인되었다. 시판되는 73품종중 릴리앙스, TP-7, 초이스, 다다끼, 아끼꼬, 레드스타, 매치, Bblocking, 마그넷, 써포트, 프렌즈, 스페셜 품종이 풋마름병에 대해 높은 저항성을 나타내었다.

• 영재교육연구
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• 제22권3호
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• pp.757-777
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• 2012

교우 관계는 학생들의 인지적, 정의적 발달에 영향을 주는 학습의 중요 변인 중 하나이다. 또한 일반 학생들과 차별적인 프로그램에 속해 있는 영재학생들은 일반학급 학생들에 비하여 다른 교우 관계를 가지고 있다. 이 연구 목적은 초등학교 5학년 과학영재학생들의 영재학급과 일반학급에서 나타나는 교우관계의 구조적 차이를 파악하는 것이다. 이 연구를 위하여 남부권 소재 시교육청 영재교육원에 수학중인 5명의 초등 과학영재들이 참여하였다. 사회네트워크 분석 방법을 통하여 참여 학생들의 교우관계 구조를 분석하였으며, 해당 영재 학생의 담임교사 면담을 통하여 학생들의 교우 관계에서 나타나는 심층적이고 맥락적인 특징을 분석하였다. 연구결과 과학영재들의 교우관계에 대하여 '똑똑한 외톨이', '나의 공부친구', '우리 반에서는 내가 최고', '어디서나 좋은 친구'의 네 가지 경우를 발견할 수 있었다. 이를 통해 과학영재들이 영재학급과 일반학급에서 다양한 방식으로 교우관계를 맞고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구는 영재 학생들의 교우 관계를 바탕으로 그들의 프로그램이 특별히 계획되어야 하는 것을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.307-316
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• 2016

사용자는 일반적으로 멀티미디어 소셜 서비스로부터 다른 사람들과 같은 결과를 제공받는다. 따라서 소셜 네트워크 안에 개인의 어려운 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 의사 결정 시스템 구축을 사용자의 활동, 사용자의 기분과 소셜 네트워크를 통한 사용자의 친구 관계 정보를 활용하는 방법을 제안한다. 사용자의 현재 기분 상태에 따라 시스템은 사용자에게 가장 적합한 영상을 유추한다. 이 시스템은 사용자가 이용하는 소셜 네트워크 데이터베이스에서 추출한 추천 방법의 집합을 측정하고, 가중치에 따라 모호한 값이 각각의 방법에 할당한다. 본 논문에 시스템에서는 퍼지 수집 솔루션을 찾아서 하위 집합들로 방법들을 분류하고, 가장 적절한 방법을 선택하기 위해 퍼지로직을 기반으로 상기 하위 집합을 결정한다. 마지막으로, YouTube API와 다양한 영상을 이용하여 시뮬레이션 실험을 진행하였다. 이 실험에서 채널 추천 시스템은 사용자 특성에 맞는 적절한 결과를 보여주며, 이것은 여러 사용자의 평가에 기반하는 현재 유투브 보다 더 좋은 만족감을 준다.