• 한국작물학회지
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• 제55권2호
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• pp.151-158
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• 2010

지금까지 양구슬냉이의 유전정보는 거의 연구되지 않았으므로 우리는 양구슬냉이의 잎으로부터 cDNA library를 제작하고 발현유전자의 종류와 기능별 분류를 조사하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. cDNA library에서 1334개 의 클론들을 얻었고 삽입된 단편들의 염기서열의 평균길이는 736bp였다. 우리는 1269개의 high-quality expressed sequence tags (ESTs) 서열을 얻었다. 이러한 EST의 클러스터 분석결과 고유 염기서열(unigene)을 가진 유전자의 수는 851개를 나타냈다. 2. Unigene 476개는 GeneBank에 기능이 알려진 유전자들과 고도의 상동성을 나타내었다. 다른 375개의 unigene들은 기능이 알려지지 않은 것들이었다. 나머지 63개는 NCBI데이터베이스에 어떤 유전자와도 상동성을 보이지 않았고 이러한 유전자들은 아마도 양구슬냉이의 잎에서 발현되는 새로운 유전자일 것으로 보인다. 3. 데이터베이스에서 상동성을 나타낸 EST들을 기능별 주석에 따라서 17개의 카테고리로 분류하였다. 대표적으로 가장 분포도가 높은 카테고리는 결합 기능 또는 보조인자 요구의 단백질(27%), 대사(11%), 세포 소기관 위치(11%), 세포수송과 수송기관 그리고 수송 경로(7%), 에너지(6%), 대사와 단백질 기능의 조절(6%) 등이 있다. 이러한 우리의 연구 결과는 양구슬냉이의 유용한 유전적 자원과 전반적인 mRNA 발현 정보를 제공해 줌으로써 대체 에너지 작물로 떠오르는 양구슬냉이의 다양한 분자적 연구에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국의류학회지
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• 제35권12호
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• pp.1440-1453
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• 2011

Proper consumer segmentation is receiving more attention from industry professionals as markets become more diverse and consumer-centered. Researchers have recognized the limitations of the traditional cluster analysis technique and this research study analyzes market segmentation using Mixture-model or latent-class segmentation. This study used a questionnaire to determine the characteristics of clothing shoppers using a new technique that proved its superiority over traditional techniques. Questions included items measuring fashion shopping behavior, store choice criteria, apparel consumption styles, price perception by product type, and demographic characteristics. Data were collected from 1074 males and females in their 20s and 30s through an online survey. SPSS 16.0 and Latent GOLD 4.0 were used to analyze the data. The ideal typology of clothing shoppers using the Mixture-model were: 'brand loyalty orientated group', 'group of conservative late 30s', 'group of pleasure-emotion early 20s', 'value oriented consumer product with high-income group', 'group of eco/symbol oriented consumer', and 'group of utility/goal oriented male consumer'. This study showed differences in fashion product purchasing behavior by conducting market segmentation for clothing shoppers using the Mixture-model.