한국산 쑥속 분류군의 계통분류학적 연구를 위해 Nuclear ribosome DNA의 ITS 염기서열 분석을 실시하였다. 정렬된 염기의 총 길이는 635~643 bp이며, ITS1과 ITS2 부위의 길이는 각각 251~255 bp와 217~222 bp로 나타났다. 염기서열 변이를 보이는 site는 95개로 확인되었다. 그 중 ITS1이 35개, ITS2가 26개로 총 72개의 site가 계통학적으로 유효한 것으로 나타남으로써 ITS1이 ITS2보다 종 분화의 변이가 다양하게 발생하는 것으로 확인되었다. ITS 염기서열을 기초한 계통학적 분석은 쑥속 내에 5개의 Clade를 형성하였다. 그 결과 자방이 퇴화된 분류군들(사철쑥, 제비쑥, 섬쑥, 갯제비쑥)이 하나의 분계조(Clade 1)를 형성함으로써 아속 수준(Subgen. Dracunculus)으로 취급되는 결과를 뒷받침 하였다. 애기비쑥과 큰비쑥은 거의 동일한 유전적 정보를 보였으며(Boostrap 99%), 한국산 참쑥의 학명은 재고 되어야할 것으로 사료된다. 또한, 강화약쑥(A. sp.)은 황해쑥과 매우 가까운 상동성을 보였다(Boostrap 89%). 따라서, 형태적 형질의 변이가 다소 연속적인 쑥속은 DNA 염기서열에 기초한 분자계통학적 연구가 유용한 방법으로 판단되며, 본 ITS 연구결과는 한국산 쑥속의 계통분류를 이해하는데 유용한 형질로 기여할 것으로 기대된다.
이 논문은 저자의 한국융연구원 수료논문을 요약 발췌한 내용으로 이 논문의 대상은 원천강(袁天綱)의 내력담을 푼 제주도의 서사무가(敍事巫歌)인 원천강본풀이다. 이는 구복(求福)여행담의 속성과 제주도 본풀이 속성이 같이 함유된 본풀이로 주인공의 지상용출 탄생의 신화소, 홀로 버려진 주인공의 학과 야광주와 같은 동물과 자연의 보살핌에 의한 성장 모티브, 부모국 원천강을 다녀오는 과정에서 오늘이가 신녀가 되기 위해 통과해야 하는 입문의례적인 어려운 과제들이 잘 드러나 있는 무가이다. 이 무가의 주인공은 땅에서 홀로 솟아난 여자아이로 학과 야광주의 도움으로 성장하게 된다. 그리고 이 아이는 이 세상사람들에게 발견되어 '오늘이'이라는 이름을 얻고, 백씨부인을 만나 부모국이 '원천강'임을 전해 듣고 그곳을 찾아간다. 원천강을 찾아가는 길에, 오늘이는 책만 읽어야 하는 청의동자, 상가지에만 꽃을 피우는 연꽃나무, 야광주 세 개를 물고도 승천하지 못하는 천하대사, 책만 읽어야 하는 매일이 그리고 구멍 뚫린 바가지 때문에 물을 퍼내지 못하고 울고 있는 옥황의 시녀궁녀들을 만난다. 이들은 '정체'속에 자신들의 문제를 해결하지 못해 고통을 받고 있는 존재들이다. 이들이 처한 상황을 해결하는 것이 오늘이의 과제이며, 이 대상들이 지닌 어려운 문제들과 그 해결의 과정이 곧 삶의 중요한 '목적의미'를 지니고 있다고 본다. 이 논문은 이 무가의 오늘이의 신녀로의 변환의 과정을 분석심리학적 관점에서 그 의미를 이해해보고자 여러 문헌을 통한 확충작업으로 그 과정을 따라가 보았다.
Laver is sea weeds that might have been eaten by Korean people since ancient times. The begining of laver culture is not known exactly, but it appears to be prehistoric age. Some laver culture complexes have been built in southern coastal sea of Korea around 1910. This paper was considered about the origin and development process of Korean laver culture industry by investigating Korean and Asian old books concerned. The results are as follows. 1. According to the Korean old books ralated, the name of laver is classified into 10kinds. Gim and Hae-I were called by Korean. Gim means weeds and Hae-I means the manufactured laver by cutting and drying like paper sheet. Ja-Chae and Hae-Tae are come from Chinese, however they are commonly called by Korean, Japanese and Chinese. Rest six names are come from Chinese botany. 2. As Chinese used laver as medicine for wen, scrofula, fever, vomiting, diarrhoea and. so on, they didn't regard it as foods and took into account an warning by Chinese botany that they could take ill when overeating it. On the other as Korean people have eaten it with pleasure nevertheless the Chinese warning, various foods using laver have been developed. The typical food is rice covering laver sheet. It is also popular to Japanese. 3. Laver culture can be carried out in all coastal seas around Korean peninsula, the best sea area for it is the middle west of south sea. 4. Seopkkoji type is a laver culture method that when branches of tree are put in tidal flat laver sporules are attached and gronm on them. It was begun by Hae-Jak Kun(a group of fishery slaves) on Kwang-Yang bay the most suitable for. laver growth at the beginning of King $Sung-long(1469{\~}1481)$. It is assumed that when Hae-Jak Kun set Oe-Jeon(a sort of fixing fishing gear) to catch tributary fish for king, they could find grown laver attached on Oe-Jeon and invent Seopkkoji type for exclusive laver culture. That was carried out 200 fears earlier than in Japan. Dde-Bal type is more advanced and productive laver culture method with thinly spilt bamboo tied like screen(one end fixed on bottom and other end set free in water), It is assumed that Dde-Bal type was begun in Wan-Do county in King Chull-Jong(1830). All laver culture methods developed were transfered to Japan.
광역 환경에서 존재하는 수많은 서버객체들은 이름이나 속성에 의해, 다양한 중복된 성질을 갖는다. 이러한 같은 성질을 갖는 서버객체들인 중복객체들에게 서비스를 요청할 때, 기존의 네이밍이나 트레이딩 서비스는 중복된 서버객체들의 바인딩 서비스가 불가능하다. 따라서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복객체의 선정 및 동적 바인딩 서비스를 위한 통합모델을 제시하였다. 본 모델은 중복된 객체들의 일치관리 기능뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템상의 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스 기능을 제공한다. 이러한 목적에서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복특성을 가진 서버객체들의 바인딩을 지원하기 위한 서비스 방안과 모델을 구축해 왔다. 본 논문에서는 구축된 모델에 대해 실험환경을 보이고, 연합 모델에서 클라이언트와 서버와의 바인딩 과정을 성능 평가하였고, 부하균형이 우리의 모델에 적용될 수 있는지 확인하기 위하여 주어진 조건을 이용하여 우리의 모델을 검증하였다. 또한 우리는 광역환경을 위한 도메인들간의 연합을 고려한 모델의 수행결과도 분석하였다. 이들 수행 결과를 통해 기존 네트워크의 물리적인 트리 구조상에서 검색 비용이 적음을 보였다.
본 연구에서는 수간석해의 분석시간과 경비를 줄이고 정확도를 높히기 위하여 P.C용 수간석해 프로그램을 제작하였으며, 본 프로그램에 이용된 수간석해 방법과 기존방법을 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 연륜측정기로 부터 1/100mm단위로 연륜 1개씩 측정된 data가 컴퓨터에 자동입력되도록 Turbo pascal을 이용하여 프로그램 하였다. 또한 각 단판의 직경이 단면적 평균법에 의해 계산되며, Spline function에 의해 재적 및 수고가 계산되도록 Fortran 77을 이용하여 수간석해 계산프로그램을 제작하였다. 이와같이 계산된 각종 생장량은 1년, 5년 단위로 각각 출력되며 수간석해도 및 각종 생장량도가 personal computer용 dot printer로 출력가능하여 수간 석해의 결과를 보다 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 본 프로그램에서 이용된 수간석해 계산방법과 기존방법을 비교한 결과 단면적평균법이 편심에 의한 오차를 줄일 수 있었고, 수고 및 재적계산에서 Spline함수에 의한 간곡선 추정을 이용할 경우에는 다른 함수식에 의한 생장량 계산값보다 더욱 정확히 계산 가능하였다.
One of the roles of the Semantic Web services is to execute dynamic intra-organizational services including the integration and interoperation of business processes. Since different organizations design their processes differently, the retrieval of similar semantic business processes is necessary in order to support inter-organizational collaborations. Most approaches for finding services that have certain features and support certain business processes have relied on some type of logical reasoning and exact matching. This paper presents our approach of using imprecise matching for expanding results from an exact matching engine to query the OWL(Web Ontology Language) MIT Process Handbook. MIT Process Handbook is an electronic repository of best-practice business processes. The Handbook is intended to help people: (1) redesigning organizational processes, (2) inventing new processes, and (3) sharing ideas about organizational practices. In order to use the MIT Process Handbook for process retrieval experiments, we had to export it into an OWL-based format. We model the Process Handbook meta-model in OWL and export the processes in the Handbook as instances of the meta-model. Next, we need to find a sizable number of queries and their corresponding correct answers in the Process Handbook. Many previous studies devised artificial dataset composed of randomly generated numbers without real meaning and used subjective ratings for correct answers and similarity values between processes. To generate a semantic-preserving test data set, we create 20 variants for each target process that are syntactically different but semantically equivalent using mutation operators. These variants represent the correct answers of the target process. We devise diverse similarity algorithms based on values of process attributes and structures of business processes. We use simple similarity algorithms for text retrieval such as TF-IDF and Levenshtein edit distance to devise our approaches, and utilize tree edit distance measure because semantic processes are appeared to have a graph structure. Also, we design similarity algorithms considering similarity of process structure such as part process, goal, and exception. Since we can identify relationships between semantic process and its subcomponents, this information can be utilized for calculating similarities between processes. Dice's coefficient and Jaccard similarity measures are utilized to calculate portion of overlaps between processes in diverse ways. We perform retrieval experiments to compare the performance of the devised similarity algorithms. We measure the retrieval performance in terms of precision, recall and F measure? the harmonic mean of precision and recall. The tree edit distance shows the poorest performance in terms of all measures. TF-IDF and the method incorporating TF-IDF measure and Levenshtein edit distance show better performances than other devised methods. These two measures are focused on similarity between name and descriptions of process. In addition, we calculate rank correlation coefficient, Kendall's tau b, between the number of process mutations and ranking of similarity values among the mutation sets. In this experiment, similarity measures based on process structure, such as Dice's, Jaccard, and derivatives of these measures, show greater coefficient than measures based on values of process attributes. However, the Lev-TFIDF-JaccardAll measure considering process structure and attributes' values together shows reasonably better performances in these two experiments. For retrieving semantic process, we can think that it's better to consider diverse aspects of process similarity such as process structure and values of process attributes. We generate semantic process data and its dataset for retrieval experiment from MIT Process Handbook repository. We suggest imprecise query algorithms that expand retrieval results from exact matching engine such as SPARQL, and compare the retrieval performances of the similarity algorithms. For the limitations and future work, we need to perform experiments with other dataset from other domain. And, since there are many similarity values from diverse measures, we may find better ways to identify relevant processes by applying these values simultaneously.
Amylase를 생산하는 능력을 갖고 있는 A-3 균주가 대한민국 대천 해변가의 바닷물로부터 분리되었다. A-3 균주는 1개의 polar flagella를 갖으며, Artificial Sea Water-Yeast extract-Peptone(ASW-YP) 한천배지 위에서 배양할 경우 $20-37^{\circ}C$에서 잘 자라지만, $15^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 천천히 자라는 속성을 보였다. 또한 ASW-YP 액체배지를 사용하는 경우, pH 6-9 범위에서 잘 자라는 반면 pH 4-5, pH 10에서는 전혀 성장하지 못했다. 16S rRNA sequence 분석 결과, A-3 균주는 Pseudoalteromonas phenolica O-$BC30^T$, Pseudoalteromonas luteoviolacea $NCIMB1893^T$, Pseudoalteromonas rubra $ATCC29570^T$, Pseudoalteromonas byunsanensis $FR1199^T$와 각각 98.3, 97.86, 97.78, 97.25%의 similarity를 보였으며, 이를 기초로 한 phylogenetic tree 분석결과, P. phenolica O-$BC30^T$와 같은 clade를 형성하였다. 그러나, A-3 균주는 5% 이상의 NaCl 농도에서 전혀 성장하지 않고, D-glucose, D-mannose, D-maltose, Dmelibiose를 이용하지 못하며, lipase 활성(C-14)이 없는 등 많은 생리학적 특성이 P. phenolica O-$BC30^T$와는 상당히 달랐다. 이러한 생리학적 차이로부터 우리는 A-3 균주가 P. phenolica O-$BC30^T$와는 다른 종으로 판단하고, 이 균주를 Pseudoalteromonas sp. A-3로 명명하였다. Pseudoalteromonas sp. A-3는 배양시기 동안 계속해서 안정적으로 ${\alpha}$-amylase를 생산했으며, 총 amylase 활성은 pH 7과 $37^{\circ}C$에서 최대값을 보였다. 이 amylase 활성은 pH 10까지도 비교적 안정적이었으며, 이러한 alkali-tolerant amylase는 산업적으로도 유용성이 클 것으로 사료된다.
본 연구는 제주시 한림읍 소재 명월대와 명월숲의 생태문화경관적 특성 파악과 가치 발굴을 목적으로 시도되었다. 이를 위해 이곳의 장소성을 밝히고 명월대와 명월숲의 경관특성을 조명하는 한편 지속가능한 활용과 보존을 위한 관리방안을 제시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 명월성과 명월포구는 예로부터 군사요새이자, 명월 수류촌은 서부 제주지역 행정의 중심지인 한림읍 명월지역의 위상을 보여줄 뿐 아니라 명월지역에 존재했던 월계정사와 우학당은 교육문화의 본산으로, 교육 중심지 명월리의 장소성을 대변한다. 명월대는 조선시대 선비들이 시와 풍월을 즐기고, 장기와 바둑을 두던 유풍이 남아있는 음풍농월의 현장이자 제주도의 대표적인 유교 문화경관이다. 현재의 명월대 유구는 일제강점기인 1931년 홍종시(洪鍾時)를 중심으로 한 명월청년회 주도로 이루어진 정비사업의 결과이다. 사각형-팔각형-원형 등 3단으로 구성된 명월대의 석축 구성은 유교사상의 천인합일사상을 바탕으로, 중앙의 팔각은 천원지방(天圓地方)의 의미를 부여한 것으로 보인다. 한편 명월대교와 명월교는 모두 초기에는 홍예교로 석축된 것으로 추정되며 명월교는 제주에 남아있는 유일한 홍예교로 근대문화유산적 가치가 있다. 명월숲의 식물상은 총 97분류군(taxa)이 확인되었으며, '식물구계학적 특정식물종의 분류군 및 등급기준'에 준하면 IV등급에는 가는쇠고사리, III등급에 호랑가시나무, 후추등, 까마귀쪽나무, 멀구슬나무, 산유자나무, 노랑하늘타리, 아욱메풀, 아왜나무 등 8분류군으로 나타났다. 반면에 귀화식물은 제주도에만 이입된 솔잎미나리를 비롯하여 14분류군이 확인되었다. 명월숲에는 팽나무 41주와 푸조나무 30주, 산유자나무 2주, 소나무, 동백나무, 멀구슬나무, 호랑가시나무 각각 1주 등 도합 77그루의 수목이 군락을 이루고 있다. 조사된 자료를 근거로 명월대와 명월숲의 보존관리방안은 다음과 같다. 명월대와 명월교 그리고 명월숲을 하나의 통합 영역으로 한 보존관리가 필수적이다. 명월교는 제주도내에서는 찾아보기 어려운 홍예교로 수준 높은 석공예물로 장기적인 보존방안이 마련되어야 할 것이다. 한편 교량노후화로 인해 사고위험에 노출되고, 안전진단이 요구되는 명월대교는 정밀안전진단 결과에 따른 대책이 요구된다. 재시공시 초건 시의 모습인 2수문의 완벽한 홍예교로 건립하여 명월대와 함께 향후 대표적 지역 명소로 보존 및 활용해야 할 것을 건의한다. 또한 조사결과에 근거한 종조성으로 볼 때 현재 제주특별자치도 기념물 제19호 '명월 팽나무군락'의 명칭은 '명월 팽나무-푸조나무군락'으로 재고되어야 할 것이다. 그리고 팽나무와 푸조나무 구분 없이 이루어진 일련번호 체계는 개선되어야 하며 노거수목 및 특정식물종이나 귀화종에 대해서는 생육상태에 대한 주기적인 모니터링이 요구된다.
Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.
본 연구는 소쇄원과 관련하여 시문을 남겼던 인물들의 공간 인식을 살펴보고자 소쇄원 관련 시문의 수집과 작자의 교유관계 분석을 기반으로 시문 속 단어의 빈도추출과 내용분석을 수행한 결과 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 소쇄원 관련 시문을 저작한 인물들의 관계성은 원림의 소유주와의 교유관계를 중심으로 형성되었다. 양산보 대에는 송순과 김언거, 김인후 등 인척관계를 중심으로 그들과 교유한 인물들이 소쇄원에서 시문을 남겼다. 특히 김인후는 총 10편의 시문을 남겼으며, 양자정과도 교유하는 등 소쇄원 관련 시문에 주도적 입장을 보이고 있다. 양자정 대에는 임억령, 김성원 등 선대의 교유인물들이 지속적인 관계를 맺고 있다. 양진태 대에는 송시열, 김수항 등 당시 문인들에게 영향을 미치는 유명인사와의 관계를 형성하였으며 적극적인 대외활동에 힘썼다. 이후 양경지, 양채지를 중심으로 교유관계가 나타나는데 조경망, 조정만과 김창흡 등 선대에 형성된 관계가 후손들에게도 이어지는 모습을 보이고 있으며 모임을 개최함에 따라 주변 문인들이 소쇄원에서 시문을 저작하였다. 둘째, 소쇄원 관련 시문을 대상과 내용으로 구분하여 분석한 결과 시문에서 주로 언급되는 관심의 대상은 수목과 점경물을 들 수 있다. 수목의 경우 왕대와 소나무가 높은 빈도를 보이고 있는데 왕대는 소쇄원도나 현존식생에서도 소쇄원을 둘러싸고 있는 대표적 수종으로 나타났으며 소나무는 단목으로서 주요 시문의 대상으로 이용되었다. 또한 점경물 중 시문에 주로 이용된 담장은 김인후의 시문이 남겨져 있어 후손들이 이를 바라보며 다수의 시문을 저작하는 등 오랫동안 유지되어 왔으나 현재는 그 모습을 살펴볼 수 없는 실정이다. 또한 소쇄원에서의 행위로는 원림 내 공간구성요소 각각의 대상을 개별경관으로 감상하는 사례가 가장 높은 비율을 차지하고 있으며 감회와 관련한 내용으로는 과거 선현에 대한 존숭이 주를 이루었는데 이는 김인후의 시가 남겨진 담장을 시문으로 읊는 양상과 관련지을 수 있다. 셋째, 소쇄원 관련 인물관계와 시문의 교차분석 결과 소쇄원에 대한 공간 인식의 양상은 경관 인식, 행위와 관련된 인식, 정서와 관련된 인식으로 구분할 수 있다. 소쇄원에서의 경관인식은 양산보 대에 수목 중심의 장면이 주로 묘사되는 특성을 지니고 있어 소쇄원 조영 초기의 모습은 수목에 위요된 정자로 인식되었을 것으로 판단된다. 이후 양자정 대부터 소쇄원이라는 명칭이 등장하게 되는데 이는 당시 소쇄원을 방문한 이들이 단순한 정자위주의 공간에 전체적인 모습이 갖추어진 원림으로 인식하게 되었다. 행위와 관련된 인식의 경우 소쇄원의 경관을 감상하고 술을 마시는 행위가 주를 이루고 있다. 양산보 대에는 작시, 소요, 망월 등의 행위가 높은 빈도를 보이고 있으나 양자정 대 이후에는 소쇄원에서 술을 마시며 원림을 감상하는 행위 외에는 상대적으로 낮은 빈도를 보이고 있다. 이러한 결과는 초기 혈연관계의 내향적 향유행위가 소쇄원을 찾는 이가 다수로 확장됨에 따라 향유행태의 성격이 외향적으로 변화되면서 단편화 되었다. 정서와 관련된 인식으로는 양산보 대 소쇄원을 떠나는 아쉬움과 그리움이 주로 확인되었으며, 소쇄원에서 느끼는 분위기는 대체로 한가롭다는 인식이 나타났다. 양자정 대에는 소쇄원에서의 즐거웠던 시간을 그리워하는 시문이 주를 이루었으며 양천운 대에는 소쇄원에서의 즐거운 감정, 선대에 대한 존경 등이 수반되고 있다. 양진태와 양택지 대, 양경지와 양채지 대에는 선대에 대한 존경심을 나타내는 시문이 특징적으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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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.