최근 토마토 수경재배가 증가하며 장기 재배가 일반화 되고 있다. 수경재배에서는 작물의 양분과 수분 요구도를 고려하여 적정 양액을 공급하는 것이 생산성, 자원의 이용, 환경보전 측면에서도 매우 중요한데 장기재배에서는 계절적인 환경변화가 심하므로 이것을 고려한 급액 관리가 매우 중요하다. 따라서 코이어 배지를 이용한 토마토 장기재배에서 급액량이 생육과 수량에 미치는 영향을 구명하고자 하였다. 온실 외부에 설치된 일사 센서로 적산일사를 기준으로 급액 횟수를 조절하였으며, 생육시기별로 급액 기준을 변경하며 4수준(High, Medium high, Meidum low, Low)으로 급액량을 달리 처리하였다. 급액량이 많을수록 배액률이 높았으며 배액의 EC가 지나치게 높아지는 것을 방지 할 수 있었다. 재배기간이 경과하면서 배액 EC가 높아졌는데 급액량이 적은 처리일수록 상승 폭이 컸다. 초장은 급액량이 가장 적은 처리구가 다른 처리구에 비하여 작았고 마디수와 화방의 발생 수는 급액량에 영향을 받지 않았다. 착과수는 전체적으로는 급액량의 영향을 크게 받지 않았으나 저온기에 발생한, 12-15화방에서는 급액량이 가장 많았던 처리구가 착과수가 적었다. 배꼽썩음과는 급액량이 가장 적은 처리구가 많았고 발생 시기도 빨랐다. 과실의 크기는 High 처리구가 컸으나 전체 수량은 Medium high 처리가 가장 많았다. 시험의 결과로 코이어를 이용한 토마토 수경재배에서 급액량이 근권의 양·수분 안정화와 생산성에 미치는 영향과 적정한 급액 관리의 중요성을 확인할 수 있었다. 따라서 최근에 보급되고 있는 복합환경제어시스템에 근권의 정보를 기준으로 정밀급액제어 알고리즘을 적용한다면 수경재배 제어기술 발전과 더불어 작물의 생산성 향상에도 기여할 수 있을 것으로 판단되므로 이에 대한 지속적인 연구가 필요할 것이다.
개방병원에 환자의 입원을 의뢰한 담당 의사들은 환자들의 상태와 제대로 된 간호서비스를 받고 있는지에 대한 정보를 간호기록을 열람함으로써 확인할 수 있다. 하지만 간호기록은 병원의 내부자료로써 외부기관에 쉽게 공개할 수 없는 자료이고 표준화가 확립되어 있지 않아 병원별로 다르게 작성되고 있어 필요한 정보를 공유하는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 본 연구에서는 개방병원 간호기록의 작성과 공유를 지원하기 위한 시스템을 개발하고자 하였다. 본 시스템은 우선 간호기록을 실제로 작성하는 간호사의 편의성을 고려하여 간호기록항목사전을 설정하게 하고 간호사와 의사간의 지능형 에이전트를 이용한 협상으로 작성과 공개의 항목을 확정하도록 하였다. 이 모든 과정은 의료기관간의 네트워킹을 지원할 수 있도록 웹기반시스템으로 설계되었고 실제 구현을 통하여 실현가능성을 확인하였다.
만경강 상류 유역의 수질 오염 실태를 조사한 결과 요약하면 다음과 같다. 3월부터 8월 사이의 수온은 $6.4{\sim}30.8^{\circ}C$로 나타나, 기온에 영향을 받았지만 수심과 유속에도 크게 영향을 받은 것으로 조사되었다. 수질의 pH는 $5.9{\sim}9.7$ 범위었으며 용존산소량 (DO)은 4.60, 생물학적 산소요구량 (BOD)은 $0.1{\sim}11.8\;mg/L$이었다. 수질중 질소원의 검출량은 전질소함량이 $1.19{\sim}10.61\;mg/L$, $NO_3-N$은 $1.0{\sim}5.93\;mg/L$, $NH_4-N$은 $ND{\sim}2.79\;mg/L$이었다. 전인의 함량은 $ND{\sim}1.14\;mg/L$, 염소이온함량은 $3.5{\sim}196.4\;mg/L$로 나타났다. Fe와 Mn의 검출량은 각각 $0.002{\sim}0.100\;mg/L$, $ND{\sim}0.04\;mg/L$이었다. Cd 검출량은 $ND{\sim}0.03\;mg/L$, Cu의 검출량은 $ND{\sim}0.05\;mg/L$, Zn은 $0.001{\sim}0.17\;mg/L$로 나타났으나, Pb은 전체시료에서 검출한계 이하이었다. 수질 분석 항목중 상당수의 시료가 기준치를 초과한 항목은 pH, T-N, T-P이었으며 전체적인 오염 상태는 갈수기인 6월의 경우가 8월보다 높았으며 갈수기의 경우에는 지역별로 물의 이동이 거의 없었기에 지역에 따라 수질의 오염상태가 현저히 달랐으며 지역별로는 오염정도가 가장 높았던 지역은 공장폐수가 많이 유입되는 삼례교유역의 수질로 나타났다.
광릉 슈퍼사이트에서 대기와 식생간의 에너지와 물질교환 규명은 지형과 식생의 복잡성으로 인해 많은 기술적인 어려움에 직면하고 있다. 따라서 KoFlux 연구에서는 상호보완적인 다중 분야의 연구를 통해 이러한 어려움을 극복하기 위한 시도를 해 오고 있다. 본 논문에서는 현재 진행중인 KoFlux 연구의 예비결과 중 특히 광릉사이트에서의 물/탄소수지, 물과 탄소순환의 상호관련성 그리고 몬순기후하의 생태계에서 탄소순환에 미치는 수문학적 요인의 중요성에 대해 중점적으로 논의하고자 한다. 광릉낙엽활엽수림의 순생태생산량 (NEP)은 광범위한 생태학적 연구결과에 따르면 약 ${\sim}2.6\;t\;C/ha/y$로 예상된다. 이를 미기상 플럭스 관측 결과와 함께 고려할 때 광릉 산림은 탄소의 중요한 육상흡원으로서 기능함을 예상할 수 있다. 다양한 생태수문 관측에 의해 규명된 유역단위 물수지에 의하면 연단위 전체강수량의 약 30-40%가 증발산(ET)에 해당함을 나타내고 있다. 광릉산림의 대표적인 수종인 졸참과 서어나무의 잎에서 얻어진 탄소 안정동위원소 조성에 근거하여 계산된 식물 성장기간의 평균 물이용효율(WUE)은 약 ${\sim}12\;{\mu}mol\;CO_2/mmol\;H_2O$에 해당된다. 얻어진 증발산량과 물이용효율은 유역단위의 생태계 생산량을 산출하는데 이용될 수 있다. 나이테 성장량과 토양호흡량의 연단위 변화는 강수량과 강수의 패턴에 의해 크게 영향을 받음을 보이고, 이는 몬순기후에 영향을 받는 동아시아 지역 생태계에서 탄소 순환과정이 수문학적 조건과 밀접한 상관관계를 가짐을 지시한다. 연구지역의 공간적 특성을 정량화하기 위해 관측지의 구조 및 기능적 단위를 규명하기 위한 연구가 진행되고 있고 이를 통해 서로 다른 시공간 규모에서 진행되고 있는 연구의 결과물을 체계적으로 연결 통합하고 나아가 보다 광역적인 규모에서 대표적인 물/탄소 수지를 산출하기 위한 연구가 시도되고 있다.
관심있는 농작물의 반사 특성에 대한 지식은 우리에게 농업 분야에서의 원격탐사 활용에 대한 가능성을 제공한다. 본 연구에서는 일품벼의 이앙기에서 수확기까지의 성장 단계에 따른 반사 특성을 측정 및 분석하였다. 벼는 1999년 5월 20일에 경기도 수원시 서둔동 수원기상대($37^{\circ}$16' N, $126^{\circ}$59' E, 39m Alt.) 뒤에 위치한 3개의 실험 포장에 이앙되었다. 반사 특성 측정은 구름과 바람이 없는 맑은 날을 선택하여 300nm에서 1100nm까지 관측할 수 있는 휴대용 스펙트로레디오메터(Portable spectroradiometer, Li-1800, 미국 Li Cor Inc.)를 사용하였고 관측 시간은 태양 고도 변화에 따른 반사율의 변화를 최소화하기 위하여 태양 고도 변화가 가장 적은 오전 11시에서 오후 1시까지 수행하였다. 관측 높이는 벼 군락으로부터 30cm였고 측정 회수는 1일 3개 포장에 대해 수직 방향으로 각각 3회 관측하였다. 결과적으로, 벼의 경우 가시 영역의 평균 반사율이 청색 영역(400nm~498nm)에서 약 2.34%~2.55%, 녹색 영역(500nm~598nm)에서 약 5.05%~6.01% 그리고 적색 영역(600nm~698nm)에서 약 4.21%~5.24%이며, 벼의 성장 단계에 따라 가시 영역의 경우는 반사율이 감소함을 알 수 있었다. 또한 근적외 영역의 경우는 관측 결과에 따라 두 가지 경우로 나누어 분석을 하였는데, 첫 번째는 700nm~800nm까지 파장의 증가에 따라 반사율이 급격히 증가하는 영역과 800nm~1100nm까지 파장에 따라 반사율이 거의 일정한 영역이다. 이 영역들의 평균 반사율은 700nm~800nm에서 약 22.3%~23.0%, 800nm~1100nm에서는 약 29.4%~33.1%이다. 특히 이 영역은 8월 23일까지 벼의 성장에 따라 반사율이 증가하였으며, 그 이후에는 감소하는 경향을 나타내었다.
In the service-oriented economy, knowledge and skills are considered core resources to secure competitive advantages and service innovation. Knowledge management capability, which facilitates to produce, share, accumulate and reuse knowledge, becomes as important as knowledge itself to create service value. Along with knowledge management capability, dynamic capability and operational capability are the key capabilities related to managing service delivery processes. Previous studies indicated that these three capabilities are related to service innovation. Although separately investigate the relationship between the three capabilities. The purpose of this study is 1) to define variables that have effects on service innovation including knowledge management capability, dynamic capability and operational capability, and 2) to empirically test to identify relationship among variables. In this study, knowledge management capability is defined as the capability to manage knowledge process. Dynamic capability is regarded as the firm's ability to integrate, build, and reconfigure internal and external competences to address rapidly changing environments. Operational capability refers to a high-level routine that, together with its implementing input flows, confers upon an organization's management a set of decision options for producing significant outputs of a particular type. The proposed research model was tested against the data collected through the survey method. The survey questionnaire was distributed to the managers who participated in an educational program for management consulting. Each individual who answered the questionnaire represented a knowledge based service firm. About 212 surveys questionnaires were sent via e-mail or directly delivered to respondents. The number of useable responses was 93. Measurement items were adapted from previous studies to reflect the characteristics of the industry each informant worked in. All measurement items were in, 5 point Likert scale with anchors ranging from strongly disagree (1) to strongly agree (5). Out of 93 respondents, about 81% were male, 82% of respondents were in their 30s. In terms of jobs, managers were 39.78%, professions/technicians were 24.73%, researchers were 12.90%, and sales people were 10.75%. Most of respondents worked for medium size enterprises (47,31%) in their, less than 30 employees (46.24%) in their number of employees, and less than 10 million USD (65.59%) in terms of sales volume. To test the proposed research model, structural equation modeling (SEM) technique (SPSS 16.0 and AMOS version 5) was used. We found that the three organizational capabilities have influence on service innovation directly or indirectly. Knowledge management capability directly affects dynamic capability and service innovation but indirectly affect operational capability through dynamic capability. Dynamic capability has no direct impact on service innovation, but influence service innovation indirectly through operational capability. Operational capability was found to positively affect service innovation. In sum, three organizational capabilities (knowledge management capability, dynamic capability and operational capability) need to be strategically managed at firm level, because organizational capabilities are significantly related to service innovation. An interesting result is that dynamic capability has a positive effect on service innovation only indirectly through operational capability. This result indicates that service innovation might have a characteristics similar to process innovation rather than product orientation. The results also show that organizational capabilities are inter-correlated to influence each other. Dynamic capability enables effective resource management, arrangement, and integration. Through these dynamic capability affected activities, strategic agility and responsibility get strength. Knowledge management capability intensify dynamic capability and service innovation. Knowledge management capability is the basis of dynamic capability as well. The theoretical and practical implications are discussed further in the conclusion section.
본 연구는 microsatellite marker를 이용하여 국내에서 사육되고 있는 칡소 9지역 간의 유전적 거리 분석 및 계통 지도 작성 등의 계통유전학적 분석을 실시하였다. 11종의 MS 마커를 이용하여 대립유전자의 수(No. of allele)를 확인한 결과 8에서 24개로 확인되었으며, 기대이형접합율(expected heterozygosity, Hexp)은 0.672에서 0.834 범위 안에 나타났으며, 관측이형접합율(observed heterozygosity, Hobs)은 0.687에서 0.886, 다형성정보지수(Polymorphism information content, PIC)은 0.638에서 0.876로 확인되었다. 무작위 교배집단(Random)으로 가정하였을 경우 동일개체 출현빈도는 11개의 marker를 사용하였을 때, 5.24×10−19 빈도로 출현하는 것을 확인 할 수 있었으며, 반형매 교배집단(Half-sib)과 전형매 교배집단(sib)으로 가정했을 경우에는 2.63×10−06, 2.63×10−06으로 각각 확인되었다. 이러한 결과는 칡소의 개체식별 및 친지확인 marker로 11종의 MS marker가 충분히 활용 가능할 것으로 사료된다. Phylogenetic tree (Neighbor-Joining tree), Principle Component Analysis (PCA) 그리고 Factorial Component Analysis (FCA) 분석을 통해 9 지역의 칡소 집단 간의 유연관계를 확인하였다. 이러한 결과는 칡소 품종을 중요한 가축유전자원으로써 인식하고 국내 타 품종과의 유전적 차별화와 순수성 보존과 능력을 개량하는데 있어 기초 자료로 활용 가능할 것으로 사료된다.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 현지화의 이론적 배경 및 전략적 모형을 통해 인도네시아에 진출한 한국기업의 현지화의 성공과 실패사례 분석하여 현지화에 성공할 수 있는 구체적인 방안을 고찰해 보고자 하였다. 현지화의 전략적 모형을 생산 및 소싱의 현지화, 인적자원의 현지화, 마케팅의 현지화, R&D의 현지화와 관련한 경영관리 측면과 현지사회와의 조화로운 관계, 본사의 현지 자회사 권한이양으로 나누었다. 그리고 인도네시아에 진출한 개별기업의 현지화 성공사례와 실패사례를 파악하고, 전략적 모형의 틀 안에서 이들을 비교분석하여 성공적인 현지화의 구체적인 방안을 제시하였다. 인도네시아에 진출한 한국기업의 성공과 실패사례를 분석한 결과, 생산 및 소싱의 현지화 측면에서는 현지 기후에 맞는 제품을 개발하여 성공한 기업도 있으나 완성차 조립 부실로 실패했던 기업도 있었다. 인적자원의 현지화는 대부분 기업들이 이 부분의 중요성을 인식하고 교육을 통한 우수한 인적자원을 확보하기 위해 노력하고 있었다. R&D는 대체적인 기업들이 국내에 있는 본사에서 수행하고 있었고 현지화는 취약한 것으로 보인다. 현지사회와의 조화로운 관계 부분에 있어서는 문화적 환경에 초점을 맞추어 지역사회에 공헌하며 지역주민과는 우호적이고 선량한 기업의 이미지를 형성하여야 현지화에 성공하는 기업이 될 수 있다는 것을 보여준다. 본사의 현지 자회사 권한이양 부분은 본사와 현지 자회사의 공동참여에 의한 결정 보다는 본사에 의해 결정되는 경향이 있었다. 현지화 전략의 시사점은 부품의 현지화, 우수한 인력 양성, 인도네시아 기업이라는 이미지, 현지 R&D센터 설치, 현지 경영진의 자율권, 현지 정부 및 기업과 의 신뢰 등이다. 향후 한국기업이 인도네시아 시장에서 성공적인 기업이 되기 위해서는 본사와 현지 자회사 간에 고도의 상호의존적인 복합형태가 이루어 져야 하고 활발한 정보교환과 국적에 관계없는 최적의 인재 등용이 추진되어야 할 것으로 보인다.
본 연구는 부도위험 예측을 위해 K-IFRS가 본격적으로 적용된 2012년부터 2018년까지의 기업데이터를 이용한다. 부도위험의 학습을 위해, 기존의 대부분 선행연구들이 부도발생 여부를 기준으로 사용했던 것과 다르게, 본 연구에서는 머튼 모형을 토대로 각 기업의 시가총액과 주가 변동성을 이용하여 부도위험을 산정했으며, 이를 통해 기존 방법론의 한계로 지적되어오던 부도사건 희소성에 따른 데이터 불균형 문제와 정상기업 내에서 존재하는 부도위험 차이 반영 문제를 해소할 수 있도록 하였다. 또한, 시장의 평가가 반영된 시가총액 및 주가 변동성을 기반으로 부도위험을 도출하되, 부도위험과 매칭될 입력데이터로는 비상장 기업에서 활용될 수 있는 기업 정보만을 활용하여 학습을 수행함으로써, 포스트 팬데믹 시대에서 주가 정보가 존재하지 않는 비상장 기업에게도 시장의 판단을 모사하여 부도위험을 적절하게 도출할 수 있도록 하였다. 기업의 부도위험 정보가 시장에서 매우 광범위하게 활용되고 있고, 부도위험 차이에 대한 민감도가 높다는 점에서 부도위험 산출 시 안정적이고 신뢰성 높은 평가방법론이 요구된다. 최근 머신러닝을 활용하여 기업의 부도위험을 예측하는 연구가 활발하게 이루어지고 있으나, 대부분 단일 모델을 기반으로 예측을 수행한다는 점에서 필연적인 모델 편향 문제가 존재하고, 이는 실무에서 활용하기 어려운 요인으로 작용하고 있다. 이에, 본 연구에서는 다양한 머신러닝 모델을 서브모델로 하는 스태킹 앙상블 기법을 활용하여 개별 모델이 갖는 편향을 경감시킬 수 있도록 하였다. 이를 통해 부도위험과 다양한 기업정보들 간의 복잡한 비선형적 관계들을 포착할 수 있으며, 산출에 소요되는 시간이 적다는 머신러닝 기반 부도위험 예측모델의 장점을 극대화할 수 있다. 본 연구가 기존 머신러닝 기반 모델의 한계를 극복 및 개선함으로써 실무에서의 활용도를 높일 수 있는 자료로 활용되기를 바라며, 머신러닝 기반 부도위험 예측 모형의 도입 기준 정립 및 정책적 활용에도 기여할 수 있기를 희망한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.