『三國史記』 金庾信 列傳의 내러티브 연구

김동현 고려대학교 교육대학원 2020 국내석사

본고는 총 3권으로 편성되어 있는 김유신 열전의 내러티브를 파악하는데 집중하였다. 『삼국사기』 「열전」 에 입전된 59명의 인물 중 김유신은 가장 많은 분량을 차지한다. 따라서 다른 인물들과 달리 많은 시간들이 설정되어 있어 내러티브 분석이 가능했다. 김유신 열전은 79년 그의 일생 중 22년만을 수록하고 있다. 수록된 대부분의 시간은 그의 영웅적 활약이 강조되는 사건을 포함하고 있었다. 이는 설정되지 않은 시간들에 김유신의 활약이 적거나, 넓게는 신라가 수세적인 상황이었음을 의미했다. 또한 이러한 시간 설정은 편찬자들의 신라중심, 유교중심 사관과 김유신을 긍정적으로 그리는 『행록』의 전거 활용에 기인했다. 김유신을 영웅화 하는 내러티브의 특징으로는 첫째, 천과 연결된 예지력, 탁월한 용인이 있었다. 김유신은 유년시절 하늘과 연결된 신묘함 경험을 통해 방술을 익혔는데 이는 열전 전체에 걸쳐 그의 영웅성을 뒷받침 했다. 뿐만 아니라 김유신이 위기상황에 처해 있을 때에는 유능한 인물들이 그의 곁에 있었는데, 열전에는 김유신이 이들을 적절히 활용하는 것으로 묘사되어 있었다. 둘째, 김유신 중심의 서사편집 구조가 주목되었다. 김유신 중심의 편집으로는 시간의 비약을 통해 연관성이 없는 두 시간이 연결되어 인과관계를 취하는 것, 타인의 공이 김유신의 공으로 대치되는 것이 있었다. 그리고 그의 영웅성을 퇴색시키는 부분을 소략하게 설명하는 것이 있었다. 이러한 내러티브 구조의 특징들은 각각의 사건에 구현되어 있었다. 각 사건들은 편찬자들에 의해 배치되었고, 이에 따라 열전은 김유신을 ‘영웅’으로 그리고 있었다.

주가지수 예측을 위한 뉴스 빅데이터 오피니언마이닝 모형

김유신 國民大學校 비즈니스IT專門大學院 2013 국내박사

The digital revolution has rapidly changed the way we live. A huge amount of digital data is created from every aspect of our daily lives due to the development of the IT technology, advent of the Internet, and proliferation of the mobile environment that is represented by the smart-phone. The large quantity of digital data created is called “big data” and much interest is given to its use. Although data accumulation is easier than ever, the question of changing the data into useful information through manipulation, processing, and analysis remains a difficult one to solve. In particular, the need to identify and make use of one’s opinions, feelings, interests, preferences, expectations, and complaints is rising because informal text data on the Internet, and via mobile communication and SNS, explosively reflects them directly and indirectly. However, detailed research results are not yet satisfactory due to the difficulty in analyzing and identifying what the data means. This is due to the diversity of analysis techniques that is organized according to the data source, type, contents, and various characteristics of the language. It is also a fact that technology and the ideas to make the most of this data are not yet advanced enough. The news we watch every day is one example of informal data. Tens of thousands of news reports are created and digitalized every day, then distributed throughout the world. In that sense, news is the typical information text that makes up “big data” because its output is so enormous. The massive amount of news produced affects politics, economy, society, and is closely related to the stock price, which is the core index of economic activities. As a result, it is believed that the news has a close relationship with the stock price, and one can expect to find an investment opportunity and make a profit. Ultimately, we can predict the stock price and expect to create economic benefits if we can distinguish between favorable and unfavorable factors by properly analyzing the news. Therefore, many studies over the years have proved that the news is closely related to the stock price, and that the stock price fluctuates as a result of the news. Studies also have been conducted to forecast the stock price using the news based on this relationship between the news and stock price. However, past research targeted a particular kind of news or the news in a particular area. As a result, immediate reflection and analysis was insufficient as in the real world a massive amount of news is created and dispersed in real time every day. Also, recent research using machine learning has been limited by the fact that personal judgment acts in forecasting the stock price of a particular company or identifying the sentiment polarity of the glossary for news text analysis. This study presented an intelligent investment decision-making model based on opinion mining that extract opinions about stock price index increase/decrease, by taking massive news data as the “big data” composed of the informal text, scrapping and parsing the news automatically, and tagging the emotional word. In addition, the subject-oriented sentiment dictionary for the stock domain, not the general purpose sentiment dictionary, was directly implemented and applied by the prototype experiment for sentiment polarity tagging to analyze the informal text data. Afterwards, two spots with similar media characteristics were selected for the experiment, and the accuracy of stock price index increase/decrease was compared through learning and verification data split test. The data (July 2011 to September 2011) for the study(Kim, 2012) using the general purpose sentiment dictionary was used for mutual comparison when conducting the prototype experiment that built up and verified the subject-oriented sentiment direction of the stock domain. The experiment results confirmed the importance of the subject-oriented sentiment dictionary, which identifies the news opinion index by demonstrating high forecast efficiency compared to the general purpose sentiment dictionary in the particular threshold value section when attempting to forecast the stock price without data split. In addition, a prediction capability similar to the general purpose sentiment direction was demonstrated in the verification data set for the learning/verification data split experiment that was attempted to resolve the over-fitting problem. Therefore, it was found that the accuracy of stock price increase/decrease could be improved sufficiently if the optimized condition, opinion, and threshold value can be extracted from the learning data. The experiment was conducted for 80,000 news items about two companies, M and H, which were posted on the Stock section of the Naver portal site from January 2011 to December 2011. Company M, a relatively new online media company specialist, claims that they are more specialized in the stock exchange area, whereas Company H is a leading media company in the economy that was established with the motto of a “global comprehensive economic media company.” These two media companies have contrasting media characteristics. Consequently, the results of the experiment are different to some extent. In conclusion, Company M’s news opinion has shown a higher level of stock price prediction as well as in the quality of predictability in both the learning and verification data sets. On the other hand, it was found that analyzing two media company’s news as a single data set produced a poorer result than individual analysis because two lots of opinions are mixed. In the end, there was some difference in forecast accuracy and quality in the two media outlets, but the price index of stocks could be estimated using news opinion. It was also found that the opinion index and optimal threshold value learned through opinion mining can be useful in forecasting the actual increase/decrease of the stock price inde 정보통신기술의 발전과 인터넷의 등장, 스마트폰으로 대변되는 모바일 환경의 확산으로 디지털 혁명이 가속화 되었고, 기업활동뿐만 아니라 일상 생활의 모든 것들로부터 엄청남 양의 디지털 데이터가 만들어지고 있다. 최근 이러한 대용량 디지털 데이터는 소위 빅데이터라는 이름으로 불리며 그 활용에 많은 관심이 쏠리고 있다. 하지만 데이터의 축적은 한결 수월해진 반면 이를 어떻게 가공, 처리, 분석하여 유용한 정보로 변환할 것인가는 여전히 어려운 문제이다. 특히 최근 인터넷, 모바일, SNS 등에서 폭증하는 비정형 텍스트 데이터는 작성자의 의견이나 느낌, 관심, 선호, 예상, 불만 등을 직간접적으로 반영하고 있어, 이를 찾아내어 활용하고자 하는 니즈는 점차 강해지고 있다. 그러나 이러한 데이터의 출처•유형•내용에 따른 분석 기법도 매우 다양하고, 또한 언어가 갖고 있는 다양한 특성들로 인해 그 의미를 분석•도출하는데 따른 어려움으로 인해 구체적인 성과는 아직 미흡한 실정이다. 또한 아직까지는 이를 활용할만한 기술과 아이디어가 부족한 것도 사실이다. 우리가 미디어를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 비정형 데이터 중의 하나이다. 하루에도 수천~수만 건이 생산되고 디지털화하여 전세계로 실시간 배포되는 뉴스야말로 그 양이 어마어마하여 전형적인 비정형 텍스트 빅데이터라 할 수 있다. 이렇게 양산된 뉴스는 정치•경제•사회 전반에 영향을 미치고 있으며, 특히 경제활동의 핵심 지표인 주가와도 밀접한 관계를 맺고 있다. 때문에 거의 모든 사람들이 뉴스와 주가 사이에는 긴밀한 상관관계가 있을 것이라 믿고 있으며, 뉴스를 통해 투자기회를 찾고 수익을 낼 수 있을 것으로 기대한다. 결국 뉴스를 잘 분석하여 주식시장에 호재와 악재를 가려낼 수 있다면 주가 예측이 가능하고 이를 통해 경제적 이익을 창출 할 수 있을 것이라 기대해볼 수 있겠다. 때문에 이미 오래 전부터 수많은 연구에서 뉴스와 주가 사이의 긴밀한 관계가 존재하며 뉴스로 인해 주가의 변동이 발생함을 밝히고 있으며, 뉴스와 주가 사이의 관계뿐만 아니라 뉴스로부터 주가를 예측하고자 하는 연구도 계속되고 있다. 그러나 과거의 연구들은 주로 특정 뉴스나 특정 종목의 뉴스를 대상으로 하고 있어 하루에도 수많은 뉴스들이 실시간으로 생성•전파되고 있는 현실 세계의 즉시적 반영과 분석은 미흡하였고, 기계학습을 이용한 최근의 연구에서도 개별 기업의 주가를 예측하거나 뉴스 텍스트 분석을 위한 어휘의 감성극성 도출에 인위적 판단이 작용하는 등 일부 한계가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 쉼 없이 쏟아지는 대량의 뉴스를 비정형 텍스트로 구성된 빅데이터로 간주하여, 뉴스를 자동으로 스크래핑•파싱하고 어휘감성을 태깅하여 주가지수 상승/하락 오피니언을 도출하는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 투자의사결정지원 모형을 제시하였다. 또한 이러한 비정형 텍스트 데이터의 분석을 위한 어휘극성 태깅을 범용 감성사전이 아닌 주식 도메인의 주제지향 감성사전을 프로토타입 실험으로 직접 구현하여 적용하였고, 이후 본 실험에서는 매체의 성격이 다소 상이한 2곳을 선정하여 학습과 검증 데이터 분할 실험을 거쳐 주가지수 상승/하락 예측 정확도를 비교하였다. 주식 도메인의 주제지향 감성사전을 구축하고 검증하는 프로토타입 실험에서는 범용 감성사전을 이용하였던 김유신 외(2012) 연구와 동일한 데이터를(2011년 7월 ~ 9월) 이용함으로써 상호 비교가 가능하였다. 실험 결과는 데이터를 분할하지 않고 주가예측을 시도하였을 때 특정 임계값 구간에서 범용 감성사전 대비 높은 예측 정확도를 보임으로 뉴스 오피니언 지수를 도출하는 주제지향 감성사전의 중요성을 확인 할 수 있었다. 또한 과적합화를 해소하기 위해 시도한 학습/검증 데이터 분할 실험에서도 검증 데이터 세트에서 범용 감성사전과 유사한 예측력을 보임으로서 학습 데이터에서 주가예측에 최적화된 조건과 오피니언, 임계값을 도출할 수 있다면 주가지수 상승/하락 예측의 정확도는 충분히 높아질 수 있음을 알 수 있었다. 다음 본 실험에서는 2011년 1월부터 12월까지 만 12개월 동안 포털 사이트 네이버의 증권 섹션에 게재된 M사와 H사의 뉴스 8만여 건을 대상으로 분석이 이루어졌다. 온라인 전문 매체인 M사는 비교적 신생미디어로 주식 분야에 좀더 특화되었음을 표방하고 있으며, H사는 글로벌 종합경제 미디어를 모토로 하는 선도 경제매체로서 두 미디어는 다소 상반된 성향의 매체 특성을 가지고 있다. 때문에 실험 결과도 다소 상이하게 나타나고 있는데, 결론적으로는 학습과 검증 데이터 세트 모두에서 M사의 뉴스 오피니언이 더 높은 주가 예측 정확도를 보였고, 예측력의 품질 측면에서도 가장 우수하였다. 또 한편으로는 두 매체의 뉴스를 하나의 데이터 세트로 분석하였을 때는 각 매체의 오피니언이 희석되어 개별 분석보다 못한 결과를 보임을 확인할 수 있었다. 결국 매체별로 예측 정확도와 예측 품질의 차이는 존재했지만 그럼에도 불구하고 뉴스 오피니언을 이용해

실시간 pH 관찰이 가능한 전기 변색 디스플레이를 접목시킨 Roll to Roll 인쇄 NFC 안테나 기반의 무선 pH Data Logger

김유신 순천대학교 대학원 2019 국내석사

p H는 바이오센서, 음식의 신선도 및 화학품의 산도를 알기 위해 널리 사용된다. 이러한 용도로 사용 되는 p H의 경우, 일회성 측정값이 아닌 연속적으로 기록하여 시간의 변화에 따른 그 변화를 측정하는 것이 더 중요하기 때문에 본 연구에서는 p H 변화를 시간의 변화에 지속적으로 측정이 가능하고, 외부에서 측정이 가능한 저가의 인쇄 p H기반 무선 센서 태그 개발에 대한 연구를 진행하였다. p H 무선 센서 태그는 R o l l t o r o l l 인쇄된 N F C 안테나를 기반으로 제작되었고 p H 감응에 대해서는 P o l y a n i l i n e을 기반한 전극을 통하여 구현하였으며, 넓은 범위 p H ( p H 1 ~ p H 1 2 )에서도 안정적인 p o t e n t i a l값을 갖을 수 있도록 A g / A g C l을 기준전극으로 사용하였다. p H값을 가시화하기 위해 P E D O T : P S S를 이용하여 제작된 디지털 E C D ( E l e c t r oc h r o mi c d i s p l a y )를 이용하여 값을 표기하도록 하였다. 각 p H에 따른 p o t e n t i a l 값의 차이는 약 6 0 mV이고 감응 범위는 1에서 1 2까지 검출할 수 있었다. 스마트폰의 안드로이드 앱을 사용하여 p H의 p o t e n t i a l 을 pH값으로 변환하는 코드를 작성하여 스마트폰의 N F C모드를 통하여 p H 값을 스마트폰으로 읽을 수 있었으며, 기존 시간별로 저장된 p H의 h i s t o r y또한 읽어 들일 수 있었다. 또한 센서 태그 자체의 E C D를 통하여 해당 p H 값을 읽을 수 있었다.

키보드, 포인팅 디바이스 및 시각 출력장치가 작업수행에 미치는 영향

김유신 서울대학교 대학원 1997 국내석사

초등 영어-사회과 내용중심 통합 교수-학습의 효과

김유신 한양대학교 교육대학원 2010 국내석사

논문 요약 초등 영어-사회과 내용중심 통합 교수-학습의 효과 김 유 신 한양대학교 교육대학원 초등영어교육 전공 우리나라와 같은 EFL 환경에서는 학생들에게 영어를 사용할 직접적인 동기를 제공하기 어렵기 때문에 학습 동기 유발이 어렵고 영어 의사소통 기회가 적다고 할 수 있다. 언어 교육은 언어를 사용할 수 있는 기회를 통해 언어 학습의 필요성을, 스스로 느낄 수 있게 하는 방향으로 이루어져야 한다. 영어와 타 교과의 내용중심 통합교육은 학습자에게 인지적인 도전을 줄 뿐만 아니라 영어를 사용할 상황을 충분히 제공해 주어 언어를 학습하고 사용할 필요성과 동기를 부여해 줄 수 있다. 본 연구는 영어 교과의 소재와 관련된 사회 교과의 내용 중심 통합 교수-학습을 통하여 통합 교육이 초등학교 학습자의 영어 언어 능력과 영어 학습에 대한 정의적 영역에 미치는 효과를 검증해보고, 사회 교과의 학업 성취도에 미치는 영향을 알아봄을 통해 앞으로 초등영어 지도 방법에 있어 좀 더 효과적인 방법을 알아보고자 하였다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 영어-사회과 내용중심의 통합 교수-학습이 듣기능력 신장에 영향을 미치는가? 둘째, 영어-사회과 내용중심의 통합 교수-학습이 영어수업에 대한 정의적 영역(흥미도, 참여도, 자신감 신장)에 효과가 있는가? 셋째, 영어-사회과 내용중심의 통합 교수-학습이 사회과 학업성취도 향상에 영향을 미치는가? 이를 위해 서울특별시 소재 K초등학교 5학년 학급 중 사전 조사를 통하여 동질 학급으로 판명된 5학년 2개 학급 중 실험학급 학생 31명을 대상으로 영어-사회과 내용중심 통합 수업을 실시하고 비교학급 31명 학생들은 기존의 의사소통중심 수업을 각각 실시하여 그 차이를 검증하였다. 영어-사회과 내용중심 통합 교육과정은 제 7차 교육과정 영어 교과와 사회 교과를 분석하여 학생들의 흥미, 인지 발달 수준, 교육과정 통합 가능성에 의해 내용을 선정한 후 CALLA 모형을 활용하여 교수-학습 과정을 재구성하였다. 실험 수업 시기는 2009년 5월부터 2009년 7월까지이며 수업 효과를 검증하기 위한 평가도구로써, 정의적 영역 검사지(흥미도, 참여도, 자신감), 영어(듣기) 학업성취도 평가지, 사회과 학업성취도 평가지를 활용하였다. 사전 검사는 양적 결과를 통계 처리함에 있어 동질 집단 대응 표본 t검정을 사용하였다. 영어-사회과 내용중심 통학 교육과 요인들 사이의 상호작용을 검증하기 위해 사전/사후 설문 결과를 비교하고, 실험/비교학급을 비교할 수 있는 혼합분산분석법(mixed ANOVA)을 통하여 검증을 실시하였다. 연구 결과를 분석하여 도출된 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 국가수준 교과학습 진단평가 듣기 영역 평가와 교과학습 향상평가를 통해 평가 분석한 결과 내용중심 통합 교육이 영어 이해에 효과적임을 나타내었다. 둘째, 사전․사후 검사를 통한 영어 학습에 대한 정의적 영역 검사에서 실험집단이 비교집단에 비해 영어 수업에 대한 흥미도, 참여도, 자신감 면에서 향상됨을 보였으며 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 이는 통합 교육을 통해 영어에 대한 호기심, 학습 동기와 의욕이 높아져 자신감과 수업 참여에 대한 태도가 긍정적으로 변한 결과라고 볼 수 있다. 셋째, 사회과 학업성취도에 대한 검정 결과 유의한 차이를 나타내었다. 실험학급이 비교학급에 비해 사회 교과 성적이 향상되고 통합되는 사회 교과 학업성취에 긍정적인 영향을 끼치고 있음을 나타내었다. 결론적으로 영어-사회 내용중심 통합 교육은 영어 교육에 대한 학생들의 흥미와 참여, 자신감을 향상시키며 긍정적인 학습 태도를 정립하는데 도움이 되는 것으로 나타났다. 또, 영어 듣기능력과 타 교과 학업성취에 긍정적인 영향을 미치고 향상에 도움을 주고 있음을 알 수 있다. 따라서 내용중심의 통합 교육은 영어를 의미 있는 상황에서 수단으로 사용할 수 있는 기회를 줌으로써 일반적인 영어 교육의 한계를 극복할 수 있는 효과적인 교수 학습 방법론 중 하나라는 것을 입증한다. 이상에서 살펴 본 영어-사회 내용중심 통합 교육에 관한 연구 결과를 바탕으로 몇 가지 제언을 하면 다음과 같다. 첫째, 언어의 4기능 모두에 대한 연구를 병행하여 긴 실험 처치 기간을 설정한 장기적인 연구가 필요하다. 둘째, 의사소통 능력이 낮은 학생들과 타 교과 학업성취도가 낮은 학생들에 대한 연구가 필요하다. 영어에 매우 소극적인 학생들과 의사소통 능력이 낮은 학생들에게 적절한 수준의 표현과 어휘를 마련하여 좀 더 적극적으로 학습 활동에 참여할 수 있는 방법이 필요하기 때문이다. 셋째, 내용중심 통합 교수-학습을 여러 타 교과에 적용하기 위해서는 영어과 교육과정 개편시 학생들의 인지 수준과 체계적인 사고 단계를 고려하여 타 교과와의 연계성이 있는 영어과 교과 내용을 선정해야 한다.

토목섬유로 보강된 철도노반의 보강 효과에 관한 연구

김유신 成均館大學校 大學院 2003 국내석사

Since 1970's, the studies on increasing the bearing capacity of railway roadbed using geogrid have been conducted for the reinforcement of railways. The general concept of reinforced roadbed in the railway is to cope with the soft ground for bearing capacity and settlement of foundation soil. In this paper, the railway roadbed reinforced with geogrid was analyzed and investigated using finite element analysis. From results of finite element analysis, the effects of reinforcement estimated with subgrade modulus and bearing capacity ratio.

백두대간 괘병산, 갈미봉 일대의 식물상 및 식생

김유신 강원대학교 대학원 2012 국내석사

강원도 정선군 괘병산 및 갈미봉 일대를 대상으로 2011년 4월 2일부터 9월 25일까지 8회에 걸쳐 식물상 및 식생에 대해 조사한 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 괘병산 및 갈미봉 일대에 자생하는 관속식물은 93과 279속 408종 4아종 56변종 9품종으로 총 477분류군으로 조사되었다. 이는 우리나라의 관속식물 중 9.8%에 해당한다. 국화과, 장미과, 백합과, 콩과, 미나리아재비과 순으로 많은 분류군이 출현했고, 이들은 총 161분류군으로 전체 분류군 중 약 33.8%에 해당한다. 식물상 다양성과 동질도를 분석한 결과 군락별 식물상 다양성은 신갈나무 전형하위 군락이 1.26, 소나무-신갈나무군락이 1.35, 일본잎갈나무 군락이 1.18, 조릿대-신갈나무 군락이 1.21로 나타났고, 식물상 동질도는 조릿대-신갈나무 군락이 0.327, 일본잎갈나무 군락이 0.278, 소나무-신갈나무 군락이 0.225, 전형하위 군락이 0.183으로 나타났다. 괘병산 및 갈미봉 전체의 식물상 다양성은 1.71로 나타났다. 한국특산식물은 총 8과 11속 11종으로 총 11분류군이 나타났고, 이는 우리나라의 한국특산식물 328분류군의 약 3.4%해당한다. 환경부지정 희귀 및 멸종위기 식물은 2과 2속 2종으로 총 2분류군이 조사되었고, 국립수목원 지정 희귀식물은 13과 14속 15종 1변종으로 총 16분류군이 나타났다. 이들은 각각의 분류군들 중 약 3.1%, 2.8%에 해당하는 수치이다. 식물구계학적 특정식물은 전체 477 분류군 중 V등급 4분류군, Ⅳ등급 15분류군, Ⅲ등급 27분류군, Ⅱ등급 26분류군, Ⅰ등급은 38분류군이다. 이 5개 등급에 해당하는 분류군 총 110분류군이다. 이는 우리나라의 식물구계학적 특정식물 1,120분류군 중 약 9.8%에 해당한다. 귀화식물은 6과 17속 17종으로 총 17분류군이 조사되었다. 귀화율은 약 3.6%이고, 도시화지수는 약 5.3%로 나타났다. 본 조사지역의 양치식물은 9과 13속 16종 3변종으로 총 19분류군이 나타났고, 양치식물계수는 1.00으로 나타났다. 국외반출 승인대상 생물자원 중 본 조사지역에 나타난 식물자원은 30분류군으로 총 532분류군 중 약 5.6%에 해당한다. 본 조사지역의 생활형을 종합한 Biological Type은 H-D4-R5-e의 형태로 함백산, 백운산(강원도)과 같게 나타났다. 자원식물의 유용도는 7가지의 용도 중 약용자원이 77.5%로 가장 높게 나타났고, 다음으로는 식용자원이 50.7%를 나타냈다. 괘병산과 갈미봉 일대의 산림식생 조사는 식생이 균일하게 발달된 지점 39개를 선정하여 4개의 층위별로 구성종의 피도와 군도를 조사하였다. 또 중요치와 다양도지수(종다양성지수, 최대종다양성지수, 균재도, 우점도)를 분석하였고, 식생의 분석은 Braun-Blanquet의 방법을 적용하였다. 본 조사지의 식생구조 중 각 층위별로 가장 높은 중요치를 기록한 수종은 교목층의 신갈나무 80.74, 아교목층 신갈나무 89.82, 관목층은 생강나무 17.98, 초본층은 조릿대 32.99와 같이 나타났다. 다양도 지수 중 가장 높게 나타난 층위들을 요약하면 종다양도(H′)는 초본층이 3.34, 최대종다양도는(H′max) 초본층 4.63, 균재도(J′)는 관목층 0.76, 우점도가 교목층 0.43으로 가장 높게 나타났다. 본 조사지역의 식물군락분류를 분석한 결과 1개의 군목과 1개의 군단 4개의 군락으로 분류되었다 신갈나무-철쭉군목(Rhododendro-Quercetalia mongoliaceae Kim 1990) 신갈나무-생강나무군단(Lindero-Quercion mongolicae Kim 1990) A. 신갈나무 전형하위 군락(Quercus mongolica Typical Community) B. 소나무-신갈나무 군락(Pinus densiflora-Quercus mongolicaCommunity) C. 일본잎갈나무 군락(Larix kaempferi Community) D. 조릿대-신갈나무 군락(Sasa borealis-Quercus mongolicaCommunity) 본 조사지역의 층상구조는 교목층의 높이가 평균 15.1m로 가장 높았으며, 수관층의 피도는 평균 87.4%로 다소 밀폐된 구조를 보였다. 이에 비해 아교목층의 피도는 평균 29.1%, 관목층은 평균 34.4%, 초본층은 평균 71.3%로 다소 안정된 층상구조를 보이고 있다. 방형구당 평균 출현종수는 20.7종이었으며, 신갈나무 군락은 21.2종, 소나무-신갈군락은 21.6종, 일본잎갈나무 군락은 22종, 조릿대-신갈군락은 16.7종으로 나타났다. Floristic composition and phytosociological studies in Mt. Gwaebyung and Galmi-Bong were investigated to classify forest vegetation and distribution of vascular plants. We investigated two regions from on April to September, 2011. Total 477 taxa; 93 families, 279 genera, 408 species, 4 subspecies, 56 varieties and 9 formae were distibuted in Mt. Gwaebyung and Galmi-Bong. Floristic richness was 1.71. Korean endemic species were composed of 8 families 11 genera 11 species, totaling 11 species. Ministry of environment standard’s rare and endangered species were 2 families, 2 genera, 2 species, totaling 2 taxa. And Korea national Arboretum standard’s rare plants were composed of total 16 taxa; 13 families, 14 genera, 15 species. The specific species of Ⅰ~Ⅴ grades by phytogeography were 110 taxa. A naturalized plants were 17 taxa. Naturalization index and Urbanization index were 3.6%, 5.3% each other. Pteridophyta- calculation(Pte-Q), 1.00. Approved for delivering overseas plants were composed 30 taxa, correspond to 5.6% of totaling 532 taxa designated by ministry of environmental. Life form spectra was H-D4-R5-e type and the highest percentage of useful plant resources were medicinal plant(77.5%). The highest importance value of classified by layer were tree layer Quercus mongolica (80.74) subtreelayer Quercus mongolica (89.82) shrub layer Lindera obtusioba (17.98) herb layer Sasa borealis (32.99) Species diversity(H′) of investigated area was calculated as 2.02~3.34. The forest vegetation in Mt. Gwaebyung, Galmi-bong was classified into 1 order, 1 alliance, 4 communities; Rhododendro- Quercetalia mongoliaceae, Lindero-Quercion mongolicae, Quercus mongolica Typical Community, Pinus densiflora-Quercus mongolica Community, Larix kaempferi Community, Sasa borealis-Quercus mongolica Community.

태양광 발전시스템의 위치선정에 따른 건축물적용에 관한 연구

김유신 경원대학교 일반대학원 2009 국내석사

본 논문에서는 태양전지를 가지고 일정량의 태양광으로부터 최대 유효전력을 얻기 위해 고정식 태양광 발전시스템과 태양 위치추적기를 부착한 태양광 발전시스템을 설치하였다. PV Module의 각도 변화(20°, 30°, 40°)에 따른 최적의 발전 효율에 대한 연구 및 실험을 하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 먼저, PV Module의 다양한 각도(20°, 30°, 40°)를 가지고 두 달간에 걸쳐 실험한 결과 PV Module 경사각 30°에서 측정한 결과 값이 경사각 20° 및 40° 일 때 보다 최대 5~10% 정도로 발전 효율이 상승되었다. 그러므로 본 논문의 연구 결과에서와 같이 태양광 발전시스템의 실용화 측면에서 볼 때 PV Module의 경사각 30°에 설치하여 발전을 하는 것이 가장 좋은 변환 효율을 얻을 수 있었다. 하지만 태양전지를 지붕 및 옥상에 설치를 할 경우 면적 활용이 좁고, 겨울에 눈이 쌓이게 될 경우 경사각에 의해 빠르게 쓸려 내려갈 수 있는 경사각을 35°로 선정하는 것이 타당하다. 또한, 고정식과 추적식의 두 방식을 가지고 두 달간에 걸쳐 실험한 결과 고정식 태양광 발전시스템 보다 추적식 태양광 발전시스템으로 발전을 한 방법이 평균 35~45% 정도 이상 개선할 수 있음을 확인하였다. 그러므로 본 논문의 연구 결과 태양광 발전시스템의 실용화 측면에서 태양전지의 변환효율의 향상과 제품의 자동화에 따라 PV Module의 저가화가 이루어진다면 설치면적이 작은 소형화된 추적식 태양광 발전시스템으로도 대형화된 고정식 태양광 발전시스템의 발전효율을 얻을 수 있다. 따라서 작은 공간에 저렴한 추적식 태양광 발전시스템의 상용화가 이루어질 수 있을 것이다. This thesis is based on the research and experiment of the optimal efficiency generation of electric power. The research and experiment were conducted to search the optimal generation of electric power from a specific amount of solar energy from sunlight. In order to do this a fixed Photovoltaic Power System and a Photovoltaic Power System with a solar position tracker were used. The changes in the angles (20°,30°,40°) of the PV Module were also taken into account as well. Here are the findings and the conclusions. First of all, based on the two months experiment using the various anglers (20°,30°,40°), the efficiency generation of electric power increased to a maximum of approximately 12~17% more at the PV module inclination angle of 30° than at the inclination angles of 20° and 40° As a result, we have found that installing the PV module inclination at the angle of 30° brought about the most efficient conversion effect of the Photovoltaic generation of electric power. But, when the solar cell is installed on a roof or rooftop where snow builds up, it is the most appropriate to install the solar energy at an 35° angle so that snow slides down and not build up on the module. Also, according to the result of the experiments during the two months using both fixed and tracking methods, it was confirmed that tracking method of Photovoltaic generation of electric power system improved the result to an average of 30~40% more than when using the fixed Photovoltaic Power System. Therefore, the conclusion of this thesis is that if costs to produce PV modules can be lowered along with the improvement of conversion efficiency and the automation of the product, the smaller tracking Photovoltaic Power System will be able to produce the solar generation efficiency of larger fixed Photovoltaic Power System. As a result, smaller sized and lower-priced tracking Photovoltaic Power System can be commercialized.

외국인투자자의 배당성향과 투자회전율이 연구개발지출에 미치는 영향

김유신 경북대학교 대학원 2016 국내석사

Spending on research and development is a critical element for a business to ensure growth and competitive advantage but features a long payback period compared to its large investment, let alone the uncertainty of its performance. Notwithstanding this, businesses need to maintain a healthy governance to promote the corporate value through R&D spending. In addition, the advancement of domestic capital market and globalization of world economy have caused a sharp growth in foreign investment in domestic capital market. Consequently, foreign investors are expected to exert increasing influence on domestic capital market and, against this backdrop, an empirical analysis has been conducted to find out whether foreign investors are likely to invest on businesses that commit investment for a long-term performance in a selective manner or on those that engage in a short-term performance such as dividend payout. Analysis results show that the foreign investors’ shareholding ratio has significantly increased R&D spending and that businesses with relatively higher dividend payout ratio has significantly decreased the positive relationship that is seen between R&D spending and foreign investors’ shareholding ratio. In addition, businesses with higher transactions among foreign investors have significantly decreased a positive (+) relationship that is seen between R&D spending and foreign investors’ shareholding ratio. Lastly, increase of turnover of foreign investors over corporate turnover has also significantly decreased a positive (+) relationship that is seen between R&D spending and foreign investors’ shareholding ratio. The results of this study indicates that preceding studies that did not have investment periods taken into consideration while presenting the result of supporting long-term investors’ opinions have limited results at best. However, there are limitations in this study in that not all factors that may affect R&D spending have been controlled.

항암제가 봉입된 소수성 개질 글라이콜 키토산 자기집합체 나노입자의 항암효과 : Anti-tumor Effect of Hydrophobically Modified Glycol Chitosan Nanoparticles Containing Anti-cancer Drugs

김유신 경북대학교 일반대학원 2007 국내박사

약물전달시스템 (DDS, drug delivery system) 이란 약물의 부작용을 최소화하고 약물이 가지고 있는 효능 및 효과를 최적화시켜 약물을 질병치유에 필요한 최소량만 효과적으로 전달하기 위한 제형으로 정의 할 수 있다. 기존 약물 또는 신약물의 부작용을 최소화하고 인체 내에서 약물의 유효 혈중농도를 질병에 따라 최적화함으로써 치료효과를 극대화시키려는 목적으로 개발되는 DDS용 고분자는 생체적합성, 생분해성, 화학적 생물학적 무독성이 필수 조건이다. 현재, 다양한 천연고분자 및 합성고분자들이 DDS용 재료로서 연구되고 있으며 특히 나노약물전달체의 경우는 나노수준의 제어가 가능한 지속성 약물전달 체제, 제어방출 시스템, 표적지향성 약물전달체제 등의 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그리고, 이러한 나노입자를 이용한 암치료에 있어서 암조직 주변의 느슨한 혈관의 높은 투과성 때문에 나타나는 EPR (Enhanced Permeability and Retention) 효과를 이용한 방법이 사용된다. 인체내의 나노입자는 혈액을 따라 계속적으로 이동하다가 암 조직 주변의 느슨한 혈관의 높은 투과성에 의해서 암조직에 축적되고, 나노입자에 봉입된 항암제가 서서히 방출되어 최종적으로 암조직만 선택적으로 치료될 수 있는 것이다. 본 연구에서는 거대분자 약물의 전달체로 수용성 글리콜 키토산에 소수성 물질을 첨가하여 개질한 HGC (Hydrophobically modified Glycol Chitosan) 나노입자를 사용하였다.이 HGC 나노입자는 키토산 고유의 뛰어난 생체적합성을 지니면서 생체내에서 일어나는 면역반응을 최소화하고 나노입자의 안정성 때문에 신장에서 제거되는 것을 방지할 수 있는 것으로 보고되어 있다. 그리하여, 이 연구에서는 소수성 항암제인 doxorubicin, taxol, cisplatin 등을 HGC에 봉입하여 제작한 HGC-항암제 나노입자의 항암효과를 동물실험을 통해 조사하였다. 이들 HGC-항암제 나노입자들이 실험동물의 종양성장을 억제시키는 효과를 기존의 항암제에 비해 손색이 없으면서 기존 항암제가 가지는 독성을 거의 나타내지 않았다. 따라서 HGC 나노입자는 지금까지 알려진 다양한 항암제들의 효과를 저해하지 않으면서 독성과 부작용을 최소화시켜 치료효과를 극대화 할 수 있는 새로운 약물전달체로서 사용될 수 있음을 보여주었다. 또한 혈관신생을 억제하는 펩타이드로 널리 알려진 RGD 펩타이드 (Arg-Gly-Asp) 를 결합시킨 HGC-RGD를 만들어 동물 종양모델에 투여한 결과 HGC-RGD가 RGD 펩타이드보다 훨씬 뛰어난 종양성장 억제효과를 나타냄을 알 수 있었고, 이는 HGC-RGD가 종양의 혈관신생을 억제함으로써 나타나는 효과임을 밝혔다. 따라서 HGC는 항암제 뿐만 아니라 최근 활발히 연구되고 있는 단백질 약물이나 펩타이드 약물 등의 약물 전달체로서 유망함을 보여준다. 이상의 결과는 HGC가 약물의 부작용을 최소화하고 약물이 가지고 있는 효능을 극대화하는 효과적인 약물전달체로 사용될 수 있음을 시사하고 있으며 나아가 여러 가지 영상표지자를 결합시켜 진단 예측 등에도 이용할 수 있을것으로 사료된다.