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임동준(Dongjun Im),허윤영(Youn Young Hur),박서준(Seo Jun Park),이동훈(Dong Hoon Lee),김수진(Su Jin Kim),최경옥(Kyeong-Ok Choi) 한국원예학회 2021 한국원예학회 학술발표요지 Vol.2021 No.10
포도를 재배하는 데에 있어 꽃송이 발생률은 생산량과 재배방식을 결정짓는 중요한 요소이다. 포도의 재배 상의 문제점으로 지적되는 빈가지 현상은 신초에 꽃송이가 생기지 않는 것을 뜻하며 이는 단위면적에서 적정수량을 확보하지 못하는 문제를 일으켜 농가에 피해가 발생한다. 꽃송이 발생률은 기후 및 수체 생육 등에 의해 영향을 받지만 유전적인 요인에 의해서도 조절되는 것으로 알려져 있다. 이러한 이유로 국립원예특작과학원에서 보유하고 있는 Tano Red Χ Ruby seedless 교배 집단을 활용하여 꽃송이 발생에 영향을 주는 유전인자를 찾고자 실험을 수행했다. 교배집단 271점에 대해 genotyping by sequencing (GBS)방법으로 유전데이터를 획득하였으며 획득한 데이터에서 polymorphic한 25,421개의 single-nucleotide polymorphisms (SNPs)를 선발하여 SNP matrix를 작성하였다. 꽃송이 발생률은 꽃송이 수/전체 신초 수의 비율을 조사하였고 신초 당 평균 1.5개의 꽃송이 발생함을 확인할 수 있었다. 이러한 표현형 조사결과를 바탕으로 TASSEL 소프트웨어로 유전형과 연관분석을 수행한 결과 14개의 유의미한 SNP 마커를 얻을 수 있었고 선발된 마커들의 P-value는 1.98 × 10<SUP>-6</SUP>~ 8.19 × 10<SUP>-8</SUP>이었으며 5번 염색체(chr5_1162837-2770204) 구간에 위치했다. 각 SNP마커의 주변 1kb 구간에 polygalacturonase 및 엽록체 구성에 관여하는 유전자 등이 분포하고 있어 이러한 역할을 하는 유전자들의 발현이 꽃송이 발생에 영향을 줄 수 있음을 의미한다. 이 실험을 통해 얻어진 결과들은 앞으로 포도의 꽃송이 발생률을 예측하기 위한 유전연구에 도움을 줄 수 있을 것이며 포도의 꽃송이 발생에 영향을 주는 생리기작 연구에 기초 지식을 제공할 것으로 기대된다.
비R&D지원사업의 성과지표에 대한 함의 - 제조업소프트파워강화지원사업을 대상으로 -
김동준 ( Dongjun Kim ),진영준 ( Youngjun Jin ),최형재 ( Hyungjai Choi ) 한국재정정책학회 2020 財政政策論集 Vol.22 No.2
본 연구는 컨설팅을 위주로 하는 정부의 비R&D지원사업에 대한 성과평가에 있어 기업성장 관점의 성과지표를 활용하는 것이 타당한지 고찰해보고자 한다. 이를 위해 비R&D지원사업의 하나인 제조업소프트파워강화지원사업을 대상으로 논리모형을 통해 성과지표를 제시하며, 기업성과에 관한 회귀분석 및 성향점수매칭법(PSM, Propensity Score Matching) 분석을 통해 현행 비R&D지원사업 평가 시 활용되고 있는 단기 매출액 성과와 같은 기업성장 관점의 성과지표가 적절한지를 분석하고자 하였다. 실증분석 결과에 따르면, 논리모형을 통해 도출된 성과지표 중 사업화성공률 등 기업성장단계 지표는 지원사업 수혜 후 2년차에서 긍정적인 효과가 관찰되었으나, 1년차와 3년차에서는 유의미한 변화가 나타나지 않았다. 이는 비R&D지원사업의 성과평가에 있어 ‘지원 당해연도’ 사업화성공률 또는 기업의 매출증대를 성과지표로 삼고 있는 현행 평가방식은 지원사업의 효과를 과소평가할 수 있으며 중장기에 걸친 긍정적 효과를 간과할 수 있음을 시사해 준다. This study aimed to investigate whether it is appropriate to use performance indexes related to corporate growth to evaluate the performance of government-led non-R&D support programs, centered on consulting services. The study presented performance indexes based on a logic model for the Soft Power Reinforcement Support Program for Manufacturing Companies, an example of non-R&D support programs. Furthermore, the study conducted a regression analysis and an analysis on Propensity Score Matching(PSM) on corporate performances, to analyze whether it is appropriate to use performance indexes related to corporate growth (e.g. short-term sales) currently used to evaluate non-R&D support programs. According to the results of the empirical analysis, among the performances indexes defined by the logic model, it was possible to identify positive effects from corporate growth indexes such as success in commercialization on the second year of receiving benefits. However, there were no significant differences on the first year and third year of receiving benefits. Such findings showed that in terms of performance evaluation of non-R&D support programs, the current evaluation process based on success in commercialization from the year of receiving benefits or increase in corporate sales may underestimate the effects of the support program. In addition, such evaluation process may overlook the mid- to long-term positive effects.