본 연구는 실물형 인터페이스 개념과 특징을 설명하고 있는 선행연구를 대상으로 실물형 인터페이스디자인에 대한 특성을 토출하여 이를 토대로 실물형 인터페이스 디자인 가이드라인을 제안하였다. 도출된 인터페이스 디자인 가이드 라인의 특성은 물리적 조작성, 기기의 용이성 및 편리성, 지각적 표현성, 상황인지 및 공간성, 그리고 사회적 상호작용으로 구분되었으며 25개의 세부항목이 추출되었다. 개발된 가이드라인은 사용자와의 상호작용 측면이 강조된 것으로 이를 실제공간의 체험형 전시물들에 적용하여 평가함으로써 현 실물형 인터페이스 디자인의 특성을 분석하였다. 조사대상으로 선정된 국립과학 박물관의 전시 설치물들 중 실물형 인터페이스 평가가 가능하다고 판단되는 15개의 설치물을 대상으로 개발된 디자인 가이드 라인에 따라 전문가 평가를 하였다. 평가결과 신체모션을 이용한 인터페이스에 대한 점수가 가장 높았으며 이들은 상황인지 및 공간성 영역에서 높은 평가를 받았다. 상황인지 및 공간성은 새로이 확장된 실물형 인터페이스 특성으로 최근 그 중요성이 강조되고 있다. 분석 결과 대부분의 설치물들은 버튼과 조이스틱 위주의 물리적 조작성을 제공하는 설치물이 가장 많았으나 향후 시각, 청각, 촉각 등의 다감각 인터페이스나 사용자가 직접 설치장치들을 재배열하는 인터렉션 개발 등이 필요하였다. 본 연구는 실물형 인터페이스 디자인을 평가할 수 있는 기준을 제시하였다는데 그 의의가 있으며 실물형 인터페이스디자인이 적용된 전시 설치물들이 개발되고 적용됨에 있어 발전 방향을 모색하는데 도움을 줄 것으로 기대한다. 향후 개발된 실물형 인터페이스 디자인 가이드 라인에 따라 전문가 평가뿐만 아니라 실제 사용자들을 대상으로 하는 사용자 경험 평가가 병행되어야 할 것이다.

본 연구는 지황의 플러그 육묘 재배가 생산량을 증가시킬 수 있는지 평가하고, 강원도 남부지역에 플러그 육묘를 이용한 지황 재배 시 중부지역의 직파재배만큼 생산량을 늘릴 수 있는지 알아보기 위해 수행하였다. 수량의 경우 음성 육묘재배(1,376 ㎏/10a)가 가장 높았고, 그 다음으로 평창 육묘재배(1,256 ㎏ /10a), 음성 직파재배(1,253 ㎏/10a), 평창 직파재배(923 ㎏ /10a) 순으로 나타나, 강원도에서 육묘재배시에 중부지역 직파 재배만큼 생산량을 늘릴 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 지황은 근경 굵기가 8-12 ㎜가 중품(中品), 그 이상이 상품(上品)의 등급으로 팔리는데, 재배실험지역과 재배방법에 상관없이 모두 14 ㎜가 넘어 상품성(商品性)에도 문제가 없었다. 그러므로 생산량과 품질 조건을 고려해 볼 때, 플러그 육묘 재배를 통해 생산량을 늘릴 수 있었으며, 강원도에서 플러그 육묘를 이용한 지황 재배 시 중부지방의 직파재배와 비슷한 생산이 가능할 것으로 생각된다. 그러나 본 연구결과를 적용하기에는 늘어나는 생산비와 증가되는 수익을 고려한 경제성 분석이 더 필요할 것으로 생각된다.

The objective of this research was to develop Near-Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) model for amylose and protein contents analysis of large accessions of rice germplasm. A total of 511 accessions of rice germplasm were obtained from National Agrobiodiversity Center to make calibration equation. The accessions were measured by NIRS for both brown and milled brown rice which was additionally assayed by iodine and Kjeldahl method for amylose and crude protein contents. The range of amylose and protein content in milled brown rice were 6.15-32.25% and 4.72-14.81%, respectively. The correlation coefficient (R 2 ), standard error of calibration (SEC) and slope of brown rice were 0.906, 1.741, 0.995 in amylose and 0.941, 0.276, 1.011 in protein, respectively, whereas R 2 , SEC and slope of milled brown rice values were 0.956, 1.159, 1.001 in amylose and 0.982, 0.164, 1.003 in protein, respectively. Validation results of this NIRS equation showed a high coefficient determination in prediction for amylose (0.962) and protein (0.986), and also low standard error in prediction (SEP) for amylose (2.349) and protein (0.415). These results suggest that NIRS equation model should be practically applied for determination of amylose and crude protein contents in large accessions of rice germplasm.