This study was aimed to find yield prediction model of Italian ryegrass using climate big data and geographic information. After that, mapping the predicted yield results using Geographic Information System (GIS) as follows; First, forage data were collected; second, the climate information, which was matched with forage data according to year and location, was gathered from the Korean Metrology Administration (KMA) as big data; third, the climate layers used for GIS were constructed; fourth, the yield prediction equation was estimated for the climate layers. Finally, the prediction model was evaluated in aspect of fitness and accuracy. As a result, the fitness of the model (R2) was between 27% to 95% in relation to cultivated locations. In Suwon (n=321), the model was; DMY = 158.63AGD –8.82AAT +169.09SGD - 8.03SAT +184.59SRD -13,352.24 (DMY: Dry Matter Yield, AGD: Autumnal Growing Days, SGD: Spring Growing Days, SAT: Spring Accumulated Temperature, SRD: Spring Rainfall Days). Furthermore, DMY was predicted as 9,790±120 (kg/ha) for the mean DMY(9,790 kg/ha). During mapping, the yield of inland areas were relatively greater than that of coastal areas except of Jeju Island, furthermore, northeastern areas, which was mountainous, had lain no cultivations due to weak cold tolerance. In this study, even though the yield prediction modeling and mapping were only performed in several particular locations limited to the data situation as a startup research in the Republic of Korea.

The objective of this study was to select a model showing high-levels of interpretability which is high in R-squared value in terms of predicting the yield in the mixed pasture using the factors of fertilization, seeding rate and years after pasture establishment in steps, as well as the climate as a basic factor. The processes of constructing the yield prediction model for the mixed pasture were performed in the sequence of data collection (forage and climatic data), preparation, analysis, and model construction. Through this process, six models were constructed after considering climatic variables, fertilization management, seeding rates, and periods after pasture establishment years in steps, thereafter the optimum model was selected through considering the coincidence of the models to the forage production theories. As a result, Model VI (R squared = 53.8%) including climatic variables, fertilization amount, seeding rates, and periods after pasture establishment was considered as the optimum yield prediction model for mixed pastures in South Korea. The interpretability of independent variables in the model were decreased in the sequence of climatic variables(24.5%), fertilization amount(17.8%), seeding rates(10.7%), and periods after pasture establishment(0.8%). However, it is necessary to investigate the reasons of positive correlation between dry matter yield and days of summer depression (DSD) by considering cultivated locations and using other cumulative temperature related variables instead of DSD. Meanwhile the another research about the optimum levels of fertilization amounts and seeding rates is required using the quadratic term due to the certain value-centered distribution of these two variables

본 연구는 최근 일과 가정생활에 대한 가치관 변화와 경력관리에 대한 관심이 증가되고 있음을 기반으 로 시작되었다. 사회생활에서의 성공과 발전을 우선시했던 과거와 달리 요즘의 직장인들은 가정생활과 더불어 개인적인 여가활동과 자기계발에도 큰 가치를 두고 있다. 또한 평생직장과 종신고용의 개념이 사 라지면서 미래의 고용가능성을 높여줄 수 있는 경력관리에도 높은 관심을 보인다. 이에 일가정균형과 경력관리는 조직연구의 중요한 주제가 되어 왔으며 본 연구에서는 우리나라 서비스업에 종사하고 있는 3천 명의 정규직을 대상으로 일가정균형과 경력관리가 조직구성원들의 성과행동에 미치는 영향력을 규명해 보았다. 특히 사회적으로 일과 가정생활을 동시에 수행하도록 요구받을 뿐 아니라 출산으로 인한 경력단 절이 빈번하게 일어나는 여성근로자에게 일가정균형과 경력관리가 더 절실한 요인이 될 수 있다는 점에 서, 남성과 여성 간 성별 차이와 여성에 대한 성차별의 조절효과도 함께 분석하였다. 그 결과, 일가정균형 과 경력관리 모두 조직구성원들의 과업성과와 혁신성향, 그리고 조직시민행동을 높이는 것으로 나타났다. 하지만 가설과 달리 성별 차이의 조절효과는 없는 것으로 증명되어 일가정균형과 경력관리의 영향력은 남성과 여성 모두에게 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이와 더불어 성차별의 부정적인 조절효과가 규명됨 으로써 조직의 실무자들은 일가정균형과 경력관리의 긍정적인 영향력이 향상될 수 있도록 조직 내 성차 별적인 HR시스템을 개선하는 것이 중요할 것으로 보인다. 이러한 연구결과를 바탕으로 일가정균형과 경 력관리, 그리고 성차별의 영향력이 조직과 관리자에게 주는 실무적 함의점을 심도있게 논의하였다.

색은 인간에게 어떤 느낌을 전달하기도 하고 행동에 영향을 미치기도 한다. 특히 적절히 적용된 색은 제품의 품질과 사용성을 향상시키기 때문에 색의 효과에 대한 이해와 신중한 사용이 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 온도감에 대한 색의 3요소(색상, 명도, 채도)의 효과와 그 관계를 정확히 이해하고 정보 디스플레이에 적용할 수 있는 응용적 가치를 탐색하고자 하였다. 색상환에 따른 10가지 색상의 온도감은 U 모양으로 나타났는데 빨강에서 가장 높고 파랑과 남색에서 가장 낮았으며, 채도는 색상이 가지는 온도감의 특징을 더 두드러지게 한 반면, 명도의 효과는 없었다. 이 결과는 색의 사용에 제한이 있는 상황에서도 채도의 다른 요소를 조절함으로써 온도감에 변화를 줄 수 있음을 보여준다. 한색과 난색의 구분은 명확하였으며 이러한 색의 주관적 온도감 차이로 인해 참가자들은 그래프 판독에서 실제의 온도보다 더 따뜻하거나 더 차갑다고 보고하는 온도계 측정에서의 판단 왜곡을 보였다. 이런 차이는 과제와 디스플레이 특성에 맞게 색의 구성요소들의 민감도를 조절하는데 적용할 수 있을 것이다.