As ICT advances, industries related to digital technology are disrupting the boundaries of corporations and increasingly interested in the industrial ecosystem. The electronic game industry is also continuously growing through convergence among various technologies, content genres and platforms. Accordingly, this study analyzed the hierarchical elements of hybrid game contents from the viewpoint of the ecosystem as well as the importance and influence their components have upon each level. To understand the importance and influence of the components of the ecosystem from the viewpoint of the value chain of hybrid game contents, an Expert Delphi Survey was conducted employing 18 experts from the game industry, academia and R&D institutions. The results of the Expert Delphi Survey were compiled, a hybrid game ecosystem defined for each layer, and a communication system diagram created depicting the relationship between the ecosystem and value chain of the hybrid game contents. Based on the analysis, to invigorate hybrid game contents, a direction for policies was presented for each hierarchy from both the micro and macro perspectives.

본 연구는 호프 주산지인 강원도 횡성에서 호프 발육기 동안의 기상요소 변화에 따른 α -acid 함량 예측모형을 작성하고, α -acid 생성에 관여하는 기상요소를 구명하고자 1978년부터 1986년까지 9개년 간의 연평균 α -acid 함량과 발육단계별 기상요소를 분석 검토한 결과는 다음과 같다. 1. α -acid 함량 예측을 위하여 선택된 기상요소는 화아분화기(5월 21일~6월 20일)의 최고기온, 개화기(6월 11일~7월 10일)의 최고기온, 일조시수 그리고 강수량, 구화형성기(7월 21일~8월 20일) 최고기온이었다. 2. 개화기의 일조시수(X1 ), 개화기의 최고기온(X3 ), 개화분화기의 최고기온(X4 ), 개화기의 강수량(X5), 그리고 구화성숙기의 최고기온(X6)의 α -acid 함량 증가에 영향을 주었다. 3. α -acid 함량 예측의 중선형 회귀모형은 Y=28.369-0.003 X1 ＋1.508 X2 -1.953X3 -0.335X4 -0.003X5-0.119X6로 MSEp=0.004, Rp2 =0.9987, Rap2 =0.9949, Cp=7.00이었다.

본 연구는 호프 주산지인 강원도 횡성에서 기상요소의 변화에 따른 수량 예측 모형식을 작성하고, 수량에 관여하는 주요 기상요소와 호프 생리적 작용관계를 구명하고자 1978년부터 1986년까지 9개년간의 년도별 호프 각 생육단계의 기상요소와 4년생 이상 호프의 년평균 수량을 농촌진흥청 VAX 11/785 전산기 AGRISP에 입력 분석하여 검토한 결과는 다음과 같다. 1. 수량 예측을 위하여 선택된 기상요소는 초기생장기(4월 21일~5월 20일)의 최저기온과 평균기온, 화아분화기(5월 21일~6월 20일)의 최고기온, 개화기(6월 11일~7월 10일)의 최고기온, 구화형성기(7월 1일~7월 31일)의 일조시수, 구솨 성숙기(7월 21일~8월 20일)의 강수량이었다. 2. 초기 생장기의 최고기온( X3 )과 개화기의 최고기온( X4 )은 수량 감소에 영향을 주었고, 초기 생장기의 평균기온( X5 )과 구화형성기의 일조시수( X6)는 수량 증가에 영향을 주었다. 3. 수량예측의 중선형 회귀모형식은 Y=6042.846-17.665 X1 -0.919 X2 -96.538 X3 -138.105 X4 ＋86.910 X5 ＋ X6로 MS Ep=25.258, Rp2=0.9991, Rap 2 =0.9962, Cp=7.00이었다.00이었다.