[논문]부트스트랩 자료포락분석을 이용한 프로젝트 관리 조직의 효율성 분석

고중훈; 박성훈; 배은송; 김대철

doi:10.11627/jkise.2018.41.3.061

부트스트랩 자료포락분석을 이용한 프로젝트 관리 조직의 효율성 분석
Efficiency Analysis of Project Management Offices Using Bootstrap DEA 원문보기

Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering = 한국산업경영시스템학회지, v.41 no.3, 2018년, pp.61 - 71

고중훈 (한양대학교 경영학과) , 박성훈 (한양대학교 경영학과) , 배은송 (한양대학교 경영학과) , 김대철 (한양대학교 경영학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to analyze the efficiencies of project management offices in large information system construction projects using the data envelopment analysis. In addition, we tried to estimate the confidence interval of those efficiencies using bootstrap DEA to give a statistical meaning. The efficiency by the CCR model is analyzed as eight project management offices are fully efficient and 22 project management offices are inefficient. On the other hand, there are 15 project management offices are fully efficient, but 15 project management offices are inefficient in the BCC model. As the result of the scale efficiencies, of the inefficient project management offices, 13 project management offices are inefficient in scale. It is possible to eliminate the inefficiency in the CCR model by improving their project performances. And, the nine project management offices showed that the inefficiency was due to pure technical efficiency, and these companies should look for various improvements such as improvement of project execution system and project management process. In order that the inefficient project management offices be efficient, it is analyzed that more efforts must be made for on-budget and on-time as a result of examining the potential improvement potentials of inefficient project management offices.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구에서는 자료포락분석을 이용하여 프로젝트 관리 조직의 상대적 효율성을 살펴보고자 한다. 또한, 부트스트랩 자료포락분석을 이용하여, 일반적 자료포락분석에 의해 도출된 효율성의 신뢰구간을 추정하고, 프로젝트 관리 조직의 운용에 있어서 개선 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 프로젝트 관리 조직의 효율성을 평가하는 것이다. 따라서 Hill[15]의 선행 연구를 기초로 실행관리, 기반관리, 자원통합, 기술지원, 그리고 업무 연계성 등의 다섯 개의 기능을 투입요소로 선정하였다.
본 연구에서는 국내의 대형 정보시스템 구축 프로젝트를 중심으로 일반적 자료포락분석을 이용하여 프로젝트 관리 조직의 상대적 효율성 및 규모의 효율성을 분석하였고, 부트스트랩 자료포락분석을 활용하여 효율성의 신뢰구간도 함께 살펴보았다. 자료포락분석 결과를 바탕으로 비효율적으로 나타난 프로젝트 관리 조직의 비효율성 원인 또한 살펴보았으며, 게다가 효율적인 프로젝트 관리 조직이 되기 위한 투입 및 산출요소별 잠재적 개선 가능치를 제시하였다.
또한, 기업은 프로젝트 관리 조직의 효율성 개선함으로써 프로젝트 성공률을 향상시키는 동시에 프로젝트 관리 성숙도 역시 높일 수 있을 것이다. 본 연구에서는 자료포락분석을 이용하여 프로젝트 관리 조직의 상대적 효율성을 살펴보고자 한다. 또한, 부트스트랩 자료포락분석을 이용하여, 일반적 자료포락분석에 의해 도출된 효율성의 신뢰구간을 추정하고, 프로젝트 관리 조직의 운용에 있어서 개선 방안을 제시하고자 한다.

제안 방법

마지막으로 업무 연계성은 프로젝트 포트폴리오 관리, 고객관계 관리, 공급업체 및 주요계약자 관리, 사업성과 관리를 포함한다. 반면에, 산출변수는 미국의 PMI[25]와 Standish Consulting Group[27]에서 공통적으로 제시하고 있는 일정준수(on time), 예산준수(on budget), 고객의 요구사항 충족(customer requirement fulfillment) 이외에 프로젝트 성과(project performance)로 구성하였다.
셋째, 비효율적 프로젝트 관리 조직의 투입 및 산출요소별 잠재적 개선 가능치를 살펴보기 위해 투영점을 기준으로 그 결과를 도출하였다. 분석결과, 프로젝트 관리 조직의 산출요소에서 상대적으로 높은 평균 개선치가 요구되었으며, 특히 예산준수가 가장 높았고(80.
연구결과에 대한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 국내 대형 정보시스템 구축 프로젝트를 중심으로 자료포락분석을 이용하여 상대적 효율성을 측정하였다. 또한, 효율성의 신뢰구간에 대한 정보를 함께 얻을 수 있는 부트스트랩 자료포락분석을 이용하여, 통계적 유의한 효율성의 신뢰구간 측정방법을 제시했다는 점에서 학문적으로 중요한 의의가 있다.

대상 데이터

본 연구를 위한 의사결정단위에 대한 자료는 2017년 7월 1일부터 8월 31일까지 정보시스템 구축 프로젝트를 수행한 프로젝트 관리 조직의 담당자들을 대상으로 온라인 설문을 통해 수집되었다. 전체 65명이 설문에 응답했다.
[9]은 의사결정단위의 개수를 투입변수와 산출변수의 합의 3배수 이상을 사용할 것을 권장하였다[8]. 본 연구에서 분석대상의 개수는 30개이고, 투입변수와 산출변수의 합이 9개이므로 이 조건을 만족한다. 투입변수와 산출변수에 대한 기술통계량은 다음의 [Table 3]과 같다.
본 연구를 위한 의사결정단위에 대한 자료는 2017년 7월 1일부터 8월 31일까지 정보시스템 구축 프로젝트를 수행한 프로젝트 관리 조직의 담당자들을 대상으로 온라인 설문을 통해 수집되었다. 전체 65명이 설문에 응답했다. 프로젝트 예산이 10억 원 이상인 정보시스템 구축 프로젝트들을 관리·감독한 30개의 프로젝트 관리 조직들을 분석 대상으로 선정하였다.
프로젝트 예산이 10억 원 이상인 정보시스템 구축 프로젝트들을 관리·감독한 30개의 프로젝트 관리 조직들을 분석 대상으로 선정하였다.

이론/모형

본 연구에서 프로젝트 관리 조직의 효율성 분석은 자료포락분석(data envelopment analysis, DEA)을 바탕으로 하고 있다. 상대적 효율성 평가를 위한 자료포락분석은 비모수적 분석방법으로써, 학교, 은행, 병원, 공공기관 등과 같은 다양한 산업분야에서 효율성 분석의 유용한 도구로 이용되고 있다.
한편, Hill[15]은 여러 선행 연구들을 기초하여 프로젝트 관리 조직의 기능을 크게 5가지로 분류하였고, 가장 구체적이면서 포괄적으로 제시하였다. 본 연구에서 프로젝트 관리 조직의 효율성을 평가하기 위해 Hill[15]이 제시한 기능들을 적용하였다. 이 기능들을 세부적으로 살펴보면 다음과 같다.
프로젝트 관리 조직으로부터의 각각의 기능들에 대한 지원 정도와 프로젝트 성과들에 대한 측정은 리커트 7점 척도를 이용하였다. 앞에서 언급한 프로젝트 관리 조직의 주요 5개의 기능들은 각각 4개의 하위 기능들로 구성이 되어있다.

성능/효과

20정도 비효율성이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. BCC 모형에서는 완전 효율적인 프로젝트 관리 조직이 15개, 비효율적인 프로젝트 관리 조직도 15개로 나타났다. BCC 모형에서의 효율성 평균은 0.
CCR 모형 및 BCC 모형에 의해 계산된 효율성을 이용하여 규모의 효율성(scale efficiency)을 살펴보면, DMU3, DMU4, DMU9, DMU17 등 총 8개의 의사결정단위가 완전 효율적이고, 규모면에서 가장 비효율적인 프로젝트 관리 조직은 DMU30으로 분석되었다. 특히, DMU30은 비효율의 원인이 순수 기술적 효율성에 의한 것이 아니라 전적으로 규모에서의 비효율성에 의해 발생한 것이라 할 수 있다.
프로젝트 관리 조직을 도입한 정보시스템 구축 프로젝트들을 중심으로 효율성을 분석한 결과는 아래의 [Table 4]와 같다. CCR 모형에 의한 효율성을 살펴보면, 완전 효율적인 의사결정단위 8개, 비효율적인 의사결정단위는 22개로 분석되었다. 전체 의사결정단위들의 평균 효율성은 0.
또한, [Table 5]의 ‘규모의 수익’ 열에 있는 람다의 합으로 불변규모수익(constant return to scale, CRS), 규모수익체감(decreasing return to scale, DRS), 규모수익체증(increasing return to scale, IRS)을 판단할 수 있다. 규모의 효율성을 분석한 결과, 규모가 최적 상태인 규모수익불변(CRS)은 8개, 규모수익체감(DRS)은 21개, 규모수익체증(IRS)은 1개로 나타났다. 규모수익체증(IRS) 상태인 DMU26은 투입량을 확대해야 할 필요가 있다.
나머지 9개는 비효율의 원인이 순수 기술적 효율성에 의한 것으로 나타났으며, 이들 기업들은 사업수행체계 및 프로젝트 관리 프로세스 개선, 조직구조 개편 등 다양한 개선 방안이 모색되어야 할 것으로 보인다. 그리고, 규모수익불변(CRS)은 8개, 규모수익체감(VRS)은 21개, 규모수익체증(IRS)은 1개로 나타났다.
둘째, 규모 효율성을 이용하여 비효율성의 원인을 살펴본 결과, 비효율적인 프로젝트 관리 조직 중에서 과반 수 이상인 13개의 기업의 프로젝트 관리 조직이 규모면에서 비효율이 발생하고 있는 것으로 나타났다. 특히, DMU30(= 0.
그러나 효율성에 있어 최적으로 프로젝트 관리 조직을 운영하고 있는 다른 기업들의 프로젝트 관리 조직(불변규모수익 기준)에 비해 투입량이 비슷함에도 불구하고 프로젝트 성과가 다소 떨어지는 것으로 보여 진다. 따라서 실행관리, 기반관리, 자원통합, 기술지원, 업무연계성 등의 지원정도가 투입변수로 주어졌을 때, 성과변수에 대한 향상을 통해 CCR 모형에서 나타난 비효율을 제거할 수 있을 것으로 분석되었다. 순수 기술적 효율성에 의한 비효율적 의사결정단위들 중에서 DMU21이 가장 비효율적인 것으로 나타났으며, 이러한 프로젝트 관리 조직들은 프로젝트성과를 높여 효율성을 제고시키려는 노력도 중요하지만, 규모의 경제를 고려하더라도 효율적으로 운영되는 다른 프로젝트 관리 조직들(가변규모수익 기준)에 비해 상대적으로 효율성이 많이 낮다.
따라서, 이들은 투입량을 줄이기보다는 산출을 늘리는 방향으로 프로젝트 관리 조직의 운영을 고려해야 한다. 마지막으로 DMU3, DMU4, DMU9, DMU17, DMU19, DMU22, DMU23, DMU28 총 8개 프로젝트 관리 조직들이 기술적 효율성(technical efficiency), 순수 기술적 효율성(pure technical efficiency), 규모의 효율성(scale efficiency)이 모두 완전 효율적인 것으로 나타났다.
셋째, 비효율적 프로젝트 관리 조직의 투입 및 산출요소별 잠재적 개선 가능치를 살펴보기 위해 투영점을 기준으로 그 결과를 도출하였다. 분석결과, 프로젝트 관리 조직의 산출요소에서 상대적으로 높은 평균 개선치가 요구되었으며, 특히 예산준수가 가장 높았고(80.60%), 일정 준수(63.37%)가 그 다음 순으로 높았다. 즉, 비효율적인 프로젝트 관리 조직이 효율적으로 되기 위해서는 산출요소 중 예산준수 및 일정준수 개선에 보다 많은 노력을 기울여야 한다는 것을 의미한다([Appendix Table 2] 참조).
따라서 실행관리, 기반관리, 자원통합, 기술지원, 업무연계성 등의 지원정도가 투입변수로 주어졌을 때, 성과변수에 대한 향상을 통해 CCR 모형에서 나타난 비효율을 제거할 수 있을 것으로 분석되었다. 순수 기술적 효율성에 의한 비효율적 의사결정단위들 중에서 DMU21이 가장 비효율적인 것으로 나타났으며, 이러한 프로젝트 관리 조직들은 프로젝트성과를 높여 효율성을 제고시키려는 노력도 중요하지만, 규모의 경제를 고려하더라도 효율적으로 운영되는 다른 프로젝트 관리 조직들(가변규모수익 기준)에 비해 상대적으로 효율성이 많이 낮다. 이들은 효율성을 향상시키기 위해서는 사업수행체계 및 프로젝트 관리 프로세스 개선, 조직구조 개편 등 다양한 개선 방안이 모색 되어야 할 것으로 보인다.
본 연구에서는 국내의 대형 정보시스템 구축 프로젝트를 중심으로 일반적 자료포락분석을 이용하여 프로젝트 관리 조직의 상대적 효율성 및 규모의 효율성을 분석하였고, 부트스트랩 자료포락분석을 활용하여 효율성의 신뢰구간도 함께 살펴보았다. 자료포락분석 결과를 바탕으로 비효율적으로 나타난 프로젝트 관리 조직의 비효율성 원인 또한 살펴보았으며, 게다가 효율적인 프로젝트 관리 조직이 되기 위한 투입 및 산출요소별 잠재적 개선 가능치를 제시하였다.
그리고, 비효율적인 의사결정단위는 투입량 또는 산출량을 조절함으로써 효율적인 의사결정단위가 될 수 있다. 잠재적 개선 가능치의 요소별 평균치를 살펴보면, 투입요소에서는 기술지원(-18.71%)과 기반관리(-17.46%)가 가장 높게 나타났으며, 산출요소에서는 전반적으로 모든 요소에서 높은 잠재적 개선치를 보였는데 예산준수(80.60%), 일정준수(63.37%) 순으로 나타났다. 이는 비효율적인 프로젝트 관리 조직들이 효율적으로 운영되기 위해서는 투입요소의 투입량을 줄이기보다는 상대적으로 예산준수 및 일정준수와 같은 산출량을 늘리는데 많은 노력을 해야 함을 시사한다.
CCR 모형에 의한 효율성을 살펴보면, 완전 효율적인 의사결정단위 8개, 비효율적인 의사결정단위는 22개로 분석되었다. 전체 의사결정단위들의 평균 효율성은 0.80로 비교적 높게 나타난 반면, BCC 모형에 의한 효율성을 살펴보면 완전 효율적인 의사결정단위가 15개, 비효율적인 의사결정단위 15개로 나타났다. 평균 효율성은 0.
효율성 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 산출 기준 CCR 모형과 BCC 모형을 이용한 상대적 효율성 분석결과, CCR 모형에서는 완전 효율적(= 1.00)인 프로젝트 관리 조직이 8개, 나머지 22개의 프로젝트 관리 조직은 상대적으로 비효율적인 것으로 나타났다. 효율성 평균은 0.
둘째, 규모 효율성을 이용하여 비효율성의 원인을 살펴본 결과, 비효율적인 프로젝트 관리 조직 중에서 과반 수 이상인 13개의 기업의 프로젝트 관리 조직이 규모면에서 비효율이 발생하고 있는 것으로 나타났다. 특히, DMU30(= 0.59)이 가장 비효율적으로 나타났으며([Appendix Table 1] 참조), 이러한 프로젝트 관리 조직들은 실행관리, 기반관리, 자원통합, 기술지원, 업무 연계성 등의 투입변수가 주어졌을 때, 성과변수에 대한 향상을 통해 CCR 모형에서 나타난 비효율을 제거할 수 있을 것으로 보인다. 나머지 9개는 비효율의 원인이 순수 기술적 효율성에 의한 것으로 나타났으며, 이들 기업들은 사업수행체계 및 프로젝트 관리 프로세스 개선, 조직구조 개편 등 다양한 개선 방안이 모색되어야 할 것으로 보인다.
80로 비교적 높게 나타난 반면, BCC 모형에 의한 효율성을 살펴보면 완전 효율적인 의사결정단위가 15개, 비효율적인 의사결정단위 15개로 나타났다. 평균 효율성은 0.89로 나타났으며, BCC 모형에서의 완전 효율적인 의사결정 단위의 개수가 CCR 모형보다 거의 2배가량 높게 나타났다. BCC 모형에 의한 효율성이 CCR 모형에서의 효율성보다 높거나 같게 나타났다.
00)인 프로젝트 관리 조직이 8개, 나머지 22개의 프로젝트 관리 조직은 상대적으로 비효율적인 것으로 나타났다. 효율성 평균은 0.80로 나타나 규모에 대한 수익불변 가정 하에서의 평균보다 0.20정도 비효율성이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. BCC 모형에서는 완전 효율적인 프로젝트 관리 조직이 15개, 비효율적인 프로젝트 관리 조직도 15개로 나타났다.

후속연구

마지막으로 또한, 프로젝트 관리 조직의 운영 성과에 영향을 미칠 수 있는 다양한 내·외부적 환경변수를 고려하여 효율성 분석을 한다면, 실무적으로 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.
특히 효율성은 상대적으로 평가될 때 더 많은 의미가 있다. 즉, 상대적으로 높은 효율성을 나타내는 프로젝트 관리 조직을 벤치마킹함으로써 효율성을 개선할 수 있으며, 이는 프로젝트 관리 조직의 자원 배분에 있어서 중대한 영향을 미칠 수도 있을 것이다. 또한, 기업은 프로젝트 관리 조직의 효율성 개선함으로써 프로젝트 성공률을 향상시키는 동시에 프로젝트 관리 성숙도 역시 높일 수 있을 것이다.
향후의 연구에서는 다양한 산업분야에 운영되고 있는 프로젝트 관리 조직의 효율성을 다각도로 비교분석하는 연구가 필요하며, 토빗 회귀분석을 이용하여 프로젝트 관리 조직의 효율성에 영향을 미치는 요인들을 파악하여 효율성을 제고시킬 수 있는 토대를 마련하는 연구 역시 필요하다. 마지막으로 또한, 프로젝트 관리 조직의 운영 성과에 영향을 미칠 수 있는 다양한 내·외부적 환경변수를 고려하여 효율성 분석을 한다면, 실무적으로 의미 있는 결과를 도출할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대표적인 정보시스템 프로젝트에는 무엇이 있는가?	기업은 영업활동을 수행하고 관리하며, 고객 및 공급 업체와 상호작용하고, 시장에서 경쟁하기 위해 정보시스템에 의존하고 있다[12]. 전사적 자원 관리(enterprise resource planning) 시스템, 공급 사슬 관리(supply chain management), 고객 관계 관리(customer relationship management)를 위한 정보시스템을 구축하는 프로젝트들이 대표적인 정보시스템(information system, IS) 프로젝트이다.
	정보시스템이란?	그리고, 많은 프로젝트들이 프로젝트 본연의 기대 효과(Benefit)를 제대로 달성하지 못하고 있는 것 또한 현실이다. 정보시스템은 데이터를 수집하고, 저장하고, 처리하고, 정보와 지식을 전달하기 위한 통합된 요소들의 집합이다. 기업은 영업활동을 수행하고 관리하며, 고객 및 공급 업체와 상호작용하고, 시장에서 경쟁하기 위해 정보시스템에 의존하고 있다[12].
	부트스트랩 기법을 사용하게 된 원인은?	비모수적 분석방법인 자료포락분석에 의해 계산된 효율성은 통계적인 의미를 갖지 않을 뿐만 아니라 신뢰구간을 설정할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 자료포락분석 의해 계산된 효율성에 신뢰구간을 설정할 수 있는 대표적인 방법으로 부트스트랩 기법을 들 수 있다.

참고문헌 (27)

Ayyagari, R., Henry, R.M., and Purvis, R.L., A conceptual framework of the alignment of the project management office(PMO) with the organizational structure, Americas Conference On Information Systems, 2006, pp. 3729-3736.
Baek, C.W. and Noh, M.S., A Study on the contribution of firms' open innovation strategies to R&D efficiency, Productivity Review, 2013, Vol. 27, No. 4, pp. 303-319.
Banker, R.D., Charnes, A., and Cooper, W.W., Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, 1984, Vol. 30, No. 9, pp. 1078-1092.

상세보기
Banker, R.D., Conrad, R.F. and Strauss, R.P., A Comparative Application of Data Envelopment Analysis and Translog Methods : An Illustrative Study of Hospital Production, Management Science, 1986, Vol. 32, No. 1, pp. 30-44.

상세보기
Bates, W.S., Improving project management, IIE Solutions, 1998, Vol. 30, No. 10, pp. 42-43.

상세보기
BIA, The Impact of Implementing a Project Management Office-Report on the Results of the On-Line Survey, 2005, pp. 2-5.
Bloch, M., Blumberg, S., and Laartz, J., Delivering largescale IT projects on time, on budget, and on value, McKinsey and Company, 2011, pp. 1-6.
Charnes, A., Cooper, W.W., and Rhodes, E., Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 1978, Vol. 2, No. 6, pp. 429-444.

상세보기
Cooper, W.W., Seiford, L.M., and Zhu, J., Handbook on Data Envelopment Analysis, Norwell, Massachusetts : Kluwer Academic Publishers, 2004.
Crawford, L., Developing Organizational Project Management Capability : Theory and Practice, Project Management Journal, 2006., Vol. 36, No. 3, pp. 74-97.
Desouza, K.C. and Evaristo, J.R., Project management offices : A case of knowledge-based archetypes, International Journal of Information Management, 2006, Vol. 26, No. 5, pp. 414-423.

상세보기
Encyclopaedia Britannica, https://www.britannica.com/topic/information-system.
Farrell, M.J., The Measurement of Productive Efficiency, Journal of the Royal Statistical Society, 1957, Vol. 120, No. 3, pp. 253-290.

상세보기
Han, D.Y. and Kim, S.A., Analyzing the Managerial Efficiency of Software Companies by DEA, Productivity Review, 2008, Vol. 22, No. 4, pp. 6-22.
Hill, G.M., Evolving the Project Management Office : A Competency Continuum, Information Systems Management, 2004, Vol. 21, No. 4, pp. 45-51.

상세보기
Joo, H.J. and Kim, D.C., Efficiency Analysis of Regional SW Growth Supporting Projects Executing Agencies Using DEA, Productivity Review, 2014, Vol. 25, No. 4, pp. 443-463.
Kim, T.W., A Study on PMO for betterment of Project Success [dissertation], [Seoul, Korea] : Korea University, 2013.
Koh, K.W. and Kim, D.C., The Analyses of the Operational Efficiency and Efficiency Factors of Retail Stores Using DEA Model, Korean Management Science Review, 2014, Vol. 31, No. 4, pp. 135-150.

원문보기 상세보기
Koo, B.J., Kwon, M.Y., and Kim, J.S., IT Governance for Management Innovation, Seoul : Nemobooks, 2006.
Kwak, Y.H. and Dai, C.X.Y., Assessing the value of project management offices(PMO), In PMI Research Conference 2000, pp. 1-8.
Lee, J.D. and Oh, D.H., Theory of efficiency analysis-Data Envelopment Analysis, Seoul : Jiphil Media, 2012.
Martin, N.L., Pearson, J.M., and Furumo, K.A., IS Project Management : Size, Complexity, Practices and the Project Management Office, Proceedings of the 38th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2005, Hawaii, USA, pp. 1-10.
Park, J.S. and Yoo, I.S., A Study on Factors Affecting The Management Efficiency of Korean Pharmaceutical Firms Listed in the KRX-Using DEA and Tobit Model, Productivity Review, 2013, Vol. 27, No. 3, pp. 138-165.
PM Solutions, The State of the PMO 2010.
PMI, A Guide To The Project Management Body Of Knowledge(PMBOK Guides), PA : Project Management Institute, 2013.
Simar, L. and Wilson, P.W., A general methodology for bootstrapping in non-parametric frontier models, Journal of Applied Statistics, 2000, Vol. 27, No. 6, pp. 779-802.

상세보기
The Standish Group International, CHAOS MANIFESTO 2013, Think Big, Act Small, The Standish Group International, 2013, pp. 1-52.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증