볼 때 그 물체의 state를 나타내는 함수(벡터로 이해하시면 됩니다)에 운동량 연산자(행렬로 이해하시면 됩니다)를 적용시키는 것이다. 이 때 물체의 state가 연산자의 eigenstate(eigenvector)였다면, 그 때의 eigenvalue가 그 물체의 운동량으로 측정이 된다. 즉, 우리가 알고 있는 값은 모두 eigenvalue인 것이다.
채택했을 때 예상되는 결과를 예측하는 일은 정책분석에서 대단히 중요하다. 미래는 미지의 불확실한 세계이기 때문에 대안별 가능한 상황을 정확하게 예측하는 것이 어렵다. 그러나 정책대안별 예상되는 상황에 대한 예측이 꼭 필요하다.
이 레포트는 투사적 예측기법을 중심으로 서술하였다.
기법이라고 볼 수 있기 때문이다.
AHP를 적용하는 데 있어서 먼저 문제의 구조화와 더불어 계층적 분화(decomposition)가 필요하다. 여기서 말하는 계층적 분화란 의사결정자 또는 평가자가 당면하고 있는 문제에 대해 그것을 구성하고 있는 하위 속성이나 요소 등 계층적으로 구분해 내는 것을 말한다.
vector에 삽입한다.
3) 유전자가 삽입된 vector(recombinant DNA)를 bacteria 세포 내로 주입한다.
4) Bacteria 중에서 올바르게 만들어진 clone을 확인하고 선택한다.
2. 재조합 DNA
․ 재조합 DNA 기술 정의
기본적으로 재조합 DNA는 두 과정으로 이루어진다.
첫째는 DNA 단편을 플라스미드나 박테리오파지처
▶ 그림 애니메이션 (Drawn animation)
1. 셀 애니메이션 (cel animation)
셀애니메이션은 풀애니메이션(full animation)과 리미티드 애니메이션 (limited animation)으로 세분화된다.
애니메이션의 최초 형태는 대개 페이퍼 애니메이션이었다. 정지된 각 그림에 동영상을 부여하기 위해서는 움직임의 잔상을 기억