• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• 제32권2호
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• pp.93-100
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• 2014

치즈시장이 심각한 국제경쟁을 직면하게 되면서 최적화된 생산과정은 유제품회사가 성공하기 위해 더 중요해졌다. 치즈 배치로부터 생성되는 유청(whey)은 최종 생산품의 산출량 증가, 질감 개선, 영양가 증진을 하기 위한 목적으로 유제품 생산과정 중에 종종 재사용된다. 유청크림(whey cream)과 미립자 유청 단백질(particulated whey protein)은 흔하게 재활용된다. 그러나 이 물질들 내에 저온살균 처리 후에도 남아있는 대부분의 박테리오파지(bacteriophage)가 치즈 제조 과정 중에 들어가 높은 수치로 증식할 위험이 있다. 유청분리는 종종 aerosol-borne 파지를 생성하여 공장 생산과정을 오염시키기 때문에, 박테리오파지에 의한 유청오염은 치즈 생산과정에 문제를 일으킬 수 있으며, 또한 치즈주형으로 재사용되는 유청과 유청 단백질 내에는 내열성 파지(thermo-resistant phage)가 존재할 수 있다. 수분이 제거된 치즈로부터 생성된 유청의 경우, 파지에 의해 $10^9$파지/mL까지 감염될 수 있다. 유청배치를 농축시켰을 경우에는 파지 역가(phage titer)가 10배까지 증가하게 되는데, 이 수치까지 도달하게 되면 파지를 완전히 제거하는 것은 불가능해진다. 유청 재활용 과정 중에 발생하는 발효실패를 방지하기 위해서는 유청 내 존재하는 파지의 수를 감소시키는 처리법이 필요하다. 따라서 열처리, 자외선(UV), 막여과 등의 기술을 사용하여 유청 내의 파지를 불활성화시키는 처리법에 대해 중점적으로 연구자 진행되고 있는 분야이다. 열로 파지를 불활성화시키는 방법이 가장 흔히 사용되는 처리법이지만 내열성 파지를 열로 불활성화 시킬 경우에 자연산 유청 단백질이 받게 되는 부정적인 영향으로 인해 이 처리법의 사용에는 제한이 있다. 따라서 온도를 높이고 시간을 늘리는 방법보다는 다른 결합된 처리법을 사용하여 유청 내의 파지를 제거해야 것이 요구되어진다. 열처리를 막여과 또는 UV와 함께 사용할 경우, 유청 내의 파지 수를 효과적으로 감소시킬 수 있을 것으로 사료되어진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.855-858
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• 2006

정보화 시대에 이르러 정보통신기술의 급속한 발달은 교육을 포함한 모든 분야에 획기적인 패러다임의 변화를 가져왔다. 교육에 있어서의 변화는 단순한 지식의 축적이 아닌 학습자가 스스로 문제를 발견하고, 이를 위한 적절한 해결방법을 습득함을 의미한다. 즉, 교사는 조언자로서의 역할을, 학생은 학습의 주도자로서의 역할을 담당하며, 이는 교육의 주체가 교사중심에서 학생중심으로의 전환을 뜻한다. 이러한 교육적 패러다임의 변환과 더불어 주목받고 있는 교수학습이론이 "구성주의(Constructivism)"이다. 구성주의의 틀안에서 과거의 교사중심의 직접교수법 대신에 학습자 중심의 참여학습을 강조하고 있으며, 새로운 교육적 패러다임의 실천적 방안을 구체적으로 제시하고 있다. 이러한 실천적 방안을 구축 가능하게 해준 것이 바로 정보통신기술 그중에서도 인터넷(internet)의 발달이다. 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹(Web)은 그 특성상 구성주의 학습원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. 인터넷을 활용한 웹상에서의 교수학습은 교실이라는 제한된 공간에서 판서에 의존하는 방식의 수업이 아닌 풍부하고 다양한 형태의 폭넓은 자료의 습득을 가능하게 하며, 학습자에게 생동감 있는 학습 경험을 주어 학습 동기를 유발할 수 있다. 또한 기존의 수업에 비해 비교적 시간과 장소의 제약에서 자유롭게 학습할 수 있으며, 학습내용과 관련된 최신의 정보를 참조할 수 있다. 그리고 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 풍부한 멀티미디어 인터페이스 (Interface)가 가능하고 게시판, 이메일, 채팅을 통하여 교사와 학습자간에 활발한 상호작용이 이루어질 수 있다는 점에서 교육적 가능성이 대두되고 있다. 학교나 교육담당자들도 이런 교육기자제의 첨단화 더불어 새로운 교수 학습 모형 개발에 힘을 쓰고 있다. 이에 본 논문은 구성주의 학습원리에 토대를 둔, 월 기반 교육시스템의 설계 및 구현을 통하여 학습자 중심의 자기주도적 학습활동이 이루어질 수 있는 교육환경을 구축하는데 그 목적이 있다. 라라서 학습자는 학습자의 필요(need)에 라라 선별적으로 강의를 수강할 수 있고, 키워드 정색을 통해 학습하고자 하는 내용을 구분하여 학습할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해 학습자들이 자기 주도적으로 주어진 문제에 대해 스스로 해결하는 방법을 찾아 학습할 수 있도록 함으로씨 학습 능력을 키우도록 하는데 그 주안점이 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.836-848
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• 2019

본 글은 오늘날 과학기술 분야에서 큰 영향을 미친 사이버네틱스와 이를 계승한 인지과학, 인공지능, 이로 인해 촉발된 포스트휴먼 담론으로 이어지는 맥락을 살펴보고자 한다. N. 위너에 의해 주창된 사이버네틱스는 현대정보과학과 뉴런망(網) 개념을 배태하는데 큰 역할을 하였으며 인간의 정신(mind)을 디지털 부호화하려는 현대 뇌신경과학에 많은 영향을 주었다고 말해진다. N. 위너는 인간은 커뮤니케이션의 동물이라고 전제하고 피드백에 입각한 정보이론을 정립하고자 하였다. 위너는 기존 인간의 부정적인 국면들(폭력성, 야만성 전쟁 등)과 전체주의적인 선동 선전에 의해 정보의 엔트로피가 증가했기 때문이라고 보았다. 이러한 부정적인 정보의 엔트로피를 제거하기 위해서 사이버네틱스, 즉 자동제어 장치를 통해 정보가 자유롭게 유통되는 시스템을 고안한 것이다. 이제 인간 사회는 피드백 효과에 바탕을 둔 정보이론과 그 시스템에서 서로 소통하게 되는 것이다. 그러나 위너는 인간이 기계가 되고 매체가 과잉 정보로 인해 정보가 전달하는 메시지가 단지 되풀이되는 것을 경계하였다. 그럼에도 불구하고 사이버네틱스는 닫혀진 시스템으로서 복합성에 의해 비판 받게 되었다. 그 이후 사이버네틱스 개념은 이를 계승한 인지과학의 영역에서 인지주의(Cognitivism)를 낳았고 이는 오늘날 인공지능 개발의 기반 인식을 형성하고 있다. 인지주의의 단적인 예는 인간 뇌를 뉴런 개념으로 파악하여 뉴런을 디지털 부호화 함으로써 '뉴런인간'(장 피에르 샹죄)을 탄생시키는 것이다. 뉴런 인간의 개념은 인간과 기계를 동일시하고 인간의 탈신체화, 인간 신체의 탈문질화 가능성을 열어 놓았다는 점에서 의미심장하다. 다른 한편 인간 뇌의 디지털 부호화와 신체의 탈물질화는 N. K. 헤일즈가 말하는 '포스트휴먼'의 이상에 가깝다. 도나 J 헤러웨이의 '사이보그 선언'도 포스트휴먼의 이상을 사이보그로 구현하려 한다. 디지털 혁명으로 촉발된 포스트휴먼 개념은 기존 인간에 대한 정의와 위상, 인간과 기계의 관계와 경계를 근본적이고 급진적인 방식으로 질문한다. 인간의 이상과 인류의 오랜 염원은 인간 존재를 불멸화하는 것이다. 18세기 계몽주의자 콩도르세가 말하는 완벽가능성의 이상은 완벽하게 만들어진 인간에 대한 환상과 신화이다. 귄터 안더스는 인간이 완벽하게 만들어지지 않고 불완전한 인간으로 태어난 것을 부끄럽게 여긴다고 말한다. 인간의 자가제조를 통한 완벽성의 꿈과 환상은 삶의 지평에서 - 불멸을 꿈꾸면서 - 죽음을 후퇴시키고 삶으로서의 세계(Lebenswelt)를 축출한다. 삶의 세계는 삶의 풍요로운 의미의 근원이자 실존적 지평이다. NBIC 기술, 사이버네틱스, 인공지능, 뇌신경과학의 다양한 형태의 결합은 '호모 아티피시알리스'(Homo Artificialis, 인공인간)를 창발함으로써 오랜 시간 속에서 숙성된 인문적 성찰과 지혜, 그것이 사유한 삶의 근원으로서의 실존적 지평을 근본적으로 뒤흔들고 있는 것이다. 이러한 급진적인 과학기술적 변화의 맥락에서 떠오른 '포스트휴먼' 개념은 - 역설적이게도 - 인간(휴먼)의 위상, 삶의 의미, 존재의 지평 등 가장 인간(학)적 형이상학적 실존적인 질문들을 재점화하고, 깊은 인문적 성찰을 요구하고 있다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제36권2호
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• pp.498-506
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• 2019

이 연구는 경상북도 봉화지역에서 매장된 천연 광물을 이용하여 화장료용의 분체로써 활용가치를 부여한 코팅 방법에 관한 것이다. 이 광물의 이름은 부석이라고 칭하며, 미립자 파우더를 개발하여 이 파우더의 성능을 평가하고 화장품의 효능적 가치가 있는 가에 대하여 연구한 결과를 보고한다. 이 파우더의 표면에 오일을 코팅하기 위하여 미립자 표면에 알루미늄하이드록사이드를 1차 코팅한 후에 여기에 알킬실란으로 코팅하였다. 또한, 식물성 오일로 코팅하여 파우더의 응집을 막고, 오일상에서의 분산성을 높일 수 있도록 하였다. 첫째; 부석파우더의 입자는 $10{\sim}50{\mu}m$의 입자를 가지고 있었으며, 입자의 표면에 다공성의 구멍이 있었다. 둘째; 이 파우더의 구성성분은 $SiO_2$, $Al_2O_3$, $Fe_2O_3$, MgO, CaO, $K_2O_2$, $Na_2O$, $TiO_2$, $TiO_2$, MnO, $Cr_2O_3$, $V_2O_5$ 등을 함유하였다. 셋째: 이 파우더의 입자는 판상형 구조를 가지며, 다공성으로 적갈색을 가지고 있음을 SEM과 TEM 분석을 통하여 알 수 있었다. 넷째; 이부석 파우더의 원적외선 방사율은 $0.924{\mu}m$이었으며, 방사에너지는 $3.72{\times}10^W/m^2{\cdot}{\mu}m$ 이었다. 또한 음이온 방출량은 128 ION/cc를 방출하는 것으로써, 코팅을 하더라도 변하지 않고 그대로 그 성능이 유지되는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 화장품의 응용분야로써 비비크림, 쿠션파운데이션, 파우더펙트 등의 색조화장품, 선블록크림, 워시오프 마사지팩 등의 기초 화장료에 폭넓게 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제49권6호
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• pp.616-642
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• 2021

일반인의 목재에 대한 인식개선은 목재이용 확대를 통한 목재문화 정착이라는 목표를 달성하기 위하여 필수적이다. 본 연구에서는 목재문화 활성화를 위한 전략마련을 위한 기초연구로 일반인의 목재문화 체험현황과 요구사항에 대하여 설문조사를 수행하였다. 조사항목은 목재문화 인식, 목재문화 이용현황, 목재문화에 대한 선호와 요구, 목재문화의 하위분야 인식, 목재문화 자원에 대한 인식, 목재이용 트렌드, 목재관련 생활환경 등 7가지로 분류하였으며, 조사결과를 목재와 문화체험에 대한 인식, 유형별 목재문화자원에 대한 인식, 생활환경과 목재이용 트렌드, 목재문화에 대한 선호와 요구의 4가지로 구분하였다. 본 연구에서는 4가지로 구분된 항목 중 일반인의 목재와 문화체험에 대한 인식을 분석하였다. 일반인은 목재와 목재문화에 대하여 재료, 문화유산, 친환경 등의 이미지를 갖고 있으나 2가지를 크게 구분하지는 않았다. 목재이용은 인간의 신체와 정신에 긍정적 영향을 미친다고 판단하고 있으나 목재의 활용이 산림을 파괴하는 것이라는 인식을 응답자의 45%가 갖고 있었다. 또한 목재와 관련된 직업은 기술자 또는 기능인이라는 인식을 갖고 있으며, 목재교육전문가와 같은 교육자로서의 인지도는 상대적으로 낮게 조사되었다. 목재문화와 관련된 주요사업에 대한 인지도는 응답자의 50%에 미치지 못하였다. 응답자의 30%가 목공체험을 포함한 목재교육에 참여한 경험이 있었으며 대부분 수공구를 이용한 경험이 있었다. 목재문화프로그램을 통해 제작하고 싶은 것은 가구류, 소품류, 건축물 등이 있었다. 목재문화체험장에 대하여 알고 있는지에 대해 응답자의 23%가 인지하고 있다고 응답하였으며 이들 중 방문경험이 있는 경우는 약 50%이었다. 목재교육 전문가에게 요구되는 역량으로는 목공기술에 대한 응답률이 73%로 제일 높게 측정되었다. 일반인의 목재에 대한 인식을 개선하기 위하여 현대인은 체험에서 교육적 요소보다 오락적 요소를 중요하게 생각한다는 점을 고려할 필요가 있다. 보다 많은 일반인에게 목재문화 체험의 기회를 제공하기 위하여 오락적 요소를 포함한 다양한 콘텐츠의 개발과 이에 대한 적극적인 홍보가 필요하다고 판단된다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 정보관리학회지
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• 제39권4호
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• pp.191-213
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• 2022

기존 국립세종도서관 정책정보포털(POINT)의 국정과제 서비스를 뛰어넘는 고품질 정책정보서비스 제공을 위하여, 새로운 국정과제 이행에 필요한 정책자료를 효과적으로 서비스할 수 있는 방안이 필요하다고 생각된다. 이에 본 연구에서는 BRM기반 국정과제와 정책정보콘텐츠 연계 및 구축방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해, 첫째, 신(新)정부 120대 국정과제를 중심으로 국정과제 유형과 정부기능분류체계 분야·영역별 콘텐츠를 분석하였다. 또 이전 정부의 국정과제와 현 정보의 국정과제를 비교·분석하여 국정과제 관련 콘텐츠 구축 시 중점적으로 반영해야 할 내용을 파악하였다. 둘째, 정책정보 및 국가 정보 포털의 현황 분석 등을 통해 정책 정보의 연계 및 수집 방안을 모색하였다. 연구 결과, 첫째, 국정과제의 1단계 BRM을 보면, 사회복지 21개, 통일외교 14개, 산업통상중소기업 17개, 일반공공행정 12개, 재정세제금융이 8개, 문화체육관광과 과학기술, 교육이 각 6개, 통신과 공공질서및안전이 5개, 보건, 교통및물류, 환경이 각 4개, 농림 3개, 국방, 지역개발이 각 2개, 해양수산이 각 1개 등의 순으로 나타났다. 신(新)정부의 경우 과학기술과 IT를 중시하는 것을 알 수 있어 핵심 국정과제 정보서비스 구축 시에도 이를 고려할 필요가 있다. 둘째, 외부 기관과의 데이터베이스 연계를 위해서는 연계운영협의회를 구성하고, 국정과제 정보의 연계 및 수집, 국정과제 관련 정보 POINT 연계 및 제공이 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권1호
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• pp.119-126
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• 2023

오늘날 자동차의 연비 향상 과 동적 거동 향상을 위해서 자동차 부품의 경량화 및 간소화 시대가 형성되고 있다. 설계와 제작의 간소화를 위해 제품 형상을 다양한 부품의 일체화로 진행되고 있다. 예를 들어 3개의 제품을 1개의 제품화 시키기 위해서 아주 협소한 부분까지 제품 가공하는 일이 발생되고 있다. 기존의 부품의 경우 가공의 편의성을 위해 정밀 다이캐스팅 또는 주물 생산으로 가공 후 조립하는데 다중 조립체(multi-piece) 방식은 공정수가 많이 필요로 하며, 부품의 정밀도와 강도를 저하시키는 요인이 된다. 가공 공정을 단순화 시키고 부품의 강도를 확보하기 위해서 일체형으로 제작하는 것이 단점을 극복하는데 매우 유리하지만 깊고 좁은 포켓 부분을 가공 할 경우 장비 자체 스핀들로는 가공이 불가능하다. 문제점을 해결하고자 절삭가공에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 다축 복합가공 기술은 이러한 문제점을 해결할 뿐만 아니라, 지금까지 하나의 공작기계로 여러 공정에 따른 유연한 절삭가공이 어려웠던 복합 형상에도 절삭가공이 가능하다는 등 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 고가의 장비로 인하여 제조경비 상승과 기계를 운영할 수 있는 기술자가 부족한 것이 현실이다. 5축 절삭 가공기에서는 깊고 협소한 구간의 제품을 생산할 때 공구의 간접으로 제품 생산에 사이클 타임이 늘어남은 물론 가공상에 문제점들이 많이 발생된다. 따라서 전용 공작기계 및 다축 복합가공기를 사용해야 한다. 그 대안으로 3축 머시닝센터에서 5축 이상의 다축 복합가공을 할 수 있는 특수 공구로서의 앵글 스핀들(angle spinde)이 사용될 수 있다. 앵글 스핀들 사용함으로 가공 진동 흡수, 낮은 열 발생과 작동 안정성, 우수한 치수 안정성, 강도 확보와 같은 분야에서 다양하고 지속적인 연구가 필요하다.

• 한국작물학회지
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• 제47권
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• pp.15-32
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• 2002

1980-'90년대에 쌀의 자급생산이 지속되고 생활수준 향상에 따른 양질미 수요가 점증되면서 자포니카 다수성 품종의 미질 개선에 힘을 크게 기울이게 되었고 식미향상을 위한 육종연구 와 효율적 평가 기술개발 연구에 박차를 가하게 되어 쌀의 이화학적 특성과 식미 및 밥 물리성간 상관과 식미의 객관적 평가방법 개발, 양식미 쌀 및 가공적성 특수미 개발 등 그 동안 많은 연구성과를 올리게 되었다. 1990년대에 밥맛이 매우 좋은 고품질 자포니카 품종과 대립, 심백미, 향미, 유색미 등 가공용 특수미 품종을 개발 보급하였고 식미와 용도에 대하여 식미검정계, 신속점도측정계 및 texture 분석계 등을 이용하여 검토하였다. 최근에는 아밀로스 함량이 9%로 찹쌀과 맵쌀의 중간 성질을 가진 중간찰 품종인 '백진주벼'와 배유가 보얀 멥쌀인 '설갱 벼'를 비롯하여 라이신 함량이 높은 '영안벼' 육성하여 쌀의 가공 이용성과 기능성을 한층 높혀 놓았다. 식미와 여러 가지 미질 특성간 관련성에 관한 연구 결과를 요약해 보면 다음과 같다. 쌀의 상온흡수율 및 최대흡수율은 K/Mg율 및 알칼리 붕괴도와 유의한 부의 상관성을 나타내었으며 가열흡수율이 높은 품종일수록 밥의 용적팽창률이 컸다. 수분함량이 낮은 경질인 쌀일수록 침지 20분 후의 상온흡수율과 최대흡수율이 더 높은 경향이었으며 이러한 흡수 특성은 쌀 단백질 함량이나 아밀로스 함량 및 식미와는 유의한 상관성이 없었다 취반 적정가수량은 품종에 따라 마른 쌀 무게의 1.45-l.61배의 변이를 나타내었고 평균은 1.52배였으며 알맞게 취사된 밥의 부피는 평균 쌀 부피의 2.63배가되었다. 쌀 형태, 알칼리붕괴도, 호응집성, 아밀로스 및 단백질 함량은 거의 비슷하지만 식미에 차이가 있는 자포니카 품종들을 사용하여 식미와 관련된 쌀의 이화학적 특성을 검토한 결과, 밥의 윤기와 식미 총평은 생산 연도에 따라 호화점도 특성 중 최고점도, 최저점도 및 응집점도와 밀접한 관계를 나타내었다. 밥맛이 가장 좋은 일품 벼는 쌀의 외층에 아밀로스 함량 분포가 낮고 쌀을 열탕에 담근 20분간 우러난 용출액의 요드 정색도가 낮고 증가정도도 완만하였다. 일품 벼는 밥맛이 떨어지는 동해 벼에 비해 밥알 횡단면의 주사형 전자현미경 사진에서 밥알 외층의 호화전분의 그 물망이 매우 치밀하고 속층의 전분립의 호화정도가 양호하였다. 식미총평은 식미관련 이화학적 특성과의 관계를 이용한 중회귀식에 의해 매우 높은 결정계수로 추정이 가능하였다. 밥노화의 품종간 차이는 α-amylase-iodine 법으로 비교할 수 있었는데 노화정도가 적었던 품종은 일품벼, 추청벼, 사사니시끼, 진부벼 및 고시히까리였다. 통일형 품종인 태백벼와 자포니카 품종 중 섬진벼가 비교적 밥노화가 빨랐다 일반적으로 밥맛이 좋은 품종이 밥의 노화정도가 느렸으며 찬밥의 탄력성이 큰 경향이었다. 또한 밥노화가 느렸던 품종은 최저점도가 높았고 최종점도가 낮았다 찬밥의 탄력성은 쌀의 마그네슘함량과 밥의 용적팽창률과 밀접한 관계를 나타내었다. 식은밥의 더운밥 대비 경도 변화율은 취반용출액의 고형물량과 취반용적 팽창률과 부의 상관을 나타내었다. 식미관련 주요 이화학적 특성은 밥의 노화와도 직접 간접으로 상관이 있는 것으로 평가되었다. 쌀의 여러 가지 식품 가공적성과 관련된 형태 및 이화학적 특성은 가공식품 종류에 따라 매우 다르다. 쌀 튀김성은 호응집성이 연질이거나 아밀로스 함량이 낮을수록 양호하며 지질함량이나 단백질 함량이 높으면 좋지 않은 경향이다. 심복백정도가 심할수록 튀김현미 정립률이 떨어지며 현미 강도가 높을수록 튀김률은 높은 경향이었다 쌀국수는 밀가루와 50% 혼합시에 쌀의 칼륨 및 마그네슘 함량이 높은 품종일수록 제면 총평이 낮은 경향이었고 제면이 양호한 것이 국수물의 용출고형 물량이 적은 경향이었다. 쌀빵 가공적성은 품종에 따라서 현미와 백미간에 현저한 차이를 나타내는 것이 있는데 현미에서 반죽의 부피 증가율이 큰 쌀일수록 푹신한 감이 있는 쌀방 제조가 가능하였으며 백미에서 단백질 함량이 높은 품종일수록 쌀빵이 더욱 촉촉한 느낌이 있는 경향이었다. 아밀로스 함량이 높고 호응집성이 경질인 쌀일수록 쌀빵의 탄력성이 더 높은 경향이었다. 쌀의 발효 및 양조적성은 심복백이 심한 쌀이나 새로운 돌연변이인 뽀얀 멥쌀이 홍국균이나 홍국균의 균사활착 밀도가 높고 당화 효소 역가도 높은 경향이었으며 쌀알이 대립이면서 단백질 함량이 낮은 쪽이 양조에 유리한 것으로 알려져 있다. 찰벼 품종도 여러 가지 이화학적 특성과 전분구조 특성의 차이에 따라 9개의 품종군으로 나누어 볼 수 있을 만큼 품종적 변이가 크며 이들 이화학적 및 구조적 특성간에 상호 밀접한 연관성을 나타내었으며 유과·인절미·식혜ㆍ미숫가루 등에 상당한 가공적성의 차이를 보였다. WTO 체제 출범이후 생산비와 가격 면에서 경쟁력이 약한 우리 쌀이 살아남기 위해서는 품질의 고급화와 쌀 가공식품의 다양화 및 고기능성 개발을 추구할 수밖에 없다. 따라서 이와 같은 노력은 벼 품종개발만으로 소기의 성과를 올리기 어렵고 쌀 식품의 고급화 및 다양화를 위한 여러 분야의 긴밀한 연구협력이 수반되지 않으면 안 된다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.167-181
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• 2018

지난 10여 년간 딥러닝(Deep Learning)은 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 많은 주목을 받아 왔다. 특히 이미지를 인식하고 분류하는데 효과적인 알고리즘으로 알려져 있는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 여러 분야의 분류 및 예측 문제에 널리 응용되고 있다. 본 연구에서는 기계학습 연구에서 가장 어려운 예측 문제 중 하나인 주식시장 예측에 합성곱 신경망을 적용하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 그래프를 입력값으로 사용하여 주식시장의 방향(상승 또는 하락)을 예측하는 이진분류기로써 합성곱 신경망을 적용하였다. 이는 그래프를 보고 주가지수가 오를 것인지 내릴 것인지에 대해 경향을 예측하는 이른바 기술적 분석가를 모방하는 기계학습 알고리즘을 개발하는 과제라 할 수 있다. 본 연구는 크게 다음의 네 단계로 수행된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 세트를 5일 단위로 나눈다. 두 번째 단계에서는 5일 단위로 나눈 데이터에 대하여 그래프를 만든다. 세 번째 단계에서는 이전 단계에서 생성된 그래프를 사용하여 학습용과 검증용 데이터 세트를 나누고 합성곱 신경망 분류기를 학습시킨다. 네 번째 단계에서는 검증용 데이터 세트를 사용하여 다른 분류 모형들과 성과를 비교한다. 제안한 모델의 유효성을 검증하기 위해 2009년 1월부터 2017년 2월까지의 약 8년간의 KOSPI200 데이터 2,026건의 실험 데이터를 사용하였다. 실험 데이터 세트는 CCI, 모멘텀, ROC 등 한국 주식시장에서 사용하는 대표적인 기술지표 12개로 구성되었다. 결과적으로 실험 데이터 세트에 합성곱 신경망 알고리즘을 적용하였을 때 로지스틱회귀모형, 단일계층신경망, SVM과 비교하여 제안모형인 CNN이 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도를 나타냈다.