• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제29권4호
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• pp.71-75
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• 2022

본 연구에서는 환원전극 기판이 철-니켈 합금 도금에 미치는 영향을 알아보기 위해 경면 스테인리스강(SS304, SS430)과 티타늄 판을 환원전극으로 사용해 도금을 진행했으며, 티타늄의 경우 3M 황산-메탄올 용액에서 전압과 연마시간을 조절하여 찾은 최적의 시편(10 V, 8 분)과 표면 처리하지 않은 시편을 사용하였다. 도금층의 조성을 분석한 결과, 스테인리스강과 티타늄 기판에서 니켈보다 환원 경향성이 낮은 철이 먼저 환원되는 비정상 도금 현상이 관찰되었으나 도금층의 앞면과 뒷면의 조성 불균일이 확인되었다. 도금 중 포텐셜 변화를 관찰한 결과, 스테인리스강보다 티타늄을 사용했을 때 도금 셀에 높은 과전압이 걸렸으며, 이로 인해 철의 핵생성 속도가 증가해 과전압이 가장 높았던 표면처리를 하지 않은 티타늄에서 형성된 도금층 뒷면의 철 함량이 높아진 것으로 보인다. 또한 티타늄을 기판을 표면 처리했을 때 셀에 걸린 과전압이 낮아진 것을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.95-101
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• 2024

주어진 숫자 쌍 간에 빈 셀을 경유하는 선을 연결함에 있어 다른 숫자의 연결선과 교차가 발생하지 않도록 하는 숫자 연결 퍼즐은 다항시간으로 퍼즐을 풀 수 있는 방법이 알려져 있지 않은 NP-완전 문제이다. 지금까지는 임의의 숫자를 선정하여 시행착오 법으로 퍼즐을 풀고 있다. 본 논문은 주어진 문제에 대해 빈 셀을 정점으로, 인접 셀들 간에 간선으로 연결한 격자 그래프로 변환하였다. 다음으로 숫자 쌍 들 간에 직선을 긋고, 교차가 발생한 숫자 그룹으로 분할하였다. 교차 숫자 그룹에서 교차를 회피하는 우회 경로를 설정하였다. 제안된 알고리즘을 18개의 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 모든 데이터에 대해 퍼즐을 O(n)의 선형시간 복잡도로 풀 수 있음을 보였다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제46권10호
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• pp.1195-1204
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• 2017

본 연구는 애호박, 쥬키니, 단호박 및 늙은호박 조리방법에 따른 무기성분 변화를 확인하고자 하였다. 조리방법은 데치기, 전자레인지 및 찌기를 이용하였으며, 조리시간은 3분, 5분 및 10분으로 설정하였다. 설정된 시간에 따라 3가지 조리방법을 이용하여 조리한 후 건조하였다. 건조된 시료는 분쇄 후 microwave법을 이용하여 분해하였으며, 다량 무기성분은 ICP-OES로, 미량 무기성분은 ICP-MS를 이용하여 분석하였다. 4종의 호박에 함유된 다량 무기성분은 칼륨, 인, 칼슘, 마그네슘, 황, 철, 아연, 나트륨 순으로 확인되었으며, 미량 무기성분은 망간, 구리, 루비듐, 바륨, 니켈, 크롬, 갈륨, 코발트, 리튬, 바나듐, 셀레늄 순으로 검출되었다. 4종의 호박에 함유된 무기성분은 데치기, 전자레인지 조리 및 찌기에서 모두 감소하였으며, 데치는 조리에서 가장 많은 감소를 보였다. 조리시간에 따른 무기성분의 함량 변화는 조리시간이 증가할수록 낮은 함량을 보였으며, 5분과 10분에서 큰 차이를 확인하였다. 미량 무기성분의 함량은 조리방법과 조리시간에 따른 큰 변화를 확인할 수 없었다. 호박의 종류에 따른 무기성분의 조성은 비슷하였으며, 무기성분의 함량은 약간의 차이를 나타내었다. 애호박과 늙은호박의 무기성분은 찌는 조리법에서 높은 잔존율을 보였으며, 쥬키니와 단호박은 전자레인지 조리 시 가장 높은 잔존율을 나타내었다. 결과적으로 조리방법과 시간은 호박의 무기성분 잔존량에 영향을 주는 것으로 확인되었다.

• 한국식품과학회지
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• 제33권1호
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• pp.12-18
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• 2001

본 연구는 다류원료 식물류의 물 추출물에 대해 항산화성을 검토하고 그 항산화 물질(페놀성 화합물, 비타민 C, 셀레늄)을 분석하였다. 대두유에 식물류의 물 추출물을 0.02%(추출고형분 함량, w/w) 첨가하여 $55^{\circ}C$ 공기순환식 인큐베이터에서 36일 저장기간 동안 과산화물가 측정과 $110^{\circ}C$에서 Rancimat 방법에 의해 항산화성을 검토하였으며 첨가제가 들어있지 않은 대두유를 대조구에 사용했고 0.02% BHT 첨가한 대두유는 비교구로 사용하였다. 대조구와 BHT 첨가구에 비해 산화 유도기간이 $55^{\circ}C$에서는 구기자, 우롱차, 귤껍질(진피), 유자, 매실 물 추출물 등이 길었으며 $110^{\circ}C$에서는 우롱차, 인스탄트커피, 유자, 구기자, 오미자, 매실 물 추출물 등이 길었다. 추출고형분 g당 총페놀성 물질 함량은 우롱차, 녹차, 홍차, 커피, 계피, 결명자 물 추출물 등에서 높았고 비타민 C 함량은 커피, 두충, 홍차, 영지, 계피, 감잎, 치커리, 녹차, 우롱차 물 추출물 등에서 높았으며 셀레늄은 모든 물 추출물에서 검출되지 않았다. 이들의 항산화성은 단일 항산화성 물질의 효과에 기인하기 보다는 페놀성 화합물, 비타민 C 등 복합적 효과에 의한 것으로 사료된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3C호
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• pp.302-313
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• 2010

본 논문에서는 3GPP(3rd Generation Partnership Project) LTE(Long Term Evolution) FDD(Frequency Division Duplexing)/TDD(Time Division Duplexing) 듀얼 모드 하향 링크 수신기의 초기 셀 탐색 (Initial Cell Search)을 위한 개선된 AGC (Automatic Gain Control) 구조 및 P-SCH (Primary Synchronization Channel) 검출 기법을 제안한다. 주파수 분할을 통하여 양방향 송수신되는 FDD 모드와 달리 TDD 모드에서는 상향링크(Uplink) 구간과 하향링크 구간이 시분할로 전송되기 때문에 일반적인 AGC 구조를 고려 시 TDD 모드에서는 AGC variation의 증가로 인한 P-SCH 검출 성능 열화를 유발하게 된다. 또한 주파수 옵셋 및 다중 경로 페이딩의 영향 역시 P-SCH 상관 과정에서의 상관 특성을 왜곡시켜 P-SCH 검출 성능 열화를 유발하게 된다. 따라서, 본 논문에서는 FDD 모드에서뿐 아니라, TDD 모드에서도 안정적인 동작을 보장함으로써 AGC 동작에 의한 P-SCH 검출 성능 열화를 최소화할 수 있는 AGC 구조를 제안하며, 또한 주파수 옵셋이 존재하는 환경 및 다중 경로 페이딩 환경에서의 상관 특성 열화로 인한 P-SCH 검출 성능 열화를 최소하기 위한 개선된 P-SCH 검출 기법도 제안한다. 다양한 환경에서 제안된 AGC 구조와 P-SCH 검출 기법의 성능 검증을 통해 제안된 방식이 FDD/TDD 듀얼 모드 하향 링크 수신기에서 안정적인 AGC 동작 및 P-SCH 검출 성능의 보장이 가능함을 입증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.112-119
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• 2019

본 논문에서는 불꽃 감지를 위한 임베디드 시스템에 적합한 딥러닝 구조를 제안한다. 제안하는 딥러닝 구조의 불꽃 감지 과정은 불꽃 색깔 모델을 사용한 불꽃 영역 검출, 불꽃 색깔 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류, 검출된 불꽃 영역의 $N{\times}N$ 셀 분리, 불꽃 모양 특화 딥러닝 구조를 사용한 불꽃 영상 분류 등의 4가지 과정으로 구성된다. 첫 번째로 입력 영상에서 불꽃의 색만을 추출한 다음 레이블링하여 불꽃 영역을 검출한다. 두 번째로 검출된 불꽃 영역을 불꽃 색깔에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 출력단의 불꽃 클래스 확률이 75% 이상에서만 불꽃 영상으로 분류한다. 세 번째로 앞 단에서 75% 미만 불꽃 영상으로 분류된 영상들의 검출된 불꽃 영역을 $N{\times}N$ 단위로 분할한다. 네 번째로 $N{\times}N$ 단위로 분할된 작은 셀들을 불꽃의 모양에 특화 학습된 딥러닝 구조의 입력으로 넣고, 각 셀의 불꽃 여부를 판단하여 50% 이상의 셀들이 불꽃 영상으로 분류될 경우에 불꽃 영상으로 분류한다. 제안된 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 ImageNet의 불꽃 데이터베이스를 사용하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 딥러닝 구조는 기존의 딥러닝 구조보다 평균 29.86% 낮은 리소스 점유율과 8초 빠른 불꽃 감지 시간을 나타내었다. 불꽃 검출률은 기존의 딥러닝 구조와 비교하여 평균 0.95% 낮은 결과를 나타내었으나, 이는 임베디드 시스템에 적용하기 위해 딥러닝 구조를 가볍게 구성한데서 나온 결과이다. 따라서 본 논문에서 제안하는 불꽃 감지를 위한 딥러닝 구조는 임베디드 시스템 적용에 적합함이 입증되었다.

• 한국축산식품학회지
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• 제25권4호
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• pp.430-435
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• 2005

유기 셀레늄 강화 폐배지를 첨가한 실험사료는 셀레늄 농도를 건물 기준으로 0.9ppm이 되도록 첨가하여 무급여(C), 2개월(T1), 4개월(T2), 6개월(T3) 급여한 한우 거세우 채끝육의 육질에 미치는 영향을 비교한 결과, 수분함량은 $63\%$에서 $66\%$로 급여기간에 따른 유의적인 차이를 보이지 않았다. 근내 지방도와 직접적으로 관련된 지방함량도 처리구별로 약 $11.7\%$에서 $16.4\%$정도의 분포를 보였으나 처리구간 유의적 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 단백질은 T3구가$20.8\%$로 가장 높았고, T2구가 $19.2\%$로 가장 낮은 조성을 보였다. 따라서 유기 셀레늄을 사료로서 첨가 급여할 경우 일반조성분에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 물리적 특성에 미치는 영향을 비교한 결과, 가열 감량은 $20\~21\%$, 전단력은 $3.6\~4.4kg/inch^2$의 범위로 처리구간 유의적인 차이를 보이지 않았다. 그러나 사후 24시간 pH는 대조구와 T1구가 각각 5.52, 5.57, T2와 T3는 5.50으로 급여기간이 길어짐에 따라 낮아지는 경향을 보였다. 반면 보수력은 대조구 $59.5\%$에 비하여 시험구 T1, T2, T3가 각각 63.8, 64.4, $64.2\%$로 유의적으로 높은 경향을 보였으나(p<0.05), 급여기간에 따른 차이는 보이지 않았다(p>0.05). 관능 특성을비교한 결과로서 다즙성은 처리구간 유의적인 차이를 보이지 않았으나, 연도는 T1구와 T2구가 각각 5.30, 5.28점으로서 T3구보다 유의적으로 높았으며, 향미에서는 T2구가 다른 처리구와 대조구에 비하여 높은 결과를 보였다. 본 연구 결과 유기셀레늄 급여기간이 쇠고기의 육질에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 그러나 유기 셀레늄 급여에 의한 항산화 효과 등에 대해서는 앞으로 더 많은 연구가 이루어져야 할 것으로 사료된다.

• 산업식품공학
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• 제14권3호
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• pp.193-201
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• 2010

기존의 재래식 유탕팽화유과의 문제점을 개선하기 위하여 진공을 이용한 진공팽화기를 설계 제작하였다. 공정변수에 따른 진공팽화유과의 특성을 비교 분석하기 위하여 부피팽화율, 밀도, 절단강도, 색도, 미세구조를 측정하였다. 진공팽화기의 공정변수는 가열온도(100, 120, 140, 160, ${180^{\circ}C}$), 예열시간(0, 2, 4, 6, 8분), 진공팽화시간(5, 10, 15, 20분)이며, 가열온도 ${100^{\circ}C}$, 예열시간 6분, 진공팽화시간 10분에서 진공팽화유과의 부피팽화율은 10.04로 가장 높게 측정되었고, 밀도는 0.15 g/$cm^3$로 가장 낮게 측정되었지만, 부피팽화율 9.47, 밀도 0.16 g/$cm^3$으로 측정된 가열온도 120${^{\circ}C}$, 예열시간 4분, 진공팽화시간 5분에서의 진공팽화유과가 유탕유과의 외관 및 조직과 가장 유사하였다. 절단강도는 가열온도 ${100^{\circ}C}$, 예열시간 6분, 진공팽화시간 15분에서 140 g/$cm^2$로 가장 낮게 측정되었다. 색도는 예열시간과 진공팽화시간이 증가함에 따라 백색도가 증가하는 경향을 보였고, 황색도는 감소하는 경향을 보였으며, 적색도는 유의적 차이가 없었다. 진공팽화유과의 백색도(L값)가 유탕팽화유과보다 25정도 높았으며, 적색도(a값)와 황색도(b값)는 유의적 차이는 보이지 않았으며, 진공팽화유과의 미세구조는 가열온도 ${120^{\circ}C}$, 예열시간 4분, 진공팽화시간 5분에서 기공이 작고 균일하였다. 유탕팽화유과와 비교 시 절단강도는 유사하였으나, 부피팽화율은 낮았고, 밀도는 높았다. 셀이 균일하게 형성된 진공팽화의 미세구조와는 달리 유탕팽화유과의 미세구조는 표면과 내부층의 차이가 확인되었다. 진공팽화기의 최적 공정조건은 진공팽화유과의 품질을 고려 할 때, 가열온도 ${120^{\circ}C}$, 예열시간 4분, 진공팽화시간 5분으로 판단되었다.

• 기술경영경제학회:학술대회논문집
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• 기술경영경제학회 2009년도 동계학술발표회
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• pp.313-332
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• 2009

본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선방안을 제시하였다. 대부분의 국가에서는 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비 표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정 (셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 새로운 조사설계방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하여는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비 표본오차를 해소하고, 자료수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.

• 한국식품저장유통학회:학술대회논문집
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• 한국식품저장유통학회 2003년도 춘계총회 및 제22차 학술발표회
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• pp.126-127
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• 2003

원예산물의 밀도나 비중은 내부성분, 숙도, 내부붕괴(internal breakdown)와 같은 생리장해에 큰 영향을 받기 때문에, 밀도를 측정함으로써 내부품질에 대한 간접적인 판정이 가능하다고 보고되고 있다. 이 연구는 수박의 밀도와 당도와의 상관관계를 구명하고자 수행하였으며, 이를 위해 밀도의 실시간 계측시스템을 개발하였다. 현재 농산물의 밀도를 어느 정도 측정 정밀도를 유지하면서도 신속하게 측정할 수 있는 방법은 부력법(platform scale method)이다. 이 방법은 일정 크기의 용기에 물을 가득 채운 후 대상물을 담가 배제된 물의 무게를 측정하여 밀도를 환산한다. 그러나 매번 측정할 때마다 물을 보충하고, 물을 계량해야하는 등 전처리과정이 복잡하고, 1회 측정하는데 3~5분 정도가 소요되는 단점이 있고, 또한 인력 측정시 반복간 오차가 클 것으로 예상된다. 따라서 이 연구에서는 이 같은 계측상의 번거로움을 해소하고 동시에 신속하고 반복간 측정정밀도를 높일 수 있도록 수박 밀도 실시간 계측시스템을 설계 제작하였다. 시스템은 투명아크릴 수조($\Phi$400$\times$500), 로드셀, 프레임, 채반, 전기모터, 제어장치 및 컴퓨터로 구성하였다. 밀도 계측은 인장형 로드셀(CAS SB-20L, Max. 20kg)을 사용하여 대기중에서와 수박을 완전히 물에 잠기도록 한 후 무게를 각각 측정하여 밀도를 환산하였다. 밀도 계측시스템에 이용한 AD변환기의 분해능은 12bit이고, 수박의 무게 측정범위를 4~10kg로 가정할 때 20kg 로드셀의 1 digit(1bit)로 발생되는 오차는 0.09~0.24%FS 이었고, 따라서 이 시스템의 밀도 해상도는 0.001g/㎤이하였다. 시스템 평가를 위해 탄력이 좋은 고무풍선에 수박 크기 정도로 물을 채워 고정채반에 넣고 밀도를 측정한 결과 1.002g/㎤을 나타냈다. 즉 물의 이론밀도인 1g/㎤에 근접한 값을 보여 정확한 밀도 계측이 가능한 것으로 판단되었다. 또한 밀도 계측시스템의 측정 반복간 정밀도를 파악하기 위해 수박 6개를 임으로 선정하여 3반복 측정 시험한 결과, 측정표준편차가 0.001~0.004g/㎤로 해상도보다는 다소 높았으나 대체로 양호한 결과를 나타냈다. 수박 35개를 이용하여 개발 계측시스템과 사람이 직접 부력법으로 밀도를 측정 비교한 결과, 계측시스템에 의해 측정된 수박 밀도가 사람이 측정했을 때 보다 낮게 측정되었다. 수박의 외관인자(무게, 길이, 직경, 체적), 밀도와 당도의 상관관계 구명시험을 위해 원예연구소 시험포장에서 재배된 삼복꿀수박 총 74개를 공시재료로 하였고, 시험은 출수일별로 10~14개씩 수확하여 외관인자, 밀도, 당도를 각각 측정하고, 이들 인자들간의 상관관계를 구명하였다. 외관인자들간에는 높은 상관관계를 보였으나, 외관인자들과 밀도, 외관인자들과 당도, 밀도와 당도와는 매우 낮은 상관관계를 나타냈다.