• Proceedings of the Korean Society for Food Science of Animal Resources Conference
• /
• 2005.05a
• /
• pp.317-321
• /
• 2005

본 연구결과, 콜레스테롤 제거 크림치즈를 만들기 위한 유지방 함량 36%의 크림의 콜레스테롤 제거 최적 조건은 adipic acid로 가교시킨 ${\beta}-CD$ 첨가량 10%, 교반온도 $20^{\circ}C$, 교반시간 30분, 교반속도 800rpm 이었으며, 이 때 콜레스테롤 제거율은 평균 91.42%로 나타났다. 가교화 ${\beta}-CD$ 처리 크림치즈의 관능검사 결과, 가교화 ${\beta}-CD$ 처리 크림치즈는 control과 powder ${\beta}-CD$ 처리한 크림치즈에 비해 저장 기간 동안 쓴맛의 증가가 거의 없었고, 빵에 발리는 정도도 매우 우수하였으며, 전체적인 기호도 또한 높았다. short-chain fatty acid의 경우 저장 기간이 지남에 따라 가교화 ${\beta}-CD$ 처리 크림치즈는 control과 powder ${\beta}-CD$ 처리한 크림치즈에 비해 저급 지방산 생성에 변화가 거의 없었다. 조직검사에서 가교화 ${\beta}-CD$ 처리 크림치즈는 저장 기간 동안 control에 비해 응집성, 탄력성, 점착성의 변화가 없으며 그 수치가 높게 평가되었다. 또한 가교화 ${\beta}-CD$의 재활용률은 97.82%로 매우 높게 나타났다. 위 실험 결과에 따르면, 가교화 ${\beta}-CD$는 콜레스테롤 제거율이 높으며, 제품에 적용 시 품질이 향상될 뿐만 아니라, 재활용률도 높아 이를 유가공 산업에 다양하게 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2011.10a
• /
• pp.105-108
• /
• 2011

RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 창고관리시스템은 작업환경을 개선시키고 작업처리 속도와 정확성을 증가시킨다. RFID 기술은 기존의 바코드를 대체하여 물품관리를 네트워크화하고 지능화함으로써 창고의 물품관리에 혁신을 선도하고 있다. 그러나 RFID는 포장의 물질적 특성, 태그부착 위치, 노이즈 발생원이 있는 주위작업 환경 등에 따라 인식률에 상당한 차이를 낼 수 있고, 이러한 문제 때문에 실제 비즈니스 영역에서의 적용이 다소 제한받고 있다. 그러므로 RFID를 이용한 창고관리시스템이 모든 업무에 가동되어 업무 효율성을 높이기 위해서는 업무 흐름 도중에 발생할 수 있는 다양한 예외상황을 찾아내고 이를 빠르게 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 RFID를 이용하는 냉동창고에서 업무 자동화가 끊어짐없이(seamless) 이어질 수 있도록 다양한 유형의 RFID 오류원인을 식별해내고 이를 해결할 수 있는 방안에 대해 제시한다. 이를 위해 RFID가 동작하는 작업환경을 업무 별로 분류하고, 각 작업환경에서 진행되는 업무흐름을 분석하여 각 오류를 유형별로 체계화 시킨다. 분류된 오류들에 대해 이를 감지하고 해결할 수 있는 방안을 찾음으로써 냉동창고 내의 전체적인 업무흐름을 원활히 하여 업무처리 소요시간을 줄일 수 있게 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.13 no.9
• /
• pp.10-19
• /
• 2013

This Paper proposed the development of new magnetic sensor and recognition system to expendite pattern recognition of a handwriting character. Received character graphics should be performed the session and balancing and no extraction of end points, bend points and juntions separately. The Artifical intelligence algorithm is adapted to structure snalysis and recognition process by individual basic letter dictionary except for the handwriing character graphic dictionaryimproving error of recognition algorithm and enomous dictionary for generalization. In this Paper, recognition rate of the received character are compared with pre registered character at letter dictionary for performance test of magnetic ball sensor. As a result of unicode conversion and eomparison, the artificial intelligence study have recognition rate more than 95% at initial recognition rate of 70%.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.35 no.1
• /
• pp.157-182
• /
• 2018

As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.22 no.1
• /
• pp.35-46
• /
• 2022

Recently, with the development of network technologies, as IoT and social network service applications have been actively used, a lot of graph stream data is being generated. In this paper, we propose a graph compression scheme that considers the stream graph environment by applying graph mining to the existing compression technique, which has been focused on compression rate and runtime. In this paper, we proposed Incremental frequent pattern based compression technique for graph streams. Since the proposed scheme keeps only the latest reference patterns, it increases the storage utilization and improves the query processing time. In order to show the superiority of the proposed scheme, various performance evaluations are performed in terms of compression rate and processing time compared to the existing method. The proposed scheme is faster than existing similar scheme when the number of duplicated data is large.

• KSBB Journal
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.258-264
• /
• 1992

The rheological characteristics of the ethanol fermentation broth were pseudoplastic when the yeast concentration was above 150g/L. From the viewpoint of rheological properties, the cell concentration below 150g/L was recommended for ethanol fermentation. Since the cell floc was formed at the cell concentration of 100 g/L, yeast cells were not much plugged in the pores of the membrane. The cell concentration above 100g/L was desirable when considering the permeability of the membrane. Since ethanol productivity was the highest when the cell concentration was 130 g/L in cell recycled ethanol fermentation. The optimal dilution rate was determined at 1.3 h-1 at constant cell mass of 130g/L. At this dilution rate, the ethanol productivity and glucose conversion ratio ware 80 g/L$\cdot$h and 0.94, respectively.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• v.17 no.1
• /
• pp.47-56
• /
• 2001

본 논문에서는 단일 및 군말뚝의 수평변위를 예측하기 위하여 신경망 학습속도의 향상과 지역 최소점 수렴을 방지하는 Readjusting 기법을 적용한 인공신경망을 도입하였다. 이 인공신경망을 M-EBPNN 이라고 한다. M-EBPNN에 의한 결과는 낙동강 모래지반에서 단일 및 군말뚝에 대하여 수행한 일련의 모형실험결과와 비교하였으며, 그리고 신경망의 학습속도와 지역 최소점의 수렴성을 평가하기 위하여 오류 역전파 신경망(EBPNN)의 결과와도 비교 분석하였다. M-EBPNN의 적용성 검증을 위하여 200개의 모형실험결과들을 이용하였으며, 신경망의 구조는 EBPNN의 구조와 동일한 한 개의 입력층과 두 개의 은닉층 그리고 한 개의 출력층으로 구성되었다. 전체 데이터의 25%, 50% 그리고 75% 결과는 각각 신경망의 학습에 이용되었으며 학습에 이용하지 않은 데이터들은 예측에 이용되었다. 그리고, 신경망의 최적학습을 위하여 적합한 은닉층의 뉴런 수와 학습률은 EBPNN에서 결정한 값들을 본 신경망에 이용하였다. 해석결과들에 의하면, 동일한 학습패턴에서의 M-EBPNN이 학습 반복횟수는 EBPNN 보다 최고 88% 감소하였으며 지역 최소점에 수렴하는 현상은 거의 나타나지 않았다. 따라서, 인공신경망 모델이 수평하중을 받는 말뚝의 수평변위 예측에 적용될 수 있는 가능성을 보여 주었다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.12 no.5
• /
• pp.755-762
• /
• 2017

In railway communication, LTE based railway wireless communication systems have been developed to support high data rate and reliable communication link. In this paper, the testbed of LTE based railway wireless communication systems is introduced. Then, we describe measurement results of communication performance such as radiation strength, communication coverage, call setup time, handover success rate, and data transmission rate in the testbed. We also consider requirements for commercialization based on measurement results.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.24 no.7B
• /
• pp.1342-1350
• /
• 1999

In this paper, we have developed and analyzed the 2.45GHz microwave RFID system. Which is composed tag and interrogator using custom IC, and we have made the software driving the hardware for the bidirectional data transmission method. Using 3.6V power supply was used, the optimal identification range in the information transmission of the designed microwave RFID system operating at 9,600bps was l0m. In the control circuit of the tag, the low current consumption of 15$mutextrm{A}$ and the tag data transmission rate of 90% when the moving velocity was 80km/h.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.3 no.4
• /
• pp.416-423
• /
• 2000

The existing self-organizing feature map of Kohonen has weakpoint that need too much input patterns in order to converse into the learning rate and equilibrium state when it trains. Making up for the current weak point, B.Bavarian suggested the method of that distributed the learning rate such as Gaussian function. However, this method has also a disadvantage which can not achieve the right self-organizing. In this paper, we proposed the method of improving the convergence speed and the convergence rate of self-organizing feature map converting the Gaussian function into dynamic approximate curve used in when trains the self-organizing feature map.