• 한국식품저장유통학회지
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• 제31권3호
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• pp.433-443
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• 2024

대파 저장 중 품질에 영향을 미치는 가장 큰 요인은 잎의 색도변화와 수분손실에 의한 시들음이었다. 상온저장 중 대파 잎의 색도 중 L^*값과 b^*값은 저장 2일에서 4일이 경과하면서 급격히 높아졌고, a^*값은 저장 4일에서 6일이 경과하면서 급격히 증가하였으며, 잎의 황화 및 시들음 지수도 상온저장 2일이 경과하면서 급격히 증가하였다. 저온저장 시에는 색도가 안정적으로 유지되어 저장 5주째까지는 상품성 이내의 색도를 보였다. 처리구별로는 저장기간이 경과함에 따라 CR의 잎 변화가 AR처리구에 비해 빠르게 진행되었다. 줄기의 색변화 및 경도도 AR에서 보다 높게 유지되었다. 대파 줄기의 갈변 및 연화도 저장 기간경과에 따라 진행되었으나 잎의 색도변화 속력보다는 느려서 상품성 한계기간 이내에서는 상품성에 영향을 미치지 않는 수준이었다. 줄기 구부러짐은 현상은 상온 및 저온저장 말기 끈묶음 처리구들보다 포장필름 처리구들에서 유의하게 높았다. 상온저장 시에는 끈묶음과 필름포장 방법 처리들 간의 신선도의 차이가 미미한 반면, 1℃ 저온저장 시에는 필름포장처리구의 선도가 높게 유지되었다. 상온 및 저온저장 모두 뿌리를 다듬지 않은 채 유통하는 것이 유통수명을 연장할 수 있었다. 이화학적 품질 요인 및 외관 품질 평가를 총괄하였을 때 상온저장 시 저장유통수명은 약 3일, 저온저장 시에는 약 5주였다. 대파 연백부에 함유된 allicin과 quercetin 함량은 수확 후 품질 저하가 시작되는 초기에는 증가하다가 열화가 심각해지면서 감소하였다.

• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• 제42권2호
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• pp.64-76
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• 2024

탈지농축유 제품이 냉동과 해동 과정에서 발생되는 이화학 및 관능적인 품질변화에 대한 결과는 다음과 같다. 제조 즉시 탈지농축유와 냉동탈지농축유의 수분 변화는 거의 없었으나, 상온해동(20℃) 1일차부터 드립(drip) 현상에 따른 수분 손실 발생이 확인되었다. 냉동과 해동 과정을 거치면 얼음의 재결정화가 일어나 단백질의 변성을 초래하였으나 조단백질 함량(%)에는 유의적인 차이가 없었다. 탈지농축유의 최초 pH(6.45)는 냉동과 해동을 거듭할수록 감소하여 상온해동 7일차에서 5.00까지 감소됨을 확인하였다. 농축유의 점도는 제조 즉시 80 cps(21.5℃)에서 냉동 후 상온에서 해동일수가 경과함에 따라 0 cps(21.5℃)까지 감소하였다. 탈지농축유를 상온에서 해동 시 단단한 유성분 입자가 형성되었는데, 최초 0.128 mm였던 입자의 크기는 7일차에서 0.818 mm까지 점진적으로 커졌다. 해당 입자는 human skin(91.31%)>castor bean(86.26%)>zein, purified(84.78%) 순으로 유사도를 나타내어 단백질이 변성된 것을 확인할 수 있었다. 관능 평가 결과, 상온해동 일수가 경과한 시료일수록 산미가 강하게 느껴지고 sandy texture에 의한 조직감이 나쁜 것으로 확인되어 냉동 및 해동조건이 제품의 관능과 기호도에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 현상을 막기 위해서는 냉동보관온도를 일정하게 유지하고, 냉장상태에서 천천히 해동하여 조직손상과 드립 발생을 최소화하는 것이 필요한 것으로 사료된다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.236-244
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• 2024

국내 밤 산업은 박피율을 높이기 위한 목적으로 과도한 칼날박피로 인해 과육 손실이 높아 생산 효율성이 저하되는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 밤 박피 공정의 구동 조건 최적화를 위한 기초 연구로 머신러닝 알고리즘 기반 박피공정 단계별 밤의 중량감모율을 예측할 수 있는 모델을 도출하였다. 6개의 제어조건을 바탕으로 51가지 2단 칼날박피기 실험 세팅 조합을 도출하고 이를 3번씩 반복하여 총 153가지의 데이터를 획득하였다. 인공신경망과 랜덤 포레스트 머신러닝 모델을 이용하여 밤 박피 단계별(1단 박피 후, 2단 박피 후, 최종 배출 후) 중량감모율을 예측하는 머신러닝 모델을 도출하였고, R(coefficient of determiantion), nRMSE(normalized root mean square error), MAE(mean absolute error) 값을 통해 모델의 성능을 평가하였다. 모든 박피 단계에서 인공신경망 모델보다 랜덤 포레스트 모델이 높은 R값으로 우수한 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났고, 낮은 nRMSE와 MAE값으로 낮은 예측 오차를 가지는 것으로 나타났다. 최종적으로 랜덤 포래스트 예측 모델이 도출되었으며, 실제로 계측된 중량감모율과 예측한 중량감모율의 오차가 미미함을 확인할 수 있었다. 결과적으로, 도출된 모델은 밤 과육의 중량감모율을 최소화하는 동시에 최대 박피율을 도출할 수 있는 최적 박피공정의 구동 조건을 설정하는 데 활용함으로써, 이를 바탕으로 국내 밤 산업에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.

• 식물병연구
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• 제30권3호
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• pp.288-293
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• 2024

Fusarium oxysporum에 의해 발생하는 시들음병(Fusarium basal rot)은 양파 재배에서 발생하는 주요 병해 중 하나로 전세계적으로 심각한 수량 손실을 일으키고 있다. 시들음병에 대한 저항성 품종을 사용하는 것은 시들음병 발생을 억제하고 화학 농약의 사용을 줄일 수 있는 가장 효율적인 방법으로 평가받고 있다. 본 연구는 양파 유묘를 활용한 효율적인 시들음병 저항성 검정법 개발을 위해 접종원 생산을 최적화하였고, 접종원 농도에 따른 병 발생 양상을 조사하여 이병토 제작을 위한 접종원의 최적 농도를 결정하였다. 위 실험 결과를 이용하여 1×10⁵ conidia/g의 이병토에서 시판중인 양파 10개 품종의 시들음병 저항성 정도를 확인한 결과, '케이포스'가 97.4%의 상대적 생존율을 나타내어 저항성이 가장 강했고, '선파워'는 20.0%의 상대적 생존율을 나타내어 저항성이 가장 약했다. 본 실험결과는 양파 유묘단계에서 시들음병에 대한 저항성을 검정하는데 기여할 수 있을 것이며, 추후 실험 결과를 바탕으로 양파구에서의 저항성 검정이 필요할 것으로 사료된다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권9호
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• pp.444-452
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• 2024

본 연구는 Layer Importance Evaluation을 통해 도출된 화재 감지에 최적화된 딥러닝 아키텍처를 제안한다. 기존의 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반 화재 감지 시스템의 불필요한 복잡성과 연산을 초래하는 문제점을 해결하기 위해, Layer Importance Evaluation 기법을 통해 가중치 및 활성화 값에 근거한 모델의 내부 레이어의 동작을 분석하고, 화재 감지에 기여도가 높은 레이어를 식별한 뒤, 식별한 레이어만으로 모델을 재구성하여, 기존 모델과의 성능 지표를 비교 분석하였다. Xception, VGG19, ResNet, EfficientNetB5 등 네 가지 전이 학습 모델을 사용하여 화재 데이터를 학습시킨 후, Layer Importance Evaluation기법을 적용하여 각 레이어의 가중치와 활성화 값을 분석한 뒤 기여도가 가장 높은 상위 랭크 레이어들을 선별하여 새로운 모델을 구축하였다. 연구 결과, 구현된 아키텍처는 기존 모델 대비 약 80% 가량 경량화 된 파라미터로도 동등한 성능을 유지하며, 약 3~5배가량 신속한 학습 속도를 가지면서도 기존의 복잡한 전이학습 모델에 비해 정확도, 손실, 혼동행렬 지표에서 동등한 성능을 출력함으로써, 화재 감시 장비의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있음을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권3호
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• pp.140-147
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• 2011

이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1-8
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• 2013

거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.

• 한국습지학회지
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• 제18권4호
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• pp.386-393
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• 2016

농업생태계는 본래 가졌던 식량생산 이외에도 수질정화, 생물서식처, 대기정화, 토양보전, 경관창출 등 다양한 서비스를 제공하는 공간으로 평가 받는다. 농업경관에서 시설원예단지 조성은 불투수면적 확장과 생물서식처 손실로 인해 생태계서비스 기능저하의 원인이 될 수 있다고 평가된다. 따라서 본 연구는 시설원예단지가 조성 된 상태와 논생태계의 곤충다양성을 비교하고자 하였다. 연구대상지는 시설원예단지 분포현황을 고려해 단동형온실, 연동형온실, 유리온실로 구분하고, 논 4개소와 비교하였다. 조사 지역은 구미, 부여, 진주, 김제 등으로 선정하였다. 본 조사에서 채집된 종은 9목 38과 76속 80종으로 총 2333개체가 채집되었다. 목 조성은 노린재목 22.37%, 딱정벌레목 18.42%, 벌목 14.47%, 메뚜기목 11.84%, 파리목 10.53%, 나비목 10.53% 등으로 구분된다. 채집 종의 평균은 논(39.4종)> 단동형온실(35.5종)> 연동형온실(22.5종)> 유리온실(24.0종)의 순이다. 다양성지수(H')는 논(4.76)> 단동형온실(4.57)>연동형온실(4.12), 유리온실(4.12) 순이다. 종 풍부도지수(RI)는 논(7.72)과 단동형온실(7.03)> 연동형온실(4.99)과 유리온실(5.32) 순이다. 연구결과 시설원예단지 조성 시 곤충의 생물다양성 기능이 떨어지는 것을 알 수 있다. 유리온실과 연동형비닐하우스 보다 단동형 비닐하우스가 곤충다양성에는 유리하다. 시설원예단지 조성 시에는 곤충의 서식처를 창출 할 필요가 있다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제62권5호
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• pp.365-373
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• 2007

연구배경: 흡연은 많은 질병과 사망의 가장 중요한 원인이나 니코틴의존성으로 인해 금연이 어렵고 이로 인한 사회적, 의료적 손실이 증가함에도 불구하고 개선되지 못하고 있다. 이러한 니코틴의존성 중 물리적의존성과 독립적으로 관여할 것으로 생각되는 사회, 문화적 니코틴의존성을 알아보고자 연구하였다. 방 법: 2006년 5월부터 8월까지 일개 대학병원 직원과 일개 의과대학생, 일반 대학생 및 건강 검진자들을 대상으로 KTSND-K 설문지를 이용하여 흡연에 관한 의식 조사를 시행하였다. 결 과: 총 741명 중 평균 연령은 $31.8{\pm}11.6$세이었고, 남자는 428명(57.8%)이었다. 흡연력은 현재흡연자 102명(13.8%), 과거흡연자 95명(12.8%), 비흡연자 544명(73.4%)이었다. 흡연력에 따른 KTSND-K 총점은 현재흡연자, 과거흡연자, 비흡연자에서 각각 $17.1{\pm}5.4$, $14.3{\pm}5.5$, $12.3{\pm}5.5$로 흡연자일수록 의미 있게 높게 나타났다(p<0.001). 성별에 따른 총점의 차이는 남녀 각각 $14.3{\pm}5.7$, $11.7{\pm}5.4$로 남성에서 유의하게 높았다(p<0.001). 그러나 현재흡연자 중 흡연 행태 및 금연의지에 따라 각 군을 나누어 비교하였을 때 각 군간의 KTSND 총점의 차이는 보이지 않았다. 비흡연자 중 62.5%에서 간접 흡연의 피해를 느꼈으며, 간접 흡연을 경험하는 주요 장소는 주점 56.8%, 식당 32.3%, 학교 30.2%, 노래방 22.8%, 길거리 18.6% 등 공공 장소가 많았다. 결 론: KTSND-K 설문지는 한국 흡연자의 니코틴의존성 중 사회적 니코틴의존성을 평가할 수 있는 유용한 방법이 될 수 있다고 생각된다.

• 한국식품과학회지
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• 제49권2호
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• pp.173-180
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• 2017

본 연구에서는 민들레, 결명자, 유근피 및 건자두 등을 복합 추출한 개별인정형 건강기능식품 민들레복합분말 AF-343을 이용하여 항균력을 검정하고, 쌀 쿠키 1개 분량에 250, 500 및 750 mg 나누어 첨가하여 항산화적 이화학적 관능적 품질특성을 알아보았다. 민들레복합분말의 수분, 회분함량은 각각 6.67, 11.98%이었고, 조단백 및 조지방 함량은 7.55, 2.48%로 측정되었다. 색도색 차계에 의한 측정 결과 L값 +47.62 a값 +1.98, b값 +27.39로 나타났으며, pH는 4.80의 값으로 산성의 범위로 나타났다. Paper disc 방법에 의한 항균력 검정은 E. coli O157:H7 균주가 $3.31{\pm}0.10cm$의 clear zone을타냈으며, S. aureus, B. cereus 및 L. monocytogenes는 각각 $2.68{\pm}0.39$, $1.97{\pm}0.21$, 및 $1.85{\pm}0.76cm$로 측정되었다. MIC 결과 또한, E. coli O157:H7 0.50-0.25 mg/mL, S. aureus 1.00-0.50 mg/mL, B. cereus와 L. monocytogenes는 2.00-1.00 mg/mL로 측정되어 paper disc 방법으로 측정된 결과와 일관성 있게 측정되었다. 쿠키 반죽은 민들레복합분말의 첨가량이 증가할수록 퍼짐성 지수가 증가하였고 D500 및 D750은 대조군 및 D250 시료보다 유의적으로 높은 퍼짐성을 보였다(p<0.05). 손실률은 민들레복합분말 첨가량에 따라 증가하는 경향을 보였으나 유의차는 없었다. 비교 시료군의 밀도는 $1.07{\pm}0.58-1.10{\pm}0.00g/mL$ 사이의 값으로 대조군보다 낮은 경향을 보였으나 유의적 차이는 보이지 않았다. pH는 대조군, D250, D500 및 D750가 각각 7.67, 7.53, 7.44 및 7.30으로 민들레복합분말의 첨가량이 증가할수록 유의적으로 낮아지는 결과를 보였다(p<0.05). 민들레복합분말 첨가 쌀 쿠키의 일반성분은 조단백질이 대조군, D250, D500 및 D750 시료가 각각 6.09%, 5.89%, 5.79% 및 5.71% 순으로 유의적으로 감소하였고(p<0.05), 조지방은 대조군이 26.11%로 다른 시료와 비교하여 유의적으로 가장 높았다(p<0.05). 색도 측정 결과 D500 및 D750이 대조군, D250 시료와 비교하여 L값, b값에서 유의적으로 낮게 측정되었고(p<0.05), 적색도는 a값은 유의차를 보이지 않았다. 항산화력의 지표 물질로 이용되는 총 페놀 함량은 D500 및 D750이 201.47, 및 230.33 mgGAE/100g으로 대조군, D250과 비교하여 유의적으로 높게 나타났고(p<0.05), DPPH free radical 소거능도 페놀함량과 유사한 결과를 보였다. 관능적 특성 강도시험 결과 달콤한 향과 고소한 향은 시료간의 유의차가 없었고 달콤한 향미와 고소한 향미는 D750의 시료가 유의적으로 약하게 평가되었다(p<0.05). 기호도 검사에서는 외관과 고소한 향에서는 유의차가 없었으나 달콤한 향과 향미 및 고소한 향미 등의 항목에서 D750 시료의 기호도가 유의적으로 낮게 평가되었다(p<0.05). 본 연구에서는 아토피를 포함한 알러지 질환과 염증관련 질병개선, 식중독 및 염증 유발 병원성 미생물에 대한 항균력이 뛰어난 천연유래 기능성 식품 소재 민들레복합추출분말을 소비자 입장에서 간편하고 더 쉽게 접근 할 수 있도록 민들레분말 첨가 쿠키를 개발하였다. 쿠키 1개 분량에 민들레복합분말을 250 mg 첨가하였을 때 1일 2개 정도, 500 mg 첨가 한 경우에는 1일 1개 정도 먹으면 민들레복합분말 일일 섭취 권장량 750 mg의 약 70%를 충족 시킬 수 있으며, 기호도의 감소 없이 피부보습 및 아토피 피부 개선에 도움이 될 수 있는 건강을 고려한 간식이 될 수 있을 것으로 생각된다.