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향신료에서 유래되는 안식향산, 소브산, 프로피온산의 함유량 조사 (Monitoring of Benzoic Acid, Sorbic Acid, and Propionic Acid in Spices)

  • 윤상순;이상진;임도연;임호수;이근영;김미경
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제32권5호
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    • pp.381-388
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    • 2017
  • 본 연구에서는 향신료 중 천연유래 보존료의 함유량을 조사하기 위하여 안식향산, 소브산 및 프로피온산의 함유량을 분석하였다. 향신료 중 안식향산 및 소브산 함량은 액체크로마토그래프 질량분석기(LC-MS/MS)를 이용하였고, 프로피온산 함량은 가스크로마토그래프 질량분석기(GC-MS)를 이용하였다. 에탄올을 이용하여 용매추출 후원심분리 후 농축하는 방법으로 전처리 방법을 확립하였고, 직선성, 검출한계, 정량한계, 회수율 측정으로 분석방법을 검증하였다. 향신료 493건 수거하여 분석한 결과, 안식향산, 소브산, 프로피온산은 각각 165건, 88건, 398건에서 검출되었다. 안식향산, 소브산, 프로피온산의 검출 범위는 각각 불검출-391.99 mg/L, 불검출-57.70 mg/L, 불검출-188.21 mg/L이었다. 안식향산, 소브산, 프로피온산의 평균 검출량이 가장 높게 나타난 품목은 각각 계피(167.15 mg/L), 바질잎(22.79 mg/L), 백후추(51.48 mg/L)이었다. 본 연구에서 확립된 분석방법은 다양한 향신료를 대상으로 낮은 함량의 천연유래 보존료(안식향산, 소브산, 프로피온산) 분석에 적합한 방법이며, 분석결과는 향신료의 천연유래 보존료 함유량을 알 수 있는 근거자료이다. 따라서, 본 연구의 결과는 향후 식품 검사 시 보존료 사용기준 위반 판정으로 인한 민원제기나 국가간 무역마찰 시 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

건조에 따른 채소류 중의 이산화황함량 분석 (Study of Sulfur Dioxide Contents in Various Fresh Vegetables During the Drying Process)

  • 하성용;김현정;우성민;이준배;조유진;김양선;반경녀;박종석;김희연;장영미;김미혜
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.303-309
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    • 2010
  • 본 연구는 신선채소류의 건조전 후의 이산화황함량의 변화를 조사하여 건조채소류에 이산화황사용여부를 판단하기 위한 기초자료를 얻고자 시행하였다. 신선채소류 6품목 182건을 수거하여 열풍건조하였고, 건조온도는 50~60도에서 최종수분함량이 10%정도 되도록 건조하였다. 건조전 신선채소류의 측정값은 발표된 문헌과 유사하였고, 건조후 측정값은 파, 양파, 양배추, 마늘, 무잎, 그리고 무에서 각각 평균적으로 104.6, 75.4, 129.1, 197.6, 23.0, 52.4 mg/kg 검출되었다. 국내 유통중인 건조채소류 41건을 분석한 결과 실험실에서 전처리 없이 건조한 시료들보다는 적은 값이 검출되었고, 아황산처리를 하지 않은 것으로 판단할 수 있었다. 건조에 따른 이산화황함량 변화를 검토한 결과 이산화황함량은 수분이 감소함에 따라 증가하지만, 증가량은 수분감소량을 고려한 예측값과는 다른 결과를 보여 주었고, 그 형태는 품목마다 몇가지 그룹으로 분류할 수 있었다. 무, 양파, 파 등은 측정값이 예측값보다 적게 검출되었고, 무잎은 다른 시료에 비해 매우 낮은 값을 보여주었으며, 양배추는 유사한 값으로 검출되었다. 마늘의 경우는 측정값이 예측값 보다 높은 경우도 있었으며, 일관성있는 결과를 얻을 수 없었다. 이것은 건조채소류에서 검출되는 이산화황함량은 단순하게 수분함량의 변화에 의해 좌우되는 것이 아님을 의미한다. 곧, 시료내에 이산화황함량에 영향을 주는 성분들이 건조과정중에 휘산 또는 효소반응등의 물리 화학적 변화가 수반되며, 수분의 감소가 시료내 이산화황함량의 증가에 중요한 요소이기는 하지만, 그 외에 함유 성분의 특성이나 건조조건 그리고 건조과정에서 발생하는 주요 성분들의 변화등도 의미있는 영향을 미칠 것임을 간접적으로 알 수 있었다. 결과적으로 수입 또는 유통중인 건조채소류에 대한 아황산염류 관리를 위해서는 각 품목별 특정도 고려되어야 한다. 이를 위해 지금까지와 같이 지속적으로 자연발생 이산화황함량에 대한 조사가 이루어져야 할 뿐 아니라 나아가 선택성있는 분석법의 검토가 진행되어야 한다고 생각된다. 본 연구결과는 건조채소류의 아황산염류의 안전한 관리를 위한 자료로서 활용되어질 것으로 판단된다.

HPLC를 이용한 카페인의 분석법 개발 및 시판 식품중 함유량 조사 (Development of Analysis Method of Caffeine and Content Survey in Commercial Foods by HPLC)

  • 김희연;이영자;홍기형;이철원;김길생;하상철
    • 한국식품과학회지
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    • 제31권6호
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    • pp.1471-1476
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    • 1999
  • 식품중 분석법에 대한 공정 시험법이 확립되어 있지 않은 카페인에 대해 우리 실정에 적용 가능한 시험방법을 개발, 확립함과 동시에 확립된 시험방법을 토대로 우리나라 국민들의 카페인 식이섭취 실태파악의 기초자료로 활용하고자 식품중의 카페인 함량을 측정하였다. 카페인 정량은 Sep-pak $C_{18}$ cartridge를 이용한 간단한 전처리를 통해 효과적으로 불순물을 제거한 후 메틸알콜-초산-물(20 : 1 : 79)을 이동상으로 하고 ${\mu}-Bondapak\;C_{18}$ 칼럼을 사용하여 파장 280 nm에서 고속 액체크로마토그라피분석을 행하였다. 동 조작조건에서 조사대상 식품군 별인 다류, 아이스크림, 가공유류, 과자류 중 카페인 무함유 식품인 감잎차, 바닐라아이스크림, 우유, 쿠키, 캔디, 사이다를 대상으로 회수율을 검토한 결과는 각각 99.10%, 98.93%, 99.37%, 99.17%, 99.50% 및 99.23%이었고 검출 한계는 $0.1\;{\mu}g/mL$였다. 또한 시중에 유통되고 있는 다류 15종 82품목, 아이스크림 1종 4품목, 가공유류 1종 2품목, 과자류 4종 13품목 및 청량음료 1종 13품목 등 총 22종 114품목을 조사대상 식품으로 하여 식품의 카페인 함량을 분석한 결과는 다음과 같다. 커피중 자판기용커피는 37.50 mg/g, 원두커피는 12.24 mg/g, 인스탄트커피는 19.74 mg/g, 탈카페인 커피는 3.38 mg/g이었으며, 녹차는 leaves(common grade)가 26.10 mg/g, leaves(crude)는 17.00 mg/g, tea bag은 16.30 mg/g이었고, 홍차는 분말에서 16.65 mg/g, tea bag은 10.80 mg/g이었다. 우롱차는 tea bag에서 11.25 mg/g이었으며, 코코아차, 기타 다류인 오가피차, 당귀차 칡차, 두충차, 둥굴레차, 영지차, 생강차, 명일엽차, 감잎차 및 쌍화차 등에서는 검출되지 않았다. 캔음료 중 캔커피 $0.18{\sim}0.75\;mg/g$, 캔녹차 0.11mg/g, 캔우롱차 0.06mg/g, 콜라 $0.06{\sim}0.11\;mg/g$이었으며, 아이스크림 중 커피 아이스크림 $0.05{\sim}0.44\;mg/g$ 초콜릿 아이스크림 $0.04{\sim}0.29\;mg/g$이었고, 가공유류중 저지방 커피우유 0.39 mg/g 및 초콜릿우유 0.04 mg/g이었다. 과자류중 초콜릿함유 과자류는 0.40mg/g 및 비스킷 $0.18{\sim}0.30\;mg/g$이었으며, 초콜릿과 캔디는 각각 $0.40{\sim}1.80\;mg/g$$0.10{\sim}0.47\;mg/g$이었다. 이상의 결과로서 본 시험법은 간단하고 신속하게 다량의 시료를 처리할 수 있는 분석방법으로서 식품중 공정시험법으로 적용할 수 있으며, 또한 본 분석결과를 토대로 우리나라 국민들의 카페인 식이 섭취 실태파악에 기초자료로서 활용이 기대된다.

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Deep Neural Network와 Convolutional Neural Network 모델을 이용한 산사태 취약성 매핑 (Landslide Susceptibility Mapping Using Deep Neural Network and Convolutional Neural Network)

  • 공성현;백원경;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1723-1735
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    • 2022
  • 산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

조직변화와 성과 간 상호역동에 관한 연구: 미국프로농구팀의 트레이드와 플레이오프 진출 여부에 따른 조절된 매개효과 (The Dynamics of Organizational Change: Moderated Mediating Effects of NBA Teams' Playoff Berth)

  • 김필수;정태성;이상범;이상현
    • 벤처창업연구
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    • 제18권4호
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    • pp.117-129
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    • 2023
  • 조직은 환경변화에 적응하고 보다 나은 성과를 거두기 위해 지속적인 조직변화를 추구해야 한다. 하지만, 당연한 명제에도 불구하고 조직성과나 변화를 조작화의 어려움 때문에 해당 연구 분야에 대한 실증분석이 거의 이루어지지 않은 실정이다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 조직변화나 성과를 객관적으로 측정하고 평가하기에 적합만 자료가 비교적 체계적으로 구축된 프로스포츠팀을 기업조직으로 상정하여 조직변화의 원인과 효과를 분석하였다. 이를 위해 미국프로농구(National Basketball Association: NBA)팀의 8개 시즌(2014~2015-2021~2022)의 경기기록 및 트레이드 자료를 체계적으로 수집하고 전처리하여 SPSS 26.0에 설치한 프로세스 매크로 4.2의 7번 모형을 활용하여 분석했다. 실증분석 결과, NBA의 경우 직전 시즌 성적이 낮은 팀일수록 트레이드를 통한 조직변화를 더욱 활발하게 시도하여 성과를 도출하기 위한 조직의 역동이 크다고 볼 수 있으며, 트레이드는 직전 시즌의 승률과 해당 시즌 승률 간의 정(+)적 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 하지만, 트레이드를 통한 팀의 직전 시즌 성적의 간접효과는 각 구단의 상황에 따라 다르게 나타나는 것으로 드러났다. 직전 시즌 플레이오프에 진출한 팀은 그렇지 않은 팀에 비해 같은 성적일지라도 트레이드를 적게 시행하는 경향성을 보이며, 직전 시즌의 성적이 해당 시즌의 성적과 높은 관련성을 지닌다. 반면에 직전 시즌 플레이오프에 진출하지 못한 팀은 상대적으로 큰 규모의 트레이드를 단행하는 경향성을 보였으며, 이 경우 트레이드의 매개효과는 사라지는 것으로 나타났다. 즉, 직전 시즌에 플레이오프 진출에 실패한 팀은 같은 승률을 달성하였더라도 플레이오프에 진출한 팀에 비해 트레이드를 통한 성적변화가 더 크게 발생한다는 것을 알 수 있다. 이러한 프로스포츠팀의 조직변화와 성과 간의 역동에 관해 실증하여 제시함으로써, 프로스포츠팀의 조직변화가 어느 시점에 더 효과적인지를 분석하였다는 점에서 이론과 실무적 시사점을 지닌다.

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재해통계기반 서해 연안지역의 풍랑피해예측함수 개발 (Development for the function of Wind wave Damage Estimation at the Western Coastal Zone based on Disaster Statistics)

  • 추태호;곽길신;안시형;양다운;손종근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.14-22
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    • 2017
  • 전 세계적으로 지구온난화에 의한 이상기후현상으로 자연재해의 발생빈도와 규모가 증가하고 있는 추세이다. 태풍, 지진, 홍수, 폭우, 가뭄, 폭염, 풍랑, 쓰나미 등과 같은 다양한 자연재해는 현재까지 인간생활에 피해를 주고 있다. 특히, 일본의 대지진, 미국의 허리케인 카트리나, 한국의 태풍 매미 등 세계적으로 자연재해에 의한 피해는 막대하다. 현 단계에서 자연 재해로 인한 피해규모를 정확히 예측하고, 그에 대처하는 것은어려운 실정이다. 그러나 재해대응 차원에서 피해 규모를 예측 할 수 있다면 신속하게 대응하여 피해를 저감할 수 있다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 여러 가지 자연재해 중 해풍과 파랑에 의해 발생하는 풍랑에 관한 피해예측함수를 개발하였다. 서해 연안지역을 대상으로 국민안전처에서 발간하는 재해연 보('91~'14)의 풍랑 및 태풍피해 이력을 수집하였으며, 물가상승률을 반영하기 위해 2014년 기준으로 피해액을 환산하였다. 또한, 풍랑 및 태풍피해가 발생했을 때 기상청 및 국립해양조사원 홈페이지에서 파고, 풍속, 조위, 파향, 파주기 등의 자료를 수집하였다. 최종적으로, 연안의 지역특성을 반영하여 서해안의 9개 지역의 풍랑 피해예측함수를 개발하였다.

모의 사용후핵연료 조성의 UO2 다공성펠렛 제조 스케일 업 (Scaling Up Fabrication of UO2 Porous Pellet With a Simulated Spent Fuel Composition)

  • 전상채;이재원;윤주영;조용준
    • 방사성폐기물학회지
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    • 제15권4호
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    • pp.343-353
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    • 2017
  • KAERI의 PRIDE 시설에서 공학규모의 전해환원용 원료물질인 $UO_2$ 다공성펠렛 제조를 위해 공정과 장치를 최적화시킨 내용을 다루었다. $UO_2$ 분말과 별도로 attrition 밀링된 대용산화물 분말을 출발분말로, 정밀 칭량을 통해 사용후핵연료 조성을 모사하였다(Simfuel). Simfuel 분말은 각각 tumbling mixer로 혼합하여 균질화 하고, rotary press로 성형하여 furnace를 이용해 소결하였다. $4%\;H_2-Ar$ 분위기에서 $1450^{\circ}C$ 24시간 고온 열처리하여 제조된 소결펠렛은 $6.89g{\cdot}cm^{-3}$의 벌크밀도를 가지며 이는 후속 전해환원 공정의 요구에 부합한다. 소결된 다공성펠렛의 미세구조 관찰을 통해 다공성 기지상과 함께 산화/금속 석출물이 관찰되어 사용후핵연료의 상이 모사됨을 확인하였다. 본 결과는 향후 공학규모 이상의 파이로 연구를 위한 $UO_2$ 다공성펠렛 제조에 중요한 기초자료로 활용 될 것이다.

계층적 자기조직화 분류기를 이용한 다수 음성자판의 생성과 레이블링 (Creation and labeling of multiple phonotopic maps using a hierarchical self-organizing classifier)

  • 정담;이기철;변영태
    • 한국통신학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.600-611
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    • 1996
  • 최근, 신경망 모델의 적응성과 학습성을 이용한 음성인식 연구가 진행되어 왔다. 그러나, 기존의 신경망 모델로는 한국어 음성의 조음결합의 처리 및 유사 음소간의 경계 분류가 용이하지 않다. 또한, 한 개의 형상지도를 이용하는 경우 이질적인 음성자료의 처리를 위한 학습속도의 급격한 증가와 균일한 학습 및 판별방법의 적용이 갖는 부정확성이 야기될 수 있다. 이에따라, 본 논문에서는 계층적 자기조직화 분류기(HSOC)를 이용한 신경망타자기를 설계하고, 관련 알고리즘들을 제안한다. 본 HSOC는 Kohonen의 자기조직화형상지도(SOFM)를 이용하여 학습시 입력되는 음소 데이타를 계층적인 구조를 갖는 다수의 형상 지도(map) 즉 음성자판에 배치한다. 또한 본 논문에서는 자판의 수효, 각 자판의 크기, 소속될 음소의 선택과 배치, 적합한 학습 및 인식기법의 자동 결정을 위한 알고리즘을 제시하고 실험하여 자기조절식인 음성자판을 구성하였다. 자판을 분류하는 방식을 언어학적 사전지식에 의존할 경우 언어학적 지식의 습득과 적용방법(예를 들면, 확장 음소의 처리)등을 결정하는 어려움을 가지는 반면, 본 HSOC를 이용하면 주어진 입력 데이타에 적합한 다수의 음성자판을 자기 조절식으로 구성할 수 있는 장점이 있다. 제안된 방식에 따라 최종 생성된 세 개의 한글 음성자판은 최적 자판과 최적 전처리기법을 갖추고있으며, 기존의 언어학적 지식과도 부합됨을 확인할 수 있었다.

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분포형 강우유출모형(K-DRUM)의 병렬화 효과 분석 (The Parallelization Effectiveness Analysis of K-DRUM Model)

  • 정성영;박진혁;허영택;정관수
    • 대한공간정보학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.21-30
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    • 2010
  • 본 연구에서는 기존에 개발된 GIS 기반의 분포형 강우유출모형(K-DRUM)이 대유역에서 많은 계산시간을 요구하는 단점이 있기 때문에 이를 개선하기 위하여 MPI(Message Passing Interface)기법을 적용한 병렬 K-DRUM모형을 개발하였다. K-DRUM 모형은 홍수기동안의 지표흐름과 지표하 흐름의 시간적 변화와 공간적 분포를 모의할 수 있으며, 전처리과정으로서 ArcView를 이용하여 모형에 필요한 ASCII형태의 입력 매개변수 자료들을 가공하였다. 개발된 병렬 K-DRUM 모형을 이용하여 남강댐유역에서 2006년 태풍 '에위니아' 사상을 대상으로 다양한 영역분할을 통한 유출계산 검토를 하였다. 영역분할 개수에 따른 병렬화 효과를 검토하기 위하여 분할 개수를 1개에서 25개까지 증가시키며 클러스터 시스템에서 유출모의를 수행하였다. 모의결과 영역분할 개수가 증가할수록 컴퓨터 메모리의 개수가 감소하게 되고, 이에 따라 모의수행시간 역시 감소함을 알 수 있었다. 또한 본 연구에서 영역분할 계산방식을 채택함에 따라 영역의 접합부분에서 발생 가능한 유출량 계산오차를 최소화하기 위한 기법을 제시하였다. 유출량 계산오차 발생을 최소화하기 위해서는 단위 계산시간당 영역간 정보교환과 내부유출량 계산을 최소3회 반복하여야 함을 알 수 있었다.

구글어스엔진 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 기반 위성 빅데이터를 활용한 수재해 모니터링 연구 (Research of Water-related Disaster Monitoring Using Satellite Bigdata Based on Google Earth Engine Cloud Computing Platform)

  • 박종수;강기묵
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_3호
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    • pp.1761-1775
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    • 2022
  • 예측하기 힘든 기후변화로 인해 물 관련 재해의 발생 빈도와 피해 규모도 지속적으로 증가하는 추세이다. 재난관리의 측면에서 광범위한 지역의 피해면적을 파악하고, 중·장기적 예측을 위한 모니터링이 필수적이다. 수재해 분야에서 광역적 모니터링을 위해 Synthetic Aperture Radar (SAR) 위성영상을 활용한 원격탐사 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 수재해 모니터링을 위한 시계열 분석에는 방대한 양의 영상수집과 잡음이 많은 레이더 산란 특성을 고려한 복잡한 전처리과정이 필요하며, 이를 위해 상당한 시간이 소요되는 한계가 있다. 최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 함께 위성 빅데이터를 활용한 시·공간 분석이 가능한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. 구글어스엔진(Google Earth Engine, GEE)은 대표적인 플랫폼으로, 600여개의 위성 자료를 무료로 제공하고 있으며 위성영상의 분석준비데이터를 기반으로 준-실시간 시·공간 분석이 가능하다. 이에 본 연구에서는 구글어스엔진을 활용한 즉각적인 수재해 피해 탐지와 중·장기적 시계열 관측 연구를 수행하였다. 변화탐지에 주로 활용되는 Otsu 기법을 통해 '20년 발생한 집중호우를 중심으로 하천 범람으로 인한 하폭의 변화와 피해 면적을 확인하였다. 또한 재난관리 측면에서 모니터링의 중요성이 요구되는 만큼 상습침수지역으로 선정된 연구대상 지역을 중심으로 '18년부터 '22년까지의 시계열 수체의 변화 경향을 확인하였다. 구글어스엔진은 자바스크립트 기반 코딩을 통한 짧은 처리시간, 시공간 분석과 표출의 강점으로 수재해 분야 활용이 가능할 것으로 판단된다. 더불어 향후 다양한 위성 빅데이터와의 연계를 통해 활용 분야가 확대될 것으로 기대된다.