본 연구는 국내산 사료용 벼를 수집하여 근적외선분광법을 이용한 신속한 품질평가를 위하여 2018년 조사료 품질분석 기관의뢰 된 시료 564점을 수집하여 품질평가 NIR-DB를 구축하고 구축된 DB를 바탕으로 최적의 품질평가 검량식을 개발하고 검증하였다. 각 성분별로 예측 정확성을 평가하기 위해 스펙트라를 측정한 값과 실험실 분석값 간의 상관관계를 이용한 다변량분석법을 이용하였다. 사료용 벼의 수분함량 평가에 대한 예측능력은 각각 SEC 1.66% (R2=0.99)와 SECV 1.81% (R2=0.98)로 나타나 사료가치 평가 성분 중 가장 우수한 예측 능력을 보였으며, CP 함량 각각 SEC 0.42% (R2=0.93)와 SECV 0.50% (R2=0.89)로 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측능력은 각각 SEC 1.25% (R2=0.84), SECV 1.42% (R2=0.79) 및 SEC 1.61% (R2=0.90), SECV 1.79%(R2=0.86)로 나타났다. 사료용 벼의 품질 등급인 RFV의 예측 능력은 SEC 4.67% (R2=0.88), SECV 5.21% (R2=0.84)로 나타났다. 이상의 결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용하여 국내산 사료용 벼의 수분함량과 각종 영양성분을 적은 오차범위에서 분석·평가가 가능하였다.
본 연구는 냉동 애호박의 유통 중 품질을 예측하기 위하여 적정 품질지표를 규명하고자 수행되었다. 수확 직후 애호박은 선행실험을 통한 최적 조건인 소금 2%를 첨가한 $90^{\circ}C$ 물에서 3분 동안 blanching 처리한 후 $-40^{\circ}C$에서 24시간 동안 급속동결 하였다. 동결된 애호박은 0, -5, -15 및 $-25^{\circ}C$에서 저장하면서 드립률, 색도, 경도, 미생물 및 관능특성 변화를 조사한 후 각 품질특성과 관능적 기호도와의 상관관계를 분석하였다. 저장온도에 따른 드립률과 기호도와의 상관관계는 $-25^{\circ}C$를 제외한 모든 온도 조건에서 유의적인 상관관계를 나타냈으나, 경도와 미생물은 기호도와의 상관관계가 나타나지 않았다. 녹색도 a 값과 황색도 b 값은 -5, -15 및 $-25^{\circ}C$에서 비교적 높은 상관계수를 나타내었다. 따라서 저장온도 -5, -15 및 $-25^{\circ}C$에서 관능적 기호도와 높은 상관관계를 나타낸 색도 a와 b 값의 변화 그리고 $-25^{\circ}C$를 제외한 모든 온도 조건에서 유의적인 상관관계를 나타낸 드립률의 변화를 냉동 애호박의 유통 중 품질예측을 위한 품질지표로 선정하여 적용하는 것이 적절한 것으로 판단되었다.
본 연구는 실시간으로 변동하는 유통조건하에서 온도데이터를 이용하여 우유의 품질을 예측하고 모니터링할 수 있는 적정 품질지표를 규명하고자 실시하였다. LTLT 살균우유와 UHT 살균우유를 0, 10, 20, 30 및 $40^{\circ}C$에서 저장하면서 pH, 산도, 색도, 미생물 및 관능특성 변화를 조사한 후 각 품질특성과 관능적 기호도와의 상관관계를 분석하였다. 우유의 저장온도에 따른 pH, 산도와 기호도와의 상관관계를 분석한 결과, 10, 20, 30 및 $40^{\circ}C$에서 유의적인 상관관계를 나타내었으며, 온도가 높을수록 높은 상관계수를 나타내었다(p<0.01). 미생물변화에서 일반세균수와 기호도와의 상관관계는 저온살균우유의 경우 0, 10, 20, 30 및 $40^{\circ}C$에서 각각 R=-0.81, R=-0.91, R=-0.96, R=-0.90 및 R=-0.99로 모든 온도조건에서 높은 상관계수를 보였으며, 초고온 살균우유에서도 $0^{\circ}C$를 제외한 모든 온도에서 유의적인 상관관계를 나타내었다(p<0.01). 색도는 고온저장에서만 유의성이 인정되었고, 그 외 온도에서는 기호도와 낮은 상관계수를 보이며 상관관계의 유의성이 인정되지 않았다. 따라서 모든 저장온도에서 관능적 기호도와 높은 상관관계를 나타낸 일반세균수의 변화를 우유의 유통 중 품질예측에 적용되는 품질지표로 선정하여 적용 하는 것이 적절한 것으로 판단되었다.
본 논문에서는 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 모바일 단말기나 현재 네크웍 상황에 적합한 동영상 스트림을 생성하는 새로운 동적 동영상 적응변환 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 MPEG-1/-2/-4와 같은 비디오 코덱의 특성을 부호화 된 동영상 스트림 크기와 품질에 초점을 맞추어 미리 분석하고, 이를 코덱 의존적인 특성 테이블로 프록시에 저장한다. 이런 특성 테이블 내용과 단말기가 요청한 동영상에 대한 최고 품질 스트림의 크기 및 품질 정보를 이용하여 요청한 모바일 단말기에 적합한 동영상 스트림의 크기 및 품질을 동적으로 예측할 수 있다. 제안한 방법에서는 이런 예측을 바탕으로 동영상의 최대 품질을 유지하며 모바일 단말기의 공간 제약을 만족하는 적응화 된 동영상 스트림 버전을 반복적인 인코딩/디코딩 작업 없이 생성한다. 실험 결과 제안한 방법은 5% 미만의 오차율로 매우 빠르게 동적 동영상 적응변환을 수행함을 알 수 있었다. 제안한 방법은 다양한 비디오 코덱으로 부호화 된 인터넷상의 동영상을 빠르게 변환하는 모바일 단말기를 위한 프록시 서버에 사용될 수 있을 것이다.
현대에 개발되는 시스팀은 고성능, 다기능이 요구되며 그 요구가 사용자 관점에서 볼 때 고신뢰성이 한층 요구 되어지고 있다. 연구 개발 단계의 초기 단계에서 설정된 품질 목표치, 즉 신뢰도(reliability), 가용도(availability), 정비도(mailtailability)를 기준으로 연구 개발 단계별로 품질 및 신뢰성 활동들이 구체화 된다. 특정 시스팀이 하나의 building block의 개념으로 구체화 되고 시스팀의 계층 구조를 물리적 구조로 분류되는 시스팀 설계 단계에서 시스팀 블록 단위의 신뢰도 배분(reliability allocation)이 이루어진다. 시스팀의 설계가 완료된 상태에서 상세 설계되어 제품이 실현되며, 시제품에 대한 신뢰도 예측(reliability prediction)업무가 착수된다. 시스팀의 품질목표치를 겨냥한 실질적인 품질 및 신뢰성 활동들이 신뢰도 배분치 및 시스팀 신뢰도 목표치로 bottom-up 방식으로 접근하게 됨에 따라, 본고에서는 시스팀의 품질 목표치를 달성하기 위해 가장 원천적으로 기본이 될 수 있는 전자부품의 품질 수준을 분석하고, 신뢰성 관련 제반 시험 기술을 분석 기술하고자 한다.
마이크로어레이를 이용한 발현실험이 기하급수적으로 늘어남에 따라 마이크로어레이이미지를 자동으로 처리하는 기술에 대한 요구가 커지고 있고, 이에 대한 연구도 많아지고 있다. 마이크로어레이 이미지를 자동으로 처리하기 위해서는 각 이미지가 가지고 있는 스팟 패턴를 알아보고, 자동화 정도를 측정할 수 있는 품질평가함수가 필요하다. 우리는 본 논문에서 마이크로어레이 이미지 분석의 자동화에 대한 평가를 도와주는 스팟 패턴의 품질평가함수(quality measure)를 정의하고, 각 실험이 얼마나 잘 이루어졌는지를 예측할 수 있는 품질제어평가함수(quality control measure)를 정의한다. 또한 마이크로어레이 실험과 이미지에 대한 품질을 평가하기 위해서 이미지내의 블럭들과 스팟들에 대한 통계량을 이용하고, 스팟들의 발현값에 대한 정확도를 측정하기 위한 품질평가함수들을 정의한다. 이러한 품질평가함수의 측정을 위해서 최대정규정점의 집합(maximal regular point set)과 메타그리드를 이용한다.
본 논문의 주목적은 경쟁이 치열한 항공 산업의 주체인 국적 항공사들의 효과적인 기내식서비스 품질 경영을 위한 항공사 서비스품질 차원의 규명을 위함이다. 항공사 서비스에서 객실 서비스가 차지하는 비중이 상당하며, 그 중 기내식 서비스 시 승무원과 고객 간에 많은 상호작용이 장시간 유지된다. 특히 좌석등급에 따라 고객들의 인구통계학적 특성도 다른 것으로 나타났다. 따라서 좌석 등급에 따라 기내식 서비스 품질 차원들이 어떻게 다르게 나타나고 그 구성요인들이 무엇인가를 밝힌다. 본 논문의 결론은 항공사의 기내식 서비스 품질 차원들은 좌석 등급에 따라 큰 차이를 보이고 있어 고객의 만족도와 충성도 또한 다르게 나타날 것이라는 예측을 가능하게 한다. 그러므로 앞으로 기내식 서비스 품질만이 아니라 항공사 서비스 품질 평가 시 좌석 등급에 따른 서비스 평가가 필수적임을 본 연구 결과는 시사하고 있다.
다양한 네트워크 환경에서 적응적인 서비스 품질을 제공할 수 있는 H.264 SVC 전송에 대한 연구가 활발하다. 본 논문은 H.264 SVC의 무기준법 객관적 화질 평가 방법으로서, H.264 SVC의 계층성을 이용한 품질 평가 지표를 제안한다. 제안하는 지표는 패킷 손실의 위치에 따라 움직임 벡터, 계층적 예측 구조에 의한 에러 전파 패턴, 양자화 파라미터, 영향을 받은 영상프레임 수 등 에러를 반영한 인지적 화질 평가를 예측한다. 제안하는 품질평가 지표는 사람의 인지적인 영상 품질을 반영한 객관적 지표이며 이 지표를 주관적 화질평가 결과인 DMOS와의 상관관계를 통해 성능을 검증하였다.
대규모의 전력을 사용하며 전력 수요가 일정하지 않고 변동하는 제철소의 전기아크로 (electric arc furnace) 부하는 전압 플릭커 (voltage flicker) 등 전력품질을 저하시키는 현상의 주 원인이 되고 있다. 따라서, 전력품질의 향상을 위한 전력계통의 계획과 운용에 있어서 이러한 부하들의 비선형적인 전압-전류 특성을 해석하고 모델링하는 것이 우선 되어야 한다. 특히 전기아크로 부하의 비선형적이고 랜덤 신호에 가까운 특성은 stochastic 접근법에 의해 주로 모델링되어 왔으나, 전기아크로 부하에 의한 전력계통에서의 영향을 평가를 위해서는 deterministic 접근법에 의한 모델링이 필요하며 전기아크로 부하가 가지는 chaos 특성을 Lorenz 시스템으로 표현한 부하모델이 개발되었다[1]. 개발된 모델에 의해 하나의 chaos 시스템으로 예측된 전기아크로 부하 패턴은 전 동작 범위에서 부하 특성을 정확하게 반영하는데 문제가 있다. 따라서, 전기아크로 부하 패턴을 표현할 수 있는 복수의 chaos 시스템을 이용하여 보다 나은 예측 특성을 가진 부하 모델의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 Lorenz 시스템과 전기아크로 부하의 고주파영역 특성을 보다 적절하게 반영할 수 있는 Logistic 시스템을 혼합한 형태의 chaos 모델을 개발하고, 전력 계통에서의 전력품질 저하현상을 정량화하는 지수를 통해 모델의 유용성과 정확성을 검증하고자 한다.
본 연구는 국내산 원물 옥수수 사일리지의 품질을 신속하게 분석 평가하기 위한 NIRS DB 구축과 원물시료의 분석 예측능력을 향상시키기 위한 근적외선 스펙트라의 적정 수 처리 방법을 구명하기 위하여 수행되었다. 옥수수 사일리지는 전국 사료작물 사일리지 품질경연대회에 출품된 시료와 2014년부터 2015년까지 전국 조사료 품질검사 시범사업에 참여한 조사료 생산경영체, 농축협 TMR회사 및 생산농가에서 407점을 수집하였다. 옥수수 사일리지의 품질평가를 위한 NIRS DB 구축을 위해 수집된 시료를 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트라를 측정하고 측정된 시료는 실험실에서 화학적 분석을 실시하였다. 다양한 수 처리 방법에 따른 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 원시 스펙트라를 미분처리하여 최적의 수처리 방법을 구명하였다. 옥수수 원물 사일리지의 수분함량 예측능력은 1차 미분처리(1, 16, 16)한 것으로 나타났으며 NDF와 ADF의 최적 수 처리는 두 성분 모두에서 2, 16, 16 처리가 예측 정확성이 가장 높게 나타났다. 조단백질 함량의 예측능력은 1차 미분처리(1, 4, 4)가 SECV 0.51과 $R^2{_{cv}}$ 0.72로 가장 우수한 예측능력을 나타내었다. 옥수수 사일리지의 발효산물인 산도(pH) 예측 정확성은 원물 스펙트라를 1차 미분처리(1, 8, 8)한 것으로 나타났으며 젖산과 초산의 예측능력은 2차 미분처리(2, 16, 16)에서 각각 SECV 0.81% 및 0.71%의 분석오차로 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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