• 한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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• 한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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• pp.1256-1256
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• 2001

The physico-chemical and texture characteristics of meat determine the nutritional, technological and sensory quality. However, the analysis of meat quality requires expensive, laborious and time consuming analytical methods. The objective of this study was to evaluate NIR spectroscopy using transmittance for determining the moisture, fat, protein and total pigment content, the water holding capacity (WHC) and the toughness of beef meat. A total of 318 spectra were recorded from ground beef samples by a Feed Analyzer 1265 of Infratec. The samples were obtained from the Longissimus muscle of the 10$^{th}$ rib of yearling bulls, ground with an electrical chopper, vacuum packaged, aged during 7 days and frozen at -24$^{\circ}C$ until the analyses were done. Moisture content was measured by oven drying at 10$0^{\circ}C$, fat content was determined by Soxhlet extraction and protein content was estimated from nitrogen content using the Kjeldahl analysis. The total pigment content was determined by the method of Hornsey and the WHC using the method of filter paper press. The instrumental evaluation of texture (maximum load WB, maximum stress MS and toughness) was conducted in an Instron equipment with a Warner-Bratzler shearing device. This analysis was performed on a chop of 3.5 cm obtained from the longissimus of the 8$^{th}$ rib, aged during 7 days, kept frozen at -24$^{\circ}C$ and cooked before the analysis. Near infrared spectra were recorded as log 1/T (T=transmittance) at 2 nm intervals from 850 to 1050 nm using a Feed Analyzer 1265 of Infratec. Calibrations were performed with the WinISI software (vs. 1.02) using the MPLS method. To examine the effect of scatter correction o. derivation of spectra on the calibration performance, calibrations were calculated with the crude spectra or pretreated with different mathematical treatments (inverse MSC, SNVD) and/or second derivative operation. For chemical composition, the use of the scatter corrections improved the calibration statistics, in terms of lower SECV and higher $r^2$. In most of the variables, the use of the 2$^{nd}$ derivative improved the predictions, mainly when combined with the SNVD treatment. However, for predicting the texture traits, the best estimation was obtained from the crude spectrum. These results showed that the equations obtained for predicting moisture, fat and total pigments were very accurate, with $r^2$ being higher that 0.9. However, the prediction of the texture traits (WB, MS, toughness) from ground meat was poor.

• 대한환경공학회지
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• 제35권1호
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• pp.23-30
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• 2013

슬러지 처분비용은 하수처리장 운영에 있어서 중요한 경제적 요소이다. 더욱이, 2013년부터 유기성 폐기물의 해양투기가 금지되면서 대부분의 슬러지가 육상 처리 되어야 하기 때문에 슬러지의 발생량을 줄이는 것이 시급한 상황이다. 본 연구에서는, 초음파와 전기장 처리에 의한 하수슬러지의 탈수성 향상을 확인하고자 하였다. 슬러지는 pilot-scale의 전처리 장치로 초음파와 전기장 단독처리 그리고 초음파 및 전기장 병합처리 되었으며, 처리 후 lab-scale 필터프레스 장치로 탈수되었다. 실험한 초음파 에너지 밀도 범위는 225~1,200 kJ/L였고 전기장 처리장치는 4.5~24 kJ/L였다. 초음파 단독처리와 초음파 및 전기장 병합처리 된 슬러지의 탈수 cake 함수율은 에너지 밀도 1,200 kJ/L일 때, 처리하지 않은 슬러지보다 각각 10~12% 감소하였으며 이 때 슬러지 함수율은 65~66%였다. 초음파 및 전기장 병합처리가 초음파 단독처리보다 탈수된 슬러지 cake의 함수율을 낮추는데 효과적이었으나, 전기장 단독처리의 경우 에너지 밀도가 낮아 함수율의 변화는 거의 없었다.

• 자원리싸이클링
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• 제27권5호
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• pp.61-68
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• 2018

알루미늄 드로스는 알루미늄 용해 공정에서 용탕 표면에 발생하는 산화물 덩어리로서, Salt 유무에 따라 화이트드로스와 블랙드로스로 구분된다. 화이트드로스의 경우 금속 함량이 높아 용해 공정으로 재활용 되지만, 블랙드로스는 금속 함량이 낮고 성분 분리가 어려워 대부분 매립 처리되며, 물과 반응하면 가스와 발열 반응이 일어나 토양오염의 원인으로 작용한다. 하지만 블랙드로스에는 NaCl과 KCl과 같은 Salt 성분과, $Al_2O_3$, MgO와 같은 무기소재가 포함되어 있어 이러한 유가자원을 회수하고 소재화하는 기술 연구가 필요하다. 본 연구에서는 알루미늄 블랙드로스를 재활용하기 위한 공정을 제시하였다. 파쇄-용해(Dissolution)-고액분리-감압증발을 거치는 공정을 통하여 블랙드로스에 존재하는 무기물과 용해성 물질을 분리하였다. 물과 블랙드로스 함량을 제어하여 조건에 따라 분리물의 회수율을 최적화하였으며, 블랙드로스:물 비율이 1:9 일 때 91 wt.%의 Salt flux 회수율을 보임을 확인하였다. 추가적으로, 회수된 무기물을 이용한 제올라이트의 합성을 통하여 블랙드로스의 소재화 가능성을 확인하였다.

• Computers and Concrete
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• 제19권5호
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• pp.457-465
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• 2017

The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.27-36
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• 2019

작은 굴절률 및 높은 굴절률을 갖는 저 분산 렌즈에 대한 요구가 증가함에 따라, 높은 내열성 및 내마모성을 갖는 이형성 보호 필름에 대한 필요성이 증가하고 있다. 그러나 광학 산업은 비구면 유리 렌즈 성형에 사용되는 이형보호 필름의 제조 공정 및 품질 표준에 대한 명확한 표준을 아직 확립하지 못했다. 이 기술은 광학 렌즈를 제조하는 각 회사의 노하우로 취급된다. 본 연구에서는 FCVA (Filtered Cathode Vacuum Arc) 기반 ta-C 박막 코팅의 이온에칭, 각 소스 및 필터부의 마그네트론 및 아크 전류, 바이어스 전압의 최적화에 관한 실험을 수행하였다. 그 결과, 코팅성능 측면에서, 이리듐- 레늄 합금 박막 스퍼터링 제품 대비 필름 두께가 약 50% 얇고, 경도는 약 20%, 박막의 접착강도는 약 40 % 개선된 것으로 측정되었다. 본 연구의 박막 코팅 공정 결과는 금형 이형 박막층의 최소 기계적 특성 및 품질 확립을 위한 유리 렌즈의 개발 및 활용에 크게 기여할 것으로 사료된다.

• 한국축산식품학회지
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• 제20권2호
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• pp.152-158
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• 2000

본 연구는 황토광물 중 대표적인 광물인 illite를 첨가한 사료의 급여가 돈육질에 미치는 영향을 조사하기 위하여 illite 첨가사료를 급여한 돼지(시험구)와 일반사료를 급여한 돼지(대조구)를 도축하고, 24시간 냉각 후 등식육을 시료로 취하여 4℃ 냉장실에서 7일간 저장하면서 이화학적 특성 및 관능평가를 실시하여 최종육질을 조사하였다. 최종 pH는 대조구가 pH 5.58이었고 시험구가 pH 5.60로 나타나 모두 정상범위의 pH를 보였으며, 두 처리구 사이에 유의적인 차이는 없었다. 압착법에 의하여 측정된 보수력은 시험구가 대조구보다 다소 높게 나타났으나 유의적인 차이는 없었으며, 가열감량은 시험구가 대조구보다 다소 낮게 나타났다(p〈0.05). 도축 24시간 후와 7일간 저장 후 측정된 전단력은 대조구와 시험구 사이에 뚜렷한 차이가 없었으며, 육색측정 결과 L*-값과 a*-값은 시험구와 대조구 사이에 유의적인 차이가 없었으나, b*-값은 시험구가 대조구보다 유의적으로 낮은 값을 나타내었다(p〈0.05). 4℃에서 저장하는 동안 발생한 드립감량은 3일까지는 시험구가 대조구에 비하여 감량이 적은 것으로 나타났으나, 그 이후에는 유의적인 차이가 없었다. NPPC 육질평가 기준표에 의하여 평가한 육색은 대조구와 시험구가 대조구에 비하여 유의적으로 높은 것으로 나타났다. (p〈0.05). 조기가열육의 풍미, 맛, 연도는 대조구와 시험구사이에 큰 칭가 없었으나, 다즙성은 시험구가 대조구에 비하여 다소 우수한 것으로 나타났다.(p〈0.05).

• 한국식품과학회지
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• 제29권6호
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• pp.1138-1143
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• 1997

PSE, RSE, RFN 및 DFD돈육의 육질에 따른 보수력 , 가열감량, 드립 감량 및 단백질 용해성을 측정하였으며 드립감량과 육색 및 보수력과의 상관도를 조사하였다. 압착법에 의한 보수력은 도축직후 $58.36{\pm}12.75%$이었으나 24시간후 $45.54{\pm}9.33%$로 감소하였으며 3일간 저장후의 드립 감량은 평균 $7.02{\pm}2.98%$로 나타났다. 또한 단백질 용해성은 평균 10.46 mg/mL이었다. 육질에 따른 압착법에 의한 보수력은 도축직후 PSE육 49.08%, DFD육 66.50%이었으며 , RSE육(55.24%)과 RFN육(64.03%) 사이에는 유의적인 차이가 있었다. 도축24시간후의 보수력은 PSE육 39.56%, DFD육 56.56%이었으며 PSE육과 RSE육 사이에는 유의적인 차이가 나타나지 않았다(p>0.05). 드립방량은 PSE육(11.18%)과 RSE육(9.30%)에서 높게 나타났으며, RFN육과 DFD육은 각각 5.34%와 3.73%,로 나타나 각 육질간의 유의적인 차이가 인정되었다(p<0.05). 가열감량은 DFD육(25.1%)에서 가장 낮게 나타났고 나머지 육질 그룹간에는 뚜렷한 차이가 없었으며, 염용성 단백질 용해성은 PSE육에서 가장 낮게 나타났다. $L^*(lightness)$값과 드립감량과의 관계에 있어서 $L^*-$값이 증가할수록 드립감량은 증가하였으며(r=0.61), 보수력과 드립감량과의 관계에 있어서는 24시간후 측정된 보수력과의 상관도(r=-0.52)가 도축직후 측정된 보수력과의 상관도(r=-0.47)보다 높게 나타났다.