본 논문에서는 모의 실험을 통하여, 데이터의 분포가 Gauss 분포, 균등 분포 등의 경우, 어느 한 구간이 다른 구간에 비하여 확률도 크고 구간내의 오차도 크다면 이는 최적 양자화가 아니다라는 가정을 하였다. 이 가정을 LBG 알고리즘에 추가하여 수정된 LBG 알고리즘을 만들고, 이 알고리즘의 성능을 측정하였다. 수정된 알고리즘에 의한 코드 북의 오차는 본래의 알고리즘에 비하여 오차의 크기도 감소하였고, 오차의 편차도 감소하였다.
네트워크 침입 탐지는 데이터마이닝 기법을 활용하면서 지속적으로 발전하여 왔다. 데이터마이닝에 의한 침입 탐지 기법에는 클래스 레이블을 이용한 감독 학습과 클래스 레이블이 없는 비감독 학습 방법이 있다. 본 논문에서는 클래스 레이블이 없는 비감독 학습 방법인 LBG 클러스터링 알고리즘을 이용하여 네트워크 침입 탐지 정확도를 높이는 방법을 연구하였다. 임의의 초기 중심값들로 시작하여 유클리디언 거리 기반에 의해 클러스터링을 수행하는 K-means 방법은 잡음(noisy) 데이터와 이상치(outlier)에 대하여 취약하다는 단점이 있다. 비균일이진 분할에 의한 클러스터링 알고리즘은 초기값 없이 이진분할에 의해 클러스터링을 수행하며 수행 속도가 빠르다. 본 논문에서는 이 두 알고리즘의 장단점을 통합한 EM(Expectation Maximization) 기반의 LBG 알고리즘을 네트워크 침입 탐지에 적용하였으며, KDD 컵 데이터셋을 대상으로 한 실험을 통하여 LBG 알고리즘을 이용함으로써 침입 탐지의 정확도를 높일 수 있음을 보였다.
Citrus계 식용 코팅제인 beeswax-hydroxypropyl methylcellulose(BW-HPMC), soybean oil-carboxymethyl cellulose(SBO-CMC), carnaubawax-shellac-locust bean gum(CW-SL-LBG)를 각각 사용하여 레몬에 먼저 1차 코팅하고 항산화제인 비타민 C와 E를 섞어 그 위에 제 2차 코팅하여 이중층의 multilayered 레몬을 제조하였다. 레몬 껍질 위에 형성된 막의 양은 CW-SL-LBG, BW-HPMC, SBO-CMC의 순으로 높게 나타났다. 가속 저장 실험 조건으로 30${^{\circ}C}$의 항온기에 12일 동안 저장하면서 유자의 중량감소율, 부패율, 경도, pH, 가용성 고형분, 적정산도, 갈변도의 변화를 측정하고 관능검사를 실시하였다. 중량감소율, 부패율, 경도, 갈변도는 CW-SL-LBG가 가장 작은 변화를 보였고, pH, 가용성 고형분, 적정산도의 변화는 SBO-CMC가 가장 작게 나타났다. 저장성의 관능검사에서는 CW-SL-LBG가 가장 양호하게 나타났다. 결과적으로 CW-SL-LBG가 비타민 C와 E를 함유한 multilayer 코팅에 가장 적합한 물질로 평가되었다.
본 연구에서는 집단화 오차를 최소로 하기위해 개선된 LBG 알고리즘을 제안한다. 기존의 LBG 알고리즘은 화자확인 시스템에 적용시 소량의 학습 데이터의 분포가 가지는 특수성으로부터 기인하는 문제점들이 발생한다. 즉, 개인별 특성을 무시하고 항상 일정한 크기의 코드북을 생성해야 하는데서 기인하는 군집화 오류와 분할할 (Splitting) 방향을 잘못 선택하면서 발생하는 집단화의 오류가 전체 화자 인식율 저하의 원인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 개인별로 최적의 크기를 가지는 가변길이 코드북 생성 기법과 중심값으로부터 최외곽의 멤버 벡터 인덱스를 찾고 다시 최외곽 멤버 벡터에서 가장 먼 멤버 벡터 인덱스를 찾음으로써 분할할 방향을 인위적으로 지정해 주는 개선된 군집화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안된 방식을 적용한 화자확인 시스템이 기존의 LBG알고리즘을 사용한 시스템보다 오거부율(FR)은 3.165%, 오수락율 (FA)는 0.06%씩 각각 향상 되었다.
찹쌀 전분과 검(XAT, LBG, 및 XAT:LBG) 혼합물의 페이스팅 특성과 이들 페이스트의 점탄특성 및 냉해동 안정성을 조사하여 일반 쌀 전분(20% 수준의 아밀로오스 함유)의 물성을 대체할 수 있으며 낮은 냉해동 안정성을 개선할 수 있는 찹쌀 전분-검 혼합물의 조성을 제시하고자 하였다. 찹쌀 전분은 검(XAT 및 LBG) 및 검 혼합물(XAT:LBG)에 의해 건조중량 대비 19:1의 비율로 대체하여(총 고형분 함량 5%, w/w) 페이스팅 점도 특성을 조사하였을 때 찹쌀 전분-검 혼합물 내의 XAT 농도가 낮아질수록 찹쌀 전분의 페이스팅 온도에 근접하였다. 최고점도는 찹쌀 전분-XAT 혼합물에서 가장 낮았으며 XAT와 LBG를 75:25의 비율의 검 혼합물로 찹쌀 전분을 대체하였을 때(X075L025)가 가장 높았다. 또한 찹쌀 전분-XAT:LBG의 최고점도에서 최종점도 사이의 온도 프로파일 범위에서 찹쌀 전분만을 이용하였을 때보다 높은 수준의 페이스팅 점도를 나타내었다. 찹쌀 전분-검 혼합물 페이스트의 점탄특성은 찹쌀 전분-XAT:LBG (X050L050 및 X025L050) 페이스트들에 한해 5 rad/s의 높은 진동수에서 일반 쌀 전분 페이스트의 저장탄성률과 유사해졌다. 손실탄성률은 모든 찹쌀 전분-검 혼합물 페이스틀이 찹쌀 전분과 일반 쌀 전분들 보다 높은 수준을 나타내었다. 냉해동 안정성과 관련하여 일반 쌀 전분 페이스트에 비해 찹쌀 전분 및 찹쌀 전분-검 혼합물들이 높은 냉해동 안정성을 나타내었다. 이 중 찹쌀 전분-XAT와 찹쌀 전분-XAT:LBG (X075L025)가 7회의 냉해동 순환처리에도 syneresis 현상이 관찰되지 않았다. 모든 결과들을 고려할 때 일반 쌀 전분을 대체할 수 있는 찹쌀 전분-검 혼합물은 XAT와 LBG를 건조중량 비율로 50:50으로 혼합한 검 혼합물을 찹쌀 전분의 건조중량의 5% 수준으로 대체하는 것으로 판단되었다.
최근 유비쿼터스 네트워크에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 유비쿼터스 네트워크는 무선으로 데이터를 전송함으로서 특성상 쉽게 침입자들로부터 침입을 당할 수 있는 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 강력한 침입탐지 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 갈수록 늘어나는 새로운 변형 공격에 대한 탐지를 위하여 LBG-SVDD을 이용한 침입탐지 기법을 제안한다. LBG-SVDD은 새로운 변형 공격 침입 탐지가 발견되었을 때, 새로운 변형 공격 형태에 대한 빠른 학습 훈련을 통해 공격 침입 탐지를 할 수 있다.
Locust bean gum을 이용하여 필름을 제조한 뒤, 투명도, 수증기투과도, 인장강도 및 신장율을 측정하였다. 투명도는 가식성 필름으로 적합하게 보였으며, 수증기투과도는 가소제의 종류 및 첨가량에 크게 영향을 받지 않았고, LBG 농도가 증가함에 따라 감소하였다. 건조온도를 20, 35, 50, 65, $80^{\circ}C$로 달리하였을 때 수증기투과도에 미치는 영향이 미약하게 관찰되었고, 상대습도가 0%에서 32, 58, 85% RH로 증가함에 따라 수증기투과도가 글리세롤 첨가의 경우 2배, 솔비톨 첨가의 경우 3배가 증가하여 저장성에 있어서는 글리세롤이 가소제로 적합하게 나타났다. 필름의 두께가 0.06에서 0.09, 0.12 mm로 증가함에 따라 직선적으로 증가하는 수증기투과곡선의 모습을 보였으나, 전반적으로 LBG 필름의 수증기투과도는 다른 가식성 필름에 비하여 낮게 측정되었다. 인장강도는 LBG 농도 증가에 따라 증가하였고, 가소제 농도 증가에 따라 감소하였으며, 글리세롤을 사용할 경우 더 크게 측정되었다. 반면, 신장율은 LBG 농도 증가에 따라 감소하고, 가소제 농도 증가에 따라 증가하였으며, 솔비톨을 사용할 경우 더 크게 측정되었으나, LBG 필름의 인장강도 및 신장률은 약하게 나타났다. LBG와 아가로오스, 카파-카라기난, 잔탄검을 혼합하여 복합필름을 제조한 결과 카파-카라기난과의 상승효과로서 인장강도와 신장률이 증가하였다.
벡터변형은 벡터 양자화(VQ)와 부호화를 통합한 새로운 방법이다. 최근까지 부호화에 적용된 코드북 생성은 LBG 알고리즘이었으나 신경회로망을 기반으로 한 자기생성 특성맵(SOFM: Self Organizing Feature Map)의 장점을 이용하면 시스템의 성능을 개선할 수 있다는 점에 착안하였다. 본 논문에서는 SOFM 알고리즘을 적용한 VTC(Vector Transformation coding)코드북 생성과 LBG 알고리즘의 부호화률에 대한 결과를 비교하여 분석하였다. 벡터 양자화의 문제점은 계산의 복잡성과 코드북 생성에 있으므로 본 연구에서는 이 문제의 해결을 위해 신경망 접근법을 제안한다.
유일 탄소원으로 palm kernel meal (PKM)과 밀기울을 함유한 최소배지에서 농후배양하여 작물 재배 토양으로부터 xylan과 locust bean gum (LBG)에 대한 분해활성이 있는 균을 분리하였다. 분리균 YB-1106의 16S rRNA 유전자 염기서열을 조사한 결과 Microbacterium arabinogalactanolyticum와 98% 유사도를 보였다. 분리균의 xylanase는 밀기울, oat spelt xylan, 미강 및 xylose와 같은 부가탄소원에 의해 생산성이 증가된 반면에 mannanase는 LBG와 PKM에 의해 생산성이 증가되었다. 특히 Xylanase는 밀기울 2%를 첨가한 배지, mannanase는 1% LBG를 첨가한 배지에서 각각 생산성이 가장 높았으며 모두 정지기에서 생산이 되었다. 분리균의 배양 상등액은 $50^{\circ}C$와 pH 6.0에서 mannanase의 최대활성을 보였으며, $50^{\circ}C$와 pH 6.5에서 xylanase의 최적반응 활성을 나타냈다. Mannanase에 의해 분해된 LBG와 xylanase에 의해 분해된 xylan으로부터 각각 분해산물로 올리고당이 관찰되었다.
본 연구는 유화형 소시지와 유사한 물성을 갖는 저지방 소시지를 제조하기 위하여 실시하였다. 이전의 모델연구결과를 통해 얻은 최적조건을 저지방 육제품 제조에 적용하였으며 제조한 저지방 소시지의 pH는 6.29~6.34, 수분 74~76%, 지방<3% 및 단백질 15~18%인 반면, 유화형 소시지는 pH 6.51, 수분 56%, 지방 26.9% 및 단백질은 13.2%이었다. 친수성 콜로이드를 단독으로 첨가한 저지방 처리구는 무침가구와 비교할 때 가열수율, 보수력 및 색도에 영 향을 미치지 않았으나, CN을 첨가한 처리구의 보수력은 유화형 대조구와 KF 및 LBG를 각각 단독으로 첨가한 처리구에 비하여 오히려 낮았다. 물성특성에서는 저지 방 대조구와 CN을 첨가한 저지방 처리구가 유화형대조구보다 탄력성 및 응집성이 높았고, KF와 LBG를 각각 첨가한 처리구는 부서짐성과 경도 및 탄력성이 낮았다. KF, CN 및 LBG의 2종 내지 3종을 복합으로 첨가하여 저지방 소시지를 제조하였을 때 유화형 대조구에 비하여는 보수력은 떨어졌으나, KF와 LBG(KLL) 및 KF와 CN과 LBG(KCL)를 복합으로 첨가한 처리구는 단독 첨가구에 비하여 보수력이 증진되었다. 물성적인 특성에 있어서는KF와 LBG를 혼합하여 첨가한 처리구를 제외하고 다른 혼합 첨가구는 유화형 대조구와 비교적 유사한 물성적인 성상을 가졌으며 그 중 KF와 CN의 복합처리구가 유화형 대조구와 가장 유사한 물성을 가졌다. 이상의 결과에서 볼 때 기존의 유화형 대조구와 유사한 물성을 갖는 저지방 소시지를 개발하기 위하여 친수성 콜로이드의 단일첨가보다는 보수력이 좋은 KF 혹은 LBG등과 경도를 높여 주는 CN과의 복합지방대체제의 첨가가 더욱 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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