본 연구는 $\varepsilon$-polylysine, 키토을리고당, 복합황금추출(BMB-FS)을 조합한 10가지 혼합조성물의 효모에 대한 항균력을 평가하여 식품산업에 적용하고자 하였다. 천연항균제 10종의 formula에 따라 각 효모의 성장 속도가 차이가 났으나, 14일까지는 균수가 증가하였고 $14{\sim}28$ 일 사이에 항균효과가 나타나 28일 이후에는 S. cerevisiae, Z. bailii, P. anolmala는 검출한계 (ND < 10 CFU/mL)이하까지 감소하여 천연항균제에 민감한 반응을 보였다. P. membranaefaciens는 가장 저항성이 강한 균으로 14일까지 $0.12{\sim}1.48\;\log_{10}\;CFU$/mL가 증가하였으나, 28일이 지난 후 $1.61{\sim}3.55\;\log_{10}\;CFU$/mL가 감소하였고, F10에서는 2 개월이 지난 후 검출한계 이하로 감소하여 가장 항균효과가 크게 나타났다. 대부분 6개월이 지난 후 $2.68{\sim}s.62\;\log_{10}\;CFU$/mL가 감소한 것으로 나타났다. C. albicans는 두 번째로 저항성이 강한 균으로 14일까지 $0.13{\sim}28\;\log_{10}\;CFU$/mL가 증가하였으나 $14{\sim}28$일 사이에 감소하기 시작하여 28일 째에는 $1.51{\sim}5.30\;\log_{10}\;CFU$/mL가 감소하였고, F2, F4, F5, F6, F10은 검출한계 이하로 감소시켰다. 6개월이 지난 후에는 F1, F3, F8, F9도 검출한계 이하로 감소한 것으로 나타났다. 이에 따라 본 연구는 기능성 음료의 효모에 의한 변질을 막을 수 있는 천연 항균제 조성물을 개발하여 실용화 하고자 하였다.
비디오 분할은 샷 경계 검출이라고도 하는데, 비디오를 계층적이고 구조적인 형태로 표현하기 위하여 영상, 문자, 오디오와 같은 매체 속에 포함되어 있는 내용들을 특징별로 분석하여 계층별로 분류하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권5호
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pp.467-483
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2023
In this research, a conversion function and a distortion associated with the conversion function are defined and used to derive a unit power Gompertz distortion. A new family of copulas is built using the global distorted function. Four base copulas, namely Clayton, Gumbel, Frank, and Gaussian, are distorted into the family. Some properties including tail dependence coefficients and tail order are examined. Kendall's tau formula is derived for new copulas when the base copula is Clayton, Gumbel, or Frank. The maximum pseudo-likelihood estimation method is employed, and a simulation study was performed. The log-likelihood and AIC are reported to compare the performance of the fitted copulas. According to the applied data, the results indicate that new distorted copulas with additional parameters improve the fit.
영 유아용 식품에 주로 사용되는 원료에 대한 미생물 오염도를 조사한 결과, 총 10종(n=20)의 원료 중 B. cereus가 검출된 원료는 2종(n=4, 20%) 이었고, $1.02{\pm}1.36\;\log\;CFU/g$으로 나타났으며, B. cereus가 검출된 원료로는 organic brown rice powder(C사)와 mixed orgarnic vegetable powder(C사) 이었다. 미생물이 검출되지 않거나 낮게 검출된 원료는 제조공정에 살균, 분무건조, 팽화 및 압출 등의 열처리 공정이 있었다. 각 원료에 대한 일반세균수를 알아보기 위해 10종(n=20) 검사결과 4종(n=8) 검출(40%)되었으며, $3.21{\pm}3.64\log\;CFU/g$으로 나타났다. 원료에서 분리한 미생물 분포를 조사한 결과 총 11종이 분리 되었으며, 분리된 일반세균 중 76%를 차지하는 우점종은 S. paucimobilis, P. fluorescens, R. radiobactor, St. maltophilia 순으로 나타났다. 본 연구에서는 영 유아식의 미생물 안전성 확보를 위해 원료 생산공정에 살균 등의 열처리 공정이 필요하며, 미생물에 오염된 원료를 사용할 경우에도 생산공정에 드럼건조(drum surface temperature: $100-135^{\circ}C$), 분무건조(inlet air temperature: $135-204^{\circ}C$), 살균(pasteurization, UHT $130-150^{\circ}C$/1-4 sec), 미생물 저감화 방안의 제조공정을 거쳐 생산된 제품은 일반세균, 대장균군, B. cereus가 검출되지 않아 안전한 제품의 생산이 가능하였다. 또한, 영 유아용 식품을 제조할 경우 명확한 살균조건을 설정하고, 공정품의 품질평가를 거쳐야만 제품의 안전성을 확보할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 장류시장을 개척할 수 있는 속성장을 발굴하여 장류 소비확대와 장류산업 발전에 기여하고자 메밀을 이용한 속성장을 제조하였고, 그 실용화와 대량화를 위하여 메밀의 배합비, 염도 및 수분함량을 결정하고자 하였으며, 제조 후 다양한 품질특성을 조사하였다. 그 결과, 4 종류 속성장의 초기 수분함량은 52~64% 수준으로 다양하였고, 숙성기간이 길어질수록 수분함량이 조금씩 감소하여 숙성 70일째는 53~58%를 나타냄으로써 시료 상의 아주 큰 차이는 보이지 않았다. 메밀 속성장의 pH는 숙성 70일째 5.1~5.6의 값을 나타내었고, 총산의 경우 0.6~0.8%의 범위로 염 함량이 낮은 된장일수록 높은 산도를 보였다. 총 미생물 균수는 70일째까지 감소하여 전반적으로 1~3 log cycle 정도 균수가 감소하였다. 초기 발효기간엔 모든 시료에서 44~89 mg% 분포로 아미노태 질소의 함량을 보이다 숙성이 진행될수록 함량이 꾸준히 증가하여 152~213 mg% 함량을 나타내었다. 발효 70일 된 메밀 속성장의 관능검사 결과, 전체적인 기호도는 처리 간에 유의차가 있는 것으로 나타났으며, 대조구와 실험구 C가 가장 높은 값을 보였고 그 다음으로 B, D 순으로 나타났다. 따라서 현장에 적용할 수 있는 메밀 속 성장은 찐콩과 메밀을 8.5:1.5의 비율로 만든 메주를 10% 염도에서 메주의 1.5배의 수분을 첨가하여 만드는 것이 메밀의 함량을 낮추면서 관능적인 면과 다양한 생리활성 면에서 차이가 적은 상업용 메밀 속성장의 배합비라고 생각된다.
본 연구에서는 생체분해성 폴리에스터 계열의 glycolide, L-lactide 및 ${\varepsilon}$-caprolactone 단량체를 이용하여 2단계 중합법에 의한 삼원 공중합체를 제조하여, DSC를 이용한 비등온 결정화 거동을 고찰하였다. 보다 더 정확한 거동을 검토하기 위하여 Avrami 식과 Ozawa 식을 조합하여 비등온 결정화 거동을 고찰하였다. 과냉각도를 분석한 결과 PGCLA21의 값이 가장 큰 값을 보이고 있으며 L-lactide 함량이 증가함에 따라 과냉각도는 증가하는 경향을 보이고 있다. 수정된 Avrami 식을 이용하여 다양한 냉각속도에서 비등온 결정화 거동 결정화 속도 상수는 큰 경향을 보이고 있지 않는 것을 알 수 있었다. Avrami 및 Ozawa 식을 조합하여 특정한 상대적 결정화도에서의 냉각함수를 구한결과 L-lactide 함량이 증가하면서 PGCL과 비교시 결정화 속도를 향상시키는 역할을 하고 있는 것으로 여겨지는 반면 PGCLA41과 PGCLA21을 비교시 L-lactide 함량이 일정 이상 증가시 logF(T) 값이 큰 것을 확인 할 수 있는데 이는 동일한 결정을 얻는데 더 많은 냉각 속도를 필요로 한다는 것을 의미하며 결정화 속도 향상에 부정적인 영향을 미치는 것으로 판단된다.
페이딩 통신로에서의 통신용량은 가우스 잡음 통신로에서의 통신용량보다 줄어든다. 더욱이 정보전송을 위해 신호를 변조할 때에는 통신용량이 더욱 줄어질 것이 예상되거나 이에대한 통신용량값은 구하기가 매우 어렵다. 잡음 통신로에서의 다상 위상변조(M-ary PSK) 신호에 대한 통신용량을 구하는 식은 기존에 유도되어 있는데 복소적분석을 이용하는 관계로 매우 복잡하다. 그러므로 본논문에서는 다상 위상변조 신호의 평균심벌오율을 이용하여 간단하게 통신용량을 구하는 식을 유도하였다. 그리고 유도된 식을 이용하여 가우스 잡음 통신로 뿐만 아니라 Rician 페이딩 통신로와 m-분포 페이딩 통신로에 이TDj서의 다상 위상변조 신호의 통신용량을 각각 구하였다. 본논문에서 구한 가우스 잡음 통신로에서의 통신용량값은 기존 문헌에 구해져 있는 통신용량값과 거의 같다는 것을 확인하였다. 그리고 M-ary PSK 신호의 통신용량은 신호 대 잡음 전력비(SNR)가 커짐에 따라 심벌당 비트 수(log M)에 수렴한다는 것도 알아냈다.
본 논문에서는 대역확산 워터마킹 시스템을 무선채널 환경에서 부가데이터를 전송하기 위하여 적용할 경우 채널에 의한 영향을 분석하기 위하여 채널용량식을 정보이론적 관점에서 유도하고 분석한다. 부가데이터를 기존의 무선통신 시스템을 통하여 전송하기 위해서는 무선채널을 통과하는 워터마킹 신호가 채널에 의해서 어떻게 영향을 받고, 어느 정도의 데이터를 신뢰할 만한 수준으로 전송가능한지를 판단하는 기준으로서의 채널용량에 관한 연구가 필수적이다. 수치적 결과로부터 대역확산 워터마킹 시스템의 채널용량은 HWR, WNR, PN 길이 및 호스트 시스템의 샘플링 주파수에 의해 결정됨을 알 수 있었다. 또한 적용된 Nakagami-m 페이딩 채널과 Log-normal 새도잉 채널에서 채널 상태 변화에 따른 채널용량의 변화를 확인하였고 다이버시티를 적용했을 경우의 채널용량의 향상 또한 확인하였다. 본 논문에서 다룬 대역확산 워터마킹 시스템의 채널용량의 수식적 결과는 PN 시퀀스를 이용하는 일반적인 대역확산 워터마킹 시스템에 적용할 수 있다.
기존 선박매매시장에서 선박가격은 최근 거래되는 비슷한 유형의 선박가격을 기반으로 산정되었다. 하지만 2008년 금융위기 이후 선박가격 변동이 심해지면서 선박 내재적 가치를 산정할 수 있는 선박가격평가기준이 필요하다. 본 연구에서는 선박의 내재된 요소를 추정하기 위해 헤도닉가격모형을 사용하였다. 이에 본 연구는 헤도닉가격모형을 이용하여 선박가격에 미치는 영향을 각 특성별 가치를 분석하고 추정모형을 도출하였다. 헤도닉가격모형에서 제시된 4가지 모형들 중에 분산확대인자와 단계선택방식으로 최적의 모형을 선정하였다. 이를 위해 실제 거래된 선박과 특성자료를 활용하여 선박가격에 미치는 결정변수들의 영향력 정도를 분석하였다. 최종 선정된 모형은 Log-Line모형으로 회귀분석결과 DWT, Age, Market Value, Short-Term Charter, Long-Term Charter, Enbloc, Special Survey Due, Builder 8개의 변수가 선박가격모형에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제시한 선박가격모형은 선박가격을 평가할 때 객관적이고 균형있는 의사결정을 하는데 도움이 될 것이다.
본 논문에서는 드론에 의하여 획득된 영상을 분석하여 건축자재의 수량을 측정하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 종류와 영역을 예측하는 RCNN, 실제적인 수량 계산을 위한 사진측량법을 사용한다. 기존 연구에선 학습 데이터의 부족으로, 자재 종류 및 건축자재더미 영역 예측 정확도의 오류 범위가 컸다. 논문에서는 이러한 오류 범위를 줄이고 예측 안정성을 높이기 위해 자료 증가 방법으로 학습 데이터를 증가시킨다. 자료 증가는 학습 모델의 과적합을 막기 위해 회전에 의한 증가 방법만 사용한다. 수량 계산 방법으로는 Yaw, FOV 등의 드론 및 카메라 정보가 담겨있는 드론 로그와 영상 내 건축자재더미 영역을 찾고, 종류를 예측해 줄 RCNN 모델을 사용하고, 이 모든 정보를 종합해 논문에서 제안하는 수식에 적용하여 자재더미의 실제적인 수량을 계산한다. 제안하는 방법의 우수성은 실험을 통하여 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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