To investigate the practical assessing method of pork quality, 302 carcasses were selected randomly to represent commercial conditions and were probed at 24 hr postmortem (PM) by Danish Meat Quality Marbling (MQM), Hennessy Grading Probe (HGP), Sensoptic Resistance Probe (SRP) and NWK pH-K21 meter (NpH). Also, filter paper wetness (FPW), lightness (L*), ultimate pH (pHu), subjective color (SC), firmness/wetness (SF) and marbling scores (SM) were recorded. Each carcass was categorized as either PSE (pale, soft and exudative), RSE (Reddish-pink, soft and exudative), RFN (reddish-pink, firm and non-exudative) or DFD (dark, firm and dry). When discriminant analysis was used to sort carcasses into four quality groups the highest proportion of correct classes was 65% by HGP, 60% by MQM, 52% by NpH and 32% by SRP. When independent variables were combined to sort carcasses into groups the success was only 67%. When RSE and RFN groups were merged so that there were only three groups (PSE, RSE+RFN, DFD) differentiating by color MQM was able to sort the same set of data into the new set of three groups with 80% accuracy. The proportions of correct classifications for HGP, NpH and SRP were 75%, 61% and 35% respectively. There was a decline in predication accuracy when only two groups, exudative (PSE and RES) and non exudative (RFN and DFD) were sorted. However, when two groups designated PSE and non-PSE (RSE, RFN and DFD) were sorted then the proportion of correct classification by MQM, HGP, SRP and NpH were 87%, 81%, 71% and 66% respectively. Combinations of variables only increased the prediction accuracy by 1 or 2% over prediction by MQM alone. When the data was sorted into three marbling groups based on SM this was not well predicted by any of the probe measurements. The best prediction accuracy was 72% by a combination of MQM and NpH.
Lohumi, Santosh;Wakholi, Collins;Baek, Jong Ho;Kim, Byeoung Do;Kang, Se Joo;Kim, Hak Sung;Yun, Yeong Kwon;Lee, Wang Yeol;Yoon, Sung Ho;Cho, Byoung-Kwan
한국축산식품학회지
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제38권5호
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pp.1109-1119
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2018
In this paper, we report the development of a nondestructive prediction model for lean meat percentage (LMP) in Korean pig carcasses and in the major cuts using a machine vision technique. A popular vision system in the meat industry, the VCS2000 was installed in a modern Korean slaughterhouse, and the images of half carcasses were captured using three cameras from 175 selected pork carcasses (86 castrated males and 89 females). The imaged carcasses were divided into calibration (n=135) and validation (n=39) sets and a multilinear regression (MLR) analysis was utilized to develop the prediction equation from the calibration set. The efficiency of the prediction equation was then evaluated by an independent validation set. We found that the prediction equation - developed to estimate LMP in whole carcasses based on six variables - was characterized by a coefficient of determination ($R^2_v$) value of 0.77 (root-mean square error [RMSEV] of 2.12%). In addition, the predicted LMP values for the major cuts: ham, belly, and shoulder exhibited $R^2_v$ values${\geq}0.8$ (0.73 for loin parts) with low RMSEV values. However, lower accuracy ($R^2_v=0.67$) was achieved for tenderloin cuts. These results indicate that the LMP in Korean pig carcasses and major cuts can be predicted successfully using the VCS2000-based prediction equation developed here. The ultimate advantages of this technique are compatibility and speed, as the VCS2000 imaging system can be installed in any slaughterhouse with minor modifications to facilitate the on-line and real-time prediction of LMP in pig carcasses.
최근 우리나라 농업은 계속되는 농촌노동력의 감소 및 노령화ㆍ부녀화와 WTO체제 출범에 따른 농축산물 수입개방 둥 대내외적으로 매우 어려운 처지에 놓여있다. 이러한 농업여건변화에 따라 우리농업을 경쟁력 있는 강한 체질의 산업으로 육성하여 국제경쟁력을 키우고 국민소득 증대에 따른 고품질 농축산물 수요증가에 적절히 대응하기 위하여 품질이 좋은 농축산물을 값싸게 생산 공급할 수 있는 자본기술집약적 농업의 필요성이 점차 높아지고 있다. (중략)
1. 조사농장의 산란율은 하이라인, 이사브라운 모두 $85{\sim}93%$ 수준 이였으며, 농가자체 파란율은 하이라인 $1.5{\sim}2.2%$, 이사브라운 $1{\sim}1.4%$이었다. 2. 계란 이송단계별 파란발생비율은 집란벨트 4.7%> 엘리베이터 2.5%> 선란기 1.7%> 컨베이어 0.9% 순 이었다. 3. 집란벨트에서 엘리베이터로 이송 중 계란이송가이드를 설치할 경우 약 1%의 파란경감 효과가 있는 것으로 나타났다. 4. 하이라인 브라운은 주령이 높아지면서 파란율은 높아지고, 파각력은 낮아지는 것으로 나타났으며, 회귀계수 분석 유의성은 $R^2=0.7$로 파각력의 변화가 파란율에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 5. 이사브라운에서는 환우 전에 비하여 환우 후 파각력이 높아진 것으로 나타났다. 6. 난각 두께와 파각력, 그리고 접촉 후 파각변위와 파각력과의 관계에서 이들 함수의 변수간에 회귀관계는 유의성이 나타나지 않았다.
본 연구는 러시아공사관 부지 이전에 존재하던 경희궁 별원 함춘원의 경역과 본래의 외곽 경계를 고찰한 것이다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 러시아공사관 부지확보 및 신관 건립을 위해 작성된 3종의 도면을 살펴보면, 부지 내부에 함춘원의 원지형으로 보이는 2개의 낮은 봉우리가 남북 방향으로 존재했음이 확인된다. 공사관의 초기 계획안에는 출입문이 북서쪽 새문안로와 연결되는 것으로 나타난다. 그런데 러시아 임시공사 베베르가 공사관 부지를 매입할 당시의 보고서에는 이미 좁은 출입구와 흙길이 있어 새문안로와 통했던 것으로 기록되어 있다. 이러한 점은 공사관의 출입문으로 계획한 부지 북서쪽에 함춘원으로 진입할 수 있는 관리 동선과 원문(苑門)이 위치했음을 알게 해준다. 둘째, 공사관의 건립 당시 높은 언덕 상부를 절토하여 대지가 조성되었고 그 결과 2단의 계단식 지형이 만들어졌다. 본관 및 서기관동 등이 세워진 지반은 가장 높은 봉우리를 깎아 평평하게 다짐하여 만들어졌고 이때 다량의 토량이 정지작업에 사용되었다. 본관 북쪽 영역의 경우도, 산지를 깎아 평평하게 지형을 고른 흔적이 역력하고, 조망이 수월한 물리적 환경을 활용하여 산책로와 정자가 있는 전망형 정원이 조성되었다. 이는 궁궐이 내려다보이는 높은 지형에 민간의 조망을 막기 위해 별원을 조성했던 지형 조건과 상통한 이용으로 볼 수 있다. 셋째, 미국, 영국, 러시아공사관 주변의 공간 변화를 보여주는 1880~1890년대의 사진에 함춘원 담장이 부분적으로 노출되어 있다. 사진분석 결과 함춘원은 러시아공사관 부지 북측 영역을 차지하고 있으며, 공사관의 북쪽, 서쪽, 동쪽 담장이 함춘원의 담장과 근사했던 것으로 추정된다. 러시아공사관 남쪽 영역은 본래 민간의 가옥이 있던 곳으로서, 여러 자료에서 수십 채의 민가와 농경지를 매입한 정황을 살필 수 있었다. 넷째, 광해군 연간 경덕궁의 별원으로 조성된 함춘원은 경복궁 중건 때 경희궁의 전각을 뜯어서 공사 부재로 사용하면서 별원으로서의 장소성을 상실했으며, 1885년경 러시아에 매각됨으로써 멸실되었다. 함춘원이 있던 경역은 신관의 건립 뒤로 주요 건물과 정원이 있는 러시아공사관의 핵심적 공간으로 변용되었다. 따라서 러시아공사관 북측 영역에 한정된 함춘원은 1897년 이후 조영된 경운궁 및 선원전과 시간적, 공간적 맥락이 닿아 있지 않으며, 선원전의 배후림 또는 배경림으로 보는 시각도 타당하지 않은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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