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잠재적인 생균제제 Lactobacillus plantarum P1201을 이용한 항산화 활성이 증진된 두유-요구르트 제조 (Potential Probiotic Lactobacillus plantarum P1201 to Produce Soy-yogurt with Enhanced Antioxidant Activity)

  • 황정은;안민주;이희율;이병원;김현태;고종민;백인열;서원택;조계만
    • 한국식품과학회지
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    • 제46권5호
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    • pp.556-565
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    • 2014
  • 잠재적인 생균제제 L. plantarum P1201의 두유 발효 중 이화학적 특성, 총 phenolics과 isoflavone 함량 및 항산화 활성 변화를 연구하였다. 균주 P1201는 pH 2.5의 산 및 인공위액산 환경에서 4 h 후 각각 58.14%와 62.22%의 생존율을 나타내었다. 두유 요구르트의 최적 발효 조건은 배양온도 $35^{\circ}C$, 종균 접종량 5.0% 및 10%의 sucrose이었다. 한편 총 phenolic와 isoflavone 함량 및 항산화 활성은 SM 요구르트보다 SPM 요구르트가 우수하였다. 특히 SPM 발효 48 h 후, daidzein, glycitein 및 genistein의 함량은 각각 91.50, 12.34 및 $61.39{\mu}g/g$이 검출되었다. 이러한 결과로 본 연구의 두유 요구르트 추출물은 잠재적인 천연 항산화제로 식품에서 사용할 수 있을 것으로 판단되었다.

황(黃) 원료(原料)로서 pyrite와 chalcopyrite를 사용(使用)한 matte 상(相)의 제조(製造) 및 침출특성(浸出特性) (Preparation of Matte with Pyrite and Chalcopyrite as sulfur source and Leaching behaviour)

  • 박경호;남철우;장종신;안승천;김홍인
    • 자원리싸이클링
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    • 제17권1호
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    • pp.51-58
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    • 2008
  • Cu-Ni-Co-Fe 함금상에 황의 원료로서 pyrite 또는 chalcopyrite를 첨가하여 매트상을 제조하는 방법에 대하여 검토하였다. 두 매트상 모두 주성분은 $(FeSi)_9S_8$, $CuFeS_2$, FeS, $Co_4S_3$, $Ni_3S_2$ 그리고 $Cu_2S$의 금속황화물 이었으며, chalcopyrite를 첨가한 매트의 경우 구리의 함량이 높아 $Cu_2S$의 피크가 더 높게 나타났다. 제조한 매트상의 침출 결과 모두 구리는 95%이상, 니켈과 코발트는 90% 이상의 침출율을 보였다. Pyrite와 chalcopyrite 첨가량이 증가할수록 침출액의 pH는 낮아지고, 용해되어 있는 철이온의 농도와 잔사량은 증가하였다. 한편 매트 중 황의 함량변화에 따른 유가금속의 침출율은 모든 시료에 대해 크게 변하지 않았으며, 다만 pyrite를 이용하여 제조한 매트의 경우에 Ni과 Co가 황 함량 증가에 따라 다소 증가하는 경향을 나타내었다.

토목관련 천부층 조사에서 다중 모드 표면파 역산의 효과 (Effectiveness of multi-mode surface wave inversion in shallow engineering site investigations)

  • Feng Shaokong;Sugiyama Takeshi;Yamanaka Hiroaki
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제8권1호
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    • pp.26-33
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    • 2005
  • 최근 들어 토목관련 천부층 조사에 다중 모드 표면파 위상 속도의 역산이 많은 관심을 받고 있다. 감도 분석, 그리고 합성탄성파자료와 현장자료의 역산 결과는 이 방법이 기본 모드만을 이용하는 것에 비해 매우 효과적임을 보여주고 있다. 이중 모드 레일리 파의 위상속도들에서 층의 두께와 전단파 속도에서의 조그만 변화는 고차 모드의 감도들을 (a) 다른 주파수 대역들에 모이게 하고 (b) 심도가 깊어질수록 기본 모드보다도 더 크게 한다. 이 관찰을 통해 다중 모드 위상 속도 역산을 이용하면 기본 모드 자료들만의 역산에 비해 변수값들을 더 잘 구분해 낼 수 있고 깊은 구조, 특히 속도 역전이 일어난 구조에 대해 보다 나은 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다. 20 m 깊이에 저속도층이 존재하는 모델에서 이론적인 위상 속도들의 역산은 1차 모드만 첨가될 때 단지 연암층만을 영상화할 수 있다. 이 사실은 측정 가능한 가장 낮은 주파수가 단지 6 Hz 일 때 특히 중요하다. 현장시험들이 시추공과 PS 검층을 이용하여 조사된 지역들에서 행해졌다. 첫 번째 지역에서는 일본에서 심부 지질조사에 주로 이용되는 microtremor 배열 탐사가 35 m 깊이까지 토양층을 탐사하기 위해 사용되었다. 두 번째 지역에서는 12 m 깊이까지 조사하기 위해 sledgehammer 음원과 선형 다중 채널 수진기 전개를 이용하여 자료가 얻어졌다. 분산곡선 분석을 위해서 주파수-파수 파워 스펙트럼법이 사용되었고 각각의 시험에서 2차 모드의 속도까지 구해졌다. 다중 모드 역산 결과는 PS 검층기록과 잘 일치한다. 하지만 단지 기본 모드만을 이용하여 얻어진 결과는 매립지 아래의 천부 연암층까지의 깊이를 매우 작게 평가하였다.

SWAT와 부하지속곡선을 이용한 유역 수질 관리방안 (Watershed Water Quality Management Plan Using SWAT and Load Duration Curve)

  • 갈병석;조소현;박천동;문현생;주용은;박재범
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.41-57
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    • 2021
  • 본 연구는 대청호 상류에 있는 서화천 유역을 대상으로 SWAT(Soil and Watershed Assessment Tool) 모형을 이용한 수질 관리 대책 적용 및 부하지속곡선(LDC, Load Duration Curve)을 이용한 대책의 효율을 평가하였다. 수질 관리 대책으로는 인공습지, 방치 축분 저감, 비닐하우스 유출량 저감, 생태하천 복원, LID(Low Impact Development) 기술 적용, 점오염원 관리를 적용하였다. 적용된 기술은 부하지속곡선을 통해 유황별 목표 수질 초과율 및 부하량 저감 정도를 이용하여 수질 개선대책의 효율을 평가하였다. 부하지속곡선은 SWAT를 이용하여 장기 유량지속곡선(FDC, Flow Duration Curve)을 만들고 목표 수질을 곱하여 작성하였으며 목표 수질은 서화천 하류에 있는 옥천천 수질 관측지점의 10년간 자료를 사용하여 60분위에 해당하는 값을 목표 수질로 설정하였다. 본 연구를 통하여 여러 가지 수질 대책을 SWAT 모형을 통해 적용 가능성을 확인할 수 있으며 부하지속곡선을 통하여 유황에 따른 시기별 적용 가능성을 검토할 수 있었다.

Sentinel-1 InSAR Coherence를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 효율화 연구 (A Study on Photovoltaic Panel Monitoring Using Sentinel-1 InSAR Coherence)

  • 윤동현;이명진;이승국
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권2호
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    • pp.233-243
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    • 2021
  • 태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.

기온과 특수일 효과를 고려하여 시계열 모형을 활용한 일별 최대 전력 수요 예측 연구 (Forecasting daily peak load by time series model with temperature and special days effect)

  • 이진영;김삼용
    • 응용통계연구
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    • 제32권1호
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    • pp.161-171
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    • 2019
  • 일별 최대전력 수요 예측은 국가의 전력 수급운영에 중요한 과제로서 과거부터 다양한 방법들이 끊임없이 연구되어 왔다. 일별 최대전력 수요를 정확히 예측함으로써 발전설비에 대한 일일 운용계획을 작성하고 효율적인 설비 운용을 통해 불필요한 에너지 자원의 소비를 감소하는데 기여할 수 있으며 여름 겨울철 냉난방수요로 인해 발생하는 전력소비 과다로 인한 전력예비율 감소 문제 등에 선제적으로 대비할 수 있는 장점을 가진다. 이러한 일별 최대전력수요 예측을 위하여 본 논문에서는 Seasonal ARIMA, TBATS, Seasonal Reg-ARIMA, NNETAR 모형에 평일, 주말, 특수일에 대한 효과와 온도에 대한 영향을 함께 고려하여 다음날의 일별 최대전력을 예측하는 모형을 연구하였다. 본 논문을 통한 모형들의 예측 성능 평가 결과 요일, 온도를 고려할 수 있는 Seasonal Reg-ARIMA 모형과 NNETAR 모형이 이를 고려할 수 없는 다른 시계열 모형보다 우수한 예측 성능을 나타내었고 그 중 인공신경망을 활용한 NNETAR 모형의 예측 성능이 가장 우수하였다.

Hi, KIA! 기계 학습을 이용한 기동어 기반 감성 분류 (Hi, KIA! Classifying Emotional States from Wake-up Words Using Machine Learning)

  • 김태수;김영우;김근형;김철민;전형석;석현정
    • 감성과학
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    • 제24권1호
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    • pp.91-104
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    • 2021
  • 본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

PHM 기술을 이용한 고속 EMU의 고장 예측 방법 연구 및 적용 (Research and Application of Fault Prediction Method for High-speed EMU Based on PHM Technology)

  • 왕해도;민병원
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.55-63
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    • 2022
  • 최근 중국에서 중대형 도시철도의 급속한 발전으로 고속철도의 총 운행거리와 총 EMU(Electric Multiple Units) 수가 증가하고 있다. 고속 EMU의 시스템 복잡성은 지속적으로 증가하고 있으며, 이는 장비의 안전성과 유지보수의 효율성에 대한 더 높은 요구사항을 제시한다. 현재 중국의 고속 EMU의 유지보수 모드는 여전히 계획적인 유지보수 및 고장보수에 기반한 사후 유지보수 방식을 채택하고 있어 유지보수가 미흡하거나 과도하게 이루어지며, 장비 고장 처리의 효율성을 떨어뜨리고 유지보수 비용을 증가시킨다. PHM(진단 및 예측관리)의 지능형 운영 및 유지관리 기술을 기반으로 합니다. 본 논문은 고속 EMU의 서로 다른 시나리오의 다중 소스 이기종 데이터를 통합하여 "차량 시스템-통신 시스템-지상 시스템"의 통합 PHM 플랫폼을 구축하고, 장비 고장 메커니즘을 인공지능 알고리즘과 결합하여 고속 EMU의 트랙션 모터에 대한 고장 예측 모델을 구축한다. 고속 EMU의 안전하고 효율적인 작동을 보장하기 위해 고장 예측 및 정확한 유지보수를 사전에 수행해야 한다.

지속적 활용이 가능한 산학협력 특허 특성 분석 (Investigating the Characteristics of Academia-Industrial Cooperation-based Patents for their Long-term Use)

  • 박상영;최영재;이성주
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.568-578
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    • 2021
  • 산학협력 성과물 중 하나인 특허는 혁신의 원천이자 기술이전 및 기술사업화를 통한 경제성장에 중요한 역할을 하고 매개체이다. 그러나 산학협력이 궁극적으로 기업이 원하는 결과를 창출하기 위해서는 산학협력의 성과물인 특허가 사업에 활용되어야 함에도 모든 특허가 사업에 활용되는 것은 아니다. 본 연구에서는 산학협력이 성공적으로 추진되어 그 성과물로 특허가 창출된 이후에도, 사업화로 연계되지 못하는 경우에 대해 그 원인을 파악하여 산학협력이 궁극적으로 성공적인 사업화로 연계될 수 있는 방안을 설계할 수 있도록 지원한다. 이를 위해 첫째 미국의 산학협력 등록특허를 수집하고, 둘째 머신러닝 기법으로 활용 특허와 미활용 특허를 분류할 수 있는 예측모형을 설계하였다. 최종적으로 식별된 특허들의 시장성과 기술성을 분석하여 두 유형의 특허에 있어 유의미한 차이점을 도출하고자 하였다. 본 연구는 학술적으로 활용 및 미활용 특허의 예측 연구의 기반이 될 것이며, 실무적으로는 산학협력을 기획하는 기업 및 대학 담당자가 기술협력을 위한 전략수립에 기여할 것으로 기대 된다.

유기금속화학기상증착법을 이용한 전이금속 칼코게나이드 단일층 및 이종구조 성장 (Metal-organic Chemical Vapor Deposition of Uniform Transition Metal Dichalcogenides Single Layers and Heterostructures)

  • 장수희;신재혁;박원일
    • 마이크로전자및패키징학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.119-125
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    • 2020
  • 1.1~2.1eV의 직접 천이형 밴드갭을 가지는 전이금속 칼코게나이드(Transition Metal Dichalcogenide, TMDC)는 빛에 대한 반응성이 크고 구조적 특징상 2차원 물질들과의 수직 이종접합구조를 형성하기 용이하다는 장점으로 차세대 광전소자와 반도체소자 물질로서 대두되고 있다. 하지만 TMDC를 얻는 공정들의 한계로 인해 고품질, 대면적의 수직이종접합구조의 형성에 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 MOCVD 시스템을 제작하고, 단일층 TMDC 및 이들의 이종구조에 제조에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 버블러 타입의 유기금속화합물 소스를 활용하여, 반응기 내로 유입되는 소스의 농도와 유량을 정밀하게 조절함으로써 전면적으로 균일한 박막을 얻을 수 있다. MOCVD로 MoS2, WS2 박막을 성장시키고 주사전자현미경, UV-visible spectrophotometer, Raman spectroscopy, photoluminescence 분석을 진행하여 균일한 박막을 성장시켰음을 확인하였다. 또한, MoS2 박막에 WS2 박막을 직접 성장시킴으로써 MoS2/WS2 수직 이종접합구조를 형성하였다.