본 논문에서는 규칙 정보와 통계 정보의 상호 보완적 특성을 이용한 혼합형 방법을 기반으로 규칙 정보와 통계 정보의 추출 및 적용 시에 어절간 문맥 정보를 보다 효율적으로 이용하는 혼합형 품사 태깅 시스템을 제안한다. 먼저 규칙이 적용되는 중의성들에 대해서 높은 정확률로 태깅을 수행한 후, 규칙으로 해결할 수 없는 중의성들에 대해서는 통계 정보를 이용하여 태깅을 수행한다. 규칙 정보는 중의성을 갖는 어절과 주변 어절들의 형태소 및 태그를 이용하여 정의하고 통계 정보는 문맥에 영향을 많이 미치고 많은 중의성의 원인이 되는 조사와 어미의 형태를 그대로 활용하여 추출함으로써 어절간 문맥을 보다 효율적으로 이용한다.
연속 변수 함수 최적화를 위한 진화 연산에서는 전통적으로 확률 분포를 도입하여 새로운 세대를 생성하는 기법을 사용하고 있다. 최근 들어 이러한 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 variational 베이지안 혼합 인자 분석 기법(Bayesian mixtures of factor analyzers)을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 연속 변수 함수의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하여 개체군의 다양성을 유지할 수 있기 때문에 지역 최적점으로 일찍 수렴하는 현상을 방지할 수 있으며, 세부 개체군 내의 분포 추정을 통해 탐색을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 평가 함수들에 대하여 다른 분포 추정 진화 연산과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다.
최근 혼합현실 기반의 다양한 콘텐츠의 생산이 활성화 되고 있다. 이러한 콘텐츠는 실세계의 촬영 영상과 가상의 영상을 합성하는 기법으로 이를 위해서는 실세계의 촬영 영상과 마커 또는 생체 정보등의 객체를 이용하여 영상 합성을 통하여 구현되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 이러한 혼합영상에서의 가상영상 합성을 위해 스테레오 카메라를 이용, 영상의 객체 깊이를 측정하는 시스템을 구현한다.
알코올 발효에 이용되는 타피오카와 겉보리 혼합원료의 효소당화액을 제조하여 알코올 발효 특성을 조사하였다. 타피오카와 겉보리 혼합원료를 내열성 액화효소인 Spezyme Fred를 0.04% 사용하여 액화하고 글루코아밀레이스(G), 단백질가수분해효소(P), 베타글루칸 가수분해효소(B)를 혼합한 당화효소제(GPB)를 사용하여 당화하였다. 타피오카와 겉보리 혼합원료(7:3, w/w)를 $50^{\circ}C$에서 150분간 당화하였을 때 당화액의 포도당 함량은 11.9%였고 점도는 26 cp로 나타났다. 베타글루칸 가수분해효소(B)의 첨가는 당화액의 포도당 수율의 증가와 점성의 저하에 도움을 주었다. 타피오카와 겉보리의 혼합비율을 7:3(w/w)으로 하였을 때 다른 비율의 당화액에 비하여 점도가 낮으며 포도당 함량이 높게 나타났다. 타피오카와 겉보리 혼합원료에 300%의 가수량으로 확립된 조건에서 당화하고 $30^{\circ}C$에서 72시간 알코올 발효를 수행한 결과 타피오카와 겉보리 혼합원료를 이용한 알코올 발효에 적합한 발효액의 알코올 및 포도당 함량은 각각 9.0과 0.02%였고, pH와 산도는 각각 pH 4.3과 0.3%이었다.
LDA는 데이타를 잘 구분하게 하는 변환을 제공하고, 얼굴 인식에서 우수한 성능를 보였다. 그러나, LDA는 전체 데이타에 대해 단 하나의 변환 행렬만을 주므로 사람 얼굴과 같은 많은 클래스로 구성되어 있는 복잡한 데이타를 구분하기에 충분하지 않다. 이런 약점을 극복하기 위해 우리는 LDA 혼합 모형이라는 새로운 얼굴 인식 방법을 제안한다. LDA 혼합 모형에서는 모든 클래스가 여러 개의 군집으로 분할되고 각 군집에 대해서 하나의 변환 행렬을 얻는다. 이렇게 더 세세히 표현하는 방법은 분류 성능을 크게 향상시킬 것이다 얼굴 인식 실험 결과, LDA 혼합 모형은 PCA, LDA, PCA 혼합 모형보다 더 우수한 분류 성능을 보여주었다.
본 실험은 순수참기름과 혼합참기름의 구별 및 순도판별을 용이하게 하기 위한 분석방법을 제시하고자 실행되었다. 순수참기름과 옥수수기름을 95 : 5, 90 : 10, 80 : 20(w/w)의 비율로 각각 비율을 달리해서 혼합참기름을 제조한 후 GC, SPME-GC/MS, 전자코를 이용한 분석을 실시하였다. 지방산조성(mole%)을 비교한 결과 옥수수기름이 10%이상 함유된 혼합참기름과 순수참기름 간에는 stearic acid와 linoleic acid의 함량의 변화로 구별이 가능하였으나 5%내로 옥수수유가 함유된 혼합참기름과 순수참기름과의 구별은 용이하지 않았다. 향기성분동정을 위해 SPME-GC/MS 분석을 실시한 결과순수참기름과 혼합참기름은 같은 향기성분 패턴을 보여 구별하기 어려웠다. 반면, MOS 유형의 전자코를 이용하여 향기성분패턴 분석결과 제1주성분 값의 기여율이 98.76%로 구별이 가능하였으며 이로써 신속하고 편리하게 비파괴적 분석 방법인 전자코를 활용하여 순수참기름과 혼합참기름을 구별할 수 있었다.
본 논문에서는 원통형 혼합기를 대상으로 블레이드의 각도, 길이, 개수 및 블레이드와 탱크 바닥과의 간극을 설계변수로 선정하고, 각각의 설계변수가 혼합성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이산요소법을 이용하여 임펠러 회전에 의한 고체 입자의 혼합공정을 해석하였으며, 혼합지수를 도입하여 혼합성능을 정량적으로 평가하였다. 다양한 설계변수의 조합을 고려한 실험계획법으로 설계변수의 주효과와 교호작용을 분석함으로써, 블레이드 각도가 입자의 혼합성능에 가장 지배적인 영향을 미치며 간극의 영향은 상대적으로 작다는 결론을 도출할 수 있었다. 또한 가장 우수한 혼합성능을 보이는 설계변수의 조합을 제시하였다.
순수 참기름과 채종유, 옥수수유, 대두유를 10%, 30%, 50%씩 첨가한 참기름 혼합유를 제조하여 $60^{\circ}C$의 incubator에서 8주간 저장하면서 혼합유의 산화 안정성과 향기 성분의 변화 그리고 관능 검사를 실시하였다. 모든 시료의 POV는 저장 6주에 최고값을 나타내었으며 채종유와 옥수수유 10%, 30%, 50%씩 그리고 대두유 10%를 첨가한 참기름 혼합유는 순수 참기름 보다 저장 기간 동안 과산화물 생성이 억제되어지는 효과가 있음을 나타났다. 산패 유도기간도 채종유와 옥수수유 10%, 30%, 50%씩 그리도 대두유 10%를 첨가한 참기름 혼합유에서는 대조구인 참기름 보다 그 기간이 더 연장되었다. 상대적 항산화 효과(Relative Antioxidant Effectiveness: RAE)는 10% 채종유를 첨가한 혼합유가 순수한 참기름 보다 6배의 효과가 있었다. 그리고 산가는 모든 혼합유 시료가 참기름 보다 더 낮은 결과를 나타내었으나 단일 식물성유 보다는 그 수치가 높았다. 혼합유의 향기 성분은 참기름에서 확인된 참기름의 독특한 방향을 나타내는 pyrazine류가 참기름 혼합유에서도 확인되었으며 저장 기간이 연장됨에 따라 모든 시료에서 산패의 지표가 되는 aldehyde, ketone, acid등의 carbonyl 화합물의 함량이 증가되었다. 관능평가에서는 10%의 채종유, 옥수수유, 대두유를 첨가한 참기름 혼합유 시료는 대조구인 순수 참기름과 유의적인 차이가 없는 것으로 밝혀졌다. 이와 같은 결과로 미루어 볼 때 참기름과 식물성유의 혼합은 매우 바람직하며 단일 식물성유보다 산화 안정성이 크게 증대되었을 뿐 아니라 관능적인 품질에도 차이가 없으므로 경제적인 면에서도 매우 유용할 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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