독립성분분석은 차원이 높은 다변량데이타로부터 기저구조를 형성하는 독립성분을 분리하는데 사용되는 기법으로서 패턴인식, 예측 등 2차적 분석을 위한 1차 분석단계에서 사용할 수 있다. 본 연구에서는 독립성분분석을 이용하여 여러 혼합물 데이터로부터 독립성분을 분리한 다음 각 구성성분의 혼합비율을 예측하는 절차를 제안한다. 적용예로서 도금강판의 엑스선 회절강도값으로부터 여러가지 상을 분리한 다음 비음최소자승법을 이용하여 각 상의 분율을 예측하였으며, 이러한 제안방안의 타당성 평가를 위하여 모의 실험을 실시하였다.
본 연구에서는 지역별로 수집한 시금장 메주와 보리 등겨의 향기성분을 조사하였다. 보리 등겨에서 분리 동정된 성분은 총 52가지이었다. 이 중 hexanal의 함량이 20.53 area %으로 가장 많았으며, butanoic acid>2-pentylfuran>hexanoic acid의 순으로 많았다. 12종의 시금장 메주에서 분리 동정된 성분은 총 66가지이었다. 함량은 2-furancarboxaldehyde와 1-(3-methoxyphenyl)-ethanone 및 tetramethylpyrazine이 동정된 다른 향기성분의 함량에 비해 월등히 높은 것으로 조사되었다. 보리등겨와 시금장 메주에서 공통적으로 검출된 성분은 22종이었으며, 이 중 butanoic acid, hexanal 및 2-pentylfuran은 보리등겨에서 그 함량이 훨씬 많았으며, 2-furancarboxaldehyde, 1-(3-methoxyphenyl)-ethanone 및 tetramethylpyrazine은 시금장 메주에서 그 함량이 훨씬 많았다. 보리등겨에서만 검출된 성분은 30종이었으며, 시금장 메주에서만 검출된 성분은 44종이었다.
본 논문에서는 문서인식 시스템에서 정확한 문서 인식의 기본이 되고 인식 결과에 중요한 영향을 미치는 전처리 알고리즘 중 테이블 입력의 효율적인 처리 방법을 연구 한다. 테이블 내의 문자를 인식하기 위해서는 테두리선과 문자 부분을 먼저 분리하는 작업이 필요하다. 왜냐하면, 테이블을 인식하기 위해서는 테두리선에 의해 블록화된 테두리선 안의 문자를 인식해야 하며 또한 테두리선을 효율적으로 벡터화하는 방법이 필요하다. 테이블을 벡터화하는 방법으로 8방향 체인 코드를 이용하여 테이블 선 성분을 추출하는 방법과 히스토그램을 이용하여 테이블의 수행, 수직 성분을 추출 하여 얻어진 교차점을 이용하여 대각선 성분을 찾아내는 방법 및 화소의 Run-length를 이용하여 수평선 성분과 수직선 성분을 추출하여 얻어진 교차점을 이용해 대각선성분 을 찾아내는 방법이 있다. 또한 규칙성을 이용한 테이블 추출 방법은 테이블을 구성하는 수직선 성분과 수평선 성분의 규칙성을 찾아내 이를 이용하여 테이블을 벡터화 시킨다. 본 논문에서는 문서 영상 내의 테이블을 효율적으로 벡터화하기 위한 방법으로 규칙성을 이용한 방법을 제안한다.
특성이 다른 나물콩 4종을 재료로 콩나물을 재배한 후 SDE 법으로 콩나물의 향기 성분을 분석한 결과는 다음과 같았다. 1. 총 52개의 향기 성분이 분석되었으며, 품종별로 $46{\sim}50$ 개의 성분을 확인하였다. 2. 향기성분은 알콜류 16종, 알데하이드류 17종, 케톤류 10종, furan 류 2종, acid류 2종 및 기타 5종이 분석되었으며, 오리알태는 알데하이드류, 다원콩은 알콜류의 성분 수가 타 품종보다 적게 나타났다. 3. 품종별 향기성분의 상대적 함량은 오리알태가 가장 높았으나 동정된 성분의 갯수는 풍산나물콩과 녹채콩이 많았다. 4. 다원콩은 알콜류와 알데하이드류가 비슷한 함량 조성을 보였으나 기타 품종들은 알데하이드류가 알콜류보다 높은 함량을 나타내었다. 5. 4 품종 모두 2-hydroxybenzaldehyde, hexanol, 1-octen-3-ol 등이 상대적으로 함량이 높았다.
전세계 많은 나라들은 조제분유를 특수 영양식품으로 분류하여 관리에 각별히 신경을 쓰고 있으며, CODEX에서는 첨가되는 거의 모든 성분을 모유에 들어 있는 것이어야 하며, 또한 과학적으로 안전성이 입증된 것만을 넣을 수 있도록 규정하고 있다. 이 때문에 분유 메이커들은 제품 개발을 위해 많은 모유 및 우유 성분에 관한 연구를 바탕으로 하여 모유의 조성에 맞추는 노력을 하고 있다. 국내산 분유는 외국 제품에 비해 면역기능 향상, 항-알레르기 능력 향상, 뇌와 소화기관의 발달 등을 돕는 성분이 강화되어 있다. 현재 생명과학기술의 진보와 각종 신기술의 도입으로 모유 및 우유속의 극미량 성분까지 분리정제가 가능함에 따라 다양한 기능성을 갖는 성분들이 상품화되고 있으며, 이를 이용해 조제분유를 개발하고 있다. 두뇌 발달 성분인 DHA, 아라키돈산 등과 면역기능 강화 성분인 뉴클레오타이드, 락토페린 등의 첨가 및 정장기능을 보이는 올리고당 등의 성분강화에서 이제는 뼈 성장 발달인자, 아토피 및 알레르기의 감소를 위해 가수분해물의 이용 등의 기능을 보강한 다양한 제품이 개발되어지고 있는 중이다.
제조용 액체 크로마토그래피를 전산모사하는 것은 최적의 분리와 조건을 위해 필수적이다. 제조용 액체 크로마토그래피에서의 단일 성분과 2성분 용출 피크의 거동을 설명하는 수학적 모델을 equilibrium-dispersive model을 이용해 계산을 수행하였다. 모델의 전산모사를 통해 주입되는 시료부피, 시료속의 용질의 농도, 유속, 컬럼길이가 용출되는 피크에 미치는 영향을 확인해 보았다. Equilibrium-dispersive model로 전산모사된 data를 이용하여 단일 성분 시료 주입에 대해 주입 농도와 유속에 대한 영향을 알아본 결과 주입 농도를 증가시킬수록 용출이 일어나는 시점이 앞당겨져 평균 체류 시간이 감소하고 날카로운 피크를 얻을 수 있다. 유속을 증가시키면 시료의 용출 시점이 앞당겨지고, 고정상과의 충분한 상호 작용을 일으키기 전에 용출되기 때문에 피크가 날카로와 진다. 2성분 시료 주입에 대해 분리도값들을 계산한 결과 두번째로 용출되는 시료의 농도를 증가시킬수록 이 시료성분이 더 빨리 용출되므로 분리도값이 감소함을 알 수 있다. 칼럼길이가 분리도에 미치는 영향을 보면 칼럼길이를 길게 할수록 시료성분이 고정상과의 완전한 상호작용으로 분리가 잘되고, 시료의 주입량을 증가시키면 두 성분간의 용출 피크의 간격이 좁아져 분리도 값이 감소함을 알 수 있다. 이 내용을 바탕으로 다성분 분리에 대한 simulation 연구로 확장할 수 있다.
칼라 영상을 효과적으로 검색하기 위해 칼라의 분포와 화소 간 위치 정보를 이용하여 영상을 검색하는 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 적은 빈 개수로 칼라 분포와 화소 간 위치 정보를 효율적으로 기술하여 영상을 검색할 수 있는 기술자를 제안한다. 이는 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분에 가중치를 주어 에너지를 변형하고, 의미가 약한 값의 빈을 제거한 것이다. 분석을 통해 칼라 동시발생 히스토그램의 대각성분과 비 대각성분은 같은 칼라를 가지는 영역의 크기 정보와 그 영역 간의 뭉침 정보를 기술하며, 비 대각성분이 대각성분에 비해 영상검색에 더 우수한 특성을 나타낸다는 것을 확인하였다. 그래서, 비 대각성분의 가중치를 대각성분의 가중치에 비해 높게 주면 영상검색을 효과적으로 할 수 있다는 사실을 밝혔다. 64 레벨로 칼라 양자화된 RGB 칼라 좌표계에서의 실험영상에서, 가중치가 0.7에서 0.9인 제안한 기술자가 기존의 기술자에 비해 우수하게 영상을 검색함을 알 수 있었다.
독립성분분석을 사용한 암묵신호분리의 성능은 잔향이 존재하는 환경에서 잔류 누설 성분 (cross-talk) 때문에 현저히 저하된다. 본 논문에서는 잔류 누설 성분을 제거하기 위한 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 주파수 영역에서의 변형된 NLMS(normalized least mean square) 필터를 사용하며 필터의 역할은 잔류 누설 성분을 유발하는 누설 경로를 추정하는 데 있다. 특정 채널에서 잔류하는 누설 성분은 상대 채널의 직접 성분에 해당되므로 관측되는 상대 채널의 입력신호를 이용하여 누설 경로를 추정할 수 있다. 변형된 NLMS 필터는 필터 입력 신호의 전력과 추정 오차 신호의 전력을 함께 고려하여 정규화한다. 특정 채널의 직접 신호 성분은 적응 필터에서 잡음처럼 동작하여 결국 적응필터가 오조정되기 때문에 제안하는 방법을 통해 적응필터의 오조정을 방지할 수 있다. 음성 신호를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 방법이 후처리를 사용하지 않은 경우에 비해 잡음 제거 성능(NRR)이 약 3dB 정도 개선되는 것을 확인 할 수 있다.
본 연구에서는 공장산 된장과 전통 된장 제품을 이용하여 가열조건(상온, $50^{\circ}C$, $100^{\circ}C$)을 달리한 시료의 휘발성 향기성분을 HS-SPME법에 의해 추출한 후, GC-MSD를 이용하여 분석동정하였고 이들 성분의 정량분석도 실시하였다. 정성된 화합물은 총51개의 향기성분이 확인되었고 동정된 성분을 화학적 특성에 따라 분류하면 18 esters, 3 alcohols, 6 acids, 8 pyrazines, 5 volatile phenols, 1 ketones, 6 aldehydes와 4개의 기타성분이 동정되었다. 에스터 성분과 산 성분이 동정된 화합물 중 두 개 시료에서 모두 가장 높은 농도를 차지하였다. 전통된장 시료는 가열 온도가 증가함에 따라 산, 피라진류의 증가가 두드러졌고, 공장산 제품의 경우 에스터, 알데히드류 및 maltol과 acetyl pyrrole과 같은 일부 마이얄반응 부산물이 크게 증가하는 것으로 나타났다. 향후, 관능검사 및 GC-Olfactometry 분석을 통한 전통 및 공장산 제품의 관능특성과 주요 휘발성 향기성분간의 상관관계분석이 필요하리라 판단되고 이를 통해 다양한 관능특성의 맞춤형 제품 개발에 기초자료로 활용할 수 있으리라 여겨진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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