• 동아시아식생활학회지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.585-592
• /
• 2009

밀 제분 과정에서 부산물로 나오는 밀 배아의 활용 가능성을 제시하기 위하여 밀 배아의 생리 활성 물질 및 항균 활성에 관하여 연구하였다. 그 결과 밀 배아의 지방산 조성은 linoleic acid, palmitic acid, stearic acid, oleic acid, linolenic acid 등이었으며, 산가 8.5, 과산화물가 7.1, 요오드가 126.8, 비누화값은 159.7이었고, 굴절율은 1.547로 측정되었다. 생리 활성 작용을 갖는 페놀 및 플라보노이드 성분 함량은 2.02% 및 0.45%이었다. 불검화물의 플라보노이드 함량은 6.89% 및 6.90%로 밀 배아에서는 총 페놀보다 플라보노이드 함량이 더 많은 것으로 나타났다. 밀 배아 에탄올 추출물의 아질산염 소거능은 80.21, 80.32 및 83.89%이었는데, 이는 ascorbic acid 보다는 작지만 BHT 및 tocopherol보다는 아질산염 소거능이 큰 것이다. 밀 배아의 항산화성은 리놀레산의 5일 동안 변화 정도를 보면 0.67, 22.70, 44.25, 65.81 및 91.17 meq/kg으로 증가하였고 에탄올 추출물도 지속적으로 증가하였으며, 불검화물도 시간 경과에 따라 항산화성이 증가하였다. 그리고 밀 배아의 항균 활성을 알아본 결과는 농도 및 추출 방법 모두에서 항균성을 탐지해 낼 수가 없었다. 이상에서 볼 때 밀배아에는 인지질, 지방산 등 영양 성분이 풍부하고 특히 플라보노이드 등의 생리 활성 물질 및 항산화성이 있는 것으로 나타나 밀 배아를 첨가한 기능적인 제품 개발의 가능성을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제42권5호
• /
• pp.55-62
• /
• 2005

본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 대뇌피질과 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특징을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘인 HNMA(Hippocampal Neuron Modeling Algorithm)을 이용한 얼굴인식 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 특징추출 부분과 학습 및 인식 부분으로 구성 되어 있으며, 특징추출 부분에서는 PCA(Principal Component Analysis)와 LDA (Linear Discriminants Analysis)를 순차적으로 적용하여 분별력이 좋은 특징들로 구성한다. 학습부분에서는 해마 신경망 구조의 순서에 따라 입력되는 영상 데이터의 특징들을 치아 이랑 영역에서 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 하고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리 단계를 거쳐 노이즈를 제거한다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 신경망에 의해 학습되어 장기기억이 만들어 진다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정과 포즈변화 그리고 저 화질 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특징 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제47권9호
• /
• pp.825-838
• /
• 2014

정상성 마코프 연쇄 모형은 일강우모의 모형으로 광범위하게 이용되고 있다. 하지만 정상성 마코프 연쇄 모형의 기본가정은 통계학적 특성이 시간에 따라 변화하지 않는 것으로, 일강우모의 시에 평균 또는 분산의 경향적 변화를 효과적으로 반영할 수 없다. 이러한 문제점을 인지하여 본 연구에서는 연주기 및 계절변화에 대하여 우수한 모의 능력을 나타내는 GCM의 모의결과를 입력자료로 이용하여 일강우량을 모의하기 위한 통계학적 상세화(downscaling) 기법인 비정상성 은닉 마코프 모형을 개발하였다. 개발된 모형을 낙동강 유역에 존재하는 영주지점, 문경지점 및 구미지점의 관측강우량에 적용한 결과, 일단위 및 계절단위의 강우량의 통계적 특성을 기존 모형에 비하여 개선된 결과를 도출할 수 있었으며, 또한 개발된 모형은 극치강수량 복원에 있어서도 관측값과 보다 유사한 결과를 보여 주었다. 이러한 점에서 정확성이 확보된 GCM 계절예측자료가 입력자료로 NHMM 모형에 활용된다면 예측기반의 일강수 상세화 모형으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 이와 더불어, 기후변화 시나리오 입력자료가 사용된다면 기후변화 상세화 모형으로서도 적용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제46권5호
• /
• pp.616-621
• /
• 2017

시판 우리밀 강력분 밀가루의 품질 특성을 국내 대표적인 제빵용 수입밀 강력분 밀가루와 비교하였다. 우리밀 시판 강력분 제품은 수입밀 밀가루 제품과 비교해 수분 함량, 단백질 함량, 명도 및 색도가 낮게 나타났다. 용매보유능(SRC), gluten performance index(GPI), 수분흡수지수에서 시판 수입밀 강력분 밀가루가 높게 나타났으며, 수분용해지수는 우리밀 강력분 밀가루에서 높게 나타났다. 수입밀 강력분의 경우 전분 손상도와 관련된 SCSRC가 83.5%로 우리밀 강력분의 67.3~74.1%보다 높았으나, 글루텐 형성을 나타내는 LASRC가 낮게 나타났다. 최근 중요하게 인지되고 있는 GPI는 수입밀의 경우 0.65로 나타났으며, 우리밀은 0.5대의 수치를 보여 우리밀의 품질이 낮은 것으로 나타났다. 수분흡수지수에서는 수입밀이 더 많은 수분을 흡수하였으며, 그와 반대로 수분용해지수에서는 수입밀이 더 적은 양의 수용성 고형분이 용출되었다. Rapid visco analyzer를 통한 점도특성에서 전분의 노화 지표인 setback 수치가 수입밀과 우리밀 D3 시료에서 낮게 나타났다. 우리밀 시료 사이의 호화특성에서 유의적인 차이가 나타나, 같은 강력분 밀가루 내에서 점도 특성의 차이가 있었다. 밀가루 전분의 상변이 특성에서는 시판 강력분 수입밀 밀가루의 경우 상변화에 필요한 에너지가 6.2 J/g으로 우리밀의 6.67~7.13 J/g보다 낮았다. 밀가루 반죽 특성 분석 결과 수입밀의 경우 수분흡수율이 높았고, 반죽의 안정도 시간이 길게 나타났다. 우리밀 반죽의 저항도 및 신장성은 수입밀보다 낮았다.

• Journal of Radiation Protection and Research
• /
• 제37권3호
• /
• pp.123-128
• /
• 2012

방사선 노출은 해마 기능이상으로 인한 인지장애와 기억력 감퇴가 나타난다. 본 연구에서는 마우스에 방사선 노출(감마선 0.5 또는 2 Gy) 후 passive avoidance 및 object recognition test를 적용한 행동이상, apoptosis 측정 및 신경발생 관찰지표로서 Kiel 67 (Ki-67) 및 doublecortin (DCX)에 대한 면역염색 방법을 적용하여 diethyldithiocarbamate(DDC)의 학습기억 장애 경감효과를 관찰하였다. DDC는 방사선 조사 30분 전에 1회(체중 kg당 1,000 mg) 복강 내 주사하였다. Passive avoidance 및 object recognition test 결과, 정상대조군에 비해 방사선 단독조사군(2 Gy)에서 유의성 있는 학습기억 장애를 나타냈으며, 방사선 조사 후 12시간에 치아이랑 부위의 apoptosis 발생세포의 수가 증가하였고, Ki-67 및 DCX 양성세포의 수는 현저히 감소하였다. 방사선 노출 전 DDC 처리군에서는 유의성 있는 행동장애 완화, apoptosis 발생 감소가 관찰되었고, 평균치를 기준으로 Ki-67 및 DCX 양성세포의 수도 약간 증가하였다. DDC는 성숙마우스에서 방사선에 의한 해마 신경세포발생 및 학습기억 장애 개선효과가 있는 것으로 사료된다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제34권7호
• /
• pp.1028-1034
• /
• 2005

본 연구에서는 강원도 소재 대학교에 재학 중인 학부 학생을 대상으로 교내 학생식 당 이용 실태 및 급식서비스 수준을 조사$\cdot$분석하고 컨조인트 분석기법을 이용하여 가상 학생식당의 주요 속성에 대한 고객의 효용수준을 파악함으로써 신규 학생식 당의 계획 단계에서 중점을 두고 논의해야 할 필수요소를 도출하고 신규 학생식당의 모델을 제시하고자 하였다. 학생들의 학생식당 이용실태 분석 결과, 주당 평균 3.4회 학생식당을 이용하고 있었고, 이용 이유는 거리가 가깝고, 가격이 저렴하며 신속하게 식사를 해결할 수 있기 때문이었다. 급식서비스에 대한 전반적인 만족도$(2.77\pm0.82)$와 지불한 가격에 대해 인지되는 급식의 질인 가치 $(2.68\pm0.78)$ 모두 불만족하고 있는 상황이었다. 급식서비스의 12가지 세부 속성에 대한 인식도 조사 결과, 신속한 배식과 식당 운영시간, 가격, 식사량에 대해서는 비교적 수행 수준이 보통 이상으로 평가하였으나, 고객 불만사항 처리나 식당 시설 및 분위기에 대해서는 상당히 불만족하고 있는 것으로 나타나 이에 대한 개선이 절실한 것으로 사료되었다. 신규 학생식당 모델 도출을 위한 컨조인트 분석 결과, 급식서비스의 4가지 속성이 상충하는 상황에서 고객은 가격$(37\%)$, 분위기$(30\%)$, 음식$(22\%)$, 거리$(11\%)$ 순으로 중요하게 여기고 있었으며, 8가지의 가상급식소 프로파일 중에서 '프로파일 2', 즉 $6\~10$분 정도의 거리에 위치하고 여유롭고 편안한 분위기에서 4가지 정도의 반찬과 함께 후식을 2,000원 정도의 가격으로 판매되는 식사가 제공되는 급식소가 조사대상 대학교의 현재 여건에서 제안할 수 있는 신규 학생식당의 모델로 결론지어졌다. 본 연구 결과에서 도출된 이상적인 급식소 모델이 현장에 적용되어 새로운 급식소가 개소된다면 고객의 요구도가 적극 반영된 급식소 특성으로 인하여 현재 제기되고 있는 급식서비스에 대한 불만을 감소시키는 동시에 고객 만족을 꾀할 수 있으리라 사료된다. 또한 신규급식소에서 일정기간의 급식서비스를 제공한 후, 급식서비스에 대한 고객의 평가가 실시되어 현재의 연구결과와 비교된다면 본 연구에서 제안한 급식소 모델의 효과성도 평가될 수 있을 것으로 여겨진다. 덧붙여 고객의 평가 수준이 낮았던 급식서비스 속성의 개선이 함께 동반된다면 현재 급식소의 급식서비스 질 개선을 통한 고객 만족도의 증진이 가능하리라 본다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권4호
• /
• pp.37-45
• /
• 2006

본 논문에서는 인지학에서 연구되고 있는 동질 연상 기억 현상과 장기 및 단기 기억 강화 조절 기능을 담당하는 해마의 두뇌 원리를 공학적으로 모델링한 MHLA(Modulatory Hippocampus Learning Algorithm)의 개발을 제안한다. 해마에서 중요시 하는 연관된 3단계 조직(DG, CA3, CAl)에 기반한 동질 연상 메모리를 구성하도록 하였으며, 장기 기억 학습에 모듈레이터(modulator)를 추가하여 학습 수렴 속도를 향상시켰다. 해마 구조에서 정보는 3단계 순서에 따라 치아 이랑 영역에서 통계적인 편차를 적용하여 호감도 조정에 따라서 반응 패턴으로 이진화 되고, CA3 영역에서 자기 연상 메모리를 하여 패턴이 재구성이 된다. CA3의 정보를 받는 CAI영역에서는 모듈레이터가 적용되는 신경망에 의해 장기기억 인식에 이용되는 연결n강도의 수렴이 빠르게 학습된다. MHLA의 성능을 측정하기 위하여 포즈 및 표정과 화질 상태에 따라 분류된 얼굴 영상에 PCA(Principal Component Analysis)를 적용하여 특정 벡터들을 계산하 MHLA로 학습한 후, 인식률을 확인 하였다. 실험 결과, 제안한 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제43권4호
• /
• pp.46-54
• /
• 2006

최근 각종 온라인 상거래 및 개인 신분카드 이용이 늘어나면서 개인 인증의 중요성이 부각되고 있다. RFID(Radio Frequency Identification) tag가 내장된 개인 신분 카드가 점차 증가하고 있지만, 본인의 인증을 할 수 있는 방법이 미비하기 때문에, 자동화 할 수 있는 대책이 시급하다. RFID tag는 현재 메모리 용량이 매우 작기 때문에, 개인의 생체정보를 저장하기 위해서는 효율적인 특징추출 방법이 필요하며, 저장된 특징들을 비교하기 위해서는 새로운 인식방법이 필요하다. 본 논문에서는 인간의 인지학적인 두뇌 원리인 해마 신경망을 공학적으로 모델링하여 얼굴 영상의 특징 벡터들을 고속 학습하고, 각 영상의 최적의 특정을 구성할 수 있는 해마 신경망 모델링 알고리즘을 이용한 개인생체 인증 시스템에 관한 연구를 수행하였다. 시스템은 크게 NMF(Non-negative Matrix Factorization)와 LDA(Linear Discriminants Analysis) 혼합 알고리즘을 이용한 특징 추출 부분과 해마신경망을 모델링하고 인식 성능을 실험하는 것으로 구성 되어 있다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 실험은 표정변화와 포즈변화가 포함된 이미지를 각각 구분하여 인식률을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 특정 추출 방법과 학습 방법을 다른 방법들과 비교하였을 때, 학습시간비용과 인식률에서 우수함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제4권12호
• /
• pp.549-560
• /
• 2015

데이터품질 속성으로는 ISO/IEC 기관 및 국내/외 여러 기관에서 제시한 속성이 존재하지만, 이러한 기준 및 가이드를 현실적으로 조직에 적용하기에는 시간과 비용이 상당히 소요된다. 따라서 조직환경의 제약사항이 존재하여도 적용 가능한 데이터품질 평가속성의 정의가 필요하다. 이 연구의 목적은 고객의 요구사항 기반하에 프로세스를 체계적으로 관리하고, 정량적으로 데이터를 평가하기 위한 데이터품질 평가속성과 우선순위 도출에 관한 연구이다. 본 연구에서는 데이터품질 표준(DQC-M)을 매개체로 RGT 기법을 사용하여 데이터품질 속성의 고객 인지구조(Construct)를 도출하고, 도출된 Construct 간의 상관분석을 수행하여 AHP기법으로 평가속성의 가중치 및 우선순위를 선별하였다. 그 결과 데이터품질 평가속성에서 1레벨에서는 일관된 체계, 정확한 데이터, 효율적 환경, 유연한 관리, 지속적 개선 순위가 결정되었다. 또한 2레벨의 19개 속성 중에서는 통제성(13%), 준거성(10%), 요구완전성(9.6%), 정확성(8.4%), 추적가능성(6.8%)이 상위 5순위로 결정되었다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
• /
• 제30권1호
• /
• pp.35-44
• /
• 2005

본 예비연구는 강의중심학습 (LBL) 방식 과 문제중심학습 (PBL) 방식이 기초의학 지식의 이해력의 향상에 미치는 영향을 사후-사전 검사의 변화량의 차이의 비교를 통해서 그리고 과학적 추론을 동반한 반 구조화된 문제해결의 질에 미치는 영향을 사후 검사의 차이의 비교를 통해서 평가하는 것이 목적이다. 이 반 구조화된 문제는 다섯 개- 샘플 크기, 원인과 결과의 연구설계, 위험요인 구성, 데이터의 통계 분석, 결과 해석- 의 요소를 포함하고 있다. 본 실험은 2004년 이 주에 걸쳐 서울대학교 치과대학 100명의 학부 학생들을 대상으로 실시되었다. 상이한 두 학습들이 실시되기 전 과 후에 감염방지와 예방에 관한 48개의 사지 혹은 오지 선다형의 문제가 학생들에게 주어졌다. 또 두 학습이 종결된 후에 역학관련 반 구조화된 문제를 해결하도록 하는 과제를 통하여 문제해결의 능력에 미치는 두 학습 방식의 영향을 분석하였다. 사전-사후 테스트의 결과 기초의학 지식의 이해 향상 정도는 두 그룹 간의 유 의미한 차이를 보이지 않았다. 반면, 반 구조화된 문제해결의 질은 문제중심학습 방식이 유 의미하게 높았으며 (p=.029), 특히 문제 해결 과정에서 나타난 인과성 연구설계 (p=.000)와 결과 해석(p=.001)에 관한 과학적 추론의 점수가 유 의미하게 우수하였다. 결론적으로 동일한 시간 동안 문제중심학습 방식은 강의중심학습 방식에 비해 하위 기초지식의 이해를 위한 학습 환경에서 불리하지 않았을 뿐만 아니라 상위 인지 활동인 문제해결 과정에서 과학적 추론을 개발하는데 공헌 하였다.