가다랭이 통조림 제조시 부산물로 얻어지는 혈합육의 식품소재로의 이용 가능성을 검토하기 위하여 가다랭이 혈압육 단백질 농출물과 ${\alpha}-chymotrypsin$으로 단백질 농축물을 가수분해한 단백질 가수분해물을 만들어 이들의 용해도, 가수분해도, 유리아미노산 함량 등을 측정하고, 모조 어간장 및 어묵제조시 첨가하여 관능검사를 통하여 기호성 등을 평가하였다. 단백질 농축물의 pH 1 부터 12 사이에서의 용해도는 전 구간에 걸쳐 36% 이하였고, pH 7에서 가장 낮은 22%를 보였다. 단백질 가수분해물의 용해도는 전 구간에 걸쳐 65%에서 81%로 나타났고, 용해도가 가장 낮은 pH는 7이었다. 용해도 곡선의 양상은 두 단백질에서 비슷하였다. 단백질 농축물의 가수분해도는 가수분해 12시간에서 79.8%였고 그 이상의 시간에서는 약간의 증가만 나타내었다. 총 유리아미노산의 함량은 단백질 농축물이 단백질 가수분해물 보다 약간 높았으나, 총 필수아미노산의 함량은 단백질 가수분해물에서 높게 나타났다. 두 단백질 모두 taurine의 함량이 높은 것이 특징이었다. 단백질 농축물에서는 taurine, histidine, arginine, alanine 순으로 많은 함량을 보였고 단백질 가수분해물에서는 valine, taurine, leucine, alanine순으로 많이 함유하였다. 단백질 가수분해물을 모조 어간장 제조시 첨가할 경우 모조 어간장 제조 원료액 100ml당 8g의 첨가가 적당하였고, 관능검사 결과 시판 어간장과 비교하여 손색이 없었다. 어묵제조시 단백질 가수분해물을 2%까지 첨가여도 품질면에서 손색없는 제품을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 NDSL을 검색하기 위해 이용자가 입력하는 검색 질의어를 대상으로 질의어에 사용되는 키워드와 학술지에서 추출한 기술용어와의 관계를 분석하고자 한다. 관계 분석을 위해 사용된 키워드는 17개월 동안의 NDSL 검색 질의어에서 추출한 약 83만3,000개, 기술용어는 NDSL, INSPEC, FSTA 3개 영문 학술지 데이터베이스 약 4,100만건에서 추출한 약 97만5,000개이다. 그리고 분석에 사용된 키워드와 기술용어는 2어절 이상의 영어 단어이며, 이들 간의 관계 분석은 키워드와 기술용어간의 일치성, 연관성, 기술용어에 대한 빈도 분석 등이다.
멀티미디어 서비스 제공을 위해 Havi, Jini, LonWorks, UPnP, SLP 등 여러 미들웨어들이 현존하고 있음에도 불구하고, 홈네트워크가 계속 진화함에 따라 다양한 정보가전들에 대해 특화된 새로운 미들웨어들이 계속해서 등장할 것으로 예상된다. 본 논문은 홈네트워크 상에서 이질적인 미들웨어 간의 상호 연동을 위한 통합 구조 방식에 대해 고찰하고, 효율적인 멀티미디어 서비스 지원을 위하여 기존 방식과는 달리 이질적인 미들웨어를 통합하는 표준 메소드 기반의 통합 구조를 제안한다. 본 논문에서 제안한 HOMI 구조 (HOmenetwork Middleware for Interoperability)는 이기종 미들웨어간의 연동을 위해 표준 메소드를 사용하여 이기종 장치들이 서비스를 인식하고 사용할 수 있는 인터페이스를 제공한다. HOMI는 이러한 인터페이스를 통하여 기존의 통합 미들웨어 구조와는 다르게 표준 메소드를 사용하여 장치들간의 연동을 가능하게 함으로써 홈네트워크를 위한 이기종 가전들간 연동의 효율성과 편리성을 향상시켰다. HOMI는 댁내에 존재하는 멀티미디어 데이터 관리를 위하여 통합 멀티미디어 데이터관리 매니저를 두고, 장치들간에 연동이 가능하도록 함으로써 분산되어 있는 멀티미디어 데이터와 서비스를 언제 어디서든지 서비스 받을 수 있도록 지원한다. 마지막으로 HOMI는 통합 미들웨어를 위한 중앙 집중형 구조에서 멀티미디어 데이터 전송에 의한 부하 문제를 Agent들을 여러 장치에 분산할 수 있도록 함으로써 해결하였다.
우리 식생활에서 기본 조미료의 하나인 한식간장에 기능성을 부여하고자 기존의 식염수 대신 멸치 발효액을 사용하고 약용식물인 삼백초와 어성초를 5%씩 첨가하여 4개월간 발효시켜 기능성 어간장을 제조하였다. 어간장의 특성을 조사한 결과 총질소 함량은 발효시간이 경과함에 따라 증가하는 경향을 보였는데, 어성초 첨가구가 가장 높은 값을 나타내었고 삼백초 첨가구는 대조구와 비슷한 값을 보였다. 총당 및 환원당의 함량은 어성초 첨가구가 가장 높았으며, 다음이 삼백초 첨가구, 대조구 순이었으며, 염도는 대조구보다 첨가구에서 낮게 나타났다. pH는 초기 pH 5.86에서 4개월 발효 후 대조구의 경우 pH 5.27로, 삼백초와 어성초 첨가구에서는 각각 pH 5.38, 5.54로 감소하였고, 산도는 발효 기간 동안 완만히 증가 하였으나 대조구와 약용식물 첨가구 사이에서는 큰 차이를 보이지 않았다. 순고형물 함량은 약용식물 첨가구에서 약간 높은 수치를 보였다. 발효 중 총균수의 변화는 전반적으로 발효 3개월까지 증가하다가 그 이후 감소하였으며 약용식물을 첨가함으로써 총균수가 보다 낮아졌고 특히 어성초의 경우 미생물의 발육 억제 효과가 큰 것으로 나타났다. 맛과 관련하여 단백질분해효소 활성도 및 핵산관련물질과 유리아미노산의 함량을 조사하였는데, 단백질분해효소 활성도는 대조구보다 약용식물 첨가구에서 활성이 약간 높게 나타났으며, 어성초 첨가구 보다는 삼백초 첨가구에서 활성이 높았다. 핵산관련물질로는 발효 4개월 후 ADP가 가장 많이 생성되었고, IMP는 발효 3개월째 생성되기 시작하여 삼백초 첨가구에서 10.6 mg%로 가장 많았고 어성초 첨가구는 6.81 mg%, 대조구는 5.32mg% 생성되었다. 유리아미노산 함량은 삼백초 첨가구가 177.1 mg%로 가장 높은 수치를 보였고 어성초 첨가구는 134.7 mg%로 대조구 171.2 mg%보다 낮은 값을 나타내었다. 그러나 맛난 맛 관련 아미노산인 glutamic acid와 aspartic acid의 함량은 삼백초와 어성초 첨가구가 각각 29.2, 34.3 mg%로 대조구 25.9 mg%보다 높게 나타났다. 기능성 어간장에 대해 ACE 저해능을 조사한 결과, 대조구와 삼백초 첨가구는 비슷한 값을 보이고 있으나 어성초 첨가구에서 는 매우 높게 나타났다. 관능검사에서는 맛, 향, 전체적인 기호도에서 어성초 첨가구가 가장 높게 평가되었고 그 다음 이 삼백초 첨가구로 나타나면서 약용식물의 첨가에 의해 거부감보다는 오히려 긍정적인 결과를 얻을 수 있었다. 따라서 상시 이용되는 기본 조미료로서 약용식물, 특히 어성초를 첨가한 어간장의 경우 간장자체의 기능은 물론 맛과 기능성에서도 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 한국어 동사의 활용된 형태인 굴절 동사의 심성어휘집 접근 과정을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위하여 차폐 점화 어휘 판단과제 실험을 실시하여 점화크기를 비교하였다. 한국어 규칙 동사와 불규칙 동사를 다섯 가지로 나누어 실험을 수행하였다. 활용의 종류는 1) 완전규칙 2) 발음변화규칙 3) 철자변화규칙 4) 어간변화 불규칙 5) 어미변화 불규칙으로 1), 2), 3)은 규칙 활용의 범주로 4), 5)는 불규칙활용의 범주이다. 기본형의 동사를 표적자극으로 사용하였고, 점화자극으로 총 세 가지 유형이 사용하였다. 점화자극으로 사용한 자극은 기본형의 어간의 변화가 없는 규칙활용, 기본형의 어간이 철자적, 음운적으로 변화하는 불규칙활용과, 의미 및 형태적으로 관련 없는 통제된 단어이다. 또한 단어재인의 처리에서 형태소 분해 정보처리의 시간대를 살펴보기 위하여 SOA의 간격을 43ms, 72ms, 230ms의 3가지로 나누어 실험하였다. 모든 동사가 모든 SOA에서 규칙활용과 불규칙활용이 통제단어에 비해 빠른 반응시간을 보임으로써 점화효과가 관찰되었다. 그러나 규칙활용과 불규칙활용에서 뚜렷이 점화효과의 차이가 관찰되지 않는다. 이러한 규칙활용과 불규칙활용의 범주의 구분 없이 비슷한 패턴을 보여주는 결과는 한국어가 단순히 규칙과 불규칙의 기준으로 나뉘어서 처리되지 않는다는 것을 시사한다. 또한 모든 SOA에서 촉진효과를 보임으로써 형태소 정보처리가 초기과정부터 일어남을 확인하였다.
본 연구의 목적은 비린 냄새 제거와 미생물 항균작용으로 저장성 향상 효과가 있는 참뽕가지를 어간장게장 제조에 이용하고자 이화학적 특성, VBN, 미생물 변화 및 아미노산 변화, 관능적 품질 특성을 평가하여 첨가량과 최적조건을 제시하는 것이다. pH는 숙성 1일과 5일 각 시료 간에 유의한 차이를 보였으며(p<0.001), 참뽕가지를 동일한 양으로 첨가하였을 경우, 숙성 기간에 따라 증가하였다. 염도는 숙성 1일에서 대조구보다 참뽕가지의 첨가량이 증가할수록 유의하게 낮아졌다(p<0.001). 당도는 숙성시간이 증가함에 따라 낮아졌다. L-value는 같은 양의 참뽕가지를 첨가하였을 때 숙성기간이 늘어날수록 값이 감소하여 색이 어두워졌다. a-value와 b-value는 숙성기간 1일, 참뽕가지 함량 100 g일 때 유의적(p<0.05)으로 높은 값을 나타내었다. VBN 함량은 숙성기간 1일과 5일에서 G4에서 가장 낮은 VBN 함량을 나타내어 부패도가 가장 낮았으며, 미생물 수는 숙성 1일에 대조구가 가장 높았고, 참뽕가지 첨가량이 증가할수록 항균작용을 하여 대조구보다 낮게 나타났다(p<0.05). 총유리아미노산은 숙성기간이 지남에 따라 증가하는 경향을 나타내었다. 특성차이검사 결과는 쓴맛, 풀 냄새, 텁텁한 맛이 참뽕가지 첨가량이 증가할수록 유의적(p<0.05)으로 진하다고 평가되었다. 감칠맛은 G4가 가장 높게 평가되었고, 참뽕가지를 첨가한 모든 시료가 대조구에 비하여 유의적(p<0.001)으로 구수하다고 평가되었다. 비린내는 참뽕가지를 첨가하지 않은 대조구에서 가장 높았으며, 첨가량이 증가할수록 감소한다고 평가되었다(p<0.001). 일반소비자들에 대한 기호도 검사결과, 향, 맛, 전반적인 기호도는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(p<0.01).
본 실험은 동해안 특산 어종인 까나리 액젓의 속성제조를 위하여 발효촉진제 (오징어 내장, koji 및 효소)를 첨가한 다음 15$^{\circ}C$에서 숙성 중 여러 가지 성분변화를 분석하였다. 숙성기간 동안 수분은 모든 실험구에서 감소하는 경향을 나타내었으며 단백질 함량은 모든 시료에서 숙성 1개월째까지 급격히 증가하였으며 그 이후의 숙성기간에서는 미세한 증가 현상을 나타내었다. 조지방은 숙성 기간 동안 오징어 내장 첨가구에서 가장 높은 함량을 나타내었으며 탄수화물은 koji 첨가군이 가장 높게 나타났다. 조회분은 숙성기간동안 모든 실험구에서 꾸준히 증가하는 경향을 나타내었으며 pH는 모든 실험구에서 큰 변화는 나타나지 않았으며 오징어 내장 첨가구가 가장 낮게 나타내었다. TMA 함량은 모든 실험구에서 숙성 3개월째까지 계속 증가하다가 그 후 다소 감소하는 경향을 나타내었으며 아미노태 질소량은 모든 실험구에서 숙성 3개월째까지 완만하게 증가하였으며 숙성 4개월이하부터는 모든 실험구에서 급격한 증가량을 나타내었다. VBN 함량은 모든 실험구에서 숙성 2개월까지 미세하게 증가하였으나 숙성 3개월째에 모든 발효 촉진제 첨가구에서 급격히 증가하였으며 전 숙성 기간에 걸쳐 오징어 내장 첨가군이 가장 높은 VBN 함량을 나타내었다. 숙성 중 오징어 내장 첨가군에서는 본 논문에서는 자료를 제시하지 않았지만 숙성 3개월째 다른 첨가군과는 다른 독특한 고소한 향과 감칠맛을 나타내었다. 속성 까나리 어간장을 제조하기 위한 속성 발효제로서 오징어내장 및 koji는 발효기간을 단축시킬 수 있을 뿐 아니라 독특한 맛을 형성하므로 까나리 어간장의 속성제조에 발효촉진제로 사용이 가능하다고 보여진다.
검색엔진에 사용자가 입력한 검색어를 분석하면 상호 연관이 있는 검색어들을 찾아낼 수 있다. 검색어들간의 상호 연관성을 찾기 위해서 데이타 마이닝 분야의 연관법칙을 위한 알고리즘을 적용하였다. 그러나 이 알고리즘들은 모두 일정 횟수 이상 검색된 검색어간의 연관법칙에 집중되어 있어서 일정 횟수 이상 검색되지 않은 검색어들은 버려진다. 이 연구에서는 이런 검색어들을 스몰 셋(small set)이라고 정의하고 스몰 셋의 연관법칙을 찾기 위한 방법을 제시한다. 실험결과는 이 연구에 제시한 방법이 효과적으로 동작하는 것을 입증해준다.
본 논문에서는 코퍼스를 이용한 확률 의존문법 자동 생성 기술을 다룬다. 의존문법 생성을 위해 구성성분의 기능어들 간의 의존관계를 학습했던 기존 연구와는 달리. 한국어 구성성분은 내용어와 기능어의 결함 형태로 구성되고 임의 구성성룬 기능어와 임의 구성성분 내용어간의 의존관계가 의미가 있다는 사실을 반영한 의존문법 학습방법을 제안한다. KAIST의 트리 부착 코퍼스 31,086문장에서 추출한 30,600문장의 Tagged Corpus을 가지고 학습한 결과 초기문법을 64%까지 줄인 1.101 개의 의존문법을 획득했고. 실험문장 486문장을 Parsing한 결과 73.81%의 Parsing 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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