저식염양념젓갈 제조시 필연적으로 대두되는 가장 큰 문제점 중의 하나가 젓갈의 shelf-life 단축이며, 이를 연장하려는 연가 폭넓게 이루어지고 있으나 아직까지 뚜렷한 해결방안이 마련되어 있지 않은 실정이다(Kim, 1996). 그동안의 저염젓갈의 유통기간 연장에 대한 연구로써 젖산, 알콜, sorbitol, sulfate염 등을 첨가한 연구가 있었으나(Cha et al.,1983; Kim 1996) 단가 문제나 식품 첨가물에 대한 소비자들의 기피현상 등으로 널리 이용되지 못하고 있는 실정이다. (중략)
저염양념젓갈은 재래식 고식염 젓갈과는 달리 저염, 저온으로 숙성한다는 것이 가장 큰 특징 이며 숙성기간 중 자가소화 및 미생물이 생산하는 효소 작용에 의하여 특유의 감칠맛을 가지게 된다(Park et al., 1996). 기존의 창란젓갈 숙성공정은 0$\pm$2$^{\circ}C$에서 50~60일 동안 정치상태로 숙성하게 되는데(Han, 1996; Park, 1998), 이때 숙성용기 아랫부분에 기체가 발생하는 등 (Kim et al., 1993) 상하간의 품질편차가 크고 숙성기간이 장기화되는 단점이 있다. (중략)
데이터베이스의 성능개선을 위해서 여러 가지 튜닝기법을 사용하고 있다. 그러나 DBMS의성능문제는 약 60%가 응용프로그램의 SQL문에서 발생한다. 따라서 본 연구에서는 여러 가지 상황 중 MS SQL Server 2000의 [SQL Query Analyzer]를 사용하여 동일 쿼리의 셀프조인과 외부조인의 실험을 통하여 수행성능을 평가하였다.
정보통신 기술의 급격한 발전으로 환경변수 데이터의 수집과 분석자료의 활용에 대한 요구가 증대되고 있다. 따라서 본 연구에서는 DAQ(Data Acquisition System)를 통해 수집된 실시간 데이터의 효율적인 데이터베이스 구축을 위한 저장 알고리즘의 설계를 제안하고, 온도 데이터 수집모텔을 통하여 효과를 검증한다.
응용프로그램 로더와 동적 링커는 응용프로그램이 실제로 실험되기까지의 준비 과정을 담당하는 프로그램들이다. 최근의 WIPI 표준은 휴대폰에 새로운 응용프로그램을 전송 받아 수행할 수 있는 환경을 제안하고 있지만, 휴대폰과 같은 제한된 이동단말기에서 사용할 안한 로더와 동적 링커는 공개되어 있지 않다. 본 논문에서는 이동단말기 환경에서 응용프로그램 로더와 동적 링커를 개발하는 과정을 설명한다. 개발에 참가한 연구진의 경험을 소개함으로써 이후의 비슷한 환경에서 로더와 링커를 개발하려는 연구자들에게 중요한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 재킷, 와이셔츠, 넥타이 색과 지각자의 성별에 따른 남성 정장착용자의 이미지 지각의 차이를 밝히고, 성별 및 연령에 따른 남성 의복의 색 선호도의 차이를 조사하는 데 있었다. 연구방법은 준실험방법이며, 피험자간(between-subjects) 실험설계를 사용하였다. 2$\times$2$\times$2$\times$2의 요인설계로서 지각자의 성별(2), 재킷 색(2), 와이셔츠 색(2), 넥타이 색(2)을 독립변인으로 사용하였다. 재킷 색은 진남색과 회색을 택하였고, 와이셔츠 색은 흰색과 파란색이었으며 넥타이 색은 빨강과 파랑이었다. 이미지 지각을 측정하는 문항은 6개 차원의 7점 양극 형용사 쌍으로 구성된 의미미분척도였으며, 그 차원은 능력, 품위, 활동성, 선호평가, 남성성, 현시성이었다. 피험자는 서울 시내에 거주하는 20, 30대 남녀 각각 132명씩 총 264명이었다. 자료분석은 SPSS 프로그램을 사용하였으며, 통계 분석방법은 Cronbach의 $\alpha$-신뢰도 계수 산출, t-검증, 사원변량분석, 이원변량분석, 일원변량분석과 Duncan의 다중범위검증을 실시하였다.
이제는 딥러닝 없는 원격탐사 데이터 처리는 상상하기도 어려운 시대가 되었다. 원격탐사의 활용기술 개발을 위해서는 먼저 인공지능(artificial intelligence, AI)을 위한 데이터를 설계 및 구축하고, AI모델을 학습시키는 과정을 거친다. AI모델은 빠르게 발전하여 모델 정확도가 나날이 높아지고 있지만, 모델을 훈련시키는 사람에 따라 정확도의 편차가 발생하고 있다. 결국 AI모델을 훈련시킬 수 있는 숙련도 높은 전문가가 더욱 더 필요한 시대가 되어가고 있다. 특히, 딥러닝기술은 원격탐사활용에 있어 자동화라는 키워드를 제공하고 있다. 예전에는 60% 이하의 정확도만 있었던 기술도 이제는 90%를 넘어 100%의 시대로 가고 있다. 이 특별호에서는 딥러닝기술이 원격탐사에 어떻게 활용되고 있는지에 관한 13편의 논문을 소개한다.
유비쿼터스 서비스가 운용되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크가 우선적으로 구축되어야 하며, 이 중에서 유비쿼터스 센서 네트워크는 매우 큰 부분을 차지하고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크가 독자적으로 운용되는 것은 물론, 유비쿼터스 서비스의 인프라로써 동작하기 위한 성능을 가지는 전송기법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 전송의 신뢰성을 확보하여 성능을 향상시킨다. 특히 데이터 전송상의 오류를 부가적인 데이터 생성과 통신과정 없이 검출함으로써 통신비용을 줄이고, 네트워크의 트래픽을 감소시켜 준다.
Aviation ICT technology is a convergence technology between aviation and electronics, and has a wide variety of applications, including navigation and education. Among them, in the field of aerial pilot training, there are many problems such as the possibility of accidents during training and the lack of coping skills for various situations. This raises the need for a simulated pilot training system similar to actual training. In this paper, pilot training data were collected in pilot training system using VR/AR to increase immersion in flight training, and Customized Pilot Training Platform with Collaborative Deep Learning in VR/AR Environment that can recommend effective training courses to pilots is proposed. To verify the accuracy of the recommendation, the performance of the proposed collaborative deep learning algorithm with the existing recommendation algorithm was evaluated, and the flight test score was measured based on the pilot's training data base, and the deviations of each result were compared. The proposed service platform can expect more reliable recommendation results than previous studies, and the user survey for verification showed high satisfaction.
본 논문에서는 영상처리 방법을 이용하여 정자의 운동 특성을 분석하는 자동화된 방법을 개발하였다. 시스템의 구성은 별도의 전용 프로세서를 사용하지 않고 PC와 간단한 영상처리 보드로 이루어진다. 영상 처리 보드는 영상을 받아들이는 데 사용되며 PC는 영상을 처리한 다음 분석해서 정자의 운동 특성을 나타내 주는 특성 변수의 값을 계산한다. 분석 알고리듬으로서 중요한 것은 정자의 위치 검출 알고리듬과 정자의 운동 경로를 추적하는 Match matrix 방법이다. 분석한 결과를 수작업 방법 그리고 전용 프로세서를 이용하는 방법과 비교하여 신뢰할 만한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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