건강식품(健康食品), 보신식품(補身食品)으로 전래되어 오는 돼지머리, 족발, 꼬리 부위의 영양학적(營養學的) 가치를 규명(究明)하기 위한 일환으로 일반성분(一般成分), 수율(收率) 및 열량과 구성 아미노산조성 그리고 무기중(無機質)중 생리적(生理的)으로 열학이 큰 철, 칼슘 및 인과 vitamin A, thiamine 및 riboflavin의 함량에 대하여 실험검토(實驗檢討)하였는데 결과는 다음과 같다. 1. 생시료(生試料)에 있어서 수율(收率)은 머리는 69.4%, 족발은 46.1%, 꼬리는 67.6%이었고, 삶은 시료(試料)의 경우 머리는 54.1%, 족발은 34.3% 및 꼬리는 47.6% 이었다. 2. 열량은 생시료(生試料)의 며리는310.5Cal 족발은288.1Cal, 꼬리는282.5Cal 였으며 삶은시료(試料)의 머리는 295.0 Cal, 족발은 267.4 Cal그리고 꼬리는 253.8 Cal 이었다. 3. 생시료(生試料)와 삶은 시료(試料)의 구성아미노산의 조성(組成) 중 필수(必須) 아미노산은 lysine, leucine, threonine이 높은 함량을 나타내었고 methionine, tryptophan이 가장 낮은 함량을 나타내고 있으며 비필수(非必修) 아미노산은 proline, glycine, glutamic acid 또는 aspartic acid가 전체아미노산의 반이상을 차지하고 있으며 전반적으로 생시료(生試料)나 삶은 시료(試料)에 있어서 조성(組成) 및 함량에 큰 변화를 찾아 볼 수 없었다. 4. 생시료(生試料)의 무기질(無機質)에 있어서 칼슘, 철은 족발이 높은 함량을 보였고 인의 경우 머리가 가장 높았다. 5. Vitamin A는 생시료(生試料)나 삶은 시료(試料) 모두에 함유되지 않았고 thiamine과 riboflavin은 적은 양이 함유되어 있었다.
본 연구는 실제 커피박을 자원화하고, 부가가치를 향상시키며, 열수추출물로 만든 커피박을 제조한 후 족발을 현재 식품제조사에서 만드는 공정으로 가공하여 다변화된 풍미와 기능성이 향상된 족발로 돈족 제품의 다양성과 품질에 미치는 영향을 기초자료로 얻고자 실시하였다. 족발의 pH는 대조구에서 가장 높은 수치를 보였고, 수분함량의 경우 대조구와 커피박 추출물 첨가 간의 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 조지방, 조회분의 경우 첨가량 증가에 따라 유의적 차이는 없었으나 다소 증가되었으며, 단백질의 경우는 첨가량이 증가함에 따라 유의적인 차이는 나타나지 않았으나, 다소 감소하는 경향을 보였다. 염도의 경우 대조구보다 첨가구에서 높게 나타났다. 텍스쳐(texture) 분석은 커피박 추출물 첨가에 따라 hardness와 chewiness는 유의적으로 감소하는 경향을 보였고, cohesivenes와 springiness는 대조구와 유의적 차이가 없었다. 명도는 커피박 추출물 첨가량을 10%, 20%, 30%로 점차적으로 증가할수록 L값은 대조구에 비해 점점 유의적으로 낮아지는 것으로 나타났다. a값은 커피박 추출물 첨가구가 대조구에 비해 유의적으로 차이가 없었으며, b값은 대조구가 가장 낮았고 첨가량 증가에 따라 유의적으로 증가하는 결과를 보였다. 이와 같은 분석결과는 커피박 추출물의 색도가 족발의 색에 영향을 미쳤기 때문인 것으로 사료된다. 관능평가 결과, 10%의 커피박 추출물 첨가군이 외관, 씹힘성, 냄새 및 선호도에 높은 점수를 나타내 족발의 품질을 향상시키는 것으로 관찰된다.
마켓팅의 홍수 속에서 참으로 많은 선전문구들을 접하게 된다. 특히 학생 때부터 등수 비교에 익숙해 있던 우리들은 웹사이트의 홍보문안에서도‘OO분야 1위’업체라거나 최초 업체라는 부분을 강조하곤 한다. 상식적으로는 1위가 한 개 업체뿐이어야 하겠지만, 장충동에 원조가 아닌 족발집이 없듯 어지간한 웹사이트 중에선 1위 업체가 아닌 사이트가 없다. 특히 다음과 네이버는 서로 검색부문 1위 업체라고 주장하고 있고, 커뮤니티 분야에는 네이트닷컴까지 가세해 자신들이 1위라며 다툼이 대단하다. 그렇다면, 어떻게 이런 비교가 이뤄지고 있으며 제각기 다른 주장을 펼칠 수 있는지 각 조사방법, 순위비교 사이트에 따른 차이점을 살펴보도록 하자.
예로부터 옻은 항암성, 항산화성, 혈액순환기계 질환예방, 항균성 및 면역증강 작용 등이 있음이 알려져 왔다. 본 연구에서는 옻 중의 유독 성분으로 강한 알레르지를 유발하는 urushiol을 불활성화 시킨 기능성 옻 추출물을 첨가시킨 육가공품을 제조하였다. 소세지, 햄, 베이컨 및 족발 시료는 옻 추출물을 0.1% 첨가하여 사육한 돈육 및 일반 돈육에 옻 추출물을 2%, 4%및 8%첨가하여 제조한 시료에 대하여 4$^{\circ}C$에서 60일간 저장하면서 관능적 특성 및 물리적 특성을 조사하였다. (중략)
콜라겐 함유량이 높은 한식메뉴에 대한 미생물학적 위해 평가를 위해 S. aureus와 Salmonella를 삼계탕, 어글탕, 오돌뼈 볶음, 전약, 족발에 접종하여 다양한 저장온도에서 세균수를 관찰하였다. $4^{\circ}C$의 저장온도에서는 5가지 콜라겐 함유식품에서 세균의 성장이 관찰되지 않았고, $10^{\circ}C$의 경우 삼계탕과 족발이 다른 식품에 비해 세균이 생장하는 패턴을 나타냈다. 저장온도 $20^{\circ}C$에서는 전약을 제외한 나머지 식품에서 세균이 생장하였고, $30^{\circ}C$에서도 전약만 세균수가 감소하는 것으로 관찰되었다. 5가지 콜라겐 함유식품 중 전약만 고온 저장온도에서 위해세균의 활성이 관찰되지 않고 감소하는 경향을 나타냈기 때문에 전약에 첨가된 정향, 대추, 계피, 생강, 후추에 대한 항균활성을 실험하였다. 그 결과 정향, 계피, 후추, 생강이 S. aureus에 대해 항균성을 보였고, Salmonella에 대해서는 정향과 계피만 항균력이 나타났으며, 대추는 항균능력이 없는 것으로 나타났다.
우리는 대표적인 디지털 플랫폼인 온라인 음식 주문 배달 산업을 대상으로 디지털 경제의 긴꼬리 효과를 계량화한다. 특히, 코로나19 시기를 거치면서 음식배달플랫폼 입점으로 인한 긴꼬리 효과의 변화 양상을 고찰한다. 배달의민족에 입점한 음식점 15,000곳을 무작위로 선별하고 이들 매장의 2019년부터 2021년까지 전체 주문 정보를 취합(aggregation)하여 선형로그변환 후 기울기를 추정하여 디지털 경제의 긴꼬리 효과를 실증 분석하였다. 2019년부터 2021년까지 관찰기간 동안 음식 배달 플랫폼 활용 음식점 주비모수 분포의 긴꼬리 효과는 강건하게 관찰되었다. 이는 코로나19 이후 음식배달 플랫폼을 통한 음식점의 디지털 전환이 틈새시장 확장에 일정 부분 기여하였음을 의미한다. 또한, 긴꼬리 효과는 객단가가 높을수록 매출액 상위 집단일수록 더 커지는 반면, 비황금 시간대 매출비중이 높은 경우 긴꼬리 효과가 통계적으로 유의하게 증가하지 않았다. 이 결과는 피자, 족발 등 단가가 높고 비교적 배달서비스가 활발한 카테고리에서 음식 주문 및 배달 산업의 디지털 전환 효과가 증가한다는 업계 실무자들의 관찰과 부합한다. 타 업종에서도 상대적으로 경쟁이 치열한 시장 구분에서 디지털 경제의 긴꼬리 효과가 보다 강건하게 관찰될 것이라고 여겨진다. 음식점 간 경쟁강도가 상대적으로 약한 비황금시간대 매출비중이 긴꼬리 효과에 통계학적으로 유의한 영향을 주지 않는다는 실증결과 또한 동일한 함의가 있다.
This study was conducted to ascertain the antioxidant properties of Hamcho (Salicornia herbacea L.) and as well as manufacture pettitoes using Hamcho as a natural antioxidant material for diverse applications. The DPPH radical scavenging activities of 25, 50, 100 mg/mL in methanol extracts from Salicornia herbacea L. increased significantly (p<0.05) to 12.8%, 21.6% and 39.1%, respectively. The total phenolic content was $38.58{\pm}4.25{\mu}M$ as tannic acid equivalent for 100 mg/mL of methanol extracts from Hamcho. FRAP value was $448.58{\pm}14.01{\mu}M$ as ascorbic acid equivalent in reducing power. To apply Hamcho to food as a natural antioxidant, pettitoes were prepared with added Hamcho. To manufacture pettitoes added with Hamcho, general quality characteristics of pettitoes added with 0%, 2%, 4% and 6% based on 100 g of pettitoes were determined. In conclusion, mineral components increased according to the added amount of Salicornia herbacea L. Crude protein showed the highest value with 2% added Hamcho. Overall, the addition of Hamcho led to hardening of the meat texture. As a result of measuring color in terms of brightness, redness, and yellowness with chromaticity, the L value (brightness) increased with added amount of Hamcho. There was no significant difference in redness or yellowness. As a result of the sensory evaluation of pettitoes according to addition of Hamcho, the group with 4% added Hamcho showed enhanced overall preference with improved flavor, taste and textural properties.
원통 및 직육면체 등의 단순한 모형함정과 모형통발, 재료의 종류와 입구의 형태, 입국의 경사각도에 따른 입롱과 도피행동 및 미끼의 냄새에 유집되는 행동 등에 대한 태평줄생우의 선택행동을 수조에서 관찰하여 비교한 결과는 다음과 같다. 1. 망지재료가 P. A, P. E 및 면인 경우 새우의 입롱수는 차이가 거의 없었으며, 삼각형, 사각형의 입구단면보다는 원형에 더 많이 들어 갔고 입구의 경사가 클수록 들어가는 미수가 적었다. 2. 모형함정의 입구경사가 0$^{\circ}$, 90$^{\circ}$일 때부다 30$^{\circ}$, 60$^{\circ}$일 때가 시간의 경과에 따른 새우의 도피율이 낮았으며, 직육면체의 평면입구일 때보다는 원통의 원추형 입구일 때 도피율이 적었다. 3. 미끼의 축출용액에 모여드는 새우의 수는 전갱이와 바지락, 새우와 고등어, 고등어육과 내장 등 간에는 차이가 거의 없으나 고등어와 멸치젓, 족발과 새우간에는 각각 고등어와 새우 육에 더 많이 모여들었다. 4. 먹이가 들어 있는 모형통발에는 없을 때의 3배 정도 입롱수가 많았고, 미끼가 없을 경우 입구의 수가 1개와 2개일 때는 입롱수에 차이가 거의 없으나 도피수는 2개일때가 훨씬 많았다.
우리나라는 세계적으로 배달음식 문화가 가장 많이 발달한 나라 중에 하나로 최근에는 일인가구의 증가와 배달앱 시장의 발달과 함께 그 성장 속도 또한 눈부시게 증가하고 있다. 따라서 배달음식 이용에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 날씨와 날짜별 변수를 고려하여 시간대별 배달음식 이용건수를 예측함으로써 소비자와 생산자 모두에게 이익을 주는 예측모형을 찾고자 한다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 2014년도 배달음식 통화건수를 예측하는데 있다. 예측에 사용되는 회귀 모형은 선형회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계, 신경망, 로지스틱 회귀모형으로 총 6가지이다. 고려되는 배달음식 업종은 총 4가지(족발/보쌈정식, 중국음식, 치킨, 피자)로 크게 두 가지 방법을 이용하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하였다. 첫 번째 방법은 총 이용건수와 각 업종별 배달음식 이용비율을 곱하여 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 것이고, 두 번째 방법은 각 업종별 모형을 세워 각 업종별 배달음식 이용건수를 예측하는 방법이다. 최종적으로 선택된 모형은 방법 1에서는 신경망 모형과 선형회귀모형이며, 방법 2에서는 신경망 모형이었다. 방법 2보다는 방법 1로 구한 결과가 더 예측력이 좋은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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