동일한 재료를 사용하고, 식품명이나 음식명이 같음에도 불구하고 동일한 중량에서 식품의 영양성분이 편차를 나타내는 경우가 많이 있다. 그 원인은 조리 방법과 조리 공정에 따른 음식의 수분함량과 깊은 관계가 있다. 개인의 건강 맞춤형 식단을 설계하고, 정확한 열량과 양분을 공급하기 위해서는 조리 공정이나 조리 방법에 영향을 받지 않는 음식 데이터의 표시 방법이 필요하다. 이 연구에서는 동일한 식자재나 식품이 함수율의 차이로 인해 다른 식자재나 식품으로 분류됨으로 데이터베이스의 복잡성과 활용측면의 어려움이 증가하는 문제를 개선하기 위해 건물중(乾物重) 기반의 식품 데이터 표시를 제안하고자 하며, 이를 위해 식품재료로서 쌀의 특징과 쌀을 재료로 한 다양한 쌀 가공 식품의 물성에 대하여 수분의 변화에 따른 주요 영양성분의 변화를 고찰하고, 이를 통해 식품 데이터를 정규화 하기 위한 예시로서 쌀의 건물중 기반 영양 표시를 제안하고자 하였다. 동일한 재료로 가공된 32종의 쌀 가공 식품 데이터는 수분 분포에 있어 1.1~95%, 에너지량은 20~415kcal, 단백질은 0.3~9.1g, 지질은 0.1~3.9g, 탄수화물은 4.4~91.0g의 범위로 매우 넓은 영역에 분포하고 있다. 그러나 수분영향을 제거하고 고형물로 환산한 쌀가공 식품의 100g 당 영양성분은 에너지량의 최대값과 최소값의 범위는 376.9~421.1kcal, 단백질의 최대값과 최소값의 범위는 4.3~12.6g, 지질의 최대값과 최소값의 범위는 0.1~4.1g, 탄수화물의 최대값과 최소값의 범위는 80.5~95.1g 로 나타났다. 수분 중량을 포함한 음식의 영양성분 데이터에 비해 최대값과 최소값, 데이터의 표준편차가 90%이상 감소하고, 정규화되는 경향을 나타내었다.
데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.
uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.
최근의 생산 시스템은 가공부품의 변화와 생산롯트의 변화에 유연하게 대처하며 동시에 높은 생산성을 가질 수 있 는 FMS, FMC, CIM와 같은 고도로 자동화된 유연생산 시스템으로나아가고있다. 본 연구에서는 실제상품화가 가능한 지능형 전류 감시장치를 개발하는 것을 그 목적으로 하였으며 인텔8096 단일칩 콘트롤러를 이용하여 이를 실현하였다. 개발된 장치의 성능 평가를 위해드릴가공에 적용하였다.
최근의 합성섬유에 있어서 고기능화는 이전의 천연섬유 지향에 탈피하여 독자의 기능을 가지는 새로운 섬유로의 전개로서 "신합섬"이 등장하였다. 소비자의 요구는 천연섬유의 기능성 요구하면서도 기볍고, 얇고, 부드럽고, drape성이 좋고 발색성이 양호한 섬유를 요구하고 있다. 더우기 각종 견뢰성이 우수하고 easy care하지 않으면 안된다. 이와 같은 요즘의 소비자요구의 고급화, 다양화를 생각할 때 wool에 고부가가치르 부여하는 일을 생각하지 않을 수 없다. 그래서 소비자에게 impact를 주고 message를 첨가한 제품을 제안하지 않으면 안될 것이다. 현재는 Price의 시대로부터 value 시대로의 변혁의 시기에 있다는 것을 인식하여야 한다. 양모섬유는 그 자신, 원래, 다종기능을 갖춘 섬유이며 건강유지에는 이상적이라고 말하는 의류소재라는 것은 잘 알고 있지만 그 지능을 강조하는 가공, 그 기능을 일부 희생시켜서라도 새로운 기능을 부가하는 가공, 종애의 가공기술을 개량, 혁신을 진행시켜 가는 것이 중요하다. 이들 가공기술면의 문제와 동시에 design 및 양모의 기능의 PR을 포함한 판매전략의 새로운 전개도 중요 괴제이다.도 중요 괴제이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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