컨테이너 영상의 문자를 인식하는데 있어 정규화 되어 있지 않은 컨테이너 영상의 문자영역을 추출한다는 것은 어렵다. 색깔. 위치, 글자 크기 등이 정해져 있지 않기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 형태학적인 특성이 아니라 명암도를 조사하여 문자가 분포할 가능성이 있는 후보 영역을 찾고 Canny 에지 추출 기법과 에지 추적 기법으로서 문자가 있는 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 문자 영역에서 히스토그램 방법을 이용하여 개별 문자를 추출하고 ART 알고리즘을 이용하여 인식한다. 실험 결과에서는 여러 영상에 대해 인식율이 우수한 것을 보인다.
중심합성계획에 의한 반응표면분석법을 이용하여 매실추출액 첨가 고추장의 이화학적 특성 및 관능적 품질의 최적배합조건을 설정하고자 매실추출액 및 고춧가루 첨가량에 따른 품질특성의 변화를 살펴보았다. 첨가 매실추출액이 증가할수록 pH는 감소하였고, 적정산도의 경우는 매실추출액과 고춧가루의 증가에 따라 증가하였으며 특히 매실추출액 증가에 따른 산도의 증가가 뚜렷했다. 고춧가루의 첨가량이 증가할수록 아미노태질소 값이 감소하는 경향을 나타내었고 매실추출액이 증가할수록 수분활성도는 증가하였으며, 수분함량의 경우 매실추출액이 증가할수록 완만히 증가하다 약간 감소하는 경향을 나타내었다. 색도의 경우 매실추출액이 증가할수록 모든 색특성(L*, a*, b*-value)이 감소하는 경향을 나타내었다. 향의 경우 매실추출액 및 고춧가루의 배합비율이 각각 2.20%, 8.62%일 때, 맛의 경우 6.63%, 9.50%, 색의 경우 7.80%, 8.62%일 때 최고의 관능평점을 얻었다. 모든 품질특성에서 고춧가루의 함량보다는 매실추출액 첨가량에 따른 영향이 크게 나타났다. 최적화 결과, 이화학적 품질특성 부분에서는 매실추출물이 3.60%, 고춧가루 첨가량이 10%일 때 최적의 공정조건을 나타내었으며 관능적 품질특성 부분에서는 매실추출물이 4.08%, 고춧가루 첨가량이 9.96%인 경우 최적인 것으로 나타났다.
소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제 표준인 ISO/IEC9126은 소프트웨어 품질 특성 및 측적 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 오류 데이터 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이터 품질 특성을 추출한다. 추출된 데이터 품질 특성을 측정하기 위해, 오류 데이터를 품질 속성으로 하는 데이터 품질 특성을 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이터 품질 메트릭은 지식 공학(knowledge engineering) 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
마 분말과 생 마의 추출 용매(열수 25, 50, 75, 95℃, 에탄올 25, 50, 75 100%) 및 추출 방법(회분법, 침지법)에 따른 추출물과 추출 후 침전물에 대한 특성을 알아보았다. 추출물의 total polyphenol 대부분 생 마 보다는 마 분말에서 더 높게 나타났고 마 분말 50% 에탄올 추출에서 가장 높은 함량을 나타냈다. DPPH 라디칼 제거능은 마 분말과 생 마 모두 75% 에탄올 추출법에서 높은 제거능을 보였고, 가압 가열 추출법은 높은 압력과 온도에 의한 항상화 물질의 파괴로 인해 낮은 제거능을 보였다. 조사포닌 함량은 마 분말과 생 마 모두 95℃ 열수 추출법에서 가장 높은 함량을 나타냈다. 티로시네이즈 활성 억제능에서는 마 분말의 경우는 95℃ 열수 추출법 또는 가압 가열 추출법, 생 마의 경우에는 95℃ 열수 추출법, 25% 에탄올 추출법 또는 가압 가열 추출법으로 추출한 시료가 가장 티로시네이즈의 활성을 억제하는 것으로 나타났다. 침전물의 RVA 호화특성 결과 대부분 추출법에서 peak viscosity, trough, final viscosity 등이 control에 비해 증가하는 결과가 나온 반면 95℃ 열수 추출법과 가압 가열 추출법에서는 전분 그래뉼의 파괴를 SEM을 통하여 확인하였고 그로 인한 viscosity 감소 현상이 나타났다. 그러나 마 분말 75℃ 열수 추출의 경우 전분 그래뉼의 파괴는 SEM에서 관찰되지 않았음에도 viscosity가 감소한 것에 대한 추가 연구도 필요할 것으로 생각된다. 침전물 현탁액의 점도는 마 분말에서 5.82-9.12 cp, 생 마에서 13.88-19.10 cp로 생 마에서 더 높게 나타났으며 이는 생 마의 점액 물질에 의한 결과로 생각되었다. 본 연구를 통해 마의 추출물과 침전물의 특성을 확인함으로써 마를 활용한 소재화, 식품 및 피부미용 기능성식품 및 화장품 소재 개발을 위한 데이터 자료로써 활용될 수 있을 것이라 생각된다.
도라지 추출농축액과 발효도라지 추출액을 이용하여 휴대가 편이하고 식용이 간편한 도라지 추출농축액 스틱제품을 제조하기 위하여 관능적 특성과 항산화 및 항균 활성을 최적화 목적으로 품질의 특성을 분석하였고 최적 배합 레시피를 산출하였다. 중심합성계획법(CCD)에 따라 도라지 추출농축액($X_1$), 발효도라지 추출액($X_2$), 천년초 추출액($X_3$)의 양을 독립변수로 하여 실험계획을 하고 데이터를 분석한 후 최적화하였다. 쓴맛과 아린맛, 흐름성 및 전반적인 기호도 등 관능적 특성과 항산화 및 항균 활성의 기능적 특성 모두 P-value가 5% 이내에서 유의성을 보여 모델의 적합성이 인정되었다. 관능적 특성에서는 쓴맛, 아린맛 및 흐름성에서는 도라지 추출농축액이 증가할수록 맛 및 흐름성에 강도가 높아졌고, 천년초 추출액이 증가할수록 점성이 높아져서 흐름성에 대한 기호도가 높아졌으며, 관능적인 특성에서 배합비의 최적치를 쓴맛과 아린맛은 최저치를, 흐름성과 기호도는 최대치를 목적으로 하였다. 이때 도라지 추출농축액, 발효도라지 추출액 및 천년초 추출액을 최적 배합치는 각각 8.00 g, 18.38 g 및 20.00 g이었으며, 쓴맛, 아린맛, 흐름성 및 전반적인 기호도에 대한 관능 결과값은 각각 3.259, 1.491, 5.218 및 6.037을 보였으며, 만족도는 쓴맛, 아린맛, 흐름성 및 전반적인 기호도 각각 0.9753, 1.0000, 0.6336 및 0.9093이었고 전체적으로 관능적인 면에서 만족도는 0.8658로 나타났다. 항산화 및 항균 활성은 도라지 추출농축액, 발효도라지 추출액 및 천년초 추출액 모두 첨가량이 증가할수록 높아지는 결과를 보였으며, 최대치를 목적으로 하였을 때 최적 배합치는 도라지 추출농축액, 발효도라지 추출액 및 천년초 추출액 각각 12.00 g, 20.00 g 및 18.38 g이었다. 이때 결과는 각각 93.405%의 항산화 효과와 45.306시간 동안 기관지질환 유발세균의 생육을 저지하였으며 만족도는 항산화 활성은 1.0000이었고 항균 활성에 대한 만족도는 0.9684였다. 관능적 특성과 기능적 특성을 동시에 반응표면분석한 결과 최적배합치는 도라지 추출농축액, 발효도라지 추출액 및 천년초 추출액 각각 8.456 g, 20.00 g 및 20.00 g이었으며, 이때 결과는 쓴맛, 아린맛, 흐름성 및 전반적인 기호도가 각각 3.424, 1.700, 5.105 및 6.033이었고, 85.53%의 항산화 활성과 34.27시간 동안 생육시간이 저지되었다. 최적 배합치에서 아린맛에 대한 만족도는 변함이 없었으나 기타 관능적인 면에서 만족도와 기능적인 만족도는 낮아졌으며 전체적인 만족도는 0.7596이었다.
감자로부터 감자전분의 추출을 향상시키기 위해 cellulase를 이용한 효소적 추출법을 구축하고자 하였다. 중심합성계획법에 따라 설계된 cellulase 처리조건들에 따라 감자로부터 감자전분을 제조하였을 때, cellulase의 사용량보다 효소반응온도, 효소반응시간과 이들의 상호작용이 감자전분의 추출수율에 주도적인 영향을 미쳤다. 거의 모든 cellulase 처리조건들에서 전통적 추출법보다 유의적으로 높은 감자전분 추출수율을 나타내었다. 감자 조쇄물에 1.5% cellulase를 가하여 $40^{\circ}C$에서 8 h 동안 효소반응시키는 것이 전통적 추출법에 의한 것보다 약 3.4배 이상의 감자전분 추출수율을 나타내었다. 따라서 효소적 추출법은 감자로부터 감자 전분을 고수율로 추출할 수 있는 방법이었다. 전통적 추출법에 의한 감자전분(대조군)과 선택된 효소적 추출법에 의한 감자전분들의 물리화학적 특성을 비교하였을 때, 대조군에 비해 효소적 추출법에 의한 감자전분들의 아밀로오스 함량이 높은 수준을 나타내었고, 이로 인해 대조군에 비해 낮은 팽윤력을 나타내었다. 호화특성은 대조군과 효소적 추출법에 의한 감자전분들 사이에서 통계적으로 유의적이지 않았다. 페이스팅 점도 프로파일에 있어 효소적 추출법에 의한 감자전분들은 점진적으로 페이스팅 점도를 상승시켜 대조군보다 높은 최종점도에 도달하였으며, 대조군에서 관찰되는 페이스팅 점도의 급격한 상승과 강하가 관찰되지 않았다. 효소적 추출법은 감자로부터 감자전분을 고수율로 추출할 수 있는 방법인 것은 분명하지만 전통적 추출법에 의한 감자전분과는 상이한 물리화학적 특성을 나타내었다. 그럼에도 전통적 추출법에 의한 감자전분의 급격한 점도의 상승과 강하가 식품산업에서 감자전분의 활용을 제한한다는 점을 고려하면 효소적 추출법에 의한 감자전분들은 식품산업적 활용도를 확대시킬 수 있는 전분소재인 것으로 생각된다.
고성능의 보급형 디지털 영상장비와 레이저프린터의 보급으로 인해 인쇄물의 불법적인 위변조가 사회적 문제로 대두되고 있고, 관련 범죄 또한 증가하는 추세이다. 이에 따라 디지털 포렌식 기술에 기반한 촬영 및 인쇄기기 식별 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 인쇄기기별 특성에서 기인하는 인쇄물의 노이즈 특성을 이용해 인쇄기기를 판별하는 알고리즘을 제안한다. 이산 웨이블릿 변환과 위너 필터를 이용한 노이즈 특성 추출 방법을 설명하고, 추출된 노이즈 특성에서 명암도 동시발생 행렬을 계산하고 왜도, 첨도, 공분산, 상관계수의 특징을 추출하였다. 추출한 특징을 서포트 벡터 머신에 적용하여 디지털 인쇄기기의 제조사와 모델을 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였고, 제안한 알고리즘이 기존 방법에 비하여 높은 정확률을 나타냄을 보였다.
국내에서 채집된 프로폴리스 추출물이 닭고기 분쇄육을 사용한 육제품에 나타내는 영향을 확인하기 위해 프로폴리스 추출물을 첨가하지 않은 닭고기 패티와 프로폴리스 추출물을 각각 0.1, 0.2, 0.4%를 첨가한 닭고기 패티의 육질 특성 및 저장성을 비교 분석하였다. 프로폴리스 추출물의 첨가 시 닭고기 패티의 지방과 회분이 증가했다. pH, 보수력, 가열감량, 조직특성에서 프로폴리스 추출물을 첨가한 처리구와 첨가하지 않은 처리구의 차이가 나타나지 않음으로 프로폴리스 추출물은 유화 안정성에 부정적인 영향을 주지 않았다. 관능평가 결과 프로폴리스 추출물 첨가량이 많아질수록 닭고기 패티의 전체 기호도가 떨어졌다. 프로폴리스 추출물을 첨가한 처리구와 첨가하지 않은 처리구의 육색과 TBARS 결과는 차이를 나타내지 않았으며, 저장일이 길어질수록 프로폴리스 추출물을 첨가한 처리구가 첨가하지 않은 처리구보다 pH, 총 미생물 수, 그리고 VBN 함량이 낮았다. 위 결과를 토대로 프로폴리스 추출물을 닭고기 패티에 첨가 시 유화 안정성을 해치지 않으며, 저장성을 향상시켰다. 이를 통해 프로폴리스 추출물이 닭고기 육제품에 첨가제로써 사용이 가능할 것으로 사료된다. 하지만, 프로폴리스의 독특한 풍미로 인해 관능적 특성이 저하될 수 있으니 사용량을 고려해야 할 것으로 판단된다.
본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.
농도를 달리한 산과 알칼리용매 및 물로 사과박에서 식이섬유를 추출하여 $24.4{\sim}29.3% 범위의 총 식이섬유를 얻었다. 수용성 식이섬유는 산용매로 6.85%, 알칼리용매로 6.55%를 추출하여 모두 물추출 6.0%보다 높았으며, 산과 알칼리용매의 농도가 높을수록 추출수율이 좋았다. 수용성 식이섬유의 galacturonic acid 함량은 0.01M HCl(77.5%)>0.05M HCl(76.8%)>$H_2O(76.1%)$>0.05M NaOH(73.8%)>0.01M NaOH(69.0%)의 순서로 많았으며, 산용매로 추출시 펙틴의 수율이 가장 우수하였다. 추출액의 색도는 추출용매의 농도가 높을수록 그리고 같은 농도에서는 알칼리추출이 산추출보다 높았고, 색도와 수용성 식이섬유 추출수율 간에는 유의성이 없었다. 그리고 각 시료의 유동특성을 조사한 결과, 전단속도를 $1\;sec^{-1}$에서 $600\;sec^{-1}$까지 증가시킬 때의 전단응력은 galacturonic acid 함량이 많을수록 증가하였다. 산과 물추출에 의한 수용성 식이섬유의 물성은 Newtonian 유동특성을 나타낸 반면에 알칼리추출 시료는 pseudoplastic 유동특성에서 알칼리농도가 증가할수록 항복력을 동반한 Bingham pseudoplastic 유동특성으로 전환되는 경향을 보였다. 겉보기점도와 시간의존성의 관계에서는 알칼리 추출시료에서 hysteresis loop이 관찰되었고 thixotropy 성질을 지님을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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