The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.
고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.
군인의 동작 및 운동 상태를 인식하는 기술은 웨어러블 테크놀로지와 인공지능의 결합으로 최근 대두되어 병력 관리의 패러다임을 바꿀 기술로 주목받고 있다. 이때 훈련 상황에서의 평가 및 솔루션 제공, 전투 상황에서의 효율적 모니터링 기능을 의도한대로 제공하기 위해서는 상태 판별의 정확도가 매우 높은 수준으로 유지되어야만 한다. 하지만 입력 데이터가 시계열 또는 시퀀스로 주어지는 경우, 기존의 피드포워드 신경망으로는 분류 성능을 극대화하는데 한계가 발생한다. 전장에서의 군사 동작 인식을 위해 다뤄지는 인간의 행동양식 데이터(3축 가속도 및 3축 각속도)는 시의존적 특성의 분석이 요구되기 때문에, 본 논문은 순환 신경망인 LSTM(Long-short Term Memory) 네트워크를 활용하여 취득 데이터의 이동 양상 및 순서 의존성을 파악하고 여덟 가지의 대표적 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는 고성능 인공지능 모델을 제안한다. 이때, 학습 조건 및 모델 변수는 그 정확도에 결정적인 영향을 끼치지만 인간의 수동적 조정이 필요해 비용 비효율적이고 최적의 값을 보장하지 못한다. 본 논문은 기계 스스로 일반화 성능이 극대화된 조건들을 취득할 수 있도록 베이지안 최적화를 활용해 하이퍼파라미터를 최적화한다. 그 결과, 최종 아키텍쳐는 학습 가능한 파라미터의 개수가 유사한 기존의 인공 신경망과 비교해서 오차율이 62.56% 감소할 수 있었으며, 최종적으로 98.39%의 정확도로 군사 동작 인식 기능을 구현할 수 있었다.
도심지에 건설되는 지하터널의 경우 터널 지상부 환경의 고려 뿐만 아니라 터널이 건설되는 지반 내부 환경의 변화를 정확히 파악하여 설계·시공해야한다. 하지만 현재 터널 설계에 적용되는 프로그램의 제한적 기능과 활용의 어려움으로 인해 지반응력, 지하수위 변화 등을 연계한 수치해석에 어려움이 있다. 이는 과다 설계로 이어져 공사비를 증가시키기 요인이 될 수 도 있고 부실 설계로 인해 시공 중 사고로 이어질 수 있는 문제가 발생할 수도 있다. 특히, 저토피 구간에 설치되는 도심지 터널의 경우 터널 상부 지층에 지하수위가 존재하며, 지하 공사 중 지하수위 저감으로 인해 상부지층의 유효응력이 증가되어 지반이 침하하는 현상이 발생할 수도 있으므로 지하수위 변화를 정확히 평가 후 설계를 해야한다. 따라서 본 연구에서는 터널 상부에 지하수위 층이 있는 도심지 지하터널을 대상으로 배수형태에 따른 응력-침투 연계해석을 통해 터널의 거동특성을 분석하였다.
본 논문에서는 시스템의 변경이 많고 적은 비용으로 고성능 데이터 처리가 요구되는 응용분야에서 시스템의 유연성, 가격, 크기 및 성능을 개선하기 위한 목적으로 알테라(Altera)의 $Nios^{(R)}$ II 임베디드 프로세서(embedded processor) 4개를 사용하여 주종(master-slave)과 공유메모리(shared memory) 구조를 가지는 병렬처리 시스템을 설계하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템은 $Nios^{(R)}$ II 32bit RISC 프로세서. $SOPC^{(R)}$ Builder, $Quartus^{(R)}$ II, $ModelSim^{(R)}$으로 개발되었으며 설계한 병렬처리 시스템의 성능 평가는 $Terasic^{(R)}$사의 $DE2-70^{(R)}$ 레퍼런스 보드($Cyclone^{(R)}$ II(EP2C70F896C6N) FPGA)에서 검증하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템의 성능을 평가하기 위해서 1개, 2개, 4개의 프로세서로 512, 1,024, 2,048, 4,096, 8,192 N-point FFT(fast fourier transform) 연산을 수행하여 속도향상(Sp)과 시스템의 효율(Ep)을 평가하였다. 성능평가 결과 Sp는 1개의 프로세서를 사용한 경우에 비해서 2개의 프로세서를 사용한 경우 평균 1,8배, 4개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 2.4배의 속도향상을 보였다. 또한 Ep는 1개의 프로세서를 사용한 경우에는 1, 2개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 0.90, 4개의 프로세서를 사용한 경우에 평균 0.59를 보였다. 결과적으로 논문에서 구현된 병렬처리 시스템은 단일 프로세서를 사용하는 경우에 비해서 고성능 데이터 처리가 요구되는 분야에서 경제적인 시스템으로 구현할 수 있음을 보였다.
굴착 현장에서 신속·정확·안전한 측량을 위해 본 연구에서는 드론을 이용한 지하 시설물 측량의 적용 가능성 및 3D 시각화의 기대효과를 다음과 같이 도출하였다. Phantom4 Pro 20MP의 드론으로 30m의 비행 고도, 중복도 85%의 비행계획으로 0.85mm의 GSD (Ground Sampling Distance)값을 확보하였고, GCP (Groud Control Point)4점과 검사점 2점을 계산하여 기준점에 대하여 7.3mm, 검사점은 11mm의 성과를 취득할 수 있었다. 저가의 드론으로 측량할 경우 GCP의 중요성이 확인되었으며, 지상 기준점이 없는 경우, X값의 오차 범위는 -81.2cm에서 +90.0cm, Y값의 오차 범위는 +6.8cm에서 155.9 cm 값을 도출하였다. Pix4D 프로그램을 이용하여 포인트 클라우드 데이터를 분류하였다. 지하 시설물 데이터와 도로 포장면의 데이터를 분류하고, 중첩과정을 통해 실제 모형의 도로와 지하 시설물의 데이터를 3D 시각화하였다. 중첩된 포인트 클라우드 데이터는 Open Source 프로그램인 CloudCompare를 통해 사용자가 원하는 장소의 위치와 심도 정보를 확인할 수 있게 되었다. 본 연구결과로 지하 시설물 측량의 새로운 패러다임으로 자리매김하게 될 것이다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.
방송은 상호연결망에서 사용되는 가장 기본적인 정보전달 기법으로 크게 일-대-다 방송과 다-대-다 방송으로 나눌 수 있다. 일-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 한 노드에서 다른 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이고, 다-대-다 방송은 메시지를 갖고 있는 각각의 노드들이 다른 모든 노드들로 메시지를 전송하는 것이다. 그리고 단위 시간 당 전송 포트를 사용하는 방법에 따라 단일 포트 통신 방식(SLA)과 멀티 포트 통신 방식(MLA)으로 나눌 수 있다. 단일 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 다른 하나의 노드로만 메시지를 전송하는 것이고, 멀티 포트 통신 방식은 단위 시간에 메시지를 가지고 있는 노드가 이웃한 모든 노드로 메시지를 전송하는 것이다. 매트릭스 하이퍼큐브는 하이퍼큐브와 동일한 노드 개수를 가지면서 하이퍼큐브보다 망비용이 개선된 연결망이다. 본 논문에서는 매트릭스 하이퍼큐브의 방송 기법을 분석한다. 먼저 매트릭스 하이퍼큐브에서의 일-대-다 방송 알고리즘과 다-대-다 방송 알고리즘을 제안한다. 그리고 SLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 2n+1임과 MLA 기법을 이용한 일-대-다 방송 시간이 $2{\lceil}{\frac{n}{2}}{\rceil}+1$임을 보인다. 또한 SLA 기법을 이용한 다-대-다 방송 시간이 $5{\times}2^{\frac{n}{2}}-2$(n=짝수), $5{\times}2^{\frac{n-1}{2}}+2$(n=홀수)임을 증명한다.
본 연구의 목적은 (주)마세다린의 가마로 강정 사례를 바탕으로 프랜차이즈 기업의 신규브랜드 성공전략을 도출하기 위한 것이다. 가마로 강정의 사례를 분석한 결과, 성공요인은 다음과 같이 나타났다. 첫째, 기업이 지닌 핵심역량을 활용한 것이다. 다년간 치킨프랜차이즈를 운영해온 (주)마세다린은 차별화된 기술 및 인프라를 보유하고 있었으며, 이를 통한 신규브랜드 론칭은 신규브랜드 성공의 요인 중 하나였다. 둘째, 가마로 강정은 적극적인 시장 지향적 전략을 활용하였다. 소비자의 니즈를 파악하고 전사적으로 공유하여 즉각적으로 반영한 것이 성공요인이라 할 수 있다. 셋째, 비즈니스 모델을 차별화한 것이다. 배달시키거나 방문하여 구입하는 치킨을 테이크아웃의 형태로 전환함으로써 많은 비용을 절감하였다는 부분이 성공요인이라 할 수 있다. 넷째, 새로운 업태의 개발이다. 기존의 치킨전문점, 테이크아웃전문점과 차별화되는 새로운 업태의 개발을 한 것이 성공요인이라 할 수 있다. 다섯째, 진정성의 소구이다. 가맹사업에 대하여 부풀리지 않고 솔직하게 설명하는 사업설명회의 차별화는 높은 가맹계약률을 불러왔다. 넷째, 입지조건에 대한 발상의 전환이다. 테이크아웃 점포는 B급 입지에 입점하는 것이 일반적이나 가마로 강정은 A급 입지에 입점함으로써 박리다매를 가능하도록 하였다. 마지막으로, 철저한 교육이다. 개점 전 교육을 반복적으로 오랜 기간에 걸쳐 실시하여 완벽하게 숙달시킴으로써 개점 직후에도 가맹점주가 능숙하게 운영할 수 있었던 것이 가마로 강정의 성공요인이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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