• 한국식생활문화학회지
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• 제36권4호
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• pp.362-372
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• 2021

The present study was undertaken to investigate the quality characteristics of Korean Woori black pig (KWP) bellies and loins by different slaughter weight (SW) groups. The loin and belly samples collected from KWPs with different body weights (50, 75, 90, 105, and 120 kg) at 24 h post-mortem were used in the present investigation. The samples were analyzed for quality traits, fatty acid profiles, and volatile flavor compounds. Results showed that the fat content of the loin (8.64%) and belly samples (46.78%) was significantly higher in the 120 kg SW group compared to those of other SW groups (p<0.05). However, a lower protein content (12.20-12.67%) was found in the belly cuts of the heavier SW groups (105-120 kg) compared to those of the lighter SW groups (p<0.05). The lowest cooking loss (24.34%) was found in the loin cuts of the 120 kg SW group (p<0.05). Both the loin and belly cuts were observed to be redder in color with increasing SW (p<0.05). Higher oleic acid (C18:1, n9) and total monounsaturated fatty acid content and lower linolenic acid(C18:3, n3) and total polyunsaturated fatty acid content were observed in both cuts of the 120 kg SW group (p<0.05). Out of the flavor compounds identified, 11 and 17 compounds in the loin and belly, respectively, were associated with the SW. An increase in the SW resulted in increased concentrations of C18:1n9- and amino acid-derived flavor compounds. Overall, the meat samples of the heavier SW groups (120 kg) exhibited better quality and higher concentrations of volatile compounds associated with pleasant flavors. However, the meat of the 120 kg SW group also contained a much higher fat level (8.64 and 46.78% in the loin and belly, respectively) that may result in high trimming loss and hence a high rejection risk by consumers.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.234-240
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• 2021

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.

• 비교문화연구
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• 제43권
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• pp.207-239
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• 2016

시베리아에서 중앙아시아까지 연결되는 알타이 인문벨트는 문명사적으로 매우 중요하다. 더구나 한반도의 교대문명 형성에도 막대한 영향을 끼쳤다. 따라서 고고학을 비롯하여 민속학과 인류학 등에서는 이에 관해 그동안 다양한 연구를 해왔고, 그 가운데 하나가 구비서사시다. 구비서사시는 한국에서 독특한 전승의 양식으로 남아있지만, 알타이 인문벨트를 구성하는 요소로서 주목하게 된 것은 그리 오래되지 않았다. 최근에 우리에게 중앙아시아와 몽골, 그리고 시베리아의 일부 서사시가 소개된 것도 그런 맥락이라고 할 수 있다. 이 시론의 목적은 시베리아에 위치한 야쿠티아의 구비서사시 올롱호를 국내 학계에 소개하는 데 있다. 올롱호는 최근에야 그 모습을 드러냈지만, 그것이 차지하는 위치는 막중하다. 그동안 서사시 연구가 서구중심의 시각에 매몰되어 있었다면, 올롱호는 서사시 연구에 있어서 보다 글로벌 시각을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 무엇보다도 그 내용이나 구연방식이 서구의 그것과는 크게 다르고, 그 원형이 비교적 잘 보존되어 있어서 새로운 연구 실마리를 내포하고 있기 때문이다. 특히 신화시대에서 영웅시대로 넘어오는 과정에서 인류의 사고와 행동양식이 어떻게 변해왔는지를 설명하고 있기도 하다. 그것은 야쿠티아의 민족역사 뿐만 아니라 10세기를 전후한 알타이 제 국가들의 형성과정까지 보여주고 있다. 따라서 이 시론은 방대한 서사시 올롱호 원문의 한국어 번역을 촉진하고, 본격적인 내용 연구가 이루어질 수 있도록 하는 밑거름이 될 것이다. 특히 중앙아시아와 시베리아와 한반도의 구비서사시 전통을 비교하여 어떻게 같고 다른지를 살필 수 있다면 알타이 인문벨트 형성을 위한 중요한 담론이 될 뿐만 아니라 문명사 연구의 새로운 지평을 열 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.541-549
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• 2018

본 연구에서는 국내 화물 및 여객차량들을 견인하는 디젤전기 기관차의 제동에 따른 동적 거동을 분석하기 위하여 제동장치에 영향을 미치는 마찰계수, 제동압력, 주행저항 등을 시험하였다. 마찰계수는 UIC 541-4를 참고로 Dynamo 시험을 수행하였으며 시험결과는 다변량 회귀분석을 통해 제동하중, 제동초기 속도와의 관계를 분석하여 제시하였다. 제동압력은 상용제동과 비상제동으로 구분하였으며, 제동밸브와 배관의 특성을 반영하기 위하여 시간에 따른 제동압력 변화를 대상 차량에서 측정하였다. 차량에 작용하는 외력을 반영하기 위하여 EN 14067-4의 타행시험을 수행하고 2차 다항식 형태의 주행저항을 제시하였다. 도출한 주행저항을 동일 차종에 대하여 각 국가별로 사용하고 있는 주행저항들과 비교하였다. 차량의 재원, 마찰계수, 제동압력, 주행저항을 바탕으로 직선 평탄 선로를 주행하는 디젤전기기관차의 동적 거동을 EN 14531-1에서 제시된 시간적분을 이용하여 해석하였다. 해석 결과는 상용제동과 비상제동에 대하여 각각 차량의 속도이력 시험결과와 비교 검증하였으며 상당히 합리적인 결과를 도출하였다. 본 연구의 결과들은 철도차량들을 연결하여 운행하는 열차의 동적 거동해석에 활용할 수 있을 뿐 아니라 차량 설계에서 제동에 영향을 미치는 다양한 파라미터들을 분석하고 성능향상의 기초자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국물환경학회지
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• 제35권4호
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• pp.316-331
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• 2019

Carbon dioxide($CO_2$) emission from rivers to the atmosphere is a key component in the global carbon cycle. Most of the rivers are supersaturated with $CO_2$. At a global scale, the amount of $CO_2$ emission from rivers is reported to be five-fold greater than that from lakes and reservoirs, but relevant data are rare in Korea. The objectives of this study is to estimate the $CO_2$ net atmospheric flux(NAF) from the upstream of Gangjeong-Goryeong Weir(GGW), Dalseong Weir(DSW), Hapcheon-Changnyeong Weir(HCW), and Changnyeong-Haman Weir(CHW) located in Nakdong River South Korea) using field and laboratory experiments and to apply data mining techniques to develop parsimonious prediction models that can be used to estimate $CO_2$ NAF with physical and water quality variables that can be collected easily. As a result, the study sites were all heterotrophic systems that often released $CO_2$ to the atmosphere, except when the algal photosynthesis was active.The median $CO_2$ NAF was minimum $391.5mg-CO_2/m^2$ day at GGW and maximum $1472.7mg-CO_2/m^2$ day at DSW. The $CO_2$ NAF showed a negative correlation with pH and Chl-a since the overgrowth of the algae consumed $CO_2$ in the water and increased the pH. As the parsimonious multiple regression model and random forest model developed, this study showed an excellent performance with the $Adj.R^2$ value higher than 0.77 in all weirs. Thus, these methods can be used to estimate $CO_2$ NAF in the river even if there is no $pCO_2$ measurement data.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.491-501
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• 2019

최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_1호
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• pp.1025-1032
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• 2018

적설은 강수의 한 형태로 지표면에 쌓인 눈으로 정의되며 빙권의 가장 큰 단일 구성 요소로서 지구 표면과 대기 사이의 열 교환이나 전 지구 또는 지역적인 측면에서 지구의 에너지 수지 균형을 유지하는 중요한 역할을 하는 등 지구 표면 온도를 조절하는데 영향을 미친다. 그러나 적설은 인간의 접근이 어려운 지역에 주로 분포하기 때문에 위성을 활용한 적설 탐지가 활발히 수행되고 있으며 산림 지역의 적설 탐지는 구름과 적설의 구분 다음으로 중요한 과정이다. 따라서 본 연구는 기존 극 궤도 위성에서 산림 지역 적설 탐지에 활용하는 Normalized Difference Snow Index(NDSI) 및 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)를 정지궤도 위성에 적용하였으며, 산림 지역 외 영역은 적설의 분광 특징을 활용한 $R_{1.61{\mu}m}$ anomaly 기법 및 NDSI를 활용하여 적설 탐지를 수행하였다. 본 연구에서 산출한 Snow Cover 자료와 Visible Infrared Imaging Radiometer(VIIRS) Snow Cover 자료를 활용해 간접 검증을 수행한 결과, Probability of Detection(POD)는 99.95%, False Alarm Ratio(FAR)는 16.63 %로 나타났다. Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) RGB 영상을 추가로 활용해 정성적 검증 또한 수행하였으며 수행 결과, VIIRS Snow Cover가 미탐지한 영역과 본 연구가 오탐지한 영역이 혼합되어 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권3호
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• pp.475-490
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• 2021

An experiment was conducted to determine the effects of two levels of rumen undegradable protein (RUP) without or with whole or extruded flaxseed on milk yield, milk component, milk fatty acids (FAs) profile and plasma metabolites in transition ewes. Three weeks before and after lambing, seventy-two Baluchi ewes were used in a completely randomized design with a 3 × 2 factorial arrangement of treatments. The treatments contained 1) no flaxseed + 20% RUP (no flaxseed, low RUP [NFLR]); 2) no flaxseed + 40% RUP (no flaxseed, high RUP [NFHR]); 3) 10% whole flaxseed + 20% RUP (whole flaxseed, low RUP [WFLR]); 4) 10% whole flaxseed + 40% RUP (whole flaxseed, high RUP [WFHR]); 5) 10% extruded flaxseed + 20% RUP (extruded flaxseed, low RUP [EFLR]), and 6) 10% extruded flaxseed + 40% RUP (extruded flaxseed, high RUP [EFHR]). Ewes fed 10% extruded flaxseed exhibited higher (p < 0.001) dry matter intake (DMI) and colostrum yield (p < 0.1) compared to other treatments. Two types of flaxseed and RUP levels had no significant effect on milk yield, but milk fat and protein contents decreased and increased in diets containing 40% RUP, respectively. Ewes fed extruded flaxseed produced milk with lower concentrations of saturated fatty acids (SFA) and higher α-linolenic and linoleic acids and also polyunsaturated fatty acids (PUFA) compared to other groups (p < 0.05). During post-lambing, the ewes fed diets containing flaxseed exhibited higher concentration of serum non-esterified FAs (NEFA) compared to diets without flaxseed (p < 0.01). The concentration of serum β-hydroxybutyric acid (BHBA) decreased in the diets containing flaxseed types at pre-lambing, but increased in diets containing extruded flaxseed at post-lambing (p < 0.01). The serum glucose concentration of ewes (pre and post-lambing) which consumed diets containing extruded flaxseed or 40% RUP increased, but blood urea concentration was elevated following supplementation of diet with whole flaxseed or 40% RUP (p < 0.001). In conclusion, utilization of 10% extruded flaxseed in the diets of transition ewes had positive effects on animal performance with favorable changes in milk FAs profile. However, there is no considerable advantage to supply more than 20% RUP level in the diet of transition dairy sheep.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.558-564
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• 2021

정수기는 최근 시장규모가 급격한 증가 추세에 있으며, 얼음 정수기의 얼음 생성량과 냉수 성능을 결정하는 핵심 부품인 증발기의 용접기술 향상을 요구하고 있다. 얼음 정수기의 finger type 증발기는 얼음을 탈빙 시키는 방법으로 순간 히터 방식과 고온 가스 방식으로 크게 구분되며 일부 대기업을 중심으로 생산 및 개발이 진행되고 있다. 두 방법은 장·단점을 가지고 있으며 고온 가스 방식 증발기는 특히 생산과정에서 고열의 산소 용접으로 인해 동파이프 내부에 pin hole 현상과 고압관 용접시 막힘 문제가 간헐적으로 발생하고 있다. 이는 정수기 사용시 얼음과 차가운 물의 생기지 않는 문제점을 가져오며 현장에서 수리가 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 고온 가스 증발기의 용접 불량을 개선하기 위해 cap jig를 적용하였다. 또한 산소용접 불꽃 크기를 조절하여 cap jig에 열원이 잘 공급될 수 있도록 하고 파압 시험과 테스트와 열충격 시험을 통해 유효성을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-104
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• 2021

본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.