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반응표면분석법으로 최적화한 초음파와 저온 블랜칭의 병용처리 조건이 신선편이 양상추의 갈변과 품질에 미치는 영향 (Effects of Optimized Co-treatment Conditions with Ultrasound and Low-temperature Blanching Using the Response Surface Methodology on the Browning and Quality of Fresh-cut Lettuce)

  • 김도희;김수민;김한빛;문광덕
    • 한국식품저장유통학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.470-476
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    • 2012
  • 신선편이 양상추는 유통 중 갈변과 이취 및 무름현상이 발생되고, 미생물의 증식에 의해 안전성이 위협받는 등 원재료보다 품질 저하현상이 빠르다는 문제점이 있다. 또한, 건강지향적인 시대가 도래함에 따라, 선도 유지를 위한 화학적 처리를 거친 식품은 기피하는 실정이다. 이에 일반적인 블랜칭의 단점을 보완할 수 있는 저온블랜칭과, 다른 기술과 병용처리 시 synergy effect를 기대할 수 있는 초음파를 병용처리함으로써 신선편이 양상추의 품질특성 변화에 대해 알아보고자 하였다. 최적 병용처리조건은 예비실험을 토대로 확립하였으며, central composite design에 의한 반응표면분석법을 이용하였다. 즉, 독립변수를 ultrasonication time ($x_1$), blanching temperature ($x_2$) 및 blanching time ($x_3$), 종속변수를 ${\Delta}E$ value (y)로 하여 반응표면분석을 실시한 결과, 90초간 ultrasonication한 후 $45^{\circ}C$에서 90초간 blanching (US+LB)하는 것이 색도 변화가 가장 적은 것으로 나타났다. 최적병용처리구와 각각의 단일처리구 및 무처리구를 $10^{\circ}C$에서 9일간 저장하면서 실험을 실시한 결과, 전반적으로 US+LB 처리구가 유의적으로 높은 $L^*$값이 나타났으며, $a^*$, $b^*$, ${\Delta}E$ value, browning index, PPO 및 POD 활성, 총균수에서 유의적으로 낮은 것으로 나타났다(p<0.05). 또한, appearance, color, aroma, freshness, texture, overall acceptibility의 6가지 항목으로 관능평가를 실시한 결과, 모든 항목에서 US+LB 처리구가 가장 우수한 것으로 나타나, 이화학적 실험결과와도 일치하는 경향임을 알 수 있었다. 이로써, 초음파와 저온블랜칭의 병용처리는 신선편이 양상추의 품질 유지에 효과적인 방법인 것으로 확인되었다.

머신러닝 기법을 이용한 재해강도 분류모형 개발 (Development of disaster severity classification model using machine learning technique)

  • 이승민;백선욱;이준학;김경탁;김수전;김형수
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제56권4호
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    • pp.261-272
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    • 2023
  • 최근 급격한 도시화와 기후변화에 따라 재난에 의한 피해가 증가하고 있다. 국내 기상청에서는 표준 경보(주의보, 경보)를 전국적으로 통일된 표준 경보 기준(3시간 및 12시간 최대 누적강우량)에 따라 발령하여 재해에 따른 지역별, 재난 사상별 특성이 고려되지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 서울특별시, 인천광역시, 경기도의 호우·태풍에 대한 재해 피해액 및 누적강우량을 활용하여 대상지역별 재해강도에 따른 단계별 기준을 설정하고, 강우에 따라 발생할 수 있는 재해의 강도를 분류하는 모형을 개발하고자 하였다. 즉, 본 연구에서는 호우·태풍에 의한 재해 피해액 누적 분포 함수의 분위별로 재해강도의 범주(관심, 주의, 경계, 심각 단계)를 분류하였고, 재해강도의 범주에 따른 누적강우량 기준을 대상 지자체별로 제시하였다. 그리고 지자체별 재해강도 분류모형 개발을 위해 4가지(의사결정나무, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost)의 머신러닝 모형을 활용하였는데 강우량, 누적강우량, 지속시간 최대 강우량(3시간, 12시간), 선행강우량을 독립변수로 이용하여 종속변수인 지자체별 재해강도를 분류하였다. 각 모형별 F1 점수를 이용한 정확도 평가 결과, 의사결정나무의 F1 점수가 0.56으로 가장 우수한 정확도를 보였다. 본 연구에서 제시한 머신러닝 기반 재해강도 분류모형을 활용하면 호우·태풍에 의한 재해에 대한 지자체별 위험 상태를 단계별로 파악할 수 있어, 재난 담당자들의 신속한 의사결정을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

지능형 온라인 뉴스 추천시스템 개발을 위한 체계적 속성간 상대적 중요성 분석: PWYW 지불모델을 중심으로 (An Analysis of the Comparative Importance of Systematic Attributes for Developing an Intelligent Online News Recommendation System: Focusing on the PWYW Payment Model)

  • 이형주;정누리;양성병
    • 지능정보연구
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    • 제24권1호
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    • pp.75-100
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    • 2018
  • 최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.