• 한국초지조사료학회지
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• 제34권2호
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• pp.129-140
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• 2014

본 연구는 농 식품부산물 중 비지박, 사자발약쑥 그리고 커피박의 유효미생물 (L. acidophilus ATCC 496, L. fermentum ATCC 1493, L. plantarum KCTC 1048, L. casei IFO 3533) 발효 사료원이 젖소 급여용 TMR (대조구) 중 대두박을 주로 대체한 각 비지박 (SC), 발효 비지박 (FSC), 발효 비지박+발효 사자발약쑥 부산물 (1:1, DM basis, FSCS) 3, 5, 10% 그리고 발효 비지박 + 발효 커피박 (1:1, DM basis, FSCC) 3, 5, 10%의 반추위 내 미생물 발효특성을 알아보기 위해 9처리구를 이용하여 3반복으로 in vitro 시험이 실시되었다. 배양 6~8시간대에 FSCS와 FSCC 처리구는 SC와 FSC 처리구에 비해 높은 pH 수준을 유지하였고, 대조구에 비해 낮은 pH 수준을 유지하였다 (p<0.05). 또한 배양 24시간대 FSC와 FSCC 3% 처리구는 가장 높은 pH를 유지하였다 (p<0.05). Gas 생성량은 배양 4~10시간대까지 FSCS와 FSCC 처리구가 대조구 보다 유의적으로 높았으나 SC와 FSC 처리구 보다 낮은 결과를 나타내었다 (p<0.05). 건물소화율은 배양 12시간대까지 FSC 처리구에서 유의적으로 높았고 (p<0.05), 24시간대에는 FSCS 10% 처리구가 가장 높은 결과를 나타내었다 (p<0.05). $NH_3-N$ 함량은 배양 4시간대까지 대조구에서 가장 낮았고 (p<0.05), 24시간에서는 FSC 처리구가 가장 높은 결과를 나타내었다 (p<0.05). 미생물단백질 합성량은 배양 시작 시 FSC, FSCS 그리고 FSCC 처리구가 4종의 Lactobacillus spp.에 의한 발효 때문에 대조구와 SC 처리구에 비해 높았으며 (p<0.05), 배양 10시간대 FSC 처리구 보다 SC, FSCS 그리고 FSCC 처리구에서 유의하게 높은 결과를 나타내었다 (p<0.05). Total VFA 농도는 배양 6~12 시간대에는 FSC 처리구에 유의하게 높았고(p<0.05), 배양 24시간대에는 FSCS 처리구에서 가장 높았다 (p<0.05). Acetate 농도는 배양 0~12 시간대에 FSC 처리구에서 가장 높았으며 (p<0.05), 24시간대에는 FSCS 5, 10% 처리구에서 가장 높은 결과를 나타내었다 (p<0.05). Propionate 농도는 FSC 처리구가 배양 0~10시간대까지 가장 높았으며 (p<0.05), 전체 배양기간 동안 FSCS 5, 10% 처리구와 FSCC 처리구에 비해 높은 경향을 나타내었다. Acetate/Propionate 비율은 배양 12시간대에 SC 처리구에서 가장 높았으며, 배양 24시간대에는 FSCS 3% 처리구가 가장 낮은 결과를 나타내었다 (p<0.05). $CH_4$ 가스 생성량은 FSC 처리구에서 배양 0~10시간대까지 가장 높았으며 (p<0.05), 24시간대에는 가장 낮은 결과를 나타내었다 (p<0.05). 배양 4~10시간대까지 FSCS와 FSCC 처리구는 SC와 FSC 처리구에 비해 유의하게 낮은 $CH_4$ 가스 생성량을 나타내었고 (p<0.05), 사자발약쑥과 커피박 함량이 증가할수록 $CH_4$ 가스 생성량은 배양 종료 시까지 낮은 경향을 나타내었다. 따라서, 본 in vitro 시험에서 젖소 급여용 TMR에 SC, FSC, FSCS 그리고 FSCC의 대체효과는 FSC 처리구에서 배양 초기부터 12시간대까지 반추위 내 미생물 발효 특성이 가장 높았다. FSCS와 FSCC 처리구는 배양 6~8시간대 부터 반추위 내 미생물 작용이 높아지는 특징을 나타내었으나, 배양 시작 후 6~8시간대까지 gas 생성량 및 $CH_4$ 가스 발생량은 낮아지는 특징을 나타내었다. 이와 같은 결론은 FSC는 젖소용 TMR 사료원 대체 효과가 높으며, TMR 사료원 중 FSCS와 FSCC 대체효과는 배양 초기 다소 낮은 반추위 내 미생물 발효 특성을 나타내었으나 $CH_4$ 저감효과를 나타내었다. 또한 배양 후기에는 SC와 FSC의 반추위 내 미생물 발효 특성과 비슷한 경향을 나타내어 TMR 사료원으로써 이용 가치가 높을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.73-85
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• 2013

정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.