• 한국식품과학회지
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• 제23권4호
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• pp.471-477
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• 1991

치즈 제조시 생기는 유청을 reverse osmosis를 이용하여 농축한 후, 이로부터 유청음료를 제조하기 위한 최적조건을 조사하였다. 유당 가수분해도와 산생성은 Str. thermophilus와L. bulgaricus의 혼합균주가 Str. cremoris와 Str. lactis의 혼합균주에 비해 효율적이었다. 유청의 유당농축비율(LCR)이 증가할수록 적정산도는 증가하였으나 pH의 저하는 억제되었다. 원심침전량을 조사한 결과 LCR에 관련없이 모두 비슷한 수준이었으나 자연침전량의 경우 LCR 3.0 : 1은 침전이 거의 없었다. 안정제로서는 PGA가 가장 적합하였으며 LCR 3.0 : 1의 경우 0.l% 이하의 농도에서도 침전을 방지할 수 있었다. 감미료는 aspartame, 향료로는 yoghurt향이 가장 적합하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권5호
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• pp.2398-2415
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• 2017

Content-Centric Networking (CCN) is a new Internet architecture with routing and caching centered on contents. Through its receiver-driven and connectionless communication model, CCN natively supports the seamless mobility of nodes and scalable content acquisition. In-network caching is one of the core technologies in CCN, and the research of efficient caching scheme becomes increasingly attractive. To address the problem of unbalanced cache load distribution in some existing caching strategies, this paper presents a neighbor cooperation based in-network caching scheme. In this scheme, the node with the highest betweenness centrality in the content delivery path is selected as the central caching node and the area of its ego network is selected as the caching area. When the caching node has no sufficient resource, part of its cached contents will be picked out and transferred to the appropriate neighbor by comprehensively considering the factors, such as available node cache, cache replacement rate and link stability between nodes. Simulation results show that our scheme can effectively enhance the utilization of cache resources and improve cache hit rate and average access cost.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.212-220
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• 2024

When a typhoon or natural disaster occurs, a significant number of orchard fruits fall. This has a great impact on the income of farmers. In this paper, we introduce an AI-based method to enhance low-quality raw images. Specifically, we focus on apple images, which are being used as AI training data. In this paper, we utilize both a basic program and an artificial intelligence model to conduct a general image process that determines the number of apples in an apple tree image. Our objective is to evaluate high and low performance based on the close proximity of the result to the actual number. The artificial intelligence models utilized in this study include the Convolutional Neural Network (CNN), VGG16, and RandomForest models, as well as a model utilizing traditional image processing techniques. The study found that 49 red apple fruits out of a total of 87 were identified in the apple tree image, resulting in a 62% hit rate after the general image process. The VGG16 model identified 61, corresponding to 88%, while the RandomForest model identified 32, corresponding to 83%. The CNN model identified 54, resulting in a 95% confirmation rate. Therefore, we aim to select an artificial intelligence model with outstanding performance and use a real-time object separation method employing artificial function and image processing techniques to identify orchard fruits. This application can notably enhance the income and convenience of orchard farmers.

• 열처리공학회지
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• 제34권5호
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• pp.239-244
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• 2021

Following Silicon Carbide, single crystal diamond continues to attract attention as a next-generation semiconductor substrate material. In addition to excellent physical properties, large area and productivity are very important for semiconductor substrate materials. Research on the increase in area and productivity of single crystal diamonds has been carried out using various devices such as HPHT (High Pressure High Temperature) and MPECVD (Microwave Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition). We hit the limits of growth rate and internal defects. However, HFCVD (Hot Filament Chemical Vapor Deposition) can be replaced due to the previous problem. In this study, HFCVD confirmed the distance between the substrate and the filament, the accompanying growth rate, the surface shape, and the Raman shift of the substrate after vapor deposition according to the vapor deposition temperature change. As a result, it was confirmed that the difference in the growth rate of the single crystal substrate due to the change in the vapor deposition temperature was gained up to 5 times, and that as the vapor deposition temperature increased, a large amount of polycrystalline diamond tended to be generated on the surface.

• 한국아동복지학
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• 제56호
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• pp.253-281
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• 2016

본 연구의 목적은 아동복지시설에 거주하는 심리장애 아동의 ADHD를 진단하는 데 있어 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 임상적 유용성을 검증하는 것이다. 연구대상은 '2013-2014 아동복지시설 아동 치료 재활 지원 시범 사업'에 참여하였던 심리장애 초등학생 509명이다. 그들에게 치료 전 실시하였던 사전 심리 검사 자료 중 K-ARS와 K-CBCL 6-18의 5가지 주의력 관련 지표인 문제행동총점, 외현화총점, 주의집중문제, 공격행동, DSM ADHD 척도만을 이용하였다. 연구 결과, K-ARS와 K-CBCL 6-18의 주의력 관련 지표와의 상관관계가 높게 나타났다. 또한 K-ARS를 기준으로 대상 아동을 ADHD집단(n=334)과 비ADHD집단(n=175)으로 나누어 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 집단 간 차이를 확인한 결과, 5가지 지표 모두 ADHD집단의 평균이 유의하게 높았다. K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 임상적 절단점 64T, 70T를 기준으로 산출한 분류적중률은 모든 지표에서 60-70%의 백분율을 나타냈으며 문제행동총점과 외현화 총점 척도의 민감도가 높았고 주의집중문제와 DSM ADHD, 공격행동 척도의 특이도가 높게 나타났다. 한편, 종합심리검사 결과를 기준으로 ADHD집단(n=95)과 정서장애집단(n=30)을 나누어 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표의 집단 간 차이를 확인한 결과, 주의집중문제 척도와 DSM ADHD 척도에서 ADHD 집단이 정서 장애 집단에 비해 유의하게 높았다. 임상적 절단점 70T를 기준으로 산출한 두 척도의 분류적중률은 약 55%의 비슷한 값을 나타냈으며 두 척도 모두 민감도가 낮고 특이도가 높았다. 종합적으로 K-CBCL 6-18 주의력 관련 지표는 ADHD를 변별해내는 데 유용한 것으로 나타났으며 특히 DSM ADHD 척도가 주의집중척도와 함께 임상 집단 내에서 ADHD 진단 능력이 높은 것으로 나타났다. 아동복지시설과 같이 여러 검사 도구를 통한 정확한 진단이 어려운 환경에서 ADHD 진단 능력이 높은 척도를 규명하였다는 데 본 연구의 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.72-81
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• 2008

고성능 DSP는 보통 캐쉬와 내부 메모리를 지원한다. 이러한 고성능 DSP에 멀티미디어 스트림 응용을 최적화하여 구현하고자 하는 경우에는, DSP 가 지원하는 캐쉬와 내부 메모리를 효율적으로 잘 활용하여야 한다. 본 논문에서는 2단계 레벨 캐쉬 구조 및 내부 메모리 구성을 지원하는 고성능 DSP인 TMS320C6000 시리즈에 대해 동영상 인코더와 같은 멀티미디어 스트림 처리 응용을 최적으로 구현하기 위해서 필요한 캐쉬 성능 분석, 내부 메모리 구성 및 배치에 따른 성능 분석과 개선 방안에 대해 연구하였다. 분석 및 실험 결과, L2 메모리의 경우, 이중 집합연관 캐쉬로 구성하고, 남은 메모리는 내부 메모리로 구성하는 것이 수행 시간 성능 개선에 효과적임을 확인하였다. 또한, L1P 캐쉬의 경우는 자주 호출되고 시간이 많이 소요되는 루틴들을 연속적으로 내부 메모리에 배치하는 것이 L1P 캐쉬의 히트 율을 개선하며, L1D 캐쉬의 경우는 사용하는 데이터의 크기를 조절하므로 써 쉽게 히트 율을 개선할 수 있다는 것을 밝혔다. 본 논문의 연구 결과는 고성능 DSP 에 멀티미디어 스트림 처리 응용을 최적화로 구현하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제19A권1호
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• pp.35-44
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• 2012

기존의 운영체제에서 하드디스크의 성능을 향상시키기 위해서 사용해왔던 기술들이 SSD(Solid State Drive)에는 부정적 효과를 나타내는 경우가 많다. HDD의 기계적인 요소 때문에 접근 시간과 블록 주소의 순서가 성능에 매우 중요한 요인으로 작용하였지만, SSD는 불록 주소의 순서에 영향을 받지 않는 우수한 랜덤 읽기 성능을 제공한다. 실제 개인용 PC에서 SSD를 사용할 때에 선반입을 끄도록 권고되고 있다. 하지만 이 논문은 SSD의 내부 구조와 낸드 플래시 메모리의 특징을 고려한 선반입 및 메모리관리 정책를 결합한 방법을 제시한다. SSD에는 다수개의 낸드 플래시 메모리로 구성되어 있어 칩을 동시에 구동시키는 것이 중요하며, 낸드 플래시 메모리의 기본 입출력 단위가 계속 증가하는 방향으로 발전하고 있어서 SSD 내부의 동작 단위가 운영체제의 블록 크기보다 훨씬 커지게 되었다. 이 논문은 이러한 SSD의 특징과 경향을 수용하여, 제안하는 선반입 기법은 SSD의 동작 단위로 수행되며, 제안하는 메모리 관리 기법은 그 선반입 기법의 단점을 보완하여, 캐시 히트율과 선반입 히트율의 합이 최대가 되도록, 선반입되었지만 사용되지 않는 데이터를 적응적으로 퇴출한다. 본 기술은 리눅스 커널 모듈로 개발하였으며 실제 SSD를 사용하여 성능 평가를 실시하였다. 주어진 실험에서 제안하는 선반입 기법이 약 26%까지 성능을 향상시켰다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.223-228
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• 2020

주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임.

• 한국임상수의학회지
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• 제24권3호
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• pp.422-425
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• 2007

6개월령 수컷 진도종 개가 교통사고에 의한 골반 골절 교정술을 위하여 내원하였다. 일반적인 수술 전 검사에서 마취와 관련해 위험성 있는 이상은 발견되지 않았다. 이 개는 아트로핀으로 전처치하고, 유도마취로 thiopental을 주사하였으며 유지 마취 약물로 isoflurane을 사용하였다. 수술 시작 40분 후 갑자기 서맥이 발생하여 아트로핀(18ug/kg)을 천천히 정맥주사 하였으나 즉시 맥박이 증가하지 않고 오히려 heart rate가 감소하며 방실 전도 차단($2^{nd}$ degree type I)이 발생하였다. 따라서 ephedrin을 즉각적으로 주사하였으며, 투여 7분 후 정상 심박으로 회복되었다. 본 증례는 개에서 고용량 atropine 투여로 드물게 발생하는 역설적 방실전도 차단 임상예이다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.127-141
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• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.