• 제목/요약/키워드: Learning Processing

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터널 구조물 안전점검을 위한 이미지 데이터 취득 및 데이터 구조화 방법 (Image-Data-Acquisition and Data-Structuring Methods for Tunnel Structure Safety Inspection)

  • 성현석;고준섭
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제40권1호
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    • pp.15-28
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    • 2024
  • 본 연구에서는 터널 구조물 내부 이미지 데이터를 취득하는 방법과 이미지 데이터의 구조화를 위한 방법을 제안하였다. 터널 구조물 내부 이미지 데이터 취득 조건을 개선함으로써 AREA TYPE의 터널 스캐닝에서 고화질의 이미지 데이터를 얻을 수 있다. 데이터 취득 조건을 개선하기 위해 터널 상부에 터널의 길이 방향 레일을 설치하고 설치된 레일을 이동하며 터널 구조물 전체의 이미지 데이터를 취득할 수 있도록 설계하였다. 본 연구는 거리 20m, 해상도 3840×2160 및 해상도 720×480의 조건에서 0.5mm 균열 모사선을 식별하였다. 또한 취득된 이미지 데이터를 이미지 타일 단위로 관리하기 위한 이미지 데이터 구조화 방법을 제안하였다. 터널의 이미지 데이터 구조화를 위해 적용인자 (취득 이미지의 해상도와 터널의 크기)를 관계식에 대입하여 터널의 이미지 데이터를 구조화할 수 있다. 실험을 통해 터널 길이 1,000m, 폭 20m 터널의 이미지 데이터는 해상도와 정밀도에 따라 최소중첩률 0.02%에서 8.36% 구해지며 로컬좌표계의 크기는 (14×15)에서 (36×34)로 나타났다.

뮤직비디오 브라우징을 위한 중요 구간 검출 알고리즘 (Salient Region Detection Algorithm for Music Video Browsing)

  • 김형국;신동
    • 한국음향학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.112-118
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    • 2009
  • 본 논문은 모바일 단말기, Digital Video Recorder (DVR) 등에 적용할 수 있는 뮤직비디오 브라우징 시스템을 위한 실시간 중요 구간 검출 알고리즘을 제안한다. 입력된 뮤직비디오는 음악 신호와 영상 신호로 분리되어 음악 신호에서는 에너지기반의 음악 특징값 최고점기반의 구조분석을 통해 음악의 후렴 구간을 포함하는 음악 하이라이트 구간을 검출하고, SVM AdaBoost 학습방식에서 생성된 모델을 이용해 음악신호를 분위기별로 자동 분류한다. 음악신호로부터 검출된 음악 하이라이트 구간과 영상신호로부터 검출된 가수, 주인공의 얼굴이 나오는 영상장면을 결합하여 최종적으로 중요구간이 결정된다. 제안된 방식을 통해 사용자는 모바일 단말기나 DVR에 저장되어 있는 다양한 뮤직비디오들을 분위기별로 선택한 후에 뮤직비디오의 30초 내외의 중요구간을 빠르게 브라우징하여 자신이 원하는 뮤직비디오를 선택할 수 있게 된다. 제안된 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 200개의 뮤직비디오를 정해진 수동 뮤직비디오 구간과 비교하여 MOS 테스트를 실행한 결과 제안된 방식에서 검출된 중요 구간이 수동으로 정해진 구간보다 사용자 만족도 측면에서 우수한 결과를 나타내었다.

뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스 연구: 암묵적 적합성 피드백 활용을 중심으로 (Digital Library Interface Research Based on EEG, Eye-Tracking, and Artificial Intelligence Technologies: Focusing on the Utilization of Implicit Relevance Feedback)

  • 김현희;김용호
    • 정보관리학회지
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    • 제41권1호
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    • pp.261-282
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    • 2024
  • 본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

AI면접 대상자에 대한 다면적 평가방법론 -얼굴인식, 음성분석, 자연어처리 영역의 융합 (Multifaceted Evaluation Methodology for AI Interview Candidates - Integration of Facial Recognition, Voice Analysis, and Natural Language Processing)

  • 지현욱;이상진;문성민;이재열;이동은;임규상
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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    • pp.55-58
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    • 2024
  • 최근 각 기업의 AI 면접시스템 도입이 증가하고 있으며, AI 면접에 대한 실효성 논란 또한 많은 상황이다. 본 논문에서는 AI 면접 과정에서 지원자를 평가하는 방식을 시각, 음성, 자연어처리 3영역에서 구현함으로써, 면접 지원자를 다방면으로 분석 방법론의 적절성에 대해 평가하고자 한다. 첫째, 시각적 측면에서, 면접 지원자의 감정을 인식하기 위해, 합성곱 신경망(CNN) 기법을 활용해, 지원자 얼굴에서 6가지 감정을 인식했으며, 지원자가 카메라를 응시하고 있는지를 시계열로 도출하였다. 이를 통해 지원자가 면접에 임하는 태도와 특히 얼굴에서 드러나는 감정을 분석하는 데 주력했다. 둘째, 시각적 효과만으로 면접자의 태도를 파악하는 데 한계가 있기 때문에, 지원자 음성을 주파수로 환산해 특성을 추출하고, Bidirectional LSTM을 활용해 훈련해 지원자 음성에 따른 6가지 감정을 추출했다. 셋째, 지원자의 발언 내용과 관련해 맥락적 의미를 파악해 지원자의 상태를 파악하기 위해, 음성을 STT(Speech-to-Text) 기법을 이용하여 텍스트로 변환하고, 사용 단어의 빈도를 분석하여 지원자의 언어 습관을 파악했다. 이와 함께, 지원자의 발언 내용에 대한 감정 분석을 위해 KoBERT 모델을 적용했으며, 지원자의 성격, 태도, 직무에 대한 이해도를 파악하기 위해 객관적인 평가지표를 제작하여 적용했다. 논문의 분석 결과 AI 면접의 다면적 평가시스템의 적절성과 관련해, 시각화 부분에서는 상당 부분 정확도가 객관적으로 입증되었다고 판단된다. 음성에서 감정분석 분야는 면접자가 제한된 시간에 모든 유형의 감정을 드러내지 않고, 또 유사한 톤의 말이 진행되다 보니 특정 감정을 나타내는 주파수가 다소 집중되는 현상이 나타났다. 마지막으로 자연어처리 영역은 면접자의 발언에서 나오는 말투, 특정 단어의 빈도수를 넘어, 전체적인 맥락과 느낌을 이해할 수 있는 자연어처리 분석모델의 필요성이 더욱 커졌음을 판단했다.

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언어 모델 기반 음성 특징 추출을 활용한 생성 음성 탐지 (Voice Synthesis Detection Using Language Model-Based Speech Feature Extraction)

  • 김승민;박소희;최대선
    • 정보보호학회논문지
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    • 제34권3호
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    • pp.439-449
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    • 2024
  • 최근 음성 생성 기술의 급격한 발전으로, 텍스트만으로도 자연스러운 음성 합성이 가능해졌다. 이러한 발전은 타인의 음성을 생성하여 범죄에 이용하는 보이스피싱과 같은 악용 사례를 증가시키는 결과를 낳고 있다. 음성 생성 여부를 탐지하는 모델은 많이 개발되고 있으며, 일반적으로 음성의 특징을 추출하고 이러한 특징을 기반으로 음성 생성 여부를 탐지한다. 본 논문은 생성 음성으로 인한 악용 사례에 대응하기 위해 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안한다. 오디오를 입력으로 받는 딥러닝 기반 오디오 코덱 모델과 사전 학습된 자연어 처리 모델인 BERT를 사용하여 새로운 음성 특징 추출 모델을 제안하였다. 본 논문이 제안한 음성 특징 추출 모델이 음성 탐지에 적합한지 확인하기 위해 추출된 특징을 활용하여 4가지 생성 음성 탐지 모델을 만들어 성능평가를 진행하였다. 성능 비교를 위해 기존 논문에서 제안한 Deepfeature 기반의 음성 탐지 모델 3개와 그 외 모델과 정확도 및 EER을 비교하였다. 제안한 모델은 88.08%로 기존 모델보다 높은 정확도와 11.79%의 낮은 EER을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 음성 특징 추출 방법이 생성 음성과 실제 음성을 판별하는 효과적인 도구로 사용될 수 있음을 확인하였다.

연속 기업가의 사업 실패 회복요인에 관한 탐색적 연구: 소상공인을 중심으로 (An Exploratory Study on the Business Failure Recovery Factors of Serial Entrepreneurs: Focusing on Small Business)

  • 이경석;박주연;성창수
    • 벤처창업연구
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    • 제16권6호
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    • pp.17-29
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    • 2021
  • 최근 코로나19의 대유행과 재확산에 따른 사회적 거리두기 조치가 강화되고 있다. 이에 영업시간 제한 등 특히 자영업의 급격한 매출 감소로 폐업으로 내몰린 연속 기업가들이 급증하고 있다. 실패에서 배우는 것은 성공의 과정으로 설명할 수 있지만, 사업 실패는 연속 기업가의 심리적, 경제적 손실의 발생과 함께 부정적 감정으로 표출될 수 있다. 이러한 시점에서 연속 기업가들의 사업실패에 따른 부정적 감정의 회복방안을 모색하는 것은 매우 중요한 문제이다. 최근 창업학 관점에서 연속 기업가들의 사업 실패로 인한 슬픔의 부정적 감정을 처리하는 전략적 모델이 부각되고 있다. 본 연구는 연속 기업가의 사업 실패에 대한 슬픔에서 회복요인을 규명하기 위해, Shepherd(2003)의 상실 지향성, 복원 지향성, 이중적 프로세스의 3개 영역으로 설명하였다. 이를 위해 재창업에 도전한 소상공인 연속 기업가 12명을 대상으로 개별 심층 인터뷰를 진행하여 양적 데이터로 규명되지 않는 회복요인에 대한 속성들을 파악하였다. 연구 결과, 첫째, 회복요인은 개인 지향성, 가족 지향성, 네트워크 지향성 3개 영역으로 나타났다. 자존감, 끈기, 개인 역량, 취미, 자신감, 가족 지지, 네트워크, 종교, 사회적 지원 등 9개의 범주에서 회복 향상에 도움이 되는 것으로 나타났다. 둘째, 회복장애요인은 심리적, 경제적, 환경적 요인의 3개 영역으로 나타났다. 가족, 건강, 사회적 네트워크, 동업자, 경쟁자, 협력업체, 자금, 외부환경, 정부 정책 등 9개 범주에서 부정적인 감정을 지속하게 하는 것으로 나타났다. 셋째, 슬픔에 대한 감정처리 과정은 상실 지향성, 복원 지향성, 이중적 프로세스의 3개 영역으로 확인하였다. 가족, 협력업체 지원, 사회 구성원 지지, 정부 지원, 취미, 네트워크, 업종 변경, 이사, 제3자 시각, 심리학 공부 등 10개의 범주는 슬픔에 대한 감정 처리 과정에서 회복을 강화하는 것을 확인하였다. 연구의 시사점은 다음과 같다. 연속 기업가들의 사업 실패에 따른 슬픔에서 회복하는 과정을 질적 연구로 시도하였다. 특히, Shepherd(2003)의 이론을 적용하여 회복 연구에 도움이 될 수 있는 기초 자료와 향후 실증 연구를 위한 개념적 모델 및 명제를 제시하였으며 이는 향후 학술적으로 다양하게 논의하고 확장할 수 있다.

관심 문자열 인식 기술을 이용한 가스계량기 자동 검침 시스템 (Automatic gasometer reading system using selective optical character recognition)

  • 이교혁;김태연;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.1-25
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    • 2020
  • 본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.

인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로 (Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China)

  • 이재원;오상진
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.71-90
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    • 2020
  • 최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

텍스트 마이닝을 이용한 감정 유발 요인 'Emotion Trigger'에 관한 연구 (A Study of 'Emotion Trigger' by Text Mining Techniques)

  • 안주영;배정환;한남기;송민
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.69-92
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    • 2015
  • 최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

오메가 3계 지방산 강화 식품류의 연구개발 동향 (Research and Development Trends on Omega-3 Fatty Acid Fortified Foodstuffs)

  • 이희애;유익종;이복희
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.161-174
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    • 1997
  • 오메가 3계 지방산의 섭취가 동맥경화, 고혈압 및 뇌졸중 등의 심혈관질환을 비롯하여 당뇨병, 류마티즘 등의 성인병 예방과 치료에 효과가 있슴이 여러 가지 역학조사 결과 밝혀지면서 의 학계를 위시한 여러 생명과학 분야에서 관심을 모으는 연구주제가 되고 있다. $\omega$3계 지방산은 인체내에서 생성이 되지 않고 외부로부터 섭취해야 하는 필수 지방산으로서 이러한 필수성은 식이로부터 섭취 부족시 생겨나는 결핍증의 치료효과에 기인 한다기 보다는 합성과정에 필요한 적당한 desaturase가 존재하지 않거나 효소활성이 제한되어 있기 때문에 그 필수성이 강조되는 물질로서 이 분야에 대한 관심이 더 많이 요구된다. 또한 $\omega$3계 지방산이 필수지방산 이므로 심혈관질환의 치료 및 예방과 관련, 어느 정도 섭취 해야 하며 부족시 인체에 나쁜 영향을 막기에 충분한 양은 얼마인지에 대한 구체적 자료가 제시되어 있지는 않은 실정이라 이에 대한 연구도 활성화되어야겠다. $\omega$3계 지방산이 심혈관질환 등에 유익한 효과를 보여주는 기전은 혈액지방 분획에 바람직한 변화를 유도하기 때문으로 혈액 중성지 방, 초저밀도지단백-콜레스테롤, 초저밀도지단백-중성지방 등의 감소나 고밀도지단백-콜레스테롤의 상승을 초래하므로써 얻어 지는 효과로 보이며 이에 대한 결과가 항상 일관되게 만 보고되고 있지는 않다. 또한 $\omega$3계 지방산은 AA로부터 대사되는 혈소판 응집반응 촉진물질의 생성을 억제하며 항혈전생성물질의 합성을 도모하는 기능을 하게 되므로 $\omega$6/$\omega$3계 지방산의 적정한 섭취비율이 고려되어야만 한다. $\omega$3계 지방산의 식이급원으로는 LNA가 풍부한 식물성유나 장쇄 불포화지방산인 EPA, DHA 등의 급원으로 생선 및 어유가 있다. LNA는 EPA와 DHA로의 전환이 일어나나 사람에서는 전환율이 여러 가지 조건에 따라 다르며 제한적이다. 생선의 경우 비록 EPA, DHA가 타식품에 비해 풍부한 편이나 생선종류나 동일한 생선내에서도 부위별로 그 함량이 다르므로 $\omega$3계 지방산 급원으로 섭취 할 때에는 이점을 잘 고려해야 하겠다. $\omega$3계 지방산 강화식품의 연구 개발 동향은 $\omega$3계 지방산의 인체에 대한 유익한 효과에 대한 연구결과에 힘입어 이루어진 것으로 여러 가지 식품에 정제 혹은 농축된 $\omega$3계 지방산을 첨가하는 경우와 사료에 $\omega$3계 지방산 급원을 첨가, 동물에게 이행시켜 $\omega$3계 지방산 강화식품을 제조하는 두 가지 방법이 있을 수 있는데 전자는 통조림, 과자, 건강보조식품류에 다용되며 후자는 다양한 기능성 축산식품에 활용되고 있다. $\omega$3계 지방산 강화 축산식품에는 돼지고기, 우유, 치이즈, 계란, 분유, 햄 등 다양한 제품에 활용, 개발되고 있으며 최근에는 이러한 식품 개발에 더욱 박차가 가해지고 있다 그러나 이와 같은 기법을 이용해 생산, 시판된 제품의 현황조사에 따르면 식품별로 함량표시가 없는 제품이 있어 제품에 대한 소비자의 신뢰도 제고에 장애가 될 수 있으며 제품의 품질관리면에서도 이러한 미비점은 개선되어야 할 것으로 보인다. 한편 소비자 입장에서도 $\omega$3계 지방산이 강화된 식품의 개발로 다양하면서도 차별화된 식품을 선택, 소비할 수 있는 잇점이 있으나 강화식품이 아닌 $\omega$3계 지방산이 풍부한 천연식품을 일상의 식탁에서 섭취하는 대신 가공된 제품을 무차별적으로 소비하거나 첨가된 $\omega$3계 지방산 함량이 일반식품에 비해 그다지 높지 않은 경우 이들 식품의 소비가 더 이상 장점이 되지 못하므로 이들 식품 소비에만 의존하는 식생활은 지양되어야 하겠다.

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