본 연구는 냉동용 포장재의 현황 및 특성을 분석하기 위해 국내외 연구논문에서 이용된 냉동 식품용 포장재를 분석하였고 유통되고 있는 냉동 식품을 조사하였다. 또한 포장된 식품이 냉동되었을 때 포장재 내부의 온도 및 내용물의 심부 온도 변화를 분석하였다. 포장재 재질로는 폴리에틸렌(PE)과 폴리아마이드/폴리에틸렌(PA/PE) 다층필름이 주로 이용되고 있음을 확인할 수 있었다. 냉동 식품의 포장에 이용된 포장 형태별 사용 빈도는 플라스틱 파우치가 39.5%로 가장 많았으며, 플라스틱 용기(37.2%), 스탠드업 파우치(19.8%), 보냉팩(3.5%)순으로 사용되었다. 포장된 후 냉동되는 제품의 포장에 의한 내용물의 냉각 속도 영향을 분석한 결과, 온도 변화에 대한 요인으로 필름의 종류보다 필름의 두께에 의한 것이 더 크게 작용하고 필름 내 공기 층은 온도 하강 속도에 영향을 주므로 공기 층을 제거한 포장이 냉각속도를 높이는데 유리하였다. 냉동 조건에서의 내충격성과 유통 중 차단성을 고려하고, 열전도도가 상대적으로 높고 진공도를 높여 공기층을 줄일 수 있는 폴리아마이드/폴리에틸렌재질의 포장재의 선택과 두께를 최소화 하는 방안이 가장 효율적이라고 판단된다. 본 연구는 냉동식품용으로 이용되는 포장재 및 식품을 포장한 후 냉동을 진행할 경우 포장에 의한 온도 변화에 대한 기초 정보를 제공한다.
후쿠시마 원자력 발전소의 사고로 인해 일본 동부 지역에 다량의 방사성 핵종이 축적되었다. 이러한 방사성 물질은 숲, 도시, 하천, 호수를 포함한 넓은 범위에서 관측되고 있다. 방사성 세슘의 토양 입자에 강하게 흡착하는 특성 때문에 방사성 세슘은 침식된 토사와 함께 이동하여, 인구가 밀집한 하천 하류지역으로 그리고 연안으로 서서히 이동한다. 본 연구에서는 수생환경의 오염된 토사의 이동을 재현하기 위한 수치모델을 개발하고, 그 성과의 일부를 한국원자력연구원 내에 위치한 침식된 토사 관측 장비에서 관측된 결과와 비교하였다. 수집된 토사 시료의 입경 특성을 분석하기 위해서 표준 체분석과 이미지 분석법을 적용하였다. 수치 모델은 초기 포화도, 강우의 토사 침투율, 멀티 레이어, rain splash 등을 고려하여 현실의 강우에 따른 토사의 이동을 시뮬레이션 할 수 있도록 개발하였다. 2019년 연구에서는 수치모델에 나무에 의한 강우 쉴드 효과, 증발효과, 표면물의 쉴드 효과 등이 추가될 계획이다. 토사 유실 관측 장비를 2018년부터 월성 원전 인근에 설치해 지속적으로 관측 자료를 수집하고 있다. 이러한 관측자료를 기반으로 방사성 핵종의 강우, 하천, 연안으로 이동하는 장기 영향 평가 수치모델을 개발할 계획이다.
Kato, Talita;Mastelini, Saulo Martiello;Campos, Gabriel Fillipe Centini;Barbon, Ana Paula Ayub da Costa;Prudencio, Sandra Helena;Shimokomaki, Massami;Soares, Adriana Lourenco;Barbon, Sylvio Jr.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제32권7호
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pp.1015-1026
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2019
Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.
본 연구에서는 ceramide, 당지질, cholesterol, 지방산을 이용하여 피부 지질 조성과 유사한 조성비를 갖는 액정 에멀젼을 제조하고 편광 현미경을 통해 제형 내 액정 입자를 확인하고, cryso-SEM을 이용하여 다층구조가 형성되었음을 확인하였다. 상기 제조된 샘플은 1 개월간 상온에 보관하여 액정구조가 지속적으로 유지되는 것을 현미경 관찰을 통해 확인하였다. 또한, 이렇게 제조된 액정 에멀젼을 포함하는 크림 조성물을 제조하고, 3 차원 인공피부를 활용한 ceramide 피부 투과 효율을 확인하였다. 해당 크림 조성물을 활용하여 임상시험을 진행하고 일반 에멀젼 대비 피험자의 피부 수분 보유량(skin hydration), 경피 수분 손실량(TEWL)을 측정함으로써 피부 장벽 개선에 대한 임상 실험 결과를 확인하였다.
최근 5G와 인공지능 기술이 발전하면서 클라우드 엣지 환경에서 정보를 수집/처리/분석 하기 위한 AIoT 기술에 많은 관심을 갖고 있다. AIoT 기술은 다양한 스마트 환경에 적용되고 있지만 수집된 정보의 정확한 분석을 통해 빠른 대응처리를 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스마트 환경에서 수집된 정보를 AIoT에서 빠른 처리와 정확한 분석/예측을 통해 AIoT 정보들간 연계 처리를 블록 처리함으써 대역폭 및 처리시간을 최소화할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 블록체인으로 수집된 정보를 다중 연계하여 AIoT 장치에서 데이터 인덱스에 대한 시드를 생성하여 수집정보와 함께 블록처리하여 데이터 센터로 전달한다. 이 때, 클라우드와 AIoT 장치사이는 DNN(Deep Neural Network) 모델을 배치하여 네트워크 오버헤드를 줄이도록 하였다. 그리고, 서버/데이터센터에서는 전달된 분석 및 예측된 결과를 통해 정확하지 못한 AIoT 정보의 정확도를 개선하여 지연시간을 최소화하도록 하였다. 또한, 제안기법은 AIoT 정보에 가중치를 적용하여 블록체인으로 그룹핑하기 때문에 계층화된 다층 네트워크로 분할 가능하도록 하여 데이터 지연시간을 최소화하였다.
This study investigated microstructures, crystal structures, polarization, dielectric and electromechanical properties of 0.76Bi1/2Na1/2TiO3-0.24SrTiO3 (BNT-24ST)-based piezoceramcs by adding Li2CO3 and B2O3 (LB) as sintering aids for low-temperature sintering. All samples were successfully synthesized using conventional solid-state reaction method and sintered at 950, 1,000, 1,050, 1,100 and 1,175℃ for 2 hours. Without LB, specimens required sintering temperatures over 1,175℃ for sufficient densification, while the addition of 0.10-mol LB decreased the sintering temperatures down to 950℃. The average grain size and dielectric properties of BNT-24ST-10LB ceramics were enhanced with increasing sintering temperature. We found that the low-temperature sintered BNT-24ST piezoceramics by adding LB showed the d33*value of 402 pm/V at 4 kV/mm after sintering at 1,050℃, which was better than that of high-temperature fired specimens sintered at 1,175℃ without LB (242 pm/V). We believe that the results of this study promise a candidate for low-cost multilayer ceramic actuator applications.
당, 알코올, 유기산 및 아미노산 등과 같은 다양한 유기물에 포함된 화학에너지를 전기에너지로 전환시키는 효소 연료전지의 성능은 anode 뿐만 아니라 cathode에도 큰 영향을 받는다. 본 연구의 목적은 laccase 기반의 고성능 cathode 전극을 개발하는데 있다. 효소, 전자전달체 및 탄소나노튜브로 구성된 효소 복합체를 제조하고 이를 전극 표면에 다층으로 부착하며 층수 및 탄소나노튜브의 첨가 유무가 전극 성능에 미치는 영향을 조사하였다. 전극 표면에 효소-전자전달체(Lac-(PVI-Os-dCl))의 층수가 증가할수록 전극에서 발생되는 환원 전류량이 증가하였다. 탄소나노튜브가 첨가된 효소-전자전달체 복합체 전극(Lac-SWCNTs-(PVI-Os-dCl))이 Lac-(PVI-Os-dCl) 전극에 비하여 1.7배 많은 환원 전류를 생성하였다. Lac-SWCNTs-(PVI-Os-dCl)과 Lac-(PVI-Os-dCl)의 비율을 변화시키며 적층한 전극들에서 2층의 Lac-(PVI-Os-dCl)과 2층의 Lac-SWCNTs-(PVI-Os-dCl)으로 구성된 전극이 가장 많은 양의 환원 전류(10.1±0.1 µA)를 생성하였다. 단일 층의 Lac-(PVI-Os-dCl)로 구성된 cathode를 사용하는 셀과 최적화된 cathode를 사용하는 셀의 최대 생산 전력밀도는 각각 0.46±0.05와 1.23±0.04 µW/cm2였다. 본 연구 결과는 전극 표면에 laccase, 전자전달체 및 탄소나노튜브로 구성된 복합체의 적층 최적화를 통해 cathode 및 이를 이용하는 효소 연료전지의 성능을 향상시킬 수 있음을 시사한다.
마찰대전 나노발전기(triboelectric nanogenerator, TENG) 장치는 최근 몇 십여년 동안 많은 관심을 불러일으켰다. 주변에서 버려지는 에너지 중 기계적 에너지를 수확하는 기술 중 하나인 TENG 기술은 정전기 유도 및 마찰 대전의 이중 효과로 얻어진다. 특히, 나노 로봇이나 마이크로 전자기계 장치와 같은 초소형 전자 장치의 급속한 발전으로 초박막 장치에 대한 수요가 크게 증가했다. TENG 기술의 급속한 성장과 함께 높은 전기 출력 성능과 저렴한 제조 기술을 갖춘 적절한 마찰대전 재료를 선택하는 것은 지속 가능한 나노발전기 작동에 필수적이다. 최근 이러한 문제를 극복하기 위한 하나의 방법으로 다층박막적층법 (혹은 층상자기조립법, layer-by-layer (LbL)self-assembly technique)이 고려되고 있다. 이 LbL 자기조립 기술은 TENG의 성능 향상 및 응용 분야에서 두께 문제를 성공적으로 극복할 뿐만 아니라 저비용, 친환경 공정을 제시했으며 대규모 생산에 사용할 수 있다. 본 리뷰에서는 TENG 장치를 위한 LbL 기반의 소재 개발에 있어 최근의 연구들을 검토하였으며, 현재까지 검토된 에너지 수확 장치 분야에서의 잠재력을 살펴보았다. LbL 기술을 적용하여 제작한 TENG 장치의 이점에 대해 논의하고, 마지막으로 다양한 초박형 TENG 구현을 위한 본 제작 기술의 방향과 관점을 간략하게 제시하였다.
일상적인 화학제품들의 사용량이 증가함에 따라 사용되었던 염료 폐기물 처리 또한 중요한 환경적인 문제로 대두되었다. 이러한 염료폐기물은 광촉매를 이용하여 분해시킬 수 있는데, 졸-겔 기술을 활용하면 매우 비용 효율적으로 광촉매를 합성할 수 있다. 졸-겔 기술은 나노스케일의 막 형성에도 상당히 유용하며 간단하게 다층구조를 형성할 수도 있다. 본 연구에서는 다양한 염료 분해에 효과가 있는 산화아연(ZnO) 이용하여 다중 회전도포 방법으로 다층구조(3층, 5층)를 가진 ZnO 막을 형성하였다. 성능비교를 위해 단일 회전도포 방법에 의한 단층구조를 가진 ZnO 막을 대조군으로 준비하였다. X선 회절분석기 및 에너지 분산 X선 분광계를 이용하여 ZnO의 구조 및 원소분석을 수행하였고, 주사전자현미경을 통해 나노선같은 표면형상을 관찰할 수 있었다. 추가적으로 UV-Vis 분광광도계를 활용하여 자외선의 흡수도를 측정하였다. 5층구조를 가진 ZnO 막이 단층 구조를 가진 ZnO 막에 비해 모의 메틸렌 블루를 49% 더 많이 분해하였다. 결론적으로, 다층구조를 가진 ZnO 는 메틸렌블루 염료를 더욱 효과적으로 분해하는 광촉매로써 유용하다는 알 수 있었다.
최근 인공위성 임무 고도화에 따라 고성능의 전장품이 탑재되어 시스템 소요전력이 증가되고 있다. 이에 따라 충분한 전력확보를 위하여 태양전지판 크기 또한 점차 증가하고 있다. 태양전지판의 크기 증가 및 중량화는 위성체 자세 기동 시 발생하는 진동과의 커플링 등에 의해 태양전지판 탄성 진동의 크기 증가를 유발한다. 상기 진동은 힌지 및 요크를 통해 위성체에 전달되어 지향성능이 요구되는 고정밀 관측위성의 지향성능과 직결되어 고해상도 영상 획득 임무 성능을 저하시킨다. 종래에는 태양전지판의 탄성 진동을 저감시키고자 고강도 설계에 집중 또는 별도의 보강재 및 댐퍼 시스템을 적용하였다. 그러나, 이는 부피 및 무게를 증가시키며 시스템 복잡성이 증가하는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 상기 한계점을 극복하고자 초탄성 형상기억합금(SMA: Shape Memory Alloy) 양면에 점탄성 테이프로 박막층을 적층함으로써 댐핑 특성을 극대화하였으며, 별도 시스템 적용없이 작은 부피 및 무게로 진동을 저감하여 시스템 경량화에 기여할 수 있는 설계기법을 제안하였다. 제안한 초탄성 SMA 적층형 태양전지판 요크를 태양전지판 더미에 적용시켜 자유감쇠시험 및 온도시험을 통해 설계 유효성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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