본 연구에서는 육가공 산업의 필수 공정인 냉동육 해동 시 발생하는 식육의 품질 저하를 최소화하기 위하여 진공 텀블링 해동 방식을 적용하고자 산업용 국산 임펠러-진공 텀블러(DVT, 6 ton)를 고안하고 이를 이용하여 해동한 냉동 돈육의 품질 특성을 현재 상업적으로 이용하는 자연해동(NTA)과 수입산 진공 텀블링 해동(IVT) 특성과 비교 분석하였다. 냉동 돈육(앞다리)의 자연해동 시간은 4,200분인데 반하여 DVT 해동은 165분이 소요되어 냉동 돈육 해동시간이 약 25배 단축되었다. 해동 시 돈육의 드립감량은 자연해동 2.08%에 비하여 DVT 해동은 0.85%로 낮아져 높은 해동 수율(99.2%)을 얻을 수 있었다. 자연 해동육에서 대장균군이 0.10±0.17 log CFU/g 수준으로 검출된데 반하여 DVT 해동육의 pH는 5.92, 총균수 1.96±0.01 log CFU/g, 대장균군 불검출로 높은 신선도를 보였다. 또한, DVT 해동육의 지방산패도(TBARS) 0.31±0.01 MDA mg/kg와 단백질변패도(VBN) 5.67±1.98 mg%를 보여 자연해동 돈육(각각 0.42±0.01 MDA mg/kg와 6.86±0.00 mg%)에 비해 지방과 단백질 변패도를 유의적으로 낮출 수 있는 것으로 나타났다. DVT 해동육의 보수력은 97.50±0.90%로 자연해동육(95.24±0.03%)에 비해 유의적으로 높았다. 자연해동(NTA) 후 조리한 돈육은 경도 212.03±0.02 N과 씹힘성 885.36±0.80이 진공 텀블링(DVT, IVT) 해동육에 비하여 각각 6.1배와 4.7배 높게 나타나 진공 텀블링 해동이 부드러운 조직감을 갖는 식육을 생산할 수 있는 것으로 나타났다. 해동육과 이를 가열조리한 돈육의 미세구조(SEM)를 관찰한 결과, 진공 텀블링 해동(DVT, IVT) 시료에서 근원섬유의 손상이 적어 섬유배열과 간격이 촘촘한 구조를 나타냈다. 본 연구에서 국내 최초로 고안한 산업용 대용량 진공텀블러는 해동 시 근육 조직의 손상을 최소화하여 보수력을 높이고, 드립감량을 감소시켜 부드러운 조직감과 함께 생산 수율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 미생물학적 및 이화학적 변패도를 최소화할 수 있어 고품질의 육제품 생산에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 또한, 본 장치는 수입산 진공텀블러와 비교해 우수한 품질의 해동육을 생산할 수 있어 본 연구자료를 이용한 국산 기술 자립화, 제품 품질 개선 및 수율 향상 등 육가공 산업 발전에 기여할 수 있을 것이라 사료된다.
전통적으로 신문 매체는 국내외에서 발생하는 사건들을 살피는 데에 가장 적합한 매체이다. 최근에는 정보통신 기술의 발달로 온라인 뉴스 매체가 다양하게 등장하면서 주변에서 일어나는 사건들에 대한 보도가 크게 증가하였고, 이것은 독자들에게 많은 양의 정보를 보다 빠르고 편리하게 접할 기회를 제공함과 동시에 감당할 수 없는 많은 양의 정보소비라는 문제점도 제공하고 있다. 본 연구에서는 방대한 양의 뉴스기사로부터 데이터를 추출하여 주요 사건을 감지하고, 사건들 간의 관련성을 판단하여 사건 네트워크를 구축함으로써 독자들에게 현시적이고 요약적인 사건정보를 제공하는 기법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2016년 3월에서 2017년 3월까지의 한국 정치 및 사회 기사를 수집하였고, 전처리과정에서 NPMI와 Word2Vec 기법을 활용하여 고유명사 및 합성명사와 이형동의어 추출의 정확성을 높였다. 그리고 LDA 토픽 모델링을 실시하여 날짜별로 주제 분포를 계산하고 주제 분포의 최고점을 찾아 사건을 탐지하는 데 사용하였다. 또한 사건 네트워크를 구축하기 위해 탐지된 사건들 간의 관련성을 측정을 위하여 두 사건이 같은 뉴스 기사에 동시에 등장할수록 서로 더 연관이 있을 것이라는 가정을 바탕으로 코사인 유사도를 확장하여 관련성 점수를 계산하는데 사용하였다. 최종적으로 각 사건은 각의 정점으로, 그리고 사건 간의 관련성 점수는 정점들을 잇는 간선으로 설정하여 사건 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 제시한 사건 네트워크는 1년간 한국에서 발생했던 정치 및 사회 분야의 주요 사건들이 시간 순으로 정렬되었고, 이와 동시에 특정 사건이 어떤 사건과 관련이 있는지 파악하는데 도움을 주었다. 또한 일련의 사건들의 시발점이 되는 사건이 무엇이었는가도 확인이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 전처리 과정에서 다양한 텍스트 마이닝 기법과 새로이 주목받고 있는 Word2vec 기법을 적용하여 봄으로써 기존의 한글 텍스트 분석에서 어려움을 겪고 있었던 고유명사 및 합성명사 추출과 이형동의어의 정확도를 높였다는 것에서 학문적 의의를 찾을 수 있다. 그리고, LDA 토픽 모델링을 활용하기에 방대한 양의 데이터를 쉽게 분석 가능하다는 것과 기존의 사건 탐지에서는 파악하기 어려웠던 사건 간 관련성을 주제 동시출현을 통해 파악할 수 있다는 점에서 기존의 사건 탐지 방법과 차별화된다.
목적: CT기반 감쇠보정 영상의 표준섭취계수(Standard Uptake Value:SUV)가 $^{137}Cs$ 기반 감쇠보정 영상의 SUV보다 높다. 이 연구에서는 이러한 오차가 생기는 원인을 밝히고자 감쇠계수가 정확하게 변환되었는지 여부를 관심영역 분석을 통하여 평가하였다. 대상 및 방법: Philips GEMINI PET/CT는 X-ray CT (평균 40 keV) 혹은 $^{137}Cs$ (662 keV) 투과영상을 감쇠보정에 이용하는데 GEMINI PET/CT에서 사용하는 각각 선원의 에너지는 511 keV에서 얻은 감쇠계수와 틀리기 때문에 스캐너 내부에 장착된 감쇠계수 변환 알고리즘을 이용하여 511 keV에 해당하는 감쇠계수 값으로 변환된 감쇠지도를 사용하므로 감쇠계수의 변환이 정확하게 이루어졌는지 평가하는 것이 중요하다. 각각의 실험과정은 다음과 같다. 먼저 시스템 성능평가 팬텀 CT 투과 영상을 사용하여 Hounsfield units (HU)값을 측정하였다. 다음으로 NEMA 타원형 ECT 팬텀의 CT, $^{137}Cs$ 투과영상을 얻어 $^{68}Ge$ 투과선원을 장착한 Siemens ECAT EXACT 47 PET 스캐너에서 얻은 팬텀 투과 영상과 비교하여 감쇠계수가 511 keV에 해당하는 감쇠계수로 잘 변환되었는지 측정하였고 Gammex 467 electron density CT 팬텀의 CT, $^{137}Cs$ 투과영상에서 관심영역 분석을 하여 다양한 전자밀도 값에 대한 감쇠계수 변환의 정확성을 평가하였다. 또, 재구성한 영상에 미치는 영향을 평가하기 위하여 정상 및 병적 조직에서 CT, $^{137}Cs$ 기반 감쇠계수와 표준섭취계수를 비교하였다. 결과: CT에서 측정한 HU는 신뢰할 수 있는 값임을 확인하였으나 전자밀도와 원자번호가 큰 영역에서 CT 기반 감쇠계수에 오차가 있었는데 NEMA 타원형 ECT 팬텀 실험결과에 의하면 뼈 영역에서 오차는 11%이었다. 임상데이터에서도 마찬가지로 CT를 이용하여 얻은 감쇠계수가 $^{137}Cs$을 이용하여 얻은 감쇠계수보다 낮았고 전자밀도와 원자번호가 큰 영역에서 오차가 컸다. 그러나, 표준섭취계수는 $^{137}Cs$를 사용하여 감쇠보정을 한 영상의 값이 CT를 이용하여 감쇠보정을 한 값보다 오히려 낮았고 표준섭취계수의 백분율 차이는 $6.6{\sim}52.7%$이었다. 결론: CT의 HU가 정확함에도 불구하고 뼈 영역에서 CT 투과영상을 기반으로 한 감쇠계수의 변환이 부정확하고 CT 및 $^{137}Cs$ 투과영상을 기반으로 얻은 표준 섭취계수에 차이가 있으므로 이에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각한다.
천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 Rrs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, Rrs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, Rrs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 Rrs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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