본 연구는 과일류의 국내 명칭에 상응하는 코덱스 명칭과 코드번호, 그리고 변경 또는 검토가 요구되는 국내 명칭과 분류를 파악하기 위해 수행되었다. 국내 명칭과 분류에 대해서는 식품공전과 식품의 농약 잔류허용기준 발간물을 그리고 코덱스에 대해서는 'Codex Classification of Foods and Animal Feeds'를 검토하였다. 연구 결과는 다음과 같았다. 첫째 구기자, 무화과, 석류, 오미자에 대한 분류가 국내와 코덱스가 다르므로 이에 대한 검토가 필요한 것으로 나타났다. 둘째 감, 감귤, 구기자, 금귤, 나무딸기, 대추, 대추야자, 리치, 매실, 머루, 모과, 복분자, 산딸기, 산수유, 앵두, 오미자, 유자, 으름, 자두, 코코넛, 키위, 탱자의 경우 국문 또는 영명을 국내에서 조차 달리 사용하고 있거나 코덱스와 차이가 있으므로 이들 식품 명칭에 대한 개정이나 검토가 필요한 것으로 나타났다. 셋째 복숭아의 경우 천도복숭아를 포함하는 지가 명확하지 않고 라즈베리와 나무딸기 둘 모두가 국내 영명이 Raspberry 이므로 이들 식품 명칭에 대한 면밀한 검토가 필요한 것으로 판단된다.
본 연구는 복분자의 활용도를 높이기 위한 자료를 제공하고자 동결 건조한 완숙 복분자를 종자와 종자를 분리한 과육, 그리고 분리과정을 거치지 않은 과실로 구분하여 지방산조성 분석과 각 부위별 methanol 추출물의 여드름 관련 균주에 대한 항균 활성, 그리고 polyphenol 함량 및 DPPH radical 소거능을 비교 분석하였다. 지방산 조성 분석 결과 종자의 총 지방 및 지방산 함량이 다른 부위에 비해 월등히 높은 수준임을 알 수 있었다. 아울러 종자의 주요 지방산으로 밝혀진 linoleic acid와 linolenic acid의 함량이 전체 지방산 조성의 81.262%로 대부분을 차지하였다. Polyphenol 함량 측정에서 123.64 mg/g으로 가장 높은 수준의 polyphenol 함량을 보였던 종자의 methanol 추출물이 DPPH radical 소거능에서도 다른 추출물에 비해 높은 활성을 나타내었다. 여드름 원인균에 대한 항균 활성에서 실험에 사용된 모든 균주에 대해서 종자를 분리한 과육의 methanol 추출물이 상대적으로 가장 높은 항균 활성을 나타내었으며, 종자 추출물은 상대적으로 낮은 활성을 보여주었다. 그러나 가장 높은 활성을 나타낸 과육 추출물의 항균 활성과 비교해서 종자 추출물의 항균 활성이 각 균주별로 약 76.96~89.08%에 해당함을 알 수 있었다. 결과적으로 완숙 복분자의 과육 부분뿐만 아니라 잔사나 폐기물로 버려질 수 있는 종자 부위의 활용도를 높일 수 있는 가능성을 확인하였다.
국내 주요 시판 복분자주 24종을 수거하여 시료의 휘발성 향기성분을 HS-SPME법에 의해 추출한 후, GC-MS를 이용하여 분석 동정하였고 이들 성분의 정량 분석도 실시하였다. 총 43개의 성분이 동정되었고, 화학적 특성에 따라 분류하면 15 esters, 3 ketones, 7 alcohols, 2 aldehydes, 12 terpene류, 4 acids 성분이 동정되었다. ethyl acetate, ethyl octanoate, isoamyl alcohol, phenethyl alcohol이 동정된 성분중 높은 농도를 차지하였고, 그 외 ethyl hexanoate, ethyl decanoate, benzadehyde, dL-limonene, linalool, alpha-terpineol, myrtenol, acetic acid가 주요 성분으로 나타났다. 주성분 분석 결과 향기성분 구성 및 함량에 따라 제조지역별 차이를 나타내지 않았다. 복분자주에 사용되는 복분자 품종이 대개 북미산인 Rubus occidentalis L.으로 동일한 품종이 전국에 재배됨에 따라 향기성분 구성의 차이가 크지 않은 것으로 여겨진다. 또한 복분자주 제조과정의 특성상 발효 후 제성과정을 통해 발효 원주의 함량과 성분에 변화가 생기므로 생산지역보다는 제조공정 및 방법에 더 영향을 받는 것으로 여겨진다. 향후 생산지역별 제조시 사용되는 복분자에 대한 좀 더 자세한 품종 및 재배 특성에 대한 연구와 제조공정에 따른 이화학적 성분 분석이 필요하다. 그러나 향기성분 분포의 경우, 주요 발효산물인 ester, alcohol, acid 성분은 대개 1 사분면에 분포하고, 복분자 과실에서 유래하는 terpene류의 경우 4 사분면에 모두 분포하여 이들 성분간의 차이를 나타내었다. 향후 복분자주 품질관련 주요 지표물질로 활용이 가능하리라 여겨진다.
복분자주 양조에 있어서 대표적인 활성 건조 효모 5종을 선정하여 효모 균주간의 특성 및 복분자 품종(RCM, RCB)간의 성분 차이를 알아보기 위한 연구 결과는 다음과 같다. 1. 고창 복분자(RCM)주의 에탄을 함량은 Lanvin Wl5 균주로 발효된 복분자주가 $15.3\%$로 가장 높았고, Prise de Mousse 균주로 발효된 복분자주가 $14.4\%$로 가장 낮았다. 2. RCM주의 pH는 $3.58\~3.63$으로 효모 균주에 따른 차이는 별로 없었고, RCB주의 pH는 3.98로 더 높았다. 3. RCM주의 총산은 Montrachet 균주로 발효된 복분자주가 1.46 g/100 mL로 제일 높았고, 휘발산은Pasteur champagne 균주로 발효된 것이 0.111 g/100 mL로 제일 높았다. 4. Nonflavonoid phenols는 RCM 주중의 Montrachet 균주로 발효된 것이 1,850 mg/L로 가장 높았고, flavonoid phenol과 total phenol은 Epernay II 균주로 발효된 RCM주가 2,820 mg/L, 4,600 mg/L로 가장 높았다. 5. RCM주의 유기산 함량은 구연산>수산>사과산 순으로 많았고, 주석산은 검출되지 않았다. 6. RCM주에 있어서 사과산의 평균 함량은 malo-lactic fermentation후에 거의 $65.5\%$ 감소하였으며, Prise de Mousse 균주로 발효된 RCM주의 ma-lolactic fermentation 후의 사과산의 감소율은 약 $73.3\%$로 가장 높았으며, Epernay II 균주로 발효된 RCM주의 malolactic fermentation 후의 사과산의 감소율은 $59.1\%$로 가장 낮았다.
본 연구에서는 복분자 가공 후 버려지는 부산물의 활용성을 높이기 위하여 착즙박의 발효를 통해 식초를 제조한 후, 전통 발효식초의 소재로서의 이용 가능성을 살펴보고자 발효 특성 및 항산화 활성을 포함한 이화학적 특성을 분석하였다. 알코올 발효 후 이화학적 특성 분석 결과, 총 산도와 알코올 함량은 착즙액보다 착즙박에서 각각 0.49, 1.32% 만큼 낮게 나타났으며, 초산발효 후에는 알코올 함량과 당도가 착즙액에서 각각 0.72, 0.6 °Brix만큼 높게 나타났다. 착즙박에서 pH는 0.32 낮았고 총 산도가 0.38% 높게 나타났다. 이러한 결과에 비추어 볼 때 착즙박 또한 원활한 발효가 진행됨이 확인되었다. 유기산 분석 결과 착즙박에서는 acetic acid가 착즙액에서는 citric acid가 더 높게 나타났다. 복분자 착즙박을 이용한 식초의 총 폴리페놀, 총 플라보노이드, 총 안토시아닌 함량을 측정한 결과 각각 51.58 TAE mg/mL, 9.55 RUE mg/mL, 6.05 CYE mg/mL로 대조구인 복분자 착즙액 식초보다 높은 함량을 보였다. 복분자 착즙박 식초의 산화 방지 활성측정을 위해 DPPH 및 ABTS 라디칼 소거능의 IC50 값을 측정한 결과 각각 10.23, 18.30 µL/mL로 착즙액 식초보다 높은 활성을 나타내었으며, 환원력 및 FRAP 또한 착즙박을 이용한 식초에서 높게 나타났다. 이러한 결과를 종합해볼 때 복분자 가공 부산물로 버려지는 착즙박은 초산발효 결과가 우수하고, 높은 산화 방지 활성을 나타내어 기능성 발효식초로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.
UPLC-DAD-QTOF/MS를 이용하여 국내에서 재배한 7품종의 하이부시 블루베리와 7지역에서 재배된 복분자 열매에서 총 29종 (블루베리 29종, 복분자 종4)의 개별 플라보노이드 성분을 정성 및 정량 분석하였다. 블루베리의 평균 플라보노이드 함량은 143.0 mg/100g DW로 관찰되었고, 'Darrow'에서 가장 높았으며, 'Nelson'이 가장 낮은 것으로 나타났다. 복분자의 평균 플라보노이드 함량은 95.4 mg/100g DW로 나타났으며, 총 플라보노이드 함량은 정읍>순창>고창>광양 순으로 높았으나 정읍, 순창, 고창간에 유의적인 함량차이는 나타나지 않았다. 블루베리는 hyperoside와 isoqercitrin이 각각 총 플라보노이드 함량 중 평균 31.4%, 13.3%을 차지하였으며, 복분자는 rutin과 miquelianin이 각각 총 플라보노이드 함량 중 평균 51.4%, 40.2%를 차지하여 두 베리류 열매간 주요 플라보노이드 성분의 특성 차이를 확인할 수 있었다. 블루베리 열매에서 quercetin 3-O-robinobioside, quercetin 3-O-(6"-O-malonyl)glucoside, isorhamnetin 3-O-robinobioside, avicularin, kaempferol 3-O-(6"-O-acetyl)glucoside, quercetin이 처음으로 동정되었다. 본 연구 결과는 국내산 블루베리와 복분자를 이용한 기능성 식품 개발에 필요한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단되며, 추후 연구에서는 보다 다양한 베리류에 대한 추가 분석이 필요할 것으로 생각된다. 또한 본 연구 방법은 베리류 뿐만 아니라 다양한 식물에 존재하는 플라보노이드의 정성 및 정량 분석이 가능하여 활용 가치가 높을 것으로 사료된다.
It is the approach of embedded system design that finds 3D scanning technology to analyze a real object or environment to collect data on its shape and appearance. 3D laser scanning developed during the last half of 20th century in an attempt to accurately recreate the surfaces of various objects. 1960s, early scanners used lights, cameras, and projectors to carry out the scanning in the lacks of performance which encountered many difficulties with shiny, mirroring, or transparent objects. The 3D scanning technology has leveled-up with helpful of embedded software platform research and design. In this paper, First we designed the hardware of laser/camera setup and turntable moving part which is the base of object. Second, we introduced the process of scanning 3D data with software and analyzed the resulting scanned image on the web server. Last, we made the 3D scanning embedded device with 3D printing model and experimented the 3D scanning performance with Raspberry Pi.
This paper proposes a low-cost method for counting people based on blob detection and blob tracking. Here background subtraction is used to detected blob and then the blob is classified with its width and height to specify that the blob is a person. In this system we first define the area of entry and exit point in the video frame. The counting of people starts when midpoint of the people blob crosses the defined point. Finally, total number of people entry and exit from the place is displayed. Experiment result of this proposed system has high accuracy in real-time performance.
점점 더 회사들에서 인공지능 스피커를 내놓고 있는 가운데 스피커의 가격은 누군가에게는 부담이 될 수 있는 가격이 되었다. 약간의 전공지식과 손재주를 가지고 있다면 본인이 직접 입맛에 맞게 집안의 센서정보와 환경정보를 획득하는 AI 스피커를 만드는 일이 어렵지 않다. 그래서 본 논문에서는 라즈베리파이와 Google Cloud Speech(GCS), Naver의 Clova Speech Synthesis(CSS) API를 이용하여 인공지능 스피커를 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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