본 논문에서는 한반도의 지역별 강수량 예측을 위한 신경망 기법을 소개한다. 시계열 패턴 예측 문제에 적용될 수 있는 기존의 다양한 신경망 모델의 특성을 분석하고 이로부터 강수량 예측 문제에 적합한 모델 및 학습 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 모델은 계층적구조의 신경망으로 각 노드의 출력값은 일정기간동안 버퍼에 저장되어 상위계층에 입력으로 작용한다. 본 연구에서는 제안된 모델에 대하여 이중연결형태의 시냅스 구조를 채택하고, 이에 대한 네트워크의 동작특성과 학습알고리즘 등을 정의한다. 이러한 이중연결구조는 기존의 다층퍼셉트론에서 바이어스 노드의 역할을 담당하며, 노드가 갖는 특징들간의 관계를 효과적으로 반영함으로써 기존의 전형적인 시계열 예측 신경망인 FIR(Finite Impulse Response) 네트워크와 비교할 때 학습의 효율을 개선시킨다. 제시된 이론은 월별 및 계절별 강수량 예측 실험에 적용하였다. 신경망 예측기의 학습자료로서 과거 수십년동안 관측된 강수량 데이터와 해수표면온도 데이터를 사용하며 예측 실험결과로부터 제시된 이론의 타당성을 고찰한다.
최근 아임계수 가수분해는 전통적인 단백질 가수분해법의 대체방법으로서 관심을 받고 있으며, 고단백질원으로부터 아미노산을 회수하는데 효과적인 공정이 될 수 있을 것으로 기대되고 있다. 본 연구에서는 대표적인 식물성 단백질원인 분리대두단백질을 선택하여 대두단백질의 아임계수 가수분해에서 가장 중요한 인자인 대두단백질의 초기농도, 반응온도, 반응시간의 영향을 연구하여 대두단백질로부터 아미노산을 생산할 수 있는 조건을 최적화하고자 하였다. 대두단백질 수열분해액의 실온에서 pH는 $200^{\circ}C$에서 20분간 처리했을 때 pH는 7.3으로 중성이었으나 온도가 증가할수록 pH가 증가하여 $270^{\circ}C$에서 10.3으로 알카리성을 나타내었다. 반응온도 $220^{\circ}C$까지는 수열분해액은 분산상태를 이루었으나 $230^{\circ}C$ 이상에서는 분산상태가 파괴되고 단백질이 분리되어 하부에 침강층을 이루었으며 $240^{\circ}C$ 이상에서는 이 단백질층이 현저히 감소하였다. 반응온도는 $250^{\circ}C$, 반응시간 20분으로 고정한 조건에서 대두현탁액의 초기농도가 수열분해에 미치는 영향을 살펴본 결과 초기농도 10% (w/v)일 때 가수분해도 및 아미노산 수율이 각각 16.2% 및 22.3%로 가장 우수하였다. 또한 반응온도 $200-220^{\circ}C$ 범위에서는 가수분해도와 아미노산 수율은 서서히 증가하였으나 $230-250^{\circ}C$ 영역에서는 급격히 증가하였으며 $250^{\circ}C$ 이상에서는 다시 완만히 증가하는 경향을 보여 $250^{\circ}C$ 이상에서 아미노산 분해속도는 단백질 분해속도를 초과하였다. 표면반응분석법으로 예측한 결과 $268^{\circ}C$, 처리시간 35분에서 최적 아미노산 수율 43.5%를 얻을 수 있었다.
기술의 발전과 HCI에 대한 연구 등으로 예전에는 생각할 수 없을 만큼 컴퓨터는 손쉽게 접근할 수 있게 되었고, 이러한 변화는 컴퓨팅을 우리가 살고 있는 실세계로 옮겨오게 되었으며, 실체적 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 실체적 사용자 인터페이스(TUI)는 빛, 소리, 공기 및 물의 흐름과 같은 것을 미디어로 이용하여 인간 지각의 주변에 있는 물체를 사용자가 인지할 수 있게끔 한다. 실체적 사용자 인터페이스 시스템은 디지털 비트에 구현된 실체화된 물리적 물체이며, 이것은 물론 만져지는 인터페이스(Graspable UI)의 특징을 가지고 있다. 그리고 다양한 물리적 물체를 입력에 사용하고 있다. 그러나 여기서 실체적 인터페이스의 핵심을 이루는 텐저블즈는 단순한 입력 장치만이 아니라 시스템의 모델을 구체적으로 형상화하는 전체 시스템을 의미한다. 텐저블즈의 물리적형상은 단순히 손으로 잡기 위한 실체가 아니라 시스템의 개념적 모델을 형상화한 실체이다. 사용자는 시스템의 물리적 형태를 통하여 시스템을 이용하고 이를 통하여 입력을 위한 액션을 취한다. 이러한 사용자의 액션에 대한 반응에 대해 시스템은 리액션을 취하게 되는데 사용자는 디지털적인 반응(사운드, 그래픽 정보)뿐만 아니라 텐저블즈의 형태, 위치 등의 물리적 속성 역시 리액션(Reaction)으로 받아들이게 된다. 본 연구는 텐저블즈의 물리적 형상과 물리적 속성 등, 인터랙션 과정에 영향을 미치게 되는 요소와 사용자 반응과 시스템의 리액션에 대한 연구를 다루고 있다.
비압착 SPI두부의 제조조건의 결정을 위하여 수분첨가량, 2차 가열온도, 기름 및 덱스트린 첨가량에 따른 물리적 특성을 조사하였고, 각 조건에서 얻어진 견고성을 기준으로 다중회귀분석과 반응표면분석을 통하여 최적화하였다. 그 결과 덱스트린 첨가량 $10{\sim}15%$ 범위에서 두부의 견고성이 증가하였고, 2차 가열온도 $85^{\circ}C$, 수분은 8배 첨가하였을 때 최고의 견고성을 보였다. 종속변수를 견고성으로 하여 RSM 도시한 결과 덱스트린 첨가가 견고성에 미치는 영향은 가열온도의 영향보다 비교적 적었다. 기름첨가의 영향은 2차 가열온도 $85^{\circ}C$, 8배 수분, 25% 이상 기름 첨가구를 제외하고 제조 조건에 큰 영향을 받지 않았고 혼합첨가의 경우 25% 기름첨가구가 비교적 높은 값을 보였고, 가열시간 15분 이상인 경우 덱스트린 첨가량이 많을수록 견고성의 감소를 보였다. 비교적 견고하고 응집성있는 제조조건은 기름 25%, 덱스트린 $15{\sim}20%$ 첨가와 2차 가열온도 $90^{\circ}C$에서 $45{\sim}60$분이었다. 물리적 특성과 관능검사에 의해 결정된 비압착 SPI 두부제조를 위한 최적 조건은 균질화한 SPI-oil-dex-trin(100 : 25 : 15)에 SPI무게의 8배 수분을 첨가한 다음 $100^{\circ}C$에서 6분간 1차 가열을 하고 $40^{\circ}C$로 냉각시킨 용액에 혼합응고제(SPI : $CaSO_4$ : GDL=1g : 0.07g : 0.0075g)를 첨가하여 균질화한 다음 $90^{\circ}C$에서 45분간 2차 가열하여 상온으로 냉각시키는 것임을 알 수 있었다.
본 연구에서는 카놀라유(canola oil)를 이용하여 코코아버터 유사 재구성지질 합성의 최적조건을 연구하였다. 반응기질로는 카놀라유와 palmitic ethyl ester와 stearic ethyl ester를 이용하였으며, 효소는 Lipozyme TLIM을 사용하여 반응기질의 몰비율과 반응효소의 양, 반응시간을 독립변수로 하고, D-optimal 계획에 의한 반응표면분석에 따라 합성을 실시하였다. 반응을 통해 acyl-migration은 최소로 일어나며, POS 및 SOS, POP의 함량은 최대로 합성되는 조건을 최적화 조건으로 결정하였다. D-optimal 계획에 의한 반응표면분석을 실행한 결과, sn-2 위치 지방산 조성의 변화를 일으키는 acyl-migration($Y_1$)은 최소로 일어나고 POS($Y_2$)와 SOS($Y_3$), POP($Y_4$)는 최대로 일어나는 조건은 기질의 몰비율은 canola oil : palmitic ethyl ester : stearic ethyl ester=1:3:9이며, 반응효소의 양은 6%이고, 반응시간은 40 min이었다. 이와 같은 반응조건으로 합성된 재구성지질의 acylmigration(% of palmitic acid+stearic acid, $Y_1$)은 10.43%, POS($Y_2$)의 함량은 25.31%, SOS($Y_3$)는 19.79%, 그리고 POP($Y_4$)는 11.22%로 측정되었다.
Abou-Zeid, Khaled A.;Oscar, Thomas P.;Schwarz, Jurgen G.;Hashem, Fawzy M.;Whiting, Richard C.;Yoon, Kisun
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제19권7호
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pp.718-726
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2009
The objective of this study was to develop and validate secondary models that can predict growth parameters of L. monocytogenes Scott A as a function of concentrations (0-3%) of a commercial potassium lactate (PL) and sodium diacetate (SDA) mixture, pH (5.5-7.0), and temperature (4-37DC). A total of 120 growth curves were fitted to the Baranyi primary model that directly estimates lag time (LT) and specific growth rate (SGR). The effects of the variables on L. monocytogenes Scott A growth kinetics were modeled by response surface analysis using quadratic and cubic polynomial models of the natural logarithm transformation of both LT and SGR. Model performance was evaluated with dependent data and independent data using the prediction bias ($B_f$) and accuracy factors ($A_f$) as well as the acceptable prediction zone method [percentage of relative errors (%RE)]. Comparison of predicted versus observed values of SGR indicated that the cubic model fits better than the quadratic model, particularly at 4 and $10^{\circ}C$. The $B_f$and $A_f$for independent SGR were 1.00 and 1.08 for the cubic model and 1.08 and 1.16 for the quadratic model, respectively. For cubic and quadratic models, the %REs for the independent SGR data were 92.6 and 85.7, respectively. Both quadratic and cubic polynomial models for SGR and LT provided acceptable predictions of L. monocytogenes Scott A growth in the matrix of conditions described in the present study. Model performance can be more accurately evaluated with $B_f$and $A_f$and % RE together.
국내에 고속열차가 도입된 지 12년이 지났고, 국내기술로 개발된 KTX-산천도 운행한지 6년 정도 되었다. 호남선 고속철도의 개통으로 현재 국내 고속선로의 수송용량은 거의 포화상태가 되었고, 이에 따라 수송용량을 증대하기 위하여 열차의 운행속도를 높이는 연구 등 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구는 그 중 일부로 KTX-산천 고속열차의 운행속도를 350km/h로 높이기 위하여 열차의 임계속도를 향상시키기 위해 수행되었다. KTX와 KTX-산천 영업운행 차량에서 측정된 차륜마모 데이터를 이용하여 KTX-산천 편성 모델에 대한 동역학해석을 수행하였고, KTX-산천 영업차량에서 측정된 진동가속도 측정결과와의 비교를 통하여 해석결과의 타당성을 검증하였다. 고속열차의 운행속도 향상을 위하여 열차의 임계속도 향상을 목표로 대차 주요 현가장치 파라미터에 대한 최적화 연구를 수행하였다. 민감도 분석을 통해 최적화를 위한 주요 현가장치 파라미터를 선정하였고, 반응표면분석법에 의해 2차 회귀 모형 함수를 추정하였다. 2차의 목적함수를 최소화시키는데 있어서 효율적인 성능을 발휘하는 SQP 방법을 사용하여 최적화를 수행한 결과 KTX-산천의 임계속도가 9.4%정도 증가함을 확인하였다. 최적화된 현가장치 파라미터는 KTX-산천 영업속도를 300km/h에서 350km/h로 향상시키기 위한 신규대차 설계 시 반영될 예정이다.
TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)는 상충되는 다수의 속성이 존재하는 상황에서 의사결정이 요구되는 다속성 의사결정법(Multi Attribute Decision Making) 중 하나이다. 이는 선택된 대체안이 최선의 이상적 대체안으로부터 가장 가까운 거리에 위치해야 하고, 동시에 부정적으로 이상적인 대체안으로부터는 가장 멀리 위치해야 한다는 논리에 입각한 의사결정 기법이다. TOPSIS 는 최소화와 최대화가 공존하는 다목적함수 형상 최적설계에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 TOPSIS 와 베지어 곡선(Rational Bezier Curve)을 적용하여 CRT(Cathode Ray Tubes) 후면유리의 다중목적 형상최적설계를 수행하였다. 무게와 1 차 주응력의 두 가지 다중목적 함수를 최적화하기 위하여, 다중목적 함수의 성능지표를 TOPSIS 의 상대적 근접도로 정의하고 이를 반응표면모델로 구성하여 다중목적 형상최적설계가 가능한 방법론을 제안하였다. 이를 통해 하나의 최적해가 아닌 최적해의 군이 선정되어, 무게와 주응력 최적해의 모순관계를 확인하면서 다양한 설계요구 스펙을 만족시켜줄 수 있는 방안을 설계자가 스스로 선택하도록 하였다.
사이퍼메트린은 피레스로이드 계열 살충제로서 오랫동안 농업과 가정에서 이용되어 왔으며 그들의 잔여 성분과 독성에 대한 경각심이 고취되고 있다. 부산 인근의 해안에서 분리된 Cellulophaga lytica DAU203 균주가 사이퍼메트린의 생물학적 분해 활성을 나타내었다. DAU203 균주는 최소 배지에서 유일 탄소원으로 사이퍼메트린을 첨가하였을 때, 이를 분해하여 탄소원으로 활용 하였다. 반응표면분석법을 통하여 DAU203 균주의 사이퍼메트린 분해를 위한 최적 조건을 탐색하였다. 온도, pH와 yeast extract 첨가 농도와 같은 인자가 분해 활성에 영향을 미치는 것으로 분석 되었고, 각각의 최적 값은 $33.4^{\circ}C$, pH 7.7와 2.4%(w/v)이다. 최적 조건에서 DAU203 균주는 5일 동안 대략 83.7%의 사이퍼메트린을 분해하였다. 본 연구는 미생물 중에서 잘 연구되지 않은 해양 미생물에 대한 활용 가능성을 증가시켰다고 판단된다.
이 연구에서는 고등학교 1학년 과학영재들의 문제해결형 탐구실험에서 논의 양상을 확인하고 논의활동에 대한 학생들의 인식을 알아보았다. 그 결과, 매우 활발한 논의활동이 확인되었으나 차시에 따른 논의 질 향상은 거의 나타나지 않았다. 수업 전반에 걸쳐 대화적 논의과정 요소의 빈도가 높게 나타났고 그 중 요청 및 요청응답의 비율이 높았다. 빈도는 낮지만 한정과 근거질문이 3차시에서만 나타났고, 차시에 따라 단순호응이 줄면서 강화 및 정교화, 메타질문의 빈도는 약간씩 높아졌다. 교사가 주도하는 일부 학습 단계에서 학생들의 논의가 거의 발견되지 않는 등 단계별 논의 양상이 교사의 수업 접근 방식과 관련 있음이 확인되었고, '문제해결활동 및 결과분석'에서 이전의 단계보다 2배 많은 논의과정 요소가 나타났다. 또한 집단을 구성하는 방법은 영재 학생들의 논의 활동에 거의 영향을 미치지 않았다. 설문조사 결과, 대부분의 학생들은 본 탐구실험에서 자유로운 논의가 이루어졌다고 생각하였고 논의활동을 직접 경험함으로써 본 프로그램이 논의를 활성화시킨다고 인식하였으며, 이 과정에서 '생소하거나 어려움'이 논의활성화에 저해요인으로 작용됨이 확인되었다. 주제별 논의활동은 '표면성장 실험'에서 가장 활발하게 이루어졌고, 논의가 가장 활발한 단계는 '해결방안모색'으로 나타났다. 교사의 도움이 논의활동의 어려움 해소와 촉진제 역할을 하였음이 확인되었으며 실험수업에서 논의활동이 진행되는 것을 매우 긍정적으로 생각하는 등 논의활동의 필요성에 대한 학생들의 인식이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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