• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제46권5호
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• pp.610-621
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• 2018

칠기문화재의 보존처리는 문화재 보존 복원의 기본 원칙에 따라 전통재료를 활용하여 보존처리하는 것을 기본으로 하므로 보존처리 재료로써 옻칠의 사용이 요구된다. 하지만 옻칠은 고습의 환경에서 건조가 이루어져 수분에 의한 기물의 손상 가능성을 주의해야 한다. 또한 천연물질이므로 종류 및 산지에 따라 성분 조성이 달라져 이에 따른 건조특성과 건조조건이 다르게 나타나는 특징이 있어 균일한 결과를 내기 어렵다. 본 연구에서는 옻칠 조습 건조기를 이용하여 성분 함량에 따른 옻칠의 건조조건을 파악하고 결과로 얻어지는 옻칠 도막의 광학적 특성을 분석하여 데이터베이스화 하고자 하였다. 동일한 환경에 두 종류의 옻칠을 노출한 결과, 수분을 제외한 주성분비에서 우루시올의 비율이 평균 13.4% 높은 국내산 옻칠이 낮은 중국산 옻칠보다 건조속도가 2 배 ~ 3 배 빠름을 알 수 있었고 두 옻칠 모두 습도가 높은 환경일수록 건조시간이 단축됨을 확인하였다. 그리고 건조시간이 짧을수록 명도가 낮고 광택이 강한 옻칠 도막이 형성되었다. 단, 포화습도에서는 광택이 떨어지는 것을 확인하였다. 상대습도 70% 이하에서는 옻칠의 건조가 원활히 이뤄지지 않았고 장기간 건조되더라고 도막의 명도가 높고 색도 차이가 낮아 견고한 옻칠 도막을 형성하였다고 보기 어렵다.

• 한국식품영양학회지
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• 제17권1호
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• pp.1-7
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• 2004

Chlorella 추출물을 첨가한 요구르트를 개발하기 위하여 chlorella 추출물 분말을 수준별(0.25%, 0.5%, 1.0%, 2.0%)로 첨가하여 starter로 사용된 Str. thermophilus와 Lac. casei 혼합 균주의 생육과 산 생성에 미치는 영향 및 요구르트의 품질 특성을 조사하였다. Chlorella 추출물 분말 0.25% 첨가에 의해 유산균의 산 생성은 증가하였으며 생균 수 또한 같은 경향이었다. 발효 12시간 후 chlorella 추출물 분말 0.25% 첨가구의 pH는 4.33, 생균 수는 1.46${\times}$$10^{8}$CFU/mL로 최대 균수를 나타내었다. 색도 측정 결과 chlorella 추출물 분말 첨가 농도가 증가함에 따라 명도(L값)는 대조구에 비해 감소하였고, 황색도(b값)는 크게 증가하였다. Texture 특성은 chlorella 추출물 분말을 0.25% 첨가한 요구르트가 대조구에 비하여 hardness와 gumminess에서 가장 높은 값을 나타내었다. 관능검사 결과 0.5% 이상의 chlorella 추출물 분말 첨가 요구르트에서는 모든 항목에서 대체로 낮은 평가를 받았으나 0.25% chlorella 추출물 분말 첨가 요구르트는 색, chlorella 향, 단맛, chlorella 맛, 조직감, 후미, 전체적인 기호도에서 가장 높은 평가를 받았으며 다른 항목에 있어서도 비교적 우수한 평가를 받아 관능적으로 가장 적당한 첨가량을 나타내었다. 이상과 같이 chlorella 추출물을 0.25% 첨가하여 요구르트를 제조할 때 유산균의 생육 및 산 생성을 촉진시켰으며, 요구르트의 texture와 관능적인 면에서도 좋은 결과를 보였다. 따라서 여러 가지 유용한 생리 활성 효과를 가진 chlorella 추출물은 새로운 기능성을 가지는 요구르트의 개발에 있어 좋은 천연물 소재로서의 가능성을 가지며 신제품 개발에 기여할 수 있을 것으로 사료되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.449-457
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• 2016

본 연구에서는 과일즙이 복합레진의 표면부식과 착색에 미치는 영향을 알아보고자 일상적으로 많이 섭취하는 과일 중 산도가 높고 색깔이 있는 포도, 레몬, 오렌지, 자몽, 키위 5종을 선정하고 레진시편을 제작하여 과일즙에 침지하였다. 레진시편은 $37^{\circ}C$에서 과일즙에 3일, 7일 간격으로 침지하였다. 대조군은 과일즙에 침지하지 않은 레진으로 하였다. 시간에 따른 표면의 변화는 주사전자현미경을 이용하여 관찰하였으며 착색정도의 변화는 분광광도계를 이용하여 측정하였다. 주사전자현미경으로 레진의 표면변화를 관찰한 결과, 대조군에 비해 실험군은 표면 입자간의 홈의 크기가 증가하였고 직사각형모양의 막대상의 구조가 생겨났으며 작게 돌출된 돌기상의 입자가 사라지는 양상을 보였다. 분광광도계로 레진의 착색정도를 측정한 결과, 실험군 간의 차이는 포도즙에 침지한 경우 명도가 가장 어두운 것을 볼 수 있었다.

• 한국식품저장유통학회지
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• 제15권4호
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• pp.505-511
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• 2008

본 연구는 "천일염을 이용한 염장가공품의 개발"에 관한 연구의 일부로서 천일염의 우수성을 세계에 알리며 천일염을 이용한 응용요리의 개발과 국제화 방안을 목적으로 제과류에 천일염으로 만든 된장분말을 첨가하고자 쿠키와 머핀제품을 제조하였으며 천일염 된장분말을 첨가하여 제조한 쿠키와 머핀의 색도와 텍스쳐를 측정하고 관능검사를 실시하여 최적의 된장분말 첨가량을 알아내어 기능성 쿠키와 머핀의 최적배합비를 확립하고자 하였다. 쿠키와 머핀에 천일염 된장분말 첨가량($0{\sim}8%$)을 달리하였을 때의 특성을 알아본 결과, 색도는 머핀의 경우 된장분말 함량이 많아질수록 백색도를 나타내는 L 값이 낮아져서 명도가 저하되었고 적색도 a값은 상승하고 황색도 b값은 낮아졌다. 쿠키의 경우도 머핀과 비슷한 경향으로 된장분말 함량이 많아질수록 백색도 L값이 낮아져서 명도가 저하되었고 적색도 a값은 높아졌고 황색도 b값은 감소하였다. 물성 측정 결과 머핀의 경도는 대조구가 1843.21 g이었으나 된장 분말 첨가량이 증가 할수록 높아졌다. 이는 쿠키의 경우도 유사한 경향이었고, 탄력성의 경우에는 비례적인 경향을 찾을 수 없었다. 바삭바삭함의 경우 천일염된장 분말 함량이 많아질수록 머핀과 쿠키의 경우 평균값이 높게 나타났다. 관능검사에서 1% 천일염 된장분말 첨가군이 가장 좋았으며 8%일 경우에는 좋지 않게 나타났다. 천일염 된장분말 첨가 함량에 관계없이 저장 48시간 이후에는 관능검사의 평점이 저하되어 천일염된장 쿠키와 머핀은 제조 후 48시간 이후에는 상품으로서의 가치가 저하됨을 알 수 있었다. 물성 측정 결과 머핀의 경도는 대조구가 1843.21 g이었으나 된장분말 첨가량이 증가 할수록 높아졌다. 이는 쿠키의 경우도 유사한 경향이었고, 탄력성의 경우에는 비례적인 경향을 찾을 수 없었다. 바삭바삭함의 경우 천일염된장 분말 함량이 많아질수록 머핀과 쿠키의 경우 평균값이 높게 나타났다. 기호도 조사에서 머핀과 쿠키에서 전반적 기호도 면에서 천일염 된장분말 첨가는 1% 첨가군이 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권39호
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• pp.393-412
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• 2015

사람의 이미지를 보고 느끼는 감성인식은 환경, 개인적 성향에 따라 다양하게 변화한다. 그리하여 이미지 감성인식을 숫자로 제어하려는 감성컴퓨터 연구에 집중되고 있다. 그렇지만 기존의 감성컴퓨팅 모형은 숫자화된 객관적이고, 명확한 측정이 미흡한 상황이다. 따라서 이미지 감성인식을 감성컴퓨팅을 통해 정량화하고, 객관적인 평가 방식의 연구가 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 계산 방식에 따라 숫자화한 정량화로 감성크기를 표현했다. 그리하여 이미지 감성인식의 주요한 속성인 색채를 구성인자로 적용한다. 또한 디지털 색채 감성컴퓨팅을 적용하여 계산하는데 연구의 중점을 두었다. 이미지 색채 감성컴퓨팅 연구방식은 감성속성인 색상, 명도, 채도에 중요도에 따른 가중치를 감성점수에 반영한다. 그리고 감성점수를 이미지 감성계산식에 적용하여 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 숫자 방식으로 계산한다. 거기에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차하는 위치점을 이미지 감성좌표의 감성점으로 위치한다. 이미지 색채 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 적용하여 16가지 주요대표감성을 기반으로 한다. 이미지 감성점은 기준의 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 이미지 감성을 정량화한다. 그리하여 이미지 감성인식은 숫자 크기로 비교한다. 감성점수의 대소에 따라 감성이 변화함을 증명한다. 비교 방식은 이미지 감성인식을 16개 대표감성과 연관된 감성의 상위 5위로 구분하고, 집중된 대표감성크기를 비교 분석한다. 향후 감성컴퓨팅 방식이 사람의 감성인식과 더 유사할 수 있도록 감성계산식의 연구가 필요하다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제37권6호
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• pp.566-577
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• 2009

실내에서 일어나는 목재의 표면 열화특성을 재색, 화학적 및 해부학적 변화 차원에서 분석하였다. 실험대상으로는 실내에서 장기간 보관중인 삼나무 목제품을 사용하였다. 실내 보존 초기에는 황색도와 적색도가 급격히 변하였고 5년 사이에 백색도의 감소가 두드러졌다. 화학성분의 분석결과 셀룰로오스, 헤미셀룰로오스, 리그닌 성분 모두 감소하였으나 리그닌의 감소가 더 컸다. 현미경 관찰 결과 5년이 경과한 목제품에서는 목재표면에서 2~3개 층에서 리그닌이 분해되어 중간층이 분리되었다. 실내 환경조건에서 발생되는 표면 열화 특성은 야외에서 발생되는 표면열화 특성과 매우 유사하였으나 그 정도는 미약하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제34권3호
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• pp.419-424
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• 2002

매실 착즙액과 매실 과육을 첨가한 호상요구르트를 제조하기 위하여 탈지분유에 S. thermophilus와 L. casei를 혼합한 균주와 S. thermophilus, L. acidophilus와 L. casei를 혼합한 균주를 접종하여 매실 착즙액이 젖산균의 생육에 미치는 영향 및 관능적 특성과 품질 특성을 조사하였다. 매실 착즙액의 첨가는 젖산균의 생육과 산생성을 약간 증가시켰다. 실험구 중 S. thermophilus, L. acidophilus와 L. casei의 혼합균주에 3% 매실 착즙액을 첨가한 실험구가 가장 많은 양의 젖산(1.23%)을 생성하였고, 가장 높은 생균수$(3.6{\times}10^{11}\;CFU/mL)$를 나타내었다. 관능검사 결과 매실 착즙액 3% 첨가 호상요구르트에 20%의 당에 절인 매실 과육을 첨가한 실험구의 선호도가 가장 좋은 것으로 평가되었다. 매실 첨가 호상 요구르트의 일반 성분은 대조구보다 유리지방산, 구연산이 많은 것으로 나타났고, 무지고형분은 시료 모두 $9.58{\sim}9.94%$ 함유되어 있어 호상요구르트의 규격에 부합하였다. 색도 측정 결과 명도(L) 값은 유의적 차이가 없었으나, 적색도(a)와 황색도(b)는 매실 첨가 호상요구르트가 유의적으로 높은 값을 나타내었다. 매실 첨가 호상요구르트의 물리적 특성을 조사하였을 때, 매실 착즙액 3%를 첨가하여 발효시킨 후 20%의 당에 절인 매실 과육을 첨가한 실험구가 매실 착즙액 3% 첨가 호상요구르트와 대조구에 비하여 hardness, adhesiveness, gumminess가 유의적으로 매우 높은 값을 나타내었다. 따라서 매실 첨가 호상요구르트는 기호성과 품질 특성이 우수하고 영양학적으로도 훌륭한 상품적 가치가 인정되는 새로운 기능성 요구르트로서의 가치가 있을 것으로 사료된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권12호
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• pp.1181-1194
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• 2018

본 연구에서는 2015년에서 2017년 사이에 유럽항공우주국 Sentinel-1 위성이 촬영한 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상을 활용하여 한강 유역 내 하천의 유량을 추정하는 모형을 개발하였다. 한강 유역 내 15개 중소규모 하천을 연구지역으로 선정하였으며 SAR 인공위성 영상 자료와 수위 및 유량관측소에서 산정한 유량 자료를 모형 구축을 위하여 사용하였다. 우선, 오류 보정을 위해 다양한 전처리 과정을 거친 12장의 SAR 영상을 히스토그램 매칭 기법을 적용하여 이미지의 밝기 분포를 동일하게 만들었다. 이후 임계치 분류방식을 사용하여 추출된 하천 수체의 면적과 지상 관측유량자료와의 관계식을 도출하여 유량추정모형을 구축하였다. 그 결과, 1개소를 제외한 14개 관측소에서 인공위성에서 추출한 하천 면적을 입력 자료로 하는 멱함수 형태의 유량추정모형을 구축할 수 있었다. 14개 관측소의 최소, 평균, 최대 결정 계수($R^2$)는 0.3, 0.8, 0.99로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권1호
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• pp.77-86
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• 2023

Ship detection is widely used in areas such as maritime security, maritime traffic, fisheries management, illegal fishing, and border control, and ship detection is important for rapid response and damage minimization as ship accident rates increase due to recent increases in international maritime traffic. Currently, according to a number of global and national regulations, ships must be equipped with automatic identification system (AIS), which provide information such as the location and speed of the ship periodically at regular intervals. However, most small vessels (less than 300 tons) are not obligated to install the transponder and may not be transmitted intentionally or accidentally. There is even a case of misuse of the ship'slocation information. Therefore, in this study, ship detection was performed using high-resolution optical satellite images that can periodically remotely detect a wide range and detectsmallships. However, optical images can cause false-alarm due to noise on the surface of the sea, such as waves, or factors indicating ship-like brightness, such as clouds and wakes. So, it is important to remove these factors to improve the accuracy of ship detection. In this study, false alarm wasreduced, and the accuracy ofship detection wasimproved by removing wake.As a ship detection method, ship detection was performed using machine learning-based random forest (RF), and convolutional neural network (CNN) techniquesthat have been widely used in object detection fieldsrecently, and ship detection results by the model were compared and analyzed. In addition, in this study, the results of RF and CNN were combined to improve the phenomenon of ship disconnection and the phenomenon of small detection. The ship detection results of thisstudy are significant in that they improved the limitations of each model while maintaining accuracy. In addition, if satellite images with improved spatial resolution are utilized in the future, it is expected that ship and wake simultaneous detection with higher accuracy will be performed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.29-40
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• 2022

본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.