본 연구에서는 활용되지 못하고 폐기 되는 옥수수 부산물을 이용하여 주름 개선 기능성 소재로의 활용 가능성을 탐색하는 것을 목적으로, 초당 및 찰옥수수 10 개 품종에 대해 부위별 유효성분 탐색 및 정량분석을 통하여 업사이클링(upcycling) 소재로의 활용성을 제시하고자 하였다. 초당 및 대학찰옥수수의 부위별(알곡, 속대, 포엽, 수염) 추출물의 콜라겐 생성량 측정으로 주름 개선 효능평가 결과, 속대가 100 ㎍/mL의 농도에서 각각 176.5, 140.0%로 우수한 활성을 나타내었다. 속대에서 LC-MS/MS 정성분석으로 18 개 성분이 검색되었으며, 이 중 N,N'-diferuloylputrescine (DFP)을 유효성분으로 하여 품종 및 부위별 정량분석을 하였다. 그 결과, 속대 및 알곡에서만 DFP가 확인되었으며, 속대에서는 초당옥수수의 골드슈가(39.6 ㎍/g), 찰옥수수의 대학찰(38.4 ㎍/g) 품종에서 가장 높게 검출되었다. 속대는 알곡을 탈립 후 남은 부산물로써 콜라겐 생성 촉진 소재로서 부가가치를 새롭게 창출할 수 있을 것으로 기대되며, 본 연구를 통해 버려지는 속대의 주름 개선 기능성 소재로의 활용 가능성을 제시하고자 한다.
쌀의 팽화에 관한 연구는 팝콘에 관한 연구와 비교하면 매우 미흡한 편이다. 쌀을 팽화시킬 때 대부분 가압식 팽화기나 압출성형기를 이용하고 있다. 대부분의 쌀의 팽화에 관한 연구는 인도에서 이루어져 왔으며, 가공조건(수분함량, 가열온도) 등이 팽화쌀의 물리화학적 성질에 관한 연구가 대부분이다. 팝콘과 같은 인스턴트 팽화쌀의 팽화기작 및 개발에 관한 연구는 극히 제한되어 있다. 압출성형 팽화펠릿의 팽화에서 3일 수침 후 분쇄한 찹쌀을 이용하여 수분함량 $20{\sim}27%$, $CO_2$ 가스주입압력 2.8 MPa, 스크류회전속도 200 rpm으로 제조한 펠릿을 microwave oven에서 팽화시 밀도와 조직감이 비교적 낮게 나타나는 경향을 보였다. 또한 압출성형기로 제조된 펠릿의 팽화시 가장 큰 영향인자는 펠릿의 수분함량과 가스주입압력, 스크류회전속도의 조절에 의해 팽화 및 조직감을 최적화 할 수 있었다.
밀 배아를 셀룰레이즈 활성이 있는 Celluclast 1.5L을 이용하여 다양한 시간 및 온도의 반응에서 생성되는 유기산(주석산, 젖산, 초산, 호박산)과 유리당(포도당, 설탕, 과당) 함량을 분석하였다. 또한 젖산, 초산, 호박산, 주석산으로 pH 4.5로 조정한 유기산 용액에서 Celluclast 1.5L과 밀 배아를 반응시켜 2,6-DMBQ의 함량에 미치는 영향을 평가하였다. 밀 배아에 대한 효소 반응 시간 및 온도가 증가함에 따라 주석산, 젖산, 초산, 호박산과 이들의 총유기산 함량은 증가하였다. 밀 배아 효소 반응 추출액의 설탕 농도는 효소 반응 시간이 증가할수록 지속적으로 감소한 반면에, 과당과 포도당의 농도는 효소 반응 시간이 길어짐에 따라 증가하였다. 유기산을 첨가한 Celluclast 1.5L 효소 추출 용액으로 반응시킨 밀 배아는 반응시간이 증가할수록 2,6-DMBQ 함량이 증가하는 경향을 보였지만, 대조군 대비 향상된 수치를 보이지 않았다. 향후 효소 처리 밀 배아 추출물을 활용한 다양한 생리활성에 대한 효능 평가와 더불어 효소 처리 밀 배아 추출물의 식품 소재화에 대한 연구가 필요할 것으로 보인다.
Objective: The experiment aimed to determine the standardized ileal digestibility (SID) of crude protein (CP) and amino acids (AA) in 10 brown rice samples fed to pigs, and to construct predictive models for SID of CP and AA based on the physical characteristics and chemical composition of brown rice. Methods: Twenty-two cannulated pigs (initial body weight: 42.0±1.2 kg) were assigned to a replicated 11×3 incomplete Latin square design, including an N-free diet and 10 brown rice diets. Each period included 5 d adaptation and 2 d ileal digesta collection. Chromic oxide was added at 0.3% to all the diets as an indigestible marker for calculating the ileal CP and AA digestibility. Results: The coefficients of variation of all detected indices for physical characteristics and chemical composition, except for bulk weight, dry matter (DM) and gross energy, in 10 brown rice samples were greater than 10%. The SID of CP, lysine (Lys), methionine, threonine (Thr), and tryptophan (Trp) in brown rice was 77.2% (62.6% to 85.5%), 87.5% (80.3% to 94.3%), 89.2% (78.9% to 98.9%), 55.4% (46.1% to 67.6%) and 92.5% (86.3% to 96.3%), respectively. The best prediction equations for the SID of CP, Lys, Thr, and Trp were as following, SIDCP = -664.181+8.484×DM (R2 = 0.40), SIDLys = 53.126+6.031×ether extract (EE)+0.893×thousand-kernel volume (R2 = 0.66), SIDThr = 39.916+7.843×EE (R2 = 0.41), and SIDTrp = -361.588+4.891×DM+0.387×total starch (R2 = 0.85). Conclusion: Overall, a great variation exists among 10 sources of brown rice, and the thousand-grain volume, DM, EE, and total starch can be used as the key predictors for SID of CP and AA.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권5호
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pp.999-1011
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2013
본 연구에서는 논문이나 특허 등의 문서들의 인용 정보를 활용하여 연관성이 높고 중요한 특허를 추천하는 방법을 제안한다. 문서 간의 연관성 지표인 공통피인용횟수와 중요도 지표인 HITS를 적절한 형태로 결합한 뉴먼 커널로부터 두 정보의 반영 정도를 조율하는 것이 핵심이다. 제안하는 방법은 미래의 인용에 대한 예측 오차를 최소화하는 것으로 이를 통해 뉴먼 커널의 조율모수 ${\gamma}$를 적절하게 선택할 수 있다. 또한, 거대 인용 자료를 분석하기 위해 필요한 계산 기술에 대해서 자세히 논의한다. 마지막으로, 미국 등록 특허 400만 건에 대한 실증적 자료 분석을 시행한다.
In this study, we carried out torrefaction experiment using PKS(Palm Kernel Shell), and Bagasse as a raw material of oversee of herbaceous biomass and using waste wood and logging residue as a raw material of domestic of woody biomass. And then, by analyzing the physical & chemical properties, we investigated the characteristics as a fuel. By using the result of thermo gravimetric analysis, the biomass residue was torrefied for 30 minutes at a temperature range of $250-350^{\circ}C$ in anaerobic condition. As a result, torrefied materials of moisture content are lower than raw, but of fixed carbon, calorific value and ash are higher than raw.
Gasification of biomass produces syngas containing CO, $H_2$ and/or $CH_4$, which can then be converted into energy or value-added fuels. One of key issues for efficient gasification is to minimize tar concentration in the syngas for use in a final conversion device such as gas engine. This study investigated the decomposition of primary tar by catalytic cracking using char as catalyst, of which the feature can be integrated into a fixed bed gasifier design. The pyrolysis vapor containing tar from pyrolysis of wood at $500^{\circ}C$ was passed through a reactor filled with or without char at $800^{\circ}C$ for a residence time of 1, 3 or 5 sec. Then, the condensable vapor (water and tar) and gases were analyzed for the yields and elemental composition. Four types of char particles with different microscopic surface area and pore size distribution: wood, paddy straw, palm kernel shell and activated carbon. The results were analyzed for the mass and carbon yields of tar and the composition of product gases to conclude the effects of char types and residence time.
We present construction of 3D Earth optical Model for in-orbit performance prediction of L1 halo orbiting earth remote sensing instrument; the Albedo Monitor and Radiometer (Amon-Ra) using Integrated Ray Tracing (IRT) computational technique. The 3 components are defined in IRT; 1) Sun model, 2) Earth system model (Atmosphere, Land and Ocean), 3)Amon-Ra Instrument model. In this report, constructed sun model has Lambertian scattering hemisphere structure. The atmosphere is composed of 16 distributed structures and each optical model includes scatter model with both reflecting and transmitting direction respond to 5 deg. intervals of azimuth and zenith angles. Land structure model uses coastline and 5 kinds of vegetation distribution data structure, and its non-Lambertian scattering is defined with the semi-empirical "parametric kernel method" used for MODIS (NASA) missions. The ocean model includes sea ice cap with the sea ice area data from NOAA, and sea water optical model which is considering non-Lambertian sun-glint scattering. The IRT computation demonstrate that the designed Amon-Ra optical system satisfies the imaging and radiometric performance requirement. The technical details of the 3D Earth Model, IRT model construction and its computation results are presented together with future-works.
This paper presents a meshfree procedure using a convex generalized meshfree (GMF) approximation for the large deformation analysis of particle-reinforced rubber compounds on microscopic level. The convex GMF approximation possesses the weak-Kronecker-delta property that guarantees the continuity of displacement across the material interface in the rubber compounds. The convex approximation also ensures the positive mass in the discrete system and is less sensitive to the meshfree nodal support size and integration order effects. In this study, the convex approximation is generated in the GMF method by choosing the positive and monotonic increasing basis function. In order to impose the periodic boundary condition in the unit cell method for the microscopic analysis, a singular kernel is introduced on the periodic boundary nodes in the construction of GMF approximation. The periodic boundary condition is solved by the transformation method in both explicit and implicit analyses. To simulate the interface de-bonding phenomena in the rubber compound, the cohesive interface element method is employed in corporation with meshfree method in this study. Several numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed numerical procedure in the large deformation analysis.
Predictions of Energy Consumption for Industries gain an important place in energy management and control system, as there are dynamic and seasonal changes in the demand and supply of energy. This paper presents and discusses the predictive models for energy consumption of the steel industry. Data used includes lagging and leading current reactive power, lagging and leading current power factor, carbon dioxide (tCO2) emission and load type. In the test set, four statistical models are trained and evaluated: (a) Linear regression (LR), (b) Support Vector Machine with radial kernel (SVM RBF), (c) Gradient Boosting Machine (GBM), (d) random forest (RF). Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) are used to measure the prediction efficiency of regression designs. When using all the predictors, the best model RF can provide RMSE value 7.33 in the test set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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