• 산업식품공학
• /
• 제21권1호
• /
• pp.79-87
• /
• 2017

본 연구는 홍삼정과 부산물의 산업적 이용성 증대를 위하여 중 반응표면분석법을 이용한 추출수율 및 총 진세노사이드 함량 추출 최적조건을 찾는데 목적이 있다. 추출용매 농도(에탄올, 30-70%, v/v), 추출온도($25-70^{\circ}C$), 추출시간(5-11 hr) 등의 독립변수를 D-optimal design을 통하여 실험계획하고, 얻어진 실험결과를 반응표면분석하여 추출수율, 총 진세노사이드 함량 등의 반응변수에 대한 최적 추출조건을 검토하였다. 그 결과, 독립변수인 추출온도와 시간이 증가함에 따라 수율 및 총 진세노사이드 함량은 증가하였으나, 추출용매(에탄올)의 경우 고농도에서 수율은 감소한 반면, 추출물 중 총 진세노사이드 함량은 증가하였다. 독립변수 중 추출용매의 농도가 각 반응변수에 가장 큰 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해서 유도된 회귀식 모형은 실험을 통해 얻은 결과와 잘 일치하였고, 추출수율과 총 진세노사이드 함량을 최대로 하는 최적 조건은 추출용매농도 57.90% (v/v), 추출온도 $56.94^{\circ}C$, 추출시간 11시간으로 이 경우 추출수율은 84.52%, 총 진세노사이드 함량은 9.54 mg/g으로 예측하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제12권8호
• /
• pp.31-37
• /
• 2021

산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.

• 융합정보논문지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.132-140
• /
• 2022

본 연구에서는 데커신 및 데커시놀 안젤레이트를 이용한 최적의 로션 제조 공정을 확인하기 위하여 연구를 진행하였다. 초기 로션 제형은 3개월 동안 점도(5,208±112 cPs), 함량(99.71±1.01%) 및 pH(5.62)을 유지하는 것을 확인하였다. 제조 공정D 혼합 4의 최적 제조 공정 확인은 22+3 완전 배치 요인법을 이용하였으며, 독립변수로 혼합 온도(40-80℃)와 혼합 시간(10-30 min)으로 종속변수로써 중요품질특성인 함량, pH, 질량편차를 확인하였다. 함량 및 질량편차는 도출된 회귀방적식의 결정계수는 약 0.9였고 p-value값은 0.05보다 작아 모델적합성을 확인하였다. 로션 제조를 위한 최적의 온도조건과 혼합 시간은 61.93℃와 15.85분으로 확인되었다. 혼합4 공정에 있어 혼합 온도(60℃)와 혼합 시간(15 min)에서의 함량은 100.69%, pH는 5.57, 질량편차는 98.07%으로 예측되었고, 실제 검증에서는 각각 100.29±0.98%, 5.57±0.02, 98.27±0.89%으로 예측된 값에 대하여 유사한 결과까지 확인 할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권2호
• /
• pp.23-32
• /
• 2004

질의 최적화기의 중요 기능 중에 하나는 질의가 주어졌을 때 질의 조건을 만족하는 입력 레코드의 개수를 추정하는 일이다. 관계 데이터베이스와 마찬가지로 공간 데이터베이스에서 질의 결과 크기 추정은 입력 데이터 공간을 버켓으로 불리는 작은 영역으로 분할한 후 분할된 영역에 대해서 질의 결과 ■기를 추정한다. 추정의 정확도는 작은 영역으로 분할할 때 근사 계산한 데이터와 실제 데이터의 차이에 의해서 결정되며 이것은 공간 분할을 어떻게 분할하는가에 달려 있다. 기존의 방법은 일차원에 많이 사용되는 데이터의 범위를 균일하게 하는 너비 균등 방법과 빈도수의 합을 일정하게 하는 높이 균등 방법을 공간상의 이차원에 적용한 면적 균등 분할과 개수 균등 분할 방법에 기초를 두고 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 공간을 분할할 때 데이터의 범위와 빈도수의 곱을 면적으로 나타낸 후 면적 값의 차이가 가장 큰 순서로 버켓을 정하는 방법으로 데이터 범위와 빈도수를 동시에 고려하여 최적의 버켓을 결정한다. 본 논문에서는 제안한 방법과 기존의 방법을 실제 데이터와 인위데이터를 사용하여 질의 크기, 버켓수, 데이터 개수, 데이터 크기의 변화에 대해서 질의 결과 추정에 대한 정확도를 비교, 분석하여 제안한 방법의 성능 우수성을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제49권4호
• /
• pp.15-25
• /
• 2012

FPGA용 CAD툴에 대한 학계의 연구는 상용 FPGA에 적용하기에는 단순하고 비효율적인 아키텍처를 가정하고 있기 때문에 실용성 측면에서 뒤처져 왔다. 최근 상용 FPGA 아키텍처의 배치 위치 및 배선 그래프 데이터베이스를 구축하고 인터페이스를 제공함으로써 상용 FPGA에 적용할 수 있는 배치 배선 툴의 개발을 가능하게 하려는 시도가 있었다. 본 논문은 신규 FPGA 아키텍처로 개발되고 있는 K-FPGA의 경쟁력을 벤치마킹 할 수 있는 툴킷 개발에 대해 기술한다. 이는 학계 CAD 툴의 실용성 한계를 한층 더 확장하고 있다. 기존 상용 툴과 매핑, 패킹, 배치, 배선 각 단계 별로 데이터를 교환할 수 있어 세부 툴별 비교 평가가 가능하며 이전 단계의 결과물을 기다리거나 결과의 질에 영향을 받지 않으면서 각 단계를 독립적으로 개발할 수 있는 체계를 구축하였다. 또한, 상용 FPGA의 아키텍처를 추출하여 단위 셀 라이브러리를 구축함으로써 FPGA 아키텍처의 신규 개발 시 참조 설계 역할을 할 뿐만 아니라 상시 벤치마킹 환경을 제공하도록 하였다. 특히, 아키텍처 정보를 툴 내에 하드 코딩하지 않고 하드웨어 설계자에게 익숙한 표준 HDL 형식으로 기술하여 읽어 들일 수 있도록 함으로써 아키텍처에 수시로 다양한 변경을 시도하면서 최적화해도 툴이 유연하게 수용할 수 있는 데이터 구동 방식의 툴 개발을 추구하였다. 실험을 통해 단위 셀 라이브러리 및 툴 기능을 검증하였으며 개발 중에 변경되고 있는 FPGA 아키텍처 상에서 임의의 설계를 매핑해 보고 정상 동작할 지 시뮬레이션으로 검증할 수 있음을 확인하였다. 배치 및 배선 툴이 개발 중이며 이들이 완성되면 실용적이고 다양한 신규 FPGA 아키텍처들을 개발하고 그 경쟁력을 평가할 수 있게 될 뿐만 아니라 신규 아키텍처를 위한 최적화 CAD 툴 개발 연구가 활발해지는 시너지 효과도 기대할 수 있다.

• 한국연초학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.20-37
• /
• 1980

앞의 실험에서 선별된 34菌株의 니코틴 분해세균 중에서 Pseudomonas putida로 동정된 Strain NCT 27과 Arthrobacter oxydans biotype xanthum으로 동정된 strain NCT30에 대해서 이들의 니코틴 분해를 위한 최적 배지조건 및 그 밖의 생장특성을 조사하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 니코틴 분해를 위한 최적배지조성은, $KH_2PO_4 2.Ogr$, KCI 5.Ogr, $MgSO_4\cdot7H_2O$ 20mg, $MnSO_46H_2O$ 0.2mg, $FeSO_4\cdot7H_2O$ 1.0mg, Co (Cobalt Acetate) 2.0$r$Ni (NiSO4.6H2O) 0.5${\gamma}$, yeast extract 80mg/1iter 이고 최적 초기 니코틴 농도는 Pseudomonas가 0.4%, Arthrobacter는 0.1%이었다. 그리고 최적생장온도는 두 경우 모두 3$0^{\circ}C$, pH는 7.0이며 배 양중의 pH변화는, Pseudomonas는 대수생장기에서 산성으로 기울었다가 24~40시간 후에 염기성으로 변화하는데 비해 Arthrobacter는 전 기간 중 pH가 거의 일정하게 유지되었다. 니코틴에 대한 저항성은 Arthrobacter가 0. 7%이상의 농도에서 생장이 완전히 저해됨에 비해 Pseudomonas는 1.0%까지 생장 가능하며 또한 담배추출물에서나, Nicotine 외의 다른 탄소, 질소 영양원이 포함되어 있는 배지에서도 니코틴을 효과적으로 분해할 수 있다. 그리고 최적배지조건에 서 최대 니코틴 분해도는 각각 1.22g/hr/1iter 및 0.186g/hr/1iter이었다.

• KSBB Journal
• /
• 제22권5호
• /
• pp.305-312
• /
• 2007

가능한 한 대량의 균주를 테스트하여 고생산성을 지닌 균주를 신속히 선별하기 위해서는 소규모 액상배양 방법의 확립이 필수적인데, 강력한 지질저하제인 monacolin-K의 생산균주인 균사형성 Monascus의 경우 포자나 균사체의 형성이 활발하지 않은 배양 생리적 특성으로 인해 소규모 (miniature) 액상배양이 매우 어려운 문제점이 있다. 본 연구에서는 monacolin-K 고생산성 균주개량의 효율성을 큰 폭으로 증가시키고자, 기존의 플라스크 액상배양 방법을 소규모화시킨 tube 배양 방법을 개발함으로써 단기간에 보다 많은 양의 균주를 테스트하고자 하였다. 이차대사산물인 monacolin-K의 생합성은 각각의 배양단계에서의 생산균주의 배양형태가 중요한데, 특별히 최종 생산배양에서 생산성 증가에 심각한 영향을 미치는 배양형태인 직경 1 mm 이하의 pellet 모양을 유도하기 위해서는 성장배양 시에 반드시 고농도의 균사모양이 유도되어야 하는 것으로 관찰되었다. 50 ml tube (7 ml의 조업부피)를 이용하는 소규모 액상 성장배양의 경우 solid seed 배양 단계에서의 포자형성배지의 조성을 통계적 방법을 통해 최적화하고, 또한 성장배지 성분에 brown rice 가루 20 g/L를 첨가할 때, 원하는 균사모양의 배양형태가 유도됨을 확인할 수 있었다. 한편 7 ml의 조업부피의 tube를 이용한 소규모 성장배양 방법의 개발로 인해, 기존의 flask 배양을 이용할 때보다 단기간에 훨씬 많은 변이주의 생산성을 조사하게 되어 균주개량 속도를 큰 폭으로 향상시킬 수는 있었으나, 선별된 개별 균주의 monacolin-K의 생산성은 오히려 전체적으로 감소하는 경향을 보여 주었다. 이러한 결과는 소규모 배양방법을 확립하기 위해 새로이 개발한 포자형성배지와 성장배지의 조성변화로 인해 기존에 확립된 생산배지에서는 생산균주의 monacolin-K 생합성 능력이 최대로 발휘되지 않았기 때문에 발생한 것으로 판단되었다. 따라서 본 연구를 통해 확립된 소규모 성장배양에 적합한 최적의 생산배지 조성을 확립하고자 통계적 방법인 Plackett-Burman design을 적용하여 monacolin-K 생산성 향상에 영향을 주는 glycerol, malt extract, yeast extract, brown rice의 4가지 성분들을 최종 선별하였고, 또한 이들의 최적농도 결정을 위해 반응표면분석 실험을 수행하였다. 이와 같이 결정된 최적 생산배지를 사용하여 생산배양을 수행한 결과, monacolin-K의 생산성이 2배 이상 증가하고, 배양 형태 또한 용존산소와 영양분의 전달이 매우 용이한 직경 1mm 이하의 pellet 모양을 유지함을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.21-28
• /
• 2015

본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제44권1호
• /
• pp.34-40
• /
• 2012

본 연구는 고기능성 들깻잎을 사용한 침출차 제조의 품질 극대화를 위한 최적볶음조건을 설정하기 위하여 볶음조건을 볶음온도($120-200^{\circ}C$)와 볶음시간(15-35 min)을 달리하면서 들깻잎 차의 항산화력과 생리활성성분을 분석하여 들깻잎의 품질변화를 모니터링하고 실험구간 내 볶음조건 별 종합적인 품질비교를 통하여 최적 볶음조건을 선정하였다. 볶음조건에 따른 페놀성 화합물 함량은 대체적으로 $160^{\circ}C$ 이하에서는 시간이 증가할수록 함량이 증가하였고 $160^{\circ}C$ 이상에서는 온도가 상승할수록 함량이 증가하는 경향을 보였다. 페놀성 화합물 함량이 높은 볶음조건에서 자유라디칼 소거능 및 환원력 모두 우수한 항산화활성을 나타내었다. Caffeic acid 및 rosmarinic acid는 실험구간 내 낮은 온도에서는 시간이 증가할수록 함량이 증가하다가 대체적으로 온도가 상승할수록 감소하였다. 실험구간 내 볶음조건별 들깻잎의 품질 특성을 종합적으로 비교 분석한 결과, 고기능성 들깻잎을 이용한 침출차의 품질을 극대화하는 최적 볶음조건은 $180^{\circ}C$, 20 min로 선정되었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제16권6호
• /
• pp.4021-4030
• /
• 2015

맥파는 심전도와 같이 자율신경계를 통해 생리적 반응을 측정하는 신호이지만, 손가락에 센서 하나만 부착시키면 되기 때문에 상대적으로 신호의 측정이 간편하다는 장점을 가지고 있어 u-Healthcare 분야에서의 활용이 용이하다. 따라서 본 연구의 목적은 스마트폰 카메라의 CMOS 영상 센서를 활용하여 맥파를 비침습적으로 측정하는 방법 중의 하나인 광용적맥파를 획득하고 이로부터 스트레스 여부를 판단하는 휴대형 시스템을 개발하여 u-Healthcare 분야에서의 활용 가능성을 확인하는 것이다. 이를 위해 광용적맥파를 별도의 센서에 의한 측정이 아닌 스마트폰 카메라에서 획득되는 영상 데이터를 활용하여 광용적맥파를 획득한 후 분석하였다. 또한 확보된 광용적맥파 영상신호 데이터를 이용하여 심박변이도와 스트레스 지수를 별도의 호스트 장비 없이 스마트폰만을 이용해 사용자에게 제공 하였다. 또한 부가적으로 스마트폰에 부착가능한 별도의 하드웨어 디바이스를 개발함으로써 획득된 데이터의 신뢰도 및 정확성을 향상시켰다. 실험결과를 통해 스마트폰의 카메라 영상을 활용하여 광용적맥파 신호를 통한 심박수 측정과 스트레스의 정도를 분석하기 위한 스트레스 지수 추출이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 상용화된 제품 또는 정형화된 센서가 아닌 스마트폰의 카메라를 이용하기 때문에 상용화된 외부 센서에 의한 광용적맥파 신호보다는 해상도가 떨어지는 단점이 있음에도 불구하고 결과 데이터의 신뢰도 향상을 위한 별도의 추가외부 장치 개발 및 여러 가지 최적화 알고리즘을 통해 신뢰성 있는 데이터를 확보할 수 있어 u-Healthcare 장비로써의 활용 가능성을 확인할 수 있었다.