국내에서 채집된 프로폴리스 추출물이 닭고기 분쇄육을 사용한 육제품에 나타내는 영향을 확인하기 위해 프로폴리스 추출물을 첨가하지 않은 닭고기 패티와 프로폴리스 추출물을 각각 0.1, 0.2, 0.4%를 첨가한 닭고기 패티의 육질 특성 및 저장성을 비교 분석하였다. 프로폴리스 추출물의 첨가 시 닭고기 패티의 지방과 회분이 증가했다. pH, 보수력, 가열감량, 조직특성에서 프로폴리스 추출물을 첨가한 처리구와 첨가하지 않은 처리구의 차이가 나타나지 않음으로 프로폴리스 추출물은 유화 안정성에 부정적인 영향을 주지 않았다. 관능평가 결과 프로폴리스 추출물 첨가량이 많아질수록 닭고기 패티의 전체 기호도가 떨어졌다. 프로폴리스 추출물을 첨가한 처리구와 첨가하지 않은 처리구의 육색과 TBARS 결과는 차이를 나타내지 않았으며, 저장일이 길어질수록 프로폴리스 추출물을 첨가한 처리구가 첨가하지 않은 처리구보다 pH, 총 미생물 수, 그리고 VBN 함량이 낮았다. 위 결과를 토대로 프로폴리스 추출물을 닭고기 패티에 첨가 시 유화 안정성을 해치지 않으며, 저장성을 향상시켰다. 이를 통해 프로폴리스 추출물이 닭고기 육제품에 첨가제로써 사용이 가능할 것으로 사료된다. 하지만, 프로폴리스의 독특한 풍미로 인해 관능적 특성이 저하될 수 있으니 사용량을 고려해야 할 것으로 판단된다.
개인화된 데이터와 함께 콘텐츠 제공 등의 서비스를 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 디바이스와 단말기에서의 정보 이용 및 서비스의 융합은 수많은 콘텐츠에서 양질의 콘텐츠를 사용자가 원하는 시간과 장소에서 어떠한 개인화 메커니즘을 이용해서 제공하는지에 대한 필요성을 제시한다. 기존 메커니즘은 각 서비스 제공자별로 분리된 선호도와 개인 정보를 가지고 있어 다른 서비스 제공자가 다루기 힘들며 서비스 사용자들이 직접 설정하고 관리해야 하기 때문에 매우 불편하다. 본 논문에서는 사용자의 프로파일을 서비스 제공자에 상관 없이 동적으로 통합 관리하기 위해 시맨틱 서비스 제공 및 확장성을 위한 미들웨어인 OSGi기반 시맨틱 사용자 프로파일 관리자를 제안한다. 또한 사용자 프로파일링, 온톨로지 도메인 모델, 시맨틱 추론이 가능한 개인화된 시맨틱 프로파일 모델을 정의한다. 논문의 타당성을 검증하기 위해 시맨틱 프로파일은 OSGi기반에서 동작하도록 번들로 구현한다. 사용자가 서비스 지역에 들어오면 다양한 디바이스 및 단말기의 시맨틱 사용자 프로파일에 시맨틱 서비스를 대응하여 매치한다. 제안한 시스템은 사용자 프로파일에 대한 서비스의 매칭과 사용자 프로파일에 대한 사용자 프로파일 또는 다른 서비스에 대한 매칭을 쉽게 확장시킬 수 있다.
교정 치료의 목표를 설정하는 데에 있어서 여성의 아름다운 측모에 관한 정확한 이해는 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 치과교정의사 간에 심미안의 차이가 있는지를 조사하고, 치과교정의사에 의해 선호되는 여성의 심미적인 측모를 선정하여, 이들이 facial convexity의 정도에 따라 심미적인 측모를 구성하기 위한 특징적인 양상을 보이는지를 조사하고자 하였다. 먼저 교육적 배경이 다른 5명의 치과교정의사로 하여금 133명의 20대 여성의 측모 사진을 이용하여 선호도에 따라 심미적인 측모를 채점하도록 하였다. 심미적인 측모를 가졌다고 판정된 35명의 측모 두부 방사선 사진의 투사도를 작성하여 연조직 분석을 시행하였고, 이를 facial convexity의 정도에 따라 convex군(G-Sn-Pg${\geq}9^{\circ}$)과 straight 군(G-Sn-Pg<$9^{\circ}$)의 두 subgroup으로 세분화하였다. 심미적인 측모를 선정하는 데에 있어서의 객관성 여부를 조사하기 위하여 5명의 치과교정의사간의 심미안의 차이에 대한 동질성 검정을 시행하였는데 미의 기준이 주관적임에도 불구하고 치과교정의사간에 측모 선호 양상은 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p<0.05). 안모 형태의 차이에 따라 세분된 두 subgroup간의 코의 전후 관계를 나타내는 N-Pg-Sn, N-Pg-Pn에서 통계적으로 유의한 차이를 보였고(p<0.05), nasolabial angle, labiomental angle, 그리고 수직적 분석 항목에서 통계적으로 유의한 차이가 없었으며(p<0.05), 상하순 돌출도를 분석한 결과에서 H-angle, Ls to E line, Li to E line, Pg to Sn perp.에서 통계적으로 유의한 차이를 보였으나 Sn-Pg line와 Sn perp. 에서부터의 거리에는 차이가 없었다(p
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 실시간성과 추천의 정확도를 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 추천기법들은 프로파일 방식의 문제로 고객의 관심도나 고객성향을 분석하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 있으며 고객은 여전히 만족하지 못하고 있다. 이는 구성되어있는 데이터베이스들의 문제가 아니라 기존 자료를 분석하기 위한 평가 자료인 신규로 프로파일을 생성하거나 다양한 프로파일을 생성하는데 문제가 있다. 또한 기존 추천기법에서는 다양한 특성을 가진 각 사용자 계층별로 차별화된 개인화 추천이 어렵다. 따라서 이 논문에서 기존의 평가 자료 방식과 다르게 구매로 인해 발생되어진 자료를 기반으로 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인 방법을 이용하였다. 다양한 개인화 성향과 정확한 고객성향의 내용 분석이 가능한 FRAT 기법을 적용하였다.
The purpose of this study was to examine the quality characteristics of white pan bread according to the different types of water (tap water (still water), purified water, still water, light water, classical water, and bold water). Pan breads were statistically analyzed using texture profile analysis, fermentation, texture, suitability, image analysis, color, moisture content, and statistical analysis. This result will contribute to the commercialization of pan bread using various kinds of water. Ultimately, we analyzed the quality characteristics of various kinds of water, depending on the carbonic acid content on the dough and the pan bread, and to derive the optimum kinds and ratios of the water to be applied to the pan bread. As a result of the study, the best findings were obtained with water containing carbonic acid content more than the classical water according to overall characteristics, durability (Width of Tail and Integral), foot efficiency, softness, volume and preference check. Therefore, when white pan bread is produced by using water containing a carbonic acid content (5~7.5 mg/L) or more of the classical water, it affects the quality characteristics and a good obtains positive response to from consumers. In this study, the quality characteristics of pan bread based different kinds of water which were not available in the past, and the quality characteristics of pan bread, which can be used as the basic data for future research, were well analyzed.
대형 디스플레이 화면에 대한 소비자의 선호도가 증가함에 따라 3관식 프로젝션 (projection) 텔레비전의 수요가 늘고 있다. 그러나 3관식 HD (high definition) 프로젝션 TV에서는 직시형 CRT (Cathode Ray Tube)를 사용하는 TV보다는 단위 면적당 절대 밝기가 어둡다. 또한 프로젝션 TV에 사용되는 인광체의 색재현 영역 (gamut)이 기존의 NTSC (National Television System Committee) 표준과 다른 것을 사용하고 있다. 본 논문에서는 3관식 프로젝션 HDTV의 RGB 인광체 좌표와 RGB 빔 전류비의 관계를 색온도 변화에 대하여 해석하고, 전류비에 따른 빔 프로파일의 변화에 의한 영상의 열화와 시각 특성인 Helmholtz-Kohlrausch 효과를 고려하여 시청자가 느끼는 밝기를 최대화하기 위한 기준 백색 (reference white)의 범위를 제안하였다.
This study was to investigate the effect of salt alone or in combination with phosphate on physicochemical and textural properties, and chemical interactions of low-fat model sausages. pH, color, expressible moisture (EM), cooking loss (CL), proximate analysis, textural profile analysis and low-vacuum scanning electron microscopy were performed. As salt content increased, color tended to decrease, as did EM and CL parameters, indicating that the ability to retain moisture was improved with increased salt levels (p < 0.05). In addition, textural hardness, gumminess and chewiness all increased with increasing salt (p < 0.05). Sausages with 0.3% salt showed the lowest cohesiveness compared to those with salt levels higher than 0.3% (p < 0.05). Addition of sodium tripolyphosphate (STPP) increased pH of sausages. Increasing salt and STPP did not affect lightness (p > 0.05), but did increase redness and yellowness (p < 0.05). The moisture content was higher when the salt and STPP contents were increased (p < 0.05), but no differences in the fat and protein contents (%) were observed (p > 0.05). EM and CL tended to decrease with increasing salt and STPP. In textural properties, the combination of 1.8% salt and 0.3% STPP was the best among other treatment (p < 0.05). Surface microstructure showed a flat and dense structure with increasing salt and STPP. Since the addition of salt and phosphate improved the functionality, textural and physicochemical properties of meat products in this study, meat products will need to be developed in line with consumer's preference.
Production of green pepper has been increased due to customer's preference and a projected ten-year boom in the industry in Korea. This study was carried out to develop an automatic grading and sorting system for green pepper using machine vision. The system consisted of a feeding mechanism, segregation section, an image inspection chamber, image processing section, system control section, grading section, and discharging section. Green peppers were separated and transported using a bowl feeder with a vibrator and a belt conveyor, respectively. Images were taken using color CCD cameras and a color frame grabber. An on-line grading algorithm was developed using Visual C/C++. The green peppers could be graded into four classes by activating air nozzles located at the discharging section. Length and curvature of each green pepper were measured while removing a stem of it. The first derivative of thickness profile was used to remove a stem area of segmented image of the pepper. While pepper is moving at 0.45 m/s, the accuracy of grading sorting for large, medium and small pepper are 86.0%, 81.3% and 90.6% respectively. Sorting performance was 121 kg/hour, and about five times better than manual sorting. The developed system was also economically feasible to grade and sort green peppers showing the cost about 40% lower than that of manual operations.
기존의 소셜 검색은 사용자의 프로파일의 최신성과 유사한 사용자의 관심사를 고려하지 않기 때문에 검색 결과가 사용자에게 적합하지 않다는 문제가 있다. 이에 따라 시간적 속성과 다른 사용자의 관심사를 고려한 소셜 검색 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따른 최근 관심사, 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 관심사를 고려한 소셜 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 관심사를 고려하기 위해 소셜 미디어 사용자의 활동 정보를 분석한다. 다른 사용자들의 관심사를 분석한 정보와 결합하여 랭킹을 수행함으로써 검색 결과의 만족도와 정확성을 향상시킨다. 성능평가를 통해 제안하는 소셜 검색 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.
Production of green pepper has increased for ten years in Korea, as customer's preference of a pepper tuned to fiesta one. This study was conducted to develop an on-line fading algorithm of green pepper using machine vision and aimed to develop the automatic on-line grading and sorting system. The machine vision system was composed of a professive scan R7B CCD camera, a frame grabber and sets of 3-wave fluorescent lamps. The length and curvature, which were main quality factors of a green pepper were measured while removing the stem region. The first derivative of the thickness profile was used to remove the stem area of the segmented image of the pepper. A new boundary was generated after the stem was removed and a baseline of a pepper which was used for the curvature determination was also generated. The developed algorithm showed that the accuracy of the size measurement was 86.6% and the accuracy of the bent was 91.9%. Processing time spent far grading was around 0.17 sec per pepper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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