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- 저자 : 조일국 (검색결과 6 건)
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과채류 첨가 한식간장의 제조조건 최적화 및 품질특성에 관한 연구
이 연구에서는 현대 간장 시장의 트렌드와 한식간장의 우수성을 참고하여 한식 맛간장 제품을 만들고 산업화에 필요한 기초 자료를 확보하고자 하였다. 한식 맛간장에 첨가할 부재료를 선정하기 위해 조사 및 사전 실험을 실시한 결과, 무 10% 첨가 한식간장, 사과 30% 첨가 한식간장, 배 30% 첨가 한식간장을 1:2:2의 비율로 혼합한 맛간장이 염도, 총 플라보노이드 함량, 항산화 활성에서 가장 우수한 결과를 보여 최적 맛간장 제조 비율로 선정되었다. 과채류의 최적 배합 비율로 개발한 한식 맛간장은 총 플라보노이드 함량 평가에서 한식간장, 시판 맛간장에 비해 우수한 결과를 보였다. 또한, 개발한 한식 맛간장에서는 한식간장과 시판 맛간장에 비해 유산균이 유의한 수준으로 높게 검출되었으며, 이 유산균을 분리, 동정한 결과, Tetragen ococcus haluphilus로 확인되었다. 결과적으로 과채류를 첨가하여 제조한 한식 맛간장은 한식간장과 시판 맛간장에 비해 총 플라보노이드 함량이 높았으며, 유산균 또한 유의하게 높게 측정되어 기존 맛간장에 비해 기능성이 향상된 것으로 판단된다.
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비수용액 전해질에서 전기도금한 니켈-TiO2 복합 도금층의 표면 및 광분해 특성 연구
본 연구에서는 광촉매(TiO₂)를 비수용액 전기화학법을 이용하여 복합도금 하였으며 공정변수에 따른 복합도금층의 특성변화와 광분해 특성을 연구하였다. 1) 전류밀도가 0.5A/dm², 첨가된 TiO₂ 분말의 양은 40g/L 일 때 도금피막에 고정화 된 TiO₂ 분말의 양이 가장 많고 비교적 균일하게 분포하는 것을 확인하였고, EDS 분석을 실시하여 복합도금 되어진 것이 TiO₂임을 확인하였다. 2) Scratch tester를 사용하여 조건을 0~15[N]까지 10mm 길이, 0.1mm/s 속도로 하여 접착력을 알아보았다. 14[N] 정도에서 모재가 서서히 나타났으며 잔류 크랙을 제외한 크랙이 발생하지 않고 모재가 나타나므로 TiO₂의 고정화 강도가 있음을 확인하였다. 3) 첨가된 TiO₂ 분말의 양의 변화에 따른 동전위 분극시험(PARSTAT 2273)을 실시하였고, TiO₂ 첨가량이 증가할수록 부식전위가 높아져 내부식성이 증가하는 것을 알 수 있으며, 기존의 TiO₂ 고정화 방법의 문제점인 낮은 내부식성을 극복할 수 있고, 또한 소재 자체의 내부식성을 증가시킬 수 있는 방법 중의 하나임을 알 수 있었다. 4) TiO₂ 복합도금층의 광 분해능을 알아보기 위해서 20ppm의 메틸오렌지 용액을 유기물로 사용하여 UV 램프 조사 실험을 하였고, UV 램프만 단독으로 조사한 경우보다 TiO₂를 복합 도금한 시편을 사용한 경우의 광 분해능이 훨씬 우수하게 나타났으며, 복합도금 층의 TiO₂의 양이 증가할수록 광분해능이 높게 나왔다. 5) 복합 도금층의 TiO₂의 효과를 극대화시키기 위해 에칭한 복합도금 시편을 사용하여 광 분해능을 측정해본 결과, 에칭 전의 시편보다 광 분해능이 10% 정도 더 높은 것을 관찰하였다. 따라서 표면의 TiO₂ 고정 특성을 저하시키지 않는 한도 내에서 최대한의 에칭을 통해 드러나는 TiO₂의 비표면적을 극대화시킴에 따라, 광분해 특성을 더욱더 증가시킬 수 있음을 알 수 있다. Composite plating is a method of co-deposition of plating layer with metallic and/or non-metallic particles to improve the plating layer properties such as high corrosion resistance and photolysis of organic compounds. The properties of nickel-ceramic composite plating are significantly depend on the surface characteristics of co-deposited particles as well as the quantity in electrolyte. In this study, Ni-TiO₂ composite coating layer was produced by electrodeposition technique from non-aqueous electrolyte and its surface characteristics as well as photolytic properties were investigated. The amounts of immobilized TiO₂ particles increased with increasing the initial TiO₂ particles contents in the bath. Samples electroplated with the current density of 0.5A/dm² showed the significantly improved homogeneous TiO₂ particles distribution. The corrosion resistance of Ni-TiO₂ composite coating layer also improved with increasing the amounts of TiO₂ particles. Etched sample showed about 10% increased photolytic rate of organic matter compare to that of the non-etched.
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조일국 Handong Global University 2007 국내박사
본 논문에서는 실내영상에서 얼굴패턴의 실시간 검출을 위한 방법론으로서 다단계 필터링과 복합형 신경망 모델을 소개하고 그 특성을 고찰한다. 제안된 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 분류 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명 변화에 강인한 검출을 위한 조명 보정 과정과 모션 필터, 적응적인 색상필터에 의한 후보영역 선별 과정으로 구분된다. 얼굴패턴 검출을 위한 복합형신경망은 특징 추출 모듈과 패턴 분류 모듈로 구성된다. 특징 추출 모듈로 사용한 CNN모델은 계층구조의 신경망으로 초기에 가보변환(Gabor Transform)에 의해 추출된 기본특징을 점진적으로 상호 결합하여 최종적으로 일정 개수의 특징지도 들을 생성하게 된다. 얼굴패턴 분류를 위해 사용한 WFMM 신경망은 패턴 분류 기능뿐만 아니라 특징들의 상대적 중요도를 평가하는 기능을 갖는다. 이를 통하여 얼굴패턴 검출을 위한 유효한 특징들을 선별 할 수 있게 하고 효과적인 패턴 분류를 가능하게 한다. 본 논문에서는 먼저 얼굴패턴 검출을 위한 후보영역 선정 과정인 다중 필터링 기법과 조명 보정 기법을 소개하고, 얼굴패턴 검출을 위한 복합형 신경망 기법을 소개한다. 또한 실제 영상을 통한 실험 결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다. In this thesis, a real-time face detection method using multiple filters and hybrid neural networks is proposed. The aim of the proposed method is the real-time detection of face objects in indoor images for robot vision application. The method consists of two stages: image preprocessing and face pattern classification. As a preprocessor of the face detection system, two types of filters, motion filter and adaptive color filter, have been adapted to extract the face candidate regions. We also use a lighting-compensation method to reduce the illumination sensitivity of the face detection process. A modified CNN model which has Gabor transform layer to extract primitive local features is used to generate feature maps for face detection. A WFMM neural network model is used not only for feature analysis but also for pattern classification. Four kinds of relevance factors between features and pattern classes are defined to analyze the saliency of features. These measures can be utilized to select more relevant features for the skin-color filtering process as well as the face detection process. In this thesis, we first introduce lighting-compensation and multiple filtering methods, and then introduce the face detection module using proposed model. The usefulness of the model is discussed through the experimental results.
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