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수입밀과 국산밀(황금알)을 적용한 밀가공품의 감각적 특성 및 소비자 기호도 평가
김예원,황지선,강천식,윤진우,박진희,이고은,김미나경민 한국식품과학회 2024 한국식품과학회지 Vol.56 No.2
Wheat is among the most widely consumed grains worldwide. In this study, consumer acceptance testing was performed on bakery products prepared using conventional and imported wheat varieties and explored their sensory characteristics using descriptive analysis. The two wheat varieties selected were hwang-geum-al and imported wheat, which were used in plain bread and croissants. In consumer acceptance testing, participants were asked to record their hedonic responses. Descriptive analysis was conducted using a highly trained panel with the plain bread and croissants by quantitative descriptive analysis method. No significant differences were observed in consumer hedonic responses (p>0.05) for all attributes. However, differences in sensory characteristics were noted; products made with hwang-geum-al were reported to have a higher firmness in the crust and softness crumb, whereas products made with imported wheat had a chewy texture. This study suggests that hwang-geum-al wheat can be used in Korean-style bakery products.
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생성적 적대 신경망과 딥러닝을 활용한 이상거래탐지 시스템 모형
김예원,유예림,최홍용 한국경영정보학회 2020 Information systems review Vol.22 No.1
인공지능이 다루기 어려운 개념에서 아주 익숙한 도구로 자리매김 하고 있다. 이와 더불어 금융권에서도 인공지능 기술을 도입하여 기존 시스템의 문제점을 개선하고자 하는 추세이며, 그 대표적인 예가 이상거래탐지 시스템(Fraud Detection System, FDS)이다. 결제 수단의 다양화 및 전자금융거래의 증가에 따라 치밀해져 가는 사이버 금융사기(Fraud)를 기존의 규칙기반 FDS로는 탐지하기 어려워지고 있다. 이를 극복하기 위해 딥러닝 기술을 적용하여 이상거래 탐지율을 향상시키고, 이상행위에 즉각 대응하며, 탐지 결과의 반영을 자동화하고자 하는 시도가 이루어지고 있다. 딥러닝 FDS 구축에서 핵심 문제는 데이터 불균형과 이상거래 패턴의 변동이다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)을 활용한 오버샘플링 기법을 통해 데이터 불균형 문제를 개선하고, 이상거래 분류기로써 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)과 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 적용하여 이러한 문제를 개선하고자 하였다. 실험 결과, GAN 오버샘플링이 이상거래 데이터의 불균형 문제를 개선하는데 효과를 보였으며, WGAN이 가장 높은 개선 효과가 있음을 확인하였다. 또한 제안 FDS 모형의 AUC가 0.9857로 랜덤포레스트 FDS 모형에 비해 약 6.5% 향상되어, 딥러닝이 이상거래 탐지에 뛰어난 성능을 가짐을 입증하였다. 더불어 딥러닝 모형 중 DNN은 CNN에 비해 오버샘플링의 효과를 더 잘 반영함을 확인하였다.
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전국 치매안심센터 무용프로그램 활동 현황-주요 8개 지역 중심으로-
김예원,백현순 국제문화&예술학회 2020 국제문화예술 Vol.1 No.1
This study targeted dementia relief centers in eight major areas (Seoul, Gyeonggi-do, Gwangju, Daejeon, Daegu, Busan, Incheon, and Ulsan) that are conducting prevention and management of dementia. The purpose is to grasp the status of dance programs by institution. The research method was to analyze the subjects, frequency, and content of dance programs in eight major dementia support centers after acquiring papers, books, and periodicals related to the dementia elderly's dance program cases and current status studies. In addition, the data was analyzed through the contents of the dance program presented on the autonomous district website and telephone interviews with program managers. As a result, 76 of the dementia relief centers in the eight major regions did not conduct dance programs, and despite the results of studies showing that dance has various positive effects on the elderly with dementia, they showed inadequate on-site application rates. Also, the dance program targets were executed differently by region, which suggests that systematic program improvement is needed by subdividing the targets. The frequency of the dance program operation should be extended to more than 2-3 times a week for effective dementia management, and long-term and continuous execution should be carried out. As for the contents of the dance program, silver gymnastics is more than a majority, so various programs should be developed.
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