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- 저자 : Ki-Ppeum Kim (검색결과 5 건)
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김기쁨 ( Ki Ppeum Kim ),김민정 ( Min Jeong Kim ) 한국어린이문학교육학회 2014 어린이문학교육연구 Vol.15 No.2
본 연구는 스토리텔링을 활용한 수학활동이 유아의 수학적 문제해결력, 사고력, 언어 이해력 및 표현력, 수학적 태도에 미치는 효과를 살펴보는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 창원시에 위치한 어린이집 34명의 5세 유아를 대상으로 15회에 걸쳐 스토리텔링을 활용한 수학활동에 대한 실험연구를 실시하였으며, 실험집단과 비교집단은 각 17명씩이었다. 연구결과 실험집단의 수학적 문제해결력, 사고력, 언어이해력 및 표현력, 수학적 태도에 긍정적인 변화가 관찰되었으며, 이로써 스토리텔링을 활용한 수학활동이 유의미한 효과가 있음을 추론할 수 있었다. The purpose of this study was to examine the effects of mathematics through storytelling on mathematical problem-solving skills, thinking ability, linguistic comprehension, expression ability, and mathematical attitudes. The subjects in this study were 34 5-year-old preschoolers in a child-care center located in the city of Chang-Won. The experimental group experienced mathematics through storytelling 15 times during eight weeks. As a result, the experimental group exhibited positive changes in mathematical problem-solving skills, thinking ability, linguistic comprehension, expression ability, and mathematical attitudes.
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( Ki Ppeum Lee ),( Hyung Kwoun Kim ) 한국미생물 · 생명공학회 2016 Journal of microbiology and biotechnology Vol.26 No.9
Sugar esters are valuable compounds composed of various sugars and fatty acids that can be used as antibacterial agents and emulsifiers in toothpaste and canned foods. For example, fructose fatty acid esters suppress growth of Streptococcus mutans, a typical pathogenic bacterium causing dental caries. In this study, fructose laurate ester was chosen as a target material and was synthesized by a transesterification reaction using Candida antarctica lipase B. We performed a solvent screening experiment and found that a t-butanol/dimethyl sulfoxide mixture was the best solvent to dissolve fructose and methyl laurate. Fructose laurate was synthesized by transesterification of fructose (100 mM) with methyl laurate (30 mM) in t-butanol containing 20% dimethyl sulfoxide. The conversion yield was about 90%, which was calculated based on the quantity of methyl laurate using high-performance liquid chromatography. Fructose monolaurate (Mr 361) was detected in the reaction mixture by highresolution mass spectrometry. The inhibitory effect of fructose laurate on growth of oral or food spoilage microorganisms, including S. mutans, Bacillus coagulans, and Geobacillus stearothermophilus, was evaluated.
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Switched-Capacitor Based Digital Temperature Sensor Implemented in 0.35-μm CMOS Process
( Su-bin Kim ),( Jeon-woong Choi ),( Tae-gyu Lee ),( Ki-ppeum Lee ),( Hang-geun Jeong ) 한국센서학회 2018 센서학회지 Vol.27 No.1
A temperature sensor with a binary output was implemented using switched-capacitor circuits in a 0.35-μm CMOS(com-plementary metal-oxide semiconductor) process. The measured temperature exhibited good agreement with the oven temperature after calibration. The measured power consumption was 5.61 mW, slightly lower than the simulated power consumption of 6.63 mW.
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근적외 분광분석법을 이용한 국내 유통 식품 함유 탄수화물, 단백질 및 지방의 정량 분석
송이슬(Lee-Seul Song),김영학(Young-Hak Kim),김기쁨(Gi-Ppeum Kim),안경근(Kyung-Geun Ahn),황영선(Young-Sun Hwang),강인규(In-Kyu Kang),윤성원(Sung-Won Yoon),이준수(Junsoo Lee),신기용(Ki-Yong Shin),이우영(Woo-Young Lee),조영숙(Young Sook 한국식품영양과학회 2014 한국식품영양과학회지 Vol.43 No.3
식품의 3대 영양소인 탄수화물, 단백질 및 지방의 일반적인 분석 방법은 Kjeldahl 및 Soxhlet 시험법과 같은 기존의 화학 분석 방법으로 분석하였다. 그러나 이러한 분석 방법은 시료의 전처리 과정이 필요하고 많은 비용과 분석 시간이 소모되며 복잡한 추출과정을 거친다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 국내 유통 식품 및 농산물 자원에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 함량을 근적외 분광분석법(nearinfrared reflectance spectroscopy, NIRS)으로 신속하고 정확하게 동시에 측정할 수 있는 방법을 검토하였다. 분석시료는 517종의 다양한 식품 시료를 예측모델 개발용 (calibration set) 412종과 예견치 분석용(validation set)162종으로 구분하여 사용하였다. 기존의 화학 분석 방법에 의해 측정된 성분들의 분석 결과와 근적외 스펙트럼 데이터간의 상관관계를 조사하여 각 성분별 예측모델을 검토하였으며, 변형부분최소자승법(MPLS) 및 다양한 수처리와 산란보정을 이용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 산란방식은 각각 weighted MSC, standard MSC 및 SNV only로 수처리는 각각 1차 미분(1st derivative, 4 nm gap, 5points smoothing, 1 point second smoothing), 2차 미분(2, 5, 5, 3) 및 1차 미분(1, 1, 1, 1)을 적용하여 예측모델을 검토한 결과 R2값이 0.971, 0.974 및 0.937로 높고 SEC값은 4.066, 1.080 및 1.890으로 낮은 최적의 예측모델을 개발하였다. 세 성분의 최적 예측모델에 의한 상관도와 잔차 히스토그램을 검토한 결과 세 성분 모두 근적외 분광분석법 예측모델로 적합함을 확인할 수 있었으며, 최적의 예측모델을 미지의 식품 시료 162종에 적용한 결과, 탄수화물, 단백질 및 지방의 r2(SEP)값은 0.987(2.515), 0.970(1.144) 및 0.947(1.370)로 r²값은 높으며 SEP값은 낮은 양호한 양상을 나타내었다. 그러나 지방의 결정계수(R², r²)값은 탄수화물, 단백질에 비해 다소 낮은 양상을 나타내므로 추후 식품검체에 적용 시 탄수화물 및 단백질 성분에 비해 예측결과의 정확성이 다소 낮을 수 있다고 판단되어진다. 이상의 결과에서 전처리 단계에서 복잡한 추출과정, 많은 비용소모, 분석시간 및 고도의 분석기술을 요하는 기존 습식 화학분석 방법의 단점을 보완하고자 검토되었던 근적외 분광분석법은 다량의 식품분석 시료를 분석하기에는 매우 효율적이라고 생각되며, 이런 점들을 고려해 보면 근적외 분광분석 예측모델들은 추후에 미지 식품시료에 함유된 탄수화물, 단백질 및 지방의 기존 분석법을 대체하여 편리하고 빠르게 함량을 예측 가능할 것으로 판단된다. Foods contain various nutrients such as carbohydrates, protein, oil, vitamins, and minerals. Among them, carbohydrates, protein, and oil are the main constituents of foods. Usually, these constituents are analyzed by the Kjeldahl and Soxhlet method and so on. However, these analytical methods are complex, costly, and time-consuming. Thus, this study aimed to rapidly and effectively analyze carbohydrate, protein, and oil contents with near-infrared reflectance spectroscopy (NIRS). A total of 517 food samples were measured within the wavelength range of 400 to 2,500 nm. Exactly 412 food calibration samples and 162 validation samples were used for NIRS equation development and validation, respectively. In the NIRS equation of carbohydrates, the most accurate equation was obtained under 1, 4, 5, 1 (1st derivative, 4 nm gap, 5 points smoothing, and 1 point second smoothing) math treatment conditions using the weighted MSC (multiplicative scatter correction) scatter correction method with MPLS (modified partial least square) regression. In the case of protein and oil, the best equation were obtained under 2, 5, 5, 3 and 1, 1, 1, 1 conditions, respectively, using standard MSC and standard normal variate only scatter correction methods with MPLS regression. Calibrations of these NIRS equations showed a very high coefficient of determination in calibration (R²: carbohydrates, 0.971; protein, 0.974; oil, 0.937) and low standard error of calibration (carbohydrates, 4.066; protein, 1.080; oil, 1.890). Optimal equation conditions were applied to a validation set of 162 samples. Validation results of these NIRS equations showed a very high coefficient of determination in prediction (r²: carbohydrates, 0.987; protein, 0.970; oil, 0.947) and low standard error of prediction (carbohydrates, 2.515; protein, 1.144; oil, 1.370). Therefore, these NIRS equations can be applicable for determination of carbohydrates, proteins, and oil contents in various foods.
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