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고온가압 처리에 의한 식용색소의 화학안정성 및 산화방지활성 변화
오보은(Boeun Oh),김건희(Kunhee Kim),홍정일(Jungil Hong) 한국식품과학회 2022 한국식품과학회지 Vol.54 No.3
본 연구에서는 총 34종의 천연 및 합성 식용색소류에 대하여 식품 가공에서 일반적인 멸균처리 방법인 고온가압 처리(121℃, 15 psi, 15 min)를 실시하고, 이들의 색 안정성 및 산화방지활성의 변화를 조사하였다. 고온가압 처리 후 19종의 색소가 10% 이하의 peak 흡광도 감소를 나타내어 비교적 안정하였으나, 올레오레진 심황, 포도과립, 수용성 β-카로텐, 수용성 파프리카, 및 비트레드 등 5종의 색소는 잔류 색도 60% 이하로 불안정 하였고, 특히 수용성 파프리카와 비트레드는 10% 정도의 잔류 색도를 나타내어 매우 불안정했다. 각 색소들의 탈색 및 색도 변화와 이들의 산화방지활성의 변화는 일관된 결과를 나타내지 않았으나 비트레드와 파프리카 색소류 들은 색도의 감소와 함께 현저한 산화방지 활성의 감소가 함께 나타났으며, 올레오레진 심황은 50%이상의 탈색에도 불구하고 산화방지활성이 유의적으로 증가하는 결과를 보였다. 본 연구결과는 식품의 가공이나 조리 중에 첨가되는 식용 색소류의 색 안정성과 산화방지 활성이 고온가압 처리에 의해 크게 영향을 받으나, 색소 탈색 정도와 산화방지활성의 변화에 밀접한 상관 관계가 나타나지 않음을 시사한다. Various dietary pigments are added to processed foods to improve their sensory and commercial properties. In this study, autoclave sterilization (121℃ for 15 min at 15 psi) was performed on 34 food pigments, and changes in their color stability and antioxidant activity were analyzed. The autoclaving process drastically reduced the peak color intensities of water-soluble paprika and beet red (BR) by ~90%. Turmeric oleoresin (TO), water-soluble β-carotene, and grape skin color were also unstable and showed a remaining color intensity of 45-60%. The colors of all the synthetic pigments tested were stable under this process. The scavenging activities of BR and paprika against ABTS, DPPH, and AAPH radicals decreased significantly, whereas those of TO were enhanced after the autoclaving treatment. The results suggest that the chemical and bioactive properties of certain dietary pigments are affected by the autoclaving process, and this phenomenon should be considered during food processing.
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불균형 데이터를 이용한 인공지능 기반의 게임 아이템 구매자 분류 시스템
이수형(Soohyung Lee),김건희(Kunhee Kim),이희성(Heesung Lee) 한국지능시스템학회 2021 한국지능시스템학회논문지 Vol.31 No.2
현재 모바일 게임 마케팅 시스템은 오랜 시간 동안 유저의 게임 행동과 구매형태를 저장한 후 학습하여 그 유저에게 효과적인 아이템을 추천하는 방식이다. 이러한 방식은 오랜 시간동안 데이터를 축적할 시간이 필요하기 때문에 데이터 축적과 학습 기간 동안 아이템 구매 계획이 없는 유저에게도 마케팅을 제공하는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 줄이기 위해 본 논문에서는 사용자의 초기 게임 행동을 분석하여 게임시작 후 빠른 시간 안에 사용자가 미래의 게임 아이템 구매자인지 비구매자인지를 분류하는 시스템을 제안한다. 게임 초기 데이터는 특성상 불균형한 분포를 이룬다. 이러한 불균형 데이터를 효과적으로 학습하기 위해 재추출을 진행하고 분류기의 평가지표를 교체하였다. 또한 인공지능 기반의 다양한 신경회로망을 이용하여 게임 사용자의 구매 행동을 예측하는 실험을 진행하였다. The current mobile game marketing systems recommend effective items to users after saving and learning for many years after game user’s behavior. These methods have the disadvantage of providing marketing even to users who do not plan to purchase items during the data accumulation and learning period because it requires time to accumulate data for a long time. To reduce these shortcomings, in this paper, we propose a system that analyzes the user"s initial game behavior and classifies whether the user is a future game item buyer or non-purchaser within a short time after the game starts. Due to the nature of the game data, the distribution is unbalanced. To effectively learn these unbalanced data, we proceed with a resample and replace the evaluation metrics of the classifier. Further, we conducted experiments to predict the purchasing behavior of game users using various neural networks based on artificial intelligence.
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QFD(Quality Function Deployment)와 인공지능 기법을 이용한 사출금형의 견적지원시스템
김건희,신기태,박진우 한국경영과학회 2003 한국경영과학회 학술대회논문집 Vol.- No.1
금형산업은 ETO(engineer to order)방식의 산업으로서 각 주문마다 견적가를 책정하는 것이 손익에 큰 영향을 미치게 된다. 현재, 대부분의 금형업체에서는 금형주문에 대한 견적을 금형전문가의 개별적인 지식에 의존하고 있는데, 이러한 방식은 주관적이며, 체계적이지 못한 문제점을 갖고 있다. 따라서 보다 합리적이고 체계적인 기준에 의한 견적가 결정 방법이 필요하다. 본 연구에서는 먼저 고객의 요구사항을 QFD(Quality Function Deployment)를 사용함으로써 금형제작에 있어서 원가에 영향을 미치는 요소를 추출하게 된다. 이렇게 얻어진 금형제작정보와 고객의 주문정보를 바탕으로 인공신경망, 사례기반추론 등의 인공지능 기법을 사용하여, 사출금형의 견적가를 책정하는 사출금형의 견적지원시스템을 개발하고자 한다.
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