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알칼리 정제(精製)와 에스테르화에 의한 미강유의 이화학적(理化學的) 특성(特性)의 비교(比較)
김현구,신동화,신효선,Kim, Hyun-Ku,Shin, Dong-Hwa,Shin, Hyo-Sun 한국식품과학회 1985 한국식품과학회지 Vol.17 No.3
알칼리 처리와 글리세린으로 에스테르화 반응을 시킨 탈산공정에 의하여 정제한 각 미강유의 이화학적 항수 및 지방질 조성을 비교하였다. 비중 및 굴절율은 글리세린처리미강유가 알칼리정제미강유보다 높았고, 색도는 글리세린처리미강유가 알칼리정제미강유보다 훨씬 진한 황색도를 나타내었으며, 발연점은 알칼리정제미강유가 글리세린처리미강유보다 60${\sim}80^{\circ}C$높았다. 유리지방산의 함량은 알칼리정제미강유(0.05%)보다 글리세린처리미강유(0.88${\sim}$1.36%)가 높았으며, 왁스는 알칼리정제미강유에서는 검출되지 않았으나 글리세린처리미강유에서는 soft wax가 0.600${\sim}$0.871%, hard wax가 0.035%${\sim}$0.486% 함유되어 있었다. 알칼리 정제미강유와 글리세린처리미강유의 중성지방질, 당지방질 및 인 지방질의 함량은 큰 차이가 없었다. 중성지방질중의 TG 함량은 알칼리정제미강유(96.3%)가 글리세린처리미강유(93.0${\sim}$94.1%)보다 많았으며 MG함량은 알칼리정제미강유(0.11%)가 글리세린처리미강유(0.39${\sim}$0.69%)보다 낮았다. 알칼리 정제미강유와 글리세린처리미강유의 주요지방산은 올레산, 리놀레산, 팔미트산 이었으며 처리방법에 따라 큰 차이가 없었다. The alkali refined rice bran oil (ARBO) and the esterified rice bran oil (ERBO) with glycerol were analyzed for their physicochemical charateristics and the compositions. Specific gravity, refractive index and yellowness of ERBO was higher than ARBO but smoking point was 60-$80^{\circ}C$ higher than ERBO. The free fatty acid content was 0.05% a ARBO and 0.88-1.36% ERBO. The wax was not detected in ARBO but the soft and hard waxes were detected in ERBO. The lipids were composed of 98-99% neutral lipid, 0.2-0.5% glycolipid and 0.1-0.5% of phospholipid in all samples. The triglyceride content of neutral lipid was 96.3% ARBO and 93.0-94.1% ERBO, and its monoglyceride content was 0.11% ARBO and 0.39-0.69% ERBO. The major fatty acid composition of samples were 41-42% oleic, 36-40% linoleic and 17-18% of palmitic acid.
알칼리 정제(精製)와 에스테르화에 의한 미강유의 열안정성(熱安定性)의 비교(比較)
김현구,신동화,신효선,Kim, Hyun-Ku,Shin, Dong-Hwa,Shin, Hyo-Sun 한국식품과학회 1985 한국식품과학회지 Vol.17 No.3
알칼리 처리와 글리세린으로 에스테르화 반응을 시킨 탈산공정에 의하여 정제한 각 미강유의 열안정성을 비교하였다. 가열중 산 값의 변화는 알칼리정제 미강유에서는 가열시간에 따라서 증가하였으나, 글리세린처리 미강유의 일부는 완만한 증가추세를, 또 일부는 가열시간이 경과함에 따라서 산 값이 감소하였다. 과산화물 값의 변화는 가열중 증가와 감소의 반복추세를 나타냈으며 알칼리 정제 미강유와 글리세린처리 미강유의 과산화물 값이 13.3 mgq/kg하였다. TBA값의 변화는 가열 10시간까지 급격하게 증가하고 그후 완만한 감소추세를 나타낸다. 가열중 글리세린처리 미강유는 착색현상이 심하였다. 알칼리정제 미강유와 글리세린 미강유의 90시간 가열 후 TG의 감소율은 $150^{\circ}C$에서는 처리방법에 따라 큰 차이가 없었으나, $150^{\circ}C$에서는 글리세린처리미강유가 알칼리정제 미강유보다 TC의 감소율이 약 2${\sim}$7% 높았다. AOM 시험에서 알칼리 정제미강유는 글리세린처리미강유보다 약 2배의 산화 안정성이 있었다. The alkali refined rice bran oil (ARBO) and the esterified rice bran oil (ERBO) with glycerol were compared for their thermal stabilities at $150^{\circ}C$ and $180^{\circ}C$, respectively. The acid value gradually increased in ARBO during heating period but increased slowly in ERBO-2 and declined gradually in ERBO-1. The peroxide value was somewhat fluctuated during heating period, and the maximum peroxide value in all samples was 13.3 meq/kg. TBA value was sharply increased for the first 10 hr. heating and slowed down thereafter for all samples but ERBO were intensely colored after the heat treatment. The TG ratio of the oils after 90 hr. heating was not different at $150^{\circ}C$ but ERBO was 2-7% higher ratio of TG than ARBO at $180^{\circ}C$. The oxidative stability of ARBO was twice higher than ERBO according to the result of active oxygen test.
김병조(Byeong Jo Kim),최용석(Yong Suk Choi) 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.10
스포츠 캐스팅을 할 때는 스포츠 장면에 대한 상황 정보, 선수 정보 그리고 과거 지식을 기반으로 현재 상황에 대한 이해와 추론이 필요하다. 본 논문에서는 장면 분류 모델, 선수 검출 모델 그리고 선수의 행동 인식 모델을 학습하여 스포츠 영상에 대한 정보를 얻고 과거 데이터를 지식화 해서 저장 해놓은 온톨로지를 이용하여 현재 상황에 대한 이해와 추론을 하는 방법을 소개한다. 총 3가지 종류의 캐스팅을 생성한다. 실시간 웹 데이터로부터 지식화 하여 캐스팅을 생성하고, 13개의 장면을 분류하여 온톨로지와 결합하여 캐스팅을 생성한다. 그리고 선수의 포지션과 8개의 행동을 인식하여 온톨로지와 결합하여 캐스팅을 생성한다. 모든 데이터는 2018년 4월 1일부터 2018년 4월 14일까지 있었던 KBO 경기를 직접 labeling 하여 모델을 학습하였다. Sports broadcasting requires understanding and reasoning of a current situation based on information regarding sports scenes, players, and past knowledge. In this paper, we introduced how scene classifier, player detector, motion recognizer could be used to obtain information on sports images and understand current situations. We created three types of commentaries. One was from web data, another was from 13 scenes with scene classifier, and the other was generated by the position of the players, eight motions, and the ontology. Data from the KBO (Korea Baseball Organization League) games from April 1, 2018, to April 14, 2018, were directly labeled to learn the model.