http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
현미가루와 잡곡가루로 밀가루를 대체한 튀김 배터믹스 개발
박도윤(Do Yun Park),김재원(Jaewon Kim),김현석(Hyun-Seok Kim) 한국식품과학회 2022 한국식품과학회지 Vol.54 No.6
본 연구는 현미가루와 잡곡가루(옥수수가루, 호화옥수수가루, 귀리가루, 율무가루)를 이용하여 유탕처리 육가공품용 튀김 배터믹스의 밀가루 및 밀가루 가공품의 대체제를 개발하고자 하였다. 통곡가루 기반 튀김 배터믹스는 심플렉스 중심 디자인을 이용하여 잡곡가루의 혼합비율을 설계하여 혼합한 후 현미가루와 건조중량 기준으로 15:85의 비율로 혼합하여 제조하였고, 튀김 배터믹스의 특성을 분석하여 잡곡가루 혼합분의 최적 혼합비율을 도출하였다. 설계된 혼합비율에 따라 제조된 튀김 배터믹스의 화학적 성분과 특성 사이에는 유의미한 상관성은 존재하지 않았다. 분석된 튀김 배터믹스의 특성들의 평균값을 이용하여 혼합물 회기 분석을 수행하였을 때, 옥수수가루 함유 튀김 배터믹스는 최종점도, 퍼짐성, 픽업율, 명도가 2차 항 회기 모델에, 황색도는 1차 항 회기 모델에 적합하였으나, 적색도와 흡유량은 적합한 회기 모델이 도출되지 않았다. 호화옥수수가루 함유 튀김 배터믹스는 최종점도, 퍼짐성, 픽업률, 황색도가 2차 항 회기 모델에, 흡유량은 1차항 회기 모델에 적합하였으나, 명도와 적색도는 적합한 회기 모델이 도출되지 않았다. 옥수수가루가 함유된 튀김 배터믹스의 최종점도, 퍼짐성, 픽업율과 황색도는 잡곡가루 혼합분에서 옥수수가루의 비중이 커질수록 증가시켰고, 귀리가루와 율무가루는 특성을 저하시키거나 영향이 없었다. 이러한 옥수수가루의 튀김 배터믹스 특성에 대한 높은 기여도는 최종점도, 퍼짐성, 픽업율과 명도에서 옥수수가루-귀리가루 및 옥수수가루-율무가루 교호작용의 유의성에 영향을 미쳤다. 마찬가지로 호화옥수수가루는 튀김 배터믹스의 최종점도, 퍼짐성, 픽업률과 흡유율에 관한 높은 기여도를 나타내었고, 이는 최종점도, 퍼짐성, 픽업율과 황색도에 관한 호화옥수수가루-귀리가루 및 호화옥수수가루-율무가루 교호작용의 유의성에 영향을 미쳤다. 반응 최적화 도구에 따른 옥수수가루 및 호화옥수수가루 함유 튀김 배터믹스의 최적 배합비율은 각각 현미가루 85%, 옥수수가루 6.6%, 귀리가루 6.6%, 율무가루 1.8%와 현미가루 85%, 호화옥수수가루 1.2%, 귀리가루 13.0%, 율무가루 0.8%이었다. 최적화된 튀김 배터믹스를 돈가스 제조에 이용하였을 때, 튀김옷은 돼지고기와 분리되지 않고 잘 부착되어 있었으며, 이들의 글루텐 함량은 20 mg/kg 미만을 나타내었다. 따라서 본 연구의 최적화된 튀김 배터믹스는 기존 튀김 배터믹스에서 밀가루 및 밀가루 가공품을 배제한 튀김배터믹스로 활용이 가능하며, 산업화된다면 쌀가루와 잡곡가루의 소비 진장에 기여할 수 있을 것으로 생각된다. This study investigated the characteristics of frying batter mixes using brown rice (BR) and minor cereal (MC) flours and optimized their blending ratio to develop wheat flour-free frying batter mixes (FBM). The MC blends were prepared by constructing blending ratios of corn (CF) or pre-gelatinized corn (AC), oat (OF), and adlay (AF) flours using a simplex centroid design; this was mixed with BR at a mixing ratio of 15:85 (w/w) to obtain FBM with CF and AC (CF-FBM and AC-FBM, respectively). The resultant mix was measured for its viscosity, spreading ability, pick-up ratio, color characteristics, and oil uptake. No correlation was found between the chemical compositions and FBM characteristics. The viscosity, spreading ability, and pick-up ratio were fitted to a quadratic regression model, for CF-FBM and AC-FBM. The FBM characteristics were greatly influenced by CF and AC, and to a lesser degree by OF and AF. The optimal CFFBM and AC-FBM consisted of the following compositions: BR (85%)-CF (6.6%)-OF (6.6%)-AF (1.8%) and BR (85%)- AC (1.2%)-OF (13.0%)-AF (0.8%), respectively.
용접된 박판의 고유진동수에 판의 두께와 경계조건이 미치는 영향에 관한 연구
박도윤(Do-Yun PARK),서원영(Won-Young SEO),배성용(Sung-Yong BAE) 한국수산해양교육학회 2019 水産海洋敎育硏究 Vol.31 No.3
Welding is the main method of manufacturing a structural product that could be applied to shipbuilding, construction, automobile and other industrial fields. So, it is a ground reason for such continuous researches those are actively going on for welding optimization, strength and rigidity of the Welded structure. Furthermore, Welding could change the rigidity and mass of an object that is highly critical to determine the Natural frequency of the object. So the research on the possibility of changeable Natural frequency shall be critically considered at the basic design stage of the whole construction process. Therefore, this study will work on the qualitative trend of welding on Natural frequency of the Thin plate.
길찾기표지판의 시인성 향상을 위한 표지판 디자인 시뮬레이션 툴 설계
박도윤(Do Yun Park),이지현(Ji Hyun Yi) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 학술대회 Vol.2021 No.1
안내 표지판 디자인은 나이 성별 상관없이 모든 사람들을 수용하고 정보제공을 기본으로 하는 공공디자인이다. 다양한 디자인 가이드라인이 존재하지만 주변환경과의 조화에 대한 가이드부족으로 인해서 주변 경관을 해치는 디자인 문제들이 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 주변환경과 조화롭고 시인성을 향상시킬 수 있는 디자인 툴을 설계하였다. 공간과 길 유형에 따른 표지판들을 ‘탐색하기’, 표지판 디자인에 최적화된 편리한 ‘제작하기’, 주변환경과 표지판 디자인 결과물의 조화와 시인성을 측정할 수 있는 시뮬레이션 ‘평가하기’ 기능들을 통해서 체계적으로 표지판을 제작할 수 있도록 하였다. 또한 기존 표지판 저작 툴과 다른 평가 기능들을 포함하는 ‘공공안내표지판 디자인 시뮬레이션 툴’의 설계안의 타당성을 전문가 인터뷰를 통해 평가하였다.
딥러닝을 활용한 BIM 객체정보기반의 벽마감 구조틀 부재 수량 예측모델에 관한 연구
박도윤 ( Park Do-yoon ),윤석헌 ( Yun Seok-heon ) 한국건축시공학회 2022 한국건축시공학회 학술발표대회 논문집 Vol.22 No.1
The work of modeling and calculating the quantity of detailed parts requires a lot of time and effort. However, The information of BIM Model can be used to predict the amount of uncreated parts with Deep Learning. In this study, Deep Learning was used to predict the total length of the member of frame that was not created. As a result, it was confirmed that the error rate was inside or outside 3%. And predicting other components in this way will increase productivity in Architectural field.