http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
신기술 신소재/해외기술 - 신기술동향: 식품의 주목받는 기능
박정민,Park, Jungmin 한국식품연구원 2012 食品技術 Vol.25 No.2
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 연구주제를 선정해 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다.
신기술 신소재/해외기술 - 신기술동향: 식품의 기능 또는 독성
박정민,Park, Jungmin 한국식품연구원 2013 食品技術 Vol.26 No.1
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 연구주제를 선정해 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다. 과학기술정책의 패러다임이 생산성, 효율성을 높이는 방향에서 삶의 질, 복지 등 사회적 기여도를 높이는 방향으로 전환하고 있다. 식품의 기능은 다른 측면에서는 식품의 독성이기도하다. 이번 호에서는 지난 시기 발표된 식품의 기능과 함께 독성이라는 측면에서의 연구결과를 다루고자 한다.
박정민,Park, Jungmin 한국식품연구원 2012 食品技術 Vol.25 No.3
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다. 지난 3개월뿐만 아니라 글로벌동향에서는 다수의 비만 관련 연구결과가 제시되었다. 비만과 함께 당뇨 등의 대사성질환에 대한 연구까지 포함하면 전세계의 관심을 보여주듯 가장 많이 다뤄진 주제라 판단된다. 하여 이중에서 식품과 관련있거나 참고할 만한 11개의 기사를 선정하였다.
신기술 신소재/해외기술 - 신기술동향: 식품의 또다른 용도
박정민,Park, Jungmin 한국식품연구원 2013 食品技術 Vol.26 No.3
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다. 농수축산물을 포함하여 대다수의 식품은 좋은 음식으로서의 기능 뿐 아니라, 다양한 용도로 활용된다. 점차 이러한 연구가 많아지고 있으며 활용의 범주가 바이오리파이너리, 에너지 생산 외에도 의학, 화학산업 등으로 다양하다. 이번 호에서는 지난해부터 발표된 식품의 새로운 용도가 발견된 결과를 다루고자 한다.
신기술 신소재/해외기술 - 신기술동향: 식품을 둘러싼 논쟁
박정민,Park, Jungmin 한국식품연구원 2013 食品技術 Vol.26 No.2
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다. 지난 5월 14일 미국 국립의학연구소의 보고서는 '소금은 적게 섭취할수록 좋다'는 권고사항에 의문을 제기했고, 염분섭취 제한에 대한 찬반양론을 다시 들끓게 했다. 이처럼 식품을 둘러싼 많은 신기술과 그 안전성과 유효성에 대한 많은 논쟁이 존재한다. 이번 호에서는 지난 4월 이후 등장한 몇 가지 논쟁거리를 다루고자 한다.
신기술 신소재/해외기술 - 한국식품연구원신기술동향: 식품기술의 변화를 부르는 기술
박정민,Park, Jungmin 한국식품연구원 2013 食品技術 Vol.26 No.4
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다. 새로운 기술의 등장은 타분야 기술로 빠르게 파급된다. 최근 등장하는 기술 역시 농식품 분야로 전파되어 새로운 식품기술(Food Technology)의 등장을 견인하고 있다. 식품에 적용되기까지 많은 시간이 소요될 수 있으나 일부 연구자들은 발빠르게 움직여 관련 결과가 제시되기도 하고 있다. 따라서 이번 호에서는 3D printing, Big data, 영상기술 등 타분야의 신기술을 다루고자 한다.
신기술 신소재/해외기술 - 신기술동향: 식품위해성과 안전
박정민,Park, Jungmin 한국식품연구원 2012 食品技術 Vol.25 No.4
글로벌동향브리핑(GTB)에서는 100여명의 국내 외 과학기술 전문가가 농림 수산, 생명과학, 보건 의료 등 19개 주제로 해외 과학기술동향을 소개하고 있다. 이를 바탕으로 식품분야의 최신 해외과학기술 주요동향을 요약하여 재정리 하고자 한다. 과학기술정책의 패러다임이 생산성, 효율성을 높이는 방향에서 삶의 질, 복지 등 사회적 기여도를 높이는 방향으로 전환하고 있다. 특히 식품안전은 위험성이 제기되었을 때 사회전체가 패닉에 빠질 수 있어 안전성의 확보가 중요한 화두로 자리잡은지 오래되었다. 식품안전을 보장하기 위해서는 식품에서 주목받고 있는 기능성 자체가 지나칠 경우 독이 될 수 있다는 측면에서의 안전성과 식품의 변질이나 오염으로부터 지켜내기 위한 안전성 그리고 신기술과의 융합이라는 측면에서의 안전성이 있을 수 있겠다. 이번 호에서는 이들 세 측면에서 2012년에 발표된 연구결과 20개를 다루고자 한다.
이상 유동환경에서의 증기 발생기 세관의 프레팅 마모 특성평가
박정민(JungMin Park),정성훈(Sung Hoon Jeong),이영제(Young Ze Leek) 한국트라이볼로지학회 2007 한국트라이볼로지학회 학술대회 Vol.2007 No.6
Tubes in nuclear steam generators are held up by supports because the tubes are long and slender. Fluid flows of high-pressure and high-temperature in the tubes cause oscillating motions between tubes and supports. This is called as FIV (flow induced vibration), which causes fretting wear in contact parts of tube-support. The fretting wear of tube-support can threaten the safety of nuclear power plant. Therefore, a research about the fretting wear characteristics of tube-support is required. This work is focused on the influence of two phase flow on the wear amount of tube-support material at room temperature. The tube and support materials were Inconel 690 and 409 SS, respectively. The wear tests were conducted in various environments, which are in water without flow, in flowing water and in flowing water with air. The results showed that the flow of water influenced on the decrease of the wear-life of tube comparing with in water without flow.
클러스터링 알고리즘 기반의 임베딩 기법 성능 비교 및 분석
박정민(Jungmin Park),박희민(Heemin Park),양선아(Seona Yang),순위샹(Yuxiang Sun),이용주(Yongju Lee) 한국방송·미디어공학회 2021 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2021 No.11
최근 구글, 아마존, LOD 등을 중심으로 지식 그래프(Knowledge graph)와 같은 검색 고도화 연구가 활발히 수행되고 있다.그러나 대규모 지식 그래프 인덱싱 시스템에서 데이터가 어떻게 임베딩(embedding)되고, 딥러닝(deep learning) 되는지는 상대적으로 거의 연구가 되지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 임베딩 모델에 대한 성능평가를 통해 데이터셋에 대해 어떤 모델이 가장 좋은 지식 임베딩 방법을 도출하는지 분석한다.