http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
미송톱밥을 이용한 꽃송이버섯 재배의 최적 배지 조성과 버섯의 β-glucan 함량 비교
완승진 ( Seung Jin Wang ),김현석 ( Hyun Seok Kim ),위안진 ( An Jin Wi ),윤병선 ( Byung Sun Yoon ),박화식 ( Whoa Shig Park ),박형호 ( Hyeong Ho Park ),오득실 ( Deuk Sil Oh ) 한국목재공학회 2014 목재공학 Vol.42 No.4
최근 다양한 언론매체 및 국내외 연구논문들을 통해 꽃송이버섯의 기능성이 부각되고 있다. 이에 꽃송이버섯의 농가 대량재배 일반화를 위하여 최적톱밥 입자크기 및 β-glucan 함량이 높은 재배법 연구를 수행한 결과 T7 (1∼2 mm25%, 2∼4 mm 50%, 4 mm 이상 25%) 배지와 같이 입자크기가 일정비율로 혼합된 배지에서 11.5 ± 1.0 cm/44 days로 비교적 우수한 균사생장을 보였으며 자실체생산 역시 대조구보다 높은 142.9 ± 17.7 g의 생중량으로 상품성이 있는 꽃부분이 85%의 비율을 차지하였다. 배지조성 조건에 따른 β-glucan 함량은 모든 자실체에서 꽃부분에 비해 기부가 1.4∼2.4배의 높은 함량을 보였고 이 중 이스트 300 ppm이 첨가된 PCF300 (미송 + 옥수수분말 + 소맥분 + 이스트 300 ppm) 배지의 꽃송이버섯 기부가 59.5%로 가장 높은 β-glucan 함량을 나타냈다. 그러나 꽃부분에서는 비교적 낮은 33.0%의 함량을 보여 꽃부분의 β-glucan 함량을 높일 수 있는 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 따라서 본 연구결과를 토대로 꽃송이버섯 재배시 T7조건인 1∼2 mm 미송톱밥 25%, 2∼4 mm 미송톱밥 50%, 4 mm 이상 미송톱밥 25%의 비율로 톱밥입자 크기를 조절한후 옥수수분말과 소맥분을 첨가하여 배지조제후 이스트 300 ppm첨가하면 β-glucan 함량이 높은 꽃송이버섯 생산이 가능할 것으로 사료된다. Functional effects of cauliflower mushroom (Sparassis latifolia) have been magnified by various media and internal and external research papers, recently. So, optimum condition of wood chip particle size and cultivation method of high β-glucan content for bulk cultivation generalization of cauliflower mushroom farms researched. As a result, T7 (1∼2 mm 25%, 2∼4 mm 50%, over 4 mm 25%) media as mixed media of certain ratio of particle size, showed excellent growth at 11.5 ± 1.0 cm / 44 days. Also, production of fruit body found higher than control and marketable pileus part took 85% ratio. The β-glucan content at media composition condition showed 1.4∼2.4 times higher content in stipe part than pileus part. Also, PCF300 medium found 59.5% highest β-glucan content in stipe part. While β-glucan content showed 33.0% low content in pileus part. Therefore it needed additional study that β-glucan content improved in pileus part. In conclusion, production of high β-glucan content cauliflower mushroom was possible by T7condition (wood chip particle size: 1∼2 mm 25%, 2∼4 mm 50% and over 4 mm 25%, composition: cor\ our and 300 ppm yeast)
전력을 헤밍웨이트로 변환하여 2차 전력 분석 성능을 향상시키는 방법
최완승 ( Wan-seung Choi ),한동국 ( Dong-guk Han ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
부채널 분석은 암호 기기가 노출하는 물리적 정보를 이용하여 키를 찾아내는 분석 기법이다. 이러한 부채널 분석의 대응 방안으로 마스킹, 셔플링과 같은 기술이 연구되어지고 있다. 그러나 이러한 대응 기법들 역시 2차 전력 분석에 취약점을 가지고 있다. 이 때, 일반적인 2차 전력 분석 기법의 이론적 분석 성능은 잡음의 영향을 받는 실제 분석 환경에서 현저하게 줄어드는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 2차 전력 분석의 분석 성능을 향상시키기 위해 기존의 탐지된 전력 정보를 직접 활용하지 않고, 전력 소모량을 헤밍웨이트로 대응시켜 이론적 계산 값과의 근사치를 높이는 방법을 제안한다. 실험 결과 일반적인 2차 전력 분석 기법에 비해 약 8%의 성능 향상을 보였다. 또한 전력 소모량과 중간 값 사이의 상관도를 높이기 위해 변환된 헤밍웨이트를 편중시켜 분석한 결과, 일반적인 2차 전력 분석 기법에 비해 10~20%의 분석 성능 향상을 가져왔다.
정광훈,김완승,김나래,박준홍 한국비파괴검사학회 2022 한국비파괴검사학회지 Vol.42 No.6
We developed an intuitive fault diagnosis method related to human auditory characteristics by applying sound quality parameters to the vibration signal. Abnormal noise was generated from a fault in a machine, and the operator used this noise to detect the abnormal condition. Although these acoustic characteristics differ with the fault conditions, diagnosing various fault conditions is limited by the auditory characteristics of the operator. The sound quality parameters represent the human auditory characteristics as physical quantities. However, the sound signal is vulnerable to various external noises generated in the environment. The vibration signal is robust to various external noises generated in the process, and the sound signal and vibration signal have a high correlation. Therefore, the vibration signals of the normal condition and various fault conditions were measured using a laser Doppler vibrometer (LDV). The sound quality parameters were applied to the vibration signal, and the characteristics of the sound quality parameters for each machine condition were analyzed. A convolutional neural network (CNN) was used to extract important features from the sound quality parameters for pattern recognition. The classified features facilitated a clear demarcation between the conditions of the machine. The classification performance of the proposed method was verified through comparison with other classification models. 진동신호에 음질인자를 적용하여 사람의 청감 특성과 연관된 직관적인 고장 진단 방법론을 제안한다. 기계의 고장으로부터 비정상적인 소음이 발생하며, 이러한 소음을 이용하여 작업자들은 기계의 이상 상태를 탐지한다. 음향 특성은 기계의 다양한 고장 상태에 따라 상이하지만, 작업자의 청감 특성에만 의존하여 여러 고장 상태의 진단에는 한계가 있다. 음질인자는 사람의 청감 특성을 물리량으로 나타낸 지표이다. 하지만, 음향신호는 외부에서 발생하는 다양한 외부 소음에 취약하다. 진동신호는 외부 소음에 매우 강건한 특성을 지니고 있으며 음향신호와 진동신호는 매우 큰 상관성을 가진다. 따라서 전자레인지의 정상 상태 및 여러 고장 상태들에 대한 진동신호를 laser Doppler vibrometer (LDV)로 측정하였다. 진동신호에 음질인자가 적용되었으며, 각 기계의 상태에 대한 음질인자의 특성들이 분석되었다. 합성곱 신경망(convolutional neural network, CNN)은 패턴 인식을 위해 음질인자에서 중요한 특징을 추출하였다. 분류된 특징들은 각 기계의 상태들 간에 경계를 뚜렷하게 하였다. 제안한 방법의 분류 성능은 다른 분류 모델들과의 비교를 통해 검증되었다.