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커피原豆의 볶음 시간에 따른 香氣 成分의 變化에 관한 硏究
지광희,고영수 漢陽大學校 韓國生活科學硏究所 1994 韓國 生活 科學 硏究 Vol.- No.12
Green coffee bean should be roasted in controlled condition to be flavorous with the structure and chemical change, because green coffee bean has no taste and flavour. This study is on the analysis of the aroma compounds and compare the result with sensors evaluation score by roasting time after measuring the moisture contents, pH, titratable acidity, roasting color of Colombia and Indonesia coffee bean. 1.Roasted coffee beans are different in their moisture contents, pH, TA, RC with the change of roasting time because the roasting process and method are not same each other. 2.According to the result of headspace gas chromatographic method, 2-methyl furan, pyridine and pyrrole increase but furfural and acetone decrease in the peak area(%) among the coffee aroma compounds. 3.The statistical analysis of sensory evaluation score revels the followings with the increase of roasting time. 1) Green decrease in both coffee beans. 2) Harsh increase in Indonesia coffee bean 3) Sour increase in Indonesia but decrease in Colombia coffee bean. 4) Bitter increase both coffee bean. 5) Astringency increase both coffee bean. Both green beans are not different in moisture contents, pH, TA and RC but as the roasting time increase the peak area(%) of headspace gas chromatogram and sensory evaluation scores change. As discussed in the above, the change of roasting time and aroma compounds, sensory evaluation have effects on each others. This means that they have a close relationship.
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지광희,오성권 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1
Type-2 퍼지 집합은 Type-l 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-l TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.
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다항식기반 RBF 신경회로망을 이용한 패턴인식에 대한 연구
지광희(Kwang-Hee Ji),김웅기(Woong-Ki Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2009 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2009 No.5
본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM (Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어 진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.
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Interval Type-2 퍼지 추론 시스템의 설계와 PSO를 이용한 최적화
지광희(Kwang-Hee Ji),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2008 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2008 No.10
Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 후반부를 1차 및 2차 함수식으로 나타내며 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 모델이다, 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 Type-1 퍼지집합인 1차식을 사용한다. 또한 전반부는 가우시안 형태의 Type-2 멤버쉽 함수를 사용하며, 오류역전와 학습알고리즘을 사용하여 파라미터들을 최적화 한다. 또한 학습에 앞서 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적 학습률을 찾아 모델의 학습능력을 보다 효율적으로 한다. 본 논문에서는 Type-1과 Type-2 FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 두 모델의 성능을 비교하고 노이즈를 추가한 데이터를 이용하여 이즈에 대한 성능도 비교 분석한다.
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지광희(Kwang-Hee Ji),오성권(Sung-Kwun Oh) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM (Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 얼굴 이미지 데이터에 적용하여 얼굴인식 및 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.
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패턴인식을 위한 Type-2 Fuzzy Neural Networks
지광희(Kwang-Hee Ji),김현기(Hyun-Ki Kim),오성권(Sung-Kwun Oh) 대한전기학회 2009 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2009 No.7
본 논문에서는 다항식 기반 Type-2 Fuzzy Neural Networks(T2FNN)를 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. T2FNN은 Fuzzy C-Means(FCM)을 Type-2 Fuzzy C-Means로 확장시킨 것이라 할 수 있으며, Input layer, Fuzzyification layer, Inference layer, Deffuzification layer의 4층 네트워크로 구성된다. interval Type-1 퍼지 집합인 후반부의 연결가중치는 Gradient Descent Method를 이용하여 학습한다. 제안된 RBF 신경회로망은 모의데이터와 패턴인식 성능평가에 많이 사용되는 machine learning 데이터에 적용하여 패턴 분류기로서의 성능을 평가받는다.
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서해 EEZ 해역에서 바다모래 채굴에 민감한 해양수질인자들
양재삼,정용훈,지광희,Yang, Jae-Sam,Jeong, Yong-Hoon,Ji, Kwang-Hee 한국해양학회 2008 바다 Vol.13 No.1
서해 중부에 위치한 배타적경제수역(EEZ) 내에서 이루어지는 바다모래 채굴로 인한 해양수질의 장단기적 변화를 알아보기 위해 2004년부터 2007년까지 8회에 걸쳐 사방 약 30 km의 장방형 해역에 대한 광역적이고 종합적인 현장 조사를 수행하였다. 전체 대상 해역을 바다모래가 실제 채굴되는 구역과 잠재적인 영향 구역, 그리고 비교 구역으로 나누어 조사하였다. 조사항목은 pH, ORP, 수온, 염분 등과 같은 기본적인 항목과 함께 부유물질(SS), 영양염(질산염, 아질산염, 암모니움염, 인산염)과 엽록소-a에 대하여 분석하였다. 이러한 광역 정점 조사와 함께 바다모래가 채굴되는 선박에 근접하여 실제 부유물질 등이 확산되는 경로를 따라 표층, 중층, 저층에서 관측하는 집중 조사도 수행하였다. 광역 조사의 결과, 바다모래 채굴로 인하여 민감하게 영향을 받는 인자는 부유물질, 암모니움염, 질산염, 엽록소-a, ORP로 나타났다. 또한 채굴선박에 인접하여 발생한 현탁류를 따라 집중 조사한 결과, 주변해역의 평균농도보다 큰범위가 부유물질은 표층과 저층에서 남북방향으로 폭 8 km, 동서방향으로 폭 약 5 km를 가진 타원형 형태로 확산되었으며, 이에 비하여 인산염은 매우 좁은 범위 내에 한정되었다. 또한 암모니움염도 좁은 범위에 국한되었으나, 암모니움염의 확산방향에 연장하여 질산염의 높은 농도가 나타나고, 같은 위치에서 높은 N/P와 높은 엽록소-a 농도가 동반되었다. 지난 4년간의 광역조사와 집중조사를 통해 발견할 수 있었던 가장 중요한 사실은 바다모래 채굴의 영향을 일차적으로 민감하게 나타내는 수질인자는 부유물질, 암모니움염, 질산염 및 ORP이며, 이로 인한 이차적인 효과가 높은 N/P 비율과 높은 엽록소-a 로 감지되었다는 점이다. 이 중 부유물질과 ORP는 부이와 자동 측정장비를 사용하여 원거리에서 자료를 얻을 수 있으므로 바다모래 채굴 해역에 대한 지속적인 모니터링에 매우 유용한 수질인자가 될 수 있을 것으로 생각된다. Eight comprehensive oceanographic cruises on a squared $30{\times}30\;km$ area have been made to investigate the short and long-term impacts on the water qualities due to the sand mining operations at Exclusive Economic Zone (EEZ) in the central Yellow Sea from 2004 to 2007. The area was categorized to 'Sand Mining Zone', 'Potentially Affected Zone', and 'Reference Zone'. The investigation covered suspended solids, nutrients (nitrate, nitrite, ammonium, phosphate), and chlorophyll-a in seawater and several parameters such as water temperature, salinity, pH, and ORP. Additionally, several intensive water collections were made to trace the suspended solids and other parameters along the turbid water by sand mining activities. The comprehensive investigation showed that suspended solids, nitrate, chlorophyll-a and ORP be sensitively responding parameters of seawater by sand mining operations. The intensive collection of seawater near the sand mining operation revealed that each parameter show different distribution pattern: suspended solids showed an oval-shaped distribution of the north-south direction of 8 km wide and the east-west direction of 5 km wide at the surface and bottom layers. On the other hand, phosphate showed so narrow distribution not to traceable. Also ammonium showed a limited distribution, but its boundary was connected to the high nitrate and chlorophyll-a concentrations with high N/P ratios. From the last 4 years of the comprehensive and intensive investigations, we found that suspended solids, ammonium, nitrate, chlorophyll-a, and ORP revealed the sensitive parameters of water quality for tracing the sand mining operations in seawater. Especially suspended solids and ORP would be useful tracers for monitoring the water qualities of remote area like EEZ in Yellow Sea.
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