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양파 첨가가 가열한 햄버거 패티의 heterocyclic amine 형성과 돌연변이원성에 미치는 영향
이재환(Jaehwan Lee),김동혁(Dong-Hyuk Kim),신한승(Han-Seung Shin) 한국식품과학회 2008 한국식품과학회지 Vol.40 No.4
양파를 첨가하여 가열 조리한 햄버거 패티의 HCAs 형성과 돌연변이원성에 미치는 영향을 알아보았다. 가열조리 전 햄버거 패티에 양파(2.0, 5.0, 10.0%, w/w)를 첨가한 후 190℃(프라이팬 표면온도)에서 조리한 경우 MeIQx 형성이 23.3-58.0% 억제되었고 PhIP는 38.9-63.0% 억제되었다. 반면 표면온도를 225℃로 증가시켜 HCAs 형성억제효과를 측정한 결과 MeIQx는 31.8-44.6%, DiMeIQx는 24.1-39.1%, PhIP는 50.3-70.5%의 억제효과를 보였다. 또한 양파 첨가에 따른 항돌연변이 활성을 측정한 결과 190℃에서는 43.8-51.2%, 225℃에서는 34.9-48.3%의 수준이었으며 양파 첨가량이 증가할수록 높은 항돌연변이 활성을 보였다. 이러한 결과는 양파에 함유되어 있는 당(glucose, fructose, lactose), flavonoid계(quercetin 및 그 배당체), thiosulfinate compounds(DADS, DATS, DPDS, DPTS) 등에 의해 Maillard 반응이 억제되었기 때문이며 결과적으로 양파가 HCAs 형성을 억제하고 돌연변이원성을 감소시키는데 효과적임을 알 수 있었다. This study examined the effects of cooking temperature and onion (Allium cepa L.) tissue concentrate on heterocyclic amine (HCA) formation in fried ground beef patties. Various amounts of onion tissue (2.0, 5.0, and 10.0%, w/w) were added to the ground beef patties, which were then fried at two different temperatures (190 and 225℃) for 10 min/side. The ground beef patties fried at 190℃ and containing 10.0% (w/w) onion showed a 51% decrease in mutagenicity, and formation of 2-amino-3,8-dimethylimidazo[4,5-f ]quinoxaline (MeIQx) and 2-amino-1-methyl-6-phenylimidazo[4,5-b]-pyridine (PhIP) was reduced by 58% and 63%, respectively. For the patties fried at 225℃, total mutagenicity decreased by 35% and 48% with the additions of 5.0 and 10.0% (w/w) onion, respectively, and PhIP formation was reduced 50, 60, and 71% with the additions of 2.0, 5.0, and 10.0% (w/w) onion, respectively.
가사의 감정 분석과 구조 분석을 이용한 노래 간 유사도 측정
이재환(Jaehwan Lee),임혜원(Hyewon Lim),김형주(Hyoung-Joo Kim) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.10
음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다. People can listen to almost every type of music by music streaming services without possessing music. Ironically it is difficult to choose what to listen to. A music recommendation system helps people in making a choice. However, existing recommendation systems have high computation complexity and do not consider context information. Emotion is one of the most important context information of music. Lyrics can be easily computed with various language processing techniques and can even be used to extract emotion of music from itself. We suggest a music-level similarity evaluation method using emotion and structure. Our result shows that it is important to consider semantic information when we evaluate similarity of music.