포장방법에 따른 저장 중 신선편이 더덕의 전체적인 휘발성 향기성분의 변화를 질량분석기를 기반으로 한 전자코를 이용하여 향기성분의 패턴변화를 판별함수로 분석함으로써 품질변화를 판단하였다. 저장기간이 경과됨에 따라 향기성분이 변화하면서 휘발성 성분이 증가하고 저장 초기에는 DF1값에 큰 영향을 받았으며 저장 6일 째에는 DF2의 값에도 영향을 받는 것을 알 수 있었다. PE 필름으로 포장한 경우 저장 2일째부터 DF1의 음의 방향으로 급격히 이동되어 급격한 향기 성분의 패턴 변화가 일어났으며, PP 필름으로 저장한 경우에는 저장 4일에서 6일째에, 진공포장의 경우에는 저장 6일째에서 11일 째에 향기 패턴의 급격한 변화를 보였다. PP 필름으로 포장한 경우와 진공포장의 경우 저장 14일째까지 DF1에 의한 kinetics를 이용하여 품질 예측 가능에 이용할 수 있었다.

The thermal conductivity for the ground heat exchanger installed in the local facilities of greenhouse area at JangSu-Gun in Jeollabuk-Do was analyzed experimentally. For measuring the thermal conductivity of the ground heat exchanger, a bore hole was punched at the size of diameter 150mm, depth 160m. And a closed-type heat exchanger of high density polyethylene at the size of diameter 40mm was installed vertically. The heated water by an electric heater was circulated through the ground heat exchanger with a pump. The inlet/outlet temperatures and the flow rates of this water are measured and the thermal conductivity was calculated. The experimental results were as follows. The inlet/outlet temperatures of the ground heat exchanger were increased rapidly until 7 hours, then they were increased gently and the difference of inlet/outlet temperature was maintained at about 4.5℃. The thermal conductivity calculated by the line source theory was 2.207W/mK.

본 연구는 황태채, 북어채 및 대구채간의 차이를 MS-전자코를 이용하여 분석하였다. 이들 각 시료의 mass spectrum은 뚜렷한 차이를 보였으며 판별함수분석을 통해 휘발성 성분의 패턴을 분석한 결과 황태채와 북어채, 대구채가 구분되었다(r2= 0.7787, F = 185.2). 이러한 결과는 황태채, 북어채 및 대구채를 러시아산만을 선택하여 비교한 결과 그 차이가 더욱 뚜렷이 구분되었다. 결과적으로 전자코를 이용하여 유사 식품 간의 차이를 충분히 구분 가능하였으며 EMA 식품을 선별하는 데에도 도움이 될 것으로 기대된다.

오징어 젓갈과 한치 젓갈의 차이를 질량분석기를 기반으로 한 전자코를 이용하여 분석한 결과 두 시료의 mass spectrum은 뚜렷한 차이를 보였다. 판별함수분석을 통해 휘발성분의 패턴을 분석한 결과 오징어 젓갈과 한치 젓갈이 뚜렷이 구분되었으며 젓갈의 양념을 제거한 후 분석하였을 때 구분이 더 잘되었다. 결과적으로 전자코를 이용하여 유사 식품 간의 차이를 충분히 구분 가능하였으며 이러한 결과는 추후 젓갈뿐 아니라 다양한 방면에 적용 가능할 것으로 보여 EMA 식품을 선별하는 데에도 도움이 될 것으로 기대된다.

Genetic Algorithms(GA)는 생명체의 자연진화 법칙에 기초한 최적화 방법으로 그 범용성이 높이 평가되어지고 있다. 기존의 GA는 대부분 설계변수로 2진수형 코드를 사용하는데, 이는 실수형 설계변수로 구성된 최적화 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 주 기억용량을 많이 사용하여야 하며, 계산 시간 면에서도 비효율적이고 또한 국부탐색 능력도 떨어지는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 GA에 의한 최적화과정에서 실수형 설계변수를 직접 사용할 수 있도록 교배와 돌연변이 과정을 새로이 정식화하였다. 그리고 여러 형태의 단일 및 다목적함수 최적화 문제에 대해 실수형 GA와 2진수형 GA의 결과를 비교 검토하였다. 비교 검토 결과, 실수형 GA의 성능이 2진수형 GA보다 우수함을 알 수 있었고, 일반 최적화 방법으로 실수형 GA를 사용하여도 무방하리라 본다.

최적화기법의 최종목표는 전체최적점(golbal optimum point)을 정확히 그리고 효율적으로 구하는 것이다. 이를 위해 확률론적인 탐색과정을 가지는 Simulated Annealing과 Genetic Algorithm에 의한 최적화과정을 살펴보고, 수학적함수와 트러스, 보 구조물에 대해 최적설계를 행하여 전체최적점에 도달한 신뢰도 및 계산시간을 기준으로 기존의 확정론적 최적화기법에 의한 결과와 그 유용성을 비교검토하였다.