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        검색결과 6

        1.
        2018.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구는 감태 분말을 0(S1), 2(S2), 4(S3), 6(S4), 8(S5)% 비율로 첨가한 크래커를 제조한 뒤 항산화 활성과 품질 특성을 측정하였다. 색도 측정 결과, L값과 b값은 감태 첨가량이 증가할수록 감소하였다(p<0.001). a값은 음(-)의 값을 보였는데, S4가 -8.03으로 가장 낮은 값을 보였고, 경향성은 나타나지 않았다. pH는 첨가량이 증가할수록 값이 감소하였고, 퍼짐성은 첨가량에 따른 유의성이 나타나지 않았다. 텍스쳐 측정 결과, 첨가량이 증가함에 따라 값이 증가하는 경향을 보였다(p<0.001). 관능검사는 색, 향, 맛, 외관, 조직감, 전반적인 기호도 항목을 평가하였다. 그 결과, 대조군보다 감태를 첨가한 샘플에서 더 높은 기호도 값을 보였고, S4(6% 첨가)가 기호도가 가장 좋았다. 감태 크래커는 분말 첨가량이 증가할수록 DPPH radical 소거능과 환원력이 유의적으로 높게 나타났다(p<0.001). 또한, 총 페놀 함량은 분말 첨가량이 증가할수록 높아졌다(p<0.05). 이를 통해 감태 크래커의 항산화 활성은 감태 첨가량이 증가할수록 높아진다는 것을 알 수 있다.
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        3.
        2014.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 연구에서는 고체로켓의 임무 수행 중 연소실 내압으로 인해 발생하는 고체로켓 케이스의 3가지 고장(응력파괴, 균열파괴, 볼트 체결 부 파손) 확률을 효과적으로 예측하는 기법을 개발하였다. 전체적인 확률계산 과정은 다음과 같다: 1) 고체로켓 모터의 고장모드에 영향을 주는 설계 변수선정 및 확률분포 부여, 2) 연소해석을 통한 로켓의 최대작동압력(maximum expected operating pressure, MEOP)의 확률분포 계산, 3) 케이스의 응력과 변형 형상을 구하기 위한 유한요소해석, 4) 3가지 고장함수에 대한 신뢰도예측의 수행. 계산의 편의를 위해 유한요소모델은 축대칭으로 가정하였고 볼트 체결 부의 접촉을 고려하였다. 효율적인 신뢰도예측을 위해 FORM(first-order reliability method) 기법을 통해 MPP(most probable failure point)를 탐색한 후, LHS(latin hypercube sampling)와 반응표면기법을 적용하여 고장모드를 다항식으로 근사화하며, 중요도 추출법을 적용하여 고장확률을 계산하였다.
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        4.
        2014.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        신뢰성 해석을 수행할 때 정보부족으로 인해 발생하는 인식론적 불확실성(epistemic uncertainty)은 고유의 변동성에 의해 존재하는 내재적 불확실성(aleatory uncertainty)보다 더 중요하게 다뤄야 한다. 그러나 그동안 개발된 확률이론은 주로 내재적 불확실성을 모델링하는데 이용된 반면, 인식론적 불확실성의 모델링에 대해서는 아직 확실한 접근법이 없었다. 최근 이를 위해 probability theory를 포함한 여러 접근법들이 제시되고 있지만 이들은 서로 다른 통계적 이론들을 바탕으로 도출되었기 때문에, 각 방법들의 결과들을 이해하는데 어려움이 있었다. 본 연구에서는 고장 확률을 계산하는 문제를 가지고 이러한 방법들이 인식론적 불확실성을 어떻게 다루는지를 비교, 분석하였다. 이를 위해 probability method, combined distribution method, interval analysis method 그리고 evidence theory를 대상으로 신뢰도 분석문제에 대해 각 방법들의 특징들을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 입력변수의 확률분포 형태를 알 수 있다면 probability method가 가장 우수하나, 이를 전혀 모르면 interval method를 사용해야 한다. 그러나 계산비용 면에서는 두 방법이 유사하므로 결국 입력변수의 확률특성 정보가 얼마나 있느냐에 따라 방법을 선택한다. Combined distribution method는 failure probability의 평균만 제공하므로 사용하지 않는 것이 좋다. 다만 이 방법은 계산비용이 매우 적게 드는 장점이 있다. Evidence theory는 probability와 interval 방법의 중간에 해당하며, 구간별 probability assignment를 세분화 할수록 probability결과에 접근한다. 이 방법은 계산비용이 가장 높은 것이 문제이다.
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