식품의 선도 유지제

서론 선도 유지제는 식품의 신선도를 장기간 유지하고 품질을 보호하는 데 중요한 역할을 하는 포장 기술의 한 부분입니다. 이러한 제제들은 식품의 변질을 유발하는 다양한 요인들로부터 보호함으로써, 제품의 저장 수명을 연장하고, 소비자에게 최상의 맛과 영양을 제공합니다. 현대의 식품 유통 시스템에서는 다양한 유형의 선도 유지제가 사용되며, 이들은 과학적인 연구와 첨단 기술의 결합으로 개발되었습니다. 본문에서는 알코올 휘산제, 산소 흡수제, 에틸렌 흡수제, 수분 흡수제 등과 같은 다양한 선도 유지제에 대해 소개하고, 각각의 작용 원리와 주로 적용되는 식품 범위에 대해 탐구해보고자 합니다. 선도란? 선도(鮮度, Freshness)는 식품이 신선한 상태에서 가지는 특성을 말하며, 세포 수준에서는 식품이 생명체로서의..

• format_list_bulleted 식품 포장
• · 2024. 1. 4.
• textsms

집에서 완벽한 스테이크 만들기: 고기 선택부터 요리 방법까지

인사말 안녕하세요. 연말 연초, 분위기를 더욱 빛내고 싶은 그런 특별한 시기입니다. 집에서도 레스토랑에서 즐기는 것 같은 근사한 요리를 준비해보는 것은 어떨까요? 오늘은 바로 그런 집에서 완벽한 스테이크를 만드는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 스테이크는 고기의 품질과 요리 방법에 크게 영향을 받습니다. 따라서, 각 단계를 철저히 이해하고 준비하는 것이 중요합니다.집에서도 어렵지 않게, 식당에서 즐기는 것 같은 맛있는 스테이크를 만들 수 있습니다. 이를 통해 연말 연초 분위기를 한층 더 업그레이드 해보세요. 1. 고기 선택하기  스테이크 고기의 부위는 맛과 질감에 큰 차이를 줍니다. 가장 일반적인 부위는 립아이, 토시노, 채끝, 안심 등입니다. 립아이는 부드러움과 적당한 기름기를 원하는 사람들에게 좋은 ..

• format_list_bulleted 사랑채
• · 2024. 1. 3.
• textsms

머신러닝(Machine Learning) 실전 모델 선택 및 학습

서론 머신러닝은 지난 수년 동안 데이터 과학 분야에서 가장 강력한 도구 중 하나로 각광받고 있습니다. 이는 머신러닝이 제공하는 능력, 즉 대량의 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 미래의 데이터에 대한 예측을 수행하는 능력 덕분입니다. 이러한 능력은 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 이를 통해 우리는 고객의 행동 예측부터 질병의 조기 진단에 이르기까지 다양한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 우리가 머신러닝을 통해 이러한 문제를 해결하기 위해서는, 우선 적절한 머신러닝 모델을 선택하고, 이를 학습시키는 과정이 필요합니다. 이때, 다양한 머신러닝 알고리즘 중 어떤 것을 선택하느냐는 주어진 문제의 특성과 데이터의 성격에 따라 달라집니다. 이러한 과정은 머신러닝 분석의 핵심적인 단계입니다. 그러..

• format_list_bulleted 데이터 사이언스/머신러닝 실습 후반전
• · 2024. 1. 3.
• textsms

머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 스플릿

서론 이번에는 머신러닝에서 중요한 단계인 '데이터 스플릿'의 실전 적용에 대해 이야기해보려고 합니다. 이전 글에서는 데이터 스플릿의 개념과 중요성, 그리고 이를 적용하는 기본적인 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 이론을 실제 문제에 적용하는 단계로 나아가볼까요? 머신러닝에서 데이터 스플릿은 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 모델이 학습 데이터에만 과도하게 적응하여 새로운 데이터에 대한 예측 능력이 떨어지는 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 필요한 과정입니다. 이는 모든 머신러닝 프로젝트에서 꼭 필요한 단계로, 실제 문제 해결을 위해선 이론뿐만 아니라 실전에서의 적용 능력도 필요합니다. 이번 글에서는 실제 데이터셋에 데이터 스플릿을 적용해보고, 이를 통해 얻은 결과를 분석해보..

• format_list_bulleted 데이터 사이언스/머신러닝 실습 후반전
• · 2024. 1. 2.
• textsms

머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 스케일링

서론 데이터 분석과 머신러닝은 점점 중요해지고 있는 분야입니다. 이들 분야에서 데이터는 가장 핵심적인 요소이며, 이 데이터를 어떻게 처리하고 분석하는지가 결과에 큰 영향을 미칩니다. 이 과정에서 데이터 전처리는 필수적인 단계로, 특히 데이터 스케일링은 모델의 성능을 크게 향상시키는 중요한 요소 중 하나입니다. 데이터 스케일링은 다양한 특성의 스케일 차이를 보정하거나, 이상치의 영향을 줄이는 등의 역할을 합니다. 이는 모델이 공정하게 각 특성을 학습할 수 있도록 돕는다는 점에서 매우 중요합니다. 그리고 이러한 스케일링은 Min-Max Scaling, Standard Scaling, Robust Scaling 등 다양한 방법으로 이루어질 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 스케일링 방법들에 대해 설명하고, 각..

• format_list_bulleted 데이터 사이언스/머신러닝 실습 전반전
• · 2024. 1. 1.
• textsms

머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 인코딩(Data Encoding)

서론 데이터 과학과 머신러닝은 현대 사회에서 점점 중요해지고 있는 분야로, 이들 분야에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 데이터 처리입니다. 특히, 범주형 데이터를 적절하게 처리하는 것은 머신러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 이런 이유로, 이번 글에서는 실전 데이터 인코딩에 대한 핵심적인 개념과 주요 방법을 살펴보도록 하겠습니다. 본문에서는 레이블 인코딩, 원-핫 인코딩, 순서 인코딩, 이진 인코딩, 해시 인코딩, 타겟 인코딩 등 다양한 인코딩 방법을 파이썬 코드 예제와 함께 자세히 설명하겠습니다. 이전 글들을 참고하신다면 그 이해가 더 쉬우실 겁니다. https://10yp.tistory.com/64 머신러닝(Machine Learning) 데이터 인코딩(Encoding) 기초 서론 머신러닝은 컴..

• format_list_bulleted 데이터 사이언스/머신러닝 실습 전반전
• · 2023. 12. 29.
• textsms

식품 포장 표면 처리 기술에 대하여 Corona treatment

서론 인쇄와 합지에 있어서 필름의 표면 처리는 핵심적인 요소입니다. 특히 플라스틱 필름의 경우, 표면 에너지를 높이는 코로나 처리가 널리 사용되고 있습니다. 그러나 코로나 처리는 그 과정과 결과, 한계점 등을 이해하는 것이 중요합니다. 이를 위해, 본 글에서는 코로나 처리의 원리와 효과, 그리고 표면 장력과 표면 에너지의 개념을 살펴보고, 필름의 표면 장력 측정 방법, 재질별 코로나 처리의 효과, 씰링 불량 문제, 백 코로나 처리 등에 대해 설명하고자 합니다.  코로나 처리(Corona treatment) 코로나 처리(Corona treatment)는 고전압을 사용하여 필름이나 플라스틱 등의 표면에 고열을 가해 형질을 변화시키는 기술을 말합니다. 이 과정에서 표면의 에너지가 증가하게 되어, 인쇄나 접착제..

• format_list_bulleted 식품 포장
• · 2023. 12. 29.
• textsms