포장지 물성 - 기체 투과도(OTR)

서론 "캔, 유리병에 포장된 콜라는 PET에 포장된 콜라보다 맛있다" 라는 말에 공감이 되시나요? 식품 포장에 있어서 물성은 중요한 역할을 합니다. 포장지는 식품이 외부 환경으로부터 영향을 받는 것을 방지하고, 식품의 신선도와 품질을 유지하는 역할을 하는데, 이 때 포장지의 물성이 큰 영향을 미칩니다. 포장지 물성 - 기체 투과도(OTR)에 대해 알아보도록 하겠습니다.  기체 투과도는 산소, 이산화탄소 등의 기체가 포장재를 통과하는 능력을 의미하며, Oxygen gas transmission rate(OTR)로 나타냅니다. 이 수치의 단위는 g/㎡·day 혹은 cc/㎡·day로 나타냅니다. 이는 식품의 품질과 보관성에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히, 식품이 산화되거나 변질되는 것을 방지하기 위해 기체 ..

• format_list_bulleted 식품 포장
• · 2023. 12. 12.
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"다양한 재료로 즐기는 치킨돈까스 샐러드 레시피"

인사말 안녕하세요, 냉장고 속에 남아있는 재료들로 어떤 요리를 해볼까 고민하시는 분들에게 추천드릴 레시피를 소개드립니다. 오늘 제가 소개해드릴 레시피는 '다양한 재료로 즐기는 치킨돈까스 샐러드'입니다. 이 샐러드는 양상추, 상추, 양배추, 사과, 귤, 치킨돈까스 등 다양한 재료들로 만들 수 있어 냉장고 속 재료를 활용하기에 최적의 레시피입니다. 이 레시피의 장점은 바로 다양성입니다. 위에서 언급한 재료들은 기본적인 것들이지만, 여러분들의 냉장고 속에 있는 야채나 과일, 심지어는 치킨돈까스 대신 치킨가라아케나 치킨덴더를 사용하셔도 좋습니다. 또한, 드레싱도 시판 오리엔탈 드레싱을 사용하는 것이 아니라 여러분들이 좋아하는 다른 드레싱을 사용하셔도 무방합니다. 다양한 재료로 만드는 이 샐러드는 단순히 맛있는 ..

• format_list_bulleted 사랑채
• · 2023. 12. 11.
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"색감도 눈을 즐겁게, 맛도 입을 즐겁게! '오징어 숙회말이' 만드는 법"

인사말 안녕하세요, 여러분! 언제나 새로운 레시피를 찾아 여러분께 소개해드리는 사랑채의 주인입니다.^^오늘은 "색감도 눈을 즐겁게, 맛도 입을 즐겁게! '오징어 숙회말이' 만드는 법" 을 준비했는데요 오늘도 저와 함께 다양한 맛의 세계로 떠나볼 준비가 되셨나요? 이번 레시피는 보는 것만으로도 눈이 즐거워지는 색감과, 입안에서 펼쳐지는 신선한 맛으로 여러분의 입맛을 사로잡을 거란 자신 있습니다. 이 요리는 오징어의 신선함과 파프리카의 달콤함, 그리고 쪽파의 시원한 향이 어우러져, 단순한 재료들로도 풍성한 맛을 만들어냅니다. 초고추장의 매콤함이 더해져 한층 더 풍미가 깊어집니다. 요리 초보자분들도 쉽게 따라하실 수 있도록, 제가 한 단계씩 자세히 설명드리겠습니다. 재료 준비부터 완성까지, 함께 만들어보아요...

• format_list_bulleted 사랑채
• · 2023. 12. 8.
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머신러닝(Machine Learning) 전반전 - 데이터 스케일링 실습

머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 데이터 분석과 머신러닝의 세계에서, 원시 데이터를 그대로 사용하는 것은 여러 가지 문제를 야기할 수 있습니다. 각 특성의 스케일이 다르거나, 이상치가 포함되어 있는 경우, 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 이런 문제를 해결하기 위해 데이터 전처리 과정에서 데이터 스케일링이 중요한 역할을 합니다. 데이터 스케일링은 다양한 방법이 있지만, 이번 실습에서는 '정규화(Normalization)'에 초점을 맞추어 진행하려 합니다. 정규화는 데이터의 값이 0과 1 사이의 범위에 들어가도록 변환하는 방법으로, 이상치의 영향을 줄이고, 다양한 ..

• format_list_bulleted 데이터 사이언스/머신러닝 실습 전반전
• · 2023. 12. 8.
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머신러닝(Machine Learning) 데이터 스케일링 기초

서론 데이터 과학의 핵심 요소 중 하나는 데이터를 적절하게 처리하고 이해하는 것입니다. 데이터를 가공하는 다양한 방법 중 하나는 바로 '데이터 스케일링'입니다. 이 기술은 데이터의 기존 값을 특정 범위로 변환하여, 모델이 데이터를 보다 효과적으로 해석하게 하는데 중요한 역할을 합니다. 데이터 스케일링은 특히 머신러닝에서 중요한데, 여기서는 대부분의 알고리즘이 입력 특성의 스케일에 민감하게 반응하기 때문입니다. 예를 들어, 하나의 특성이 다른 특성보다 수치적으로 훨씬 더 크다면, 머신러닝 모델은 큰 특성에 더 많은 가중치를 두게 되어, 작은 특성이 모델에 미치는 영향을 제대로 반영하지 못할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 데이터 스케일링은 모든 특성의 스케일을 비슷한 수준으로 맞추어 모델의 성..

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• · 2023. 12. 7.
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단순함 속에 숨은 담백하고 영양 가득 '당근 계란 김밥'

인사말  안녕하세요, 요리를 사랑하는 여러분! 김밥을 만들 때 복잡한 재료 준비에 고민이라면, 오늘 이 블로그를 통해 그 고민을 해결해드리겠습니다.갑작스럽게 김밥이 먹고 싶을 때나 재료가 부족하다면, 이 레시피를 활용해보세요. 이렇게 간단한 재료로도 만족스러운 김밥을 만들 수 있다는 사실에 놀라실 겁니다. 김, 밥, 계란, 그리고 당근이라는 단 4가지 재료로 만드는 단순함 속에 숨은 담백하고 영양 가득 '당근 계란 김밥' 레시피를 알려드리도록 하겠습니다.  당근과 계란의 영양소  김밥에 들어가는 이 당근과 계란, 그 둘의 영양소에 대해 알아볼까요? 당근은 비타민 A의 탁월한 공급원으로, 우리의 시력과 면역체계를 강화하며, 다양한 항산화 물질로 세포 손상을 방지하고 피부 건강을 유지하는 데 도움이 됩니다...

• format_list_bulleted 사랑채
• · 2023. 12. 6.
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머신러닝(Machine Learning) 전반전 - 인코딩(Encoding) 실습

머신러닝 전반전 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터 파악 → 데이터 전처리: 결측치, 이상치 수정 → 데이터 인코딩: 데이터 변환 → 데이터 스케일링: 데이터 정규화 서론 데이터 과학의 세계에서, 정보를 효과적으로 표현하고 이해하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 이러한 과제를 해결하는 방법 중 하나가 바로 '인코딩'입니다. 인코딩은 간단히 말해 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 이는 문자열, 숫자, 날짜 등 다양한 형태의 데이터를 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 것을 포함합니다. 이 과정은 데이터 분석 및 머신러닝에서 핵심적인 역할을 하며, 모델의 성능을 크게 좌우할 수 있습니다. 이런 중요한 인코딩 중에서도 '원-핫 인코딩'은 특히 주목받는 방법 중 하나입니다...

• format_list_bulleted 데이터 사이언스/머신러닝 실습 전반전
• · 2023. 12. 6.
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