본 연구는 숙지황과 가시오가피 복합추출물 (OPB)이 난소절제 흰쥐의 골밀도 및 골대사 변화에 미치는 영향을 관찰하기 위하여 수행하였다. 13주된 20마리의 Sprague-Dawley 암컷 흰쥐를 대조군과 실험군으로 나누었고, OPB의 골밀도 및 골대사 변화에 대한 효과를 관찰하기 위하여 난소절제 후 3일 후부터 OPB를 100 mg/kg씩 8주 동안 경구투여 하였다. pQCT 방식으로 골밀도, 골함유량, 골강도를 측정하였고, 혈청 중 CTx (C-telopeptide of type I collagen)의 변화를 관찰하였다. 난소절제 후 대조군의 골밀도는 $-29.8{\pm}3.0%$로 현저히 감소하였으며, 이러한 감소는 OPB의 투여에 의해 $-21.4{\pm}2.3%$로 억제되었다. 골강도의 변화에서는 anti-fracture 값과 anti-twisting 값이 대조군에 비해 OPB 처리군에서 유의성 있는 차이를 나타냈다. 또한 혈청 중 골흡수 지표인 CTx 농도는 대조군에 비해 OPB 처리군에서 낮게 나타났다. 이상의 결과로 숙지황과 가시오가피의 복합 추출물인 OPB가 난소를 절제한 흰쥐에서 골 소실을 억제하므로 임상에서 난소절제 후 또는 폐경 후 골다공증의 개선제로 이용될 수 있으리라 여겨진다.
본 실험에서는 식용 가능한 10종 식물의 인지기능 개선 관련 효능을 검토하기 위하여 추출물의 AChE 억제활성과 DPPH, ABTS 라디컬 소거활성을 비교하였으며, GABA 및 글루탐산의 함량을 측정하였다. 그 결과, GABA 함량은 오미자 추출물에서 14.8mg/g으로 가장 높게 나타났으며, 천궁과 하수오 추출물에서도 각각 3.1 mg/g과 5.4 mg/g으로 비교적 높게 나타났다. AChE 저해활성은 오미자, 헛개나무, 측백엽, 가시오가피 추출물이 1 mg/mL에서 각각 33, 26.6, 20.7%, 그리고 17.8%의 저해율을 나타내어 10종 추출물 중 높게 나타났다. 또한, DPPH 및 ABTS에 대한 라디컬 소거능은 헛개나무, 측백엽, 가시오가피, 오미자 추출물에서 매우 강하게 나타났다. 글루타민산은 석창포 외의 9가지 추출물에서 고르게 존재하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 검토한 10종 추출물 중 특히 오미자는 뇌의 대사를 향상시켜 뇌기능을 촉진시키는 GABA의 함량이 높은 것과 함께 AChE 억제 활성도 가장 높았으며, 라디컬 소거효과도 비교적 높게 나타나 뇌기능 개선을 위한 뛰어난 소재로 나타났다. 또한, AChE 억제 활성과 라디컬 소거능이 높게 나타난 헛개나무, 가시오가피 및 측백엽의 인지기능 개선을 위한 기능성식품 소재로서의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구 결과를 통하여 인지기능 개선 효능과 관련하여 사용되는 지표 중 AChE 억제 활성과 식물 추출물의 라디컬 소거활성과의 상관관계를 나타내는 경향을 확인하였으며, GABA 및 체내에서 GABA로 전환되는 글루탐산 함량이 직접적인 AChE 억제 효과를 나타내지는 않았다.
인공위성의 가시 영역 관측으로부터 에어로솔의 정량적인 정보를 산출하는데 있어, 지표면 반사도의 보정은 매우 중요한 역할을 한다. 이에 본 연구에서는 두 가지 방법을 이용하여 천리안위성의 기상탑재체로부터 관측된 가시채널의 반사도로부터 지표면 반사도를 산출하고, 상호 비교 하여 정확도를 검증하고자 하였다. 첫 번째 방법은 최소 반사도법으로, 동일한 화소에서 일정 기간 동안 관측된 반사도 중 최소값이 에어로솔에 의한 영향 없이 지표반사에 의한 영향만을 포함한다는 가정을 기반으로, 대기산란 효과를 보정하여 지표면 반사도를 산출하는 방법이다. 두 번째 방법은 미리 알고 있는 에어로솔 정보를 고려하여 대기-에어로솔 효과를 보정함으로써 지표면 반사도를 얻는 것으로 본 연구에서 대기 보정법 이라 칭한다. 두 번째 방법을 적용하기 위해서는 정확한 에어로솔 정보가 요구되므로, 에어로솔 광학두께의 오차범위가 0.01 (${\geq}440nm$) 이내인 것으로 알려진 AERONET의 산출물을 이용하였다. 본 연구의 주요 목적은 최소 반사도법을 통하여 산출되는 지표면 반사도가 어느 정도의 정확도를 가지는지를 파악하는데 있어, 대기 보정법을 통하여 산출되는 값을 기준 값으로 두고 비교 분석을 수행하였다. 또한, 대기 중 존재하는 배경광학두께가 최소 반사도법의 정확도에 미치는 영향을 분석해보고자 하였다. 서울 지역에서 2012년 봄철 기간(3월 ~ 5월)동안 AERONET 관측지점에서 산출된 결과를 분석 한 결과, 대기 보정법을 통해 산출된 지표면 반사도의 평균이 0.108로 나타났고, 배경광학두께에 대한 고려 없이 최소 반사도법을 통하여 산출된 지표면 반사도는 그에 비해 약 0.012 높은 값을 보였다. 한 편 배경광학두께를 고려하였을 경우 그 차이는 0.010으로 감소하여, 정확도 향상에 기여하였음을 확인하였다.
중, 고해상도 광학위성은 산불발생지역의 탐지에 대해 그 효용성이 입증되었다. 그러나 산불과 함께 발생하는 연기는 지표에 입사하는 가시광선을 산란시키므로 산불발생지역의 모니터링에 방해가 되며 따라서 연기를 사전에 추출하는 기술이 필요하다. 딥러닝 기술은 연기추출의 정확도를 향상시킬 수 있으나, 학습용 데이터셋의 부족으로 인해 적용에 한계가 있다. 반면에 연기와 유사하게 가시광선을 산란시키는 성질을 지닌 구름은 현재까지 다량의 학습용 데이터셋이 축적되었다. 본 연구는 딥러닝을 활용하여 연기추출을 고도화하는 것이 그 목적이며, 그 과정에서 데이터셋의 부족에 따른 연기추출의 한계점을 구름을 활용한 전이학습으로 해결했다. 전이학습의 효율성 확인을 위해 본 연구에서는 Landsat-8 위성영상을 기반으로 연기추출 학습용 데이터셋을 소규모로 제작한 후, 공공 구름 데이터셋을 활용하여 전이학습을 적용하기 전과 후의 연기추출 성능을 비교하였다. 그 결과 가시광선 파장대역 뿐만이 아니라 근적외선(NIR)과 단파장 적외선(SWIR) 영역에도 전이학습시 성능이 뚜렷하게 향상됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과를 통해서 연기추출의 데이터셋의 부족을 해결할 수 있을 것으로 보이며, 더 나아가 연기추출의 고도화를 통해서 산불발생지역의 모니터링에 이점을 제시할 수 있을 것이다.
KOMPSAT-3로 촬영한 영상은 일반 카메라로 촬영한 영상과 달리 가시광선 대역의 RGB 영역뿐만 아니라 NIR, PAN Band를 추가적으로 가지고 있다. 또한, 지상 685 km의 높은 고도에서 약 17 km 이상이 되는 넓은 반경의 지역을 촬영하기 때문에 이에 따른 전기적, 광학적 특성을 고려해야 한다. 즉, KOMPSAT-3의 카메라 센서는 각 CCD 픽셀 별, 각 band 별 특성, 감도 및 시간에 따른 변화, CCD Geometry 등에 의해 왜곡 현상이 발생하는데, 왜곡 현상을 해결하기 위해 센서보정이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 KOMPSAT-3 사이드 슬리더 촬영 기반 영상에서 세그먼트 기반 노이즈 분석을 통한 균일 영역을 검출하는 기법을 제안한다. 해당 알고리즘을 통해 균일 영역을 검출 후 비 균일 보정 알고리즘 적용을 위해 각 센서별로 보정 테이블을 생성한 후 생성된 보정 테이블을 이용하여 위성 영상 보정을 수행하였다. 그 결과 기존 기법 대비 제안한 기법을 통해 수직 노이즈와 같은 위성 영상의 왜곡을 감소하였으며, 영상 품질의 척도인 상대적 방사 정확성 지표에 대해서는 평균 제곱 오차를 사용한 지표(RA)와 절대오차를 이용한 지표(RE)에 대해서 기존 방법에 대비하여 각각 0.3%, 0.15% 평가 지표에서 비교 우위에 있음을 확인하였다.
미서부(美西部)의 광대한 Snake강(江) 범람평원은 홍수로 인하여 수로(水路) 및 식생형(植生型)의 빈번한 변화 및 침해를 받아왔다. 1985년과 1988년 기간 동안의 습지대 식생형의 변화를 탐지하기 위하여, 원격탐사의 변화탐지 기법(技法) 중 구분후(區分后) 비교(比較) 및 영상대차법(映像對差法) 등을 Landsat-5호 TM 디지탈 데이타를 이용하여 비교 고찰 하였다. 대차(對差)된 적외선대(外線帶) 영상들이 가시대(可視帶) 영상을보다 나은 정확도 지표(指標)를 보였으며, 역기법(閾技法)을 적용하여, 영상대차법에 의하여 변형된 영상들로부터 변화(變化)와 무변화(無變化)를 구분하였다. 또한, 여러 정확도 지표들 즉, 카파 일치계수(一致係數), 총정확도, 생산자 정확도, 이용자 정확도 및 평균정확도(생산자 및 이용자 정확도 등에 근거한) 등을 이용하여 최적역영역(最適閾領域)을 결정함에 있어서의 문제점들을 고찰하였다.
오존 노출이 버즘나무의 광합성 특성에 미치는 영향을 조사하기 위하여, 2년생 버즘나무 유묘에 하루에 8시간씩 100 ppb의 오존을 처리하였다. 오존 처리를 진행하는 동안, 3주마다 버즘나무의 엽내 엽록소 함량과 광합성 특성을 측정하였다. 오존에 의한 잎의 가시적 피해는 나타나지 않았으며, 또한 엽내 엽록소 함량은 대조구와 뚜렷한 차이를 보이지 않았다. 그러나 광합성량, 기공전도도, 수분이용효율은 오존 처리 6주 후에 대조구보다 감소하였다. 한편 탄소고정효율과 광화학 효율은 오존 처리 3주와 6주 후에서 감소한 것으로 나타났다. 위의 결과를 토대로 볼 때, 탄소고정효율은 오존 스트레스에 가장 민감한 파라미터로 나타났으며, 이것은 오존 민감성을 평가하기 위한 매우 적당한 지표로 생각되었다.
SEAMCAT(Spectrum Engineering Advanced Monte Carlo Analysis Tool)은 통신 시스템 간에 발생할 수 있는 간섭 영향을 분석하는 도구로서 현재 널리 사용되고 있다. 이전 논문 [9]에 따르면 기존의 SEAMCAT에 ITU-R P.526 경로 손실 모델을 추가하여 지표 고도 정보를 반영한 간섭 분석 연구를 수행한 바가 있다. 이때 간섭 분석 대상 지역을 보여주기 위하여 구글 맵에 기반한 지형 디스플레이 기능도 함께 추가하였다. 하지만 구글 맵은 2차원 지도 형태로 실제 지형의 형태를 보여주지 않기 때문에 사용자가 해당 지역의 지표 고도 변화 등의 지형 특성을 파악하는데 효과적이지 않았다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 3차원으로 지형을 보여주는 구글 어스(Google Earth)의 API 기능을 활용하여 입체적으로 지형을 보여주면서 부가적으로 분석 대상 통신 시스템의 위치 표시, 위치에 따른 전계 강도나 간섭 강도의 변화, 음영 지역 표시, 가시 분석을 함께 표시할 수 있는 기능을 SEAMCAT에 추가하였으며, 이를 사용한 간섭 분석 사례를 제시하였다.
본 논문은 반도체 사업의 하나인 SoC에서 소프트웨어의 특성을 바탕으로 정량적인 소프트웨어 개발 능력을 측정하고 분석하기 위한 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서는 이론적 모델(능력 피라미드) 뿐만아니라 SoC 임베디드 소프트웨어의 특성에 기반을 둔 측정 모델을 제안한다. 정량적인 소프트웨어 개발 능력 측정은 단지 지표를 수집하는 것만이 아니라 수집된 지표의 품질, 비용, 납기(QCD)를 분석하는데, 외부적으로는 프로그래머가 고객의 요구를 만족하는 소프트웨어를 개발할 수 있게 해주고, 내부적으로는 가시적인 생산성의 증가로 좀 더 효율적인 소프트웨어개발이 가능하게 해준다. 제안된 프레임워크를 사용하여, 논문에서는 정량적으로 임베디드 소프트웨어 개발 능력을 측정한다.
국내의 소프트웨어 산업계는 고품질 소프트웨어를 위해, 개발/테스트 프로세스, 성숙도 측정등에 초점을 두고 있다. 그러나 실제 중소기업의 산업현장에서는 코드중심으로 개발되고 있다. 그리고 대부분의 기존 레거시 시스템은 설계의 부재 그리고 코드 패칭으로 코드 내부의 복잡도가 매우 높은 현실이다. 이를 해결하고자, 코드의 가시화(visualization)를 적용하였다. 이 가시화는 모듈간의 복잡도를 줄이려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 기존 공개 도구로 툴 체인 구성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 NIPA의 SW Visualization 기법을 적용 확장하였다. 또한 코드 가시화내의 품질지표 중에 결합도 요소 중의 나쁜 지표에 대한 리팩토링 시도이다. 결과적으로 레가시 코드에 대해 역 공학 기법(from programming via model to architecture)적용과 이를 통한 소프트웨어 고품질화이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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