• 농약과학회지
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• 제11권4호
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• pp.276-280
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• 2007

잎들깨 종자의 파종 밀도 조절을 위해 종자코팅 용도로 사용된 엔도설판 분제에 의한 시설재배지 토양중 endosulfan의 잔류량을 경감시키기 위하여 이를 대체할 수 있는 종자코팅재료의 선발 및 이들이 미치는 발아영향을 조사하였다. 코팅재료는 talc, kaoline, 패화석등 석회류가 가능하였다. 코팅재료의 종자부착을 위한 접착제로는 식용유, 전착제, 알코올, 증류수 순이었으나 종자 발아영향은 반대경향을 나타냈다. 코팅재료별 종자부착성은 패화석, 생석회, 석회, talc, kaoline이 양호하였으나 토양과의 색깔 구별성은 패화석등 석회류에 비해 talc, kaoline이 좋았다. 선발 코팅제를 종자에 부착시 잎들깨의 발아율은 talc, kaoline이 양호하였고 토양과의 색깔 구별성도 양호하였다.

• 암석학회지
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• 제13권1호
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• pp.1-15
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• 2004

이 연구에서는 화강암 내에 산출되는‘엔클레이브’를 ‘포유암’으로 번역할 것을 제안한다. 그리고 경상분지 화강암 내에 산출되는 심성암, 화산암, 퇴적암의 포획암과 염기성 미립 포유암의 암석기재학적 연구를 통하여 포유암의 종류를 쉽게 구별할 수 있는 수단을 제공하고자 한다. 염기성 미립 포유암의 색깔은 짙은 회록색-암회색으로 입자크기는 세립의 등립질이며, 외형은 대체로 타원형이 우세하고, 분포는 화강암체의 전반에 분포하며, 접촉변성작용의 흔적이 관찰되지 않는다. 그러나 포획암은 각진 형태가 보편적이며, 주변에 포획암의 모암이 존재하고, 관입접촉부에 집중적으로 분포하며, 접촉변성작용을 받았을 가능성이 있다. 심성암의 포획암인 경우에는 야외에서 각진 외형, 조립의 입자크기 등에서 염기성 미립 포유암과 뚜렷한 차이를 보이고 있었으며, 경하관찰에 의하면 접촉변성 작용의 흔적이 관찰되지 않는다. 그리고 응회암의 포획암인 경우에도 야외에서 각진 외형과 반상조직을 보이고, 경하에서 화산쇄설암의 조직을 그대로 유지하고 있었다. 한편, 퇴적암의 포획암인 경우에는, 포획암의 크기가 큰 경우에는 화강암이 층리면을 따라 주입되어 층리가 남아 있는 경우가 많으나, 크기가 작은 경우에는 염기성 미립 포유암과 구별이 어려운 경우가 많다. 그러나 경하관찰에 의하면, 접촉변성작용에 의한 변성광물의 출현과 더불어 퇴적암의 조직이 날아 있는 경우가 많다. 따라서 포획암은 일반적으로 색깔, 외형, 입자크기, 구조 등으로부터 야외에서 염기성 미립 포유암과 쉽게 구별이 가능하며, 작은 크기의 퇴적암인 경우에는 변성광물 조합과 조직의 현미경관찰로 염기성 미립 포유암과 구별이 가능하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1143-1150
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• 2017

본 논문은 개방형 무료 Wi-Fi 접근영역에서 비전문가들을 위한 사용자 경험인 UX(: User Experience) 개념 차원에서 해킹위험 경고표시 방법을 제안하였다. 캡처에 의해 올라온 AP들의 위험성에 따라 색깔로 구별하며 선택 된 AP에 대하여 사용 전에 해킹의 위험을 팝업창으로 경고문을 제공하는 앱을 개발하였다.

• 한국균학회지
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• 제19권2호
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• pp.136-142
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• 1991

수용성 치자(水溶性 梔子)(Ga. jasminoides의 열매)색소(色素)(등황색)(橙黃色)를 냉수(冷水)로 추출하여 함유시킨 yeast morphology agar(Difco)에 각종 효모균류(酵母菌類)를 배양하여 그들의 균집락(菌集落) 색깔변화를 관찰하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 치자배지(梔子培地)에서 증식(增殖)한 Ca. guilliermondii 와 Ca. lusitaniae 의 균집락(菌集落)은 $28^{\circ}C$에서 3일이내에 군청색(群靑色)을 띠었고, Ca. tropicalis와 Ca. viswanathii 등은 옅은 회색(灰色)을 띠었는데 Ca. viswanathii는 7일후에 군청색(群靑色)으로 변했다. Ca. krusei와 To. glabrata 등은 $1{\sim}2$주후 회색(灰色)내지 옅은 회청색(灰靑色)을 띠었고 Sa. cerevi-siae는 연두색을 띠었다. 그러나 Ca. albicans와 Ca. parapsilosis 등은 색깔변화가 없었고, 적색(赤色) 균집락(菌集落)의 Rhodotorula sp.도 변화가 없었다. 그러나 Cr. neofor-mans는 갈색(褐色) 내지 자갈색(紫褐色) 균집락(菌集落)을 형성해 다른 모든 균종(菌種)과 뚜렷하게 구별되어 기존(旣存) 선별동정배지(選別同定培地)인 caffeic acid 또는 dopamine배지(培地)를 대체할 수 있을 뿐 아니라 몇몇 Candida spp.의 특정적 색깔을 관찰할 수 있어서 치자배지(梔子培地)가 임상검체(臨床檢體)로부터 효모균종(酵母菌種)의 분리배양(分離培養)에 매우 유용하다고 생각한다.

• 한국균학회지
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• 제39권1호
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• pp.22-30
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• 2011

원형느타리버섯의 자실체는 다발형성이 잘되고 갓 색깔이 회색이면서 수량성이 높은 중요한 품종이다. 저자들은 핵산 지문법을 이용하여 느타리종에 속하는 70품종을 3 그룹으로 나누고 이 중 원형품종이 속한 그룹 35개 품종 중 원형품종과 동일하거나 구별성이 인정되지 않는 4개 품종을 보고한 바 있다. 본 연구에서는 이들 품종을 구분할 수 있는 원형 품종 특이 분자마커를 개발하였다. 원형 품종 특이적인 SCAR marker로 개발한 'S-OPO5' primer는 1436 bp 에서 원형 유사품종인 2183, 2240, 2595, 2725 품종에서만 특이적으로 단일 band를 보였다. 이들 원형 유사품종들의 SCAR PCR 산물을 대상으로 염기서열 분석을 한 결과 nucleotide 염기서열은 NCBI database에서 상동성이 있는 유전자를 찾을 수 없었으며, 이들 5품종간의 nucleotide sequence는 99% 상동성을 보여 매우 유사하였다. 아미노산 서열을 분석한 결과는 NCBI database내에 존재하는 모든 유전자들 중 송이속에 속하는 Tricholoma bakamatsutake의 reverse transcriptase와 가장 상동성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 개발된 원형특이 마커는 정확한 품종구분이 요구되는 종균유통 과정에서 원형계통 품종을 구분하는 유용한 마커로 이용될 것으로 기대된다.

• Applied Biological Chemistry
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• 제33권4호
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• pp.277-281
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• 1990

차생엽을 첨가한 인절미 제조시험 결과 텍스쳐에서 경도, 탄성, 응집성, 씹힘성, 검성은 첨가량이 증가할수록 대체로 감소하여 차생엽에 의한 인절미의 치밀하고 쫄깃한 조직감이 약 간 부드럽게 변하였다. 관능검사 결과 색깔은 5% 첨가구가 엷은 녹색을 띠며, 5% 유의수준에서 가장 양호하였으며, 향은 10% 첨가구가 5% 유의수준에서 가장 좋았고, 조직감은 첨가구별 유의차는 없었으며 전체적인 관능품질은 5%와 10% 첨가구가 무첨가구와 15% 첨가구에 비하여 1% 유의수준에서 좋게 평가되었다. 저장기간중 인절미의 경도 변화는 차생엽 10% 첨가구가 무첨가구에 비하여 낮은 증가율을 보여 주었으며, Avrami 지수와 노화속도 상수를 구한 결과 무첨가구가 각각 1.062와 15.3인데 비하여 10% 첨가구는 0.989와 41.6으로 차생엽 첨가에 의하여 노화가 지연되는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.253-260
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• 1999

본 논문에서는 조합된 텍스쳐와 칼라 정보로부터 다변수의 선형 구별 알고리즘을 사용하여 영상분할에 대한 새로운 방법론의 개발을 제시한다. 그 칼라 텍스쳐는 칼라 영상의 공간과 색깔의 밴드로부터 한 화소가 갖는 3X3의 마스크에서 Haralick 과 Pressman의 텍스쳐 특성들을 계산했다. 모두 9X28개의 텍스쳐 특성들 중에서 학습을 기반으로 크게 식별자(classifier)에 영향을 주는 특성들을 도출하였으며 결과적으로 뽑혀진 10개의 특성이 한 영상을 4부분으로 분할하는데 사용되어졌다. 이 방법론의 결과로 얻어진 영상은 고전적인 칼라와 텍스쳐 분할 방법론의 상자식별자(Box Classifier)와 Maximum Likelihood 식별기들과 비교했다. 이것은 Fastred-Lightgreen으로 염색된 전립선암이 조직에서 얻은 영상을 통해 비교를 했을 경우에 잘 나타난다. 학습 데이터를 통해 나타난 이 새로운 방법론은 97.5%의 정확한 식별성으로 또한 검증된 최상의 방법론중의 하나이다. 이 결과들이 더 많은 영상에 사용된다면, 이 방법론은 칼라와 텍스쳐가 분할에 관련됨으로써 보다 정확한 영상을 분할하기 위한 효율적인 도구가 될 것이다.

• 한국육종학회지
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• 제40권1호
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• pp.84-87
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• 2008

"고강"은 고품질 내병 다수성 지황 개발을 목표로 지황1호 실생 집단에서 우량 개체를 선발, 증식을 거친 후 2001~'02년 생산력 검정시험을 실시하였다. 그 결과 고품질이면서 병해에 강하고수량성이 높아 수원7호로 계통명을 부여한 후, 2003~'05년까지 3년간 지역적응시험을 실시한 결과 우수성이 인정되어 2005년 12월 직무육성 품종 심의회를 거쳐 "고강"으로 명명하였는바 그 주요특성을 요약하면 다음과 같다. 1. 고강의 초형은 지면에서 약간 솟아오르는 형태를 나타내며, 생육중기 완전 전개된 잎중 가장 어린잎들의 색깔은 안토시아닌 색소를 거의 띠지 않아 대비품종과 구별된다. 2. 고강은 지황1호에 비하여 잎이 크고 많으며, 뿌리가 굵고 길다. 3. 고강은 병에 대한 저항성도 비교적 강하여 생산의 안정성이 높은 품종이다. 4. 고강은 2003~'05년까지 3년간 실시한 지역적응시험결과 수원 등 3지역에서 모두 증수되는 것으로 나타났고, 3지역의 10a당 평균 수량은 1,186kg로 지황1호 대비 13% 증수하였다. 5. 고강은 지황의 주요성분인 catalpol과 엑스함량이 지황1호에 비하여 많은 고품질 품종이다.

• 한국버섯학회지
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• 제12권1호
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• pp.58-62
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• 2014

아위느타리(Pleurotus ferulae)의 품종 육성은 수량성이 높은 ASI 2803과 형태적으로 보기 좋은 외국 도입품종 ASI 2798의 단포자를 분리한 후 교배하여 13개의 교잡주를 우량계통으로 선발하였고, 수량성이 높은 ASI 2803보다 수량은 적으나 백색을 띄며 형태가 좋은 우량계통 GW10-68를 선발하여 농작물직무육성 신품종선정심의회에 상정하여 통과되어 '비산2호'로 명명되었다. 고유특성으로는 균사체 배양의 대선형성유무에서 모균주 ASI 2803, ASI 2798 및 비산1호와 대치배양하였을 때 뚜렸한 대선을 형성하였다. 유전적으로는 RAPD primer를 이용하여 신품종 '비산2호'의 DNA pattern는 ASI 2798 및 비산1호와는 DNA밴드 패턴이 구별되는 밴드양상을 보였으나 모균주 ASI 2803과는 유사한 밴드 패턴을 보여주었다. 가변특성은 균사생장 적온은 $25^{\circ}C$이며, pH의 범위가 pH5~8까지 넓게 형성되었다. 자실체 수량은 병당 $123.3{\pm}25.7g$으로 비산1호보다 수량이 적지만, 개체중에서는 오히려 높게 나타났다. 또한 대 길이는 비산1호보다 길고, 대의 색깔이 큰느타리보다 순백색을 나타내어 큰느타리와 차별화하여 재배하면 큰느타리 대체품종 뿐만 아니라 수출 품종으로도 기대된다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권5호
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• pp.507-512
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• 2001

특징 기반 유사성은 멀티미디어 데이터베이스 시스템에서 중요한 연구 쟁점이 되고 있다. 멀티미디어 데이터의 특징이 멀티미디어 객체들을 구별하는데 유용하다지만 특징 벡터의 차원의 수가 증가함에 따라 종래의 다차원 데이터 구조의 성능은 떨어지는 경향이 있다. $R^{*}-Tree$는 R-Tree의 가장 성공적인 병형으로 본 논문에서 고차원 특징 벡터를 위한 새로운 인덱싱 방법으로서 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$를 제안한다. 자기 조직화 맵 기잔 $R^{*}-Tree$는 고차원 데이터를 좀더 스칼라화해서 탐색할 수 있도록 SOM과 $R^{*}-Tree$를 결합하여 구축한 인덱싱 기법이다. 자기 조직 맵은 고차원 특징 벡터들로부터 2차원 공간으로의 맵핑을 제공한다. 그러나 맵을 위상 특징 맵이라 하고 인접 노느에서 서로 유사한 특징 벡터들을 모아서 입력데이터의 특징 공간들 속에 유사성을 보존하는데 위상 특징 맵의 각 노드는 코드북 벡터를 가지고 있다. 실험적으로 4만개의 이미지로부터 추출된 색깔 특징 벡터들을 이용하여 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$의 검색시간 비용과 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$의 검색 시간 비용을 비교한다. 그 결과 $R^{*}-Tree$를 구축하는데 필요한 노드 수와 검색 시간 비용이 감소됨으로써 자기 조직화 맵 기반 $R^{*}-Tree$는 자기 조직화 맵과 $R^{*}-Tree$보다 훨씬 우수한 성능을 나타냄이 입증되었다.