이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 유체역학분야에서 지난 30 여년 동안 많이 활용되어온 속도측정 기법으로 오늘날에는 이를 수공학 분야에서 이를 유량측정 등 수리현상 해석에 활용하려는 시도가 다각적으로 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법을 용담댐 시험유역에 적용하여 그의 자연하천에서의 적용성을 검토하고자 한다. 이미지 해석에 의한 유속장 측정방법은 PIV(Particle Image Velocimetry)로 통칭되고 있으며, PIV는 seeding, illumination, recording, 및 image processing의 네 가지 요소로 구성된다. seeding을 위해서 유체를 따라 흐를수 있는 작은 입자를 유체에 첨가한다. 유체를 따라 흐르는 입자들의 선명한 이미지를 얻기 위해서illumination이 필요하다. PIV를 이용하여 흐름을 해석하기 위한 illumination은 일반적으로 이중펄스 레이저가 이용된다. 이렇게 유속장 해석을 하려는 유체에 대하여 seeding 및 illumination이 준비되면 단일노출- 다중 프레임법, 혹은 다중노출-단일 프레임법으로 흐름을 recording을 한다. image processing은 이미지를 다운로드하고, 디지타이징 및 화질향상을 하는 전처리(pre-processing), 상관계수의 산정에 의한 유속 벡터의 결정 및 에러 벡터를 제거하고 유속장을 그래프화하는 후처리(post-processing) 과정으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모$(4m^2\sim45,000m^2$)의 흐름해석을 할 수 있도록 Fujita et al.(1994)와 Aya et al.(1995)이 확장시킨 것이다. PIV와 비교시 LSPIV의 다른 점은 넓은 흐름 표면적을 포함하기 위하여 촬영시에 카메라의 광축과 흐름 사이의 각도가 PIV에서 이용하는 수직이 아닌 경사각을 이용하였고 이에 따라 발생하는 이미지의 왜곡을 제거하기 위하여 이미지 변환기법을 적용하여 왜곡이 없는 정사촬영 이미지로 변환시킨다. 이후부터는 PIV의 이미지 처리 방법이 적용되어 표면유속을 산정한다. 다만 이미지 변환을 PIV 이미지 처리 전에 하느냐 후에 하느냐에 따라 유속장 해석결과에 차이가 있다. PIV의 네가지 단계를 포함하여 LSPIV의 각 단계를 구분하면, seeding, illumination, recording, image transformation,image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 나뉘어진다 (Li, 2002). LSPIV를 적용시 물표면 입자의 Tracing을 위하여 자연하천에서 사용하기에 적합한 환경친화적인 seeding 재료인 Wood Mulch를 사용하여 유속을 측정하였다. 적용지점은 용담댐 상류의 동향수위관측소 지점으로 이 지점은 한국수자원공사의 수자원시험유역이 위치하고 있다. 이미지의 촬영은 가정용 비디오 캠코더 (Sony DCR-PC 350)을 이용하여 두 줄기의 흐름에 대하여 각각 약 5분 동안의 영상을 촬영한후 이중에서 seeding의 분포가 잘 이루어진 약 1분간을 추출한후 이를 이용하여 PIV 분석에 이용하였다. 대체적으로 유속장의 계산이 무난하게 이루어지었으나 비교적 수질 상태가 양호하고, 수심이 낮고, 하상재료가 자갈로 이루어져 있어 비슷한 색상의 seeding 재료를 추적하기 어려운 구간이 발생한 부분에서는 유속의 계산이 정확히 이루어지지 않았다.
초분광 이미지 분석은 석조문화재 손상지도 제작 시 화학적·생물학적 오염의 정량적인 면적산출이 어려운 단점을 보완하기 위해 제안되었다. 이 연구에서는 다양한 표면오염물이 나타나는 경주굴불사지 석조사면불상을 대상으로 초분광 이미지 분석을 수행하였다. 이때 화학적·생물학적 오염은 색상과 형태에 따라 10가지 범주로 구분하였고 범주의 참조 이미지 제작법을 제시하였다. 또한 오염물을 분류하기 위해 SAM 알고리듬을 사용하고 관심영역을 사용한 분류방법(Method A)과 영상에서 추출한 분광정보를 라이브러리로 구축하여 분류하는 방법(Method B)을 적용하였다. 분류된 이미지를 참조 이미지와 비교한 결과, 정확도는 분류 방법에 따라 52.07%와 63.61%, Kappa 지수는 0.43과 0.55로 산출되었고, 분류시 오분류 화소는 동일한 계열의 오염에 분포하는 경향을 보인다.
본 논문에서는 확장되어가는 여가 시간에 간단한 사진 한장만으로 보다 쉽고 편한 손금을 분석하기 위한 손금 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용한다. 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 색상 분포 영상을 Red, Green, Blue에 해당되는 RGB 값을 밝기에 큰 영향을 받지 않는 YCbCr 컬러 모델로 변환한다. YCbCr 컬러 모델에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
치자나무 (Gardenia jasminoides)는 우리나라 남부 지방에 널리 분포하는 이리도이드 (iridoid)계 꼭두서니과의 수목으로서 그 열매인 치자는 예로부터 옷감의 염료, 식용 색소 및 한방 약재로 널리 사용되어 왔다. 치자에 함유된 주요성분으로는 치자 과실에 이리도이드 배당체인 제니핀 (genipin: $C_{11}H_{14}O_5$)과 제니포사이드 (geniposide: $C_{17}H_{24}O_{10}$) 및 겐티오비오시드 (gentiobioside), 크로신 (crocin), 노나코산, 기르네노시드, 만니톨 등이 있고 잎에는 가데오시드 (gardeoside)가 포함되어 있다. 치자색소중 가장 대표적인 치자황색소는 매염처리에 따라 색상이 거의 변하지 않는 단색성 염료이면서 매염처리를 하지 않고도 면직물 등의 식물섬유에 염색이 되는 직접 염료로서 그 시장가치가 높다. 현재 치자황색소는 가격경쟁의 격화에 따라 금액 기준으로 약간 감소하고 있으나 수요 그 자체는 라면 등 식품을 중심으로 광범위한 시장을 형성하고 있다. 다음으로 치자청색소는 치자추출물을 효소반응이나 미생물 배양을 통한 가수분해에 의해 다량의 제니핀으로 전환하여 여러 아미노산과 함께 생산이 이루어지게 된다. 치자청색소는 단백질 섬유에 염색한 결과 매염제 없이도 우수한 착색을 보였으며, 견뢰도도 우수하게 나타났다. 또한 냉과류의 합성착색료 대체품으로 신장하고 있는 스피룰리나 청색소와 가격경쟁력이 있어서 앞으로의 수요는 더 커질 수 있을 것으로 사료된다. 치자적색소는 520-540 nm에서 최대흡광도를 나타내며, 이는 청색소와 마찬가지로 이리도이드 배당체를 효소 및 미생물로 가수분해한 구성물과 일차 아미노 그룹을 포함한 기질과 함께 반응함으로써 형성된다. 치자 색소는 식품 뿐만 아니라 섬유의 염색에도 우수한 천연색소로서 가치가 있다고 사료된다. 따라서 앞으로 식품에 있어서 천연색소로의 대체가 당면한 과제이며 이를 위해 식용색소로서 조건들을 만족시킬 수 있는 기술개발은 계속 이루어져야 할 것이다. 천연색소의 안정성 문제는 식품 뿐만 아니라 화장품, 섬유 염색 등 거의 모든 부분에서 제약이 되므로 추후 천연염료 (특히 치자 염료)의 안정성을 증가시킬 수 있는 품질 개발과 생산 코스트 다운을 위한 연구는 전체 천연색소 시장의 성장에 필수불가결하다.
본 연구는 50 MPa급 고강도 콘크리트 모의 기둥부재를 대상으로 PF섬유 혼입 및 방화석고보드를 부착하므로써, 내화특성 및 잔존내력에 대하여 검토하였다. 먼저, 모체 콘크리트의 기본 물성은 모두 목표 범위를 만족하는 것으로 나타났다. 내부 온도이력은 방화석고보드가 미부착된 경우 온도가 다소 높게 나타나는 경향을 보였고, 방화석고보드가 부착된 경우는 섬유 혼입율이 증가할수록 온도가 점차 낮게 분포되었다. 상호관계로는 시간이 경과할수록 섬유가 혼입된 경우에서 낮은 온도분포를 나타내었으며, 보드가 부착되었을 때 더욱 낮은 온도 경향을 확인할 수 있었다. 한편, 외관성상은 PF 0 %에서 심한 파괴 폭렬 현상이 발생하였으며, 섬유혼입율이 증가할수록 탈락 현상은 방지되었으나, 색상 변질 및 다수의 균열이 발견되었고, 보드가 부착된 경우는 혼입율이 증가할수록 외관이 양호해지는 경향을 나타내었다. 잔존 압축강도로 보드 미부착 PF 0 %에서는 강도측정이 불가능하였으며, 섬유혼입율이 증가할수록 강도는 증가하였으나, 약 30~40 %의 강도저하 현상을 나타내었고, 보드 부착 PF 0 %의 경우 강도측정은 가능하였으나 약 80 % 가량 강도가 저하하였으며, 섬유혼입율이 증가할수록 저하폭은 감소하여 약 10~20 %의 강도 저하만을 나타내었다. 이상을 종합하면, PF섬유 혼입 및 방화석고보드 부착을 개별적으로 사용하는 것보다는 두 가지 방법을 복합적으로 적용할 때 내화성능 향상에 있어서 보다 효과적일 것으로 분석되었다.
석탄을 연소한 후 형성되는 석탄회는 미세한 분말상태로 입자의 형상은 다공성이며 단단한 구형입자로 이루어져 있다. 본 연구에서는 국내 발전소에서 생성된 9종의 석탄회의 물리적, 형태적 및 화학적 조성 분석을 통해 국내 석탄회 데이터 베이스화, 연소효율 개선, 석탄회 집진설비인 전기집진기의 성능향상과 석탄회의 재활용에 기여하고자 한다. 석탄회의 물리적 특성은 입도분포와 비중을 입자카운터와 한국공업규격(KS L-5110)에 따른 비중 측정계를 이용하였으며, 형태적 특성은 입자의 구형성 정도, 표면특성 그리고 색상변화 등을 전자현미경(SEM)과 광학현미경을 이용하였다. 그리고 화학적 특성을 파악하기 위해 유도결합 플라즈마방출 분광기(ICP)와 에너지스펙트럼 분석기(EDXA)를 이용하여 석탄회의 구성성분을 분석하였고 한국공업규격 KS L-5405에 따른 석탄회에 함유된 미연탄소분을 측정하였다. 삼천포 화력발전소 전기집진기에서 포집한 석탄회에 대한 질량평균입경은 각각 15~25 $\mu\textrm{m}$로 나타났다. 석탄회 입자의 형상은 석탄 입자가 보일러의 연소 영역에 노출되는 정도에 따라 구형성, 투명성 및 색변화가 다양하게 나타나는데 완전 연소에 가까울수록 무색의 구형입자가 형성되었다. 석탄회는 보일러 내의 연소 조건과 원탄의 성분에 따라 구형, 무정형, Cenosphere 그리고 Plerosphere와 같은 유형의 입자를 형성하며 입자간의 상호 작용에 의해 집괴, 응집 그리고 결정형의 입자군들을 형성한다. 석탄회는 산회광물질로 이루어져 있으며 주성분 SiO2, Fe2O3, Al2O3로 약 85% 이상을 차지하였으며 10% 정도는 미연탄소분으로 이루어져 있었다.
치과치료에서의 심미성 회복에 대한 환자들의 요구는 점차 커지는 추세이며 이러한 치아의 심미적 치과치료에 대한 요구는 영구치에 국한된 것이 아니라 최근에는 유치에서의 심미치료도 중요하게 여겨지고 있다. 치아의 심미성을 결정하는 많은 요소들 중에서 색상과 관련해서는 치과재료의 발달과 함께 많은 변화가 있는 분야이다. 본 연구는 상악 유절치의 색조특성을 분석하고자 digital shade analysis system의 일종인 $ShadeScan^{TM}$ system(Cynovad, Canada)을 이용하여 건강한 상악 유절치의 색조를 분석하였다. 1. 치경부에서는 D2와 D3가 많이 분포되어 있었으며 모든 치아에서 D2가 가장 높은 빈도수를 보였다. 2. 중앙부에서는 C1, D2, B1이 대부분을 차지하였으며 상악 좌측 유측절치를 제외한 나머지 치아에서 C1이 가장 높은 빈도를 보였고 상악 좌측 유측절치는 D2가 가장 높은 빈도를 보였다. 3. 절단부에서는 A2가 대부분을 차지하였으며 다음으로 D2가 많았다. 모든 치아에서 A2가 가장 높은 빈도를 보였으며 다른 부위에 비하여 색조가 A2에 편중되는 경향을 보였다.
전국에 분포되어 있는 우수메주를 일반분석 및 관능평가를 통해 선발하고 선발된 메주의 우수 균주를 분리 동정하여 형태학적 생육특성을 조사하였다. 지역별 메주의 성분분석 결과, 수분함량은 7.2∼28.8%, 조단백질 함량은 32.7∼42.3%의 범위를 나타내었다. 아미노태질소 함량은 경북지역의 메주가 770.8 mg%이었고, 전북지역 메주가 239.9 mg%로 가장 낮았다. 각 지역에서 생산된 메주로 만든 된장의 유리아미노산 함량은 전북 된장이 4,169.6 mg%, glutamic acid는 경북이 499.4 mg%로 가장 높은 함량을 나타내었다. 그리고 메주의 관능검사 결과 경북지역에서 수거한 메주가 색상, 외관, 종합적 품질평가에서 타지역과 유의성(p<0.05) 있게 좋은 것으로 나타났다. 경북지역 메주에서 분리한 균의 형태학적 특성은gram 양성, 호기성 간균이며 운동성이 있었다. 세포의 지방산 조성중 주요 성분의 함량은 $C_{15:0}$ anteiso 지방산이 30.7%, $C_{15:1}$ iso 지방산이 28.9%, $C_{17:0}$ anteiso 지방산이 13.3%,그리고 $C_{17:0}$ iso지방산이 11.2%를 나타내었다. 이 균주의 identification coefficient는 표준균주와 같은 0.653을 나타내었으며, Bergey의 매뉴얼과 지방산 profile에 따라서 분석한 결과 B. licheniformis NH20으로 동정되었다. B. licheniformis NH20의 최적 생육 온도는 32$^{\circ}C$, 최적 초기 pH는 7.0, 최적 염도는 2%, 그리고 배양시간은 9시간이었다. 9시간이었다.
사람의 피부색에 결정적인 영향을 미치는 멜라닌은 표피 기저층의 멜라닌형성세포(Melanocyte)에 의해 생성되어 피부 전반에 분포하고 있으며, 표피의 가장 외각인 각질층에서도 멜라닌은 존재하고 있다. 이러한 각질세포 내 멜라닌과 피부색과의 관계를 알아보고자 각질세포 내 멜라닌의 선택적 염색(Fontana-Masson method) 및 영상분석을 통한 정량적 평가법을 확립하였고, 각질세포 내 멜라닌 양과 색차계를 통한 피부색과의 상관관계를 조사하였다. 71명의 여성 피시험자를 대상으로 색차계를 이용한 피부색과 동일부위의 각질세포에 함유된 멜라닌을 정량하여 비교하였을 때, 각질 세포 내 멜라닌이 차지하는 면적을 나타내는 MCA (Melanin covering area)값이 피부색의 $L^*$값, $ITA^{\circ}$ (Individual Typology Angle)값과 비교적 높은 상관관계를 보였다(각각 r = 0.6049, r = 6651). 이러한 결과를 통해 각질세포 내 멜라닌 양이 피부색 분류의 새로운 기준이 될 수 있는 가능성을 확인했으며, MCA값에 따라 새로이 피부색을 분류하는 기준을 제시할 수 있었다. 본 실험을 통해, 각질세포 내 멜라닌 정량법의 개발과 멜라닌 양에 따른 새로운 피부색 분류 기준을 세울 수 있었으며 개발된 각질세포 내 멜라닌 정량법은 향후 새로운 in vivo 미백 평가 및 피부 색상과 관련된 여러 분야에서 매우 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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