핑크왐피는 피부병, 말라리아, 복통, 이질 및 장염 치료를 위한 약용 식물로 사용되고 있다. 본 연구의 목적은 핑크왐피의 안전성을 확인하기 위하여, 수컷 ICR 마우스를 이용하여 핑크왐피를 3주 반복 경구 투여하여 최대무독성용량을 평가했다. 핑크왐피를 100, 250, 500, 1000, 및 2000 mg/kg으로 투여한 결과, 모든 시험물질 투여군에서 이상이 관찰되지 않았다. 사망률, 임상 증상, 체중 변화, 혈액 학적 검사 및 혈청 생화학 검사에서 유의적인 차이는 없었고, 경미한 변동은 핑크왐피의 투여로 인한 영향이 아닌 정상 범위 내에서의 변화로 간주 되어진다. 결과적으로, 핑크왐피는 모든 시험물질 투여군에서 독성 영향을 미치지 않았으며, 핑크왐피의 최대무독성용량은 2000 mg/kg 이상으로 간주되었다.
세계적인 산업 디자이너 카림 라시드는 서울을 '핫 핑크;라고 정의했다. 하루가 다르게 변하는 역동성이 터질 것 같은 핫 핑크와 비슷하다는, 그만의 주관적인 정의다. 서울을 살고 있는, 혹은 살았던 예술가에게 서울이란 도시는 어떤 이미지일까. 푸근함일 수도 있고, 비평의 대상일 수도 있고 오히려 다른 도시를 그리워하게 만드는 마땅찮은 현실일 수도 있을 것이다.
대한산업보건협회는 유방 건강에 대한 정보와 유방암에 대한 인식을 높이기 위해 마련된 핑크런 마라톤대회에 올해부터 동참하고 있다. 임직원들은 노사가 함께하는 사회공헌활동으로 기부문화의 정착을 위해 자발적으로 참여하고 있으며, 암진단을 받은 직원들이 치료에만 전념할 수 있도록 복지에도 앞장서 큰 의미를 더하고 있다.
본 연구는 화이트 노이즈와 핑크노이즈가 뇌에 미치는 영향을 증명하기 위해 확률 공명(stochastic resonance, SR) 현상으로 확인하고자 한다. 피실험자 20명(여 10, 평균나이 $23.3{\pm}2.14$)을 대상으로 각각 노이즈 청각 자극을 제시하고 뇌파를 측정했으며, 주파수 분석을 통해 뇌 활성도를 확인했다. 분석결과, 레퍼런스, 화이트 노이즈 보다 핑크 노이즈 자극 시 alpha, low beta 대역이 증가하고, high beta 대역이 감소했다. 또한 전두엽과 측두엽 지점에서 유의하게 증가했으며, 뇌 활성도가 우반구에서 유의하게 우세한 패턴을 확인했다. 이 결과는 노이즈의 새로운 긍정적인 활용성 모색과 청각영역에 관한 뇌신경과학분야의 기초 연구로써 활용 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 K-POP 가수의 신한복 스타일에 대한 국내·외 소비자들의 반응을 알아보는 것을 목적으로 한다. '블랙핑크 한복'을 키워드로 포함하는 유튜브 영상과 사용자 댓글을 수집했으며, 소셜 네트워크 분석과 감성분석을 적용했다. 첫째, 블랙핑크의 신한복 스타일은 안무하기 편하도록 미니드레스 형태로 제작되었으며, 전통적 요소를 더해 현대적으로 재해석한 것으로 나타났다. 둘째, 블랙핑크의 신한복 패션에 대해 국내 반응에서는 노출에 대한 이슈가 논란이 된 키워드로 등장한 반면, 해외 반응에서는 나타나지 않았다. 셋째, 감성분석 결과 국내보다 해외 반응에서 신한복 스타일에 대해 더 긍정적인 평가를 보였다. 본 연구는 광범위한 소비자들의 반응을 알아보고 신한복에 대한 긍부정 요소를 파악하여, 신한복이 나아가야 할 방향을 제시했다는데 의의가 있다.
본 연구는 칼라 컴퓨터시각을 이용하여 가구에 이용되고 있는 활엽수 부재의 색에 의한 선별법을 제시하고자 수행되었다. 붉은 오우크 가구 부재를 대상으로 칼라 컴퓨터시각 시스템을 이용 화상을 얻은후 R,G,B 농도값을 근거로 나무결, 나무결함, 3가지의 색깔 즉 핑크색, 흰색, 갈색의 나무부분, 이밖에 배경에 대한 지식 베이스화를 행하여 각 부재에 대하여 이들의 비율을 quadratic Bayes classifier를 이용 구하였으며, 이 중 나무결, 나무결함, 배경을 제외한 3가지 색상에 대하여 부재가 갖는 상대적인 비율을 근거로 qadratic Bayes classifier와 neural network를 각각 이용하여 핑크색, 흰색, 갈색의 3가지 부재로 구분하였다. 선별의 정확도는 기존의 육안에 의한 선별을 기준으로 비교하였는데 qadratic Bayes classifier에 의한 선별이 91.7%, neural network을 이용한 선별이 96.7%의 높은 정확도를 보였다. 따라서 가구의 품질향상을 위한 색에 의한 부재 선별에 칼라 컴퓨터시각이 유용하게 이용될 수 있을 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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