본 연구는 자생 새우난초의 형태적 특성을 조사하고, RAPD법을 이용하여 유전적 다양성을 분석하고자 수행되었다. 자생지에서 화색을 포함한 19가지의 형태적 특성 분류 기준에 따라 새우난초, 금새우난초, 변이종을 각각 3종류씩 9종류를 선발하였다. 잎의 길이와 넓이, 주판(dorsal sepal), 부판(lateral sepal), 꽃잎(petal), 중심 설(central lip),측면 설(lateral lip)은 길이와 넓이에 있어서 새우난초가 가장 짧고 좁았으며, 금새우난초가 가장 길고 넓었다. 화경(flower stalk)의 길이는 새우난초가 가장 짧았고, 금새우난초가 가장 길었으며, 변이종은 위의 각기관의 길이와 넓이에 있어서 새우난초와 금새우난초의 중간정도였다 그러나 거(spur)의 길이는 새우난초가 가장 길었으며, 변이종, 금새우난초의 순이었다. 자방(ovary)의 길이는 새우난초가 가장 짧았고, 금새우난초와 변이종은 비슷하였다. 새우난초의 화색은 CIE Lab 값이 40에서 50사이의 갈색계통이었으며, 금새우난초는 CIE Lab값이 110에서 130사이의 밝은 황색계통이었다. 변이종은 CIE tab 값이 50에서 70사이의 다양한 색을 나타내었다. 유전적 유연관계를 조사하기 위하여 multiple band의 양상을 분석한 결과, 총 305개의 band 중 154개의 polymorphic band를 선발하였다. 이들의 유연관계는 새우난초와 금새우난초가 가장 멀어 새우난초와 금새우난초는 다른 종에 속해있음을 알 수 있었고, 변이종은 유전적으로 새우난초와 금새우난초의 중간에 위치하고 있음을 알 수 있었다.
현대화펀드를 통한 여객선 건조 지원을 통해 거주구 실내공간 디자인 수준은 향상되었지만, 여전히 선원이 활동하는 작업공간은 크게 개선되지 않는 상태이다. 본 연구는 여객선 선원 작업공간 중 조타실과 기관실의 색채환경을 조사한다. 선박 작업공간 환경의 실내디자인 특수성을 제시하고 이에 맞는 색채환경, 제안하는 색값을 통해 선원의 정신건강 증진과 안전한 근무환경을 조성하는 것에 있다.
현재까지 인간 시각 체계를 정확하게 반영하기 위한 이미지 평가 기법에 대한 연구가 많이 이루어져 오고 있다. SSIM은 인간의 시각 체계가 이미지의 구조적 정보에 예민하다는 점을 이용하여 구조적 정보를 이용하여 이미지를 평가하는 대표적인 인간 시각 체계를 만족시키는 평가 기법이다. 하지만 SSIM은 이미지의 색 차이를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, HSI 색 공간을 활용한 SHSIM 기법이 제안되었으나 두 컬러 이미지 간 인지적 색 차이를 충분히 반영하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 CIE Lab 색 공간을 도입하여 대응 되는 픽셀들의 인지적 색 차이를 계산하여 이미지 평가에 활용하는 방법을 제안한다. 그리고 연구를 더 확장하여, SVM 분류기를 활용하여 왜곡 종류에 따라 최적의 평가 수식을 적용하는 최적화 시스템을 제안한다. 제안하는 기법을 평가하기 위해, 이미지 평가분야에서 가장 많이 알려진 LIVE 데이터베이스를 사용하였으며 네 종류의 평가 기준들을 이용하였다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 다른 기법들보다 인간 시각 체계와 더 상관성이 높다는 것을 보여준다.
본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.
연구목적: 복합레진의 색조를 색 성분요소인 CIE $Lab^*$ 각 성분요소로 측정하고, 동일 시편에 대해서 중합률과 2축 굴곡강도(biaxial flexural strength)를 측정하여 이들의 상관관계를 비교함으로써 복합레진의 중합전, 후의 색 성분요소가 중합률과 물성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 두 종류의 복합레진 Premisa (Kerr Co.)와 Denfil (Vericom Co)의 법랑질 색조(A1, A2, A3, A4)와 상아질 색조(A2O, A3O)에 대해 원판형의 시편을 제작하여 색성분, 중합률 및 2축 굴곡강도를 측정하였다. 분광광도계를 이용하여 중합 전, 후 및 7일에 CIE $L^*,\;a^*,\;b^*$ 값을 측정하고, 같은 시편에 대해 근적외선분광기를 이용하여 중합 후 2시간과 7일에 중합률을 측정하였다. 중합 7일 후에 색 성분과 중합률을 측정한 후 만능시험기에서 2축 굴곡강도를 측정하였다. 색요소인 CIE $L^*,\;a^*,\;b^*$ 각각의 값과 중합률, 및 2축 굴곡강도의 상관관계를 분석하였다. 결과: 두 종의 광중합형 복합레진은 중합 전과 후에 색 성분요소, 즉 색조의 변화가 있었고, 광중합 후에도 시간이 경과하면서 중합률이 증가되었다. 중합률은 제품, 기간, 및 색조의 영향을 받고(3-way ANOVA, p < 0.05), 굴곡강도는 제품 및 색조의 영향을 받았다(2-way ANOVA, p < 0.05). 중합률은 Premisa 한 제품에서만 중합 전, 후의 CIE $a^*$ component와 유의한 상관관계를 보였고, 굴곡강도도 Premisa에서 CIE $a^*$ 및 CIE $b^*$ component와 음의 상관관계를 보였다(Pearson product moment correlation, p < 0.05). 결론: 광중합 복합레진의 중합률과 굴곡강도는 제품의 중합 전,후의 색 성분에 의해 영향을 받았다.
Since it was first studied in 1980, solar energy analysis model for geographic information systems has been used to determine the approximate spatial distribution of terrain. However, the spatial pattern was not able to be grasped in 3D (three-dimensional) space with low accuracy due to the limitation of input data. Because of computational efficiency, using a constant value for the brightness of the sky caused the simulation results to be less reliable especially when the slope is high or buildings are crowded around. For the above reasons, this study proposed a model that predicts solar energy of vertical surfaces of buildings with four stages below. Firstly, CIE (Commission Internationale de l'Eclairage) luminance distribution model was used to calculate the brightness distribution of the sky using NREL (National Renewable Energy Laboratory) solar tracking algorithm. Secondly, we suggested a method of calculating the shadow effect using ray tracing. Thirdly, LOD (Level of Detail) 3 of 3D spatial data was used as input data for analysis. Lastly, the accuracy was evaluated based on the atmospheric radiation data collected through the ground observation equipment in Daejeon, South Korea. As a result of evaluating the accuracy, NMBE was 5.14%, RMSE 11.12, and CVRMSE 7.09%.
In this work, we synthesize brilliant yellow color ${\alpha}$-FeOOH by controlling the rod length and core-shell structure. The characteristics of ${\alpha}$-FeOOH nanorods are controlled by the reaction conditions. In particular, the length of the ${\alpha}$-FeOOH rods depends on the concentration of the raw materials, such as the alkali solution. The length of the nanorods is adjusted from 68 nm to 1435 nm. Their yellowness gradually increases, with the highest $b^*$ value of 57 based on the International Commission on Illumination (CIE) Lab system, by controlling the nanorod length. A high quality yellow color is obtained after formation of a silica coating on the ${\alpha}$-FeOOH structure. The morphology and the coloration of the nal products are investigated in detail by X-ray diffraction, scanning electron microscopy, UV-vis spectroscopy, and the CIE Lab color parameter measurements.
Kim, Eun-Ji;Kim, Kee-Hyuk;Jung, Seung-Won;Chung, Ku-Young;Lee, Seung-Ju
한국축산식품학회지
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제32권5호
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pp.598-603
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2012
Beef qualities which can be properly predicted by time-temperature integrator (TTI), a chromatic indicator, were selected in terms of its similarity of temperature dependence between beef qualities and TTI, denoted by Arrhenius activation energy ($E_a$). The high similarity is required to afford accurate prediction. A devised enzymatic TTI based on laccase (an oxidase), which catalyses the oxidation on 2,2'-azino-bis-(3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid) producing color development, was applied. The factors of beef quality, such as volatile basic nitrogen (VBN), pH, color (CIE $L^*$, $a^*$), Warner-Bratzler shear force (WBSF), Pseudomonas spp. count, and lactic acid bacteria (LAB) count were considered for the selection. $E_a$ (55.48 kJ/mol) of the TTI was found to be similar to those of the beef qualities (all referred) in the order of LAB count (53.54 kJ/mol), CIE $a^*$ value (61.86 kJ/mol), pH (65.51 kJ/mol), Pseudomonas spp. Count (44.54 kJ/mol), VBN (67.98 kJ/mol), WBSF (40.67 kJ/mol), and CIE $L^*$ value (33.72 kJ/mol). The beef qualities with more similar $E_a$ to that of the TTI showed less difference between real and TTI predicted levels. In conclusion, it was found out that when applying TTI to food packages, their $E_a$ similarity should be checked to assure accurate estimation of food quality levels from TTI response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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