• Preventive Nutrition and Food Science
• /
• 제10권2호
• /
• pp.111-117
• /
• 2005

Radical scavenging activity of water and methanol extracts of mulberry juice and cake prepared from mulberry fruit (Morus spp.) was evaluated using three in vitro assay systems. Mulberry fruits were homogenized with $0.5\%$ trifluoroacetic acid (TFA) in distilled water, filtered with cheeze-cloth and centrifuged to yield mulberry juice and cake. Mulberry juice was evaporated and solubilized in $0.5\%$ TFA in distilled water or $0.5\%$ TFA in $80\%$ aqueous methanol, followed by filtration and evaporation to obtain water (WMJ) and methanol (MMJ) extracts of mulberry juice. Mulberrry cake also was extracted with the above same solvents, and thereby finally obtaining water (WMC) and methanol (MMC) extracts of mulberry cake. Among four extracts, the MMC showed the most potent radical scavenging activity against DPPH radical $(IC_{50}=167.45\;{\mu}g/mL)$, and superoxide $(IC_{50}=36.18\;{\mu}g/mL)$ and hydroxyl radicals $(IC_{50}=467.08\;{\mu}g/mL)$. The WMC also exhibited stronger radical scavenging activity than those of two other mulberry juice extract, WMJ and MMJ. Meanwhile, the MMJ exerted stronger three radical scavenging activity than the WMJ. Total phenolic content of the water and MeOH extracts from mulberry cake was higher than that of the water and MeOH extracts from mulberry juice. Thus, these results suggest that the extracts of mulberry cake with high dietary phenolics may be useful potential source of natural antioxidant as radical scavenger.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권9호
• /
• pp.847-852
• /
• 2005

지난 10여년간 객체지향 코드의 관리 및 분석을 위해 객체지향 소프트웨어 시스템에 대한 다양한 복잡도 계산 기법들이 제안되었다. 이러한 기법들은 WMC(Weighted Methods per Class), LCOM(Lack of Cohesion in Methods)과 같이 소스코드 분석을 기반으로 한다. 기존 기법들의 한계는 코드에서 함수의 개수만 계산한다는 것이다. 본 논문에서는 함수의 파라메타 개수, 반환값 여부 그리고 자료형까지도 확인하는 새로운 가중치 기법을 제안하며, 이를 역공학에 적용한다. 또한 역공학과정에서 객체지향 코드를 위한 클래스 복잡도 계산 지침을 제공하기 위해 인터페이스에 가중치를 부여하는 효율적인 복잡도 측정 기법을 제안한다. 제안기법인 ECC(Enhanced Class Complexity)는 C++ 환경에서 일관성 있고 정확한 결과를 보여준다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.73-78
• /
• 2002

In this paper we develop a method for constructing a Bayesian HPD (highest probability density) interval of a ratio of two multivariate normal generalized variances. The method gives a way of comparing two multivariate populations in terms of their dispersion or spread, because the generalized variance is a scalar measure of the overall multivariate scatter. Fully parametric frequentist approaches for the interval is intractable and thus a Bayesian HPD(highest probability densith) interval is pursued using a variant of weighted Monte Carlo (WMC) sampling based approach introduced by Chen and Shao(1999). Necessary theory involved in the method and computation is provided.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (1)
• /
• pp.520-522
• /
• 1998

기존의 소프트웨어에서 함수나 클래스와 같은 부분을 추출해 재사용하는 방법은 비용면에서 상당히 효율적이다. 그러나 이러한 방법을 사용한 기존의 연구들은 추출해 낸 부분이 표준 컴포넌트의 형태를 갖추지 못해서 일반적인 개발환경에서 활용되지 못하고 있다. 본 연구에서는 기존의 객체지향 소프트웨어에서 재사용성 높은 부분을 추출하여 이를 표준 컴포넌트로 변환하는 재사용 컴포넌트 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현환경 Solaris에서 자바를 이용하였고 대상 컴포넌트 모델은 자바빈즈이다. 본 연구에서는 추출되는 컴포넌트의 높은 재사용성을 보장하기 위하여 객체지향 재사용 메트릭스 WMC, LCOM과 독립성을 적용한다. 특히, 생성된 컴포넌트는 자신의 서브컴포넌트 추출을 지원함으로써 높은 재사용성과 유사성을 보장하고, 개발환경에서 적절히 활용될 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.199-220
• /
• 2013

The main objective of this study is to explore the relationship between psychological factors (i.e. math anxiety, attention, attitude, Working Memory Capacity (WMC), and Field dependency) and students' mathematics problem solving based on Revised Bloom Taxonomy. A sample of 169 K11 school girls were tested on (1) The Witkin's cognitive style (Group Embedded Figure Test). (2) Digit Span Backwards Test. (3) Mathematics Anxiety Rating Scale (MARS). (4) Modified Fennema-Sherman Attitude Scales. (5) Mathematics Attention Test (MAT), and (6) Mathematics questions based on Revised Bloom Taxonomy (RBT). Results obtained indicate that the effect of these items on students mathematical problem solving is different in each cognitive process and level of knowledge dimension.

• 한국수학교육학회지시리즈D:수학교육연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.181-195
• /
• 2009

Students' approaches to mathematical problem solving vary greatly with each other. The main objective of the current study was to compare students' performance with different thinking styles (divergent vs. convergent) and working memory capacity upon mathematical problem solving. A sample of 150 high school girls, ages 15 to 16, was studied based on Hudson's test and Digit Span Backwards test as well as a math exam. The results indicated that the effect of thinking styles and working memory on students' performance in problem solving was significant. Moreover, students with divergent thinking style and high working memory capacity showed higher performance than ones with convergent thinking style. The implications of these results on math teaching and problem solving emphasizes that cognitive predictor variable (Convergent/Divergent) and working memory, in particular could be challenging and a rather distinctive factor for students.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.182-193
• /
• 2011

지역 규모에 따른 한국 남부해역 표층 수온의 시 공간적 변동 패턴을 비교하고자 시기적으로는 31년간(1980~2000)의 동계와 하계를, 지역적으로는 남부해역 전체 해역(A 지역)을 비롯하여 제주도를 중심으로 서부 해역(B 지역)과 동부 해역(C 지역) 등 세 해역을 선정하였다. 수온의 시간적 변동 패턴을 위해서는 회귀분석을, 수온의 공간적 변동패턴 분석을 위해서는 수온의 가중평균중심과 표준편차타원체 분석이 각각 적용되었다. 수온의 회귀분석 결과 세 지역에서 두계절 모두 장기적으로 상승하는 경향을 보였다. 하지만 31년 평균수온이 하계에는 세 지역 모두 유사하였지만, 동계에는 C 지역이 B 지역보다 높게 나타났다. 두 계절 수온의 공간적 변동 패턴은 세 지역에서 각기 다름을 보였다. A 지역에서는 동-서 방향, B 지역에서는 남동-북서 방향, C 지역에서는 남서-북동 방향으로 나타났다. 아울러 동계에 수온의 가중평균중심 위치와 평균 수온과의 관계가 A와 B 지역에서는 상관성이 있는 반면, C 지역에서는 상관성이 없게 나타났다. 따라서 수온의 시 공간적 변동패턴 분석 시 지역적 규모를 고려해야 함을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제41권4호
• /
• pp.91-100
• /
• 2004

본 논문은 2개의 영상을 이용, disparity algorithm을 바탕으로 영상에 나타난 물체의 깊이 정보를 영상의 밝고 어두운 정도로 나타낼 수 있는 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법을 이용, 실시간 동작이 가능한 하드웨어 설계 및 구현을 실현한다. 실시간 동작을 위해 본 논문에서는 수직축 strip 구조를 이용하여 영상들의 유사 정도를 계산하였다. 물체의 거리 정보를 흑백영상으로 변환하여 가까이 있는 물체는 밝게, 멀리 있는 물체는 어둡게 나타낼 수 있도록 하여 각종 영상장치에서 확인할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 방법의 하드웨어는 30 frame/sec의 동작을 하도록 설계하여 Altera APEX20K1000EBC6S2-3의 device를 사용하여 검증하였으며, Hynix 0.35㎛ CB35 ASIC library와 256PQFP package를 이용하여 IC로 제작하였다.

• 대한미생물학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.63-71
• /
• 1986

The antifungal activities of amphotericin B, 5-fluorocytosine, and ketoconazole in combination of amphotericin B/ketoconazole and 5-fluorocytosine/ketoconazole were determined against 42 strains of Candida spp. isolated from oral cavity. Among 42 strains of Candida species, 36 strains of Candida albicans, 2 strains of Candida parapsilosis and Candida tropicalis 1 strain of Candida krusei and Candida stellatoidea were identified. The minimum inhibitory concentrations(MICs) of amphotericin B, 5-fluorocytosine and ketoconazole for these strains were ranged from 0.05-1.56 mcg/ml, 12.5->100.0 mcg/ml and 0.2-50.0 mcg/ml. In all of the experimental strains, amphotericin B had the greatest antifungal activity on a dilution basis. When a microtiter checkerboard technique was used 5-fluorocytosine acted synergistically with ketoconazole against all strains, whereas amphotericin B has a reduced effect. The killing curve experiments with on strain of Candida albicans WMC-85024 demonstrated that the combination of amphotericin B/ketoconazole and 5-fluorocytosine/ketoconazole produced a decrease in number of colony forming unit of >3 logs in 72 hours.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제14권3호
• /
• pp.751-770
• /
• 2018

Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.