• 한국수자원학회논문집
• /
• 제55권4호
• /
• pp.301-308
• /
• 2022

조류는 수생태계에서 소비자의 에너지를 공급하여 생태계 내 없어서는 안 될 1차 생산자로서 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 나뉘어진다. 남조류의 경우 수온이 상승하여 여름철 발생하여 과대 증식하여 녹조현상의 주원인이 되며, 최근 기후 변화로 인해 녹조현상의 발생시기의 변화와 빈도수가 늘고 있는 추세이다. 기존의 조류 조사 방식은 채수 및 센서를 통한 측정으로 이루어지고 있으며 시간, 비용 및 인력의 한계가 나타난다. 이러한 기존 모니터링 방법의 한계를 극복 하기위해 위성영상이나 무인항공기(Unmanned Aearial Vehicles, UAV), 등 탑제체를 운용한 다중분광 및 초분광과 같은 분광기기를 이용하여 원격 모니터링을 수행하는 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 조류 배양액 및 하천수 채수를 통한 실험실 규모의 실험을 통해 원격 모니터링의 종 구분에 대한 가능성에 대하여 확인 해보고자 하였다. 초분광 영상을 취득하기 위해 400-1000 nm에서 분석할 수 있는 초분광 센서를 활용하였다. 채수한 하천수의 조류 종 구분을 위한 분광특성을 추출하기 위해 GF/C필터를 이용하여 여과를 진행하여 시료를 제조하여 영상을 수집하였다. 수집된 영상을 방사보정 및 Base (하천수 및 배양보존액 통칭) 제거를 진행하였고 조류의 분광 정보 추출 과정을 통해 시료별 분광 정보를 추출, 분석하여 조류의 분광특성을 파악, 비교분석하여 하천·호소에서의 초분광영상 기반 원격탐사 모니터링의 적용성을 검토하고자 하였다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.1-13
• /
• 2023

현행 항공교통이용자 분석은 주로 통계적인 분석이 주류를 이루고 있으나, 이동경로, 지역별 이용자 수, 공항접근 소요시간 등 세부적인 사항에 대한 분석이 어렵다는 한계가 있다. 한편 빅데이터 기술 발전과 데이터3법 개정에 따라 빅데이터 기반 교통분석이 활성화되고 있으며, 모바일 통신 데이터는 휴대전화 단말기의 위치를 상세하게 파악할 수 있어 교통분석을 위한 좋은 분석자료가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 항공교통이용자 분석방법의 한계를 극복하기 위해 이동경로 전체를 분석할 수 있는 모바일 통신 데이터를 기반의 교통이용자 O/D(Origin/Destination) 추출 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 알고리즘은 각 공항에 공항신호탐지 구역을 설정하고, 해당 구역의 기지국 접속이력을 토대로 항공교통이용자를 추출하고 해당 이용자의 출발지-도착지 경로상의 기지국 접속 데이터를 토대로 이동경로를 추정하는 것이다. 본 연구에서는 2019년 1~12월의 기간을 대상으로 모든 국내 공항에 대하여 국내/국제선 이용자에 대해 O/D를 추출하였다. 또한 추출된 데이터의 검증을 위해 모바일 통신데이터 기반 항공교통 이용자 O/D 데이터와 항공통계데이터에 대해 상관성 분석을 수행하였다. 이를 통해 총량에는 차이가 있으나(국내선 4.1, 국제선 4.6) 상관성 0.99로 상관성이 높아 활용 가능할 것으로 판단되었다. 본 연구에서 제시한 알고리즘은 기존과 다르게 항공교통이용자의 이동행태, 지역별/연령별 비율 등 폭넓고 상세한 분석을 가능하게 하며, 향후 공항관련 정책 마련이나 지역별 시장분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있다.

• 한국가정과교육학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.19-42
• /
• 2018

본 연구의 목적은 2015 실과(기술·가정) 교육과정에 따라 개발된 중학교 교과서에서 '식생활' 단원의 활동과제를 다중지능 활용 교수·학습방법을 기준으로 분석하는 데 있다. 이러한 목적을 이루기 위해서 12종의 중학교 기술·가정 교과서에서 '청소년기의 영양과 식행동', '식사의 계획과 선택', '식품의 선택과 안전한 조리'를 내용 요소로 하는 본문 내용과 읽을거리, 평가 문항을 제외하고 학생들이 활동할 수 있는 과제를 다중지능 활용 교수·학습방법을 기준으로 분석하였다. 분석방법은 내용분석 기법을 사용하여 학습 활동에 중심을 두고 분석하였고, 활동과제의 하위 질문들도 모두 각 한 가지의 활동으로 분리시키되, 연속선상에 있는 활동을 준비하는 과정은 한가지로 묶어서 분석하였다. 3인이 활동과제를 분석하고 협의를 통해 분석기준을 수정·보완하는 과정을 2회 진행한 후 다른 연구자 3인이 확인하였다. 12종의 교과서를 분석한 결과 활동과제의 수는 교과서 종류별로 25~74개로 나타났으며, 활동과제의 수는 총 527개였다. 다중지능 영역별 비율을 살펴보면, 논리수학지능을 활용한 활동과제가 35%로 가장 많은 것으로 나타났으며, 언어지능 26.8%, 개인내적지능 23%, 대인관계지능 7.2%, 시각운동지능 3.8%, 신체운동지능 2.7%, 음악지능 1.5% 순으로 나타났다. 반면, 자연탐구지능을 활용한 활동과제는 없는 것으로 분석되었다. 자연탐구지능을 제외하고 전반적으로 다중지능을 활용하고 있었는데 이는 가정 교과가 실천을 본질로 하면서 식생활과 관련된 다른 교과의 내용이나 방법을 추출하여 새롭게 재조직한다는 점에서 가정 교과의 융합적 성격을 나타내는 것으로 해석된다. 본 연구는 다양한 교수·학습방법의 틀을 마련하여 학생 참여형 수업을 활성화하고, 가정 교과에서 융합 교육을 실현하는 데 대안을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.166-172
• /
• 2001

인삼의 약리활성 성분인 사포닌 성분의 추출분획 중 ginsenoside 함량을 높이거나 화학적 성분 변화를 줄이거나 또는 추출과정을 간편화하기 위한 새로운 추출 분획 방법을 정립하고 기존의 방법과 화학적 조성을 비교하였다. 인삼사포닌의 분획분리 방법으로서 일반적인 고온 MeOH/n-BuOH추출법(BuOH법) 및 고온 MeOH/Diaion HP-20법(HP-20법) 이외에도 새로운 3가지 방법, 즉 고온 MeOH 추출/cation AG 50W 흡착/$H_2O$ 용출/n-BuOH 추출법(AG 50W법), 상온 MeOH/Diaion HP-20법(상온추출법), EtOAc/n-BuOH 직접추출법으로 조사포닌을 분리하였다. AG 50W법에 의한 조사포닌 중 총 ginsenoside 함량은 61.5%로 가장 높았으며 반대로 단백질과 유리 아미노산 함량은 각각 0.93과 0.19%로 다른 방법에 비해 현저히 낮게 나타났다. 단백질의 함량은 HP-20법에 의한 분리가 14.18%로 가장 높았고, 유리당은 BuOH법이 13.5%로서 HP-20법 및 AG 50W법에 비해 $20{\sim}40$배 높은 것으로 나타나 유리당이 BuOH법에 의한 조사포닌 중 순수사포닌 함유 비율을 낮추는 한 요인임을 알 수 있다. 한편, 본 연구에서 새로이 정립한 AG 50W법의 경우 prosapogenin의 생성이 많았다. 그 밖에, 사포닌 분석시료의 신속한 조제를 위하여 추출과정을 단축하여 EtOAc/n-BuOH 혼합용매로 직접 환류추출할 경우, ginsenoside $Rg_1$과 Re의 조성이 높게 나타났다. 본 연구 결과는 조사포닌의 조제 방법에 따라 ginsenoside, 유리당 및 조단백질 등 화학성분의 조성이 현저히 다르며 실험목적에 따라 적절한 방법이 이용될 수 있음을 시사한다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제31권6호
• /
• pp.1529-1535
• /
• 1999

고전압 PEF는 P. rhodozyma 세포막에 손상을 주어 투과성을 80% 이상 증진시키지만, carotenoid 색소가 P. rhodozyma 세포막의 지방체와 결합한 생태로 존재하기 때문에 고전압 PEF 처리에 의한 세포막 투과성 증진의 효과만으로는 색소 추출 효과가 거의 없다는 김$^({12})$ 등의 보고에 이어서, 본 실험에서는 투과성을 증진시키는 물리적, 화학적 또는 생물학적 방법을 전처리하고 고전압 PEF 처리를 하는 병합 처리가 색소 추출에 미치는 영향에 대하여 조사하였다. 유기 용매 처리 또는 냉동-해동의 반복 처리 후에 50 kV/cm, 300 Hz에서 $1000\;{\mu}s$ 동안 PEF처리하는 병합 처리의 경우에는 색소 추출에 synergy 효과가 없었다. 효모 세포벽 용균 효소 처리나 ultra turrexer를 이용하는 기계적 처리를 한 후에 PEF 처리를 하는 병합 처리의 경우에는 색소 추출이 PEF단독 처리보다 각각 13.7배 또는 3.3배 증가하였다. 위의 2가지 경우에는 PEF와 전처리에 따른 색소 추출량의 산술적 합계보다도 병합처리 하는 경우의 색소 추출량이 각각 52% 및 69.8% 증가하였다. 따라서 병합처리가 synergy 효과가 있다는 것을 알 수 있었지만 연속 공정으로 적합하지 못하였다. 한편 세포 투과성을 증진시키는 11가지의 permeabilizing agents를 $0.01{\sim}0.5%(v/v)$의 농도로 0.01% $CaCl_2$ 세포 현탁액에 첨가하여 상온에서 2시간 교반 후에 고전압 PEF 처리하는 병합 처리를 한 결과, 계면활성제인 Tween 20과 탄소수 10개의 포화지방산인 capric acid는 각각 0.01% 및 0.1% 첨가했을 때 색소 추출량이 60.7 및 $75.2\;{\mu}g$으로서 가장 효과적이었다. 이러한 병합 처리는 연속 공정으로서의 가능성도 충분하다. 뿐만 아니라 capric acid를 첨가하고 난 후에 PEF 처리하는 병합 처리 효과를 직접 확인 하고자 무처리, PEF 단독처리 및 병합처리 후의 세포 내 외부의 변화를 SEM과 TEM으로 관찰하였다. SEM으로 관찰한 결과 PEF 처리에 의해서 세포 표면이 거칠어지고 쭈글쭈글한 모양을 띠어 무처리 세포와는 다른 형태로 나타내었으며, 병합처리의 경우에는 정도가 심하였다. TEM으로 관찰한 결과 병합 처리에 의하여 세포벽은 유지되었으나 세포막은 그 구성물질이 많이 빠져나가 손상된 모습을 나타내었다. 이와 같은 결과들은 P. rhodozyma로부터 연속적으로 색소 추출 가능성을 제시하고 있다.

• Applied Biological Chemistry
• /
• 제9권
• /
• pp.111-118
• /
• 1968

제주도(濟州道 ) 목야조성지(牧野造成地)의 흑색(黑色) 및 적색화산회토양(赤色火山灰土壤)에 대(對)한 7개목초(個牧草)의 토양인산(土壤燐酸) 이용력(利用力)을 $P^{32}$를 사용(使用)하여 조사(調査)하고 토양(土壤)의 각종(各種) 유효(有效) 인산(燐酸) 및 형태별(形態別) 분별정량(分別定量)을 하여 알맞은 유효인산(有效燐酸) 정량법(定量法)을 찾고자 하였던바 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 1) 목초별(牧草別) 토양인산(土壤燐酸) 이용력(利用力)은 Italian rye grass${\gg}$ Soybean> cassia> corn> weeping love grass${\gg}$ Korean Lespedeza> Red Clover의 순(順)이며 A-value$(kgP^{2}O^[5}/ha)$가 1000이상(以上) $200{\sim}500$과 40이하(以下)의 세 가지로 대별(大別)된다. 2) 흑색토양(黑色土壤)은 적색토양(赤色土壤)에 비(比)해 무기인산(無機燐酸)이 배(培)가 되지만 목초(牧草)가 흡수(吸收)하는 유효인산량(有效燐酸量)에는 차이(差異)가 없음으로 유효(有效) 인산추출액(燐酸抽出液)은 두 토양(土壤)에 동량(同量)으로 추출(抽出)되는 것이라야 한다. 3) 목초별(牧草別) 흡수이용력(吸收利用力)에 맞는 유효인산추출액(有效燐酸抽出液)은 원토건중당(原土乾重當) 최고(最高) 20 ppm을 침출할 수 있는것과 최소(最小) 100 ppm 이상(以上) 추출(抽出)할 수 있는 두 개의 추출제(抽出劑)가 추정(推定)되며 전자(前者)는 이용력(利用力)이 약(弱)한 목초(牧草)에 후자(後者)는 이용력(利用力)이 강(强)한것에 적용(適用)되고 전자(前者)는 Truog 법(法)이 사용(使用)될 수 있으나 후자(後者)는 해당(該當)한 추출법(抽出法)은 사용(使用)된것들 중(中)에는 없었다. 4) 두과목초(荳科牧草)는 T/R 치(値)와 pdF(비료(肥料)에서 유래(由來)한 식물체무백분비(植物體燐百分比)간(間)에 5% 수준(水準)에서 부상관(負相關)이 있고 T/R가 5이상(以上)에서 50% 이하(以下)의 %pdF를 T/R가 5 이하(以下)에서 80% 이상(以上)의 %pdF를 보였으나 화본과(禾本科)에서는 아무런 상관(相關)이 없었다.

• 지능정보연구
• /
• 제24권2호
• /
• pp.21-35
• /
• 2018

본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.65-73
• /
• 2019

지역이나 전구 규모의 농업 생태계를 감시하기 위해 HDF 형식으로 제공되는 MODIS 원격 탐사자료가 사용되어 왔다. 대개의 경우, 다량의 영상자료들이 처리되어야 하기 때문에, 이들 자료의 처리 성능을 향상시키는 것이 유리하다. 본 연구는 HDF 파일을 처리할 수 있는 GDAL과 같은 라이브러리가 운영 체제나 배포 방식 등에 따른 처리속도의 차이를 확인하여 원격 탐사 자료 처리 시스템 구축을 지원하고자 하였다. 이를 위해, GDAL이 시스템에 설치되는 주요 조건들에 따라 MODIS 영상자료 처리 시간을 측정하고 비교하였다. 운영 체제(Ubuntu 및 openSUSE), 컴파일러(GNU 및 Intel), 설치 옵션 및 바이너리 패키지 조건을 조합하여 GDAL성능 비교가 이루어졌다. 각 조건에 따라 설치된 GDAL을 사용하여 MODIS 영상 중 대기측정 자료(MOD07)의 2차원 변수와 3차원 변수에 해당하는 총 10 종의 자료를 추출하였다. 자료처리에 소요된 구동 시간은 각 변수 값을 시스템 메모리에 저장하는 작업이 끝난 직후 측정되었다. 가장 좋은 성능을 보인 설치 조건은 Ubuntu에서 Intel Compiler를 사용하여 컴파일 된 GDAL을 사용하는 것이었다. OpenSUSE에서는 GNU와 Intel 컴파일러가 각각 2차원 자료와 3차원 자료를 처리하기 위한 작업에 효과적인 것으로 나타났다. 한편 "--with-hdf4=no" 옵션으로 컴파일 된 GDAL과 RPM package manager 버전의 GDAL의 경우, 다른 조건에 비해 상당히 낮은 성능을 보였다. 이러한 결과는 운영 체제나 컴파일러, 설치 옵션 등을 조정하여 원격 탐사자료 처리 도구의 속도를 개선할 수 있다는 것을 암시하였다. 특히, 원격 탐사 자료의 경우 다양한 형식으로 배포되므로, 이를 처리하는 라이브러리들이 최고의 성능을 발휘할 수 있는 조건을 탐색하고 이러한 결과의 공유가 후속연구에서 진행되어야 할 것으로 보인다.

• 대한본초학회지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.1-8
• /
• 2008

Objectives : The purpose of this study was to evaluate on the antimicrobial effect on the periodontal pathogens and anti-inflammatory effect of Artemisiae Iwayomogii Herba. Artemisiae Iwayomogii Herba has been used for treating as Artemisiae Capilaris Herba in Korea. Methods : Artemisiae Iwayomogii Herba was prepared by extracting medicinal herb with water. We investigated antimicrobial activity by the minimun inhibitory concentration (MIC) test. We also investigated inhibition of IL-$1{\beta}$-induced collagenase-l(MMP-l), stromelysin-1(MMP-3), interleukin-6 gene expression in human gingival fibroblasts. Results : The antimicrobial effect of Artemisiae Iwayomogii Herba was evaluated with MIC against periodontopathogens; Porphyromonas gingivalis 2561, W50, A7A1-28, 9-14K-1, Prevotella intermedia28, and Actinobacillus actinomycetemcomitans Y4, MICs of Artemisiae Iwayomogii Herba were 0.156 mg/ml, 0.625 mg/ml, 0.313 mg/ml, 1.25 mg/ml, 10 mg/ml and 10 mg/ml. The anti-inflammatory effect of Artemisiae Iwayomogii Herba was evaluated with Influence of herbs on the IL-$1{\beta}$-induced expression of MMP-1, MMP-3, interleukin-6, IL-$1{\beta}$ increased MMP-1, MMP-3, interleukin-6 mRNA levels. Artemisiae Iwayomogii Herba significantly inhibited IL-$1{\beta}$-induced MMP-1, MMP-3, interleukin-6 gene expressions in a dose-dependent manner. Conclusions : These results suggested that Artemisiae Iwayomogii Herba might reduce the excessive proteolytic capacity of the gingival fibroblast during inflammation and could be developed a new drug in periodontitis.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권5호
• /
• pp.251-260
• /
• 2016

얼굴 인식은 얼굴 영상에서 특징을 추출하고, 이를 다양한 알고리즘을 통해 학습하여 학습된 데이터와 새로운 얼굴 영상에서의 특징과 비교하여 사람을 인식하는 기술로 인식률을 향상시키기 위해서 다양한 방법들이 요구되는 기술이다. 얼굴 인식을 위해 학습 단계에서는 얼굴 영상들로 부터 특징 성분을 추출해야하며, 이를 위한 기존 얼굴 특징 성분 추출 방법에는 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis, LDA)이 있다. 이 방법은 얼굴 영상들을 고차원의 공간에서 점들로 표현하고, 클래스 정보와 점의 분포를 분석하여 사람을 판별하기 위한 특징들을 추출하는데, 점의 위치가 얼굴 영상의 화소값에 의해 결정되므로 얼굴 영상에서 불필요한 영역 또는 변화가 자주 발생하는 영역이 포함되는 경우 잘못된 얼굴 특징이 추출될 수 있으며, 특히 일반 카메라 영상을 사용하여 얼굴인식을 수행하는 경우 얼굴과 카메라간의 거리에 따라 얼굴 크기가 다르게 나타나 최종적으로 얼굴 인식률이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 일반 카메라를 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역에서 Gabor Filter를 이용하여 계산된 얼굴 외곽선을 통해 불필요한 영역을 제거한 후 일정 크기로 얼굴 영역 크기를 정규화하였다. 정규화된 얼굴 영상을 선형 판별 분석을 통해 얼굴 특징 성분을 추출하고, 인공 신경망을 통해 학습하여 얼굴 인식을 수행한 결과 기존의 불필요 영역이 포함된 얼굴 인식 방법보다 약 13% 정도의 인식률 향상이 가능하였다.