최근 출입통제, 금융보안 및 전자여권 등 다양한 분야에서 얼굴인식, 지문인식, 홍채인식 등과 같은 생체인식기술의 적용이 활발히 이루어지고 있다. 또한 최근에는 손가락의 지정맥 패턴정보를 이용하여 개인을 인증하는 연구 역시 활발히 진행 중이다. 일반적으로 획득된 지정맥 영상은 손가락의 두께에 따른 적외선 빛의 투과도 및 카메라의 센서 잡음으로 인하여 정맥과 배경 분리에 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 고속으로 지정맥 영역을 추출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 기존의 방법에 비해 다음과 같은 2가지 장점을 가지고 있다. 첫째, 획득된 지정맥 영상에 적응적 지역 이진화 방법을 적용하여 지정맥 영역을 분리하였다. 둘째, 분리된 영상의 잡음을 열림 및 닫힘 연산을 이용하여 제거하고 최종적으로 골격화하여 지정맥 영역을 추출하였다. 실험결과, 기존의 방법들에서는 영상 잡음을 제거하기 위해 많은 필터를 사용하였으나 제안한 방법에서는 필터를 많이 사용하지 않으면서도 고속으로 정확하게 지정맥 영역을 추출할 수 있음을 보였다.
오미자 (Schizandra chinensis Bullion)의 건조방법에 따른 휘발성성분의 변화를 알아보고자 생체시료와 건조시료에 대한 SDE (steam distillation & extraction) 추출분석과 Headspace 분석을 하였다. 건조방법별 오미자의 정유함량은 생체시료에서 0.58%, 냉동건조시료에서 0.60%, 열풍건조 $(60^{\circ}C)$ 시료에서 0.30%를 나타냈다. SDE 추출된 정유의 성분조성을 조사한 결과, 생체시료의 주요 성분은 terpinen-4-ol(9.01%), ${\gamma}-terpinene(7.02%),\;{\beta}-myrcene(7. 55%)$, 기타 sesquiterpene류(28.48%) 등으로 나타났다. 냉동 건조시료의 경우도 비슷한 경향을 보였으나, 열풍 건조시료에서는 ${\gamma}-terpinene(5.40%),\;{\beta}-elemene(8.28%)$, 기타 sesquiterpene류(50.38%)등을 주로 함유하여 열풍건조에 의해 성분 조성이 달라졌다. Headspace 분석의 경우 SDE 분석과는 다른 성분조성을 보였는데 생체시료는 ${\beta}-myrcene(22.05%),\;{\gamma}-terpinen(9.47%),\;{\alpha}-pinene(8.91%)$, sabinene (8.48%) 등이 주성분으로 나타났다. 건조시료의 성분조성은 대체적으로 냉동건조, $(60^{\circ}C)$ 열풍건조, $(80^{\circ}C)$ 열풍건조 순으로 ${\beta}-myrcene,\;{\alpha}-terpinene$ 등은 감소하였고, ${\alpha}-ylangene,\;{\alpha}-pinene$, camphene 등은 증가하는 경향이었다. 건조조건에 따라 정유성분의 함량과 조성 이 SDE 분석과 Headspace 분석 모두에서 변화하였는데, 전반적으로 monoterpene류와 알코올류의 조성은 감소하고 상대적으로 고비점 화합물인 sesquiterpene류의 조성은 증가하는 경향을 나타냈다.
SFE법을 이용하여 딸기의 휘발성 향기성분을 추출하기 위한 시료의 적정 전처리 및 SFE 작동조건을 검토하였으며, SDE법 및 SE법 등의 추출방법과 휘발성 향기성분 조성을 비교하였다. 딸기 생시료, 동결건조시료, 그리고 생시료에 celite를 30, 70%를 혼합하여 제조한 시료를 이용하여 SFE 처리후 향기성분을 분석한 결과, 생시료에 celite를 70% 첨가하는 방법이 향기성분을 추출하는데 가장 효과적인 것으로 나타났다. 온도(40, $55^{\circ}C$)와 압력(3,000, 6,000 psi)을 달리하여 SFE 처리한 결과, 3000 psi, $55^{\circ}C$ 조건에서 alcohol류와 acid류의 추출효율이 증가하였으며, $\gamma$-dodecalactone의 함량도 3배 정도 높은 수준으로 나타났다. SDE법, SFE법 및 SE법 등의 추출방법별 딸기의 휘발성 향기성분을 분석한 결과, SFE법은 SDE법에 비해 추출한 휘발성 향기성분의 종류는 적지만 추출량이 비슷하면서 열분해 및 열변성이 발생하지 않아 딸기 고유의 향기에 가까운 향기패턴을 나타내었으며, 기호적으로 우수한 acid류가 다량 함유된 향기성분을 추출하기에 적합한 것으로 나타났다.
본 논문은 걸음걸이 분석 기반의 특징 추출과 NEWFM(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions)을 이용하여 건강한 사람의 족압(foot pressure)과 파킨슨병 환자의 족압으로부터 건강한 사람과 파킨슨병 환자를 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 PhysioBank에서 제공하는 족압 데이터와 시간에 따른 족압의 변화를 이용하여 각각 4개의 특징을 추출하였다. 두 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하여 이전 단계에서 추출한 8개의 특징으로부터 웨이블릿 계수를 추출하였다. 마지막 단계에서는 추출된 웨이블릿 계수들을 이용하여 통계적 기법인 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 40개의 입력을 추출하였다. NEWFM은 족압 데이터로부터 8개의 특징을 추출하여 건강한 사람과 파킨슨병 환자를 분류하였을 때 왼쪽 족압과 오른쪽 족압의 차를 이용한 특징과 시간에 따른 족압의 변화에 대한 차를 이용한 특징의 경우에 높은 정확도(accuracy)가 나타났다. 이러한 결과를 통하여 걸음걸이에 있어서 질질 끄는 특징을 보이는 파킨슨병 환자의 양쪽 족압의 차가 건강한 사람의 양쪽 족압의 차보다는 상대적으로 적다는 특징을 본 실험을 통해 확인할 수 있었다.
복분자딸기 열매의 미숙과와 완숙과 그리고 잎을 사용하여 추출방법에 따른 생리활성을 측정한 결과는 다음과 같다. 즉, 총 폴리페놀 함량은 추출용매에 의한 차이는 보이지 않았고 전체적으로 복분자딸기의 잎에서 높은 총 폴리페놀 함량을 나타내었으며, 특히 75% 아세톤으로 추출한 경우 잎에서 건물기준으로 100 g당 11.38 g으로 가장 높은 값을 나타내었다. 복분자딸기의 전자공여능은 추출 용매에 따른 차이는 보이지 않았으며, 전체적으로 미숙과가 완숙과나 잎에 비하여 90%이상의 높은 전자공여능을 나타내었다. 복분자딸기의 아질산염 소거능을 pH 1.2, 4.2, 6.0의 조건으로 조사한 결과 pH 1.2일 때 가장 높은 아질산염 소거율을 나타내었다. pH 1.2의 조건에서 미숙과의 아질산염 소거율은 80% 메탄올 추출물이 63.24%, 75% 아세톤 추출물은 60.56%로 완숙과나 잎에 비하여 높은 값을 나타내었고, 열수 추출물에서는 잎이 49.83%로 미숙과와 잎에 비하여 높은 아질산염 소거율을 나타내었다. 복분자딸기의 SOD유사활성은 완숙과가 미숙과나 잎에 비하여 모든 추출조건에서 높은 SOD유사활성을 나타내었다. 복분자딸기 추출물의 항균활성을 조사하기 위하여 E. coli, S. typhimurium, B. cereus, S. aureus를 시험균주로 하여 agar diffusion test를 실시한 결과 모든 추출물이 B. cereus에서만 높은 항균활성을 나타내었다.
GIS 분야에서 다양하고 복잡한 원시 선형데이터로부터 수치지도 형태의 건물데이터를 형성하기 위한 일반화 기법 중 선형 단순화기 법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으나 국내의 수치지도 작성내규를 고려한 단순화기 법은 연구사례가 많지 않다. 본 연구에서는 건물 준공 시 이용되는 CAD 도면자료로부터 건물 외곽선을 추출하여 수치지도 건물데이터를 생성 또는 갱신하기 위해 방법론으로 수치지도 작성내규에 근거한 선형단순화 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 효용성을 검증하기 위하여 Douglas-Peucker 알고리듬 등 가장 효율적이고 일반적으로 사용되는 4개의 선형 단순화기법과 본 기법을 동일한 건물 외곽선에 적용하여 수치지도 작성내규 만족도 형상유사도 절점수, 선길이, 면적에 대해 비교, 분석하였다. 분석 결과, 제안된 알고리듬의 경우 수치지도 내규 만족도 면에서 100%에 가까운 만족도를 보였으며 형상유사도, 절점수, 선길이, 면적의 측면에서도 다른 알고리듬들에 비해 거의 손실이 발생하지 않아 추후 건설도면을 이용한 수치지도의 갱신 시에 유용하게 사용될 것으로 판단된다.
Objectives: The aim of this study was to develop a Phlegm Pattern Questionnaire for Functional Dyspepsia (PPQ-FD) by modifying a previously developed Phlegm Pattern Questionnaire (PPQ) and to verify its reliability and validity. Further objectives were to obtain the optimal cut-off value for the PPQ-FD for standardization and for clinical use. Methods: The PPQ-FD was developed by extracting the major symptoms of the phlegm pattern in functional dyspepsia and by using the Delphi method to administer a requested importance survey to experts. The reliability, validity, and optimal cut-off value of the PPQ-FD were analyzed by enrolling a total of 60 subjects in this study. Thirty patients were diagnosed with both functional dyspepsia and phlegm pattern and thirty patients were diagnosed with only functional dyspepsia. All participants were requested to fill out the PPQ-FD. Results: No statistically significant differences were detected in the two groups for sex distribution, age, or body mass index. Five of the survey questions negatively affected its reliability; therefore, we decided to exclude those five questions on further inspection. The Cronbach's α coefficient of the revised PPQ-FD was 0.853, and clinical validity was verified. Construct validity was analyzed by factor analysis and identified four factors. Statistically significant positive correlations were found between the revised PPQ-FD and other dyspepsia scales, such as the SQDQ, SSQD, VAS, NDI-K, and FD-QoL scales. The VAS had particularly strong positive correlations with the PPQ-FD. Conclusions: The PPQ-FD developed in this study has fundamental reliability and validity for use as a pattern-diagnosis questionnaire. The PPQ-FD can help to diagnose the phlegm pattern in patients with functional dyspepsia.
Objective:Gagam-Gongjin-dan (GGD) is an oriental medicinal prescription composited with Cervi parvum Cornu, Corni Fructus, Angelica Gigantis Radix, Lycii Fructus, Dioscoreae Rhizoma, Citri Pericarpium, Gastrodiae Rihzoma, Agastachis Herba, Cassiae cortex, Scutellariae Radix and Schisandrae Fructus. The purpose of this study was to investigate the effects of GGD extract against acetaminophen (APAP)-induced liver injury in mice. Methods:GGD extract was prepared by extracting with methanol for 7 days. The extract was freeze-dried following filtration through vacuum distillation system. The first, we investigated the antioxidant effects of GGD extract on electronic donating ability (DPPH), nitrite (NO) scavenging and superoxide dismutase (SOD)-like activity. The next, we investigated the possible hepatoprotective effect of GGD extract administration against acetaminophen-induced liver injury in mice. Mice were orally administrated with or without GGD extract of different doses (25-100 mg/kg/day) one times per day for 6 days. After 3 days, APAP was orally applied with a single dose (400 mg/kg). Results:GGD extract increased DPPH, NO and SOD-like activities in dose dependant. APAP treatment significantly increased aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) activities in plasma. Also, APAP treatment significantly evaluated lipid peroxidation product thiobarbituric reacting substances (TBARS) and depleted some antioxidant enzymes (superoxide dismutase, catalase, d-aminolevulinate dehydratase and gluthathione peroxidase activities) in liver homogenates compared to the control group. However, the orally administration of GGD extract was able to counteract these effects. Histological studies provided supportive evidence for biochemical analysis Conclusions:These results suggest that GGD extract has a potential antioxidant and hepatoprotective effect against APAP-induced liver injury, these properties may contribute to liver disease care.
다중 모달리티 영상정합은 서로 다른 성격의 두 영상의 중요정보를 결합하여 복합적 정보를 얻기 위해 널리 사용되는 영상처리 기법이다. 본 연구에서는 정합 대상 객체의 초기위치 및 방향에 종속적이지 않고, 낮은 정합오차 범위 내에서의 안정적인 정합을 지원하기 위하여 기존의 표면기반 정합 기법을 개선한 모멘트 정보 및 표면거리 기반의 정합 기법을 제시한다. 제안방법에서는 우선 정합대상객체의 표면 윤곽 점을 추출하고, 이를 기반으로 대상객체의 모멘트 정보를 추출하여, 표면거리 기반 상세 정합 이전에 모멘트 정보를 일치시키는 변환을 수행함으로써, 정합이전 대상객체의 위치 및 방향이 상이한 경우에 있어서도 정합이 안정적으로 수행되도록 한다. 또한 테스트 영상에 대한 표면 대표점 추출 시, 표면 코너추출법을 적용함으로써, 기존 표면 정보 기반 정합기법에서 일반적으로 사용하고 있는 무작위 샘플링 및 일정간격 샘플링에 의한 취약점을 보완한다. 본 논문에서 제안기법의 검증을 위하여 뇌 부위 자기공명단층영상(MRI)과 양자 방출 단층 촬영 영상(PET)을 적용하고, 정합오류율과 정합결과에 대한 2,3차원 가시화 영상의 육안평가를 통하여 정확성 및 안정성 측면을 검증한다.
실시간 동작영역 검출 알고리즘의 차영상 기법은 배경프레임을 이용한 방식과 이전프레임을 이용한 방식으로 구분된다. 배경프레임을 이용한 방식은 사전에 분석한 배경정보를 기반으로 정확한 동작영역을 검출할 수 있는 방법이다. 하지만 배경정보가 변경될 경우 정보갱신이 요구되므로, 실시간 응용분야에 제한적이다. 이전프레임을 이용한 방식은 현재프레임과 시차간격이 존재하는 이전프레임을 취득하여 동작의 윤곽선을 검출한다. 하지만 실제 윤곽선과 오차를 보여 보정이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문이 제안하는 3 way-diff 알고리즘은 프레임 제작과정 중 발생되는 반사된 빛 영역과 차영상 기법을 이용해 동작의 윤곽선을 구하므로, 기존 방식들에 배경의존성 및 부정확성을 보완한다. 다중 차영상 기법 및 비트단위의 AND 연산으로 수행되며, 이 과정으로 배경프레임을 이용한 방식의 정확성과 이전프레임을 이용한 방식의 환경적응력을 융합하며 노이즈의 발생을 감소시킨다. 또한 제안하는 기법의 성능은 CASIA의 Gait 데이터베이스 샘플을 이용해 각 기법에 대한 성능평가로 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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