BACKGROUND/OBJECTIVES: Oxidative stress is a major effector of various diseases; accordingly, antioxidants are frequently ingested in order to prevent or alleviate disease symptoms. Kimchi contains various natural antioxidants, and it is known that the functional activity varies depending on the ingredients and fermentation state. Black raspberries (BR) contain various bioactive compounds with antioxidant effects. This study investigated the antioxidant and liver-protection effects of kimchi supplemented with black raspberry juice powder (BJP). MATERIALS/METHODS: BJP-added kimchi (BAK; at 0.5%, 1%, and 2% concentrations of BJP) and control (without BJP) were prepared and fermented at $4^{\circ}C$ for 4 weeks. Changes in the antioxidant effects of BAK during fermentation were investigated. In addition, the protective activity of BAK against oxidative stress was investigated in a liver cirrhosis-induced animal model in vivo. RESULTS: BAK groups showed the acidity and pH of optimally ripened (OR) kimchi at 2 weeks of fermentation along with the highest lactic acid bacterial counts. Additionally, BAK groups displayed a higher content of phenolic compounds and elevated antioxidant activities relative to the control, with the highest antioxidant effect observed at 2 weeks of fermentation of OR 1% BAK. After feeding the OR 1% BAK to thioacetamide-induced liver cirrhosis rats, we observed decreased glutamate oxaloacetate transaminase and glutamate pyruvate transaminase activities and elevated superoxide dismutase activity. CONCLUSIONS: These findings showed that the antioxidant effects of OR BAK and feeding of OR 1% BAK resulted in liver-protective effects against oxidative stress.
사물인터넷의 활용은 4차산업혁명 시대의 핵심으로 다양한 데이터와 서비스를 축적, 융합, 분석하여 재활용하는 기본이 된다. 4차 산업혁명의 발전 속도와 사업 전환의 패러다임이 급격히 변화하고 예측하기 힘든 상황에서 사물인터넷을 연계하고 관리할 수 있는 시스템과 프레임워크가 요구된다. 본 논문에서는 국내 오픈소스이며 서비스인 OKMindmap에 사물인터넷을 접합하고 Node-RED 서비스를 연계하여 사물인터넷 관리시스템으로 개발하였다. 개발된 시스템은 OKMindmap의 장점과 프로세스적 프로그래밍이 가능한 Node-RED의 장점이 결합되어 쉽게 설치할 수 있으며 웹 브라우저 기반으로 사물인터넷을 연결하고 다양한 데이터 및 서비스 변환 및 연계를 할 수 있다. 라스베리파이에 카메라 모듈, 온습도 센서 모듈, 전동기 제어 모듈을 개발하여 기본적인 기능을 구현하였으며, 점차 아두이노와 SOC 등의 사용으로 연계 소자들을 확산해 나아갈 계획이다.
4차 산업혁명의 발전에 따라 빅데이터의 기술들을 이용하여 연식이 오래된 차량들에서 확인할 수 없는 결과들을 모바일을 이용하여 즉각적으로 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 먼저 OBD2 센서를 이용하여 차량의 데이터를 수집하였고 수집된 데이터를 라즈베리파이에 저장하여 라즈베리파이가 차량이 주행하는 것과 같은 상황을 두었다. 이후 차량의 데이터가 발생되면 데이터를 실시간으로 수집하고, 수집된 데이터를 여러 개의 노드를 이용해 분산저장한 뒤 시각화 하고자 하는 데이터를 가공, 정제, 처리하고 처리된 결과를 바탕으로 시각화하여 출력한다. 우리는 이와 같은 진행에 빅데이터를 이용하고 차량데이터를 빠르게 처리하여 모바일 기기를 통하여 효과적으로 확인할 수 있다.
현재 지문인식, 얼굴인식 등 다양한 보안기술들이 개발되고 있다. 하지만 많은 기술들이 개발되었음에도 불구하고 기술들을 접목시킨 분야가 상당히 제한적이다. 특히 기존에 디지털 방식의 시스템에 현대 보안기술들을 접목시키기는 쉽지만, 아날로그 방식을 사용하던 시스템에서 디지털 방식의 새로운 기술을 도입하기엔 많은 어려움이 있다. 하지만 그 시스템이 널리 사용될 수 있다면 아날로그 시스템을 디지털 시스템으로 바꿀만한 충분한 가치가 있다. 그렇기 때문에 선택한 주제가 전자출결 시스템이다. 본 논문은 라즈베리파이를 활용하여 출입문에 카메라를 설치하여 얼굴 감지를 위한 Haar-like feature방식의 트레이닝과, 주성분 분석(PCA)방식 중의 Eigenface 방식의 얼굴인식으로 실시간 얼굴인식을 수행하여 출결을 수행한다. 출결 된 데이터들은 무선통신을 활용하여 스마트폰으로 전송하고 스마트폰에선 그 정보들을 받고 관리할 수 있는 관자용 어플리케이션 제작까지 완료하였다.
CAN(Controller Area Network) 모듈의 탑재 여부와 관계없이 각 회사의 농기계관리에 범용으로 적용할 수 있는 부착형의 스마트어댑터를 설계 및 구현하였다. 스마트어댑터는 리눅스 환경에서 농기계관리 소프트웨어가 동작하는 메인보드(라즈베리파이3B)와 전원 조정과 상태 센싱을 위하여 자체 개발한 인터페이스 보드로 구성된다. 상태 모니터링을 위하여 스마트어댑터와 농기계의 센서들 사이에 시리얼입력을 이용하는 센싱 인터페이스를 정의하였으며, 진단을 위하여 농기계의 상태 다이어그램을 정의하였다. 스위치의 온/오프 접점을 이용하여 농기계의 센서를 시뮬레이션 하는 판넬을 제작하였으며, 시뮬레이터 판넬에서 농기계의 각 상태를 입력함으로 상태 모니터링과 진단 기능을 확인하였다.
현재 이슈가 되고 있는 4차 산업혁명에서 다양한 빅데이터 기술들을 통하여 기존의 느린 속도 보다 빠른 분석 결과를 즉각적으로 받아 볼 수 있고, 모바일과 웹에서 실시간 모니터링을 하는 연구를 진행하였다. 먼저 IoT 기기인 Raspberry Pi를 이용하여 다양한 비정형 센서 데이터를 생성하고 센서 데이터를 실시간 수집하고, 수집한 데이터를 여러 개의 노드를 이용해 분산 저장한 뒤 저장된 센서 데이터를 가공, 정제 처리하여 분석 모델 및 알고리즘을 통해 분석 결과를 시각화하여 출력한다. 이러한 방법들을 이용한 진행은 IoT를 이용한 빅데이터 및 모바일 관련 분야에서 필요한 고급 인력을 양성 및 데이터를 효율적이고 빠르게 처리할 수 있다. 또한, 실시간 모니터링을 통하여 연구결과의 신뢰성을 확인할 수 있는 정보를 제공하고자 한다.
스마트폰을 이용하는 사용자는 인증이 필요한 시스템에 접근 권한을 획득하기 위해서 지식기반 인증, 소유기반 인증, 생체기반 인증, 토큰기반 인증 등을 이용하여 인증을 진행한다. 하지만 데스크탑 컴퓨터 사용자는 다양한 인증 방식이 있음에도 불구하고 인증 기기의 제한으로 지식기반 인증 요소인 아이디와 비밀번호를 이용하여 인증하는 방식을 주로 사용하고 있다. 본 논문에서는 사용자가 원하는 방식의 인증 방식을 사용할 수 있는 기능을 제공하는 라즈베리 파이 기반의 다중 방식 인증 시스템을 설계하고 구현하였다. 구현 시스템은 지식기반 인증, 소지기반 인증, 생체기반 인증, 토큰기반 인증 방식을 사용한다. 제안 시스템을 이용하면 경제적인 부담 때문에 별도의 보안 담당자를 두기 어려운 중소기업에서 활용이 가능한 보안 기능을 제공할 수 있다. 구현된 시스템은 개인용뿐만 아니라 기업에서도 사용 가능하며, 금융, 게임 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 청각 장애인은 소리를 듣고 음성으로 표현하는 의사소통에 어려움이 있기 때문에 주로, 구화, 수화, 필담 등을 이용하여 의사소통을 진행한다. 청각 장애인과 건청인과의 의사소통을 위해서는 수화가 가장 좋은 방법이지만 수화 사용방법을 이해해야만 하는 어려움이 따른다. 청각 장애인과 건청인간의 의사소통을 위한 수단으로 지화번역 시스템을 설계 및 구현 하였다. 지화 입력 수단 으로는 손가락 모양과 손동작을 추적 할 수 있는 립 모션을 사용하였다. 입력된 정보를 처리하고 번역하기 위해서 저전력 싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리 파이를 활용 하였다.
인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.
IoT 환경에서 발생하는 데이터는 아주 다양하고, 4차 산업혁명의 발전으로 인해 특히 스마트팩토리와 같은 제조 설비 공장에서 발생하는 정형, 비정형 데이터도 확연하게 증가하는 추세이다. 이를 빅데이터 관련 솔루션을 이용하면 다양한 대용량 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화 과정을 거쳐 정확한 분석 및 데이터 기반 의사결정을 통한 시스템의 개선 및 확장을 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 사용되는 라즈베리 파이를 이용하여 직접 데이터를 생성하고, 다양한 빅데이터 솔루션을 이용하여 분석한다. 수집에는 Sqoop 솔루션을 이용하여 데이터베이스에서 HDFS로 수집 및 저장하고, 처리에는 Hadoop과 연결되어 병렬 처리가 가능한 Hive 솔루션을 사용하여 데이터를 처리한다. 마지막으로 범용적으로 쓰이는 R 프로그래밍을 통해 처리된 데이터를 분석 및 시각화하여 최종 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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