도라지는 초롱꽃과(Campanulaceae)에 속하는 여러해살이풀로 뛰어난 많은 약리 효능을 가지고 있어 예로부터 약재로 활용하였다. 또한 anthocyanin은 식물의 꽃이나 과실 등에 포함되는 보라색 또는 파란색을 띄는 천연색소로 강력한 항산화제로 알려져 있다. 본 연구는, 도라지꽃 추출물의 피부과학적 기능성과 꽃에 포함된 청자색 계열의 anthocyanin이 천연 색소로서 화장품 소재로의 활용 가치를 확인하고자 하였다. 우선, 도라지꽃에 50% 에탄올과 80% 에탄올을 가하여 25, 60과 80 ℃,에서 4 h 환류추출하였고 각 처리군의 pH는 유사하였다. Anthocyanin 함량과 색도(E*ab)를 바탕으로 도라지의 천연색과 가장 유사한 발색을 나타내는 50% 에탄올 60 ℃ 추출조건을 선정하였고, 농축, 동결건조하여 시료를 제조하였다. 도라지꽃 추출물의 기능성 성분인 총 폴리페놀, 총 플라보노이드와 총 anthocyanin 함량은 23 ㎍/mL, 16 ㎍/mL과 0.17 ㎍/mL였다. 도라지꽃 추출물은 lipopolysaccharide (LPS)로 자극한 RAW 264.7 세포의 NO, IL-6 등의 염증 매개물질의 생성을 억제하는 항염증 효능 뿐만 아니라 TNF-a에 의한 각질형성 세포의 손상 조건에서 상처 치유에 의한 피부 재생 효능을 보였다. 이렇듯 항염증과 재생에 효능을 보이는 천연색소인 도라지꽃 추출물의 주를 이루고 있는 색소는 anthocyanin계이다. 일반적으로 anthocyanin계 색소는 pH, 온도 등에 불안정하다고 알려져 색소안정화제 3 종 (EDTA, maltodextrin, citric acid)을 첨가하였을 때 anthocyanin 함량과 색도를 조사하였다. 5% maltodextrin 첨가된 도라지꽃 추출물에서 50 일까지 색도 값의 안정성을 확인하였고 이를 바탕으로 천연색소인 도라지꽃 추출물의 화장품 원료로서의 응용 가능성을 평가하고자 하였다.
한의학에서 혀의 상태는 인체 내부의 생리적 병리적 변화와 같은 건강 상태를 진단하는 중요한 지표로 활용된다. 혀의 상태를 진단하는 방법(설진)은 편리할 뿐 아니라 비침습적이므로, 한의학에서 널리 활용되고 있다. 하지만, 설진은 광원이나 환자의 자세, 의사의 건강 조건과 같은 검사 환경에 따라 많은 영향을 받는다. 객관적이고 표준화된 진단을 위한 자동 설진 시스템을 개발하기 위하여 촬영된 얼굴 영상으로부터 혀를 영역분할하고 설태를 분류하는 것은 필수적이지만 혀와 입술, 입 근처의 피부색이 서로 유사하므로 쉽지 않은 일이다. 제안된 방법은 전처리 과정과 영역분할, 혀의 구조로부터 발생하는 음영 영역의 지역 최소값 위치 검색, 지역 최소값의 교정, 컬러의 차이를 최대로 하는 위치를 찾는 컬러 경계면 탐색, 척의 기하적인 특성에 일치하는 경계면 선택, 경계면 평활화로 구성되어 있으며, 여기서 전처리 과정은 계산량의 감소를 위한 부 표본화, 히스토그램 평활화, 경계면 강화를 수행한다. 이러한 시스템적인 과정을 거치면, 영역분할된 혀를 획득할 수 있게 된다. 제안된 방법으로 분할된 영역은 초과적으로 혀가 아닌 영역을 제외해 낼 뿐 아니라 정확한 진단을 위해 중요한 정보를 제공함을 한의사의 진단 유효도 평가점수를 통해 확인할 수 있었다. 제안된 방법은 진단의 객관화와 표준화에 기여할 뿐만 아니라 u-Healthcare 시스템에도 활용 가능하다.
본 논문에서는 확장되어가는 여가 시간에 간단한 사진 한장만으로 보다 쉽고 편한 손금을 분석하기 위한 손금 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용한다. 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 색상 분포 영상을 Red, Green, Blue에 해당되는 RGB 값을 밝기에 큰 영향을 받지 않는 YCbCr 컬러 모델로 변환한다. YCbCr 컬러 모델에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 임계치를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 손 영상에서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서 블록 이진화 기법을 이용하여 이진화한 후에 가로와 세로가 각각 10픽셀 이상이고 20픽셀 이하인 손금의 형태학적 정보를 이용하여 잡음 및 손의 윤곽선을 제외한 손금을 추출한다. 추출된 손금에서 Labeling 기법을 이용하여 개별 손금의 중요선을 추출한다. 핸드폰 카메라에서 획득한 손바닥 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 손금 추출에 효율적인 것을 확인할 수 있었다.
Mulyani, Sri;Setyabudi, Francis.M.C. Sigit;Pranoto, Yudi;Santoso, Umar
한국축산식품학회지
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제37권5호
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pp.708-715
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2017
The acid pretreatment of collagen molecules disrupts their crosslinks and assists in the release of acid-soluble proteins, fats, and other components. Generally, to achieve optimum extraction efficiency, strong acids may be used at a lower acid concentration compared to weak acids. This study aimed to determine the yield and physicochemical properties of gelatins extracted from buffalo hides pretreated with different acids. Hides were extracted with hydrochloric, citric, and acetic acids at concentrations of 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, and 1.5 M. A completely randomized design and the least significant difference test were used in the experimental design, and all measurements were performed in triplicate. The highest yield (29.17%) was obtained from pretreatment with 0.9 M HCl. The gel strength did not differ significantly (p>0.05) according to acid type (280.26-259.62 g Bloom), and the highest viscosity was obtained from the 0.6 M citric acid pretreatment. All the gelatins contained ${\alpha}$- and ${\beta}$-chain components and several degraded peptides (24-66 kDa). The color and Fourier-transform infrared spectrum of the gelatin extracted using 0.9 M HCl were similar to those of commercial bovine skin gelatin. In general, the physicochemical properties of the gelatin complied with the industry standard set by the Gelatin Manufacturers Institute of America, revealing that buffalo hide could serve as a potential alternative source of gelatin.
본 논문에서는 모바일 디바이스에 기본적으로 제공되는 모노 카메라와 모노 마이크의 멀티 모달 입력을 통하여 사용자와 모바일 디바이스간의 거리를 추정하는 방법을 제안한다. 영상을 이용한 거리 추정은 모노 카메라로 입력되는 영상에서 피부색 영역을 추출하고, 노이즈를 제거한 후에 얼굴 영역 및 눈 영역을 검출하여 사용자의 거리를 추정한다. 음성을 이용한 거리 추정은 모노 마이크로 입력되는 음성으로부터 가장 큰 피크(Peak)를 선정하고, ROI(Region of Interest)를 지정한 후에 FFT(Fast Fourier Transform)을 수행하여 주파수 축에서의 크기(Magnitude)를 계산한다. 계산된 크기 값과 거리별 크기 값의 모델을 비교하여 거리 별 우도(Likelihood)를 계산하고, 정렬한 후 가중치를 주어 더함으로써 사용자의 거리를 추정한다. 실험결과 영상 및 음성을 멀티 모달 입력으로 이용하여 거리를 추정한 결과 단일 모달로 거리를 추정한 결과 보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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