Due to the importance of isoflavone content in soybean extracts, the microwave-assisted process (MAP) was compared to the conventional extraction methods. For comparison of the three methods, all extraction parameters (solvent, sample to solvent ratio, temperature, etc.) were kept the same; the microwave extractor was operated at 187.5 W with an emission frequency of 2450 MHz under atmospheric pressure conditions and the extractions were carried out at 75 ${^{\circ}C}$ for 3 min while the conventional reflux was at 75 ${^{\circ}C}$ for 3 h. Total yield and crude isoflavone content were determined by ultraviolet spectrophotometric and compared with the three methods. Results indicated that the MAP was comparable to the conventional method in its capability to extract target compounds without causing any degradation; in addition it dramatically reduced the extraction time from 3 h to a few minutes, suggesting that it can be an alternative technique to the time-consuming conventional reflux method.
Trivalent actinide-lanthanide group separation is difficult to perform on an industrial scale, because of the many drawbacks of the available chemical process. In this paper, picolinamide(C$_{8}$H$_{17}$) is synthesized and characterized, and extraction yields of Am-241, Eu-152 and Nd are determined in batch extraction experiments. In particular, the influence of the solvent is described. The extraction yields of Am-241, Eu-152 and Nd depended on the LiNO$_3$ concentration, the picolinamide(C$_{8}$H$_{17}$) concentration and the acidity. A favorable picolinamide(C$_{8}$H$_{17}$) concentration was found to be about 2M. The appropriate nitric acid concentration and LiNO$_3$ concentration were confirmed to be about 0.125M and 3M, respectively. The separation factor of Am and Eu was about 9.9 at optimum conditions. The picolinamide(C$_{8}$H$_{17}$) is a very promising extractant for the actinide(III)-lanthanides(III) separation.aration.aration.
항공 레이저 스캐닝(ALS) 시스템으로부터 획득한 LiDAR 데이터를 미용하여 3차원 객체 모델링과 지형도 제작을 위해서는 데이터의 기하학적 및 의미적인 분할과 같은 체계적인 데이터 처리가 선행되어야 한다. ALS로 부터 활용 가능한 LiDAR 데이터를 획득하기 위해서는 GPS, INS 및 레이저 스캐너 데이터의 통합이 필수적이다. 본 연구에서는 건물추출과 지붕 구조물 분할을 위해서 LiDAR 데이터를 영상화하여 디지털 영상처리 기법을 적용하였다. 영상화된 데이터를 사용하는 주요 장점 중 하나는 기존의 다양한 영상처리 알고리즘을 사용할 수 있다는 점이다. 격자화 및 정량화를 거치는 영상화 과정에서 원시 LiDAR 데이터가 한정된 밝기값으로 변환되므로 평활화 및 상세 정보의 손실이 발생될 수 있지만. 평활화된 데이터는 표면분할과 모델링에 오히려 적합하다. 건물의 경계선은 윤곽선 추출 연산자를 이용하여 정확하게 추출하였으며, 건물 모양에 적합하도록 규격화하였다. 건물 지붕의 구조물의 분할은 영역확산을 기반으로 수행하였다. 이 결과 다양한 디지털 영상처리 기법을 복합적으로 적용하여 건물추출과 지붕 구조물의 면분할이 가능함을 보여주었다. 또한 지붕의 형태를 재현하기 위한 특성정보 추출에 관한 개념적 방법을 제안하였다. 지붕 데이터를 분할하고 모델링을 위해 통계적 및 기하적 특성을 이용하였으며. 제안한 방법에 의한 시뮬레이션 결과는 지붕면을 분할하고 모델링하는데 가능함을 보여주고 있다.
본 논문에서는 국토모니터링 기술의 한 부분으로서 도로 지역에 대한 효율적인 실시간 교통모니터링을 위해 도로상의 차량 정보를 LiDAR 데이터로부터 취득하는 과정을 실험하였다. 도로영역의 데이터를 추출하기 위해서 좌표 변환된 수치지도와 LiDAR 데이터를 이용하였고, 국지적 임계치 필터링을 사용하여 추출된 도로영역의 데이터를 차량과 도로의 자료로 분리시키는 작업을 수행하였으며, 추출된 차량의 포인트들을 이용하여 차량을 표현할 수 있는 기본 속성값을 추출하였다. 마지막으로, 분리된 차량의 포인트에 대해서 MDC(Minimum Distance Classification) 클러스터링를 이용하여 차량의 종류를 분류하였다. 결과적으로 본 연구를 통하여 차량인식과 차량의 종류에 대한 분류를 수행할 수 있음을 확인하였다.
Phthalate plasticizers residue in food is a serious threat to public health. Spores of Ganoderma lucidum are easy to be contaminated with phthalates during collection and processing. In this study, supercritical fluid extraction (SFE) was performed to remove phthalates in spores of G. lucidum, and the effects on acid and peroxide values of spores' oil were also evaluated. The results showed SFE removed 100% of the residual di-iso-butyl phthalate, di-n-butyl phthalate and di-2-ethylhexyl phthalate in the spores of G. lucidum. No significant differences in polysaccharides content and fatty acid composition were observed between SFE and control spores. However, the triterpenoid extracts of SFE spores had a 7.45% increase, significantly higher than that in control spores. Accelerated oxidation tests further implied that SFE could improve the stability of spores' oil. Our results suggested SFE is a potential approach to remove phthalate from food related products.
정보기술과 네트워크 기술의 발전에 따라 멀티미디어 시스템을 이용한 다양한 서비스들이 인터넷을 통해서 제공되고 있다. 하지만 이러한 인터넷 기술의 근본적 특징인 개방성 때문에 네트워크를 기반으로 하는 시스템에서는 데이터 보호 기술과 안전하게 사용자를 인증하는 기법을 제공해야만 한다. 그래서 Das, An 그리고 Li&Hwang 과 같은 다양한 연구자들은 스마트카드, 패스워드, 그리고 생체정보를 기반한 사용자 인증 스킴을 제안하였으나, 다양한 보안 취약점이 발견되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Li 등은 퍼지추출 기술을 활용한 새로운 인증 스킴을 제안하였으나, 그들의 스킴도 여전히 off-line password attack, authentication without biometrics, denial-of-service, insider attack 등의 보안 문제점을 가지고 있었다. 그래서 본 논문에서는 Li 등이 제안한 사용자 인증 스킴의 보안 문제점을 해결할 수 있는 보안성이 향상된 퍼지추출기술 기반의 사용자 인증 및 키 동의 스킴을 제안한다.
Laser scanning is a new technology for obtaining Digital Surface Models(DSM) of the earth surface.It is a fast method for sampling the earth surface with high density and high point accuracy. This paper is for buildings extraction from LiDAR points data. The core part of building construction is based on a parameters filter for distinguishing between terrain and non-terrain laser points. The 3D geometrical properties of the building facades are obtained based on plane fitting using least-squares adjustment. The reconstruction part of the procedure is based on the adjacency among the roof facades. Primitive extraction and facade intersections are used for building reconstruction. For overcome the difficulty just reconstruct of laser points data used with digital camera images. Also, 3D buildings of city area reconstructed using digital map. Finally, In this paper show 3D building Modeling using digital map and LiDAR data.
In recent years, LiDAR technology has been becoming more popular and important. Its applications are completely replacing the traditional remote sensing technique. One of these applications is creating Digital City Models in urban areas, which is essential for many others such as disaster management, cartographic mapping, simulation of new buildings, updating and keeping cadastral data. In most of these cases the building outlines is the primary feature of interest. In this paper, a method of extracting building outlines from LiDAR data will be performed.
도심지의 빌딩들은 시간이 갈수록 형태가 다양해지고, 식생이나 도로와 같은 객체들과 유사한 분광 특성을 나타냄으로써 광학 영상만을 이용하여 추출하기가 어려워지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 항공 Light Detection and Ranging(LiDAR) 자료와 항공 사진의 융합을 통해 항공 사진상에서의 빌딩과 그 경계를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 항공 사진에 Adaptive dynamic range linear stretching 방사 강조 기법을 적용하고, 에디슨 에지 디텍터를 이용하여 이진 경계 지도를 생성하였다. 동시에 항공 LiDAR 자료로부터 normalized Digital Surface Model을 생성하고, 빌딩 영역을 추출하여 이진 경계 지도와의 중첩을 통해 임시 빌딩 영역을 추출하였다. 마지막으로 항공 LiDAR 자료와 항공 사진 간의 위치 오차를 고려하여 경계 강화 과정을 수행함으로써 최종 빌딩 경계를 추출하였다. 제안 방법의 검증을 위해 두 개의 실험 지역을 선정하여 제안 방법을 적용하였고, 정량적인 정확도평가에서 F-measure, Jaccard coefficient, Yule coefficient, Overall accuracy의 값이 모두 0.85 이상의 정확도를 보여주었다.
원시 LiDAR 데이터는 벡터 구조이기 때문에 직접 활용 시 처리과정이 복잡해지지만, LiDAR 데이터를 필터링을 통해 정규 가상 격자 형태로 변환하면 데이터 용량이 감소되고 처리 속도가 빠르기 때문에 저가의 장비에서도 처리가 가능하다. 특히 Quadtree와 같은 영상 압축 처리 기법을 적용할 경우, 평활화를 통하여 비지면 요소인 자동차, 수목등이 제거되어 모델링에 유리하다는 장점이 있다. 따라서 본 연구에서는 대용량의 LiDAR 데이터로부터 Quadtree와 영역확장법을 활용하여 지면점을 자동 추출할 수 있는 알고리즘을 제시하였으며, 오차분류기법을 활용하여 정확도를 분석하였다. 그 결과, 지면점 분류 정확도는 98%이상으로 나타나, 지면점 추출에 유리함을 알 수 있었다. 또한 Quadtree와 영역확장법을 활용시 자동차, 수목등의 비지면 요소들을 효과적으로 제거할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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