물체의 신경 표상은 시각 피질 전반에 걸쳐 분산되어 있고 다른 물체의 신경 표상과 중첩된 형태로 유지된다. 따라서 특정 물체를 반복적으로 접하면 그 물체의 재인은 촉진되지만 다른 물체의 재인은 상대적으로 손상될 수 있다. 이러한 현상을 각각 반복 점화(priming)와 반점화(antipriming)라고 한다. 본 연구는 반복 반점화 즉, 반복된 물체 자체가 반점화 될 가능성을 검증하였다. 학습 단계에서 참가자들은 다양한 수준으로 화질이 손상된 물체 사진들의 재인 수준을 평정하였고 검사 단계에서는 정상적인 화질의 물체 사진을 보고 범주 판단 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 2에서 모두 학습 단계에서 쉽게 재인되었던 물체는 검사 단계에서 더 효율적으로 처리되었지만(반복 점화), 반대로 학습 단계에서 지각적으로 모호했던 물체는 검사 단계에서 비효율적으로 처리되었다(반복 반점화). 이러한 결과는 지각적으로 모호한 물체를 경험할 때 세부특징에 관한 감각 표상과 다수의 물체 표상들 간의 연결이 강화되어 후속 재인 과정을 방해하기 때문인 것으로 추정된다.
반점 간섭무늬 위상단면도의 잡음을 제거하기 위해 위상이동 convolution과 2-bit 양자화 스무딩 필터를 조합하였다. 위상이동 convoltion처리로 톱니파 형태를 갖는 반점 간섭무늬 위상단면도에서 2.pi. jump 양단의 edge 성분을 완벽하게 유지하면서 스무딩 처리를 할 수 있었다. 2-bit 양자화 스무딩 필터는 반점 간섭무늬 위상단면도의 스무딩 처리를 하는데 있어서 average, low-pass 필터 및 median 필터 보다 처리속도가 빠르고 S/N비 특성이 우수하였다. 잡음을 제거한 반점 위상단면도를 path dependent unwrapping 알고리즘을 적용하여 위상의 2.pi. 불연속성을 해소하고 펼쳐 보았다.
2차원 전기영동 영상 분석 프로그램의 반점 검출 단계는 영상 분할 알고리즘을 사용해서 겔 영상을 반점 영역으로 분할하고 각 반점 영역을 반점 형태 모형에 정합하여 다음 단계에 필요한 반점 정보를 정량화한다. 현재 영상 분할 알고리즘으로는 분수령 기법이 일반적으로 사용되며, 대표적인 반점 형태 모형으로는 가우스 모형, 확산 모형이 있다. 확산 모형이 가우스 모형보다 실제의 반점 형태에 좀 더 가깝기는 하지만, 반점 형태는 매우 다양하며 특히 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적인 형태를 보인다. 반점이 비대칭적 형태인 이유는 2-DE 처리가 통상 이상적인 환경 하에서 이루어질 수 없기 때문에 단백질이 완전히 확산되지 못하기 때문으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 비대칭 확산 모형을 제안한다. 비대칭 확산 모형은 초기에는 단백질이 하나의 원으로부터 확산되지만, 시간이 흐름에 따라 x-축과 y-축에 대해서 비대칭적으로 확산된다고 가정한 모형이다. 실험으로서 19개의 겔 영상에 대해서 세 모형별로 반점 정합을 수행하고 세 모형의 비교를 위해서 SNR의 평균을 구하였다. 실험결과인 SNR의 평균은 가우스 모형이 14.22dB, 확산 모형이 20.72dB, 비대칭 확산 모형이 22.85dB이었다. 실험결과로써 비대칭 확산 모형이 가우스 모형과 확산 모형에 비해서 반점 정합에 보다 더 효율적이며 적합한 모형임을 확인하였다.
생물학자가 단백질을 검색하고 분석하기 위해서는 2차원 젤 전기영동(2DGE : Two Dimensional Gel Electrophoresis) 실험을 해야 한다. 실험 결과는 2차원 영상이 생성된다. 2차원 영상에서 단백질 반점의 패턴 분석을 위해 2차원 젤 영상에 펼쳐진 단백질 반점들을 영상처리를 통해 분할하고, 대조 그룹의 단백질 패턴과 비교분석을 통해 밝히고자하는 단백질 반점을 찾아내야 한다. 단백질 반점을 분할하는 알고리즘에 있어서 기존에는 가우시안 함수를 적용하였지만, 최근 들어 형태학 분리개념에 의한 Watersheds 영역기반 분할(Watersheds region-based segmentation) 알고리즘을 활용하고 있다. 그러나 Watersheds 영역기반 분할 알고리즘은 크기가 큰 영상에서 원하는 영역을 신속하게 분할한다는 장점이 있지만, 영상 화소의 그레이 값이 연속적인 경우 실제 반점의 개수 에 비해 과다분할(over-segmentation)되거나 과소분할(under-segmentation)의 문제점을 안고 있다. 이는 마커(marker) 포인트의 설정에 의해 어느 정도 해결할 수 있지만 병합(merge)과 분할(split) 과정을 반복해야 한다. 본 논문은 Watersheds 기반 계층적 이진화 기법을 적용하여 마커 드리븐 Watersheds 영상분할의 문제점을 해결하고자 한다.
중 저준위 방사성폐기물 유리화 실증시설의 고온필터(HTF)시스템에 금속필터를 도입하여 일련의 성능시험을 수행하였다. 고온필터시스템의 여과재는 총 19개의 필터 element로 구성되는데 필터로서 금속 재질별 특성을 알기 위해 316L, 904L, Inconel 600 등 3종의 element를 혼합하여 필터set를 구성하였다. 매 시험을 종료한 후에는 필터하우징에서 종류별로 필터 element를 꺼내어 육안으로 변화를 관찰하였다. 그 결과 일부 element 표면에서 어두운 색깔의 반점들이 관찰되었으며, 특히 AISI 316L 재질의 element에서 많은 반점들이 발견되었다. 이 반점들이 부식을 의미하는 것인지 확인하기 위해 두 가지 분석을 수행하였다. 첫째 재질별로 1개씩의 element를 절단하여 정상적인 곳과 반점이 있는 곳의 표면 및 단면을 SEM/EDS로 분석하였다. 그 결과 반점은 Na, S, Si 등 무기계 산화물이 집중적으로 침적되어 필터의 미세기공을 막고 있는 현상으로 밝혀졌으며, 이 침적물들은 폐기물 및 유리용탕으로 부터 휘발된 물질로 판단된다. 둘째, 재질별로 필터 element에 대해 ring tensile시험을 수행하였다. 그 결과 반점을 포함한 시험 필터 element의 인장강도 값이 규정값 이상으로 나타나서 필터에 부식이 없는 것으로 확인되었다. 앞서 두 가지 분석결과로 볼 때 시험한 금속필터 표면에 생성된 반점은 부식생성물이라기 보다는 필터 전단으로부터 유입된 무기산화물 필터기공을 막고 있는 현상으로 판단되며, 이 반점이 반점형태로 국부적 지점에만 나타나는 것은 시험 중단시기 필터에 응축된 수분과 관련이 있는 것으로 판단된다. 반점의 생성은 필터의 유효 여과면적이 줄어 결과적으로 필터에 걸리는 압력손실이 커지기 때문에 필터하우징의 상시보온을 통한 응축 방지가 필요할 것으로 판단된다. 아울러, 보다 장시간의 시험을 통해 필터 부식현상에 대한 검증 필요하다고 판단된다.
게놈 프로젝트에 의해 인간 유전자 영기서열이 밝혀지면서 개개인의 유전자에 나타나는 SNP(Single Nucleotide Polymorphism)을 분석하여 질병의 진단과 예후, 치료와 예방이 미래에 가능하게 되었다. 본 논문은 그러한 SNP 분석을 위한 자동 분석 시스템의 영상 처리 과정으로서, 기존의 육안을 통해 분석하였던 TDGS 영상을 본 시스템의 자동적인 영상 처리 과정을 통해 SNP 분석을 위한 디지털 패턴을 추출한다. SNP 분석을 위해 사용되는 샘플은 대략 수백개가 되는데, 실험이라는 특성상 영상에 나타나는 불규칙한 요소들이 많고. 영상의 상태가 좋지 않은 경우 명암도가 낮은 반점들의 구분이 힘들게 된다. 본 논문에서는 TDGS 영상의 지역적 특성을 가장 잘 반영하기 위한 동적 이진화의 새로운 척도를 제안하였고, 영상에서 잡영과 배경을 제거한 후 남겨진 관심영역을 반점으로 판별하여 이를 디지털 패턴으로 추출한 결과를 보여 준다.
N-tert-Butyl-2-(1-acetoxy-2-fluoro-1-butyl)benzenesulfonamide의 분자 및 결정구조를 X-선회절법으로 연구하였다. 결정의 공간군은 P21/c이고, 단위포 상수는 a=8.583(2) , b=14.674(2) , c=14.703(2) , β=103.23(1)0, Z=4, V=1802.6(5) 3, Dc=1.27 Mgm-3이다. 회절반점들의 세기는 Rigaku AFC-5 Diffractometer로 얻었으며, graphite로 단색화한 Cu-KαX-선을 사용하였다. 분자구조는 직접법으로 풀었으며 최소자승법으로 정밀화하였다. 최종신뢰도 R값은 2472개의 회절반점에 대하여 0.069였다. 분자 내에 N(7)과 O(4)사이에 1개의 수소결합[2.990(4) ]을 갖으며, C(14)와 C(15)는 반대배열을 갖고 있다. 분자간 가장 인접한 거리는 3.465(5) [C(19) O(5)] (symmetry code: -x, y+1/2, -z+1/2)로 분자간 접촉은 van der Waals 힘에 의해 결합되어 있다.
본 논문은 2차원 전기영동에 의해 나타나는 TOGS 영상을 분석하기 위한 시스템으로 실험적인 특성상 젤 위에 나타나는 반점들의 불규칙한 요소들이 많고 영상의 상태가 좋지 않은 경우 명암도가 떨어지는 반점들의 구분이 힘들게 된다. 기존의 전문가의 육안에 의한 TDGS 영상 분석은 그러한 불안적 요소들에 대해 유연하게 대처할 수 있는 능력이 있었다. 하지만, 그러한 예외적인 경우를 컴퓨터가 처리하기 위해서는 영상의 지역적 상태에 맞는 융통성 있는 영상처리 과정이 필요하고, 실제 분석에 사용되지 않는 반정들을 제외한 유효한 디지털 패턴의 판별이 요구된다. 이에 본 논문에서는 영상의 지역적 특성을 효과적으로 반영한 동적 이진화 방법을 통해 후보 패턴들을 추출하고, 모든 샘플들의 기준이 되는 Reference 패턴과 후보 패턴의 point matching 과정을 통해 디지털 패턴을 추출한다.
Ferroxyl Test는 박막의 치밀도를 측정하는 대표적인 방법이다. 본 연구에서는 Ferroxyl Test를 이용하여 박막의 치밀도를 정량적으로 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 알루미늄(aluminum; Al)은 뛰어난 내부식성 때문에 모재의 부식을 막을 수 있는 보호막으로 널리 사용되고 있다. Al 박막의 치밀도를 측정하기 위해서 스퍼터링(sputtering)으로 철(Fe) 기판위에 Al 타겟(99.99%)을 이용하여 박막을 코팅하였다. Ferroxyl Test 용액은 순수(deionized water)에 Potassium Ferrocyanide와 황산(또는 염화나타륨과 염화암모늄)을 첨가하여 제작하며, 용액에 거름종이를 적셔 Al이 코팅된 철 시편위에 올려놓고 반응시킨다. 일반적인 Ferroxyl test는 거름종이에 나타난 파란색(prussian blue) 반점의 숫자와 면적으로 치밀도를 측정한다. 하지만 이러한 방법은 측정 오차가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 시편에 나타난 반응 반점의 면적을 광학 현미경이나 전자 현미경으로 이미지화하고, 이미지 프로세싱 프로그램을 이용하여 반응 면적을 수치화함으로써 측정오차를 줄이고 정확도를 높이고자 한다. 이러한 측정 방법을 이용하여 알루미늄 박막의 치밀도를 측정한 결과, 최고의 치밀도를 갖는 Al 박막이 Bulk 밀도의 94% 이상으로 측정되었다.
Tetra-tert-butyl-tetrapropionyloxycalix (4) arena (C,6H,20s)의 분자 및 결정구조를 X-선 회절법으로 연구하였다. 이 결정은 삼사정계이고 공간군은 P1이다. 단위세포 길이는 a=13.664(5), b=17.585(5), c= 12.863(2)A이며 a=109.33(2), B=111.97(2), r=76.45(3) ˚, Z=2이다. 회절반점들의 세기는 흑연단색화 장치가 있는 Enraf-Nonius CAD-4 Diffractometer로 얻었으며, Mo-Ka X-선(A=0.7107A )을 사용하였다. 분자구조는 직접법으로 풀었으며 최소자 승법으로 정밀화하였다. 최종 신뢰도 R값은 2561개의 회절반점에 대하여 0.084이었다. 본 Calixarene은 partial cone conformation을 가져서 세개의 tort-butylphenyl group들과 하나의 tort-butylphenyl group의 상대적인 배열이 다르다. 세개의 propionyloxy group들은 macrocycle로 된 cavity바깥 쪽을 향하여 배열되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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