본 연구는 장수버섯(Fomitella fraxinea)을 이용하여 발효처리 한무독화 옻나무 추출물의 위장기능 개선능을 확인하고자 발효옻추출물을 이용하여 H. pylori 생장억제활성, 위암세포 생장억제활성과 항염증 활성을 평가하였다. H. pylori를 접종한 배지에 발효옻 추출물을 농도별로 첨가하였을 때 2.0 mg의 농도에서 4.0 mm의 생장억제환을 확인하였으며, 발효옻 추출물을 배지에 1.0-5.0 mg 농도로 혼합한 후 H. pylori을 접종한 경우에도 생장억제능이 확인되었다. 이를 바탕으로 세포 수준에서 H. pylori에 의해 유발된다고 알려진 위암과 위염 개선능을 평가하고자 세포독성을 나타내지 않은 0.1-1.0 mg/mL의 농도범위로 AGS 위암세포 생장억제활성 및 NO 생성 저해율을 확인하였다. 실험결과 0.25 mg/mL 이상의 농도에서 20% 이상의 위암세포 생장억제활성을 확인하였으며, LPS로 염증을 유도한 RAW 264.7 세포에서 추출물 0.25 mg/mL처리시 90%의 높은 NO 생성 저해율을 확인하였다. 염증유발인자인 iNOS와 COX-2의 발현 억제율은 0.50 mg/mL 농도에서 각각 50, 10%의 억제율을 보여 NO 생성저해율은 iNOS에 의한 영향인 것으로 사료된다. 상기 결과로 발효옻 추출물은 H. pylori 생장억제능 및 높은 NO 생성저해 활성이 확인됨으로서 간접적인 위암발생 억제제 및 항염증제로서의 이용가능성을 확인하였다. 따라서 발효옻 추출물을 이용한 위장개선 식의약 소재로서의 개발 가능성이 매우 높은 것으로 생각되며 이를 위해 추가적인 연구가 진행되어야 할 것으로 사료된다.
최근 하나의 휴대폰에 여러 가지 미디어들이 복합적으로 장착됨에 따라 휴대폰에서 제공되는 서비스의 사용자 보안에 대한 요구가 증가되고 있다. 현재 이를 위하여 비밀번호와 인증과정을 통한 암호화 카드를 이용하여 본인을 인증한 후에 서비스를 제공할 수 있는 암호화키를 생성하고 있지만 이는 분실의 위험에 언제든지 노출되어 있다. 따라서 상대적으로 분실의 위험이 거의 존재하지 않는 생체정보를 이용하여 키를 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 생체정보는 언제나 동일한 키를 생성해내야 하는 암호화키 생성 시스템의 요구사항과 달리 환경의 변화에 따라 본인이라도 특징 추출시마다 약간씩 다른 특징값이 추출되는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 생체 특징으로부터 직접적으로 키를 생성해내는 생체 정보 기반 키 생성 방법(Biometric-based key generation)이 아닌 생체 정보 매칭 기반 키 생성 방법(Biometric matching-based key release)을 이용하여 미리 정의해 놓은 키를 인식과정을 통하여 도출하고 또한 하나의 생체가 갖는 성능의 불안정성을 극복하기 위하여 얼굴과 홍채를 결정 레벨(Decision Level) 에서 결합함으로써 모바일 환경의 특성을 반영하며 안정된 성능 하에 암호화키가 생성될 수 있도록 하였다. 또한 휴대폰에 내장되어 있는 메가 픽셀 카메라를 이용함으로써 한 번의 영상 취득으로 얼굴과 홍채 인식이 동시에 이루어지는 편리함을 제공하였다. 본 논문에서 제안하는 키 생성 방법의 성능을 측정한 결과, 암호화키 생성에 있어 0.5%의 EER(Equal Error Rate) 성능을 얻었으며, FRR(False Rejection Rate : 본인의 생체 정보로 타인의 암호화키가 나올 에러율)을 25%로 설정하였을 때, FAR(False Acceptance Rate : 타인의 생체 정보로 본인의 암호화키가 나을 에러율)은 약 0.002%의 성능을 얻었다. 동시에 본 시스템에서는 임계 치에 따라 암호화키 생성의 FAR과 FRR값을 동적으로 제어할 수 있는 기능을 제공하였다.
Poly (N,N-dimethylacrylamide)는 수용성과 생체적합성이 뛰어나 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 본 연구는 N,N-dimethylacrylamide를 교차결합제인 EGDMA (ethylene glycol dimethacrylate)와 HEMA (2-hydroxyethyl methacrylate), MMA (methyl methacrylate), NVP (N-vinyl-2-pyrrolidone) 그리고 개시제인 AIBN (azobisisobutyronitrile)과 함께 공중합 하였다. 생성된 고분자의 물리적 특성을 측정한 결과, 함수율 36 - 42%, 굴절률 1.433 - 1.426, 가시광선 투과율 90 - 91%, 산소전달율 13.1 - $21.29{\times}10^{-11}(cm^2/sec)$ ($mlO_2/mL{\times}mmHg$) 범위의 분포를 나타내었다. 또한 polarographic method에 의한 공중합체의 산소전달율을 측정한 결과 N,N-dimethylacrylamide의 함량이 증가할수록 11.0% - 80.5% 증가한 결과를 보였다. 본 실험결과로 볼 때 생성된 공중합체는 고산소투과성을 지닌 하이드로젤 렌즈 재료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 자연스러운 파노라마 영상 생성을 위해 FAST(features from accelerated segment test)를 이용한 특징점 기반의 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다수의 영상을 이용해 자연스러운 파노라마 영상을 만들기 위해 실린더 투영을 수행 한 후 추출된 특징점들을 RANSAC(random sample consensus)을 이용해 정합 시 오차율을 최소화한다. 서로 다른 방향에서 얻은 다수의 영상을 합성할 때 정합 경계 주변의 이질감을 보완하기 위해 블렌딩 기법을 사용함으로써 자연스러운 파노라마 영상을 생성한다. 다수의 영상으로 실험을 한 결과 왜곡이 보정되고 자연스러운 파노라마 영상을 생성할 수 있었다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 고객화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 고객화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동생성 에이전트 시스템을 제안한다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
본 연구는 humic acid 및 bromide를 함유한 상수 원수에 오존 처리를 수행함에 있어 수질 특성 및 공정조건에 따른 bromate 및 formaldehyde 의 생성을 고찰하였다 . 회분식 실험장치를 이용하여 오존의 주입농도, DOC 농도, bromide 농도, pH, 알칼리도 및 반응 시간을 변화시키면서 오존처리 시 생성되는 대표적인 부산물인 bromate 및 formaldehyde의 거동을 파악하였다. 본 연구에서 검토된 영향 인자 중 수중의 pH조건은 bromate 및 formaldehyde의 생성에 가장 중요한 인자로 나타났다. DOC(dissolved organic carbon) 농도가 증가할수록 bromate 생성은 감소하였고 formaldehyde 의 생성은 증가하였다. 오존처리를 통해 UV254 는 효율적으로 감소되었고, UV254의 감소율 및 오존 농도는 선형 관계를 나타냈다.
본 논문에서는 3차원 입체 비디오처리 기술의 최종목표인 디지털 홀로그램을 생성하는데 필요한 객체의 좌표와 색상정보가 들어있는 같은 시점과 해상도인 RGB 영상과 깊이 영상을 획득하여 가상 시점의 디지털 홀로그램을 생성하는 시스템을 제안한다. 먼저, 가시광선과 적외선의 파장을 이용하여 파장에 따라 투과율이 달라지는 콜드 미러를 사용하여 각각의 시점이 같은 다시점 RGB와 깊이 영상을 얻는다. 카메라 시스템이 갖는 다양한 렌즈 왜곡을 없애기 위한 보정 과정을 거친 후에 해상도가 서로 틀린 RGB 영상과 깊이 영상의 해상도를 같게 조절한다. 그 다음, DIBR(Depth Image Based Rendering) 알고리즘을 이용하여 원하는 가상 시점의 깊이 정보와 RGB 영상을 생성한다. 그리고 깊이 정보를 이용하여 디지털 홀로그램으로 구현할 객체만을 추출한다. 마지막으로 컴퓨터 생성 홀로그램 (computer-generated hologram, CGH) 알고리즘을 이용하여 추출한 가상 시점의 객체를 디지털 홀로그램으로 변환한다.
고연소에서도 연소 과정을 정확히 계산할 수 있는 연구로용 핵분열 생성물 연소체인 모델을 개발하였다. 이 모델은 상세히 취급된 63개 핵분열 생성물 핵종과 핵분열성 물질에 무관한 하나의 가상 원소로 구성되어 있다. 본 논문에서는 가상 원소의 유효 단면적과 악티나이드 핵종별 핵분열 생성율이 평가되었다. 이 모델은 저농축 우라늄을 핵연료로 하는 연구로의 고연소 해석에서 좋은 결과를 보이고 있다.
벡터변형은 벡터 양자화(VQ)와 부호화를 통합한 새로운 방법이다. 최근까지 부호화에 적용된 코드북 생성은 LBG 알고리즘이었으나 신경회로망을 기반으로 한 자기생성 특성맵(SOFM: Self Organizing Feature Map)의 장점을 이용하면 시스템의 성능을 개선할 수 있다는 점에 착안하였다. 본 논문에서는 SOFM 알고리즘을 적용한 VTC(Vector Transformation coding)코드북 생성과 LBG 알고리즘의 부호화률에 대한 결과를 비교하여 분석하였다. 벡터 양자화의 문제점은 계산의 복잡성과 코드북 생성에 있으므로 본 연구에서는 이 문제의 해결을 위해 신경망 접근법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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