전자코를 이용하여 향미품종에 대한 방향성 성분함량비율을 조사한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 작용기별로는 polar compound계열과 aldehydes compounds계열이 apolar compounds 계열과 sulphur compounds, aminated com-pounds계열에 비해 약 3배정도 높은 함량 비율을 보였다. 2. 백미와 취반상태에 있어서 방향성 성분 함량변화는 대부분 0.02에서 0.1수준으로 증가하는 경향을 보였으나, 찰성을 가진 밀양 14006의 경우는 취반 상태에서 방향성 성분의 함량이 오히려 감소하는 경향을 보였다. 3. 향기와 amylose함량 관계에서는 Japonica와 Indica계열 모두 아밀로스함량이 높을수록 방향성 성분의 함량이 증가하는 경향을 보였다. 4. Headspace 진행 후 센서에 감지되는 시간대는 대부분의 품종에서 30~35초에서 가장 많은 향기성분의 양을 검출할 수 있었으나, 이리 41003의 경우는 방향성성분의 검출이 30초대 이후에 급격히 감소하였다.
난분해성 유기물 처리에 적절한 불용성 전극을 선정하고 성능을 평가하기 위하여 1-3 성분계 전극을 이용하여 양이온 염료인 Rhodamine B (RhB)의 전기분해 처리에서 다음의 결론을 얻었다. 1) 반응 2분 후 RhB 농도를 고찰한 결과 RhB 농도감소는 Ru-Sn-Ti/Ti ${\fallingdotseq}$ Ru-Sn-Sb/Ti > Ir-Sn-Sb/Ti > Sn-Sb/Ti > Ru/Ti > Ir/Ti > Pt/Ti의 순서로 나타나 3성분계 > 2성분계 > 1성분계 전극의 순서로 나타났다. Ru를 사용한 전극이 Ir을 사용한 전극보다 1성분계와 3성분계 모두 성능이 우수한 것으로 나타났다. 기존 전극으로 가장 많이 사용되고 있는 Pt 전극의 성능은 가장 떨어지는 것으로 나타났다. 2) RhB 초기 농도감소 속도는 전극 간격이 좁은 것이 유리한 것으로 나타났으나 최종 농도는 비슷하였다. 전극 간격이 좁을수록 전력 면에서 유리한 것으로 나타났다. 면적이 큰 전극이 초기 반응이 빠르고 나타났고 최종농도도 약간 낮은 것으로 나타났으나 차이는 크지 않았다. 면적이 좁은 경우 반응면적이 적지만 전류밀도가 높기 때문에 성능의 차이는 크지 않으나 면적이 적은 전극의 경우 요구 전력량이 높기 때문에 적절한 크기의 전극이 필요한 것으로 사료되었다.
담자균류인 말징버섯 Calvatia craniformis의 성분을 연구하기 위하여 그 균사체를 액내 배양하여 열수 추출한 후 ethanol로 침전시켜 단백 결합 다당체를 분리하였다. 이 성분을 DEAE-cellulose ion exchange, Sepharose CL-4B gel filtration 그리고 Concanavalin A Sepharose 4B affinity chromatography를 실시하여 총 6가지 분획(Fr. A~F)으로 정제하였다. 이들을 각각 10또는 20mg/kg/day의 용량으로 마우스의 복강에 투여하였을때, 육종 180 고형암에 디하여 41.7~74.1%의 종양억제율을 나타내었고 $\beta$-형 다당체인 Fr. F가 종양 억제율이 가장 높았다. 화학 분석에 의해, 이 성분은 4기의 단당 mannose, xylose, galactose, glucose로 구성된 87.2% polysaccharide와 1.9%의 Protein 및 1.3%의 hexosamine 함유하고 있고 이 성분의 분자량은 5.5 $\times$$10^4$ dalton이었다. 이 성분을 calvatan이라 명명 하였다.
본 논문에서는 얼굴영상 인식의 전처리 단계인 피부 영역 자동 검출시 적용 가능하며 조명변화에 강건한 피부 영역 검출을 위한 혼합 컬러모델을 제시한다. 또한, 사용자별로 차이를 보이는 다양한 피부색을 자동으로 인식하고 사용자에 적합한 피부색 영역을 결정하기 위하여 제시한 컬러 모델을 기반으로 한 피부색 영역 모델링 전처리 단계를 제시한다. 우선, 사용자 및 사용 카메라에 따라 차이를 보이는 피부색에 대한 영역 모델을 구축하기 위하여 화면상의 가운데에 손이나 얼굴 영역이 위치하도록 하고 일정 프레임의 화면 정보를 취득한다. 취득 화면 정보로서 각 픽셀에 대한 정규화 된 RGB 성분 및 H 성분, V 성분 정보를 추출하고 이에 대한 평균화된 혼합 컬러 모델을 구축한다. H성분으로 피부색과 비슷한 배경을 제거하고 여기에 YUV 성분 중 적색에서 밝기 값을 뺀 성분인 V 값을 한 번 더 사용하여 밝기 값을 제거한 보다 뚜렷한 얼굴영역을 검출한다.
임상진단에 있어서 종종 문제가 되고 있는 호흡에 따른 두뇌부분의 가상적인 상하이동을 고려해서 위상 엔코드 축인 Y 방향만의 강체의 평행이동을 취급한다. 종래의 발견적인 축차 근사 반복처리에 의한 제거방법과는 달리, 본 연구에서는 MRI 촬상과정과 화성특성의 해석에 근거한 MRI 신호증의 체동성분과 화상성분을 단순한 대수연산에 의해 분리할 수 있는 새로운 구속조건을 도출한다. MRI 신호에 대해서 X방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. 한편, 두뇌부위 등의 단상층에 있어서 주위의 피하지방 부위의 밀도는 거의 균일한 것으로 알려져 있어 이 부분위의 Y 방향의 1 라인 밀도 분포를 대칭이라고 간주할 수 있다. 밀도함수가 대칭인 경우 스펙트럼의 위상은 그 위치에 대하여 선형적으로 변화하며 이 선형함수로부터 벗어난 성분을 체동성분으로 분리할 수 있다. 이러한 구속조건에 기초를 둔 근거가 명확한 아티팩트의 제거방법을 제안한다.
자소엽의 휘발성 성분을 연속증류추출장치로 추출한 후 GC 및 GC-MS에 의해 분석 동정하였다. 확인된 성분은 17개 성분이며, alcohol류로는 3-octanol, 1-octen-3-ol, linalool, nerolidol, supathuleol, phytol 등을 확인하였으며, ketone류는 2종, aldehyde는 1종, phenol 1종이 확인되었다. Hydrocarbon류는 myristicin외 6종이 확인되었으며, 이 중에서 가장 많이 함유된 성분은 myristicin으로서 전체 휘발성 성분의 53.4%를 차지하였다.
두충껍질의 휘발성 성분을 SDE장치로 추출한 후 GC 및 GC-MS에 의해서 비교분석하였다. 확인된 성분은 49개 성분이며, acid류 4종, alcohol류 11종, aldehyde류 9종, ester류 4종, ketone류 3종, hydrocarbon류 16종, lactone 1종이 확인되었다. 이중에서 가장 많이 함유된 성분은 caproic acid이며, 전체 휘발성 성분의 18.1%를 차지하였다.
건조 구기자의 휘발성 성분을 분석하기 위하여 SDE 방법으로 정유성분을 추출한 다음 GC 및 GC-MS로 성분을 확인하였다. 확인된 성분은 54종으로써 알코올류 12종, 에스테르류 12종, 알데히드류 7종, 산류 6종, 탄화수소류 5종, 케톤류 8종, 푸란류 1종 및 피라진류 3종이었다. 그 중 에스테르류의 상대적 면적비가 가장 높았다. 건조 구기자의 주요 휘발성 성분은 hexadecanoic acid의 에틸에스테르, 1-octadecanone, tetrapyrazine, 2-furancarboxaldehyde, ethyl linoleate 등으로 구성되어 있었다.
두충엽의 휘발성 성분을 SDE 장치로 추출한 후 GC 및 GC/MS에 의해서 비교 분석하였다. 확인된 성분은 35개 성분이며 alcohol류 7종, aldehyde류 3종, ketone류 4종, ester류 2종. hydrocarbon류 18종, phenol 1종이 확인되었다. 이 중에서 가장 많이 함유된 성분은 2-ethyl furyl acrolein으로 추정되었는데 전체 휘발성 성분의 31.4%를 차지하였다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT;discrete wavelet transform)을 이용한 에너지 저장시스템(ESS;energy storage system)의 고장 검출 방법을 제안한다. ESS에 순간적인 고장 발생시 전압의 급격한 변화가 발생할 수 있으며 이는 다해상도 분석(MRA;multi-resolution analysis)을 이용한 시간-주파수 분석을 통해 분해된 저주파 전압 성분(approximation;$A_n$)과 고주파 전압 성분(detail;$D_n$)중 현저한 성분의 변화가 관찰되는 고주파 전압 성분을 선택한다. 이를 검증하기 위하여 모든 고주파 전압 성분의 절대값을 적용한 뒤 최대값 정보를 추출한다. 이 때, 추출된 각 성분의 최대값과 최대값의 평균을 비교하되 여러 사전실험을 통해 정해진 특정 임계값 대비 큰 값을 나타낼 때 고장이 발생하였음을 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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