발전된 정보통신기술은 개방형협업을 위한 오픈 플랫폼 역할을 수행함으로써 개인간 상호협력을 용이하게 한다. 본 연구에서는 사회연결망이론을 바탕으로 개방형협업의 대표적 형태로 주목받고 있는 오픈소스 프로젝트의 상호협력 네트워크를 살펴보고자 한다. 특히 상호협력 네트워크 내에서의 개방형협업 기여도가 높은 참여자의 네트워크 중심구조를 분석해보고자 한다. 이를 위해 대표적인 오픈소스 프로젝트 플랫폼인 깃허브(GitHub)의 782개 리파지토리의 8,101명의 개발자를 대상으로 782개의 협업 네트워크를 도출함으로써, 협업에 있어 기여도가 높은 개발자의 연결 근접 매개 중심성 특성을 분석하였다. 분석 결과, 연결 매개 근접 중심성이 높은 개발자의 커밋수가 많아지는 것으로 나타났으며, 이중에서도 매개중심성에 의해 그 관계를 가장 잘 설명할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 네트워크 사이즈가 클수록, 허브가 존재할수록 개발자의 매개중심성과 커밋수 간의 관련성이 더욱 커지는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 개방형협업의 성공적인 운영을 위한 시사점을 제시해줄 것으로 기대된다.
한국의 세 지역에서 수확한 20가지 허브들의 셀레늄 함량을 분석한 결과, 많은 허브류들에서 셀레늄을 검출할 수 없었다. 안젤리카($138.4{\mu}g\;Se{\cdot}kg^{-1}$ FW), 카라웨이($167.8{\mu}g\;Se{\cdot}kg^{-1}$ FW), 카모밀(($116.6{\mu}g\;Se{\cdot}kg^{-1}$ FW), 마죠람(158.7 and $132.6{\mu}g\;Se{\cdot}kg^{-1}$ FW), 그리고 오레가노($62.5{\mu}g\;Se{\cdot}kg^{-1}$ FW)는 다른 작물들에 비해 높은 Se을 함유하고 있었다. 식물체 내 Se 함량은 종, 품종 그리고 지역에 따라 차이가 있었다. 양액 내 Se을 첨가하여 식물체 간 Se 흡수 경향을 조사하였다. Se은 수확 4주 전 배양액 내에 sodium selenate($Na_2SeO_4$) 형태로 각각 2, 4, 6, and $8mg{\cdot}L^{-1}$의 농도로 처리하였다. Field-mint의 경우가 가장 많은 Se를 흡수하였고 외관상 Se의 독성도 나타나지 않았다. 허브의 정유 함량도 Se에 의해 증가하는 경향을 보였다. Basil과 balm은 Se 처리효과가 컸으며 무처리구에 비해 처리구에서 2-3배나 정유 함량이 증가하였다. 그러나 정유 함량이 배양액 내 Se농도에 따라 계속적으로 증가하지는 않았다.
본 연구는 4종의 산야초 추출물(개느삼, 엄나무, 참취, 60가지 산야초혼합 - 모두 원 식물재료를 설탕과 혼합하여 추출한 발효추출물을 15년 숙성시킨 원액의 3% 수용액으로 처리)과 8종의 허브 정유(베르가모트, 클라리세이지, 휀넬, 제라니움, 마조람, 타임, 로즈우드, 스페어민트 원액의 0.3% 농도로 처리) 및 2종의 호르몬(지베렐린, 카이네틴, 0.3%)을 2종의 보리종자(1998년산 새올보리, 2016년산 찰쌀보리) 발아율 향상에 영향을 미치는지를 알아보고자 수행하였다. 특히 새올보리 묵은 종자의 발아력 증진에 효과가 있는지 알아볼 목적으로 수행하였다. 묵은 종자 새올보리의 무처리구에서 8%와 43%의 낮은 발아세와 발아율을 보인 반면, 산야초 추출물 처리구에서 84~93%와 86~100%의 높은 발아세와 발아율을 보였다. 호르몬처리구는 새올보리에서 발아세와 발아율은 각각 43~87%와 55~95%였다. 또한, 찰쌀보리의 경우 무처리의 발아세와 발아율은 각각 54%와 91%였다. 반면, 산야초 추출물 처리구에서 92~100%의 발아세와 95~100%의 높은 발아율을 보였고, 호르몬 처리구에서는 각각 77~85%와 87%의 발아세와 발아율을 보였다. 무처리(증류수)와 2종의 호르몬 및 8종의 허브 정유에 비해 산야초 추출물의 발아 증진 효과가 현저하게 높았다. 특히 냉장고($4^{\circ}C$)에서 20년 보관한 묵은 보리종자에 대해서도 유의한 발아율 향상을 보였다. 정유는 대체로 발아를 억제하는 것으로 나타나 잡초 종자에 대한 발아억제(제초제 대용) 가능성을 시사한다.
본 연구는 한국산 허브를 이용한 고품질 기능성 혼합침출차를 제조하기 위하여‘마리노 라벤다’와‘류치아 로즈마리’그리고‘슈퍼민트’‘골든세이지’‘코리아타임’을 수확하여 동결건조 후 분쇄한 건조허브의 영양성분과 향기패턴양상을 분석하고, 침출온도별 허브침출차의 특성과, 혼합침출차의 가공특성 분석결과 결과를 요약하면 다음과 같다. 일반성분은 가식부 100g당 조단백질은 1.4~17.5g, 조지방은 6.1~15.8g, 탄수화물중 당질은 43.5~61.2g이었으며 조회분 함량은 7.7~10.7g이었다. 특히 류치아로즈마리의 조지방함량은 15.8%로 마리노라벤다와 슈퍼민트에 비하여 약 1.8~2.6배 높았다. 무기성분은 가식부 100g당 칼슘은 707~l.763mg, 인 234~513mg, 칼륨 2,391~3,430mg, 마그네슘 361.3~573.5mg 이었고 특히 슈퍼민트는 칼슘, 마그네슘, 칼륨, 아연, 인의 무기성분 함량이 가장 높았다. 비타민은 가식부 100g 당 비타민A 인$\beta$- Carotene 함량이 6,902~27,677$\mu\textrm{g}$ 이었고 비타민 B$_1$0.34~0.62mg, 비타민 B$_2$1.37~2.52mg, 나이아신 5.3~8.8mg, 비타민 C 102~111mg 이었고 특히 슈퍼민트는 비타민A 인 $\beta$-Carotene 함량이 27,677$\mu\textrm{g}$ 으로 가장 높았다. 침출 온도별 침출차의 pH 와 당도는 6$0^{\circ}C$에 비하여 8$0^{\circ}C$, 10$0^{\circ}C$는 낮았으나 색도 중 명도 값은 높아졌고 적색도와 황.색도 값은 낮아졌다. 혼합침출차의 특성은 시판제품에 비하여 시제품의 pH는 낮았으나 당도는 같았으며 색도중 명도는 낮았으나 적색도와 황색도는 높았다. 관능검사 결과 시판제품에 비하여 시제품의 맛, 향, 색, 상품성에서 현저히 높은 값을 나타냈으며, 향기패턴과 경향이 일치하였다.
식품 안전 규제에서 위해물질에 대한 국내 기준 설정시 국제식품규격위원회(Codex Alimentarius Commission, CAC) 기준과의 조화를 위한 검토가 요구되며 이를 위해서는 코덱스 식품분류에 대한 정확한 이해가 필요하다. 따라서 여기에서는 CAC(코덱스) 식품분류 개정 작업이 2017년에 완료된 곡류, 그리고 2018년에 완료된 견과종실류와 허브 및 향신료에 대해 개정된 코덱스 식품분류 내용을 소개하고자 하였다. 그 내용을 간략히 요약하면 다음과 같다. 코덱스 식품분류에는 국내 식품분류(식품의약품안전처의 분류)에서 곡류에 해당하는 것으로 Group 020 cereal grains (6개 subgroup), 견과종실류에 해당하는 것으로 3개 그룹, Group 022 tree nuts (subgroup 없음), Group 023 oil seeds and oilfruits (5개 subgroup), Group 024 seeds for beverages and sweets (subgroup 없음)가 있다. 그리고 허브와 향신료의 경우 코덱스에는 2개 그룹, Group 027 (3개 subgroup), Group 028 (9개 subgroup)이 있다. 코덱스 식품분류에서 식품에 부여된 commodity code의 수는 Group 020 27개, Group 022 32개, Group 023 46개, Group 0244개, Group 027 127개, Group 028 138개 이다. 한편 코덱스와 식품의약품안전처의 식품분류 사이에는 여러 차이점이 있었다. 예를 들면 국내 식품분류에서는 곡류나 허브를 코덱스처럼 세분화하지 않았고 코덱스와 달리 땅콩을 견과류에 묶어서 한 그룹으로 분류하고 있고 기타식물류를 두었다. 코덱스 식품분류를 사용할 때 이러한 차이에 대한 주의가 필요하다.
비구조적인 피어-투-피어 시스템에서 효율적인 검색을 위하여 임의 경로 검색 방식이 제안되었는데, 이 방식의 낮은 검색 성공률을 보완하기 위하여 여러 가지 복제 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 복제본의 생성을 최소화하고, 캐시를 효과적으로 사용함으로써 검색의 정확성과 속도를 높이고 비용을 줄이는 효율적인 복제 기법을 제안한다. 이 기법에서는 질의가 많이 도착하는 허브 노드에 캐시를 저장하고 그 이웃 노드 중 하나에 복제본을 저장하는데, 제한적이고 지역적인 정보만을 이용하여 허브를 판별하는 알고리듬을 제시하여 동적인 네트워크 내에서 적응적으로 캐시와 복제본을 생성할 수 있게 하였다.
In this paper, we propose effective diagnosis algorithm for hub bearing fault in driving vehicle using acceleration signal and wheel speed signal measured in hub bearing unit or knuckle. This algorithm consists of differential, envelope and power spectrum method. We developed diagnosis system for realizing proposed algorithm. This system consists of input device including acceleration sensor and wheel speed sensor, calculation device using Digital Signal Processor (DSP) and display device using Personal Digital Assistant (PDA). Using this diagnosis system, a driver can see hub bearing fault(flaking) from the vibration in driving vehicle. With early repairing, he can keep good ride feeling and prevent accident of vehicle resulting from hub bearing fault.
분산 데이터를 상호 운용하기 위해서는 공유되는 정보가 효율적으로 처리 및 관리되어야 한다. 특히 레거시 시스템과 같이 이질성을 내포하고 있는 환경에서 협업을 위한 상호 운용성의 확보가 효율적인 관건이다. 따라서 본 논문에서는 레거시 시스템간의 데이터 공유 및 교환에서 발생하는 의미적 상호 운용성의 문제점을 극복하는 XMDR 메시지 기반의 하이브리드 에이전트를 이용한 데이터 허브 시스템을 제안한다. 이 시스템은 데이터 협업 시 실시간으로 변화는 데이터론 일관성 있게 유지하기 위해서 질의 변환 방법인 메시지 사상 기법을 제시하여 이용한다. 이는 레거시 시스템들 간의 협업에 필요한 데이터를 공유 및 교환하는데 실시간으로 변화하는 데이터를 일관성 있게 유지한다. 그리고 통합 검색시 단일 인터페이스를 제공하여 각 시스템의 독립성을 유지하면서 데이터의 투명성과 가용성을 향상 시킬 수 있다.
허브 식물을 조경소재로 이용할 수 있도록 삽목방법, 토심 및 품종에 따라 뗏장형성에 미치는 영향을 알아 보고자 1cm, 3cm, 5cm의 토심별로 천삽, 와삽, 절와삽을 한 다음 애플민트, 페퍼민트, 스피어민트 등 세품종을 재료로초장과 마디수, 생체중, 뗏장의 품질을 조사한 결과 세 품종 중 애플민트는 신초의 수는 적으나 엽장, 엽폭이 크기 때문에 피복률이 좋고 생장속도도 빨라서 빠른 시기에 뗏장(sod)형성이 가능하였다. 스피어민트는 초장이 작고 발육속도가 느리기 때문에 뗏장의 이동성, 저장성면에서 양호하였다. 삽목 방법은 천삽에서 생육이 가장 좋았으나 뗏장 품질은 가장 낮았으며 절와삽은 초장이 작고 신초수가 많아 고품질의 뗏장을 생산할 수 있었다. 토심별로 본 생육의 차이는 5cm의 상토에서 재배한 것이 가장 높게 나타났고 뗏장의 품질과 이동성은 1cm의 상토에서 밀착되어 있어 근권부의 뗏장형성이 좋은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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