본 연구에서는 카노 모형과 설문조사를 바탕으로 O2O 배달 앱의 서비스 품질 요인을 분석하고, 서비스 품질을 몇 가지 차원별로 분류하였다. 분석 결과, 일원적 품질요소로는 정확한 정보전달, 다양한 종류의 음식점, 지불방식의 다양성, 메뉴선택의 다양성, 불편사항 해결, 서비스의 친절도, 음식의 맛과 질, 위생과 청결, 간편 결제 시스템 등이었고, 매력적 품질요소로는 최신 정보 업데이트, 신뢰성 있는 이용후기, 다양한 주문방법, 신속한 배달, 브랜드 이미지, 할인 포인트 결제 및 적립 등이었다. 당연적 품질요소는 나오지 않았지만, 불편사항 해결이 당연적 품질요소에 가까운 것으로 나타났다. 무관심 품질요소로는 정보알림 서비스와 이벤트 및 판촉이었다. 본 연구결과는 O2O 배달 앱 서비스 업체들이 어떤 서비스 품질요소에 집중해야 하는지 전략을 수립하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
이 연구는 고령화 사회 및 개인핵가족사회에 진입하는 우리나라의 현 상황에서 가정편의식 제품을 편리하게 사용할 수 있는 디자인에 대하여 알아보고자 한다. 연구방법으로 첫째, 가정편의식 이론적 고찰로서 문헌자료 및 선행연구조사를 하였다. 둘째, 디자인 조사로서 가정편의식 디자인 사례 분류를 하였다. 셋째, 실제 사용하는 이용자를 대상으로 사용자 평가 및 감성평가 조사를 실시하였다. 제품 디자인 감성평가에 의한 요인분석 결과 3개의 대표 요인으로 분류되어졌다. 1요인은 "형태적 감성", 2요인은 "기능적 감성", 3요인은 "심리적 감성"으로 연구자에 의한 대표 감성언어 명칭을 3가지로 부여하였다. 가정편의식 패키지 디자인으로 다음과 같이 제작되어져야할 것이다. 첫째, 용기를 들때 대부분 비닐용기로 되어져있어 미끄러지고 떨어뜨리기 쉽기 때문에 용기에 그립감을 주어 잘 떨어뜨리지 않게 한다. 둘째, 손목이나 손가락 힘이 약한 고령자를 위하여 쉽게 뜯을 수 있게 제작 한다. 또한, 색상과 관련하여 차가운 한색계열 색상보다는 따뜻한 난색 계열색상을 이용하여 제공한다.
Eun-Sung, Park;Ajay Patel, Kumar;Muhammad Akbar Andi, Arief;Rahul, Joshi;Hongseok, Lee;Byoung-Kwan, Cho
농업과학연구
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제49권3호
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pp.483-493
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2022
It is important to improve the efficiency of plant breeding and crop yield to fulfill increasing food demands. In plant phenotyping studies, the capability to correlate morphological traits such as plant height, stem diameter, leaf length, leaf width, leaf angle and size of panicle of the plants has an important role. However, manual phenotyping of plants is prone to human errors and is labor intensive and time-consuming. Hence, it is important to develop techniques that measure plant phenotypic traits accurately and rapidly. The aim of this study was to determine the feasibility of point cloud data based on a 3D light detection and ranging (LiDAR) system for plant phenotyping. The obtained results were then verified through manually acquired data from the sorghum samples. This study measured the plant height, plant crown diameter and the panicle height and diameter. The R2 of each trait was 0.83, 0.94, 0.90, and 0.90, and the root mean square error (RMSE) was 6.8 cm, 1.82 cm, 5.7 mm, and 7.8 mm, respectively. The results showed good correlation between the point cloud data and manually acquired data for plant phenotyping. The results indicate that the 3D LiDAR system has potential to measure the phenotypes of sorghum in a rapid and accurate way.
치아는 주기적으로 치과에 가서 검진을 하지 않으면 평소에 통증이나 불편이 있기 전에는 치아 질병을 알아차리기 어렵다. 치석은 구강 내 음식 또는 이물질과 세균의 결합으로 생성된다. 치석을 이루고 있는 세균으로부터 전분이 분해되는데 이때 발생하는 산이 치아의 법랑질을 녹여 충치가 되기 때문에 치석관리가 중요하다. 입속 세균의 대사 산물인 포피린은 405nm 파장에서 반응하여 붉은 형광을 띠게 되며 특정 파장의 필터를 거치면 영상으로 세균을 확인할 수 있다. 위의 방법으로 프라그 및 치석을 형광으로 검출하고 500nm 이상의 파장을 통과시키는 노란색 계열의 필터를 카메라 앞에 부착하여 촬영한다. 이는 매트랩을 이용하여 이미지 영상처리를 통해 적색 형광 부분을 검출 후 표시한다. 또한, 광계측 회로를 통해 정상 치아와 치석의 치아 전압값 차이를 이용해 아두이노로 연결하여 LCD에 표시한다. 사용자는 이를 통해 보다 정확한 치석의 유무와 위치를 알 수 있다.
Kyung Rok Nam;Sang Jin Han;Nam Hun Lee;Min Yong Lee;Youngduk Kim;Kyo Chul Lee;Yong Jin Lee;Young Hoon Ryu;Jae Yong Choi
대한방사성의약품학회지
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제6권2호
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pp.61-68
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2020
Aggregated neurofibrillary tangles (NFTs) are a pathological hallmark in Alzheimer's disease (AD) and many radiopharmaceuticals targeting NFTs have been developed so far. Among these, [18F]flortaucipir (TAUVIDTM) is the first approved radiopharmaceutical in the Food and Drug Administration (FDA) to image tau pathology. In the present study, we describe the optimized radiosynthetic method for the routine production of [18F] flortaucipir using a commercialized automation module (i.e. GE TRACERlabTM FXFN pro). [18F]Flortaucipir was prepared by nucleophilic substitution from its N-tert-butoxycarbonyl protected nitro precursor, tertbutyl 7-(6-nitropyridin-3-yl)-5H-pyrido[4,3-b]indole-5-carboxylate, at 130℃ for 10 min in dimethyl sulfoxide. The mean radiochemical yield was 20 ± 4.3% (decay-corrected, n = 47) with the molar activity of 218 ± 32 GBq/µmol at the end of synthesis. The radiochemical purity was determined to be above 95%. The overall production time including quality control is approximately 100min. The final produced [18F]flortaucipir injection meets the USP criteria for quality control. Thus, this fully automated system is validated for clinical use.
Yu-Hyeon Park;Junyong Song;Sang-Gyu Kim ;Tae-Hwan Jun
한국작물학회:학술대회논문집
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한국작물학회 2022년도 추계학술대회
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pp.89-89
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2022
Soybean (Glycine max (L.) Merr.) is a representative food resource. To preserve the integrity of soybean, it is necessary to protect soybean yield and seed quality from threats of various pests and diseases. Riptortus pedestris is a well-known insect pest that causes the greatest loss of soybean yield in South Korea. This pest not only directly reduces yields but also causes disorders and diseases in plant growth. Unfortunately, no resistant soybean resources have been reported. Therefore, it is necessary to identify the distribution and movement of Riptortus pedestris at an early stage to reduce the damage caused by insect pests. Conventionally, the human eye has performed the diagnosis of agronomic traits related to pest outbreaks. However, due to human vision's subjectivity and impermanence, it is time-consuming, requires the assistance of specialists, and is labor-intensive. Therefore, the responses and behavior patterns of Riptortus pedestris to the scent of mixture R were visualized with a 3D model through the perspective of artificial intelligence. The movement patterns of Riptortus pedestris was analyzed by using time-series image data. In addition, classification was performed through visual analysis based on a deep learning model. In the object tracking, implemented using the YOLO series model, the path of the movement of pests shows a negative reaction to a mixture Rina video scene. As a result of 3D modeling using the x, y, and z-axis of the tracked objects, 80% of the subjects showed behavioral patterns consistent with the treatment of mixture R. In addition, these studies are being conducted in the soybean field and it will be possible to preserve the yield of soybeans through the application of a pest control platform to the early stage of soybeans.
Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.
본 논문에서는 홈 트레이닝 인구가 늘어나면서 증가한 운동과 식단 보조 서비스에 대한 수요를 충족시키기 위해 운동 및 식단 보조 애플리케이션을 개발하였다. 애플리케이션은 카메라를 통해 실시간으로 촬영되는 사용자의 운동 자세를 분석하여, 안내선과 음성을 이용해 올바른 자세를 유도하는 기능을 가진다. 또한, 사용자가 사진을 촬영하면 사진에 포함된 음식들을 분류하고 각 음식의 양을 추정하여, 칼로리 등의 영양 정보를 계산하여 제공하는 기능을 가진다. 영양 정보 계산은 외부의 서버에서 수행되도록 구성했다. 서버는 계산된 결과를 애플리케이션으로 전송하고, 애플리케이션은 결과를 받아 시각적으로 출력한다. 추가로, 운동 결과와 영양 정보는 날짜별로 저장하고 확인할 수 있도록 하였다.
확대촬영은 일반촬영뿐 아니라 미세골촬영, 유방촬영 및 다른 진단 영역에서 널리 사용되고 있다. 유한한 X선 초점의 크기로 인해 확대촬영은 분해능, 노이즈, 대조도 등 영상 시스템 전체에 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 유효검출양자효율(effective detective quantum efficiency, eDQE)을 이용하여 영상시스템에 있어서 확대도와 초점크기의 영향을 알아보고자 함이다. 전체적인 영상 시스템 특성을 반영하는 eDQE는 초점에 의한 흐림 현상, 확대, 산란 그리고 격자 반응 등의 영향을 고려한다. 본 실험에서는 Food and Drug Administration (FDA)에서 고안된 흉부 팬텀을 사용하여 실제 가슴 촬영조건에서 측정된 유효변조전달함수(effective modulation transfer function, eMTF), 유효잡음력스펙트럼(effective noise power spectrum, eNPS), 산란율(scatter fraction, SF) 및 투과율(transmission fraction, TF)을 통해 eDQE 값을 도출하였다. 연구 결과를 통해 살펴보면 소초점을 사용했을 경우, eMTF의 값이 10%일 때의 공간주파수는 확대도가 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0일때 각각 2.76, 2.21, 1.78, 1.49 그리고 1.26 lp/mm이었다. 대초점을 사용했을 경우, MTF의 값이 10%일 때의 공간주파수는 확대도가 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2.0일 때 각각 2.21, 1.66, 1.25, 0.93 그리고 0.73 lp/mm이었다. 확대도가 증가할수록 eMTF 값이 떨어지고, 소초점을 사용했을 때가 대초점을 사용했을 때보다 eMTF가 전체적으로 높다는 것을 확인할 수 있었다. 초점의 크기에 따른 zero frequency에서의 eDQE 값의 변화는 크게 보이지 않았다. 그러나 대초점을 사용했을 경우, 소초점을 사용했을 때보다 저 주파수에서 고 주파수로 갈수록 eDQE가 급격하게 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 일반적으로 확대촬영은 작은 병변을 확대시키고 낮은 유효잡음과 air-gap에 의한 산란선의 감소로 인해 대조도를 증가시킨다. 이로 인해 크기가 작은 병변을 고대조도로 확대시킴으로써 진단율을 높일 수 있다. 그러나 초점 크기로 인한 흐림 현상이 확대도에 따라 공간 분해능에 더 큰 영향을 미친다. 이러한 결과를 바탕으로, 디지털 일반촬영 시스템에서의 확대촬영을 시행하기 위한 적절한 초점크기와 확대도가 확립되어야 한다.
본 실험은 대두 추출물과 홍삼 농축액 분말 혼합물인 APB-03(AmorePacific Beauty-03)의 경구반복투여에 대한 피부주름개선 효과를 평가하기 위하여 hairless mouse에서 경구 반복투여 및 UV 반복조사를 통한 효능평가시험을 실시하였다. 정상군(Control group)과 UV 대조군(UV control group), UV/APB-03 저용량군(UV/APB-03(XI) group), UV/APB-03 중간용량군(UV/APB-03(X5) group)과 UV/APB-03 고용량군(UV/APB-03(X10) group)을 두고, 경구로 주 5회 반복 투여하며, 광노화를 유발하기 위하여 주 3회 UV를 조사가 병행되었다. 시험 기간 중 임상증상, 체중변화 및 사료 음수 섭취량 등을 관찰하고, 2회의 피부주형을 채취하여 영상 분석을 실시하였으며 실험 종료 후 피부조직을 채취하여 병리조직학적 검사를 실시하였다. 시험물질을 투여한 모든 동물에서 시험 전 기간을 통해 사망한 동물은 없었으며, 본 시험물질에 의한 것이라고 인정되는 임상증상, 행동이상 및 체중변화 등도 관찰되지 않았으며, 부검시에도 본 시험물질의 투여에 기인한 것으로 사료되는 어떠한 육안적 병변도 관찰되지 않았다. UV 조사 기간 중, 육안으로 관찰 시 정상군에 비해 UV 대조군의 피부주름 증가가 뚜렷하였으며, APB-03을 투여한 군은 UV 대조군에 비해 주름 증가가 현저히 감소하였으며, 정상군과 비슷할 정도로 피부주름 상태가 양호하였다. 8주 및 12주에 제작된 replica를 image analyzer 분석평가를 실시한 결과, APB-03을 경구 반복 투여한 실험군은 UV 대조군에 비해 전체적으로 주름이 감소하였으며, 실험 12주의 UV/APB-03 고용량군의 피부주름은 UV 대조군에 비해 통계적으로 유의성 있게 감소하는 것을 알 수 있었다(p<0.01). H&E(Hematoxylin & Eosin) stain을 실시한 결과, UV 조사에 의한 표피 및 진피, 피하지방층에서의 손상에 대해 APB-03의 치유능력을 관찰할 수 있었다. 이상의 실험 결과를 종합해 볼 때, 암컷 hairless mouse에서 APR-03의 경구 반복 투여 시 UV 조사로 유도된 광노화의 억제 및 피부주름예방효과가 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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