• 한국식품과학회지
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• 제35권5호
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• pp.980-987
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• 2003

삼백초 및 포공령, 흑두, 금은화, 결명자, 감초 추출은 혼합물(Oriental herb extracts mixture, OHEM) 의 해독효과를 확인하고자 nicotine 및 dioxin에 대한 급성독성시험을 하였다. 치사량(42mg/kg)의 nicotine을 ICR mouse에 복강주사 하였을 때 OHEM 투여군은 대조군에 비해 마비 개시시간이 2배 이상 지연되었으며, 발작 지속 시간은 1/2로 감소하였고 생존율은 73%로 나타나 해독효과가 강한 것으로 밝혀졌다. 인체를 대상으로 nicotine분해 물질인 뇨중 cotinine배설량을 측정한 결과 OHEM의 섭취가 혈 중 nicotine 분해를 촉진시켜 초기 뇨 중 cotinine 배설량을 1.5배까지 증가시킨 후 뇨중 continine 함량을 OHEM 섭취전의 5% 이하로 감소시켰다. TCDD로 급성특성을 유도한 rat 혈액의 임상 화학적 지수에 hemoglobin의 경우 OHEM의 섭취가 TCDD 투여에 따른 감소를 완화시키는 것으로 나타났으며, 혈소판의 경우 TCDD에 의한 감소를 OHEM 투여가 정상수준으로 회복시켰다(p<0.05) Neutrophil seg(%) 및 monocyte(%)은 TCDD 투여로 감소하였으나 OHEM의 투여로 정상수준으로 회복되었다, 알부민 함량은 TCDD 투여에 의해 감소(p<0.05) 하였으나, OHEM투여로 정상 수치로 회복하였으며 또한, GOT 및 GPT활성 역시 TCDD 투여로 증가하였으나. OHEM 투여로 활성을 저하시키는 것으로 나타났다. 총콜레스테롤 및 혈중 중성지질 함량은 TCDD 투여군 모두 유의적으로 증가 하였으며, OHEM의 투여가 TCDD에 의한 총 콜레스테롤 및 중성지질 수준을 유의차 있게 회복시켰다(p<0.05). 신장 기능에 관련된 creatinine은 OHEM 투여에 의해 TCDD에 의한 증가를 억제하였으며 철 함량은 TCDD 투여로 유의차 있게 감소하였으나 OHEM 투여로 정상 수준으로 회복되었다 TCDD 투여는 혈액과 췌장에 대한 독성작용이 간, 신장 및 심장에 대만 작용에 비해 훨씬 강하게 나타났으며, OHEM에 의한 독성 경감작용은 간 및 췌장에서 효과적으로 나타났다. OHEM의 투여가 TCDD에 의한 임상 지수의 변화를 정상수지에 가깝게 회복 시키는 것으로 나타나 체내대사 및 기능장애를 일부 회복시키는 물질임을 확인할 수 있었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제37권3호
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• pp.294-301
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• 2008

본 연구는 삼백초(aururus chinensis), 포공영(Taraxacum platycarpum), 유근피(Ulmus macrocarpa), 감초(Glycyrrhiza glabra), 흑두(Rhynchosia nulubilis)로부터 제조된 생약재 추출 혼합물이 dioxin 중 중독성이 가장 강하다고 알려진 2,3,7,8-tetrachlorodinenzo-p-dioxin(TCDD)에 의한 산화적 스트레스에 미치는 효과를 실험하였다. 정상적인 간세포주를 TCDD에 노출시킨 후 OHEM을 처리한 결과, TCDD에 의한 세포독성을 감소시켰으며, 간세포주로부터 생성된 lactate dehydrogenase, nitric oxide, cytochrome p450의 생성량 측정 결과로 OHEM이 TCDD로 유발된 간 독성을 해독할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 rat을 이용한 TCDD 급성독성 유발 실험에서는 TCDD 투여에 의해 증가된 AST, ALT, ALP, LDH 및 동맥경화지수가 OHEM의 투여에 의해 유의성 있게 감소하였으며 OHEM의 사전투여에 의한 방어효과가 높은 것으로 측정되었다(p<0.05). 또한 OHEM의 투여가 TCDD에 의해 손상된 간세포 조직의 풍선 병변과 공포화를 감소시켰고, 소장 세포의 조직에서는 융모 조직의 부종을 현저하게 감소시켰다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.50-56
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• 2020

현재 심층 신경망 이론 및 응용 연구의 빠른 개발로 얼굴 인식의 효과가 향상되고 있다. 그러나 심층 신경망 계산의 복잡성과 탐지 환경의 복잡성으로 인해 얼굴을 빠르고 정확하게 감지하는 방법이 주요 문제가 된다. 이 논문은 FDDB, LFW 및 FaceScrub 공개 데이터 세트를 훈련 표본을 사용하는 단순한 MTCNN 모델을 기반으로 둔다. MTCNN 모델을 분류하고 소개하면서 학습 훈련 속도를 높이고 성능을 향상하는 방법을 모색합니다. 본 논문에서는 다이내믹 이미지 피라미드 기술을 이용하여 기존 이미지 Pyramid 기술을 대체하여 샘플을 분할하고 MTCNN 모델의 OHEM을 훈련에서 제거하여 훈련 속도를 향상시켰다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.659-666
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• 2021

With the continuous development of deep learning, human behavior recognition algorithms have achieved good results. However, in a multi-person recognition environment, the complex behavior environment poses a great challenge to the efficiency of recognition. To this end, this paper proposes a multi-person pose estimation model. First of all, the human detectors in the top-down framework mostly use the two-stage target detection model, which runs slow down. The single-stage YOLOv3 target detection model is used to effectively improve the running speed and the generalization of the model. Depth separable convolution, which further improves the speed of target detection and improves the model's ability to extract target proposed regions; Secondly, based on the feature pyramid network combined with context semantic information in the pose estimation model, the OHEM algorithm is used to solve difficult key point detection problems, and the accuracy of multi-person pose estimation is improved; Finally, the Euclidean distance is used to calculate the spatial distance between key points, to determine the similarity of postures in the frame, and to eliminate redundant postures.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.421-441
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• 2021

Fruit detection in orchards is one of the most crucial tasks for designing the visual system of an automated harvesting robot. It is the first and foremost tool employed for tasks such as sorting, grading, harvesting, disease control, and yield estimation, etc. Efficient visual systems are crucial for designing an automated robot. However, conventional fruit detection methods always a trade-off with accuracy, real-time response, and extensibility. Therefore, an improved method is proposed based on coarse-to-fine multitask cascaded convolutional networks (MTCNN) with three aspects to enable the practical application. First, the architecture of Fruit-MTCNN was improved to increase its power to discriminate between objects and their backgrounds. Then, with a few manual labels and operations, synthetic images and labels were generated to increase the diversity and the number of image samples. Further, through the online hard example mining (OHEM) strategy during training, the detector retrained hard examples. Finally, the improved detector was tested for its performance that proved superior in predicted accuracy and retaining good performances on portability with the low time cost. Based on performance, it was concluded that the detector could be applied practically in the actual orchard environment.

• 재활복지
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• 제20권4호
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• pp.55-78
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• 2016

우리 사회는 교육을 통한 부의 대물림 현상이 심각하게 나타나고 있다. 그러므로 장애가정 청소년의 사회적 계층 이동은 어려운 상황이며, 이는 사회통합을 저해하는 요인으로 사회적 갈등을 야기하고 있다. 특히 문화자본이 결핍된 저소득 장애청소년과 장애가정청소년은 빈곤취약계층으로 전락할 위험이 높은 집단이다. 두드림 프로그램은 저소득 장애청소년과 장애가정청소년에게 사례관리방법을 활용하여 맞춤형 장기적 지원을 통한 빈곤의 대물림 차단을 목적으로 하고 있다. 이 프로그램은 2009년에 시작하여 2016년 현재 7년이 경과되었다. 이에 본 연구는 내용분석 방법을 사용하여, 두드림 프로그램의 효과성을 분석하였다. 분석 결과, 두드림 프로그램은 이용자의 욕구에 따라서 적절하게 변화되었음을 알 수 있었다. 또한, 서비스 이용자의 자아개념 중 학습 및 성취자아, 사회자아, 가족자아 모두가 높아진 것으로 나타났고, 서비스 이용자의 진로의식 성숙도 측면에서도 진로결정성, 진로준비성, 진로타협성이 모두 향상되었으나, 진로준비성이 가장 큰 변화를 보이는 것으로 분석되었다. 또한 지역별 사례관리 거점기관과 협력기관의 연계와 협력을 통해 다양한 지역사회 자원들이 확보되었다. 이를 통해 두드림 프로그램의 강점과 개선 방안을 제시하였다.