Kim, Hyun Cheol;Yim, Dong-Gyun;Kim, Ji Won;Lee, Dongheon;Jo, Cheorun
한국축산식품학회지
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제41권2호
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pp.312-323
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2021
The purpose of this study was to use 1H nuclear magnetic resonance (1H NMR) to quantify taste-active and bioactive compounds in chicken breasts and thighs from Korean native chicken (KNC) [newly developed KNCs (KNC-A, -C, and -D) and commercial KNC-H] and white-semi broiler (WSB) used in Samgye. Further, each breed was differentiated using multivariate analyses, including a machine learning algorithm designed to use metabolic information from each type of chicken obtained using 1H-13C heteronuclear single quantum coherence (2D NMR). Breast meat from KNC-D chickens were superior to those of conventional KNC-H and WSB chickens in terms of both taste-active and bioactive compounds. In the multivariate analysis, meat portions (breast and thigh) and chicken breeds (KNCs and WSB) could be clearly distinguished based on the outcomes of the principal component analysis and partial least square-discriminant analysis (R2=0.945; Q2=0.901). Based on this, we determined the receiver operating characteristic (ROC) curve for each of these components. AUC analysis identified 10 features which could be consistently applied to distinguish between all KNCs and WSB chickens in both breast (0.988) and thigh (1.000) meat without error. Here, both 1H NMR and 2D NMR could successfully quantify various target metabolites which could be used to distinguish between different chicken breeds based on their metabolic profile.
스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.
다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이나 획득신호가 불량한 경우가 많아 초동 정보가 왜곡되어 결과의 신뢰성이 다소 떨어진다고 인식되어 왔다. 이러한 경우 직접법이 이용되고 있으나 해석자의 주관에 따라 결과가 달라질 수 있으며 직선경로를 고려하기 때문에 최적의 결과를 도출하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 직접법의 문제점을 개선하고자 굴절 경로를 고려하여 가진원 거리 보정을 수행하며 지반 구조의 결정 및 각 층의 속도를 자동적으로 도출해주는 평균 굴절 경로법을 제안하였다. 다양한 지반모델에 있어 도달시간 정보 획득 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대해 모사한 이론적 도달시간 정보와 유한요소 해석을 통해 획득한 실제 파형으로부터 도출한 도달시간 정보를 이용하여 평균 굴절 경로법의 효용성을 검증하였다. 마지막으로 실제 현장 실험을 통해 도달시간 정보를 획득하고 제안된 평균굴절경로법을 적용하여 보았으며 다운홀 기법에서 도달시간 정보 획득 과정에서의 오류 문제를 평균굴절경로법을 적용함으로써 효율적으로 대처할 수 있으리라 판단되었다.
Drone-mounted hyperspectral sensors (DHSs) have revolutionized remote sensing in agriculture by offering a cost-effective and flexible platform for high-resolution spectral data acquisition. Their ability to capture data at low altitudes minimizes atmospheric interference, enhancing their utility in agricultural monitoring and management. This study focused on addressing the challenges of radiometric and geometric distortions in preprocessing drone-acquired hyperspectral data. Radiometric correction, using the empirical line method (ELM) and spectral reference panels, effectively removed sensor noise and variations in solar irradiance, resulting in accurate surface reflectance values. Notably, the ELM correction improved reflectance for measured reference panels by 5-55%, resulting in a more uniform spectral profile across wavelengths, further validated by high correlations (0.97-0.99), despite minor deviations observed at specific wavelengths for some reflectors. Geometric correction, utilizing a rubber sheet transformation with ground control points, successfully rectified distortions caused by sensor orientation and flight path variations, ensuring accurate spatial representation within the image. The effectiveness of geometric correction was assessed using root mean square error(RMSE) analysis, revealing minimal errors in both east-west(0.00 to 0.081 m) and north-south directions(0.00 to 0.076 m).The overall position RMSE of 0.031 meters across 100 points demonstrates high geometric accuracy, exceeding industry standards. Additionally, image mosaicking was performed to create a comprehensive representation of the study area. These results demonstrate the effectiveness of the applied preprocessing techniques and highlight the potential of DHSs for precise crop health monitoring and management in smart agriculture. However, further research is needed to address challenges related to data dimensionality, sensor calibration, and reference data availability, as well as exploring alternative correction methods and evaluating their performance in diverse environmental conditions to enhance the robustness and applicability of hyperspectral data processing in agriculture.
최근에 Lee 등은 1차원 수평배열 센서만을 사용하여 다중경로를 통해 들어오는 신호로부터 표적의 3차원 위치를 추정하였다. 그러나 이 기법에서 음속은 수심에 상관없이 일정하다고 가정하였기 때문에 음속이 수심에 따라 다양하게 변화하는 실제 해양환경에서는 그 추정 성능이 현저하게 저하된다. 따라서 본 논문에서는 비균일 음속 환경에 적합한 근거리 표적의 3차원 위치추정 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 선형의 음속구조를 가지는 근거리 다중경로 환경에서 음파전달 모델을 기반으로 한 위치추정함수를 구성하였으며 이로부터 표적의 방위각, 거리 및 깊이를 3차원 탐색을 통하여 추정하였다. 선형 음속구조 및 실제 환경과 유사한 비선형 음속구조를 적용하여 제안한 기법의 성능을 기존의 기법과 비교, 분석하였으며 기존의 기법에 비해 거리 추정 오차는 최대 100m, 깊이 추정 오차는 50m정도 감소됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 MDCT의 다양한 매개변수와 재구성 조건을 반영하고 z축과 x/y plane의 분해능을 동시에 평가할 수 있는 새로운 팬텀과 평가 방법을 정립하고 유용성을 파악하고자 한다. CT 장비는 Aquilion ONE(Cannon Medical System, Otawara, Japan)을 사용하였으며, 관전압 120 kV에 관전류는 260 mA, 그리고 재구성 영상은 D-FOV 300 mm2로 동일하게 설정하였다. 자체 제작한 SSP 측정 팬텀을 이용하여 고대조도 분해능과 절편두께 분해능을 평가하였다. 이때 갠트리 등각점부터의 거리와 재구성 알고리즘을 변화시켰다. 절편두께는 0.6 mm에서 10.0 mm까지 5단계로 재구성하였다. 영상의 분석은 Aquarius iNtuition Edition ver. 4.4.13.P6 software (Terarecon, California, USA)의 Profile tool을 이용하여 FWHM과 FWTM을 측정하였으며, ImageJ program(v1.53n, National Institutes of Health, USA)의 Plot profile tool을 사용하여 SPQI와 신호강도를 평가하였다. x/y plane의 고대조도 분해능을 평가한 결과, 갠트리 등각점에서 거리가 멀어질수록 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 각각 4.09~11.99%, 4.12~35.52%, 4.70~37.64% 감소되었으며, 공칭 절편두께가 두꺼워질수록 감소폭이 증가되었다. 그리고 2.5, 5.0, 10.0 mm의 절편두께에서 High 알고리즘을 적용하면 고대조도 분해능이 각각 74.83, 15.18, 81.25% 증가되었다. x/y plane 및 z축의 절편두께 분해능을 평가한 결과, SSP 곡선에서 FWHM은 거의 일정하지만 사용자가 설정한 공칭 절편두께보다 모두 높게 측정되었다. 갠트리 등각점부터 거리가 멀어질수록 절편두께의 분해능이 감소되었다. 축방향 스캔이 나선형 방법보다 z축 FWHM과 FWTM이 더 증가되었다. 특히, 절편두께가 얇을수록 공칭 절편두께와 오차 범위가 증가되었다. 그리고 SPQI는 절편두께가 커질수록 증가되었으며 나선형 스캔이 축방향 스캔보다 90%에 가까워졌다. MDCT 장치의 성능을 평가할 수 있는 SSP 팬텀을 개발하여 x/y plane과 z축의 분해능을 비교 평가함으로서 노후 장비 관리와 화질 평가의 구체적인 방법으로 활용될 수 있으며, 진단 영상 분야에서 병변 감별에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다.
홍수 유량측정은 직접 하천에 접촉하는 방식의 경우 측정인력의 안전 문제와 다수의 인력이 필요한 점 등 어려운 점이 많다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 현장에서 측정이 간편하고, 수면에 접촉하지 않는 비접촉방식의 전자파표면유속계 활용이 증가하고 있으나 돌발적이고 급변하는 현장 여건의 적용에 있어 어려움이 있다. 따라서, 홍수 상황에서 표면유속을 이용한 유량산정방법은 이론적이고, 경제적인 접근이 필요하다. 본 연구에서는 전자파표면유속계 측정자료와 수위-유량관계곡선식 자료를 수집하여 표면유속을 이용한 지표유속법과 유속분포법을 적용 및 분석하였다. 전반적으로 동수반경 3 m 이상 또는 평균유속 2 ㎧ 이상에서는 모든 방법이 측정유량 및 환산유량과 유사한 결과로 분석되었다. 그리고 대상지점 중 수위-유량관계곡선식 고수위 범위에서 최대유속 발생 위치 구간의 최대 표면유속을 이용하여 지표유속법과 유속분포법으로 유량을 산정하였고, 환산유량과의 평균 상대오차가 모두 10% 이내로 비교적 일치하였다. 홍수시 한 개의 최대 표면유속 측정과 지표유속법 및 유속분포법을 이용한 유량산정방법은 고수위 외삽 개발에 적용할 경우 외삽추정 구간에 대한 신뢰도를 제고할 수 있을 것으로 판단되었다. 따라서, 본 연구결과를 토대로 한 표면유속을 이용한 유량산정방법은 신속하고 효율적인 홍수 유량측정 방안이 될 것으로 기대된다.
목 적: CT(computed tomography) 영상에서 Metal Artifact로 인해 왜곡된 영상을 보정하는 Iterative Metal Artifact Reduction(IMAR) Algorithm의 정확성을 평가하고 양성자 치료계획에서 IMAR Algorithm 적용의 유용성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: CT simulator를 이용하여 CIRS Phantom 내에 금속을 삽입한 것과 삽입하지 않은 영상을 각각 촬영하였다. Phantom 내의 동일한 위치에 ROI1, ROI2를 설정하여 금속이 없는 경우의 영상과 금속으로 인한 Artifact가 발생한 영상, IMAR Algorithm을 적용한 영상에서 CT Number값의 차이를 비교하였다. 또, 금속 주변에 위치한 조직등가물질의 CT Number값을 비교하였다. 척추에 임플란트 시술을 시행한 환자를 가정하여 Rando 팬텀의 척추 부위에 Titanium 봉을 삽입하여 CT 촬영을 하였다. IMAR Algorithm 적용 전과 후의 영상에서 같은 부위에 ROI 1, ROI 2를 설정하여 CT Number값을 측정하고, 각각의 영상에 동일한 양성자 치료계획을 세워 세 지점에서 양성자선의 비정(Range)의 차이를 비교하였다. 결 과: CIRS Phantom 평가에서 금속이 없는 경우의 평균 CT number값은 ROI 1에서 -6.5 HU, ROI 2에서 -10.5 HU였다. 금속이 있는 경우 Fe, Ti, W 순으로 ROI 1에서 -148.1, -45.1, -151.7 HU였으며 IMAR Algorithm을 적용 하였을 때는 -0.9, -2.0, -1.9 HU로 증가하였다. ROI 2에서는 금속이 있는 경우 171.8, 63.9, 177.0 HU였으며 IMAR Algorithm 적용 후에는 10.0, 6.7, 8.1 HU로 감소하였다. 조직등가물질의 CT Number값은 가장 멀리 위치한 폐를 제외하고 모두 원래의 CT Number값에 가깝게 보정이 되었다. Rando Phantom 평가는 금속이 없는 경우와 금속이 있는 경우, IMAR Algorithm을 적용하였을 때 평균 CT Number값은 각각 ROI 1에서 9.9, -202.8, 35.1 HU였으며 ROI 2에서 9.0, 107.1, 29 HU였다. 치료계획에서 금속이 없을 때와 양성자선의 Range의 차이는 IMAR Algorithm을 적용하였을 때 1번 지점에서 평균 0.26 cm 감소하였으며 2번 지점에서 평균 0.20 cm 감소하였다. 3번 지점에서는 평균 0.12 cm 감소하였다. 결 론: IMAR Algorithm을 적용함으로써 CT Number값은 금속이 없을 때의 원래의 값에 가깝게 보정되었다. 또, 양성자 치료계획의 Beam Profile에서 IMAR Algorithm 적용 후 비정의 차이가 0.01에서 최대 3.6 mm 줄어들었다. Artifact가 존재하지 않는 영상과 비교하여 약간의 차이는 존재하지만 양성자의 비정에 따른 선량의 급격한 변화를 고려한다면 금속이 있는 환자에게 IMAR Algorithm의 적용은 유용할 것으로 사료된다.
모형의 지배방정식에서 정의되는 대표적인 매개변수는 유역 및 대기로부터의 오염부하량,퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산계수, 반응계수 등으로, 직접적인 관측이 곤란할 뿐만 아니라 많은 관측비용을 필요로 한다. 본 연구에서는 매개변수를 포함한 오염물질 수지방정식을 구성하고, 구성된 선형 연립방정식을 이용하여 계산된 농도분포자료와 관측된 시계열 농도턱포자료를 이용하여 계산한 질량변화량의 차이를 최소화하는 역산문제를 구성하여 모형의 매개변수를 추정하는 방법을 제시하였다. 이 방법을 이용하여 천수만, 울산만(울산항)해 역에서 관측된 연직방향 농도분포 자료를 이용하여 연직 확산계수 및 대기로부터의 오염부하량, 퇴적물로부터의 오염물질 용출부하량, 확산$\cdot$반응에 의한 오염물질 변화량 등을 추정하였으며, 추정 매개변수는 시기적으로 변동이 크게 나타났다. 한편, 관측자료와 추정매개변수를 이용한 계산결과를 비교한 결과, RMS 오차는 괄측자료 범위의 $5.0\%$ 이하, 일치지수는 0.95 이상으로 본 방법을 이용한 매개변수 추정결과의 신뢰성은 우수한 것으로 파악되었다.
본 연구에서는 원격탐사기법으로 구축된 SRTM(The Shuttle Radar Topography Mission) DEM의 격자기반 분포형 강우-유출모형의 적용성을 분석하였다. 충주댐유역에 대하여 격자해상도 500m의 SRTM DEM과 수치지형도로부터 구축한 TOPO DEM을 구축하였고, 모형의 적용을 위하여 Stream-burning 기법으로 전처리하였다. 두 DEM으로부터 표고, 흐름방향, 수문학적 경사, 추출된 유역셀의 개수, 종단형상을 비교한 결과 SRTM DEM과 TOPO DEM이 매우 유사한 특성을 나타내는 것으로 분석되었다. 6개 강우사상을 대상으로 격자기반 분포형 강우-유출모델 KIMSTORM을 이용한 분석결과에서도 첨두유출과 유출용적의 상대오차 평균값이 각각 0.91%, 0.29%로 차이를 보이지 않았다. 분석결과로부터 SRTM DEM이 TOPO DEM과 같이 격자기반 강우-유출모형 적용시 만족할 수 있는 결과를 도출할 수 있는 지형자료임을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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