In this study, quantitative and pattern recognition analyses for the quality evaluation of Herba Epimedii using HPLC was developed. For quantitative analysis, five major bioactive constituents, hyperin, epimedin A, epimedin B, epimedin C, and icariin were determined. Analysis was carried out on Capcell pak $C_{18}$ column ($250{\time}4.6$ mm, 5 ${\mu}m$) with a mobile phase of mixture of acetonitrile and 0.1% formic acid, using UV detection at 270 nm. The linear behavior was observed over the investigated concentration range (2-50 ${\mu}g/mL;\;r_2\;>$ 0.99) for all analytes. The intraand inter-day precisions were lower than 4.3% (as a relative standard deviation, RSD) and accuracies between 95.1% and 104.4%. The HPLC analytical method for pattern recognition analysis was validated by repeated analysis of one reference sample. The RSD of intra- and inter-day variation of relative retention time (RRT) and relative peak area (RPA) of the 12 selected common peaks were below 0.8% and 4.7%, respectively. The developed methods were applied to analysis of twenty Herba Epimedii extract samples. Contents of hyperin, epimedin A, epimedin B, epimedin C, and icariin were calculated to be 0$\sim$0.79, 0.69$\sim$1.91, 0.93$\sim$9.58, 0.65$\sim$3.05, and 2.43$\sim$11.8 mg/g dried plant. Principal component analysis (PCA) showed that most samples were clustered together with the reference samples but several apart from the main cluster in the PC score plot, indicating differences in overall chemical composition between two clusters. The present study suggests that quantitative determination of marker compounds combined with pattern-recognition method can provide a comprehensive approach for the quality assessment of herbal medicines.
제품의 품질 수준 제고를 위해 통계적 공정 관리(SPC : Statistical Process Control)의 다양한 관리도가 기업의 생산 공정을 관리하는데 사용된다. 관리도에 기록되는 공정 데이터는 특정 요인(Assignable Cause)에 의한 이상이 발생했을 때 그 요인에 따라 서로 다른 패턴(Pattern)으로 변화한다. 이러한 패턴을 구별하는 관리도 패턴(CCP : Control Chart Pattern) 인식(Recognition)은 공정에 대한 관리자의 빠른 의사 결정을 위해 매우 중요하다. 앞 선 연구들은 수집되는 원 데이터를 가공 하지않고 그대로 사용하였기 때문에 인식기(Recognizer)의 성능과 학습 속도가 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 최근 데이터의 차원 축소와 인식기의 성능 향상을 위해 특질 추출법(Feature Extraction)을 적용한 특질 기반 인식기(Feature based Recognizer)에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 BDK(Bi-Directional Kohonen Network)를 사용하여 CCP의 참조 벡터(Reference Vector)를 생성하고 참조 벡터와 CCP 데이터의 거리를 기반으로 하는 특질을 추출하였다. 추출된 특질을 인공 신경망 기반 인식기의 입력 벡터로 사용하여 학습하였으며 원 데이터를 사용하여 학습하는 인공신경망 인식기와 예측 정확도 비교를 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였다.
This study was conducted in order to spread out lower body 3D scan data of men in their twenties. The aim was to achieve slacks pattern with ease allowance through comparison with existing flat patterns. For conversion of 3D scan data into 20 pattern, reference lines were established by using Rapid Foam in 3D shape analysis software. 2C-AN program and Yuka CAD were used to convert 20 pattern earned with straight posture of 3D scan data into slacks pattern by using Triangle Simplification & Runge-Kutta Method. In order to achieve this we needed to set a line 9cm below the hip line, to array vertex of each block to crease line while maintaining the horizontal line. And then we needed to set ease allowance in back crotch and to set waist circumference or hip circumference ease allowance in side seam of slacks. Results showed that long front crotch length can be achieved if 3D scan data is compared with 20 existing flat pattern. Slacks pattern that raise front crotch by about 1.5cm compared to back crotch and also possess ease allowance in back crotch area are great in appearance evaluation.
인터넷과 정보기술의 발달로 사람들은 많은 정보에 접하게 되었으며, 정보 제공 사이트들은 사용자들에게 적합한 정보를 추천해 줌으로써 정보 과잉의 문제를 해결해 왔다. 하지만, 사용자의 취향과 선호에 기반한 정보 추천은 편향된 정보만을 소비하게 되는 정보 편식의 문제점을 일으킬 수 있다. 이러한 추천시스템의 부작용에 대해서는 연구가 거의 행해지지 않아 왔다. 본 논문은 정보 편식을 완화시키는 정보 시스템적 솔루션에 초점을 맞췄다. 적응수준이론과 기대이론을 기반으로 사용자 자신의 정보 소비 행태를 준거점으로 구체화시킨 자기 준거 진단 인터페이스와 타인들의 정보 소비 행태를 준거점으로 자신의 정보 소비를 보도록 도와주는 사회적 준거 진단 인터페이스를 제안하였다. 이러한 두 개의 인터페이스가 정보 소비 행태 자각에 어떤 영향을 미치며, 행동의 자각이 정보 편식을 개선하려는 동기와 실제 행동에 영향을 미치는지를 알아보았다. 인터페이스의 효과는 실험을 이용하여 검증하였다. 분석 결과, 자기 준거 진단 인터페이스가 정보 소비 행태 자각과 정보 편식을 개선하는 행동에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 정보 편식을 개선하고자 하는 동기에는 유의한 결과를 보이지 않았다. 본 연구는 사람들이 선호하는 정보를 제공하는 것에만 관심을 기울였던 기존 연구들과는 달리 추천 시스템의 부작용인 정보 편식의 완화에 관심을 가진 연구라는 의의를 가진다.
본 연구는 위상천이 영사식 모아레 측정기의 기준 위상 측정단계에서 기준 위상의 검출 정확도를 높이기 위한 방안으로, 일반적인 N-bucket 방법이 아닌, 줄무늬 패턴 투사 영상의 직접적인 영상처리를 기반으로, 노이즈가 포함된 영상으로부터 기준 위상을 자동으로 검출하고 보정하는 방법을 다룬다. 일반적으로 기준위상을 정확히 구하기 위해서는 상대적으로 노이즈가 원천적으로 적은 고정밀도의 교정 시편과 이에 맞는 세분화된 교정방법이 필요하다. 하지만, 고가의 시편 제작비용 절감과 고정도 교정을 위한 교정시간의 단축을 위해, 상대적으로 일반 정밀도등급의 제작된 시편으로부터 획득된 영상을 이용하여, 효율적인 기준위상 교정 방법을 제안한다. 투사된 평행 라인 띠가 시편에서 반사되어 카메라로 입력되는 영상으로부터, 영상처리 라인마스크를 이용하여 격자 라인들의 중심점을 정밀하게 추출하고, 각 라인들에서 추출된 샘플링점 기반의 최소자승법을 이용하여, 라인 특징치인 기울기와 절편을 추출함으로써 실제 관측되는 격자 라인의 중심선을 획득하였으며, 획득된 중심선들을 이용하여 N-bucket 알고리즘에 적용할 수 있도록 위상을 추출한 후, 기준위상을 자동으로 생성하였다. 본 연구를 통하여 고가의 시편 제작 없이 빠르게 자동으로 기준위상을 추출할 수 있었다.
From the end of July 2012, several cases of abortion have been happened at the Korean indigenous cattle farm with 124 heads in Chungbuk province, Korea. Serological tests such as Rose-bengal test (RBT) and standard tube agglutination test (STAT) have been performed according to the standard official protocols of bovine brucellosis and 41 cattle turned out to be brucellosis-positive simultaneously. To find out the main factors of brucellosis outbreaks and spreads, additional serological, etiological and molecular investigation were applied. Totally, 11 B. abortus were isolated from 10 cattle's specimens including lymph-nodes and/or testis, and drinking water in cowhouse. In genotyping by multi-locus VNTR assay (MLVA) using 17 loci markers, the present B. abortus isolates were shown all the same pattern, D1 genotype, which has been reported in Gyeonggi and Gangwon province, Korea. These results suggest that the input of brucellosis might come from neighboring farms directly or indirectly, even if by unknown factor and expansion within farm would accelerate by materials related with aborting cows.
지문영상의 특이점(Singularities) 중의 하나인 Core Point는 대부분의 지문인증 시스템에서 기준점(Reference Point)으로 사용되고 있다. 또한 Core Point의 검출은 전체 지문인증 시스템의 가장 기본적인 단계로서 전체 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 본 논문에서는 지문 영상의 방향 패턴(Orientation Pattern)과 이의 리레이블링(Re-labeling)을 이용한 Core Point 검출 방법을 제안하고, 기존의 Poincare Index를 이용하는 방법 및 Sine Map을 이응한 방법과 비교, 분석하였다.
In this paper analytical pattern classification of TRV waves created by double-frequency synthetic test circuit was proposed. According to the classified patterns of the TRV wave, calculation methods of 3 reference lines and 4 parameters characterizing the TRV wave wire proposed. These methods can be utilized to optimize test facility and to standardize test quality.
A two-dimensional positioning system by use of an M-array is proposed. An M-array pattern, which is known as one of the two-dimensional pseudorandom array, is attached on an object to be positioned. The M-array pattern is observed by a TV camera and crosscorrelated with the reference M-array. The maximum of the two-dimensional crosscorrelation function is sought by two-dimensional servo system. This method of positioning can be used in very noisy circumstances.
This paper describes a method of calculating the viewing parameters of a camera using a perspective view of a circular pattern. The proposed method determines the angle of pan, tilt, and swing, as well as the distance from the camera to the reference point of a world coordinate system, using simple equations. The proposed method is so simple and accurate that when used in a well-controled environment as in robot vision systems or visual inspection systems it may even seem trivial.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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