Oryzalin은 미세소관의 형성을 억제하는 dinitroaniline계 제초제이다. Oryzalin은 튜불린에 결합해 식물의 미세소관 배열을 무질서하게 하여 식물 세포의 비등방성 성장을 억제한다. 미세소관과 미세섬유는 세포벽을 구성하고 columella 세포에서 녹말체 침강에 관여하는 세포골격이다. 녹말체는 뿌리 끝에 있는 columella 세포에서 중력을 인지하여 물과 무기염류를 흡수하기 위하여 토양 속으로 자라도록 한다. 식물세포에서 미세소관의 배열은 에틸렌 수준에 따라 조절된다. Oryzalin이 ACC synthase와 ACC oxidase를 활성화시켜 에틸렌 생성을 촉진한다고 알려졌다. 또한 oryzalin은 농도에 의존적으로 뿌리 생장과 굴중성 반응을 억제한다고 보고 되었다. 이 결과에 따라, 본 연구는 Arabidopsis 뿌리에서 이 억제 효과가 에틸렌 생성 억제제인 10-4 M cobalt ions과 10-8 M aminoethoxyvinylglycine (AVG)를 처리하여 회복될 가능성에 초점을 두었다. 뿌리 생장과 굴중성 억제는 cobalt ions과 AVG에 의해 10-20% 회복되었다. 이 결과는 뿌리 생장과 굴중성 반응은 에틸렌의 수준에 따라 조절될 가능성을 제시하였다.
근래 휴대 단말기용 모뎀 칩셋이나 멀티미디어 프로세서의 CPU성능은 노트북PC에 버금가는 수준으로 향상되면서 휴대단말기가 전자기기의 컨버전스화를 주도하는 아이콘으로 떠오르고 있다. 더불어 DMB, 디지털 카메라, 화상통화, 인터넷 검색 등이 기본적으로 제공되면서 소형크기의 휴대 단말기용 디스플레이에서도 화질에 대한 관심이 높아지고 있다. 휴대단말기의 경우 야외에서 태양광과 같은 주변광원의 변화로 동일한 영상이 열화 또는 과도하게 밝아져 보이는 야외 시인성 문제를 해결해야 하며, 더구나 최근 터치방식 패널이 휴대단말기 디스플레이 장치에 사용되면서 ITO 필름에 의한 투과율 손실로 디스플레이 화면의 컨트라스트 저하가 더해지고 있다. 본 논문에서는 휴대 단말기용 영상개선 SoC를 위해 영상 개선 알고리즘을 개발하였고 이에 대한 성능 비교를 수행하였다. 컨트라스트 개선을 위해 적응형 기법으로 Clipped Histogram Stretching을, 정적 기법으로 S형 곡선조정과 Gain 조정 기법을 사용하였고 야외 시인성 개선을 위해서는 CIELCh 색공간에서 외부 조도센서의 정보에 따라 명도(Lightness)와 채도(Chroma)가 조절될 수 있도록 하였다. 개발한 알고리즘에 대한 성능평가는 결과영상의 히스토그램, RGB 화소값 분포도, 엔트로피 그리고 동적영역 확장비 등을 통해 분석을 진행하였다.
영상 융합은 특징이 다른 두 개 이상의 영상에 대하여 각 영상의 특징을 모두 갖는 하나의 영상으로 재구성하는 기술로 의료 분야, 군사 분야, 원격 탐사 분야 등 여러 분야에 활용되고 있다. 지금까지 웨이블렛 기반 영상 융합은 주로 이산 웨이블렛 변환 하에서 고주파 영역에서는 표준편차와 같은 액티비티(activity) 측도를 사용하고 저주파 영역에서는 두 영상의 픽셀값의 평균을 취함으로써 이루어져 왔다. 그러나, 이산 웨이블렛 변환은 이동불변(translation-invariance)하지 않으므로 융합 영상에 블록 인공물이 생기곤 한다. 본 논문에서는 이산 웨이블렛 변환의 단점을 보완한 정상 웨이블렛 변환을 이용하여 고주파 영역에서는 영상 특징에 민감하지 않은 사분위수 범위를 사용하고 저주파 영역에서는 고주파 영역의 사분위수 범위 정보를 이용하여 영상을 융합하고자 한다. 영상 실험 결과, 제안된 방법은 정성적이고 정량적인 평가에서 입력 영상의 종류에 관계없이 로버스트한 결과를 낳음을 알 수 있었다.
WBAN은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스를 무선으로 연결하여 통신하는 근거리 무선통신 기술로 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리, 데이터 링크, 네트워크, 응용계층에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 기술은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 센서와 지그비 디바이스를 사용하여 에너지 효율적으로 구성한다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서노드와 센서노드가 전송하는 센싱 데이터를 수집하는 싱크노드로 구성된다. 센서노드는 넓은 지역에 정해진 형태없이 배치되어 프로토콜에 의해 자가구성 능력을 가진다. 본 논문에서는 WBAN 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 Cskip 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x,y,z) 3개의 좌표 축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석 결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
멜라민 스펀지를 열처리하여 제조된 질소함유 탄소 스펀지에 산화구리(CuO)를 무전해 도금하여 기판없이 작동하는 일산화질소(NO) 가스 센서를 제조하였다. 탄소 스펀지 표면의 CuO 함량은 도금 시간이 증가함에 따라 증가하였으나, NO 가스 흡착을 유도한다고 알려져 있는 질소의 함량은 CuO 표면 함량이 증가함에 따라 감소하였다. 미처리 탄소스펀지는 NO 가스에 대하여 18 min에 최대 저항 변화(5.0%)를 나타내었다. 반면에, CuO가 도금된 샘플(CuO30s-CS)은 8 min만에 최대 18.3%의 저항변화를 보였다. 이러한 NO 가스 감지 능력 향상은 CuO로 인하여 탄소 스펀지의 정공 캐리어 수 증가 및 전자전달 촉진에 기인하는 것으로 판단된다. 그러나, 60 s 동안 CuO 무전해 도금된 탄소 스펀지의 NO가스 감지 저항은 1.9%로 오히려 감소하였다. 이는 탄소 스펀지 표면에 CuO로 완전히 도금되어 NO 가스 흡착 능력이 떨어져 저항변화가 감소한 것으로 판단된다. 따라서, CuO가 도금된 탄소 스펀지는 빠르고 우수한 저항변화 특성을 가지고 있어 유용한 NO 가스 센서로 사용할 수 있으나, CuO가 탄소 스펀지 표면을 완전히 도금해서는 안 된다.
$Zn_{1-x}Co_x$ Zeolitic Imidazolate Framework-8(ZIF)(x = 0~0.05)를 2-methylimidazole을 사용하여 $Zn^{2+}$와 $Co^{2+}$를 공침시켜 합성하고, 이를 $600^{\circ}C$에서 2시간 열처리하여 순수한 ZnO 나노입자와 Co가 도핑된 ZnO 나노입자를 합성했다. x가 < 0.05일 경우, 2-methylimidazole 링커가 $Zn^{2+}$ 및 $Co^{2+}$ 모두에 강하게 배향되어 균질한 Zn/Co ZIFs가 합성되었으며, 열처리를 통해 Co가 균일하게 도핑된 ZnO를 합성할 수 있었다. 반면, $x{\geq}0.05$일 때는 불균질한 Zn/Co ZIFs가 합성되었으며, 열처리 이후 $Co_3O_4$ 이차상이 형성되었다. 합성된 나노입자들에 대한 가스감응특성 평가 결과, 3 at%의 Co가 도핑된 ZnO 센서는 순수한 ZnO와는 달리 trimethylamine에 대해 고감도, 고선택적 가스감응특성을 나타냈다. 본 연구의 bimetallic ZIF 유도 산화물 나노복합체 합성방법은 고성능 가스센서를 설계하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 마이크로 및 나노테크놀러지 (nanotechnology) 분야에서 가장 범용적으로 사용되고 있는 폴리머인 Poly-(dimethylsiloxane) (PDMS)의 표면을 다층의 고분자 전해질을 이용하여 표면 개질 및 그 특성을 보였다. 서로 상반되는 전하를 나타내는 고분자 전해질의 정전기적 인력을 통해 개질된 PDMS의 표면 성질은 접촉각 분석기를 이용한 접촉각의 측정 및 Fourier transform infrared (FT-lR) spectroscopy를 이용해 측정함으로써 확인할 수 있었다. 상기의 표면 개질 방법을 통하여 원하는 표면의 성질을 구현 할 수 있고 생체 물질의 부착을 위한 표면 또한 쉽게 만들 수 있다. 다층의 고분자 전해질로 개질된 PDMS 표면에 부착된 박테리아는 표면이 개질 되지 않은 PDMS 표면과 매우 높은 대조를 이루는 것을 확인 할 수 있었다. PDMS 표면에 세포 부착을 위한 경우 그것의 소수성인 표면 성질로 인한 제약을 본 연구에서 제안한 표면 개질 방법을 이용하여 해결 할 수 있었다. 상기 방법의 가장 큰 장점은 간단하고, 빠르게 표면을 개질 할 수 있는 방법이라는 점에 있으며, 고분자 전해질의 여러 조합을 통해 원하는 표면의 성질을 조절 할 수 있으므로 매우 중요한 기술로 생각된다. 본 연구에서 제안된 방법은 간단하고, 편리하며, 매우 재현성이 높고, 빠르게 구현할 수 있어서 이것을 이용하여 바이오 센서 및 바이오 칩, 랩온어 칩 분야, 패터닝, 세포와 표면 간의 상호작용 연구를 위한 응용 분야로의 적용이 될 것으로 기대된다.
Strain gauge로 식품(食品)의 감압건조과정중(減壓乾燥過程中) 압력(壓力)과 수분감소량(水分減少量)을 계측(計測)할 수 있는 감응소자를 제작(製作)하고 이를 Apple II마이크로 컴퓨터에 접속(接續)하여 마이크로컴퓨터 감압건조(減壓乾燥)시스템을 제작(製作)하였다. 부르돈관 표면에 strain gauge를 접착하여 제작한 감압계측(減壓計測)단자의 출력(出力)값은 디지탈화시킨 후 MC 6821 접속 I.C. chip을 통하여 마이크로컴퓨터에 입력(入力)시켰다. 컴퓨터 입력값(D)과 감압실(減壓室)의 압력(壓力)(P,mmHg)과의 관계는 P=-146.136+3.620D(r=0.994)이었다. 감압건조실(減壓乾燥室)의 압력은 컴퓨터 프로그램에 의하여 $400{\sim}600mmHg$의 범위에서 30mmHg의 오차(誤差)로 제어(制御)할 수 있었다. 건조시료(乾燥試料)의 무게(W, g)와 load cell을 통한 컴퓨터 디지 털출력값(D)과의 관계는 W=-14.000十0.585D (r=0.9998)이었다. $64^{\circ}C,\;400{\sim}600mmHg$하에서 풋고추의 건조곡선(乾燥曲線)은 완숙고추의 상압건조곡선(常壓乾燥曲線)과 비슷하였으며 형태(形態)에 따른 건조속도(乾燥速度)의 변화(變化)는 상이하였고 진공도(眞空度)에도 영향을 받았다. 풋고추의 감압건조중(減壓乾燥中) 수분이동(水分移動)은 Page model을 따랐으며 그 관계식(關係式)은 원형(原型) 풋고추의 경우 $M-M_e/M_o-M_e={\exp}(-0.0673{\theta}^{1.177})$이었고 반절(半切)풋고추의 경우 $M-M_e/M_o-M_e={\exp}(-0.0655{\theta}^{1.477})$이었다.
최근에 안전기준과 환경규제 강화의 증대로 인해, 차체의 경량화에 대한 연구가 지속적으로 증가하고 있다. 고강도강의 응용은 가장 보편화 된 차체 경량화의 효과적인 방법 중에 하나이다. TWB(Tailor Welded Blank)는 다양한 두께와 용접을 사용하여 부분적인 강도와 경량화를 만족시키는 주요한 공법으로 활용되고 있다. 그러나 추가적인 용접공정으로 인해 판재간의 용접성이 중요하고 용접부에 대한 품질관리가 중요하다. 이점을 개선하기 위해, TRB(Tailor Rollded Blank)공법이 제안되었다. TRB는 롤러 압력을 조절하여 판재의 두께를 다르게 하고, 용접을 사용하는 TWB 공법보다 추가적인 용접공정이 없기 때문에 생산 비용적인 측면에서 훨씬 더 효율적이다. 본 연구에서는 Blank의 압연 영향을 조사하기 위해 스탬핑용 고강도강 TRB 판재의 성형성을 분석하였다. 성형성을 분석하기 위해, TRB 판재에서 0.8 mm, 1 mm의 두께를 갖는 부분을 채취하여 시험하였다. 시편에 새겨진 그리드마킹의 변형도를 분석하여 변형률을 조사하였고, 0.8 mm와 1.0 mm의 두께를 갖는 TRB 시편으로 Erichsen 시험을 한 후에 FE분석을 활용하여 성형성과 고유진동수를 비교하였다.
군용 웨어러블 어플리케이션은 기존에는 상상할 수 없었던 개인 상태 점검 및 모니터링을 가능케 함으로써 큰 주목을 받고 있다. 그 중에서도 인간의 동작 상태를 인식하기 위한 기술은 개별 병력의 운용 현황 및 이동 상태를 즉각적으로 수집하여 능동적인 병력 관장을 허용한다는 점에서 그 필요성이 매우 높다. 본 논문에서는 군용 웨어러블 어플리케이션 연구의 일환으로 전투 상황 중의 군인이 어떤 환경에서 어떤 동작을 수행하고 있는지에 대한 정보를 취득하는 발목형 웨어러블 디바이스를 제안한다. 실제상황을 가정했을 때, 군인의 상지는 상황에 대한 변동성에 쉽게 노출되므로 지면과 상시 상호작용하고 있는 발목 부근에 측정 모듈을 부착한다. 측정 데이터는 각 동작 중의 3축 가속도 및 3축 각속도로 이들은 인간이 설정한 알고리즘으로는 해석이 불가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 이러한 동적 데이터를 활용해 인간의 행동양식을 파악하기 위해 데이터의 이동 양상을 모델링하는 과정을 소개한다. 데이터로부터 추출되는 특징은 총 네 가지로 (최댓값, 최솟값, 평균, 표준편차) 딥러닝 모델의 인풋으로 활용돼 총 여덟 종류의 주요 군사 동작(Sitting, Standing, Walking, Running, Ascending, Descending, Low Crawl, High Crawl)을 분류하는데 활용된다. 그 결과, 임의의 시험 상황에 대해 95.16%의 정확도로 군인의 이동 현황을 파악해낼 수 있었다. 본 연구는 웨어러블 기술 및 인공지능을 융합하여 군용 어플리케이션으로 확장될 동작 인식의 새로운 접근 방식을 제안했다는 점에서 의미가 크다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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