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국내 자생식물의 항균활성 (Screening of Domestic Plants with Antibacterial Activity)

  • 양민석;하영래;남상해;최상욱;장대식
    • Applied Biological Chemistry
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    • 제38권6호
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    • pp.584-589
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    • 1995
  • 새로운 유용식물자원개발의 일환으로 80종류(95 시료)의 국내자생식물을 채집하여, 이들 methanol 추출물의 Bacillus subtilis, Staphylococcus aureus, Escherichia coli 및 Vibrio parahaemolyticus에 대한 항균력을 검토하였다. 실험대상 4가지 균주 모두에 항균성을 보인 것은 사철쑥, 지칭개, 뽀리뱅이, 꿀풀, 광대나물 그리고 향나무였으며, 씀바귀, 떡쑥, 애기똥풀, 조팝나무, 냉이 전초 및 동백나무 잎 가지 등을 포함한 8 종류는 적어도 3가지 균주에 대해 항균성을 보였다. 반면에, 라일락 잎은 그람 음성균인 E. coli와 V. parahaemolyticus에서, 꽃다지는 V. parahaemolyticus에서, 얼레지의 인경은 B. subtilis에 대해 선택적인 항균성을 보였다. 특정균주에 대한 항균력을 살펴보면, B. subtilis에 대해서는 얼레지의 인경(18mm)이, S. aureus에 대해서는 조팝나무(16 mm), E. coli에 대해서는 라일락의 잎(18mm) 그리고 V. parahaemolyticus에 대해서는 꽃다지(23mm)가 각각 가장 높은 항균성을 나타내었다. 한편, 비교적 강한 항균활성을 보여준 9종류의 methanol 추출물을 극성에 따라 용매분획하여 얻은 n-hexane, chloroform, ethyl acetate와 물분획물의 B. subtilis와 V. parahaemolyticus에 대한 항균성 실험을 실시한 결과, 실험한 모든 분획물중에서 지칭개의 chloroform 분획물이 가장 높은 항균력 (각각 17mm, 29mm)을 보였다. 뽀리뱅이는 chloroform 분획물에서, 사철쑥, 씀바귀 및 꿀풀은 hexane 분획물에서, 그리고 동백 잎 줄기는 ethyl acetate 분획물에서 각각 상대적으로 강한 항균성을 보였으나, 향나무와 쇠뜨기는 물분획물을 제외한 모든 분획물에서 비교적 고른 항균성을 보였다.

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공간정보의 측지기준체계 변환 기법 도출에 관한 연구 (Studies on Derivation of Appropriate Geodetic System Transformation Schemes for Spatial Data)

  • 윤성현;이흥규;송진훈
    • 한국측량학회지
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    • 제38권6호
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    • pp.561-571
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    • 2020
  • 본 연구에서는 공간정보의 측지기준체계 변환에 사용하는 3차원 변환기법 Helmert, Molodensky-Badekas, Standard Molodensky 그리고 2차원 변환기법 Abridged Molodensky, Conformal, Affine, NTv2 (National Transformation version 2)의 적용 가능 좌표 형식, 변환계수 등 이론적 특징을 조사·비교하였다. 이들 기법을 4가지 각기 다른 특징을 갖는 공간정보 좌표 집단에 적용하는 변환 실험을 실시해 잔차 분포, 정확도, Student-T 분포에 대한 가설검정 결과를 분석하였다. 동일 측지기준체계를 달리 구현한 측지기준프레임 사이 변환 시 지각변동을 고려한다면, 그 범위가 아시아-오세아니아로 넓어지더라도 3차원 변환기법들의 적용 결과에 통계적 차이가 나타나지 않았다. 반면, 2차원 변환기법 중에서는 NTv2 기법이 지역적으로 불균질한 공통점의 상대정확도를 반영할 수 있어 가장 높은 변환 정확도를 나타냈다. 본 연구에서의 공간정보의 측지기준체계 변환 이론과 실험적 고찰을 통해 향후 신규 측지기준프레임 도입에 따른 통합기준점 등 측량기준점 변환은 Helmert 기법 그리고 수치지형도·지적공부 등 2차원 공간정보 변환에는 NTv2 변환기법을 적용하는 방안을 제안하고자 하였다.

비전센서 및 딥러닝을 이용한 항만구조물 방충설비 세분화 시스템 개발 (Development of Fender Segmentation System for Port Structures using Vision Sensor and Deep Learning)

  • 민지영;유병준;김종혁;전해민
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제26권2호
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    • pp.28-36
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    • 2022
  • 매립지 위에 건설되는 항만시설물은 바람(태풍), 파랑, 선박과의 충돌 등 극한 외부 하중에 노출되기 때문에 구조물의 안전성 및 사용성을 주기적으로 평가하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 항만 계류시설에 설치된 방충설비의 유지관리를 위하여 비전 및 딥러닝 기반의 방충설비 세분화(segmentation) 시스템을 개발하였다. 방충설비 세분화를 위하여 인코더-디코더 형식과 인간 시각체계의 편심 기능에서 영감을 얻은 수용 영역 블록(Receptive field block) 기반의 합성곱 모듈을 DenseNet 형식으로 개선하는 딥러닝 네트워크를 제안하였다. 네트워크 훈련을 위해 BP형, V형, 원통형, 타이어형 등 다양한 형태의 방충설비 영상을 수집하였으며, 탄성 변형, 좌우 반전, 색상 변환 및 기하학적 변환을 통해 영상을 증강시킨 다음 제안한 딥러닝 네트워크를 학습하였다. 기존의 세분화 모델인 VGG16-Unet과 비교하여 제안한 모델의 세분화 성능을 검증하였으며, 그 결과 본 시스템이 IoU 84%, 조화평균 90% 이상으로 정밀하게 실시간으로 세분화할 수 있음을 확인하였다. 제안한 방충설비 세분화 시스템의 현장적용 가능성을 검증하기 위하여 국내 항만 시설물에서 촬영된 영상을 기반으로 학습을 수행하였으며, 그 결과 기존 세분화 모델과 비교하였을 때 우수한 성능을 보이며 정밀하게 방충설비를 감지하는 것을 확인하였다.

제1위 섬모충(rumen ciliates)을 이용한 동물성 단백질(치어용 사료) 개발 (Development of animal protein(feed for fry) utilizing the rumen ciliates)

  • 지차호;현공율
    • 대한수의학회지
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    • 제35권2호
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    • pp.327-336
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    • 1995
  • This study was carried out to develop the animal protein(feed for fry) that was isolated, purified and lyophilized the rumen ciliates from the healthy rumen contents which have $10^5-10^6/g$ ciliates and were discarded in abattoirs. The rumen ciliates are non-pathogenic, anaerobic and the weight of this protozoa is 2% of rumen content. The rumen protozoan and bacterial proteins both have a biological value for rats of 80-81, which is higher than the 72 of brewer's yeasts. Furthermore, the true digestibility and net protein utility of the protozoan protein are 91 and 73, much higher than those of bacterial(74 and 60) or yeast(84 and 60) proteins. The amino acids of rumen protozoa is nutritionally superior than the others. The size of rumen ciliates is $30-200{\times}20-110{\mu}m$ and so we had isolated and purified the rumen ciliates from the rumen contents by the physical methods. The purified rumen protozoa was lyophilized with freezing dryer. The results of this experiment were as follows : 1. Population dynamics of protozoan ciliates in slaughtered rumens; % of samples which small ciliates were predominated was 82.5%(52/63) and that of large ciliates was 17.5%(11/63). 1) predominant species of small ciliates were Entodinium ovinum and E nanellum. 2) predominant species of large ciliates were Epidinium ecaudatum and Diploplastron affine. 2. The lyophilized rumen ciliates which were isolated and purified from 1 kg of rumen content at the pH 6.2-6.8 was about 7.0 gram. 3. The nutrient analysis of lyophilized rqmen ciliates(LRC) was as follows: 1) Proximate analysis of the LRC and the composition of fry feed; moisture 8.05%(below 10.0), protein 35.37%(45), fat 5.39%(4.5), fiber 1.23%(below 2.5), ash 2.25%(below 15.0), Ca 0.26%(below 2.0), P 0.14%(below 1.1), energy 4,608.11(fish meal 5000 cal/g) 2) Amino acids (% in crude protein) of the LRC and the rotifer(Brachionus plicatilis); Arg 5.19%(4.50), His 2.50%(1.55), Ile 5.29%(3.45), Leu 8.11%(5.85), Lys 10.34%(6.15), Met 2.25% (0.85), Phe 5.66%(3.80), Thr 5.14% (3.45), Val 4.18%(3.90), Ala 4.13%(3.35), Asp 13.26%(8.25), Glu 16.62%(9.20), Gly 4.23%(3.10), Pro 3.25%(5.05), Ser 4.85%(3.85), Tyr 5.04%(3.05) 3) Fatty acids(% in fat) of the LRC and the rotifer(biological feed ; Brachionus plicatilis); myristic acid(C14:0) 3.27%(0.3), myristoleic acid(C14:1) 0.83%(-), palmitic acid(C16:0) 39.11% (23.5), palmitoleic acid(C16:1) 2.81%(2.0), stearic acid(C18:0) 9.36%(5.6), oleic acid(C18:1) 25.54%(3.5), linoleic acid(C18:2) 15.05%(32.9), linolenic acid(C18:3) 1.74%(9.8). Judging from the above investigated results, the analytical data of proximate analysis, amino acids, fatty acids of the purified and lyophilized rumen protozoa are reasonable for the feed of freshwater fishes(fry and fingerling). But it was disappointed of our expectation that the crude protein of lyophilized rumen ciliates contains low percentage, it was thought that because of the small ciliates(starch digester) in beef cattle rumens which were administered the concentrated feed, is much difficult to isolate and purify than the large ciliates(fiber digester).

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인조 번호판을 이용한 자동차 번호인식 성능 향상 기법 (Improved Method of License Plate Detection and Recognition using Synthetic Number Plate)

  • 장일식;박구만
    • 방송공학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.453-462
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    • 2021
  • 자동차 번호인식을 위해선 수많은 번호판 데이터가 필요하다. 번호판 데이터는 과거의 번호판부터 최신의 번호판까지 균형 있는 데이터의 확보가 필요하다. 하지만 실제 과거의 번호판부터 최신의 번호판의 데이터를 획득하는데 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인조 번호판을 이용하여 자동차 번호판을 생성하여 딥러닝을 통한 번호판 인식 연구가 진행되고 있다. 하지만 인조 데이터는 실제 데이터와 차이가 존재하며, 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 데이터 증강 기법을 사용한다. 기존 데이터 증강 방식은 단순히 밝기, 회전, 어파인 변환, 블러, 노이즈등의 방법을 사용하였다. 본 논문에서는 데이터 증강 방법으로 인조데이터를 실제 데이터 스타일로 변환하는 스타일 변환 방법을 적용한다. 또한 실제 번호판 데이터는 원거리가 많고 어두운 경우 잡음이 많이 존재한다. 단순히 입력데이터를 가지고 문자를 인식할 경우 오인식의 가능성이 높다. 이러한 경우 문자인식 향상을 위해 본 논문에서는 문자인식을 위하여 화질개선 방법으로 DeblurGANv2 방법을 적용하여 번호판 인식 정확도를 높였다. 번호판 검출 및 번호판 번호인식을 위한 딥러닝의 방식은 YOLO-V5를 사용하였다. 인조 번호판 데이터 성능을 판단하기 위해 자체적으로 확보한 자동차 번호판을 수집하여 테스트 셋을 구성하였다. 스타일 변환을 적용하지 않은 번호판 검출이 0.614mAP를 기록하였다. 스타일 변환을 적용한 결과 번호판 검출 성능이 0.679mAP 기록하여 성능이 향상되었음을 확인하였다. 또한 번호판 문자인식에는 화질 개선을 하지 않은 검출 성공률은 0.872를 기록하였으며, 화질 개선 후 검출 성능이 0.915를 기록하여 성능 향상이 되었음을 확인 하였다.