본 연구는 무, 마늘, 생강 등 모든 부재료가 모두 즙액으로 된 양념액과 식초와 겨자 추출액을 사용하여 김치가 양념액에 잠기도록 제조하여 미생물의 증식 억제 및 가식기간 연장 그리고 김치의 맛을 향상시키고자 시도되었으며, 더불어 김치에 색과 맛과 기능성을 강화하기 위하여 들깻잎, 엔다이브잎, 청겨자잎을 절인배추에 첨가하고, $25^{\circ}C$에 9일간 저장하면서 김치의 품질을 연구하였다. 식초와 겨자를 첨가하지 않은 대조군의 김치 국물의 pH는 제조 후 1일에 $5.40{\pm}0.01$이었으나 식초와 겨자 추출액이 첨가된 실험군은 pH가 $4.51{\pm}0.01{\sim}4.52{\pm}0.01$으로 대조군보다 유의적으로 낮았으며, 숙성이 진행되면서 대조군의 pH는 급격히 감소하였으나, 식초와 겨자 추출액을 첨가한 실험군들의 pH가 서서히 감소하였다. 김치 조직도 김치 국물과 유사한 양상을 보였다. 대조군이 실험군들에 비해 초기 산도가 낮았으나, 발효가 진행됨에 따라 증가 현상이 뚜렷하여 김치 제조 후 1일에 $0.28{\pm}0.03$이었으나, 3일이 지나자 $0.95{\pm}0.04$이 되었다. 반면, 실험군들에서는 제조 후 1일에 $0.42{\pm}0.01{\sim}0.43{\pm}0.02$으로 대조군보다 높았고, 3일까지는 변화가 거의 없다가 5일 후부터는 대조군과 유사해지기 시작했다. 김치 조직의 산도는 전반적으로 김치 국물보다 낮게 나타났고, 산도의 변화 양상은 김치 국물과 유사하였다. 김치 국물의 염도는 대조군과 실험군들 모두 제조 1일 후에 가장 높아 $2.67{\pm}0.06{\sim}2.80{\pm}0.10%$이었으나, 발효가 진행됨에 따라 점차 감소하였다. 김치 조직의 염도도 숙성이 진행됨에 따라 점차 감소하였으며, 전반적으로 김치 국물보다 낮았다. 젖산균수는 대조군의 경우 김치 제조 후 1일 후에 $8.17{\pm}4.01{\times}10^8cfu/g$으로 실험군들의 $2.70{\pm}2.08{\times}10^7{\sim}3.63{\pm}2.80{\times}10^7cfu/g$보다 많았으며, 3일 후에는 더욱 차이가 나서 대조군은 $3.13{\pm}1.94{\times}10^{11}cfu/g$, 실험군들은 $2.47{\pm}2.23{\times}10^9{\sim}8.03{\pm}3.71{\times}10^9cfu/g$이었다. 그러나 김치 제조 7일이 지나자 대조군과 실험군들 간에 젖산균수 사이에는 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 김치 제조 후 1일의 김치의 색의 경우 대조군의 경우 $2.4{\pm}0.5$이었으나, 식초와 겨자 추출물을 첨가한 실험군들은 $2.9{\pm}0.7{\sim}3.9{\pm}0.7$로 대조군보다 유의적으로 좋다고 하였으며, 냄새도 실험군들이 대조군보다 좋은 평가를 받았다. 이러한 결과는 맛과 조직감 및 전반적인 기호도에서도 같은 결과를 나타내, 대조군보다 실험군들이 모든 항목에서 더 좋다는 유의적인 결과를 보여주었다(p<0.05). 대조군의 pH가 $4.09{\pm}0.01$로 적숙기가 지난 것으로 나타난 김치 제조 후 3일 째인 경우 실험군들은 모두 pH가 $4.55{\pm}0.01{\sim}4.57{\pm}0.01$로 여전히 김치 적숙기의 pH에는 도달하지 않았으나, 관능검사의 모든 항목에서 대조군보다 유의적으로 좋은 것으로 나타났다. 전반적 기호도에서는 들깻잎을 첨가한 실험군 B가 $5.0{\pm}0.0$으로 '가장 좋다'는 점수를 받았으며, 그리고 순서대로 식초와 겨자 추출액 만을 넣은 실험군 A, 엔다이브잎과 청겨자잎을 넣은 실험군 C과 D이었으며, 대조군이 $1.1{\pm}0.4$로 가장 나쁘다고 하였다. 김치 제조 5일 째의 경우에도 모든 항목에서 실험군들이 대조군보다 유의적으로 좋게 나타났다(p<0.05). 이상의 결과들로부터 부재료인 양념을 모두 즙액상태로 만들어 제조한 액체양념액 김치의 제조할 수 있었으며, 여기에 식초와 겨자를 첨가하므로 초기 미생물의 증식 억제와 함께 가식기간을 연장시킬 수 있었고, 김치의 맛을 향상시킬 수 있었다. 또한 깻잎, 엔다이브, 청겨자잎 등 잎채소의 사용으로 잎채소로부터 오는 각종 무기질과 비타민 그리고 항산화 활성물질을 섭취할 수 있을 것으로 사료되며, 특히 깻잎을 첨가한 김치의 경우에는 기호가 매우 높았다.
본 연구에서는 관동맥 혈류가 감소된 부위에 혈중 방사성의약품의 농도를 증가시킴으로서 심근내 섭취를 향상 시킬 수 있을 것이라는 가정 하에 관동맥조영술 시에 관동맥 내에 Tl-201를 직접 주사한 후 SPECT 영상을 얻어 심근 분절의 섭취 정도를 평가하였다. 이 심근영상을 생존심근의 진단에 이용되는 아데노신 부하-재주사 TI-201 SPECT 영상의 심근 내 방사성의약품의 섭취 정도와 비교하였다. 대상 및 방법: 심장 초음파검사에서 심벽운동의 이상이 있고, 관동맥조영술을 시행할 예정인 14명의 관동맥질환자를 대상으로 연구를 시행하였다. 남자가 11명이었고, 평균연령은 54세(36-73세)였다. 관동맥내 주사 TI-201 SPECT 영상은 관동맥조영술을 시행한 환자들을 대상으로 관동맥조영술이 끝나기 직전에 TI-201 111 MBq(3 mCi)를 나누어서 각각 좌, 우관동맥 내에 각각 직접 주사하여 얻었다. 아데노신 부하-재주사 TI-201 SPECT 영상은 TI-201 2-3mCi를 정맥주사 후 아데노신 부하영상을 얻고 4시간 후에 TI-201 1mCi를 재주사한 후 다시 영상을 얻었다. 심근분절의 섭취정도에 따라 0-3의 4등급으로 분류하였다. 정상적인 섭취를 등급 0, 경도로 감소된 섭취를 등급 1, 중등도로 감소된 섭취를 등급 2, 심하게 감소되었거나 관류결손이 나타난 분절은 등급 3으로 분류하였다. 생존된 심근의 판정은 부하영상 재주사후의 영상, 또는 관동맥주사후의 영상 모두에서 심근 분절의 섭취정도가 등급 0, 1인 경우는 생존심근으로 판정하였고, 심근 분절의 Tl-201 섭취가 정상분절 섭취의 50%이하이며 역치를 50%로 설정 한 color coding으로 black-out하였을 때, 결손으로 나타나는 등급 2, 3을 비생존 심근으로 판단하였다. 결과 총 14명의 환자 중 14%에 해당하는 2명의 관동맥내 주사 영상은 낮은 계수율로 인하여 심장의 경계가 정확하게 구분되지 않거나 분절을 명확하게 구분할 수 없을 정도로 영상이 깨끗하지 못하였으므로 본 연구의 심근분절 섭취 분석에서 제외하였고 나머지 12명의 영상에서 총 252분절을 구분하여 섭취 정도를 분석하였다. 관동맥내 주사 영상에서 0등급-1등급이었던 192개의 분절을 생존심근으로 판단하였고, 재주사 영상에서는 0등급-1등급이었던 214개의 분절이 각각 생존심근으로 나타났다. 두 영상에서의 관류등급 평가에 대한 일치율은 76.5%였으며 생존능 평가에 대한 일치율은 90.5%였다. 부하-재주사영상시 비생존심근으로 나타난 38개의 분절 중 단 1개의 분절만이 관동맥내 주사 영상에서 생존심근인 것으로 판단할 소견을 보였으며, 부하-재주사 영상에서 생존심근인 것으로 나타났던 214개의 분절 중에서는 23개의 분절은 관동맥주사 영상시 오히려 생존능이 없는 것으로 하향 평가 되었다. 결론: Tl-201 관동맥내 주사 SPECT 영상은 Tl-201 부하-재주사 SPECT 영상과 비교하였을 때, 심근의 생존능을 평가하는데 있어 어느 정도 도움을 줄 수는 있으나 우월하지 않았다. 관동맥내 주사 영상은 6시간에서 24시간이 지나 얻은 지연영상의 낮은 계수율 때문으로 좋지 않은 결과를 얻었을 것 이 라 판단되었고, 조기에 영상을 얻기가 어려운 현실에서, Tl-201 관동맥내 주사 영상의 임상적 유용성은 제한적일 것이다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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