꽃향유에 함유된 정유를 추출하기 위해 개화한 개체를 채집한 후 생체를 실험에 이용하였다. 재료는 꽃 0.7kg, 잎 + 줄기 1.5kg으로 나누어 부위별로 추출 후 향기패턴 분석에 사용하였고, 정유성분 분석을 위해 전초 5kg을 넣은 후 추출하였다. 정유추출은 Schultz등(1977)이 개량한 SDE 법으로 정유를 추출하였으며, 추출시간은 시료가 끓기 시작한 후부터 1시간으로 하였다. 이렇게 추출한 정유성분을 전자코를 이용하여 향기패턴 분석과 GC-MS로 정유성분의 물질을 분석하였던 결과는 다음과 같다. 1. 향기패턴 분석은 꽃에서 추출한 정유성분의 경우 10~20분에 나오는 향의 질이 가장 좋았고 줄기와 잎에서 추출한 향은 다소 향의 질은 좋지 못했지만 10~40분에 나오는 향이 좋았다. 향의 세기는 꽃만으로 추출한 것은 10~20분에서 가장 강한 향이 나왔고, 30~40분에서도 향의 세기는 높게 나타났다. 줄기와 잎에서 추출한 향은 대체로 향의 세기가 강하지 못하였지만 10~20분에서 높게 나타났다. 2. 꽃향유에 함유된 정유의 종류는 40종을 얻었다. 이중 Mequinol, Benzene, 1,2,3,4-tetramethyl, Elsholtziaketone, Dehydroelsholtziaketone을 확인하였다.
근래의 소프트웨어 관련업계에서는 소프트웨어 개발 및 관리에 있어 소프트웨어 아키텍처를 중심으로 생산성 및 품질의 극대화를 추구하고 있다. 또한 소프트웨어 컴포넌트 관련 기술 및 컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 방법론에 대한 연구도 활발히 진행중이며, 많은 응용기술들이 나오고 있다. 소프트웨어 아키텍처는 소프트웨어를 컴포넌트로 구성하고 그 사이의 상호작용을 커넥터를 이용해 기술함으로서 전체적인 구조를 분석하고 유지하는데 필수적인 요소로 고려된다. 본 연구에서 제안하는 소프트웨어 모델링 기법은 Happy Work라는 모델링 도구를 사용하여 소프트웨어 구조를 기술하는 Happy Work Language를 생성한다. 그 과정에서 System Context Diagram, Component Diagram, Component Sequence Diagram과 같이 세 가지 다이어그램이 사용되며, User, System, Component, Connector와 같은 네 가지 Elements로 구성된다.
액체 로켓 엔진시스템 개념설계를 위하여 주요 엔진 구성품들에 대한 모듈 프로그램을 통합한 성능 설계 프로그램을 작성하였다. 구성품에 대한 모듈 프로그램은 설계 인자를 수학적으로 묘사하였고, 구성품 간의 유량과 압력을 매칭시켜 각 모듈 프로그램을 통합함으로써 반복계산을 통해 엔진 성능을 예측하는 모듈화 프로그램을 작성하였다. 구성품간의 유량이 조율되고, 유량의 함수로 계산된 각 구성품에서의 압력강하량을 합산하여 터보펌프 출구조건을 부여하도록 하였다. 프로그램의 계산과정과 설계방법을 간략하게 제시하고, 결과는 검증 모델 엔진의 데이터와 비교하여 검증하였다.
빨간집모기(Culex pipiens pallens) 유충에 대한 34종 식물오일의 살충력을 조사하였다. 80% 이상의 살충효과를 나타낸 오일은 6종(basil, fennel, caraway seed, lime, thyme red, thyme white)이었다. 각 오일의 구성성분을 GC와 GC-MS로 분석하고 각 성분의 살충력을 검정한 결과, basil 및 fennel 오일의 주요성분인 anethole과 caraway seed 오일 및 lime 오일의 주요성분인 (+)-limonene 이 높은 살충력을 나타내었다. 또한 ${\alpha}$-phellandrene, p-cymene, $\gamma$-terpinene, ${\beta}$-pinene, thymol 도 대조약제인 Bt제 보다 높은 살충효과를 나타내었다.
Essential fatty acids (EFA) are fatty acids that must be obtained from the diet because they can not be biosynthesized by human or animals. Gamma fatty acids contain gamma-linolenic acid (GLA, 18:3n-6) and dihomo-gamma-linolenic acid (DHGLA, 20:3n-6) as intermediate metabolites of linoleic acid (LA, 18:2n-6), which is an EFA found in vegetable oils. GLA is an important essential fatty acid that is required by human and animals to function normally. Recently, studies have indicated that GLA may be an essential component of the cell membrane, as well as an active component of dietary supplements and medicine. GLA must beadministered through the diet because it is converted into DHGLA in the body quickly and completely. DHGLA is a key material involved in the metabolism of LA. GLA is biosysthesized by the rate limiting step of ${\Deltac}^6$-desaturase, which is an enzyme that desaturates LA, there by allowing it to be converted into DHGLA via chain elongation. In addition, DHGLA exerts bioactive effects via action as a precursor of eicosanoid series 1. Breast milk contains an abundant amount of GLA; however, GLA is also available directly in evening primrose oil, black currant seed oil, borage oil and hemp seed oil. In addition, GLA enriched animal and plant can be produced using biotechnology, and highly pure GLA can be extracted using supercritical fluids, such as supercritical carbon dioxide, which will allow economically feasible production of GLA for use in medicines.
Purpose - The development of technologies lead the volume of sale on online market increase but an off-line shopping center is still a core component in the omni-channel strategy. It is generally thought that high-level retailtainment on brick and mortar store affects purchase intentions positively, but some previous studies dispute that and have reported that retailtainment does not affect purchase intentions. So we have studied the additional factors' effect - the nature of purchase and utility - with retailtainment. Research design, data, and methodology - There are 8 treatment groups which were assigned by the method of retailtainment (high vs. low), nature of purchase (essential vs. non-essential), and utility (acquisition vs. transaction). A total of 240 subjects (office workers = 163, 68%; undergraduates = 77, 32%; average age = 30s; female = 39%) were divided into groups and exposed to one of the eight scenarios. Participant's purchase intention was the dependent, and ANOVA and L-matrix were used to analyze for main and interactive effects between factors. Results - First, the main effect and interactive effect between retailtainment and the nature of purchase are significant. We also found that the contrast between essential and non-essential at low-level retailtainment is higher than that of high-level retailtainment. Second, in the case of retailtainment and utility, transaction utility under high-level retailtainment affects purchase intentions positively. Third, between the nature of the purchase and utility, the main effect of the nature of purchase and the interactive effect is significant, but the main effect of utility is not significant. In the case of non-essential goods, the purchase intention was high when transaction utility was provided but in the case of essential goods, acquisition utility increased purchase intentions. Finally, when transaction utility is given, purchase intentions of essential goods increase under low retailtainment, and the purchase intentions of non-essential goods increase under high retailtainment. Conclusions - When customers buy essential goods, discounts decrease purchase intentions. During the season for bargain sales, purchase intentions increase when retailtainment of essential goods is low, and retailtainment of non-essential goods is high.
Blob detection is an essential ingredient process in some computer applications such as intelligent visual surveillance. However, previous blob detection algorithms are still computationally heavy so that supporting real-time multi-channel intelligent visual surveillance in a workstation or even one-channel real-time visual surveillance in a embedded system using them turns out prohibitively difficult. In this paper, we propose a fast and precise blob detection algorithm for visual surveillance. Blob detection in visual surveillance goes through several processing steps: foreground mask extraction, foreground mask correction, and connected component labeling. Foreground mask correction necessary for a precise detection is usually accomplished using morphological operations like opening and closing. Morphological operations are computationally expensive and moreover, they are difficult to run in parallel with connected component labeling routine since they need much different processing from what connected component labeling does. In this paper, we first develop a fast and precise foreground mask correction method utilizing on neighbor pixel checking which is also employed in connected component labeling so that the developed foreground mask correction method can be incorporated into connected component labeling routine. Through experiments, it is verified that our proposed blob detection algorithm based on the foreground mask correction method developed in this paper shows better processing speed and more precise blob detection.
Sunspots are dark areas that grow and decay on the lowest level of the sun that is visible from the Earth. Shot-term predictions of solar activity are essential to help plan missions and to design satellites that will survive for their useful lifetimes. This paper presents a parallel-structure fuzzy system(PSFS) for prediction of sunspot number time series. The PSFS consists of a multiple number of component fuzzy systems connected in parallel. Each component fuzzy system in the PSFS predicts future data independently based on its past time series data with different embedding dimension and time delay. An embedding dimension determines the number of inputs of each component fuzzy system and a time delay decides the interval of inputs of the time series. According to the embedding dimension and the time delay, the component fuzzy system takes various input-output pairs. The PSFS determines the final predicted value as an average of all the outputs of the component fuzzy systems in order to reduce error accumulation effect.
수증기증류법으로 얻은 제주산 배초향의 정유는 DPPH radical 소거활성이 현저하게 뛰어나는 것을 확인할 수가 있었다. 제주산 배초향의 유효성분을 확인하기 위해 정유성분을 GC-MS로 분석한 결과 각 성분의 retention time및 mass spectral data의 표준 물질과의 비교에 의해서 Pulegone, L-menthone, DL-limonene, Isopulegone, beta-caryophyllene, beta-myrcene, estragole. 등의 정유성분이 확인되었다. 이 연구에서 밝혀진 여러 성분들은 천연유기합성물로 항산화 활성이 잘 알려져 있어 이들이 그 유효성분으로 추측된다. 연구결과 제주산 배초향 정유는 식품 보존제 및 항산화 대체 물질로 개발이 적합하다.
This study set out to identify the changes in the nutrient contents during the chicken cooking process as basic data for the establishment of a national health nutrition policy. Samples were produced using 3 chicken parts (wing, breast, and leg) and 7 cooking methods (boiling, pan-cooking, pan-frying, deep-frying, steaming, roasting, and microwaving), and the essential amino acid contents, principal components, and retention rates were analyzed. Weight loss was observed in all chicken parts with all cooking methods. The protein and essential amino acid contents of the chicken samples differed significantly according to the part and the cooking method (p<0.01). The protein and essential amino acid contents (g/100 g) of raw and cooked chicken parts showed ranges of 16.81-32.36 and 0.44-2.45, respectively. The principal component analysis (PCA) clearly demonstrated that the cooking methods and chicken parts produced similar trends for the essential amino acid contents. The retention rates of the chicken parts varied with the cooking methods, yielding a minimum value of 83% for isoleucine in a roasted wing, 91% for protein in a steamed breast, and 77% for isoleucine and lysine in a roasted leg. Therefore, the protein and amino acid contents of the roasted breast were higher than those of the other cooked chicken parts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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