In the result of investigating traditional chinese medical literatures to understand drug-processing about Pyritum, we could reach conclusions as follows: 1. Pyritum are divided into fresh Pyritum, calcining Pyritum, tempered Pyritum with vinegar by methods of drug-processing. 2. The methods of drug-procession about Pyritum like calcination, quenching, refining drugs with water or medicinal broth of Glycyrrhizae Radix(licorice), boiling with medicinal broth of Glycyrrhizae Radix(licorice) were used complicately. 3. Calcining Pyritum are grinded easily, convenient to apply a pill and powder and As, S are easily removed. Quenching Pyritum act on liver channel and then are reinforced the effects of relieving blood stasis, Pain and gushed out effecive ingredients. Refining Pyritum with water are reinforced the effect of tranquilizing the mind and clearing heat. above results indicates that using calcination, quenching and refining drugs with water together is the best method of drug-processing about Pyritum.
In order to reconstruct the traditional technology of Korean golden varnish coatings, this study was carried out to separate and determine some main coloring components of the exudates of D. morbifera and its traditionally refined golden varnishes using a process of solvent extractions, chromatographies and spectrometries. The results obtained are as follows: 1. The exudate and its traditional-refined golden varnishes appear to have a kind of natural polyacetylenes because it has some triple bond peaks in FT-IR spectrometry. 2. Some yellowing spots of the polar-solvent extrats from the exudates and refined varnishes separated on TLC appeared under natural drying condition, but those of non-polar solvent extract such as hexane did not. 3. A traditional refining method for reconstructing a Korea golden varnishes was thought to be better than solvent separation because the former had higher triple-bond peaks than the latter in FT-IR spectrometry. 4. One of main conponents in the hexane-extracts of the traditional-refined varnishes and the exudates had the same molcular weighr of 204, but the fragmentation patterns was a little different between the exudate and the refined. in LC-MS soectrometry.
This study analyzed surface-chemical transitions in manufacturing process of traditional acupuncture as proposed method by Dongeuibogam. The manufacturing process of traditional acupuncture from a used iron for a long time was divided by primary medicinal herbs treatment, secondary medicinal herbs treatment and tertiary treatment using by dog meat. The traditional acupuncture research process was measured according to the characteristics and changes of the specimens at each processing step of the manufacturing process. The following devices were used to Surface analysis. Scanning electron microscopy (SEM), Energy Dispersive Spectrometer (EDS), X-ray diffraction analyzer (XRD). As a result, medicinal herbs removed impurities on the surface and raised the antibacterial effect in the manufacturing process of traditional acupuncture. Furthermore, the ingredients of medicinal herbs were coated on the surface of the iron. Dog meat influenced to prevent surface corrosion, reduce friction when the acupuncture was inserted. Although the process empirically obtained, a glimpse of the wisdom of our ancestors was revealed. These ancestral wisdom can be expected to apply today, when used in manufacturing process of a modern stainless steel acupuncture to compensate for the defective part.
전통적으로 사용되어 왔던 점토의 숙성과정을 과학적으로 규명하였고, 철환원세균의 농화배양액을 이용하는 생명공학기술을 이용한 개량된 점토 숙성방법을 연구하였다. 전통적으로 사용되어 왔던 수비법에 의한 점토의 숙성은 토착 미생물들이 점토에 함유된 유기물을 분해하는 과정에서 철불순물을 점토로부터 제거하여 색상을 향상시킬 뿐만 아니라 점토의 점성과 가소성 및 강도를 증진시키는 효과가 있음을 알 수 있었다. 점토숙성용 철환원세균 농화배양액을 얻는 방법을 제시하였고, 점토에 탄소원을 첨가한 후 혐기적 조건에서 농화배양액을 이용한 점토 숙성 방법을 제시하였다. 생물공학기술을 활용한 개량점토 숙성법은 전통적인 점토 숙성에서 소요되는 점토의 처리 시간을 약 1/6 수준이하로 단축시킬 수 있었고, 점토로부터 철불순물을 보다 효과적으로 제거할 수 있었을 뿐만 아니라 전통적인 방법보다도 물성이 우수한 점토로 고품위화가 가능하였다.
제철원료별 직접제련법 복원실험으로 생산된 단조박편의 재료과학적 분석을 통해 금속학적 특성을 규명하였다. 제련을 위해 경주감포사철과 양양철광석을 이용하며, 각각 4개의 그룹을 설정하였다. 분석은 주성분, 광물 동정, 미세조직 관찰을 하였다. 주성분 분석 결과 정련·단접이 진행될수록 Fe의 함량은 증가하고 비금속개재물의 함량은 감소하였다. 광물을 동정한 결과 산화철 계열의 광물이 확인되었다. 미세조직 관찰 결과 Wüstite, Fayalite가 관찰되었으며, 일부에는 응집된 Wüstite가 관찰되었다. 일부 다각형, 장주상의 Magnetite도 확인되었다. 또한, 공극 및 불순물, 비금속개재물은 점차 감소하였다. 차후 다양한 제철원료를 이용한 복원실험을 통해 생산된 단조박편의 재료과학적 분석을 통해 금속학적 특성을 규명하고, 이를 유적에서 출토된 단조박편과 비교·검토하는 것이 필요하다.
타원곡선 암호시스템에서의 가장 줄기가 되는 연산은 스칼라 곱셈 연산이다. 본 논문에서는 기존의 두배점-덧셈 (double-and-add) 알고리즘으로 처리하였던 스칼라 곱셈 연산을 개선하여 네배점-덧셈(fund-and-add) 알고리즘을 사용하기 위하여 네배점 (point quadruple) 연산을 유도한다. 유도된 식은 C 프로그램을 사용하여 실제 계산에 응용하여 증명하였다. 네배점 스칼라 연산은 타원곡선 암호시스템의 효율적이고 빠른 연산을 처리하는데 응용될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.945-961
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2019
Tongue diagnosis is one of the most important diagnostic methods in Traditional Chinese Medicine (TCM). Tongue image segmentation aims to extract the image object (i.e., tongue body), which plays a key role in the process of manufacturing an automated tongue diagnosis system. It is still challenging, because there exists the personal diversity in tongue appearances such as size, shape, and color. This paper proposes an innovative segmentation method that uses image thresholding, gray projection and active contour model (ACM). Specifically, an initial object region is first extracted by performing image thresholding in HSI (i.e., Hue Saturation Intensity) color space, and subsequent morphological operations. Then, a gray projection technique is used to determine the upper bound of the tongue body root for refining the initial object region. Finally, the contour of the refined object region is smoothed by ACM. Experimental results on a dataset composed of 100 color tongue images showed that the proposed method obtained more accurate segmentation results than other available state-of-the-art methods.
We are building an Korean Medicine ontology and disassembling indication terms of medicinal materials and formulas. When we disassemble these terms, an expert can disagree about another expert's result, so participants have to consider another opinion and verify each other concurrently. To achieve this, we have developed a web-based tool that support users in refining terms, disassembling them into the minimum meaning efficiently. With this tool, plural participants refer to each other and make use of this as a verification method. This would have enabled participants to achieve consensus. Due to the nature of the traditional Korean Medicine knowledge which have rich implications and is complicated,E there would be a various result of refinement, disassembly, analysis and another processing. This tool assists users in minimizing the differences and maintaining objectivity by agreement. We have refined and analyzed 4,756 terms from materials and formulas indication in Korean Medicine ontology using this tool. And we concluded that disassembled data increases the percentage of linkage between diseases and medicinal treatments and established an infrastructure for the extensible knowledge.
Insoo Jeong;Junghoon Kim;Seungmo Lim;Jeongbin Hwang;Seokho Chi
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.455-462
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2024
In the construction industry, known for its dynamic and hazardous environments, there exists a crucial demand for effective safety incident prevention. Traditional approaches to monitoring on-site safety, despite their importance, suffer from being laborious and heavily reliant on subjective, paper-based reports, which results in inefficiencies and fragmented data. Additionally, the incorporation of computer vision technologies for automated safety monitoring encounters a significant obstacle due to the lack of suitable training datasets. This challenge is due to the rare availability of safety accident images or videos and concerns over security and privacy violations. Consequently, this paper explores an innovative method to address the shortage of safety-related datasets in the construction sector by employing generative artificial intelligence (AI), specifically focusing on the Stable Diffusion model. Utilizing real-world construction accident scenarios, this method aims to generate photorealistic images to enrich training datasets for safety surveillance applications using computer vision. By systematically generating accident prompts, employing static prompts in empirical experiments, and compiling datasets with Stable Diffusion, this research bypasses the constraints of conventional data collection techniques in construction safety. The diversity and realism of the produced images hold considerable promise for tasks such as object detection and action recognition, thus improving safety measures. This study proposes future avenues for broadening scenario coverage, refining the prompt generation process, and merging artificial datasets with machine learning models for superior safety monitoring.
인삼 병해 방제 연구 초기 단계였던 1970~1980년대에는 병원균을 분리하고 동정한 후 병원균의 생리와 발병 특성을 구명하였다. 그에 따라 지상부 주요 병해인점무늬병, 탄저병, 역병, 그리고 주요 토양 병해인 모잘록병, 모썩음병, 균핵병, 잘록병 등에 대한 경종적(耕種的) 예방법과 화학적 방제를 병행하는 방제법이 수립 될 수 있었다. 1980년대에 해가림 피복물이 기존의 볏짚 대신 polyethylene(P.E) 차광망으로 바뀌었다. 이에 따른 병 방제법 개선 연구가 1987~1989년에 진행되었다. 이때의 연구를 통하여 점무늬병 발병 억제를 위한 빗물 누수 최소화 4중직 P.E 차광망 소재가 도입되었다. 1990년부터는 줄기속무름병균을 동정하였고 발병을 억제하는 화경제거법이 수립되었다. 또한 연작장해 원인균인 뿌리썩음병균을 구명하고 연작지 재활용을 위한 토양 훈증방법, 성토방법의 기초 및 응용연구가 진행되었다. 2000년에 들어서는 급속한 기후 변화에 대응하기 위한 방제법 수정과 보완 연구가 수행되었는데 출아기 강우 과다에 의한 줄기점무늬병의 작물보호제 방제법과 잿빛곰팡이병의 경종적 예방법이 수립되었다. 또한 모잘록병, 잘록병의 방제법 개선 방안이 확립되었다. 지난 50년 동안 초기에는 인삼 병의 원인과 방제법의 개발에 주력하였고, 후기에는 개발된 방제법의 개선이 이루어졌다. 이러한 연구 결과를 경험삼아 앞으로 기후변화, 인삼 초작지 고갈, 인건비 상승, 소비자의 안전성 의식제고 등과 같은 여건 변화에 능동적으로 대응할 수 있는 새로운 인삼 재배법과 병해 방제법이 개발되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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