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고지방 물속 콩기름 에멀션의 지방질 자동 산화에서의 바질 추출물과 철 첨가 효과
김지희,이해인,최은옥,Kim, Jihee,Lee, Haein,Choe, Eunok 한국식품조리과학회 2017 한국식품조리과학회지 Vol.33 No.1
Purpose: Lipid autoxidation of a soybean oil-in-water emulsion with high oil content was studied under after basil extract and/or iron addition. Methods: The emulsion consisted of tocopherol-stripped soybean oil (40 g), citrate buffer (60 g, pH 4.0), and/or $FeSO_4$ (0.5 mg) with 75% ethanol extract (200 mg/kg) of basil (Ocimum basilicum). Lipid oxidation was evaluated using headspace oxygen content, hydroperoxide contents, and p-anisidne values of the emulsion. Polyphenol compound retention in the emulsion during oxidation was determined spectrophotometrically. Results: Addition of basil extract significantly (p<0.05) decreased reduced hydroperoxide contents of the emulsion, and iron significantly (p<0.05) increased anisidine values and decreased oxygen contents. Co-addition of basil extract and iron showed significantly (p<0.05) lower reduced hydroperoxide contents in the emulsion than compared to those of the emulsion with added iron and the control emulsion without basil extract nor or iron. During the emulsion oxidation, polyphenol compounds in the emulsion with added basil extract were degraded, but more slowlywhich was slowed degraded in the presence of iron. Conclusion: The iIron increased the lipid oxidation through hydroperoxide decomposition, and basil extract showed antioxidant activity through radical-scavenging and iron-chelation. Polyphenol degradation was decelerated by iron addition, which suggested suggests iron chelation may be more preferred topreferentially activated over radical scavenging in the antioxidant action by of basil extract in the oil-in-water emulsion with high oil content.
위치기반 서비스에서 개인 정보 보호를 위한 K-anonymity 및 L-diversity를 지원하는 Cloaking 기법
김지희,이아름,김용기,엄정호,장재우,Kim, Ji-Hee,Lee, Ah-Reum,Kim, Yong-Ki,Um, Jung-Ho,Chang, Jae-Woo 한국공간정보시스템학회 2008 한국공간정보시스템학회 논문지 Vol.10 No.4
최근 무선 인터넷에서 사용자의 위치정보가 다양한 애플리케이션의 정보 요소로 활용되기 시작하였다. 이러한 애플리케이션의 하나로 위치기반 서비스(Location-Based Service)가 주목을 받고 있다. 그러나 위치기반 서비스에서는 서비스를 요청하는 사용자가 자신의 정확한 위치 정보를 데이터베이스 서버로 보내기 때문에 사용자의 개인 정보가 노출될 수 있는 취약성을 지니고 있다. 이에 모바일 사용자가 안전하고 편리하게 위치기반 서비스를 사용하기 위한 개인 정보 보호 방법이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 K-anonymity 및 L-diversity를 고려한 cloaking 기법을 제안한다. 이 기법은 먼저 사용자가 요구하는 L개의 건물을 탐색하는 L-diversity를 수행한 뒤, K명의 사용자를 탐색하는 K-anonymity를 수행하여 최소한의 넓이는 가지는 cloaking 영역을 생성한다. 이를 위해, R*-트리 기반의 색인 구조를 사용하며, 특히 효율적인 cloaking 영역 생성을 위해 필터링 방법을 사용한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 cloaking 기법이 기존의 그리드 기법보다 우수함을 보인다. In wireless internet, the location information of the user is one of the important resources for many applications. One of these applications is Location-Based Services (LBSs) which are being popular. Because, in the LBS system, users request a location-based query to LBS servers by sending their exact location, the location information of the users can be misused by adversaries. In this regard, there must be a mechanism which can deal with privacy protection of the users. In this paper, we propose a cloaking method considering both features of K-anonymity and L-diversity. Our cloaking method creates a minimum cloaking region by finding L number of buildings (L-diversity) and then finding number of users (K-anonymity). To support this, we use a R*-tree based index structure and use filtering methods especially for the m inimum cloaking region. Finally, we show from a performance analysis that our method outperforms the existing grid based cloaking method.
동영상 압축 방식을 위한 최소 자승 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘
김지희,정종우,홍민철,Kim, Ji-hee,Jeong, Jong-woo,Hong, Min-Cheol 한국통신학회 2004 韓國通信學會論文誌 Vol.29 No.9C
본 논문에서는 동영상 부호화 기의 성능을 개선하기 위한 최소 자송 기반 적응 움직임 벡터 예측 알고리즘을 제안 하고자 한다. 적응 움직임 벡터 예측 방식은 동영상 움직임 벡터의 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특정지어 진다는 것을 바탕으로 최소 자승(Least Squared) 기반의 선형 움직임의 계수들을 통계적 특성에 따라 최적화하는 방식이지만 상기 방식은 애우 높은 계산 량을 요구하는 단정을 지니고 있다. 본 논문에서는 공간적인 움직임 변화 방향성을 가지는 최소 자승 최적화를 기반으로 움직임 예측기의 계수를 적응적으로 조절하여 움직임 예측 오류뿐만 아니라 계산 량도 감소시키는 방식에 대해 기술한다. 실험을 통해 제안된 방식의 성능을 확인할 수 있었다. This paper addresses an adaptive motion vector prediction algorithm to improve the performance of video encoder. The block-based motion vector is characterized by non-stationary local statistics so that the coefficients of LS (Least Squares) based linear motion can be optimized. However, it requires very expensive computational cost. The proposed algorithm using LS approach with spatially varying motion-directed property adaptively controls the coefficients of the motion predictor and reduces the computational cost as well as the motion prediction error. Experimental results show the capability of the proposed algorithm.