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팽화 홍삼으로부터 20(S)-Ginsenoside Rg3와 Rg5의 분리 및 구조동정
안영은 ( Young Eun An ),조진경 ( Jin Gyeong Cho ),백남인 ( Nam In Baik ),최성원 ( Sung Won Choi ),허남윤 ( Nam Yoon Hur ),박석준 ( Seok Jun Park ),김병용 ( Byung Yong Kim ),백무열 ( Moo Yeol Baik ) 한국산업식품공학회 2010 산업 식품공학 Vol.14 No.2
팽화홍삼으로부터 용매추출, 용매분획 및 silica gel column chromatography를 반복하여 두 개의 화합물을 분리하였다. 이들 두 화합물의 결정특성, 녹는점, 비선광도, Infrared spectrum 분석 결과, TLC에서의 Rf값, HPLC에서의 retention time 및 NMR 데이터를 측정하여 고찰한 결과 두 개의 화합물은 20(S)-ginsenoside Rg3와 ginsenoside Rg5임을 확인할 수 있었다. 특히 1H- 및 13C-NMR 데이터를 HSQC 및 HMBC와 같은 2D-NMR 실험을 통하여 더욱 정확하게 동정하였다. Red ginseng tail roots (9.8g water/100g sample) were puffed at 7, 8, 9, and 10 kgf/cm2 using a rotational puffing gun. Puffed red ginseng was extracted with 70% ethanol, and the concentrated extract was successively partitioned with diethyl ether, n-butanol and H2O. Two unknown ginsenosides from puffed red ginseng were found at 63 and 65 min of retention time in HPLC chromatogram suggesting that chemical structure of some ginsenosides might be altered during the puffing process. Identification of two unknown compounds was carried out using TLC, HPLC and NMR. Two major compounds were isolated from TLC. According to TLC result, compound I was expected to be the mixture of ginsenosides Rk1 and Rg5, and compound II was expected to be a 20(S)-ginsenoside Rg3. Three compounds were isolated from n-butanol fraction through repeated silica gel and octadecyl silica gel column chromatographies. From the result of 1H- and 13C-NMR data, the chemical structures of unknown compounds were determined as ginsenoside Rg5 and 20(S)-ginsenoside Rg3. Unfortunately, ginsenoside Rk1 could not be separated from ginsenoside-Rg5 in the compound I. It was carefully reexamined using HPLC and confirmed that the last unknown compound was ginsenoside-Rk1.
운동 참여여부와 종목에 따른 중년 여성의 체력, 노화, 삶의 질 차이에 대한 연구
안영은(Young Eun An) 한국사회체육학회 2014 한국사회체육학회지 Vol.0 No.56
Aging is the term used for the middle-aged women change physically, mentally, and socially in the aspect of the embryology. It appeared differently at the middle-aged women, organic and cell. It was witnessed individually according to the individual environment, nutrition, life style, exercise routines. The researches about the aging have been continued relating the physical fitness, and the modes of life. The purpose of this study is to provide a positive data to examine the relations among exercise, aging and quality of life middle-aged women. It analyzed the difference in quality of life by the subjects` demographic variables, aging hormone and quality of life between regularly exercise group and non-exercise group. It continuously required to expand the facilities for the aged and develop the safe and enjoyable programs which could improve potential quality of life with preventing rapid aging and lowering of fitness.
안영은(Young-Eun An),김태연(Tae-Yeun Kim),석주연(Joo-Yeon Suk),박종안(Jong-An Park) 한국정보기술학회 2010 Proceedings of KIIT Conference Vol.2010 No.-
본 연구에서는 지능형 동영상 제작을 위해 시나리오 보드 상에서 활용될 수 있는 주요 감성어휘와 유의어 그리고 그의 활용어에 대한 개념을 정리하였고 이들 어휘와 색상을 기반으로 동영상 클립 데이터를 검색하는 기법을 나타내었다. 이것은 정량화된 감성공간과 색상의 사상에 의한 주요 감성어휘를 기반으로 유의어와 활용어를 확장하였고 이들 어휘를 시나리오 보드 상에서 추출하여 동영상 클럽 데이터를 검색하도록 하였다. 시뮬레이션을 통해 본 논문에서 제시된 확정된 어휘추출과 클립 데이터 검색 기법이 시나리오 보드 상에서 보다 유연하게 활용될 수 있음을 확인하였다. This study presented the concepts of main emotional words, synonyms and practical words which can be used in scenario boards for intelligence-type video making and proposed a word and color based clip data retrieval system. For this, synonyms and practical words were expanded based on main emotional words by quantified emotional space and color mapping, and the words were extracted from the scenario boards for retrieval of video clip data. Therefore, it was demonstrated thai expanded words extraction and clip data retrieval system the study presented through simulation can be more flexibly used in scenario boards through this simulation.
RGB와 HSV 칼라 형태를 조합하여 사용한 칼라 코렐로그램 영상 검색
안영은,박종안,An, Young-Eun,Park, Jong-An 한국통신학회 2007 韓國通信學會論文誌 Vol.32 No.5c
칼라 코렐로그램은 칼라 히스토그램처럼 픽셀의 칼라 정보만을 고려하지 않고 영상의 픽셀의 공간 정보까지 고려하기 때문에 콘텐츠 기반 영상 검색(CBIR)에서 널리 사용되어 왔다. 칼라 코렐로그램은 하나의 칼라 형태를 사용한다. 그래서 칼라 코렐로그램은 영상 검색 시 같은 영상이라도 크기가 다를 경우 다른 영상으로 인식하는 등 영상의 특징을 구별해내는데 강건하지 않다. 본 논문에서는 RGB와 HSV의 두 가지 칼라 형태를 사용하여 코렐로그램을 함으로써 기존의 알고리즘보다 영상의 특징을 더 잘 구별해내는 알고리즘을 제안하였다. 이 제안된 알고리즘은 대규모 영상 데이터베이스에서 테스트하였고 그 결과 하나의 칼라 형태를 사용한 코렐로그램 알고리즘과 비교하여 검색된 영상의 평균 순위가 5.63 낮아져 제안한 알고리즘이 더 나은 검색 성능을 나타낸다는 것을 보여준다. Color correlogram is widely used in content-based image retrieval (CBIR) because it extracts not only the color distribution of pixels in images like color histogram, but also extracts the spatial information of pixels in the images. The color correlogram uses single color space. Therefore, the color correlograms does not have robust discriminative features. In this paper, we use both RGB and HSV color spaces together for the color correlogram to achieve better discriminative features. The proposed algorithm is tested on a large database of images and the results are compared with the single color space color correlogram. In simulation results, the proposed algorithm 5.63 average retrieval rank less than single color space correlogram.
랜드마크 기반 앙상블 네트워크를 이용한 얼굴 표정 분류
안영은(Young-Eun An),이지민(Ji-Min Lee),김민구(Min-Gu Kim),반성범(Sung-Bum Pan) 한국디지털콘텐츠학회 2022 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.1
Research on facial expression classification has been steadily studied in relation to facial components and characteristics extraction. In this study, an algorithm for classifying facial expressions using a landmark-based ensemble network is also proposed to effectively classify facial expressions using these changes. First, only the face part is extracted from the entire face image through the preprocessing process, and then feature information is constructed using only the face image. And new landmark-based feature information is extracted using landmark information from the face image. After learning face-wide image feature information and landmark-based feature information on each CNN network, facial expressions are classified through ensemble learning. As a result of the experiment, it can be seen that the proposed algorithm shows 1.14% better classification performance than the technology that classified facial expressions using only existing facial images and 0.57% better classification performance than the technology that classified facial expressions using only landmark feature information.
안영은(Young-Eun An),박종안(Jong-An Park) 한국정보기술학회 2009 Proceedings of KIIT Conference Vol.2009 No.-
본 논문에서는 내용기반 영상 검색을 위해 JSEG 영상 분할을 이용한 영상 검색 시스템의 성능을 분석하였다. JSEG 영상 분할 방법은 영상을 양자화하고 영역 윈도우를 적용시켜 J-image를 만든 다음, 분할된 각 영역의 성장과 병합을 통하여 영상을 효과적으로 분할하는 방법이다. 제안된 알고리즘은 JSEG에 의해 분할된 영상에서 분할된 각 영역들의 수와 크기를 추출하여 특징자 테이블을 구성하고, 이 특징자 테이블을 이용하여 질의 영상과 데이터베이스 영상을 비교 검색한다. 제안된 검색 시스템은 객체가 뚜렷한 영상에서 검색 성능이 우수함을 확인하였다. In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.