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N - 포밀 아스파르테임의 산화 탈포밀 반응에 의한 아스파르테임의 제조 방법
박동현,이윤식 ( Dong Hyun Park,Yoon Sik Lee ) 한국공업화학회 1990 공업화학 Vol.1 No.1
For-α-APM을 For-Asp anhydride와 Phe-OMe를 MEK, CH_3CN, 물 등의 용매를 사용하여 반응시켜 효율적으로 합성하였다. For-α-APM과 For-β-APM의 혼합물로부터 순수한 For-α-APM의 회수는 pH 4.00에서의 연속적인 분별추출로 분리 수거가 가능하였다. H_2O_2/HCl/MeOH등의 다양한 산화계를 사용하여, H_2O_2에 의한 산화방법으로 탈포밀반응을 성공적으로 수행하여 높은 수율로 아스파르테임을 얻을 수 있었다. 이때, HCl이나 TsOH와 같은 산이 H_2O_2의 분해를 억제시키고 산화능을 증대시킴으로써 탈포밀 반응의 효율을 높일 수 있었다. For-α-APM was efficiently prepared by the reaction of For-Asp anhydride and Phe-OMe in methylethylketone, CH_3CN, and in water. The selective recovery of For-α-APM from the resulting For-α-APM and For-β-APM mixture was possible via repetitive extraction at constant pH of 4.00. The oxidative deformylation was successfully performed by using several oxidants including H_2O_2/THF, sodium percarbonate, and H_2O_2/HCl/MeOH giving APM in high yields. The efficiency of the oxidative deformylation was raised in acidic condition for all the deformylation reactions.
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직관적 퍼지 C-평균 모델을 이용한 자기 공명 영상 분할
김태현,박동철,정태경,이윤식,민수영,Kim, Tae-Hyun,Park, Dong-Chul,Jeong, Tai-Kyeong,Lee, Yun-Sik,Min, Soo-Young 한국전기전자학회 2011 전기전자학회논문지 Vol.15 No.3
직관적 퍼지 c-평균 군집화 모델을 이용하는 자기공명 영상의 분할 방법이 본 논문에서 제안되었다. 본 논문에서 채택하는 fuzzy c-means with intuition (FCM-I)은 잡음의 영향을 줄이기 위하여 직관이라는 척도를 사용한다. 실제적 자기 공명 영상에 대해 영상 분할의 실험을 수행하고 기존의 몇몇 군집화 알고리즘과 성능을 비교하였다. 기존의 모델들과 성능을 비교한 결과, FCM-I 기반의 분할 방법은 잡음과 필요한 계수의 선택에 대해 상대적으로 강인하여, 영상 분할에 유용한 모델이 될 수 있음을 확인할 수 있었다. An image segmentation model using fuzzy c-means with intuition (FCM-I) model is proposed for the segmentation of magnetic resonance image in this paper. In FCM-I, a measurement called intuition level is adopted so that the intuition level helps to alleviate the effect of noises. A practical magnetic resonance image data set is used for image segmentation experiment and the performance is compared with those of some conventional algorithms. Results show that the segmentation method based on FCM-I compares favorably to several conventional clustering algorithms. Since FCM-I produces cluster prototypes less sensitive to noises and to the selection of involved parameters than the other algorithms, FCM-I is a good candidate for image segmentation problems.
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