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최석순 ( Suk Soon Choi ),서상환 ( Sang Hwan Seo ),강동균 ( Dong Gyun Kang ),차형준 ( Hyung Joon Cha ),권인찬 ( In Chan Kwon ) 한국공업화학회 2011 공업화학 Vol.22 No.5
본 연구에서는 대장균 세포 표면에서 발현되는 유기인분해효소(organophosphorus hydrolase; OPH)를 이용하여 난분해성 및 환경독성물질로 알려진 diazinon의 효과적 처리가 이루어졌다. 이 실험에서는 25 ℃ 배양 온도와 배지에 0.2 mM ethylenediamine tetraacetate (EDTA) 첨가 조건이 유기인분해 효소 생산에 효과적임을 알 수 있었다. 이 조건에서 성장한 대장균을 이용하여 초음파 파쇄공정이 수행되었을 때, 25, 50 mg/L diazinon는 각각 4.5, 7.2 mg/g·min의 diazinon 제거 속도를 나타내었고, 두 농도(25, 50 ppm) 모두 90% 이상 제거 효율을 구할 수 있었다. 따라서 이러한 실험 결과들은 diazinon과 같은 독성 화합물을 친환경적으로 처리할 수 있는 생물학적 처리 시스템으로 활용될 수 있을 것이다. In the present work, diazinon which is known as nondegradable and environmental toxic material was efficiently treated by the cell surface-displayed organophosphorus hydrolase (OPH) biocatalyst. The culture temperature of 25 ℃ culture temperature and the addition of 0.2 mM ethylenediamine tetraacetate (EDTA) were effective conditions for the production of recombinant OPH in Escherichia coli. 25 and 50 ppm diazinon were treated with removal rate of 4.5 and 7.2 mg/g·min, respectively and with all over 90% removal efficiencies using recombinant cell lysates through ultrasonication disruption process. Thus, these experimental results could be utilized in environmental friendly biological treatment system for toxic chemicals such as diazinon.
내용기반 이미지 검색 시스템에 대한 고찰과 설계 요건에 대한 연구
서재현,서상환,김흥식 인제대학교기초과학연구소 1998 자연과학 Vol.2 No.-
멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 검색은 색인 기술을 요구한다. 전통적인 데이터베이스와는 달리 데이터 항목은 기본이 되는 데이터 타입들의 속성의 집합으로 나타내어지는데, 멀티미디어 데이터베이스에 있는 멀티미디어 객체는 특징들의 수집에 의해 표현되고, 객체 내용의 유사성은 문맥과 참조의 프레임에 의존하며, 객체의 특징은 다중양식 특징 측정에 의해 특성화된다. 내용기반 이미지 검색을 단계별로 3가지 큰 작업으로 나누어 보면 해당 이미지를 가장 정확하게 특징들을 추출하는 단계와 그 추출된 특징을 효과적이고 능률적으로 저장, 검색을 지원하는 단계와 다시 이미지의 유사성을 검출해 내는 단계로 요약된다. 본 논문에서는 기존에 연구된 이미지 특징 추출들을 연구 분석하고 이미지 내용 기반 검색에 적합한 다양한 특징 추출과 유사도 검색에서의 문제점과 이에 대한 적합한 설계요건에 대해 제시한다. Content-based retrieval of multimedia database calls for content-based indexing techniques. Different from conventional databases, where data items are represented by a set of attributes of elementary data types, multimedia objects in multimedia databases are represented by a collection of features; similarity of object contents depends on context ad frame of reference; and features of objects are characterized by multimodal feature measures. Try to divide content-based images retrieval systems into three large operation, it is consist of the following three phases; extracting features that can represent images the most exactly, storing the extracted features effectively and efficiently and support retrieval, detect similarity of images. In this paper we first investigated and analyse the existing image feature extraction methods and various features extraction that adequate for content-based image retrieval and problem of similarity retrieval, we also present design of suitable demand.
이연숙,서상환,서재현,김상균 인제대학교 1999 仁濟論叢 Vol.15 No.1
최근 다양하고 방대한 멀티미디어 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 멀티미디어 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 핵심 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 내용에 기반한 이미지 검색을 위해 최근 이미지 압축이나 신호 분석 등에서 많이 사용되고 있는 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)기법을 사용하여 Wavelet 변환 영역에서 추출된 질감 특징을 영상 검색에 이용하는 내용기반 검색 시스템을 제안하고, 보다 효과적인 검색과 분류를 위해 신경망을 도입하여 설계하는 시스템을 제안한다. Recently, multimedia is appeared to be the core technology to store, manage and retrieve multimedia data efficiently. Efficient retrieval of image data is an important research issue in multimedia database. For content-based image retrieval, our searching method extracts the texture feature for each image automatically using wavelet transform. In this paper, we consider design of content-based image database retrieval using neural networks for effective retrieval and classification. Key words : content-based, wavelet, texture, neural-networks