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최상윤,이평재 한국식품영양과학회 2019 한국식품영양과학회지 Vol.48 No.9
This study investigated the skin depigmenting activity of procyanidin B2 by using melanocytes. The results revealed that procyanidin B2 showed potent inhibitory effects on melanin production in melanocytes without there being any cell toxicity. The inhibitory effect on melanin production by procyanidin B2 was greater than that of arbutin at the same concentration. Further, procyanidin B2 potently inhibited the tyrosinase and TRP-2 expressions in α-MSH stimulated B16 melanoma cells. These results suggested that procyanidin B2 might be useful as skin depigmenting agent. 포도잎, 계피, 리치껍질 등에 함유된 성분인 procyanidin B2의 멜라닌 생성 억제 효과를 검증하였다. 실험 결과 procyanidin B2는 멜라닌 생성 세포에서 낮은 세포독성으로 효과적인 멜라닌 생성 억제효능을 나타내었다. 특히 procyanidin B2의 멜라닌 생성 억제효능은 동일 농도의 arbutin과 유사하거나 높은 것으로 나타났다. 또한 procyanidin B2는 tyrosinase의 활성을 억제하였으며 세포 내 tyrosinase 및 TRP-2 단백질의 발현량을 효과적으로 감소시켰다. 따라서 procyanidin B2의 멜라닌 생성 억제 효과는 tyrosinase와 TRP-2의 억제에 의한 것으로 판단되며 향후 피부 미백소재로 활용될 가능성이 높은 것으로 판단된다.
사물인터넷 기반 재난복구자원 관리 및 실시간 행동인지 모듈 개발
최상윤,박주형,한수민,박진우,장태우,윤혁진,Choe, Sangyun,Park, Juhyung,Han, Sumin,Park, Jinwoo,Chang, Tai-woo,Yun, Hyeokjin 한국전자거래학회 2017 한국전자거래학회지 Vol.22 No.4
세계적으로 자연재해의 빈도와 그 규모가 커지고 있으며, 그에 따른 피해도 늘어나고 있다. 몇 년 간 자연 재난 피해에 비추어 볼 때, 우리나라도 그러한 피해에서 자유롭지 못한 것이 사실이다. 본 연구에서는 재난 피해가 발생하였을 때, 복구자원을 효율적으로 관리하는 프로세스를 제안하였다. 사물인터넷 기술을 활용하여 실시간으로 자원 현황을 파악하고, 자원행동인지 모듈을 통하여 복구자원의 상태 및 움직임을 실시간으로 파악할 수 있도록 프로세스를 구성하였다. 또한 이를 실제로 구현하는데 필요한 데이터베이스 설계와 스마트폰 센서들을 이용한 자원행동인지 모듈을 개발하고 실험하였다. 이를 통하여 신속하고 효율적인 재난대응시스템 구축에 기여하고자 한다. Globally, frequency and scale of natural disasters are growing, also the damage is increasing. In view of the damage by natural disasters for several years, it is true that Korea is not free from such damages. In this paper, we propose a process to efficiently manage recovery resources in case of disaster damage. We utilize the IoT technology to detect the resource status in real time, and configure the process so that the state and movement of the recovery resource can be grasped in real time through the resource activity recognition module. In addition, we designed the database that is necessary to actualize it, and developed and experimented resource activity recognition module using smart-phone sensors. This will contribute to building a quick and efficient disaster response system.