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한국산 좀잠자리속(잠자리과:잠자리목)의 형태학적 계통분류 : Libellalidae : Odonata
윤종호,박희천,이창언 韓國自然史博物學會 1996 生物과 自然 Vol.26 No.1-2
For the taxonomy on 13 species of genus Sympetrum from Korea, the numerical taxonomy by the phenetic analysis using 26 characters from external morphology was accomplished. We confirmed a particular difference and similarity between species by morphological analysis of anal appendages, genital lobes and accessory genitalia. As a result of phenetic analysis using all morphological characters, the genus Sympetrum was divided of five groups; S. eroticum and S. kunckeli group, S infuscatum and S. risi group, S. darwinianum, S. pedemontanum and S. depressiusculum group, S. striolatum group and S. croceolum group. Finally the genus Sympetrum was divided into two taxon groups; a big group consisting of four groups(8 species) and a S. croceolum group revealed as the most primitive species.
윤종호,박희천 한국곤충학회 1997 Entomological Research Vol.27 No.1
한국산 잠자리목 3과 13종을 대상으로 성충의 아미노산 조성을 분석한 결과 17종의 아미노산이 확인되었으며, 그 중 총아미노산은 Glutamic acid (11.55$\pm$2.28 mg/g)가, 유리아미노산은 Arginine (3.77 $\pm$1.10 mg/g)이 가장 높은 함량을 보였다. 분석된 잠자리종들의 평균 총아미노산 조성은 Glutamic acid (13%), Aspartic acid (9%), Alanine (9%), Methionine (8%), Arginine (7%), Leucine (7%), Tyrosine (7%), Glycine (7%), Lysine (6%), Phenylalanine (6%), Proline (5%), Serine (5%), Valine (3%), Threonine (3%), Histidine (3%), Isoleucine (2%)및 Cystine (1%) 등의 순으로 나타났으며, 13종 모두 유사한 조성패턴을 보였다. 유리아미노산은 Arginine (18%), Glutamic acid (9%), Phenylalanine (8%), Alanine (8%), Tyrosine (8%), Proline (8%), Lysine (6%), Leucine (6%), Histidine (5%), Valine (5%), Glycine (4%), Serine (4%), Threonine (3%), Methionine (3%), Isoleucine (3%), Aspartic acid (2%) 및 Cystine(1%)등의 순으로 나타났고 각 종 및 속간에는 조성패턴의 차이가 나타났다. Amino acid compositions in adults of 13 odonatan species (3 families) were analyzed with amino acid analyzer. Seventeen amino acids are detected from all sample species; Glutamic acid(11.55${\pm}$2.28mg/g) in total amino acid and Arginine (3.77${\pm}$1.10mg/g) in free amino acid showed the highest contents. Mean composition patterns of total amino acids from all examined Odonatan species was as follows; Glutamic acid (13%), Aspartic acid (9%), Alanine (9%), Methionine (8%), Arginine (7%), Leucine (7%), Tyrosine (7%), Glycine (7%), Lysine (6%), Phenylalanine (6%), Proline (5%), Serine (5%), Valine (3%), Threonine (3%), Histidine (3%), Isoleucine (2%), Cystine(1%): all species showed similar pattern but showed difference between Genus and species in free aminoacids; Arginine (18%), Glutamic acid (9%), Phenylalanine (8%), Alanine (8%), Tyrosine (8%), Proline (8%), Lysine (6%), Leucine (6%), Histidine (5%), Valine (5%), Glycine (4%), Serine (4%), Threonine (3%), Methionine(3%), Isoleucine (3%), Aspartic acid (2%), Cystine(1%).
윤종호 대한설비공학회 2003 설비저널 Vol.32 No.8
건물에너지 성능평가 결과의 신뢰성 검증을 위해 가장 먼저 확인하는 요소 중의 하나가 어떠한 기상데이터를 적용했는가일 것이다. 아쉽게도 국내의 경우 아직까지 공인된 표준기상자료가 확립되어 있지 못한 실정이며, 이로 인해 다양한 프로그램을 통한 해석결과의 객관성 확립에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 고에서는 건물에너지 성능평가를 위한 시간별 기상자료를 대상으로 국외 및 국내의 개발현황을 고찰하고, 향후 개선방향을 제안하고자 한다.
윤종호,최명렬,이상선 한국융합학회 2017 한국융합학회논문지 Vol.8 No.5
본 논문은 가상공간 제작을 위해 다수의 카메라로 영상을 촬영했을 때, 영상 특성 차이를 감소시키는 방법 을 제안하였다. 각각 8 개의 본체와 렌즈를 교차 장착하여 64 개의 영상을 사용하였다. 영상 분석은 히스토그램과 픽셀 분포 값의 표준 편차를 분석 비교하였다. 분석결과, 동일 기종의 카메라임에도 불구하고, 렌즈 혹은 이미지 센서에 따라 각각 다른 영상 특성을 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 차이를 보정하기 위해 영상의 전체 밝기 값의 분포를 조절하였다. 시뮬레이션 결과, 평균 편차가 최대 (실내 : 6.89, 실외 : 24.23) 이었으나, 시뮬레이션 진행 후 편차가 거의(실내 : 최대 0.42, 실외 : 최대 : 2.73) 없는 영상을 얻었다. 추후에는 영상 밝기 분포보다 정밀한 영상 분석 방법을 연구하고 적용할 것이다. In this paper, we propose a method to reduce the difference in image characteristics when multiple camera images are captured for virtual space production. Sixty-four images were used by cross-mounting eight bodies and lenses, respectively. Image analysis compares and analyzes the standard deviation of the histogram and pixel distribution values. As a result of the analysis, it shows different image characteristics depending on the lens or image sensor, though it is a camera of the same model. In this paper, we have adjusted the distribution of the overall brightness value of the image to compensate for this difference. As a result, the average deviation was the maximum of (Indoor: 6.89, outdoor: 24.23), we obtained images with almost no deviation (Indoor: maximum 0.42, outdoor: maximum: 2.73). In the future, we will study and apply more accurate image analysis methods than image brightness distribution.