In the current Internet environment, a lot of multimedia information is used; such as text, sound, image, and video. Among those information video is the most valuable and meaningful data. Therefore, the key frames of a video are very important role to recognize the whole sequence contents. In this paper, we propose a new key frame extraction scheme using chi-square and color histogram. The proposed key frame extraction scheme showed the better results compared to the previous studies. The proposed scheme results will be applied to the many computer game programs for the fast scene detection and the recognition of the game contents.

국내 유통 주류 95점에 대하여 에틸카바메이트 잔류실태 조사를 실시하였다. 탁주, 약주, 청주, 과실주를 비롯하여 소주, 브랜디 그리고 에틸카바메이트 잔류가 많이 보고되고 있는 리큐르 등을 대상으로 하였다. 액액분배를 통하여 정제하였으며, GC/MS/MS 분석법을 정립하였다. 카트리지(cartridge)나 농축 과정이 없기 때문에 식품공전에등재되어 있는 GC/MS 분석법보다 분석시간이나 소요비용 면에서 매우 효율적이었다. 정성한계는 1.3 ug/L이었으며, 정량한계는 4.0 ug/L이었다. 탁주, 약주, 청주에 대하여각각 0.63, 7.01, 14.11 ug/L의 평균 잔류량을 나타내 캐나다의 청주 허용기준 200 ug/L나 약주, 청주에서 논의되고있는 허용기준치 200 ug/L와 비교하여 보았을 때 안전한수준인 것으로 나타났다. 복분자주, 포도주에서는 각각 평균 1.66, 2.64 ug/L 검출되어 현재 캐나다, 체코에서 포도주허용기준치로 설정되어 있는 30 ug/L와 비교하여 보았을 때역시 안전한 것으로 나타났다. 과실주 중 매실주의 경우 평균 79.18 ug/L로 본 연구를 통하여 평가된 모든 주종 중 가장 높은 잔류량을 나타내었으나, 외국의 다른 유사 주종에대한 허용기준치 (예로서 캐나다의 경우 400 ug/L 과실 브랜디)와 비교하여 보았을 때 안전한 수준으로 평가할 수있었다. 증류식 소주, 일반증류주, 리큐르도 논의되고 있는기준치와 비교하여 보았을 때 안전한 것으로 조사되었다. 이러한 조사결과는 우리술의 에틸카바메이트 잔류실태가위험한 수준이 아니라는 근거 자료로 활용할 수 있을 것이며, 향후 이러한 유해물질의 지속적인 잔류조사 및 위해평가를 통하여 우리 술 및 전통발효식품의 품질 및 안전성을 확보해 나가야 할 것이다.

본 연구는 오크라 종자를 볶았을 때의 기능성을 성분을 분석하여 용도 다양화를 위한 볶음차로의 이용 가능성을 검토하기 위하여 수행하였다. 꼬투리 당 오크라 종자의 수는 '그린소드' 품종이 78개, '베니' 품종이 88개 이었고, 과실 당 종자무게는 각각 4.4g과 6.3g이었다. 볶은 오크라 종자의 유리아미노산 함량은 2.69mg·g-1으로 생체종자의 0.31mg·g-1에 비해 8.7배나 높은 함량을 나타내었다. 총 페놀성 화합물 함량은 볶은 오크라 종자가 12.61mg CGA로 서 생체 상태보다 5배 높은 함량을 나타내었다. 오크라 종자의 항산화 활성은 DPPH 및 ABTS의 경우 볶은 오크라 종자가 생체 상태의 오크라 종자 보다 약 2배 이상 월등히 높게 나타내었다.

폭소노미는 폭소노미에 사용되는 태그에 대하여 유사어, 태깅 레벨, 신조어등의 문제점들이 있다. 본 연구자들은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 음악의 분위기 강도(Arousal과 Valence의 강도)를 음악의 내부 태그로 활용하는 방법을 사용하고자 한다. 즉, A(Arousal)값과 V(Valence)값을 이용하여 음악의 분위기를 수치적으로 표현하고, 분위기 태그도 AV값으로 대응시켜 검색하게 되면 태그가 일치하지 않더라도 유사한 AV 값을 갖는 음악이 검색되어 결과적으로 분위기가 유사한 음악들을 검색할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이의 선행연구로 AV값과 폭소노미 태그와의 관계를 정의하는 매핑테이블을 제안하고, 태그와 AV값의 연관 관계를 분석하기 위해 유명한 음악 검색 사이트인 last.fm에서 수집한 테스트 데이터에 대해 ANOVA 검증을 하였다. 검증결과, A값과 V값에 모두에 대하여 제 1종 오류확률 P가 0.0으로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할 수 있었다. 결론적으로 폭소노미 태그에 따라 AV 값 분포가 다르다는 것을 검증 할 수 있었다.