This study intented to standardize the method for total polysaccharide, which is a functional marker for aloe vera gel in Korea. We used four lyophilized raw materials and commercial aloe gel products, certified as Health Functional Food by Korea Food and Drug Administration, including powder, solution, jelly, tablet and capsule, to optimize the analytical condition of dialysis and phenol-sulfuric acid reaction in polysaccharide analysis. The optimal conditions for polysaccharide analysis included 1 L water for dialysis and change 3 times for 24hr against 25 mL prepared sample solution. Validation test showed lower than 5% of coefficient of variation(CV) in intra-, interday validation in lyophilized raw materials and 4 types of commercial products. In inter-person and inter-laboratory validation with 4 persons from 4 different laboratories, CV(%) were 5.50 and 6.64 respectively. The linearity of polysaccharide analysis was assessed using 5 serial concentration of lyophilized raw materials(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5%(w/v)). The results showed R2 ≥ 0.995 of high linearity. In the commercial aloe vera gel products, the results of reproductivity showed lower than 7.08% and revealed that the standardized method from this study ensured high precision for polysaccharide analysis.

최근 가상현실 기술의 발전으로 가상의 3D 객체와 자연스러운 상호작용이 가능하도록 하는 사용자 친화적인 손 제스처 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단순하고 적은 종류의 손 제스처만 지원되고 있는 실정이다. 본 논문은 가상환경에서 3D 객체와 보다 직관적인 방식의 손 제스처 인터페이스 방법을 제안한다. 손 제스처 인식을 위 하여 먼저 전처리 과정을 거친 다양한 손 데이터를 이진 결정트리로 1차 분류를 한다. 분류된 데이 터는 리샘플링을 한 다음 체인코드를 생성하고 이에 대한 히스토그램으로 특징 데이터를 구성한다. 이를 기반으로 학습된 MCSVM을 통해 2차 분류를 수행하여 제스처를 인식한다. 본 방법의 검증을 위하여 3D 블록을 손 제스처를 통하여 조작하는 ‘Virtual Block’이라는 게임을 구현하여 실험한 결 과 16개의 제스처에 대해 99.2%의 인식률을 보였으며 기존의 인터페이스보다 직관적이고 사용 자 친화적임을 알 수 있었다.