• 청정기술
• /
• 제28권1호
• /
• pp.38-45
• /
• 2022

HCl에 의한 원소수은 산화활성을 크게 억제하는 것으로 잘 알려진 NH₃가 존재하는 SCR조건에서도 CuCl₂가 담지된 V₂O₅-WO₃/TiO₂ 촉매는 원소수은의 산화에 우수한 활성을 나타내었다. 더구나, HCl과 함께 SO₂가 반응가스에 존재할 경우에 촉매표면에 담지된 CuCl₂가 CuSO₄로 변환되는데도 불구하고 뛰어난 원소수은 산화활성이 유지되는 것이 확인되었다. 이는 HCl 뿐만 아니라 촉매 표면에 생성된 SO₄ 성분이 원소수은의 산화를 촉진시키기 때문으로 판단된다. 그러나 SO₂ 존재 하에서는 촉매반응 전후의 전체 수은 수지가 맞지 않는 현상이 나타나는데 특히 SO₂ 농도가 높을수록 심하게 나타났다. 이의 원인 파악을 위해서는 수은 종 분석 방법으로 적용된 SnCl₂ 수용액에서 SO₂의 영향과 촉매표면에 생성되는 황산이온이 원소수은 산화에 미치는 영향에 대한 추가적인 연구가 필요하다. SO₂는 NO_x 제거 활성도 촉진시키는 것으로 확인되는데 이는 SO₂에 의해 촉매 표면에 생성된 SO₄에 의한 산점 증가가 NH₃ 흡착을 용이하게 하기 때문으로 판단된다. 다양한 반응조건에서 촉매 성분의 조성과 구조 변화는 XRD와 XRF로 측정하였으며 이들 측정 결과는 SO₂가 본 촉매시스템에서 원소수은의 산화 활성과 NOx 제거 활성을 증진시키는 현상을 합리적으로 설명하는 근거로 제시되었다.

• 한국식품영양과학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.135-140
• /
• 2014

신선농산물의 저장성을 향상시키기 위해 저장용기에 장착된 자외선영역의 LED는 저온 냉장시스템에서 지속적 조사처리 또는 간헐적 조사 처리 방식으로 활용되며 비교적 저렴한 가격으로 이용 가능하다. 저장용기에 자외선영역의 280 nm, 365 nm, 405 nm LED를 각각 장착하고 대표적 신선편이식품의 하나로서 절단당근을 선택하여 $10^{\circ}C$ 온도에 저장하면서 LED 조사 처리 조건에 따른 품질변화를 살펴보았다. 저장용기의 뚜껑 안쪽 부분에 장착된 자외선 LED는 절단당근의 표면으로부터 2 cm 높이에서 조사되도록 하였으며, 하루에 30분 간격으로 on/off를 2회 반복하여 조사하였다. 공기조건에서 절단당근에 Escherichia coli 균주를 접종한 경우와 자연적 미생물 오염도를 측정해 본 결과, 280 nm 자외선 LED 조사 처리를 한 경우 다른 파장(365 nm, 405 nm)의 조사 처리구보다 더 큰 미생물 성장 억제능력을 보여 가장 효과적이었다. 공기 조건에서 절단당근의 카로티노이드 함량은 365 nm와 405 nm에서 대조구에 비해 높은 함량을 보였다. MA 조건에서는 대조구를 포함한 모든 처리구에서 산소농도 1.2~4.3%, 이산화탄소 농도 8.4~10.6%의 가스농도로 유지하여 LED 처리에 따른 내부기체조성의 차이는 나타나지 않았지만, 280 nm 자외선 LED 조사 처리가 가장 큰 미생물 성장 억제를 보였다. 카로티노이드 함량은 LED 조사 효과보다 MA 포장 효과에 의해 카로티노이드 보존이 지배적으로 작용한 것으로 보여 처리구 간의 유의적인 차이는 없었다. MA 조건에서 DPPH 라디칼에 대한 소거활성은 365 nm와 405 nm에서 약간 높게 나타났다. 이를 바탕으로 자외선 LED를 이용하여 신선농산물 포장의 적용가능성을 확인하였으며, 저장용기에 자외선 LED를 장착함으로써 수확 후 수송, 판매, 저장 단계에서 신선농산물을 더욱 신선하게 유지시킬 것으로 기대된다.

• Journal of Nutrition and Health
• /
• 제51권4호
• /
• pp.275-286
• /
• 2018

본 연구는 떫은감 청도반시의 분말을 열수 추출하고 칼럼 추출하는 과정에서 획득한 PWE와 TEP에 대한 대사체 프로파일을 분석하고, 유리지방산을 처리한 HepG2 세포와 식이로 고지혈증을 유도한 Wistar계 흰쥐의 간조직을 사용하여 중성지질 및 콜레스테롤 대사 관련 유전자 발현을 측정하였다. 대사체 분석은 가스크로마토그래프-질량분석법과 액체크로마토그래프-질량분석법을 사용하였으며, PLS-DA 분석과 heatmap 분석을 실시한 결과 PWE는 떫은감 분말과 비교적 유사한 대사체 프로파일을, 그리고 TEP는 떫은감 분말과 매우 다른 대사체 프로파일을 가지고 있음을 확인하였다. 세포실험과 또한 세포실험에서 얻어진 결과를 검증하기 위해 수행된 동물실험에서 PWE와 TEP는 모두 SREBP1c와 FAS 유전자 발현을 감소하여 간의 지방축적을 감소시키는 것으로 관찰되었으나, 콜레스테롤 축적을 억제하는 효능은 PWE에 비해 TEP에서 우세하게 증가하는 것이 관찰되었다. 특별히 TEP는 SREBP2, HMGCR 유전자 발현을 억제하고 LDLR 유전자 발현을 촉진하는 것으로 나타났다. TEP는 탄닌 중 Gallic acid 그리고 장쇄지방산아미드인 Oleamide와 Palmitamide 함량이 유의하게 증가되었으므로, 향후 이들 성분과 타깃 유전자의 상관성을 분석하고, 이를 통해 시스템네트워크로 나타내어 대사체 프로파일에 따른 지질 및 콜레스테롤 대사 간 상호 영향을 추가적으로 연구해야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.77-97
• /
• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.