최근의 원자간력현미경(AFM)은 soft한 생체물질을 비파괴적 방법 및 나노크기의 분해능으로 여러 구조적, 물리적 특성 측정이 가능하여 bio분야에 다양이 활용되고 있다. 본 연구에서는 AFM을 이용하여 줄기세포인 BM MSC(bone marrow mesenchymal stem cell)가 신경세포로 분화 여부를 측정하는 방법을 보고하고자 한다. 신경세포의 신호전달은 시냅스에서 신경전달물질을 매개로 하여 이루어지는데, 신경전달물질 중에 D-Glutamic acid는 시냅스후세포에서 흥분성 전위 크기를 증가시킨 상태를 장기간 유지시켜주는 물질로, 특정물질인 Glutamate와 항원-항체 결합을 한다. 본 연구에서는 이 두 물질간의 항원-항체 반응을 활용하여 줄기세포의 신경세포로 분화 여부를 AFM으로 측정하였다. 먼저, 수용성 시료인 두 물질을 증류수에 용해시켜 Mica 기판에 그 용액을 떨어뜨려 자연건조로 시료를 준비한 후, AFM으로 형태 및 크기를 측정하였다. D-Glutamic acid와 Glutamate는 구형 입자 형태를 보였으며, Glutamate의 너비는 ~100 nm이고, D-Glutamic acid는 ~50 nm였다. 두 물질이 든 용액을 섞었을 때, 항원-항체 반응에 의해 다른 크기의 두 구형입자가 붙어 있는 형태가 관찰되었다. 이 반응을 활용하여, 신경세포에서 분비되는 신경전달물질인 D-Glutamic acid를 선별하였다. DMEM 배지에 신경암세포주인 SH-SY5Y 를 접종한 후 $37.6^{\circ}C$의 incubator에서 24시간 배양하고, 화학적 자극(60~70 mM의 KCl 용액을 주입함)을 주어 신경전달물질 분비를 유도하였다. 그 배지에 항체 Glutamate 를 주입하여 자연건조 시킨 후 항원-항체 결합특성을 AFM으로 측정하여, 항원-항체 결합된 이미지와 동일함을 확인하였다. 결과적으로 AFM을 이용한 신경전달물질의 항원-항체 결합여부 측정을 통해, BM MSC 줄기세포의 신경세포로 분화를 판단할 수 있으며, 이 방법은 줄기세포의 특정 세포로의 분화 여부 판단에 활용될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 숙성된 된장으로부터 분리된 유산균에 의한 aflatoxin $B_1$의 결합 정도를 배양조건에 따라 측정하였고, 물리화학적 처리조건이 aflatoxin $B_1$에 대한 유산균 세포의 결합력에 미치는 영향을 살펴보았다. Enterococcus faecium DJ22, Lactobacillus fermentum DJ35, Lactobacillus rhamnosus DJ42 및 Lactobacillus pentosus DJ47는 19.3-52.1% 정도의 aflatoxin $B_1$ 결합 효과를 나타내어 균종에 따라 결합력에 차이가 있었다. 하지만 E. faecalis DJ14, Lactobacillus panis DJ29 및 Pediococcus halophilus DJ50 균주는 aflatoxin $B_1$에 대한 결합력을 나타내지 않았다. Aflatoxin $B_1$에 대한 유산균의 결합력과 결합속도는 독소의 농도, 반응시간 및 온도와 초기 세포수 등의 배양 조건에 따라 유의한 차이가 있었다. Aflatoxin $B_1$의 결합력은 세척 횟수에 따라 현저하게 감소하였고, 감소율은 살아있는 세포와 가열 처리한 세포에서 비슷하게 나타났다. 가열, 산성 pH, ${\alpha}$-amylase, protease, lysozyme 혹은 sodium metaperiodate의 처리에 의해 결합력이 유의하게 감소된 것으로 보아 주로 세포벽에 존재하는 당이나 단백질에 aflatoxin $B_1$이 결합되며, urea의 처리에 의해 결합력에 낮아지는 것은 이들 사이에는 소수성 결합이 작용하는 것으로 추정되었다.
2차원 MT모델링을 수행하여 지자기 수직탐사(GDS)에서의 차이 지시자의 유용성을 조사하였다. 해양과 육지에 위치하는 전도체의 전자기적인 상호 결합 정도는 차이 지시자의 유용성을 판단하는 기준으로서 본 연구에서는 해양과 전도체의 공간적인 위치와 주기에 따른 상호 결합을 조사하였다. 전도체가 지표에 존재하는 경우 해양에서 충분히 떨어져 있거나 사용된 주기가 장주기일 때 차이 지시자가 유용하였고, 전도체가 심부에 매몰된 경우에는 상호 결합이 약해 전 주기에서 차이 지시자가 물리적인 의미를 가졌다. 그러나 전도체가 지표로부터 심부까지 확장되어 있는 경우 상호 결합이 장주기까지 강하게 영향을 미쳐 차이 지시자의 유용성을 확신할 수 없다. 따라서 획득된 유도 지시자로 부터 해양처럼 이미 알고 있는 전도체의 효과를 제거하기 위해서는 수치 모델링을 통한 전도체 간의 상호 결합에 대한 정보가 요구되며 상호 결합이 큰 경우 차이 지시자의 해석은 정확하지 않으므로 주의해야한다.
DNA 연산 과정의 열역학적 통계 물리학적 예측 모델을 기술한다. 온도를 천천히 내리는 시험관에서의 DNA string 들의 결합은 Metropolis 알고리즘과 진화 연산의 일종인 simulated annealing 알고리즘으로 설명될 수 있다 본 논문에서는 정리 증명 문제를 통해 위의 통계 물리학적 모델이 DNA 연산에 적용될 수 있음을 보인다. 여섯 종류의 DNA 가닥들의 시뮬레이션 결과와 온도에 대한 실험적인 fluorescence intensity의 비교를 통해 이 모델이 유효함을 보인다. 또한 목표 DNA 개수를 시뮬레이션으로 예측하고 그 결과를 electrophoresis gel image 와 비교하였다.
CPS는 소프트웨어 시스템에 의해 제어되는 물리적인 디바이스들의 결합으로 엄격한 실시간 및 물리적인 자원의 제약속에서 작업을 수행한다. CPS가 다양한 분야에 응용되기 때문에 이기종 CPS 간의 통합문제도 종종 일어나게 된다. 본 논문에서는 이기종 CPS들의 상호작용을 위해 상호운용성이 높은 웹서비스 기법을 도입한다. 제안기법은 CPS 디바이스를 서비스로 추상화하여 상호운용성을 높이는 방식을 적용하였으며, CPS 디바이스를 지원하기 위해 기존 웹서비스 구조에 서비스 브로커를 추가한다. 제안기법의 서비스 브로커는 CPS 디바이스와의 의미론적 상호 운용성뿐만 아니라 수집된 정보 통합 및 서비스 합성과 디바이스 관리를 수행한다.
최근 IT(Information Technology)가 결합된 스마트 섬유의 수요가 꾸준히 증가하고 있다. 생활수준 향상에 따른 유저들의 청결, 쾌적에 대한 높은 관심속에서 생활 및 의료용 섬유에도 다양한 기능성이 요구되어지고 있다. 초경량, 흡한속건, 투습방수 등 레저 스포츠, 아웃도어 활동에 필요한 고기능성 소재는 제품의 고부가가치를 더하는 가치 상승 요인이긴 하지만 그 기술과 적용성이 이미 포화 상태에 도달했다고 볼 수 있다. 이에 국내 외 섬유 업체들은 스마트 섬유 열풍을 큰 기회로 삼아 헬스케어 기능, 엔터테인먼트 기능 등의 최첨단 기술과 결합되어진 특화된 섬유시장을 통해 더 높은 부가가치를 창출하고 새로운 섬유시장의 도약을 노리고 있다. 이에 본 연구에서는 위치추적이나 동선, 생체적 리듬 등을 파악할 수 있는 스마트 섬유용 전도성 섬유센서의 초기특성(전기적, 물리적 물성)을 유지함과 동시에 심미적인 효과와 새로운 기능성을 부여하기 위하여 전도성 센서소재의 최적 선염공정을 조사하고 외부적인 환경변화를 염두에 두어 그 물성 변화를 측정하였다.
인공관절 라이너에 널리 사용되는 대표적 생체재료인 초고분자량 폴리에틸렌(Ultra-High Molecular Weight Polyethylene)은 체내에 삽입되기 전에 멸균처리를 거쳐야 하며, 가장 보편적인 멸균방법은 감마선을 이용한 멸균처리이다. 그러나, 감마선은 폴리에틸렌의 화학분자 결합구조에 변화를 일으키며, 따라서 물리적, 기계적 물성치에 변화를 야기시킨다. 이는 인공관절 수명을 좌우하는 변형과 마모현상에도 결정적 영향을 줄 것으로 사려된다. 본 연구에서는 감마선 멸균처리가 UHMWPE의 크리프 변형 및 마모에 미치는 영향이 관찰되었고, 그 결과들은 감마선 멸균처리로 야기된 폴리에틸렌의 화학분자 결합구조의 변화(Crystallinity, Oxidation, Crosslinking)와 함께 분석되었다. 압축 제작된 초고분자량 폴리에틸렌 봉(extruded UHMWPE rod)으로부터 원통형의 시평을 제작하여 감마선 멸균처리를 행하고, 압축 크리프 실험과 마모 실험을 실시하여 멸균처리하지 않은 시편을 제작하여 감마선 멸균처리를 행하고, 압축 크리프 실험과 마모 실험을 실시하여 멸균처리하지 않은 시편 사이에는 크리프 복원정도를 제외하고 거의 차이가 없었으나, 반면에 마모의 경우, 감마선 멸균처리된 시편이 멸균처리하지 않은 시편보다 훨씬 적은 마모량을 보였다(p〈0.05). 이것은 crosslinking 증가에 따른 마모 저항력 향상으로 볼 수 있다.
인공관절 라이너에 널리 사용되는 대표적 생체재료인 초고분자량 폴리에틸렌 (Ultra-High Molecular Weight Polyethylene)은 체내에 삽입되기 전에 멸균처리를 거쳐야 하며, 가장 보편적인 멸균 방법은 감마선을 이용한 멸균처리이다. 그러나, 감마선은 폴리에틸렌의 화학분자 결합구조에 변화를 일으키며, 따라서 물리적, 기계적 물성치에 변화를 야기 사려된다. 이는 인공관절 수명을 좌우하는 변형과 마모현상에도 결정적 영향을 줄 것으로 사려된다. 본 연구에서는 감마선 멸균처리가 UHMWPE의 크리프 변형 및 마모에 미치는 영향이 관찰되었고, 그 결과들은 감마선 멸균처리로 야기된 폴리에틸렌의 화학분자 결합구조의 변화(Crystallinity, Oxidation, Crosslinking)와 함께 분석되었다. 압출 제작된 초고분자량 폴리에틸렌 봉(extruded UHMWPE rod)으로부터 원통형의 시편을 제작하여 감마선 멸균처리를 행하고, 압축 크리프 실험과 마모 실험을 실시하여 멸균처리 하지 않은 시편의 결과와 비교하였다. 크리프 변형의 경우, 감마선 멸균처리 된 시편과 멸균처리 하지 않는 시편 사이에는 크리프 복원정도를 제외하고 거의 차이가 없었으나, 반면에 마모의 경우, 감마선 멸균처리 된 시편이 멸균처리 하지 않은 시편보다 훨씬 적은 마모량을 보였다 (p<0.05). 이것은 crosslinking 증가에 따른 마모 저항력 향상으로 볼 수 있다.
측면이 코어 가까이 연마된 단일모드 광섬유와 평면도파로의 소산장 결합을 이용한 광필터의 동작특성을 측정할 수 있는 간단한 방법이 제안되었다. 측면이 연마된 하나의 광섬유 블록(block)과 실리콘 산호막위에 평면도파로를 독립적으로 제작한 후 특성을 측정하기 위하여 물리적 압력으로 광결합을 시켰다. 굴절률이 다른 몇 가지 폴리머를 평면도파로의 코어층으로 이용하였다. 이 측정방법으로 소자제작 과정에서 광 결합기의 중심파장, 대역폭, 소멸비, 그리고 편광 의존성들이 간단하게 측정될 수 있다. 광도파로 물질의 굴절률이 높을수록 파장선택성이 높아졌다. 평면도파로의 대칭적 도파로 구조와 도파 물질의 등방성 때문에 편광의존성이 작게 나타났다. 삽입 손실을 0.5dB이하였다. 본 연구에서 제안한 측정방법은 광섬유와 평면도파로 결합기를 이용한 광변조기와 광필터 등 다양한 소자개발에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
유역에서의 홍수를 예측하기 위한 다양한 강우-유출 모형들이 개발되어 사용되고 있다. 개념적 강우-유출 모형들은 신뢰성과 적용성이 높아 실무에서 널리 활용되어왔으나, 강우-유출 과정을 단순화하여 고려하므로 유출예측의 정확도에 한계가 있다. 또한 모형의 매개변수에 여러 불확실성이 존재하므로 충분한 양의 관측자료를 사용한 보정 작업이 필요하다. 물리적 강우-유출 모형들은 유출예측 결과가 비교적 물리적으로 정확하다는 장점이 있지만, 높은 계산 비용 및 수치적 불안정성으로 인하여 실무에의 적용이 힘들다. 본 연구에서는 홍수 예측의 정확도와 효율성을 모두 확보할 수 있는 하이브리드 기법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 물리적 모형인 동역학파 모형과 개념적 모형인 순간단위도 모형, 그리고 딥러닝 모형을 결합하여 사용하는 기법이다. 유역의 조도계수 및 지형을 활용한 동역학파 시뮬레이션을 수행하였으며, 동역학파 시뮬레이션 결과 및 멱함수로 나타내어지는 비선형적 강우-유출 관계를 이용하여 유역의 순간단위도를 유도였다. 또한, 딥러닝 모형인 LSTM 모형을 활용하여 강우손실 매개변수를 추정하였으며, 이를 이용하여 강우손실을 계산한 후 유효강우주상도를 산정하였다. 그리고 유역 출구에서의 홍수수문곡선은 유효강우주상도와 순간단위도를 활용한 회선적분을 통해 예측되었다. 본 연구에서 개발한 기법을 시험유역 및 자연유역에서의 홍수 예측에 적용해보았으며, 예측 결과는 NSE=0.55-0.90, R2=0.67-0.95의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 유도하는 순간단위도는 한 유역에서 유일하지 않으며, 유효 강우강도의 함수이므로 홍수 예측에 비선형적 강우-유출 관계를 고려할 수 있으며, 수많은 유효 강우강도에 대한 순간단위도들은 멱함수를 이용하여 순간적으로 유도될 수 있다. 또한, 유역의 강우 특성이나 지표면의 토양수분, 식생과 같은 특성을 딥러닝 모형을 통해 고려함으로써 강우 손실 산정의 불확실성을 줄일 수 있다. 또한, 순간단위도 유도를 위한 기초작업인 동역학파 시뮬레이션은 유역의 지형과 조도계수만을 필요로 하므로 미계측 유역에의 적용이 유리하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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