에너지 수확장치는 석유자원의 고갈로 인한 자원난을 해결할 수 있는 대안으로 유망하다고 알려져 있다. 기계적 움직임을 전기 에너지로 전환할 수 있는 압전 소자들의 한계(환경오염 및 낮은 기계적 특성)를 극복하기 위하여, 고분자 기지재 기반 복합재료 압전 에너지 수확장치에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 사용된 재료 및 공정에 기초하여, 보고된 압전 복합재료의 출력 성능 및 관련된 응용 분야를 검토하였다. 압전 필러는 티탄산 지르콘산 연 및 티탄산바륨 기반의 세라믹 필러뿐만 아니라, 친환경, 생체적합성 및 유연성 측면에서 유리한 산화아연을 검토하였다. 기지재는 폴리비닐리덴플로오라이드 및 공중합체로 구성된 압전 고분자 및 에폭시 및 폴리디메틸실록산 기반의 유연한 고분자로 분류하여 복합재료의 압전 시너지 및 높은 외력 적용에 의한 압전 출력 향상을 논의하였다. 또한, 금속 혹은 탄소 소재 기반 2차 필러의 적용에 의한 복합재료의 전도성 혹은 기계적 특성의 향상이 압전 수확장치의 출력 성능에 미치는 영향을 복합재료의 구조 측면에서 검토하였다. 향상된 성능으로 소형 전자기기, 스마트 센서, 의학 분야 등에 응용 가능한 복합재료 기반 압전 수확장치는 미래의 일상에서 접할 수 있는 무선 전자 장치의 전원으로써 잠재적인 통찰을 제공할 수 있다.
본 연구는 고온기 온실 환경에 적합한 가지 품종을 선발하기 위해 유럽형 가지 'Bartok(BA)', 'Bowie(BO)', 'Black Pearl(BP)', 'Ishbilia(I)', 'Mabel(M)', 'Vestale(VE)', 'Velia(VL)' 7품종을 고온 다습한 온실환경에서 코이어 배지경에서 재배하였을 때, 수분소비량, 식물체 생육 및 과실 특성을 비교하였다. 정식 후 118일에 엽수와 줄기 건물중은 'VL'에서 가장 높았고 'M'이 그 뒤를 이었으며 엽 건물중은 품종별 유의차가 없었다. 주당 과실수는 'M'이 16.4개로 다른 품종보다 많았고, 'VE'와 'VL'이 각각 8.5, 8.8개로 적었으며, 과실당 생체중은 'M'이 136g으로 낮았고, 'VE'와 'VL'은 각각 332, 'VL' 281g으로 가장 높았다. 주당 과실 생산량은 품종별 유의차가 없었다. 본 연구의 결과를 종합하여 볼 때 수분이용효율이 높고 과실수가 많았던 'M'과 과실 200g 생산에 소요된 물량이 적고, 상품과중이 높았던 'VL'이 UAE 온실환경에서 적응력이 우수할 것으로 판단된다.
본 실험은 양액의 종류와 배지의 종류, 그리고 양액의 농도가 20일 무의 생육과 몇가지 품질에 미치는 영향을 알아보고자 실시하였다. 20일 무의 양액재배시 적절한 양액의 구명을 위하여 기존의 Cooper, Hoagland, Yamazaki양액의 비교실험을 실시한 결과, YamaBaki양액이 엽장, 엽수, 지상부와 지하부 생체중 등 전반적으로 Hoagland와 Cooper 양액보다 좋은 결과를 나타내었다. 근형지수는 모든 처리구에서 약 0.66으로 비교적 낮은 수치를 보였다. 14가지 조합의 배지를 이용하여 고형배지경을 실시하였다. 그 결과 모래 배지가 가장 균일하고도 좋은 생육의 20일 무를 배출하였고, 피트모스는 반대의 생육을 보였다. 근형지수의 경우 전반적으로 고형배지경이 순수수경재배보다 높은 수치를 나타내었다. Yamazaki 양액의 적정농도 수준을 구명을 위하여 모래를 배지로 하여 20일 무의 생육과 품질을 비교 조사한 결과, 1.0mS/cm 이상의 농도에서는 전반적으로 20일 무의 생육이 좋았으며, 특히 1.5mS/cm가 가장 좋은 생육을 보였다. 비타민 C의 함량과 티오시아네이트 함량은 1.0mS/cm이상의 처리구에서는 현저한 차이가 없었으나, 0.5mS/cm는 상당히 높은 수치를 보였다. 또한 무기물 함량의 경우는 모든 처리구에서 통계적 유의성이 없었으나, 칼륨이 1.5mS/cm에서 비교적 높은 함량을 나타내었다.
지도 학습 기반의 신경 망을 활용한 공학적 자료의 분석은 화학공학 공정 최적화, 미세 먼지 농도 추정, 열역학적 상평형 예측, 이동 현상 계의 물성 예측 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 신경 망의 지도 학습은 학습 자료를 요구하며, 주어진 학습 자료의 구성에 따라 학습 성능이 영향을 받는다. 빈번히 관찰되는 공학적 자료 중에는 DNA의 길이, 분석 물질의 농도 등과 같이 로그 간격으로 주어지는 자료들이 존재한다. 본 연구에서는 넓은 범위에 분포된 로그 간격의 학습 자료를 기계 학습으로 처리하는 경우, 사용 가능한 손실 함수들의 학습 성능을 정량적으로 평가하였으며, 적합한 학습 자료 구성 방식을 연구하였다. 이를 수행하고자, 100×100의 가상 이미지를 활용하여 기계 학습의 회귀 과업을 구성하였다. 4개의 손실 함수들에 대하여 (i) 오차 행렬, (ii) 최대 상대 오차, (iii) 평균 상대 오차로 정량적 평가하여, mape 혹은 msle가 본 연구에서 다룬 과업에 대해 최적의 손실 함수가 됨을 알아내었다. 또한, 학습 자료의 값이 넓은 범위에 걸쳐 분포하는 경우, 학습 자료의 구성을 로그 간격 등을 고려하여 균등 선별하는 방식이 높은 학습 성능을 보임을 밝혀내었다. 본 연구에서 다룬 회귀 과업은 DNA의 길이 예측, 생체 유래 분자 분석, 콜로이드 용액의 농도 추정 등의 공학적 과업에 적용 가능하며, 본 결과를 활용하여 기계 학습의 성능과 학습 효율의 증대를 기대할 수 있을 것이다.
수산화인회석은 생체 적합성이 뛰어나 다양한 분야에 활용이 가능하다. 그 중 약물/유전자 전달과 같은 실용적인 생물학적 응용을 수행하기 위해 인산완충식염수(PBS) 용액 속 수산화인회석의 콜로이드 안정성은 특히 중요하다. 본 연구에서는 글리세롤 용액 하에 수산화인회석을 200 ℃로 열처리하여 글리세롤이 흡착된 수산화인회석(Gly-HAP)을 합성하였다. 이를 상온에서 합성한 수산화인회석(RT-HAP) 및 증류수에서 200 ℃로 열처리된 수산화인회석(H2O-HAP)과 물성 및 콜로이드 안정성을 비교하였다. 증류수와 글리세롤 용액 모두에서 열처리는 수산화인회석의 결정성을 향상시켰다. 하지만 글리세롤에 대한 수산화인회석의 낮은 용해도와 수산화인회석 표면에 글리세롤 분자들의 흡착으로 인해 열처리 과정에서 Gly-HAP의 결정 성장이 제한되었다. 반면에 H2O-HAP는 초기 결정 크기에 비해 약 4배 성장하였다. RT-HAP 및 H2O-HAP과 비교하면, Gly-HAP는 PBS 용액에서 콜로이드 안정성이 향상되었으며, 이는 글리세롤이 수산화인회석 표면에 흡착되어 HAP 결정들의 응집을 억제한 것에 기인한다.
본 연구는 씨감자 생산에 적합한 분무경재배용 경삽묘를 폐쇄형식물생산시스템을 이용하여 생산하기 위한 광도조건을 설정하기 위하여 수행하였다. 감자(Solanum tuberosum L.) '수미'와 '추백'의 경정배양묘를 순화한 다음 삽수를 채취하여 경삽하였다. 서로 다른 LED 광도(60, 120, 180, 그리고 240 μmol·m-2·s-1)에서 40일간 육묘하고, 80일간 분무경재배하였다. 1. LED 광도 60 μmol·m-2·s-1에서 경삽묘를 육묘하였을 경우 '수미' 17.3 cm, '추백' 16.1 cm로 두 품종 모두 초장이 가장 길었고, 마디수도 많았다. 광도가 높을수록 초장은 작고 마디수도 적었다. 2. 품종에 따라 엽면적이나 SPAD 값, Fv/Fm 값은 육묘기의 광도에 따라 약간의 차이를 보였다. 경삽묘의 생체중은 60 μmol·m-2·s-1 광도에서 가장 무거웠으며, 건전묘 생산율도 두 품종 모두 60 μmol·m-2·s-1 광도에서 가장 높았다. 3. 분무경재배에서 LED 광도 60 μmol·m-2·s-1에서 육묘한 경삽묘가 품종간 차이를 보이기는 하지만 지상부 경엽중이 가장 무거웠고, 정식판 아래 경삽묘장이 가장 길고 뿌리 무게도 가장 무거웠으며, 광도가 높을수록 가벼웠다. 4. 복지수에 있어서도 품종간 차이는 있으나 60 μmol·m-2·s-1 광도에서 육묘한 경우 '수미' 4.2개/주, '추백' 7.7개/주로 가장 많았다. 또한 60 μmol·m-2·s-1 광도에서 괴경수 및 총괴경중이 가장 좋았는데 광도가 높을수록 두 품종의 총괴경수와 총괴경중이 적어지는 경향이었다. 이상의 연구결과를 종합해 보면 폐쇄형식물생산시스템을 이용하여 분무경재배용 경삽묘를 생산할 경우, 육묘에 적합한 LED 광도는 60 μmol·m-2·s-1라고 판단되었다.
'후지' 사과의 MA 저장성 향상을 위해 저장 온도별로 적합한 비천공 breathable 필름 종류를 구명하고자 본 연구를 수행하였다. 저장중 생체중 감소율은 모든 저장온도의 비천공 breathable 필름 처리구에서 저장 최종일까지 약 2.0% 이하를 나타냈다. 포장내 대기조성으로 볼 때 $1^{\circ}C$에서 1,300cc 필름, $8^{\circ}C$에서 5,000cc 필름, 그리고 $20^{\circ}C$에서 10,000cc 필름이 최적 MA 조건에 가장 근접하였다. 저장 중 포장내 에틸렌 농도는 모든 저장온도에서 산소 투과도가 가장 높았던 40,000cc 필름 처리구가 낮게 유지되었다. 저장 최종일의 $1^{\circ}C$ 1,300cc 필름이 당도, 비타민 C 함량, 그리고 외관 품질이 우수하였고, $8^{\circ}C$ 5,000cc 필름이 당도와 이취 정도가 양호하였으며, 그리고 $20^{\circ}C$ 10,000cc 필름이 경도와 외관상 품질이 높은 수치를 나타내었다. 이상의 결과로 포장내 대기조성과 과실의 내외적 품질을 비교한 결과 '후지' 사과의 MA 저장시 $1^{\circ}C$는 1,300cc 필름, $8^{\circ}C$는 5,000cc 필름, 그리고 $20^{\circ}C$에서는 10,000cc 필름이 적합하다고 판단된다.
토마토를 저면관비 방법으로 육묘할 때 유묘 생장과 상토 무기원소 농도 변화에 적합한 추비의 종류 및 농도를 구명하기 위해 본 실험을 수행하였다. 육묘용 2종류의 동절기 혼합상토 피트모스 0-6mm(PM06)+perlite 1-2mm(PE2)(7:3, v/v)와 피트모스 5-15mm(PM515)+PE2(7:3, v/v)를 72공 플러그 트레이에 각각 충전하고 토마토 '도태랑다이아' 종자를 파종하여 발아시킨 후 생장상에서 35일간 육묘하였다. 자엽형성기에 추비를 시작하였고 13-2-13, 15-0-15, 20-9-20($N-P_2O_5-K_2O$) 복합비료를 순서대로 처리하였다. 추비시 생육 단계별로 $25mg{\cdot}L^{-1}$의 농도차(N 기준)를 둔 3종류의 Program을 두어 시비하였으며, 플러그 트레이의 수분이 포화 기준으로 40-50%로 감소하였을 때 저면관비하였다. 파종 후 1, 2, 4 및 5주째 혼합상토를 상부, 중간, 하부로 3등분하여 포화추출한 후 추출용액의 pH, EC 및 무기이온 농도를 분석하고, 5주 후에 유묘생장을 조사하였다. 육묘 기간 중 상토의 pH는 PM06+PE2가 PM515+PE2 보다 높았으며, 하부와 중간이상부보다 높은 경향이었다. EC는 PM06+PE2가 PM515+PE2보다 높았으며 평균적으로 상부가 하부보다 2배 이상 높았다. $NH_4-N$과 $K^+$ 농도는 2종류 혼합상토의 모든 시비 Program에서 육묘 후 5주까지 높아졌으며, PM06+PE2의 추비 프로그램 3에서 가장 높았다. $NO_3-N$ 농도는 PM06+PE2에서 육묘기간 동안 높아졌고 추비농도가 높을수록 그러한 경향이 뚜렷하였다. 지상부 생체중을 비롯한 유묘의 생장은 PM06+PE2의 추비 Program 2에서 가장 우수하였다. 따라서 2종류 혼합상토를 이용한 공정육묘시 13-2-13, 15-0-15 및 20-9-20을 순서대로, 질소 기준 $25mg{\cdot}L^{-1}$에서 $125mg{\cdot}L^{-1}$까지 육묘기에 따라 점차적으로 높여 추비하는 방법이 적합하다고 판단하였다.
동적 PET 데이터는 구획모델과 Nonlinear Least Squares(NLS)방법을 사용하여 분석함으로서 각종 생화학적 물질의 생체 대사율 등을 정량화 할 수 있다. 하지만 NLS방법은 변수의 초기 값이 적절하지 않을 경우 지역적인 최소점에 빠지거나 계산시간이 길어 동역학 변수들을 각 화소마다 구해야 하는 파라메터 영상(parametric image) 구성에는 효과적이지 않다. Patlak 도표분석법(PGA)은 비선형 방정식을 선형화하여 값을 추정함으로서 간단하면서 적은 계산량으로 인해 파라메터 영상을 구성하는데 많이 사용되고 있으나 잡음성분과 선형구간 선정에 따라 값이 영향을 받는 단점이 있다. 따라서 이 연구에서는 3구획 비가역 모델에 적합한 다중선형분석법(MLAIR)을 고안하였으며 3구획 비가역 모델의 대표적 예인 $[^{18}F]Fluoride$ PET을 이용하여 미니돼지에서의 뼈 섭취률을 계산하여 PGA방법과 비교 분석해 보았다. 대상 및 방법: 3마리의 미니돼지를 대상으로 100MBq의 $[^{18}F]Fluoride$를 대퇴부 정맥에 주사하면서 ECAT EXAET 47 PET 스캐너를 이용하여 60분간 PET 영상을 얻었다. 케타민과 자일라진을 이용하여 30분 간격으로 마취하였으며 실험동물을 진공 쿠션을 이용하여 반드시 누운 자세로 위치하도록 고정 시켰다. 입력함수인 혈장 내 농도곡선은 대퇴동맥으로부터 스캔 시작과 함께 혈액 채취를 통해 얻었다. ROI분석을 위해 대퇴골두, 척추 뼈, 근육에 ROI를 그려 조직 내 시간-방사능 곡선을 얻었다. $k_4$가 0인 3구획 비가역 모델로부터 MLAIR와 PGA방법을 사용하여 관심영역에서의 뼈 섭취률 $K_i$와 파라메터 영상을 구성하였다. PGA방법은 선형구간의 시작점인 $t^*$선택에 따른 영향을 보기 위해 분석구간을 변화시켜가며 분석하였다. 결과: ROI 분석결과 추정된 $K_i$값은 NLS방법에 비하여 MLAIR방법과 PGA방법 모두에서 과대 추정되었으나 두 분석방법 끼리는 비슷한결과를 보였다. Patlak 기울기는 $t^*$선택에 따라 값이 변하였으며 Patlak 상수는 Fluoride 섭취가 높은 대퇴골두나 척추뼈에서 30분이 지나서야 일정한 값으로 나타났고 섭취가 낮은 근육에서는 10분만에 일정해졌다. 파라메터 영상에서는 제안한 MLAIR방법이 PGA방법에 비해 영상의 질을 향상시킴을 알 수 있었다. 또한 PGA방법을 이용하여 구성한 파라메터 영상은 $t^*$값이 커질수록 급격히 영상의 질이 저하됨을 볼 수 있다. 특히 Fluoride 섭취가 높은 영역에서 Patlak 상수가 일정해지는 시간인 $t^*$값이 30분일 때 파라메터 영상은 MLAIR와 크게 차이가 났다. 결론 결론적으로 제안한 MLAIR방법은 선형구간을 정할 필요 없이 모든 데이터를 사용하는 이점이 있으며 선형적인 방법을 통해 $K_i$값을 얻을 수 있어 계산시간을 단축 시켜 줄 뿐 아니라 잡음성분에 강해 파라메터 영상의 질을 크게 향상 시켜 줌으로 비가역 3구획모델에서의 PGA방법을 대체할 새로운 파라메터 영상구성방법으로 적합할 것이다.
본 연구는 적무 새싹 재배시 LED와 QD-LED(Quantum Dot) 광조사가 종자 발아율, 항산화능, 그리고 미생물에 미치는 영향에 대해 알아보고자 수행되었다. 조사한 광은 청색(Blue), 적색(Red), 청색+적색(Blue+Red) 그리고 청색+적색+원적색 혼합광(QD-LED)광이며, 대조구로 명조건(형광등-FL)과 암조건(Dark)을 두었다. 발아율은 암조건에서 가장 높았다. 암조건에서 7일간 재배한 후 1일간 광처리한 적무 새싹의 초장과 생체중은 모든 처리구에서 통계적으로 유의한 차이는 보이지 않았다. 광조사후 자엽의 녹색은 청색+적색, 배축의 적색은 청색과 QD-LED의 색발현이 우수하였다. DPPH와 페놀은 암조건과 청색+적색, 안토시아닌은 청색과 QD-LED가 높은 수치를 나타내었다. 총 세균은 모든 처리구 유사하며 살균 효과는 나타나지 않았다. 대장균은 QD-LED의 수치가 가장 낮았으며, 총 곰팡이 수는 형광등에서 가장 낮았다. 위의 결과를 종합해보면, 적무새싹 생산를 위해 암조건에서 발아시켜 7일간 새싹으로 재배한 후, 수확전 24시간 동안 청색광 또는 QD-LED광을 조사하는 것이 색발현에 적합하며 안토시아닌 함량을 증가시키며 대장균 살균에 적합하다고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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