구리는 우수한 특성, 특히 높은 전도성과 낮은 저항으로 인해 전기/전자 제조 산업에 널리 사용되는 비철금속 중 하나이다. 이러한 산업의 표면 처리 공정에서는 구리 함량이 높은 폐수가 발생하며, 직간접적으로 수계로 배출된다. 이는 심각한 환경 오염을 일으키고 또한 귀중한 유용금속의 손실을 초래한다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 효율적이고 저렴하며 친환경적인 흡착제를 찾기 위한 목적으로 흡착 분야에서 전 세계적으로 지속적인 연구개발이 진행되고 있다. 이러한 점을 고려하여, 본 연구에서는 위와 같은 폐수로부터 구리 흡착을 위한 바이오 흡착제로서 식물뿌리(Datura 뿌리 분말)의 성능을 합성 흡착제(Tulsion T-42)와 비교하였다. 실험은 흡착제 투여량, 접촉시간, pH, 주입액 농도 등의 변수들을 최적화하기 위하여 회분식으로 수행되었다. 초기구리농도가 100 ppm이고 pH가 4인 주입액에서, 0.2 g Datura 뿌리 분말을 15분간 접촉하였을 때 구리 흡착율은 95%이었으며, 0.1 g Tulsion T-42은 30분간 접촉에서 95%의 흡착율을 나타내었다. 두 흡착제의 흡착 데이터는 Freundlich 등온선과 잘 일치하였으며, 유사 2차 속도식을 따르는 것을 나타내었다. 전체 결과는 본 연구의 바이오 흡착제가 표면처리 공정의 폐액 또는 폐수로부터 금속 회수에 적용될 가능성을 보여주고 있다.
자동 표적 인식(Automatic Target Recognition, ATR) 기술이 미래전투체계(Future Combat Systems, FCS)의 핵심 기술로 부상하고 있다. 그러나 정보통신(IT) 및 센싱 기술의 발전과 더불어 ATR에 관련이 있는 데이터는 휴민트(HUMINT·인적 정보) 및 시긴트(SIGINT·신호 정보)까지 확장되고 있음에도 불구하고, ATR 연구는 SAR 센서로부터 수집한 이미지, 즉 이민트(IMINT·영상 정보)에 대한 딥러닝 모델 연구가 주를 이룬다. 복잡하고 다변하는 전장 상황에서 이미지 데이터만으로는 높은 수준의 ATR의 정확성과 일반화 성능을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 이미지 및 텍스트 데이터를 동시에 활용할 수 있는 지식 그래프 기반의 ATR 방법을 제안한다. 지식 그래프와 딥러닝 모델 기반의 ATR 방법의 핵심은 ATR 이미지 및 텍스트를 각각의 데이터 특성에 맞게 그래프로 변환하고 이를 지식 그래프에 정렬하여 지식 그래프를 매개로 이질적인 ATR 데이터를 연결하는 것이다. ATR 이미지를 그래프로 변환하기 위해서, 사전 학습된 이미지 객체 인식 모델과 지식 그래프의 어휘를 활용하여 객체 태그를 노드로 구성된 객체-태그 그래프를 이미지로부터 생성한다. 반면, ATR 텍스트는 사전 학습된 언어 모델, TF-IDF, co-occurrence word 그래프 및 지식 그래프의 어휘를 활용하여 ATR에 중요한 핵심 어휘를 노드로 구성된 단어 그래프를 생성한다. 생성된 두 유형의 그래프는 엔터티 얼라이먼트 모델을 활용하여 지식 그래프와 연결됨으로 이미지 및 텍스트로부터의 ATR 수행을 완성한다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위해 웹 문서로부터 227개의 문서와 dbpedia로부터 61,714개의 RDF 트리플을 수집하였고, 엔터티 얼라이먼트(혹은 정렬)의 accuracy, recall, 및 f1-score에 대한 비교실험을 수행하였다.
본 연구에서, 산성 백토를 황산(무게 비로 20%)와 90 ℃의 온도로 8시간 동안 가열하여 처리 한 활성 백토를 수중의 인산성 인(PO43--P)의 제거를 위한 흡착제로서 사용하였다. 흡착 실험에 앞서 X-선 형광분광기와 표면적 분석기로 활성 백토의 특성을 조사하였다. 활성 백토에 의한 PO43--P 흡착은 0.25 시간 이전에 가파르게 증가하였고 4시간에 이르렀을 때 평형에 도달하였다. 5 mg/L의 낮은 PO43--P 농도에서, 대략 98%의 흡착효율이 활성 백토에 의해 성취되었다. PO43--P의 흡착 데이터를 흡착 등온선과 반응속도 모델에 도입하였다. 활성 백토에 의한 PO43--P 흡착거동은 Freundlich와 Langmuir 등온선 모두에 잘 적용되었다. 활성 백토에 의한 PO43--P 흡착에 관해서 Freundlich와 Langmuir의 등온선 계수인 KF와 Q는 각각 8.3과 20.0 mg/g이 되는 것으로 밝혀졌다. 물과 활성 백토 계에서의 PO43--P 흡착은 더 높은 상관계수 R2와 실험값 qe,exp과 계산값 qe,cal의 근접으로 인해서 유사 일차 보다는 유사 이차 반응속도식에 적합하였다. 연구의 결과들은 활성 백토가 수중으로부터 인을 제거하는데 효율적인 흡착제로 사용될 수 있다는 것을 보였다.
(1-x)BaWO4-xBaV2O6(x=0.54~0.85) 조성의 새로운 초저온 동시 소성 세라믹(ULTCC)용 마이크로파 유전체 복합 재료를 BaWO4와 BaV2O6의 혼합물을 소성하여 제조되었다. 수축 시험은 세라믹 복합재가 BaV2O6의 영향으로 500℃의 낮은 온도에서 치밀화가 시작되며, 650℃에서 상대밀도 98%로 소결될 수 있음을 보였다. X-선 회절 분석은 복합체는 BaWO4와 BaV2O6이 공존하고 소결체에서 2차상이 검출되지 않음을 보였다. 이는 두 상이 서로 우수한 화학적 안정성이 있음을 의미하였다. 거의 0에 가까운 공진 주파수 온도계수(𝛕f)는 복합체에 존재하는 두 상의 𝛕f 값이 각각 양(+) 및 음(-)의 값임에 따라 두 상의 상대적 함량을 조절하여 얻을 수 있었다. BaV2O6의 함량이 x=0.53에서 0.85로 증가함에 따라 복합 재료의 𝛕f 값은 7.54에서 14.49 ppm/℃로 증가하였고 εr은 10.08에서 11.17로 증가했으며 Q×f값은 47,661에서 37,131 GHz로 감소하였다. 최고의 마이크로파 유전 특성은 BaV2O6의 함량이 x=0.6 일 때, εr=10.4, Q×f=44,090 GHz 및 𝛕f=-2.38 ppm/℃값을 얻을 수 있었다. 화학적 호환성 실험은 개발된 복합 재료가 동시 소성 과정에서 알루미늄 전극과 반응성이 없음을 보여주었다.
메토프렌은 살충제로 곤충의 성장을 방해하는 유충호르몬 유사체로 널리 사용되고 있다. 국내 축산물에 대한 MRL은 0.05-0.1 mg/kg 수준으로 설정되어 있지만 PLS제도가 축산물을 대상으로 확대될 수 있기 때문에 0.01 mg/kg 이하에서 정량이 가능한 시험법이 필요하다. 기존의 식품공전에 존재하던 시험법(식품의약품안전처 공고 제 2021-69호, '21.8.9.)은 우유와 그 외 축산물의 전처리 과정이 서로 상이할 뿐 아니라 충전칼럼을 사용하여 노후화되고 복잡하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 비교적 간편하며 분석 시간이 적게 소요되는 QuEChERS법을 활용하여 0.01 mg/kg의 정량한계를 만족하는 메토프렌 시험법을 마련하고자 하였다. 메토프렌의 물리·화학적 특성을 고려하여 1% 아세트산을 함유한 아세토니트릴:아세톤(1:1) 혼합액을 이용하여 진탕 추출 후 d-SPE를 이용한 정제조건을 확립하여 LC-MS/MS를 이용한 시험법을 개발하였다. 메토프렌의 결정계수(R2)는 0.99 이상으로 높은 직선성을 보여주었고, 정량한계는 0.01 mg/kg으로 높은 감도를 나타내었다. 대표 축산물 6종(소고기, 돼지고기, 닭고기, 우유, 계란, 지방)에 대하여 정량한계, 정량한계 10배, 정량한계 50배 수준으로 처리한 다음 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율이 79.5-105.1%이었으며 상대표준편차는 14.2% 이하로 확인되었다. 본 연구는 국제식품규격위원회 가이드라인(Codex Alimentarius Commission, CAC/GL40)의 잔류농약 분석 기준 및 식품의약품안전평가원의 '식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)'에 적합한 수준임을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 시험법은 추후 교차검증을 거쳐 축산물 중 잔류할 수 있는 메토프렌의 안전관리를 위한 공정시험법으로 활용 가능할 것이다.
본 실험은 벼 재배 기간 동안 활성바이오차팰렛 비료(ABPFs) 시용에 따른 벼 생육 반응, 논 표면수 및 토양의 화학적 특성 변화를 평가하였다. 시험구 처리는 대조구, 활성왕겨바이오차 팰렛 비료(ARHBP-40%), 활성 야자수 바이오차 팰렛 비료(APBP-40%)로 구성되어 있다. ARHBP-40% 처리구에서 논 표면수의 NH4+-N 및 PO4--P의 농도가 가장 낮게 관측되었으며, 대조구에서 토양 중의 NH4+-N농도가 이양 후 30일 까지 급격하게 감소되었다. 또한, 바이오차 혼합처리구에서 NH4+-N 농도는 이양 후 1일에 9.18 mg L-1로서 가장 낮았으며, 이양 후 56일에 ABPFs 처리구에서 NH4+-N 농도가 1 mg L-1 이하로 관측되었다. 이앙 후 30일 까지 ARHBP-40% 처리구에서 PO4--P농도는 0.06 mg L-1에서 0.08 mg L-1 범주로 처리구 사이로 가장 낮았다. 대조구에 있어 논 토양 중의 NH4+-N 농도는 이양 후 14일에 177.7 mg kg-1 에서 49.4 mg kg-1로 급격히 감소한 반면, NO3--N 농도는 13.2 mg kg-1로 가장 높았다. 토양 중의 P2O5 농도는 처리에 관계없이 이양 후부터 수확기 까지 증가하는 경향 이었다. APBP-40% 처리구에서 K2O 농도는 이앙 후 84일에 252.8 mg kg-1로 가장 높았다. 대조구에서 초장은 다른 처리구에 비해 높았으며, 수량은 대조구와 ARHBP-40% 처리구 사이에 차이가 인정되지 않았다. 따라서 농업 생태계에서 ARHBP-40% 처리를 함에 따라 질소와 인산 시용량을 줄일 수 있다.
파프리카의 다양한 온도 조건(5℃, 10℃, 20℃)에서 포장을 통한 선도 유지 효과를 검토하고자 하였다. 파프리카는 10℃정도에서 저장·유통이 적정한 것으로 알려져 있으나, 국내에서 유통은 상온에서 특별한 온도 관리 없이 이루어지고 있어 선도 유지를 위한 온도관리가 요구되고 있다. 파프라카 적색과인 '나가노알제트(Nagano RZ)' 등을 이용하여 온도에 따라 나이론 필름 포장 여부에 따른 생체중량 감소, 외관 변화 등의 품질 특성을 조사하였다. 포장을 통해서 각 온도 별로 외관에서는 포장을 한 것이 무포장보다 변화폭이 적어, 상품성 보존에 다소 효과적인 것으로 나타났으며, 온도에 따라서는 5℃와 10℃에서는 포장을 통해 선도 유지에 효과적으로 보였다. 20℃에서 필름 포장 여부에 관계없이 저장 중에 상품성이 빠르게 낮아지는 경향을 보였다. 생체중량 감소 정도는 필름 포장 여부에 따라 차이가 커서 무포장이 포장한 것보다 감소 정도가 컸으며, 온도에 따라서는 20℃가 변화폭이 컸으며, 5와 10℃순으로 나타났다. 가용성고형물과 색소, 경도 등은 저장 온도와 필름 포장 여부에 따라 복합적으로 영향을 받아 차이를 보이는 것으로 나타났다. 파프리카는 20℃보다 저장 온도가 낮은 5℃도나 10℃가 선도 유지에 효과적이었으며, 포장을 통해 무포장 보다 외관적 선도에 더욱더 품질을 유지할 수 있는 것으로 나타났다. 본 실험에서는 국내 유통환경에서 파프리카를 보다 상품성을 유지할 수 있는 선도를 보존하기 위해 포장이 필요하며, 효과적인 포장 방법에 대해서는 지속적인 탐색이 필요할 것으로 보인다.
Cleansing foam이라 불리는 지방산 칼륨 cream soap은 crystal gel 구조로 이루어져 있어 유화계와는 달리 전단응력에 약하며 고온의 보관조건에서 쉽게 분리되는 특성을 보여준다. Crystal gel 구조는 지방산의 종류 및 비율, 중화도, polyol의 종류와 사용량에 따라 크게 영향을 받는다. Crystal gel 구조에 미치는 이들의 영향을 조사하기 위해 water/potassium hydroxide (KOH)/fatty acid ternary system에서 실험을 실시하였다. Differential scanning calorimeter (DSC) 측정 결과 myristic acid (MA) : stearic acid (SA) = 3 : 1 비율에서 공융점(eutectic point)를 갖고 이 혼합비가 가장 안전한 삼성분계(ternary system)를 만든다는 것을 발견했다. 점도 측정과 편광현미경 (POM) 관찰 결과 중화도는 75% 부근이 최적이라고 판단된다. 삼성분계의 melting point (Tm)이 보관온도보다 높을 때, 그리고 crystal phase가 lamellar gel phase로 상 전이가 일어날 때 안정하나 지방산 함량의 증가는 안정성에 거의 영향을 미치지 않는다. 삼성분계에 polyol의 첨가는 Tm을 변화시키고 상전이를 일으키는데 중요한 역할을 한다. 클렌징폼의 구조는 저온 주사전자현미경 (Cryo-SEM), 소각 및 광각 X-선 산란 (SAXS, WAXS) 분석으로 규명하였다. Butylene glycol (BG), propylene glycol (PG), dipropylene glycol (DPG)은 Tm을 낮추어주며 lamellar gel phase 형성을 어렵게 하는 반면 glycerin, PEG-400, sorbitol은 Tm을 상승시키고 lamellar gel phase 형성을 용이하게 하며 안정한 삼성분계를 만든다.
이 실험에 사용한 부갑상선의 상피 세포막모델은 PS-DVB(polystyrene-diviny lbenzene)로서 술폰화 혼성 중합 막으로 제조한 이온투과성 고분자막이며 이 고분자막(세포막모델)을 이용하여 고에너지 엑스선(6MV X선)을 조사할 때 막의 수분흡수율 차이, 고정전달자(SO32-)의 농도 차이, 초기 pH 차이, OH-이온의 농도 차이가 세포의 내부·외부 사이에서 칼슘이온(Ca2+)의 농도 차이로 나타나게 되고 그 영향으로 부갑상선호르몬의 분비량과 생성량의 차이로 발생하게 되는데 이런 영향을 구명하기 위해서 상피세포의 세포막을 통한 칼슘이온(Ca2+)의 초기 병류성과 항류성 투과전달 특성에 관하여 연구를 하게 되였다. 36.5℃로 고정된 상피세포의 고분자 막(세포막모델)을 방사선을 조사할 때 막의 수분흡수율 차이로 인해서 고정전달자(SO32-)의 농도변화가 비 조사된 세포막모델보다 약 2.17배 정도 감소하였고 고정전달자(SO32-)의 농도 차이, 초기 pH 차이, OH-이온의 농도 차이에 따라서 혈중 칼슘이온(Ca2+)의 초기 병류성과 항류성 전달속도 변화가 비조사된 세포막모델보다 각각 약 2.68배 ~ 6.87배, 약 1.42배 ~ 1.63배, 약 2.07 ~ 1.67배 정도 감소하였다. 결국, 방사선 조사로 인해서 부갑상선의 상피 세포막에서 혈중 칼슘이온(Ca2+)의 초기 병류성과 항류성 전달속도변화가 비정상적으로 되어 상피세포의 장애가 발생하고 부갑상선호르몬의 분비량과 생성량 감소도 동반하게 되었다고 추론되었다.
최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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