Proceedings of the Korea Association of Crystal Growth Conference
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1996.06b
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pp.259-279
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1996
최근 정보·전자산업의 발전으로 고 신뢰성 전자재료에 대한 수요가 증대되고 있으며 이러한 첨단산업의 기반의 될 신소재 중 전자세라믹스가 차지하는 비중이 그 대부분을 차지하고 있으며 이에 대한 수요와 기대가 점점 커지고 있다. 이러한 전자세라믹스는 유전재료, 자성재료, 압전재료, 도전성 재료 등으로 나뉘게 된다. 어떠한 분류에 들어가든 그 조성은 금속의 산화물 형태가 일반적이며 미세한 분말의 성형체를 소결(sintering) 함으로써 최종제품으로 완성된다. 이러한 전잣라믹스가 최근 요구되는 고 신뢰성, 고 밀도화를 달성하기 위해선 원료 분말 제조단계부터 제어가 필요하다. 원료분말의 균일·균질성과 그 입도는 소결특성 뿐만아니라 전기적 특성에도 큰 영향을 미치기 때문이다. 세라믹스의 분말제조 방법 중 일반적으로 사용되는 방법으로는 고상 산화물을 혼합하여 하소(calcination)한 후 분쇄하는 '고상합성법'과 금속의 염 또는 alkoxide 용액을 이용하여 화학적으로 제조하는 '습식 화학적 합성법'이 있다. 고상합성법은 합성온도가 높고 기계적 분쇄와 혼합에 의존하므로 균일·균질성이 떨어지고 분말크기를 1㎛ 이하로 만들기 힘들다. 반면에 습식화학적 합성법은 기계적인 분쇄와 혼합에선 얻을 수 없는 원자 혹은 분자단위의 균일한 혼합과 submicron 이하의 미세한 분말을 얻을 수 있다. 따라서 이러한 습식 화학적 합성으로 얻은 분말을 사용하면 미세한 입자의 특성으로 인해 소결온도를 낮출 수 있으며 균일한 미세구조와 균질한 조성을 갖게되어 기계적·전기적 물성증진도 가져올 수 있게 된다. 습식 화학적 분말합성법은 전술하였듯이 alkoxide의 가수분해를 이용하는 sol-gel 법과 금속의 염(salt) 용액을 이용하여, 화학적으로 화합물 침전을 얻거나 또는 공침전물(coprecipitate) 형태의 분말을 얻는, 침전법으로 나뉠 수 있다. 침전법의 근본원리는 pH 및 pCO3 등에 따른 이온종의 용해도 차이를 이용하는 것으로써 각 이온종에 따른 solubility product(ksp)를 이용하여 설명된다. 본 연구에서는 침전법을 사용한 Ba-, Pb-계 전자세라믹스의 분말합성에 대한 이론적 고찰과 공정개발 및 실험을 통한 물성증진 효과에 대해 알아보았다. 본 실험상의 전자세라믹스 조성은 강유전체, 세라믹반도체, 압효과에 대해 알아보았다. 본 실험상의 전자세라믹스 조성은 강유전체, 세라믹 반도체, 압전재료로 널리 사용되는 BaTiO3, PZT(PbZrO3-PbTiO3)와 수직 자기기록매체로 큰 가능성이 있으며 hard ferrite로 널리쓰이는 Ba-feerite(BaFe12O19)로써 수산화물 형태의 침전에 대한 기구(mechanism)와 물성에 대해 살펴보았다. 이러한 침전법에 의한 분말합성 과정에는 소결체의 물성에 영향을 미치는 pH 조절제나 원료에서 혼입될 수 있는 Na+, K+, Cl-, SO4- 등의 제거(washing 혹은 filtering)가 필수적이다. 그러나 침전법에서 얻게 되는 분말은 매우 미세하여 colloid를 형성하게 되며, 이러한 colloid 상태의 미세한 침전입자가 filtering media에 끼이게 되어 견고하면서도 상당한 부피를 가지는 filter cake을 형성하기 때문에 filtering에 많은 시간과 다량의 filtering agent (본 실험의 경우엔 증류수)가 필요하게 된다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위하여 colloid 상태의 침전물을 얼렸다 녹이는 freezing process를 개발, 적용하여 그 원리 및 효과, 그로인한 분말형태를 관찰하여 보았다.
Using visible-near infrared(Vis-NIR) spectra combined with machine learning methods, the feasibility of quick and non-destructive classification of Convolvulaceae species was studied. The main aim of this study is to classify six Convolvulaceae species in the field in different geographical regions of South Korea using a handheld spectrometer. Spectra were taken at 1.5 nm intervals from the adaxial side of the leaves in the Vis-NIR spectral region between 400 and 1,075 nm. The obtained spectra were preprocessed with three different preprocessing methods to find the best preprocessing approach with the highest classification accuracy. Preprocessed spectra of the six Convolvulaceae sp. were provided as input for the machine learning analysis. After cross-validation, the classification accuracy of various combinations of preprocessing and modeling ranged between 43.4% and 98.6%. The combination of Savitzky-Golay and Support vector machine methods showed the highest classification accuracy of 98.6% for the discrimination of Convolvulaceae sp. The growth stage of the plants, different measuring locations, and the scanning position of leaves on the plant were some of the crucial factors that affected the outcomes in this investigation. We conclude that Vis-NIR spectroscopy, coupled with suitable preprocessing and machine learning approaches, can be used in the field to effectively discriminate Convolvulaceae sp. for effective weed monitoring and management.
Machine learning techniques utilizing neural networks have been employed in various fields such as disease gene discovery and diagnosis, drug development, and prediction of drug-induced liver injury. Disease features can be investigated by molecular information of DNA. In this study, we developed a neural network to predict the length of DNA and the number of DNA species in mixture solution which are representative molecular information of DNA. In order to address the time-consuming limitations of gel electrophoresis as conventional analysis, we analyzed the dynamic data of a microfluidic concentrating device. The dynamic data were reconstructed into a spatiotemporal map, which reduced the computational cost required for training and prediction. We employed a convolutional neural network to enhance the accuracy to analyze the spatiotemporal map. As a result, we successfully performed single DNA length prediction as single-variable regression, simultaneous prediction of multiple DNA lengths as multivariable regression, and prediction of the number of DNA species in mixture as binary classification. Additionally, based on the composition of training data, we proposed a solution to resolve the problem of prediction bias. By utilizing this study, it would be effectively performed that medical diagnosis using optical measurement such as liquid biopsy of cell-free DNA, cancer diagnosis, etc.
In this study, vertical distribution patterns of Quercus mongolica Fisch. ex Ledeb. and Q. serrata Murray in Korea were recognized and possibility of introgressive hybridization and gene flow between Q. mongolica and Q. serrata in Mt. Jiri was inferred by flavonoid analyses. The most critical factor on distribution patterns was the altitude in accordance with temperature condition. A zonal distribution was recognized: Quercus mongolica zone in the upper area and Q. serrata zone in the lower area. In Central Korea, the range of vertical distribution of Q. mongolica was above alt. 100m, almost everywhere, whereas that of Q. serrata was from alt. 0 m to alt. 500(-700) m, and the species is rare above that altitude. But in Southern Korea, Q. serrata is found up to above alt. 1,000 m, whereas frequency of Q. mongolica reduces as elevation in decline and the species is rare below alt. 300 m, even though pure stands being formed on higher mountain slope. Altitudinal distribution of the two species, however, overlaps, where the two species occur together. Thirty-seven individuals of Q. mongolica and Q. serrata in Mt. Jiri and other area were examined for leaf flavonoid constituents. Twenty-three flavonoid compounds were isolated and identified; they were glycosylated derivatives of the flavonols kaempferol, quercetin, isorhamnetin, myricetin, and four compounds among the flavonoid compounds were acylated. Kaempferol 3-O-glucoside, quercetin 3-O-glucoside, quercetin 3-O-galactoside and its acylated compounds were major constituents and present in all individuals. Quercus mongolica is distinguished from Q. serrata by the presence of quercetin 3-O-arabinosylglucoside and by high concentration of three acylated compounds, acylated kaempferol 3-O-glucoside, quercetin 3-O-glucoside, quercetin 3-O-galactoside, and by relatively low concentration or lacking of rhamnosyl flavonol compounds. There are intraspecific variations in flavonoid profiles for Q. mongolica and Q. serrata, the flavonoid profiles for individuals of two species in hybrid zone (sympatric zone) tend to be similar to each other, qualitatively and quantitatively. These findings strongly suggest that gene exchange or gene flow occurs through the introgressive hybridization between Q. mongolica and Q. serrata in Mt. Jiri. Therefore, Quercus crispula, occupying morphologically intermediate position between Q. mongolica and Q. serrata, is suspected of being a hybrid taxon of two putative parental species.
Elastase inhibitor (EI) producing microorganisms were screened by microplate-assay of culture broth using Succinyl-$(Alanine)_3$-Nitroanilide as a chromogenic substrate. The portion of microorganisms showed EI activity above 90% was about 2% of all assayed. Isolated SMF-11 showed relatively high EI activity after filtration using membrane filter of NMWL 3,000. SMF-11 was identified as Streptomyces sp. according to results of morphological or physicochemical identification. SMF-11 has both rectiflexible and spiral spore chains with smooth spore surface and cell wall contained LL-DAP, iso- and anteiso-fatty acids. The amino acids in cell wall were alanine, glutamic acid and glycine. Fifty unit characters for major cluster were tested and the data were analyzed numerically using the TAXON program. The isolate SMF-11 was identified as a strain of Streptomyces lavendulae.
Euglenoids occurring in freshwaters are indicator organisms to be used for assessing water quality and applying to environmental education. One hundred sixty eight taxa of euglenoids belonging to three orders, four families and nine genera occur in various waters, especially in eutrophicated and polluted places in Korea. Members of Euglena and Strombomonas are abundant in urban drainages and old ponds, and those of Trachelomonas, Phacus, and Lepocinclis often occur in stagnant waters such as natural wetlands and old swamps. Population size of some euglenoids is significantly correlated to nitrogenous nutrients. Euglena caudata, E. doses, E. ehrenbergii, E. haemichromata, E. geniculata, E. viridis, Lepocinclis ovum, Strombomonas urceolata, Phacus trypanon, Trachelomonas hispida, and T volvocina cells in Korea bloomed in winter and spring, when other phytoplanktonic algae greatly decrease. Blooming of euglenoids indicates tolerance to pollutants and positive selection as a result of competition with other phytoplankton species. We developed a web site on green euglenoids (Yahoo. com: Science/ Biology/ Botany/ Phycology/ Biology of Green Euglenoids), which may be use d for cyber education of water environment. We also presented a method for assessing water quality using diversity and population size of euglenoids, which is considered to be suitable for environmental education of polluted waters.
Many isolates from different forest soil layers did not show appreciable growth on full strength of the conventional nutrient broth (NB medium) but grow on its 100-fold dilution (DNB medium). These isolates were divided into four types according to organic nutrient concentration in the growth medium from $1^{-1}\;to\;10^{-4}$dilution of normal NB medium. Oligotrophic bacteria were type II and type IV which grew in $10^{-4}$ dilution of NB (1 mg C/l) medium. Sixty strains were isolated for obligate oligotrophic bacteria. Chemotaxonomic and phylogenetic characteristics of eleven isolates of acetylene-reducing (nitrogen-fixing) oligotrophic bacteria from forest soil were investigated. They showed similar characteristics: the cellular fatty acid mainly consisted of straight-chain unsaturated $C_{18:1}$ (60-84% of total fatty acids). Ubiquinone Q-10 and a high guanine plus-cytosine content(61-64 mol%) were found. Eleven isolates of nitrogen-fixing oligotrophic bacteria were found to be closely related by full 16S rDNA sequence simility and many common taxonomic traits. Analysis of full 16S rDNA sequences of eleven isolates indicated that they were more closely related to Bradyrhizobium (similarity values: 98.1-98.8%), Agromonas, Nitrobacter, and Afipia.
Park, Jun-Kyu;Baek, Sung-June;Seo, Yu-Gyeong;Seo, Sung-Il
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.8
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pp.5280-5287
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2014
This paper proposes a method in which classes are grouped as a hierarchical tree structure for the effective classification of the Raman spectra. As experimental data, the Raman spectra of 28 chemical compounds were obtained, and pre-treated with noise removal and normalization. The spectra that induced a classification error were grouped into the same class and the hierarchical structure class was composed. Each high and low class was classified using a PCA-MAP method. According to the experimental results, the classification of 100% was achieved with 2.7 features on average when the proposed method was applied. Considering that the same classification rates were achieved with 6 features using the conventional method, the proposed method was found to be much better than the conventional one in terms of the total computational complexity and practical application.
Chemical products have had an favorable influence on our everyday life, and contributed very much to the development of human culture. According to the rapid change of industry and the development of scientific technique the using chemical products are increasing more and more. Chemical products can have any hazardous property such as flammability or explosiveness. There are occurring many accidents in the international trade due to the different classification and labelling of chemicals produced in various countries. The main purpose of this work is the development of global standard test methods for the chemicals, and the classification and labelling in building block approach by means of the basic technical data. Oxidizing solids, combustible solids, spontaneously combustible materials, water-prohibitive materials, flammable liquids, self-reactive materials and oxidizing liquids have been classification The first Experiment have tested Oxidizing solids of third five. The results have been classified according to the hazard material safety regulation and the UN regulation, and summarized in a data-base.
In this study, volatile compounds in nine commercial Japanese distilled liquors (Shochu) were isolated by headspace solid-phase microexrraction (SPME) and analyzed by gas chromatography (GC) and GC-mass spectrometry (MS). A total of 76 volatile components, including 48 esters, 13 alcohols, and 15 miscellaneous components, were identified. Esters and alcohols constituted the largest groups of quantified volatiles. Differences in volatile components among the distilled liquors and possible sample grouping were examined by applying principal component analyses to the GC-MS data sets. The first and second principal components explained 77.92% of the total variation across the samples. The samples using barley koji showed higher overall concentrations of total volatile components. Additionally, the principal component analysis did not reveal any sample grouping based on the raw material used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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