방사성의약품은 방사선을 방출하는 방사성동위원소를 의약품에 표지하여 진단 및 치료 목적으로 사용하는 의약품이다. 방사성의약품은 제조 및 품질관리기준을 준수하여 제조해야 하며, 환자에게 투여되기 전 품질관리시험을 실시하여 안전성을 입증해야 한다. 방사성의약품의 품질관리는 시험의 특성에 따라 생물학적 시험과 물리화학적 시험으로 분류할 수 있다. 생물학적 시험에는 무균시험, 엔도톡신시험, 여과막 완전성 시험이 있으며, 물리화학적 시험에는 성상, 확인시험, 방사화학적 순도시험, 이핵종 시험, 화학적 순도시험, 잔류용매 시험, pH, 불용성이물시험, 함량 등이 있다. 주사제의 형태로 제조되는 방사성의약품은 무균상태이어야 하므로 제조 후 무균시험 및 여과막 완전성 시험을 수행하여 완제의약품의 무균성을 입증하며, 원자재 및 제조과정에서 혼입될 수 있는 발열성 물질은 환자의 생명에 위험을 줄 수 있으므로 엔도톡신시험을 실시하여 발열물질의 오염여부를 확인한다. 방사성의약품은 화학적 합성에 의해 제조되기 때문에 완제의약품 내 부산물 및 불순물의 혼입여부를 평가해야 한다. 제조된 방사성의약품의 성상 및 불용성이물을 육안으로 확인하며, 완제의약품 내 잔류할 수 있는 부산물 및 유기용매 등은 환자에게 유해할 수 있으므로 화학적순도, 잔류용매 및 pH를 평가한다. 그리고 방사성의약품으로부터 방출되는 방사선을 이용하여 반감기, 방사화학적 순도, 이핵종, 함량 등을 평가하여 목적하는 방사성동위원소가 기준에 적합하게 의약품에 표지되었는지를 확인한다. 특히, 방사성의약품은 일반의약품과 다르게 방사선 피폭의 위험성이 항상 존재하기 때문에 품질관리 시 검사시간을 줄이도록 노력해야 하며, 방사성물질에 오염되지 않게 주의를 기울여야 한다.
미생물오염을 막아 화장품을 안전하게 사용하기 위해서는 방부력의 확보가 필수적이다. 본 연구에서는, 곰팡이에 대한 방부력이 취약한 수분산 제형의 방부시스템을 개선하여 항진균효과를 확인하고 다양한 방부시스템을 정립하여 진균에 대한 보존력을 강화하고자 하였다. 하이드록시기를 갖는 벤젠고리 구조를 가지며 화장품 제형 내에서 protonated form으로 존재해 항진균력을 향상시킬 것으로 예상되는 물질 5 종 아니스산나트륨, p-아니스산, 카프릴하이드록삼산, o-시멘-5-올, 하이드록시아세토페논을 선정하였고 minimal inhibitory concentration (MIC) assay를 통해 원료의 최소생육 저해농도를 확인하였다. 곰팡이에 대한 항균력을 보인 원료를 방부시스템에 추가한 수분산 제형에 대해 방부력테스트를 하여 곰팡이에 대한 방부력이 향상됨을 확인하였다. p-아니스산을 사용한 경우, 4 가지 제형 모두에서 세균과 효모균에 대한 방부력 저해 효과 없이 곰팡이에 대한 방부력이 강화되는 것을 확인하였다.
유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.
쓴맛이 적고 백색에 대한 선호로 국내외 수요가 많은 백색느티만가닥의 안정적인 생산성과 저장성을 높인 품종을 육성하기 위해 갈색종과 백색종을 교잡하고 다시 백색종을 여교잡하여 '백마루' 품종을 육성하였다. 반복재배를 통해 종균 배양기간 중 오염율이 낮아 재배적 안정성을 확보한 '백마루'를 상용품종과 비교실증시험 결과 수량이 14% 높았고, 갓 직경과 대두께가 16.43±15.27 mm 6.46±0.58 mm로 상용품종보다 다소 높았다. 경도는 갓은 2.69±0.89N, 대는 3.09±0.89N으로 단단한 것으로 조사되었다. 저장기간 중 자실체의 품질변화는 갓의 두께, 색의 변화에서 상용품종 대비 적었고, 갓 경도는 4℃처리와 4℃와 20℃를 2일간격으로 온도변화를 준 처리에서 3.5N에서 4.0N범위에 속하여 상용품종 3.0N보다 높아 저장성이 우수한 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 청송심씨묘 출토 금직물 유물 2점(부금 원삼, 직금 치마)에 대한 비파괴 분석방법을 이용하여 유물 상태, 섬유 재질, 표면 오구(汚垢), 금속사에 대한 재료적 특성을 파악하였다. 출토 당시 유물의 상태는 모두 갈변되어 본래의 색상을 확인할 수 없으며, 섬유재질은 SEM과 FT-IR의 Amide I, II, III, IV 피크와 정색 반응 결과들로 누에고치로부터 얻은 견 섬유임을 확인할 수 있었다. 표면 오염물인 흰색 오구와 검정색 오구는 FT-IR, XRF 분석결과 시신의 부패와 미생물 분해로 나타난 지방질, 단백질 등의 가수분해 물질임을 확인할 수 있었다. 금속사의 금박층을 XRF로 분석한 결과 금(Au)으로 확인되었으며, 금속사 배지에 대한 FT-IR, 정색 반응 결과 배지의 접착제 성분은 Amide I, II, III와 3000 cm-1 전·후의 Amide A, B의 결과로 동물성 교(膠)로 확인되었고, 배지는 정색 반응 결과 국내에서 생산된 닥나무 인피 섬유인 한지로 확인할 수 있었다.
The quality of meat is highly variable in many properties. This variability originates from both animal production and meat processing. At the pre-slaughter stage, animal factors such as breed, sex, age contribute to this variability. Environmental factors include feeding, rearing, transport and conditions just before slaughter (Hildrum et al., 1995). Meat can be presented in a variety of forms, each offering different opportunities for adulteration and contamination. This has imposed great pressure on the food manufacturing industry to guarantee the safety of meat. Tissue and muscle speciation of flesh foods, as well as speciation of animal derived by-products fed to all classes of domestic animals, are now perhaps the most important uncertainty which the food industry must resolve to allay consumer concern. Recently, there is a demand for rapid and low cost methods of direct quality measurements in both food and food ingredients (including high performance liquid chromatography (HPLC), thin layer chromatography (TLC), enzymatic and inmunological tests (e.g. ELISA test) and physical tests) to establish their authenticity and hence guarantee the quality of products manufactured for consumers (Holland et al., 1998). The use of Near Infrared Reflectance Spectroscopy (NIRS) for the rapid, precise and non-destructive analysis of a wide range of organic materials has been comprehensively documented (Osborne et at., 1993). Most of the established methods have involved the development of NIRS calibrations for the quantitative prediction of composition in meat (Ben-Gera and Norris, 1968; Lanza, 1983; Clark and Short, 1994). This was a rational strategy to pursue during the initial stages of its application, given the type of equipment available, the state of development of the emerging discipline of chemometrics and the overwhelming commercial interest in solving such problems (Downey, 1994). One of the advantages of NIRS technology is not only to assess chemical structures through the analysis of the molecular bonds in the near infrared spectrum, but also to build an optical model characteristic of the sample which behaves like the “finger print” of the sample. This opens the possibility of using spectra to determine complex attributes of organic structures, which are related to molecular chromophores, organoleptic scores and sensory characteristics (Hildrum et al., 1994, 1995; Park et al., 1998). In addition, the application of statistical packages like principal component or discriminant analysis provides the possibility to understand the optical properties of the sample and make a classification without the chemical information. The objectives of this present work were: (1) to examine two methods of sample presentation to the instrument (intact and minced) and (2) to explore the use of principal component analysis (PCA) and Soft Independent Modelling of class Analogy (SIMCA) to classify muscles by quality attributes. Seventy-eight (n: 78) beef muscles (m. longissimus dorsi) from Hereford breed of cattle were used. The samples were scanned in a NIRS monochromator instrument (NIR Systems 6500, Silver Spring, MD, USA) in reflectance mode (log 1/R). Both intact and minced presentation to the instrument were explored. Qualitative analysis of optical information through PCA and SIMCA analysis showed differences in muscles resulting from two different feeding systems.
폐석탄광산 주변 농경지의 주요 토양오염물질은 비소이며, 폐금속광산과는 달리 그 오염수준이 관련 환경기준을 경미하게 초과하는 특성을 가진다. 이에 선행연구에서는 폐석탄광산 농경지의 토양개량·복원사업(안정화 처리 및 복토층 조성) 시 복토층 두께를 기존 40 cm에서 20 cm 두께로 낮추는 방안의 적용성을 실내 포트실험으로 확인한 바 있다. 금번 후속연구에서는 본 방안을 실제 농경지에서 벼 재배를 통해 실증하였다. 4개월이 넘는 벼 재배기간 중 쌀알로 전이된 비소의 농도는 20 cm 두께의 복토 시 44% 이상의 전이감소율을 보였다. 특히 오염된 원지반을 안정화 처리한 후 복토한 경우엔 이의 감소율이 56%까지 증가하였다. 따라서 본 실증연구를 통해 복토층 두께 20 cm의 적용성을 확인하였고, 이는 곧 복토재 사용량 감소로 인한 사업비 절감도 가능함을 시사한다.
본 연구에서는 고농도 PCBs (Polychlorinated biphenyls)로 오염된 토양류 인증표준물질(Certified reference materials, CRM) 내에 존재하는 17종의 PCDDs/PCDFs를 분석하여 측정의 정확도를 평가하였다. 분석 방법은 2007년 환경부에서 고시한 비의도적 잔류성유기오염물질 공정시험방법을 토대로 하였으나 다층 실리카겔 컬럼과 알루미나 컬럼으로만 정제 시 방해 물질들이 충분히 제거되지 않아 활성탄 컬럼을 추가하여 정제하였다. 정확도의 평가 지표로서는 한국표준과학연구원(KRISS)에서 제시한 |En| 값을 사용하였으며 |En|값이 1이하인 경우 정량 결과를 '만족'으로 판정한다. 본 실험에서 DB-5MS컬럼과 SP-2331 컬럼을 병용하여 CRM을 분석한 결과 17종 2,3,7,8-치환이성체 모두 1 이하의 |En| 값을 얻었다. 또한 DB-5MS 컬럼에서 분리되지 않는 1,2,3,7,8-PeCDD와 3,3',4,4',5,5'-HxCB는 선택 이온비를 EPA1613 방법에서 제시한 M+2/M+4 대신 M/M+2로 변경하여 HRGC/HRMS 분석에서 구분이 가능하도록 하였다.
염수로 충진된 부산시 낙동강 델타지역에 염수오염을 방지하고 지하수자원을 확보할 수 있는 인공함양 실증시설의 구축을 목적으로, 고심도 피압대수층에 담수 주입시험을 실시하였다. 연구지역은 두꺼운(두께 10~21 m) 점토층이 가압층으로 분포하며, 두꺼운 하부모래층(두께 31.5~36.5 m)과 자갈층(두께 2.8~11 m)이 주대수층을 이루는 피압대수층을 형성하고 있다. 시험 전 실시한 전기전도도(EC) 검층결과 연구지역은 약 7~44 mS/cm의 EC 분포를 보이며, 15~38 m 사이에 담수와 염수의 전이대가 존재하였다. 수온은 5 m 심도까지는 10~15.5℃이었으나, 5 m 심도부터는 15.5℃에서 50 m 심도까지 17℃로 일정하게 증가하고 있었다. 담수 주입시험에서 총 62시간 동안 370 m3/day의 주입유량으로 약 950 m3의 담수가 주입되었으며, 주입공 OW-5의 40 m 심도에서 CTD Diver를 이용하여 담수체의 형성을 확인하였다. 주입 후 EC 및 온도 검층을 통해 주입된 담수체가 24시간 이상 유지되는 것을 확인하였고, 21일 경과 후 실시한 검층에서도 담수체의 존속이 확인되었다. 또한 OW-5공 주입시험보다 20일전에 실시된 1차 주입시험 주입공 OW-2에서도 아직 담수체의 영향이 남아있는 것으로 확인되었다. 그리고 OW-2와 5에 주입된 담수와 염수의 관계는 점이적이 아닌 뚜렷한 경계(Sharp Boundary)를 이루고 있었다. 따라서 주입된 담수가 염수 내에서 일정한 공간을 차지하며, 원상태의 수질을 상당기간 유지할 수 있다는 것을 파악하였다. 향후 인공함양 시설을 구축하여 장기적인 담수 주입을 통해 이 델타지역에 담수체를 형성시키는 실증연구를 수행한다면, 염수로 오염된 해안대수층을 대체수자원 확보의 공간으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
지하수의 오염 예측 기법의 개선을 위하여 미국 환경청(U.S. EPA)에서 개발된 지하수 오염 취약성 평가방법인 DRASTIC 모델(Aller et al., 1987), Panagopoulos et al.(2006)가 제안한 M-DRASTIC, Rupert(1999)가 제안한 LSDG 방법을 충남 금산 지역에 적용하였다. 충남 금산 지역은 농업을 비롯한 다양한 토지이용 특성과 아울러 다양한 지질, 지형, 토양 분포를 나타내어 지하수 오염예측 기법의 개선을 위한 연구에 최적의 조건을 갖추고 있다. DRASTIC 평가를 위하여 149개의 충적층 관정에 대한 수질 및 수리지질 조사가 수행되었으며, 지하수의 질산염 이온의 농도와 각 예측 방법으로부터 도출된 지수와의 상관관계 분석을 통하여 예측방법의 효용성을 평가하였다. EPA DRASTIC은 지하수 심도, 순 충진량, 대수층 매질, 토양 매질, 지형 경사, 비포화대 매질, 수리전도도 등 수리지질학적 인자들을 이용하여 지하수 오염 취약성을 상대적으로 평가하는 방법으로, 지하수의 잠재오염원에 대한 정보가 포함되지 않으므로 지하수 오염을 예측하는데 비효율적이다. 본 연구 결과, 관정 주변 150 m 영역의 DRASTIC 지수와 해당 관정의 질산염 이온 농도의 상관관계는 0.058로 낮게 나타났다. 한편, M-DRASTIC의 경우 DRASTIC과 사용하는 인자는 같으나 등급과 가중치를 실제 질산염 이온 농도의 비율로부터 산출한다. 등급만을 수정하였을 경우 0.245, 등급과 가중치를 모두 수정하였을 경우 질산염 이온 농도와의 상관관계는 0.400로 지하수 오염 예측율이 개선되었다. LSDG 방법은 토지이용(Land use), 토양 배수(Soil drainage), 지하수면 심도(Depth to water), 지질(Geology)를 특성에 따라서 구분하고 해당 지역의 질산염 이온 농도 평균의 차이를 통계적으로 분석하여 등급을 산정하는 기법으로, 금산 지역에 적용한 결과 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.415로 개선되었다. 결과적으로 LSDG를 적용하였을 경우 EPA DRASTIC 보다 질산염 이온 농도와의 상관관계가 0.357만큼 개선되었다. M-DRASTIC과 LSDG의 예측율이 증가하는 것은, 이 방법들의 등급과 가중치에는 현재의 오염현황이 반영되기 때문으로 질산염 이온 오염 가능성을 귀납적으로 예측하기 때문이다. LSDG의 예측율이 가장 높은 이유는 LSDG에는 잠재오염원으로 분류되는 토지이용이 포함되었기 때문인 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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