Biochips are a powerful emerging technology for biomedical, environmental applications. Especially, making use of bioseonors in the evaluation of toxicity becomes increasingly important. For biosensor as a toxicity detection, biomolecules like antibodies or aptamers have been developed to specifically capture the toxic target molecules. In addition, the development of optimal chip materials capable of maintaining the activity of embedded biomolecules such as proteins or aptamers has proven challenging. Here, using sol-gel materials, new chip material, whose ability for immobilizing the embedded aptamers and maintaining the ability of embedded aptamers is optimal, was searched. We used sol-gel formulation screening methods previously developed and found the best formulation which shows high sensitive and specific interactions of aptamers. This study results will support the technological advancement for diagnosis and environmental sensor.
Soil contaminants are common in industrialized sites, They can affect directly soil and indirectly ground water and food. Soil mutagens and carcinogens are of great interest due to their potentially hazardous effects on human health. The aim of this study was to monitor the genotoxicity of contaminated soils, Soil leachates were collected from two polluted sites and one control site in Cheongju. Tradescantia BNL 4430 clone was used as experimental matierials. Chromosomal damages induced by soil leachates were detected by the Tradescantia-micronucleus assay. It is known from the result that Tradescantia-micronucleus assay is an excellent botanical tool for detection of biological risk due to environmental toxicants.
한국 경제의 초석인 화학산업의 성장 이면에는 매년 수십여 건의 위험·유해화학물질 화학사고로 막대한 인명 및 환경피해가 발생하고 있다. 화학사고 주요 원인으로 염산, 불산 등과 같은 위험·유해화학물질 취급시설에서 작업자의 부주의, 취급시설의 노후화 등으로 방유벽 내 유·누출 후 대기 확산에 의한 인명 및 환경피해가 발생된 사례를 쉽지 않게 접할 수 있다. 이와 같은 화학사고를 예방하기 위해서 방유벽 내 유입된 위험·유해화학물질의 대기 확산 방지를 위한 방재시스템의 필요성이 제기되어 동일 주제에 대해서 연구하였다. 대기 확산 방지를 위한 방재시스템은 유·누출 감지단계, 경보·측정단계, 억제·차단단계 등 총 4단계로 구성된다. 본 연구에서 제안한 위험·유해화학물질방재시스템을 통해서 대기 확산과 같은 2차 화학사고 예방 체계의 필요성을 제기할 수 있다.
국토 면적의 약 90%를 차지하는 농촌은 여러가지 공익적 기능을 수행하는 공간으로서 중요성과 가치가 증가하고 있지만 주거지 인근에 축사, 공장, 태양광패널 등 주민생활에 불편을 미치는 시설들이 무분별하게 들어서면서 농촌 환경과 경관이 훼손되고 주민 삶의 질이 낮아지고 있다. 농촌지역의 무질서한 개발을 방지하고 농촌 공간을 계획적으로 관리하기 위해서는 농촌지역 내 위해시설에 대한 탐지 및 모니터링이 필요하다. 주기적으로 취득 가능하고 전체 지역에 대한 정보를 얻을 수 있는 위성영상을 통해 데이터의 취득이 가능하고, 합성곱 신경망 기법을 통한 영상 기반 딥러닝 기술을 활용하여 효과적인 탐지가 가능하다. 따라서 본 연구에서는 의미적 분할(Semantic segmentation)에서 높은 성능을 보이는 U-Net 모델을 이용하여 농촌 지역에서 잠재적으로 위해시설이 될 수 있는 농촌시설을 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 2020년에 제작된 공간해상도 0.7 m의 KOMPSAT 정사모자이크 광학영상을 한국항공우주연구원으로부터 제공받아 사용하였으며 축사, 공장, 태양광 패널에 대한 AI 학습용 데이터를 직접 제작하여 학습 및 추론을 진행하였다. U-Net을 통해 학습시킨 결과 픽셀 정확도(pixel accuracy)는 0.9739, mean Intersection over Union (mIOU)은 0.7025의 값을 도출하였다. 본 연구 결과는 농촌 지역의 위험 시설물 모니터링에 활용될 수 있으며, 농촌계획 수립에 있어 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives: Excluding in their homes, children spend most of their time at an elementary school, daycare center, and/or kindergarten. For educational or recreational purposes, they make use of many children's goods at these places. Some children's goods contain phthalates and heavy metals with polyvinyl chloride (PVC), so due to their physiological and behavioral characteristics children are exposed to high concentrations of phthalates and heavy metals. This study aims to measure PVC and heavy metals, which are harmful substances in children's goods which can have an effect on children's health. Methods: Six samples of children's goods were selected through cases of detected harmful substances and the results of previous research, including assembly blocks, model toys, household toys, bags, indoor play equipment, and floor mats. The selected items were measured using X-Ray Fluorescence (XRF), and the presence and content of environmentally harmful substances such as PVC or heavy metals in the materials of children's goods were examined. Results: The highest detection rate for PVC was observed in floor mats, and bags and indoor play equipment were higher than other goods in this regard. The highest detection rate for heavy metals was found in bags, followed by indoor play equipment, assembly blocks, household toys, model toys and floor mats. Except for bags containing heavy metals, five goods showed the highest level of Pb compared to other heavy metals. Floor mats contained the highest level of Pb, Cr, and Cu among all goods. Conclusion: Many children's goods contain PVC and heavy metals, and high levels of heavy metals have been detected in some goods. It is necessary to manage children's goods to support their health.
영농지역에서 비점오염원인 농약의 살포가 수질환경에 미치는 영향과 유출량을 평가 하였다. 충북 괴산군 괴산읍 능촌리 일대 폐쇄권역에서 소수계내 물 중 잔류농약은 20종의 성분이 검출되었으며, 살균제 4종, 살충제 10종, 제초제 6종이었고, 검출범위는 0.008${\sim}$7.59 ppb 수준으로 배출수 기준보다 훨씬 못 미치는 수준이었다. 대하천 유입전 소수계 물 중 시기별 잔류농약 성분은 살균제가 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월 및 제초제는 5${\sim}$7월에 주로 검출되었고, 밭에 사용하는 농약보다 수도용 농약이 검출 빈도가 높았다. 또한 강우강도가 높을 때는 밭토양의 토사 유출로 밭에 사용하는 농약이 상대적으로 높게 검출되었다. 작물 재배조건별 검출된 잔류농약성분은 고추밭 토양 6종, 과수원 토양 4종, 참깨밭 토양 3종 및 논토양 5종으로 총 13종이 검출되었으며, 검출 범위는 0.001${\sim}$0.109 ppm 수준이었다. 공주시 정암면 고성리 영농지역의 소수계내 물 중 농약잔류성분은 13종(살균제2, 살충제6, 제초제5)의 성분이 검출되었으며 검출범위는 0.01${\sim}$7.21ppb 수준으로 잠정 배출수 기준보다 못 미치는 수준이었다. 농약 종류별 검출양상은 살균제는 5${\sim}$8월, 살충제는 7${\sim}$8월, 제초제는 5${\sim}$6월에 주로 검출되었으며 강우시간별 물 중 농약잔류량은 강우시작 3${\sim}$5시간에 최고농도가 검출되었고 수도용 농약의 검출 빈도가 높았다.
We studied electrochemical sensors using printed carbon nanotube (CNT) film on a polyethylene terephthalate (PET) substrate. Multiwalled CNT films were printed on a PET substrate to study its feasibility as hazardous and noxious substances (HNS) detection sensor. The printed CNT film (PCF) with a 50 ㎛ thickness exhibited a specific resistance of 230 ohm. To determine the optimum sensor structure, a resistance-type PCF sensor (R-type PCF sensor) and a conductive-type PCF sensor (C-type PCF sensor) were fabricated and compared using diluted NH3 droplets with various concentrations. The response magnitude, response time, sensitivity, linearity, and limit of detection (LOD) were compared, and it was concluded that the C-type PCF sensor exhibited superior performance. By applying a C-Type PCF sensor, we confirmed the detection performance of 12 types of floating HNS and the response of the sensor with selectivity according to the degree of polarity.
Hazardous and noxious substance (HNS) detection sensors were fabricated using multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) and various binder materials for ion batteries. To obtain uniformly printed films, the printing precision according to the substrate cleaning method was monitored, and the printing paste mixing ratio was investigated. Binders were prepared using styrene butadiene rubber + carboxymethyl cellulose (SBR+CMC), polyvinylidene fluoride + n-methyl-2-pyrrolidene (PVDF+NMP), and mixed with MWCNTs. The surface morphology of the printed films was examined using an optical microscope and a scanning electron microscope, and their electrical properties are investigated using an I-V sourcemeter. Finally, sensing properties of MWCNT printed films were measured according to changes in the concentration of the chemical under the various applied voltages. In conclusion, the MWCNT printed films made of (SBR+CMC) were found to be feasible for application to the detection of hazardous and noxious chemicals spilled in seawater.
Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.
The use of electronic cigarettes (ECs) is recognized as a source of many pollutants, just like conventional cigarettes (CCs). The analysis of EC aerosol samples has confirmed the presence of various metallic species. Most of these metals originate from various parts of the cartomizer, e.g., solder joints, wires, and silicate beads. The metal concentration levels in EC samples were shown to be generally two to four orders of magnitude lower than those of CCs. However, the use of ECs can still pose significant human health hazards as consumers are exposed to the toxicity of those metals and many other hazardous pollutants released simultaneously via the vaping of ECs. The review also describes the detection and quantification of various metals in ECs and CCs. This review was carried out to assess the level of metal species released from ECs and to suggest proper guidelines to control consumer exposure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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