본 연구는 난분해성 농약의 자연분해를 유도하기 위하여 ${\gamma}$-BHC를 탄소원으로 이용하여 호기적으로 자화하는 미생물 (Sphingomonas paucimobilis)에서 분리된 탈염소화효소 중 ${\gamma}$-BHC분해의 첫단계에 관여하는 linA유전자를 담배에 도입하여 BHC에 활성을 나타내는 형질전환 시물체를 만들었다. LinA 유전자를 함유한 pJK 108 백터를 제작하여. Agrobacterium를 이용한 leaf disk transformation 방법으로 담배에 형질전환시켰으며, northern분석 및 Southern분석을 통해 형질전환 개체에서 linA유전자의 도입과 linA유전자 유래의 mRNA가 전사됨을 확인하였다. Western 분석에서 linA단백질의 발현을 확인하였고, gas chromatography를 이용하여 담배 형질전환 개체에서 BHC가 ${\gamma}$-PCCH와 1,2.4-TCB로 분해되는 것을 확인하였다.
Microalgal cultivation using wastewater is now regarded as essential for biodiesel production, as two goals can be achieved simultaneously; that is, nutrient removal efficiency and biomass production. Therefore, this study examined the effects of carbon sources, the N:P ratio, and the hydraulic retention time (HRT) to identify the optimal conditions for nutrient removal efficiency and biomass production. The effluent from a 2nd lagoon was used to cultivate microalgae. Whereas the algal species diversity and lipid content increased with a longer HRT, the algal biomass productivity decreased. Different carbon sources also affected the algal species composition. Diatoms were dominant with an increased pH when bicarbonate was supplied. However, 2% $CO_2$ gas led to a lower pH and the dominance of filamentous green algae with a much lower biomass productivity. Among the experiments, the highest chlorophyll-a concentration and lipid productivity were obtained with the addition of phosphate up to 0.5 mg/l P, since phosphorus was in short supply compared with nitrogen. The N and P removal efficiencies were also higher with a balanced N:P ratio, based on the addition of phosphate. Thus, optimizing the N:P ratio for the dominant algae could be critical in attaining higher algal growth, lipid productivity, and nutrient removal efficiency.
Polyurethane, PVA(polyvinyl alcohol)와 지렁이 분변토로 제작한 biomedia를 충진한 바이오필터(biofilter)를 이용하여 $H_2S$와 $NH_3$의 혼합 악취를 제거하였다. $NH_3$ 농도를 50 ppmv로 고정시킨 후, $H_2S$의 농도는 1~489 ppmv까지 증가시키며 제거효율을 살펴보았다. 또한 $NH_3$의 농도를 점진적으로 증가시켜 80, 100, 200, 300, 400, 500 ppmv 으로 설정하여 각각의 $NH_3$농도가 고정된 조건에서는 $H_2S$를 점차적으로 농도를 증가시켜주며 $NH_3$ 및 $H_2S$ 가스의 제거효율을 알아보았다. 혼합 악취가 공급되는 조건에서 $NH_3$의 유입 부하량은 입구농도가 50~300 ppmv 까지는 부하량 $11.14g\;N{\cdot}m^{-3}{\cdot}h^{-1}$이 증가함에 따라 제거용량도 비례하여 증가하였다. 입구농도가 300 ppmv 이상으로 증가함에 따라 유입 부하량은 증가하는 반면, 제거효율과 제거용량은 감소되는 것을 볼 수 있었다. 복합악취가 공급되는 조건에서 $H_2S$ 최대 부하량은 $40.27g\;S{\cdot}m^{-3}{\cdot}h^{-1}$이하이며, $NH_3$ 부하량이 $15.25g\;N{\cdot}m^{-3}{\cdot}h^{-1}$ 이하인 조건에서는 $NH_3$의 공급에 의해 $H_2S$의 제거효율은 큰 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 GC-FID를 이용하여 식품첨가물공전에 사용량이 정해져 있는 빵류, 캡슐류, 건조과실류 채소류 및 과실류 채소류 중 유동파라핀의 함량을 측정하였다. 시료에서 n-hexane으로 유동파라핀을 추출하고 $KMnO_4$ 산화반응을 통해 추출물 중 불포화탄화수소의 극성을 증대시킨 다음 aluminium oxide를 충진한 SPE 카트리지로 정제하여 GC-FID로 측정하였다. 검출한계와 정량한계는 각각 10 mg/kg과 20 mg/kg으로 개별 n-alkane으로 정량하는 방법이 아닌 넓은 봉우리로 나타나는 유동파라핀의 면적의 합으로 정량하는 문헌들(15,17)의 값과 유사하게 나타났다. 유동파라핀은 빵류, 건조과실류 채소류 및 캡슐류에서 이형제 등으로 사용되고 있으나 최종 완제품에서 사용기준 이하로 검출되었고, 과실류 채소류에서 모두 불검출로 나타남에 따라 안전한 수준으로 관리되고 있음을 알 수 있었다.
Flutianil은 흰가루병에 높은 방제효과를 가지는 thiazolidine계 살균제로서 고추, 피망, 오이, 참외에 대해 flutianil의 사용등록이 신청됨에 따라 농산물 중 flutianil 잔류량을 측정하기 위한 검사법을 개발하였다. Flutianil 잔류물은 acetonitrile로 추출하여 포화식염수와 dichloromethane을 이용한 액-액분배과정을 수행하였고, silica 카트리지를 이용하여 clean-up을 실시한 후 GC-ECD를 통해 기기분석을 수행하였으며, GC-MS로 재확인하였다. flutianil 표준품의 직선성은 상관계수($R^2$)가 0.999이상으로 우수하였고 고추, 피망, 감귤, 감자, 현미, 대두에 대한 flutianil의 회수율을 측정한 결과, 76.5-108.0%의 범위로 10% 미만의 표준오차를 나타내었으며, 분석법의 검출한계는 0.004 mg/kg, 정량한계 0.02 mg/kg이었다. 이는 코덱스 가이드라인(CAC/GL 40)인 회수율 70-120%, 분석오차 10 미만에 적합함을 보여주어 분석법의 정확성을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 시험법은 flutianil 분석을 위한 신속, 정확한 시험법으로, 국내에서 유통되는 농산물 중 flutianil 잔류물의 안전관리를 위한 공정시험법으로 활용될 예정이다.
Recently hexagonal boron nitride (h-BN), III-V compound of boron and nitrogen with strong covalent $sp^2$ bond, is a 2 dimensional insulating material with a large direct band gap up to 6 eV. Its outstanding properties such as strong mechanical strength, high thermal conductivity, and chemical stability have been reported to be similar or superior to graphene. Because of these excellent properties, h-BN can potentially be used for variety of applications such as dielectric layer, deep UV optoelectronic device, and protective transparent substrate. Ultra flat and charge impurity-free surface of h-BN is also an ideal substrate to maintain electrical properties of 2 dimensional materials such as graphene. To synthesize a single or a few layered h-BN, chemical vapor deposition method (CVD) has been widely used by using an ammonia borane as a precursor. Ammonia borane decomposes into hydrogen (gas), monomeric aminoborane (solid), and borazine (gas) that is used for growing h-BN layer. However, very active monomeric aminoborane forms polymeric aminoborane nanoparticles that are white non-crystalline BN nanoparticles of 50~100 nm in diameter. The presence of these BN nanoparticles following the synthesis has been hampering the implementation of h-BN to various applications. Therefore, it is quite important to grow a clean and high quality h-BN layer free of BN particles without having to introduce complicated process steps. We have demonstrated a synthesis of a high quality h-BN monolayer free of BN nanoparticles in wafer-scale size of $7{\times}7cm^2$ by using CVD method incorporating a simple filter system. The measured results have shown that the filter can effectively remove BN nanoparticles by restricting them from reaching to Cu substrate. Layer thickness of about 0.48 nm measured by AFM, a Raman shift of $1,371{\sim}1,372cm^{-1}$ measured by micro Raman spectroscopy along with optical band gap of 6.06 eV estimated from UV-Vis Spectrophotometer confirm the formation of monolayer h-BN. Quantitative XPS analysis for the ratio of boron and nitrogen and CS-corrected HRTEM image of atomic resolution hexagonal lattices indicate a high quality stoichiometric h-BN. The method presented here provides a promising technique for the synthesis of high quality monolayer h-BN free of BN nanoparticles.
본 연구는 악취가스 물질(바이오가스의 불순물)의 하나인 $H_2S$를 제거하기 위한 흡착제의 성능을 향상시키기 위해 수행하였다. 기본 담체로서 4가지 물질($Fe_2O_3$, $Ca(OH)_2$, 분말 활성탄, $Al(OH)_3)$을 혼합 사용하여 pellet 형태의 흡착제를 제조하였다. 또한, 4가지 물질의 $H_2S$ 흡착에 미치는 영향을 평가한 결과, $Fe_2O_3$와 분말활성탄은 $H_2S$ 흡착성능이 각각 1.5, 2배로 증가하는 것으로 나타났으며 $Ca(OH)_2$와 $Al(OH)_2$는 $H_2S$ 흡착성능에는 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 4가지 물질을 기본혼합 담체로 한 후, 활성물질로 KI, KOH, $K_2CO_3$를 선정하여 각각 5 wt% 첨가한 후에 $H_2S$ 흡착성능을 시험한 결과 $K_2CO_3$를 첨가한 흡착제가 가장 성능이 우수한 것으로 나타났다. 또한 $K_2CO_3$를 5 ~ 30 wt%까지 변화시키면서 흡착성능을 확인한 결과, $K_2CO_3$ 함량이 20 wt%까지는 함량과 비례하여 $H_2S$ 흡착성능이 증가하는 것을 확인할 수 있었으나 30 wt%에서는 $H_2S$ 흡착성능 급격히 떨어지는 것을 확인하였다. 또한 $K_2CO_3$ 첨가 함량에 따른 $H_2S$ 흡착성능을 바탕으로 Thomas model을 이용하여 모델링을 실시한 결과에서도 $K_2CO_3$ 함량이 20 wt%까지는 실험값과 모사값이 잘 일치하고 있음을 보여주었다. 이러한 결과들을 바탕으로, 본 연구에서 확인된 활성물질의 종류와 활성물질의 함량을 흡착제 제조에 이용한다면 $H_2S$ 흡착제의 흡착성능 개선뿐만 아니라 흡착제의 사용수명 증대를 기대할 수 있었다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
토양(土壤), 수(水), 농작물(農作物)중 잔류(殘留)하는 각종(各種) 농약(農藥)의 분석(分析)을 위한 수증기증류법(水蒸氣蒸溜法)의 응용성(應用性) 및 정밀도(精密度)등에 대하여 연구검토(硏究檢討)하였다. 수증기증류(水蒸氣蒸溜)에 의하여 추출(抽出)이 가능(可能)했던 농약(農藥)은 PCNB, ${\alpha}-BHC$, ${\beta}-endosulfan$, IBP, diazinon, fenitrothion, fenthion, alachlor, butachlor, pretilachlor, metolachlor, pendimethalin, benthiocarb, molinate등이었으며 simazine, atrazine, nitrofen등은 불가능(不可能)하였다. 농약(農藥)의 증류(蒸溜)까지 요(要)하는 유출액양(溜出液量)은 농약(農藥)의 종류(種類)에 따라 크게 달랐으며, 일정량(一定量)의 유출액(溜出液)을 취(取)한 후 냉각관(冷却管)을 acetone으로 씻어 줌으로써 증류시간(蒸溜時間)을 단축(短縮)시킬 수 있었다. 수증기증류법(水蒸氣蒸溜法)은 소량(小量)의 유기용매(有機溶媒)로 농약(農藥)의 추출(抽出)이 가능(可能)했으며, 분석대상물질(分析對象物質)에 따라서는 기기분석시(機器分析時) 방해물질(妨害物質)이 검정(檢定)되기는 했지만 많은 경우 농축(濃縮)과 정제과정(精製過程)을 생략(省略)할 수도 있어 매우 유용(有用)한 방법(方法)이라 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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