Objective: Biological monitoring of trace elements in human blood samples has become an important indicator of the health environment. The purpose of this study was to detect and evaluate multiple metal items in blood samples based on ICP-MS, to perform comparative evaluation with the existing analysis method, and to develop and verify a new method. Methods: 100 μL of whole blood from 80 healthy subjects was used to analyze ten metals (Sb, tAs, Cd, Pb, Mn, Hg, Mo, Ni, Se, Tl) using ICP-MS. Verification of the analysis method included calculation of linearity, accuracy, precision and detection limits. In addition, a comparative test with the conventional graphite furnace atomic absorption spectroscopy (GF-AAS) method was performed. In the case of Pb, Cd, and Hg in whole blood, cross-analysis between Pb, Cd, and Hg analysis methods was performed to confirm the difference between the existing method and the new method (ICP-MS). Results: The coefficient of determination (R2) was 0.999 or higher in seven items and 0.995 or higher in three items. The Pb result showed that Pearson's correlation coefficient was very high at 0.983, and the intraclass correlation coefficient was 0.966. The Cd result showed that Pearson's correlation coefficient was 0.917 between the existing method and the new analysis concentration value. Its intraclass correlation coefficient was 0.960, and there was no significant difference between the two groups. Hg had a low correlation at 0.687, and the intraclass correlation coefficient was 0.761, which was lower than that of Pb and Cd. The intra-day and inter-day accuracy of Pd and Cd were satisfactory, but Hg did not meet the criteria for both accuracy and precision when compared with the conventional analysis method. Conclusion: This study can be meaningful in that it proposes a more efficient and feasible analysis method by verifying a blood heavy metal concentration experiment using multiple simultaneous analyses. All samples were processed and analyzed using the new ICP-MS. It was confirmed that the agreement between the two methods was very high, with the agreement between the current and new methods being 0.769 to 0.998. This study proposes an efficient simultaneous methodology capable of analyzing multiple elements with small samples. In the future, studies of various applications and the reliability of ICP-MS analysis methods are required, and research on the verification of accurate, precise, and continuous analysis methods is required.
연속흐름주입-수소화물생성-유도결합플라스마질량분석장치를 사용하여 바닷물시료중의 비소를 분석하였다. 두 종류의 바닷물표준시료인 CASS-4, NASS-5를 사용하여 측정값과 인증값을 비교함으로써 본 분석법의 정확성을 확인하였다. 분석결과 CASS-4의 경우 $1.17{\pm}0.07{\mu}g/L$ (인증값 $1.11{\pm}0.16{\mu}g/L$), NASS-5의 경우 $1.24{\pm}0.08{\mu}g/L$ (인증값 $1.27{\pm}0.12{\mu}g/L$)의 값을 얻었다. 이는 각각 독립적으로 5회 측정된 결과의 확장불확도로 표시된 결과이며 CASS-4의 경우 6.2%, NASS-5의 경우 6.8%이었으며 모두 인증값의 불확도 범위안에 있었다. 검량선의 기울기와 바탕값의 표준편차로부터 구한 $As^+$ (m/z=74.9216)의 검출한계는 0.01 ug/kg이었다. 검량선의 직선성은 매우 양호하였다. ($R^2=1$). DRC gas로 산소기체를 사용하여 $AsO^+$ (m/z=90.9165)로 검출하는 방법을 사용하여 결과를 비교하였으며 분석감도는 약 25배 정도 감소하였으나, 검량선의 직선성이 매우 잘 나타났으며, 분석결과도 $As^+$(m/z=74.9216)로 검출할 때와 동일한 결과를 얻을 수 있었다.
유비쿼터스 시티(유시티)에서는 수많은 비디오 카메라들이 설치된다. 이렇게 설치된 많은 카메라로부터 대용량의 비디오 데이터가 실시간으로 끊임없이 발생하고 유시티의 관리 시스템으로 전달된다. 유시티의 다양한 서비스들을 뒷받침하기 위해서는 이러한 비디오 데이터를 저장하고, 이렇게 저장된 대용량의 비디오 데이터를 분석할 수 있는 방법과 관리 시스템이 요구된다. 그래서, 이 논문에서는 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 한 유시티 비디오 관리 시스템을 제안한다. 또한, 근래 주목받고 있는 데이터 병렬처리 프레임워크인 Hadoop MapReduce를 이용하여 이러한 빅데이터 비디오를 분석하는 방법을 제안하고, 이에 따른 우리의 성능 평가를 소개한다.
본 연구의 목적은 기능성 여재를 활용하여 부영양화의 원인 물질인 인(P)과 질소(N)의 제거효율을 향상 시킬 수 있는 최적의 운전 조건을 확보하기 위함이다. 본 연구에 사용된 기능성 여재의 주성분이 Si, Al, 및 Fe 이고, 석영(SiO2), 정장석(KAlSiO3O8), 할로이사이트(Al2O3·2SiO2), 카올린(H3Al2Si2O9), 자철석(Fe3O4), 버미큐라이트 등이 함유되어 있다. 여과공정의 최대 효율성을 파악하기 위해 흐름방식, 선속도, 여재두께에 따른 처리효율 실험을 진행하였다. 흐름방식은 상향류 및 하향류 조건의 두 가지 실험을 진행하였고, 선속도는 50 m/day, 100 m/day, 150 m/day, 200 m/day, 250 m/day의 조건, 여재두께는 20 cm, 40 cm, 50 cm, 60 cm, 80 cm의 조건에서 실험을 진행 하였다. 실험 결과 SS, T-N, T-P 모두 상향류 조건이 하향류 조건보다 높은 제거효율을 보였고, 선속도별 처리 효율은 SS 50 m/day, T-N 150 m/day, T-P 100 m/day에서 가장 높은 효율을 보이는 것으로 나타났다. 또한 여재두께에 따른 제거효율 분석 결과 SS, T-N, T-P 모두 60 cm에서 가장 높은 효율을 보이는 것으로 나타났다. 최적의 조건은 상향류 조건 및 60cm의 여재 두께를 설정하고 제거 목표 물질에 따라 선속도를 조절하여 처리 하는 것이 바람직하다고 사료된다.
최근에는 전처리가 단순하며 정량 시 방해물질의 영향을 최소화하기 위해 액체크로마토그래피를 이용하여 메틸수은을 분리한 후 유도결합플라즈마/질량분석기로 part per billion 수준까지 정량하는 방법들의 연구가 활발하다. 하지만 대부분의 액체크로마토그래피-유도결합플라즈마/질량분석기는 메틸수은 분리 시 전처리 용액의 pH를 조절하지 않으면 피크깨짐 등의 문제가 발생하여 pH를 조절하고 있다. 본 연구에서는 어류에 잔류하는 메틸수은을 신속하고 정확하게 분석하기 위하여 마이크로웨이브를 이용한 전처리 방법, HPLCICP/MS 조건, 시험법 검증의 실험을 통하여 효율적인 분석법을 확립하였다. 전처리 방법은 추출용매 1% L-cysteine HCl로 추출온도 $60^{\circ}C$에서 추출시간 120분 동안 추출하는 최적 조건을 확립하였다. 기기조건 중 HPLC에서는 시료주 입량 $50{\mu}L$, 컬럼온도는 $25^{\circ}C$에서 0.1% L-cysteine HCl + 0.1% L-cysteine 이동상으로 메틸수은을 분리 한 후, ICP-MS에서 분자량 202의 분석물질을 정량하는 조건을 확립하였다. 직선성에 대한 상관계수 값은 0.9998 이였으며, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.15, $0.45{\mu}g/kg$ 이었다. 확립된 전처리 및 기기조건을 통하여 시료별 회수율을 구한 결과 95~99%였다. 전처리 용매와 이동상에 L-cysteine이 존재함으로써 수은에 대한 안정성, Memory effect 및 피크 끌림 등의 문제를 해결할 수 있었다. 확립된 HPLC-ICP/MS 방법에 대해 표준인증물질을 이용하여 검증한 결과, 회수율 및 상대표준편차가 각각 93~96%, 1~3%였다. 확립된 방법은 추출과정 후 별도의 전처리 과정 없이 바로 HPLC-ICP/MS를 이용하여 검출할 수 있어 메틸수은을 분석하기에 매우 적합한 것으로 판단된다.
최근 워드 임베딩이 딥러닝 기반 자연어 처리를 다루는 다양한 업무에서 우수한 성능을 나타내면서, 단어, 문장, 그리고 문서 임베딩의 고도화 및 활용에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 예를 들어 교차 언어 전이는 서로 다른 언어 간의 의미적 교환을 가능하게 하는 분야로, 임베딩 모델의 발전과 동시에 성장하고 있다. 또한 핵심 기술인 벡터 정렬(Vector Alignment)은 임베딩 기반 다양한 분석에 적용될 수 있다는 기대에 힘입어 학계의 관심이 더욱 높아지고 있다. 특히 벡터 정렬은 최근 수요가 높아지고 있는 분야간 매핑, 즉 대용량의 범용 문서로 학습된 사전학습 언어모델의 공간에 R&D, 의료, 법률 등 전문 분야의 어휘를 매핑하거나 이들 전문 분야간의 어휘를 매핑하기 위한 실마리를 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 학계에서 주로 연구되어 온 선형 기반 벡터 정렬은 기본적으로 통계적 선형성을 가정하기 때문에, 본질적으로 상이한 형태의 벡터 공간을 기하학적으로 유사한 것으로 간주하는 가정으로 인해 정렬 과정에서 필연적인 왜곡을 야기한다는 한계를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터의 비선형성을 효과적으로 학습하는 딥러닝 기반 벡터 정렬 방법론을 제안한다. 제안 방법론은 서로 다른 공간에서 벡터로 표현된 전문어 임베딩을 범용어 임베딩 공간에 정렬하는 스킵연결 오토인코더와 회귀 모델의 순차별 학습으로 구성되며, 학습된 두 모델의 추론을 통해 전문 어휘를 범용어 공간에 정렬할 수 있다. 제안 방법론의 성능을 검증하기 위해 2011년부터 2020년까지 수행된 국가 R&D 과제 중 '보건의료' 분야의 문서 총 77,578건에 대한 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 선형 벡터 정렬에 비해 코사인 유사도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
본 논문에서는 복합 미생물 배양기의 제어시스템을 제안하였다. 제안하는 제어시스템은 복합 미생물 배양기의 제어부, 통신부, 전원부, 제어시스템 등으로 구성된다. 복합 미생물 배양기의 제어부는 아날로그 신호와 디지털 신호의 변환, LCD 패널을 이용한 디스플레이, 수위센서, 온도센서, pH 농도센서 등과 같은 센서들의 신호 제어를 하도록 설계 및 제작한다. 사용하는 수위센서는 기존 수위센서가 거품과 같은 이물질 등으로 인해 측정이 어려운 문제점을 해결하고자 직진성이 우수한 IR 레이저 방식을 사용하여 정확한 수위 측정이 가능하도록 설계 및 제작한다. 온도센서는 열 저항 원리를 사용하여 측정함으로써, 높은 정확도와 누적 저항 오차가 없도록 설계하여 사용한다. 통신부는 2개의 LAN 포트와 1개의 RS-232 포트로 구성하여 복합 미생물 배양기에서 사용되는 LCD 패널, PCT 패널, 로드셀 컨트롤러 등의 신호를 제어부에 전달할 수 있도록 설계 및 제작한다. 전원부는 제어부와 통신부가 원활하게 동작할 수 있도록 24V, 12V 5V 등 3개의 전압 공급 단자로 구성하여 전원을 공급하도록 설계 및 제작한다. 복합 미생물 배양기의 제어시스템은 PLC를 사용하여 pH 농도센서, 온도센서, 수위센서 등의 센서값과 배양에 사용되는 써큘레이션 펌프, 써큘레이션 밸브, 로터리 펌프와 인버터 로드셀 등의 동작을 제어한다. 제안된 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 성능을 평가하기 위하여 공인인증기관에서 실험한 결과는 수위 측정감도의 범위가 -0.41mm~1.59mm로, 물 온도의 변화 폭이 ±0.41℃로 현재 상용으로 판매되는 제품들 성능보다 우수한 성능으로 동작됨이 확인되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 복합 미생물 배양기의 제어시스템의 효용성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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