재조합 대장균으로부터 고순도 베타-카로틴을 효율적으로 회수하기 위한 추출정제 방법을 개발하기 위하여 세포파쇄의 유무, 추출온도, 추출용매의 종류, 세포 대 추출용매의 비율 및 결정세척 용매의 선정이 베타-카로틴 추출수율과 순도에 미치는 영향을 조사하였다. 세포파쇄의 유무는 베타-카로틴 추출수율에 영향을 미치지 않았으므로 별도의 물리적 세포파쇄 단계가 생략되었다. 테스트된 용매 종류에 관계없이 $50^{\circ}C$에서 베타-카로틴의 추출수율은 $30^{\circ}C$에서보다 월등히 높았다. 아이소부틸 아세테이트에 의해 추출되는 베타-카로틴의 양은 추출성능이 제일 낮은 아세톤을 사용한 경우에 비해 7.6배 높았다. 0.4g의 동결건조세포로부터 베타-카로틴을 최대로 추출하기 위해 필요한 아이소부틸 아세테이트의 최적양은 10mL였고, 이는 단위 건조 세포(g-dry cells)당 25mL의 아이소부틸 아세테이트가 필요함을 의미하였다. 아세톤과 올리브오일을 동일비율로 혼합한 용액에 의한 추출양은 아세톤만을 사용한 경우보다 훨씬 높았고 가장 높은 값을 나타낸 아이소부틸 아세테이트에 의한 값과 비슷한 수치를 나타내었다. 추출액에 용해되어 있는 베타-카로틴의 결정 생성을 촉진시켜 베타-카로틴을 추출용액으로 분리하여 얻어진 베타-카로틴 결정의 순도는 89%으나 이를 에탄올로 세척 시 순도가 98.5%로 향상되었다. HPLC, 분광광도계 분석외에 추가적으로 질량분석을 수행함으로써 회수된 결정이 베타-카로틴임을 확인하였다. 이와 같은 결과는 본 연구팀에서 개발한 방법으로 식품의약 안전청에서 고시한 화장품 및 식품의 첨가물 기준을 만족시키는 고순도 베타-카로틴을 효율적으로 생산할 수 있음을 시사한다.
해외 열대작물 씨앗에서 추출한 식물성 오일을 이용하여 바이오디젤을 생산하고 물성분석을 통해 차량연료로서의 사용가능성을 검토하는 연구를 수행하였다. 유리지방산 함량이 높은 열대작물 오일의 효율적인 바이오디젤 생산을 위해서는 유리지방산을 산촉매로 에스테르화한 후 전이에스테르화 반응하는 2단계 반응공정의 적용이 필요하였다. 전처리(에스테르화) 반응에 적합한 촉매를 선정하기 위해 3가지 산 촉매의 비교실험 수행 결과 황산이 최적 촉매임을 확인하였고, 반응표면분석법(response surface method, RSM)에 의해 도출한 최적 반응조건은 황산 촉매 0.982%와 메탄올 26.7%로 나타났다. 전이에스테르화 반응에 대한 최적화 실험을 반응표면분석법에 근거하여 수행하고, 결과로 KOH 촉매 1.24%, 메탄올 22.76%로 확인되었지만 본 연구팀의 선행 실험의 반응조건(KOH 0.8%)보다 과량의 촉매가 투입된 것으로 나타났다. 이에 대한 확인실험으로 메탄올과 촉매 투입량에 대한 추가 실험을 수행하였으며, 그 결과로서 최적 반응조건으로 KOH 촉매 0.8%와 메탄올:오일 몰비 6.2:1로 도출하였으며 반응생성물의 분석결과 지방산 메틸에스테르(fatty acid methyl ester, FAME) 100.8%, 산가 0.45 mgKOH/g, 수분 0.00%, 산화안정성 0.70 h, 총 글리세롤 함량 0.04%, Mono-glyceride 함량 0.04%, Di-glyceride 함량 0.01%, Tri-glyceride 함량 0.00%, 동점도($40^{\circ}C$에서) $4.041mm^2/s$, 저온필터막힘점 $1.0^{\circ}C$로 주요 바이오디젤 품질규격을 만족하는 것으로 나타났다.
역동적이고 불확실하고 복잡한 글로벌 경영환경에서는 공급사슬에 참여하는 기업들이 보유하고 있는 자원과 역량을 활용하는 공급사슬 관리가 공급사슬 성과를 결정한다. 개방형 혁신을 추구하는 기업일수록 외부 환경에 대한 접근이 많아지고 지식 유. 출입과 학습 경험이 누적될 것이므로, 동적역량으로부터 성과를 창출해 내는 데 우위를 점할 것이다. 본 연구는 공급사슬 동적역량, 개방형 혁신, 공급불확실성이 공급사슬 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 국내 코스닥 상장기업 178개 기업에 대한 설문 조사를 통하여 나온 연구 결과를 살펴보면 첫째, 공급사슬 동적역량 중 통합과 반응성이 공급사슬성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개방형 혁신의 조절효과는 정보교환의 경우는 부(-)의 효과, 통합, 협력, 반응성의 경우는 정(+)의 효과를 나타내었다. 셋째 공급불확실성을 추가한 3원 상호작용항 중 '정보교환*개방형혁신*공급불확실성'과 '통합*개방형혁신*공급불확실성'의 2개 상호작용항이 유의한 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점으로는 첫째, 공급사슬은 개별 기업단위가 아니라 공급사슬 구성 요소들 간에 이루어지는 전체 프로세스의 최적화를 달성해야 하므로 성과 향상을 위해서는 동적역량이 중요한 역할을 하고 있으며, 둘째, 비교적 업력이 짧고 자본력이 열세인 코스닥 기업에게는 외부 지식을 흡수하여 활용하는 개방형 혁신이 유용하며, 그 효과를 증대시키기 위해서는 동적역량을 그에 맞추어 개발하여야 하다는 점이다. 셋째, 자원이 제약되므로 경영자는 공급불확실성 수준에 적합하도록 역량이나 개방형 혁신의 유형이나 수준을 결정해야 한다. 본 연구는 횡단면 조사 자료(survey data)를 분석하였다는 한계가 있으므로 이차 자료나 종단면 자료를 수집하는 연구가 향후 필요하다. 또한 공급사슬 성과에 중요한 영향을 미치는 조직내외의 요인을 추가로 분석할 필요도 있다.
4차원 방사선치료시 환자의 정확한 호흡 조절을 위한 바이오피드백 시스템의 개발을 위해 IR (Infra-red) 카메라 뿐만아니라 일반 카메라에서 얻는 영상에서 표적의 움직임을 추적하는 최적화된 추적 알고리즘을 찾고자 한다. 본 연구에서는 LabVIEW 2010을 사용해서 시스템을 구성하였다. 모션팬톰(motimo Phantom)의 움직임을 카메라 (IR 카메라와 일반 카메라)를 통하여 영상을 획득하고 영상처리를 거친 후 ROI (Region of interest)를 설정하여, 영상에서 지정한 ROI와 패턴 매치된 점의 상하의 움직임만 좌표로 기록하였다. 영상처리에는 문턱값을 사용하여 이진화된 영상을 만들고 Sobel, Prewitt, Differentiation, Sigma, Gradient, Roberts 등의 여러 윤곽선 강조방법들을 적용한 후에 영상을 합하여 사용했다. 다양한 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 인자로 'score' 값을 정의하여 성능을 비교하였다. 모든 방법들을 최대한 같은 조건에서 비교하기 위해서 5분씩 3번 반복하여 측정하여 ASCII 파일로 저장하여 저장된 'score' 값의 평균값과 표준편차를 구하여 비교하였다. 문턱값만을 적용한 영상의 score는 706이고 표준편차는 84였다. 윤곽선강조를 사용한 알고리즘들의 score와 표준편차는 각각 Sobel 794와 64, Differentiation 770과 101, Gradient는 754과 85, Prewitt 763과 75, Roberts 777와 93, Sigma 822와 62였다. 가장 좋은 효율을 보인 알고리즘은 Sigma방법이였다. 추적 효율이 가장 좋게 나온 Sigma방법을 이용해서 호흡을 조절하여 호흡동조 방사선치료를 시행할 때 카메라(IR 카메라 및 일반 카메라)상의 점 추적에 대한 정확도의 증가로 치료 효율을 높일 수 있을 것이라 기대된다.
Lovastatin은 근사형성 균류인 Aspergillus terreus가 생합성하는 이차대사산물로 강력한 고지혈증 치료제로 널리 이용되는 물질이다. 본 연구에서는 lovastatin 고생산변이주를 이용하여 포자배지 최적화를 통한 miniature 배양 방법을 확립하고자 하였다. 우선 miniature 배양에 필수적인 효과적인 포자 형성 방법을 개발하고자 포자 형성 배지의 통계학적 배지 최적화를 수행하였다. Miniature 배양의 inoculum으로 이용되는 대량의 포자를 획득하기 위해 Plackett-Burman 실험법을 이용하여 포자 형성을 향상시키는 성분을 조사한 결과, glucose, sucrose, yeast extract 그리고 $KH_2PO_4$가 주목할 만한 효과를 보였다. 상기 성분의 최적 농도를 확인하기 위해 반응표면분석법 (RSM)을 이용한 결과, PDA 포자 형성 배지와 비교하여 볼 때, 최적 성분 농도에서 포자 형성이 약 190배 증가하였다. 최적화된 포자형성 배지를 이용하여 lovastatin 고생산성 변이주의 대량 선별을 위한 miniature 배양 방법을 확립하기 위해 기존의 실험 과정에 'PaB (adaptation)'라는 한 번의 계대배양을 더 추가한 결과 생산균주의 안정성과 재현성이 큰 폭으로 증가하는 주목할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 단기간에 가능한 한 다량의 균주를 스크리닝하기 위해 성장배양과 생산배양 모두 조업부피가 7 ml인 tube를 이용해 miniature 배양을 반복 수행하여, lovastatin 생산성과 배양형태가 훌륭한 변이주를 선별할 수 있었는데, 이 균주는 7 ml tube배양과 250 ml flask배양 (조업부피 50 ml) 모두에서 생산성이 높은 것으로 보아 산소 의존도가 비교적 낮고 생산 안정성이 높은 균주인 것으로 판단되었다. 한편 miniature 배양을 이용해서 lovastatin 고생산성을 보이는 균주를 신속 선별하기 위해서는 균주의 적절한 배양형태 유도가 매우 중요한 것으로 관찰되었다. 즉 생산배양으로의 고활성 균주의 접종을 위해서, 또한 생산배양에서 pellet의 배양형태 유도를 위해서 성장배양 시에는 반드시 고농도의 균사모양을, 생산배양 시에는 직경 1 mm 이하의 pellet모양의 배양 형태를 유지해야만, 생산균주가 lovastatin을 안정적으로 고생산할 수 있는 것으로 관찰되었다. 초기에 선별된 균주를 이용하여 miniature 배양에 의해 고속 균주선별 실험을 반복함으로써 고생산성 균주들을 다량 선별할 수 있었는데, 이들의 lovastatin 생산성을 조사한 결과, 기존의 flask 배양대비 오차범위가 $\pm$20% 이내의 생산성을 보이는 균주가 초기 선별시의 32%에 비해 81%로 크게 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 lovastatin 고생산성, 고안정성 균주의 고속 스크리닝을 위해서 본 연구에서 개발한 tube를 이용한 miniature 배양이 기존의 flask 배양을 대체할 수 있는 훌륭한 배양방법임을 제시해 준다.
수출(輸出) 수입량(輸入量)이 여러 변수(變數)들에 의해서 동시적(同時的)으로 결정(決定)되는 경우 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)를 독립적(獨立的)으로 추정(推定)하는 것보다는 이들을 다른 경제활동수준과 함께 동시적(同時的)으로 추정(推定)하는 것이 보다 바람직하다. 본고(本稿)에서는 이에 착안하여 생산모형(生産模型)에 근거한 수출(輸出) 수입함수(輸入函數)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정(推定)하였다. 생산모형(生産模型)에서 수출재(輸出財)는 생산부문(生産部門)의 산출물(産出物)로, 수입재(輸入財)는 투입물(投入物)로 상정(想定)되며 이러한 생산부문(生産部門)을 분석(分析)하고 모형화(模型化)하는 데 GNP함수(函數)가 사용된다. GNP함수(函數)에 약분리성(弱分離性) 제약(制約)이 가해지면 생산모형(生産模型)의 공급(供給) 수요체계(需要體系)에 관한 미시적 정보를 사용하여 이로부터 보다 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목별(輸入項目別) 가격탄성치(價格彈性値)를 도출할 수 있다. 본고(本稿)는 GNP함수(函數)가 약분리성(弱分離性)을 가질 때, 이단계극대화(二段階極大化) 과정(過程)을 통해서 얻을 수 있는 수출공급(輸出供給) 수입수요(輸入需要) 국내공급(國內供給) 노동수요(勞動需要)의 가격탄성치(價格彈性値)와 세분된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目)의 가격탄성치(價格彈性値)를 추정하였다. 상부모형(上部模型)의 추정(推定)에서는 국내공급(國內供給)과 수출공급(輸出供給)은 서로 대체관계(代替關係), 수입수요(輸入需要)와 노동수요(勞動需要)는 보완관계(補完關係)에 있으며, 투입요소(投入要素)로서 노동(勞動)과 수입재(輸入財)는 각각 국내공급(國內供給) 및 수출공급(輸出供給)과 서로 보완관계(補完關係)에 있는 것으로 나타났다. 하부모형(下部模型)에서는 세분(細分)된 수출(輸出) 수입항목(輸入項目) 상호간에는 대체(代替) 보완관계(補完關係)가 동시에 나타나는 것으로 추정되었다.
본 연구에서는 $SnO_2-ZrO_2$(Sn/Zr = 2/1) 촉매 상에서의 CO에 의한 $SO_2$ 환원반응에 대한 반응온도, 공간속도, [CO]/[$SO_2$] 몰비 등의 반응조건의 최적화를 위한 반응특성을 조사하였다. $300{\sim}550^{\circ}C$의 반응온도, $5000{\sim}30000cm^3/g_{-cat}{\cdot}h$의 공간속도, 1.0~4.0 의 [CO]/[$SO_2$] 몰비 등 다양한 반응조건 범위에서 CO에 의한 $SO_2$ 환원반응에 대한 영향을 살펴본 결과, 최적 반응조건으로 반응온도, 공간속도, [CO]/[$SO_2$] 몰비는 각각 $325^{\circ}C$, $10000cm^3/[g_{-cat}{\cdot}h]$, 2.0이었다. 이 때 $SO_2$ 전환율은 약 99% 이상이었으며, 원소 황 선택도는 95% 이상이었다. 또한 CO에 의한 $SO_2$ 환원반응에서 수분에 대한 영향을 조사한 결과, 수분함량이 2.0~6.0 vol%인 범위에서 수분의 함량이 높을수록 $SO_2$ 전환율 및 원소 황 선택도가 감소됨과 동시에 반응성이 저하됨을 알 수 있었다. 2 vol%의 수분이 함유된 반응조건에서 반응온도와 [CO]/[$SO_2$] 몰비를 각각 $300{\sim}400^{\circ}C$ 및 1.0~3.0으로 변화시킨 결과, 반응온도와 [CO]/[$SO_2$] 몰비가 각각 $340^{\circ}C$와 2.0인 조건에서 가장 높은 반응성을 얻었다. 이 때 $SO_2$ 전환율이 약 90%였으며, 원소 황 선택도는 약 87%였다
본 연구에서는 Aspergillus oryzae CF1001 균주를 이용하여 잡곡당화음료 개발조건의 최적화와 향기성분을 분석하고 항당뇨 활성을 확인하고자 하였다. 중심합성실험계획법에 의해 당화온도 $50.71^{\circ}C$, 호화시간 45.12분이 최적 당화조건으로 선정되었으며, 당화온도가 호화시간에 비하여 $Brix^{\circ}$ 증가에 더 많은 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 잡곡당화음료의 휘발성 향기성분은 33가지 동정성분과 29가지의 미지 성분이 분석되었다. 소장 내 당흡수와 관련된 ${\alpha}$-glucosidase 활성억제능은 농도 의존적으로 증가하는 것으로 나타났다. HepG2 세포의 glucose uptake 활성을 확인한 결과, 인슐린에 관계없이 glucose uptake가 증가하였으며, 관련 단백질인 GLUT-2, -4의 발현 또한 증가하는 것으로 나타났다. 세포 내 당소모대사 관련 효소인 GK와 PDH도 증가하는 것으로 나타났으며, 잉여로 남은 glucose를 지방으로 전환 저장하는 ACL, ACC 유전자도 증가하는 것으로 나타났다. 이를 통해 잡곡당화음료가 glucose uptake와 세포 내 당소모대사 증가를 도우며, 남는 glucose를 지방으로 전환 저장시키는데 도움을 줄 것으로 사료된다.
콩 발효식품인 청국장은 어느 정도는 그 기능성 때문에 많은 사람들이 선호하고 있다. 청국장의 발효 과정은 발효미생물이 분비하는 단백질 분해 효소를 포함하는 여러 효소들에 의해 이루어지기 때문에 발효기간 동안 청국장의 단백질체 분석은 발효의 최적화를 이루기 위해서 그리고 청국장에 생성되는 기능성물질 생성 과정을 이해하는 데 도움이 된다. 청국장의 수용성 단백질을 phenol/chloroform 추출 방법으로 분리하여 2-D gel 분석에 방해되는 물질들을 제거하였다. 각 발효 단계에서 단백질 분석을 하였을 때 20시간 안에 대부분의 단백질들이 작은 분자로 분해되었고 수용성 단백질에는 미생물 유래 단백질들이 점차 증가하였다. 청국장의 단백질 프로파일은 natto의 것과는 매우 다른 양상을 2-D gel 상에서 보였다. 각 gel에서 50개의 단백질을 임의로 선발하여 MALDI-TOF MS 분석을 하고 PMF로 단백질을 동정하였다. 결과는 콩이나 발효 미생물들의 유전체 정보가 부족하여 청국장에서 9종 natto에서 15종의 단백질만을 동정할 수 있었다. MS/MS 분석을 통한 아미노산 서열 분석을 통해 얻은 정보를 가지고 BLASTP 검색엔진으로 database를 검색한 결과 제한된 수의 단백질이 낮은 신뢰도 범위에서 동정되었다. 그렇지만 청국장과 같이 복잡한 단백질체를 분석하기에는 본 연구에서 고안한 전체 단백질 분리 기술과 2-D gel 분석적 접근은 단백질을 전체적으로 분석함에 있어 훌륭한 방법이다. 앞으로 청국장의 단백질 변화에 대한 연구는 의미 있는 변화를 보이는 소수의 단백질을 선발하고 이들에 대해 집중적으로 질량분석 하여 단백질을 동정하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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