• 자원리싸이클링
• /
• 제32권1호
• /
• pp.42-49
• /
• 2023

Li-Al-Si를 함유한 유리세라믹 순환자원은 인덕션, 방화유리, 비젼냄비 등 리튬의 전체 소비량 중 14%로 리튬이온전지 다음으로 많이 쓰인다. 따라서 리튬의 수요가 폭발하고 있는 현재 새로운 리튬 자원을 찾아야 하고 이로부터 리튬의 회수 연구가 필요하다. 본 연구는 이러한 맥락하에 Li을 함유한 새로운 순환자원인 Li-Al-Si 유리세라믹으로부터 리튬을 회수하기 위한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 1.5% Li, 9.4% Al, 28.9% Si를 함유한 Li-Al-Si 유리세라믹 중 방화유리를 원료물질로 사용하였다. 방화유리로부터 리튬을 회수하기 위한 공정은 크게 칼슘 염을 투입한 건식 배소 공정과 수침출 공정으로 나뉜다. 325 mesh 이하로 분쇄된 방화유리 시료를 열처리 전과 열처리 후 칼슘 염을 투입하여 침출 실험을 비교 진행하였고 칼슘 염과 Li-Al-Si 유리세라의 투입비율에 따른 침출율, 칼슘 염 배소 온도에 따른 침출 연구도 비교 수행하였다. 수침출 연구에서는 온도, 시간, 고액비, 그리고 연속 침출횟수에 따라 리튬의 침출율 및 회수율을 비교하였다. 그 결과 Li-Al-Si를 함유한 유리세라믹 방화유리는 열처리를 반드시 수행하여 베타 형태의 스포듀민으로 상변화 시켜야 하며 이로부터 CaCO₃ 염을 Li-Al-Si를 함유한 유리세라믹 방화유리와 6:1의 비율로 투입하여 1000℃이상에서 배소한 후 4회 이상 연속 침출하여 리튬의 회수율을 98% 이상 획득하였고 이때 리튬의 농도는 200mg/L였다.

• 헤리티지:역사와 과학
• /
• 제56권2호
• /
• pp.148-169
• /
• 2023

하엽은 짙은 녹색을 띠는 전통 안료 중 하나로 알려져 있지만 색상, 원료물질, 제법 등에 대해서 명확히 규명되지 않은 상태이다. 다만, 단청, 괘불, 회화 등 채색문화유산의 안료 분석연구를 통해 밝혀진 하엽 안료의 입자형태나 구성광물 등을 볼 때 염 부식으로 제조된 동록 안료로 보인다. 따라서 하엽 안료를 복원하기 위해 고문헌 기록을 바탕으로 동록 안료의 제조방법을 연구하였다. 고문헌 기록에서 확인되는 동록 안료의 제조방법은 동분말과 부식제를 혼합한 후 습한 조건에서 방치하여 부식시키는 자연 부식방법이다. 이를 바탕으로 보다 효율적으로 동분말을 부식시키기 위해 부식시험기를 이용한 인공부식을 도입하였고, 부식제 혼합비율, 부식 기간에 따른 부식생성물의 상태를 분석하여 적정 혼합비율과 부식 기간을 선정하였다. 또한, 잔류 부식제를 제거하기 위한 염 제거 공정과 안료 채색 시 채도를 높이기 위한 정제공정을 추가하여 동록 안료의 제조방법을 체계적으로 정립하였다. 정립된 방법으로 제조된 동록 안료는 청록 혹은 녹색의 색상을 나타냈다. 안료 입자는 표면이 다공성으로 타원형 형태의 작은 입자들이 뭉쳐져 있는 형태를 보였다. 주요 구성원소는 구리(Cu)와 염소(Cl)이고, 구성광물은 녹염동광[atacamite, Cu2Cl(OH)3]으로 동정되었다. 제조된 동록 안료의 안정성 평가를 위해 촉진내후성 시험을 진행한 결과, 열화가 진행됨에 따라 녹색도가 일부 감소하고 황색도가 증가하는 색변화 경향을 보였다. 따라서 열화 전 동록 안료의 색도는 고단청의 하엽 안료와 비교할 때 황색도가 낮은 편이었으나 열화 후에는 황색도가 크게 증가하여 고단청의 하엽 안료와 유사한 색도 범위를 갖는 것으로 나타났다. 결과적으로 제조된 동록 안료는 입자형태나 구성광물뿐만 아니라 색상에서도 고단청의 하엽 안료를 구현하여 재현성이 높은 것으로 확인되었다.

• 한국농림기상학회지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.80-98
• /
• 2023

본 연구에서는 계절내-계절(Subseasonal to seasonal, S2S) 기후예측의 주별 예측 성능을 개선하기 위해서 딥러닝 기반의 후보정(post processing) 기술을 개발하였다. 그 첫 단계로, 일 최고, 최저기온과 일 강수를 목표 변수로, 자료의 특성과 분포에 적합한 자료 변환 및 특성 공학 기법을 규명하고자 하였다. 먼저, 6개 개별 기후모델의 S2S 예측 자료를 딥러닝 모델에 입력하기 위한 훈련자료로 변환하고, 이로부터 다중모델앙상블(Multi-Model Ensemble, MME) 기반 훈련자료를 구축하였다. 참값(label)으로는 ECMWF의 ERA5 재분석 자료를 사용하였다. 자료 변환 알고리즘은 최고 및 최저 차이를 계산하여 입력자료의 범위를 변형시키는 MinMax 및 MaxAbs 변환, 표준편차를 이용하는 Standard 변환 및 분위수를 지정하여 변형하는 Robust와 Quantile 변환으로 구성된 전처리 파이프라인을 구축하였으며, 변환된 훈련자료와 예측 변수와의 상관관계를 계산하여 순위에 따라 훈련자료의 특성을 선택하는 특성 선택 기법을 추가하였다. 본 연구는 U-Net 모델에 TimeDistributed wrapper를 모든 합성곱 층(convolutional layer)에 적용하여 활용하였다. 5개 알고리즘으로부터 변환된 6개 개별 기후모델 및 MME S2S 훈련자료(일 최고 및 최저기온, 강수)에 훈련 모델을 적용한 결과와 훈련 모델을 적용하지 않은 결과를 ERA5와의 공간상관계수(spatial Pattern Correlation Coefficient)를 계산하고 그 개선율인 기술 점수(skill score)를 평가한 결과, 일 강수의 PCC 기술 점수는 Standard 및 Robust 변환으로 처리된 것에서 전체 예측선행(1~4주)에 대해 모두 높았고, 일 최고 및 최저기온에서는 예측 선행시간 3~4주에서만 높게 나타났다. 또한, 일 강수에서 특성 선택에 따른 훈련자료의 차원 감소가 예측 성능 변화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 일 최고 및 최저기온의 경우에는 특성 선택에 의한 훈련자료의 특성 정보 감소가 오히려 예측 성능을 저하시킬 수 있는 것으로 확인되었으며, 원시자료에서 예측성이 높은 1~2주 기온 예측 개선을 위한 적합한 전처리 변환 알고리즘이나 특성 선택을 찾을 수 없었다. 후속 연구에서는 원시 예측 성능이 강수에 비해 높으나 딥러닝 훈련 모델에 의한 후보정 효과가 미미한 예측 선행 1~2주 기온 예측의 저조 원인에 대해 탐색하고, 다양한 딥러닝 훈련 모델로의 적용 및 초매개변수 조정 등 학습 과정의 최적화를 통해 S2S 기후 예측 성능을 개선하고자 한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.207-221
• /
• 2023

본 연구는 천리안위성 2A호의 Level 1B (L1B) 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 심층신경망(deep neural network, DNN) 기법을 적용하고 검증을 실시하였다. 지상기온은 지면으로부터 1.5 m 높이의 대기온도로 일상생활뿐만 아니라 폭염이나 한파와 같은 이슈에 밀접한 관련을 갖는다. 지상기온은 지표면 온도와 대기의 열 교환에 의해 결정되므로 위성으로부터 산출된 지표면 온도(land surface temperature, LST)를 이용한 지상기온 추정 연구가 활발하였다. 하지만 천리안위성 2A호 산출물 LST는 Level 2 정보로 구름영향이 없는 픽셀만 산출되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 Advanced Meteorological Imager 센서에서 측정된 원시데이터에 오직 복사와 위치보정을 마친 L1B 정보를 사용해 지상기온을 추정하기 위한 DNN 모델을 제시하고 그 성능을 가늠하기 위해 위성 LST와 지상관측 기온 사이의 선형회귀모델을 기준모델로 사용하였다. 연구기간은 2020년부터 2022년까지 3년으로 평가기간 2022년을 제외한 기간은 훈련기간으로 설정했다. 평가지표는 기상청의 종관기상관측소에서 정시에 관측된 기온정보로 평균 제곱근 오차를 사용하였다. 관측지점에서 추출된 픽셀 중 손실된 픽셀의 비율은 LST는 57.91%, L1B는 1.63%를 보였으며 LST의 비율이 낮은 이유는 구름의 영향 때문이다. 제안한 DNN의 구조는 16개 L1B 자료와 태양정보를 입력 받는 층과 은닉층 4개, 지상기온 1개를 출력하는 층으로 구성하였다. 연구결과 구름의 영향이 없는 경우 DNN 모델이 root mean square error (RMSE) 2.22℃로 기준모델의 RMSE 3.55℃ 보다 낮은 오차를 보였고, 흐린 조건을 포함한 총 RMSE는 3.34℃를 나타내면서 구름의 영향을 제거할 수 있을 것으로 보였다. 하지만 계절과 시간에 따른 분석결과 여름과 겨울철에 모델의 결정계수가 각각 0.51과 0.42로 매우 낮게 나타났고 일 변동의 분산이 0.11과 0.21로 나타났다. 가시채널을 고려해 태양 위치정보를 추가한 결과에서 결정계수가 0.67과 0.61로 개선되었고 시간에 따른 일 변동의 분산도 0.03과 0.1로 감소하면서 모든 계절과 시간대에 더 일반화된 모델을 생성할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제27권2호
• /
• pp.17-24
• /
• 2023

이 논문은 total flux leakage (TFL) 방법을 이용해 외부텐던을 비파괴검사 하는 솔레노이드 형태의 센서의 측정 신호를 후처리하는 방법을 소개한다. 기존에 개발된 TFL 솔레노이드 센서는 1차 코일과 2차 코일로 이루어져 1차 코일에 정현파 형태의 교류를 입력하면 2차 코일에 그 미분에 비례하는 신호가 측정된다. 이때 진폭은 텐던의 단면에 비례하므로 파단 및 부식 여부를 확인할 수 있다. 따라서 TFL센서의 측정신호에서 진폭정보를 추출 하는 것이 중요한데 기존에는 단순히 극댓값을 모아 진폭정보를 취득했다. 하지만 이 방법을 사용하면 측정빈도가 크게 낮아져 추가적인 신호처리 및 인공지능 적용에 많은 제약이 생긴다. 이 논문은 높은 측정빈도를 가진 진폭정보를 추출하기 위해 진폭복조를 응용해 진폭정보를 획득하는 방법을 제시한다. 진폭복조를 이용해 진폭정보를 취득하면 측정빈도를 원시신호와 동일한 수준으로 유지할 수 있다. 이 방법은 TFL센서의 1차 코일 입력 주파수 선택과 센서를 외부텐던에 적용하는 속도 등에 제약을 없애주어 개발 방향에 많은 자유도를 부여한다. 또한 높은 측정빈도를 유지하므로 추가적인 신호처리나 인공지능 등을 활용 하는데 유리함을 제공한다. 제안된 방법은 실내실험을 통해 검증 되었으며 기존 방법과 비교해 어떤 장점이 있는지 분석했다. 제시된 예제의 경우 진폭복조를 사용한 방법이 기존 방법에 비해 100배 높은 측정빈도를 제공 하는 것을 확인 할 수 있었다. 주어진 상황과 구체적인 장비 설정에 따라 차이가 있겠지만 대부분의 경우 진폭복조를 사용해 진폭정보를 추출하면 기존 방법 대비 만족할만한 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제38권3호
• /
• pp.123-130
• /
• 2023

본 연구에서는 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위해 단시간의 전배양(2시간 이내)과 탈염과정을 포함한 DNA 추출법을 사용하여 분자생물학적 검출을 위한 수산물 전처리 방법에 대해 연구하였다. 배양 시간에 따른 증균 효율을 탐색하기 위해 10⁰, 10¹ 및 10² CFU/mL농도의 Salmonella spp. 5종을 NB 0.5에 접종하여 증균 전, 1시간 및 2시간 동안의 증균 효율을 비교하였다. 그 결과, 2시간 동안 모든 농도에서 약 1 log CFU/mL가 증균되어 초기 농도와 유의적인 차이가 나타났다. 또한 지역별 패류시료에 S. Typhimurium을 인위적으로 감염시킨 뒤 DNA를 추출하여 염농도를 측정한 결과, 모든 시료의 염농도가 0%로 DNA 추출과 동시에 탈염이 이루어진 것을 확인하였다. 이후 추출한 DNA를 사용하여 PCR을 수행한 결과 모든 시료에서 S. Typhimurium의 특이적 양성밴드가 확인되었다. 다음으로 수산물 시료 중 Salmonella spp. 검출을 위한 증균 과정과 탈염을 포함한 DNA 추출방법의 검증을 위해 멸균 홍합시료 및 비멸균 홍합시료에 Salmonella spp. 5종을 인공적으로 약 10⁰, 10¹, 10² CFU/g의 농도로 오염시켜 전배양과 DNA를 추출하여 PCR로 특이적 증폭 밴드의 여부를 확인한 결과, 모든 농도의 Salmonella spp. 5종에서 특이적 밴드가 확인되었다. 결과적으로 본 연구에서 제시한 전배양 및 DNA 추출방법을 포함한 전처리 방법과 PCR을 사용하여 수산물 시료에서 10 CFU/g 미만의 Salmonella spp.를 검출하였으며, 시간과 비용면에서 효율적이며 과정이 복잡하기 않기 때문에 수산물의 처리 현장에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국육종학회지
• /
• 제51권4호
• /
• pp.386-394
• /
• 2019

지황은 국내 주요 약용작물 중 하나로, 크게 생지황, 건지황, 숙지황으로 나누어 용도에 맞게 이용된다. 본 연구에서는 시중에서 많이 이용되고 있는 4가지 육성품종에 대하여 이화학적 특성을 평가하고 숙지황에 가장 적합한 품종을 선발하고자 하였다. 본 실험에서는 지황 1호, 고강, 토강, 다강 총 4품종의 생지황을 이용하여 건조한 후, 막걸리에 담그는 작업부터 증숙 및 건조 작업까지를 1증으로 하여, 총 9회 반복하였다. 1증이 끝날 때마다, 산업적으로 중요한 요인 중 하나인 수율을 포함해 여러 이화학적 특성들을 평가하였다. 수율은 토강이 가장 높았고, 다강이 가장 낮게 나타났는데 이러한 수치들은 수분함량과 높은 부의 상관관계를 보였다. Fructose와 Glucose 함량은 초기에 일시적으로 증가하였다가 일정 시점 이후로는 감소하는 경향을 보였으며, Sucrose와 Raffinose, Stachyose는 점차 감소하다가 Raffinose, Stachyose의 경우, 4~5증 이후에는 검출되지 않았다. 유효성분인 Catalpol 함량도 모든 품종에서 4증 이후에는 검출되지 않았다. 반면 5-HMF 함량은 증숙이 진행됨에 따라 증가하였으며, 대한약전 기준인 0.1% 이상을 만족하였다. 지황 1호와 토강의 경우, 5증 이후 0.14%로, 타 품종에 비해 기준치에 빨리 도달하였다. 4가지 육성품종을 이용하여 숙지황을 제조하여 품질 특성을 평가한 결과, 전반적인 특성들을 종합적으로 고려하였을 때, 숙지황용으로는 토강이 상대적으로 수율이 높고 증숙시간도 짧게 소요되어 가장 적합할 것으로 보인다. 본 연구결과는 품종별 특성에 따라 산업적으로 적합한 용도로 활용하는 데에 유용한 정보가 될 것으로 생각된다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제38권6호
• /
• pp.483-488
• /
• 2023

2022년 8월부터 12월까지 시중에서 유통되는 고추씨기름 4건과 고추맛기름 36건에 대한 잔류농약 실태를 조사 하였다. 총 40건의 시료에 대해 179종의 농약을 모니터링한 결과 39건에서 14종의 농약이 검출되었으며 검출범위는 0.01-2.16 mg/kg이었다. 고추씨기름에선 10종의 농약이 27회 검출되었고 검출범위는 0.02-2.16 mg/kg 이었으며 고추맛기름은 9종의 농약이 94회 검출되었고 검출범위는 0.01-0.80 mg/kg 이었다. 가장 빈번하게 검출된 농약은 tebuconazole, ethion, difenoconazole이었으며 중국산 원재료를 사용한 제품에서 ethion이 다수 검출되었다. 국내 미등록 농약인 ethion은 경기도에서 최근 10년간 검출된 적이 없는 농약성분으로, ethion이 검출시 중국산 제품으로 판단할수 있는 지표물질로 활용이 가능할 것으로 사료된다. 고추는 농약이 많이 사용되는 대표적인 농산물 중 하나로, 고추씨로 전이된 농약이 제거되지 않을 경우 고추씨기름에서 다양한 종류의 농약이 검출될 확률이 매우 높다. 따라서 고추씨기름의 안전성을 보장하기 위해선 지속적인 연구조사가 필요할 것으로 사료된다.

• 지질공학
• /
• 제33권4호
• /
• pp.543-553
• /
• 2023

본 연구는 국내 산업원료 광물인 납석의 지속적이고 체계적인 개발과 안정적인 수급 관리를 위할 목적으로 국내 납석 광산 현황을 살펴보고 산업용 원료로써 그 활용 방안을 모색하기 위함이다. 국내 납석 광산은 대부분 중생대 화산암류가 열수변질을 받아 형성된 광상으로써, 납석의 주 구성 광물인 엽납석의 물리적 특성은 비중 2.65~2.90, 굳기 1~2, 밀도 1.60~1.80, 내화도 29 이상이며, 색은 보통 백색, 회색, 회백색, 회녹색, 황색, 황녹색을 띠는 것으로 나타났다. 국내 납석의 화학성분 중 SiO₂와 Al₂O₃는 엽납석의 경우 58.2~67.2%와 23.1~28.8%, 엽납석 + 딕카이트의 경우 49.2~72.6%와 16.5~31.0%, 엽납석 + 일라이트의 경우 45.1%와 23.3%, 일라이트의 경우 43.1~82.3%와 11.4~35.8%, 딕카이트의 경우 37.6~69.0%와 19.6~35.3%인 것으로 분석되었다. 국내 납석 광산의 분포는 한반도 남서부와 남동부 지역에 집중해서 분포하며, 그 외에 한반도 동북부 지역에도 일부 분포하는 것으로 조사되었다. 국내 납석 생산 광산은 21개이며, 매장량은 전남(45.6%) > 충북(30.8%) > 경남(13.0%) > 강원(4.8%), 경북(4.8%) 순으로 전남이 가장 많은 것으로 나타났다. 국내 납석 생산량 상의 10개 광산은 중앙자원광산(37.9%) > 완도광산(25.6%) > 나주세라믹광산(13.4%) > 청석-사지원광산(5.4%) > 경주광산(5.0%) > 백암광산(5.0%) > 민경-노화도광산(3.3%) > 부곡광산(2.3%) > 진해납석광산(2.2%) > 보해광산 순인 것으로 분석되었다. 납석은 열전전도, 열팽창성, 열변형, 팽창계수, 부피밀도가 낮고, 내열성과 부식 저항성이 높으며, 살균 및 살충 효능이 우수한 성질이 있으므로 내화 재료, 도자기 재료, 시멘트 첨가제, 살균및 살충 제조재, 충전재 등 다양한 분야에 활용되는 것으로 나타났다. 또한 납석은 수처리 세라믹 분리막 소재, 디젤엔지 배기가스 저감장치 세라믹 필터 소재, 그리고 유리섬유 및 LCD 패널 소재 등 활용범위가 첨단산업분야로까지 확대되는 것으로 분석되었다.

• 한국식품영양학회지
• /
• 제36권6호
• /
• pp.551-560
• /
• 2023

This study was performed to investigate antioxidant and anti-inflammatory activities of perilla(Perilla frutescens L.) seed, flower and leaf according to extraction condition. Perilla seed extracts(PSE), perilla flower extracts(PFE), perilla leaf extracts(PLE) was extracted by stirring extraction (STE, 25℃), shaking extraction (SHE, 80℃), and sonication assisted extraction(SAE, 25℃) with 94% ethanol, 60% ethanol and distilled water, followed by analysis of total polyphenol and flavonoid and testing radical scavenging activities. The highest total polyphenol content (5.47, 9.36, 38.58 mg gallic acid equivalent/g), total flavonoid content(5.77, 8.62, 46.44 mg catechin equivalent/g), ABTS(10.68, 19.46, 63.56 mg trolox equivalent/g) and DPPH(6.51, 7.69, 79.73 mg trolox equivalent/g) radical scavenging activity of PSE, PFE and PLE was observed in the HWE with 60% ethanol,. Among the three extraction method, SHE provided the best results for yield, polyphenol, flavonoid content of perilla seed, flower, leaf in comparison to STE or SAE. SHE with 60% ethanol of perilla seed, flower, leaf more effectively inhibited secretion of nitric oxide(NO) and pro-inflammatory cytokine in RAW 264.7 macrophage exposed to LPS compared to other extraction solvent and method. Therefore, these extracts obtained from perilla seed, flower, leaf could be used antioxidant and anti-inflammatory ingredients in the food industry.