최근 들어 국민 식생활 문화가 개선되고 생활수준이 향상됨에 따라 소프트 아이스크림, 슬러시와 같은 일회용 냉동 유제품의 소비가 급증하고 있다. 이들 냉동 유제품은 소형 냉동 시스템에서 만들어진다. 소프트 아이스크림 제조기의 경우 냉각기는 동심 원통으로 구성되며 냉매는 환형부에서 증발하고 냉각기 표면에 형성된 얼음 결정이 내측에서 회전하는 스크레이퍼에 의해 빙삭되어 아이스크림이 만들어진다. 본 연구에서는 냉각기 체적 2.8 리터인 R-404A를 사용하는 소프트 아이스크림 제조기에 대하여 최적화와 성능평가를 수행하였다. 최적화는 냉각기 스크레이퍼 회전수 및 냉매 유로 개선에 주안점을 두고 실제 아이스크림 제조기에서 요소 부위의 온도와 압력 그리고 소비동력을 측정함으로써 수행되었다. 실험 결과 최적 회전수는 124 rpm으로 나타났다. 이 회전수에서 아이스크림 제조 시간은 6분 2초이고 이 때 성적계수는 0.90이었다. 또한 물-공기를 사용한 가시화 실험을 통하여 냉매측 유로 개선을 시도하였다. 유로가 개선된 제품은 아이스크림 제조 시간을 현저히 감소시켰다. 본 연구 결과는 냉동식품 제조기를 비롯한 여타 냉동 사이클의 최적화에도 활용될 수 있을 것이다.
Aflatoxin B1 (AFB1) is produced by Aspergillus flavus growing in feedstuffs. Early detection of maize contamination by aflatoxigenic fungi is advantageous since aflatoxins exert adverse health effects. In this study, we report the development of an optimized conventional PCR for AFB1 detection and a rapid, sensitive and simple screening Real-time PCR (qPCR) with SYBR Green and two pairs of primers targeting the aflR genes which involved aflatoxin biosynthesis. AFB1 contaminated maize samples were divided into three groups by the toxin concentration. Genomic DNA was extracted from those samples. The target genes for A. flavus were tested by conventional PCR and the PCR products were analyzed by electrophoresis. A conventional PCR was carried out as nested PCR to verify the gene amplicon sizes. PCR-RFLP patterns, obtained with Hinc II and Pvu II enzyme analysis showed the differences to distinguish aflatoxin-producing fungi. However, they are not quantitative and need a separation of the products on gel and their visualization under UV light. On the other hand, qPCR facilitates the monitoring of the reaction as it progresses. It does not require post-PCR handling, which reduces the risk of cross-contamination and handling errors. It results in a much faster throughout. We found that the optimal primer annealing temperature was $65^{\circ}C$. The optimized template and primer concentration were $1.5{\mu}L\;(50ng/{\mu}L)$ and $3{\mu}L\;(10{\mu}M/{\mu}L)$ respectively. SYBR Green qPCR of four genes demonstrated amplification curves and melting peaks for tub1, afIM, afIR, and afID genes are at $88.0^{\circ}C$, $87.5^{\circ}C$, $83.5^{\circ}C$, and $89.5^{\circ}C$ respectively. Consequently, it was found that the four primers had elevated annealing temperatures, nevertheless it is desirable since it enhances the DNA binding specificity of the dye. New qPCR protocol could be employed for the determination of aflatoxin content in feedstuff samples.
본 연구에서는 $20\%$ 천장개구부가 있는 정사각형 밀폐공간내의 순수자연대류와 자연대류 -복사가 고려된 복합열전달을 순차해석과 실험을 통하여 비교 분석하였다. 수치해석은 순수자연대류에 대하여 SIMPLE 알고리즘을 사용하였고, 복사열전달에 대해서는 S-N 구분 종좌표법을 이용하였으며 난류유동의 경계조건은 벽함수를 적용하였다. 실험은 수치해석의 결과와 비교하기 위하여 동일한 조건에 대하여 수행되었다. 그 결과 순수자연대류와 복합열전달의 유동장, 온도장의 형상은 유사한 유선함수를 보이고 있으며, 유동가시화를 통한 실험결과와 잘 일치하고 있음을 보여준다. 수치해석과 실험의 온도분포를 비교한 결과 평균 $8.5\%$의 오차를 보였다.
본 연구는 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 실내공기질에 주요한 영향을 미치는 미세먼지, 초미세먼지, 이산화탄소, 유기화학물과 온도, 습도 데이터를 실시간으로 수집/분석할 수 있는 실시간 실내공기질 모니터링 서비스를 클라우드 플랫폼으로 구현하였다. 이를 실내공기 정화시설인 청정환기장치와 연동하여 실시간 실내공기질 상태에 따라 환기장치 최적관리할 수 있도록 하였다. 본 플랫폼은 청정환기장치 내외부에 장착된 실내공기질 측정 센서로부터 실시간으로 데이터를 수집하는 IoT 데이터 수집부, 수집된 데이터를 클라우드 환경에서 가공/처리/적재하는 클라우드 데이터 처리부, 적재된 빅데이터를 분석하고 공기질 현황을 웹과 모바일에 시각화하여 보여주는 데이터 분석 서비스부로 구성된다. 그리고 이러한 플랫폼의 가동과 효과를 검증하기 위해 공기질에 민감한 영유아의 교육 생활환경인 국공립 어린이집 교실을 대상으로 실증을 실시하였다. 모든 분석 결과는 웹과 모바일에서 실시간으로 시각화 서비스될 수 있도록 실증 구현하였고, 환기장치의 실내공기질 개선효과는 실내공기질 측정 센서들의 측정값을 통계적으로 검증하여 공기질 개선에 기여하고 있음을 확인하였다.
전자패키지 내부의 부식이 시스템 성능 및 신뢰성에 큰 영향을 미치고 있어, 시스템 건전성 관리를 위해 부식에 대한 비파괴적 진단 기법의 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 복소 임피던스의 크기와 위상을 통합적으로 시각화하는 도구인 스미스 차트를 활용하여, 구리 인터커넥트의 부식을 비파괴적으로 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 실험을 위해 구리 전송선을 모사한 시편을 제작하고, MIL-STD-810G 기준 온습도 사이클에 노출시켜 시편에 부식을 인가하였다. R 채널 기반 색변화로 시편의 부식도를 정량적으로 평가하고 레이블링 하였다. 부식의 성장에 따라 시편의 S-파라미터와 스미스 차트를 측정한 결과, 5 단계의 부식도에 따라 유의미한 패턴의 변화가 관찰되어, 스미스 차트가 부식도 평가에 효과적인 도구임을 확인하였다. 더 나아가 데이터 증강을 통해 다양한 부식도를 갖는 4,444개의 스미스 차트를 확보하여, 스미스 차트를 입력 받아 구리 인터커넥트의 부식 단계를 출력하는 인공지능 모델을 학습시켰다. 이미지 분류에 특화된 CNN 및 Transfomrer 모델을 적용한 결과, ConvNeXt 모델이 정확도 89.4%로 가장 높은 부식 진단 성능을 보였다. 스미스 차트를 이용하여 전자패키지 내부 부식을 진단할 경우, 전자신호를 이용하는 비파괴적 평가를 수행할 수 있다. 또한. 신호 크기와 위상 정보를 통합적으로 시각화 하여 직관적이며 노이즈에 강건한 진단이 가능할 것으로 기대한다.
도시분석에서 평면 데이터는 지리학적 혹은 사회적 현상의 연속적인 분포를 표현하는데 사용된다. 예를들면, 어떤 지역의 온도분포, 인구밀도 등의 다양한 인문활동 및 자연현상이 평면 데이터로 표현될 수 있다. 앞서 언급된 현상들이 평면 데이터 형식으로 주어졌을 때, 두 평면간의 비교를 통해 평면간의 상호관계 혹은 평면간의 차이를 이해할 수 있게된다. 평면간의 비교 방법에 의한 기존 연구들로는 시각화기법, 정량적 방법 및 정성적 방법이 존재한다. 하지만, 이들 방법은 평면간의 차이를 국한된 측면에서 구분한다는 제한점이 있다. 특히, 평면간의 공간적 특성에 의한 차이점은 명확하게 구분하지 못한다. 이와같은 문제점을 해결하기위해, 본 연구에서는 평면의 공간적 특성에 입각한 차이점을 구분해내는 비교방법을 제안하고자 한다. 평면 비교 방법론의 기본 개념은 토목공학에서 주로 사용되는 토량계산 문제에 근거하고 있으며, 본 연구에서는 이를 변형하여, 최소 평면 변환으로 부르기로 한다. 최소평면 변환의 목적은 서로 다른 두 평면이 있을 때, 한 평면을 다른 평면으로 변환시키고, 그 과정에서 발생하는 평면값의 총 이동량을 최소화함에 있다. 평면의 변환과정에서 발생하는 평면값의 이동의 총합 및 레스터 형식으로 표현된 평면의 각 셀에서 발생한 이동 평면값을 통해, 평면간의 정량적 및 공간적 차이를 구분할 수가 있다. 제안된 방법은 가상 데이터 및 실제데이터에 적용되었다. 가상 데이터를 적용한 결과, 제안된 방법으로 두 평면 데이터 간의 정량적 차이 및 공간적 차이가 구분됨을 확인할 수 있었다. 또한, 실제 데이터를 적용한 결과에서 볼 때, 평면 변환과정에서 얻어진 평면값의 총 이동량이 시간대별로 점차 작아짐을 알 수가 있었다. 이는 실제 분석대상 지역의 인구밀도 변화율이 점차 줄어드는 사실을 반영하는 결과로, 제안된 방법을 통해 얻어진 결과가 실제 상황을 제대로 기술하고 있음이 파악되었다. 또한, 제안된 방법론에서 제시된 평면 데이터간의 공간적 차이를 구분하기 위한 기준인 평면변환 과정에서 발생한 평면값의 이동 분포를 통하여, 단순히 두 평면값을 각 셀 단위에서 뺄셈을 한 경우의 분포보다 두 평면 데이터간의 평면값 이동의 흐름이 보다 자세히 기술되어, 인구이동의 흐름이 대상지역에서 어느 방향으로 발생되었는지를 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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