본 연구를 통해 화학사고 사상사고 예측모형을 개발하였다. 모형은 로지스틱회귀분석 모델을 활용하여 사상사고에 영향을 주는 변수를 도출하여 적용하였고, 통계적 검증방법과 오즈비를 활용하여 모형의 신뢰성 및 정확성을 검증하였다. 모형에 활용한 사고 자료는 과거 발생했던 화학사고 통계를 분석하여 활용하였으며, 사고의 유형, 원인, 발생 장소, 사상자 현황 및 사상자를 발생시킨 화학사고 등의 자료 분석을 통해 통계적으로 유의하게 나타난 독립변수(p < 0.05)를 적용하였다. 본 연구에서 개발한 모형은 사업장에서 화학사고로 인해 발생하는 사상사고의 예방 및 안전시스템 구축을 위한 연구로서 의의가 있다고 할 수 있다. 모형에 의한 분석결과 사상사고 발생에 가장 크게 영향을 미치는 변수는 폭발에 의한 화학사고인 것으로 조사되었다. 따라서 사업장에서 발생하는 폭발 유형의 화학사고를 예방하기 위한 대책마련이 시급하다고 판단된다.
Micropatterns of streptavidin and human epidermal carcinoma A431 cells were successfully imaged, as received and without any labeling, using cluster $Au_3{^+}$ ion beam-based time-of-flight secondary ion mass spectrometry (TOF-SIMS) together with a principal component analysis (PCA). Three different analysis ion beams ($Ga^+$, $Au^+$ and $Au_3{^+}$) were compared to obtain label-free TOF-SIMS chemical images of micropatterns of streptavidin, which were subsequently used for generating cell patterns. The image of the total positive ions obtained by the $Au_3{^+}$ primary ion beam corresponded to the actual image of micropatterns of streptavidin, whereas the total positive-ion images by $Ga^+$ or $Au^+$ primary ion beams did not. A PCA of the TOF-SIMS spectra was initially performed to identify characteristic secondary ions of streptavidin. Chemical images of each characteristic ion were reconstructed from the raw data and used in the second PCA run, which resulted in a contrasted - and corrected - image of the micropatterns of streptavidin by the $Ga^+$ and $Au^+$ ion beams. The findings herein suggest that using cluster-ion analysis beams and multivariate data analysis for TOF-SIMS chemical imaging would be an effectual method for producing label-free chemical images of micropatterns of biomolecules, including proteins and cells.
Objectives: Chemical accidents cause extensive human and environmental damage. Therefore, it is important to prepare measures to prevent their recurrence and minimize future damage through accident investigation. To this end, it is necessary to identify the accident occurrence process and analyze the extent of damage. In this study, the development process and damage range of actual chemical leakage accidents were analyzed using CFD. Methods: For application to actual chemical leakage accidents using FLACS codes specialized for chemical dispersion simulation among CFD codes, release rate calculation and 3D geometry were created, and scenarios for simulation were derived. Results: The development process of the accident and the dispersion behavior of materials were analyzed considering the influencing factors at the time of the accident. In addition, to confirm the validity of the results, we compared the results of the actual damage impact investigation and the simulation analysis results. As a result, both showed similar damage impact ranges. Conclusions: The FLACS code allows the detailed analysis of the simulated dispersion process and concentration of substances similar to real ones. Therefore, it is judged that the analysis method using CFD simulation can be usefully applied as a chemical accident investigation technique.
Ethylene-1-butene copolymers were prepared with $SiO_2$-supported $TiCl_4$ catalyst by changing of 1-butene/ethylene molar ratio in feed, and the resulting copolymers were analyzed using temperature rising elution fractionation (TREF) and crystallization fractionation (Crystaf) methods to investigated the influence of $C_4/C_2$ molar ratio in feed on chemical compositional distribution and other parameters such as molecular weight and its distribution. TREF analysis showed that the copolymers had a broad and bimodal chemical compositional distribution (CCD) regardless of the content of 1-butene in the copolymer. The chemical composition was in the range of 5 to 55 branches per 1,000 carbons for all copolymers prepared in the study. Furthermore, the broader CCD was revealed for the copolymers having the higher content of 1-butene. Crystaf analysis did not showed a bimodal CCD for the copolymers having the 1-butene content of less than 5.1 wt%. The lower crytalline part having 1-butene content in Crystaf analysis was less than of TREF analysis.
A new bis(dicyclohexylammonium) chromate dihydrate complex, $[(C_6H_{11})_2NH_2]_2[CrO_4]{\cdot}2H_2O$, (I), has been synthesized and its structure analyzed by FT-IR, EDS, elemental analysis, ICP-AES, and single crystal X-ray diffraction methods. The Cr(VI) complex (I) is tetragonal system, I${\bar{4}}$2d space group with a = 12.5196(1), b = 12.5196(1), c = $17.3796(3){\AA}$, a = ${\beta}$ = ${\gamma}$ = $90^{\circ}$, V = $2724.09(6){\AA}^3$, Z = 4. The crystal structure of complex (I) consists of tetrahedral chromate $[CrO_4]^{2-}$ anion, two organic dicyclohexylammonium $[(C_6H_{11})_2NH_2]^+$ cations and two lattice water molecules. The chromate anion and protonated dicyclohexylammonium cation is mainly constructed through the ionic bond. The cyclohexylammonium rings of the dicyclohexylammonium cation take the chair form and vertical configuration with each other. The N-H${\cdot}$O and O-H${\cdot}$O hydrogen bond networks between the $N_{dicyclohexylammonium}$, $O_{water}$ and $O_{chromate}$ atom lead to self-assembled molecular conformation and stabilize the crystal structure.
Abnormal glycosylation can significantly affect the intrinsic functions (i.e., stability and solubility) of proteins and the extrinsic protein interactions with other biomolecules. For example, recombinant glycoprotein therapeutics needs proper glycosylation for optimal drug efficacy. Therefore, there has been a strong demand for rapid, sensitive and high-through-put glycomics tools for real-time monitoring and fast validation of the biotherapeutics glycosylation. Although liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) is one of the most powerful tools for the characterization of glycan structures, it is generally time consuming and requires highly skilled personnel to collect the data and analyze the results. Recently, as an alternative method, matrix-assisted laser desorption/ionization time-of-flight mass spectrometry (MALDI-MS), which is a fast, robust and easy-to-use instrumentation, has been used for quantitative glycomics with various chemical derivatization techniques. In this review, we highlight the recent advances in MALDI-MS based quantitative glycan analysis according to the chemical derivatization strategies. Moreover, we address the application of MALDI-MS for high-throughput glycan analysis in many fields of clinical and biochemical engineering.
Background: The increasing need to minimize animal testing has sparked interest in alternative methods with more humane, cost-effective, and time-saving attributes. In particular, in silico-based computational toxicology is gaining prominence. Adverse outcome pathway (AOP) is a biological map depicting toxicological mechanisms, composed of molecular initiating events (MIEs), key events (KEs), and adverse outcomes (AOs). To understand toxicological mechanisms, predictive models are essential for AOP components in computational toxicology, including molecular structures. Objectives: This study reviewed the literature and investigated previous research cases related to AOP and in silico methodologies. We describe the results obtained from the analysis, including predictive techniques and approaches that can be used for future in silico-based alternative methods to animal testing using AOP. Methods: We analyzed in silico methods and databases used in the literature to identify trends in research on in silico prediction models. Results: We reviewed 26 studies related to AOP and in silico methodologies. The ToxCast/Tox21 database was commonly used for toxicity studies, and MIE was the most frequently used predictive factor among the AOP components. Machine learning was most widely used among prediction techniques, and various in silico methods, such as deep learning, molecular docking, and molecular dynamics, were also utilized. Conclusions: We analyzed the current research trends regarding in silico-based alternative methods for animal testing using AOPs. Developing predictive techniques that reflect toxicological mechanisms will be essential to replace animal testing with in silico methods. In the future, since the applicability of various predictive techniques is increasing, it will be necessary to continue monitoring the trend of predictive techniques and in silico-based approaches.
Lead titanate thin films with a perovskite structure were successfully structure were successfully fabricated on titanium substrate by Chemical Vapour Deposition(CVD). Analyses of Auger Electron Spectroscopy(AES) and X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS) have been performed in order to find a chemical composition of lead titanate films. The analysis of chemical composition by AES and XPS was investigated for variations of deposition temperature and Ti(C$_2$H$_{5}$O)$_4$ fractions. The chemical composition of PbTiO$_3$by XPS analysis was almost constant regardless of deposition parameters and the comparison of chemical composition by AES and XPS was performed.d.
화학공장의 취약점을 파악하여 안전성을 경제적으로 확보할 수 있는 대안에 대한 설비별 안전투자비용과 그에 따른 편익을 산출하고, 분석함으로써 경제적인 안전 투자 대안을 사업주에게 제시함으로써 안전투자 의사결정의 기초자료로 활용하도록 한다. 이를 통하여 화학공장의 안전 활동 및 안전 투자의 효율성을 증진시키고 안전성 향상을 위한 화학공장의 안전투자가치를 정립하기 위함이다.
In this study, we analyzed the accident scenarios of chemical plants through the analysis of lots of chemical accidents and using experts knowledge, and looked into the method of prevention and response. Moreover, we developed a systemic and actual Emergency Response Plan Software(ERPS) that could prevent, prepare and respond totally for the chemical industry facilities using the data from the accident effect estimation from the local society and the geographic information of a chemical plant. The ERPS consists of the information for the plant and process, the consequence analysis and the ERPTA(Emergency Response Plan Tree Analysis). In conclusion, the program developed in this study could help effectively all the chemical industry facilities to prevent and respond to possible accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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