• 한국식품위생안전성학회지
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• 제34권2호
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• pp.115-123
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• 2019

본 연구는 농산물 중 잔류허용기준 신설 예정 농약인 펜프로피모르프의 안전 관리를 위한 공정 시험법을 개발하기 위하여 수행되었다. 펜프로피모르프는 모르폴린계 살균제로 스테롤 생합성을 저해하여 곡류와 채소류에 발병하는 녹병과 흰가루병 및 바나나에 발병하는 시가토카병을 방제 하는 데 사용되고 있다. 현재 국내에는 농산물 중 펜프로피모르프의 잔류물의 정의 및 잔류허용기준이 설정되어 있지 않고, 수입식품 바나나에 대한 잔류허용기준을 신설할 예정이다. 이에 농산물 중 잔류농약 분석 및 검사를 위한 공정 시험법 마련이 시급하여 본 연구에서는 대표농산물 5종(현미, 감자, 대두, 감귤, 고추)을 대상으로 시험법을 개발하고자 하였다. 따라서 QuEChERS (Quick, Easy, Cheap, Effective, Rugged and Safe)법을 이용한 추출 및 정제법을 최적화하여 LC-MS/MS에 의한 분석법을 확립하였다. 펜프로피모르프의 시험법 정량한계는 0.01 mg/kg이며 5종의 농산물에 0.01, 0.1 및 0.5 mg/kg의 처리농도로 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율은 90.9~110.5%이었고, 상대표준편차는 5.7% 이하로 조사되었다. 또한 실험실간 검증 결과 두 실험실간 회수율 결과에 따른 평균값은 88.6~101.4%이며 변이계수(CV) 또한 14.6% 이하로 조사되어 국제식품규격위원회 가이드라인(CAC/GL 40-1993, 2003)의 잔류농약 분석 기준 및 식품의약품안전평가원의 '식품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)'에 적합한 수준임을 검증하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 시험법은 국내 및 수입 농산물 중 펜프로피모르프의 안전 관리를 위한 공정시험법으로 활용될 수 있으며 잔류물의 정의 및 잔류허용기준을 설정하는 데 기초자료로써 활용 가능할 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권3호
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• pp.221-229
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• 2022

본 연구는 환경측정용 센서 위치에 따른 온실 환경의 공간·수직적 특성을 조사하고 온실 종류에 따른 온도, 광도 및 CO₂ 농도 간의 상관관계를 구명하고자 수행하였다. 벤로형 온실의 공간적인 5지점을 선정한 후 각 지점에서 대표적 작물의 수직적 높이 4지점과 지면부, 지붕 공간에 온도, 상대습도, CO₂, 엽온 및 광센서를 설치하였다. 벤로형 온실과 반밀폐형 온실에서 온도, 광도 및 CO₂ 농도 변화의 관계성을 Curve Expert Professional 프로그램을 이용하여 비교하였다. 벤로형 온실의 공간적 위치에 따른 편차는 CO₂ 농도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. CO₂ 농도는 평균 465-761µmol·mol^-1 범위였고, 편차가 가장 큰 시간대는 오후 5시였으며, 최고 농도는 액화 탄산가스 공급장치의 메인 배관(50Ø)과 가까운 위치인 중앙 후부(Middle End, 4ME)에서 646µmol·mol^-1, 최저농도는 좌측 중앙(Left Middle, 5LM)에서 436µmol·mol^-1이었다. 수직적 위치에 따른 편차는 온도와 상대습도가 다른 요인보다 큰 것으로 나타났다. 평균 기온의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 2시대이며, 최고 기온은 작물 위 공기층(Upper Air, UA)에서 26.51℃, 최저 기온은 작물의 하단부(Lower Canopy, LC)에서 25.62℃였다. 평균 상대습도의 편차가 가장 큰 시간대는 오후 1시대로 나타났으며, 최고 습도는 LC에서 76.90%, 최저 습도는 UA에서 71.74%이다. 각 시간대에 평균 CO₂ 농도가 가장 높은 수직적 위치는 지붕 공간 공기층(Roof Air, RF)과 시설 내 지면(Ground, GD)이었다. 온실 내 온도, 광도 및 CO₂ 농도의 관계성은 반밀폐형 온실의 경우 결정계수(r²)가 0.07, 벤로형 온실은 0.66이었다. 결과를 종합하여 볼 때, 온실 내 CO₂ 농도는 공간적 분포, 온도와 습도는 작물의 수직적 분포 차이를 측정하여 분석할 필요가 있고 환기율이 낮은 반밀폐형 온실의 경우 목표 CO₂ 시비 농도가 일반 온실과 다르게 설정해야 할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권4호
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• pp.299-311
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• 2006

본 논문은 비산출률을 모르는 관측정에서 지하수함양량을 산정하기 위해 물수지분석법의 매개변수를 지하수위상 승량으로 추정하는 방법을 제시하고, 제주도 북부지역의 2개 관측정에 적용하였다. 식생근계의 토양에 대한 물수지가 일단위로 분석되었다. 직접유출랑은 SCS방법으로 계산하고, 실제증발산량은 Penman-Monteith식으로 산정한 잠재증발산량에 작물계수와 수분스트레스계수를 곱하여 산정하였다. 강수량과 이전 토양수분량에서 직접유출량과 잠재증발산량을 제하였으며 토양수분보유능을 초과하는 수량을 지하수함양으로 보았다. SCS 유출곡선지수, 토양수분 보유능, 작물계수 등의 매개변수는 강우사상 동안의 함양량과 지하수위상승량의 선형관계를 이용하여 추정하였다. 관측정이 위치한 지점에서 출현가능한 비산출률의 최대한계값($n_m$)을 강수량과 지하수위상승량 관계로부터 유도하였다. 관측된 지하수위상승량과 함양량 계산값의 선형관계로부터 비산출률과 결정계수($R^2$)를 산정하고, 계산된 비산출률이 최대한계값($n_m$)이내에 위치하며 $R^2$이 가장 큰 매개변수값을 모의를 통하여 선정하였다. 사례지역에 적용한 결과 추정된 매개변수로 산정한 함양량이 지하수위상승량의 변동을 81%이상 설명하는 것으로 나타나 지하수위 자료는 지하수함양량 산정을 위한 물수지분석법의 매개변수 추정에 유용한 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제70권1호
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• pp.103-108
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• 1985

지리산(智異山) 국립공원내(國立公園內)의 천연혼효림(天然混淆林)을 구성(構成)하고 있는 주요(主要) 13개(個) 활엽수종(闊葉樹種)을 대상(對象)으로, 잎의 기하학적(幾何學的) 형태(形態)에 따른 엽면적(葉面積)(A), 엽장(葉長)(L), 엽폭(葉幅)(W)간(間)의 통계적(統計的) 상호관계(相互關係)를 규명(糾明)함으로써 신뢰(信賴)할 수 있는 엽면적(葉面積) 추정식(推定式)을 찾고자 하였다. 정확(正確)한 추정(推定)이 특별(特別)히 요구(要求)되지 않을 때는 A=bLW을 이용하는 것이 일반적(一般的)이다. 이 식(式)에서 계수(係數)b의 값은 수종(樹種)에 따라 고유(固有)한 값을 나타내었으나 전체적(全體的)으로는 0.579~0.717의 범위내(範圍內)에 분포(分布)하였다. 그러므로 지리산(智異山) 천연림(天然林)의 경우(境遇) 임분(林分) 전체(全體)의 직략적(職略的)인 엽면적(葉面積) 추정시(推定時)에는 A=2/3LW의 추정식(推定式)을 사용(使用)하여도 무방(無防)할 것으로 사료(思料)된다. 좀 더 정확(正確)한 추정(推定)을 요(要)할 시(時)에는 회귀방정식(回歸方程式)을 이용(利用)한다. 본(本) 연구(硏究)에서는 9가지 형태(形態)의 식(式)에 적용(適用)하여 결정계수(決定係數)($R^2$)를 기준(基準)으로 엽면적(葉面積) 추정식(推定式)에 가장 적합(適合)한 식(式)의 형태(形態)를 찾아 보았다. 그 결과 단엽(單葉)을 가진 활엽수(闊葉樹)에서는 이제까지 많이 사용(使用)하지 않았던 ${\log}A=b_0+{\log}LW$가 8가지 수종(樹種)에서 가장 적합(適合)한 형태(形態)로 나타났다. 이 식(式)의 계산은 조금 복잡(複雜)하나 컴퓨터를 이용(利用)하면 정확(正確)하고 실용적(實用的)인 추정식(推定式)이 될 수 있다. 그 밖에 $A=b_0+b_1LW$ 및 $A=b_0+b_1L^2+b_2W^2$도 좋은 형태(形態)로 나타났다. 이 두 가지를 비교(比較)해 볼 때 결정계수(決定係數)는 비슷하나 F값은 전자(前者)가 월등히 큰 값을 보임으로써 이를 사용(使用)하는 것이 더 간편(簡便)하며 신뢰도(信賴度)가 높을 것으로 사료(思料)된다.

• 분석과학
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• 제8권3호
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• pp.321-334
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• 1995

흔적량 금속이온인 Co(II), Ni(II) 및 Cu(II)의 ammonium pyrrolidine dlthiocarba-mate(APDC) 착물을 용매추출하기 위한 기초적인 연구를 수행하였다. 킬레이트제인 $4{\times}10^{-5}M$ APDC의 클로로포름에 대한 추출에서 가장 큰 분포비 (log D=1.3543)는 pH 2.0에서 나타났으며, 이때 분배계수($K_{p.HPDC}$)는 2.489였다. 수용액과 유기용매층에서 이들 착물의 UV/Vis 스펙트럼을 얻었는데, 안정한 착물을 형성하는 pH는 각각 Co(II):5.0, Ni(II):8.0 및 Cu(II):8.0이었고 금속이온과 APDC는 1:2의 착물을 형성하였으며, 1분만 흔들어 주어도 정량적으로 유기층에 분배되었다. 유기용매로의 분배 및 추출평형을 조사하기 위하여, $M(PDC)_2$ 착물을 합성하여 클로로포름에 $10.0{\mu}g/ml$가 되게 녹이고, HCl 용액과 NaOH 용액으로 pH를 조절한 수용액으로 역추출을 하였다. 분포비와 추출률은 $Co(PDC)_2$의 경우 PH6.5~8.5에서 log D=2.834 : E(%)=99.a%9 $Ni( PDC)_2$는 pH 11.0에서 log D=5.699 : E(%)=100%, 그리고 $Cu(PDC)_2$는 pH 6.0에서 log D=2.025 : E(%)=99.1%의 최대값을 나타내었다. 추출상수와 착물의 생성상수는 각각 $Co(PDC)_2$는 log $K_{ex}=9.671$ : log ${\beta}_2=6.938$, $Ni(PDC)_2$는 log $K_{ex}=9.646$ : log ${\beta}_2=7.071$, $Cu(PDC)_2$는 log $K_{ex}=9.074$ : log ${\beta}_2=7.049$였다. 이런 결과들로부터 흔적량 금속이온을 분리 농축하는 최적의 추출과정을 작성할 수 있으며, 정밀소재 및 환경시료 등에서 매트릭스의 영향없이 정량할 수 있음이 기대된다.

• Journal of Gastric Cancer
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• 제5권3호
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• pp.174-179
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• 2005

배경: 대부분의 악성종양에 있어 그 치료성적을 평가하는 가장 유용한 방법으로 가장 많이 사용되는 매개변수는 전체 5년 생존율이다. 그러나 근치적 절제술이 시행된 위암환자에 있어 재발의 대부분은 수술 후 3년 이내에 일어나므로 3년 무병 생존이 5년 전체 생존의 의미를 대치할 수 있는가를 알아보고자 한다. 대상 및 방법: 근치적 위절제술을 받고 추적이 가능한 656예에서 생존 함수로 산출한 각각의 생존확률을 이용한 단순 회귀분석에서 3년 무병 생존이 5년 전체 생존을 대치할 수 있는지를 파악하였다. 결과: 추적 기간동안 175예에서 재발이 확인되었고, 재발시기별 누적빈도는 수술 후 1년이 81예(46%), 3년이 156예(89%), 5년이 170예(97%)였다. 3년 무병 생존확률과 5년 전체 생존확률 사이의 회귀 분석결과 상관성은 r=0.87, 설명력은 $R^2=0.76$, 회귀 방정식은 5년 전체 생존확률=0.18+($0.80{\times}3$년 무병 생존확률)을 나타냈다. 복막파종, 혈행성 전이, 국소 재발의 경우 상관성과 설명력은 각각 $r=0.89\;(R^2=0.80),\;r=0.88\;(R^2=0.78),\;r=0.86\;(R^2=0.73)$으로 모두 높은 상관관계가 있음을 나타냈다. 결론: 위암환자의 근치적 위절제술 후 3년 무병 생존 확률은 5년 전체 생존확률에 대한 높은 상관성 및 설명력을 보였다. 위암의 치료성적을 평가하는 방법으로 5년 전체 생존 대신에 3년 무병 생존을 이용한다면 기간을 단축(2년)하여 평가하고 결론을 얻고 또한 보고할 수 있는 이득이 있겠다.

• Spatial Information Research
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• 제22권1호
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• pp.55-63
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• 2014

수문학, 기상학 및 기후학 등에서 필수적인 자료중의 하나인 지상기온 자료는 최근 보건, 생물, 환경 등의 다양한 분야로까지 활용영역이 확대되고 있어 그 중요성이 커지고 있으나 지상관측을 통한 지상기온자료의 취득은 시공간적인 제약이 크기 때문에 실측된 기온자료는 시공간 해상도가 낮아 높은 해상도가 요구되는 연구 분야에서는 활용성에 큰 제약을 갖게 된다. 이를 극복하기 위한 하나의 대안으로 상대적으로 높은 시공간 해상도를 가지고 있는 위성영상자료에서 얻을 수 있는 지표면온도 자료를 이용하여 지상기온을 추정하는 많은 연구들이 수행되어 왔다. 본 연구는 이러한 연구의 일환으로써 기상청에서 제공하고 있는 AWS(Automatic Weather Station)에서 취득된 2010년 지상 온도 자료(AWS data)를 바탕으로 대표적인 지표면 온도자료인 MODIS Land Surface temperature(LST data:MOD11A1)와 지상기온에 영향을 미칠 수 있는 Land Cover Data, DEM(digital elevation model) 등의 보조 자료와 함께 다양한 지구통계 기법들을 이용하여 남한 지역의 지상기온을 추정하였다. 추정 전 2010년 전체(365일) LST자료와 AWS자료와의 차이에 대한 RMSE(Root Mean Square Error)값의 계절별 피복별 분석결과 계절에 따른 RMSE값의 변동계수는 0.86으로 나타났으나 피복에 따른 변동계수는 0.00746으로 나타나 계절별 차이가 피복별 차이보다 큰 것으로 분석 되었다. 계절별 RMSE 값은 겨울철이 가장 낮은 것으로 나타났으며 AWS자료와 LST자료와 보조자료를 이용한 선형 회귀분석결과에서도 겨울철의 결정 계수가 가장 높은 0.818로 나타났으며, 여름철의 경우에는 0.078로 나타나 계절별 차이가 매우 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 지구통계 기법들의 대표적인 방법론인 크리깅 방법 중 일반적으로 많이 사용되고 있는 정규 크리깅, 일반 크리깅, 공동 크리킹, 회귀 크리깅을 이용하여 지상기온을 추정한 후 모델의 정확도를 판단할 수 있는 교차 검증을 실시한 결과 정규 크리깅과 일반 크리깅에 의한 RMSE 값은 1.71, 공동 크리깅과 회귀 크리깅에 의한 RMSE 값은 각각 1.848, 1.63으로 나타나 회귀 크리깅 방법에 의한 추정의 정확도가 가장 높은 것으로 분석되었다.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제18권4호
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• pp.272-282
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• 1985

본 연구는 우리나라 여대생들의 riboflavin (RF) 영양상태를 평가하기 위하여 서울거주 여대생 48명 (정상식이를 하는 학생 31명과 lacto-ovo vegetarian 인 학생 17명)을 대상으로 식이섭취조사, 임상검사, EGRAC 검사 및 소변검사를 실시하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 본 조사 대상 학생들은 동연령층에 대한 한국인 영양권장량에 비하여 열량섭취량은 낮고, 단백질 섭취량은 비슷하나 리보플라빈 섭취량은 높았다. 채식군의 학생들은 정상식이군에 비하여 열량과 단백질 섭취량은 낮았으나 리보플라빈 섭취량은 정상식이군과 비슷하였다. 2. 전 대상자들의 평균 EGRAC 값은 $1.24{\pm}0.03$이었으며, 정상식이군은 $1.19{\pm}0.04$, 채식군은 $1.32{\pm}0.06$으로 두 군의 평균값은 0.05수준에서 유의적 차이가 없었다. ERGAC값이 1.2이상인 대상자는 전 대상자 중 65%이었는데 정상식이군은 55%, 채식군은 82%이었다. 3. EGRAC값이 1.2이상인 대상자 중 18명에게 1일 5mg의 리보플라빈을 1주일간 투여한 후 재검사한 결과 모두 1.2이하로 감소하였다. 4. 상관분석 결과, 대상자들의 EGRAC값과 리보플라빈식이 섭취량 사이에는 유의적인 상관관계가 없었다. 이와 같은 결과가 나온 가능한 이유들에 대하여 고찰하였다. 이러한 결과들로 부터 본 조사 대상자들은 리보플라빈 섭취량은 한국인 영양권장량보다 높으나 생화학적 기능의 손상이 비교적 높은 비율로 존재함을 알 수 있다. 따라서 리보플라빈 식이섭취량이 낮은것으로 보고된 다른 집단들에 대하여 좀 더 집중적인 연구가 요청된다. 아직 우리나라 사람들을 대상으로 리보플라빈 식이섭취와 생화학적 결핍에 대하여 연구된 바가 적으므로 리보플라빈의 생화학적 결핍판정과 한국인의 RDA수준에 대하여 더 많은 연구가 요청된다.

• 한국축산식품학회지
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• 제33권6호
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• pp.796-805
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• 2013

본 연구에서는 $1^+$ 등급 한우육의 신선도와 맛에 관련된 품질인자를 도출해내기 위하여 $0^{\circ}C$와 $10^{\circ}C$에 저장하여 저장기간별로 drip loss, cooking loss, VBN, TBARS, 총균수와 같은 이화학적 특성과 관능적 특성을 평가하였다. Drip loss와 cooking loss, VBN 및 TBARS의 경우 저장기간이 증가함에 따라 증가하였으며 저장온도가 높을수록 관능적 신선도와의 상관계수도 크게 증가하였다. Cooking loss의 경우 신선도에 있어서 저장온도 증가에 따라 상관계수가 크게 증가하여 영향을 많이 받았으며, 총균수는 $0^{\circ}C$보다 $10^{\circ}C$에서 상관계수가 감소하였다. 반면 맛에 대한 기호도에 대해서는 drip loss와 TBARS값이 $10^{\circ}C$에서 상관성이 높았으며 VBN 함량과 cooking loss 및 총균수는 $10^{\circ}C$에서 상관성이 낮아 온도 증가에 따른 영향을 상대적으로 적게 받는 것으로 나타났다. 이상의 품질 측정치를 종합하여 쇠고기의 신선도와 맛에 대한 5가지의 이화학적 특성과의 관계를 알아보고자 다중회귀분석 중 단계적 회귀분석을 한 결과, 쇠고기의 신선도에 대해서는 drip loss의 하나의 인자만으로도 $R^2=0.87$의 매우 높은 선형을 가지는 $Y_1=10.768-0.706X_1$(drip loss)의 선형 회귀식이 산출되었으며 전체 모형의 87%를 설명하였다. 반면, 저장기간에 따른 쇠고기 맛의 예측모델은 $R^2=0.95$의 매우 높은 선형을 가지는 $Y_2=9.702-0.438X_1(drip\;loss)-0.232X_5(TVC)$의 선형 회귀식이 산출되었으며 drip loss와 총균수의 두 인자로 이들 품질인자를 통한 쇠고기의 기호도의 계량적 해석이 가능하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제28권4호
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• pp.616-623
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• 1996

음양곽 성분 중에서 icariin, magnoflorine을 분리하고 이를 표준품으로 음양곽 추출액의 이들 성분에 대하여 HPLC를 이용한 정량법을 수립하였으며 이 성분들의 추출효율을 여러 가지 추출조건하에서 검토하고 그 함량을 분석 하였다. Icariin은 0.1-0.4 mg/ml 농도에서, magnoflorine은 0.02-0.1 mg/ml 농도에서 아래와 같은 조건으로 정량 분석하였다. Icariin의 HPLC조건 :칼럼, LiChrosorbRPl8; 용출용매, MeOH/water/acetic acid (60 : 40 : 0.5); 검출기, 자외부 흡광광도계; 측정파장, 270 nm; 주사량, $25\;{\mu}l$. Icariin의 retention time은 7.37 min으로 다른 성분과도 잘 분리되었다. Icariin 0.1-0.4 mg/ml 50% (v/v)에탄올 용액에 대해 검량선을 작성하여(n=8) 직선을 얻었으며 그 회귀선은 y = -1.4+18296x이고 correlation coefficient (r)=0.9999로 1.00에 매우 접근하였다. Magnoflorine의 HPLC 조건 : 칼럼, LiChrosorb RP18; 용출용매, MeOH/80 mM $Na_{2}\;HPO_{4}/water$ (35 : 35 : 30); 검출기, 자외부 흡광광도계; 측정파장, 270nm ; 주사량, $25\;{\mu}l$. Magnoflorine의 retention time은 11 min이고 $2{\sim}10\;mg/100\;ml$ 50% 에탄올용액을 표준액으로 검량선을 작성하여 직선상의 검량선을 얻었으며(n=6) 그 회귀직선은 y = -0.02+5.7X이고 correlation coefficient (r)=1.0079로 1.00에 근접하였다. 음양곽의 추출용매로 물 또는 50% (v/v)에탄올을 사용하고 추출온도, 추출시간을 달리하였을 때 icariin, magnoflorine, 엑기스의 추출효율을 분석하였다. Icariin은 $50{\%}$ 에탄올($80^{\circ}C$, 1시간)로 추출하였을 때와 물($100^{\circ}C$, 3시간)로 가열 추출하였을 때 거의 같은 정도로 추출되었으나 magnoflorine은 50% 에탄올로 추출하였을 때 더 많이 추출되었다. 반면에 음양곽의 엑기스량은 50% 에탄올로 추출하였을 때 가장 적었고 물로 추출하였을 때는 추출시간이 길면 길수록 더 많았다. 음양곽을 직접 차(茶)로 음용할 때의 추출 조건에서는 icariin 및 magnoflorine의 추출 효율이 약 25%이므로 음양곽 엑기스로 가공한 차제제가 더 바람직하다고 생각된다. 음양곽 중에 icariin및 magnoflorine의 함량은 각각 0.94, 0.16%임을 처음으로 분석하였다.