본 연구에서는 칡으로부터 항산화 물질을 추출하는 방법으로 초음파 추출공정을 이용하였으며, 칡에 포함된 iso-flavonoids인 puerarin, daidzein, daidzin의 함량을 측정하였다. 본 연구에서는 칡으로부터 iso-flavonoids 추출수율의 최대화를 위한 공정조건의 최적화를 위해 통계학적 분석방법인 반응표면분석법을 적용하였다. 이는 최소한의 실험횟수로 원하는 반응치에 부합하는 공정조건을 효과적으로 도출하고 각 공정조건이 반응치에 미치는 효과도를 분석하는 방법이다. 반응표면분석법 중 중심합성계획모델을 적용하여 최적조건을 분석하였으며, 3개의 독립변수는 초음파 조사시간, 주정/초순수 부피비, 초음파 조사세기로 설정하였다. 반응표면분석법을 이용하여 두 개의 반응치인 추출수율과 iso-flavonoids 함량의 최대값을 갖는 최적조건을 평가한 결과 초음파 조사시간(24.75 min), 주정/초순수 부피비(39.75 vol%), 초음파 조사세기(592.36 W)로 나타났다. 종합 만족도 D는 0.8938로 높게 나타났으며 5% 이내의 유의성 수준에 인정된다. 또한 최적화 과정을 분석한 결과 초음파 조사시간이 반응치에 가장 영향을 많이 미치는 인자임을 확인할 수 있었다.
2012년 7월 1일에 세종특별자치시가 출범하게 되고 행정복합도시의 1단계 건설사업이 2015년 말에 완료되었다. 따라서 1단계 사업의 결과를 통해서 나타난 결과를 통해 2030년까지 계획하고 있는 인구 및 가구수 목표를 달성할 수 있는 지 점검하고 향후 공급해야 할 주택의 수 및 유형을 결정하는데 활용할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 1단계 사업기간 중에 나타난 결과를 기반으로 2030년까지의 인구수 및 가구수를 예측하였다. 인구수의 예측은 통계청의 장래인구추계에서 나타난 세종시의 인구증가율과 1단계에서 나타난 계획대비 실적을 활용하는 방법을 사용하였다. 분석결과 기존의 행정복합도시가 2030년까지 목표로 하고 있는 인구수 50만명과 가구수를 유치하기는 어려운 것으로 나타났다. 유형별 가구수에 대한 분석에서는 현재 행정복합도시는 공공기관의 대규모 이전으로 인해 3-4인 가구의 비중이 크고 소득수준이 상대적으로 높으며, 자가주택에 거주하는 주택이 많은 것으로 나타났다. 하지만 도시의 규모가 커지면서 1-2인 가구와 임차주택의 비중이 높아지고 소득수준이 조정될 가능성이 높아 향후 주택공급시 이를 반영할 필요가 있을 것으로 판단된다.
[ $BaZrO_3$ ], nanopowder was added to YBCO powder to make ($BazrO_3)_x(YBCO)_{(100-x)mol.-%}$ ($BZO_x$-YBCO) ($0{\leq}x{\leq}10$) composite targets fur pulsed laser deposition of superconducting layer in order to investigate the effect of the addition of BZO nanopowder in the YBCO target on the flux pinning properties of $BZO_x$-YBCO thin films. All the $BZO_x$-YBCO thin films were grown on single crystal STO substrate under similar conditions in the PLD chamber. The effect of YBCO targets doped with BZO on the flux pinning properties of $BZO_x$-YBCO thin films has been investigated comparatively. The isothermal magnetizations M(H) of the films were measured at temperatures between 5 and 80 K in fields up to 5 T, employing a PPMS. The optimal amount of BZO nanopowders in $BZO_x$-YBCO thin films to obtain the strongest flux pinning effects at high magnetic fields is about 6 mol.-%.
유럽을 중심으로 스틸스터드의 약점으로 지목 받고 있는 열교현상을 억제하기 위한 스터드 개선 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구는 크게 마감재와 접촉 면적을 줄이는 방법, 웨브면에서 열전달 경로를 늘이는 방법, 열전도성이 낮은 소재를 사용하는 방법, 그리고 스터드를 피복하는 방법으로 구분할 수 있다. 비교적 저층의 주거용 건축물을 대상으로 하는 국외의 경우 에너지 소비에 초점이 맞춰져 있지만, 본 연구의 경우 중층화를 대비하여 구조적 성능도 고려하여 아연도금강판(SGC58)과 FRP를 에폭시로 부착하여 150SL 형태의 복합스터드를 개발하였다. 복합스터드의 소재로는 두께 1.0mm과 1.2mm 강판과 두께 4mm(4ply), 6mm(6ply)의 FRP를 적용하였고, 4가지의 접합 상세에 대한 제작 및 실험을 통해 최종적으로 우수한 결과를 보인 2가지를 선택하였다. 이와 같은 과정을 거쳐 개발된 복합스터드의 압축 성능을 확인하기 위해 2가지 접합 상세에 대해 단면 높이인 150mm에 대해 3, 6, 9, 12배 길이에 대해 압축 실험을 계획하였고, 기존 스틸 스터드와 비교하기 위하여 동일 형태의 비교 실험체도 제작하였다. 실험결과, 복합스터드의 최대하중은 강판 두께 1.0mm인 경우 동일 두께의 스틸 스터드보다 평균 1.62배, 1.2mm인 경우 평균 1.46배 증가하였으며, 가력 종료 시점에 이르기까지 일체 거동을 보여 구조적으로 우수함이 입증되었다.
본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.
점화원이 무엇이든 화염의 확산과 인체에 영향을 미치는 직접적인 요소는 가연물이다. 음악학원, 노래방 등에서 사용하고 있는 마감재인 흡음재는 폴리우레탄으로 구성되며 연소 시 다량의 유독가스를 발생한다는 것은 알려진 사실이다. 그럼에도 현행법은 학원의 경우 수용인원 100명 미만의 경우 난연 마감재를 사용해야 한다는 강행규정이 없다. 본 연구에서는 실제 음악학원에 설치된 흡음재를 수거하여 실화재 연소실험을 통해 화염확산 속도를 측정하였으며, MultiRaelite 복합가스 측정기(타겟물질 VOC, HCHO, SO2, CO2, CO, HCN, NO2)를 이용하여 유독가스를 측정한 결과 Time weighted average (TWA)와 Short term exposure limit (STEL)의 허용농도를 초과하여 기기한계값이 측정되었다. 또한 시중에 판매중인 난연 흡음재와 비난연 흡음재를 비교 연소 실험한 결과, 착화 및 확산에 있어 현격한 차이를 보였다. 따라서 실험결과를 바탕으로 수용인원 100명 미만의 학원에도 난연 마감재 사용을 강제할 필요가 있음을 제언하고자 한다.
Genomics is providing targets faster than we can validate them and combinatorial chemistry is providing new chemical entities faster than we can screen them. Historically, the drug discovery cascade has been established as a sequential process initiated with a potency screening against a selected biological target. In this sequential process, pharmacokinetics was often regarded as a low-throughput activity. Typically, limited pharmacokinetics studies would be conducted prior to acceptance of a compound for safety evaluation and, as a result, compounds often failed to reach a clinical testing due to unfavorable pharmacokinetic characteristics. A new paradigm in drug discovery has emerged in which the entire sample collection is rapidly screened using robotized high-throughput assays at the outset of the program. Higher-throughput pharmacokinetics (HTPK) is being achieved through introduction of new techniques, including automation for sample preparation and new experimental approaches. A number of in vitro and in vivo methods are being developed for the HTPK. In vitro studies, in which many cell lines are used to screen absorption and metabolism, are generally faster than in vivo screening, and, in this sense, in vitro screening is often considered as a real HTPK. Despite the elegance of the in vitro models, however, in vivo screenings are always essential for the final confirmation. Among these in vivo methods, cassette dosing technique, is believed the methods that is applicable in the screening of pharmacokinetics of many compounds at a time. The widespread use of liquid chromatography (LC) interfaced to mass spectrometry (MS) or tandem mass spectrometry (MS/MS) allowed the feasibility of the cassette dosing technique. Another approach to increase the throughput of in vivo screening of pharmacokinetics is to reduce the number of sample analysis. Two common approaches are used for this purpose. First, samples from identical study designs but that contain different drug candidate can be pooled to produce single set of samples, thus, reducing sample to be analyzed. Second, for a single test compound, serial plasma samples can be pooled to produce a single composite sample for analysis. In this review, we validated the issue whether the second method can be applied to practical screening of in vivo pharmacokinetics using data from seven of our previous bioequivalence studies. For a given drug, equally spaced serial plasma samples were pooled to achieve a 'Pooled Concentration' for the drug. An area under the plasma drug concentration-time curve (AUC) was then calculated theoretically using the pooled concentration and the predicted AUC value was statistically compared with the traditionally calculated AUC value. The comparison revealed that the sample pooling method generated reasonably accurate AUC values when compared with those obtained by the traditional approach. It is especially noteworthy that the accuracy was obtained by the analysis of only one sample instead of analyses of a number of samples that necessitates a significant man-power and time. Thus, we propose the sample pooling method as an alternative to in vivo pharmacokinetic approach in the selection potential lead(s) from combinatorial libraries.
현재 우리나라 공동주택의 근간을 이루는 벽식 공동주택은 가변성의 부족, 보수 및 리모델링의 어려움으로 인하여 단수명화되고 있다. 이로 인하여 발생되는 재건축에 의한 경제적 손실 및 환경 문제는 점차 누적되어가고 있으며 이러한 문제는 앞으로 국가적 차원의 난제가 될 것으로 예상된다. 또한 국내 대표 주거공간으로 자리매김하고 있는 공동주택은 앞으로 다양한 사용자의 요구 및 생활양식의 변화를 수용할 수 있어야 한다. 따라서 평면 가변성에 제약이 있는 벽식 공동주택은 앞으로 지양되어야 하며 가변성이 확보된 새로운 형태의 신개념 공동주택의 개발이 필요한 실정이다. 본 연구의 대상이 되는 GF 공동주택은 기존 벽식 공동주택의 단점을 개선하여 공사비 절감과 공사기간 단축을 가능하게 할 것으로 예측되며, 가변성이 확보된 장수명 구조물로서 국가적으로 추진하고 있는 자원 및 에너지 절감 정책에 부응할 것으로 기대된다. 뿐만 아니라 현 정부가 추진하고 있는 저탄소 녹색성장에 발맞추어 국내 건설 산업의 지속가능한 질적 성장을 가능케 하고 기후변화 문제 해결을 위한 CO2 절감 원천기술로 자리매김할 것이다.
본 연구의 목적은 전기방사법을 사용하여 poly(L-lactide-$co$-${\varepsilon}$-caprolactone) (PLCL)과 marine collagen (MC)이 혼합된 나노섬유를 제조하는 것이다. 전기방사된 나노섬유의 직경과 형태는 여러 공정 변수에 의해서 변화되는데, PLCL과 MC의 혼합비, 노즐과 콜렉터와의 거리, 노즐의 직경, 용액의 방출 속도 그리고 전기장의 세기 변화에 따라 나노파이버의 직경을 주사전자현미경을 통해서 분석하였다. 또한 제조된 나노파이버의 표면변화를 확인하기 위해 물과의 접촉각을 측정하였으며, 나노파이버의 세포 친화성을 평가하기 위해 MG-63을 이용하여 생존율과 흡착형태를 주사전자현미경과 형광현미경을 통해서 관찰하였다. 이와 같은 연구 결과, 방사거리, MC의 함량, 전기장의 세기가 증가할수록 제조된 나노파이버의 평균직경은 감소하는 경향을 나타냈다. 또한 MC의 함량이 증가할수록 나노파이버의 친수성이 증가하였고 세포독성은 관찰되지 않았다. 이에 따라 해양유래 생물에서 추출한 콜라겐은 조직공학용 소재에 새롭게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
강우 현상은 물 순환과 에너지 순환의 주요 요소 중 하나이며 강우량 추정은 수자원 확보와 수재해 예측 및 피해 감축에 매우 중요한 역할을 한다. 위성 기반 강우량 추정은 시공간적으로 고해상도인 자료를 통하여 넓은 지역을 연속적으로 감시할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구에서는 Himawari-8 Advanced Himawari Imager(AHI) 수증기 채널(6.7 ㎛), 적외 채널(10.8 ㎛)과 기상 레이더 Column Max (CMAX) 합성장을 이용하여 기계학습 기반 정량적 강우량 추정 모델을 개발하였다. 기계학습 기법으로는 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)를 사용하였으며 기상 레이더 반사도(dBZ)와 Z-R식으로 변환한 강우강도(mm/hr)를 타겟으로 하는 모델을 구축하여 비교하였다. 레이더 강우강도를 통해 검증하였을 때 임계성공지수(Critical Success Index, CSI)는 0.34, Mean-Absolute-Error (MAE) 4.82 mm/hr였다. GeoKompsat-2(GK-2A) 강우강도 산출물, Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks (PERSIANN)-Cloud Classification System (CCS) 산출물과 비교하였을 때 강우 유무 분류에서 CSI 21.73%, 10.81%, 강우강도 정량적 평가에서 MAE 31.33%, 23.49% 높은 성능을 보였다. 강우량 산출물을 지도화 한 결과, 실제 강우강도 분포와 유사한 분포를 모의하여 기존 산출물 대비 높은 정확도의 강우량을 추정했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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