2,3,5-Triphenyltetrazolium chloride (TTC)는 산화환원지시약으로 미생물의 증식에 의한 산소 소비를 쉽게 확인할 수 있다. 용해 후 무색의 형태를 띠고 있으나 생리활성이 있는 조직에서는 탈수소 효소(dehydrogenases)에 의해 환원되어 빨간색의 불용성 1,3,5,-triphenylformazan (TPF)가 된다. 본 연구에서는 병원성 미생물(Staphylococcus aureus, Pseudomonas aeruginosa, Escherichia coli, Enterococcus faecium, Candida albicans)에 TTC 지시약을 활용하여 미생물 성장시험에 대해 확인하였다. 시험 균주에 TTC를 첨가하여 확인한 결과, 모두 탈수소효소 반응으로 인한 TPF 형성으로 붉은색 콜로니를 관찰하였다. 이후 TTC 0.04% 이상의 농도 및 12 h 이상 배양조건으로 최적화 실험 후 균주별 CFU 값을 통해 TPF 발현능을 확인하였다. 결국 TTC가 병원성 세균 및 효모균 성장에 큰 영향을 끼치지 않으며 배양 시 세균의 경우 12 h, 효모균의 경우 48 h 이후부터 확인이 가능하였다. 이러한 결과들로부터 TTC를 활용한 미생물 성장 확인 시험법이 더 신속 정확한 방법으로 화장품 연구에 활용 가능할 것으로 사료된다.
골프 코스 잔디 뿌리부근의 토양으로부터 분리된 4종 Pseudomonas spp.의 배양조건과 잔디에 갈색마름병의 원인이 되는 R. solani와 동전마름병의 원인이 되는 S. homoeocarpa에 대한 항진균 활성을 조사하였다. 배양조건으로는 pH 7.0으로 $20-25^{\circ}C$에서 배양할 때 생육도 우수하며 양호한 항진균 활성을 나타내었다. 대량배양을 위한 기본배지로 King's B 배지를 사용하였으며 탄소원으로 sucrose를, 질소원으로 tryptone을, 무기염류로는 $K_2HPO_4$를 첨가하였을 때 균의 생육이 가장 우수하며 항진균 활성도 높았다. 갈색마름병과 동전마름병에 대해 전반적인 항진균 활성의 경우, 상대적으로 낮은 온도의 지역에서 생존하는 YUD-F군(P. mandelii와 P. fluorescens)의 Pseudomonas spp.가 YUD-O군(P. trivialis와 P. jessenii)의 Pseudomonas spp. 보다 항진균 활성이 보편적으로 넓게 작용하고 있음을 알 수 있다. 이는 지역별 평균 기온차가 각각의 Pseudomonas spp.의 최적 생육온도와 항진균 활성에 영향을 주고 있는 것으로 보여 진다. YUD-O군의 Pseudomonas spp.는 동전마름병에 대해 우수한 항진균성을 보이지만, 갈색마름병에 대해선 상대적으로 약한 항진균 활성을 보여주고 있다.
2019년 진행된 광군제의 하루 총 거래액은 약 384억 달러(한화 약 44.6조 원)이며, 하루 동안 5억 명의 이용자가 약 13억 건의 주문을 진행했고, 관련된 택배 물류량이 28억 건에 달했다. 4차 산업 혁명과 함께 주요 기술은 물류 산업에 획기적인 변화를 가져오고 있다. 본 연구는 중국의 광군제 행사에 적용되는 4차 산업혁명의 주요 기술과 중국 스마트 물류의 도입을 검토하고, 광군제의 발전 경과, 의의, 알리바바의 시스템, 미래 발전방향 등의 분석을 통해 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 중국은 비도심 지역에서 여전히 열악한 인프라 환경을 갖고 있으며, 많은 중국 기업들은 넓은 중국 면적을 커버하기 위하여 스마트 물류를 적극적으로 도입, 발전시키고 있다. 광군제는 4차 산업혁명의 주요 기술과 스마트 물류가 적용되고 있는 대표적 사례이다. 스마트 물류를 통해 확보된 데이터는 재고관리, 생산계획, 주문처리 등에 다시 활용되고 기업의 운영 최적화에 기여한다. 4차 산업혁명 시대에 글로벌 선진기업과의 경쟁력 확보를 위해서 스마트 물류의 도입 확대를 위한 국내 기업과 정부의 노력이 필요하다.
본 연구는 저장성이 낮은 양파를 이용하여 양파의 발효특성을 조사하였다. 양파 발효의 화학적 특성(잔류 당 함량, pH, 산도 및 알콜 함량)과 관능적 특성(색상, 향, 맛 및 전반적인 기호도)은 반응표면분석을 통해 모니터링 되었다. 알콜 함량에 대한 반응표면분석 결과, 회귀식의 $R^2$가 0.9620으로 1% 이내에서 유의성이 인정되었으며, 예측된 정상점은 최대점으로 발효온도 $29.27^{\circ}C$, 발효시간 103.43 hr 및 초기 당도 $27.52^{\circ}Brix$였으며, 최대점까지는 초기 당 함량과 발효시간이 경과할수록 증가하였다. 전반적인 기호도에 대한 회귀식의 $R^2$는 0.9060으로 5% 이내에서 유의성이 인정되었으며, 예측된 정상점은 안장점으로, $39.27^{\circ}C$, 57.28 hr 및 $22.14^{\circ}Brix$의 조건에서 최대값 6.64점으로 예측되었다. 알콜 함량과 전반적인 기호도 모두를 만족시켜 주는 조건을 구하기 위해 반응표면 중 최적 반응표면만을 superimposing 하여 양파 발효주의 최적 발효조건을 설정한 결과, 발효온도 $28{\sim}32^{\circ}C$, 발효시간 80~90 hr 및 초기 당도 $20{\sim}25^{\circ}Brix$로 예측되었다.
세포 외로 단백질분해효소를 생산하는 효모 균주 CO-1을 대나무 부산물에서 분리하였다. CO-1은 원형 또는 타원형($3.1-4.0{\times}3.8-4.4{\mu}m$)으로, 생장을 위한 최적 온도는 $30^{\circ}C$, 초기 pH는 4.0이었다. 그리고 최대 15.0% (w/v)의 NaCl과 9.0%(v/v)의 ethanol 농도에서 생장하였다. 형태적, 생리 생화학적 특성 및 18S rRNA 유전자 염기서열을 통한 계통분석을 이용하여 동정을 실시한 결과 Pichia anomala로 판명되었다. P. anomala CO-1 단백질분해효소를 부분 정제한 결과 수율은 7.2%였으며, 정제 전에 비해 약 14.6배 정제되었다. Zymogram으로 측정한 효소의 분자량은 약 30 kDa으로 확인되었다. 본 균주는 배지 중에 탄소원과 질소원, 무기염으로 1.0%(w/v) CMC와 1.0%(w/v) yeast extract, 0.3%(w/v) $MnSO_4$를 사용하였을 경우 가장 높은 단백질분해효소 활성을 나타내었다. P. anomala CO-1이 생산하는 단백질분해효소의 최적 활성 pH와 온도는 각각 7.0과 $30^{\circ}C$였다. 또한 본 효소는 pH 4.0-10.0에서 75%의 안정성을 나타내었으며, $65^{\circ}C$에서 1시간 가열하여도 60% 전후의 활성을 유지하였다. 균주의 효소 생산은 생육과 비례하였으며 대수증식기 후반에 최대의 효소 생산을 나타내었다.
대안 모델링에 대한 관심이 커진 이후 데이터 기반의 기계학습을 이용하여 비선형 화학 공정을 모사하고자 하는 연구가 지속되고 있다. 그러나 기계 학습 모델의 black box 성질로 인하여 모델의 해석 가능성에 한계는 산업 적용에 걸림돌이 되고 있다. 따라서, 모델의 정확도가 보장된 상태에서 해석력을 부여하는 개념인 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence, XAI)을 이용하여 화학 공정 분석을 시도하고자 한다. 기존의 화학 공정 민감도 분석이 변수의 민감도 지수를 계산하고 순위를 매기는 데에 그쳤다면, XAI를 이용하여 전역적, 국소적 민감도 분석뿐만 아니라 변수들 간의 상호작용에 대하여 분석하여 데이터로부터 물리적 통찰을 얻어내는 방법론을 제안한다. 사례 연구의 대상공정인 암모니아 합성 공정에 대하여 첫번째 반응기로 향하는 흐름에 대한 예열기(preheater)의 온도, 세 반응기로 향하는 cold-shot의 분배 비율을 공정 변수로 설정하였다. Matlab과 Aspen plus를 연동하여 공정 변수를 바꿔가면서 암모니아의 생산량과 세 반응기의 최고 온도에 대한 데이터를 얻었으며, tree 기반의 모델들을 훈련시켰다. 그리고 성능이 좋은 모델에 대하여 XAI 기법 중 하나인 SHAP 기법을 이용하여 민감도 분석을 수행하였다. 전역적 민감도 분석 결과, 예열기의 온도가 가장 큰 영향을 미쳤으며 국소적 민감도 분석 결과에서 생산성 향상 및 과열 방지를 위한 공정 변수들의 범위를 규정할 수 있었다. 이처럼 화학 공정의 대안 모델을 구축하고 설명 가능한 인공지능을 이용해 민감도 분석을 진행하는 방법론을 통해 공정 최적화에 대한 정량적, 정성적 피드백을 제안하는 데 도움을 줄 것이다.
지진조기경보는 빠르게 도달하는 P파를 감지하고 이보다 느리게 전파되는 S파가 도달하기 전 알림을 주는 기술이다. 초기에 도달한 P파의 진폭과 우세주기를 통해 신속하게 규모와 진원을 추정하고 이를 기준으로 경보 혹은 속보를 전송하기에 P파의 분석은 신속한 지진정보에 생산에 중요한 요소이다. 하지만, 국외에서 발생한 큰 규모의 지진이 국내 관측망에서는 P파의 진폭이 크게 감쇠되어 관측되며, 이는 초기 분석단계에서 실제 규모보다 작은 국내 발생 지진으로 오분석 될 수 있다. 오분석의 결과가 그대로 수요자(국민)에게 오경보(false alarm)로 발송될 경우 지진조기경보서비스의 신뢰도를 저하 시킬 수 있으며, 신속대응이 필요한 사회 인프라시설 및 산업시설에는 경제적 손실을 야기할 수 있다. 따라서 이러한 오분석을 최대한 줄이기 위한 기술개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 주파수-이격거리에 따른 감쇠특성을 이용한 필터뱅크(Filter Bank)를 사용하여 국내외 지진에 대한 분류 가능성을 검토하였다. 이를 위해 기상청 지진관측소에 기록된 2 < ML ≦ 3의 국내지진 463개, 44개(3 < ML ≦ 4), 4개(4 < ML ≦ 5), 3개(ML > 5)와 국외지진 89개를 사용하여 각 주파수영역에 따른 최대 Pv값을 산정하고 이를 분석하였다. 분석결과, 기본 설정 값보다 3번(6-12Hz)과 6번(0.75-1.5Hz) 밴드를 사용할 때 국내외 지진을 정확하게 분류할 수 있는 것으로 나타났다.
Omega-3 지방산인 DHA가 풍부하고 이취가 적은 조류(microalgae, Schizochytrum sp.)로부터 지질을 획득하여 이를 옥수수유와 기질로 이용, 고정화효소인 RM IM(from Rhizomucormiehei)을 촉매로 하여 interesterification 반응에 의해 고기능성 유지를 효과적으로 생성하기 위하여 합성조건을 반응표면분석에 의해 최적화하였다. 항온교반수조에서 소량 합성된 재구성 지질의 TG 지방산 조성 분석 결과, 재구성지질에 함유된 DHA의 함량은 15.06mol%를 나타내었고, DHA-enriched algae oil에 과량 함유된 palmitic acid(30.67mo1%), myristic acid(11.64mol%)의 함량은 각각 30, 60% 감소하여 21.70, 4.96 mol%를 보였으며, oleic과 linoleic acid의 함량은 급격히 증가하여 각각 20.20, 27.34 mo1%를 나타내었다. RP HPLC-ELSD system을 이용하여 재구성지질의 TG 형태를 분리한 결과, 두 기질에 존재하지 않은 다수의 새로운 TG peak를 확인한 수 있었으며, 이중 쉽게 식별이 가능한 3개의 peak를 선택, 이들 peak area% 총합을 반응변수로 하고 온도$(35-75^{\circ}C,\;X_1)$, 시간(2-42시간, $X_2$) 및 효소농도(2-14%, $X_3$)를 요인변수로 하여 중심합성계획에 의해 반응조건을 최적화하였다. 그 결과, 온도$(70.28^{\circ}C)$, 시간(28.74시간), 효소농도(11.30%)의 최적합성조건에서 최대값 6.97 area%로 예측되었다.
2019년 10월 발사된 Northrop Grumman사의 MEV-1(Mission Extenstion Vehicle)은 세계 최초의 무인임무로서 궤도상 유지보수(On-Orbit Servicing)가 실질적으로 가능함을 보였다. 물론 궤도상 유지보수 임무는 수십 년 전부터 제안된 개념으로 운영 중인 위성에 대한 궤도수정 및 유지, 추진제/장비 보급 및 업그레이드, 수리, 궤도상 조립 및 제작, 우주잔해 처리 등 다양한 임무개념으로 발전되고 있으며, 이번 MEV-1 임무의 성공으로 향후 세계적으로 정부기관 및 민간분야 위성사업에서의 시장이 확대될 것으로 예상된다. 궤도상 유지보수 임무는 임무의 특성상 기본적으로 고효율의 전기추진시스템의 활용은 필수적이다. 본 연구에서는 전기추진시스템 중 홀추력기를 활용한 간단한 궤도상 유지보수 임무에 대한 임무해석 내용을 소개하고자 한다. 임무사례로서 정지궤도위성의 수명연장 임무에 대해 다양한 홀추력기 설계변수조합에 대한 설계공간탐색을 수행하고, 설계공간분석 및 최적화를 통해 고려하는 임무에 적합한 홀추력기의 설계 및 운용 파라미터를 제안함과 동시에 임무성능을 도출하였다. 추가적으로 현재 궤도상 유지보수 임무해석 시 개선점과 홀추력기를 활용한 우주임무해석에서의 발전방향을 고찰하였다.
티탄광의 광물학적 성질, 채광상의 유효성 및 처리과정에 의해서 암석학적 관점에서 고찰하였다. 티탄광물로서 가장 중요한 것은 티탄철석(Fe $TiO_3$)과 루틸($TiO_2$)이다. 루틸의 매장량은 급격하게 감소되고 있으므로 티탄철석이 자원으로서 중요한 역할을 하게 되었다. 따라서 티탄철석으로부터 고품위의 $TiO_2$를 만드는데 성공적인 방법을 개발할 필요가 있다. R과 D처리에서와 마찬가지로 상업적으로도 다량의 티탄철석광석 처리하는 방법으로 다음의 세가지가 있다. 1. 티탄철석내의 철을 물리적이나 화학적으로 부분적으로 혹은 완전하게 환원시킨후 분리하는 법. 2. 철을 제 1 산화철 상태로 환원한후 화학적으로 티탄늄으로부터 용출시키는 법. 3. 광석을 선택적 혹은 계속적 분리방법으로 염화물을 만든 후 $TiCl_4$의 순도를 높이는법. 이러한 처리기술의 과정과 효율은 채굴하는 광상의 특성에 따라 일차적으로 영향받으며, 이차적으로는 환경의 상황에 의해서 좌우된다. 티탄철석 처리기술에 영향을 주는 광상의 요소는 1. Fe-산화광물과 공생하는 티탄철석의 현미경조직의 복잡성 2. 농축물(정광)의 조성, 즉 티탄철석은 치환성원소인 Mg, Mn, V를 소량씩 함유한다. 이 원소들에 척과 맥석광물들을 합하면 여러 가지 반응의 완성, 산의 질소모량, 페기고체물의 제거난점 및 폐기물 처리분제 등의 곤란이 야기된다. 암석학자에 의해 공헌될수있는 최적의 주요과제는 처리과정에서 유도되는 천연물질과 고체물에 대한 성분상의 변화와 물리적 변화의 감정 및 적절한 해석이다. 이러한 지식은 산화티탄생산을 위하여 처리되는 여러 단계에 있어서 그 방법을 선별하고 발전시키는데 중요한 역할을 할수있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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