오줌시료 중 미량 알루미늄을 혹연로 원자흡수 분광광도법 정량하기 위한 마이크로파삭힘 및 고체상 추출에 관하여 연구하였다. 시료에 질산과 과산화수소를 가하고 가정용 전자레인지로 유기물을 파괴시킨 다음 오븐에서 건조시킨다. 건조된 찌기를 황산으로 녹이고, 이를 8-hydroxyquinoline (Oxine, HQ)이 흡착된 XAD-4 수지의 칼럼에 통과시켜 Al(III)-8-hydroxyquinolinate 착물을 형성시켜 흡착시킨다. 칼럼으로부터 0.5 M 질산으로 용리한 Al(III)을 정량하였다. 이 실험과정에서 찌기를 녹이기 위한 산의 종류, 수지에 흡착시키는 HQ의 양, 녹인 시료용액의 pH, 칼럼에 고정된 착물의 용리를 위한 산의 종류와 농도 등의 실험조건을 검토하여 최적화 시켰다. 인공 오줌 시료를 바탕으로 최적화 실험을 하였으며 검정곡선을 작성하였다. 실제 시료 중 알루미늄을 정량하였고, 표준용액을 일정량 첨가한 시료에서 구한 회수율은 94~101% 이였다. 바탕 세기에 대한 표준 편차의 3배 세기에 해당하는 검출한계는 0.05 ng/mL 이었다. 이로서 본 방법이 오줌시료 중 알루미늄을 분리하여 정량하는데 응용될 수 있음을 알 수 있다.
한국산업표준(KS F)에는 건조된 흙과 암석의 무게를 측정하는 다양한 규정들이 있다. 그러나, 110±5℃ 또는 105±5℃로 건조 후 공기 중에서 건조무게를 측정하면 측정시간이 지속됨에 따라 무게가 감소 후 증가하는 무게 특이점이 나타난다. 본 연구에서는 울릉도 현무암질 암석을 40~110℃로 노건조 하였고, 0.0001g(0.1mg) 감도의 전자저울에 무게를 측정하여 무게 특이점을 찾았고, 나타난 무게 특이점을 이용하여 건조무게를 쉽게 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 온도에 따른 암석시편의 특이점을 다양하게 분석한 결과, 특이점은 40~110℃의 온도구간에서 모두 나타났고 가열온도가 높을수록 특이점의 무게가 작게 나타났다. 특별히, 무게 특이점이 지속되는 현상이 나타났고, 가열온도가 높을수록 특이점의 지속시간이 짧게 나타났다. 대류측정 실험의 결과에 의하면 특이점의 발생 원인은 가열된 암석이 공기와의 접촉에 의해 발생된 대류현상이 원인이라는 것을 알 수 있었다. 노건조된 암석의 무게 감소는 대류발생으로 인한 영향이 공기 중 수분 흡수의 영향보다 우세할 때 발생된다. 반대로 암석의 무게 증가는 공기 중 수분 흡수의 영향이 대류발생으로 인한 영향보다 우세할 때 발생된다.
본 연구는 조사료 품질평가에서 근적외선 분광법의 현장 이용성 확대를 위하여 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질의 예측정확성을 평가하기 위하여 수행되었으며 검량식 개발을 위하여 이탈리안 라이그라스 사일리지를 전북지역에서 174점을 수집하였다. 시료 전처리 방법은 사일리지를 건조 후 분쇄하는 방법과 원물 (생) 시료를 건조 분쇄하지 않는 방법을 두었으며 각각의 시료는 근적외선 분광기를 이용하여 스펙트럼을 측정한 후 측정된 스펙트럼과 실험실 분석값간에 상관관계를 이용한 다변량회귀분석법을 통하여 검량식을 유도한 다음 각 성분별로 예측 정확성을 평가하였다. 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 수분함량의 예측 정확성은 건조 분쇄하지 않은 원물(생)시료를 그대로 측정하는 방법 (SECV 1.37%, $R^2$=0.96)이 건조 분쇄처리 방법 (SECV 4.31%, $R^2$=0.68) 보다 예측 정확성이 높게 나타났다. ADF와 NDF 함량의 예측 정확성은 건조 후 분쇄처리한 방법이 개발된 검량식을 상호검증 (SECV)한 결과 각각 0.72% ($R^2$=0.97)와 0.85% ($R^2$=0.94)로 높게 나타났으며 조회분함량 평가에 대한 검량식개발 결과는 건조분쇄하지 않은 원물(생) 시료 전처리 방법에서 가장 낮은 정확성 (SECV 1.17%, $R^2$=0.66)을 나타내었다. pH와 젖산함량은 건조 분쇄 전처리 방법에서 각각 0.48 ($R^2$=0.87)와 0.24% ($R^2$=0.87)로 우수한 결과를 나타내었다. 이상의 연구결과를 종합해보면 근적외선분광법을 이용한 시료 전처리 방법에 따른 이탈리안 라이그라스 사일리지의 사료가치 및 발효품질 평가에 대한 예측정확성은 수분함량을 제외하고는 건조 후 분쇄하는 시료 전처리 방법이 예측 정확성 측면에서는 우수한 것으로 나타났으나 시료 전처리가 필요치 않은 원물(생) 시료의 측정 방법도 매우 양호한 예측 정확성을 보임으로써 실제 근적외선분광법의 현장 활용측면에서는 매우 유용한 전처리 방법으로 판단되어진다.
보드의 기계적 성질에 영향을 미치는 공극에 대하여 공극을 두가지로 분류하고 밀도에 따른 오에스비의 내부 공극구조의 특성에 대하여 살펴보고자 하였다. 스트랜드보드의 내부공극을 X-ray 단층촬영기로 측정하고 이미지분석 소프트웨어를 사용하여 밀도에 따른 공극의 분포와 공극의 함유량을 조사하였다. 측정 전에 보드의 밀도를 밀도측정기와 전건법으로 측정하였으며 이 두 방법에 의해 측정된 결과는 아주 높은 상관관계를 보여주었다. X-ray를 서로 다른 배율로 조사하여 획득한 이미지를 바탕으로 분석한 결과, 저해상도에서는 스트랜드간의 공극(macro-void)의 측정이 가능하나 스트랜드내의 미세공극(micro-void)은 이미지획득이 불가능하였다. 중해상도에서는 두가지 형태 모두의 이미지 획득이 가능하였고, 고해상도에서는 대부분의 미세공극 이미지의 획득이 가능하였다. 저배율을 채택하여 스트랜드간의 공극을 측정하고 스트랜드내의 미세공극은 관련식을 이용하여 추정하였다. 이를 통해 보드내부에 존재하는 스트랜드간의 공극분포를 파악할 수 있었으며 그 공극의 함유비율을 정확하게 산정할 수 있었다.
The application of microwave technology has been investigated in the remediation of diesel-contaminated soil. The paper deals with economic assessment by means of cost analysis and degradation characteristics at different microwave powers for total petroleum hydrocarbon (TPH) in diesel contaminated soils. The soils from S Mountain around the D University were sampled. The samples were screened with 2.0 mm mesh and dried for 6 hours before the diesel was added into the dried soils. The diesel-contaminated soil (3,300 mg THP/kg soil) was prepared with diesel (S Co.). The drying process was carried out in a microwave oven, a standard household appliance with a 2,450 MHz frequency and 700 W of power. The experiments were conducted from 0 to 20 minutes as the microwave powers increased from 350W to 500W to 700W. The concentrations of TPH were analysed using a gas chromatography/mass spectrometer (GC/MS). The initial concentration of TPH was 3,300 mg TPH/kg soil. The weight of contaminated soil was 200g. The concentration of TPH was decreased to 1,828 mg TPH/kg soil (44.7%), 1,347 mg TPH/kg soil (59.2%) and 1,014 mg TPH/kg soil (69.3%) at 350W, 500W and 700W for 15 minutes respectively. In addition, the curve was best fit with first order kinetics using the least-square method. The ranges of a first order rate constant k and r-square were $0.0298{\sim}0.0375min^{-1}$ and $0.9373{\sim}0.9541$ respectively.
인쇄하지 않은 복사용지에 대해 침지, 탈수, 건조등 일련의 리사이클링 사이클의 반복횟수에 따라 얻어지는 재생지의 광학적 성질의 변화와, 리사이클링 횟수를 달리한 펄프를 이용하여 고지를 제조한 후 하여 고지의 탈묵성 변화를 살펴보았다. 그 결과, 리사이클링 횟수 증가에 따라 얻어진 재생지의 백색도는 원래보다 약10% 저하되었으나, 섬유간 결합감소에 따른 비산란계수의 증가로 불투명도는 약10%정도 증가하는 경향을 보였다. 또한, 리사이클링 횟수에 따른 고지의 탈묵성은 섬유의 표면 자유에너지 감소, 즉 섬유의 소수화 증가로 인하여 약간 저하되는 것으로 나타났다.
Park, H.S.;Lee, J.K.;Fike, J.H.;Kim, D.A.;Ko, M.S.;Ha, Jong Kyu
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제18권5호
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pp.643-648
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2005
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) has become increasingly used as a rapid, accurate method of evaluating some chemical constituents in cereal grains and forages. If samples could be analyzed without drying and grinding, then sample preparation time and costs may be reduced. This study was conducted to develop robust NIRS equations to predict fermentation quality of corn (Zea mays) silage and to select acceptable sample preparation methods for prediction of fermentation products in corn silage by NIRS. Prior to analysis, samples (n = 112) were either oven-dried and ground (OD), frozen in liquid nitrogen and ground (LN) and intact fresh (IF). Samples were scanned from 400 to 2,500 nm with an NIRS 6,500 monochromator. The samples were divided into calibration and validation sets. The spectral data were regressed on a range of dry matter (DM), pH and short chain organic acids using modified multivariate partial least squares (MPLS) analysis that used first and second order derivatives. All chemical analyses were conducted with fresh samples. From these treatments, calibration equations were developed successfully for concentrations of all constituents except butyric acid. Prediction accuracy, represented by standard error of prediction (SEP) and $R^2_{v}$ (variance accounted for in validation set), was slightly better with the LN treatment ($R^2$ 0.75-0.90) than for OD ($R^2$ 0.43-0.81) or IF ($R^2$ 0.62-0.79) treatments. Fermentation characteristics could be successfully predicted by NIRS analysis either with dry or fresh silage. Although statistical results for the OD and IF treatments were the lower than those of LN treatment, intact fresh (IF) treatment may be acceptable when processing is costly or when possible component alterations are expected.
Soil texture is determined by the proportions of sand, silt, and clay within the soil, which influence characteristics such as porosity, water retention capacity, electrical conductivity (EC), and pH. Traditional classification of soil texture requires significant sample preparation including oven drying to remove organic matter and moisture, a process that is both time-consuming and costly. This study aims to explore an alternative method by developing an AI model capable of predicting soil texture from images of pre-sorted soil samples using computer vision and deep learning technologies. Soil samples collected from agricultural fields were pre-processed using sieve analysis and the images of each sample were acquired in a controlled studio environment using a smartphone camera. Color distribution ratios based on RGB values of the images were analyzed using the OpenCV library in Python. A convolutional neural network (CNN) model, built on PyTorch, was enhanced using Digital Image Processing (DIP) techniques and then trained across nine distinct conditions to evaluate its robustness and accuracy. The model has achieved an accuracy of over 80% in classifying the images of pre-sorted soil samples, as validated by the components of the confusion matrix and measurements of the F1 score, demonstrating its potential to replace traditional experimental methods for soil texture classification. By utilizing an easily accessible tool, significant time and cost savings can be expected compared to traditional methods.
탄소배출을 줄이기 위해 각 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있고, 도로분야에서도 아스팔트 및 시멘트를 대체하는 공법을 개발하기 위하여 노력하고 있다. 그러나 고화제 중에서 시멘트는 가격이 저렴하고 성능이 우수하여 이를 대체하기에 어려운 실정이다. 고분자 재료는 가벼우면서도 복합기능을 추가할 수 있도록 가공이 쉬워서 여러 가지 용도로 사용되고 있으며, 제조공정에서 탄소배출이 적어서, 시멘트를 이용한 흙 포장을 대체한다면 그 효과가 크다. 본 연구에서는 고화 원리가 다른 3종류의 유기계 폴리머 고화제를 사용하여 공기 중 양생과 건조로에 의한 양생을 적용하여 양생방법에 따른 강도의 차이점을 파악하였다. 유기계 폴리머 고화제만을 적용하여 산책로 및 자전거도로의 포장에 사용 가능한지를 파악하여, 3가지 종류의 고화제를 적용한 일축압축강도시험에서 모두가 자전거 도로의 최소 소요강도를 만족하는 것으로 나타났다. 그리고 공시체의 함수비 변화에 따르는 흙 포장체의 강도 특성을 평가하여 상관관계를 제시하고 유기계 폴리머 고화제를 이용한 경우의 적절한 양생방법을 제시하였다.
Olivan, Mamen;Delaroza, Begona;Mocha, Mercedes;Martinez, Maria Jesus
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1256-1256
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2001
The physico-chemical and texture characteristics of meat determine the nutritional, technological and sensory quality. However, the analysis of meat quality requires expensive, laborious and time consuming analytical methods. The objective of this study was to evaluate NIR spectroscopy using transmittance for determining the moisture, fat, protein and total pigment content, the water holding capacity (WHC) and the toughness of beef meat. A total of 318 spectra were recorded from ground beef samples by a Feed Analyzer 1265 of Infratec. The samples were obtained from the Longissimus muscle of the 10$^{th}$ rib of yearling bulls, ground with an electrical chopper, vacuum packaged, aged during 7 days and frozen at -24$^{\circ}C$ until the analyses were done. Moisture content was measured by oven drying at 10$0^{\circ}C$, fat content was determined by Soxhlet extraction and protein content was estimated from nitrogen content using the Kjeldahl analysis. The total pigment content was determined by the method of Hornsey and the WHC using the method of filter paper press. The instrumental evaluation of texture (maximum load WB, maximum stress MS and toughness) was conducted in an Instron equipment with a Warner-Bratzler shearing device. This analysis was performed on a chop of 3.5 cm obtained from the longissimus of the 8$^{th}$ rib, aged during 7 days, kept frozen at -24$^{\circ}C$ and cooked before the analysis. Near infrared spectra were recorded as log 1/T (T=transmittance) at 2 nm intervals from 850 to 1050 nm using a Feed Analyzer 1265 of Infratec. Calibrations were performed with the WinISI software (vs. 1.02) using the MPLS method. To examine the effect of scatter correction o. derivation of spectra on the calibration performance, calibrations were calculated with the crude spectra or pretreated with different mathematical treatments (inverse MSC, SNVD) and/or second derivative operation. For chemical composition, the use of the scatter corrections improved the calibration statistics, in terms of lower SECV and higher $r^2$. In most of the variables, the use of the 2$^{nd}$ derivative improved the predictions, mainly when combined with the SNVD treatment. However, for predicting the texture traits, the best estimation was obtained from the crude spectrum. These results showed that the equations obtained for predicting moisture, fat and total pigments were very accurate, with $r^2$ being higher that 0.9. However, the prediction of the texture traits (WB, MS, toughness) from ground meat was poor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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