이 논문에서는 사전 정보가 없는 경우 고정밀 중력 탐사 자료를 광역-나머지 이상으로 분리할 때 중력 이상 자료의 특성을 바탕으로 다항식 접합법을 적용하는 방법을 제시하였다. 소규모 영역을 대상으로 하는 고정밀 중력 탐사는 1차 평면으로 광역 이상을 근사하는 것이 이상적인데 중력 이상의 패턴이 1차 평면으로 근사하기 어려운 경우, 먼저 완전 부게 이상을 Parasnis 밀도 추정 방법으로 분석한 후 중력 이상을 1차 평면으로 근사 가능하도록 분할하였다. 다항식 접합법으로 중력 이상을 광역-나머지 이상으로 분리할 때 중력 이상 자료가 지질 구조 및 중력 이상 분포 특성을 바탕으로 공간적으로 분할이 가능한 경우에는 전체 측정 자료를 한꺼번에 분리하지 않고 구획된 각각의 영역에서 광역-나머지 이상을 별도로 분리하는 것이 더 효과적임을 보였다.
이 논문에서 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리하는 문제를 다루었다. 지구통계학의 한 가지 방법인 인자크리깅 기법을 이용하여 공간필터링에 적용하였다. 이 방법은 일반적으로 광역이상은 공간적으로 큰 규모의 상관관계를 가지고 잔여이상은 좁은 지역에서 높은 상관관계를 가진다는 가정에서 출발하였다. 크리깅 방법의 하나인 인자크리깅(Factorial kriging)을 적용하기 위하여 영향 반경이 큰 지역과 작은 지역에 적합한 서로 다른 베리오그램 모델을 적용하여 각각을 광역이상과 잔여이상으로 구분하였다. 이 방법의 적용가능성을 검증하기 위하여 한 방향으로 증가하는 경향을 가정한 광역이상에 단일 이상체를 가정한 잔여이상이 더해진 합성 모델에 대하여 적용하였다. 베리오그램 모델은 각각 광역이상과 잔여이상을 나타내는 두개의 서로 다른 베리오그램 모델의 합으로 근사할 수 있었다. 따라서 서로 다른 두개의 베리오그램 모델에 대하여 인자 크리깅을 이용한 공간필터링을 적용한 결과 광역이상과 잔여이상을 구분할 수 있다. 이 방법을 폐갱도가 존재하는 지역에서의 고정밀중력탐사 자료에서 적용하여 잔여이상을 추출하였고, 다항식 접합법의 결과와도 비교하였다. 이 연구를 통하여 인자크리깅을 이용한 공간필터링 방법이 중력이상에서 광역이상과 잔여이상을 분리해 낼 수 있는 한 가지 방법이 될 수 있음 보였다.
Residual solvents in foods are defined as organic volatile chemicals used or produced in manufacturing of extracts or additives, or functional foods. The solvents are not completely eliminated by practical manufacturing techniques and they also may become contaminated by solvents from packing, transportation or storage in warehouses. Because residual solvents have no nutritional value but may be hazardous to human health, there is a need to remove them from the final products or reduce their amounts to below acceptable levels. The purpose of this study was to develop and evaluate an analytical method for the screening of residual solvents in health functional foods. Furthermore, the aim of this study was to constitute a reasonable management system based on the current state of the market and case studies of foreign countries. Eleven volatile solvents such as MeOH, EtOH, trichloroethylene and hexane were separated depending on their column properties, temp. and time using Gas Chromatography (GC). After determining the GC conditions, a sample preparation method using HSS (Head Space Sampling) was developed. From the results, a method for analyzing residual solvents in health functional foods was developed considering matrix effect and interference from the sample obtained from the solution of solvents-free health functional foods spiked with 11 standards solutions. Validation test using the developed GC/HSS/MS (Mass Spectrometry) method was followed by tests for precision, accuracy, recovery, linearity and adequate sensitivity. Finally, examination of 104 samples grouped in suits was performed by the developed HSS/GC/MS for screening the solvents. The 11 solvents were isolated from health functional foods based on vapor pressure difference, and followed by separation within 15 minutes in a single run. The limt of detection (LOD), limit of quantification (LOQ), recovery and coefficient of variation (C.V.) of these compounds determined by the HSS/GC/MS were found to be 0.1 pg/mL, 0.1-125 pg/g, 51.0-104.6%, and less than 15%, respectively. Using the developed HSS/GC/MS method, residual solvent from 16 out of 104 health functional products were detected as a EtOH. This method therefore seems t o be a valuable extension ofanalytical method for the identification of residual solvents in health functional food.
특정한 지질 구조에 의한 이상을 분리하는 문제, 특히 깊이가 다른 샘들에 의하여 중첩된 이상을 수직적으로 분리하는 문제는 중력과 자력탐사 자료 해석에서 매우 필수적이며 중요한 과정이라 할 수 있다. 측정된 퍼텐셜 자료를 단순하게 광역 효과와 남은 이상의 합으로 가정할 수도 있지만, 수직적으로 여러 층인 구조인 경우로 확장하여 특정한 층에 의한 효과를 분리해 내거나 분리된 이상을 깊이에 관하여 정량적으로 규정할 수 있으면, 이것은 깊이 분리라고 부를 수 있을 것이다. 깊이 분리 필터로서 로그 파워 빛띠 분석을 이용한 진동수 필터를 제안한다. 이것을 수치 모델링과 흥해 일대에서 얻은 실제 중력탐사 자료에 적용하였으며, 2 배 깊이만큼 위로 연속 필터와 비교, 검토해 보았다. 수치 모델링과 실제 중력 자료에 적용한 바에 의하면, 이 논문에서 제안한 깊이 분리 필터는 지구물리적인 의미가 있는 중력 불연속면까지의 중력 효과를 잘 벗겨냄으로써 불연속면의 중력 분포를 추정하여 지질 구조를 해석하는 데에 유용한 도구임을 보여주었다.
노보비오신은 동물용의약품 중 약산성 항생제이며, 우리나라의 경우 선진국에 비해 항생제의 사용이 높은 만큼 동물용의약품의 잔류 사례는 계속해서 증가하고 있다. 이에 따라 식품 중 잔류동물용의약품의 안전관리를 위해 축산 식품 중 닭고기, 소고기 및 우유에서 노보비오신에 대한 HPLC-UVD를 이용한 잔류 분석법을 확립하였다. 각 시료 일정량에 메탄올을 가하고 균질화하여 대상 성분을 추출하고 액-액분배법으로 지방성분을 제거한다. 대상성분이 추출된 여액을 실리카 카트리지를 이용하여 정제한 다음 HPLC-UVD로 분석하였다. 확립된 시험법의 정량한계와 직선성은 CODEX 기준에 적합한 수준으로 각각 0.02 mg/kg과 0.999 ($r^2$)이었으며 회수율은 닭고기, 소고기 및 우유에서 각각 $88.8{\pm}5.6-100.3{\pm}4.4$, $88.8{\pm}7.2-97.0{\pm}3.2$ 및 $88.1{\pm}4.3-92.8{\pm}3.6%$이었다. 본 연구에서 확립된 노보비오신의 시험법은 동물용의약품의 안전관리를 위한 공정시험법으로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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