자외선 흡광도가 거의 없는 농작물의 생장 조절용 농약으로 사용되고 있는 지베렐린(GAs) 중 하나인 지베렐린 산($GA_3$)은 발색단이 미약해서 자외선 검출기를 이용하여 분석하기가 어려운 물질이다. 액체-액체 추출법을 이용하여 과일류로부터 지베렐린 산을 효과적으로 추출하기 위하여 시료의 pH와 추출용매에 대한 최적의 추출조건을 확립하고자 하였다. 페나실 브로마이드를 유도체화 시약으로 사용함으로써 자외선 검출기에 선택적이며 감도가 좋은 $GA_3$-유도체 화합물을 만들었으며, 최적의 유도체화 조건을 확립하기 위해서 반응온도 및 시간, 유도체화 시약의 양, 염기의 양 등을 변화시켜주는 실험이 수행되었다. 유도체화 된 $GA_3$는 C18 컬럼을 사용하여 방해물질이 없이 HPLC/UV-vis로 효과적으로 분석되었으며, HPLC/ESI-MS를 사용하여 유도체화된 화합물의 구조를 확인하였다. 사과의 경우, 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 0.008 mg/kg, 0.027 mg/kg로, 배의 경우, 검출한계(LOD)와 정량한계(LOQ)는 각각 0.003 mg/kg, 0.012 mg/kg로 낮은 검출한계와 정량한계를 보였다. 확립된 유도체화 방법은 과일류 중에 존재하는 $GA_3$의 효과적이고 편리한 분석에 응용될 수 있을 것이다.
생물시료에 존재하는 휘발성 유기화합물 중 n-butylbenzene과 1,2-dibromo-3-chloropropane (DBCP)를 기체크로마토그래피/질량분석기-선택이온검색법에 의해 수행하였다. 시료 중 휘발성 유기화합물은 $100{\mu}m$ polydimethyl siloxane (PDMS) fiber를 사용하여 headspace solid phase microextractio (SPME) 및 purge & trap 방법에 의해 추출 및 비교하였다. SPME에 의한 회수율은 n-butylbenzene의 경우 85.8%, DBCP의 경우 92.4%로 나타났고 검출한계는 각각 $0.15{\mu}g/kg$, $0.05{\mu}g/kg$로 나타났다. 반면, purge & trap의 경우 회수율은 n-butylbenzene의 경우 115.2%, DBCP의 경우는 80.9%로 나타났고 검출한계는 각각 $0.04{\mu}g/kg$ 및 $0.70{\mu}g/kg$로 나타나 두 방법에 있어 국내에서 규제하는 검출한계측면에서 큰 차이는 없었다.
어린이 제품 중 22 종의 알러지 유발 방향성 물질들을 기체 크로마토그래피 불꽃 이온화 검출기(GC-FID)와 기체 크로마토그래피 질량 분석기(GC-MSD)를 사용하여 분석하였다. 분석물질들은 자동속슬렛 추출장치를 사용하여 추출하였으며, 고속 냉동 원심분리기에서 10분동안 원심분리 후 상징액을 2 mL vial 옮겨 Split mode로 주입하여 분석하였다. 확립된 조건에서 검정곡선은 0.996 이상의 상관계수를 갖는 직선성을 보였으며, 감도의 경우는 6.7~1,859,839로서 물질별로 기기특성 및 검출기에 따라 상당히 넓은 범위의 감도를 나타내었다. 기기검출한계는 $0.0032{\sim}0.0335{\mu}g/mL$로서 최대 약 $0.1{\mu}g/mL$이하의 기기검출한계를 나타내었고, 방법검출한계는 $0.0033{\sim}0.1161{\mu}g/mL$의 범위를 나타내었다. 또한 정량한계는 $0.0100{\sim}0.5422{\mu}g/mL$의 범위를 보였고, 정밀도는 0.21~4.89 %, 정확도는 89~111%의 범위를 나타내었다. 본 연구에서 개발한 분석법으로 시판품에 실제 적용하였다.
농산물 중 잔류농약을 보다 쉽고 효율적으로 분석 할 수 있는 다성분 동시분석 방법에 따라서 UPLC-PDA을 이용하여 기기조건에 따른 검출한계 및 정량한계를 식품별 최저 MRL과 비교하여 유효성을 알아보고 회수율을 통하여 방법의 재현성을 조사한 결과 다음과 같다. 41종의 농약에 대한 검량선은 직선성이 우수하였으며 검출한계 $0.005{\sim}0.109mg/kg$으로 나타났으며 정량한계 는 $0.018{\sim}0.363ppm$으로 나타났다. Cycloprothrin 등의 경우처럼 검출기의 감응도가 최저 MRL 기준을 초과하는 농약에 대한 보완으로는 검출감도가보다 우수한 UV 검출기 등의 병행 활용이 필요하다. 회수율에 따른 재현성은 쌀의 경우 첨가 농도 0.4 mg/kg 일때 $62.09{\sim}99.58%$로 편차범위는 $1.03{\sim}13.92%$ 얻을 수 있었다.
ECG신호가 임상적으로 환자의 심장활동에 관련된 여러 정보를 의사에게 제공한다는 점에서 ECG 신호의 검출은 중요한 환자 진단방법의 하나이다. 특히 QRS복합파형, P파, T파 등의 위치와 각파 간의 간격에 의미있는 정보가 담겨져 있어 의공학 분야에서 ECG신호의 특징점 검출에 관련된 여러 연구들이 있어 왔다. 기존의 ECG신호의 특징점 검출 방법은 정상파형의 경우에는 만족할 만한 성능을 보여 주는데 반해 잡음이 혼입된 ECG신호로부터 정상 ECG신호를 분리해 내는데 있어 성능의 한계를 가진다. 본 논문에서는 최근 공학분야에서 그 활용 영역이 확대되고 있는 웨이브렛 변환 기법을 ECG신호의 특징점 검출과 잡음제거에 적용하여, 잡음이 혼입된 ECG신호의 특징점 검출과 정상 파형 복원을 수행하였다.
대기 중 기체상 알데히드와 케톤류 등의 자동분석을 개발하고 이를 실제 대기 분석에 응용하였다. 본 분석장치는 분석 기체를 흡수 농축하는 확산 스크러버와 홉수액을 분석하는 고성능 액체크로마토 그래피로 구성되어 있다. 분석기체는 스크러버 속에서 기체와 반대방향으로 흐르는 DNPH 흡수액에 흡수되어 하이드라존을 형성하고 HPLC에서 분리 검출된다. 표준편차 3배로 정의한 본 방법의 검출한계는 수ppt로 매우 낮아 환경대기의 분석이 가능하다. (중략)
최근 웨어러블 장치의 개발로 인하여 다양하게 생체 신호를 측정하는 방법이 많아지고 있다. 이와 관련하여 대표적으로 측정하는 신호가 PPG(plethysmography) 신호이다. PPG 신호를 이용하여 맥박수, 혈박출량, SPo2 등의 값들을 추정할 수 있다. 그러나 웨어러블 장치의 특성상 동적잡음이 많이 발생하게 된다. 동적잡음을 제거하기 위한 방법들은 가속도 센서를 사용하는 방법, 칼만필터(Kalman filter)를 이용하는 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 그러나 여전히 범용으로 사용하기에는 한계가 있다. 본 논문은 Neural Network를 사용하여 개인별로 PPG 신호를 학습하여 PPG 신호의 이상 유무를 판단하고 이전 신호의 평균 맥박수를 사용하여 효과적으로 PPG 신호의 정확한 맥박수를 검출하는 알고리듬을 제안한다.
HCV는 HIV등과 함께 수혈이나 혈장된 획물질을 통하여 감염되는 주요 바이러스이다. 주로 혈액이나 혈장에서 HCV에 대한 항체를 검출함으로서 HCV의 감염을 방지하고 있다. 그러나 바이러스에 감염되었으나 항체가 생성되기 이전이나 항체의 양이 적은 경우에는 HCV의 검출이 어렵다. 따라서 핵산중폭시험(nucleic acid amplification tests, NAT)을 이용한 HCV 유전자를 검출하려는 시도들이 진행되고 있다. 이 연구의 목적은 혈장분획물질에서 HCV RNA를 검출할 수 있는 핵산증폭시험 방법을 개발하는 것이다. 5종류의 PCR primer를선별하여 실험에 이용하였다. 혈장분획물질의 HCV RNA 추출에는 컬럼 방법을 이용하는 것이 유용한 것으로나타났다. 핵산중폭시험의 결합 온도는 $48^{\circ}C$가 가장 적절한 것으로 나타났다. 또한 2차 PCR의 경우, 1차 PCR 산물 $1{\mu}l$와 30 pmol의 primer즐 사용하였을 때 높은 민감도와 특이성을 보이는 것을 알 수 있었다. 혈장 분획물질에 HCV를 주입하여 혈장중폭시험을 수행한 결과, 100 IU/ml까지 검출 할 수 있었다. 한편 근육주사용항체(IMIG)의 경우 핵산중폭시험을 통한 검출한계는 100IU/ml로 COBAS amplicor HCV2.0의 500 IU/ml 이상의 검출한계보다 민감도가 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들로 보아 본 실험에 이용된 핵산증폭시험이 혈장분획물질에서 HCV RNA를 검출하는데 유용한 방법으로 사용될 수 있을 것으로 생각된다.
다중 채널 광학 정렬 시스템에서 가장 중요한 문제는 각 채널별 정렬이 얼마나 정밀하게 이루어지며 향후 패널의 다중화가 어느 선까지 가능할 수 있는가이다. 기존 시스템은 채널 양쪽에 검출기를 설치하여 광량의 최대 지점을 정렬 위치로 결정하는 방식을 사용했다. 그러나 시스템 채널이 증가함에 따라 정밀한 정렬과 만족할 만한 성능을 얻기에는 어느 정도 한계가 있음을 알 수 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문은 단일 검출기를 사용하여 패널별 광량을 측정할 수 있는 방법을 제안한다. 그리고 복원 알고리즘을 통해 기존의 시스템과 다른 측정법과 만족할 만한 결과를 도출하는 방법을 소개하고자 한다.
피부 영역 검출 기술은 생체 인식 기술의 하나로서 얼굴 자동 인식 혹은 손 모양 자동 인식 등을 위해 사용되고 있다. 일반적으로 색상을 이용하여 피부 영역을 검출하기 위해서는 다양한 피부색 샘플을 이용해 구해진 피부색 모델을 이용한다. 하지만 피부색은 사람마다 다르고, 조명과 같은 주변 환경의 영향도 받기 때문에 다양한 영상에 하나의 고정된 피부색 모델을 적용하여 피부 영역을 검출하기에는 한계가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 영상 피드백 방법을 이용하여 영상에 적응적인 피부색 모델을 구한 뒤 이를 적용하여 피부 영역을 추출하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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