• 보존과학회지
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• 제34권6호
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• pp.443-458
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• 2018

기록물이란 기록이 남아있는 다양한 형태 및 재질을 총칭하며, 현재 종이로 구성된 기록물이 가장 많이 존재한다. 종이는 재질적 특성상 생물학적 손상인자에 의해 쉽게 열화 되며, 이를 제어하기 위하여 화학약제 소독처리 및 환경조절을 통해 관리해 왔다. 국가에서 관리하는 대량 기록물 보관처의 경우 입고되는 모든 기록물은 전수소독을 원칙으로 하고 있다. 그러나 공적 기록물의 생산량은 매년 증가되어, 이로 인해 대량 기록물 보관처의 보존관리가 점차 한계에 이르고 있다. 본 연구는 선별적 소독기준 제시를 위한 기초연구로써 보존서고 내 미생물 60종을 대상으로 유전학적 종 분석을 수행하였으며, 현장에서 즉각 사용 가능한 미생물 오염도 분석법인 ATP 생물 발광 반응(ATP bioluminescence)법을 제안하였다. 이를 위해 생물량에 따른 미생물 활성도 검량선을 작성하였으며, 실제 기록물 보존서고에 보관중인 미소독 기록물 1951점을 대상으로 미생물 활성도분석을 수행하였다. 이를 통해 연중 항온항습이 유지되는 조건에서 미생물 활성도는 억제 또는 감소되는 것으로 확인되었다. 본 연구 결과가 향후 합리적이고 경제적인 소독처리 방안 및 세부기준수립의 기반자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국양식학회:학술대회논문집
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• 한국양식학회 2003년도 추계학술발표대회 논문요약집
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• pp.64-64
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• 2003

대구 인공종묘 생산 기술 개발의 일환으로 수정란에 기생하여 폐사를 유발하는 세균 및 세균 감염 경로를 파악함으로써 수정란의 생존율과 부화율 향상을 위하여 본 실험을 실시하였다. 세균 감염 경로를 파악하기 위하여 난소와 정소 자체 세균 감염 여부를 조사하였다. 일반배지 (BHIA)와 비브리오 선택배지 (TCBS)를 사용하여 세균검사를 실시하였다. 난소의 세균 검사는 생식소 내부를 일부 절개한 후 멸균 roop를 찔러 세균을 검사하였고, 정소는 채정하기 전 복부를 절개하여 멸균 roop로서 적출하여 배지에 도말한 후 배양하였다. 수정란 내 세균 수는 수정란을 각각 20개씩 샘플하여 난 외부에 기생하는 세균을 제거하기 위하여 난소독제로 이용되고 있는 benzalkonium 0.1%로 1분간 소독한 후 멸균 생리식염수로 3회 세척하여 호모게나이즈하여 검사하였다. 호모게나이즈한 액 중 100${\mu}\ell$를 pipetting하여 일반배지(BHIA)에 도말하여 인큐베이터에서 배양하였다. 난소와 정소 내에서 세균이 검출됨에 따라 수정 시 세균 감염을 억제하기 위하여 자외선 살균해수와 일반해수를 수정액으로 사용하여 발생율을 비교 시험하였다. 수정 시간은 1분으로 동일하게 적용하였으며, 수정 용기는 멸균 처리된 일회용 100$m\ell$ 플라스틱 용기를 사용하였다. 수정 후 과다한 정자를 제거하기 위한 세란은 1$\ell$ 멸균 비이커에서 5회 30분 가량 실시하여 정자를 제거하였고 멸균 봉으로 저어주면서 수정란의 점착력을 제거하였다. 수정란은 100$\mu\textrm{m}$ 그물망으로 수정란 유실을 방지한 플라스틱 용기에 수용하여 유효수량 270$\ell$ FRP 수조에 수용하여 3$\ell$/min 환수하였고, 수온은 자연수온 1$^{\circ}C$로 유지하였다. 발생율은 만능투영기로 3회 측정하였다. 수정 후 세균과 기생충에 의한 수정란의 폐사를 억제하기 위하여 수정 직후, 수정 후 1일, 2일째 oxytetracycline과 iodine 처리에 따른 발생율 변화를 조사하였다. 발생율은 만능투영기로 조사하였고, 시험구별로 3회 측정하였다. 경과 일수별로 약제 처리는 약제 미처리 수정란 중 정상적인 발생이 이루어지고 있는 것을 선별하여 조사하였다. 약제 처리에 따른 배체 발생 단계는 수정 후 1일째는 상실기, 2일째는 포배기였다. 수정란 및 대구 자어에서 분리된 V. splendidus 에 의한 폐사를 예방하기 위해 in vivo에서 oxytetracycline 외 5종의 항생제를 대상으로 96well plate에서 최고 농도 250ppm부터 2 fold로 단계 희석하여 $25^{\circ}C$에서 48시간 배양하여 MIC를 조사하였다. 세균 감염경로 파악을 위하여 난소, 정소 및 정자에서 세균을 분리한 결과 일반배지 및 비브리오 선택배지에서 모두 균이 검출되었고, 균 동정 결과 터봇 자어에서 검출된 것으로 보고된(Gatesoupe et al., 1999) V. splendidus로 나타났다. 수정액과 정자 및 미수정란의 세균 분리 결과 일반배지에서 3$\times$10/ml ~ 7$\times$10/ml로 균이 검출되었다. 수정액을 일반해수와 자외선 살균 해수를 사용하여 발생율을 비교한 결과 수정 후 3일째 발생율은 자외선 살균해수 72.3%, 일반해수 52.7%였으며, 수정 후 7일째 40.9%와 25.1%로 자외선 살균해수가 유의적으로 높게 나타났다. 수정 후 경과 일수별로 oxytetracycline과 Iodine을 처리한 결과 수정 직후 처리한 시험구는 7일째 19.8%와 18.9%로 대조구 23.1%와 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났다. 수정 후 1일째 처리한 시험구는 54.5%와 56.8%, 수정후 2일째 처리구는 47.9%와 50.6%로 두 시험구 모두 대조구와 수정 직후 처리구보다 유의적으로 높게 나타났다. 수정란 및 대구 자어에서 분리된 V. splendidus 에 의한 폐사를 예방하기 위해 in vivo에서 항생제 종류별 MIC 조사 결과 oxytetracycline이 0.48ppm으로 가장 효과가 높은 것으로 나타났다.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제38권2호
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• pp.168-176
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• 2010

사체 피부에서 면역반응을 일으킬 수 있는 세포들을 제거한 무세포 진피는 다양한 의료용 소재로 사용되고 있다. Trin-butyl phospahate(TnBP)와 deoxycholic acids를 세포제거 용액으로 사용하여 피부조직 내 진피층의 3차원적 구조를 손상시키지 않고 다양한 구조 단백질 및 성분들을 유지한 상태에서 면역반응의 대상인 세포성 항원만을 선별적으로 제거한 이식용 동종 무세포 진피인 $SureDerm^{TM}$을 개발하였다. $SureDerm^{TM}$ 제조공정은 감염성 위해인자 불활화 공정으로 70% 에탄올 처리와 산화에틸렌 가스 처리 공정을 포함하고 있다. 본 연구에서는 SureDermTM 제조공정 중 70% 에탄올 소독 공정, 세포제거용액(0.1% TnBP와 2% deoxycholic acids) 처리 공정, 산화에틸렌 가스 멸균의 바이러스 불활화 효과를 검증하기 위해 국제적 가이드에 따라 5종의 바이러스 [human immunodeficiency virus type 1(HIV-1), bovine herpes virus(BHV), Bovine viral diarrhoea virus(BVDV), hepatitis A virus(HAV), porcine parvovirus(PPV)]를 생물학적 지표로 사용하였다. 피부조직에 각 생물학적 지표를 첨가한 후 불활화 공정을 실시한 다음 각 바이러스를 회수하여 정량한 후 불활화 정도를 비교하였다. 70% 에탄올 20분처리 공정에서 HIV-1, BHV, BVDV 같은 외피 바이러스는 처리 시간 2.5분 안에 불활화되었지만, HAV와 PPV 같은 비-외피 바이러스는 에탄올에 저항성을 나타내어 20분 처리 후 log 바이러스 감소인수가 각각 1.85와 1.15였다. 세포제거용액 처리 공정에서 HIV-1, BHV, BVDV는 각각 5분, 30분, 5분 안에 검출한계 이하로 불활화되었다. 산화에틸렌 가스처리에 의해 본 연구에 사용한 모든 바이러스가 검출한계 이하로 불활화되었다. 3가지 공정에서 HIV-1, BHV, BVDV, HAV, PPV에 대한 log 바이러스 감소인수 합은 각각 $\geq12.71$, $\geq18.08$, $\geq14.92$, $\geq6.57$, $\geq7.18$이었다. 이와 같은 결과에서 $SureDerm^{TM}$ 제조공정은 바이러스 안전성을 보증할 수 있는 충분한 바이러스 불활화 능력을 갖고 있는 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권3호
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• pp.151-164
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• 2024

상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH₃ 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.