고등어 유래의 peptide를 제조하고, Sephadex G-25 column, ODS AQ column, Vydac column, Superdex peptide column을 이용하여 순차적으로 분리, 정제하였으며 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 고등어 선어로부터 두부, 내장 및 뼈를 제거하여 얻은 고등어육의 수율은 $65.5{\%}$였으며, 고등어육의 단백질 함량은 $63.3{\%}$, 그리고 지질함량은 $32.6{\%}$로 나타났다. 지질을 제거하기 위하여 알칼리 처리한 후 동결 건조한 고등어 단백질의 수율은 고등어 육에 대하여 $18.2{\%}$로 나타났고, 고등어 단백질을 효소가수분해하여 제조한 고등어 가수분해물의 수율은 $50.6{\%}$로 나타났다. 고등어 가수분해물 cut-off 1만의 membrane으로 ultrafiltration한 결과, MW 10,000이하가 $79.6{\%}$, 10,000 이상이 $20.4{\%}$였으며, ACE저해효과는 10,000이하 획분이 10,000이상 획분보다 높은 것으로 나타났다. (Table 1). 1만 이하의 획분을 Sephadex G-25 column으로 분획하여, 7개의 획분을 얻었고 (Fig. 1), 이 가운데 MS2획분의 ACE 저해효과가 가장 높았다(Table 2). ACE 저해효과가 가장 좋은 MS2획분을 ODS AQ column으로 분획하석 4개의 획분으로 분획하였고 (Fig.2), 이 가운데 Ms2O3획분의 ACE저해효과가 가장 좋았다 (Table 3). Ms2O3획분을 Vydac column으로 재분획하여 8개의 획분으로 분취하였다(Fig.3), 이 가운데 MS2O3V5획분의 ACE저해효과가 가장 좋았다(Table 4). Superdex peptide column으로 재정제하여 얻은 peptide의 N-말단으로부터 아미노산 배열은 Tyr-Val-Ala으로 ACE저해활성은 IC-(50)이 $1.4{\mu}M$로 나타났다. Matsumura등 (1993)은 가다랭이 가수분해물로부터 분리한 6개의 peptides 가운데 tripeptide의 ACE저해활성이 높았다고 하였으며, 본 연구 결과에서도 유사한 경향을 나타내었다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권6호
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pp.649-655
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2015
본 논문에서는 효과적인 단일 영상 안개 제거 알고리즘을 제안한다. 잘 알려진 안개 제거 알고리즘인 dark channel prior(DCP)는 경계선 영역에서의 후광 현상(halo artifact) 및 결과 영상의 저대비를 초래하고 전달량 정제(refinement) 과정에서 긴 계산 시간을 필요로 한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안한 방법은 전달량을 추정할 때 DCP와 히스토그램 정보로 구성된 비용함수를 이용하고, 빠른 처리를 위해 다해상도 기법을 이용한다. 히스토그램 정보는 안개 제거 결과의 저대비 현상을 방지해주고, 에지 정보를 참고하는 다해상도 기법은 계산 시간을 감소시키고 후광 현상을 방지할 수 있다. 다수의 안개 영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법들보다 효율적이고 우수함을 확인하였다.
강원도 고랭지 경사 농경지에서의 유사량을 최소화하기 위한 최적영농방법 제안을 위하여 대관령 부근의 고령지 농업시험장의 작물포장을 선정,설치하였다. 가로 25m 세로 60m로 장방형 면적에 유출시험포 11개를 설치하고 경운방법, 지표피복 및 시비방법을 달리하며 3년동안 유사량을 조사하였다. 무경운에 100% 지표 피복 처리된 옥수수 시험포와 비닐로 멀칭한 감자 시험포에서 가장 작은 유사가 발생하였다. 최대의 유사는 등고선과 직각방향으로 경운한 시험포에서 발생하였다. 무경운에 100% 지표피복 처리된 옥수수 시험포의 연유사량은 $0.1{\sim}2.2\;ton/ha/year$, 등고선에 평행으로 경운한 시험포는 $10{\sim}27\;ton/ha/year$, 그리고 등고선에 직각으로 경운한 시험포는 $11{\sim}33\;ton/ha/year$으로 나타났다. 감자 시험포의 연유사량은 비닐피복 시험포에서 $0.1{\sim}0.2\;ton/ha/year$, 등고선에 평행으로 경운한 시험보에서 $16{\sim}24\;ton/ha/year$, 그리고 등고선에 직각으로 경운한 시험포에서 $16{\sim}31\;ton/ha/year$으로 측정되었다. 파종이나 수확 후에 큰 비가 내리면 많은 양의 유사가 발생하였다. 감자는 수확 시 고랑과 이랑을 만들고 고랑에는 격벽을 설치하고 옥수수는 지면에서 일정한 높이 이상만 수확하여 유사의 양을 줄일 수 있는 방법이 제안되었다. 또한 동절기 풍식과 눈 녹은 물에 의한 수식을 최소화하기 위하여 동상방지대책의 개발이 필요한 것으로 나타났다. 고랭지 경사농경지의 최적관리방법으로 무경운 영농, 지표피복, 고랑격벽의 설치를 통한 이랑붕괴의 최소화, 승수로의 설치, 완충지의 설치, 동상방지방법의 개발, 겨울작물의 재배 등이 제안되었다.
가금의 정액 동결 보존은 보고되고 있지만, 큰 난황의 구조 등과 같은 이유로 암컷의 유전물질의 보존은 불가능한 실정이다. 닭에 있어 닭원시생식세포(PGCs)의 동결 보존은 암컷과 수컷 양쪽의 유전물질을 보존할 수 있는 대체 방법이다. 본 연구에서 원시생식선으로부터 분리방법은 5.5일(stage 28 : 5.5일령(Hamburger and Hamilton, 1951)) 동안 발생한 수정란의 초기배자를 실체 현미경하에서 예리한 핀셋을 이용하여 원시생식선 부분만을 분리한 후, MACS 방법으로 정제하였다. 두 개의 상업적으로 사용되는 동결보호제(A와 B)와 10% EG + 15% FBS를 동결보호제로 하는 대조군을 각각 닭 PGCs의 동결 및 융해에 이용하였다. 동결 및 융해 후의 닭 PGCs의 회복율은 A(35.5%), B(60.5%) 그리고 대조군에서는 52.8%를 각각 확인하였다. 52.8%의 닭 PGCs의 회복율을 보인 대조군과 동결보호제 B 처리군 간에는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 그러나 두 처리군에 비해 동결보호제 A는 35.5% 유의적으로 낮았다. 하지만, 동결 및 융해 후의 닭 PGCs 생존율은 각각 A(77.9%), B(77.4%) 그리고 대조군(81.6%)으로 보였다. 두 처리구 간에 유의적인 차이는 없었다. 본 연구는 배자 발생 초기의 원시생식선으로부터 채취한 닭 PGCs는 상업적으로 이용되고 있는 동결보호제(A와 B)를 사용해서 동결할 수 있다는 것을 확인했고, 생존율에 나쁜 영향을 주지 않고 액체질소에 성공적으로 보관할 수도 있음을 시사하고 있다.
딥러닝의 발전으로 인하여 의미론적 분할 방법은 다양한 분야에서 연구되고 있다. 의료 영상 분석과 같이 정확성을 요구하는 분야에서 분할 정확도가 떨어지는 문제가 있다. 본 논문은 의미론적 분할 시 특징 손실을 최소화하기 위해 딥러닝 기반 분할 방법인 PSPNet을 개선하였다. 기존 딥러닝 기반의 분할 방법은 특징 추출 및 압축 과정에서 해상도가 낮아져 객체에 대한 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 윤곽선이나 객체 내부 정보에 손실이 발생하여 객체 분류 시 정확도가 낮아지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 의미론적 분할 모델인 PSPNet을 개선하였다. 기존 PSPNet에 제안하는 multi scale attention을 추가하여 객체의 특징 손실을 방지하였다. 기존 PPM 모듈에 attention 방법을 적용하여 특징 정제 과정을 수행하였다. 불필요한 특징 정보를 억제함으로써 윤곽선 및 질감 정보가 개선되었다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터 셋으로 학습하였으며, 정량적 평가를 위해 분할 지표인 MIoU를 사용하였다. 실험을 통해 기존 PSPNet 대비 분할 정확도가 약 1.5% 향상되었다.
본 연구는 전라북도 내 하수처리장 방류수를 효율적으로 재이용하기 위해 일일 방류량이 $5,000m^3$ 이상 되는 12개 하수처리장을 대상으로 방류수 수질을 조사하고 처리장 주변 현황을 파악하여 용도별 재이용 가능성을 제안하는데 목적을 두었다. 추가적으로 방류수를 재처리하기 위한 실험실규모의 실험도 수행하였다. 방류수는 7개 용도별 수질기준에 근거하여 중금속 16개 항목을 포함한 총 28개 항목을 수질 분석하였다. 분석결과 부적합 항목은 색도, BOD, TN, SS, 염화물, 전기전도도 등 6개 항목이며, 색도와 TN이 각각 8개소, 5개소로 가장 높았다. 유입원수가 공단폐수 및 음식물처리수가 유입되는 처리장의 경우 염화물과 전기전도도가 높았다. 방류수 재처리없이 직접 재이용수로 가능한 처리장은 4개소였다. 실험실 규모의 실험(Lab test)은 모래여과(SF)-활성탄흡착(GAC)-정밀여과(MF)-역삼투압(RO) 순으로 실험을 수행하였다. 총대장균군, 색도, 부유물질(SS) 제거는 SF와 GAC조합이 경제성과 처리 효율면에서 가장 적절하였으며, 염화물과 전기전도도는 SF, GAC, MF에서는 큰 효과가 없었으며, RO처리 후 90% 이상의 제거효율을 보였다. $UV_{254}$는 원수가 0.3651/cm에서 SF-GAC공정 후 0.0306/cm로 92% 이상의 높은 제거효율을 보였다. 중금속 중 총붕소(B-total)는 SF-GAC-MF-RO 처리 후 0.7054 mg/L에서 0.0854 mg/L로 88% 제거효율을 보였다. 결론적으로 각 처리장은 방류수 수질분석결과와 주변 지형을 고려하여 방류수 재이용 용도를 선택하여야 한다. 또한 재처리가 필요한 경우 처리할 수질 항목과 처리비용을 고려한 처리방법을 결정하는 것이 적절하다고 판단된다.
액-액 분배법을 이용한 pymetrozine의 잔류분석방법을 다양한 작물에 적용이 가능하도록 작물의 특성과 대상농약의 물리화학적 특성을 고려하여 간섭물질을 최소화한 방법을 확립하였다. 확립된 분석법의 validation을 진행하였으며 정확성 및 정밀성, 검출한계, 정량한계, 직선성(표준물질의 검량선)을 기준으로 진행하였다. 대표 농산물로 쌀, 현미, 감자, 고추, 배추, 브로콜리, 수박, 쑥갓, 블루베리, 사과 및 체리를 선정하였으며, 농산물 시료에 borax 완충용액과 1N-NaOH 수용액을 가하여 pH를 조절하고 methanol로 추출된 pymetrozine 잔류분은 dichloromethane 액-액 분배법과 silica SPE cartridge를 이용한 silica 흡착크로마토그래피법으로 정제하여 분석대상 시료로 하였다. Pymetrozine의 정량적 분석을 위한 최적 HPLC 분석 조건을 확립하였고, $C_8$ 칼럼을 이용한 HPLC 분석 시 불순물의 간섭은 없었으며, 11종의 대표 농산물 중 pymetrozine의 분석정량한계(MQL)는 0.01 mg/kg이었다. 전체 농산물에 대한 회수율은 83.1~98.5%였으며, 농산물 시료 및 처리수준에 관계없이 반복 간 분석오차는 10% 미만을 나타내어 잔류분석 기준이내를 만족하였다. 검출한계, 회수율 및 분석오차 면에서 국제적 분석기준을 충분히 만족하였으므로, 본 연구에서 확립된 분석법은 기존의 hydromatrix 분배법을 대체하여 농산물 중 pymetrozine의 잔류분석법으로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
축산물 중 살균제 prochloraz 및 그의 대사체의 잔류량을 함께 정량분석할 수 있는 단성분 분석법을 개발하고자 하였다. 축산물 중 prochloraz의 잔류분의 정의가 'prochloraz와 2,4,6-trichlorophenol기를 포함하고 있는 대사산물의 합을 prochloraz로 함'이기 때문에 prochloraz 및 대사산물을 모두 2,4,6-trichlorophenol (2,4,6-TCP)로 분해시킨 후 GC/ECD로 정량하는 정밀 분석법을 확립하였다. 대표 축산물인 소고기, 돼지고기, 닭고기, 우유 및 계란 중 prochloraz 잔류분을 acetone으로 추출하고 2,4,6-TCP로 분해한 후 dichloromethane으로 분배하고 aminopropyl SPE로 정제한 다음 2,4,6-TCP를 정량하였다. 본 분석법을 통한 기기정량한계와 분석법정량한계는 prochloraz의 경우 각각 0.01 ㎍/mL과 0.02 mg/kg이었으며 2,4,6-TCP는 0.005 ㎍/mL과 0.01 mg/kg이었다. 2,4,6-TCP를 이용한 표준검량선은 0.005-0.2 mg/L 범위에서 결정계수(R2) ≥0.995으로 직선성을 확인하였다. 분석법의 회수율은 분석정량한계 및 정량한계의 10배 처리수준에서 실시하여 모두 90% 이상이었고 변이계수는 10% 이하이었다. 따라서, 본 연구에서 확립된 분석법은 축산물 중 prochloraz 및 대사체를 정량분석하는데 우수한 정확성 및 정밀도를 보였으며, 축산물 중 prochloraz 잔류분석을 위한 정밀시험법으로써 분석개발기준을 충족하였다.
견과류 중에 있는 트리코테센계 곰팡이독소 오염도를 조사하기 위하여 LC-MS/MS를 이용한 정확성과 신뢰성을 동시에 확보할 수 있는 분석방법을 개발하였다. 견과류 중 트리코테센계 곰팡이 독소는 QuEChERS 추출 및 EMR-Lipid-dSPE 정제과정을 통하여 분석에 사용되었다. 검량선 작성을 위하여 트리코테센계 곰팡이독소 10종에 대하여 $2.00{\sim}75.00{\mu}g/kg$의 범위로 혼합표준용액을 제조하여 실험하였으며, 상관계수는 모두 0.998 이상으로 높은 직선성을 나타내었다. 분석방법의 검출한계는 $0.41{\sim}3.57{\mu}g/kg$로 나타났으며, 정량한계는 $1.23{\sim}10.82{\mu}g/kg$로 나타났다. 또한 트리코테센계 곰팡이 독소 10종에 대하여 각각 저, 중, 고 3가지 농도로 처리하여 회수율 실험을 수행한 결과 81.84~96.87%로 나타났다. 확립된 분석법으로 견과류 중 땅콩을 대상으로 오염도를 조사한 결과 1종에서 deoxynivalenol이 검출되었다. 이러한 결과를 바탕으로 확립된 시험법은 견과류 중 트리코테센계 곰팡이 독소 분석에 적합함을 확인할 수 있었으며 견과류 중 트리코테센계 곰팡이 독소 검출 가능성을 확인한바 보다 다양한 종류의 견과류에 대한 모니터링 조사가 필요한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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