기체 크로마토그래피법을 이용하여 제초제인 ethalfluralin의 잔류분석을 위한 최적 측정 조건을 구하고, 토양에서의 잔류량과 반감기를 조사하였다. 토양시료를 methanol과 dichloromethane으로 추출하여 농축하였다. Toluene으로 다시 녹이고, cyanosilica gel 카트리지로 분리하여 전자포착형 검출기가 장착된 기체 크로마토그래프(GC-ECD)로 분석하였다. 0.1과 1.0ppm의 표준물을 첨가하였을 때, 92.8~101.2%의 회수율을 얻었으며, 검출한계는 0.004ppm이었다. Ethalfluraline의 반감기는 토양 (A)의 경우에는 실내에서 35일, 야외에서 7.2일이었으며, 토양 (B)의 경우에는 실내에서 45일, 야외에서 9.7일이었다.
오늘날 인터넷 사용자들은 정보의 홍수 속에 놓여있다. 웹사이트에 들어가면 대부분은 자신과 관련 없는 정보들이 쏟아진다. 따라서 인터넷 사용자들의 관심에 맞는 내용을 제 공해주어 시간의 절약과 동시에 사용자에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있게 하는 서비스가 필요하다. 이러한 개인화 된 서비스를 제공해주기 위해 사용자에 대한 정확한 분석을 바탕으로 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 프로파일 및 웹 로그 등을 토대로 각 고객의 성향과 패턴을 정확하게 분석하여, 사용자 각 개인에게 적합하며 효율적인 서비스를 제공해 줄 수 있는 Web Usage Mining 을 통한 사용자 패턴 추출 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 논문에서 연구한 Web Usage Mining 알고리즘은 사용자의 웹 사용 습관을 토대로 데이터 마이닝의 과정을 거쳐 사용자의 성향과 관심을 결정하고, 이를 바탕으로 사용자에게 알맞은 내용을 제공할 수 있도록 할 것이다. 이때, 사용자의 정보는 웹 내에서의 행동 중에서 중요하게 사용되는 특정한 페이지를 보는 시간, 웹 서핑 패턴, 전자 상거래 사이트의 경우에는 구매한 상품과 쇼핑 카트에 넣은 상품 등의 관찰된 정보를 기반으로 하며, 개인의 사생활을 침해하지 않는 범위 내에서 이루어지도록 했다.
Even though B2B EC is becoming popular, there have been not so much studies about performance evaluation methodology for B2B systems. In this paper, after analyzing buyer-carts systematically focusing on the buyer's interactional efforts on the typical buying processes of each buyer-cart, we propose a quantitative performance evaluation model. For this, we categorize buyer-carts in B2B EC as s-cart, i-cart, and b-cart depending upon its residing sites: seller, intermediary, and buyer sites. And after proposing the desired features of buyer-carts in B2B EC as identification, collection, trashing, ordering, payment, tracking, recording, purchasing decision support, and transmission of records to e-procurement systems, we derive a performance evaluation model by calculating detail sub-processes from the desired features' viewpoints. By setting variables from a survey on the actual condition of using buyer-carts in companies in Korea, we try to evaluate the performance of buyer-carts in B2B EC. In this paper, we suggest a new methodology of performance evaluation for B2B systems, and show that the b-cart platform is more efficient than other buyer-carts especially in B2B EC.
잉크젯 프린팅 방법은 전도성 고분자 물질을 잉크 재료로 사용하여 전자 소자의 전극 패턴을 형성할 수 있으며 비접촉, drop-on-demand 공정으로 현재 많은 관심을 받고 있는 연구 분야이다. Ag는 $1.59{\mu}m{\cdot}cm$의 저항을 나타내는 가장 낮은 저항을 가지고 있는 물질 중의 하나이며, Ag 전도성 잉크는 고전도 패턴의 형성을 위해 현재 많이 사용되고 있는 물질이다. 본 연구에서는 a-IGZO 박막을 채널층으로 사용하여 Ag S/D 전극을 잉크젯 프린팅 방법으로 형성하여 산화물 트랜지스터를 제작하였다. a-IGZO 채널층은 $SiO_2$가 증착된 Si 기판위에 스퍼터링 방식으로 80 nm의 두께로 형성하였다. Ag S/D 전극은 10 pl의 카트리지가 장착된 Fujifilm Dimatix DMP 2800 장비를 사용하여 형성하였으며, 프린팅 후 $130^{\circ}C$로 20분간 열처리를 하였다. Fig. 1은 잉크젯 프린팅된 Ag S/D을 가진 a-IGZO의 트랜지스터 특성을 보여준다. 채널 W/L가 90/$50{\mu}m$ 구간에서 드레인 전압이 50 V 일때, 전계효과이동도 $0.27cm^2$/Vs, 문턱전압 6.03 V, 문턱전압 아래의 기울기 값은 2.06 V/dec를 얻었다. 이와 같은 특성은 잉크젯 프린팅 방법으로 Ag S/D 전극을 형성함으로써 산화물 TFT에서 잉크젯 프린팅 방식의 다양한 응용 가능성을 확인할 수 있었다.
기술력 기반의 중소벤처기업에 대한 기술금융 지원을 위해 정부는 2014년 7월부터 기술보증기금 및 일정 자격을 갖춘 민간 기술신용평가사에게 일종의 기술력 등급평가인 기술신용평가를 실시하여 은행의 여신에 활용토록 하였다. 본 논문에서는 최근까지의 기술신용평가 현황 및 한국신용정보원에서 축적하고 있는 기술평가 관련 가용 지표들에 대한 선행 연구를 개략적으로 살펴본 후 기술평가등급점수에 유의적인 영향을 미치는 지표(indicator)를 통상적인 다중회귀기법으로 탐색할 것이다. 본 논문의 관심 대상인 지표 별 등급 영향도와 모형의 적합도는 대표적인 기계학습 분류기(classifier)인 일반화가속모형(Generalized Boosting Model; GBM)을 적용하여 분석하였는 바, 주요 지표를 독립변수(feature)로 투입하여 지표의 상대적 중요성 및 분류 정확도를 산출하였다. 분석결과 회귀모형과 기계학습 모형 간 지표별 상대적인 중요도는 크게 차이나지 않는 것으로 분석되었으나, GBM 모형의 경우 회귀모형에 비해서 이노비즈인증, 연구소 및 연구개발전담부서 보유, 특허등록건수, 벤처확인 지표 등 기술개발역량이 상대적으로 기술등급에 더 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 연구는 집속형초음파자극시스템의 카트리지부를 시료로 사용하여 의료기기 안전성 평가 기준인 GLP(Good Laboratory Practice)에 관한 시험 중 동물실험을 통한 피부 자극 시험 및 피부 감작성시험을 진행하였다. New Zealand White Rabbit 암컷 6마리를 이용하여 IACUC 승인 후 시험을 진행하였으며, 실험기간 동안 사망한 개체 수는 없었으며, 실험동물에서 어떤 이상 증상도 관찰되지 않았다. 극성, 비극성 자극 지수는 모두 '0.0'으로 나타났다. 또한, 피부감작성 평가의 경우 IACUC 승인을 통한 기니피그 30마리를 통하여 대조군 및 실험군으로 나누어 시험검체 및 공시험액을 별도의 희석 없이 용출액 자체를 사용하여 모든 유도 및 유발단계를 적용하였다. 실험결과대조동물의 피부반응 등급은 0등급이었으며, 시험동물의 피부반응에서 1등급 이상을 나타내는 동물은 없었다. 두 시험 결과에서 피부의 이상 증상은 발견되지 않았으며, 인체에 적용하여 환자를 치료할 경우 시험에 사용된 시험재료로부터 피부의 이상 증상이 생기는 질환 등은 나타나지 않는지에 관하여 안정성을 알아 보고자 하였다.
피리오페논은 아릴페닐케톤계 농약으로, 식물 병원성 곰팡이의 부착 및 침투를 억제하여 방제 효과를 나타내는 살균제이다. 미국에서는 2012년에 피리오페논을 사용등록 하였으며, 우리나라에서는 2013년에 참외와 고추에 대해 잔류허용기준 설정을 추진하고 있다. 이에 따라, 본 연구에서는 식품 중 피리오페논의 안전관리를 위한 시험법을 개발하고자 하였다. 피리오페논은 분자량(365.8)이 크고 증기압이 $1.9{\times}10^{-6}Pa$ ($25^{\circ}C$)로 휘발성이 낮은 편으로, 질소, 산소원자의 비공유전자쌍과 이중결합이 UVD에 높은 감도를 보여 HPLC-UVD를 분석기기로 선택하였다. 추출용매는 물질의 용해도와 추출효율을 고려하여 acetonitrile로 선정하였으며, 피리오페논이 옥탄올/물 분배계수(logPow, $25^{\circ}C$)가 3.2인 비극성 물질이므로 증류수, 포화식염수와 dichloromethane을 사용하여 극성 불순물을 제거하도록 액-액 분배하였다. 분배 추출액을 silica 카트리지를 이용하여 정제하는데, hexane으로 세척한 후 hexane/acetone(90/10, v/v)로 용출하면 간섭 물질로부터 피리오페논을 효과적으로 정제할 수 있었다. 본 연구에서 확립한 시험법을 통한 대표작물에 대한 회수율은 72.8~99.5%이었고 분석오차는 10% 미만으로 코덱스 가이드라인((CAC/GL 40)에 적합하였다. LC-MS로 재확인 시험을 하여 시험법의 신뢰성과 선택성을 확보하였다. 본 연구에서 개발한 시험법은 식품 중 피리오페논의 안전관리를 위한 시험법으로 활용될 것이다.
전립선암 환자의 전이성 질환 진단을 위해 사용되는 양전자 방출 단층촬영용 [68Ga]PSMA-11 주사액은 자동화 생산 방법을 통해 높은 재현성과 우수한 방사화학적 수율 및 순도를 얻을 수 있으며 제조 시 작업자의 방사선 피폭을 최소화할 수 있다. 이를 위해 적용한 비 카세트 방식과 카세트 방식의 자동 합성 방법을 소개하고 비교하고자 한다. [68Ga]PSMA-11 주사액의 자동화 생산을 위해 68Ge/68Ga generator 50 mCi(iThemba LABS, Johannesburg, South Africa), 주사기 펌프 NE-1000(New Era Pump System, New York, USA)을 사용하였으며, 자동 합성 장치는 비 카세트 방식의 TRACERlab FXN pro(GE Healthcare, Liege, Belgium)와 카세트 방식의 BIKBox(BIK THERAPEUTICS Inc., Seongnam-si, Republic of Korea)를 사용하였다. 0.6 N 염산 용액 6 mL의 주사기가 장착된 실린지 펌프를 68Ge/68Ga generator의 inlet-line과 연결하고 outlet-line은 자동 합성 장치와 연결한 후 자동 합성장치와 동시에 작동하였으며, 2 mL/min의 속도로 68Ga을 용출하였다. 초기 약 1.7 mL은 waste vial로 용출 시켰고, 그 후 2.5 mL은 반응용기로 용출하여, 방사능 농도가 높은 2.5 mL의 용액만 표지 과정에 이용하였다. 반응 용액의 pH를 HEPES buffer 용액으로 조절한 후 전구체와 95 ℃에서 15분간 반응하였으며, C18 light 카트리지를 이용, 분리·정제 하였다. 50% 에탄올/생리식염수 희석액으로 최종 화합물을 용출하고 생리식염수를 추가한 후 멸균 필터 함으로써 제조를 완료하였다. 각각의 자동 합성 장치에서 제조된 [68Ga] PSMA-11 주사액의 품질관리를 시행하고 장단점을 비교하였다. 총 합성 시간은 각각 25±3분(비 카세트 방식), 23±3분(카세트 방식)이 소요되었으며, 방사화학적 수율은 멸균 필터 후 비 카세트 방식이 65.5±5.7%(n=45, non-decay corrected), 카세트 방식이 61.6±4.8%(n=98, non-decay corrected)였다. 비 카세트 방식은 장비 세척과 시약 준비 시간으로 인해 합성 전 준비 시간이 약 120분 소요되었고, 카세트 방식은 세척과 시약 준비 과정이 없어 합성 전 준비 시간은 약 20분 소요되었다. 비 카세트 방식 자동 합성 방법은 방사화학적 수율과 비용적 측면에서 카세트 방식 대비 높은 장점을 가지나, 제조 준비 단계에서의 편의성과 장비 유지 보수 측면에서는 카세트 방식이 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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