본 연구는 타우 PET용 방사성의약품으로 개발된 $^{18}F-THK5351$의 임상적용을 위하여 상용화된 자동 합성장치에 적용한 표지방법을 개발하고자 하였다. $^{18}F-THK5351$의 표지법 개발은 HPLC 분리정제 전 표지반응물의 유기용매, 불순물 및 미반응 물질을 제거하기 위해 고체상 추출 카트리지를 사용하여 정제하는 과정을 포함한 방법(method I)과 전처리 정제과정을 포함하지 않은 방법(method II)으로 나누어 진행하였다. $^{18}F-THK5351$ 표지는 $Sep-Pak^{(R)}$ QMA 카트리지를 사용하여 흡착한 불소-18 음이온을 $K_{2.2.2}/K_2CO_3$으로 용출한 후 $100^{\circ}C$에서 진공상태와 헬륨의 흐름하에 건조한 후 표지 전구체와 $110^{\circ}C$에서 10분간 반응시켰다. 반응 후 1 N HCl을 첨가하여 보호기를 제거한 후 0.8 M $CH_3COOK$를 사용하여 표지 반응물을 중화하였다. 이후 전처리 정제의 유무에 따라 method I과 method II로 진행하였다. Method I에서 전처리 정제 과정의 최적화를 위해 $Sep-Pak^{(R)}$ tC18과 $Oasis^{(R)}$ HLB 고체상 추출 카트리지를 사용하여 비교한 결과 $Sep-Pak^{(R)}$ tC18 카트리지는 57.2%의 표지 반응물이 빠져 나갔고, $Oasis^{(R)}$ HLB 카트리지는 40.6%의 표지 반응물이 빠져나가는 것을 확인할 수 있었다. Method I 표지방법의 방사화학적 수율은 $23.8{\pm}1.9%$(decay-corrected, n=4) 이었고, method II 표지방법의 방사화학적 수율은 $31.9{\pm}6.7%$(decay-corrected, n=10) 이었다. 본 연구를 통해 전처리 정제과정을 거쳐 HPLC로 분리정제하는 방법과 전처리 정제과정을 거치지 않고 표지반응물을 바로 HPLC 정제하는 표지방법을 상용화된 자동합성장치를 사용하여 성공적으로 개발하였다. 하지만 전처리 정제과정을 포함한 표지방법은 표지반응물의 손실이 많아 방사화학적 수율이 낮아지는 단점을 발견하였다. 본 연구에서 개발된 전처리 정제과정이 생략된 $^{18}F-THK5351$의 표지방법은 향후 통상적으로 생산 시 보다 유용한 표지방법으로 사용될 것으로 기대된다.
탈검, 탈산, 탈색과 탈취 등의 정제 과정이 참기름에 존재하는 항산화 물질과 금속의 함량에 미치는 영향과 $70^{\circ}C$에서 저장 중 참기름의 산화 안정성과 항산화물질의 변화에 관하여 시험하였다. 철, 구리, 마그네슘 및 아연의 금속은 탈검 과정에서 거의 대부분이 제거되었다. 조참기름과 탈검유는 저장 동안에 총 휘발성 화합물의 양에 거의 변화가 없었으며, 탈산유와 탈취유는 저장 초기에서부터 총 휘발성 화합물의 양이 현저하게 증가하였다. 동정된 휘발성 산화 생성물 중 hexanal과 pentanal의 변화가 가장 뚜렷하였으며, 탈산, 탈색과 탈취 등의 정제 과정을 거친 시료들은 저장 초기에 이러한 산화 생성물의 증가가 현저하였다. Sesamin은 정제와 저장동안에 비교적 안정하였고, sesamolin은 정제 과정과 저장 중에 뚜렷하게 감소하였다. Sesamol은 탈산 과정까지는 감소하다가 탈색 과정을 거치면서 급격히 증가하였고, 탈취 과정에서 거의 제거되었다. 저장 중 sesamolin이 계속 감소되면서 sesamol의 증가가 수반되었다.
탈검, 탈산, 탈색과 탈취 등의 정제과정이 $70^{\circ}C$에 저장하는 동안 참기름의 유지 특성과 산화안정성에 미치는 효과에 대하여 시험하였다. 정제과정을 거친 후 참기름의 색도(L, a, b)는 크게 변하여 엷어졌다. 지방산 조성, 굴절율, 요오드가와 conjugated dienoic acid의 변화는 없었고, 산가와 과산화물가는 감소하였다. $70^{\circ}C$에서 저장동안 탈산, 탈색과 탈취기름은 갈변화 반응이 급격히 이루어져 L값이 크게 감소하고 a값은 크게 증가하였다. 조유와 탈검시료는 색도가 안정하고, 과산화물가, 유리지방산과 conjugated dienoic acid 함량은 서서히 증가한 반면, 탈산, 탈색 및 탈취등의 정제과정을 거친 시료들은 저장초기에 이들의 값이 급격히 증가하였다. 저장 중 산화가 진행되면서 산패취에 관여하는 몇 개의 peak가 생성되고 양이 증가하는 것을 볼 수 있었는데 탈색과 탈취시료는 이들 peak의 증가가 저장초기에 매우 현저하였으나 조유와 탈검시료는 이들 peak의 변화가 거의 없었다.
공간 인덱스인 R-Tree를 이용하여 조건에 만족하는 공간 객체를 찾기 위해서 MBR의 비교하는 여과 과정만으로는 부정확한 경우가 있으며 그러한 경우에는 해당 공간 객체를 읽어 조건과 직접 비교하는 과정, 즉 정제과정이 필요하게 된다. 정제과정을 수행하기 위해서는 디스크 입출력이 요구되고 고비용 공간 연상을 수행해야 하므로 이는 검색 비용이 커지는 요인이 된다. 그래서, 여과 과정후의 후보 객체수를 최소화하기 위한 2단계 여과 기법들이 연구되었지만, 여과 효율이 떨어지거나, 추가로 데이터를 유지해야하거나, 원래 객체의 정보를 잃어버려 객체들을 재구성해야하는 문제점이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 이차 여과 과정에서 공간 객체의 존재여부를 저장하는 진위 테이블인 그리드 필터를 이용하여 간단한 논리 연산만으로 공간객체를 검색할 수 있도록 하는 확장된 R-Tree를 제안한다. 그러므로, 그리드 필터를 가지는 확장된 R-Tree 는 효율적인 이차 여과과정을 수행하기 때문에 여과를 위한 연산비용이 작고, 근사의 질이 높아 여과 효율이 우수하다.
소의 갑상선에서 추출한 Xanthine oxidase를 disc gel eleectrophoresis로서 정제도(Purity)를 측정하여 Xanthine oxidase 이외의 다른 불순 단백질이 나타나지 않을 때까지 정제하였다. 그 정제 과정은 Pancreatin digestion, butanol 추출, ammonium sulfate 단백질 침전, calcium phosphate gel-cellulose column chromatography, gel filtration, preparative Sephadex G-25 column electrophoresis와 Preparative polyacrylamide gel electrophoresis 등을 포함하고 있다. 이러한 과정을 통하여 갑상선 Xanthine oxidase는 1,000배 정도 정제되었다. 그러나 효소의 비활성도(Specific activity)는 우유에서 추출한 이 효소에 상응하는 정도로 정제된 효소의 비활성도와 비교 되었을 때 지극히 낮았다. 갑상선 Xanthine oxidase도 효소 반응에 필요한 기질과 electron acceptor의 특수성(Specificity)이 어느 특수한 한 기질에 한정되지 않았음을 보였고 Kinetic 성질도 우유에서 추출된 Xanthine oxidase와 비교하였을 때 가장 일반적인 Xanthine oxidase 기질에 대한 Michaelis 상수(Km)가 약간의 예외도 있었으나 상당히 비슷하였다.
단층벽 탄소나노튜브(Single-walled carbon nanotube)를 성장시키고 성장된 탄소나노튜브를 여러 단계의 여과과정이 필요 없는 단순한 정제과정을 통하여 비정질 탄소 찌꺼기, 촉매 금속 등의 불순물을 제거하였다. 성장 온도가 증가함에 따라 수율이 증가하고 불순물의 함유량이 적은 탄소나노튜브가 성장이 되었으며 전반적으로 0.41-2.0 nm의 균일한 직경을 가진 SWNT가 합성이 되었으며 정제 후 96% 이상의 순도를 가진 SWNT를 얻을 수 있었다. 전반적으로 실험결과에 대한 물질의 특성 은 field emission scanning electron microscopy (FESEM)와 X-ray diffraction (XRD) 그리고 Raman spectroscopy로 조사하였다.
비정형 텍스트 데이터의 빅데이터 시각화 분석에서 원시 데이터는 대부분 대용량이고 비정형으로 정제하지 않고 분석기법을 적용할 수 없는 상태이다. 따라서 수집된 원시 데이터는 1차 휴리스틱 정제과정을 통해서 불필요한 데이터들을 제거하고 2차 머시인 정제과정을 통해서 불용어를 제거한다. 그리고 어휘의 빈도수를 계산하여 워드클라우드 기법으로 시각화하고 핵심 이슈들을 추출하여 정보화하고 그 결과를 분석한다. 본 연구에서는 파이썬 워드클라우드에서 외부 불용어 Set(DB)를 사용한 새로운 불용어 정제기법을 제안하고 실무 사례분석을 통하여 이 기법의 문제점과 효용성을 도출한다. 그리고 이 검증 결과를 통해 제안된 정제기법을 적용한 워드클라우드 분석의 실무적용에 대한 효용성을 제시한다.
신경회로망 구조의 정제(精製)는 회로망의 일반화능력이나 효율성의 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 feed-forward neural networks로부터 은닉지식을 추출하는 방법을 사용하여 네트워크 재구성을 통한 정제방법을 제안한다. 먼저, 효율적인 if-then rule 추출방법을 제시하고 그 추출된 룰들을 사용하여 룰기반 네트워크로 변환하는 과정을 보여준다. 생성된 룰기반 네트워크 fully connected network에 비하여 상당히 축소된 연결 복잡도를 가지게 되며 일반적으로 더 우수한 일반화능력을 가지게 된다. 본 연구는 도메인 지식이 없이 데이타만 사용하여 어떻게 정제된 룰기반 신경망회로를 생성하고 있는가를 보여준다. 도메인 데이타들에 대한 실험결과도 제시하였다.
Lactobacillus sp. GM7311을 MRS broth에 배양하여 배양 상등액으로부터 n-propanol/acetone처리 , ion-exchange chromatography, gel filtration 및 SDS-PAGE를 이용해 박테이로신을 부분 정제하였다. 정제 과정 중 가장 큰 문제점은 n-propanol 과 acetone등의 유기용매 처리 단계에서의 급격한 활성 감소로서 회수율은 48.0%를 나타내었다. 거러나 이후 CM-cllulose를 통한 ion-exchange chromatography와 Sephacryl HR-100에 의한 gel filtration 과정을 거치면서 활성이 크게 증가하여, 비활성 뿐만 아니라 정제도에서도 493배의 증가를 얻을 수 있었으며 최종 회수율은 8.3%였다. SDS-PAGE로 정제도를 확인했을 때 분자량 약 8,200과 2,500의 2개의 band를 관찰할 수 있었으며, 2개의 band를 각각 나누어 활성을 측정한 결과 두 부분 모두 활성이 있는 것으로 나타나 Lactobacillus sp. GM7311이 2가지 성분의 박테리오신을 생산하는 것으로 추정할 수 있었다.
미생물에 의해 생산된 셀룰로오스는 고등식물을 이루고 있는 셀룰로오스보다 순수한 형태로 존재하고 굵기가 20~50 nm인 fibril이 높은 배향성과 결정성으로 3차원적 망상구조를 이루고 있다. 이러한 미생물 셀룰로오스를 이용한 탄화과정의 적용은 기존의 PAN, Pitch, 재생 셀룰로오스(Rayon)를 사용한 탄소 섬유의 제조에서 얻지 못하는 섬유 구조 탄소 물질의 대량 생산을 가능하게 하고 탄화과정에 의해 생산된 섬유 구조의 탄화 셀룰로오스는 높은 결정성과 배향성을 갖는 나노 영역의 흑연 결정상의 섬유 제조를 가능하게 할 것이다. 탄화에 사용되는 셀룰로오스의 생산성에 대하여 세 가지 균주들에서 생산된 셀룰로오스의 양을 비교하여 G. xylinus ATCC 11142가 15mL 배지당 건조 질량 0.066 g의 셀룰로오스를 생산하는 것을 확인하였고 셀룰로오스의 탄화과정에서 셀룰로오스의 열분해에 의해 생산된 타르(tar)에 의해 탄화 후, 셀룰로오스 탄화물의 섬유 구조를 저해시키는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 탄소 나노튜브의 정제과정에서 연구된 액상, 기상 그리고 초음파 처리를 통한 정제방법들을 적용하여, 탄화 셀룰로오스에서는 초음파 처리를 통한 정제과정의 적용이 셀룰로오스 탄화물에서 섬유 구조가 증가하는 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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