• 한국환경보건학회지
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• 제33권4호
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• pp.293-298
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• 2007

The microorganism for ammonia gas removal was isolated from composting product. This was identified as Brevundimonas diminuta by morphological, biochemical characteristics study and 16S rDNA sequence analysis. Optimal incubation temperature for cell growth and oxidizing ability of $NH_4-N$ was $30^{\circ}C$ and optimal initial pH was 7. Glucose affected the growth of cell and the removal of $NH4^+$. The growth rate of the isolates were increased when grown in the presence of 0.05-1%(w/v) glucose in the selective medium and lurker increases in glucose concentration to 2% caused significant decreases in the cell growth and oxidizing ability of $NH4^+$.

• 한국미생물·생명공학회지
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• 제45권3호
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• pp.257-264
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• 2017

혼합유박은 황화물, 암모니아 그리고 아민이 발생하는 것으로 알려져 있다. 악취 저감 미생물을 선별하기 위해 물과 혼합유박이 포함된 바이얼을 농화 배양하였다. 황화물 저감 미생물의 분리를 위해 황화수소 및 메틸메르캅탄 저감 활성실험을 수행하였다. 대조군에는 100 ml 바이알에 혼합유박(0.25 g)과 증류수(10 ml)를 넣어 악취를 발생시켰으며 실험군에는 대조군 바이알과 같은 상태에서 분리균주를 접종하였다. 분리균주 중에서 황화합물의 저감효율이 가장 높은 균주를 일반적인 동정 방법인 16S rRNA sequence 분석으로 동정 결과 Brevundimonas diminuta로 동정되었으며 KCTC에 기탁하여 기탁번호 KCTC11724BP를 부여받았다. B. diminuta는 황화수소 표준가스를 200 ppmv까지 24시간내에 모두 제거하였다. 또한, 황화수소와 메틸머캅탄의 최대 제거 효율은 바이알 실험에서 453 ppmv과 98 ppmv에서 각각 100% 효율을 나타냈다. 또한 돈분을 이용한 악취발생반응기에서는 접종량 20% (v/weight of swine manure)일 때 황화물 95% 이상 제거 효율을 나타냈다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제17권5호
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• pp.769-773
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• 2007

With the aim to produce ascorbic acid-2-phosphate(AsA-2-P) from L-ascorbic acid(AsA, Vitamin C), nine bacteria conferring the ability to transform AsA to AsA-2-P were isolated from soil samples alongside known strains from culture collections. Most isolates were classified to the genus Brevundimonas by 16S phylogenetic analysis. Among them, Brevundimonas diminuta KACC 10306 was selected as the experimental strain because of its the highest productivity of AsA-2-P. The optimum set of conditions for the AsA-2-P production from AsA using resting cells as the source of the enzyme was also investigated. The optimum cultivation time was 16 h and the cell concentration was 120g/l(wet weight). The optimum concentrations of AsA and pyrophosphate were 550mM and 450mM, respectively. The most effective buffer was 50mM sodium formate. The optimum pH was 4.5 and temperature was $40^{\circ}C$. Under the above conditions, 27.5g/l of AsA-2-P was produced from AsA after 36 h of incubation, which corresponded to a 19.7% conversion efficiency based on the initial concentration of AsA.

• 대한임상검사과학회지
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• 제47권4호
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• pp.279-285
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• 2015

본 연구는 경기도와 인천지역의 치과 병원급 19개 기관, 의원급 28개 기관 진료실의 유닛체어 등받이, 라이트 손잡이, 타구대 표면의 검체를 채취하여 실험하였다. 우선 치과 진료실 내 표면의 세균수는 타구대 $44.82{\times}10^3CFU/mL$, 라이트 손잡이 $5.47{\times}10^3CFU/mL$ 유닛체어 $16.28{\times}10^3CFU/mL$로 타구대가 높게 측정되었으며, 의료기관의 규모로는 병원급이 높게 나타났고, 환자수가 많을수록 타구대에서 세균수가 높게 측정되었다. 표면 세균 동정 결과는 Gram positive 균주는 47.3%, Gram negative 균주는 52.7%였으며, Gram positive 균주 중 Micrococcus luteus 10.9%, Bacillus pumilus, Staphylococcus aureus 균주가 각각 3.6%로 확인되었다. Gram negative 균주로는 Acinetobacter ursingii 5.5%로 가장 많이 검출되었으며, Brevundimonas diminuta, Chryseobacterium (Flavo.) indologenes (CDC IIb), Methylobacterium sp.가 각각 4.5%로 나타났다. 이에 본 연구는 치과 진료실 내 표면 세균 오염도를 측정하고, 세균의 종류를 확인함으로써 진료실 내 감염관리의 중요성을 인식시키고, 감염방지에 대한 구체적인 계획 수립의 기초 자료가 될 것으로 사료된다.

• 한국생물공학회:학술대회논문집
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• 한국생물공학회 2000년도 춘계학술발표대회
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• pp.125-128
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• 2000

본 연구에서는 순환식 돈분 폐수 처리 시스템에서의 미생물 분포에 따른 폐수 처리 효과를 모델링하기 위해 신경회로망과 PCA를 이용하는 새로운 방법을 제안하였다. PCA 분석 결과를 바탕으로 신경회로망의 최적 입력 조건을 찾고, 실측 데이터를 이용하여, 폐수 처리 시스템의 각 탱크를 별도로 학습함으로써 비교적 적은 수의 데이터에도 불구하고 정확한 모델링 결과를 얻었다. 제안한 시스템은 폐수 처리 시스템의 효과적인모니터링 시스템으로 사용할 수 있으며, 향후 실제 돈분 처리 시스템에서 원하는 기준의 방류수를 얻기 위한 최적의 입력조건 (미생물밀도 등)을 결정하는데 있어서 에뮬레이터로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Biotechnology and Bioprocess Engineering:BBE
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• 제5권5호
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• pp.355-361
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• 2000

A recycling reactor system operated under sequential anoxic and oxic conditions for the treatment of swine wastewater has been developed, in which piggery slurry is fermentatively and aerobically treated and then part of the effluent is recycled to the pigsty. This system significantly removes offensive smells (at both the pigsty and the treatment plant), BOD and others, and may be cost effective for small-scale farms. The most dominant heterotrophic were, in order, Alcaligenes faecalis, Brevundimonas diminuta and Streptococcus sp., while lactic acid bacteria were dominantly observed in the anoxic tank. We propose a novel monitoring system for a recycling piggery slurry treatment system through the use of neural networks. In this study, we tried to model the treatment process for each tank in the system (influent, fermentation, aeration, first sedimentation and fourth sedimentation tanks) based upon the population densities of the heterotrophic and lactic acid bacteria. Principal component analysis(PCA) was first applied to identify a relationship between input and output. The input would be microbial densities and the treatment parameters, such as population densities of heterotrophic and lactic acid bacteria, suspended solids(SS), COD, NH$_4$(sup)+-N, ortho-phosphorus (o-P), and total-phosphorus (T-P). then multi-layer neural networks were employed to model the treatment process for each tank. PCA filtration of the input data as microbial densities was found to facilitate the modeling procedure for the system monitoring even with a relatively lower number of imput. Neural network independently trained for each treatment tank and their subsequent combined data analysis allowed a successful prediction of the treatment system for at least two days.