• 제목/요약/키워드: Detection performance

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변성 고성능 액체 크로마토그래피를 이용한 한우, 젖소 그리고 혼입육의 구분 (Discrimination of Hanwoo from Holstein and Mixed Beef by DHPLC)

  • 안영창;조민호;서재원;윤일규;정덕현;이은영;남윤형;박수민;장원철
    • 대한화학회지
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    • 제53권6호
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    • pp.742-748
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    • 2009
  • 정육 사업에서 고기의 원산지와 종을 표기 하는 것은 육질의 판단에 영향을 미친다. 유전자 마커는 종을 판별하기 위한 증거로 사용되므로, 우리는 한우와 젖소 그리고 혼입육을 판단 할 수 있는 유전자 마커의 개발 계획을 수립하였다. 소의 모든 종은 모색 유전자에 의하여 그 종이 결정 되며 모색 유전자의 조절에 의하여 유멜라닌 또는 페오멜라닌이 합성되고, 이로 인하여 모색에 차이가 생기는 점을 이용하여, 종을 판별하는 유전자 마커로 사용된다. 암소와 수소를 판별하기 위하여 Y 염색체 상에 존재하는 성 결정 부위 유전자에 대응하는 프라이머를 제작하였다. 본 연구에서는 모색 유전자와 성 결정 유전자를 다중 중합효소연쇄반응(multiplex-PCR)을 이용하여 증폭하였고, 증폭 산물을 제한 효소 MspA1I로 소화 시켰다. 이 반응물을 변성 고성능 액체 크로마토그래피(denaturing high performance liquid chromatography, DHPLC)를 이용하여 분석하였다. 분석 결과 6가지의 크로마토그램을 확인 할 수 있었고, DHPLC 분석 방법은 한우, 젖소 그리고 혼입육을 쉽게 구별해 낼 수 있었다.

HPLC를 이용한 카페인의 분석법 개발 및 시판 식품중 함유량 조사 (Development of Analysis Method of Caffeine and Content Survey in Commercial Foods by HPLC)

  • 김희연;이영자;홍기형;이철원;김길생;하상철
    • 한국식품과학회지
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    • 제31권6호
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    • pp.1471-1476
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    • 1999
  • 식품중 분석법에 대한 공정 시험법이 확립되어 있지 않은 카페인에 대해 우리 실정에 적용 가능한 시험방법을 개발, 확립함과 동시에 확립된 시험방법을 토대로 우리나라 국민들의 카페인 식이섭취 실태파악의 기초자료로 활용하고자 식품중의 카페인 함량을 측정하였다. 카페인 정량은 Sep-pak $C_{18}$ cartridge를 이용한 간단한 전처리를 통해 효과적으로 불순물을 제거한 후 메틸알콜-초산-물(20 : 1 : 79)을 이동상으로 하고 ${\mu}-Bondapak\;C_{18}$ 칼럼을 사용하여 파장 280 nm에서 고속 액체크로마토그라피분석을 행하였다. 동 조작조건에서 조사대상 식품군 별인 다류, 아이스크림, 가공유류, 과자류 중 카페인 무함유 식품인 감잎차, 바닐라아이스크림, 우유, 쿠키, 캔디, 사이다를 대상으로 회수율을 검토한 결과는 각각 99.10%, 98.93%, 99.37%, 99.17%, 99.50% 및 99.23%이었고 검출 한계는 $0.1\;{\mu}g/mL$였다. 또한 시중에 유통되고 있는 다류 15종 82품목, 아이스크림 1종 4품목, 가공유류 1종 2품목, 과자류 4종 13품목 및 청량음료 1종 13품목 등 총 22종 114품목을 조사대상 식품으로 하여 식품의 카페인 함량을 분석한 결과는 다음과 같다. 커피중 자판기용커피는 37.50 mg/g, 원두커피는 12.24 mg/g, 인스탄트커피는 19.74 mg/g, 탈카페인 커피는 3.38 mg/g이었으며, 녹차는 leaves(common grade)가 26.10 mg/g, leaves(crude)는 17.00 mg/g, tea bag은 16.30 mg/g이었고, 홍차는 분말에서 16.65 mg/g, tea bag은 10.80 mg/g이었다. 우롱차는 tea bag에서 11.25 mg/g이었으며, 코코아차, 기타 다류인 오가피차, 당귀차 칡차, 두충차, 둥굴레차, 영지차, 생강차, 명일엽차, 감잎차 및 쌍화차 등에서는 검출되지 않았다. 캔음료 중 캔커피 $0.18{\sim}0.75\;mg/g$, 캔녹차 0.11mg/g, 캔우롱차 0.06mg/g, 콜라 $0.06{\sim}0.11\;mg/g$이었으며, 아이스크림 중 커피 아이스크림 $0.05{\sim}0.44\;mg/g$ 초콜릿 아이스크림 $0.04{\sim}0.29\;mg/g$이었고, 가공유류중 저지방 커피우유 0.39 mg/g 및 초콜릿우유 0.04 mg/g이었다. 과자류중 초콜릿함유 과자류는 0.40mg/g 및 비스킷 $0.18{\sim}0.30\;mg/g$이었으며, 초콜릿과 캔디는 각각 $0.40{\sim}1.80\;mg/g$$0.10{\sim}0.47\;mg/g$이었다. 이상의 결과로서 본 시험법은 간단하고 신속하게 다량의 시료를 처리할 수 있는 분석방법으로서 식품중 공정시험법으로 적용할 수 있으며, 또한 본 분석결과를 토대로 우리나라 국민들의 카페인 식이 섭취 실태파악에 기초자료로서 활용이 기대된다.

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UPLC를 이용한 lutein과 zeaxanthin의 분석법 검증 및 엽채류에서의 정량적 평가 (Method Validation and Quantification of Lutein and Zeaxanthin from Green Leafy Vegetables using the UPLC System)

  • 김선아;김지선
    • 한국식품과학회지
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    • 제44권6호
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    • pp.686-691
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    • 2012
  • 본 연구에서는 UPLC를 이용하여 lutein과 zeaxanthin을 단시간에 동시 분석할 수 있는 새로운 방법을 개발한 후 분석법에 대한 평가를 수행하였으며, 확립된 방법으로 6종의 엽채류에서 lutein과 zeaxanthin을 정량 분석하였다. 분석 컬럼은 Acquity UPLC BEH C18($1.7{\mu}m$, $2.1{\times}50mm$), 이동상 용매는 85% methanol을 사용하였으며, 검출파장은 450 nm, 이동상의 유속은 0.5 mL/min, 분석온도는 $40^{\circ}C$, 시료주입량은 $1.0{\mu}L$로 설정하여 분석하였다. 확립된 분석조건에서 lutein과 zeaxanthin의 피크머무름시간(RT)은 각각 4.35분과 4.56분이며, 표준용액의 피크머무름시간과 엽채류 시료들의 피크머무름시간은 일치하였다. lutein과 zeaxanthin에 대한 표준검정곡선은 $1-150{\mu}g/mL$ 농도범위에서 상관계수($r^2$)는 0.9968 이상의 양호한 직선성을 나타내어 분석에 적합함을 알 수 있었으며, 검출한계는 lutein과 zeaxanthin이 각각 $1.7{\mu}g/mL$$2.1{\mu}g/mL$, 정량한계는 lutein과 zeaxanthin이 각각 $5.1{\mu}g/mL$$6.3{\mu}g/mL$로 설정되었다. Lutein과 zeaxanthin의 회수율은 각각 95.76-105.13%와 91.75-103.24% 범위를 보였다. Lutein의 일내 RSD값은 4.65-7.33%, 일간 RSD값은 4.04-10.69%이었으며, zeaxanthin의 일내 RSD값은 5.41-7.31%, 일간 RSD값은 3.79-9.82%이었다. 확립된 분석법으로 한국인이 많이 섭취하는 녹색과 엽채류인 부추, 취나물, 원추리, 참나물, 돌나물 시금치에서 lutein과 zeaxanthin을 분석한 결과 lutein 함량은 시금치와 취나물이 $3.97{\pm}0.10mg$/100 g fw, $4.06{\pm}0.24mg$/100 g fw로 가장 높았으며, 참나물과 원추리가 $3.39{\pm}0.43mg$/100 g fw, $3.39{\pm}0.15$ mg/100 g fw로 높았다. Zeaxanthin의 경우 취나물과 원추리가 각각 $0.95{\pm}0.00mg$/100 g fw와 $0.96{\pm}0.01mg$/100 g fw로 가장 높았다. 본 연구에서 확립된 UPLC 분석법은 lutein과 zeaxanthin을 신속하고 효과적으로 동시 분석하는데 이용될 수 있을 것이며, 한국인이 많이 섭취하는 엽채류 중 시금치와 취나물은 lutein과 zeaxanthin의 좋은 식이 급원일 뿐 아니라, 꾸준히 섭취하면 눈건강에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.

섬쑥부쟁이 에탄올 추출물의 잔틴산화효소 저해 효능 및 HPLC-UV를 이용한 유효성분의 함량 분석 (Inhibitory Effects of Ethanolic Extracts from Aster glehni on Xanthine Oxidase and Content Determination of Bioactive Components Using HPLC-UV)

  • 강동현;한은혜;진창배;김형자
    • 한국식품영양과학회지
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    • 제45권11호
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    • pp.1610-1616
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    • 2016
  • 섬쑥부쟁이로부터 고요산혈증 개선에 도움을 주는 기능성 식품 개발을 위하여 최적의 에탄올 추출물 탐색과 high performance liquid chromatography-ultraviolet(HPLC-UV) 분석방법에 의한 validation을 실시하였다. 지표성분으로 3,5-dicaffeoylquinic acid(3,5-DCQA)를 선정하여 표준화를 실시하였으며 검출법 확립을 위한 3,5-DCQA 정량분석은 Luna RP-18 칼럼($4.6{\times}250mm$, $5{\mu}m$)을 이용하여 1% 초산용액과 메탄올을 전개용매로 사용하였다. 용출은 1.0 mL/min의 유속으로 기울기 용출(gradient elution) 방법을 이용하였으며, 320 nm 파장에서 검출한 피크 면적을 이용하여 검량곡선을 작성하여 분석하였다. 본 연구에서 확립한 분석법으로 특이성, 직선성, 정밀성, 정확성, 회수율을 검색하였다. 3,5-DCQA의 검량선으로부터 상관계수($R^2$) 0.9999의 우수한 직선성과 intra-day와 inter-day 분석에서 90% 이상의 회수율과 5% 미만의 RSD를 나타내 정밀성과 정확성을 입증하였다. 검출한계는 $2.68{\mu}g/mL$였고 정량한계는 $8.11{\mu}g/mL$로 나타났다. 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물(AGE)은 70과 $80^{\circ}C$에서 30, 50, 70, 80% 에탄올로 3, 4, 5, 6시간 동안 각각 추출하였으며, 지표물질의 검량곡선을 활용하여 각각의 AGE로부터 3,5-DCQA의 함량을 분석하였다. 본 시험법으로 분석한 3,5-DCQA의 함량은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE가 $52.59{\pm}3.45mg/Aster$ glehni 100g의 함량을 나타내 가장 우수하게 나타났다. 그러나 섬쑥부쟁이 추출물에 함유된 5-caffeoylquinic acid(5-CQA)의 함량 비교분석은 에탄올 함량이나 추출 시간에 따른 함량 변화가 미미하게 나타났다. 또한, 다양한 AGE에 대하여 XOD 저해 효능을 검색하였을 때, 3,5-DCQA의 함량이 가장 높은 $70^{\circ}C$에서 추출한 70% AGE에서 우수한 효능을 나타내 기능성 원료 표준화를 위한 적합한 분석법임이 검증되었다. 따라서 본 연구를 통하여 확립된 3,5-DCQA의 분석법은 섬쑥부쟁이 에탄올 추출물로부터 개별인정형 건강기능식품 기능성 원료 개발을 위한 유용한 자료로 활용될 것으로 생각한다.

비소세포 폐암에서 단클론항체 M30를 이용한 세포자멸사 측정 (Detection of Apoptosis by M30 Monoclonal Antibody in Non-small Cell Lung Carcinomas)

  • 김광일;이건;임창영;이헌재
    • Journal of Chest Surgery
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    • 제40권2호
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    • pp.114-121
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    • 2007
  • 배경: 종양 발생기전에 있어서 세포자멸사가 중요한 역할을 한다. 조직 내의 세포자멸사 측정은 TUNEL (terminal deoxyribonucleotidyl transferase mediated nick end lagbelling), ISEL (in situ nick end labelling) 등의 방법을 쓰지만, 반응 세포의 비특이성 및 결과 판독의 주관성 등이 논란의 대상이 되어왔다. 최근 이러한 단점을 보완할 수 있는 단클론항체 M30이 소개되어, 인체 조직의 대장암, 가슴 샘종, 유방암, 자궁내막암 등에서 M30 면역염색을 이용한 세포자멸사 연구가 있었으나 폐암에 대한 연구는 없었다. 저자들은 비소세포 폐암에서 M30 면역염색에 의해 발현되는 세포자멸사 양상이 세포주기 핵심조절자인 p53 면역염색 발현양상 및 임상양상과 갖는 연관성을 살펴보고자 하였다. 대상 및 방법: 비소세포 폐암으로 근치적 절제수술을 받은 환자 45명을 대상으로 하였다. M30과 P53 면역조직화학염색에 실시하여 각 항체의 발현양상과 임상 병리학적 특성을 비교 분석하였다. 술 후 생존기간과 무병 생존기간을 구하였고, 단변량 분석을 실시하여 생존기간에 영향을 미치는 인자를 알아보았다. 다변량 분석을 실시하여 M30과 p53 발현양상이 술 후 사망위험도 및 재발위험도에 미치는 영향을 알아보았다. 결과: M30 양성세포 수는 p53 양성군이 p53 음성군보다 유의하게 많았고(p53 양성군 $61.7{\pm}26.8$개 vs. p53 음성군 $45.6{\pm}29.6$개, p=0.005), 세포사멸사 지수가 1 이상(Apoptosis Index, $Al{\ge}1$)인 환자 수도 p53 양성군에서 유의하게 많았다(p53 양성군 52.4% (l1/21) vs. p53 음성군 16.7% (4/24), p=0.025). 단변량 분석에서는 흡연량, 활동도(Performance Status, PS), 그리고 AI가 술 후 생존기간에 유의한 차이를 보였다. 다변량 분석에서는 AI가 높은 군에서 수술 후 암사망 위험도(Relative risk, R.R 7.482; 95% Confidence Interval, CI $1.886{\sim}29.678$; p=0.004)와 재발 위험도(R.R 3.795; 95% CI $1.184{\sim}12.158$; p=0.025)가 유의하게 증가하였다. p53 발현양상은 수술 후 생존기간과 암사망 위험도 및 재발 위험도에 영향을 미치지 않았다. 결론: 이상의 연구에서 단클론 항체 M30을 이용한 면역조직화학염색이 비소세포 폐암의 세포자멸사를 관찰하는 데 매우 유용한 방법임을 확인하였으며, 환자의 예후를 예측하는 데에도 도움이 될 수 있음을 알 수 있었다.

다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발 (Development of Deep Learning Structure to Improve Quality of Polygonal Containers)

  • 윤석문;이승호
    • 전기전자학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.493-500
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조 개발을 제안한다. 딥러닝 구조는 convolution 층, bottleneck 층, fully connect 층, softmax 층 등으로 구성된다. Convolution 층은 입력 이미지 또는 이전 층의 특징 이미지를 여러 특징 필터와 convolution 3x3 연산하여 특징 이미지를 얻어 내는 층이다. Bottleneck 층은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지상의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 convolution 1x1 ReLU로 채널을 감소시키고convolution 3x3 ReLU를 실시한다. Bottleneck 층을 거친 후에 수행되는 global average pooling 연산과정은 convolution 층을 통해 추출된 특징 이미지의 특징들 중에서 최적의 특징들만 선별하여 특징 이미지의 크기를 감소시킨다. Fully connect 층은 6개의 fully connect layer를 거쳐 출력 데이터가 산출된다. Softmax 층은 입력층 노드의 값과 연산을 진행하려는 목표 노드 사이의 가중치와 곱을 하여 합하고 활성화 함수를 통해 0~1 사이의 값으로 변환한다. 학습이 완료된 후에 인식 과정에서는 학습 과정과 마찬가지로 카메라를 이용한 이미지 획득, 측정 위치 검출, 딥러닝을 활용한 비원형 유리병 분류 등을 수행하여 비원형 유리병을 분류한다. 제안된 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 양품/불량 판별 정확도 99%로 세계최고 수준과 동일한 수준으로 산출되었다. 검사 소요 시간은 평균 1.7초로 비원형 머신비전 시스템을 사용하는 생산 공정의 가동 시간 기준 내로 산출되었다. 따라서 본 본문에서 제안한 다각형 용기의 품질 향상을 위한 딥러닝 구조의 성능의 그 효용성이 입증되었다.

계층 클러스터 트리 기반 라만 스펙트럼 식별 고속 검색 알고리즘 (A Hierarchical Cluster Tree Based Fast Searching Algorithm for Raman Spectroscopic Identification)

  • 김순금;고대영;박준규;박아론;백성준
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.562-569
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    • 2019
  • 최근에 원 거리에서 폭발 물질의 감지를 위해 라만 분광 기기의 관심이 점차 증가하고 있다. 더불어 측정된 화학물질에 대한 라만 스펙트럼을 대용량 데이터베이스의 알려진 라만 스펙트라와 비교하여 식별할 수 있는 고속 검색 방법에 대한 요구도 커지고 있다. 지금까지 가장 간단하고 널리 사용되는 방법은 주어진 스펙트럼과 데이터베이스 스펙트라 사이의 유클리드 거리를 계산하고 비교하는 방법이다. 하지만 고차원 데이터의 속성으로 검색의 문제는 그리 간단하지 않다. 가장 큰 문제점중의 하나는 검색 방법에 있어서 연산량이 많아 계산 시간이 너무 오래 걸린다는 것이다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 우리는 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS 방법을 제안하였다. 이 방법은 벡터의 두 개의 주요한 특징으로 평균과 분산을 사용하여 후보가 될 수 없는 많은 코드워드를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 본 논문에서 우리는 기존의 방법보다 더욱 더 향상된 2가지 새로운 방법의 고속 검색 알고리즘을 제안한다. PCA+PDS 방법은 전체 데이터를 사용하는 거리 계산과 똑같은 결과를 가지면서 PCA 변환을 통해 데이터의 차수를 감소시켜 계산량을 줄여준다. Hierarchical Cluster Tree 알고리즘은 PCA 변환된 스펙트라 데이터를 사용하여 이진 계층 클러스터 트리를 만든다. 그런 후 입력 스펙트럼과 가장 가까운 클러스터부터 검색을 시작하여 후보가 될 수 없는 많은 스펙트라를 계산하지 않으므로 연산량을 줄이고 계산 시간을 줄여준다. 실험은 정렬된 분산에 따른 MPS Sort+PDS와 비교하여 PCA+PDS는 60.06%의 성능 향상을 보였다. Hierarchical Cluster Tree는 PCA+PDS와 비교하여 17.74%의 성능향상을 보였다. 실험결과는 제안된 알고리즘이 고속 검색에 적합함을 확인시켜 준다.

상업용 올리브 잎 추출물의 화합물 특성과 이들의 oleuropein 함량 비교분석 (Characterization of compounds and quantitative analysis of oleuropein in commercial olive leaf extracts)

  • 박미현;김두영;알판 대니 아르비안토;김정희;이성미;류형원;오세량
    • Journal of Applied Biological Chemistry
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    • 제64권2호
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    • pp.113-119
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    • 2021
  • 올리브 (Olea europaea L.) 잎은 풍부한 폴리 페놀을 함유하고 있으며, 이는 항산화, 항균, 항 바이러스, 항암 활성을 연관시키고 혈소판 활성화를 억제하는 것으로 보고 되어있다. 올리브 잎은 건강기능성식품 및 기능성 화장품의 원료로 상업적으로 사용되고 있으며, 이러한 건강상의 이점은 올리브 잎의 주요 생리활성 물질인 oleuropein와 관련이 있다. Oleuropein은 항산화, 항노화, 항염증, 항암, 항미생물, 항바이러스, 항죽상동맥혈증, 지질 저하 효과, 혈당 저하 효과, 피부 보호 효과가 보고되어 있다. oleuropein이 올리브 잎의 중요한 화합물 임에도 불구하고 상업용 제품에서 oleuropein 함량을 밝히는 정량적 접근 방법은 아직 없다. 본 연구에서는 UPLC-QTof/MS, PDA, CAD로 개발된 방법을 이용하여 10개의 상업용 올리브 잎 추출물의 성분 및 oleuropein 함량을 분석 하였다. Iridoids (1, 3, 4, 14, and 16-18), coumarin (2), phenylethanoids (5, 9, and 11), flavonoids (6-8, 10, 12, and 13), lignan (15)을 포함한 총 18종의 화합물이 올리브 잎에서 예상되었다. 총 10종의 올리브 잎 추출물 분석은 3종의 제품(A, G, H)에서 제품에서 제시한 oleuropein 함량보다 높게, 5종의 제품(B, E, H, I, J)에서 5-10%의 오차범위로 나타났고 C, D에서 함량 미달로 검출되었다. 본 연구에서 oleuropein의 함량분석이 올리브 잎의 품질 관리에 도움이 될 수 있음을 판단하였다.

기계학습을 이용한 광학 위성 영상 기반의 도시 내 수목 피복률 추정 (Estimation of Fractional Urban Tree Canopy Cover through Machine Learning Using Optical Satellite Images)

  • 배세정;손보경;성태준;이연수;임정호;강유진
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권5_3호
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    • pp.1009-1029
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    • 2023
  • 도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R2, 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R2, 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

식품 중 락카인산 성분 분리정제를 통한 분석법 확립 및 실태조사 (Analytical Method for Determination of Laccaic Acids in Foods with HPLC-PDA and Monitoring)

  • 신재욱;이현주;임은주;김정복
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제38권5호
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    • pp.390-401
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    • 2023
  • 본 연구에서는 기존 식품첨가물 분석법에서 합으로써 분석되는 락색소를 laccaic acid A, B, C, E 4가지 성분으로 분류하고 개별적으로 정량 할 수 있는 분석법을 확립하였다. Natural red 25를 사용하여 구조적으로 비슷한 laccaic acid A와 B를 1차적으로 분취한 후 2차로 A와 B를 분리했다. 같은 방식으로 C와 D를 1차, 2차에 걸쳐 각각의 개별 표준품으로 사용하였다. 락색소 불검출 시료 3가지 시료(햄, 토마토 주스, 고추장)를 확보하여 0.05-107.2 ㎍/mL 범위에서 결정계수(r2) 0.995 이상의 직선성을 확인하였다. 3가지 시료에서 정밀도와 정확성을 측정한 결과, 일내 정밀도는 0.2-12.3%, 정확도는 90.6-112.7% 범위 내에서 확인되었으며 일간 정밀도는 0.3-13.3%, 정확도는 90.3-113.0% 범위내로 확인 되었다. 락색소를 사용하는 식품과 사용 금지 식품에 대해 회수율을 측정한 결과, 사용 가능 식품에서는 91.6-114.9% 범위의 회수율을 보였으며, 사용 불가 식품의 경우 92.5-113.5% 범위의 회수율을 보였다. 락색소의 검출 한계는 3가지 시료에서 검출한계 0.01-0.15 ㎍/mL, 정량한계 0.02-0.47 ㎍/mL로 확인되었다. 락색소의 4가지 성분중 laccaic acid A와 C에 대한 측정 불확도를 산출한 결과, laccaic acid A의 측정 불확도는 13.65±0.39 mg/kg(신뢰수준 95%, K=2), laccaic acid C의 측정 불확도는 4.19±0.39 mg/kg(신뢰수준 95%, K=2)로 비교적 낮은 측정불확도 값을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 식품 중 락색소의 개별 분석과 정성 및 정량분석을 위해 유효성이 검증된 분석법을 확립으로 식품 중 잔류물질 기준규격 설정 및 관리에 참고 자료가 될 수 있고, 향후 매트릭스 효과에 따른 laccaic acid 개별 분석과 개별 활성 및 독성시험 연구의 근거 지표가 될 수 있다고 판단된다.