The promise of biomimetic smart structures that can function as sensors and actuators in biomedicine is enormous. Technological development in the field of stimuli-responsive shape memory polymers have opened up a new avenue of applications for polymer-based synthetic actuators. Such synthetic actuators mimic various attributes of living organisms including responsiveness to stimuli, shape memory, selectivity, motility, and organization. This article briefly reviews various stimuli-responsive shape memory polymers and their application as bioactuators. Although the technological advancements have prototyped the potential applications of these smart materials, their widespread commercialization depends on many factors such as sensitivity, versatility, moldability, robustness, and cost.
본 연구에서는 전기화학적 바이오센서의 포도당 감지능을 높이고자 금 나노 입자가 분산된 다중벽탄소나노튜브(multi-walled carbon nanotube, MWCNTs)에 CuO를 도입하였다. 금 나노 입자로 인하여 나노 클러스터(cluster) 형상을 갖는 CuO가 합성되었으며, 이는 포도당 감지능력에 매우 큰 영향을 나타내었다. 0.1 mole의 CuO가 합성되었을 때 CuO/Au@MWCNTs 나노복합재를 전극재료로서 바이오센서는 $504.1{\mu}A\;mM^{-1}cm^{-2}$으로 가장 높은 민감도를 보여주었으며, 이 값은 MWCNTs만을 전극으로 이용할 때보다 약 4배 정도 컸다. 또한, 0-10 mM의 긴 선형 구간(linear range)과 0.008 mM의 낮은 LoD (limit of detection) 값을 보여주었다. 이러한 실험 결과들은 CuO/Au@MWCNTs 나노복합재가 CuO를 이용한 다른 전기화학적 바이오센서보다 우수하다는 것을 입증하였으며, 이는 나노 클러스터 형상의 CuO가 포도당 감지에서 전기화학적 반응에 유리하기 때문으로 사료된다.
논문은 PPG 기반 센서에서 측정한 심박수(HR), 심박변이도(HRV) 데이터를 기반으로 DNN(Deep Neural Network) 혈당예측 모델을 개발하는 연구이다. 혈당 예측은 다층퍼셉트론(MLP) 신경망을 이용하였다. DNN 심층학습은 11의 독립변수가 있는 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다. 혈당 예측모델의 학습결과는 MAE=0.3781, MSE=0.8518, 및 RMSE=0.9229이며, 결정계수(R2)는 0.9994이다. PPG기반의 디지털기기를 이용한 비채혈적 생체신호를 이용하여 혈당관리의 가능성을 확인하였다. PPG기반의 표준화된 활력신호 획득 및 해석법, 다량의 데이터기반 심층학습(Deep Learning)의 데이터셋, 정확성를 실증하는 연구가 이어진다면 개의 혈당관리에 편이성과 대안적인 방법을 제공할 수 있을 것이다.
바이오센서로 이용되는 산소센서에는 효소고정화막과 함께 반투성막이 필요한데, 이러한 두 층의 막은 취급이 쉽지 않아서 상업화하기가 불리하므로, 이 두 막을 하나의 적층막으로 제조하였다. cellulose triacetate/polycarprolactone(CTA/PCL)막에 1,1'-carbonyl diimidazole(CDI) 방법으로 glucose oxidase, ascorbate oxidase, pyrubate oxidase와 alcohole oxidase 등의 효소를 고정화시킨 다음, 그 위에 polyvinylalcohol을 알데하이드와 산과 혼합하여 적층방법으로 단일막을 제조하였다. 고정화된 이 적층막을 산소전극에 부착하여 glucose, ascorbate, pyrubate, ethanol의 농도에 따른 전류변화를 측정한 결과, 각각 5-10mmol 이내의 기질농도에서 $0.38{\sim}0.83{\mu}A$까지 r=0.995의 선형성을 나타내었다. 한편, 고정화된 적층막의 저장중 안정성은 glucose oxidase는 8주 후에도 56% 이상의 활성을 나타내고 있었으나 나머지 효소들은 효소의 안정성이 낮았다.
The most promising application of the biofuel cells is implantable devices, so the biofuel cells should have an appropriate shape for the vascular vessel. We demonstrated the biofuel cell roll for using in tubes. MWNTs were aggregated by vacuum filtration on a nitrocellulose membrane filter, which was biocompatible and flexible. The MWNT aggregated nitrocellulose membrane used the electrodes of the biofuel cells because it was conductive as well as nanostuructured. Then, the membrane was rolled into the roll shape. The maximum power density of the biofuel cell roll was $7.9{\mu}W/cm^2$ at 153mV and 50 mM glucose. Also, the power density is expected to increase in its practical application if there is flow in the tube, which makes the transportation of fuel easy. The biofuel cell roll contacts with the wall of the tube, so flow in the tube does not disturb. Also, the biofuel cell roll has multi-layers offering more electroactive area.
최근 웨어러블 디바이스에 대한 수요가 증가하면서 유연 전극 소재 개발에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 헬스케어용 웨어러블 센서들은 체온이나 심장 박동, 혈당, 혈중 산소 농도 등 신체 정보들의 실시간·지속적인 모니터링과 정확한 진단, 검출이 가능해야 하기 때문에 고성능 유연 전극 소재의 개발이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 탄소나노튜브 섬유(carbon nanotube fiber; CNT fiber) 기반의 유연 전극 소재의 성능을 개선시키기 위해 CNT fiber 위에 전기화학적 중합(electrochemical polymerization) 공정을 통해 polyaniline (PANI) layer를 합성하고, 이에 대한 전기화학적 특성 분석과 비효소적 글루코스(glucose) 검출 특성을 확인하였다. 제작된 PANI/CNT fiber 전극의 표면 분석은 주사전자 현미경(SEM)을 이용하여 진행되었으며, 전극의 전기화학적 특성 및 글루코스에 대한 센싱 성능은 시간대전류법(CA)과 순환전압 전류법(CV), 전기화학 임피던스법(EIS)을 이용하여 분석되었다. PANI/CNT fiber 전극의 전기화학적 특성은 bare CNT fiber 전극에 비해 작은 electron transfer resistance와 낮은 peak separation potential, 증가된 전극 면적을 나타내며, 이런 향상된 특성들 덕분에 글루코스 검출에 대한 센싱 성능이 개선되었다. 따라서, 본 연구를 기반으로 다양한 나노구조체를 도입하고 접목을 통해 고성능 CNT fiber 기반의 유연 전극 소재 개발이 가능할 것으로 기대된다.
바이오센서는 생명공학 또는 의학 분야에서 사용되는 인간의 생체 신호를 감지할 수 있는 센서들로 의료기기에 주로 사용되는데, 최근 MEMS 기술의 발달로 작은 크기의 하드웨어에 센서 인터페이스, 프로세서, 무선통신, 배터리 등을 포함한 모듈을 센서노드(모트 : Mote)들로 구성된 센서기반 네트워크에서 바이오센서 네트워크로 응용분야를 확장하고 있다. 이에 본 논문에서는 바이오센서 기술과 센서네트워크 기술을 융합한 기술인 바이오 센서네트워크를 활용한 응급 구조 시스템의 설계 및 구현을 제안한다. 제안된 시스템에 사용된 바이오센서는 근전도(EKG), 혈압(Blood Pressure), 맥박(Heart Rate), 산소포화도(Pulse Oximeter), 혈당(Glucose)센서들로, 바이오센서에서 측정된 생체 신호를 센서네트워크 모트를 통해 데이타를 수집하고, 수집된 데이타를 이용하여 건강관리 측정 데이타로 활용하였으며 측정된 데이터는 무선단말기(PDA, 휴대폰), 전자액자 디스플레이장치 등에서 확인 가능하도록 구성하였다. 아울러, 제안한 u- 응급 구조 시스템의 유효성을 실험하기 위해서 사용자의 바이탈사인 정보와 주변 환경정보를 고려한 실험을 수행하였다.
최근 혈압, 체온 및 혈당 같은 개인 건강 정보를 알려주는 센서-기반의 유-헬스 앱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 센서들을 통해 얻어진 정보는 그 정확성에 문제가 있을 수 있으므로 가공되지 않은 상태로 사용하기 어려운 경우가 많다. 본 논문은 스마트폰과 연동하는 생체 센서들을 통해 얻어진 측정값들의 정확성을 향상시키기 위한 센서 추상화 계층을 제안한다. 이 계층은 연결된 센서의 종류를 인식하고 읽어온 센서 값들을 ISO/IEEE 11073 신체 건강 표준에 따라 변환하며, 필요한 경우 측정값들 중에서 이상치(outlier)를 제거하는 필터링(filtering) 기법과 구해진 값들을 보다 적합한 형태로 변환해주는 요약(summarization) 기법을 적용한다. 제안된 센서 추상화 계층의 평가를 위해 안드로이드 기반의 개발보드를 사용한다. 체온 센서와 심박 센서를 통해 얻어진 값들에 대해 필터링 및 요약 기법을 적용한 경우의 결과가 그렇지 않은 경우에 비해 향상된 정확성을 보인다.
Transient receptor potential (TRP) channels are nonselective cationic channels, conserved among flies to humans. Most TRP channels have well known functions in chemosensation, thermosensation, and mechanosensation. In addition to being sensing environmental changes, many TRP channels are also internal sensors that help maintain homeostasis. Recent improvements to analytical methods for genomics and metabolomics allow us to investigate these channels in both mutant animals and humans. In this review, we discuss three aspects of TRP channels, which are their role in metabolism, their functional characteristics, and their role in metabolic syndrome. First, we introduce each TRP channel superfamily and their particular roles in metabolism. Second, we provide evidence for which metabolites TRP channels affect, such as lipids or glucose. Third, we discuss correlations between TRP channels and obesity, diabetes, and mucolipidosis. The cellular metabolism of TRP channels gives us possible therapeutic approaches for an effective prophylaxis of metabolic syndromes.
식품 산업에서 제품의 품질을 향상시키기 위해서는 약한 세기의 맛에서도 다양한 종류의 맛을 감지해낼 수 있어야만 한다. 이러한 목적 달성을 위해서 2차원 물질과 금속유기골격체(metal-organic framework, MOF)를 이용한 미각 감지 센서에 대한 연구들이 한창 진행 중이다. 2차원 물질 및 MOF는 고유한 특성으로 인하여 현재 다양한 분야에서 많은 관심을 받아오고 있으며 화학 및 생화학 감지 등 다양한 분야에서도 응용될 수 있다. 본 기고문에서는 미각 감지 응용에서 2차원 물질과 MOF의 최신 연구동향을 다루고자 한다. 본 기고문을 통하여 미각 감지 응용 분야에서 2차원 물질과 MOF의 작용 메커니즘을 이해하고 현재의 연구 현황 및 앞으로의 발전 방향을 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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