• 핵의학기술
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• 제19권2호
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• pp.55-62
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• 2015

PET/CT 검사 시 피폭 선량 감소를 위한 방법들이 지속적으로 개발되고 있다. 본 논문에서는 사용자에 의해 parameter 변경이 가능한 3가지 방법인 automatic exposure control(AEC), automated dose-optimized selection of X-ray tube voltage(CAREkV), sinogram affirmed iterative reconstruction(SAFIRE) 적용 시 각 방법의 적용 시와 3가지 방법의 조합에 따른 피폭선량 감소효과와 영상의 질 그리고 SUV 변화 유무를 평가하였다. Bograph mCT64 (Siemens, Germany)장비를 사용하여 anthropomorphic head, chest, pelvis phantom을 torso 모형으로 접합하여 스캔하였다. 120 kV, 40 mAs 조건으로 AEC의 적용 유무와 120 kV, 40 mAs AEC 조건으로 CAREkV의 적용 유무에 따른 피폭 선량 감소 효과를 평가 하였다. 120 kV, 25 mAs SAFIRE 조건에서 영상을 획득하여 120 kV, 40 mAs SAFIRE 미적용 시 대비 노이즈와 피폭선량 감소효과가 평가되었다. 120 kV, 40 mAs AEC 적용, 120 kV, 25 mAs 3가지 방법의 조합 조건으로 AAPM perfomance, anthropomorphic, IEC body phantom을 스캔하여 노이즈, 공간 분해능, 피폭선량 감소효과 그리고 PET SUV의 변화 유무를 평가하였다. AEC 적용 시, 미적용 대비 CTDIvol 50.52%, DLP 50.62% 감소하였다. CAREkV 적용 시 100 kV가 적용됨에 따라 mAs가 61.5% 증가하였으나 CTDI 6.2%, DLP 5.5% 감소하였다. Reference mAs를 낮게 지정할수록, strength값을 높게 지정할수록 피폭선량 감소 효과는 증가하였다. SAFIRE의 경우 40 mAs에서 25 mAs로 tube current를 37.5% 감소시켰음에도 불구하고 mean SD 2.2%, DLP 38% 감소하였다. AAPM phantom에서는 3가지 방법의 조합 시 AEC 대비 SD는 5.17% 감소하였으며 공간 분해능의 경우 유의한 차이가 없었다. Torso phantom의 경우 3가지 조합에서 AEC 대비 mean SD 6.7% 증가, DLP 36.9% 감소하였으며 IEC phantom 실험에서 PET SUV는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(P>0.05). 본 논문에서 CT선량 감소를 위한 각 방법들 모두 피폭 선량 감소 효과를 보였으며 3가지 방법의 조합을 통하여 화질 저하와 PET SUV 변화 없이 AEC만 적용 시 대비 36.9%의 선량감소 효과가 있는 것으로 나타났다. 선량 감소 방법들의 최적화를 통하여 환자 피폭선량 저감화를 위한 지속적인 노력이 필요하며 특히 방사선 감수성이 높은 소아 환자에 적극적으로 적용되어야 할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.241-254
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• 2011

Support vector machines(SVM)은 비교적 최근에 등장한 데이터마이닝 기법이지만, 재무, CRM 등의 경영학 분야에서 많이 연구되고 있다. SVM은 인공신경망과 필적할 만큼의 예측 정확도를 보이는 사례가 많았지만, 암상자로 불리는 인공신경망 모형에 비해 구축된 예측모형의 구조를 이해하기 쉽고, 인공신경망에 비해 과도적합의 가능성이 적어서 적은 수의 데이터에서도 적용 가능하다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 일반적인 SVM을 이용하려면, 인공신경망과 마찬가지로 여러 가지 설계요소들을 설계자가 선택하여야 하기 때문에 임의성이 높고, 국부 최적해에 수렴할 가능성도 크다. 또한, 많은 수의 데이터가 존재하는 경우에는 데이터를 분석하고 이용하는데 시간이 소요되고, 종종 잡음이 심한 데이터가 포함된 경우에는 기대하는 수준의 예측성과를 얻지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 일반적인 SVM의 장점을 그대로 유지하면서, 전술한 두 가지 단점을 보완한 새로운 SVM 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 사례선택기법을 일반적인 SVM에 융합한 것으로 대용량의 데이터에서 예측에 불필요한 데이터를 선별적으로 제거하여 예측의 정확도와 속도를 제고할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 잡음이 많고 예측이 어려운 것으로 알려진 재무 데이터를 활용하여 제안 모형의 유용성을 확인하였다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.434-449
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• 2019

파형의 왜도, 저류 외에도 구속 모드의 외중력파, 경계층 streaming이 반영된 개선된 횡단표사 모듈이 제시되었으며, 개선된 모듈에서는 단위 관측기간 내에서 출현하기 마련인 개별 파랑도 고려된다. 이어 불규칙한 개별 파랑이 표사이송에 미치는 영향을 확인하기 위해 단조해안에서의 비선형 천수과정과 해변변형을 수치모의 하였다. 모의결과 최근 적용범위가 쇄파역으로 확대된 주파수 영역 Boussinesq Eq.은 쇄파역에서 흔히 관측되는 치근 모양의 파형, 구속 모드의 외중력파, 경계층 streaming의 모의가 가능한 것으로 판단된다. 또한 연 최대 고파랑이라는 해양환경을 등가 비선형 규칙파[Cnoidal wave]로 해석하는 경우 최대 횡단표사 이송률은 불규칙 파랑에서 관측되는 이송률의 세 배에 달할 정도로 지나치게 과다하게 모의되었으며, 이는 외빈과 원빈의 과다한 침식으로 이어졌다. 또한 연안 표사 이송과 관련된 free parameter K를 최적화하기 위해 맹방해빈의 2017.4.26부터 2018.4.20까지의 해안선 변화를 수치모의 하였으며, 최적화 과정에는 실측된 해안선 위치를 활용하였다. 모의 결과 맹방 표사계의 경우 최적화된 K는 0.17로 보이며, 이 경우 10월 말에 연이어 내습한 최대 고파랑에 의해 침식된 해안이 동절기와 춘절기의 너울에 의해 점진적으로 복원되는 대순환 과정을 거쳐 해안선이 맹방해안 남단과 북단에서는 18 m, 맹방 해안 중앙부에서는 2.4 m 내외로 전진하는 관측결과에 상당히 근접한 수치모의가 가능한 것을 확인하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제11권2호
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• pp.61-71
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• 2009

최근 우리나라의 춥지 않은 겨울은 온대낙엽과수의 휴면타파에 필요한 저온기간을 충분히 갖지 못하게 함으로서 개화시기를 앞당기거나 불균일하게 함으로써 수확량을 감소시키는 원인이 되고 있다. 기후변화시나리오에 의하면 이러한 피해가 앞으로 더욱 심해질 것으로 전망되므로 과수산업의 대응전략마련을 위해 정확한 개화기 예측이 필수적이다. 기존의 개화기 예측은 이른 봄부터 나타나는 기온의 영향만을 적용한 것으로써 겨울 동안 눈의 휴면상태와 봄철 발아로 인한 개화시기의 변동은 반영할 수가 없었다. 본 연구는 휴면기간 동안 시간과 기온의 조합인 온도시간에 근거하여 내생휴면해제일, 발아, 개화를 예측할 수 있는 휴면시계모형을 배 품종 '신고'에 맞게 조정하고자 수행하였다. 매일의 기온 자료만으로 내생휴면해제일을 찾아내기 위해 수확이 끝난 포장에서 매주 신고 가지를 채취하여 발아실험을 수행하였으며 포장에서 관측된 일 최고 및 최저기온을 이용하여 내생휴면해제일까지 온도시간을 계산하고 적산하였다. 기준온도를 $4^{\circ}C$에서 $10^{\circ}C$ 범위로 설정하고 $0.1^{\circ}C$ 단위까지 세분화하여 휴면시계모형을 반복 구동함으로써 출력된 예상 발아기와 실측 발아기가 일치하는 조건에 해당하는 기준온도와 저온요구도를 도출하였다. 장기 생물계절 관측자료에 근거하여 발아 이후 개화에 이르는 기간의 온도시간을 계산하여 휴면시계모형에 추가함으로써 배 품종 신고의 만개기를 예측할 수 있도록 수정하였다. 이 모형에 의해 최근 9년간 개화기를 추정한 결과 RMSE가 1.9일로서 신고의 만개기 예측에 실용화 할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제7권1호
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• pp.65-77
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• 1996

본 연구는 2-D 와 3-D 호프만 뇌 모형 ,3-D 제젝 모형, 그리고 단일광자방출전산화단층촬영을 이용하여 인공산물을 일으키는 요인중 자료 획득 요소, 감쇠, 잡음, 산란 그리고 재구성 방식이 영상에 미치는 영향을 분석, 평가하였다. 자료 획득 요소 중 섬광 카메라의 회전 각도와 반경을 각각 변화시키면서 영상을 획득하였다. 이때 회전 반경의 변화가 작을수록 더 우수한 질의 영상을 얻을 수 있었고 회전중심으로부터 반경이 짧을수록 영상이 더 우수하였으며 이는 모형에서 거리가 멀어질수록 조준기의 분해능이 떨어지기 때문이다. 제젝 모형에서 균일한 부위를 각 조준기에 대해 알맞는 감쇠계수를 찾는데 이용하였다. $^{99m}$ Tc 을 사용했을 때 각 조준기에 대해 가장 알맞는 감쇠계수는 모두 0.12$cm^{-1}$ /로 나타났으며, 이 값으로 각각의 영상에 대해 감쇠 보정을 해주었다. 감쇠 보정 전의 제젝 모형의 균일한 부위는 감쇠로 인해 움푹 패인 선 프로파일 모양을 나타내었고, 감쇠 보정을 해줌으로서 평행한 선 프로파일을 얻을 수 있었다. 또한 감쇠 보정을 해줌으로서 영상의 질을 개선할 수 있었다. 각 시간에 따른 잡음의 영향을 관찰하기 위해 1분, 2분, 5분, 10분, 20분에 대하여 각각 자료를 얻었다. 결과에서 1분 영상이 잡음의 영향을 가장 많이 받아 영상의 질이 나빴으며 반면에 20분 영상은 잡음의 영향을 적게 받아 영상의 질이 상대적으로 가장 좋았다. 이는 자료 획득 시간을 길게하여 계수되는 양을 늘려줌으로서 Poisson 분포를 따르는 방사능 분포의 통계적 오차를 줄일 수 있기 때문인 것으로 생각한다. 이중-에너지 창, 즉 산란 부분과 $^{99m}$ Tc 의 봉우리 에너지인 140KeV 중심 20% 에너지 구별 영역을 각각 설정한 후, 자료를 얻어 산란 보정 전과 후의 영상을 비교하였다. 제젝 모형의 경우 냉구 부위와 바 패턴 부위가 산란 보정 이전에 비해 산란 보정 이후가 더 잘 식별되었고, 3-D 호프만 뇌모형의 경우 산란 보정후 영상의 질이 더 우수하게 나타났다. 결론적으로 SPECT 영상이 자료 획득을 위한 매개변수, 감쇠, 잡음, 산란 그리고 재구성 방식에 많은 영향을 받는 것으로 나타났으며 임상 적용시 유용한 SPECT 자료를 얻기 위해서 이러한 인자들을 최적화 또는 보정해 주어야 할 것으로 생각된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.761-774
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• 2022

가뭄과 홍수의 예측, 기후변화가 유역 유출량, 더 나아가 수질 및 생태계에 미치는 영향의 정확한 분석을 위해서는 수문 모의 과정의 불확실성을 정량화하고 최소화하기 위한 노력이 필요하다. 수문자료동화는 수문모형의 상태량이나 매개변수를 갱신(update)하여 모의 초기 조건의 가장 가능성 있는 추정치를 생성하는 기법으로, 실시간 관측 정보를 이용하여 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 airGRdatassim 모형을 이용하여 앙상블 기반 순차 자료동화 기법인 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터로 용담댐 유역에 대해 일 유출을 모의하고, 자료동화 기법별 특성을 비교 및 분석하였다. 모의 결과, Kling-Gupta efficiency (KGE) 지표가 자료동화 적용 전 0.799에서 앙상블 칼만 필터와 파티클 필터 적용시 각각 0.826, 0.933으로 향상되었다. 또한 기상 강제력 노이즈의 범위, 갱신 대상 상태량 설정, 앙상블 수 등 수문자료동화의 설정과 관련된 하이퍼-매개변수(hyper-parameter)의 불확실성이 모의 예측 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 강수 및 잠재 증발산 강제력의 오차 범위에 대한 민감도 분석 결과, 모든 모의 범위에서 파티클 필터가 앙상블 칼만 필터보다 예측 성능이 우수하였다. 파티클 필터는 기상 강제력 오차 크기가 작을수록 모의 성능이 향상되었으며, 앙상블 칼만 필터는 상대적으로 오차가 큰 경우 최적 성능이 확인되었다. 한편, 자료동화시 갱신되는 상태량의 종류를 줄일수록 자료동화에 의한 모의 성능은 감소하였다. 본 연구의 모의 실험 결과는 앙상블 자료동화를 이용하여 일 유출 모의 정확도 향상이 가능하지만, 최적 성능을 발휘하기 위해서는 수문자료동화 기법별 하이퍼-매개변수의 적정한 조정이 필요함을 함의한다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 대기
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• 제20권4호
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• pp.467-482
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• 2010

수치모델 및 자료동화 기법이 급격히 발달하고 여러 가지 물리 역학적 과정이 개선되며, 이를 운영하는 컴퓨팅 시스템이 발달함에 따라 수치예보 기술 및 성능이 개선되었지만, 낙뢰와 같이 주로 중규모 시스템에 동반되어 발생하거나, 수십 km 이내의 국지적인 악기상에 동반된 경우 아직까지는 수치모델의 예측성은 매우 낮다고 할 수 있다. 이렇게 낮은 낙뢰 탐지 및 예측성을 개선하기 위하여 지상 및 고층, 원격 탐사된 자료를 종합적으로 활용하여 낙뢰 탐지 및 예보에 접근할 필요성이 있다. 또한 한반도의 대기상태가 점차 하층에서의 온난화와 습윤화로 인하여 불안정화되고 있는 상태에서 최근 데이터를 이용하여 새로운 지침을 모색할 필요가 있다. 본 연구에서는 남한 지역에서 발생하는 낙뢰현상의 탐지 가능성 및 예측성을 높이기 위하여 기상청 신낙뢰관측 시스템에서 관측된 낙뢰 자료와 우리나라 5개 고층 관측소 (오산, 광주, 포항, 제주, 백령도)에서 관측된 고층기상관측자료를 분석하여 낙뢰 발생시 안정도 지수와 환경변수의 객관적인 특성을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 분석한 안정도 지수 및 대기환경변수는 CAPE, SSI, LI, KI, LCLT, MLMR, TPW 그리고 바람시어 등이다. 낙뢰와 고층기상관측 자료사이의 대응(match-up) 자료 선정기준으로는 레윈존데의 실제적인 비양 및 관측시간을 기준으로 -2hr~+1 hr 사이 그리고 고층기상관측소를 기준으로 100 km 이내에 낙뢰가 발생한 경우로 하였다. 장소 및 시간에 따라 정도의 차이는 있으나 낙뢰가 발생했을 때의 대류권 하층의 기온과 혼합비는 평시에 비해 약 1 K, $1{\sim}2gkg^{-1}$ 높게 나타나고 있다. 또한 각 안정도 지수와 환경변수를 낙뢰 발생시와 비발생시로 구분하여 지수들의 분포를 분석한 결과 변수에 따라 분리수준이 높은 경우도 있지만 대부분 많은 중첩이 나타나고 있어 특정 안정도 지수만을 이용하여 낙뢰탐지가 쉽지 않음을 확인하였다. 낙뢰 발생시와 비발생시에 값들의 분리가 상대적으로 높은 지수들를 이용하여 낙뢰탐지에 최적인 임계값을 산출하였다. 낙뢰와 같이 현상의 유무로 구분되는 이진변수의 탐지수준 분석에는 주로 분할표가 이용된다. 여기서 안정도 지수별 낙뢰탐지 최적의 임계값은 분할표로부터 도출되는 POD, FAR, ACC, CSI, HSS 등 다양한 평가측도 중에서 낙뢰와 같이 발생빈도가 적은 현상의 분석에 적합한 HSS를 최대로 하는 값으로 도출하였다. Table 6에서 보는 바와 같이 전지역에서 HSS의 값이 크지 않을 뿐만 아니라 각 안정도 지수 및 환경변수의 개수 및 임계값이 지역에 따라 상이하게 나타나고 있다. 따라서 이들 자료를 현업에서 이용하기 위해서는 보다 많은 사례와 낙뢰-고층기상관측자료 대응(match-up) 자료 선정기준의 정교화 등이 필요하다. 또한 낙뢰, 집중호우와 같은 악기상의 현황과 발달과정에 대해 많은 정보를 제공해 주는 위성, 레이더 등 원격탐사자료와의 종합적인 활용이 필요하다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제12권5호
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• pp.19-32
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• 2007

우리나라에서 대표적으로 사용되어 온 지하수 함양량 산정방법은 지하수 감수곡선에 의한 기저유출분리법, 유역내의 집중형 개념모형에 의한 물수지 분석, 그리고 지하수위 변동곡선법으로 대별된다. 지하수 함양량은 기후조건, 토지이용 그리고 수문지질학적 불균질성에 따르는 시공간적인 변동성을 나타내므로 전술한 방법들은 이같은 특성을 다루기에는 많은 제약을 가진다. 이 같은 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 통합 지표수-지하수 모형인 SWAT-MODFLOW로부터 얻어진 물수지 성분을 기초로 한 새로운 함양량 추정방법을 제시하고자 한다. 하천변에 위치한 지하수위는 하천흐름과 유사한 동적변화를 나타내는 반면 보다 상류부에 위치한 지하수위는 강수에 대하여 일정한 지체현상을 나타낸다. 이와 같은 지하수위 변동의 특징은 함양의 물리적 특성과 관련되므로 이 같은 현상을 설명하기 위해서는 토양층을 통과한 물이 대수층 함양에 도달하는데 걸리는 시간적 지체를 설명하는 것이 필요하다. SWAT 모형에서는 주어진 날에 대해 물이 토양층을 통과하여 대수층으로 함양되는 과정을 설명하기 위해 지수형태의 감쇠가중함수를 가진 단일 저수지 저류 모듈을 사용한다. 그런데 이 모듈은 지체시간이 긴 경우나 추정된 함양의 시계열이 지하수위 시계열과 잘 맞지 않는 제한 사항을 가지므로, 본 연구에서는 비포화대를 통과하는 시간 지체를 보다 현실적으로 반영할 수 있는 다단 저수지 저류 추적 모듈을 개발하여 SWAT모형에 탑재하였으며, 이 모듈내의 시간지체와 관련된 매개변수는 관측지하수위와 모의 함양량의 상관관계를 검토함으로써 최적화가 이루어지도록 하였다. 본 연구방법의 최종 단계는 모의 지하수위와 관측 지하수위, 그리고 관측 유역유출량과 모의 유출량을 검증함으로써 종결된다. 새롭게 제안된 방법을 우리나라 미호천 유역에 적용하여 지하수 함양량의 시공간적 분포를 추정하였는데 제시된 방법이 유역 모형의 효율성과 지하수위 변동법의 정확성이라는 장점을 모두 가진 방법이어서 추정된 일 함양량은 수리지질학적 불균질성, 기후조건, 토지이용과 토양층과 대수층의 거동까지 반영한 매우 개선된 값으로 판단된다.

• KSBB Journal
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• 제17권1호
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• pp.73-79
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• 2002

본 연구에서는 C. ljungdahlii를 이용하여 일산화탄소로부터 에탄올 생성 방법을 최적화하였다. 먼저 Clostridium ljungdahlii ATCC 55383을 이용하여 일산화탄소 소비속도에 대한 kinetic model과 그에 따른 여러 가지 상수값을 계산하기 위한 실험을 수행하였다. 이 결과 일 산화탄소 소비속도 data에 Michaelis Menten식이 잘 적용됨을 알수 있었고 기울기 값 $K_m/V_{max}$ max 및 y-절편값 $1/V_{max}$로부터 구한 $V_{max}$는 37.14 mmol/L-hr-O.D. 그리고 $K_{m}$은 0.9516 atm임을 알 수 있었다. C. ljungdahlii에서의 ethanol의 생성에 미치는 pH와 질소원의 영향을 실험한 결과 세포성장에는 pH 5.5와 YE첨가가 에탄올 생성에는 pH 4~4.5, ammonium solution $(NH_4Cl+(NH_4)_2SO_4$)첨가가 필요한 것으로 확인되었다. 따라서 pH 5.5와 YE 0.5%에서 C. ljungdahlii를 배양한 후 pH 4.5로 shift하고 ammonium solution을 계속 첨가한 경우 세포농도 0.D. 0.25에서 약 3.6 g/L의 에탄올 생성을 얻었으며 이것은 pH 및 질소원 shift가 없는 경우에 비하여 약 20배 이상 에탄을 생성양이 증가된 수치이다. 이를 바탕으로 pH shift 후 N source로서 ammonium solution을 지속적으로 공급하여 주면서 fermenter를 이용한 일산화탄소로부터 에탄을 최적화를 수행하였고 이 결과 최대 specific ethanol production rate 0.49 g ethanol/L.hr.O.D.를 얻을 수 있었으며 생성된 최종 에탄을 농도는 25 g ethanol/L에 달하였다. 이 결과를 이용하여 높은 세포농도를 얻기 위하여 세포성장에 도움을 주는 탄소원 실험을 수행하였고 이 결과 glucose를 이용한 세포성장후 일산화탄소로 전환하는 방법을 fermenter에 적용하여 pH 5.5, 400 rpm 조건에서 glucose를 feeding하여 O.D. 3.4가지 자라게 한 후 ammonium solution을 첨가하여 주면서 일산화탄소를 소비하는 시점가지 약 10시간 동안 CO adaptation을 실시하여 일산화탄소의 소비속도가 충분한 속도에 달했을 때 pH를 5.5에서 4.5로 낮추어 주었고 그 후 간헐적으로 ammonium solution을 feeding한 결과 얻어진 최종 에탄을 생성량은 45 g/L 이었다. 특히 약60시간 이내에 45 g/L 정도의 ethanol을 생성 함으로써 0.75 g ethanol/L.hr의 ethanol 생산성을 확보 할 수 있었다. 또한 C. ljungdahlii이 에탄을 내성을 실험한 결과 약 50 g/L 정도의 에탄올에는 큰 성장 장애를 받지 않는 것으로 나타나 이 균주를 이용한 산업체 부생가스로부터의 에탄을 생산 가능성을 더하여 주고 있다. 현재 본 연구진에 의하여 C. ljungdahlii를 이용하여 long term operation시의 cell viability 유지를 위한 세포성장과 에탄을 생성을 완전히 분리시킨 2 bioreactor system의 연구 및 일산화탄소로부터 높은 농도의 에탄올을 생성하는 독창적인 새로운 균주가 분리되어 현재 실험 진행 중이다.