제약산업에서 최종의약품의 품질과 성능은 결정분말의 크기, 모양 및 다형체 등에 의해서 크게 달라지므로, 원료의약품(API)의 결정화 공정은 매우 중요한 제약공정이다. 본 연구에서는 NIR 분광기와 광섬유 탐침을 이용하여, API 결정화 공정을 인라인 모니터링하여, 결정화 진행과정에서 핵성성, 결정성장, 다형체 등의 주요 특성을 실시간으로 감시하고 예측할 수 있는지를 탐구하였다. NIR 스펙트럼 분석에는 주요인분석법(PCA)을 적용하였고, 잘 알려진 aspirin를 대상 API로 하여 에탄올과 아세톤의 용매 혼합비율에 따른 결정특성 변화를 관찰하였다. 여러 특성분석 결과, 생성되는 aspirin 결정체의 다형은 용매 혼합비에는 무관하게 상온에서 가장 안정상인 form-I이었지만, 핵생성 개시점, 결정입도 및 결정의 형상은 용매의 혼합비에 따라 크게 달라진다는 것을 확인하였다. 이러한 결과는 NIR 스펙트럼의 PCA 해석결과와 매우 긴밀한 상관성을 보여주었다. 결론적으로, NIR 인라인 모니터링을 통해서, 약물의 결정화 과정에서 관심사가 되는 주요 결정특성을 실시간으로 관찰하고 예측할 수 있음이 실증되었다.
뇌-컴퓨터 인터페이스는 사용자의 뇌전도(Electroencephalogram: EEG)를 획득하여 생각만으로 기계를 제어하거나 신체장애를 가진 사람에게 손 또는 발과 같은 신체를 대신하여 의사 전달 수단으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 동작 상상 EEG를 분류하기 위해 Sub-Band Common Spatial Pattern(SBCSP)를 기반으로 필터 선택을 하지 않는 특징 추출 방법에 대해 연구한다. 4~40Hz의 동작 상상 신호를 4Hz 대역마다 나눈 9개의 서브 밴드에 각각 CSP를 적용한다. 이후 Fisher's Linear Discriminant(FLD)를 사용하여 도출된 값들을 결합한 FLD 점수 벡터에 차원 축소를 위한 Principal Component Analysis(PCA)를 적용하여 클래스 구분을 위한 최적의 평면에 특징을 투영한다. 데이터베이스는 BCI CompetitionIII dataset IVa(2 클래스: 오른손 다리)를 이용하며, 추출된 특징은 Least Squares Support Vector Machine(LS-SVM)의 입력으로 사용된다. 제안된 방법의 성능은 $10{\times}10$ fold cross-validation을 이용하여 분류 정확도로 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 피험자 'aa', 'al', 'av', 'aw', 'ay'에 대하여 각각 $85.29{\pm}0.93%$, $95.43{\pm}0.57%$, $72.57{\pm}2.37%$, $91.82{\pm}1.38%$, $93.50{\pm}0.69%$의 분류 정확도를 보였다.
본 연구의 목적은 금산 생활쓰레기 매립장을 대상으로 지하수의 수리지 화학적 특성과 통계분석을 통하여 침출수의 누출원인과 누출경로 및 영향범위를 파악하고, 매립지로부터 발생되는 오염물질인 침출수의 누출이 연구지역의 지하수환경에 미치는 위해요인에 대해 정량적으로 평가하는 것이다. 본 연구를 위해서 수질 검층, 침출수와 지하수 수질 분석 및 통계분석, 그리고 오염물질 이동모델링 기법 등을 이용하였다. 수질검층 결과 침출수 집수정 부근에서 침출수가 주변 대수층으로 누출되고 있었으며, 매립장과 인접한 하류부 관측정의 4-12m 깊이에서 지하수에 대한 침출수의 영향을 확인할 수 있었다. 침출수는 유출 범위는 매립장으로부터 70-100m 내외이며 오염된 지하수에서 전기전도도는 $400-750{\mu}S/cm$를 나타내었다. 주성분분석수행 결과 주성분 1과 2는 각각 침출수과 대수층의 매질 특성을 나타내었다. 주성분분석결과는 또한 침출수의 영향을 받는 지하수의 수질 변화에 의해 나타내어지는 양이온교환반응, 흡착 및 미생물 생분해 같은 자연저감과정을 나타내었다. 지하수 흐름 및 오염물 이동 모델링 결과 지하수는 매립장에서 서쪽으로 계곡을 따라 흐르며, 오염물질은 그에 따라 이동함을 알 수 있었다.
천궁밭에 발생하는 잡초와 군락의 유형을 분석하여 천궁밭 잡초방제을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 2014년 5월부터 10월까지 총 6회에 걸쳐 잡초조사를 실시하였다. 천궁밭에는 총 35과 99종이 출현하였고, 일년생잡초는 55종, 다년생잡초는 44종으로 분류되었다. 식물사회학적 군락분석에 의한 결과, 닭의장풀, 털별꽃아재비, 봄여뀌, 올방개, 명아주-깨풀이 우점하여 군락의 형태를 보였다. 또한 PCA plot 분석결과 식물사회학적 군락분석과 유사하게 올방개, 명아주-깨풀, 봄여뀌, 닭의장풀, 털별꽃아재비가 군락으로 유형화되었으며, 잡초무방제구의 천궁 생산이 전혀 없을 정도로 잡초에 대한 천궁의 피해가 심각하였다. 천궁은 8월 이전 지상부 생육이 왕성해지기 전까지 집중적인 잡초관리가 이루어져야 하며, 흑색멀칭을 하지 않는 헛골에 발생되는 잡초에 대한 초기방제 체계를 마련해야 할 것으로 판단된다.
Near-infrared (NIR) spectra have bean measured for high-density (HDPE), linear low-density (LLDPE), and low-density (LDPE) polyethylene in pellet or thin films. The obtained spectra have been analyzed by conventional spectroscopic analysis methods and chemometrics. By using the second derivative, principal component analysis (PCA), and two-dimensional (2D) correlation analysis, we could separate many overlapped bands in the NIR. It was found that the intensities of some bands are sensitive to density and crystallinity of PE. This may be the first time that such bands in the NIR region have ever been discussed. Correlations of such marker bands among the NIR spectra have also been investigated. This sort of investigation is very important not only for further understanding of vibration spectra of various of PE but also for quality control of PE by vibrational spectroscopy. Figure 1 (a) and (b) shows a NIR reflectance spectrum of one of the LLDPE samples and that of PE, respectively. Figure 2 shows a PC weight loadings plot of factor 1 for a score plot of PCA for the 16 kinds of LLDPE and PE based upon their 51 NIR spectra in the 1100-1900 nm region. The PC loadings plot separates the bands due to the $CH_3$ groups and those arising form the $CH_2$ groups, allowing one to make band assignments. The 2D correlation analysis is also powerful in band enhancement, and the band assignments based upon PCA are in good agreement with those by the 2D correlation analysis.(Figure omitted). We have made a calibration model, which predicts the density of LLDPE by use of partial least square (PLS) regression. From the loadings plot of regression coefficients for the model , we suggest that the band at 1542, 1728, and 1764 nm very sensitive to the changes in density and crystalinity.
본 논문에서는 영상 변환 기반 자동 립리딩 알고리즘에서 처리하는 데이터 수를 효과적으로 감소시키는데 중점을 두었다 화자의 입술에 대한 압축된 정보를 갖는 영상 변환 방식이 입술 윤곽선 기반 방식보다 우수한 립리딩 성능을 보이지만 이 방식은 입술 특정 파라미터를 다수 갖게 되므로 데이터 처리량이 많아지고 인식시간이 길어지게 된다 계산되는 데이터를 줄이기 위해 우리는 엽술의 대칭성에 기반하여 입술영상을 수직으로 접는 간단한 방법을 제안한다 추가적으로 주성분 분석(PCA) 알고리즘을 사용하여 빠른 알고리즘을 고려하였고, HMM을 이용한 단어 인식실험 결과를 보인다 제안된 방법에서 접어진 입술영상을 이용한 결과, 일반적으로 $16{\times}16$ 입술영상을 사용하는 방법에 비해 특정파라미터 수가 $22{\sim}47%$ 감소하였고, HMM(hidden Markov model) 인식 알고리즘을 이용한 단어 인식률에서도 $2{\sim}3%$ 개선된 결과를 얻었다.
Gold nanoparticles (GNPs) were conjugated with gallic acid (GA) at various concentrations between 30 and $150{\mu}M$ and characterized using transmission electron microscopy (TEM) and UV-Vis spectroscopy (UV-VIS). The anticancer activities of the gallic acid-stabilized gold nanoparticles against well-differentiated (M213) and moderately differentiated (M214) adenocarcinomas were then determined using a neutral red assay. The GA mechanism of action was evaluated using Fourier transform infrared (FTIR) microspectroscopy. Distinctive features of the FTIR spectra between the control and GA-treated cells were confirmed by principal component analysis (PCA). The surface plasmon resonance spectra of the GNPs had a maximum absorption at 520 nm, whereas GNPs-GA shifted the maximum absorption values. In an in vitro study, the complexed GNPs-GA had an increased ability to inhibit the proliferation of cancer cells that was statistically significant (P<0.0001) in both M213 and M214 cells compared to GA alone, indicating that the anticancer activity of GA can be improved by conjugation with GNPs. Moreover, PCA revealed that exposure of the tested cells to GA resulted in significant changes in their cell membrane lipids and fatty acids, which may enhance the efficacy of this anticancer activity regarding apoptosis pathways.
Near-Infrared Spectroscopy (NIRS) was investigated aiming at the identification of falsified drugs. The identification is based on comparison of the NIR spectrum of a sample with a typical spectra of an authentic drug using multivariate modelling and classification algorithms (PCA/SIMCA). Two spectrophotometers (Brimrose - Luminar 2000 and 2030), based on acoustic-optical filter (AOTF) technology, sharing the same controlling computer, software (Brimrose - Snap 2.03) and the data acquisition electronics, were employed. The Luminar 2000 scans the range 850 1800 nm and was employed for transmitance/absorbance measurements of liquids with a transflectance optical bundle probe with total optical path of 5 mm and a circular area of 0.5 $\textrm{cm}^2$. Model 2030 scans the rage 1100 2400 nm and was employed for reflectance measurement of solids drugs. 300 spectra, acquired in about 20 s, were averaged for each sample. Chemometric treatment of the spectral data, modelling and classification were performed by using the Unscrambler 7.5 software (CAMO Norway). This package provides the Principal Component Analysis (PCA) and SIMCA algorithms, used for modelling and classification, respectively. Initially, NIRS was evaluated for spectrum acquisition of various drugs, selected in order to accomplish the diversity of physico-chemical characteristics found among commercial products. Parameters which could affect the spectra of a given drug (especially if presented as solid tablets) were investigated and the results showed that the first derivative can minimize spectral changes associated with tablet geometry, physical differences in their faces and position in relation to the probe beam. The effect of ambient humidity and temperature were also investigated. The first factor needs to be controlled for model construction because the ambient humidity can cause spectral alterations that should cause the wrong classification of a real drug if the factor is not considered by the model.
본 논문에서는 메쉬 법선 벡터들의 방향 분포를 3차원 모델의 특징 기술자로 제안한다. 특징 기술자로써 요구되는 회전 불변을 주성분 분석법(PCA)으로 처리하고 잡음첨가에 강건하도록 메쉬 간략화를 수행한다. 표면적이 작은 면에 대한 정보가 특징 기술자를 구성하는데 더 적게 반영되도록 법선 벡터의 분포를 각 다각형의 면적에 비례하게 표본을 뽑아 법선 벡터에 가중치를 적용하고 보간하여 변별력을 높인다. 모델간의 유사도는 특징 기술자의 거리를 정규화한 확률 밀도 히스토그램의 L1-norm으로 측정한다. 제안한 방법이 기존 방법에 비해 검색 순위 평균(ANMRR)으로 나타낸 검색 성능이 약 17.2%, 정량적 변별 척도로 나타낸 검색 성능이 최소 9.6%에서 최대 17.5%까지 향상되었음을 알 수 있었다.
The ecotoxicological effects of nanomaterials on animal, plant, and soil microorganisms have been widely investigated; however, the nanotoxic effects of plant-soil interactive systems are still largely unknown. In the present study, the effects of ZnO nanoparticles (NPs) on the soil-plant interactive system were estimated. The growth of plant seedlings in the presence of different concentrations of ZnO NPs within microcosm soil (M) and natural soil (NS) was compared. Changes in dehydrogenase activity (DHA) and soil bacterial community diversity were estimated based on the microcosm with plants (M+P) and microcosm without plants (M-P) in different concentrations of ZnO NPs treatment. The shoot growth of M+P and NS+P was significantly inhibited by 24% and 31.5% relative to the control at a ZnO NPs concentration of 1,000 mg/kg. The DHA levels decreased following increased ZnO NPs concentration. Specifically, these levels were significantly reduced from 100 mg/kg in M-P and only 1,000 mg/kg in M+P. Different clustering groups of M+P and M-P were observed in the principal component analysis (PCA). Therefore, the M-P's soil bacterial population may have more toxic effects at a high dose of ZnO NPs than M+P's. The plant and activation of soil bacteria in the M+P may have a less toxic interactive effect on each of the soil bacterial populations and plant growth by the ZnO NPs attachment or absorption of plant roots surface. The soil-plant interactive system might help decrease the toxic effects of ZnO NPs on the rhizobacteria population.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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