환경문제에 대해 오래 전부터 관심을 가져온 선진국은 잉크의 수성화에 주력하여 왔으며, 그 결과 이미 수용성 소재의 양산체재에 들어가 수성 원료 사업을 대형화하는 추세에 있다. 이에 한화석유화학 중앙연구소에선 스티렌/아크릴계 수용성 High Solid 수지를 개발하여, 수성 잉크용 분산제, Resin Fortified Emulsion (RFE), UV Resist 잉크, 수성코팅제, 바닥광택제 등에 적요하기 위한 응용기술을 개발하였다. 본 연구는 수성 잉크의 주요 구성 성분인 grinding vehicle. let-down vehicle로 사용되는 수용성 High Solid 수지 (SAA 수지) 및 이를 이용한 에멀젼 수지의 합성과 수성 잉크로의 응용에 대한 것이다. SAA(HCC Soluryl Resin) 수지는 구조적으로 Styrene, Alpha-methyl Styrene, crylic Acid의 삼원공중합체이며 약 70%의 소수성 물질과 30%의 친수성 물질이 Random 하게 중합되어 있으며 약 5000∼15000정도의 낮은 분자량을 가진 물질로, 고고형분에서도 낮은 점도를 유지하기 위하여 분자량과 좁은 분자량과 좁은 분자량을 가지는 수지를 연속벌크중합방법으로 합성하였다. 또한 이를 고분자 유화제로서 사용하여 수지보강 에멀젼수지 (RFE 수지, HCC Soluryl Emulsion) 를 제조하는데 사용하였으며, SAA수지 및 RFE수지를 수성잉크용 분산제, 잉크 바인더용으로 적용하였다.
This study analyzed changes in the national research facilities & equipment (RFE) policies historically promoted by the Rho administration (2003~2007), Lee administration (2008~2012), Park administration (2013~2016), and Moon administration (2017~2019) in South Korea. By adding new variables such as policy goals and policy means to a model suggested by Hogwood and Peters (1983), policy change types and their flow could be better classified. Korean RFE policies showed various flows in the policy change types instead of a general flow, which is the order of policy innovation -> policy innovation -> policy succession -> policy succession. This finding indicates that each administration could pursue a higher-level policy change purposively. It is highly required to prepare policy development that devotes to organizing and operating a national council, reflecting in the government's comprehensive plan after evaluating policy effectiveness, improving items needed for the RFE status survey, and unifying the research equipment registration.
Rhubarb is the well-known and frequently used herbal medicine for the treatment of constipation, inflammation, and cancer. As described in the Korea and Chinese Pharmacopoeia, rhubarb consists of the roots and rhizomes of Rheum palmatum, R. officinale, and R. tanguticum. However, the pharmacological differences among rhubarb have not been scientifically established. In the present study, we investigated and compared the inhibitory effects of 70% ethanolic extracts from R. palmatum (RPE), R. officinale (ROE), R. nobile (RNE), and R. franzenbachii (RFE) on the production of inflammatory mediators, nitric oxide (NO), prostaglandin $E_2$ ($PGE_2$), interlukin-1beta ($IL-1{\beta}$), and tumor necrosis factor-alpha ($TNF-{\alpha}$) in RAW 264.7 macrophage cells. ROE, RNE, and RFE significantly inhibited the release of NO, $PGE_2$, $IL-1{\beta}$, and $TNF-{\alpha}$. RPE significantly reduced the release of $IL-1{\beta}$, but not NO, $PGE_2$, and $TNF-{\alpha}$. Overall, RFE was found to inhibit the release of $PGE_2$ and $IL-1{\beta}$, to a far greater degree than RPE, ROE, and RNE. Our results indicate that RFE possess the strongest anti-inflammatory activity among 4 tested rhubarb.
천연 항균제 및 항산화제 개발의 일환으로 선택한 피마자 열매의 열수 추출물(RFW)과 에탄올 추출물(RFE)은 각각 15.8%와 18.4%의 수율을 나타냈다. Paper-disc method을 통한 항균활성 측정 결과, 피마자 열매를 에탄올로 추출한 추출물에서 항균활성이 나타났다. 특히 녹농균 및 황색포도상구균에서 활성이 우수하였으며, 캔디다균에서도 배양 16시간까지 1.5mm 정도의 항균활성이 나타났으나 24시간 이후에는 캔디다균의 증식이 다시 관찰되었다. 피마자 열매 에탄올추출물(RFE)의 MIC실험 결과 S. aureus와 P. aeruginosa에서 각각 96%와 93%의 항균력이 나타났다. 피마자 잎 열수추출물(RLW)과 피마자 잎 에탄올추출물(RLE)의 DPPH radical 소거능 측정을 통한 항산화 효능 결과는 $1000({\mu}g/m{\ell})$에서 각각 $1.8{\pm}0.6%$, $2.1{\pm}0.7%$의 free radical 소거율을 나타냈다. 본 연구가 향후 천연물을 이용한 항균제 및 항산화제 개발을 위한 기초 자료로 제공되리라 사료된다.
고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
본 연구에서는 유전자 선택 방법으로 최근 이용되는 SVM-RFE 알고리즘은 단순히 가중치의 절대값을 유전자 선택 기준으로 사용하여 유전자 값의 변동성을 고려하지 못하므로 가중치의 절대값을 그것의 표준오차로 나눈 보완된 통계량, B-RFE 알고리즘을 새로운 기준으로 제안하였다. 두 방법을 모의실험을 통해서 비교한 결과 본 연구에서 제안한 B-RFE 알고리즘이 더 의미 있는 순위를 도출하였다.
하천에서 발생하는 부유 물질은 주로 유역으로부터 유입되거나 하천 내에서 자생으로 발생하기도 하며, 퇴적되어 중장기적인 수질 오염을 초래할 수도 있는 중요한 수질 인자이다. 하지만, 부유물질의 재래식 계측방식은 점 단위 계측이기 때문에 노동 집약적이며 방대한 양의 자료를 취득하기는 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 고해상도 다분광 위성영상을 제공하는 Sentinel-2 위성 자료를 이용하여 낙동강 전역에 대한 원격탐사 기반 부유 물질 농도 계측 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 기존 원격탐사 기반 회귀식들의 한계점을 개선하고 낙동강 전체 영역의 지역적 특성을 반영하기 위해 기계학습 모형인 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression, SVR) 모형을 이용하여 다양한 파장대의 분광 밴드들과 밴드비(band ratios)를 고려하였으며, 이를 입력 변수들의 최적 조합으로 재귀적 특징 제거법(Recursive Feature Elimination, RFE)과 SVR의 각 변수별 가중계수를 활용하여 도출하였다. 가장 중요도가 높은 분광 밴드로는 Red-edge 파장대 영역에 속하는 705 nm 밴드가 산출되었으며, 최종적으로 구축된 SVR 모형을 선행 연구들에서 제시한 회귀식들과 비교한 결과, 가장 정확한 계측 결과를 제공하는 것으로 밝혀졌다. 본 연구에서 개발된 SVR 모형은 RFE를 통해 산출된 최적 분광 밴드 조합을 바탕으로 하기 때문에 기존 단일 분광 밴드 혹은 밴드비를 기반으로 구축된 회귀식들이 가지는 변수 의존도를 낮추는 동시에 더욱 정확한 부유물질 농도 공간분포를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 온라인 리뷰를 이용하여 고객 만족도를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. LDA 주제 모델링과 결합된 RFE-SHAP 기능 선택 방법을 활용하여 고객 만족도에 큰 영향을 미치는 주요 기능을 식별하여 예측 분석을 개선했다. 먼저 Random Forest 알고리즘의 경우, 초기 28개 입력변수에서 14개의 변수를 최적 하위 집합으로 추출했다. 제안된 방법에서 Random Forest 모델의 성과는 84%로 확인 되었으며 변수가 많은 모델에서 흔히 발생하는 과적합을 방지하였다. 또한 품질, 착용감, 내구성 등과 같은 리뷰의 특정 요소들이 패션 산업 내에서 소비자 만족도를 증진시키는 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 예측 결과를 설명할 때 선택한 각 기능이 고객 만족도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명을 제공하고 고객이 가장 중요하게 생각하는 측면에 대한 세부적인 보기를 제공한다. 본 연구의 공헌도는 다음과 같다. 첫째, 전자상거래 분석 분야 내에서 예측 모델링을 강화하고 특성 중심적인 접근법을 소개함으로써 방법론을 개선하였다. 이는 고객 만족도 예측의 정확도를 높일 뿐만 아니라 예측 모델에서의 변수 선택에 대한 새로운 접근을 제시한다. 둘째, 특히 의류 부문에서 전자상거래 플랫폼에 구체적인 통찰력을 제공한다. 품질, 사이즈, 내구성 등 고객 리뷰의 어떤 부분이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는지 강조함으로써, 기업들이 제품과 서비스를 맞춤화 할 수 있는 전략적 방향을 제시한다. 이러한 목표 지향적인 개선은 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 만족도를 향상시키면서 충성도를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.
장미꽃을 $30^{\circ}C$, 상대습도 60%의 조건에서 24시간 동안 숙성하여 총페놀화합물 함량, 산화방지 활성, 카테킨 함량을 최대로 증가시키는 조건을 수립하였다. 장미꽃을 차로 이용하기 전에 숙성공정을 통하여 생리활성 물질인 카테킨을 비롯한 페놀화합물의 추출 효율을 증가시킬 수 있고 이에 따라 장미꽃 차의 산화방지효과를 증대 시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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