본 연구는 폐자원인 커피박의 산업적 이용도를 증진시키기 위하여 감마선 조사를 이용하여 커피박 추출물의 색도 개선에 관하여 평가하기 위해 수행되었다. 커피박 추출물로부터 유용성 성분을 얻기 위하여 70% 에탄올로 추출한 후 감마선 조사를 한 결과 30, 50 kGy의 조사선량에서 커피박 추출물의 색도가 개선된 것을 확인하였다. 30, 50 kGy로 감마선 조사된 커피박 추출물에서 성분변화가 일어났지만, 항산화능력과 미백활성능에는 0 kGy 커피박 추출물 처리군과 비교했을 때 유의적인 변화가 없는 것을 확인하였다. 이는 다른 성분들이 감마선 조사에 의해 감소하였지만, 퀸산이 상당량 증가함으로써 성분변화로 인한 커피박 추출물의 생리활성능 감소를 보완한 것으로 보이며, 이상의 결과로 감마선 조사가 커피박 추출물의 진한 갈색도를 개선함으로써 커피박 추출물이 화장품 소재로 활융될 수 있는 부가가치를 부여 할 수 있으며, 이러한 폐기물의 재활용을 통해 커피박 폐기로 인한 환경문제 및 경제적 문제점을 개선하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
뽕잎과 감잎분말을 이용하여 유화형 소시지를 제조하여 소시지의 품질특성을 기존의 소시지와 비교함으로써 뽕잎 및 감잎을 이용한 소시지의 품질수준을 검토하고자 실험을 실시하였다. 소시지의 조지방 함량은 감잎분말 0.08% 첨가 구가 높은 값을 나타내었다. 소시지의 pH값은 저장기간이 경과함에 따라 대조구와 뽕잎 및 감잎분말을 첨가한 소시지 모두 감소하였다. 소시지의 명도는 대조구에 비하여 뽕잎과 감잎분말 첨가구가 다소 높은 명도를 나타내었다. 적색도는 명도와는 달리 대조구에 비하여 뽕잎과 감잎분말 첨가구가 낮은 값을 나타내었으며, 저장 45일을 제외하고는 뽕잎분말 0.08% 첨가구가 가장 낮은 값을 나타내었다. 황색도는 뽕잎 및 감잎분말을 첨가한 소시지가 대조구보다 유의적으로 높은 값을 나타내었고(P<0.05), 뽕잎 및 감잎분말을 첨가한 소시지간에는 뽕잎분말 0.08%을 첨가한 소시지가 가장 높은 값을 나타내었다. 경도는 뽕잎과 감잎분말 0.04%첨가한 소시지가 대조구와 뽕잎 및 감잎분말 0.08%첨가한 소시지보다 유의적으로 높은 값을 나타내었다(P<0.05). 관능검사 결과, 저장 60일에 색도, 향미, 연도 및 전체기호도는 대조구와 뽕잎 및 감잎분말을 첨가한 소시지 모두 차이가 없었다. 이상에서 뽕잎 및 감잎분말을 0.04∼0.08%첨가하여 유화형 소시지를 제조하였을 때, 제품의 일반성분, 색도, 경도 및 관능평가에서 대조구와 차이를 보였으며 이와 같은 결과가 나타난 데 대한 연구가 더욱 진행되어야 할 것으로 사료된다.
대두유를 정제하는 과정에서 대두원유를 탈검-탈산-탈색-탈취의 일반적인 정제공정을 모두 거친 것과 이들 정제공정을 생략하고 협잡물만 제거한 후 그대로 탈취하여 고유의 색상을 갖는 독특한 대두유를 얻었다. 이 때의 차이는 Sample 1은 정상 탈취유, Sample 2, 3는 협잡물만을 제거한 다음 batch type deodorizer에 주입하여 진공도, 최고온도, stripping steam 주입량, 탈취시간 등을 차등화하여 3단계 탈취를 행하였다. 얻어진 탈취유의 이화학적 특성은 Sampl 1의 경우 산가 0.034, Lovibond color 9.1Y/0.9R, 과산화물가 0의 엷은 노란색 대두유였다. 그러나 Sample 2는 산가 0.078, Lovibond color 65.0Y/18.39R/4.2B/0.1N, 과산화물가 0.7의 밝고 투명한 녹색을 나타내었다. Sample 3은 산가 0.072, Lovibond color 37.3Y/3.8R/0.1B/0.1N, 과산화물가 1.6의 짙은 검붉은 갈색을 나타내어 차이를 보였다. 이러한 착색 탈취대두유는 앞으로 솔잎향미유, 들깻잎향미유 등의 다양한 향미유 제조의 원료유로 각광 받을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 국내 미기록종인 자낭균 콩나물버섯과 (Geoglossaccae)의 Mitrula paludosa Fr.에 대하여 속명(모자버섯속)과 종명(습지등불버섯)의 한국명을 부여하고, 이 버섯의 내외부 형태, 서식지, 발생시기 등 생태적 특징을 보고 하는 것이다. 습지등불버섯은 속리산국립공원의 얕은 계류의 소나무 낙엽에서 5월${\sim}$6월에 발생하였다. 이 버섯은 자실체 크기가 20-50 mm으로, 갓은 밝은 노랑${\sim}$주황색이고 주름이 진 원통형 내지 구형이다. 갓의 길이는 $10\;{\times}10{\sim}20 $ mm정도며 매끄럽다. 이와는 대조적으로 버섯의 대는 흰색으로 $2{\sim}3\;{\times}\;5{\sim}10$ mm 원통모양으로 갓과는 뚜렷하게 구분된다. 자낭은 무색이며 단막이고, 크기는 $90{\sim}110\;{\times}\;5{\sim}6{\mu}m$ 였다. 자낭의 측면에 배열하는 측사는 $95{\sim}120\;{\times}\;1.0-1.5{\mu}m$으로 무색의 바늘형이고, 4-5개의 격벽을 지니고 있고, 자낭보다 $5{\sim}10{\mu}m$ 정도 길었다. 자낭 안에는 무색인 8개의 포자가 머릿구멍이 없는 자낭 끝을 향하여 비스듬히 기울여져 있었다. 자낭포자는 크기가 $13-17{\mu}m\;{\times}\;2.5-3{\mu}m$로 길고 좁은 오이모양의 타원형${\sim}$방추형이었다.
자가화합성이고 3종의 육상 난초인 은난초, 금난초, 은대난초가 간혹 동소적 개체군들에서 동시에 개화한다. 흰꽃이 완전히 열리지 않는 은난초와 은대난초는 주로 자가수분하며, 밝은 노란색 꽃이 완전히 열리는 금난초는 꽃 내 먹이가 존재하는 듯 속이는 방법으로 곤충을 유인하면서 타가교배한다. 잡종의 형성은 강한 수분 장벽(꽃간의 구조적 격리) 때문에 종간에 거의 일어나지 않는다. 만약 이 들 3종이 종간 잡종화의 방지로 진화하였다면, 저자들은 3 종의 공간 분포 양상이 서로 공간적으로 분리(즉, '공간적 반발') 될 것으로 기대할 수 있다. 이 예측을 검증하기 위해 한국의 경상남도 연화산군립공원 내 동소적집단에서 동시개화하는 3 종류의 은대난초 종의 공간적 분포를 연구하였다. 각각 개체군에서는 개체들이 공간적으로 강하게 뭉쳐 있으나, 종 간에서는 이들이 공간적으로 서로 독립되어 있는 결과는 다른 종 들에서 보여준 기존 연구와 다르다. 저자들은 이들 은대난초속 종이 유사한 균근 형성 균류들을 공유함으로써 공간적으로 다소 무작위로 분포 해왔을 것이라는 가정을 제시한다.
Beauveria속균은 2000년 9월 1일부터 2002년 8월 31일까지 총 151개 표본이 채집되었고 분리된 균주는 25개다. 분리된 균주는 대부분 Beauveria bassiana에 속하는 것으로 나타내었다. 춘천시 삼악산에서 채집한 유충노랑곰보 동충하초의 특성은 기주를 균사에 의하여 쌓여있으며 자좌는 기주로부터 하나 내지 4개가 나오며 분생포자도 같이 형성되었다. 밝은 노란색의 자좌는 45 mm 이고 머리는 $17mm{\times}4mm$ 이고 자루 28mm 이지만 경계는 뚜렷하지 않았다. 자낭각은 머리에 조밀하게 분포되어 있고 묻힌형이고 크기는 $530{\sim}550{\times}290{\sim}300{\mu}m$이었고 자낭은 $400{\sim}450{\times}4{\sim}5{\mu}m$이었다. 자낭포자는 실 모양이고 2차 포자로 분열한 후 바로 둥근 2차 포자를 형성하였다. Cordyceps staphyl- indaecola의 불완전 세대는 형태적인 특징인 분생자경은 rachis로 분생포자세포는 정단으로 생장하였으며 작은 목에서부터 원형의 분생포자를 형성하였다. 크기는 $2.6{\sim}3.4{\times}1.2{\sim}1.9{\mu}m$로 Beauveria bassiana로 동정하였다. 균사생육에 가장 적합한 배지는 HM이었고 기본 액체배지로는 HM, MCM 배지에서 우수한 건조 균체량을 나타내었다. 11일간 배양하여 $25^{\circ}C$에서 가장 우수한 생장과 밀도를 나타냈으며 $pH6.5{\sim}pH8.5$까지 배지에서 균사생장이 양호하였다. 현미와 번데기 배지에서 균사가 배지의 표면을 채우는 데 일주일이 걸리며 15일이나 18일이 되면 밝은 균사집합체에서 분생자병속이 형성되기 시작하였고 40일 후에는 분생자병속에 분생포자가 형성되기도 하나 간혹 자낭각이 형성되는 자좌도 있었다. 배양에서 형성된 자실체와 자연에서 채집한 자실체는 형태적으로 비슷하나 인공적으로 머리부분에서 자낭각이 형성하게 하는 것은 매우 어려운 것으로 나타났다.
전라북도의 진안, 장수, 정읍 등의 3개 지역에서 재배하고 있는 지황에 바이러스 병징이 관찰되어 ELISA 방법으로 TMV의 감염 여부를 확인한 결과 3개 지역 모두에서 ELISA 양성 반응을 나타내었다. N. glutinosa를 이용, 순수분리 및 증식한 이병주의 바이러스 입자를 관찰한 결과, 폭 18nm, 길이 300nm의 막대 모양의 바이러스가 관찰되었다. 또한 epoxy수지를 통해 이병조직의 세포질내에서 많은 바이러스 입자가 군집 또는 산재되어 있음이 관찰되었다. TMV의 병징은 즙액 접종 4주 후부터 담배 잎의 본엽에 부분적으로 반점이 보이다가 46주 후에는 황화 현상과 괴사 현상이 나타났다. 이병주로부터 total RNA를 분리하여 RTPCR을 수행한 결과 531bp DNA 증폭 산물을 얻었으며 genetyx win program을 이용하여 외피단백질의 염기수준에서 비교 분석한 결과, TMVT, V, To 세 계통에서 각각 94.83%로 가장 높게 나타났고, TMVP계통에서 67.35%로 가장 낮게 나타났다. 아미노산 수준에서는 TMVT, V, To 세 계통에서 각각 97.65%로 가장 높게 나타났고, TMVP계통에서 72.22%로 가장 낮게 나타났다. 기타 계통들간에는 TMV152, F 계통에서 94.05%, TMVC 계통에서 68.63% 유사도를 나타냈다.
정원을 만드는데 있어서 정원설계가들은 특정한 색을 이용하여 원칙을 정하고 소재를 수집하여 각자의 미의식으로 결합해가는 기법을 사용한다. 본 연구에서는 흰색을 배색의 주조톤으로 하여 유명한 정원인 제킬(Gertrude Jekyll)의 배링턴 코트(Barrington court)와 비타(Vita Sackvill-West)의 시싱허스트(Sissinghurst)의 화이트 가든에 사용된 초화류의 종류와 특성을 통해 설계기법을 연구한다. 사용된 개별식물을 계절, 색, 형태, 초장, 향기로 구분하여 분석하고, 화이트 가든 조성 시 초화류의 미적 결합방식을 제킬과 비타의 작품을 통해 살펴보았다. 제킬은 봄의 신선함을 위한 정원으로 초롱꽃류(Campanula spp.), 백합류(Lilium spp.)를 위주로 식재하였다. 비타(Vita Sackvill-West)는 주로 여름밤의 달빛을 겨냥한 정원으로 델피니움류(Delphinium spp.), 장미류(Rosa spp.)가 대표적인 수종이다. 꽃의 색은 흰색계열로 조성하였으나, 순수한 흰색에서부터 아이보리색과 실버색을 포함하였으며, 꽃의 형태는 흰색의 단일색에서 오는 단조로움을 피하기 위해 강한 형태를 사용하였다. 또한 잎의 색은 흰꽃이 잘 돋보일 수 있도록 연록색, 연회색, 밝은 녹황색 잎을 조합하였다. 전반적으로 차가운 색상 계열을 사용하여 신비감과 시원함, 청정함, 밤에 빛이 반사되었을 때 흰꽃과 더불어 매혹적이고 애상적인 이미지를 추구하였다. 화이트 가든의 조경사적 의의는 색의 잠재력을 발견하고 범위를 제한하지 않는 재식설계기법의 아이디어와 기술로 주제색상을 통한 정원설계의 시발점이 되었으며, 미적 원리에 의한 결합으로 정원예술의 발전에 기여하였다.
본 연구에서는 파프리카(Capsicum annuum L)의 소비증가 및 홍보를 위해 응답자 소비성향과 파프리카의 인지도를 분석하였다. 의미분별법에 따른 파프리카에 대한 감성반응을 바탕으로 선호도 및 충성도와의 상관관계를 분석하였다. 설문조사는 2022년 1월부터2월까지 일반인 155명을 대상으로 임의추출법을 통하여 조사하였으며, 잘못된답변을 한 13건을 제외하고 총 142명의 설문지를 분석하였다. 파프리카의 인지도 9개의 문항을 요인분석을 통하여 재구성한 결과 '식미성', '이용성', '경제성'의 3요인으로 구성되었다. 9가지 문항 중에서 파프리카에 대한 인지도를 문항별로 알아본 결과로 '파프리카가 건강에 좋을 것 같다'는 문항의 긍정적 답변이 92.3%의 가장 높은 비율을 나타냈다. 파프리카의 형태 선호도는 뭉툭한 유형이 가장 높았고, 그 다음은 소형(Mini) > 원뿔형(Conical) 순으로 선호하는 것으로 나타났다(p < 0.001). 색채 선호도는 노란색 파프리카를 가장 선호하는 것으로 나타났고, 그 다음은 오렌지색 > 적색 > 녹색 순으로 선호하는 것으로 나타났으며 통계적으로 유의하였다. 파프리카의 이미지를 보고 느끼는 감성 반응은 3가지 형태간, 그리고 4가지 색채간 통계적으로 유의한 차이를 보였으며, '밝은', '맑은', '활기찬'이 대표 이미지 감성어휘로 나타났다. 파프리카 이미지에 대한 감성 2요인(평가적인 요인, 정서적인 요인)과 통제변수인 인구통계학적 변수가 선호도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시한 결과, 파프리카 이미지에 대한 평가적인 요인이 높을수록, 그리고 주부의 경우 선호도는 높은 것으로 나타났다. 또한 파프리카의 인지도 3요인(식미성, 이용성, 경제성), 선호도, 한국판 삶의 질과 통제 변수인 인구통계학적 변수가 충성도에 미치는 영향을 알아보기 위해, 더미변수를 포함한 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 파프리카 선호도와 삶의 질이 높을수록, 파프리카 인지도 중에서 식미성 요인, 이용성 요인이 높을수록 충성도는 높은 것으로 나타났다. 또한 경제성 요인 즉 가격이 높을수록, 그리고 응답자의 월평균 소득이 낮고, 농림수산업 종사자의 경우 충성도는 낮은 것으로 나타났다. 설문 응답자들의 충청도에 영향을 미치는 변수들 중에서 파프리카 선호도는 43%로 가장 높은 설명력을 지니며 가장 영향력 있는 변수로 나타났다. 이러한 결과에서 파프리카의 형태와 색채 선호도에 대해 구명하는 것은 매우 중요한 것으로 판단되었으며, 최근 파프리카가 건강에 좋을 것이라는 인식이 높아지고 있다는 것은 앞으로 내수 증가에 긍정적 요인이 될 것으로 생각되었다. 또한 3가지 형태의 파프리카 중에서 선호도가 가장 높게 나타났던 뭉툭한 유형의 노란색 파프리카를 생산, 홍보를 지향하여 소비자의 구매 성향에 적합한 파프리카의 재배를 늘리는 것도 중요할 것으로 판단되었다. 추후 파프리카의 소비 촉진을 위하여 소비자를 대상으로 한 지속적인 연구와 홍보 지원 활동 등을 통하여 파프리카에 대한 소비자 인지도를 높일 필요가 있다고 생각된다.
본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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