나노 크기의 물질은 여러 기판에 코팅이 가능하며, 이 소재는 투명하며, 전도성이 있기 때문에 전자소자의 투명전극이나 전원 공급용 전극으로 활용이 가능하다. 본 연구에서는 CNT와 Ag 나노와이어를 실크스크린 기법을 이용하여 반복적으로 코팅하였으며, 5번까지 형성한 샘플을 제작하여, 광학 및 전기 특성을 측정하고, 분석하였다. 실크스크린 코팅된 샘플 표면은 코팅 방향에 의한 자국이 형성되었음을 확인하였으며, 코팅한 횟수에 따른 투과도 및 표면 저항의 경향성을 조사하였다. 코팅 횟수가 늘어남에 따라 투과도 및 표면 저항은 감소하는 경향을 나타내었다. 특히 투과도의 경우 2번과 5번에서 변화폭이 컸으며, 이러한 변화는 Ag 나노와이어 코팅에 의한 것으로 확인되었다. 또한, 700nm를 기점으로 이전 파장 영역에서는 파장에 따라 증가하는 반면 이상에서는 감소하는 경향을 보였다. 표면 저항은 1번 코팅했을 때 9Ω/cm2 에서 5번 코팅을 진행하였을 때 0.856Ω/cm2 으로 낮아졌다. 투과도와 유사하게 Ag에 의하여 저항값이 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 향후 Ag 나노와이어의 Ag 농도 및 다른 방법으로 코팅하여 투명도가 높은 CNT와의 융합을 통하여 원하는 투명 전극을 구현하여 전자소자에 적용할 필요가 있다.
MR은 우수한 연조직 대비와 기능 정보를 보여줄 수 있지만, 방사선치료에서 정확한 선량 계산을 위해서는 CT영상의 전자밀도 정보가 필요하다. 방사선치료(Radiotherapy) 계획 워크플로우에서 MR영상과 CT영상을 융합하기 위해 환자는 일반적으로 MR과 CT영상 방식 모두에서 스캔된다. 최근에 딥러닝기술 덕분에 MR영상에서 딥러닝 기반의 CT영상 생성이 가능해졌다. 이로 인해 CT 스캔 작업을 할 필요가 없게 된다. 본 연구에서는 MR영상으로부터 CycleGan 딥러닝 기반 CT영상생성을 구현했다. T1가중이나 T2가중 중에 한 가지 또는 그 둘다의 MR영상을 가지고 합습한 3가지의 인공지능 CT생성기를 만들었다. 결과에서 우리는 T1가중 MR 영상 기반으로 학습한 생성기가 T1가중 MR영상이 입력될 때 다른 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있음을 발견했다. 반면, T2가중 MR영상 기반 CT생성기는 T2가중 MR영상을 입력 받을 때, 다른 시퀀스기반 CT생성기보다 더 나은 결과를 생성할 수 있습니다. MR영상을 기반으로 한 CT생성기는 곧 임상현장에 적용될 수 있는 기술이다. 특정 시퀀스 MR영상으로 학습한 머신러닝 CT생성기는 다른 시퀀스 MR영상으로 학습한 생성기보다 더 그 특정 시퀀스와 같은 MR영상을 입력받을 때 더 나은 CT영상을 생성할 수 있음을 보여주었다.
본 연구에서는 노면에서 생성된 타이어 마모입자가 강우 강도에 따라 환경 구획별로 이동하는 양을 예측하고자, 도로 노면에서 타이어 마모입자의 샘플 포집과 정량화 분석 연구를 수행했다. 샘플 포집은 3일 평균 강우(0-60 mm/day) 발생 후 도로 노면이 완전히 건조된 2일 후, 도로 노면에 남아있는 타이어 마모입자의 샘플을 포집했다. 포집된 샘플은 크기와 밀도 분리를 통해 타이어 마모입자만을 분리했고, 강우가 없는 날(0 mm/day)의 타이어 마모입자 60.2 g 값을 기준으로 강우 이후 노면에 남아있는 타이어 마모입자의 함량의 차이를 산출하면, 강우 강도에 따라 0-49.4 g의 타이어 마모입자가 환경 구획으로 이동할 수 있는 것으로 확인했다. 또한, 강우 강도가 60 mm/day 일 때 5 mm/day와 비교해 타이어 마모입자의 환경 구획별 이동하는 양이 3.75배 높음을 확인했고, 선행 연구 결과를 활용하여 연간 국내 도로 환경에서 강우에 의해 환경 구획으로 이동 가능한 타이어 마모입자의 총량은 9,592 ton이며, 이 중 288 ton이 해양 미세플라스틱으로 영향을 줄 수 있다는 연구 결과를 도출했다. 단, 본 연구는 한정적 공간과 예측된 결과란 한계가 있으나, 타이어 마모입자의 저감을 위해서 국내 도로 환경과 하수 처리시스템 개선의 필요성을 언급하고자 한다. 향후 본 연구 결과의 검증을 위해 실제 환경 구획에서 샘플 포집과 타이어 마모입자의 농도 분석 연구를 수행할 계획이다.
멕시코 유래의 4배체 감자 근연야생종 중 하나인 Solanum hjertingii는 괴경에서 발생하는 흑변현상에 강한 것으로 알려져 감자의 신품종 육성에 유용한 형질로 이용이 가능하다. 이러한 저항성은 생리적 장해인 효소적 갈변과 흑반을 감소시킬 수 있다. 하지만, S. hjertingii와 S. tuberosum은 생리적 장벽에 기인한 교잡종 생산이 제한적인 관계로 직접적인 교배육종보다는 체세포잡종을 육성하는 방법을 활용할 수 있다. 체세포잡종 계통이 육성이 되면 분자표지를 이용한 적절한 잡종 계통을 선발하는 것이 필요하여, 본 연구에서는 S. hjertingii의 전체 엽록체 유전체 정보를 이용하여 S. hjertingii 특이적인 PCR 기반의 분자마커를 개발하였다. S. hjertingii의 전체 엽록체 유전체는 155,545 bp였으며, 다른 Solanum 종들과 구조 및 유전자 구성이 매우 유사하였고, 가지과의 다른 15개의 종들과 계통수 분석에서 근연야생종 S. demissum, S. hougasii, S. stoloniferum과 매우 가까운 유연관계를 나타냈다. 또한, S. hjertingii의 전체 엽록체 유전체와 8개의 다른 Solanum 종의 전체 엽록체 유전체의 다중 정렬 결과로 S. hjertingii 특이적인 1개의 InDel 영역과 7개의 SNP 영역을 확인하였고, 이를 이용하여 1개의 InDel 및 4개의 SNP 기반 PCR마커를 개발하였다. 본 연구의 결과는 S. hjertingii의 진화적 측면에서의 연구와 S. hjertingii를 이용한 감자의 신품종 육성 연구에 기여를 할 수 있을 것이다.
멕시코 유래의 2배체 감자 근연야생종 Solanum cardiophyllum은 감자역병, 감자바이러스Y, 콜로라도감자잎벌레 등과 같은 병원균 및 해충에 대한 저항성을 가지고 있어 감자의 신품종 육성에 이용되고 있다. 재배종 감자에 이러한 형질을 도입하기 위해서는 전통적인 교잡육종에 의해 이루어질 수 있으나, 재배종 감자와 근연야생종과의 서로 다른 EBN에 따라 제한적이며, S. tuberosum과 S. cardiophyllum 간에도 생리적 불화합성이 존재한다. 따라서, 이러한 생리적 장벽의 극복을 위해 체세포융합에 의한 체세포잡종 계통을 육성하고 이를 감자 신품종 육성에 활용할 수 있는데, 분자 마커는 적절한 체세포잡종 계통 선발에 필요하다. 이에, 본 연구에서는 S. cardiophyllum의 전체 엽록체 유전체 정보를 구명하고 8개의 다른 Solanum 종의 전체 엽록체 유전체 정보와 비교하여 S. cardiophyllum 특이적인 분자마커를 개발하였다. S. cardiophyllum의 전체 엽록체 유전체의 길이는 155,570 bp였으며, 그 구조와 유전자 구성은 다른 Solanum 종들과 매우 유사하였고 가지과에 속해 다른 32개의 종들과의 계통수 분석을 통해 예상했던 바와 같이 다른 Solanum 종과 같은 그룹에 속해 있고 S. bulbocastanum과의 가장 근접한 유연관계를 확인하였다. S. cardiophyllum의 전체 엽록체 유전체와 8개 다른 Solanum 종의 전체 엽록체 유전체의 다중 정렬 결과로 총 13개의 S. cardiophyllum 특이적인 SNP 영역을 확인하였으며, 이 정보를 이용하여 4개의 PCR 기반 분자마커를 개발하였다. 본 연구의 결과는 S. cardiophyllum의 진화적 측면에서의 연구와 S. cardiophyllum를 이용한 감자 신품종 육성을 위한 연구에 기여를 할 수 있을 것이다.
국내 해조류 자원의 이용성 증대를 위해서 해조류의 기능성, 유산균 생육 특성, 가공식품에의 이용, 생분해성 포장재의 소재, 그리고 부산물을 이용한 동물사료화 및 퇴비화 가능성의 연구 보문을 조사하였다. 기능성물질 연구에서는 유용색소 (Fucoxanthin)의 추출과 부위별 함량 및 분광학적인 특성이 있으며, 해조류로부터 alginate의 함량 조사와 최적추출조건 확립에 대한 연구를 수행하여 AASA (Acid alkali soluble alginate) 추출방법에서 3% $Na_2CO_3$ 농도와, $H_2SO_4$의 농도 0.4 N에서 가장 높은 수율을 얻었다. 톳으로부터 산알칼리 (AASA) 방법으로 추출한 알긴산에 인위적으로 sulfate를 흡착 Lactobacillus acidophilus를 접종한 후 배양하면서 유산균의 성장에 대한 영향을 살펴 본 결과 모든 농도에서 이들 배지에 S-alginate를 첨가한 것이 유산균의 성장을 증가시켰다. 미역귀 추출물로 잼을 제조하였고, 김, 미역, 다시마의 물 추출물로 물성이 우수하고 관능성적도 양호한 젤리를 제조하였다. 해조류 젤리를 상품화하는데 있어서 해조류가 갖는 해조취와 젤리색소의 안정화가 상품화의 요소로 대두되어 이를 개선할 방법도 제시되었다. 해조 간장과 된장 및 두부에서는 다당류나 무기질 등 영양적인 기능성과 관능적 기호성을 향상시킬 수 있었다. 알긴산 필름의 물성 증진을 위하여 $CaCl_2$를 필름용액에 직접 첨가 또는 필름을 $CaCl_2$용액에 침지하는 두 가지 방법에서 수분 저항성이 강한 필름을 제조할 수 있었다. 미이용 해조분말이나 해조가공 부산물로 얻어지는 해조분말을 이용하여 새로운 생분해성 포장소재로 사용할 수 있는 가능성이 있다. 해조류의 영양성분 및 아미노산 함량을 분석한 결과 사료첨가제로서 충분한 가치가 있었으나 다량의 염분 함량으로 인하여 그 가치가 평가 절하되었다. 따라서 해조류의 사료적 가치를 증진시키기 위하여 발효처리를 하였으며, 그 결과 기능성 영양소 (불포화 지방산)가 증가되는 효과가 있었다.
최근 플렉서블 OLED, 플렉서블 반도체, 플렉서블 태양전지와 같은 유연전자소자의 개발이 각광을 받고 있다. 유연소자에 밀봉 혹은 봉지(encapsulation) 기술이 매우 필요하며, 봉지 기술은 유연소자의 응력을 완화시키거나, 산소나 습기에 노출되는 것을 방지하기 위해 적용된다. 본 연구는 봉지막(encapsulation layer)이 반도체 칩의 내구성에 미치는 영향을 고찰하였다. 특히 다층 구조 패키지의 칩의 파괴성능에 미치는 영향을 칩의 center crack에 대한 파괴해석을 통하여 살펴보았다. 다층구조 패키지는 폭이 넓어 칩 위로만 봉지막이 덮고있는 "wide chip"과 칩의 폭이 좁아 봉지막이 칩과 기판을 모두 감싸고 있는 "narrow chip"의 모델로 구분하였다. Wide chip모델의 경우 작용하는 하중조건에 상관없이 봉지막의 두께가 두꺼울수록, 강성이 커질수록 칩의 파괴성능은 향상된다. 그러나 narrow chip모델에 인장이 작용할 때 봉지막의 두께가 두껍고 강성이 커질수록 파괴성능은 악화되는데 이는 외부하중이 바로 칩에 작용하지 않고 봉지막을 통하여 전달되기에 봉지막이 강하면 강한 외력이 칩내의 균열에 작용하기 때문이다. Narrow chip모델에 굽힘이 작용할 경우는 봉지막의 강성과 두께에 따라 균열에 미치는 영향이 달라지는데 봉지막의 두께가 작을 때는 봉지막이 없을 때보다 파괴성능이 나쁘지만 강성과 두께의 증가하면neutral axis가 점점 상승하여 균열이 있는 칩이 neutral axis에 가까워지게 되므로 균열에 작용하는 하중의 크기가 급격히 줄어들게 되어 파괴성능은 향상된다. 본 연구는 봉지막이 있는 다층 패키지 구조에 다양한 형태의 하중이 작용할 때 패키지의 파괴성능을 향상시키기 위한 봉지막의 설계가이드로 활용될 수 있다.
최근 방사선 노출에 대한 사회적인 이슈와 함께 의료용 방사선의 이용에 대한 환자의 관심도 증가하고 있다. 현재 본원에서 시행하는 PET-CT 검사의 $^{18}F$-FDG는 EANM 권고기준대비 40% 초과하여 투여하고 있다. 따라서 최신 기술이 탑재된 장비의 성능을 파악하여, 진단적 가치를 보존하면서도 환자의 피폭선량을 최소화 시킬 수 있는 적정한 $^{18}F$-FDG의 투여량에 대해 알아보고자 한다. PET-CT 장비로는 2007년 설치된 Biograph Truepoint 40 (siemens, USA)스캐너와 2011년 설치된 동일회사의 Biograph mCT 64 (siemens, USA)를 사용하였고, 각 장비의 고유성능을 평가하기 위해 scatter phantom을 이용하여 NECR을 평가하였다. 또한 각 장비의 영상에 대한 평가를 위해 NEMA IEC Body Phantom에 $^{18}F$-FDG를 3.7, 4.44, 5.18 MBq/kg을 주입하고, 각각에 대해 bed 당 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120초씩 받은 데이터로 장비간의 SNR을 평가하였으며, 임상적 평가를 위해 $^{18}F$-FDG 3.7, 4.44, 5.18 MBq/kg을 주입한 환자들의 데이터를 이용하여 SNR을 비교 평가하였다. 실험 결과 mCT 64의 peak NECR값은 1.65e+005 cps이고, 이것은 Turepoint 40보다 10 % 높은 수치였다. NEMA IEC body phantom을 이용한 SNR값은 $^{18}F$-FDG 3.7 MBq/kg 주입한 경우 mCT 64가 검사 시간에 따라 평균 17.9% 높았고, 4.44 MBq/kg 주입한 경우는 평균 17.4% 높았으며, 5.18 MBq/kg 주입한 경우는 평균 17.1% 높았다. 임상 환자 영상의 경우 mCT 64의 SNR값은 16.5이고, 이것은 Turepoint 40 장비보다 25% 높았다. 다시 말해, 최근 장비의 발전으로 인해 장비 성능의 평가 항목 중 하나인 NECR은 10% 증가하였고, 영상 질의 평가 항목 중 하나인 SNR은 평균 17.5% 증가하였다. 더불어 bed당 10초의 시간을 늘리면 주입량을 10% 감소를 하여도 SNR은 유지 할 수 있었다. 그러므로 신규 도입한 장비의 정확한 성능테스트를 통해 영상의 질 저하 없이 투여량을 저감하여 환자의 방사선 피폭선량을 줄일 수 있고, 또한 방사선 노출에 대한 환자의 불안감을 감소시킬 수 있을 것으로 사료된다.
핵의학과에서 $^{18}F$-FDG PET/CT 검사는 종양의 진단 뿐 아니라 치료병기를 설정하는데 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 정상 조직이나 양성 종양 간의 FDG 섭취를 초래하는 다양한 요인이 있어 정확한 진단에 혼란을 초래할 수 있다. 본 연구의 목적은 유방암환자에서 $^{18}F$-FDG PET/CT 지연 검사가 악성 종양과 양성 종양을 구별 하는데 있어 유용성을 가지고 있는지에 관하여 알아보고자 함에 있다. 본원을 내원하여 $^{18}F$-FDG PET/CT 검사를 받은 환자 중 방사선 치료나 화학 치료를 받은 환자를 제외한 액와림프절에 FDG섭취를 보인 27명의 환자를 대상으로 하였으며, $^{18}F$-FDG 투여 후 50분 후에 검사를 시행하였고 90분 후에 지연상을 획득했다. 종양의 병기 설정은 방사선 검사나 병리학적 검사를 바탕으로 확정된 결과를 바탕으로 분류 하였으며, 액와 림프절의 SUV는 Siemens사의 Syngo Aquisition Workplace로 측정하였다. 27명의 환자는 18명의 악성종양 군과 9명의 양성종양 군으로 분류하였고 악성종양 군은 액와림프절의 개수에 따라 1-3개는 N1, 4-9개는 N2, 10개 이상은 N3로 분류 하였다. 실험 결과는 평균${\pm}$표준편차로 표현하였고, SPSS (V.18 Inc., USA)를 사용하여 통계분석을 실행하였다. 50분 검사와 90분 검사 간의 비교 시, 악성종양 군의 RI-SUVmax는 양성종양 군에 비해 5배 이상의 증가를 보였다. N그룹에서의 RI-SUVmax는 N1에서 N3로 갈수록 점점 감소되는 경향을 보였지만 통계적 유의성을 확인 할 수 없었다. 그럼에도 불구하고 유방암 환자에서 RI-SUVmax는 액와림프절의 악성과 양성을 판단하는 좋은 지표가 되었고 이를 구별하는데 유용할 것으로 사료된다.
도시화에 따른 인공피복의 증가는 도시지역의 온도가 주변 교외지역보다 높아지는 UHI (Urban Heat Island; UHI) 현상을 야기한다. 국지기후대(Local Climate Zone; LCZ)는 빌딩의 기하학적 구조와 피복특성에 따라 도시를 분류하는 체계로, UHI 분석을 위해 제안되어 현재 다양한 도시기후 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)과 Landsat 8 위성영상을 이용하여 수원시와 대구광역시의 LCZ 분류모델을 구축하였고, LCZ 지도와 Landsat 8 지표면온도(Land Surface Temperature; LST)를 이용하여 도시 구조적 특성에 따른 LST와 Surface UHI (SUHI) 강도를 분석하였다. LCZ 분류모델은 수원시와 대구광역시에 대해 각각 87.9%와 81.7%의 높은 분류 정확도를 보였다. 대구가 수원보다 전반적으로 모든 LCZ 클래스에서 LST가 높게 나타났으며 건물이 밀집할수록, 건물의 높이가 낮을수록 LST가 증가하는 공통점을 보였다. SUHI 강도는 두 도시 모두 여름철에 가장 강한 값을 가지고 봄과 가을에도 일부 LCZ 클래스를 제외하고 양의 SUHI 강도가 나타났지만 겨울에는 다수의 LCZ 클래스에서 음의 값이 나타났다. 이는 UHI가 여름철에 가장 강하게 나타나며, 겨울에는 일부 도시지역이 교외지역보다 더 차가운 현상이 나타나기도 함을 의미한다. 본 연구는 우리나라 UHI 분석에 있어 LCZ 분류체계의 활용가능성을 확인하였고, 향후 도시기후 분석 및 기후변화 대응 전략수립에 있어 도시의 구조적 특성을 고려하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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