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Poly(trimethylene terephthalate) 나노 섬유 웹과 마이크로 웹의 특성분석
강은옥,박초희,남영식,김진홍,박원호,Kang, Yun-Ok,Park, Cho-Hee,Nam, Young-Sik,Kim, Jin-Hong,Park, Won-Ho 한국섬유공학회 2010 한국섬유공학회지 Vol.47 No.6
A nanofibrous web was fabricated by electrospinning poly(trimethylene terephthalate)(PTT). The PTT web with an average diameter of 290 nm was obtained by electrospinning from a 16%(w/v) PTT solution, whereas a PTT film was obtained from solution casting. The water contact angle of the PTT web was much higher than that of the PTT film because the web had a nanofibrous structure with a high surface area and surface roughness. The PTT film crystallized isothermally in the temperature range of $182-231^{\circ}C$ and exhibited a multiple melting phenomenon. The degrees of crystallinity of the PTT film and PTT web were 59.2 and $38.7^{\circ}C$ respectively. The crystallinity of the PTT web was lower than that of the PTT film because the web solidified rapidly by fast solvent evaporation during electrospinning. To increase the thickness of the web, the spinning solvent was changed to 1,1,1,3,3,3-hexafluoro-2-propanol (HFIP). As a result, a nanofibrous web with average diameter of 900 nm and thickness of 0.36 mm was obtained under the same electrospinning conditions. The overall porosity of the nanofibrous web was higher than the microfibrous web. The tensile strength and tear strength of the microfibrous web was higher than those of the nanofibrous web, whereas the breaking elongation of the nanofibrous web is higher than that of the microfibrous web.
제주도에서 분리된 비브리오패혈증균의 독소 유전자 분포 및 항생제 내성
강은옥,조만재,허예슬,고은아 한국식품위생안전성학회 2023 한국식품위생안전성학회지 Vol.38 No.5
비브리오패혈증균은 세계에서 치사율이 50%에 달하는 가장 치명적인 수인성식품매개 병원균으로 해수에서 흔히 있으며, 특히 따뜻한 계절에 발생한다. 본 연구는 제주도 의 해수, 유통 수산물, 수족관물에서 분리한 비브리오패혈 증균에 대해서 RT-PCR을 이용한 독소 유전자, Vitek을 이 용한 항생제 내성, PFGE를 이용한 유전적 특성을 조사하 였다. 총 487개의 시료를 조사한 결과 비브리오패혈증균 46주(중복 균주 포함)가 해수에서 44주, 유통수산물에서 1 주, 수족관물에서 1주 분리되었다. rtxA, viu와 같은 독소 유전자는 각각 8주(17.4%), 9주(19.6%) 검출되었고, vvhA 와 같은 독소 유전자는 모든 균주에서 검출되었다. 항생 제 내성 실험결과 cefoxitin 항상제에 대해서 100% 내성 이 나타났다. 비브리오패혈증균 46주에 대한 PFGE 분석결과 총 6유형이 100% 상동성을 보였고, 유사도는 81.3-98.0%로 나타났다. 수산물과 수족관물에서 분리된 비브리오패혈증균은 해수와의 상동성 결과 유사도는 불일치로나타났고 지역과 시료 사이에는 유사성이 없었다. 독소 유전자를 가진 비브리오패혈증균에 의한 식중독 환자가 제주도에서 발생한 점을 고려해볼 때, 해수, 유통 수산물, 수족관물에서 분리한 비브리오패혈증균에 대한 모니터링이지속되어야 할 것으로 보인다. Vibrio vulnificus, the most fatal waterborne and foodborne pathogens of 50% fatality rate in the world, is common in seawater and occurs particularly in warmer months. In this study, we investigated the toxin genes using reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR), antibiotic resistance status using Vitek, and genetic characteristics using pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) of different V. vulnificus strains isolated from the Jeju Island seawater, distribution fishery products, and fish tanks. We examined a total of 487 samples and isolated a total of 46 strains (including overlapping strains) of V. vulnificus, 44 strains from seawater and 1 strain each from fishery products and fish tank. We detected toxin gene vvhA in all 46 strains and rtxA, viu in 8 strains (17.4%) and 9 strains (19.6%) strains, respectively. Antibiotic resistance tests indicated 100% resistance to cefoxitin antibiotics. The PFGE analysis of the 46 strains identified a total of 6 types showed 100% homology and the degree of similarity was 81.3– 98.0%; however, there were no similarity between the regions and samples. These results indicate that V. vulnificus isolated from the seawater, fishery products, and fish tanks should be continuously monitored as cases of food poisoning caused by V. vulnificus with toxin genes have been reported in Jeju Island.
이종재 ( Jong-jae Lee ),송연주 ( Youn-joo Song ),원채영 ( Chae-young Won ),김민지 ( Min-ji Kim ),김정민 ( Jeong-min Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
소음은 난청, 스트레스 등의 원인이 된다. 본 연구에서는 ANC(Active Noise Cancellation)을 바탕으로, 기술적인 방법을 통해 소음을 저감 시키는 스피커를 구현하였다. ANC 란 소음 주파수의 위상을 180° 변환하여 주파수와 레벨이 동일한 역 소음을 발생시켜 주변 소음을 저감, 차단하는 기술이다. 현재 시중 제품들에 적용되는 일반적인 ANC 의 경우, 피드백(Feedback) 방식이라는 점과 시간 지연(Time gap)이 발생한다는 한계가 있다. 이를 보완하기 위해 AI 학습으로 소음을 미리 예측하여 시간 지연을 줄이는 방법을 고안했다. 순환 신경망(RNN)의 장기의존성 문제를 해결하는 시계열 예측 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory Network) 모델을 사용하였다. 또한, AI 학습효율을 향상시킬 수 있는 하드웨어 장비들을 활용하였다.