제 4 차 산업혁명이 일어남에 따라 각국의 정부와 기업들은 보다 환경친화적인 정책과 기술 개발에 힘쓰고 있다. 배기가스 배출과 소음이 거의 없는 전기차 및 수소차의 개발, 그리고 이를 보편화 하기 위한 정부의 정책 등 기존의 경제, 산업 구조를 친환경적으로 바꾸려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 최근 여러 환경문제를 해결하기 위해 각종 유해 가스 흡착 및 폐수 처리용으로 활성탄을 많이 사용하고 있으나 흡착질의 특성에 따라 요구되는 표면 특성이 다르기 때문에 수요에 걸맞는 활성탄의 개발이 점차 요구되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 친수성 유기물 제거에 유리한 활성탄을 개발하고자 C-O, C-O-C, C=O 및 O=C-O 등과 같은 친수성 작용기를 질산처리 방법을 통해 활성탄 표면에 효과적으로 도입하는 연구를 진행하였다. 질산을 활용하여 끓는점 및 다양한 농도 조건에서 활성탄을 환류, 개질하였고, 이를 세척 후 고온에서 탄화시켜 활성탄의 표면을 개질하였다. 제조된 개질활성탄은 활성탄의 비표면적, mesopore 및 micropore 의 함량을 알기 위하여 BET 를 이용하여 측정하였고, 4 M 120 ℃에서 개질한 결과 가장 높은 792.22 m2g-1 으로 확인되었다. 또한 제조된 활성탄의 표면 및 기공 특성 변화를 확인하기 위해 SEM, XPS, EDX, BET 등의 분석을 실시하였으며 질산 처리 정도에 따른 특성 변화에 대해 비교 고찰하였다.

항균활성이 뛰어난 식물 정유를 이용하여 식품가공 기구 및 용기에 다양하게 사용되는 polyethylene과 stainless steel 표면에 형성된 식중독 6종의 biofilm 형성에 대한 억제 효과를 연구하였다. 식물 정유 20종의 식중독 미생물에 대한 항균활성을 disk diffusion 방법으로 평가한 결과 cinnamon > clove > lemongrass > peppermint > pine needle 순으로 항균활성을 나타냈다. Cinnamon과 clove 정유의 최소억제농도(MIC)와 최소살균농도(MBC)는 각각 0.63-1.25 mg/mL과 1.25-2. mg/mL의 범위를 나타냈으며, lemongrass 정유의 MIC와 MBC는 각각 1.25-2.50 mg/mL 과 2.50-5.00 mg/mL로 약간 낮은 항균활성을 나타냈다. 정유 3종의 biofilm 형성 예방효과는 식중독 미생물과 polyethylene 및 stainless steel에 따라 다소 차이가 있었지만, 0.5% 농도의 cinnamon, clove와 lemongrass 정유를 식품접촉 표면에 미리 코팅하였을 때 biofilm 형성에 영향을 주는 것을 확인하였다. 정유의 농도가 증가할수록 모든 식중독 미생물에 대해서 biofilm 형성을 유의적으로 억제하였으며(P<0.05), 0.5% cinnamon과 clove 정유 처리에 의해 L. monocytogenes ATCC 19112와 S. aureus KCCM 11812의 biofilm이 형성되지 않았다. Polyethylene과 stainless steel coupon 표면에 형성된 식중독 미생물의 biofilm의 제거 효과를 측정한 결과, 식중독 미생물의 종류에 따라 차이가 있었지만 정유의 농도가 증가할수록 biofilm 제거 효과는 높아졌으며, 대체로 clove 정유의 biofilm 제거율이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 0.5%의 cinnamon과 clove 정유는 polyethylene과 stainless steel 표면에 식중독 미생물이 형성하는 biofilm을 예방, 성장 억제 및 제거할 수 있는 천연 소재로 적용이 가능한 것으로 나타났다.

가축의 체중은 사료 요구량과 영양 상태를 평가하는 데 필요한 주요 지표에 해당한다. 본 연구는 한우의 3-D 영상으로부터 몸통 체적을 산출한 후 체중을 추정하고자 시도되었다. 한우의 3-D 영상 획득에 640×480 픽셀의 해상도, 44fps의 프레임속도 및 47°(H)×37°(V)의 화각을 갖는 TOF 카메라가 사용되었다. 획득된 3-D 영상에서 배경과 몸통 분리, 이상치 제거 등의 전처리 과정을 거쳐서 몸통에 대한 격자 영상을 얻었다. 또한 각각의 격자에 깊이 정보를 적용한 수치적분으로 몸통 체적을 결정하였다. Calibration dataset에서 체중과 몸통체적의 선형회귀에 대한 결정계수는 0.8725로 나타났다. 한편 몸통 체적에 월령을 설명 변수로 추가한 체중 추정의 중회귀 모형에서 결정계수는 0.9083으로 나타났다. Validation dataset에서 중회귀 모형을 이용한 체중 추정의 MAPE와 RMSE는 각각 8.2%, 24.5kg으로 나타났다. 결과적으로 체중 추정을 위한 회귀 모형의 성능이 개선되고, 체중 추정에 소요되는 노력이 절감됨을 고려한다면 3-D 영상에서 결정된 몸통 체적이 한우의 체중 추정에 유효한 변수로 사용될 것이다.