본 연구에서는 Monopile 방식 풍력발전기 강구조물의 부식을 방지하기 위하여 S355 steel의 표면 거칠기에 따른 용사 코팅 상태에 관한 연구를 수행했다. 일차적으로는 시편별 서로 다른 표면거칠기를 부여하기 위해 밀링머신에 페이스 커터를 결합하여 시편별로 다른 조건의 Ra값 기준 표면거칠기를 부여했다. 실험 조건으로는 시편 가공 시 4가지의 회전속도(60, 400, 1200, 2000 rpm), feed rate 150(mm/min) 조건을 선정했다. 2차로는 와이어 용융 방식의 아크 용사 코팅을 실시했다. 코팅 조건으로는 분사 거리 200mm, 전압 24V, 전류 120A, 분사 압력 5bar, 와이어 삽입 속도 30g/mm, 와이어 직경 2mm이다. 용사 코팅 후 FE-SEM으로 표면을 관찰한 결과 모든 시편의 S355 면과 코팅층(아연-알루미늄) 사이에 유격이 발생하지 않고 성공적으로 안착이 되었음을 확인할 수 있었다.

본 연구에서는 기존 식품첨가물 분석법에서 합으로써 분 석되는 락색소를 laccaic acid A, B, C, E 4가지 성분으로 분류하고 개별적으로 정량 할 수 있는 분석법을 확립하였 다. Natural red 25를 사용하여 구조적으로 비슷한 laccaic acid A와 B를 1차적으로 분취한 후 2차로 A와 B를 분리 했다. 같은 방식으로 C와 D를 1차, 2차에 걸쳐 각각의 개 별 표준품으로 사용하였다. 락색소 불검출 시료 3가지 시료 (햄, 토마토 주스, 고추장)를 확보하여 0.05-107.2 μg/mL 범 위에서 결정계수(r2) 0.995 이상의 직선성을 확인하였다. 3 가지 시료에서 정밀도와 정확성을 측정한 결과, 일내 정 밀도는 0.2-12.3%, 정확도는 90.6-112.7% 범위 내에서 확인 되었으며 일간 정밀도는 0.3-13.3%, 정확도는 90.3-113.0% 범위내로 확인 되었다. 락색소를 사용하는 식품과 사용 금 지 식품에 대해 회수율을 측정한 결과, 사용 가능 식품에서 는 91.6-114.9% 범위의 회수율을 보였으며, 사용 불가 식품 의 경우 92.5-113.5% 범위의 회수율을 보였다. 락색소의 검 출 한계는 3가지 시료에서 검출한계 0.01-0.15 μg/mL, 정량 한계 0.02-0.47 μg/mL로 확인되었다. 락색소의 4가지 성분중 laccaic acid A와 C에 대한 측정 불확도를 산출한 결과, laccaic acid A의 측정 불확도는 13.65±0.39 mg/kg(신뢰수준 95%, K=2), laccaic acid C의 측정 불확도는 4.19±0.39 mg/kg(신뢰 수준 95%, K=2)로 비교적 낮은 측정불확도 값을 산출하 였다. 따라서 본 연구에서는 식품 중 락색소의 개별 분석 과 정성 및 정량분석을 위해 유효성이 검증된 분석법을 확립으로 식품 중 잔류물질 기준규격 설정 및 관리에 참 고 자료가 될 수 있고, 향후 매트릭스 효과에 따른 laccaic acid 개별 분석과 개별 활성 및 독성시험 연구의 근거 지 표가 될 수 있다고 판단된다.

The objective of this study was to investigate the distribution of functional compounds in perilla leaves of various genetic resources and their antioxidant activities. A comprehensive analysis of functional compounds was conducted for 90 genetic resources, focusing on total polyphenol content (TPC), total flavonoid content (TFC), individual phenolic content (IPC), and lutein. Their antioxidant activities were then analyzed based on their radical scavenging capacity using ABTS (2,2’-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) and DPPH (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl). The TPC content exhibited a range of 13.19 to 35.85 mg gallic acid equivalent/g, whereas the TFC content varied from 11.74 to 46.51 mg catechin equivalent/g. Total IPC was detected in a range of 6,310.98 to 40,491.82 μg/g. Lutein was detected at levels between 70.97 and 597.97 μg/g. ABTS and DPPH radical scavenging activities of perilla leaves ranged from 30.39 to 58.58 mg trolox equivalent (TE)/g and from 7.74 to 46.56 mg TE/g, respectively. Furthermore, correlation analysis demonstrated that rosmarinic acid, a phenolic acid, exhibited a significantly positive correlation with antioxidant activity. These findings suggest that various genetic resource of perilla leaves could effectively mediate antioxidant capacity. Results of this study provide valuable information for use of perilla leaves in Korea as functional food materials.

For appropriate nutrient management and enhanced plant growth, soil sensors which reflect soil nutrient levels are required. Because there is no available sensor for nutrient monitoring, electrical conductivity (EC) sensor can be used to evaluate soil nutrient levels. Soil nutrient management using EC sensors would be possible by understanding the relationship between sensor EC values and soil temperature, moisture, and nutrient content. However, the relationship between soil sensor EC values and plant available nutrients was not investigated. Therefore, the objectives of the study were to evaluate effect of different amount of urea on soil EC monitored by sensors during pepper and broccoli cultivation and to predict the plant available nutrient contents in soil. During the cultivation period, soil was collected periodically for analyzing pH and EC, and the available nutrient contents. The sensor EC value increased as the moisture content increased, and low fertilizer treated soil showed the lowest EC value. Principal component analysis was performed to determine the relationship between sensor EC and available nutrients in soil. Sensor EC showed a strong positive correlation with nitrate nitrogen and available Ca. In addition, sum of available nutrients such as Ca, Mg, K, P, S and N was positively related to the sensor EC values. Therefore, EC sensors in open field can be used to predict plant available nutrient levels for proper management of the soil.