기후 변화로 인한 해양 온도 상승으로 해양생물독소의 발생 빈도가 점점 증가하고 있으며, 이는 식품 안전과 공 중 보건에 중대한 위협을 가하고 있다. 해양생물독소를 검 출하기 위한 기존의 방법인 마우스 생체검사(MBA), 고성 능 액체 크로마토그래피(HPLC), 액체 크로마토그래피-질 량 분석법(LC-MS) 등은 절차가 오래 걸리고 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 대안 으로 바이오센서 기술이 유망한 해결책으로 부상하고 있 다. 이러한 바이오센서는 세포, 항체, 압타머, 펩타이드와 같은 바이오리셉터를 이용해 해양생물독소를 신속하고 정 확하게 검출한다. 본 리뷰에서는 다양한 종류의 바이오리 셉터를 논의하고, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센서 기술의 최근 발전을 탐구한다. 또한, 이러한 바이오리셉터 의 장점을 강조하며, 해양생물독소 검출을 위한 바이오센 서 성능 향상을 위한 미래 연구 방향을 고려한다.

본 논문에서는 다목적 구조물인 다중연결 해양부유체를 대상으로 변형 기반 모드 차수축소법을 적용하고 차수축소모델의 구조응 답 예측 성능을 향상시키기 위해 유전 알고리즘 기반의 센서 배치 최적화를 수행하였다. 다중연결 해양부유체의 차수축소모델 생성 에 필요한 변형 기반 모드 데이터를 얻기 위해 다양한 규칙파랑하중조건에 대한 유체-구조 연성 수치해석을 수행하고 변형 기반 모드 의 직교성, 자기상관계수를 이용하여 주요 변형 기반 모드를 선정하였다. 다중연결 해양부유체의 경우 차수축소모델의 구조응답 예 측 성능이 계측 및 예측 구조응답 위치에 따라 민감하기 때문에 유전 알고리즘 기반의 최적화를 수행하여 최적의 센서 배치를 도출하 였다. 최적화 결과, 모든 센서 배치 조합에 대한 차수축소모델 생성 및 예측 성능 평가 대비 약 8배의 계산 비용을 절감하였으며, 예측 성능 평가 지표인 평균 제곱근 오차가 초기 센서 배치보다 84% 감소하였다. 또한, 다중연결 해양부유체 모형시험 결과를 이용하여 불 규칙파랑하중에 대한 최적화된 센서 배치의 차수축소모델의 구조응답 예측 성능을 평가 및 검증하였다.

In this study, we focus on the improvement of data quality transmitted from a weather buoy that guides a route of ships. The buoy has an Internet-of-Thing (IoT) including sensors to collect meteorological data and the buoy’s status, and it also has a wireless communication device to send them to the central database in a ground control center and ships nearby. The time interval of data collected by the sensor is irregular, and fault data is often detected. Therefore, this study provides a framework to improve data quality using machine learning models. The normal data pattern is trained by machine learning models, and the trained models detect the fault data from the collected data set of the sensor and adjust them. For determining fault data, interquartile range (IQR) removes the value outside the outlier, and an NGBoost algorithm removes the data above the upper bound and below the lower bound. The removed data is interpolated using NGBoost or long-short term memory (LSTM) algorithm. The performance of the suggested process is evaluated by actual weather buoy data from Korea to improve the quality of ‘AIR_TEMPERATURE’ data by using other data from the same buoy. The performance of our proposed framework has been validated through computational experiments based on real-world data, confirming its suitability for practical applications in real- world scenarios.

수처리 후 직접 해양으로 배출하는 산업시설 등에서 Hazardous and Noxious Substance (HNS) 농도 변화를 연속 자동 측정하기 위 한 센서의 기본적 성능으로 상온에서도 ppb 수준의 검출이 가능한 센서가 필요하다고 판단하여 기존의 센서의 감도를 높이기 위한 방법 을 제안하였다. 우선 나노입자 박막에 전도성 탄소계 첨가물을 이용하여 필름의 전도도를 높이는 방법과 촉매 금속을 이용하여 표면에서 의 이온 흡착도를 높이는 방법에 대해서 각각 연구하였다. 전도성 개선을 위해서 ITO 나노입자를 활용한 필름에 carbon black을 첨가물로 선택하여, 첨가물 함유량에 따른 센서의 성능변화를 관찰하였다. 그 결과 CB 함량 5 wt% 정도에서 전도성 증가에 의한 저항과 응답시간 의 변화를 관찰할 수 있었고, 유기용제를 대상으로 한 실험에서 검출하한은 250 ppb 정도까지 낮아지는 것을 확인하였다. 또한 액체 중 이 온 흡착도를 높이기 위하여 센서 표면에 촉매로 Au를 스퍼터로 제작한 표면 촉매층을 형성한 시료를 이용한 실험에서 센서의 응답은 20% 이상 증가하고 평균 검출하한은 61 ppm까지 낮아지는 것을 확인하였다. 이 결과로부터 금속산화물 나노입자를 활용한 화학저항형 센서가 상온에서도 수십 ppb 정도의 HNS를 검출할 수 있다는 것을 확인하였다.

해양환경 오염에 대한 관심이 많아지면서 해양환경 인자에 대한 감시가 그 중요성을 더해 가고 있다. 지금까지는 이에 대한 감지를 위한 센서의 부재로 인하여 해수를 채취하여 실험실에서 고가의 장비를 이용하여 분석하여 왔다. 이는 해양의 실시간 감시가 어려울 뿐 아니라 급변하는 해양 상태를 정확하게 파악하기 어려운 면이 있어왔다. 이러한 단점을 보완하기위해서 나노기술을 이용한 해양용 센서 개발이 시급히 요구되는 바 이에 대한 기술적인 분야와 특징 및 타당성을 검토하였다 현재 기술적으로 개발이 가능하고 국제적으로 경쟁력이 있는 분야로는 나노스핀소자를 이용한 바이오분자 감지, 탄소나노튜브의 전도성 변화에 따른 해양인자 감시기술, 그리고 나노반도체를 이용한 적조관련 미생물 감지 기술을 제시하였다. 이 기술들의 특징과 해양환경에서의 적용을 위하여 개발하여야 할 요소 기술을 찾아보고 문제점들을 극복할 수 있는 방안을 제시하였다.

Oil spill in sea water is the most frequent and significant problem of marine pollution. As an early detection sensor of the pollution, an activated carbon coated quartz crystal is prepared and examined for its performance of detection sensitivity and stability. Powdered activated carbon and phenol resin is coated on the surface of the sensor and the sensor is baked for an hour. Adsorption of acetone dissolved in water and salt water is measured using frequency shift of quartz crystal at different concentrations of solute material. The outcome indicates that the sensor preparation is adequate and the measurement of solute concentration is stable and sensitive enough to be implemented on the monitoring of solute concentration is stable and sensitive enough to be implemented in the monitoring of organic pollution of sea water.