본 연구에서는 커피(C. Arabica)의 FT-IR 스펙트럼 데이터 를 기반한 다변량통계분석을 이용한 대사체 분석을 통해 품종 식별을 하여 육종 연구에 기초자료로 활용하고자 한다. 1. FT-IR 스펙트럼 데이터를 이용한 PCA(principal component analysis), PLS-DA(partial least square discriminant analysis) 그리고 HCA(hierarchical clustering analysis) 분석을 통해 품종 분류가 가능하였다. 2. 커피 품종들은 FT-IR 스펙트럼 부위인 1700-1500-1 (Amide I 과 II을 포함하는 아미노산 및 단백질계열의 화합물 들), 1500-1300-1 (phosphodiester group을 포함한 핵산 및 인지질의 정보), 1100-950cm-1 (단당류나 복합 다당류를 포함하는 carbohydrates 계열의 화합물)에서 질적, 양적 정보의 차이가 나타났다. 3. PCA 상에 나타난 8품종의 커피 품종이 각각 그룹을 형성하였다. 그 중 ‘Caturra’와 ‘Mahsellesa’ 품종은 각각의 그룹을 나타내면서 C. arabica 종에서도 다른 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였고, ‘Catuai’, ‘CR-95’, ‘Geisra’, ‘Obata’, ‘Vemecia’ 그리고 ‘non’ 품종은 유사한 대사체 정보를 나타내는 것으로 확인하였다. 4. PLS-DA 분석의 경우 PCA 분석 보다 커피 품종간 식별이 뚜렷하게 나타났다. 5. 본 연구에서 확립된 대사체 수준에서 커피의 품종 식별 기술은 품종, 계통의 신속한 선발 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대되며 육종을 통한 품종개발 가속화에 기여 할 수 있을 것으로 예상된다.

콘크리트 구조물의 안전진단을 위해 충격반향기법(Impact Echo method, IE)과 충격응답기법(Impulse Response method, IR)을 이용하여, 콘크리트 모형 하부의 공동 유무에 따른 탐사 결과를 분석하였다. 콘크리트 모형은 순수 콘크리트 부분과 철근+콘크리트 부분으로 나누고, 공동의 유무에 따라 각 기법의 적용에 의한 반응 변화를 관찰하였다. 이 연구에 앞서 수행한 GPR과 IE 및 IR 기법의 복합 적용 결과, IE 및 IR 기법이 철근의 영향을 크게 받지 않고 공동존재 여부에 따른 반응이 비교적 잘 나타나는 것으로 파악되었다. 본 연구에서는 선행 연구 결과를 토대로 IE와 IR 기법의 활용도를 높여서 보다 정확한 콘크리트 구조물의 안전진단 기법을 개발하고자 하였다. GPR과 같은 비파괴 조사 기법과 달리, IE 및 IR 기법은 측정이 이루어지는 위치를 정확히 알 수 있어 각 측점의 콘크리트 두께와 하부 공동의 반응을 보다 정확히 파악할 수 있는 장점이 있다. 연구 결과, IE 기법에서는 공진주파수보다 낮은 저주파수에서 나타나는 작은 피크 구간이 공동에 의한 반응으로 보이며, IR 기법에서는 주파수에 따른 운동성(mobility)과 동적 강성도(dynamic stiffness)의 변화를 통해 공동의 유무를 확인할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 방법은 콘크리트 구조물의 보수 보강에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.