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초록

영어

spectrofluorometer produces many spectral data during fermentation processes. The fluorescence spectra are analyzed using chemometric methods such as principal component analysis (PCA), principal component regression (PCR) and partial least square regression (PLS). Analysis of the spectral data by PCA results in scores and loadings that are visualized in
score-loading plots and used to monitor a few fermentation processes by S. cerevisae and recombinant E. coli. Two chemometric models were established to analyze the correlation between fluorescence spectra and process variables using PCR and PLS, and PLS was found to show slightly better calibration and prediction performance than PCR.

한국어

본 연구에서는 2차원 형광스펙트럼의 PCA분석을 통하여 발효 공정을 모니터링하고 PCR과 PLS과 같은 다변량 분석 기법을 이용하여 공정을 모델링하였다. 재조합 대장균 E. coli와 효모 S.cerevisiae의 발효 공정 중에 얻어진 많은 양의 2차원 형광스펙트럼 자료는 우선 PCA를 통해 축소된다. 그리고 PCA에서 주성분점수와 적재 산점도는 발효 공정의 정성적 경향을 묘사하기 위해 사용되었다. 또한, PCR과 PLS는 2차원 형광스펙트럼의 분석을 위해 사용되었으며 PLS모델이 보정과 예측 능력에서 PCR모델보다 조금 더 우수한 성능을 나타냈다. 따라서 2차원 형광스펙트럼 자료를 이용하여 생물공정을 모델링 하고자 할 때는 PCR 방법보다는 PLS 방법을 사용하는 것이 유리할 것이다.

목차

Abstract
 서론
 재료 및 방법
  2차원 형광분광계의 발효 시스템
  발효공정
  Off-line 분석
  다변량 분석 방법
 결과 및 고찰
  PCA를 이용한 공정 모니터링
  여기 및 방출 파장의 최적조합수의 결정
  PCR과 PLS에 의한 공정 모델링
  PCR에서 PC 또는 PLS에서 LV의 최적 개수 결정
  PCR 과 PLS의 비교
 요약
 REFERENCES

키워드

저자

• 강태형 [ Tae-Hyoung Kang | 전남대학교 공과대학 산업공학과, 바이오광기반기술개발사업단 ]
• 손옥재 [ Ok-Jae Sohn | 전남대학교 공과대학 물질․생물화공과, 생물공정기술연구실, 바이오광기반기술개발사업단 ]
• 김춘광 [ Chun-Kwang Kim | 전남대학교 공과대학 물질․생물화공과, 생물공정기술연구실 ]
• 정상욱 [ Sang-Wook Chung | 전남대학교 공과대학 산업공학과, 바이오광기반기술개발사업단 ]
• 이종일 [ Jong Il Rhee | 전남대학교 공과대학 물질․생물화공과, 생물공정기술연구실, 바이오광기반기술개발사업단 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  KSBB Journal

• 간기

  격월간

• pISSN

  1225-7117

• 수록기간

  2009~2013

• 십진분류

  KDC 476 DDC 576