1. 서 론
셀룰로오스 아세테이트(cellulose acetate)는 일반적으로 균일 혹은 불균일 아세틸화 반응을 통해 생산할 수 있는 소재로써 다양한 후공정을 통해 담배필터, 의류용 섬유, 사진 필름, 표면 코팅, 플라스틱 및 멤브레인과 같은 응용 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다.1-5) 셀룰로오스 아세테이트는 셀룰로오스와 비교하면 결정구조가 훨씬 적고 유기용매에 대한 용해성이 더욱 우수하며,6) 셀룰로오스 아세테이트를 적용하기 위해서는 여러 특성 중 셀룰로오스 내에 존재하는 수산기가 아세틸기로 변환된 수치인 치환도(DS, degree of substitution)가 무엇보다도 중요하다는 것은 이미 잘 알려져 있다.7) 치환도가 낮은 셀룰로오스 아세테이트는 상대적으로 생분해성이 높은 반면, 치환도가 높은 셀룰로오스 아세테이트는 아세틸기가 더 많기 때문에 결정화도가 낮고 팽윤 및 용해성이 높은 특징을 가지고 있다.8,9) 따라서, 셀룰로오스 아세테이트의 구조, 물성 및 응용간의 관계를 규명하기 위해서는 치환도의 설정이 중요하다고 할 수 있다.
전통적인 셀룰로오스 아세테이트의 치환도 측정 방법은 Goldstein 등(1961)10)이 제안한 Eberstadt method로 아세틸화된 시료를 전처리하여 페놀프탈레인 용액과 황산용액을 이용하여 적정한 후 아세틸 함량을 측정하고 이 값을 바탕으로 치환도를 측정하는 방법이다. 이 방법은 현재까지도 셀룰로오스 아세테이트의 치환도 측정에 있어서 가장 많이 사용되는 방법이나 복잡한 전처리 과정과 계산식이 사용되고 있는 단점이 있다. 이러한 치환도 측정법을 개선하기 위하여 Samios 등(1997)11)은 DS 2.5 이하의 셀룰로오스 아세테이트에 대한 치환도 측정을 위해 FT-IR spectra를 통해 제공받은 1740 cm-1 주변의 카보닐기 intensity와 3350 cm-1 주변의 수산기 intensity의 피크 높이를 이용하여 적정법에 의한 치환도 측정 결과와의 선형관계를 도출해 낸 바 있으며 Fei 등(2017)3)은 적외선 분광법을 적용하여 셀룰로오스 트리아세테이트와 셀룰로오스간의 IR 상 1050 cm-1를 기준으로 아세틸화 피크들(1750, 1370, 1240 cm-1)에 대한 치환도 검량선을 작성하여 DS 1.8 미만에서는 비선형의 관계가 존재함을 밝혀낸 바 있다.
따라서 본 연구에서는 이전의 연구12)를 통해 얻어진 아세틸화 목분을 이용하여 ATR-IR 분석을 실시하고 이를 통해 얻어진 정보를 기반으로 적정법에 의한 치환도 측정법과의 상관관계를 분석하고자 하였다.
2. 재료 및 방법
2.1 아세틸화 시료
본 연구에서는 20-60 mesh 크기의 라디에타 소나무 목분으로부터 글리콜 에테르(GE)/황산(H2SO4) 혼합용액과 초산 및 무수초산의 비율을 달리하여 1 : 2 : 6(wt./vol./vol.)으로 반응시킨 7종의 아세틸화 시료를 사용하였으며 아세틸화 시료의 반응 조건은 Table 1과 같다.
2.2 실험 방법
2.2.1 치환도 측정
아세틸화 시료들은 Goldstein 등(1961)10)이 제안한 Eberstadt method에 의거하여 페놀프탈레인 용액과 0.5 N 염산의 적정으로 아세틸 함량(Eq. 1)을 측정하고 Eq. 2에 따라 치환도를 계산하였다.
2.2.2 ATR-IR 측정
본 연구에서는 적정법을 통한 치환도 값과 IR 피크를 통해 계산된 치환도 값 간의 비교 분석을 위하여 ATR-IR(Alpha-P model, Bruker Optics, Germany)을 이용하여 시료들의 작용기를 분석하였다. 이때, ATR-IR의 측정 영역은 4000-400 cm-1이며 4 cm-1의 간격으로 측정하였다. 측정이 완료된 IR 스펙트럼 데이터는 baseline correction과 vector nomalization을 거쳐 보정을 실시하였으며 모든 시료는 최소 5회 이상 반복 측정 후 평균한 값으로 연구되었다.
2.2.3 주성분 분석(PCA, principal component analysis)
ATR-IR 분석을 통해 얻어진 스펙트럼 데이터들은 Savitzky-Golay 알고리즘에 의거하여 5차 다항식으로 2차 미분을 진행한 다음 Unscrambler Ver. 9.8(CAMO Software Inc., Norway) 통계 처리 프로그램을 이용하여 주성분 분석을 실시하였다.
3. 결과 및 고찰
3.1 아세틸화 시료의 PCA
지난 연구12)의 바이오매스의 아세틸화에서 초산 단독으로 투입한 바이오매스의 치환도보다 무수초산의 투입량이 증가함에 따라 치환도가 증가하는 결과를 얻을 수 있었다. 즉, Ace_0030은 DS가 약 0.2였으나 무수초산의 함량이 증가하면서 최종적으로 무수초산만 투입한 Ace_3000의 DS는 약 1.6으로 확인되었다. 따라서, 바이오매스의 아세틸화에 있어서 치환도 분석에 영향을 미치는 주요 피크들을 확인하기 위하여 Fig. 1과 같이 PCA를 실시하였다. Fig. 1과 같이 치환도가 상승함에 따라 그래프의 좌측에서 우측으로 클러스터가 형성되는 것을 확인할 수 있었다. PCA는 해석하기 힘든 고차원의 신호를 낮은 차원으로 줄이는 차원 감소 기법으로 효율적으로 차원을 축소할 때 영향을 많이 미치는 요인들을 순서에 따라 각 PC(principal component)로 나눈다. 따라서, PCA를 통해 아세틸화 시료를 분류함에 있어서 PC 1에 따라 클러스터들이 형성되므로 PC 1이 가장 중요한 요인으로 판단되기에 PC 1에 해당하는 IR 피크들을 추출하고자 하였다. 이에 Savitzky-Golay 알고리즘을 통해 얻은 2차 미분 스펙트럼과 PCA loading 값을 비교하여 Table 2와 같은 주요 IR 피크들을 검출할 수 있었다.
Table 2.
Assignment of functional groups involved in PC 1
| Wavenumber, cm-1 | Assignment | Component | Note |
|---|---|---|---|
| 1740 | C=O stretching | acetyl group | IR1 |
| 1365 | C-H bending vibration | IR2 | |
| 1220 | C-O stretching | IR3 | |
| 1050 | C-O-C | cellulose |
Fig. 1과 같이 PCA score plot에서 PC 1에 영향을 미치는 주요 성분은 크게 4개의 피크로 확인되었다. 아세틸화에 따라 글루코오스 내에 생성된 아세틸기 유래의 피크 3개와 글루코오스간의 β-1,4 glycoside 결합에 해당하는 C1-O-C4 피크가 그것이다. 그중 아세틸기에서 유래되는 1740, 1365, 1220 cm-1은 Fei 등(2017)3)의 연구에서 주요 피크로 IR 치환도 분석에 주로 사용된 작용기들이며 이들 피크가 셀룰로오스의 아세틸화에 관여한다는 다른 연구 결과들13-15)과도 일치하는 것으로 확인되었다. 따라서, 이하의 연구에서는 IR 치환도 측정을 위하여 아세틸기로부터 유래된 3개의 피크를 이용하여 적정법에 의한 치환도와의 검량선을 작성하였다.
3.2 IR 치환도 측정
Fig. 2와 Table 3은 적정법에 의한 치환도 값과 IR 측정에 의한 치환도 계산값을 비교한 것이다. Fig. 2(a)는 IR 치환도 계산에 있어서 셀룰로오스 내 수산기에 해당하는 피크를 기준으로 한 데이터이며 Fig. 2(b)는 메틸렌기의 피크를 기준으로 계산된 값이다. 두 그래프 모두 0.9 이상의 R2 값을 보이며 높은 정확도를 보이는 검량선이 선형으로 작성되었다. 특히, Table 3과 같이 수산기의 피크를 기준으로 계산한 치환도 계산식이 R2=0.98 이상으로 메틸렌기를 기준으로 계산된 치환도 계산식의 R2=0.94보다 적정법에 의한 치환도 값에 더 가깝게 나타난다고 할 수 있다. Fei 등(2017)3)의 연구에서는 비선형의 계산식이 도출되었으며 R2 또한 0.99 이상의 높은 값을 보인 것과 비교하면 본 연구의 결과는 다소 차이를 보이지만 본 연구에서는 Samios 등(1997)11)의 결과와 같이 선형의 계산식으로 결과를 도출하였기에 더욱 간단한 방법이라 할 수 있다.
Table 3.
Functional relationships between DS and IR intensity of acetylated biomass
Table 4는 적정법에 의한 치환도와 IR 특정 피크의 intensity로부터 계산된 치환도 값을 비교하여 정리한 것이다. 메틸렌기를 기준으로 한 치환도에서는 Ace_3000의 치환도가 오히려 감소하는 등 적정법의 결과와는 다소 상이한 값을 보이나 수산기를 기준으로 한 치환도에서는 적정법에 의한 치환도와 전체적으로 비슷한 결과를 나타내고 있었다. 따라서, Table 3에서 언급한 R2 값의 결과와 같이 수산기를 기준으로 계산된 치환도가 메틸렌기를 기준으로 계산된 치환도보다 대체적으로 높은 정확성을 보인다고 할 수 있다. 수산기를 기준으로 계산된 치환도 중에서는 Samios 등(1997)11)이 제시한 DSIR1보다 DSIR2나 DSIR3이 적정법에 의한 치환도와 유사한 값을 보여 이 두 방법이 상대적으로 적합한 방법이라 예상된다.
Table 4.
DSTitration and DSIR values of acetylated biomass
최종적으로 아세틸화된 바이오매스의 치환도 계산에 있어서 IR의 특정 피크를 이용하여 계산하는 방법이 다소 번거로운 방식의 적정법을 대체할 수 있다는 것을 확인하였다. 특히, 수산기에 대한 아세틸화된 피크의 intensity의 비율로 계산하는 것이 높은 정확성을 보였으므로 향후 바이오매스의 아세틸화 연구에서 이러한 계산식을 적용하여 치환도를 측정하는 것이 효율적인 연구를 수행하는데 도움이 될 수 있을 것으로 보인다.
4. 결 론
본 연구에서는 바이오매스(목분)의 아세틸화에 있어서 중요한 특성 중 하나인 치환도를 측정하는 방법을 간편화하기 위하여 ATR-IR에 의한 치환도 측정법을 제시하였다. IR 스펙트럼을 통해 얻어진 정보로 PCA를 실시하였을 때 아세틸화 정도에 따른 시료의 분류 특성을 확인할 수 있었으며 분류에 영향을 미치는 주요 성분이 아세틸화에 의해 셀룰로오스에 도입된 1740, 1365, 1220 cm-1의 피크라는 것을 밝혀내었다. 따라서, 이들 피크를 바탕으로 치환도 계산식을 작성한 결과, 메틸렌기를 기준으로 한 계산식보다 수산기를 기준으로 한 계산식이 높은 정확성을 보였으며 아세틸기 유래의 피크들 중 1365와 1220 cm-1의 피크를 적용하였을 때 그 정확성이 가장 높게 나타났다. 그러므로 바이오매스의 아세틸화에 있어서 IR을 이용한 치환도 분석이 가능하며 그 정확성도 R2 값이 0.98 이상으로 높다는 결론을 내릴 수 있다.
