딥러닝을 이용하여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 81㎍/m3 이상의 고농도에 대한 특성이 예측 모델에 잘 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘에 따라 고농도 영역에서의 미세먼지에 대한 특성 반영에 대한 결과를 확인하기 위해 예측 성능을 통한 비교를 진행하였다. 성능 평가 결과, 전반적으로 비슷한 수준의 결과를 보였으나, AQI 기준 "매우 나쁨"의 농도에서 RNN 모델이 다른 모델에 비해 보다 높은 정확도를 보였다. 이는 RNN 알고리즘이 DNN, LSTM 알고리즘보다 고농도에 대한 특성 반영이 잘 이루어진 결과를 확인하였다.
Candida parapsilosis KFCC-10875를 사용하여 균체농도가 xylose로부터 xylitol의 생산에 미치는 영향을 조사하였다. Xylitol 생산속도는 균체농도 20 g/l에서 최대값 2.8 g/l-h를 보여주었으며 비 xylitol 생산속도는 농축된 균제에 의한 산소제한으로 균체농도가 증가할수록 감소하였다. 약 20 g/l로 농축된 균체를 사용하여 초기 xylose농도가 xylitol 생산에 미치는 영향을 살펴본 결과 xylitol 생산속도, 비 xylitol 생산속도 및 xylose에 대한 xylitol의 수율은 xylose의 농도 170 g/l에서 최대값을 보여주었다. 고농도의 균체를 사용하려면 xylose의 배지에서 배양된 균체를 다시 농축하여야 한다. 이러한 단점을 해결하기 위하여 발효과정 중에 균체를 농축하는 방법을 시도하였다. 고농도 균체를 얻기위하여 지수증식기인 배양 초기에는 용존산소의 농노를 충분히 유지시켜 18시간 배양하여 약 20 g/l의 고농도 균체를 얻을 수 있었다. 고농도 균체를 이용하여 xylitol을 생산하기 위하여 용존산소의 농도를 0.7-1.5%로 낮추어 유지하였다. 이때, 기질의 농도는 xylose 농도가 170 g/l 이상에서는 xylitol 생산성이 비교적 크게 감소하므로 xylitol 생산성의 향상을 위하여 고농도의 xylose를 피하는 유가식 배양을 수행하였다. 그 결과 56시간 배양하여 200 g/l xylose로부터 약 140 g/l의 xylitol을 생산할 수 있었다.
본 연구는 자동차 시뮬레이터에서 정속(60∼80km/h)으로 2시간 도안 주행하는 동안 운전자의 주관적 피로감과 운전수행도에 대한 평가를 통하여 산소농도(18%, 21%, 30%)의 변화에 따른 운전 피로감을 평가하였다. 분석 결과 산소농도의 변화에 따른 주관적 피로감은 모든 산소 농도에서 시간이 경과함에 따라 유의하게 증가하였는데 특히 저농도의 산소일 때가 다른 산소 조건들에 비해 높았고 고농도의 산소일 때 낮았다. 또한, 브레이크 반응 시간은 고농도의 산소일 때가 저농도의 산소에 비하여 유의하게 감소하였다. 이와 같이 산소 조건에 따른 운전 피로감의 현저한 차이를 볼 수 있었다.
본 연구에서는 2001년부터 2005년까지의 최근 5년간의 대구시 보건환경연구원의 대기질 자동측정망 자료와 대구기상대의 기상자료를 이용하여 통계적 방법을 이용하여 대구시 주거지역의 오존농도를 평가하였다. 분석기간은 2001년부터 2005년까지 고농도 오존일이 가장 많이 발생한 5, 6월을 대상으로 하여, 오존농도와 대기오염물질 및 기상요소와의 상관관계분석과 교차상관관계 분석을 실시하였다. 대구지역의 오존농도는 측정지점별로 약간의 차이는 있지만, 기온 및 일사량이 증가하는 하절기에 증가하고, 동절기에 감소하는 전형적인 패턴을 보여주었다. 분석기간 중 오존최고농도는 상관관계분석 결과 고농도 오존에 영향을 주는 인자로 대기오염물질로는 $NO_2$, NO 그리고 기상요소로는 온도, 상대습도, 일사량으로 나타났다. 교차상관관계분석 결과 NO2, NO, 온도와 상대습도는 0시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었으며, 일사량의 경우 오존농도가 최고치를 나타낼 때보다 -2시간 차이에서 가장 높은 상관계수를 나타내었다.
오존은 대기의 산화력을 증가시켜 화학 반응으로 인한 미세 먼지를 생성시키다. 이로 인하여 시정장애 등의 원인이 되어 대기질을 악화시키는 역할을 한다. 이러한 오존의 고농도 현상이 1994년부터 수도권 지역을 비롯한 전국 대도시 지역에 빈번히 나타나기 시작하여 이에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구된다. 고농도 오존의 원인과 이론적 해석을 위해서는 측정과 모사를 병행한 연구가 요구된다.(중략)
한국막학회 1997년도 제5회 하계 Workshop (97 한,카 국제공동 Workshop, 고도 수처리를 위한 막분리 공정)
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pp.159-174
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1997
삼투현상이란 반투막을 사이에 두소 저농도의 용매가 고농도의 용액으로 이동하는 현상으로 막양측 용매의 화학포텐셜이 같아지게 되면 용매의 이동은 정지되고 수두차 만큼의 삼투압차가 발생한다. 이 때 고농도 용액측에 삼투압차 이상의 압력을 가하게 되면 삼투현상과는 반대로 고농도 용액측의 용매가 저농도의 용액측으로 역류하는데 이를 역삼투현상이라 한다. 역삼투현상을 이용하여 물질을 분리하는 역삼투 공정은 막의 물리화학적 특성, 분리대상물질의 물리화학적 특성, 그리고 압력차를 추진력으로 하는 세가지 요소의 조합에 의해 행하여 진다. 역삼투는 분자크기에 따른 분리조작이 아니므로 정밀여과나 한외여과에서와 같은 유기물질의 침착현상이 적으며 결과적으로 막의 수명도 길어진다. 역삼투막은 용존염을 분리제거할 뿐만 아니라 분자량이 적은 유기물 및 Aromatic hydrocarbon 등의 분리조작에도 그 이용가능성이 고조되고 있다.
최근 서울과 수도권지역의 오존농도에 대한 환경기준치 초과횟수와 고농도 발생일이 증가추세에 있으며, 일 최고농도 또한 높아지고 있다. 특히, 경기도지역 및 지방도시의 고농도 오존이 크게 증가하는 등 오존의 광역화현상이 나타나고 있다. 따라서 오존 및 오존 전구물질의 현황 및 발생기작을 파악하는 것이 시급한 상황이다. 외국의 경우 막대한 연구비를 투자하여 종합적인 오존 및 오존전구물질의 현황 파악 및 생성기작에 대한 연구를 진행해 왔다. (중략)
최근의 서울과 인근 수도권지역을 비롯하여 공장이 밀집되어 있는 산업도시나 교통량이 많은 대도시 지역에서 고농도의 오존이 종종 측정되고 있다. 일반적으로 대기중에 VOCs가 존재하지 않을 때 자연적으로 오존은 생성ㆍ소멸을 반복하여 순환하면서 일정한 농도를 유지하지만 오존생성 전구물질인 질소산화물(NOx), 휘발성유기화합물(VOCs)이 자외선을 흡수하여 산화되면서 오존의 농도를 증가시키는 것으로 알려져 있다. (중략)
도시/국지규모에서의 풍하측 오존농도 상승은 도심 및 인근지역 배출원 환경과 함께 국지풍(local wind)에 의해 크게 좌우된다. 즉 도심배출에 의한 오존의 광화학 생성과 국지풍에 따른 단거리수송 및 국지적 축적 효과가 결부되어 풍하측 고농도가 나타나게 되는 것이다. 기존 여러 연구에서 도심의 경우 지속적인 NOx 배출의 영향으로 오존농도가 상승하지 못하는 반면 (NOx titration), 상대적으로 배출원이 적은 풍하측지역은 오존 및 전구물질의 수송과 축적을 통해 고농도가 나타남을 밝히고 있다. (중략)
본 연구는 MLCC 구성성분의 증발/비등에 의한 저분자물질의 제거가 bar 수축에 미치는 영향도를 평가하기 위해, 압착 bar에서 발생하는 고농도의 out gas를 정량하기 위한 최적 system을 구축하고자 하였다. gas 포집에 범용적으로 사용하는 Purge & Trap sampler 대신 Heating block를 사용하여 gas를 발생시키고 동시에 solvent에 용해시킴으로써 고농도의 시료가 희석될 수 있는 전처리 장치를 디자인하였다. 그 결과 고농도 gas 주입에 의한 장비오염과 peak saturation 문제가 해결되었고, gas phase의 시료를 liquid phase로 상전이 시켜 autosampler를 이용한 정확한 량의 시료 주입이 가능하였다. System의 Gage Linearity와 Bias는 각각 1.7%와 1.3%로 개선이 필요없는 수준의 정확도를 가졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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