식품공업과 의학, 의료, 화장품 등 많은 분야에서 널리 이용되고 있는 단백질 분해 효소의 하나인 papain을 papaya 유액으로부터 추출해내기 위한 최적 조건을 반응표면 분석법(RSM)을 이용하여 결정하였다. 중심 합성법에 의한 실험 계획을 설정하여 부분요인 실험법에 의하여 crude papain을 추출 및 분리하고 선정된 독립 인자의 반응 표면에 대한 영향을 분석하여 다중 회귀 분석으로 다음과 같은 모델식(Y)을 얻었으며, EDTA는 다중 회귀 분석에 의하여 제거되었다. $Y=29.0630-2.5812X_3+149.3208X_4+{13.1705X_1}^{2}+{0.0208X_3}^2-{9.8494X_4}^2$. 따라서 이 결과 papain 추출은 $NaHSO_3$, 농도가 4%, 추출 시간은 120분, pH는 7.6일때 최적 조건이 된다. 이러한 최적 추출 조건으로 얻은 효소 단백질 추출 양의 실험치는 793.16 mg prot./g latex로, 이는 효소 단백질 추출 예측치인 795.60 mg prot./g latex와 매우 근접한 값을 나타냄으로써 r=0.9951의 높은 상관 관계를 입증하였다.
A60 급 갑판 관통 관은 선박과 해양플랜트에서 화재사고가 발생할 경우 화염의 확산을 방지하고 인명을 보호하기 위해 수평구조에 설치되는 방화장치이다. 본 연구에서는 다양한 대리모델과 다중 섬 유전자 알고리즘을 이용하여 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대한 이산변수 근사최적화를 수행하였다. A60 급 갑판 관통 관의 방화설계는 과도 열전달해석을 통해 평가하였다. 근사최적화에서 관통관의 길이, 지름, 재질, 그리고 단열재의 밀도는 이산설계변수로 적용하였고, 제한조건은 온도, 생산성 및 가격을 고려하였다. 대리모델 기반의 근사최적설계 문제는 제한조건을 만족하면서 A60 급 갑판 관통 관의 중량을 최소화할 수 있는 이산설계변수를 결정하도록 정식화하였다. 반응표면모델, 크리깅, 그리고 방사기저함수 신경망과 같은 다양한 대리모델이 근사최적화에 사용되었다. 근사최적화의 정확도를 검토하기 위해 최적해의 결과는 실제 계산 결과와 비교하였다. 근사최적화에 사용된 대리모델 중 방사기저함수 신경망 모델이 A60 급 갑판 관통 관의 방화설계에 대해 가장 정확한 최적설계 결과를 나타내었다.
본 연구에서는 알팔파로부터 추출한 천연계면활성제를 사용하여 중심합성설계모델(CCD-RSM)을 이용한 O/W 유화제조 공정의 최적화를 수행하였다. 그 결과 95% 신뢰구간에서 최적화 결과의 통계학적 합리성을 확인하였다. CCD-RSM을 통하여 독립변수인 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율(P), 계면활성제의 첨가량(W) 및 유화속도(R)가 반응치인 유화안정도지수(ESI), 평균입자크기(MDS) 및 점도(V)에 끼치는 영향을 조사하여 O/W 유화제조공정의 최적조건을 산출하였다. 유화안정도지수, 평균입자크기 및 점도에 관한 회귀방정식으로부터 다중반응을 수행하여 3가지 반응치를 동시에 만족하는 최적 유화조건으로 알팔파 추출물:Sugar ester S-370의 혼합비율은 49.5 wt%, 계면활성제의 첨가량 9.1 wt%, 유화속도 6559.5 rpm으로 나타났으며 산출된 반응치의 응답값은 ESI는 89.9%, MDS는 1058.4 nm, V는 1522.5 cP로 산출되었다. 이를 실험으로 확인한 결과 ESI는 88.7%, MDS는 1026.4 nm, V는 1486.5 cP이었으며 평균 오차율은 2.3 (± 0.4)%이었다. 따라서 CCD-RSM을 실제 유화 제조에 적용하여 만족스러운 O/W 유화제조 공정조건을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 한국형 PRT차량의 주행안정성 및 승차감 향상을 위해 현가장치 최적화를 진행하였다. ISO 3888(Double Lane Change Test)를 통하여 주행안정성을 분석하고 ISO 2631-1을 이용하여 승차감 분석을 진행하였다. 이를 통해 주행안정성과 승차감에 대하여 다중반응표면법을 적용하여 현가장치 최적화를 진행하였다. 그 결과 모든 반응함수가 초기설계치보다 모두 개선되는 만족함수의 비율은 3.9 : 6.1이며, 이때 현가장치의 특성은 Stiffness의 경우 S2와 S3 model의 사이 값인 30.68 N/mm과 Damping 계수의 경우 D1 model의 값을 갖는다. 초기설계인 현재 PRT차량의 현가장치와 비교했을 때, 최적화된 PRT 현가장치 설계는 Roll angle와 Yaw rate는 0.37%, Side slip angle은 2.8%, Ride comfort는 5% 향상된다.
전분과 구연산의 에스테르화 반응을 통한 가교화로 내수성 및 도포성이 우수한 생분해성 비산 방지용 박막소재를 제조하고 특성을 분석하였다. 이들 소재의 박막 형성 및 물성을 향상하기 위하여 PVA과 글리세린 등을 첨가하여 도포된 박막의 유연성을 확보하였다. 또한 원재료 및 첨가재의 농도, 온도 및 반응 시간에 따른 물에 대한 팽윤도 및 용해도와 같이 재료 기능성을 최적화하는 조건을 분석하였다. FT-IR 분석으로 전분과 구연산의 가교 반응을 확인하였으며, 이들 반응과정에서 단일 및 다중 에스테르화 반응이 동시에 일어남을 알 수 있었다. 가교된 전분-구연산 박막재료는 토양매립 후 12주가 지났을 때 95%가량 분해되었어 생분해성이 우수함을 알 수 있다.
본 연구에서는 제올라이트 X를 이용한 Cs 이온 흡착시 흡착시간 및 초기농도, 온도 및 pH 변화와 같은 영향인자를 평가하였다. 이 결과로부터 Cs 이온의 흡착속도, 등온흡착량 및 열역학적 특성을 해석하였다. 제올라이트 X에 의한 Cs 이온의 흡착은 pH 5~10에서 효과적이었으며, 평형흡착시간은 약 60분이었다. 흡착속도와 등온흡착량은 유사 2차 속도 모델식과 Langmuir 식에 잘 적용되었다. Langmuir 식으로 구한 Cs 이온의 최대 흡착량은 293~333 K에서 각각 303.03~333.33 mg/g이었다. 제올라이트 X에 의한 Cs 이온의 흡착은 흡열반응이고 자발적인 반응이었다. 실험값을 다중회귀분석으로 최적화하여 2차 다항식을 얻었다. 이 최적화된 식으로부터 구한 종속변수의 값과 실험에서 구한 값은 잘 일치하였다.
다양한 아민 그룹으로 개질된 다중벽 탄소나노튜브(이하 MWNT) 지지체를 기반으로 하여 페놀 화합물을 검출하기 위한 티로시나아제가 고정된 바이오센서를 개발하였다. 방사선 중합법을 이용하여 MWNT에 글리시딜메타크릴레이트를 중합한 후 중합 사슬의 아미노화 반응을 통해 MWNT에 다양한 아민 그룹을 도입시켰다. 이렇게 제조된 물질의 물리적, 화학적 특성은 SEM, XPS 그리고 TGA에 의해 평가되었다. 그리고 제조된 물질을 기반으로 제작된 티로시나아제가 고정화된 바이오센서의 전기화학적 특성도 평가하였다. 본 효소 바이오센서는 0.1-0.9 mM의 페놀을 검출할 수 있다. 결합효과, pH, 온도 그리고 다양한 페놀화합물에 대한 반응과 같은 여러 가지 변수에 대하여도 최적화하였고 상용 레드와인에서의 페놀화합물 검출도 연구하였다.
한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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pp.123-132
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1998
Robust design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in quality engineering. Taguchi has an idea that mean and variation are handled simultaneously to reduce the expected loss in products. Taguchi parameter design has a great deal of advantages but it also has some disadvantages. The various research efforts aimed at developing alternative methods.
A common problem encountered in product or process design is the selection of optimal parameter levels which involves simultaneous consideration of multiple response variables. This is called a multiresponse problem. A multiresponse problem is solved through three major stages: data collection, model building, and optimization. Up to date, various methods have been proposed for the optimization, including the desirability function approach and loss function approach. In this paper, the existing studies in multiresponse optimization are reviewed and a future research direction is then proposed.
We study the problem of multiple response optimization (MRO) and focus on the selection of input levels which will produce desirable output quality. We propose an interactive multiple objective optimization approach to the input design. The earlier interactive methods utilized for MRO communicate with the decision maker only using the response variable values, in order to improve the current response values, thereby resulting in the corresponding design solution automatically. In their interaction steps of preference articulation, no account is taken of any active changes in design variable values. On the contrary, our approach permits the decision maker to change the design variable values in its interaction stage, which makes possible the consideration of the preference or economics of the design variable side. Using some typical value functions, we also demonstrate that our method converges reasonably well to the known optimal solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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