• Proceeding of EDISON Challenge
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• 2015.03a
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• pp.24-31
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• 2015

효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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• v.30 no.2
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• pp.199-206
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• 2008

Simultaneous nitrification and denitrification means that nitrification and denitrification occur concurrently in the same reaction vessel under low DO concentration. Some mathematical models developed to simulate simultaneous nitrification and denitrification reaction, but they have the complex model structures or have limitations of model application. To solve these problems, if possible that predict the behavior of simultaneous nitrification and denitrification reaction by activated sludge model, structures of the model is less complex than previous models and applies the various operation conditions. But original activated sludge models have difficulties in representing the denitrification reaction under aerobic condition. So the aim of this study is to interpret simultaneous nitrification and denitrification reaction by modifying activated sludge model. Original activated sludge model No.1(ASM1) was selected and modified. The simulation result in modified ASM1 predicted appropriately for the measured data. This indicates the structures of ASM1 are properly improved for interpretation of simultaneous nitrification and denitrification reaction.

• Clean Technology
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• v.19 no.1
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• pp.51-58
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• 2013

In this study, kinetics data was obtained for steam reforming reaction of ethane over the nickel catalyst. The variables of steam reforming reaction were reaction temperature, partial pressure of ethane, and mole ratio of steam and ethane. Parameters for the power rate law kinetic model and the Langmuir-Hinshelwood model were obtained from the kinetic data. Also, sizing of steam reforming reactor was performed by using PRO/II simulator. For the steam reforming reaction of ethane, Langmuir-Hinshelwood model determining the reaction rate by the surface reaction was better suited than a simple power rate law kinetic model. On water-gas-shift reaction, power rate law kinetic model was well fitted to the kinetic data. Reactor size can be calculated for production of hydrogen through PRO/II simulation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.1543-1546
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• 2012

반응형 시스템은 외부 환경과 지속적으로 상호작용하는 시스템이다. 반응형 시스템이 요구 사항을 만족하는지를 검사하기 위해서 상호 작용을 수행할 환경 모델을 구축 해야 한다. 환경 모델은 반응형 시스템에게 항상 올바른 입력들을 제공 해야만 검사 결과의 신뢰성을 보장할 수 있기 때문에 올바른 입력들을 포함하는 것은 매우 중요하다. GR(1) Synthesis 는 수학적 정형 기법으로써 논리식으로 표현된 요구 사항을 보장할 수 있는 모델을 자동으로 생성할 수 있다. 이 기법을 이용하여 올바른 환경 모델을 생성하고 반응형 시스템에게 올바른 환경의 입력들을 자동으로 제공 함으로써 반응형 시스템의 행위가 올바른지를 환경 모델 상에서 검사하였다. 또한 사례 연구를 통해 환경 모델을 이용한 검사가 기존 방법에 비해 우수함을 알 수 있었다.

• Journal of Energy Engineering
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• v.2 no.1
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• pp.54-67
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• 1993

Two turbulent reaction models of the premixed CC1$_4$/CH$_4$/air mixture are successfully incorporated in a 3-dimensional computer program and is applied for Dow Chemical incinerator equipped with two main off-center burners. The first reaction model is fast chemistry model(model 1), in which chemical reaction is governed by the turbulent mixing itself. And the second one is nonequilibrium model(model 2), where the effect of the chemical kinetics due to the presence of CC1$_4$is considered by the incorporation of the burning velocity data of CC1$_4$. The second model not only shows the flame inhibition trend due to the presence CC1$_4$compound, but also predicts qualitatively the vortical stratification of the CC1$_4$concentration appeared experimentally at the kiln exit. Other comparisions of two models are made in detail.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.5 no.2
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• pp.230-237
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• 1994

The reaction conversions of n-butyl acetate in the alkaline hydrolysis of n-butyl acetate by Aliquat 336 were measured in a flat agitator and a dispersion agitator. These measured data was used to analyze the complicated reaction mechanism of the liquid-liquid heterogeneous reaction by a phase transfer catalyst with a pseudo-first order reaction model, a interfacial reaction model and a bulk-body reaction model. The pseudo-firsts order reaction model and the interfacial reaction model could be explained by the experimental data from the dispersion agitator and the bulk-boby reaction model could be explained by those from the flat agitator and the reaction rate constants were $3.1{\times}10^{-4}$, $7.3{\times}10^{-4}$, $6.6m^3/kmol.s$ from these models at $25^{\circ}C$, respectively.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.602-603
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• 2011

본 논문은 전체 수요반응의 결과를 예측하는데 필요한 개별 수용가의 수요반응 모델을 제시하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해, 개별 수용가의 수요반응 결정이 투자결정 문제가 유사함을 보이고, 수요 반응의 결정에 있어서도 투자결정 문제에서 위험선호 성향에 따라 수익과 위험 사이에서 개별적인 결정이 이루어진다고 보았다. 개별 수용가의 수요반응 모델을 유도할 때는 수요반응의 결과로 이루어지는 전력사용량 조정이 잘못된 결정일 확률을 고려하였고, 위험선호 지수라는 파라미터를 정의하여 일반적인 식으로 수요반응 모델을 표현하였다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해 위험선호 지수 R의 값에 따라 수요반응의 전력요금 감소 효과와 변동성이 달라짐을 확인하였다. 본 논문의 모델을 이용하면 전체 수용가의 총 수요반응을 예측하는 것이 가능해지고, 그 결과는 수요반응 제도 시행을 위한 장비투자 결정이나 정책 결정에 있어 중요한 지표로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.770-773
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• 2019

본 논문에서는 매년 성장하는 웹툰 시장 속에서 신인 작가들이 성공할 수 있는 성공 요인을 밝히고자 하였다. 국내 1위 웹툰 플랫폼인 네이버 웹툰 중 데뷔작을 기준으로 완결 웹툰 212개, 연재 중인 웹툰 112개, 총 324개의 웹툰을 수집하여 연구를 진행하였다. 기존 선행연구와의 차별화를 두기 위해 독자의 직접적인 반응 중 하나인 댓글을 성공 요인에 포함하였다. 댓글에 담긴 긍정, 부정을 나타내는 주관을 탐지하기 위해 딥러닝을 이용하여 감성 분석을 실시하였다. 각 웹툰에 대한 댓글 반응을 포함하여 평균, '좋아요' 수, 장르 그리고 첫 화 댓글 수와 5화까지 평균 댓글 수를 흥행에 영향을 미치는 독립변수로 사용했다. 댓글 반응이 중요 요인인지를 확인하기 위해 각 모델 생성 시 댓글 반응을 포함한 모델과 포함하지 않은 모델을 생성하여 성능 평가를 실시하였다. 로지스틱 회귀분석, 아다 부스트, 그리고 서포트 벡터 머신 모델을 정확도와 ROC 그래프를 이용해 효율성을 비교하고, 이를 통해 댓글 반응을 활용한 로지스틱 회귀 모델이 가장 적합하다고 판단하였다. 모델 생성 결과 '좋아요' 수, 1화 댓글 수, 댓글 반응 순으로 성공 요인에 많은 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.868-871
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• 2021

기후, 경영, 경제 등 여러 분야의 회귀분석에서 설명변수가 반응변수에 일정 시차를 두고 영향을 미치는 경우들이 많다. 하지만 지금까지 대부분의 회귀분석은 설명변수가 반응변수에 즉각적으로 영향을 미치는 경우만을 가정하고 있으며, 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 탐색하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그러나 보다 정확한 회귀분석을 위해서는 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 회귀분석 데이터가 주어졌을 때 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 설명변수의 과거 값들 중 어떤 값이 현재 반응변수에 가장 큰 영향을 미치는지를 노드 간 가중치로 표현하고, 회귀모델의 오차를 최소화하는 가중치를 탐색한다. 훈련이 끝나면 이 가중치들을 사용하여 각 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악한다. 실험을 통해 제안 방법은 시차를 고려하지 않는 기존 회귀모델에 비해 시차까지 고려함으로써 오차가 1/100 수준에 불과한 더 정확한 회귀모델을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• Resources Recycling
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• v.30 no.1
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• pp.14-25
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• 2021

As a demand of high-end steel raises, the importance of secondary refinement process also increases. However, the content of each component in molten steel, slag and inclusions change with the time, meaning the secondary refinement process is not an equilibrium state. Furthermore, many reactions occur between molten steel, slag, inclusion, refractory and alloying element during secondary refinement process. In order to consider the above complex reactions with non-equilibrium state, a few researchers developed kinetic models in secondary refinement process based on the experimental numerical equations. It is important to analyze and review to the previously reported models to develop a precise model. Therefore, in present study, the complex reaction models based on kinetic in secondary refinement process were analyzed, reviewed, and introduced. Moreover, the single reaction models also introduced which would be applied to the complex reaction models.