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.
동시 질산화 탈질은 낮은 DO 농도로 유지되는 동일한 반응조에서 질산화 반응과 탈질 반응이 동시에 발생함을 의미한다. 동시 질산화 탈질 반응을 모사할 수 있는 몇몇 수학적 모델들이 개발되었지만, 모델 구조가 복잡하거나 모델을 적용하기 위한 다양한 제반 지식을 얻어야만 정확한 결과를 얻을 수 있어 범용적인 모델 적용에 한계점이 있는 단점이 있었다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 동시 질산화 탈질 반응이 반응기 내 DO 농도의 부분적 부재로 발생한다는 가정 하에, 만약 활성슬러지모델을 사용하여 동시 질산화 탈질 반응의 거동을 해석할 수 있다면, 모델의 구조가 다른 개발된 모델들보다 복잡하지 않고, 다양한 운전 조건에서 모델이 활용될 수 있을 것으로 판단하였다. 하지만 기존의 활성슬러지 모델로는 호기 조건에서 발생하는 탈질 반응을 표현하기 어려운 점이 있기 때문에, 본 연구에서는 활성슬러지 모델을 수정함으로써 동시 질산화 탈질 반응을 해석하고자 하였다. 활성슬러지 모델 No.1(ASM1)이 선택이 되어 탈질 반응식이 수정되었으며, 수정된 ASM1의 시뮬레이션 결과는 측정값의 거동을 잘 모사하였다. 이를 통해 수정된 ASM1은 실험 결과에 기반하여 구한 ${\eta}_g$의 값과 호기 조건에서의 탈질 반응을 모사하기 위해 수정된 Monod 식의 영향으로 모델의 구조가 본 연구의 실험 결과에서 확인된 동시 질산화 탈질 반응을 해석할 수 있도록 구성되었다고 사료된다.
니켈 촉매 상에서 에탄의 수증기 개질 반응과 수성가스 전환반응 반응에 대한 반응속도 데이터를 얻기 위하여 반응온도와 반응물의 분압을 변화시키면서 반응 실험을 수행하였다. 반응속도 데이터를 사용하여 거듭제곱 속도식 모델(power law kinetic model)과 랭미어-힌쉘우드 모델(Langmuir-Hinshelwood model)의 매개변수를 구하였다. 또한 반응 속도 모델식을 적용하여 PRO/II를 이용한 공정 모사를 통해서 에탄의 수증기 개질 반응기 사이징(sizing)을 수행하였다. 에탄을 반응물로 하여 수증기 개질 반응을 수행한 결과, 단순한 거듭제곱 속도식 모델보다 표면반응에 의하여 반응속도가 결정되는 랭미어-힌쉘우드 모델이 보다 적합하였고, 수성가스 전환반응에 대한 반응속도식은 거듭제곱 속도식 모델이 적합함을 보였다. PRO/II 시뮬레이션을 통해서 수소 생산량에 필요한 반응기의 크기를 결정할 수 있었다.
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.
CC1$_4$/CH$_4$/공기로 이루어진 예혼합 화염에 대한 2종류의 난류반응 모델을 Dow 케미칼사의 3차원 로타리 킬른 소각로에 적용하여 그 타당성을 확인하였다. 첫번째 난류반응 모델은 반응률이 반응물질의 난류혼합 속도에 지배된다는 fast chemistry 모델(모델 1)이고, 두번째 모델은 비평형 난류반응 모델(모델 2)로서 열량이 낮고 화염 억제 작용이 있는 산업폐기물인, CC1$_4$존재에 따른 반응감속을 연소속도 자료에 의해 고려한 모델이다. 수치해석의 결과에 의하면 CC1$_4$의 화염억제 작용을 적절히 고려한 두번째 비평형 난류반응 모델은 Dow 케미칼사 로타리 킬른의 출구에서 실험적으로 나타나는 농도 성층화 현상을 정성적으로 규명할 수 있었으며, CC1$_4$/CH$_4$몰비 변화에 따른 연소반응 지연 양상도 확인할 수 있었다. 기타 두 모델에 대한 비교 및 유동의 결과를 자세히 제시하였다.
Aliquat 336 상이동촉매에 의한 n-butyl acetate의 알칼리 가수분해반응을 액-액 불균일 반응계로 한 반응기구를 준1차반응 모델, 계면반응 모델 및 본체반응 모델로 나타내어 복잡한 액-액 불균일계 반응을 간단히 취급할 수 있었다. 분산교반조를 사용하여 측정한 반응전화율로부터 준1차반응 모델과 계면반응 모델 그리고 평면교반조로부터 본체반응 모델로서 반응기구를 각각 설명할 수 있었으며, 각 모델로부터 구한 반응속도상수는 $25^{\circ}C$에서 각각 $3.1{\times}10^{-4}$, $7.3{\times}10^{-4}$, $6.6m^3/kmol.s$이었다.
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.
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.
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.
고품질 철강의 수요가 증가함에 따라 2차 정련 공정의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 공정 시간에 따라 변화하는 용강, 슬래그 및 비금속 개재물의 조성은 정련 공정이 평형 상태가 아님을 의미하며, 정련 공정에서는 용강, 슬래그, 비금속 개재물, 내화물 및 합금 원소 간의 동시 다발적 반응이 일어난다. 다양한 상들의 비평형 상태에서 복잡한 반응을 고려하기 위해, 이전 연구자들은 실험을 통해 도출된 반응 속도 수식들을 기반으로 kinetic 기반의 고급강 제조 정련 시뮬레이션 모델을 발표하였다. 정밀한 시뮬레이션 모델의 개발을 위해 보고된 2차 정련 모델들의 분석 및 검토가 필요하다. 본 연구에서는 국내외로 발표된 정련 공정 관련 종합 모델들 및 단일 반응 모델들에 대하여 검토하고 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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