저등급탄인 내몽골 갈탄의 촉매가스화반응을 수행하였다. 가스화반응은 열중량분석기(TGA)에서 반응온도 $600{\sim}900^{\circ}C$ 범위에서 이산화탄소를 반응가스로 하여 실행하였다. 공정설계에 필수적인 반응 인자들을 도출하기 위하여 세가지의 기-고체 반응모델을 사용하였으며 그 모델들이 가스화반응의 거동을 예측하는 능력을 비교하였다. 사용된 모델 중에서 modified volumetric reaction model이 촉매, 비촉매 가스화반응의 거동을 가장 잘 묘사하였다. 이론적 모델인 homogeneous model과 shrinking-core model은 비촉매반응과 $FeSO_4$를 촉매로 한 반응을 비교적 잘 표현하였다. 알칼리금속 촉매를 사용할 경우, 촉매의 활성은 $600^{\circ}C$ 낮은 온도에서 가장 크게 나타났으며 온도가 $700^{\circ}C$로 증가하면 촉매활성이 약 50% 감소하는 것이 관찰되었다. 온도가 더 증가하여 $800^{\circ}C$ 이상에서는 촉매활성은 일정해졌다. 본 연구에서 촉매의 활성 순서는 다음과 같이 얻어졌다: $K_2CO_3$ > $Na_2CO_3$ > $K_2SO_4$ > $FeSO_4$.
본 연구는 폐목재로부터 organosolv 공정을 이용해서 리그닌을 분리할 때 영향을 미치는 주요 3개의 반응조건(반응시간($X_1$), 산 촉매의 농도($X_2$) 및 반응온도($X_3$))을 리그닌 회수율(y) 기준으로 최적화하였다. 중심합성계획법(central composite design, CCD)에 따라 반응온도 $136.4-203.6^{\circ}C$, 산촉매 농도 0-2.5%, 반응시간 26.36-93.64 분의 범위를 가진 실험계획을 수행해서 2차 모델식 및 최적조건을 수립하였다. 2차 모델식은 $y=-79.89+0.91X_1+9.8X_2-2.54{\times}10^{-3}X_1{^2}-2.11X_2{^2}$와 같이 얻었으며, 결정계수(coefficient of determination, $R^2$) 값은 0.8531으로 10% 이내의 유의수준에서 유의성을 나타냈다. 2차 모델식에 따라 예측되는 최고 리그닌 회수율은 12.46 g/100 g of dry wood이며 이때 최적 반응 조건은 반응온도 $178.2^{\circ}C$, 산 촉매 농도 2.32%으로 나타났다. 폐목재 대상 organosolv 공정에서의 리그닌 수율은 반응온도보다는 산 촉매 농도의 영향이 더 크게 나타났으며 반응시간에 의한 영향은 없는 것으로 나타났다. 모델의 변동성 분석(analysis of variance, ANOVA)에 따르면 리그닌 수율(y)에 대한 모델식의 유의확률은 p<0.001로 높은 유의성을 보였다. 최적조건에서 모델의 재현성을 검증한 결과 모델식이 실제공정을 적절하게 모사한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 PET (Poly Ethylene Terephthalate)의 단량체인 BHET (bis (2-Hydroxyethyl) Terephthalate)와 1,4-BD(1,4-Butanediol)의에스테르교환반응을활용하여 PBT (Poly Butylene Terephthalate)의단량체인 BHBT (Bis (4-Hydroxybutyl Terephthate)를 생성하는 반응에 대하여 조사하였다. 이 반응의 촉매로 Zinc Acetate를 사용하였다. 회분식 반응기를 통하여 BHET, EG (Ethylene Glycol), THF (Tetrahydrofuran)의 양을 정량하여 반응 kinetics 모델을 구성하였다. 제시된 모델을 통하여 반응속도와 반응물의 조성 분포를 조사하였고, 이 모델의 예측 값과 실험 값들이 잘 일치함을 보였다.
본 논문에서는 준지도 지지 벡터 회귀 모델(semi-supervised support vector regression)을 이용한 반응 모델링(response modeling)을 제안한다. 반응 모델링의 성능 및 수익성을 높이기 위해, 고객 데이터 셋의 대부분을 차지하는 레이블이 존재하지 않는 데이터를 기존 레이블이 존재하는 데이터와 함께 학습에 이용한다. 제안하는 알고리즘은 학습 복잡도를 낮은 수준으로 유지하기 위해 일괄 학습(batch learning) 방식을 사용한다. 레이블 없는 데이터의 레이블 추정에서 불확실성(uncertainty)을 고려하기 위해, 분포추정(distribution estimation)을 하여 레이블이 존재할 수 있는 영역을 정의한다. 그리고 추정된 레이블 영역으로부터 오버샘플링(oversampling)을 통해 각 레이블이 없는 데이터에 대한 레이블을 복수 개 추출하여 학습 데이터 셋을 구성한다. 이 때, 불확실성의 정도에 따라 샘플링 비율을 다르게 함으로써, 불확실한 영역에 대해 더 많은 정보를 발생시킨다. 마지막으로 지능적 학습 데이터 선택 기법을 적용하여 학습 복잡도를 최종적으로 감소시킨다. 제안된 반응 모델링의 성능 평가를 위해, 실제 마케팅 데이터 셋에 대해 다양한 레이블 데이터 비율로 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 준지도 지지 벡터 회귀 모델을 이용한 반응 모델이 기존 모델에 비해 더 높은 정확도 및 수익을 가질 수 있다는 점을 확인하였다.
본 논문에서는 전송채널의 메모리 (전송오류가 발생하는 형태상의 통계적 상관관계) 특성이 현재 실제 널리 사용되고 있는 오류제어 프로토콜의 성능에 어느 정도 영향을 끼치는 가를 연구하고자 한다. 먼저 각 정보블록의 오류발생 형태는 전송오류가 발생하거나 하지 않는 두 가지 상태를 갖는 마르코프 오류모델을 따른다고 가정하고, 이 모델을 다중-거부 옵션을 가진 실제적인 LAP 계열 프로토콜들, 즉 LAPB/D/M 절차들에 적용하여 전송성능과 반응시간에 대한 이산-시간 해석을 행한다. 수치해석을 통해 마르코프 오류모델 하에서 분석된 실제적인 LAP 계열 프로토콜의 전송성능과 전송지연 특성이 일반적으로 가정되는 상호독립적 오류모델을 사용한 결과보다 개선된다는 점을 관찰하고 오류제어 프로토콜의 정확한 성능분석을 위해서는 집중형 오류모델을 사용해야 한다는 결론을 도출한다. 또한 사용자가 인지하는 반응시간의 정확한 평가를 위해 평균과 표준편차를 동시에 고려한 새로운 반응시간 척도를 제안하고, 이를 평균으로만 반응시간을 평가할 경우와 비교하여 새로운 척도가 파라미터 변이에 대해 훨씬 민감하게 반응시간을 평가할 수 있다는 효율성을 입증한다.
현재 소비자의 광고 효과 측정에 대한 연구는 정보 처리 모형에 근거한 인지 반응 연구와 주관적인 감성 반응 연구가 주를 이루고 있다. 이에 본 연구에서는 TV 광고에 대한 광고 효과를 인지와 감성적 부분으로 분류하여 해석한 Shimp(1981)의 모델을 기초로하여 각각의 뇌파의 반응을 측정하였고, 동시에 광고에 대한 감성형용사, 선호도, 구매 욕구를 통한 주관적 평가를 실시하였다. 그 결과 정보전달형 광고와 감성자극형 광고에 있어 뇌파 활성도, 감성형용사, 선호도의 차이를 나타냈다. 본 결과는 광고에 대한 소비자의 반응을 정량적인 방법으로 측정하여, 광고 효과 파악을 위한 새로운 모델의 가능성을 제시하였다는데 의의가 있다.
PBT (polybutylene terephthalate)는 저흡수율, 치수 안정성, 내마모성 등 기계적 특성이 우수하며, 전기전자 부품, 자동차 부품, 각종 정밀 부품에 사용된다. DMT (dimethyl terephthalate)와 BD (1,4-butandiol)를 사용하여 PBT의 원료단량체인 BHBT (bis-hydroxybutyle terephthalate)를 생산하는 에스테르 교환 반응 반응에 대해 연구 하였다. 촉매로는 zinc acetate가 사용되었다. 기존의 연구에서는 반응 중 생성 메탄올이 제거되는 반회분식 반응기를 통한 kinetics 연구가 이루어져 역반응이 고려되지 않음에 따른 모델의 부정확함이 있었다. 본 연구에서는 회분식 반응기를 사용하고 반응 중 DMT와 메탄올 양을 정량하여 생성되는 MHBT (methyl hydroxylbutylene terephthalate)와 BHBT를 추정할 수 있도록 하고, 이 반응들에서 역반응들을 고려할 수 있도록 하여 보다 정확한 모델을 제안하였다. 다양한 반응속도 모델을 제시하였고, 이 모델들이 예측한 값들이 실험 데이터와 잘 일치함을 보였다.
많은 산업분야에서 구조설계 시 구조성능을 검토하기 위한 유한요소해석은 필수적인 과정이 되었다. 이와 함께, 컴퓨터의 성능도 급속도로 개선되고 있지만 대형 문제의 경우에는 최적설계기법을 적용하는데 한계가 있다. 이러한 대형 문제의 최적화를 위하여 메타모델을 이용한 근사모델을 이용하고 있다. 근사모델을 생성하는 방법은 곡선맞춤법과 내삽법으로 분류할 수 있는데, 반응표면모델과 크리깅 모델이 대표적인 것이다. 그러나 각 모델은 오버피팅이나 언더피팅이 될 수 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 반응표면과 크리깅으로 구성되는 혼합모델에 의한 메타모델을 이용하여 구조설계에 적용하고자 한다. 제안된 방법을 2부재 구조물과 자동차용 아우터타이로드의 구조설계에 적용하였다.
충격파에 의해 폭말물에 일어나는 화학반응 진행현상을 Forest Fire 모델과 함께 고온 부위에 의한 점화와 표면연소자는 현상학적인 근거위에 개발한 모델 두가지(IAG, Sandia)를 설명하였고 이 위에 고온부위 개념에 물리적인 설명을 부여한 새로운 모델을 소개하였다. 나중 세가지 모 델들을 PBX-9404에 대한 여러 가지 실험결과와 비교하였는 바 화학반응 초기의 압력증가현상은 주로 점화항(고온 부위에 의한)에 기인하는 것으로써 모두 만족할만한 결과를 보여주고 있으며 후기의 현상은 실험치와 약간 달라지는것(크거나 혹은 작거나)이 보인다. 이 오차가 과연 어느 만큼 실험 오차이며, 또 어느만큼이 모델 오차인지에 대하여는 아직 자료의 불충분으로 확정지어 말할 수 없다. 예를 들어 그림 4에서는 실험결과가 이론결과 보다 압력을 더 큰 것으로 나타 내고 있으며 그림 5에서는 그 반대 현상을 보인다 앞으로 이 방면에 더 연구가 진행되어야 하 리라고 고려되며 연후에 이 모델들을 다른 폭발물에 적용시켜 일반화시키는 일이 남아 있다.
무정형 SiC 박막을 수평형 CVD반응기로부터 SiH$_{4}$ 및 H$_{2}$를 반응기체로 하여 실리콘 웨이퍼위에 증착시켜 제조하였다. 박막 성장 속도는 상압에서 650.deg.C와 850.deg.C범위에서 측정되었다. 반응기체의 유량은 1000sccm으로 고정하였으며 SiH$_{4}$와 CH$_{4}$의 유량을 변화시켰다. 증착 반응속도식으로 표면 반응이 율속단계인 Eley-Rideal 모델과 SiH$_{4}$와 CH$_{4}$의 종도에 m차로 비례하는 두가지 속도식을 가정하였다. 증착시간에 따른 SiC 박막두께의 측정으로부터 얻은 증착 반응 속도로부터 회귀 분석법에 의하여 두가지 반응속도식의 반응속도 상수를 구하였다. 얻어진 반응속도식에 의해서 계산된 값과 실험치를 비교한 결과 0.15차의 반응속도식이 Eley-Rideal반응기구보다 약산 더 잘 맞음을 알 수 있으나 두 모델 다 약간씩 실험결과와 차이가 나고 있다. 이것은 본 실험의 증착 조건의 율속단계가 확산 단계와 표면 반응 단계의 전이영역 즉 본 실험의 증착조건에서 확산속도와 표면 반응속도가 비슷하기 때문으로 생각된다. 또한 Eley-Rideal 반응기구에서 부터 얻어진 SiH$_{4}$ 및 CH$_{4}$의 흡착평형상수 $K_{s}$ 와 $K_{c}$ 값을 비교하면 1000K이하에서는 $K_{s}$ 가 $K_{c}$ 보다 큰 값을 가지는데 이것은 Gibbs 자유에너지 최소화 방법에서 구한 결과와 일치하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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