분별증류법을 이용하여 폐유기용제를 회수하는 과정의 평형 및 반응 속도론적인 면에 대한 기초연구를 수행하였다. 산업용 유기용제로 가장 많이 사용되고 있는 toluene과 xylene으로 인공폐용제을 제조하였다. 증류된 용제의 순도를 GC를 이용하여 검증해 본 결과 회수율은 94~98% 범위로 매우 양호하였다. 평형론적 해석을 통해 증류반응에 대한 Gibbs 자유 에너지의 변화와 표준 엔탈피 및 표준 엔트로피의 변화를 산정하였으며 toluene과 xylene의 표준 엔탈피 변화값이 각각 44.833과 47.044kJ $mol^{-1}$ 로 이들 물질의 몰증발열과 유사한 값을 나타내었다. 한편 반응 속도론적으로 해석해 본 결과 증류반응에 대한 활성화에너지는 toluene이 3.281kJ $mol^{-1}$ 로 xylene의 2.699kJ $mol^{-1}$ 보다 다소 높았으며 이는 표준 엔탈피 변화값과 비교해 볼 때 평형시에 비해 증류중 에너지 소비가 십분의 일 수준임을 파악할 수 있었다. 분별증류로 회수한 용제의 순도 역시 우수하여 회수한 폐용제가 원용제를 부분적으로 대체할 수 있는 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 결합변환상관기(joint transform correlator)와 위상 암호화된 영상들을 이용하여 영상의 인식 및 복호화가 가능한 광 암호화 시스템을 제안하였다. 그레이 값을 가지는 원 영상은 동일한 그레이 값을 가지는 이진 영상으로 나누어 표현할 있다. 이러한 이진 영상들을 각각의 다른 이진 무작위 영상과 위상 부호화한 XOR 연산을 이용해 암호화할 수 있으며. 암호화한 영상들을 결합한 후 위상 부호화 과정을 거쳐 최종 암호화 영상를 구한다. 키 영상은 암호화에 사용된 각각의 이진 무작위 영상들을 최종 암호와 영상를 얻을때의 과정처럼 결합하여 역시 하나의 영상으로 구할 수 있다. 최종 암호화 영상과 키 영상을 제안한 결합변환상관기의 입력으로 사용하여 구한 상관치는 높고 폭이 좁은 특성을 가지고 있으므로 분별성능이 좋은 인식 시스템을 구현할 수 있을 뿐만 아니라 복호화 영상도 구할 수 있다. 컴퓨터 모의 실험으로 제안한 방법을 확인해보았다.
어휘 지식은 자연어 처리에서 매우 중요한 요소이다. 그러나 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것은 많은 시간과 비용을 필요로하는 일이다. 본 논문에서는 온라인 국어 사전을 이용하여 범용의 대규모 한국어 어휘 지식 베이스를 자동으로 구축하는 방법을 제안하고 실제로 시스템을 구현한다. 제안하는 방법론은 비교적 적은 비용으로 단시일내에 대규모의 어휘 지식 베이스를 구축하는 것을 가능하게 한다. 또한 지식 구축 과정이 자동화되어 만들어진 지식 베이스의 유지, 보수 및 확장이 용이하다. 구현된 시스템으로 구축한 어휘 지식 베이스는 기계번역에서의 대역어 선정이나 한국어 조사의 의미 분별 등 자연어 처리 과정에서 발생하는 각종 어휘 의미 모호성 해소에 응용될 수 있다.
본 논문에서는 판소리 자동채보에 중요한 요소인 '합'과 '궁'의 위치 즉 마디를 인공신경망과 히스토그램을 이용하여 추정한다. 기존의 합과 궁을 추정하는 방법으로는 NCC(Normalized Cross Correlation)를 이용한 대표치 추정 윈도우와 칼만 필터를 이용하였다. 하지만 대표치 추정 윈도우를 구성하는 과정에서 단순히 15개의 특징벡터 각각의 평균을 이용하기 때문에 분별력이 떨어지고, 마디위치를 보정하는 과정에서 칼만 필터를 사용하면 전체음원이 길이가 짧을 경우 오차가 발생할 가능성이 크다. 본 논문에서 제안한 마디 추정 알고리즘은 장단별로 최대 90%이상의 정확도로 마디를 추정할 수 있다.
광통신 실습교육이 대학 및 전문교육기관에서 이루어지고 있으나 실습의 내용이 각부분별로 이루어지고 있어 광통신망 구축의 전반적인 내용을 이해하기 어려웠으며, 이에 따라 광통신의 교육은 단순한 접속위주의 교육만이 이루어져 시공현장에서는 단순한 기능인력으로만 취급되어져 왔다. 따라서, 시공현장에서 광통신망에 전체적인 내용을 평가하고 설계, 감독 및 실제 융착 접속까지 전반전인 내용을 습득할 수 있는 종합 광통신 실습교육 과정 및 종합교육장이 필요로 하게 되었다. 본 연구에서는 광통신 시공인력을 위한 실습교과 과정의 필요내용과 이를 실습할 종합광통신 실습장 구현에 필요한 내용을 제시하였다.
초본계 바이오매스는 목본계 바이오매스에 비해 구조가 견고하지 않아 화학적 전환이 용이하다. 하지만 당질계 바이오매스에 비해 리그닌이 많아 전처리가 필수적으로 요구된다. 오르가노솔브는 리그닌과 같은 효소당화에 저해가 되는 물질을 분별하기 쉬우며 특히 에탄올과 같은 낮은 분자량의 용매는 증류를 통해 재사용이 용이하다는 장점이 있다. 한편 침출식 전처리 공정은 기존의 회분식 공정에서 문제점으로 언급되었던 분별된 성분들의 재결합 현상을 방지할 수 있고 고-액 분리가 용이하다는 장점이 있으며, 향후 스케일업에도 유리하다. 아직까지는 바이오알코올 생산 공정 중 전처리 과정에서 소모되는 에너지 비용이 크기 때문에 본 연구의 전처리에서는 촉매 없이 에탄올만을 이용해 부가공정의 발생을 줄이려고 했다. 침출식 전처리는 $150{\sim}190^{\circ}C$에서 30~99.5 wt% 에탄올을 이용하여 20~60분 동안 수행되었다. 높은 반응온도와 긴 반응시간은 에너지 소모가 크기 때문에 물리적 전처리 방법과의 연계를 적용하여 에너지 저감의 가능성을 알아보았다.
이 연구는 끊는점과 녹는점에 관련된 실험 장치를 교육과정의 변화와 교과서의 유형에 따라 분석하고, 중등 과학교사들을 대상으로 이에 관련된 실험값과 교과서에 제시된 값이 다른 경우에 대한 인식을 조사하였다. 그리고 분별 증류, 온도계 보정의 실험 장치와 실 험 결과에 대한 인식도 조사하였다. 연구 결과, 교유고가정과 교과서의 종류에따라 끓는점과 녹는점에 관련된 실험 장치의 유형은 다양하게 변화되어 왔으며, 교사들의 인식도 전공과 근무 학교에 따라 다양하게 나타났다. 또한, 많은 교사들이 분별 증류 실험에서 실험값이 교과서에 제시된 값과 다른 원인을 교과서 내용의 잘못이나 실험 자체의 문제로 인식하고 있었다. 그리고 중학교에서 온도계 보정의 필요성에 대한 교사들의 인식은 다양하게 나타났는데, 화학을 전공한 교사들이 비화학 전공교사들보다 온도계 보정 필요성에 대한 인식이 더욱 높았다.
사량도 지역의 화산암류는 하부로부터 윗섬안산암, 풍화리응회암, 아랫섬안산암, 오비도층, 남산유문암 그리고 사량도응회암으로 구성된다. 이 화산암류는 안산암-유문데사이트-유문암의 범위를 가지며 칼크알칼리 계열이고 조산대의 화산호환경을 지시한다. 또한 이 화산암류는 미량원소 변화도와 REE 패턴에서 각기 다른 마그마챔버에서 유래된 것으로 해석되는 세 그룹(윗섬안산암, 아랫섬안산암, 사량도응회암)으로 나뉜다. 사량도응회암은 수직 변화도에서 하부에서 상부로 갈수록 데사이트에서 유문암까지 순차적으로 보여준다(점진적으로 변화하는 화학적 조성누대). 순차적인 일련의 조성 변화는 응회암이 중심부의 유문암질 마그마를 둘러싼 상대적으로 데사이트질인 마그마로 누대된 마그마챔버의 상부에서 하부의 연속적인 분출에 의해 형성되었음을 시사한다. 누대된 마그마챔버는 분별결정작용에 의한 마그마 분화과정으로 일어난 연변 누적 및 결정 퇴적으로부터 형성되었다.
본 연구는 UF에 의한 cheese base제조과정 중 calf rennet 과 대용효소인 porcine pepsin을 각각 단독, 또는 1:1로 혼합첨가하여 cheese base를 제조한 후, HPLC와 전기영동을 이 용하여 casein의 변화를 관찰하기 위여 실시하였으며 얻어진 결과는 다음과 같다. HPLC를 이용, Superose 12 column에 의하여cheese casein을 gel filtration한 결과, Cheddar cheese는 제조직후 5개의 분획이었던 것이 6개월 숙성후 8개의 분획으로 분별되었으며, 효소처리하지 않은 대조구 cheese base는 8주 숙성중 4개의 분획으로 분별되어 분획수의 큰 변동은 없었고, calf rennet 단독처리구는 4개에서 5개로, 1:1혼합효소처리구(calf rennet : porcine pepsin)는 4개에서 7개로, porcine pepsin 단독처리구는 4개에서 8개로 각각 분별되어 porcine pepsin이 혼합됨에 따라 casein의 분해 정도가 높았다. 효소처리하여 8주간 숙성시킨 cheese base의 casein을 전기영동한 결과, ${\alpha}$$_{s1}$-casein의 경우, calf rennet 단독처리구는 3개의 band로 분리되었고, 1:1혼합효소처리구(calf rennet :porcine pepsin)와 Porcine pepsin 단독처리구는 5개의 band로 분리되었으며, 대조구는 1개의 major band와 2개의 minor band를 나타내었다. ${\beta}$-casein은 porcine pepsin의 첨가비율이 증가할수록 그 농도는 감소하였고, ${\gamma}_1$${\gamma}_2$-casein으로 추정되는 band는 상대적으로 증가함을 나타내었다. 또한 para-${\kappa}$-casein은 대조구를 제외하고 calf rennet, porcine pepsin단독처리구, 1:1혼합효소처리구에서 분리되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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