5N HCl과 5N NaOH로 부산물의 일종인 꽃게의 열수수출 잔사를 12시간 가수분해하여 각각 산 가수분해물과 알칼리 가수분해물을 제조한 후 산가 수분해물의 경우 $Na_2CO_3$, NaOH 및 5N NaOH로 분해한 알칼리가수분해물등의 3가지 중화처리구, 알칼리가수분해물인 경우 HCl과 5N NCl로 분해한산가수분해물의 2가지 중화처리구 총 5가지 중화 처리구로 중화하여 시험하였다. 산 가수분해물은 알칼리 가수분해물에 의한 중화처리가, 알칼리 가수분해물은 산 가수분해물에 의한 중화처리가 total nitrogen과 formol nitrogen함량을 서로 높일 수 있을 뿐만 아니라 염 함량을 줄일 수 있었으며, 가수분해물의 맛을 상승시킬 수 있었다. 5N HCl로 가수분해하여 $Na_2CO_3$, NaOH 및 5N NaOH로 분해한 가수분해물로 중화한 가수분해물의 구성 아미노산의 함량은 각각 $2,274mg\%,\;2,105.0mg\%$와 $2,683.5mg\%$였으며, 5N NaOH로 가수분해하여 5N HCl과 5N HCl로 분해한 가수분해물로 중화한 가수분해물의 구성아미노산의 함량은 각각 $1,352.5mg\%$와 $2,498.8mg\%$였다. 가수분해물의 탈색 및 탈취시험은 분말활성탄외 4종의 탈색제로 탈색시험을 한 결과, 분말활성탄의 탈색율이 우수하였으며, 활성탄의 농도가 높을수록 total nitrogen과 formol nitrogen 함량이 감소하였다. 탈색과 탈취의 목적으로 활성탄 사용시 적정농도는 $1\~2\%$였다. 탈염시험은 중화처리한 가수분해물을 고농도로 농축시켜 석출하는 염을 제거하는 방법으로 $39^{\circ}$ Brix이상으로 농축하면 염농도를 감소시킬 수 있었다.
본 논문은 비균일 단일루프의 병렬성을 향상시키기 위해서 지금까지 개발된 최소 종속 거리 분할 방법, Polychronopoulous 분할 방법, 그리고 최초 종속 분할 방법과 같은 세 가지 루프 분할 방법을 소개하며, 기존의 분할 방법의 문제점들을 제시한다. 그리고, 기존의 세 가지 루프 분할 방법 중에서 가장 효과적인 최초 종속 분할 방법을 확장하여 병렬성을 향상시킨 보다 강력한 루프 분할 방법을 제안한다 제안된 알고리즘은 역 종속성일 경우와 gcd(최대공약수)값이 1보다 클 경우와 같이 최초 종속 분할 방법에서 해결하지 못한 문제점들을 해결하였다.
지구 온난화 현상의 주된 원인인 CO2 가스의 분해를 위해, 스트론튬 페라이트를 이용한 CO2 가스 분해 반응에 대해 연구하였다. CO2 가스 분해를 위한 반응 매체로 스피넬형 조성과 마그네토프롬바이트형 조성의 스트론튬 페라이트 미세분말을 공침법으로 제조한 후, H2 가스로 환원시켜 산소부족형 스트론튬 페라이트 분말을 제조하였다. 이 산소부족형 스트론튬 페라이트 분말은 CO2 가스를 환원, 분해시키면서 산화된다. 이러한 원리를 이용한 CO2 분해 반응에서 스피넬형 조성 스트론튬 페라이트 분말이 마그네토프롬바이트형 조성 분말 보다 빠르게 많은 양의 CO2 가스를 분해 시켰다. 페라이트 중의 스트론튬이 산화·환원 반응을 촉진시키는 것을 관찰할 수 있었다.
생분해성 고분자 재료들은 지구환경 보호측면에서 다양한 분야, 즉, 1회용 재료, 농업용 필름 및 생체적합성 재료(약물 방출, 봉합사) 등에서 실용화되거나 활발한 연구가 진행되고 있다. 이들 재료의 상업적응용은 물성, 분해능, 제조가격, 대량생산 등에 의해 좌우 될 수 있다. 이들 중 특히, 분해 속도의 측정 및 조절은 본질적인 응용에서 가장 중요한 위치를 차지 하고 있다. 분해 속도의 규명 및 조절은 제품의 수명을 제어할 수 있고 응용분야를 넓힐 수 있다. 본 연구에서는 단분자 막장치를 이용하여 생분해성 고분자의 분해 속도 및 이성질체간의 complex 형성을 통한 분해속도의 제어를 연구하였다. complex의 형성은 분해성 고분자의 분해속도를 현저히 감소시키는 것으로 나타났다.
정보검색이나 언어번역에서의 복합명사는 사전 미등록 명사에 대한 처리에 크게 영향을 받는다. 한국어 복합명사는 그 구조가 한자어에 의해 파생한 것이 대부분으로 단위명사간 조합시 선호하는 음절이 존재한다. 이를 복합명사의 분해규칙으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 음절간 선호도를 이용하여 사전 미등록 복합명사에 대한 분해 방법을 제안한다. 사전 미등록 복합명사를 제안한 방법으로 분해한 결과 분해 정확률은 88.49%로서 기존의 방법보다 우수한 분해율을 보이고 있다.
Musty-odorous compound (Geosmin, 2-Methylisobrneol) 수용액 중에 초음파 (200kHz, $6.0W/cm^{2}$)를 조사시켜 조사시간에 따른 농도 및 취기의 변화를 고찰했다. 초음파 조사에 의해 이 물질들은 빠르게 분해되었고 분해 형태는 농도에 대한 유사1차 반응을 나타내었다. 공기 포화 분위기에서 이들의 초기 분해속도는 각각 2.5 $10^{-3}{\;}Msec^{-1}$(2-MIB), 3.2 $10^{-3}{\;}Msec^{-1}$ (Geosmin)로 나타났다. 초음파 조사 시 포화가스 (Envelope gas)의 영향은 아르곤(Ar) 산소($O_{2}$) 공기(Air) 질소($N_{2}$) 순서로 순수한 아르곤(Ar) 분위기에서 musty-odorous compound 류의 분해가 가장 빠르게 진행되었고 그 분해생성물로 CO, $CO_{2}$ 그리고 HCOOH, $CH_{3}COOH$ 등의 저급 유기산류가 검출되었다. 또한 이들의 분해반응은 물의 초음파분해에 따라 생성된 hydroxylradical에 의한 radical반응, cavitation bubble내에서의 고온고압에 의한 열분해 및 직접연소반응으로 진행됨을 알 수 있었다.
복합명사를 분해하는데 있어서 발생하는 분해오류들은 대부분 예외상황들로 취급된다. 전체적으로 차지하는 비중은 크지 않은데 오류 처리를 위해 들어가는 비용이 상대적으로 크기 때문이다. 하지만 분해된 데이터를 색인기나 문서분류기, 기계번역기 등에 실제로 적용해야 할 경우, 분해오류들을 수정해주어야 더 나은 성능을 보일 수 있기 때문에 분해오류를 찾아내고 수정하는 방법을 고안해야 한다. 본 논문에서는 복합명사 분해기에서 추출된 결과를 살펴보고, 주요 분해오류들이 가진 공통적인 특징을 파악하여 분해오류를 발견하는 방법을 생각해보고자 한다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 철$(Fe^{2+})$이나 구리$(Cu^{2+})$와 같은 전이 금속 이온 촉매에 의한 고농도(1.04-2.55 M) 과산화수소의 분해 거동에 대해 살펴보았다. 과산화수소의 분해에 미치는 금속 이온 농도의 영향이 실험적으로 조사되었고, 이로부터 얻어진 실험 데이터와 이론적 접근을 통해 과산화수소에 대한 분해속도상수가 결정되었다. 과산화수소의 분해 속도식은 과산화수소 농도 관점에서 1차인 것으로 나타났으며, 과산화수소 분해 속도 상수는 금속 이온 초기 농도의 선형 함수로 취급될 수 있었다. 본 연구에서 결정된 분해 속도 상수를 이용하여 계산한 결과는 실험적으로 얻어진 과산화수소 분해 데이터와 잘 일치하였다.
주어진 비음수 데이터를 두 개의 비음수 행렬의 곱의 형태로 표현하는 비음수 행렬 분해(Nonnegative Matrix Factorization)는 비음수 데이터의 다변량 분석에서 폭넓게 사용되고 있는 방법이다. 비음수 행렬 분해는 집단화(Clustering), 특히 문서의 집단화에서 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는 주어진 문서들로부터 구성된 단어-문서 행렬을 두 개의 비음수 행렬의 곱으로 분해할 때, 그 중 하나의 행렬에 직교 제한을 주는 비음수 행렬의 직교 분해(Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization) 방법을 다룬다. 현존하는 비음수 행렬의 직교 분해 방법은 직교 제한과 관련된 항을 더해주는 방식을 사용하지만, 여기서는 Stiefel 다양체 위에서의 실제 기울기를 직접 구하여 곱셈의 업데이트 알고리즘을 유도하였다. 다양한 문서 데이터에 대한 실험을 통해 새롭게 유도된 비음수 행렬의 직교 분해 방법이 기존의 비음수 행렬 분해나 기존의 비음수 행렬의 직교 분해보다 문서 집단화에서 우수한 성능을 나타냄을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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