볏짚은 국내에서 유용한 재생 가능한 바이오매스이다. 유동층과 char 분리 장치가 구비된 급속 열분해 장치를 이용하여 볏짚으로부터 바이오오일의 생산에 대한 실험을 수행하였다. 본 연구는 온도변화에 따른 볏짚의 열분해 생성물의 분포와 생성물의 화학적 구성을 알아보고 바이오오일의 활용 가능성을 고찰하고자 했다. 급속 열분해 반응은 $466^{\circ}C,\;504^{\circ}C,\;579^{\circ}C$에서 각각 수행되었다. 유동화 매체로는 생성가스를 사용하였으며 유량은 약 30NL/min 였다. 볏짚의 열분해 결과 기체, 액체, 고체 물질을 얻을 수 있었으며, 기체물질은 GC(TCD, FID)를 이용하여 정성적, 정량적 분석을 하였다. 액체물질은 상등액과 tar가 풍부한 하등액으로 분리하여 발열량, 원소분석, 수분, GC/MS를 통해 화학구성성분을 분석하였다. 고체물질인 char는 원소분석을 하고 그 발열량을 측정하였다. 액체물질인 바이오오일은 화학특성 분석결과 대체 연료유뿐만 아니라 화학 원료물질로서의 사용가능성을 볼 수 있었다.
폐플라스틱으로부터 만든 재생연료유의 연료특성 향상을 위하여 수첨 열분해 실험을 수행하였다. 주요 실험인자로 반응온도($300^{\circ}C{\sim}700^{\circ}C$), 촉매(알루미나-실리카, 활성탄, 제올라이트)를 선정하였고 이들이 액상 생성물의 인화점, 동점도, 고형물 함량에 미치는 영향을 조사하였다. $300^{\circ}C{\sim}400^{\circ}C$ 온도에서 수첨 열분해는 재생연료유의 연료특성을 개선하는 효과가 있었다. $500^{\circ}C$ 이상 온도에서는 열분해반응이 활발하게 진행되어 생성물의 인화점이 급격히 낮아졌다. 촉매를 도입하여 생성물의 인화점을 높일 수 있었는데 이는 촉매가 수첨반응을 활성화하였기 때문으로 사료된다. 동점도는 무촉매 반응에서 가장 낮은 값을, 제올라이트 촉매 반응에서 가장 높은 값을 보였다. 고형물 제거율은 모든 반응조건에서 70 % 이상이었다. 조사한 촉매들 중에서 활성탄이 재생연료유의 수첨 열분해 반응에 가장 안정적이며 높은 활성을 보였다.
폴리에틸렌-폴리프로필렌 혼합물의 열분해에 대한 시너지효과를 조사하기 위하여 폴리에틸렌(PE)과 폴리프로필렌(PP) 및 PE-PP혼합물의 저온열분해를 회분식 반응기를 이용하여 상압 및 $450^{\circ}C$에서 실행하였다. 열분해 시간은 20${\sim}$80분이었으며, 열분해로 생성된 성분은 한국석유품질검사소에서 고시한 증류성상온도에 따라 가스, 가솔린, 등유, 경유, 중유로 분류하였다. GC/MS에 의한 생성오일의 성분분석 결과 PE-PP 혼합에 의해서 새로운 성분이 검출되지 않았고 혼합에 따른 시너지효과 또한 나타나지 않았다. PE-PP 혼합물의 전환율과 각 생성물의 수율은 시료의 혼합비율에 비례하였다.
본 연구는 기후변화의 영향을 고려한 포아송 강우생성모형의 일종인 MBLRP(Modified Bartlett-Lewis Rectangular Pulse)를 개발하고, 대한민국 주요 도시에 대해 향후 100년간 강우의 변화를 살펴보았다. 기존 MBLRP 모형에서 기후변화에 따른 강우량 변화를 고려할 수 있도록 GCM 모형의 강우 자료를 활용하였고, GCM 모형으로부터 발생하는 불확실성을 고려하기 위해 IPCC의 RCP(Representative Concentration Pathways) 시나리오를 모의한 16개의 GCM 모형을 사용하였다. 2007년부터 2099년까지의 미래기간을 3개의 시 구간으로 구분하고, 16개 GCM 앙상블을 사용하여 미래기간 동안 대한민국 16개 도시에 대해 1000개의 샘플을 BWA 방법을 이용하여 생성하였다. 제어기간(1973-2005) 대비 미래기간(2007-2099)의 변화율을 나타내는 FOC(factor of change)와 온도의 연별 변화율을 나타내는 SF(scaling factor)의 개념을 결합하여 미래기간에 대한 CF(correction factor)를 산정하였다. 이때 CF는 16개 도시의 연 단위 강우량 변화 비율을 월별로 나타내며, 제어기간의 월 강우 관측치와 CF를 몬테카를로 모의를 실시하여 미래기간의 강우 시나리오를 산정한다. 이를 통해 월 평균 강우량 통계치를 연 단위로 얻을 수 있으며, 월 평균 강우량이 월 평균 분산, 무강우확률, 자기상관계수와 가지는 선형 관계를 통해 강우 통계치를 산출한다. 이와 같은 강우 통계치는 가상강우생성모형인 MBLRP 모형에 입력 자료로 활용되어 월 강우량을 시 단위의 강우 시계열 자료로 생성해낸다. 최종적으로 MBLRP 모형으로 산정된 시 단위 강우 시계열은 기후변화 영향을 고려한 GCMs 앙상블로 생성된 강우 시나리오를 기반으로 산출되기 때문에 향후 수자원 분석에 활용 가능할 것이라 기대된다.
폐EPS 열분해반응으로부터 원료인 스티렌모노머로 회수하는 열분해반응에서 오일의 생성 및 오일 중에 함유된 스티렌, 에틸벤젠, 알파메틸스티렌의 생성은 반응중에 생성되는 잔류물의 영향을 받으며 원하는 조건에서 반응의 진행이 어려우므로 반응중에 생성되는 잔류물의 영향을 받지않는 새로운 반응기를 개발하였다. 본 연구에서는 열분해 과정에서 주입되는 원료가 회분식반응기와 달리 반응 중 생성되는 잔류물의 영향을 받지 않고 일전한 온도가 유지되는 원료가 벽을 통해 흐르는 새로운 형태의 wetted-wall형 반응기를 사용하여 반응온도, 생성오일의 배출을 쉽게 하기 위해 주입되는 질소 유량 등의 변수들을 고찰하였다. 또한 반응으로부터 선정된 최적조건에서 반응기 설계를 위한 반응속도론적 연구를 수행하였다.
본 연구에서는 열플라즈마를 이용하여 클로로메탄 즉 사염화탄소($CCl_4$), 삼염화탄소($CCl_3H$), 이염화탄소($CCl_2H_2$)를 분해하는 실험을 수행하였으며 열플라즈마분해공정의 특성에 대한 연구를 진행하였다. Factsage program을 이용하여 열역학적 평형조성을 알아보았으며, 또한 Gas chromatography를 이용하여 농도, 캐리어 가스의 유량 및 quenching 속도등 세가지 변수의 변화에 따른 분해율을 살펴보았다. 실험 결과 92%이상의 높은 분해율을 얻었다. FT-IR을 이용하여 최종 생성물을 확인한 결과 중성 분위기에서는 주로 카본, 염소, 염화수소가 생성되었고 산화 분위기에서는 카본의 생성이 억제되었으며 주로 이산화탄소, 염화수소, 염소가 생성되었다. FT-IR생성물에 대한 분석과 Factsage program에 의한 온도 분포 별 생성된 라디칼 및 기타 입자의 종류와 결부하여 이에 따른 분해 메커니즘에 대해 알아보았다. 분해 경로는 주로 라디칼에 의한 산화반응과 전자 부착에 의한 분해 반응으로 이루어짐을 확인하였다.
연속음성인식을 수행하기 위해서는 발음사전과 언어모델이 필요하다. 이 둘 사이에는 디코딩 단위가 일치하여야 하므로 발음사전 구축시 디코딩 단위로 표제어 단위를 선정하며 표제어 사이의 음운변화 현상을 반영한 발음사전을 구축하여야 한다. 한국어에 부합하는 음운변화현상을 분석하여 학습용 자동 발음열을 생성하고, 이를 통하여 발음사전을 구축한다. 전처리 단계로 기호, 단위, 숫자 등 전처리 과정 및 형태소 분석 과정을 수행하며, 디코딩 단위인 의사 형태소 단위를 생성하기 위해 규칙을 이용한 태깅 과정을 거친다. 이를 통해 나온 결과를 발음열 생성기 입력으로 하며, 결과는 학습용 발음열 또는 발음사전 구성을 위한 형태로 출력한다. 표제어간 음운변화 현상이 반영된 상태의 표제어 단위이므로 실제 음운변화가 반영되지 않은 상태의 표제어와는 그 형태가 상이하다. 이는 연속 발음시 생기는 현상으로 실제 인식에는 이 음운변화 현상이 반영된 사전이 필요하게 된다. 생성된 발음사전의 효용성을 확인하기 위해 다음과 같은 실험을 통해 성능을 평가하였다. 음향학습을 위하여 PBS(Phonetically Balanced Sentence) 낭독체 17200문장을 녹음하고 그 전사파일을 사용하여 학습을 수행하였고, 발음사전의 평가를 위하여 이 중 각각 3100문장을 사용하여 다음과 같은 실험을 수행하였다. 형태소 태그정보를 이용하여 표제어간 음운변화 현상을 반영한 최적의 발음사전과 다중 발음사전, 언어학적 기준에 의한 수작업으로 생성한 표준 발음사전, 그리고 표제어간의 음운변화 현상을 고려하지 않고 독립된 단어로 생성한 발음사전과의 비교 실험을 수행하였다. 실험결과 표제어간 음운변화 현상을 반영하지 않은 경우 단어 인식률이 43.21%인 반면 표제어간 음운변화 현상을 반영한 1-Best 사전의 경우 48.99%, Multi 사전의 경우 50.19%로 인식률이 5~6%정도 향상되었음을 볼 수 있었고, 수작업에 의한 표준발음사전의 단어 인식률 45.90% 보다도 약 3~4% 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 새로운 방식의 스프라이트 생성 방법을 논하였다 스프라이트로부터 원 영상을 예측해 그 오차(SAD : Sum of Absolute Difference)를 제어하는 방법으로 다좌표계 스프라이트(MCS : Multi-Coordinate Sprite)를 제안하였다. 예측 오차를 제어함으로써 기존에 제안된 방법으로 생성된 정적 스프라이트 보다 좋은 화질을 갖는 원 영상을 예측할 수 있음을 보여준다. 특히, MCS 생성 기법은 기존의 방법으로 생성된 스프라이트로부터 영상을 예측했을 때 화질 열화가 심한 카메라의 확대 움직임이 심한 영상들을 포함한 영상열에 대해서도 제한된 오차를 갖는 원 영상을 복원해 낼 수 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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