계층적 p-세분화를 위해 Zienkiewicz-Zhu 오차평가법이 약간 수정되었으며, 이 방법의 유효성을 보이기 위해 휨을 받는 개구부를 갖는 Reinssner-Mindlin $C^{\circ}$-평판에 적용하였다. 유한요소해석상의 적응적 체눈을 결정하는 단계는 초수렴 팻취 복구기법에 기초를 둔 사후오차평가자와 연계된 p-세분화에 의해 제안되었다. 요소내의 변위장을 정의하기 위해 적분형 르장드르 고차 형상함수가 사용되는 반면 복구응력을 보간하기 위해 파스칼의 삼각수에 기초를 둔 같은 차수의 고차다항식이 사용되는 이유로 수정 Z/Z 오차평가는 종래의 방법과 다소 차이를 보여준다. 가우스 적분점에서의 응력을 최적화하기 위해 필요한 다항식으로 표현되는 응력함수를 얻기 위해 최소제곱법이 사용되었다. 고정된 요소망에 거의 최적의 형상함수 차수의 분배를 찾기 위한 전략이 논의되었는데, 허용되는 정확도를 얻을 수 있을 때까지 각 요소마다 형상함수의 차수를 불균등하게 증가시키는 방법으로, 소위 최적의 선택적 p-분배를 자동으로 결정하도록 되어있다. 위의 사항들을 L-형 평판 해석에 적용한 결과, 적응적 p-체눈설계 단계가 진행됨에 따라 자유도의 증가에 따라 오차량은 급격히 감소되는 것을 알 수 있었고, 제안된 오차 지시자에 의한 적응적 p-체눈 세분화는 최적 p-분배 진행방향에 근접하는 것을 볼 수 있었다.
수계내 저질에 대한 구리 및 카드융의 분배 특 성을 검토하기 위하여 선택적 연속추출법에 의해 실험한 결과 다음과 같았다. 저질에 분배된 구리는 pH의 변화에 따라 carbo¬n nate 상과 exchangeable/adsorbed 상이 영향을 많이 받았으며 카드륨은 carbonate 상이 영향을 많이 받았다. 그리고 NTA와 EDTA가 함께 존재할 때 구리와 카로융 모두 carbonate 상과 결합한 것이 가장 많이 해리되어 수중으로 이동하였다. 저질과 결합한 금속량과 평형농도 사이의 구리와 카드륨의 총괄적인 분배계수는 구리가 8.361이었 으며 카드륨이 0.497이었다. 저질내 각 고형상에 분배된 크기를 분배계수로 나타내면 구리의 경우는 carbonate, organic matter, exchangeable/adsorbed, manganese oxides 그리고 iron oxides 차례로 컸으며, 카드뮴의 경우는 exchangeable/adsorbed, carbonate, manganese oxides, organic matter 그리고 iron oxides 차례로 컸다. organic matter 상은 구리와는 달리 카드륨에서는 분배에 크게 기여하지 않았다.
P2P(Peer-to-Peer) 기반에 분산 작업 할당의 경우 정해진 수의 모든 피어에 작업을 분배하는 방식으로 처리하기 때문에 한 피어에 작업량이 증가하는 경우나 피어에 문제가 발생하는 경우 이를 사전에 예측하지 못해 시스템에 문제가 발생하게 된다. 또한 P2P 형태의 특성 상 피어의 그룹 참여는 유동적이며 그룹에 참여하는 피어의 사양도 다양하게 존재하게 된다. 이와 같은 상황에서는 작업을 할당하더라도 작업 진행이 이루어지지 않을 확률이 높아지고 전반적으로 시스템의 성능을 저하시키는 문제점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 인공지능 알고리즘의 하나인 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms: GA)를 활용하여 피어의 상태를 사전에 예측하여 작업 분배 시 동적으로 작업할 피어를 선택하여 처리하는 P2P기반 동적 작업할당 관리자를 설계하였다.
최근 들어 카르복실산 중에서 숙신산은 생분해성 고분자의 원료물질로서 주목받고 있다. 본 연구에서는 다양한 아민추출제 및 희석제를 이용한 반응추출을 통해 숙신산 및 아세트산의 선택추출에 대한 연구를 하였다. 그 결과 활성희석제의 경우 2, 3차 아민의 추출능이 우수하였고, 비활성 희석제의 경우에는 4차 아민의 추출능이 보다 높게 나타났다. 전체적인 분배계수 값을 비교할 때 활성희석제를 이용한 반응추출이 효과적임을 알 수 있었다. 또한 실제 발효액을 이용한 반응추출 실험결과, 모사 수용액에 비하여 추출능이 현저히 감소함을 볼 수 있었는데 이는 발효액에 들어있는 여러 가지 불순물들이 반응추출을 저해하기 때문이다. 여러 불순물들에 대한 반응추출의 저해 영향은 아세트산에 비해 숙신산이 컸으며, 이를 통해 실제 발효액에서 숙신산을 정제하기 위해서는 불순물로 존재하는 아세트산을 선택적으로 추출하여 제거하는 분리공정을 적용하는 것이 효과적임을 알 수 있었다. 추출제의 물질전달 및 보다 빠른 반응성의 향상을 위해 CLA에 대한 분배계수 및 선택도 실험을 수행한 결과, pH 변화에 따라 분배계수 및 선택도가 증가함을 알 수 있었다.
An adaptive procedure in finite element analysis is presented by p-refinement of meshes in conjunction with a posteriori error estimator that is based on the recovery technique. In case of the recovery technique, the SPR(superconvergent patch recovery) approach has been modified for p-adaptive mesh refinement. The strategy of finding a nearly optimal distribution of polynomial degrees on a fixed finite element mesh is discussed such that a particular element has to be refined automatically to obtain an acceptable level of accuracy by increasing p-levels non-uniformly. To verify the proposed algorithm, the limit value approach is proposed which utilizes the exact strain energy computed from the extrapolation equation. A new pre-processor is developed for the p-version finite element program in which the vector graphic editor is used for the automatic generation of node connection and coordinate by halfedge solid data structure according to uniform or nonuniform p-distribution. The general 2-D algorithm is also developed to generate face modes and internal modes in accordance with different mesh types. The quality of the error estimator is investigated with the help of two mumerical examples. The results show that the sequences of p-distributions obtained by the proposed error indicator closely follow the optimal trajectory.
입자 표면에 고분자를 화학적으로 접목하는 것은 수용성 액체 이상 시스템(ATPS)과 같이 분리된 액체 층에서 마이크로/나노입자를 선택적으로 분배시키는데 중요한 구실을 한다. 본 연구에서는 덱스트란, 폴리에틸렌 글리콜, 알부민을 화학적으로 폴리스티렌 자성 마이크로입자 표면에 화학적으로 부착시켰다. 분배 현상을 역전시킬 수 있는 긴 고분자 사슬의 부착은 일차 아민 작용기를 가진 다양한 고분자를 p-톨루엔술폰산(토실)기를 부착시킨 폴리스티렌 자성 마이크로입자와의 SN2 치환에 의해 간단히 수행될 수 있었다. 이 후 적외선 현미경을 사용하여 마이크로입자의 표면 변화의 유무를 검사하였다. 반응 후 입자들은 세 가지 폴리머 모두 N-H 신축 진동 피크를 보였으며 대부분의 주요 피크들의 위치는 반응 전후에 유사하였으나 지문 영역에서 구별 가능한 차이를 보였다.
추출제 Cyanex 301에 대한 NaN $O_3$ 매질에서 Am과 Eu의 추출 및 상호분리 거동에 대해 고찰하였다. Cyanex 301에 대한 Am과 Eu의 추출거동은 매우 유사하여 상호 분리할 수 없었으나 Cyanex 301을 8M NaOH로 비누화 처리하여 NaN $O_3$ 용액 매질에서 Eu에 대한 미량의 Am의 분배계수를 측정한 결과 Am에 대한 선택적 추출성이 높게 나타났다. Cyanex 301의 비누화을, 수용상의 pH 및 Eu 농도가 높아질수록 Am과 Eu의 상호 분리계수인 S $F_{AM}$Eu/는 930까지 증가되었으나 Cyanex 301에 옥탄올을 첨가할 경우에는 S $F_{Am}$ Eu/는 32.3까지 감소하였으며, Am과 Eu의 추출에 미치는 NaN $O_3$ 농도 영향은 없는 것으로 나타났다. Cyanex 301에 추출된 Am과 Eu은 pH가 4인 lM NaN $O_3$ 용액으로는 97.7% 그리고 0.05M DTPA/1.5M Lactic acid에 의해서 99% 이상 역추출되었다.
본 연구는 소규모 하수고도처리시설에 대해 변형 연속회분식공정을 적용하여 그 효용성을 평가하였다. 변형 연속회분식공정은 단일 반응조 내에서 유기물질 및 질소, 인 등이 제거되며 유입수의 유량 및 수질특성에 의해 적합한 운전방식을 선택할 수 있다. 각 공정의 기능 향상을 위해 원수 유입조건의 제어, 간헐 폭기방식에 의한 무산소 및 호기조건의 적절한 분배 그리고 처리수와 잉여슬러지의 고액분리를 위한 처리수 배출장치의 적용으로 설계된 유량 및 수질에 비해 낮은 부하 조건임에도 1일 3Cycle 운전모드로써 안정적인 처리효율을 나타냈다. 평가결과 유기물질 제거효율은 BOD의 경우 평균 120.4mg/L에서 6.8mg/L로 94.4%, CODMn은 95.7mg/L에서 11.0mg/L로 88.5%의 처리효율을 나타냈다. T-N의 제거효율은 평균 32.2mg/L의 유입수 농도에 대해서 약 69.6%, T-P의 경우는 유입수 농도 4.65mg/L에 대해 73.6%의 처리효율을 나타냈다. 동절기 평균 T-N과 T- P의 처리효율은 58.8%, 68.5%로 약간 감소하였지만 안정적인 처리효율을 나타냈다. 1차 무산소 호기조건에서 BOD는 90%, T-N은 67% T-P는 46%정도로 제거되었으며 T-P는 2차 무산소 호기조건에서 약 70%정도 제거되었다. 따라서 유입수의 간헐유입과 무산소 호기조건의 적정한 분배에 의해 질산화, 탈질 및 인의 과잉섭취에 유기물이 적절히 이용된 것으로 평가되어 소규모 고도하수처리시설에 적합한 공정으로 판단된다.
Ametoctradin은 triazolopyrimidine계에 속하는 살균제로 역병탄저병을 예방하는 약제이다. 증기압은 $2.1{\times}10^{-10}$ Pa ($20^{\circ}C$)으로 매우 낮아 분석을 위한 기기로 LC를 선택하였으며, HPLC-PDA기기를 사용하여 210 nm에서 400 nm까지 스캔한 결과, 최대흡광파장을 292 nm으로 확인하고 이를 분석파장으로 선택하였다. 추출용매는 물질의 용해도를 고려하여 methanol로 선정하였으며, 액-액 분배 및 정제과정에서는 약제의 n-octanol/water 분배계수($logP_{ow}$, $25^{\circ}C$)가 4.40 (pH 7, $20^{\circ}C$)의 비극성의 물리화학적 특징을 가짐을 고려하여 액-액 분배 단계에서는 dichloromethane, 정제 단계에서는 acetone/hexane (30/70, v/v)을 분석을 위한 용매로 사용하였다. 특히, 컬럼 충진제로 유지, 색소의 비용출성이 우수하고 극성의 물질을 넓은 범위에서 흡착하는 특성을 가지는 florisil을 선택하여 약제에 대한 선택성을 높일 수 있었다. 본 분석법은 회수율 측정(71.9-112.6%)을 통해 코덱스 가이드라인(CAC/GL 40)인 회수율 70-120%, 분석오차 10 미만에 적합함을 보여주어 분석법의 정확성을 확인하였으며, LC-MS를 통한 재확인 과정을 수행함으로써 시험법의 신뢰성과 선택성을 확보할 수 있었다. 또한 재현성을 위해 실험실간 검증을 실시하였으며 그 결과, RSDR(%)는 >0.01 mg/kg, ${\leq}0.1\;mg/kg$범위에서 3.02-14.63%, >0.1 mg/kg범위에서 1.27-7.67%로 코덱스 가이드라인 기준에 적합한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 시험법은 농산물에 잔류하는 ametoctradin을 분석하기 위한 공정 시험법으로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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