Nitrate released from chemical fertilizer, animal wastes, and synthetic detergents can cause methemoglobinemia to infants, thus the standard in drinking water is set to 10 mg/L as World Health Organization recommended. In this study, zero-valent iron-modified rice straw biochar was used to reduce and remove nitrate in the aqueous phase. The rice straw biochar was prepared by pyrolyzing the biomass at 700℃ for 3 hours, and the biochar was modified using 1 M Fe(III), and the Fe(III) on the biochar was reduced to zero-valent iron using sodium borohydride. The modified biochar removed nitrate effectively, which removed more than 91% of nitrate. For the synthetic groundwater, the nitrate removal was lowered to 82% due to the presence of other anions.
Inorganic acids such as HCl, HNO3, and H2SO4 have been commonly applied to soil washing of heavy metals-contaminated soil due to their cost-effectiveness. However, implementing the 'Chemical Substance Control Act' requires off-site risk assessment of the chemicals used in the soil washing. Therefore, in this study, organic acids or Fe(III)-based washing agents were evaluated to replace commonly used inorganic acids. Ferric removed heavy metals via H+ generated by hydrolysis, which is similar to the HCl used in the control group. Oxalic acid and citric acid were effective to remove Cu, Zn, and Cd from soil. Organic acids could not remove Pb because they could form Pb-organic acid complexes with low solubility. Furthermore, Pb could be adsorbed onto the iron-organic acid complex on the soil surface. Ferric could remove exchangeable-carbonate, Fe-Mn hydroxide, and organic matter and sulfides bound heavy metals (F1, F2, and F3). Organic acids could remove the exchangeable-carbonate and Fe-Mn hydroxide bound metals (F1&F2). Therefore, this research shows that the fractionation of heavy metals in the soil and the properties of washing agents should be considered in the selection of agents in the process design.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.08a
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pp.99-99
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2011
우주는 초청정 진공 환경이며, 곳에 따라서는 고에너지 기체 상태가 융합되어 있는 극한 융합 환경으로, 신물질이 만들어 지고 지상환경에서는 얻을 수 없는 특성들을 얻을 수 있는 환경이다. 초청정 환경, 고에너지 기체상태, 무중력으로 대변되는 우주 환경을 초고진공 플라즈마 레비테이션 기술을 통해 지상에서 모사할 수 있는 기술을 개발하고 이를 활용해서 신소재 공정 기술을 개발하는 것을 목표로 하는 '우주환경 기술 기반 융합기술 개발' 사업이 시작 되었다. 본 사업은 신소재나 신공정기술을 개발함에 있어, 기존의 기술을 개선하는데서 탈피하고 극한기술과 극한 환경 융합 기술을 활용하는 새로운 접근법을 도입하자는 의도에서 제안되었으며, 진공, 플라즈마, 부양, 초고온 등 극한 환경 구현 핵심 요소 기술과 이들이 융합된 원천 기술을 확보함으로써 물성 DB 자체 생산, IT 산업용 고부가 소재 부품 개발, 가속기와 우주 개발 등 거대 과학 발전에도 기여할 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.37-39
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2022
기존 IoE 환경에서 수집데이터는 특정 서비스를 위한 도메인 지식과 연계되어 서비스를 제공한다. 하지만 수집되는 데이터의 유형이 다양하고, 정적인 지식베이스가 상황에 따라 동적으로 변화하는 IoE 환경에서는 기존의 지식베이스 시스템을 통하여 원활한 서비스를 제공할 수 없었다. 따라서, 본 논문에서는 IoE 환경에서 발생하는 대용량/실시간성 데이터를 시맨틱으로 처리하여 공통 도메인 지식베이스와 연계하고 기존의 지식베이스 추론 방법과 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통하여 지식 증강을 유기적으로 진행하는 빅시맨틱 시스템을 제시한다. 제시한 시스템은 IoE 환경의 멀티모달(정형, 비정형) 데이터를 수집하고 반자동적으로 시맨틱 변환을 수행하여 도메인 지식베이스에 저장하고, 시맨틱 추론을 통해 지식베이스를 증강 시키며 증강된 지식베이스를 포함한 전체 지식베이스를 정형 및 반정형 사용자 쿼리를 통해 지식정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 기계학습 기반 지식 임베딩 기법을 통해 학습·예측을 함으로써, 기존의 지식베이스를 증강하는 기능을 수행한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 공장내의 에너지 정보를 수집하여 공정 및 설비 상태 및 운영정보를 바탕으로 실시간 제어를 통한 에너지 절감 시스템인 공장 에너지 관리 시스템의 기반 기술로 구현될 예정이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.81-83
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2023
태양 에너지 수집형 IoT 기기는 주기적으로 재충전되는 태양 에너지의 특성상, 에너지 소모를 최소화하기보다는 수집된 에너지를 최대한 유용하게 사용하는 것이 중요하다. 한편, 데이터 기밀성과 프라이버시, 응답속도, 비용 등의 이유로 클라우드가 아닌 데이터 소스 근처에서 머신러닝을 수행하는 엣지 AI에 대한 연구도 활발한데, 그 중 하나는 여러 IoT 장치들이 수집한 오디오 데이터를 활용하여, 다양한 AI 응용들을 IoT 엣지 컴퓨팅 환경에서 제공하는 것이다. 그러나, 이와 관련된 많은 연구에서, IoT 기기들은 에너지의 제약으로 인하여, 엣지 서버(IoT 서버)로의 센싱 데이터 전송만을 수행하고, 데이터 전처리를 포함한 모든 AI 과정은 엣지 서버에서 수행한다. 이 경우, 엣지 서버의 과부하 문제 뿐 아니라, 학습 및 추론에 불필요한 데이터까지도 서버에 그대로 전송되므로 네트워크 과부하 문제도 야기한다. 또한, 이를 해결하고자, 데이터 전처리 과정을 각 IoT 기기에 모두 맡긴다면, 기기의 에너지 부족으로 정전시간이 증가하는 또 다른 문제가 발생한다. 본 논문에서는 각 IoT 기기의 에너지 상태에 따라 데이터 전처리 여부를 결정함으로써, 기기들의 정전시간 증가 문제를 완화시키면서 서버 집중형 엣지 AI 환경의 문제들(엣지 서버 및 네트워크 과부하)을 완화시키고자 한다. 제안기법에서 IoT 장치는 기기가 기본적으로 동작하는 데 필요한 에너지 외의 여분의 에너지 양을 예측하고, 이 여분의 에너지가 있는 경우에만 이를 사용하여 기기에서 전처리 과정, 즉 수집 대상 소리 판별과 잡음 제거 과정을 거친 후 서버에 전송함으로써, IoT기기의 정전시간에 영향을 주지 않으면서, 에너지 적응적으로 데이터 전처리 위치(IoT기기 또는 엣지 서버)를 결정하여 수행한다.
The common algae and industrial waste, chlorella and red mud, were co-pyrolyzed in carbon dioxide condition to fabricate iron-biochar composite. In order to investigate the direct effect of chlorella and red mud in the syngas generation and the property of biochar, experiments were performed using mixture samples of chlorella and red mud. The evolution of flammable gasses (H2, CH4, CO) was monitored during pyrolysis. The produced biochar composite was employed as a catalyst for persulfate activation for methylene blue removal. BET analysis indicated that the iron-biochar composite mainly possessed meso- and macropores. The XRD analysis revealed that hematite (Fe2O3) contained in red mud was transformed to Fe3O4 during co-pyrolysis. The composite effectively activated persulfate and removed methylene blue. Among the composite samples, the composite fabricated from the mixture composed of 1:2 chlorella:red mud showed the best performance in syngas generation and methylene blue removal.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.4
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pp.693-700
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2024
As of the end of March 2022, the total area of domestic industrial complexes is 606 km2, which is only about 0.6% of the total land area. However, as of 2018, the annual energy consumption of domestic industrial complexes is 110,866.1 thousand TOE, accounting for 53.5% of the country's total energy consumption and 83.1% of the entire industrial sector energy consumption. In addition, industrial complexes have a significant impact on the environment, accounting for 45.1% of the country's total greenhouse gas emissions and 76.8% of industrial sector greenhouse gas emissions. Under this background, in this study, in order to contribute to the energy efficiency of industrial complexes, a prediction study on energy demand and supply for an industrial complex in Korea using machine learning was conducted. In addition, a simulator UI screen was designed to more efficiently convey information on energy demand/supply prediction results and energy consumption status. Among the machine learning algorithms, Multi-Layer Perceptron (MLP) was used, and Bayesian Optimization was applied as an optimization technique for the prediction model. The energy prediction model for the industrial complex built in this study showed a prediction accuracy of 87.90% for compressed air demand and 99.54% for the flow rate available for the public air compressor.
Chae-Young Lim;Chae-Eun Yeo;Seong-Yool Ahn;Sang-Hyun Lee
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.883-888
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2023
Since data centers are places that provide IT services 24 hours a day, 365 days a year, data center power consumption is expected to increase to approximately 10% by 2030, and the introduction of high-density IT equipment will gradually increase. In order to ensure the stable operation of IT equipment, various types of research are required to conserve energy in cooling and improve energy management. This study proposes the following process for energy saving in data centers. We conducted CFD modeling of the data center, proposed an artificial intelligence-based thermal environment prediction model, compared actual measured data, the predicted model, and the CFD results, and finally evaluated the data center's thermal management performance. It can be seen that the predicted values of RCI, RTI, and PUE are also similar according to the normalization used in the normalization method. Therefore, it is judged that the algorithm proposed in this study can be applied and provided as a thermal environment prediction model applied to data centers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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