본 연구에서는 상용운전 중에 있는 반연속식 로터리 킬른형 열분해반응기에 지자체에서 발생되는 필름형 혼합 폐플라스틱을 투입한 후 열분해하여 얻은 저급의 열분해유를 세 형태의 반응온도 프로그램에서 분해반응시키고, 여기에서 얻어지는 생성유의 특성을 논의하였다. 원료인 저급 열분해유의 특성은 원소분석 및 발열량 분석, SIMDIST 분석으로 확인하였고, 각 반응온도 프로그램에 따른 분해반응 결과는 각 성분의 수율분포, 액상 생성물의 누적수율과 생성비 등으로 논의하였다. 연구결과는 한 단계 반응온도 프로그램에 비해 다단계 반응온도 프로그램의 경우가 원하는 생성물인 오일수율이 높았고, 상대적으로 잔류물의 수율은 낮게 나타났다. 연속적인 열분해반응에서 반응온도 프로그램은 생성물의 수율분포 등 생성유 특성에 많은 영향을 주었다.
용접부 인성을 향상시키기 위해 Ti 산화물을 첨가한 Ti 산화물강에 대하여 용접시 최고가 열온도와 냉각속도의 변화가 용접열영향부의 미세조직에 미치는 영향을 조사하였다. 용접열영향부의 인성향상에 기여하는 acicular ferrite는 140$0^{\circ}C$ 이상의 최고가열온도와 $\Delta$t800-500가 40초보다 빠른 냉각속도에서 활발해 생성되었다. 오스테나이트 결정립내에서 개재물로부터 핵생성된 일차 acicular ferite의 생성량은 전체 aicular ferrite의 약 20% 정도로 적었으며 대부분의 acicular ferrite는 일차 acicular ferrite로부터 생성된 이차 acicular ferrite인 것으로 나타났다. 이차 acicular ferrite는 plate사이에 Fe3C층이 존재하는 것으로 보아 확산기구에 의해 생성되는 것으로 생각된다. 개재물은 TiO, TiO2, TiN, MnS, AI2O3 MnO(galaxite)등으로 구성된 복합상이었으며 개재물이 일차 acicular ferrite의 핵생성 site로 작용하기 위해서는 약 1$\mu\textrm{m}$이상의 크기가 효과적인 것으로 나타났다. Ti 산화물과 TiN는 직접적인 acicular ferrite의 핵생성 site로 작용하기보다는 MnS, galaxite 등의 석출 site로 작용하여 개재물의 크기를 증가시킴으로써 acicular ferrite의 생성을 촉진시키는 것으로 생각된다.
본 논문에서는 은닉 마르코프 모형(HMM)을 이용하여 사람이 쓴 필기의 통계적 특징을 갖는 글씨를 생성하는 방법에 대해서 기술코자 한다. 온라인 필기처럼 같이 필기 궤적을 시계열 신호로 표현하고, 그 특징을 통계적 모형의 하나인 HMM으로 표현한다. HMM은 시계열 신호에 대응하는 모형 내부 경로와 심볼열의 확률 분포를 표현하는 함수이다. 따라서 최적 경로에서 볼 수 있는 최적 출력 심볼열은 훈련 필기 데이타의 평균적 필기 특징에 해당한다. HMM이 주어졌을 때 HMM에서 최적의 패턴을 해석적으로 구하는 방법은 알려져 있지 않다. 본 논문에서는 동적 프로그래밍 기법을 적용하여 HMM이나 HMM 네트워크 모형에서 필기를 생성하는 방법을 제시하고, 아울러 HMM의 문제점을 지적한다.
일반적으로 발음열 자동 생성기는 음성 인식 및 음성 합성에 사용되며, 그 주된 역할은 입력된 한글 철자에 대해 발음 나는 데로 표기된 음소열로 출력하는 것이다. 그러나 실제 입력되는 문장에는 특수 기호 및 알파벳. 아라비아 숫자, 영어 단어, 알파벳과 숫자가 혼용된 약어, 기호 단위 명사 등이 포함되어 있다. 게다가 아라비아 숫자의 경우 단위 명사의 종류에 따라서 뿐만 아니라, 문맥에 따라 숫자를 읽는 방식이 달라지게 된다. 이러한 모든 현상들을 발음열 생성기 내부에서 처리하게 되면 선행작업이 상대적으로 크게 되어 과부하 문제 가 발생된다. 또한 어절 내의 문맥 정보만으로 정확한 변환 결과를 얻기 힘들기 때문에 형태소 분석 수행 결과 및 예외처리를 위 한 루틴을 포함하여 한글 자소 단위의 입력형식으로 변환하는 전처리 시스템을 구성하였다.
킬른형 열분해 반응기를 이용하여 혼합폐플라스틱의 열분해로부터 얻어진 고분자성분의 열적분해 특성에 관한 연구를 TGA와 GC-MS를 이용하여 수행하였다. 열적분해의 속도론적 연구는 $10{\sim}50^{\circ}C/min$ 사이의 여러 가열속도에서 비등온 질량감소 기술을 이용하여 수행하였으며 활성화 에너지 및 반응 차수와 같은 속도 상수들에 대한 정보를 얻기 위하여 문헌에 제시된 여러 가지의 속도론 해석방법을 이용하여 질량감소곡선 및 그 미분 값을 해석하였다. 또한 회분식 열분해 반응기를 이용하여 반응온도에 따른 액상 생성물의 수율변화를 고찰하였으며 GC-MS를 이용하여 액상 생성물의 반응온도 증가에 따른 특성연구를 수행하였다.
본 논문에서는 시계열 데이터베이스에서 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 정규화 변환은 시계열 데이터간의 절대적인 유클리드 거리에 관계없이, 구성하는 값들의 상대적인 변화 추이가 유사한 패턴을 갖는 시계열 데이터를 검색하는 데에 유용하다. 제안된 알고리즘은 몇 개의 질의 시퀀스 길이에 대해서만 각각 인덱스를 생성한 후, 이를 이용하여 모든 가능한 길이의 질의 시퀀스에 대해서 탐색을 수행한다. 이때, 착오 기각이 발생하지 않음을 증명한다. 본 논문에서는 이와 같이 인덱스가 요구되는 모든 경우 중에서 적당한 간격의 일부에 대해서만 생성된 인덱스를 이용한 탐색 기법을 인덱스 보간법이라 부른다. 질의 시퀀스의 길이 256~512 중 다섯 개의 길이에 대해 인덱스를 생성하여 실험한 결과, 탐색 결과를 선택률이 10-5일 때 제안된 알고리즘의 탐색 성능이 순차 검색에 비하여 평균 14.6배 개선되었다.
지금까지 문자열 데이타에 대한 선택도 추정은 문자열들의 등장 회수에 대한 정보를 저장하고 있는 '카운트 서픽스 트리'를 생성한 뒤, 이 트리를 이용하여 부분 문자열들의 선택도를 추정하는 방법으로 이루어졌다. 그런데, 문자열 데이타가 생물학 서열처럼 매우 길어질 경우 카운트 서픽스 트리를 생성하는 일은 거의 불가능해진다는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 길이가 q인 부분 문자열들만을 삽입한 '카운트 큐그램 트리'를 제안한다. 카운트 큐그램 트리는 서열 내의 길이가 q 이하인 모든 부분 문자열(큐그램) 들의 정확한 등장 회수를 저장하고 있으며, 문자열의 전체 길이 N에 상관없는 크기로, O(N) 시간에 생성 가능하다. 또한, 이 논문에서는 카운트 큐그램 트리를 이용한 'k번째 최대겹침' 추정 방법을 제시한다. 이 추정 방법은 질의 문자열을 길이 q인 부분 문자열로 나눌 때 부분 문자열들의 겹치는 정도 k를 선택할 수 있도록 한 방법으로 이전 연구에서 제시한 '최대겹침' 방법을 확장하였다. q와 k를 변화시키며 진행한 실험 올 통해 대부분의 경우에 매우 정확하게 선택도를 추정할 수 있음을 확인하였다.
최근에 인터넷 경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정을 관한 연구가 증가하고 있다. 그러나 이것들은 경매 물품 대한 최근의 추세와 시간에 따른 주기변화를 반영하지 못하여 잘못된 낙찰 예정가를 생성하는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하고자 수요 예측에서 사용하는 시계열 분석을 이용하여 경매기록 데이터베이스로부터 경매 물품에 맞는 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 또한 성능 분석을 통하여 시계열 분석 방법에 의한 낙찰 예정가 생성방법의 특징을 비교하고 분석한다. 여기서 제안된 방법이 경매 물품의 실제 낙찰가와 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품이 지나치게 낮은 가격으로 낙찰 되는 경우를 줄일 수 있음을 연구한다.
은행잎은 자체에 존재하는 ginkgolide A, B, C, J 및 bilobalide의 강한 살충작용으로 인해 제대로 분해가 진행되지 않아 그대로 방치할 시 사고를 유발 할 수 있는 폐기물 바이오매스이다. 은행잎 바이오매스는 적절한 기술 적용을 통해 연료나 화학물질로 전환할 수 있다. 본 연구에서는 은행잎의 급속 열분해 반응과정에서 열분해 온도, 최소 유동화 속도, 샘플의 크기를 변화 시키면서 생성물 특성에 대한 연구를 수행하였다. 열분해 온도 400~550℃, 최소 유동화 속도 2.0~4.0 Umf, 그리고 바이오매스 샘플의 크기에 변화 따라 생성물의 수율과 특성의 변화를 확인하였다. 급속 열분해는 기포 유동층 반응기에서 모래를 층 물질로 사용하여 400~500℃ 구간에서 진행하였다. 열분해 후 액상 생성물의 수율은 온도에 따라 33.66~40.01 wt%였으며, 기상 생성물 중 CO2와 CO의 선택성이 높았고, 온도 증가에 따라 CO2의 선택성은 낮아지고 CO의 선택성은 높아졌다. 반응 온도 450℃, 유동화 속도 3.0×Umf, 0.43~0.71 mm 입자 크기에서 급속 열분해를 진행한 결과 40.01 wt%의 바이오-오일 수율을 얻었으며, 30.17 MJ/kg의 고위발열량을 나타냈다. 생성된 바이오-오일을 GC-MS를 통해 분석해본 결과 다양한 페놀 화합물 및 벤젠 유도체가 생성된 것을 확인하였다. 본 연구에서 은행잎 폐기물 바이오매스의 처리와 함께 활용 가능성을 급속 열분해를 통해 확인하였다.
Medium-density fiberboard의 최적 열분해 조건을 찾기 위해 유동층 반응기를 이용하여 다양한 실험조건에서 급속열분해 실험을 수행하였다. 열분해 온도를 $425^{\circ}C$와 $575^{\circ}C$ 사이에서 변화시켰을 때, $525^{\circ}C$에서 최대 바이오오일 수율 52 wt%를 얻을 수 있었다. 열분해 온도가 높을수록 생성되는 바이오오일의 품질이 좋은 것으로 나타났다. 높은 온도에서 열분해 반응을 수행할 경우, 상당한 양의 oxygenates 및 acids 물질들이 분해되고, 대신 aromatics와 phenolics 같은 고부가가치 물질들이 생성되었다. 기체상 생성물의 대부분은 CO와 $CO_2$였다. 열분해 온도가 높을수록 CO와 $C_1-C_4$ 탄화수소 생성량이 많았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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