• 청정기술
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• 제27권2호
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• pp.168-173
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• 2021

도금폐수의 처리는 폐수의 pH, 중금속 및 시안(CN)함유에 따라 다양하고 복잡한 공정이 적용된다. 이중 시안(CN)의 처리는 차아염소산(NaOCl)을 이용한 알칼리 염소 처리법이 일반적으로 많이 사용되고 있다. 그러나, 암모니아성 질소(NH₃-N)와 시안(CN)이 동시에 함유될 경우 암모니아성 질소(NH₃-N)의 처리를 위해 차아염소산(NaOCl) 이 과다하게 소비되는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구는 시안(CN)처리에 있어서 1) 알칼리염소법에서 암모니아성 질소(NH₃-N)농도에 따른 차아염소산(NaOCl)의 소모량을 조사하고 2) ferrate (VI)가 시안(CN)을 선택적으로 처리할 수 있는지를 평가하였다. 모의폐수를 이용한 실험결과 알칼리염소법에서는 암모니아성 질소(NH₃-N)농도가 높을수록 시안(CN)의 제거율이 감소하였으며 차아염소산(NaOCl)의 소비량이 암모니아성 질소(NH₃-N) 농도에 따라 선형적으로 증가하였다. Ferrate (VI)를 이용한 시안(CN) 제거에서는 암모니아성 질소(NH₃-N) 농도에 관계없이 시안(CN)의 제거를 확인하였으며 이때 암모니아성 질소(NH₃-N)의 제거율은 낮아 ferrate (VI)가 시안(CN)을 선택적으로 제거함을 확인하였다. Ferrate (VI)의 시안(CN) 제거효율은 pH가 낮을수록 높게 나타났고 ferrate (VI) 주입량에 관계없이 99% 이상을 보였다. 실제 도금폐수에 적용한 결과에서는 ferrate (VI)와 시안(CN)의 투입 몰비 1:1에서 99% 이상의 높은 제거율을 보였으며 이는 화학양론 반응식의 몰비와 일치하는 결과로 모의 폐수와 동일하게 암모니아성 질소(NH₃-N) 및 기타오염물질이 함유된 실제 폐수에서도 선택적으로 시안(CN)을 제거하는 것으로 확인되었다.

• 한국안광학회지
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• 제19권3호
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• pp.331-337
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• 2014

목적: 본 연구에서는 기존의 사위검사법인 하웰검사와 토링톤검사 및 개발된 사위검사법인 3차원편광검사를 사용하여 양안의 융합제거 시간에 따른 사위량을 측정하고 이를 비교해 보았다. 방법: 본 연구에서는 융합을 제거하는 시간을 고려하여 여러 사위검사법으로 사위량을 측정하고 비교하였다. 사위 측정에는 하웰검사, 토링톤검사, 3차원편광검사 등 세 가지 사위검사법을 사용하였다. 실험대상자가 실험 중에 사위성 눈피로가 유발되지 않도록 하기 위해 검사의 신속함을 고려하였다. 신속한 검사를 위해 세 가지 사위검사법에 호환 가능한 검사시표와 검사렌즈를 장착한 시야제한 장치를 제작하고 검사순서를 고안하였다. 순간 분리 사위량은 개발된 시야제한 장치(apparatus)를 통해 양안의 융합 분리 순간(moment separation)에 측정하고, 안정된 분리 사위량은 양안의 융합 분리 순간 후 각각의 지시상자의 움직임이 수평의 숫자배열 위에서 안정된 정지 상태를 보이는 순간(stable separation)에 측정하였다. 결과: 양안의 융합 분리 순간에 측정한 사위량(이하 "분리 순간 사위량")과 양안의 융합 분리 후 안정된 안구 정렬상태에서 측정한 사위량(이하 "분리 안정 사위량")의 비교 분석에서는 외사위(exophoria)에서 유의한 결과를 보였으며, 외사위일 때 분리 순간 사위량이 분리 안정 사위량보다 상대적으로 컸다. 세 가지 사위 검사법의 비교 분석에서는 개발된 3차원편광검사로 측정했을 때 두 가지 분리 검사 간 차이가 가장 적은 것으로 나타났다. 결론: 양안의 융합 분리 순간에 측정한 사위량과 양안의 융합 분리 후 안정된 안구 정렬 상태에서 측정한 사위량의 비교 분석에서는 외사위에서 양안의 융합 분리 순간에 측정한 사위량이 양안의 융합 분리 후 안정된 사위량보다 상대적으로 높게 측정되었다. 세 가지 사위 검사법의 비교 분석에서 두 가지 분리 방식의 검사 간 차이량은 비슷한 것으로 나타났다. 사위 검사할 때, 순간 분리 사위량과 안정된 분리 사위량을 구분없이 혼용하는 경우가 많다. 그러나 두 가지 분리 검사로 측정한 사위량 간에는 유의한 차이가 있으므로 처방전에 어떤 조건으로 사위량을 측정했는지에 대해 명확히 기입이 필요하다.

• KSBB Journal
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• 제16권2호
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• pp.146-152
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• 2001

rhGH-GST 융합단백질을 사용하여 재조합 대장균 세포 파쇄액으로부터 직접적으로 내포체의 solid-phase 재접힘을 수행할 수 있는 새로운 공정을 개발하였다. 그것은 고체 업자를 제거하는 동시에 초기에 목적딴백질을 흡착 포집할 수 있 는 expanded bed adsorption 크로마토그래피의 장점을 이용한 것이다. 세포 파쇄액 내 용해훤 내포체로부터의 풀린 융합단백질은 expanded bed adsorption 원리에 의해 STREAMLINE DEAE resin에 흡착되고 세포 찌꺼기 등 고체 입자물들은 위 방향 흐름에 의해 효과적으로 제거된다. Urea를 접차적으로 제거함으로써 융합단백질은 고체 matrix 표면에서 재접힘 된 후 염 놓도 구배에 의해 용출된다. 이 새로운 EBA-mediat$\xi$d 재접힘 방법은 응집현상을 획기적으로 줄이고 공정수율윤 향상시킬 뿐 아나라 공정단계 수를 줄일 수 있다. 이 공정은 우리가 알고 있는 한 세계에서 최초로 개발된 공정이며, 현재 single-chain polypeptide, affinity-tagged protein 등과 갈은 다른 행태의 단백질에 EBA를 사용한 재접힘 공정올 적용시키가 위한 연구가 진행되고 있다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권1호
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• pp.177-186
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• 2017

최근 무인자동차가 큰 관심을 받고 있다. 세계 최대 규모의 온라인 쇼핑 서비스업체인 아마존은 드론을 활용한 배송시스템을 개발하고 있다. 이러한 플랫폼의 항법을 위해서는 정확한 자세정보가 필요하다. 본 논문에서는 저가형 관성센서를 활용한 AHRS 구조 설계를 제안하였다. 쿼터니언기반의 운동방정식, 바이어스가 제거된 자이로 측정치, MEMS 가속도계와 지자기 센서를 이용하여 자세를 추정하는 칼만 filter를 설계하였다. MEMS 자이로의 바이어스를 제거하기 위하여 자이로 측정치와 자세 추정치를 이용하는 자이로 바이어스 제거용 칼만 filter를 추가하였다. 구현한 AHRS의 성능을 고가의 상용 Microstrain사의 3DM-GX3-25 AHRS와 비교 실험을 통하여 칼만 filter가 자이로의 바이어스 오차를 0.0001[deg/s]이하로 추정함을 볼 수 있었다. 또한 최종적으로 구해진 자세에서 롤각과 피치각은 0.2, 0.3[deg]이내의 오차를 보여주었다. 요 각은 6[deg] 이하의 오차가 발생하였다.

• 멤브레인
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• 제34권3호
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• pp.182-191
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• 2024

해당 연구는 산업 폐수에서 염료를 효율적으로 제거하기 위한 고급 박막 나노복합체(TFN) 기반 나노여과막을 개발하여 효과적인 폐수 처리 방법을 제시합니다. 최근 연구의 동향을 보면, 나노카본, 실리카 나노스피어, 금속-유기 프레임워크(MOF) 및 MoS₂와 같은 혁신적인 재료를 포함하는 TFN 막의 제조에 중점을 둡니다. 주요 목표는 염료 제거 효율을 향상 시키고 오염 방지 특성을 개선하며 염료/염 분리에 대한 높은 선택성을 유지하는 것입니다. 이 논문은 넓은 표면적, 기계적 견고성 및 특정 오염 물질 상호 작용 능력을 포함하여 이러한 나노 재료의 뚜렷한 이점을 활용하여 현재 나노여과 기술의 제한을 극복하고 물 처리 문제에 대한 지속 가능한 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.57-64
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• 2024

스마트 팩토리의 도입은 제조업 분야에서 객관적이고 효율적인 라인 관리로의 전환을 가져왔다. 그러나 대부분의 회사가 매초 수집되는 수많은 센서 데이터를 효과적으로 사용하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 활용해 제품 품질을 예측하고 효율적인 생산 공정의 관리를 목표로 한다. 보안 문제로 구체적인 센서 데이터 확인이 불가하여, "SAMSUNG SDS Brightics AI" 사이트의 반도체 공정 관련 학습용 데이터를 확보하여 연구를 진행한다. 머신러닝 모델에서 데이터의 전처리 과정은 성능을 결정짓는 중요한 요소이다. 따라서, 결측값 제거, 이상치 제거, 스케일링, 특성 제거의 전처리 과정을 통해 최적의 센서 데이터를 확보하였다. 또한, 학습 데이터셋이 불균형 데이터를 이루고 있어 오버샘플링 기법을 통해 동일한 비율을 맞추어 모델 평가 전 데이터를 준비하였다. 머신러닝에서 제공되는 다양한 모델 평가로 구한 SVM(rbf) 모델로 높은 성능(Accuracy : 97.07%, GM : 96.61%)을 확인했다. 또한, 동일한 데이터로 학습 시 "SAMSUNG SDS Brightics AI"에서 구현하였던 MLP 모델보다 더 높은 성능을 보인다. 본 연구는 센서 데이터를 활용한 양품/불량품 예측 외에도 부품 주기, 공정 조건 예측 등 다양한 주제에 적용 가능하다.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.25-32
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• 2022

최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.378-384
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• 2019

식품 폐수 처리 설비중 폐수처리장 폭기조 송풍 설비 개선을 통한 수질개선 효과 및 전기사용량 변화에 따른 온실가스 발생량을 평가 하였으며, 식품 폐수처리장에서 발생되는 슬러지를 탈수, 보관, 이송하는 설비의 효율적인 개선을 통한 전기사용량 개선전과 개선후 변화에 따른 온실가스 발생량도 함께 평가하였다. 폐수처리장 설비 개선에 따른 온실가스 배출량 평가는 폐수처리 공정으로 부터의 직접배출과 전력사용으로부터의 간접배출량으로 구분 된다. 폐수처리장 수질 개선 효과는 BOD 제거율이 63.3%, COD 제거율 42.0%, SS 제거율 71.0%, T-N제거율이 39.6%로 나타났으며, 폐수처리에 의한 온실가스 직접배출량(Scope 1)과 전력소비량 변화에 대한 온실가스 간접배출량(Scope 2)을 적용하여 온실가스 배출량을 산정한 결과 설비 개선전 3,668.8tCO2eq./yr 에서 설비 개선후 3,392.8tCO2eq./yr 으로 감소 하여 총 276.0tCO2eq./yr (8.0%)의 온실가스 감축 효과가 있는 것으로 평가 되었다. 이상의 결과는 배출원의 수질 개선 효과로 인한 것이 아니라 전기사용량 감소로 인해 온실가스 배출량이 감소하였기 때문이다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.169-172
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• 2001

본 논문에서는 회전된 문서에서의 회전각 검출과 문서에 포함된 그림, 글자, 표, 직선과 같은 구성요소를 자동으로 분석하고 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구는 입력영상을 획득하는 과정에서 발생되는 회전각에 의해 발생되는 오류를 최소화하기 위한 회전각 검출단계, 각 구성요소 검출에 불필요한 배경제거 단계, 각 구성요소의 특성을 통한 구성요소 분류단계로 이루어진다. 제안한 문서 인식 시스템의 성능 평가를 위해서 다양 한 문서에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.77-80
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• 2001

This paper presents a new threshold-based denoising method by using undecimated discrete wavelet transform (UDWT). It proved excellency of the UDWT compared with orthogonal wavelet transform (OWT), spatia1ly selective noise filtration (SSNF) and NSSNF added new parameter. Methods using the spatial correlation are effectual at edge detection and image enhancement, whereas algorithm is complex and needs more computation However, UDWT is effective at denoising and needs less computation and simple algorithm.