최근 기후변화로 인한 집중호우, 가뭄 등 예측하기 어려운 사태가 발생하면서 깨끗하고 안정적인 용수공급 기술의 필요성이 대두되고 있다. 이에 IoT와 기존 물관리시스템을 결합한 스마트워터그리드 출범은 실시간으로 수요와 공급량의 정보를 취득하여 물 관리 효율성을 제고 할 수 있게 되었다. 실시간 수요량 자료를 이용하여 물 수요량 예측을 통한 최적의 물 공급량을 결정할 수 있다. 이 때 스마트워터그리드의 핵심 기술은 실시간으로 취득한 자료의 품질관리라 할 수 있다. 본 연구 대상지역인 영종도 112 블록에는 528개 AMI 스마트 미터를 이용하여 1시간 단위의 물 수요량 자료를 원격 검침하고 있다. 각 수용가에 설치된 AMI 센서를 통해 수집된 자료에는 오류를 포함할 수 있는데 통신 장애, 미터기 고장 및 교체 등으로 발생된다. 결측된 수요량 자료는 상수관망 수리해석에 사용되는 기본자료로서 비표본오차를 증가시켜 검정력과 정확성을 결여시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 수집된 자료를 가용할 수 있는 자료로 정제하고 대체하기 위해 완전히 관찰된 자료(complete data)만을 이용하여 각 시간에 따른 관경별, 용도별 그리고 요일별 수요패턴을 추정한다. 결측된 자료는 기존에 사용되는 평균대체법과 핫덱 대체(hot deck imputation) 등과 비교 검증한다.
본 실험은 생산지별 채취시기별 물리적 화학적 성상의 차이를 파악하여, 그 상이성을 최소화하여 비교적 높은 품질의 옻칠을 생산하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 실험에 사용한 생칠은 국내 원주산 생칠과 중국의 섬서성(陳西省)산 생칠, 귀주성(貴州省)산 생칠, 안휘성(安微省)산 생칠 등이었다. 정제 특성 실험은 실험실용 정제기에 의하여 수행하였으며 이 정제기에 의해서 생산된 옻칠은 도막의 건조시간, 인장강도, 도막의 균일성 등과 같은 기계적 성질을 시험하였다. 도막은 자동 도포기(Film applicator)로 만들었고, 만들어진 도막은 만능재료시험기를 이용하여 인장강도를 시험하였다. 도막의 균일성은 주사전자현미경과 공초점 현미경에 의하여 2차원 및 3차원 화상을 얻어 판정하였다. 채취시기에 따른 정제조건 변이는 없었으나 생산된 옻칠의 점도는 시기에 따라 크게 변함을 알 수 있었다. 흑칠 제조시 철분의 굵기에 따라 혼합시기를 다르게 함으로써 이 흑칠의 점도를 조절할 수 있었다. 정제시간의 길이, 점도, 인장강도 등이 정제조건보다는 산지에 따라서 크게 달라짐을 알 수 있었다.
담즙산과 결합을 하여 콜레스테롤 농도에 영향을 주는 것으로 보고된 대두 단백질의 생체내 효소에 의한 미분해성 분획물 개량 메주로부터 분리하였다. 개량 메주로부터 pH 6.8 과 pH 4.5의 분획물들을 분리하여, 초음파 처리와 투석을 행한 후 Sephadex G-75 column chromatography를 실시하여 부분 정제하였다. 부분 정제된 분획물들을 chemiluminescence 방법에 의해 in vitro에서 검색을 한 결과, pH 4.5 분획물중의 하나가 담즙산과 강하게 결합하는 것으로 밝혀졌다. 또한 대두 기원의 pepsin 비분해성 분획물 또한 pH 4.5 분획물의 chemiluminescence 결과와 일치하였다. 따라서 본 연구에서 고안한 chemiluminescence 법은 in vitro에서 담즙산 결합 활성도 측정 및 콜레스테롤 대사에 관한 연구의 기본적인 연구 수단을 평가되며 따라서 본 연구 결과는 이 분야의 연구에 기초 자료로 제공될 수 있는 가능성을 제시하였다.
일반적으로 화학공정에서 적절한 조성으로 혼합하여 기체를 사용할 때는 순수하게 정제된 기체가 2종 또는 그 이상이 혼합된 기체보다 유용하게 이용된다. 또한 화학적으로 민감한 제품을 제조시 충진 기체로서도 순수한 기체가 필수적으로 이용되는 등 최근 화학공정 기술의 발달에 따라 순수하게 분리 또는 정제 된 각종 기체들이 제품 생산의 원료 및 공정상에서의 부원료로서 많이 이용되고 있어 기체 분리에 대한 필요성이 증가되고 있다. 예를 들어, 지구상의 생활을 떠받치고 있는 근원물질중의 하나인 산소는 생명체의 생명 유지 및 자연계에서 일어나고 있는 모든 현상에 어떠한 형태로든 관여하고 있으며 공기 부피의 약 5분의 1을 차지하고 있어 거의 무진장에 가깝게 존재하고 있다. 이러한 산소를 공기에서 가려내기란 그리 쉽지는 않다. 일반적으로는 대규모의 공기를 액화하고 액체공기의 분류에 의해 얻을 수 있지만 이를 위해 소요되는 에너지는 막대한 것이며, 일정한 규모의 설비와 장소가 필요하다. 본고에서는 고분자 막에 의해 기체를 분리하여 현재 각종 산업에 응용되고 있는 현황 및 향후 응용 가능성 있는 분야에 대한 개발 동향을 살펴보고자 관련 자료들에서 발췌하여 정리하였다.
인터넷 사용자 증가에 따라 검색 엔진의 사용 또한 급격히 늘어나고 있는 추세이다. 국내외 다양한 검색 엔진들이 존재하지만 대부분의 자료들이 기본적인 카테고리별로 링크 횟수나 키워드 빈발 횟수에 따라 정렬이 되어 있다. 그러므로 사용자들은 수동적으로 정렬된 도메인들을 따라 가는 실정이다. 본 논문에서는 수동적인 서비스가 아닌 능동적인 서비스에 중점을 둔다. 특정 카테고리 내에서 접속한 사용자에게 최근 시점을 기준으로 가장 빈번하게 접속된 도메인 정보를 제공하여 시간의 단축과 유용한 서비스를 받도록 한다. 본 논문의 서비스 모델은 인터넷 사용자의 로그 데이터베이스와 도메인 데이터베이스를 기반으로 한다. 본 논문에서 제안하는 카테고리 분류 기법으로 두 데이터베이스를 통합하고 정제한다. 정제된 데이터들은 최종적으로 순차 패턴 마이닝 기법에 의해 최종 빈발 패턴을 추출 하게 되고 특정 카테고리에 접속한 사용자에게 도메인 형태로 변환 되어 서비스 하게 된다.
국내에서 유통되는 식용유지의 벤조피렌 함량과 정제유와 압착유의 제조 공정별 벤조피렌 함량변화를 살펴보았다. 측정된 모든 식용유지의 벤조피렌 함량은 허용한계 이하로 검출되긴 하였으나, 동일한 식용유지라 하더라도 벤조피렌 함량에 큰 차이를 나타내어 원료 및 제조 공정에 따라 최종제품의 벤조피렌을 저감화시킬 수 있음을 확인할 수 있었다. 정제유 및 압착유의 제조 공정별 벤조피렌 함량을 분석한 결과, 정제 공정을 거치면서 원유 및 착유 원유에 함유되어있던 벤조피렌의 함량이 꾸준히 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 옥수수유의 경우는 옥수수 배아를 압착 착유하는 과정에서 벤조피렌의 발생이 증가되었으며, 참기름의 경우는 참깨의 볶음 과정에서 벤조피렌이 급격히 발생하는 것을 확인할 수 있었다. 즉 식용유지의 제조 공정 중고온 처리과정에서 벤조피렌의 발생량이 급증하였으며, 이후 정제 공정에서 꾸준히 감소되는 현상을 나타내었다. 이러한 결과는 이후 벤조피렌의 저감화를 위한 공정개선의 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
한국산 두류 중의 ${\alpha}-Amylase$ 저해물질의 이화학적 특성에 관한 기초자료를 얻기 위하여 검정콩으로부터 ${\alpha}-Amylase$ 저해물질을 분리, 정제하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 검정콩 ${\alpha}-Amylase$ 저해물질도 SDS-PAGE상에서 단일밴드를 확인하였고, capillary electrophoresis에서 순도를 확인하였으며, 정제된 저해물질의 비활성도는 544.0 units/mg, 정제도는 약 18배였으며, SDS-PAGE 상에서 분자량은 25 KD이였다. 검정콩 ${\alpha}-Amylase$ 저해물질의 주요 아미노산은 glutamic acid, aspartic acid 및 lysine 순이었다. 정색반응 결과 검정콩 ${\alpha}-Amylase$ 저해물질은 당단백질로 추정되었으며, 탄수화물 함량은 3.2%로 나타났다.
부생가스 발생 및 이용현황보고서(2015)에 따르면 철강 사업에서 나오는 부생가스는 국내 연간 8,000만톤으로 추정된다. 이를 정제할 경우 다량의 수소 생산이 가능하여 수소 정제시설과 관련해 활발한 연구 개발이 진행 중이다. 본 연구에서는 부생가스 기반 수소 정제시설의 구성요소를 분석하고 위험요인을 조사하여 정량적 위험성 평가(QRA)를 실시하였다. 위험도 분석 결과는 허용 가능 수준으로 도출되었으며 수소의 위험성을 고려한 시설물의 안전성 향상을 위한 기초자료로 활용할 예정이다.
지상라이다는 시간과 인력의 소모를 절감하면서도 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있으므로 3차원 지적, 문화재보호, 건설관리 등에 활용되고 있다. 본 연구에서는 포인트 클라우드를 기반으로 한 실내 3차원 모델 구축 기법을 제시하였다. 제시한 방안은 세그먼테이션 단계와 외곽선 추출 단계로 이루어진다. 세그먼테이션 단계에서는 RANSAC과 정제격자를 이용하여 포인트 클라우드를 동일 평면에 따라 분할한다. 외곽선 추출단계에서는 외곽선 추출 격자를 이용하여 3차원 모델의 경계선을 추출한다. 또한 모델링에 사용되지 않은 포인트들을 메쉬자료화여 실내 공간의 세부 묘사를 위한 자료로 활용하였다. 제시한 모델링 기법은 메쉬자료를 이용하여 3차원 모델 구축을 하던 작업과정을 크게 개선하였다. 하지만 실내 공간의 환경 특성에 따라 RANSAC 경계값, 정제격자와 외곽선 추출 격자 크기의 조정이 필요하며 원형 또한 곡선 형태를 지닌 실내 구조물의 외곽선 추출을 위한 알고리즘의 개선이 필요하다.
국내산 갈조류로부터 생리 기능성이 우수한 수용성 식이섬유 소재를 개발하기 위한 기초자료를 얻기위해 다시마와 미역(엽상체와 포자엽 각각)으로부터 fucoidan을 추출, 정제하여 그 특성을 조사하였다 Fucoidan의 추출 조건은 pH 2.0의 산성 추출액으로 $65^{\circ}C$I에서 1시간 씩 3회 추출을 하였고 cetylpyridinium chloride를 사용하여 부분 정제하였다. 부분 정제 fucoidan의 수율은 다시마 $2.71\%$, 미역포자엽 $6.65\%$, 미역 엽상체$0.40\%$였다. 특히 미역포자엽의 수율이 가장 높은 반면에 미역 엽상체는 가장 낮아 부위에 따른 차이가 매우 큼을 알 수 있었다. DEAE-Sephadex A-25 이온 교환 칼럼으로 부분 정제 fucoidan을 분획한 결과 다시마, 미역포자엽 모두 3종의 fraction으로 분획되었고 각 fraction은 전기 영동상에서 2종 이상의 band가 검출되어 불균일함을 알 수 있었다 이온 교환 칼럼으로 분획한 주fraction을 다시 알콜 분별 침전법으로 재분획한 결과 다시마와 미역포자엽은 에탄올농도 $60-70\%$에서 침전된 fraction이 cellulose acetate 전기 영동 및 gel filteration chromatography상에서 균일성을 나타내었다. 균일하게 정제된 fucoidan의 fucose : galactose : 황산기의 mole 조성비는 다시마, 미역포자엽이 각각 1 : 0.31 : 2.43,1 : 0.87 : 1.99였다. 분자량은 다시마가 31,000, 미역포자엽이 38,000으로 비교적 적었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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