본 연구에서는 염소, 오존, UV에 의한 크립토스포리디움의 불활성화정도를 평가하기 위해 HCT-8세포를 사용하는 세포배양법과 최적확수기법을 결합하였다. 이 방법은 크립토스포리디움 감염성을 평가하는데 있어 "gold standard"라고 여겨지는 동물감염성 실험 만큼이나 민감하였고 소독제에 의한 크립토스포리디움의 불활성화를 측정할 수 있는 유용한 방법이었다. 실험실규모의 연구결과, $5^{\circ}C$, pH 7.0 조건에서 크립토스포리움을 약 1 log 불활성화시키기위한 염소와 오존 CT값은 각각 $1,250mg{\cdot}min/L,\;16mg{\cdot}min/L$ 이었다. 이는 오존을 사용하여 소독하였을 때 조차도 낮은 온도에서는 크립토스포리디움을 불활성화시키기 어렵다는 것을 보여주는 것이다. 염소와 오존과는 달리 UV는 온도에 상관없이 크립토스포리디움을 불활성화시키기에 매우 효과적이어서 UV가 2 $mJ/cm^2$ 조사되었을 때 크립토스포리디움이 3 log 이상 불활성화되었다.
하폐수 처리에 대한 제어는 2가지의 장점을 가지고 있다. 유출수의 수질을 제어할 수 있다는 것과 하폐수 처리 비용의 절감이 그것이다. 본 연구의 목적은 부영양화의 원인물질로 잘 알려져 있는 암모니아성 질소를 제어함을 목적으로 한다. 제어는 간략화된 활성슬러지 모델 1(ASM No. 1)에 기초하고 있으며, 제어 방법은 다음과 같다. 우선, 유입수중 암모늄 농도를 측정하고, 간략화된 활성슬러지 모델 1(ASM No. 1)에 의하여 유출수 암모늄 농도가 1.0 mg/L가 아닐 경우 유출수의 암모늄 농도가 1.0 mg/L가 되도록 최적의 포기 시간을 산정하고 결정한다. 다음단계에서 유입수의 암모늄 농도를 교정한다. 이 과정은 계속적으로 반복되었다. 이와같은 방법에 의해 호기-무산소 조건을 반복하는 SBR 반응조가 한달간 제어되었다. 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 유출수의 암모늄 농도는 $0.22\sim3.1$ mg/L 범위를 순회하였으며, 유출수 암모늄 농도의 평균값은 1.1 mg/L이었다. 본 연구에서 사용된 Adaptive control 방법은 암모늄의 유출수 농도를 제어하고 예측하는데 매우 효과적이었다.
유류 및 중금속으로 오염된 토양에서 Pb 및 Cd에 내성을 갖는 미생물을 분리하여 미생물 내 중금속 흡착 특성을 조사하였다. 분리한 토착미생물의 Pb 및 Cd의 흡착특성과 흡착에 영향을 미치는 요인 중에 생장단계, 중금속 농도, 생물량, pH, 온도에 따른 영향을 비교하였다. 또한 흡착등온식을 적용하여 중금속의 흡착용량과 흡착강도를 알아보았다. 낮은 중금속 초기 농도와 높은 생물량에서 높은 중금속 제거 효율을 가지며 중금속 마다 다른 흡착 효율을 보여 주었다. 흡착 효율은 미생물 생장 말기, pH 5~9 조건에서 최적의 효율을 나타내었으나, 25~$35^{\circ}C$에서 온도 변화에 따른 영향은 미미하였다. 생물흡착 과정을 Langmuir 등온 흡착식에 적용하면, 이론적 최대 흡착량은 Pb와 Cd에 대해서 각각 62.11과 192.31 mg/g로 나타났고, $R^2$가 0.71과 0.98로 계산되었다. Cd는 세포 표면의 단일 층에 단분자 흡착에 의한 생물흡착이 진행되었으나, Pb는 미생물 대사 작용을 통한 세포 내로의 축적 작용과 미생물 내 음이온과의 반응에 의한 침전물 형성작용 둥을 통하여 생물흡착이 진행된 것으로 판단된다.
전 세계 화석 에너지의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 기존의 화석 에너지 사용 국가뿐만 아니라 개발도상국의 화석 에너지 사용량 또한 증대되면서 유한한 화석 에너지의 고갈에 대한 불안감은 커지고 있다. 또한 화석에너지로 인한 환경오염, 경제적 사회적 문제는 해결해야 할 과제로 남아있다. 태양광은 환경을 해치지 않는 청정에너지이지만, 태양광 발전소를 설치하는 과정에서 여러 문제가 발생한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 수상 태양광 발전소가 대안으로 떠오르고 있다. 하지만 아직까지 수상 태양광 발전소에 대한 입지 분석이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 수상 태양광 발전소의 입지 조건을 지형 및 기후 인자를 이용한 계층분석법을 통해 결과를 분석하였다. 그리고 적합분류표에 따라 각각 인자들의 속성정보에 점수를 부여하고, 여기에 가중치를 곱한 뒤 점수를 시각화하여 분석하였다. 그 결과 경상북도 북부지역의 점수 분포가 남부지역보다 높게 나왔다. 특히 안동시의 안동호와 영양군의 저수지가 최적입지로 추출되었다. 낮은 점수가 나온 곳은 강, 하천의 중심부가 아닌 하천의 경계면이었다. 본 연구를 통해 더욱 정확한 수상 태양광 발전소 입지 분석이 될 것이라고 기대한다.
계면활성제에 의해 형성되는 미셀의 바깥층에 전기적인 영향을 주는 전해질과 미셀의 구조 자체를 변화시키는 유기물질 단량체를 첨가제로 각종 혼합 계면활성제 용액에 적용함으로써 토양세척 효율에 미치는 영향을 검토하였다. 혼합 계면활성제[$POE_5$/SDS] 및 NaCl을 첨가농도를 변화시키면 용액의 표면장력과 CMC 값을 측정하여 세척효율과의 상관 관계를 규명하고, 세척효율이 상승되는 혼합 계면활성제와 NaCl의 최적 혼합조건을 도출하고자 하였다. 실험 결과, 0.01M의 NaCl이 첨가될 때가 NaCl을 넣지 않았을 때보다 $POE_5$의 혼합 농도비가 80%까지 증가됨에 따라 세척효율이 비례적으로 증가하였으며, $POE_5$/SDS(80%/20%) 3%용액 적용시 90%의 높은 세척효율을 나타내었다. 반면 비이온계 계면활성제인 $POE_5$ 단일 성분 수용액에 대한 NaCl의 영향은 극히 미미하였다. SDS 단일 성분 수용액에 대한 CMC값은 0.049% 로 $POE_5$ 단일 성분 수용액에 대한 CMC값인 0.016%보다 높지만, 혼합 게면활성제의 CMC값은 $POE_5$의 혼합 농도비가 증가됨에 따라 감소되는 경향을 나타내었다. 유기물질 단량체인 알코올류는 탄화수소 사슬의 길이가 길수록, 직쇄형보다는 가지형이 토양세척용 첨가제로 적합하였다.
토종어류를 이용한 효율적인 생태학적 모기 방제 방법을 제안하기 위해 서산지역에 서식하는 토종어류를 이용하여 모기를 제어할 수 있는 최적 조건을 알아보았다. 어류 종류별에 따른 모기유충 포식률과 온도차에 따른 포식활동의 변화를 알아본 결과, $32^{\circ}C$의 환경에서는 왜몰개가 가장 높은 포식률을 보였고 미꾸라지가 가장 낮은 포식률을 보였다. 반면 낮은 온도의 환경에서는 왜몰개와 얼룩동사리가 가장 빠른 시간에 높은 포식률을 보인 반면, 미꾸라지는 온도와 상관없이 어류 6종 중에 모기유충 포식률이 가장 낮았다. 수심에 따른 어류 종류별 모기유충 포식률은 왜몰개와 참붕어가 수조의 아랫부분에서, 붕어와 얼룩동사리는 수조 바닥부분에서 높은 포식률을 보였고, 미꾸라지는 수조 바닥부분에서 모기유충을 섭식하였다. 그리고 대륙송사리는 수표면에서 95%의 높은 포식률을 보였다. 서로 다른 위치에서 먹이활동을 하는 어류 3종을 선정하여 모기유충 50마리를 포식하는데 걸리는 시간을 측정한 결과, 왜몰개 2마리는 10분, 대륙송사리 2마리는 21분 그리고 미꾸라지 2마리는 45분이 걸렸다. 반면 미꾸라지와 왜몰개를 각각 1마리씩 넣었을 때는 8분, 미꾸라지와 대륙송사리를 넣었을 때는 17분이 걸렸다.
와편모조류 Alexandrium affine의 생장에 대한 수온, 염분 및 광 조건 실내실험을 통해서 살펴보았다. A. affine의 최대성장속도($0.69day^{-1}$)는 수온 $25^{\circ}C$, 염분 25 psu로 나타났으며, 최적생장(최대성장속도의 80 %)은 수온 $20{\sim}25^{\circ}C$의 염분은 20 ~ 35 psu로 나타났다. 따라서 A. affine는 비교적 협온성이며, 광염성의 생리학적 특성을 가지고 있는 것으로 생각된다. 광량에 따른 생장 실험결과에서 유도된 생장식은 ${\mu}=0.75(I-4.25)/(I+65.47)$로, 보상광량($I_c$)은 $4.25{\mu}mol\;m^{-2}s^{-1}$, 반포화광량($K_I$)은 $57.0{\mu}mol\;m^{-2}s^{-1}$로 나타났다. 결론적으로 A. affine는 하계에 낮은 광, 염분의 변동 폭이 큰 연안해역에서도 우점화 할 수 있는 유리한 생리적 특성을 보이는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 네트워크 환경에서 원격사용자들의 몰입형 상호작용을 위한 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법을 제안한다. 그룹 동기화의 목적은 사용자의 몰입감을 높이기 위해서 모든 참여자가 동시에 상호작용이 가능하게 하는 것이다. 기존 방법은 시간 정확도를 향상을 위해 대부분 NTP(Network Time Protocol) 기반의 시간 동기화 방식에 초점이 맞추어져 있다. 동기화 서버에서는 미디어 재생 시간을 제어하기 위해 이동 평균 필터를 사용한다. 그 한 예로서, 지수 가중평균 방법은 입력 데이터의 변화가 크지 않으면 정확하게 재생 시간을 추종하고 예측하나 네트워크, 코덱, 시스템 상태의 급격한 변화가 있을 때는 안정화를 위해 더 많이 시간이 필요하다. 이런 문제점을 개선하기 위해서 데이터의 특성을 반영할 수 있는 딥러닝 기반의 그룹 동기화 기법인 DeepGroupSync를 제안한다. 제안한 딥러닝 모델은 시계열의 재생 지연 시간을 이용하여 최적의 재생 시간을 예측하는 두 개의 GRU(gated recurrent unit) 계층과 하나의 완전 연결 계층으로 구성된다. 실험에서는 기존의 지수 가중평균 기반 방법과 제안한 DeepGroupSync 방법에 대한 성능을 평가한다. 실험 결과로부터 예상하지 못한 급격한 네트워크 조건 변화에 대해서 제안한 방법이 기존 방법보다 더 강건함을 볼 수 있다.
본 논문에서는 AI 기반 설계 탐색 기법을 활용하여 선박의 주요 치수 최적화를 수행하였다. 설계 탐색 기법은 최적화 프로그램 HEEDS의 SHERPA 알고리즘을 사용하였다. 유동 해석은 상용 CFD 코드인 STAR-CCM+를 사용하였고, 주요 치수 변환은 전처리 과정에서 JAVA Script와 Python을 사용하여 선박의 치수가 자동으로 변환되도록 설정하였다. 대상 선박은 소형 쌍동선형으로 주요 치수 최적화는 한쪽 선형의 길이, 폭, 흘수 그리고 단동선형 간의 간격에 대하여 수행되었다. 최적화 알고리즘에 사용된 목적함수는 총저항이며, 내부 의장 시스템의 크기 등을 고려한 배수 체적의 범위를 제한조건으로 선정하였다. 그 결과 최적 선형의 주요 치수는 기존 선형 대비 ±5% 내에서 변화가 있었고 총저항은 약 11% 개선된 결과를 보였다. 본 연구를 통해 선박의 형상을 직접 변경하지 않더라도 주요 치수 최적화를 통해 선박의 저항 성능이 향상됨을 확인하였고, 다양한 선박의 주요 치수 최적화를 통한 성능 향상에 활용이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 수치해석과 현장계측을 연계하여 압밀과 재하폭의 영향을 고려한 연약지반 상 팽이말뚝기초의 최적 침하량을 평가하여 기존의 침하량 산정법을 수정한산정 기법을 제안하였다. 팽이기초공법이 적용되는 연약지반(점성토, 사질토)을 선정하고, 3차원 유한요소해석을 통해 현재 팽이기초공법에서 고려치 못하는 압밀과 재하폭의 영향을 분석하였다. 분석 결과, $7\times7$ 이상의 팽이배열을 가지는 경우, 재하폭의 증가에 따라 영향깊이가 더 이상 증가하지 않는 것으로 나타났다. 이 때, 팽이말뚝 1개의 폭 BT(=0.5m)에서, 최대 영향깊이는 점성토지반의 경우에 28BT 정도를 보였으며, 사질토지반은 최대 $18B_T$로 나타났다. 본 연구 결과, 현재 재하폭과 압밀의 영향을 고려하지 못하는 팽이기초 침하량 산정식은 실제 계측 침하량과 비교하여 약 2배 이상 과다하게 산정하고 있음을 알 수 있었다. 이를 바탕으로 연약 단일지반에 따른 bilinear 형태의 영향깊이 산정식과 하중분산각을 제안하였고, 이를 통해 산정된 침하량은 실제 침하량과 비교적 유사하게 나타나 국내 현장조건을 적절히 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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