Lincomycin의 추출을 위한 최적용매 및 최적 추출조건을 조사하였고 회분식 다단 추출을 시도하는 한편, 연속식 3단 향류추출장치를 개발하여 lincomycin의 추출효율을 조사하였다. 연속식 3단 향류추출장치를 운전한 결과 회분식 추출과 마찬가지로 단수가 증가함에 따라 lincomycin의 추출효율이 증가함이 확인되었고, 3단을 거친 수용액상에서는 lincomycin이 거의 발견되지 않음이 확인되었다.
몇 년 전부터 에스프레소 커피를 비롯한 원두커피 섭취량이 해마다 증가하고 있지만 이러한 성장에도 불구하고 아직까지는 대중들의 원두커피에 대한 인식이 부족하며 손쉽고 값싸게 즐길 수 없는 실정 이다. 또한 대부분의 원두커피 추출기는 전기를 이용한 커피메이커가 대부분이고 이러한 추출기는 수입제품이어서 맡은 외화가 낭비되고 있으며 이는 원두커피의 대중화를 가속화 시키지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 침출식, 반투과식의 추출방식에서 벗어나 에스프레소의 추출원리인 투과식 방법을 응용한 휴대용 커피 추출기를 고안하였다. (중략)
본 논문에서는 손실을 고려한 등가 회로 분석을 통하여 자계 결합 무선 전력 전송 시스템에서의 결합 계수 추출식을 유도하였다. 부하 저항을 고려한 유도된 추출식을 이용하여 결합 모드 이론을 이용한 기존의 추출식을 일반화시켰다. 따라서 우수/기수 모드 해석이 불필요하기 때문에 측정 과정에서 쉽게 결합 계수를 구할 수 있다. 또한, EM 시뮬레이션에서 두 루프를 통과하는 자속의 비를 이용하여 구한 결합 계수와 유도된 추출식을 이용하여 구한 결합 계수가 일치함을 확인할 수 있다. 자계 결합 무선 전력 전송에서의 정확한 결합 계수를 추출한다면, 시스템을 분석하고 최적화시키는 데 유용하게 활용할 수 있다.
기능성 원료로 사용되는 아로니아 열매를 포함하여 열매 이외의 비가식 부위를 이용하여 바이오 융복합 소재로의 개발을 검토하기 위하여 폴리페놀의 추출 공정변수인 추출 용매, 온도, pH, 시간 등의 추출 조건을 최적화하였다. 아로니아 부위별(열매, 잎, 가지, 송이가지)로 물, 에탄올, 메탄올을 사용하여 추출하여 총 폴리페놀 추출율이 가장 높은 물을 추출용매로 선정하였다. 비가식 부위 중 가장 높은 총 폴리페놀 함량을 보인 아로니아 잎을 폴리페놀의 주원료로 선정하였고, 실험계획법을 이용하여 비가식 부위인 잎의 폴리페놀의 열수 추출 조건을 최적화하였다. 그 결과 79.3℃, 4.5시간, pH 7.2에서 추출하는 것이 최적의 추출 조건이었으며 폴리페놀의 최대 추출 수율은 139.4±2.5 mg/g이었다. 이와 같이 아로니아 비가식 부위인 잎의 최적화된 추출조건은 기능성 바이오 소재의 생산에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
관점지향 프로그래밍은 횡단관심사를 애스펙트로 모듈화 하여 시스템의 개발 용이성, 재사용성 그리고 확장성을 향상시킨다. 이에 관점지향 프로그래밍 적용을 위한 다양한 연구가 진행되고 있으나 애스펙트를 효율적으로 개발하는 기법 관련 연구가 보다 필요한 상황이다. 본 논문에서는 애스펙트의 교차점을 구성하는 핵심요소인 결합식 추출을 위한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 결합정보 매트릭스 작성, 결합식 작성, 그리고 결합식 정제 및 확인으로 구성한 워크플로우를 수행하여 결합정보 매트릭스와 패키지 트리를 작성하고, 결합점명 패턴의 공통성을 분석하여 애스펙트 교차점의 결합식을 추출한다. 추출한 결합식은 결합점의 패키지명, 클래스명, 그리고 메소드명 패턴의 공통성을 반영하며, 기법의 산출물은 애스펙트 결합에 대한 정확한 정보를 제공한다.
DSC 실험 데이터를 이용하여 고에너지 물질의 반응속도식을 추출해내는 이론적 방법을 제안하고 알루미늄 고함유 화약(RDX/HTPB/Al)에 대한 반응속도식 추출을 수행하였다. DSC 실험 결과는 Friedman 등전환법으로 분석되며 AKTS software를 사용하였다. 질량분율에 따른 활성화에너지와 빈도인자를 추출해 내어 반응속도식을 완성하였다. 추출된 반응속도식은 기존의 ODTX 실험을 통해 추출되는 화학반응속도식 형태에 비해 이론적 측면과 정확성 측면에서 상당한 장점을 갖는다. 추출된 반응속도식의 검증을 위해 화학반응률 그리고 생성물 질량분율에 대해 DSC 실험과 동일한 조건하에서 전산모사를 수행하였으며 실험값과 잘 일치함을 확인하였다. 또한 붕소 질산칼륨($B/KNO_3$)에 대한 완속가열 전산모사를 수행하였으며 실험결과와 비교하여 DSC 반응속도식의 전산모사에의 적용가능성을 확인하였다.
본 논문은 원시코퍼스에서 추출한 동음이의어의 의미 별 공기정보를 사용한 비지도식 의미구분 시스템의 구축을 제안한다. 대용량 원시코퍼스에서 추출한 의미체계를 기준으로 의미구분을 수행하였기 때문에 비현실적인 의미체계에 의한 문제점을 해결하였고, 원시코퍼스에서 추출한 공기정보로 데이터 획득비용과 부족문제를 해소하였다 실험을 통해 의미체계의 현실화와 비지도식 훈련데이터 추출방법이 의미구분의 성능향상에 기여함을 보였다
본 논문에서는 논리합성을 위한 공통식 추출 방법을 새롭게 제안한다. 제안하는 방법은 주어진 각 논리식들에서 커널/커널 쌍들과 코커널/커널 쌍을 추출한다. 커널/커널 쌍은 주어진 논리식을 부울 나눗셈에 의해 제수, 몫, 나머지로 논리식을 다시 표현하게 된다. 다음, 여러 논리식에서 산출된 제수, 몫들에서 공통식을 추출하는 커널 교집합에 의해 공통식을 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과 기존의 공통식 산출 결과들과 비교했을 때 제안한 방법은 리터럴 개수를 줄일 수 있었다.
본 논문은 복잡한 배경에서의 얼굴 검출에 있어서 다중 특징 추출 데이터로 학습한 계단식 분류기에 의한 방법을 제안한다 얼굴 검출에서 얼굴의 패턴은 상당히 다양한 영상 표현으로 나타나기 때문에 하나의 특징 추출 방법은 사람의 얼굴을 모델링 하기에는 부족하다. 따라서 여기서는 얼굴의 전체적인 지역적인 특징을 나타내는 Subregion과, 얼굴의 주파수 특성에 따라 좀 더 세밀하고 다양한 속성들을 나타내는 Haar 웨이블릿 변환을 이용하여 다중으로 특징을 추출하여 효과적인 모델링을 시도하였다. 특징을 추출한 얼굴과 비얼굴의 패턴(pattern)을 구분하기 위해서 패턴들의 통계적인 특성을 이용하여 각 추출방법에 맞게 학습된 Bayesian 분류기를 직렬로 연결하여 사용하였으며 비얼굴은 얼굴과 유사한 비얼굴(face-like nonface) 패턴들을 사용하여 모델링 하였다. 제안한 얼굴 검출 방식의 성능은 MIT-CMU 시험 영상들을 이용하여 평가하였다. 그 결과 한 가지 특징 추출을 사용하는 것 보다 두 가지 특징 추출을 병행한 계단식 구성이 더 정확한 검출 결과를 나타내었다.
금속의 용매 추출에 amidoxime의 추출제로서의 특성을 검토하기 위하여 benzamidoxime 및 phenylacetamidoxime에 의한 금속 추출평형 및 추출속도에 관한 실험 및 이론적 고찰을 하였다 Cu, Pb, Zn 및 Cd 등 단독 금속계와 혼합 금속계에 대한 amidoxime-클로로포름에 의한 추출에서 추출비와 수소이온 농도 및 추출제 농도간의 상관관계로부터 추출기구와 추출성을 검토하고, 수상측 경막 내 확산 방정식으로부터 도출된 이론적 속도식과 실험적 속도식을 비교함으로써 초기 추출 속도식은 $R_o=k{\overline{C}}_{HRO}(C_{Mo}/C_{Ho})^{1/2}$로 표시할 수 있었으며, 추출과정의 율속 단계를 고찰하였다. amidoxime에 의한 Cu의 추출 화학종은 ${\overline{CuR_2}}$의 형이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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