다양한 금속(Ru, Mn, Co, Fe)을 $Al_2O_3$와 $CeO_2$에 담지한 촉매를 이용하여 1,2-Dichlorobenzen (1,2-DCB) 제거를 위한 촉매산화 실험을 실시하였다. 이와 더불어 동시에 NOx 제거가 이루어져 단일 촉매층에서 산화/환원 이원 기능이 가능한 촉매를 연구하고자 하였다. 실험결과 1,2-DCB 산화제거효율은 Ru/Co/$Al_2O_3$, Mn-Fe/$CeO_{2}$, 상용촉매인 Cr/$Al_2O_3$ 순으로 나타났다. 또한 1,2-DCB 산화제거효율이 가장 우수하였던 Ru/Co/$Al_2O_3$는 Chlorobenzene (CB)의 분해실험에서도 VOC 제거에 있어서 잘 알려진 Pt-Pd/$Al_2O_3$ 보다 우수한 활성을 나타내었다. 또한 $Cl_2$와 같은 생성물에 의하여 활성의 저하 및 황에 대한 내피독성과 내구성에서 우수한 결과를 얻을 수 있었다. NOx 제거에 있어서도 $260^{\circ}C$에서 NOx 전환율이 70% 정도로 나타났다.
1994년 11월에 나타난 고리 1호기 증기발생기의 전열관 누설에 대한 원인 조사결과, 손상원인은 2차측 응력부식균열(ODSCC)로 밝혀졌으므로, 이에 따른 단기적인 손상완화대책으로 (1) TiO$_2$와 보론산을 첨가한 틈새 세정, (2) TiO$_2$를 첨가한 하이드라진 담금, (3) $Na^{+}$/Cl$^{-}$ 몰비 조절, (4) 용존산소 제거, (5) T$_{HOT}$ 감소 등을 선정하였다. 이와 같은 완화 대책을 적용한 경우의 ODSCC 손상진전율을 확률론적으로 분석한 결과, 증기발생기교체(1998년 예정) 이전까지 전열관 누설에 의한 운전정지 가능성은 매우 낮게 나타났다.
본 연구는 폐 카본 슬러지로부터 불순물을 제거하여 고품위 수성 카본을 제조하고자 수행되었다. 수성 카본 슬러지는 NH$_3$를 제조하기 위해서 물의 불꽃 반응에 의해 수소가스를 생산하는 동안 부산물로써 다량 발생된다. 발생된 카본 슬러지는 황, 철, 애쉬 등의 다량의 불순물을 함유하고 있어 탈수 후 일부 저품위 카본 원료로 사용되고, 나머지는 소각되어지고 있다. 고품위 수성 카본은 기능성 카본 블랙으로써 제조가 어려울 뿐만 아니라 제조시 환경오염문제와도 밀접한 관련이 있기 때문에 오일블랙에 비해 3~5배의 가격이 비싸다. 고품위 수성 카본은 일반적으로 밧데리, 플라스틱 착색제, 전선피복 고무 첨가제 등에 사용되어지고 있다. 수성카본 슬러지를 전도체로써 사용하기 위해서는 99%이상의 탄소와 매우 낮은 불순물을 함유하고 있어야한다 따라서 제품에 막대한 영향을 미치게되는 불순물의 제거가 필수적으로 이루어져야 한다. 본 연구는 폐카본슬러지로부터 불순물을 제거하기 위해서 분쇄, 자력선별. 부유선별, 초음파처리 등을 포함한 불순물 정제실험을 수행하였다. 실험결과 전도체로써 사용하기 위한 조건을 만족하는 애쉬0.01%, 철 0.01%, 황 0.3%이하로 대부분의 불순물을 제거하였고, 비표면적은 930 m$^2$/g을 나타냈다.
2020년 1월 1일부터 국제해사기구(IMO)는 전 세계 모든 해역을 지나가는 선박을 대상으로 선박연료유의 황 함유량 상한선을 3.5 %에서 0.5 %로 낮춰 선박으로 인해 발생하는 대기오염을 줄이기 위한 강력한 규제를 실시한다. 황 함유량이 낮은 연료유를 사용하여 대기오염 물질을 줄이는 것도 중요하지만 선박을 경제적으로 운영하여 불필요한 에너지 낭비를 줄이는 것 또한 대기오염 물질을 줄이는데 큰 도움이 된다. 따라서 선박은 잡음의 영향을 받더라도 항로를 정확하게 유지하여야 한다. 항로를 정확하게 추종하기 위해 오토파일럿 시스템이 사용되지만 오토파일럿 시스템의 성능이 아무리 우수하다 하더라도 잡음의 영향을 받게 된다면 성능에 한계를 가진다. 실제 환경에서는 자이로스코프에서 측정잡음이 더해진 회두각이 오토파일럿 시스템의 입력으로 들어가 오토파일럿 시스템의 성능을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 상태추정에 쓰이는 Kalman Filter를 적용하여 잡음의 영향을 줄여주는 기법이 있지만 이 또한 역시 잡음의 영향을 완전히 제거시키는 것이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 잡음제거 성능을 더욱 더 개선시키기 위해 전진방향 구간에서는 인공지능 기술 중 하나인 다층퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron; MLP)를 적용하고, 회전구간에서는 Kalman Filter를 적용하여 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 우수한 잡음제거 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 방법이 Kalman Filter만을 사용한 경우보다 조타기의 오동작을 방지하여 선박의 전진방향 운동이 개선됨을 확인할 수 있다.
저 품위 엽납석 광석에 포함된 불순물 Fe를 제거하기 위하여 입도크기, 황산농도, 황산암모늄농도, 과산화수소농도 그리고 온도변화에 따른 제거 효율에 대하여 연구하였다. 저 품위 엽납석 광석에서 자형의 입방체 황철석이 포함된 것을 반사현미경으로 관찰할 수 있었으며, X-선 회절분석결과 주 구성광물은 석영과 딕카이트였다. 실험 결과 Fe 용출율이 최대로 나타나는 입도 -325 mesh에서, 황산농도는 2.0 M에서, 황산암모늄 농도는 10.0 g/l, 과산화수소 농도 3.0 M 그리고 최적의 용출 온도는 $70^{\circ}C$에서였다. 용해 동역학 분석에서, Fe 용해는 황철석 표면에서 일어나며 화학적 반응에 통제되는 것으로 그리고 0.066/R, $[H_2SO_4]^{1.156}$, $[(NH_4)_2SO_4]^{0.745}$, $[H_2O_2]^{0.428}$에 비례하는 것으로 나타났다.
황산염 함량이 높은 광산배수를 대상으로 황산염환원균(Sulfate reducing bacteria, SRB)을 이용한 생물반응기의 설계인자를 도출하고자 컬럼실험을 수행하였다. 생물반응기의 기질물질로 우분을 기본으로 하여 버섯퇴비를 혼합하고, 보조제로써 볏짚, 석회석을 각각 혼합하여 적용하였다. 우분(70%), 버섯퇴비(10%), 볏짚(20%)을 기질물질로 사용하였을 때 최대 82%의 용존된 총 황 제거효율을 보였고, 체류시간은 2일 일 때 높은 효율을 보였다. 생물반응기 내 광산배수의 흐름이 상향류 일 때 배출수 내 환원형태의 황이 산소와 직접 접촉하면서 재산화되어 제거효율이 감소하는 것으로 나타났다. 황산염환원에 따른 금속 황화물 형성을 유도하기 위한 무기성 슬러지의 주입은 비소의 환원성 용해 및 SRB에 독성을 발현하여 생물반응기의 장기적 운영을 저해할 수 있다. 연구결과, 우분을 포함한 혼합기질물질을 활용한 하향류의 생물반응기가 황산염 및 용존된 총 황을 효과적으로 제거하였고, 이는 황산염 함유량이 높은 염수의 광산배수에서 적용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.
반도체 공정에서는 많은 종류의 가스를 사용하는데 그들 중 염산 가스는 독성으로 인해 많은 환경오염 문제들을 야기 시키고 있다. 본 논문에서는 염산 가스를 기존의 제거 방식이 아닌 제올라이트수지 등의 흡착제들을 이용한 제거 방법 및 측정을 하는 연구를 수행하였다. 실험 장치는 실험조건을 고려하여 직접 설계 및 제작을 하였다. 그리고 각종 수지를 이용한 흡착제거정도를 비교하기 위하여 제올라이트 A, $Ag^+$ 이온으로 치환된 AgA 제올라이트, ZnO, $AgMnO_3$ 등의 수지를 이용하여 실험하였다. 가스의 분석은 적외선 분광기 (FT-IR)를 이용하여 정성 및 정량분석을 하여 각 각의 수지에 의한 염산 가스의 제거량을 계산함으로써 각 수지의 제거 효율을 확인, 비교하였다. 본 실험에서 사용된 수지들 중에서 ZnO 가 수지 1 g에 대해 0.067 g 의 HCl 가스를 제거하는 가장 좋은 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 프레임간 압축 영상의 열화 과정의 모델과, 동영상에 존재하는 블록화 현상을 제거하는 방법을 제안한다 BDCT기반으로 압축된 정지영상은 DCT계수를 양자화 하는 과정이 블록별로 처리되기 때문에, 블록 경계에 불연속이 발생한다. 동영상의 경우 블록 경계에서 불연속이 발생 할 뿐만 아니라 움직임 보상과정이 합쳐진 혼성 구조로 되어 있어서 블록 내부에서도 불연속이 존재하게 된다. 블록 영계만을 생각한 기존의 처리방법은 동영상의 처리에 있어 적합하지 못하다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 블록화 현상 제거를 위해, 양방향 움직임 보상과 반화소 정밀도를 이용한 새로운 평활화 제약조건을 구성하고 차분 영역에서의 정규화 방법을 이용한 알고리듬을 제안한다.
퍼지 규칙 기반 시스템에서 분류 및 경계를 결정하기 위한 방법으로 퍼지 규칙을 학습하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그리고 추론 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거함으로써 좀 더 효율적인 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙 기반 시스템에서 각 규칙에 따른 결정 테이블를 작성하고 러프집합을 이용하여 불필요한 속성을 제거하였으며 규칙의 확신도에 퍼지 네이브 베이스 이론을 적용한 추론 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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