• 제목/요약/키워드: Artificial spice

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생물학적 첨가제 살포에 의한 밀폐형 돈사에서의 악취 저감 평가 (Evaluation of Odor Reduction in the Enclosed Pig Building Through Spraying Biological Additives)

  • 김기연;최홍림;고한종;이용기;김치년
    • Journal of Animal Science and Technology
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    • 제48권3호
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    • pp.467-478
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    • 2006
  • 본 연구는 지금까지 돈사 악취 제어를 목적으로 이용되었던 여러 종류의 첨가제를 살포 방법을 통해 실제 돈사 현장에 적용하여 악취 저감 효율 및 지속성을 비교 평가하기 위해 수행되었다. 소금물, 인공 식향료, 식물성 천연향료를 제외한 나머지 4개의 첨가제는 살포 전과 후의 악취 저감 현상이 뚜렷이 관찰되지 않았다. 소금물의 경우 특히 암모니아 농도의 시간에 따른 저감율이 현저했는데, 이는 소금물의 염소 이온이 피트 분뇨내 암모늄 이온과 결합, 수용액 상태로 존재하게 하여 대기 중으로 암모니아 발생을 억제했기 때문이라 판단된다. 인공 식향료의 경우 악취 원인 물질 농도의 저감 현상은 보이지 않았으나, 관능법으로 평가된 악취 강도와 불쾌도 측면에서는 상당한 제어 효과가 관찰되었다. 이러한 현상은 인공 식향료가 돈사내 피트 슬러리에서 발생되는 악취 원인 물질을 분해한다기 보다는 돈사내 악취 은폐제로써 작용하여 지속성은 짧지만 효율적인 악취 저감 작용을 한 것으로 사료된다. 식물성 천연향료의 경우 악취 강도와 불쾌도, 황 계열 악취 물질의 저감 효과가 다른 첨가제에 비해 상대적으로 월등하게 나타났다. 인공 식향료와는 달리 식물성 천연 향료는 은폐 효과와 더불어, 분뇨내 황 계열 악취 원인 물질을 생성하는 혐기성 미생물 군집의 생장을 제어하는 antimicrobial agent로서의 역할도 하는 것으로 사료된다. 그러나 악취 센서기를 통해 측정된 악취 농도는 위와는 상반된 결과가 나타났는데, 이는 악취 센서기가 인공 식향료와 식물성 천연향료가 자체적으로 지닌 향 성분도 악취의 한 범주로 인식되어 유도된 결과라 판단된다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 현장에서 수행된 분석 결과로 실험 당일 날의 외부 기후 상황 및 돈사내 환경 여건에 따른 돼지들의 반응 행동 양상에 따라 실험 결과에 상당한 영향을 준다는 사실을 염두하여 고찰할 필요가 있다.

LTPO 소자의 머신 러닝 모델 개발 (Development of Machine Learning Model of LTPO Devices)

  • 은정수;안진수;이민석;곽우석;이종환
    • 반도체디스플레이기술학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.179-184
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    • 2023
  • We propose the modeling methodology of CMOS inverter made of LTPO TFT using a machine learning. LTPO can achieve advantages of LTPS TFT with high electron mobility as a driving TFT and IGZO TFT with low off-current as a switching TFT. However, since the unified model of both LTPS and IGZO TFTs is still lacking, it is necessary to develop a SPICE-compatible compact model to simulate the LTPO current-voltage characteristics. In this work, a generic framework for combining the existing formula of I-V characteristics with artificial neural network is presented. The weight and bias values of ANN for LTPS and IGZO TFTs is obtained and implemented into PSPICE circuit simulator to predict CMOS inverter. This methodology enables efficient modeling for predicting LTPO TFT circuit characteristics.

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