• Advances in environmental research
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• 제9권4호
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• pp.233-249
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• 2020

To date, there is no central wastewater (WW) treatment plant in Erbil city, Kurdistan region, Iraq. Therefore, raw WW disposes to the environment and sometimes it used directly for irrigation in some areas of Erbil city. Disposal of the untreated WW to the natural environment and using for irrigation it causes problems for the people and the environment. The aims of the current work were to study the characteristics, design of primary and different secondary treatment units and reusing of produced WW. Raw WW samples from Ashty city-Erbil city were collected and analyzed for twenty three quality parameters such as Total Suspended Solids (TSS), total dissolved solids, total volatile and non-volatile solids, total acidity, total alkalinity, total hardness, five-day Biochemical Oxygen Demand (BOD5), Chemical Oxygen Demand (COD), biodegradability ratio (BOD5/COD), turbidity, etc. Results revealed that some parameters such as BOD5 and TSS were exceeded the standards for disposal of WW. Design and calculations for primary and secondary treatment (biological treatment) processes were presented. Primary treatment units such as screening, grit chamber, and flow equalization tank were designed and detailed calculation were illustrated. While, Conventional Activated Sludge (CAS), Sequencing Batch Reactor (SBR) and Moving Bed Biofilm Reactors (MBBR) were applied for the biological treatment of WW. Results revealed that MBBR was the best and economic technique for the biological treatment of WW. Treated WW is suitable for reusing and there is no restriction on use for irrigation of green areas inside Ashty city campus.

• 한국분말재료학회지
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• 제30권1호
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• pp.22-28
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• 2023

The global demand for raw lithium materials is rapidly increasing, accompanied by the demand for lithiumion batteries for next-generation mobility. The batch-type method, which selectively separates and concentrates lithium from seawater rich in reserves, could be an alternative to mining, which is limited owing to low extraction rates. Therefore, research on selectively separating and concentrating lithium using an electrodialysis technique, which is reported to have a recovery rate 100 times faster than the conventional methods, is actively being conducted. In this study, a lithium ion selective membrane is prepared using lithium lanthanum titanate, an oxide-based solid electrolyte material, to extract lithium from seawater, and a large-area membrane manufacturing process is conducted to extract a large amount of lithium per unit time. Through the developed manufacturing process, a large-area membrane with a diameter of approximately 20 mm and relative density of 96% or more is manufactured. The lithium extraction behavior from seawater is predicted by measuring the ionic conductivity of the membrane through electrochemical analysis.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권4호
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• pp.233-239
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• 2022

The injection molding process is a process in which thermoplastic resin is heated and made into a fluid state, injected under pressure into the cavity of a mold, and then cooled in the mold to produce a product identical to the shape of the cavity of the mold. It is a process that enables mass production and complex shapes, and various factors such as resin temperature, mold temperature, injection speed, and pressure affect product quality. In the data collected at the manufacturing site, there is a lot of data related to good products, but there is little data related to defective products, resulting in serious data imbalance. In order to efficiently solve this data imbalance, undersampling, oversampling, and composite sampling are usally applied. In this study, oversampling techniques such as random oversampling (ROS), minority class oversampling (SMOTE), ADASYN(Adaptive Synthetic Sampling), etc., which amplify data of the minority class by the majority class, and complex sampling using both undersampling and oversampling, are applied. For composite sampling, SMOTE+ENN and SMOTE+Tomek were used. Artificial neural network techniques is used to predict product quality. Especially, MLP and RNN are applied as artificial neural network techniques, and optimization of various parameters for MLP and RNN is required. In this study, we proposed an SA technique that optimizes the choice of the sampling method, the ratio of minority classes for sampling method, the batch size and the number of hidden layer units for parameters of MLP and RNN. The existing sampling methods and the proposed SA method were compared using accuracy, precision, recall, and F1 Score to prove the superiority of the proposed method.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제25권2호
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• pp.240-247
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• 2012

Dietary supplementation with conventional linted cottonseed hulls (LCSH) is a common practice in livestock production all over the world. However, supplementation with mechanically delinted cottonseed hulls (DCSH) and cottonseed linter residue (CLR) is uncommon. Cottonseed by-products, including LCSH, DCSH and CLR, were assessed by chemical analysis, an in situ nylon bag technique, an in vitro cumulative gas production technique and in vitro enzyme procedure. The crude protein (CP) content of CLR (302 g/kg dry matter (DM)) was approximately 3 times that of LCSH and 5 times that of DCSH. The crude fat content was approximately 3 times higher in CLR (269 g/kg DM) than in LCSH and 4 times higher than in DCSH. Neutral detergent fibre (311 g/kg DM) and acid detergent fibre (243 g/kg DM) contents of CLR were less than half those of DCSH or LCSH. Metabolisable energy, estimated by in vitro gas production and chemical analyses, ranked as follows: CLR (12.69 kJ/kg DM)>LCSH (7.32 kJ/kg DM)>DCSH (5.82 kJ/kg DM). The in situ degradation trial showed that the highest values of effective degradability of DM and CP were obtained for CLR (p<0.05). The in vitro disappearance of ruminal DM ranked as follows: CLR>LCSH>DCSH (p<0.05). The lowest digestibility was observed for DCSH with a two-step in vitro digestion procedure (p<0.05). The potential gas production in the batch cultures did not differ for any of the three cottonseed by-product feeds. The highest concentration of total volatile fatty acids was observed in CLR after a 72 h incubation (p<0.05). The molar portions of methane were similar between all three treatments, with an average gas production of 22% (molar). The CLR contained a higher level of CP than did LCSH and DCSH, and CLR fermentation produced more propionate. The DCSH and LCSH had more NDF and ADF, which fermented into greater amounts of acetate.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제21권1호
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• pp.28-39
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• 2016

Struvite (MgNH₄PO₄ ⋅ 6H₂O) and hydroxyapatite (HAP, Ca₁₀(PO₄)₆(OH)₂) precipitation in urine-separating toilets (NoMix toilets) causes severe maintenance problems and also reduce the phosphate and calcium content. Application of urine separating technique and extraction of by-products from human urine is a cost effective technique in waste water treatment. In this study, we extract urine calcite from human urine by batch scale method, using urease producing microbes to trigger the precipitation and calcite formation process. Extracted urine calcite (calcining at 800℃) is a potential adsorbent for removal of heavy metal(loid)s like (Cd²⁺, Cu²⁺, Ni²⁺, Pb²⁺, Zn²⁺ and As³⁺) along with additional leaching analysis of total nitrogen (T-N), phosphate (T-P) and chemical oxygen demand (COD). The transformations of calcite during synthesis were confirm by characterization using XRD, SEM-EDAX and FT-IR techniques. In additional, the phosphate leaching potential and adsorbate (nitrate) efficiency in aqueous solution was investigated using the calcinedurine calcite. The results indicate that the calcite was effectively remove heavy metal(loid)s lead up to 96.8%. In addition, the adsorption capacity (q_e) of calcite was calculated and it was found to be 203.64 Pb, 110.96 Cd, 96.02 Zn, 104.2 As, 149.54 Cu and 162.68 Ni mg/g, respectively. Hence, we suggest that the calcite obtain from the human urine will be a suitable absorbent for heavy metal(loid)s removal from aqueous solution.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.229-235
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• 2019

인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권1호
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• pp.26-32
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• 1999

탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.

• 터널과지하공간
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• 제33권4호
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• pp.281-298
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• 2023

달 현지 탐사를 위해 무인 이동체에 대한 연구가 지속적으로 이루어져 있으며 달 지상 관심 지역의 정확한 위치 및 맵핑을 위한 실시간 정보화 작업이 요구되고 있다. 딥러닝 영상 처리 분석 기술을 실제 로버에 적용하기 위해 소프트웨어의 통합과 최적화에 대한 연구가 필요하며 본 연구에서는 가상의 달 기지 건설현장의 영상을 실시간 분석하여 핵심 객체의 공간 정보를 자동으로 수치화하는 방안에 대한 기초 연구가 진행되었다. 본 연구를 통해 이미 구축된 영역 분할 기반 객체 인식 알고리즘을 경계 상자 기반 객체 인식알고리즘으로 변경하여 객체 인식 정확도 및 추론 속도를 개선하는 작업이 이루어졌으며, 대용량 데이터 기반 객체 매칭 학습을 위해 Batch Hard Triplet Mining 기법을 도입하고, 학습 및 추론에 대한 최적화 연구가 수행되었다. 또한 개선된 객체 인식 및 동일 객체 매칭 소프트웨어를 통합하고, 입력 이미지 내 동일 객체 자동 매칭을 시각화하는 소프트웨어를 개발하였으며, 위성 모사 촬영 영상 내 객체를 학습 데이터로, 이동체 촬영 영상 내 객체를 추론 데이터로 사용하여 동일 객체 매칭의 학습 및 추론이 이루어졌다. 본 연구의 결과는 이동체의 연속 촬영 영상을 기반 3차원 공간 정보를 구현 및 관심 공간 내 객체 위치 설정에 활용할 수 있을 것으로 사료되며, 향후 달 기지 건설 현장에서의 영상 기반 시공 모니터링 및 제어를 위한 자동 현장 및 주요 대상물 공간 정보 구축 시스템과의 연계에 기여할 것으로 기대된다.

• 유기물자원화
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• 제15권1호
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• pp.171-177
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• 2007

메탄활성 침출수가 매립폐기물 분해에 미치는 영향을 알아보기 위해 내경 30cm, 높이 200cm, 실용량 140L의 원통형 PVC로 모형매립조 4기를 제작하였으며, 침출수의 생물학적처리와 재순환을 위한 혐기화조를 내경 20cm 높이 30cm로하여 2기 제작하였다. L1은 일반적인 매립지를 모사하기 위해 재순환을 행하지 아니하였고, L2는 침출수를 우수의 2배인 1,068ml로 재순환하였다. L3와 L4는 발생된 침출수를 $35{\pm}1^{\circ}C$로 유지되는 암실에서 1주일간 혐기성소화조에서 소화시킨 후 상등수를 L3, L4에 각각 1,064ml, 2.128ml 재순환하였다. 누적메탄발생량이 L3와 L4가 L1과 L2에 비해 약 3배 높게 발생하였으며, 메탄활성 침출수의 재순환량이 더 많은 L4이 L3보다 1.23배 높게 나타났다. 이는 메탄활성 침출수 재순환이 재순환되는 메탄균에 의해 분해가 더 활성화 된 것으로 판단되며, 메탄활성 침출수의 재순환 양에 따라 메찬회수율이 다르다는 것을 알 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권4호
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• pp.58-64
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• 2017

현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.