Aluminum base composites reinforced with various amount of SiC particles and Mg contents have been investigated by different fabrication method for twenty-years. In this paper, how the decomposition and dissolution behaviors of $SiCp(20{\mu}m)$ in the melt of Al composites arised was studied. As the results, the decomposition and dissolution of SiCp into the melt of Al composites increased with increase of the temperature above $720^{\circ}C$, and holding time at a given melting temperature. Because SiC is thermodynamically unstable in this Al-SiCp composite at temperature above the liquidus, SiCp dissolves and reacts with Al in matrix to form $Al_4C_3$ according to following chemical equation $4Al+3SiC{\rightarrow}Al_4C_3+3Si$, Si decomposed and dissolved from SiCp increases Si content of matrix, while liquidus temperature of matrix decrease with increase of SiC content in matrix. The hardness of SiCp decreased with increase of the melting temperature, the hardness of the matrix /particle interface increased with increase of the melting temperature due to increase of the $Mg_2Si$ and $Al_4C_3$ intermetallic compounds, etc.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식, 화질 개선 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있다. 그러나 많은 메모리와 계산량이 요구되어 모바일 또는 IoT(Internet of Things) 장치와 같은 저전력 디바이스에 적용하기에는 제한이 따른다. 이에, CNN 모델의 임무 성능을 유지하면서 네트워크 모델을 압축하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수 행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합한 CNN 모델 압축 기법을 제안한다. 제안기법은 하나의 행렬 분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 CNN의 계층 유형에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용하여 압축 성능을 높인다. 제안기법의 성능 검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델을 압축하였고, 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수 행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5 ~ 12.1 배의 동일한 압축률에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
Ca-형과 Na-형 벤토나이트는 물성의 차이로 인하여 그 용도를 달리하며, 국내에서는 Ca-형 벤토나이트만 산출되기 때문에 산업체에서는 Na-형으로 변환시켜 토목용이나 주물용으로 활용되고 있다. 이 연구는 Ca-형과 Na-형 벤토나이트의 몇 가지 물성을 비교하여 그 차별성을 명확히 밝히고자 한다. 또한 HDTMA(Hexadecyltrimethylammonium)나 CP(Cetylprydinium)와 같은 유기양이온을 Ca-형과 Na-형 벤토나이트에 치환시켜 유기 양이온과 벤토나이트와의 흡착 특성을 비교 하고자 시도되었다. Na-형 벤토나이트는 Ca-형 벤토나이트에 비해 강한 알카리성, 매우 높은 팽윤성과 점도를 나타내나, 양이온 교환능과 MB(Methylene Blue) 흡착양은 변화를 보이지 않는다. 탁도는 Na-형 벤토나이트가 높으며 시간의 변화에 따라서도 거의 변화가 초래되지 않았으나, Ca-형 벤토나이트는 단시간 내 급격하게 응집이 초래되었다. 열 분석 결과 큰 차이는 보이지 않으나 흡착수와 층간수의 분해는 Na-형 벤토나이트가 보다 저온에서 빨리 일어나며, 완전한 구조의 분해는 Ca-형 벤토나이트가 Na-형 벤토나이트보다 저온에서 용이하게 일어났다. HDTMA와 CP를 벤토나이트에 치환케 되면 대체적으로 강한 층간팽창이 초래되어 저면 간격이 40 $\AA$ 이상 늘어남으로써 공간을 제공하여 연속적인 흡착이 초래되었다. HDTMA의 흡착은 양이온 교환능의 200% 이상을 치환하였을 때 거의 포화상태에 달하여 저면 간격이 $37~38\AA$으로 팽창이 초래되었으나, CP의 흡착은 양이온 교환능의 140% 이상을 치환케 되면 저면 간격이 $40\AA$에 달하여 거의 포화되었다. 이는 CP가 HDTMA보다 용이하게 층간팽창을 초래시키고 흡착이 일어남을 의미한다. CP와 Ca-형 및 Na-형 벤토나이트와의 흡착거동은 L형의 흡착등온선을 나타내었으며, 매우 규칙적이고 일관성 있게 흡착이 일어남으로써 안정한 상태를 유지하였다. 또한 층간 교환성 양이온 종에 관계없이 유기양이온 흡착거동은 거의 동일하게 일어났다.
Zol, Muhamad Najmi Bin;Shuhaimi, Muhammad Firdaus Bin;Yu, Jimin;Lim, Yejee;Choe, Jae Wan;Bae, Sungjun;Kim, Han S.
Membrane and Water Treatment
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제11권3호
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pp.195-200
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2020
In this study, a biocatalyst composite was prepared by immobilizing oxidoreductases onto Cu-activated zeolite to facilitate biochemical decomposition of 4-chlorophenol (4-CP). 4-CP monooxygenase (CphC-I) was cloned from a 4-CP degrading bacterium, Pseudarthrobacter chlorophenolicus A6, and then overexpressed and purified. Type X zeolite was synthesized from non-magnetic coal fly ash using acetic acid treatment, and its surfaces were coated with copper ions via impregnation (Cu-zeolite). Then, the recombinant oxidative and reductive enzymes were immobilized onto Cu-zeolite. The enzymes were effectively immobilized onto the Cu-zeolite (79% of immobilization yield). The retained catalytic activity of CphC-I after immobilization was 0.3423 U/g-Cu-zeolite, which was 63.3% of the value of free enzymes. The results of this study suggest that copper can be used as an effective enzyme immobilization binder because it provides favorable metalhistidine binding between the enzyme and Cu-zeolite.
본 연구에서는 초임계수 중에서 o-chlorophenol(o-CP)의 분해 및 중간 생성물 형성에 미치는 NaOH의 효과를 검토하였다. NaOH를 첨가하지 않은 경우 o-CP의 분해율은 20% 이하로 낮았으나 NaOH를 o-CP의 몰 농도에 대하여 200% 이상 첨가한 경우 체류 시간 1초 이내에 100% 가까운 분해율을 얻을 수 있었다. 분해 과정에서 생성되는 PAHs 및 페놀 화합물의 양도 크게 감소하는 경향을 나타내어 NaOH 첨가가 부산물 생성 억제에도 효과가 있는 것으로 나타났다. NaOH를 첨가하지 않은 경우와 첨가한 경우 공통적으로 페놀, 크레졸, 염화 페놀류, PAHs 및 1-indanone, dibenzofuran, dibenzo-dioxin, p,p'-dihydroxybiphenyl 등과 같이 2개 이상의 벤젠 고리가 산소로 연결된 화합물이 검출되었다. 반면에 NaOH를 첨가한 경우에는 2-ethylphenol, o-hydroxyacetophenone, hydroquinone, 4-allylphenol, 3-phenoxyphenol 및 4,4'-oxybisphenol이 생성되어 NaOH 첨가로 인한 o-CP의 분해는 훨씬 더 복잡한 과정을 통해서 이루어지는 것으로 판단되었다. 또한 페놀의 소각 과정에서 생성되는 것으로 보고된 화합물인 dibenzofuran, dibenzo-p-dioxin 등도 본 연구에서도 생성된 것으로부터 소각과 초임계수에 의한 열분해 사이에는 상관성이 있는 것으로 판단되었다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
Transition metal ions($Ni^{2+}$, $Cr^{3+}$ and $V^{5+}$) doped $TiO_2$ nanostructured powders were synthesized by mechanical alloying(MA) to shift the adsorption threshold into the visible light region. The synthesized powders were characterized by XRD, SEM, TEM and BET for structural analysis, UV-Vis and photoluminescence spectrum for the optical study. Also, photocatalytic abilities were evaluated by decomposition of 4-chlorophenol(4CP) under ultraviolet and visible light irradiations. Optical studies showed that the absorption wavelength of transition metal ions doped $TiO_2$ powders moved to visible light range, which was believed to be induced by the energy level change due to the doping. Among the prepared $TiO_2$ powders, $NiO^{2+}$ doped $TiO_2$ powders, showed excellent photooxidative ability in 4CP decomposition.
Arthrobacter chlorophenolicus A6 possesses several monooxygenases (CphC-I, CphC-II, and CphB) that can catalyze the transformation of 4-chlorophenol (4-CP) to hydroxylated intermediates in the initial steps of substrate metabolism. The corresponding genes of the monooxygenases were cloned, and the competent cells were transformed with these recombinant plasmids. Although CphC-II and CphB were expressed as insoluble forms, CphC-I was successfully expressed as a soluble form and isolated by purification. The specific activity of the purified CphC-I was analyzed by using 4-CP, 4-chlorocatechol (4-CC), and catechol (CAT) as substrates. The specific activities for 4-CP, 4-CC, and CAT were determined to be 0.312 U/mg, 0.462 U/mg, 0.246 U/mg, respectively. The results of this study indicated that CphC-I is able to catalyze the degradation of 4-CC and CAT in addition to 4-CP, which is a primary substrate. This research is expected to provide the fundamental information for the development of an eco-friendly biochemical degradation of aromatic hydrocarbons.
반송파 주파수 옵셋은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 신호의 부채널간 간섭(ICI)을 유발하며, 수신 신호의 진폭과 위상을 왜곡시켜 전체적인 시스템 성능에 심각한 영향을 미친다. 본 논문에서는 OFDM 시스템에서 주파수 옵셋을 추정하는 새로운 기법을 제한한다. 이 기법은 주파수 옵셋으로 인해 위상이 회전 되어 왜곡된 OFDM 심볼의 CP와 유효 OFDM 심볼에 대해 통계적 독립 성분 분석(ICA - Independent Component Analysis)을 EVD(Eigenvalue Decomposition), 회전 페이저, 그리고 $4^{th}-cumulants$를 이용하여 시간영역에서 추정하여 보상하는 기법이다. 어떤 훈련 심볼열이나 파일럿 심볼을 필요하지 않기 때문에 대역폭 효율의 저하가 없다. 모의실험 결과, 제안된 CP-ICA 기법이 주파수 옵셋의 범위가 $0.0<\varepsilon<1.0$에서 기존의 제안된 주파수 옵셋 추정기보다 매우 좋은 BER 성능 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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