목질계 바이오매스의 가스화 및 열분해 공정에서 탈휘발 과정은 매우 중요한 메커니즘 중의 하나이며, 공정 설계 시 반드시 반영되어야 한다. 바이오매스 입자의 탈휘발에 대한 많은 경험식이 존재하지만, 다양한 특성의 바이오매스를 특정 실험조건에서 도출한 경험식에 의존하기는 힘들다. 본 연구는 유동층 가스화 분위기에서의 바이오매스 단일 입자의 탈휘발 과정을 수학적 모델을 통하여 예측하였다. 모델은 다양한 형태의 입자를 구형태로 변환한 뒤, 입자 내부의 drying, shrinkage, heat generation을 고려하여 1차원으로 해석하였다. 또한 탈휘발 과정에 영향을 주는 입자의 크기, 반응온도, 초기 수분함량, 열전달 계수, 반응모델 등 다양한 변수에 대한 변화를 관찰하였다. 탈휘발 완료시간은 입자의 크기가 커질수록, 초기 수분함량이 높을수록 증가하였으며, 반응온도가 높을수록 선형적으로 감소하였다. 또한 외부 열전달 계수가 300 $W/m^2K$ 이상일 경우 큰 변화는 나타나지 않았지만, 입자의 크기가 작을수록 외부 열전달 계수의 영향은 크게 나타났다. 모델 예측값과 문헌의 실험값은 대체로 비슷한 경향을 나타내었으며, 오차 ${\pm}10%$ 이내로 근접하였다.
터널 2차라이닝은 지반하중의 합리적인 산정기준의 부재와 보수적 경향의 지반이완하중법이 적용되고 있기 때문에 과다한 경향으로 보강되고 있는 실정이다. 2차라이닝에 고려되는 주요하중으로는 지반이완하중과 수압을 들 수 있으며, 배수터널의 경우에는 지반하중이 가장 큰 하중이 된다. 터널 주변 지반에 별도의 외력이 작용하지 않는다면, 2차라이닝에 작용하는 하중의 직접적인 원인은 1차지보재의 지지력 저하이다. 따라서, 2차라이닝의 설계시에는 지반과 1차지보재와의 상호작용을 고려한 합리적인 해석방법이 요구된다. 본 논문에서는 단순한 질량-스프링 모델을 통하여 지반-1차지보재-2차라이닝의 상호작용을 개념적 모델로 설명하였으며, 이를 원형터널에 대한 이론해석을 통하여 지반-1차지보재-2차라이닝 의 상호작용에 대한 하중전이 특성을 입증하였다. 그리고, 복잡한 터널해석조건에 대한 본 모델의 적용성을 검토하기 위하여 수치해석법의 적용성을 검증하였다.
이 연구는 중금속 오염물질의 효과적인 정화를 위하여 배수재에 흡착가능한 오염물질의 양을 평가하는 것이고 배수재의 오염 물질 흡착능은 배수재 필터에 도포된 반응물질의 오염물질 흡착시험을 수행하고, 등온흡착모델과 비교하여 평가하였다. 시험에서 사용한 반응물질은 천연 제올라이트이고, 오염물질은 구리, 납, 카드뮴이다. 오염물질별로 초기농도 변화에 따른 흡착량을 Freundlich와 Langmuir흡착등온모델과 비교하였다. 배수재 표면에 도포된 반응물질 성분분석결과 Si, Al, O의 성분이 각각 약 28%, 11%, 48% 포함되어 있어 배수재 표면에 도포된 물질이 중금속(Cu, Pb, Cd) 오염물질 흡착을 위한 반응물질인 제올라이트의 성분으로 나타났다. 반응물질인 제올라이트의 중금속 흡착반응속도는 납, 구리, 카드뮴의 순으로 나타났다. 흡착물질의 성능평가 중 중요한 요소가 반응속도이고, 최대흡착량과 반응속도의 관계에서 제올라이트를 반응물질로 사용할 경우, 지반내 복합중금속의 제거 순서를 결정하는 설계 요소로 활용할 수 있다. 즉, 납은 구리에 비해 최대흡착량은 작지만 상대적으로 반응속도가 빠르므로 1차적으로 제거가 가능하며, 납의 제거 후 구리의 제거가 가능하다. 카드뮴의 경우 다른 중금속의 제거 후 마지막으로 제거가 가능한 것으로 분석되었다.
액체 램제트 연소기는 흡입공기와 분무, 혼합 그리고 이에 따른 연소 등 일련의 과정에 따라 다수의 복잡한 현상들이 상호 밀접하게 관련되어 있으며, 이러한 반응 및 비반응 유동 특성을 파악하기 위해서 2차원 및 3차원 연소기 형상에 대해서 수치적 실험을 수행하였다 격자구성은 연소기에 공기를 공급하고 연료를 분무하는 공기 유입관 영역과 연소실 영역, 그리고 출구 대기 영역으로 나누어 격자를 생성시켰다. 비반응 유동해석을 통해서 연소실내의 선회영역 유동특성은 2차원과 3차원이 크게 차이가 남을 알 수 있었다. 반응 유동 해석에서는 분무 모델의 적용 유무에 따라 연소 형태가 크게 변화하였다. 연료의 분사위치를 유입관의 위쪽에 준 경우와 아래쪽에 준 두 가지 경우를 비교하였으며, 유입관의 아래쪽에 연료의 분사위치를 준 경우가 연소의 안정화에 필요한 재순환 영역으로의 연료의 유입이 잘 되어 유입관 위쪽에 연료를 분사시키는 것보다 좋은 분사위치임을 알 수 있었다.
The objective of this study was to assess the catalytic activities of manganese oxide (MnO, $MnO_2$, $Mn_2O_3$, and $Mn_3O_4$) catalysts for odors (acetaldehyde and propionaldehyde) removal. We used a fixed bed reactor as the experimental apparatus and the catalytic performance were carried out over the temperature range of $200{\sim}470^{\circ}C$. The properties and performance of catalysts were characterized by the X-ray diffraction (XRD) and Brunauer Emmett Teller (BET). The catalytic activities of manganese oxide catalysts for acetaldehyde combustion were in the order of MnO < $MnO_2$ < $Mn_2O_3$ < $Mn_3O_4$, and it is similar to that of propionaldehyde combustion. We also confirmed that the reactions have well followed the kinetic model of Power-Rate Law and the reaction order (n) is 1 for both of the acetaldehyde and propionaldehyde combustion. In addition, the reaction activation energy of acetaldehyde and propionaldehyde combustion over $Mn_3O_4$ were found to be $72.42\;kJmol^{-1}$ for 487~503 K and $51.14\;kJmol^{-1}$ for 473~533 K, respectively.
Differential Scanning Calorimetry(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 분석되었다. 질량분율에 따른 활성화에너지와 빈도인자를 추출해 내어 반응속도식을 완성하였다. 추출된 반응속도식은 고에너지 물질의 화학반응과정을 몇 단계의 주요단계로 가정하는 형태가 아닌 전체 화학반응 과정을 나타내는 형태를 갖는다. 이는 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 완속가열 전산모사를 수행하였으며 실험결과와 비교하여 DSC 반응속도식의 전산모사에의 적용가능성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권10호
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pp.2627-2642
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2023
Parkinson's disease (PD) is a typical, chronic neurodegenerative disease involving the concentration of dopamine, which can disrupt motor activity and cause different degrees of gait disturbance relevant to PD severity in patients. As current clinical PD diagnosis is a complex, time-consuming, and challenging task that relays on physicians' subjective evaluation of visual observations, gait disturbance has been extensively explored to make automatic detection of PD diagnosis and severity rating and provides auxiliary information for physicians' decisions using gait data from various acquisition devices. Among them, wearable sensors have the advantage of flexibility since they do not limit the wearers' activity sphere in this application scenario. In this paper, an attention-based temporal network (ATN) is designed for the time series structure of gait data (vertical ground reaction force signals) from foot sensor systems, to learn the discriminative differences related to PD severity levels hidden in sequential data. The structure of the proposed method is illuminated by Transformer Network for its success in excavating temporal information, containing three modules: a preprocessing module to map intra-moment features, a feature extractor computing complicated gait characteristic of the whole signal sequence in the temporal dimension, and a classifier for the final decision-making about PD severity assessment. The experiment is conducted on the public dataset PDgait of VGRF signals to verify the proposed model's validity and show promising classification performance compared with several existing methods.
Lee Hwa-Woon;Kim Yoo-Keun;Won Gyeong-Mee;Park Jong-Kil
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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제1권1호
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pp.19-33
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1997
The high oxidants, which occur the daily maximum concentrations in the afternoon, are transported into the other region via long range transport mechanisms or trapped within the shallow mixing boundary layer and then removed physically (deposition, transport by mountain wind, etc.) and chemically (reaction with local sources). Therefore, modeling formation of photochemical oxidants requires a complex description of both chemical and meteorological processes. In this study, as a part of air quality studies, we reviewed various aspects of photochemical modeling on the basis of currently available literature. The result of the review shows that the model is based on a set of coupled continuity equations describing advection, diffusion, transport, deposition, chemistry, emission. Also photochemical oxidant models require a large amount of input data concerned with all aspects of the ozone life cycle. First, emission inventories of hydrocarbon and nitrogen oxides, with appropriate spatial and temporal resolution. Second, chemical and photochemical data allowing the quantitative description of the formation of ozone and other photochemically-generated secondary pollutants. Third, dry deposition mechanisms particularly for ozone, PAN and hydrogen peroxide to account for their removal by absorption on the ground, crops, natural vegetation, man-made and water surfaces. Finally, meteorological data describing the transport of primary pollutants away from their sources and of secondary pollutants towards the sensitive receptors where environmental damage may occur. In order to improve our present study, shortcomings and limitation of existing models are pointed out and verification process through observation is emphasized.
Purpose: The purpose of this study was to investigate effects of NXP031, an inhibitor of oxidation by specifically binding to the complex of DNA aptamer/vitamin C, on dopaminergic neurons loss and the reaction of microglia in an animal model of 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP)-induced subchronic Parkinson's disease (PD). Methods: A subchronic PD mouse model was induced via an intraperitoneal (IP) injection of MPTP 30 mg/kg per day for five days. NXP031 (vitamin C/aptamer at 200 mg/4 mg/kg) and vitamin C at 200 mg/kg were administered via IP injections at one hour after performing MPTP injection. This process was performed for five days. Motor function was then evaluated with pole and rotarod tests, after which an immunohistochemical analysis was performed. Results: NXP031 administration after MPTP injection significantly improved motor functions (via both pole and rotarod tests) compared to the control (MPTP injection only) (p<.001). NXP031 alleviated the loss of dopaminergic neurons in the substantia nigra (SN) and striatum caused by MPTP injection. It was found to have a neuroprotective effect by reducing microglia activity. Conclusion: NXP031 can improve impaired motor function, showing neuroprotective effects on dopaminergic neurons in the SN and striatum of MPTP-induced subchronic Parkinson's disease mouse model. Results of this study suggest that NXP031 has potential in future treatments for PD and interventions for nerve recovery.
Analysis of runoff is substantial for effective water management in the watershed. Runoff occurs by reaction of a watershed to the rainfall and has non-linearity and uncertainty due to the complex relation of weather and watershed factors. ANN (Artificial Neural Network), which learns from the data, is one of the machine learning technique known as a proper model to interpret non-linear data. The performance of ANN is affected by the ANN's structure, the number of hidden layer nodes, learning rate, and activation function. Especially, the activation function has a role to deliver the information entered and decides the way of making output. Therefore, It is important to apply appropriate activation functions according to the problem to solve. In this paper, ANN models were constructed to estimate runoff with different activation functions and each model was compared and evaluated. Sigmoid, Hyperbolic tangent, ReLU (Rectified Linear Unit), ELU (Exponential Linear Unit) functions were applied to the hidden layer, and Identity, ReLU, Softplus functions applied to the output layer. The statistical parameters including coefficient of determination, NSE (Nash and Sutcliffe Efficiency), NSEln (modified NSE), and PBIAS (Percent BIAS) were utilized to evaluate the ANN models. From the result, applications of Hyperbolic tangent function and ELU function to the hidden layer and Identity function to the output layer show competent performance rather than other functions which demonstrated the function selection in the ANN structure can affect the performance of ANN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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