• 한국식품과학회지
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• 제24권2호
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• pp.171-176
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• 1992

더덕(Codonopsis lanceolata)의 휘발성 향기성분을 분석하기 위해 gas co-distillation(GCD), solvent extraction/fractionation(SLF), headspace sampling(HSS) 방법을 사용하여 향기성분을 분리농축하고 분석 비교한 결과 SEF와 HSS 방법으로 얻은 농축물들의 향이 원래의 더덕향과 가장 유사했으며 gas chromatogram들의 양상도 비슷했으나 peak들의 크기에 있어서 차이를 보였다. SEF 농축물에서는 달콤한 향을 기리고 HSS 농축물에서는 풋내를 비교적 강하게 느낄 수 있었으나 GCD 농축물의 경우 일정 증류시간이 지나면 한악취를 느낄 수 있었다. SEF와 HSS 방법은 GCD에 비해서 적은 조작 단계로 손쉽게 빠른 시간내에 분리 농축이 가능했다. 농축한 향기성분은 GC-MS와 극성이 다른 두 column을 사용한 GC-RI system을 이용하여 확인하였다. 특히 GC-RI는 isomer의 확인에 효과적이었으며 극성 FFAP column은 극성 화합물의 확인에 보다 적합했다. 35가지의 향기성분들을 동정하였는데 그중 24개의 성분들은 simultaneous distillation extraction 농축물에서는$^{(5)}$ 확인되지 않았던 향기성분들이다. 화인된 성분들중 trans-2-hexenal, cis-3-hexen-1-ol, trans-2-hexen-1-ol, hexanol은 더덕의 풋내를, 1-octen-3-ol은 신선한 풍미를 그리고 amyl propionate를 비롯한 다수의 에스터 화합물 등은 더덕 특유의 달콤한 향에 복합적으로 작용할 것으로 추정된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제45권1호
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• pp.39-45
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• 2007

분리벽형 증류탑의 구조 설계를 위한 shortcut 방법으로서 기존의 Fenske-Underwood 식을 3기 일반 증류탑 배열에 확장 적용하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로 초기 설계 단계에서 분리벽형 증류탑의 공급단 위치, 분리벽 구간, 중간 제품 생산단의 위치를 간편하면서도 효과적으로 결정할 수 있는 것을 확인하였다. 제안된 방법에 의하여 구조 설계가 이루어진 분리벽형 증류탑과 기존의 연속 2기 증류공정 간의 분리 효율을 비교하기 위해 HYSYS를 사용하여 다양한 원료 조건에 대하여 전산모사 실험을 수행하였다. 그 결과 제안된 분리벽형 증류탑이 기존 연속 2기 증류공정 대비 16％에서 65％까지 에너지를 절약할 수 있음을 확인하였다. 또한 분리벽형 증류탑에 의한 분리 성능 향상 정도는 중간 비점 물질의 조성에 크게 의존하며 중간비점 조성이 우세할수록 유리함을 확인하였고, 최적 에너지 분포 영역 경향은 원료 혼합물의 ESI 값에 의하여 결정됨을 알 수 있었다.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제2권3호
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• pp.196-200
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• 2000

A neural controller for process control is proposed that combines a conventional multi-loop PID controller with a neural network. The concept of target signal based on feedback error is used fur on-line learning of the neural network. This controller is applied to distillation column control to illustrate its effectiveness. The result shows that the proposed neural controller can cope well with disturbance, strong interactions, time delays without any prior knowledge of the process.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1986년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국과학기술대학, 충남; 17-18 Oct. 1986
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• pp.212-215
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• 1986

For distillation columns, dynamic models which consider variable pressure and vapor holdup were studied. A most rigorous model which used the vapor hydraulic equation was studied with implicit methods. Vapor holdup must be considered in high pressure columns in order to predict dynamic responses accurately. The effect of pressure changes on the tray was only important for the vacuum column, particularly when heat input disturbances occurred. The rigorous vapor hydraulic model was shown to be useful, despite the fact that it is extremely stiff, provided an implicit integration algorithm (LSODES) is employed.

• Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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• 제2권2호
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• pp.136-139
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• 2000

A neural controller for process control is proposed that combines a conventional multi-loop PID controller with a neural network. The concept of target signal based on feedback error is used for on-line learning of the neural network. This controller is applied to distillation column control to illustrate its effectiveness. The result shows that the proposed neural controller can cope well with disturbance, strong interactions, time delays without any prior knowledge of the process.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1990년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 26-27 Oct. 1990
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• pp.234-239
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• 1990

A neural controller for process control was proposed that combines a simple feedback controller with a neural network. This control was applied to distillation control. The feedback error learning technique was used for on-line learning. Important characteristics on neural controller were analyzed. The proposed neural controller can cope well with strong interactions, significant time delays, sudden changes in process dynamics without any prior knowledge of the process. It was shown that the neural controller has good features such as fault tolerance, interpolation effect and random learning capability

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.1553-1556
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• 1997

In the paper, we porpose a new mehtod of extending PLS(Partial Least Squares) regressiion method to nonlinear framework and apply it to the estimation of product compositions in high-purity distillation column. There have veen similar efforets to overcome drawbacks of PLS by using nonlinear-mapping ability of meural networks, however, they failed to show great improvement over PLS since they focused only in capturing nonlinear functional relationship between input data, not on nonlinear correlation inthe data set. By incorporating the structure of Robust Auto Associative Networks(RAAN) into that of previous nonlinear PLS, we can handle nonlinear correlation as well as nonlinear functional relationship. The application result shows that the proposed method performs better than previous ones even for nonlinearities caused by changing operating conditions, limited observations, and existence of meas-unrement noises.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1992년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); KOEX, Seoul; 19-21 Oct. 1992
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• pp.1109-1114
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• 1992

Modern chemical processes are becoming more complicated. The sophisticated chemical processes have needed the fault diagnosis pxpert systems that can detect and diagnose the fault diagnosis expert systems that can detect and diagnose the faults of some processes and give and advice to the operator in the event of process faults. We present the Time-Delay Neural Network(TDNN) approach for on-line fautl diagnosis. The on-line fault diagnosis system finds the exact origin of the fault of which the symptom is propagated continuously with time. The proposed method has been applied to a pilot distillation column to show the merits and applicability of the TDNN.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1999년도 추계학술발표회요약집
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• pp.284.2-284
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• 1999

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제8권1호
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• pp.1-8
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• 1976

의료용 $^{18}$ F을 단시간내에 생산하기 위하여 반조분리(recoil separation), 알루미나 칼럼크로마토그래피, 증류등 지금까지 알려진 분리방법들을 검토하고 각각의 분리방법으로 얻은 생성물중의 잔사, ${\gamma}$ 방출불순물, 및 $^3$H 함량등을 결정하였다. 핵반조분리 생성물이나 알루미나 칼럼크로마토그래피에 의한 분리생성물은 순도면에서 증류 분리 생성물보다 좋지 못하였고 특히 천연탄산리티움을 표적으로 사용하는 경우는 증류법이 가장 효과적임을 알수 있었다. 천연 탄산리티움 7g을 중성자속밀도 1$\times$$10^{13}$n/$\textrm{cm}^2$/sec에서 3시간 중성자 조사하고 증류에 의해 $^{18}$ F를 정제함으로서 무담체 $^{18}$ 를 대략 2mCi 이상 (10mCi 이하)의 규모로 일상생산할 수 있으며 이때 정제에 소요되는 시간은 35~40분이다.