Red mud의 염산처리와 열처리에 의한 불소의 제거 특성을 살펴보고자 동역학적 흡착, 평형흡착, pH, 흡착제의 주입량에 따른 흡착특성, 그리고 칼럼을 이용한 연속식 조건에서의 불소흡착 특성을 살펴보았다. Red mud의 산처리는 HCl 0.8 M 농도에서 효과적이었고, 열처리 온도가 높음에 따라 흡착량이 감소하였다. 0.8 M로 산처리한 Red mud (0.8 M-ATRM)의 동역학적실험 결과 초기농도 50 mg-F/L는 30분대에 평형농도에 도달하였고, 초기농도 500 mg-F/L에서는 1시간대 흡착평형을 나타내었다. 0.8 M-ATRM은 단층흡착을 가정한 Langmuir 모델에 잘 부합하였고, 최대흡착량($Q_m$)은 23.162 mg/g으로 나타났다. 또한 낮은 pH에서 높은 불소 흡착경향을 나타내었다. 이는 높은 pH에서 불소와 $OH^-$가 경쟁관계를 형성하기 때문으로 판단된다. 0.8 M-ATRM의 주입량이 증가 할수록 제거율은 높아졌지만, 단위질량당 흡착량은 감소하였다. 본 연구에서 사용된 0.8 M-ATRM은 가격이 저렴할 뿐만 아니라 불소에 높은 흡착능을 나타내어 수중 불소 제거에 효과적인 흡착소재로 판단된다.
본 연구는 승용 디젤엔진의 입자상 물질 배출특성에 관한 것으로써, 엔진에서 배출된 입자상 물질이 배기관 및 후처리장치인 디젤산화촉매와 매연여과장치를 통과할 때의 특성 변화를 파악하기 위하여 후처리장치 각각 전 후단 및 배기관에서 직접 측정하였다. 또한 다양한 엔진회전속도 및 부하조건에서 측정함으로써 입자상 물질 배출 맵을 구축하였으며, 디젤산화촉매 및 매연여과장치의 입자상 물질 저감효과에 대해 평가하였다. 뿐만 아니라 배기재순환율과 연료분사시기를 변경시켜 입자상 물질의 배출특성 변화를 파악하였다. 모든 시험에서 입자상 물질을 5~1000nm 크기까지 측정할 수 있는 DMS500을 이용하였다.
Baermann funnel법을 이용하여 비교적 선명한 선충 분리를 위해서는 Kimwipes 4매 정도를 여과지로 사용하여야 한다. 더욱 효율적이고 경제적인 선충 분리용 여과지를 찾기 위하여 시판되고 있는 15개의 제품을 Kimwipes와 비교 실험을 진행하였다. 선충 분리 효율 검정에는 Heterodera sp.의 유충, Meloidogyne sp.의 유충, Pratylenchus sp., Rhabditis sp., Acrobeloides sp., Panagrolaimus sp., Poikilolaimus sp. 그리고 Diplogasterida 등 8속의 선충을 이용하였다. 전체 선충 분리 효율은 42.0 - 88.8%로 나타났다. 1회 비용, 선충 분리 효율 그리고 선명도를 고려하였을 때, 선명도는 A이고 분리 효율은 69.4%로 Kimwipes 4장과 비슷하며(P=0.05), 비용은 50% 저렴한 국내 업체 모나리자 사의 Pulling Kitchen Towel 1매 사용이 가장 적합하였다.
본 논문에서는 PET-CT 뇌 영상융합을 위해 가우시안 가중치 거리지도를 이용한 표면기반 영상정합을 제안한다. 제안방법은 중요 세 단계로 표면 특징점 추출, 가우시안 가중치 거리지도 생성, 가중치기반 유사도 평가로 구성된다. 첫째, PET 영상과 CT 영상에서 삼차원 역 영역성장법을 이용하여 머리영역을 분할하고 머리 영역과 같이 분할된 잡음 영역을 영역성장법기반 레이블링을 이용한 영역 크기 비교를 통해 제거한 후 선명화 처리 필터를 적용하여 머리 표면 특징점을 추출한다. 둘째, CT 영상에서 추출한 표면 특징점에 가우시안 가중치 거리지도를 생성하여 큰 변위에서도 최적의 위치로 견고하게 수렴하도록 한다. 셋째, 가중치기반 상호상관관계는 PET 영상에서 추출한 표면 특징점과 대응되는 CT 영상의 가우시안 가중치 거리지도를 이용하여 최적 위치를 탐색한다. 본 논문에서는 제안방법의 정확성과 견고성 검사를 위해 인공데이타를 이용하고, 수행시간과 육안평가를 위해 임상데이타를 이용한다. 정확성 검사는 임의로 변환된 인공데이타에 제안방법을 적용한 후 추출된 최적화 변환벡터와의 오차를 제곱근평균제곱오차를 이용하여 평가한다. 견고성 검사는 큰 변위와 잡음을 가지는 인공데이타에서 가중치기반 상호상관관계가 최적의 위치에서 최대를 이루는지를 평가한다 실험 결과 제안한 표면기반 영상정합이 기존 표면기반 영상정합보다 정확하고 견고하게 수렴됨을 알 수 있다.
현대에서 디지털 시대에서의 색채 능력의 필요성은 시대의 요구로 기존 실습에 없는 세분화된 디지털 4영역에 관한 색채 실습 개선의 연구가 필요한 것이다. 기존 물감 색채 실습에서 해결되기 어려운 디지털 전공자들에게 더 특화된 4분야 영역별 디지털 색채 실습의 수업이 필요하며, 디지털화된 채색 및 색채 감각의 수업을 위해 효율적 인공지능의 활용을 연구하였다. 본 논문에서는 기존 색채 배색과 조색이 CMYK분야만 할수 있는 실습이었던 것을 포토샵 인공지능 쎈쎄이(Adobe Sensei)의 인공지능과 빅데이터 기술을 기반으로 디지털 색채 배색 실습과 조색의 방식을 제안하여, 색채 실습 영역 확대를 보여주고자 하였다. 아울러 최신의 어도비 쎈세이 프로그램 인공지능이 제공하는 개별 사용자들의 색채 정량화한 데이터를 토대로 필터 효과를 활용한 디지털 색에서의 실질적인 색 조합과 렌덤색채에 대한 학습자 예측을 향상 시키는 실습에 목적을 두었다. 결론적으로, 기존의 물감 실습의 혼색 과정의 모호성을 제거하고, 디지털 채색의 디테일을 보안한 프로그램 활용의 연구이며, 학습자의 수준과 숙련도가 낮아도 인공지능의 지원을 통한 학습능력의 향상으로 감각을 키워나가기 좋은 초급자와 중급자의 효과적 학습 방법을 제공할 수 있는 실습방식을 제안하고자 했다. 이론 고찰을 통한 배색과 주색에 필요한 어도비 프로그램 실습 방식과 기존 물감 실습보다 학습능력에 좋은 교습 향상에 대해 제시하였다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
Objectives:본 연구의 목적은 석면함유물질의 사용 특성을 조사하고, "환경부고시 제2016-230호 석면건축물의 위해성 평가 방법"을 적용하여 위해성평가를 실시하였다. Methods:서울 및 경인지역에 위치한 건축물 100개소를 선정하였으며, 지역의 구분은 서울 29개, 인천 20개, 경기 51개이다. 건축연도는 1970년대 3개, 1980년대 11개, 1990년대 42개, 2000년대 44개로 구분하여 조사하였다. 고형시료의 분석은 고효율 필터가 부착된 후드 내에서 입체현미경을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 편광현미경으로 분석하였으며, 분석결과가 함유율 1% 초과인 경우에 석면함유물질(Asbestos-Containing Materials, ACMs)을 석면으로 규정하였다. 석면건축자재의 위해성 평가 방법 및 기준은 "환경부고시 제2016-230호 석면건축물의 위해성 평가 방법"을 참고하여 석면함유물질에 노출된 위해성 등급은 세 가지 단계(높음, 중간, 낮음)로 평가하였다. Results: 건축물 100개소 중 30개소, 고형시료 416개 중 36개(8.6%)에서 석면함유물질이 있는 것으로 나타났다. 1990년대에 지어진 건축물 42개 중 18개에서 석면이 높은 비율로 검출되었으며, 2000년대에 지어진 건물 44개 중 7개에서 가장 낮은 비율로 검출되었다. "환경부고시 제2016-230호 석면건축물의 위해성 평가 방법"에 따라 평가를 실시한 결과, 2개 건축자재의 위해성평가 등급은 "중간"으로 나타났으며, 28개의 건축자재는 "낮음" 으로 나타났다. Conclusion: 석면은 정부에 의해 규제되고 있어 적극적으로 관리를 하여야 하고, 다양한 상황에서 얻은 데이터가 뒷받침하는 석면 노출 위해성 평가방법을 도입하여 시행이 필요할 것이다. 개인이 소유하고 있는 건물의 경우 건축주가 석면 노출의 위해성을 인지하고 있어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 스마트 헬스케어를 위해 접촉식 직물전극의 구조가 심장활동 신호 획득에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 본 연구에서는 심장활동 신호 측정을 위하여 전극의 크기와 구성방식을 조작한 6종의 접촉식 직물전극을 컴퓨터 자수 방식으로 구현하였고, 이를 가슴밴드에 부착하여 응용형 리드 II(modified Lead II) 방식으로 심장활동 신호를 검출하였다. 건강한 신체의 남성 4명을 대상으로 서서 정지한 자세에서 각 직물전극을 사용하여 심장활동 신호를 검출하였으며, 모든 유형의 전극에 걸쳐 4회씩 반복측정 하였다. 심장활동 신호의 수집을 위해 BIOPAC ECG100 장비를 사용하여 1 kHz로 샘플링하였으며, 검출된 원 신호를 대역통과 필터를 사용하여 필터링하였다. 직물전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능을 비교하기 위하여 신호의 파형과 크기를 파라미터로 하여 정성적 분석을 실시하였고, 각 전극을 통하여 획득된 심장활동 신호의 SPR(signal power ratio)을 산출함으로써 정량적 분석을 실시하였다. 산출된 SPR 값을 대상으로 하여 비모수 통계분석 방식의 차이검정과 사후검정을 실시함으로써 6개 전극의 구조에 따른 심장활동 신호 획득의 성능 차이를 구체적으로 분석하였다. 연구 결과 접촉식 직물전극의 구조에 따라 심장활동 신호의 품질에는 정성적, 정량적 측면에 걸쳐 모두 주요한 차이가 있는 것이 고찰되었다. 접촉식 직물전극의 구성 측면에 있어서는 입체전극이 평면전극에 비해 더 우수한 품질의 신호가 검출되는 것으로 나타났다. 한편 3가지 전극 크기에 따른 심장활동 신호 획득의 유의한 성능 차이는 발견되지 않았다. 이러한 결과는 심장활동 신호 획득을 위한 접촉식 직물전극 구조의 두 가지 요건 중 구성방식(평면/입체)이 웨어러블 헬스케어를 위한 심장활동 신호 획득의 성능에 주요한 영향을 미치는 것을 시사한다. 본 연구 결과를 기반으로 후속 연구에서는 직물전극이 일체형으로 통합된 의복형 플랫폼을 구현하고 성능 고도화 방안을 연구함으로써, 시공간의 제약 없이 고품질의 심장활동 모니터링이 가능한 스마트 의류 기술을 개발하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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