This study proposes the most suitable strength prediction model equation for UHPC by calculating the apparent activation energy of UHPC according to the curing temperature and deriving the integrated temperature and compressive strength prediction equation. The results are summarized as follows. The apparent activation energy was calculated using the Arrhenius function, which was calculated as 21.09 KJ/mol. A model equation suitable for UHPC was calculated, and when the Flowman model equation was used, it was confirmed that it was suitable for the properties of UHPC using a condensation promoting super plasticizing agent.
Purpose: The kinetic evaluation was performed for swine manure (SM) degradation and biogas generation. Methods: The SM was anaerobically digested using batch digesters at feed to inoculum ratio (F/I) of 1.0 under mesophilic conditions ($36.5^{\circ}C$). The specific gas yield was expressed in terms of gram total chemical oxygen demand (mL/g TCOD added) and gram volatile solids added (mL/g VS added) and their effectiveness was discussed. The biogas and methane production were predicted using first order kinetic model and the modified Gompertz model. The critical hydraulic retention time for biomass washout was determined using Chen and Hashimoto model. Results: The biogas and methane yield from SM was 346 and 274 mL/ TCOD added, respectively after 100 days of digestion. The average methane content in the biogas produced from SM was 79% and $H_2S$ concentration was in the range of 3000-4108 ppm. It took around 32-47 days for 80-90% of biogas recovery and the TCOD removal from SM was calculated to be 85%. When the specific biogas and methane yield from SM (with very high TVFA concentration) was expressed in terms of oven dried volatile solids (VS) basis, the gas yield was found to be over estimated. The difference in the measured and predicted gas yield was in the range of 1.2-1.5% when using first order kinetic model and 0.1% when using modified Gompertz model. The effective time for biogas production ($T_{Ef}$) from SM was calculated to be in the range of 30-45 days and the critical hydraulic retention time ($HRT_{Critical}$) for biomass wash out was found to be 9.5 days. Conclusions: The modified Gompertz model could be better in predicting biogas and methane production from SM. The HRT greater than 10 days is recommended for continuous digesters using SM as feedstock.
우리나라에 전국적으로 분포하고 중요한 산림자원인 소나무(Pinus densiflora S. et Z.)의 직경 및 수고 생장함수를 유도하였다. 모형 유도방법은 두 측정간격 $T_1$과 $T_2$를 필요로 하는 대수 차분 방정식을 이용하였고, 데이터 이용의 극대화를 위하여 SAS에서 Lag와 Put 문장을 사용한 프로그램을 이용하여 모든 가능한 생장 측정 기간을 포함하는 데이터를 사용하였다. 적용된 동형 및 다형 차분 방정식 중 Schumacher 다형 방정식이 직경 생장을 추정하는데 적합한 것으로 나타났고, 수고 생장 추정은 Gompertz 다형식이 적합한 것으로 나타났다. 보다 정밀한 추정을 위해서는 이들 식에 생물학적인 변수들을 동반한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
농협 한우 개량부에서 시험 사육한 거세우 및 비거세우 각각 60두의 자료를 근거로 곰페르츠 방정식에 의한 성장곡선을 추정한 결과 비거세우의 성장곡선 방정식은 $W_t$ = 906.1.exp{-3.956.exp(-0.0034t)}이었으며, 거세우의 성장곡선 방정식은 $W_t$ = 823.1.exp{-3.301.exp(-0.0027t}이었다. 이 추정식에 의한 성숙체중은 과거에 추정한 식보다 높게 추정되었는데 이는 사양조건의 차이에 의한 것으로 사료된다. 비거세우에 대한 거세우의 체중비는 19.5개월까지는 급격히 감소하여 79.2% 정도에 이르렀으나, 이후 격차는 서서히 줄어들어 성숙시에는 90.8%에 이르렀다. 추정식은 생시 체중이 거세우의 경우 과다하게 그리고 비거세우의 경우 과소하게 추정되었으며, 실제 체중의 변이는 비거세우가 거세우에 비해 큰 경향을 보였다.
Purpose: The purpose of this study was to analyze the failure modes of an auto transfer switch (ATS), determine the most common failure mechanisms, and iterate the design to improve reliability. Methods: We carried out failure mode and effect analysis (FMEA) to determine the failure modes and mechanisms. We identified the parts or modules that required improvement via two-stage quality function deployment based on FMEA, and improvements to reliability were monitored using the Gomperz growth model. Results: The main failure modes of the ATS were damage to, and deformation of, the stator / movable element due to repetitive movements. Five iterations of design modification were carried out, and the mean time to failure (MTTF) increased to 14,539 cycles, corresponding to 85% of the target MTTF. The Gompertz growth model indicates that the 10th iteration of design modification is expected to achieve the target MTTF. Conclusion: We improved the reliability of mechanical parts via failure mode analysis, and characterized the iterative improvements in the MTTF using the Gompertz growth model.
Purpose: The biogas productivity potential of fish waste (FW) was evaluated. Methods: Batch trials were carried out in 1.3 L glass digesters kept in a temperature controlled chambers at $36.5^{\circ}C$. The first order kinetic model and the modified Gompertz model were evaluated for biogas production. The Chen and Hashimoto model was used to determine the critical hydraulic retention time (HRT $_{Critical}$) for FW under mesophilic conditions. The feasibility of co-digestion of FW with animal manure was studied. Results: The biogas and methane potential of FW was found to be 757 and 554 mL/g VS, respectively. The methane content in the biogas produced from FW was found to be 73% and VS removal was found to be 77%. There was smaller difference between measured and predicted biogas production when using the modified Gompertz model (16.5%) than using first order kinetic model (31%). The time period for 80%-90% of biogas production ($T_{80-90}$) from FW was calculated to be 50.3-53.5 days. Similarly, the HRT $_{Critical}$ for FW was calculated to be 13 days under mesophilic conditions. The methane production from swine manure (SM) and cow manure (CM) digesters could be enhanced by 13%-115% and 17%-152% by mixing 10%-90% of FW with SM and CM, respectively. Conclusions: The FW was found to be highly potential substrate for anaerobic digestion for biogas production. The modified Gompertz model could be more appropriate in describing anaerobic digestion process of FW. It could be promising for co-digestion of FW with animal manure.
The purpose of this paper is to discuss possibilities of applying growth curve models, such as Logistic, Log-Logistic, Log-Normal, Gompertz and Weibull, to three specific technology areas of Fishery Science and Technology in the process of measuring their technology level between Korea and countries with the state-of-the art level. Technology areas of hazard control of organism, environment restoration, and fish cluster detect were selected for this study. Expert panel survey was conducted to construct relevant panel data for years of 2013, 2016, and a future time of approaching the theoretical maximum technology level. The size of data was 70, 70 and 40 respectively. First finding is that estimation of shape and location parameters of each model was statistically significant, and lack-of-fit test using estimated parameters was statistically rejected for each model, meaning all models were good enough to apply for measuring technology levels. Second, three models other than Pearl and Gompertz seemed very appropriate to apply despite the fact that previous case studies have used only Gompertz and Pearl. This study suggests that Weibull model would be a very valid candidate for the purpose. Third, fish cluster detect technology level is relatively higher for both Korea and a country with the state-of-the-art among three areas as of 2013. However, all three areas seem to be approaching their limits(highest technology level point) until 2020 for countries with the state-of-the-art. This implies that Korea might have to speed up her research activities in order to catch up them prior to 2020. Final suggestion is that future study may better apply various and more appropriate models respectively considering each technology characteristics and other factors.
경남 사천시 신수도 연안에서 1988년 3월 20일부터 5월 1일까지 약 15일 간격으로 4회 채집한 표본으로부터 까나리 치어의 일령, 성장 및 산란 시기를 조사하였다. 일령 형질로는 이석을 사용하였고, 윤문은 불투명대에서 투명대로 이행하는 경계로 하였다. 일륜은 1일 1개 형성되었고, 산란 시기는 1987년 11월3일부터 1988년 3월8일까지로 추정되었다. 이석경 (R)과 전장(TL)간의 관계식은 TL=25.336+232.895R이었고, 전장 (TL)과 체중 (BW)간의 상대 성 장은 $BW=1.27{\times}10^{-7}TL^{3.707}$으로 나타났다. 치어의 성장식은 von Bertalanffy model에 의하면, $TL=87.80(1-e^{-0.0074(t+10.79)})$로 나타났으며 , Gompertz model에 의하면 $TL=72.59 e^{-1.8417\;e-0.0152t}$로 추정되었다.
본 연구에서는 특정 유도무기체계에 대한 신뢰도 성장 분석을 수행하였다. 개발단계에서의 시험을 통해 고장 모드와 원인을 식별하고 시험 중 발견된 고장을 분석하여 지속적인 관리 활동을 수행하고 있다. 해당 유도무기체계는 유도탄과 발사 체계로 구성되어 있으며, 각 장비의 시험 결과에 따라 신뢰도 성장 분석을 실시하였다. 유도탄의 경우에는 일회성 무기로 성공과 실패인 이산형 데이터로 시험 결과를 획득하였다. 발사체계의 경우에는 시험에서 지속해서 장비 운용을 하여 연속형 데이터로 시험 결과를 획득하였다. 각각의 시험 결과 형태로 신뢰도 성장 모델을 Standard Gompertz 모델과 Crow-Extended 모델을 적용하였다. 해당 모델을 사용하여 현재까지 수행한 시험 결과에 대한 신뢰도 성장 분석 결과를 확인하였다. 또한 미래에 수행될 시험 결과를 가정하여 신뢰도 성장 결과를 예측할 수 있었다. 본 연구는 해당 유도무기체계의 신뢰도 목표값을 달성하고 시험 횟수를 결정하는데 있어 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 그리고 이후 계획된 시험을 확인하여 해당 유도무기체계에 대한 신뢰도 성장 관리를 지속적으로 추진할 예정이다.
본 연구는 2010년부터 격년 단위로 수행되는 기술수준 평가에서, 매 평가마다 최고 기술보유국과의 기술격차가 4-5년으로 평가되는 것에 의문을 가지고 시작하였다. 이러한 의문을 풀기 위해 기술수준 평가에 대한 시계열 자료를 토대로 Gompertz 모형을 가지고 회귀추정 하였다. 그 결과 고속철도차량 기술이 최고 기술 보유국의 95 % 수준에 도달하는 데는 17년이 필요하고, 100 %에 도달하는 데는 72년의 시간이 필요하다는 결과를 얻었다. 기술격차를 냉정히 인식하는 것은 기술추격 전략을 수립하는 데 결정적으로 중요하다. 한국이 기술추격 단계에서 어느 단계에 위치해 있든지 국내 시장 수요가 많지 않고 해외의 대형 선도기업과 경쟁하면서 원천기술개발단계로 이행하기 위해서는 협력을 통한 기술 전략이 최선이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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