• 유기물자원화
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• 제24권3호
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• pp.5-13
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• 2016

본 연구는 바이오가스화 처리 유 무에 따라 하수슬러지 처리방법별, 즉 소각, 탄화, 건조, 고형화 등에 대한 환경성 및 경제성 분석을 실시하였다. 환경성 분석에 대하여, 소각 및 탄화로부터의 대기오염물질은 기준치의 1-34 % 수준으로 배출되고 있었다. 건조 및 고형화는 악취 기준치의 30 % 정도 배출되고 있었다. 나머지 오염물질들은 검출되지 않거나 기준치 이하에서 관리되고 있었다. 고형화에서 부산물은 매립지 복토재로서 사용될 때, 일축강도가 기준치보다 못미쳐서 차량 통해서 불완전하고 토양유실의 가능성이 있다. 또한 고형화는 빈번한 공정 막힘과 운전 중단 등의 어려움이 많은 것으로 조사되었다. 결과적으로, 환경성 및 경제성을 고려할 때 혐기소화 이후 후처리로 소각 또는 건조하는 경우가 가장 타당한 것으로 분석되었으며, 후처리로 탄화처리하는 경우가 가장 타당성이 적은 것으로 분석되었다. 고형화 처리는 가장 경제적이었으나 환경적 및 운전성이 부족하여 타당성이 부족한 것으로 분석되었다.

• Journal of Ginseng Research
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• 제41권1호
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• pp.23-30
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• 2017

Background: Ginsenoside Rg1 is a class of steroid glycoside and triterpene saponin in Panax ginseng. Many studies suggest that Rg1 suppresses adipocyte differentiation in 3T3-L1. However, the detail molecular mechanism of Rg1 on adipogenesis in 3T3-L1 is still not fully understood. Methods: 3T3-L1 preadipocyte was used to evaluate the effect of Rg1 on adipocyte development in the differentiation in a stage-dependent manner in vitro. Oil Red O staining and Nile red staining were conducted to measure intracellular lipid accumulation and superoxide production, respectively. We analyzed the protein expression using Western blot in vitro. The zebrafish model was used to investigate whether Rg1 suppresses the early stage of fat accumulation in vivo. Results: Rg1 decreased lipid accumulation in early-stage differentiation of 3T3-L1 compared with intermediate and later stages of adipocyte differentiation. Rg1 dramatically increased CAAT/enhancer binding protein (C/EBP) homologous protein-10 (CHOP10) and subsequently reduced the $C/EBP{\beta}$ transcriptional activity that prohibited the initiation of adipogenic marker expression as well as triglyceride synthase. Rg1 decreased the expression of extracellular signal-regulated kinase 1/2 and glycogen synthase kinase $3{\beta}$, which are also essential for stimulating the expression of $CEBP{\beta}$. Rg1 also reduced reactive oxygen species production because of the downregulated protein level of nicotinamide adenine dinucleotide phosphate hydrogen (NADPH) oxidase 4 (NOX4). While Rg1 increased the endogenous antioxidant enzymes, it also dramatically decreased the accumulation of lipid and triglyceride in high fat diet-induced obese zebrafish. Conclusion: We demonstrated that Rg1 suppresses early-stage differentiation via the activation of CHOP10 and attenuates fat accumulation in vivo. These results indicate that Rg1 might have the potential to reduce body fat accumulation in the early stage of obesity.

• 전기학회논문지
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• 제60권3호
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• pp.639-647
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• 2011

In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 한국항만경제학회지
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• 제38권3호
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• pp.29-51
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• 2022

본 연구의 목적은 국제해사기구(IMO)의 배출규제해역(ECA) 시행에 따른 환경규제가 페리 선사들의 재무지표로 구성된 효율성에 어떠한 영향을 미쳤는지 실증적으로 분석하는데 있다. 이에 따라 본 연구에서는 2004년부터 2017년 까지 북유럽, 지중해, 북미 지역의 8개 페리선사의 재무데이터를 수집하여, ECA가 페리선사의 재무성과에 미친 영향을 효율성의 관점에서 지역별로 추정하였다. 방법론적 측면에서 본 연구의 학술적 기여는 다음과 같다. DEA의 자의적인 변수 선정 문제를 완화하기 위하여 Dyson et al.(2001)이 제시한 변수 선정 기준을 적용했으며, Network SBM DEA 모형을 통하여 기업의 규모를 고려하는 동시에 기업의 수익 창출 과정을 단계별로 구분하여 재무성과를 보다 세밀하게 측정하였다. 또한 BTR 모형을 적용하여 편의(Bias)를 최소화한 결과를 도출하였다. 연구 결과 가장 강한 규제를 받았던 북유럽 선사의 경우 오히려 효율성의 꾸준한 증가가 관측되었다. 북미지역 선사들의 경우 정부지원금이 효율성에 큰 영향을 미친 것으로 드러났으며, 상대적으로 ECA와 유가에 의한 영향은 적었던 것으로 관측되었다. 반면 지중해 지역의 경우 가장 낮은 수준의 규제를 받았음에도 불구하고, 규제 이후로 효율성 값이 낮아지는 모습이 관측되었다. 본 연구는 향후 ECA가 확대될 예정인 아시아의 페리선사와 정책당국에 의사결정의 참고자료로서 기능할 수 있을 것으로 생각된다.

• 대한본초학회지
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• 제37권1호
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• pp.19-29
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• 2022

Objectives : Although the pharmacological effects of anti-inflammatory and antioxidant action of Atractylodes macrocephala Koidzumi water extract (AM) have been proven from many studies, reports on the antioxidant effect of AM on ulcerative colitis (UC) are scarce. Therefore, we aimed at evaluating the anti-oxidant effect of AM on the DSS-induced UC model. Methods : To induce ulcerative colitis, 8-week-old male Balb/c mice received 5% DSS in drinking water for 1 week. After 1 week of adaptation, mice were divided into four groups (n=8 each) for use as normal (Normal), DSS Control (Control), DSS + AM 100 mg/kg (AM100)-treatment, DSS + AM 200 mg/kg (AM200)-treatment. After 1 week of the experiment, the animals were sacrificed, and the extracted colon tissue was analyzed for protein through western blot. Results : As a result of confirming the macroscopic changes in colon tissues to confirm the therapeutic effects of AM, the decrease in colon length was suppressed in the AM treatment group compared to the control group. In addition, as a result of biochemical analysis, AM administration significantly reduced serum glutamic oxalacetic transaminase, glutamic pyruvate transaminase levels and tissue malondialdehyde levels. As a result of confirming the protein expression level through western blot, AM administration significantly decreased the expression of NADPH-related proteins such as NOX2, p22^phox, and iNOS, but significantly increased the expression of SOD, catalase, and GPx-1/2. Conclusions : AM may improve DSS-induced UC in mice by modulating NADPH and antioxidant-related proteins. In conclusion, AM showed an antioxidant effect through the improvement of oxidative stress on UC.

• 산업융합연구
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• 제21권7호
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• pp.19-27
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• 2023

이차전지 시장의 확대에 따라 니켈 산화광을 로터리 킬른 및 전기로 공법을 이용하여 생산하는 공정이 전 세계적으로 확대되고 있는 상황이며 지속가능한 ESG 경영 확대에 따라 배출가스 내 질소산화물 등 대기오염물질 관리가 강화되고 있다. 건식니켈제련 공정의 주요 설비 중 하나인 로터리 킬른은 광석의 건조와 예비환원을 위한 설비이며 운전 중 질소산화물이 생성되므로 질소산화물 농도 예측 운전이 필요하다. 본 연구에서는 회귀 예측을 위한 LSTM 모델과 분류 예측을 위한 LightGBM 모델을 적용한 AutoML을 사용하여 모델을 최적화 하였다. LSTM을 적용 시 5분 후 예측 값은 상관계수 0.86, MAE 5.13ppm, 40분 후 예측 값은 상관계수 0.38, MAE 10.84ppm의 결과를 얻었다. 분류 예측을 위한 LightGBM 적용 결과 Test 정확도는 5분 후 0.75에서 40분 후 0.61로 상승하여 실제 조업에 활용할 수 있는 수준까지 상승되었고 AutoML을 통한 모델 최적화 결과 5분 후 예측 값의 정확도는 0.75에서 0.80까지, 40분 후의 예측 정확도는 0.61에서 0.70까지 향상되었다. 본 연구를 통해 로터리 킬른 질소산화물 예측 값을 실제 조업에 적용하여 대기오염물질 배출규제 준수 및 ESG 경영에 기여할 수 있다.

• 한국농림기상학회지
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• 제25권1호
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• pp.48-59
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• 2023

본 연구에서는 새롭게 개발된 식생의 BVOCs 배출계수를 기반으로 MEGANv2.1을 구동 후 BVOCs 배출량을 산출하여 질소산화물과의 결합을 통해 대류권 오존농도에 어떠한 영향을 미치는지 분석하고 그에 대한 신뢰성을 검토하고자 한다. BVOCs 대상물질은 이소프렌(Isoprene)과 모노테르펜(Monoterpenes)으로 한정하였고, 모델링 도메인의 공간적 범위는 남한지역을 포함하는 한반도의 남부(위도 : 32.8N~39.3N, 경도 : 123.4E~130.9E)와, 시간은 2008년 5월 1일부터 6월 30일까지를 대상으로 하였다. 식생 BVOCs 배출 모델의 입력자료를 생성하기 위해 토지피복 자료는 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer)의 MCD12Q1 (Land Cover type 5, PFT)와 환경부의 중분류 토지피복도를 사용하였고, 엽면적지수 자료는 MODIS의 MCD15A2를 사용하였다. 또한, 인위적 활동에 의한 배출량을 산출하기 위해 사용된 모델은 SMOKE-Asia 1.20 버전(Woo et al., 2009)이며, 오존농도를 모의하기 위해 CAMx v6.0 모델을 사용하였다. 연구의 진행은 1) 기존에 우리나라에서 측정된 식생 배출 값들을 조사하여 새로운 식생 배출계수를 BVOCs 배출모델에 적용하고, 2) GIS S/W을 이용하여 식생 배출모델(MEGAN)에 사용되는 입력자료를 생성하고, 3) MEGANv2.1을 구동하여 식생 배출량을 산출하고, 4) 인위적 배출을 산출하는 모델(SMOKE-Asia)을 구동하여 나온 인위적 배출량과 식생 배출량을 결합하여 대기화학 수송 모델(CAMx)의 입력자료로 사용하고, 5) 대기화학 수송 모델에서 구동된 오존농도의 결과 값을 실제 측정 값과 비교하여 식생 배출량 결과의 적정성에 대해 검토하였다. CAMx 모델을 통해 5개의 시나리오(인위적+식생 VOCs 배출 시나리오 4개 : A, B, C, D / 인위적 VOCs 배출 시나리오 1개 : E)에 대해 오존 생성농도를 비교한 결과, 본 연구에서 새롭게 적용한 식생 배출계수와 MODIS PFT를 사용한 시나리오 C에서 오존농도가 가장 높게 모의되었고, 인위적 VOCs 배출만을 고려한 시나리오 E보다 지역별로는 최대 53ppb, 도메인 평균으로는 2ppb 정도 높게 오존농도를 모의하고 있었다. 배출계수와 토지피복지도의 변화로 인한 오존농도의 차이 중에서는 배출계수의 변화로 인한 오존농도의 변화가 더 큰 것으로 확인되었다. 오존농도에 대해 모델링한 결과를 6개 도시지역의 오존 측정망 값과 비교한 결과, 자연적 VOCs 배출량이 상대적으로 작은 대도시와 주변 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 값의 변화가 작게 나타났고, 자연적 VOCs 배출량이 높은 중소 도시지역에서는 시나리오에 따른 모델과 측정 값과의 결정계수 변화가 높게 나타났다.