• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권1호
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• pp.63-68
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• 2014

본 연구에서는 UV-A 조사를 통해 titanium dioxide($TiO_2$), hydroxyapatite(HAP)와 germanium(Ge)의 다양한 복합촉매를 통한 항생제(lincomycin, LM)의 광촉매 제거를 조사하였다. 우선, 다양한 복합촉매의 향상된 광촉매능을 비교하였고, 도출된 제거효율은 $TiO_2/HAP/Ge$ > $TiO_2/Ge$ > $TiO_2/HAP$ 순으로 관찰되었다. $TiO_2/HAP/Ge$의 조성은 반응표면법의 하나인 혼합물분석(mixture analysis)에 기초하여 통계적 방안이 수행되었다. 각 인자별 6개의 조건을 포함하도록 설정한 독립변수 $TiO_2(X_1)$, HAP($X_2$)와 Ge($X_3$)의 LM($Y_1$)과 TOC($Y_2$) 제거에 대한 영향을 살펴보았다. 분산분석(ANOVA)의 회귀분석항은 유의한 p값(p<0.05)과 높은 결정계수 값($R^2$ of $Y_1=99.28%$ and $R^2$ of $Y_2=98.91%$)을 나타냈다. 등고선도와 반응곡선을 통해 UV-A 조사조건에서 $TiO_2$/HAP/Ge 조성에 따른 LM의 제거를 나타냈다. TOC($Y_2$) 제거를 기준으로 도출된 최적조성비는 코드화 값으로 $X_1=0.6913$, $X_2=0.2313$과 $X_3=0.0756$으로 나타났다. 실제 적용에 따른 비교 실험 결과는 LM과 TOC의 평균제거율이 각각 99.2%와 49.3%로 나타나 모델의 예측과 잘 부합하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제28권9호
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• pp.917-925
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• 2006

[ $TiO_2/UV$ ] system에서 azo dye 중 반응성 염료의 광촉매 산화분해에 대한 연구를 수행하였다. 광촉매 산화공정은 다양한 인자에 의해 영향을 받으며 이런 인자들의 산화반응에서 효과 및 특성을 파악하고 예측식 모형을 추정하기란 매우 힘든 작업이다. 따라서 본 연구는 실험계획법 중 박스-벤켄법(Box-Behnken method)을 이용하여 2인자 3수준의 실험디자인으로 최적의 산화조건을 찾기 위한 실험을 수행한 결과는 다음과 같다. 본 실험에서 색도 제거율($Y_1$)의 반응모형에 가장 크게 영향을 끼치는 항은 주 효과(선형효과)와 교차항으로 나타났고 그 중 $x_2$(dye concentration)가 가장 민감하게 반응모형에 영향을 받는 것으로 확인되었다. $COD_{Cr}(Y_2)$의 반응모형의 경우 $Y_1$의 모형과 마찬가지로 주 효과(선형효과) 및 교차항이 모델의 생성에 가장 중요한 모수로 작용하였지만 $Y_1$와 달리 $x_1(TiO_2)$ 및 $x_2$(dye concentration) 모두 반응 모형에서 민감하게 서로 상호작용하며 영향을 주었다. 최적의 산화조건을 찾기 위해 정준분석 중 능선분석을 수행한 결과 $Y_1:(X_1,\;X_2)$=(1.11 g/L, 51.2 mg/L), $Y_2:(X_1,\;X_2)$=(1.42 g/L, 72.83 mg/L)의 결과를 얻을 수 있었고 모형의 검증결과 매우 높은 신뢰성을 보였다.

• 지질공학
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• 제27권4호
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• pp.405-416
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• 2017

본 연구는 자유면대수층 즉, 충적대수층에서 필터층의 영향을 평가하기 위하여 수행하였다. 시험을 위해 모래층 및 자갈층으로 구성된 충적대수층에 필터층, 양수정, 관측정을 각각 설치한 모형시험장치를 제작하였다. 제작된 모형시험장치를 이용해 단계양수시험을 수행하였으며, 각 시험조별 투수특성을 확인하고 적정양수량 및 우물효율을 산정하였다. 모래층에서 단계별 양수량 분석을 통한 적정양수량 평가결과, 동일한 필터 두께를 가진 경우 이중필터는 22.03 L/min이며, 단일필터는 19.71 L/min로 단일필터에 비해 이중필터가 115.0% 양수량이 증대되는 것으로 평가되었다. 이중필터와 필터층 두께가 10 cm인 단일필터와 비교하면 이중필터에서 182.7%의 양수량 증대효과가 있는 것으로 분석되었다. 자갈층의 적정양수량 평가결과, 동일한 필터 두께를 가진 경우 이중필터는 73.56 L/min이며, 단일필터는 65.47 L/min로 단일필터에 비해 이중필터가 112.3% 양수량이 증대되는 것으로 평가되었다. 이중필터와 자갈층에서 필터층 두께가 10 cm인 단일필터를 비교하면 이중필터에서 160.9%의 양수량 증대효과가 있는 것으로 분석되었다. 모래층 우물효율을 분석한 결과 이중필터에서 최대 70.4%, 단일필터에서 최소 37.1%를 보이며, 자갈층에서는 필터재 두께가 30 cm인 이중필터와 단일필터에서 66.5%의 높은 우물효율을 보이나 필터재 두께가 10 cm인 단일필터에서는 22.5%로 낮게 평가되었다. 본 연구를 통해 필터재가 두꺼울수록 투수특성이 개선되는 것을 확인하였으며, 이중필터가 단일필터에 비해 양수량 및 우물효율이 상대적으로 높은 것으로 평가되었다. 이와 같은 결과는 우물설계에 실질적으로 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권2호
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• pp.235-247
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• 2020

Sulfur-Iodine cycle (SI cycle)은 요오드와 황을 첨가하여 최종적으로 물을 열화학적으로 분해하여 산소와 수소를 생산하는 공정으로 황산분해, 요오드화 수소 분해, 분젠반응 등 세가지 반응들로 이루어져 있다. 분젠 반응은 두가지 공정 중간에 존재하므로 두 반응에 필요한 화학물을 조달하는 역할로 이에 대한 상분리 및 반응기에 대한 분석이 중요하다. 본 연구에서는 50 L/hr 수소를 생산하는 pilot scale의 Sulfur-Iodine Cycle 중 분젠 공정에 대한 모사, 민감도 분석, 민감도 분석을 토대로한 각각 상분리기와 분젠 반응기에 대한 최적 조건을 제시하였다. 열역학 물성치의 계산을 위해 Electrolyte Non-Random Two Liquid (ELECNRTL) model 사용하였다. 모델에 대한 신뢰도 확보를 위해서 실제 pilot scale의 공정 데이터와 검증을 수행하였다. 반응기의 종류를 선정하기 위해 Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)과 Plug Flow Reactor (PFR) 동일한 온도 및 부피 변화에서 SO₂ 전환율을 비교하였다. 상분리기 선정을 위해 3상 분리 시스템(기체-액체-액체)과 액체-기체 분리 후 액체-액체 구조에서 H₂SO₄ 상과 HI_X 상에서의 불순물들을 비교하였다. PFR에서 온도, 지름, 길이를 결정 변수로 SO₂ 전환율을 최대화 하기 위한 최적화를 수행하였는데, 온도 121 ℃와 PFR의 지름이 0.20 m 및 길이 7.6 m 일 때 SO₂ 전환율이 98% 최적 결과임을 확인하였다. 기존 pilot scale과 동일한 운전 조건 하에 PFR의 지름 3/8 inch, 길이 3.0 m, 120 ℃ 일 때 인입 몰량인 I₂ 및 H₂O를 결정 변수로 SO₂ 전환율에 대한 최적화를 수행하였을 때, SO₂ 전환율이 10% 일때 H₂O 및 I₂ 의 인입 몰량은 각각 17%와 22%로 감소하였다. 앞선 조업 조건 최적화 조건 (121 ℃, 지름 0.20 m, 길이: 7.6 m) 경우에는 SO₂ 전환율이 98% 일 때 H₂O가 1% 그리고 I₂가 7% 감소하였다. 상분리기에서 HI_X 상내 H₂SO₄ 최소화하는 목적함수에서 그에 상응하는 온도, I₂와 H₂O를 결정 변수로 설정하였을 때, H₂O 몰량이 기존공정보다 17% 감소하고 I₂ 몰량이 24% 감소하였을 때 최소 불순물이 생성하였다.

• 대한치과보철학회지
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• 제50권4호
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• pp.258-270
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• 2012

연구 목적: 대한치과보철학회지의 최근 5년간 게재된 논문 중에서 통계 방법이 사용된 논문의 빈도를 조사하고 통계 방법의 종류 및 오류의 유형과 빈도를 살펴 보고 오류별 적절한 통계 방법을 제시하고 통계분석 가이드라인을 개발하여 대한치과보철학회지의 학술적 발전에 기여하고자 한다. 연구 재료 및 방법: 2006년부터 2010년까지 게재된 논문 336편 중 통계방법이 사용된 255편을 연구대상으로 하여 연도별로 통계 방법 사용 여부, 주로 사용된 통계방법과 소프트웨어의 유형과 빈도를 조사하였다. 통계방법 별로 고안된 가이드라인에 따라 오류를 조사하였는데 주로 실험설계의 적절성, 분석법에 대한 가정검토, 표본의 독립성 및 변수의 적합성, 적절한 표본 수와 적절한 통계방법이 사용되었는지에 대한 평가를 하였고 이를 토대로 고안된 가이드라인을 제시하였다. 결과: 본 연구에서 조사된 논문 중 추론통계를 사용한 논문이 193편(75.9%)으로 대다수를 차지하였고 사용된 소프트웨어는 SPSS가 153편(59.77%)으로 가장 많았다. 추론통계를 사용한 논문들을 대상으로 통계방법을 분류한 결과 ANOVA (41.5%), t-test (20.0%), 비모수 방법(16.9%)순으로 많았고 최근에 가까울수록 다양한 분석법을 시도하였으나 유의한 변화는 관찰되지 않았다. 대부분의 논문들은 표본수의 산출근거를 제시하지 않았고, 분석법에 대한 가정(독립성, 정규성, 등분산성 등) 검토를 하지 않은 공통적인 오류를 범했다. 전체적으로는 61.2%의 통계적 오류를 범하였다. 결론: 대부분의 오류는 전체적인 분석 후 세부적인 분석으로 들어가야 하는데 두 요인에 대한 상호작용을 무시하고 단변수 분석을 여러 번 한 경우와 연구 계획 단계에서 적절한 표본 수를 산출하지 않아 나타난 경우 등이었다. 이러한 통계 오류를 최소화하기 위하여 분석 방법 별 검정 절차에 대한 통계분석 가이드라인을 제시하였다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제49권4호
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• pp.471-480
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• 2007

본 연구의 목적은 저에너지 비육돈사료가 ‘고체중’ 출하돈의 사료효율, 성장효율 및 도체특성에 미치는 영향을 구명하여 고체중 출하돈용 사료의 적정 에너지 수준을 유추하고자 함이었다. 생체중 약 90kg의(Yorkshire × Land- race) × Duroc 교잡종 암퇘지와 거세돼지 총 160두를 16돈방에 임의로 배치하여 저에너지사료(3,200kcal DE/kg) 혹은 대조사료(3,400kcal)를 무제한으로 급여하고 성별로 각각 135 & 125kg에 도살하여 도체를 분석하였다[2(성) × 2(사료) ‘factorial’ 실험설계]. 일당증체량, 일당사료섭취량 및 사료효율은 두 성 혹은 사료 구간 차이가 없었다. 등지방두께는 암퇘지에서는 저에너지사료 구(22.4mm)가 대조사료 구(24.3mm)보다 낮았으나(P<0.05), 거세돼지(24.4±0.4mm)에서는 두 사료 구간 차이가 없었다. 암퇘지는 ‘과체중’ 문제로 인하여 90% 이상 C & D 도체등급 판정을 받은 반면 거세돼지는 A + B 등급과 C + D 등급을 각각 79% 및 21% 받았다. 총부분육 중량 대비 개별 부분육 비율은 두 성 혹은 사료 구간 차이가 없었다. 배최장근의 색깔(명도 및 적색도), pH, 육즙삼출율 및 화학적 조성을 포함한 이화학적 특성은 총괄적으로 정상도체의 범주에 속하였고 두 성 혹은 사료 구간 차이가 없었다. 이상을 종합하면 본 실험에 쓰인 저에너지사료와 대조사료는 모두 고체중 비육후기 돼지 사료로 적합할 것으로 판단된다. 만일 주어진 축군에서 사료를 통하여 지방침적을 억제할 필요가 있을 경우는 사료의 에너지 수준을 3,200kcal DE/kg 수준 이하로 낮춰야 할 것이다.

• 환경생물
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• 제38권4호
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• pp.658-666
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• 2020

본 연구는 아파트 조경공간에 다층식재기법을 적용하기 위한 기초단계 연구로서, 교목중심의 단층구조 식재지역에 관목이 건강하게 생육할 수 있는 최적의 식재지반을 선정하는 것을 목적으로 하였다. 2019년 5월부터 10월까지 농촌진흥청 국립원예특작과학원 시험포장에서 실험을 실시하였다. 식재지반은 멀칭재, 원예용 상토, 바텀애시, 현장토를 활용해 8가지 처리구 6반복 조성하였다. 실험식물은 아파트 조경용 관목으로 선호도가 높은 장미(Rosa hybrid 'Barkarole')와 수국(Hydrangea macrophylla 'Nikko Blue')으로 선정하였다. 토양재료의 화학성은 농촌진흥청 토양화학분석 기준에 따라 분석하였으며, 처리구 간 유의성은 SAS7.1을 활용해 Two-way ANOVA 분석을 실시하였다. 식재지반별 장미와 수국의 초장, 분지수, 엽장, 엽폭, 피복면적의 변화를 분석하였다. 분석결과 장미는 "원예용 상토 20 cm" 조합과 "멀칭 3 cm, 원예용 상토 20 cm, 바텀애쉬 10 cm"의 조합에서 생장이 우수한 것으로 나타났다(p<0.05). 그중 "원예용 상토 20 cm"에서는 초장 102.2±5.8 cm, 분지수 5.5±0.6개, 엽장 10.9±1.0 cm, 엽폭 6.2±0.5 cm, 피복면적 4077.1±416.6cm²로 우수한 것으로 나타났다(p<0.05). 수국은 "멀칭 3 cm, 원예용 상토 20 cm", "원예용 상토 20 cm" 조합과 "원예용 상토 20 cm, 바텀애쉬 10 cm"의 조합에서 생장이 우수한 것으로 나타났다. 초장 43.6±2.1 cm, 분지수 4.9±0.8개, 엽장 7.2±0.5cm, 엽폭 4.3±0.3cm, 피복면적 344.5±43.2 cm²인 "원예용 상토 20 cm"의 조합에서 생장이 우수하였다. 본 연구는 통해 아파트 다층식재를 위해서는 최소 20 cm 이상 경운한 뒤에 육성토양층에 원예용상토를 충전하여 식재할 것은 제안하였다. 이러한 기준은 향후 아파트 화단 리모델링 사업에 활용될 것으로 기대된다.

• 청정기술
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• 제28권1호
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• pp.79-93
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• 2022

본 연구에서는 Part I에서 제안한 첨단 전자산업 폐수처리시설 특화 Water Digital Twin모델인 e-ASM을 이용하여 랩-파일럿 처리장 데이터를 바탕으로 모델 보정(Calibration), 유입 성상에 따른 제거 효율, 유출수 예측 및 최적 공법 선정을 수행하였다. 첨단 전자산업 폐수처리시설의 특화 모델링을 위하여, 민감도 분석을 통해 e-ASM 모델의 정합성과 상관성이 높은 동역학적 파라미터를 선정하였고, 다중반응표면분석법 (Multiple response surface methodology, MRS)을 이용하여 동역학적 파라미터를 보정하였다. e-ASM 모델의 보정 결과, Lab-scale, Pilot-scale 단위의 실험데이터와 90% 이상의 높은 정합성을 보였다. 그리고 4가지 유기폐수 처리처리공법인 MLE, A2/O, 4-stage MLE-MBR, Bardenpho-MBR을 제안한 Water Digital Twin으로 구현하여 유입 폐수의 성상별 운전조건에 따라 제거효율을 분석하였으며, Bardenpho-MBR이 C/N ratio 변화에서도 안정적으로 COD (Chemical oxygen demand)를 90% 이상 제거하며 높은 총 질소 제거 효율을 보였다. 그리고 유입 폐수의 조건별 Bardenpho-MBR공정의 수리학적 체류시간(Hydraulic retention time, HRT)이 3일 이상일 때 1,800 mg L-1의 고농도 TMAH 폐수를 98% 이상 제거할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이와 같이, 본 연구에서 개발한 e-ASM은 전자산업 제조시설별, 유입 폐수의 성상별 특화 모델링을 통해 높은 정합성을 가진 전자산업 폐수처리공정의 Water Digital Twin를 구현할 수 있고, 최적운전, Water AI, 최적가용기법 선정 등의 응용 가능성을 바탕으로 지속 가능한 첨단전자 산업을 위해 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.221-241
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• 2018

최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.