온도프리스트레싱 공법은 강합성거더교 또는 강구조물에 인위적인 온도경사를 가하여 프리스트레싱력을 도입하기 위해 개발된 공법으로, 연속 강합성거더교에 적용할 경우 부모멘트 발생지점인 연속지점부 부근의 바닥판에 프리스트레스를 도입함으로써 콘크리트 바닥판의 인장균열을 억제하는 한편, 교축방향 보강철근 사용량 및 강거더 단면을 감소시킬 수 있어 경제성과 시공성의 향상이 가능한 공법이다. 이전의 연구에서 가열구간을 설정하기 위해 사용한 시행오차법은 비효율적인 것으로 온도프리스트레싱 공법을 적용한 설계가 효율적으로 이루어지기 위해서는 보다 합리적인 적정 가열구간의 설정기법이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 패턴인식, 최적화, 진단 및 예측 등을 수행하는데 많이 사용되고 있는 인공신경망 이론을 적용하여 온도프리스트레싱 공법을 적용한 연속 강합성거더교의 가열구간을 효과적이고 경제적으로 설정하는 기법을 제안하고자 한다. 인공신경망 이론을 학습시키기 위한 학습알고리즘으로는 일반적으로 널리 사용되는 오차역전파 알고리즘을 사용하였으며, 이를 이용하여 2경간 및 3경간 연속 강합성거더교의 가열구간을 예측하고 유한요소해석과의 비교를 통하여 학습알고리즘의 특성 및 예측의 정확도를 분석하였다.
외판원 문제(TSP; Traveling Salesman Problem)는 경로탐색 최적화문제로 '풀리지 않는 문제'(NP-complete; None-deterministic Polynomial-time complete)에 속하므로 경유지 수가 많아짐에 따라 급격히 계산시간이 증가한다. 때문에 적용시 정확한 최적해보다는 최적 근사해에 대한 발견적 (heuristic) 알고리즘들을 이용한다. 본 연구는 TSP에 적용되는 발견적 알고리즘으로 개미 시스템알고리즘(ASA; Ant System Algorithm)을 검토하고. 국내 택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. ASA는 NP-complete 문제를 위한 발견적 알고리즘으로, 1990년대 초 M. Dorigo 등에 의해 연구되어졌다. ASA는 개미들이 이동간에 페로몬이라는 일종의 화학물질을 분비할 때, 이동경로 상에 분비된 페로몬 누적에 따라 확률적 방법으로 경로를 결정하게 된다. 이러한 ASA는 NP-complete문제에서 계산시간이나 최단경로탐색에서 우수한 결과를 얻는 것으로 발표되고 있으며, 교통분야에서 차량경로탐색뿐만 아니라 네트워크 관리 및 도로선형계획 등 그 적용범위가 점차 확대되어지고 있다. 현재 국내 택배시스템에서 차량배차시 명확한 기준이 없으며 주로 담당 운전자의 경험과 판단에 의해 결정된다. 본 연구에서는 국내택배시스템에 ASA의 적용가능성을 검토하였다. 담당 운전자의 경로결정이 가로 10.0km, 세로 10.0km의 범위에서 인접이웃알고리즘(NNA: Nearest Neighbor Algorithm)을 따른다고 가정했을 때와 랜덤한 20개의 경유지를 가질 때, 그리고 경유지 수를 10개씩 증가하여 200개까지 증가할 때를 비교 분석한 결과, ASA이 NNA 보다 우수하였다. ASA을 국내택배시스템에 적용시 운송비용 절감 등의 운영개선을 기대할 수 있으며, 특히 영세한 택배업체에서 보다 저렴하고 우수한 택배시스템을 구축할 수 있을 것으로 보인다.
다중 적층법을 이용하여 수평방향으로 자기정렬된 InGaAs/GaAs 양자점(quantum dot, QD)을 제작하고, 원자력간 현미경(AFM) 사진과 발광(PL) 스펙트럼을 이용하여 QD의 특성을 분석하였다. 적층주기가 증가함에 따라 정렬 QD의 길이가 길어지고, 임계 성장온도 이상에서는 QD 사이의 상호확 산에 의하여 양자선 형태로 변화함을 관측하였다. 성장 변수가 서로 다른 4개 시료의 비교 분석을 통하여, 수직으로 적층되면서 비등방성 정렬이 이루어지고, 수 ${\mu}m$ 이상 1차원적으로 정렬된 QD 사슬 모양 의 구조를 얻을 수 있었다. 또한 성장일시멈춤 과정을 통한 이주시간의 증가는 QD의 1차윈 정렬에 중요한 변수임을 알 수 있었다. 고온에서 덮개층을 형성한 QD 구조에서 관측된 발광 에너지의 청색변위 현상은 InGaAs QD로부터 In이 덮개층으로 확산되었기 때문으로 해석된다.
저수지의 시스템 조작은 수자원 계획 또는 관리 측면에서 저수지 설계 뿐 아니라 운영 기준을 마련하기 위해서 필수적이다. 한편 수자원 체계가 확장되고 복잡해짐에 따라 시스템 조작기법 또한 진보적인 방법이 요구된다. 이에 따라 다양한 기법이 도입되어 시스템 조작에 적용되어 왔다. 본 연구에서는 국내에서 최대 규모인 한강수계 저수지 계통의 시스템 조작에 최적제어이론인 선형추적 모형을 적용하여 이용 가능성을 평가한다. 이때 한강 수계 저수지 계통은 수력발전 사용수량을 통하여 하류에 용수를 공급함으로써 수도권의 용수공급을 담당하고 있다. 이에 이수측면의 수자원 이용을 극대화하기 위해서 수력발전 최대화에 조작 목적을 두고 용수공급은 제약조건으로 하여 우선적으로 공급하도록 선형추적 모형을 설계하고 최적 제어율의 유도 및 적용을 통하여 저수지 조작을 수행한다. 이때 조작은 화천댐, 소양강댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐, 충주댐, 팔당댐 등 주요 7개 댐을 포함하고 월단위로 21년간을 수행한다. 그리고 조작결과는 수력발전과 용수공급 및 보장수량 측면에서 분석되고 조작 연산 효율성이 검토된다.
일반적으로 수계의 용수공급능력을 평가하기 위해서는 수요량을 단계적으로 증가시키며 용수부족 여부를 검토하고 그 결과에 따라 수요량을 조정하는 시행착오법을 사용한다. 이것은 시뮬레이션 모형 뿐 아니라 최적화모형의 경우에서도 마찬가지다. 그러나 이 같은 시행착오법은 수차례의 최적화를 반복하는 번거로움을 수반한다. 이에 본 연구에서는 물 부족이 발생하지 않은 최대 용수공급능력을 보다 쉽게 찾을 수 있도록 2단계의 목표계획기반 최적화 모형을 제시하였다. 즉, 제1단계에서는 제시된 모형을 유입량 정보가 정확하다는 가정아래 최대 용수공급능력을 산정한다. 그리고 제2단계에서는 실제 용수공급상황에서는 미래 유입량에 대한 정보가 없는 점을 고려하여 최대 갈수기간에 한해 실시간 모의운영을 통하여 용수공급능력을 산정한다. 이 방법을 다기능 보가 신설되어 기존 수문환경과 차이점을 보이는 금강수계에 적용하고, 완전한 정보가 있는 경우와 그렇지 않은 경우의 결과를 비교함으로써 유입량 정보가 용수공급능력에 미치는 영향을 이해하고 평가할 수 있었다.
수돗물 공급에 있어서의 미량 유기물질 및 맛냄새 제거의 중요도가 높아짐에 따라 오존, GAC 및 PAC 등 고도 정수처리공정의 도입이 지속적으로 증대되고 있다. 하지만, 원수의 수질악화, 새로운 오염물질의 출현 등에 의해 기존의 고도처리공정이 향후에도 충분한 대안이 된다고 확신하기는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 고농도의 분말활성탄을 slurry blanket의 형태로 체류시킨다는 새로운 개념의 접촉조를 구상, 막여과조와 연계하여 하나의 공정으로 완성하였다. 한강원수를 대상으로 $80m^3/일$ 규모의 pilot plant를 이용, 유기물질 및 2-MIB, Geosmin에 대한 제거특성을 살펴본 결과 DOC의 경우 운영초기 90% 이상, 안정화된 이후에도 $70{\sim}80%$ 내외의 높은 처리효율을 나타내었으며 2-MIB Geosmin의 경우 검출한계 이하로 제거되었다. 본 공정은 1년 이상의 장기간의 고도처리 효율 검증 및 안정된 PAC 접촉조의 운영방안 등 공정 최적화를 위한 추가적인 연구가 필요한 실정이나 기존의 고도처리에 비해 컴팩트하면서 높은 처리효율을 안정적으로 나타냄으로써 맛냄새물질을 비롯한 미량 오염물질을 제거하기 위한 대안공정으로서의 높은 가능성을 확인하였다.
Coenzyme Q10 (CoQ10)은 전자전달계에 필수적인 요소로 질병치료 및 완화에 도움이 되어 산업 의학적으로 그 활용도가 넓어지고 있다. 본 연구에서는 새로운 CoQ10 생산균주를 선별하기 위하여 quinone 분석 결과 CoQ10을 함유하는 것으로 확인된 8종 미생물의 생장특성과 CoQ10 생산능을 1차 조사하여, 세균류인 Paracoccus denitrificans KCTC 2530과 Asaia siamensis KCTC 12914를 대량배양을 통한 CoQ10 생산에 유리한 특성을 갖는 균주로 선별하였다. 이들 세균류의 생장 및 CoQ10 생산의 최적조건을 플라스크배양으로 조사한 결과, M81 배지를 기반으로 하여 탄소원으로는 4% fructose, 질소원으로는 2% yeast extract가 가장 좋은 것으로 조사되었으며, 배양온도는 $30^{\circ}C$, 배지의 최적 pH는 P. denitrificans KCTC 2530의 경우 pH 6.0, A. siamensis KCTC 12914의 경우 pH 8.0으로 조사되었다. 이를 바탕으로 2 L fed-batch culture를 수행한 결과, P. denitrificans KCTC 2530은 1 L 당 $14.34{\pm}0.473$ mg, A. siamensis KCTC 12914는 $12.53{\pm}0.231$ mg의 CoQ10을 생산하였다.
큰느타리버섯에서 철 저장과 관련된 페리틴 단백질의 발현 및 분비를 최적화하기 위해, T-Fer 벡터에 EcoRI 및 HindIII처리를 해 페리틴 유전자를 얻은 후, BamHI으로 처리된 선형의 pPEVPR1b 분비 벡터에 클로닝하여pPEVPR1b-Fer 재조합 벡터를 구축한 다음 Agrobacterium tumefaciens LBA4404 로 도입하였다. Agrobacterium tumefaciens-mediated transformation 방법에 의해 Pleurotus eryngii로 형질전환하고 kanamycin함유된 MCM 배지에서 올바른 형질전환체를 선별하였고, 단백질 발현은 SDS-PAGE 및 항원항체 반응에 의한 western blot으로 확인하였다. 페리틴 단백질의 분비 발현은 batch culture 및 20 L airlift type fermenter에서 배양 시간 및 온도와 같은 배양 조건에 의해 최적화되었다. 페리틴 생산을 위한 배양 조건은 MCM 배지에서 25℃ 및 8 일 배양에 의해 최적화되었다. 페리틴 단백질의 양은 정량적 단백질 분석에 의해 2.4 mg/g mycelium으로 측정되었다. 그러나, PR1b (32 amino acid)의 분비서열은 큰느타리버섯 내부의 peptidase에 의해 정확하게 processing되지 않았지만, 페리틴 단백질은 균사체에서 최대로 전체단백질의 24.7% 발현되었고, 배양액에서는 검출되지 않았다. 철 결합 활성은 7.5% non-denaturing gel에서 Perls' staining에 의해 확인되었으며, 다량체 페리틴(24 subunits)이 P. eryngii 균사체에서 형성되었음을 보여준다. 생물학적 활성 측정을 위하여 페리틴을 함유한 분말을 제조하여 육계의 사료 첨가제로서의 사용 가능성에 대해 시험하였으며, 결과적으로 페리틴은 육계의 성장을 촉진하고 사료 효율 및 생산 지수를 향상시키는것으로 확인되었다.
본 연구에서는 온실의 온풍식 난방시스템 연통에 장착할 수 있는 폐열 회수기의 성능을 개선하기 위하여 각각 상이하게 설계된 3개의 열교환 장치에 대해 열회수 성능을 실험적으로 비교 분석하였다. A형 열회수시스템의 경우, 초기 투자비용과 현재의 농용 전력요금 하에서 대체로 1년을 전후하여 투자에 대한 보상이 충분한 것으로 판단된다. B형 및 C형 열회수시스템의 경우, 열 회수용 공기 흐름방향이 180$^{\circ}$굴절로 저항이 크게 발생되어 송풍팬의 전압 증가에 따른 유속 증가가 미미하며 동일한 열 교환면적에서는 송풍팬의 공기저항 증대로 열 회수 성능이 현저히 개선되지는 못했지만, 직선형보다 B형의 경우 약 5%. C형의 경우 약 13%정도 높은 열 회수효율을 보였다. 송풍팬의 용량은 A형에 사용된 용량인 25m$^3$/min전후가 적절할 것으로 판단되며, 적정 송풍팬 용량 하에서 열회수성능은 헤어핀형이 직선형보다 효과적인 것으로 나타났다. 다만, 헤어핀형은 물론 직선형에서도 열교환 파이프의 배치밀도, 파이프 길이 및 두께 등의 변화에 따른 최적화 연구가 수반되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 개념적인 강우-유출모형인 Tank 모형의 매개변수를 산정하기 위한 다목적 유전자알고리즘의 적용성을 평가하는 것이다. 다목적 유전자알고리즘 기법으로는 최근에 가장 많이 사용되는 기법중의 하나인 NSGA-II를 채택하여 Tank 모형과 결합하였으며, 4가지 목적함수(유출용적오차, 평균제곱근 오차, 고수유량 평균제곱근 오차 및 저수유량 평균제곱근 오차)값을 최소화하는 형태의 목적함수를 적용하였다. NSGA-II는 목적함수의 개수가 많아지면 한 번의 실행에 의해 굉장히 많은 수의 파레토최적해를 구하는 단점을 가지고 있기 때문에 구해진 파레토최적해 중에서 어떤 해가 최우선해 인지를 결정해야 할 필요가 있으며, 이러한 고차원적인 의사결정을 위하여 선호적순서화(preference ordering) 기법을 적용하였다. NSGA-II를 이용하여 Tank모형의 매개변수를 추정할 때 초기조건이 최적화과정에 미칠 수 있는 영향을 최소화하기 위해 세대수(generation number)와 개체군의 크기(population size)에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 Tank모형의 매개변수 최적화를 위한 세대수와 개체군 크기의 초기 값을 각각 900번과 1000개로 선정하는 것이 적합한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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