발암성 물질 내지는 내분비계장애물질로 인식되고 있는 농약에 대한 관심이 날로 증가함에 따라 잔류농약제거에 관한 연구의 중요성이 증대되고 있다. 본 연구에서는 과산화수소가 첨가된 광산화공정을 이용한 고체상의 표면에 잔류하는 농약의 분해에 관한 실험을 수행하였다. 카바메이트계인 베노밀과 유기염소계인 클로로타로닐을 대상으로 실험을 한 결과 파장은 350nm에서, 과산화수소의 공급은 20%에서 최적처리효율을 나타냈으며 과산화수소 또는 UV 조사를 단독적으로 적용하였을 때 그 제거효과는 미미하였으나 UV와 과산화수소를 병행하여 처리하였을 때 처리효율은 가속화되었다. 최적조건에서 20분간 반응하였을 때 고체상 표면에 잔류하는 베노밀은 약 $2{\mu}g/cm^2$이 제거되었으며, 클로로타로닐은 약$1.88{\mu}g/cm^2$이 제거되었다.
This study examines multiple quality optimization of the injection molding for Polyether Ether Ketone (PEEK). It also looks into the dimensional deviation and strength of screws that are reduced and improved for the molding quality, respectively. This study applies the Taguchi method to cut down on the number of experiments and combines grey relational analysis to determine the optimal processing parameters for multiple quality characteristics. The quality characteristics of this experiment are the screws' outer diameter, tensile strength and twisting strength. First, one should determine the processing parameters that may affect the injection molding with the $L_{18}(2^1{\times}3^7)$ orthogonal, including mold temperature, pre-plasticity amount, injection pressure, injection speed, screw speed, packing pressure, packing time and cooling time. Then, the grey relational analysis, whose response table and response graph indicate the optimum processing parameters for multiple quality characteristics, is applied to resolve this drawback. The Taguchi method only takes a single quality characteristic into consideration. Finally, a processing parameter prediction system is established by using the back-propagation neural network. The percentage errors all fall within 2%, between the predicted values and the target values. This reveals that the prediction system established in this study produces excellent results.
Double-deck train have studied in the next generation train in KRRI. Double-deck train have more seat capacities compared with single deck vehicles and is a efficient, reliable and comfortable alternative train. Because of heavy weight, weight minimization of double-deck train carbody is imperative to reduce cost and extend life-time of train. Weight minimization problem of the double-deck train car-body is required to decide 66 design variables of thicknesses for large aluminum extruded panel while satisfying stress constraints. Design variables are too many and one execution of structural analysis of double-deck train carbody is time-consuming. Therefore, we adopt approximation technique to save computational cost of optimization process. Metamodels such as response surface model (RSM) and kriging model are used to approximate model-based optimization is described. RSM is easy to obtain and expressed explicit function, but this is not suitable for highly nonlinear and large scaled problems. Kriging model employs an interpolation scheme and is developed in the fields of spatial statistics and geostatistics. Target of this design is to find optimum thickness of AEP to minimize weight of doulbe-deck train carbody. In this study, meta model techniques are introduced to carry out weight minimization of a double-deck train car-body.
The main target of this research is investigating the relations between mechanical properties and injection conditions, like injection pressure, packing pressure and packing time for various contents ratio of glass fiber and resin. In general idea, high injection pressure produces high strength of molded parts as a monotonic function. but it was revealed that high pressure does not make high strength directly through various experiments of injection molding. In this experiments, PA66 was selected as resin and Glass Fiber was selected as reinforcing fiber Fiber reinforcement was controlled, as 14%, 25%, 33%, 44% of total volume and packing pressure was divided 55%, 65%, 75%, 85% of reference pressure, i.e. 100% equal to 1400kgf/$\textrm{cm}^2$. Finally, tensile testing was executed for injected test specimen. Optimum results based on authors' experiments have been obtained under conditions of 25% and 33% of glass fiber contents. Tensile strength rather depends on the packing pressure and packing time than injection pressure. Especially almost equal value of tensile strength was obtained for various percentage of packing and injection pressure as 65%, 75% and 85% of reference pressure.
In this study the hull form design with minimum resistance of domestic coastal fishing boat using a computer design procedure is carried out. The target boat is G/T 4.99 ton class fishing boat. which is one of the most popular boat in the coastal sea. For the task, the design parameters needed in preliminary stage are selected or determined from the existing boat. which has excellent resistances characteristics. In the EHP estimation during the design procedure, the main objective function is the hull resistance, and the initial hull forms before the optimization are selected from the boats that are in operation now. The EHP values from the hull after optimization process are also compared with those of the original hull to confirm its effect. Also, optimizing is investigated for the hull form to reestimate such factors as stability, laboring environment for the best design. it is expected that the results of this study here can be effectively used to improve the present design status of domestic small fishing boats.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권2호
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pp.1-13
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2005
This paper proposes a software-reliability growth model incoporating the amount of testing effort expended during the software testing phase after developing it. The time-dependent behavior of testing effort expenditures is described by a Logistic curve. Assuming that the error detection rate to the amount of testing effort spent during the testing phase is proportional to the current error content, a software-reliability growth model is formulated by a nonhomogeneous Poisson process. Using this model the method of data analysis for software reliability measurement is developed. After defining a software reliability, This paper discusses the relations between testing time and reliability and between duration following failure fixing and reliability are studied. SRGM in several literatures has used the exponential curve, Railleigh curve or Weibull curve as an amount of testing effort during software testing phase. However, it might not be appropriate to represent the consumption curve for testing effort by one of already proposed curves in some software development environments. Therefore, this paper shows that a logistic testing-effort function can be adequately expressed as a software development/testing effort curve and that it gives a good predictive capability based on real failure data.
Various methods have been developed to predict the flight path of an air-launched weapon to intercept a fast-moving target in the air. However, it is also getting more challenging to predict the optimal firing zone and provide it to a pilot in real-time during engagements for advanced weapons having new complicated guidance and thrust control. In this study, a method is proposed to develop an optimized weapon engagement zone by the SCG (Scaled Conjugate Gradient) algorithm to achieve both accurate and fast estimates and provide an optimized launch display to a pilot during combat engagement. SCG algorithm is fully automated, includes no critical user-dependent parameters, and avoids an exhaustive search used repeatedly to determine the appropriate stage and size of machine learning. Compared with real data, this study showed that the development of a machine learning-based weapon aiming algorithm can provide proper output for optimum weapon launch zones that can be used for operational fighters. This study also established a process to develop one of the critical aircraft-weapon integration software, which can be commonly used for aircraft integration of air-launched weapons.
본 연구에서는 용존공기부상법(DAF)을 이용한 정수처리 공정에 오존을 도입하기 위하여 실험실 규모의 실험이 수행되었다. 오존의 수처리 적용시 공정제어 인자로 활용할 수 있는 I.D, $k_c$, 오존-Ct 및 OH 라디칼-Ct 등에 대한 반응속도론적 연구를 실시하였다. 또한 원수, DAF 처리수 및 여과수에 대한 오존처리 실험을 실시하여 오존공정의 최적 위치 및 주입량을 도출하였다. 실험 결과 오존-Ct와 OH 라디칼-Ct는 DAF 처리수에서 가장 높게 측정되었으며, DAF 공정의 체류시간인 30분 이후에도 계속적으로 유지되었다. 또한 각 공정수에 대한 오존처리 실험을 실시한 결과, 중오존이 전 후오존에 비해 높은 효율을 기대할 수 있을 것으로 나타났으며, 최적 오존주입농도는 $1{\sim}2\;mg/L$로 판단되었다. 이러한 결과로부터 중오존 / DAF(ozoflotation) 공정 도입을 위한 기초자료로서 활용하고자 하였다.
본 실험에서는 $Pt/Ti/SiO_2/Si(100)$ 기판 위에 KLN 박막을 형성할 때 나타나는 4-fold 그레인의 성장 특성을 조사하기 위하여 공정 변수를 변화시키면서 박막을 제작하였다. 공정 변수는 기판 온도, 스퍼터링 압력, 고주파 전력을 선택하여 최적의 증착 조건 근방에서 공정 변수를 변화시키면서 실험하였다. K와 Li가 과량된 타겟을 사용하여 KLN 박막을 제조할 때 최적의 성장 조건은 고주파 전력 100 W, 공정압력 150 mTorr, 기판온도 $600^{\circ}C$이며 공정변수의 작은 변화에도 박막의 표면 형상은 매우 민감하게 변화하였다. KLN은 화합물을 구성하는 원소 사이의 증기화 온도의 차이가 많이나는 물질로서 고온 고진공의 환경에서 박막을 제조할 때 어려움이 있으며, 녹는점과 기판 온도와의 관계를 설명한 Thornton의 모델로 설명하기 어려운 현상이 나타났다. 이러한 것은 박막 물질을 이루는 구성 원소의 증기화 온도를 이용하여 이 현상을 간단하게 설명할 수 있었다.
콩의 수화 공정에서 수화 온도에 따른 수분함량의 변화 및 단백질 용출을 분석하기 위하여 콩의 수화 특성 및 단백질 용출특성을 확인하였다. 수화 온도가 증가함에 따라 콩의 수화 속도는 증가하는 경향을 나타내었으며, 이러한 수화 특성이 Peleg 모델을 통해 분석되었다($R^2>991$). 초기수분함량으로부터 목표수분함량(130%)까지 수화시키기 위해 25, 35 그리고 $45^{\circ}C$ 수화에서 필요한 수화시간은 각각 12.6, 3.11, 그리고 2.31시간을 나타내어 수화 온도가 증가함에 따라 목표함량에 도달하기 위한 수화시간이 급격히 짧아지는 것을 확인할 수 있었다. 수화공정에 따른 콩의 품질을 분석하기 위해 수화에 따른 단백질 용출량 또한 확인하였으며, 이 또한 Peleg 모델을 이용하여 분석하였다($R^2>0.941$). 단백질 용출 속도는 수화 온도가 증가함에 따라 증가하는 경향을 나타내었으며, 수화 온도가 증가함에 따라 수화에 필요한 시간도 줄어들지만 그에 따른 단백질 용출량 또한 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 수분함량과 단백질 용출을 분석하기 위해 개발된 두 모델을 이용하여 목표수분함량까지 수화하였을 때의 콩의 단백질 용출량을 분석하였으며, 25, 35 그리고 $45^{\circ}C$에서 각각 35.2, 93.1 그리고 103.0 mg/g을 나타내어, $25^{\circ}C$의 수화온도에서 12.6시간의 수화시간이 콩의 품질을 고려한 최적 수화공정임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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