본 연구에서는 하루 50 kg의 DME를 생산하기 위한 파일럿 플랜트를 Aspen Plus를 사용하여 전산모사 하였다. 전체 DME 분리공정의 모델링을 위하여 NRTL 액체 활동도계수 모델식을 사용하였으며 light 가스 성분의 용매의 용해도 추산을 위해서 Henry의 법칙을 사용하였으며 기상의 비이상성을 계산하기 위해서 SRK 상태방정식 모델식을 사용하였다. 전산모사 결과로 DME 분리탑의 중간 제품으로써 98 wt% 이상의 순도를 갖는 DME를 얻을 수 있었다.
바이오매스 유래 타르 및 왁스 성분은 파클리탁셀의 분리정제에 많은 악영향을 미치기 때문에 반드시 제거되어야 한다. 흡착제 처리는 식물세포배양으로부터 유래된 타르 및 왁스 성분을 매우 간단하고 효과적으로 제거할 수 있는 방법이다. 본 연구에서는 전처리 단계에서 상용흡착제 실로퓨트를 이용한 흡착제 처리 공정에서 주요 공정 변수들(온도, 시간, 용매, 건조시료/실로퓨트 비율)을 최적화하였다. 최적의 흡착제 처리 온도, 시간, 용매, 건조시료/실로퓨트 비율은 각각 $30^{\circ}C$, 15분, 메틸렌 클로라이드, 1:1(w/w)이었다. 이러한 결과는 TGA와 HPLC 분석을 통한 유기물의 흡착 양상으로도 확인하였다. 흡착제 처리 단계에서 순도 증가는 미미하였으나 타르 및 왁스 성분의 제거로 인한 후속공정의 공정 가능성과 편리성에 상당히 영향을 미쳤다.
Currently, the commercialization of the $5^{th}$ Generation (5G) service is becoming more prevalent in domestic communication network technology. This has reduced communication delay time and enabled large-capacity data transmission and video streaming services in real-time. In order to keep pace with these developments, K-water has introduced a smart process control system in water purification plants to monitor the status of the water purification process. However, since wireless networks are based on the public Long Term Evolution (LTE) network, communication delay time remains high, and high-resolution video services are limited. This is because communication networks still have a closed structure due to expense and security issues. Therefore, with 5G in its current form, it is very difficult to accommodate future services without improving the infrastructure of its communication networks. In recognition of these problems, this study implemented the authentication and management function of wireless networks on a wired network management system in the K-water Bansong water purification plant. The results confirmed that wired Local Area Network (LAN) services give a higher security performance than an expensive commercial wireless LAN system. This was achieved by using an Internet Protocol (IP) address management system of wired networks and the packet filtering function of the Layer2 (L2) switch. This study also confirmed that it is possible to create a wireless LAN service that is 3.7 times faster than the existing LTE communication network.
In the water purification plant, chemicals are injected for quick purification of raw water. It is clear that the amount of chemicals intrinsically depends on water quality such as turbidity, temperature, pH and alkalinity. However, the process of chemical reaction to improve water quality (e.g., turbidity) by chemicals is not yet fully clarified nor quantified. The feedback signal in the process of coagulant dosage, which should be measured (through the sensor of the plant) to compute the appropriate amount of chemicals, is also not available. Most traditional methods focus on judging the conditions of purifying reaction and determine the amounts of chemicals through manual operation of field experts using Jar-test data. In this paper, a systematic control strategy is proposed to derive the optimum dosage of coagulant, PAC(Polymerized Aluminium Chloride), using Jar-test results. A neural network model is developed for coagulant dosing and purifying process by means of six input variables (turbidity, temperature, pH, alkalinity of raw water, PAC feed rate, turbidity in flocculation) and one output variable, while considering the relationships to the reaction of coagulation and flocculation. The model is utilized to derive the optimum coagulant dosage (in the sense of minimizing turbidity of water in flocculator). The ability of the proposed control scheme validated through the field test has proved to be of considerable practical value.
일반적으로 paclitaxel과 유사한 구조를 가진 복잡한 유도체의 분리나 최종 제품에서의 엄격한 규정 등으로 인하여 한 단계의 HPLC system으로 정 제하는 것은 상당히 어렵다. 이러한 이유로 두 단계 HPLC system으로 식물세포 배양액으로 부터 paclitaxel의 대량 정제를 수행하였다. 즉, 첫번째 단계에 서 reverse-phase HPLC column, 두번째 단계에서 normalp phase HPLC column을 사용하여 최종 제품을 얻었다. 또한 최종 정 제 된 paclitaxel 내 에 포함되어 있는 불순물 profile 확 언, 함량 분석, 그리고 이들 물질들에 대한 분리, 정제 및 동 정을 실시하였다 이들 불순물들 중에서 0.1% 이상되는 것은 모두 6종 (side chain derivative, baccatin III, 10-deacetyltaxol, cephalomannine, taxane derivative, 7-epitaxol)이며 NMR과 MS를 사용하여 화학구조를 분석한 결과 이미 알려진 paclit taxel 유도체 또는 전구체와 동일한 물칠로 밝혀 졌다. 본 연구 결과는 결국 paclitaxel 생산을 위한 품질관리 (quality cont tr이)와 허가를 위한 자료로 유용하게 사용되어 진다.
제어로봇시스템학회 1995년도 Proceedings of the Korea Automation Control Conference, 10th (KACC); Seoul, Korea; 23-25 Oct. 1995
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pp.75-78
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1995
In this paper it is concerned to develop control method using jar-test results in order to predict the optimum dosage of coaglant, PAC(PoliAluminum Chloride). Considering the relations with the reactions with the reaction of coagulation and flocculation, the five independent variables ( e, g, turbidity of raw water, water turbidity in flocculators, temperature, pH, and alkalynity) are selected out of parameters and they are put into calculation to develop a neural network model for PAC dosing process in water purification system. This model is utilized to predict optimum dosage of PAC. That is, the optimum dosage of PAC is searched in neural network model for PAC dosing process to minimize the water turbidity in flocculators. This searching is implemented by means of expert heuristics. The efficacy of the proposed contorl schemem and feasibility of acquired neural network model for PAC dosing contorl in water purification system is evaluated by means of computer simulation.
만경강 본류를 대상으로 수질을 개선하기 위한 일환으로 하천식생의 종구성, 하천형태에 따른 군락의 구조, 단면분석을 통한 현존식생의 분포 등을 종합적으로 분석하여 하천 생태계에 대한 종합적 해석과 식생에 의한 자연정화능 활용방안을 평가하고자 2001년 6월부터 2002년 3월까지 수질 및 식생에 관한 자연정화능을 조사, 평가하였다. 만경강 본류 수질중 T-N의 농도는 갈수기인 겨울철이 17.23 mg/L로 가장 높았으며, 여름철이 8.59 mg/L로 낮았고, 상류보다는 하류에서 그 농도가 높았다. 또한 평균 T-P의 농도는 여름철과 가을철에 각각 0.45, 0.47 mg/L로 비슷하였으나 겨울철에 1.79 mg/L로 농도가 높아졌다. BOD의 농도는 상류유역에서 $0.95{\sim}2.57\;mg/L$로 $I{\sim}II$급수 수질를 나타내었으나 하류유역에서는 $6.87{\sim}9.72\;mg/L$로 V급수에 가까운 수질이었다. 만경강 상류의 식물상은 73과 134속 218종 33변종으로 총 251종류가 조사되었으며, 중류 일대에서 조사된 식물은 33과 69속 82종 16변종으로 총 98종류가 조사되었다. 그리고 만경강 하류 일대에서 관찰된 식물은 27과 58속 %종 14변종으로 총 85종류가 조사되었다. 만경강 유역에서 자연정화능에 의한 수질개선을 도모하기 위해 식물 생활형별로 하천 정화능이 뛰어난 식물을 조사 분석한 결과 침수식물은 붕어마름, 검정말, 부엽식물은 어리연꽃, 왜개연꽃, 추수식물은 갈대, 줄, 부들, 습생식물은 큰황새 냉이, 고마리 등이 질소 인 흡수능이 우수한 식물이었다.
본 논문은 비선형 특성을 내재한 물 수요예측을 위하여 기존의 시계열 자기회귀 알고리즘과 다층신경망 학습방법을 결합한 단기 물 수요 예측 알고리즘을 개발하였다. 제시된 방법을 검증하기 위한 사례연구로 2007년도와 2008년도 전북지역의 광역상수도 A정수장에서 취득된 데이터를 활용하여 알고리즘 구축 및 제안 방법의 정확도를 분석하였다. 실험 결과 다중회귀모델은 MAPE가 5.1%, AR모델은 3.8%, 제안된 방법인 AR+MLP 모델은 3.6%로 나타나 성능이 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안된 방법을 사용할 경우 정수장에서 단기 물 수요예측에 유용하게 활용할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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