이 논문에서는 과산화수소를 사용한 경량기포콘크리트의 최적배합비를 제안하고 있다. 최적배합을 도출하기 위해 상용프로그램인 MINITAB을 사용하여 실험계획법을 적용하였다. 통계적 분석방법은 반응표면분석법 중 하나인 Box Behnken(B-B)계획법으로 하였다. 실험시 고려한 영향인자로는 단위시멘트량, 물시멘트비, 과산화수소비를 설정하였다. 분산분석에 따르면 경화상태에서 경량기포콘크리트의 물시멘트비와 과산화수소비는 절건밀도, 압축강도, 휨강도에 유의차가 있고, 단위시멘트량은 절건밀도에만 유의차가 있는 것으로 나타났다. 반응표면분석의 결과에서 과산화수소를 사용한 경량기포콘크리트의 최적배합비는 단위시멘트량 800 kg/$m^3$, 물시멘트비 44.33%, 과산화수소비 10%로 도출되었다.
Corrosion management of an aircraft and its engine relies on rinsing and cleaning using tap water. Few studies have reported effects of tap water species on corrosion behaviors of structural materials. In this study, a series of experiments were conducted based on the design of experiment. Solutions with different levels of chloride and sulfate ions were prepared using a full factorial design. Two structural materials (aluminum alloy and steel) were used for an alternate immersion test. Weight loss was then measured. In addition, a silver specimen was utilized as a sensor for chloride deposition measurement. The silver specimen was examined using the electrochemical reduction method, XPS, and SEM-EDS. Surface analysis revealed that levels of chloride and sulfate ions were sufficient for the formation of silver chloride and silver surface. Statistical analysis of weight loss and chloride deposition rate showed significant differences in measured values. Concentration of chloride ions greatly affected corrosion behaviors of structural materials. Sulfate ion hindered the adsorption reaction. These results emphasize the importance of controlling ion concentration of tap water used for cleaning and rinsing an aircraft.
The experimental design and response surface methodologies haven been applied to the investigation of the chemical coagulation of livestock wastewater. The chemical coagulation reactions were mathematically described as a function of parameters raping mixing (rpm) of chemical coagulation ($X_1$), slow mixing (rpm) of chemical coagulation ($X_2$), $FeCl_3 $ concentration (mg/L) ($X_3$) and pH ($X_4$) being modeled by use of the central composite design. Empirical models were developed to describe relationship between the experimental variables and response. Statistical analysis indicates that three factors ($X_1$: raping mixing (rpm), $X_2$: slow mixing (rpm), $X_3$: $FeCl_3 $ concentration (mg/L) on the linear term (main effect), slow mixing (rpm) (${X_2}^2$) on the non-linear term (quadratic), and two factors ($X_1-X_3$, $X_2-X_3$) on the non-linear term (cross-product) had significant effects, respectively. The estimated ridge of maximum responses and optimal conditions for CODcr using canonical analysis was 87.44% ($X_1$: 229 rpm, $X_2$: 51 rpm, $X_3$: 877 mg/L, $X_4$: 4.3). To confirm this optimum condition, three additional experiments were performed and the mean CODcr removal (%) and concentration (mg/L) with a standard deviation of $87{\pm}1.2%$ ($576{\pm}34ppm$) were obtained.
In this study, the response surface method and experimental design were applied as an alternative to conventional methods for the optimization of coagulation tests. A central composite design, with 4 axial points, 4 factorial points and 5 replicates at the center point were used to build a model for predicting and optimizing the coagulation process. Mathematical model equations were derived by computer simulation programming with a least squares method using the Minitab 15 software. In these equations, the removal efficiencies of turbidity and total organic carbon (TOC) were expressed as second-order functions of two factors, such as alum dose and coagulation pH. Statistical checks (ANOVA table, $R^2$ and $R^2_{adj}$ value, model lack of fit test, and p value) indicated that the model was adequate for representing the experimental data. The p values showed that the quadratic effects of alum dose and coagulation pH were highly significant. In other words, these two factors had an important impact on the turbidity and TOC of treated water. To gain a better understanding of the two variables for optimal coagulation performance, the model was presented as both 3-D response surface and 2-D contour graphs. As a compromise for the simultaneously removal of maximum amounts of 92.5% turbidity and 39.5% TOC, the optimum conditions were found with 44 mg/L alum at pH 7.6. The predicted response from the model showed close agreement with the experimental data ($R^2$ values of 90.63% and 91.43% for turbidity removal and TOC removal, respectively), which demonstrates the effectiveness of this approach in achieving good predictions, while minimizing the number of experiments required.
본 연구에서는 액상에서 EGBE, DGBE, DBM, TGME의 효율적인 분석을 위해 이용되던 액상추출법을 대신할 수 있는 방법으로 GC/FID를 이용한 SPME법 실험 연구를 진행하였다. 그리고 실험계획법(DOE)을 사용하여 EGBE를 포함한 디젤첨가제 미량분석의 최적조건을 설명하였다. 실험은 통계분석결과 뿐만 아니라 요인 수의 최적화에 따른 중심합성설계에 의한 완전요인 설계법을 사용하였다. 반응표면분석은 추출 효율이 주 영향인 염농도, 흡착 온도, 흡착 시간과 sonication 시간에 따른 2차 다항식에 의해 설명될 수 있음을 보여주었다. 실험계획법(DOE)을 사용하는 것은 액상 시료에서 디젤첨가제의 정량분석을 개선하는 자료분석법이 될 것이다.
얼굴인식 기술 분야에 있어서 Principal component analysis (PCA)기반 알고리즘은 많은 관련 알고리즘의 기초가 되고 있다. PCA는 매우 통계적인 접근이며 얼굴인식 분야에 응용하기 위해서는 많은 설계 결정요인 (design derision)을 필요로 한다. 본 논문에서는 일반적인 modular PCA알고리즘을 소개하면서 design decision을 얻는다. 얼굴인식 알고리즘 평가에 대한 표준 접근 방법인 September 1996 FERET evaluation protocol을 활용하여 각 모듈에 대한 서로 다른 구현방법을 실험하고 평가한다. 실험조건으로는 (1) 조도의 정규화 과정 을 변화 (2) JPEG과 wavelet compression 알고리즘 사용에 대한 성능효과를 분석 (3) 표현방법에서 eigenvectors의 수를 조절 (4) 분류과정에서 유사도 측정방법을 변경하는 등이다. 본 논문에서는 standard September 1996 FERET의 대용량 gallery image set에 대해 적용해 본 결과에 대해 정리하며, 100개의 무작위로 발생된 image set에 대해서도 알고리즘의 성능 변화를 평가한다.
복분자 와인의 제조를 위하여 복분자 과실 및 엑기스로부터 야생효모 Saccharomyces cerevisiae BA29를 분리 및 동정하였으며, 생화학적 특성 및 biogenic amine 생성 여부, 배양학적 특성 및 알코올 발효능과 알코올, 당, 아황산 저항성을 조사하였다. 또한 S. cerevisiae BA29의 산업적 공정 적용을 위한 균체량 증가를 위하여 통계학적 방법인 반응표면분석법을 사용하여 배양 배지 조성의 최적화를 수행하였다. 실험계획법은 중심합성계획을 사용하여 모델을 설정하였고, 산업적 공정 적용 시 비용 대비 효율성이 높은 molasses를 대체 탄소원으로 사용하여 실험을 수행하였다. 통계프로그램을 이용하여 분석한 결과 최대 균체 성장을 위한 배지 조성으로는 molasses 200 g/L, peptone 30 g/L, yeast extract 40 g/L로 예측되었으며, 이때의 최대 균체량은 20.6565 g/L로 예측되었다. 모델의 검증실험 결과 기본 배양 배지와 비교하였을 때 6.39 g/L에서 $20.9167{\pm}0.7925g/L$로 약 3.27배 증가하였다. 최종적으로 S. cerevisiae BA29를 사용하여 복분자 와인을 제조한 결과 20.33%의 알코올 생성능을 나타냈다. 이로써 복분자 과실로부터 분리한 효모 S. cerevisiae BA29를 이용한 우수한 복분자 와인 제조의 가능성을 확인하였다.
영상레이더(SAR)에서 인공표적에 대한 모델링은 주로 3차원 CAD(Computer Aided Design) 모델의 면(face) 및 모서리(edge)에서 반사되는 레이더 신호를 광선추적(ray-tracing) 방식으로 시뮬레이션하고 있고, 지구 표면의 클러터(clutter)에 대한 모델링은 영상레이더 이미지 자체에 대한 통계학적(statistical) 분석을 통해 분포(distribution) 특성이 유사한 종류들을 구분하는 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 지상의 인공표적 및 지표면의 배경 클러터를 3차원 점구름(point cloud) 산란점(scatterer point) 모델로 만들고 두 개의 모델이 통합된 상황에서 계산적(computational)인 신호처리 과정을 통해 영상 레이더 이미지를 생성하였으며, 이것을 실제 차량탑재형 영상레이더 시스템의 스트립맵(stripmap) 이미지 생성 결과 및 전자기적(EM) 모델링 또는 통계학적 분포 모델을 사용하여 분석한 결과와 유사한 지 비교해 보았다. 모델링 대상은 지상의 인공표적인 교량(다리)을 선정 했는데, 그 이유는 교량의 경유 주변에 수면과 지면이 같이 존재하는 특성이 있고 또한 군사용 및 민간용 활용에서 모두 관심이 많은 표적이기 때문이다.
복잡한 시스템 계의 설계정보를 효과적으로 추출하기 위해서 형상최적설계가 수행되는 경우, 일반적으로 유한요소해석 기법과 D-최적배열을 이용한 실험계획법이 연동된 반응표면모델을 구성하고 여기에 최적설계기법이 적용된다. 그러나, 설계변수에 형상공차와 같은 변동성이 존재하면 최적해의 강건성 확보를 위하여 설계변수의 형상공차를 확률론적인 변동성으로 고려한 추가적인 강건설계가 필요하다. 본 연구에서는 계산시간이 많이 소요되는 유한요소해석에 의한 강건설계문제에 설계변수의 표준정규분포를 고려한 반응표면모델을 구축하여 최적설계를 수행하므로서 손쉽게 강건최적값을 구하는 방법을 제안하였다. 승용차용 브레이크 디스크에 제안된 방법을 적용하여 열변형과 중량을 최소화하는 설계변수의 강건최적해를 구하고, 몬테카를로 시뮬레이션 추정결과와 비교하여 이의 적합성을 검증하였다.
The analytical methods for the analysis of cyclosporine (CsA), a fluorescence polarization immunoassay (FPIA) and HPLC method, were compared in a pharmacokinetic study of two CsA soft capsule formultaions ($Sandimmun^{\circledR}$; Sandoz, $Implanta^{\circledR}$; Hanmi). Sixteen healthy volunteers completed the study and each subjected single doses ($4{\tiems}100$ mg) of the test and the reference formulations in a two-way crossover design with a one-week drug-free interval between doses. Following each administration, whole blood concentrations of CsA were monitored over a period of 24 hour by both FPIA and HPLC methods. Blood concentrations nad pharmacokinetic parameters determined by either analytical method showed large intersubject variation, with the FPIA data showing relatively higher magnitude of intersubjecte variation than the HPLC data. The blood concentrations determined by FPIA were 1.1-1.3 times higher than those determined by HPLC. There were strong and significant correlations between the two methods (r>0.83 : p<0.0001). Intersubuject variation for the $AUC_{inf}{\;}and{\;}AUC_{24hr}$ of the test formulation was slightly reduced without statistical significance (paried -t test : p>0.05 $t_{max}$ was earlier nad $C_{max}$ was slightly lower for the test formulation, $AUC_{24h}, {\;}C_{max}, {\;}T_{max}$ and MRT determined separately from the data obtained by the two methods for the two formulations were examined by analyses of variance (ANOVA) for the bioequivalency evaluation. Results of ANOVA and confidence limits of terst/reference ratios of $AUC_{24th}$, $C_{max}$, $t_{max}$ and MRT, and statistical tests indicated the bioequivalence of the two formulations (i.e., test/reference ratio was within $100{\times}20%$) except for $C_{max}$ and $t_{max}$. The mean of tmax also showed 11.1% and 9.3% differences but the detection limit were 29.2% and 29.6% as determined by FPIA and HPLC resepctively. This experiments suggest that the data yielded for the two formulations demonstrated that they were bioequivalent.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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