Newly bleaching sequence using oxygen, ozone and hydrogen peroxide has introduced to avoid pollution hazards from chlorinated organic compounds, because chlorine dioxide substitution bleaching was produced a little chlorinated organic substance. Oxygen-type chemicals replaced for chlorine has attracted much research attention. Bleachability of ozone was improved at low temperature and high pulp consistency. In third bleaching followed OZ bleaching, addition of O2 and NaBH4 in alkali extraction was effective than only alkali extraction. Bleachability of pulps in ozone bleaching(Z) was improved at higher consistency and lower temperature The addition O2 and NaBH4 in alkali extraction after OZ bleaching sequence improved brightness, when compared to those obtained by only alkaline extraction. Pulps bleached by ECF bleaching sequences such as OZEoD and OZEopD was obtained by 90% ISO brightness. The brightness of pulp bleached by TCF sequences with the ozone dosage of 1.6% was approached to target brightness (88~90%ISO). Pulps bleached Z stage combined bleaching sequence was reduced the viscosity to a little greater extent. However, physical properties of pulps was not great different compared to those bleached by conventional bleaching sequences. A pollution index of bleaching effluente by ozone combined bleaching sequences was lower than by conventional bleaching sequence, but somewhat higher than multistage bleaching sequences combined C/D stage.
Taki, Golam;Islam, Mohammad Nazrul;Park, Seong-Jae;Park, Jeong-Hun
Environmental Engineering Research
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제23권2호
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pp.175-180
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2018
Box-Behnken Design (BBD) under response surface methodology (RSM) was implemented to optimization the operating parameters and assess the removal and recovery efficiencies of crude oil from contaminated soil using subcritical water extraction. The effects of temperature, extraction time and water flow rate were explored, and the results indicate that temperature has a great impact on crude oil removal and recovery. The correlation coefficients for oil removal ($R^2=0.74$) and recovery ($R^2=0.98$) suggest that the proposed quadratic model is useful. When setting the target removal and recovery (>99%), BBD-RSM determined the optimum condition to be a temperature of $250^{\circ}C$, extraction time of 120 min, and water flow rate of 1 mL/min. An experiment was carried out to confirm the results, with removal and recovery efficiencies of 99.69% and 87.33%, respectively. This result indicates that BBD is a suitable method to optimize the process variables for crude oil removal and recovery from contaminated soil.
Kim Hak-Kyeong;Jeong Nam-Su;Kim Sang-Bong;Lee Myung-Suk
Fisheries and Aquatic Sciences
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제4권1호
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pp.1-9
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2001
This paper describes a procedure extracting feature vector of a target cell more precisely in the case of identifying specified cell. The classification of object type is based on feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, perimeter, width and height of the object So, the feature vector plays very important role in classifying objects. Because the feature vectors is affected by noises and holes, it is necessary to remove noises contaminated in original image to get feature vector extraction exactly. In this paper, we propose the following method to do to get feature vector extraction exactly. First, by Otsu's optimal threshold selection method and morphological filters such as cleaning, filling and opening filters, we separate objects from background an get rid of isolated particles. After the labeling step by 4-adjacent neighborhood, the labeled image is filtered by the area filter. From this area-filtered image, feature vector such as area, complexity, centroid, rotation angle, effective diameter, the perimeter based on chain code and the width and height based on rotation matrix are extracted. To prove the effectiveness, the proposed method is applied for yeast Zygosaccharomyces rouxn. It is also shown that the experimental results from the proposed method is more efficient in measuring feature vectors than from only Otsu's optimal threshold detection method.
We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.
Electrokinetic remediation was studied for the removal of toxic heavy metals from tailing soils. This study emphasized the dependency of removal efficiency upon heavy metal speciation, as demonstrated by different extraction methods (sequential extraction, total digestion, and 0.1 N HC1 extraction). The tailing soils examined showed different physicochemical characteristics, in view of initial pH, particle size distribution, and major mineral constituents, and contained high concentrations of target metal contaminants in various forms. The electrokinetic removal efficiency of heavy metals was significantly influenced by their partitioning prior to treatment, and by the pHs of the tailing soils. The mobile and weakly bound fractions of heavy metals, such as exchangeable fraction, were easily removed by electrokinetic treatment (more than 90% in removal efficiency), whereas immobile and strongly bound fractions, such as organically bound and residual fractions, were not effectively removed (less than 20% in removal efficiency).
HMM 음성 인식 시스템은 환경적 잡음과 여러 음성의 혼합으로 인하여 정확한 음성을 인지하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문은 잡음 음성으로 부터 원하는 음성만 선택하여 추출하기 위한 음성 특징 추출 기법을 CHMM을 이용하여 제안한다. 선택적 음성 추출을 위한 채널 유사성 상관 관계를 이용하여 음성 특징을 추출하는 방법을 사용하였다. 제안 기법의 실험 평가한 결과 평균 분리 왜곡도가 0.430dB 감소됨을 보임으로써 제안한 방법의 우수성을 확인하였다.
본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(nonrigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.
본 논문은 고정영역에서 움직이는 객체를 검출하기 위한 방법으로 배경영상과 입력영상의 차를 이용하여 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 방법에 대해 제안하였다. 객체를 추출하는 방법으로 고정영역에 새로운 객체의 위치를 파악하기 위해 전체 영상의 픽셀을 연산에 참여시키는 것이 아니라 영상의 테두리에 설정된 영역의 픽셀들만을 연산에 참여시킨다. 따라서 중앙영역이 연산에서 제외되어 객체추출의 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있었다. 또한 설정영역에서 객체를 추출하기 위하여 시작위치를 먼저 파악하고 시작위치로부터 객체의 가로와 세로의 크기를 추출함으로써 객체의 영역을 검출하였다. 이동된 객체의 추적에는 추출된 중심좌표를 이용하였다.
수중 음향 탐지기를 통해서 수집한 표적 방사음의 스펙트럼은 음향 표적의 토널 성분과 대 양의 유체역학적 배경 잡음 성분들로 구성되어 있다. 음향 표적의 토널 성분은 주요 식별 정보가 되기 때문에 배경 잡음을 추정, 제거함으로써 표적의 토널 성분을 견실하게 추출할 수 있는 알고리즘이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 배경 잡음을 제거하고, 미약한 크기의 표적 토널도 탐지 할 수 있는 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 방법을 제안한다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 이중 회귀 신경망을 이용한 토널 추출 기법이 기존의 방법보다 토널 추출 성능이 우수함을 확인하였다.
기계번역에서 올바른 번역 문장을 구성하기 위해서는 원시 문장의 의미를 올바르게 표현하면서 자연스러운 목적 문장을 구성하는 번역어를 선택해야 한다. 본 논문에서는 '단어-의미 의미-단어' 관계, 즉 원시언어의 한 단어는 하나 이상의 의미를 가지고 각 의미는 각기 다른 목적언어 단어로 표현된다는 점에 기반하여, 원시 단어의 의미 분별과 목적 단어 선택을 결합하여 번역어를 선택하는 방식을 제안한다. 기존의 번역방식은 원시 단어에 대한 목적단어를 직접 선택하는 '단어-단어' 관계에 기반하고 있기 때문에, 원시언어를 목적 언어로 직접 대응시키기 위한 지식을 필요로 하여 지식 획득에 어려움이 있었다. 본 논문의 방식에서는 원시 단어의 의미 분별과 목적 언어의 단어 선택의 결합을 통해 번역어를 선택함으로써, 손쉽게 획득할 수 있는 원시 언어와 목적 언어 각각의 지식원에서 번역어 선택을 위한 지식을 자동으로 추출할 수 있다. 또한 원시 언어의 의미와 목적 언어의 쓰임새를 모두 반영하여 충실도와 이해도를 모두 만족시키는 보다 정확한 번역어를 선택할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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