• 공업화학
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• 제31권2호
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• pp.147-152
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• 2020

본 연구에서는 천연오일인 cashew nut shell liquid (CNSL)의 구성성분인 cardanol을 이용하여 내화학성이 향상된 에폭시계 수지용 반응성 희석제 제조 공정을 최적화하였다. 이를 위해 반응표면분석법 중 중심합성계획법을 이용하여 최적화과정를 설계하였다. 계량인자로는 cardanol/ECH 반응몰비, 반응시간, 반응온도이고, 반응치는 수율, 에폭시 당량(EEW), 점도이다. 기초실험으로부터 계량인자 범위를 각각 cardanol/ECH 반응몰비(2~4), 반응시간(4~8 h), 반응온도(100~140 ℃)로 설정한 후 최적화과정을 진행한 결과 최적의 조건은 cardanol/ECH 반응몰비(3.33), 반응시간(6.18 h), 반응온도(120 ℃)로 산출되었으며, 이 조건에서의 예측값은 수율(100%), EEW (429.89 g/eq.), 점도(41.65 cP)로 나타났다. 실제 실험을 통해 알아본 결과 오차율은 0.3% 이하로 나타나 중심합성계획모델을 이용하여 cardanol 원료 반응성 희석제의 제조 공정을 최적화할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제15권5호
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• pp.82-91
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• 2011

본 연구에서는 콘크리트 매입앵커시스템 설계코드인 ACI 349-01에 제시되지 않은 직경 50mm(2") 이상 유효매입깊이($h_{ef}$) 635mm(25") 이상의 대형 매입앵커시스템에서 전단 파열파괴 성능과 거동특성을 파악하기 위하여 24개의 실규모 시험을 하였다. 시험변수로는 앵커볼트의 직경($d_0$=63.5, 76.2, 88.9mm), 앵커볼트의 매입깊이($h_{ef}$=635, 762mm), 연단거리($c_1$=381, 508, 762mm) 그리고 콘크리트강도($f_{ck}$= 38MPa)로 하였다. 예측식인 $V_{aci06}$과 $V_{ccd}$는 시험결과($V_{test}$)를 과대평가하는 것으로 나타났다. 앵커볼트직경($d_0$) 50mm(2")이상, 유효매입깊이($h_{ef}$) 635mm(25")이상의 대형앵커시스템에서 앵커볼트직경 변화시험과 유효매입깊이 변화시험은 앵커시스템의 전단성능에 영향이 없는 것으로 나타났다. 그러나, 대형 앵커리지시스템의 연단거리와 앵커볼트의 직경에 대한 형상비에 의한 분석결과 형상비가 작아질수록(앵커볼트의 직경이 커질수록) 시험결과에 대한 예측식의 비가 커지는 것으로 분석되었다. 이는 앵커볼트의 직경이 전단강도 저하의 직접적인 원인인 것으로 밝혀졌다. 설계기준에 대한 적절한 개선을 위해서는 더 많은 이론적, 해석적 연구가 필요하다.

• Food Science and Biotechnology
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• 제17권5호
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• pp.904-911
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• 2008

Covalent cross-links between a number of proteins and peptides explain why transglutaminase may be widely used by food processing industries. The objective of this work was optimization of the fermentation process to produce transglutaminase from a new microbial source, the Streptomyces sp. P20. The strategy adopted to modify the usual literature media was: (1) fractional factorial design (FFD) to elucidate the key medium ingredients, (2) central composite design (CCD) to optimise the concentration of the key components. Optimization of the medium resulted in not only an 86% increase in microbial transglutaminase activity as compared to the media cited in the literature, but also a reduction in the production cost. Optimal fermentation conditions - namely temperature and agitation rate - were also studied, using CCD methodology. Usual conditions of $30^{\circ}C$ and 100 rpm were within the optimal area. All other parameters for enzyme production were experimentally proven to be optimum fermentation conditions.

• 청정기술
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• 제20권3호
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• pp.314-320
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• 2014

이번 연구의 목적은 세계적으로 널리 이용되고 있고, 액화 효율이 높은 Air Products and Chemicals Inc. (APCI)사(社)의 C3MR(Propane Pre-cooled & Mixed Refrigerants) 천연가스 액화공정에 사용되는 혼합냉매의 최적 조성을 통계학적 기법으로 결정하는 것이다. 공정모사는 상업 공정 모사기를 이용했으며 혼합냉매는 methane ($C_1$), ethane ($C_2$), propane ($C_3$)과 nitrogen ($N_2$)로 선택하였다. 그리고 혼합물 설계(mixture design, MD)와 중심합성계획법(central composite design, CCD)을 이용하여 전체 공정의 에너지 소비가 최소가 되게 하는 최적의 혼합냉매 조성을 결정하였다. 연구결과 기존 설계 대비 최대 11.28%의 에너지 소비 절감을 확인하였다. 또한 주 극저온 열교환기(main cryogenic heat exchanger, MCHE)의 온도 프로파일을 통해 열적 효율성도 함께 비교하였다.

• Advances in environmental research
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• 제2권4호
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• pp.291-308
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• 2013

In the present study, an experimental design methodology was used to optimize the adsorptive removal of Basic Yellow 13 (BY13) using Turkish coal powder. A central composite design (CCD) consisting of 31 experiments was employed to evaluate the simple and combined effects of the four independent variables, initial dye concentration (mg/L), adsorbent dosage (g/L), temperature ($^{\circ}C$) and contact time (min) on the color removal (CR) efficiency (%) and optimizing the process response. Analysis of variance (ANOVA) showed a high coefficient of determination value ($R^2=0.947$) and satisfactory prediction of the polynomial regression model was derived. Results indicated that the CR efficiency was not significantly affected by temperature in the range of $12-60^{\circ}C$. While all other variables significantly influenced response. The highest CR (95.14%), estimated by multivariate experimental design, was found at the optimal experimental conditions of initial dye concentration 30 mg/L, adsorbent dosage 1.5 g/L, temperature $25^{\circ}C$ and contact time 10 min.

• Advances in Energy Research
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• 제4권3호
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• pp.189-202
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• 2016

This work emphasized optimum production of biodiesel using non-edible Prunus armeniaca (Bitter Apricot) oil via transesterification collected from the high altitude areas of Himachal Pradesh, India. In this study the author produced biodiesel through the process of transesterification by using an alkali catalyst with alcohol (methanol and ethanol), under the varying molar ratio (1:6, 1:9, 1:12), variable catalyst percentage (1% and 2%) and temperature ($70^{\circ}C$, $75^{\circ}C$, $80^{\circ}C$, $85^{\circ}C$). Furthermore, a few strong base catalysts were used that includes sodium hydroxide, potassium hydroxide, sodium metal and freshly prepared sodium methoxide. After screening the catalyst, response surface methodology (RSM) in connection with the central composite design (CCD) was used to statistically evaluate and optimize the biodiesel production operation using NaOH as catalyst. It was found that the production of biodiesel achieved an optimum level biodiesel yield with 97.30% FAME conversion under the following reaction conditions: 1) Methanol/oil molar ratio: 1:6, 2) Reaction time: 3h, 3) Catalyst amount: NaOH 2 wt. %, and 4) Reaction temperature: $85^{\circ}C$. The experimental results showed that the optimum production and conversion of biodiesel through the process of transesterification could be achieved under an optimal set of reaction conditions. The biodiesel obtained showed appropriate fuel properties as specified in ASTM, BIS and En- standards.

• 공업화학
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• 제30권5호
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• pp.530-535
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• 2019

본 연구에서는 coconut oil과 sugar ester를 이용한 유화과정에 대한 최적화공정을 수행하였다. 최적화를 위해 반응표면분석법 중 중심합성계획모델을 이용하였다. 반응표면분석법의 반응치로는 유화액의 점도, 평균입자크기와 7 days 경과 후 ESI 등을 설정하였으며, 계량인자로는 유화시간, 유화속도 및 유화제의 첨가량을 설정하였다. 중심합성계획모델로 최적화과정을 수행한 결과 계량인자는 유화시간(22.63 min), 유화속도(6,627.41 rpm) 및 유화제의 첨가량(2.29 wt.%)에서 최적실험값인 점도(1,707.56 cP), 평균입자크기(1,877.05 nm) 및 7 days 경과 후 ESI (93.23%)로 종합만족도(D = 0.8848)가 높게 나타났다. 또한 이 조건에서 실제 실험을 통해 얻은 결과는 이론결과와 비해 평균오차율 $1.2{\pm}0.1%$로 작게 나타났다. 따라서 coconut oil의 유화과정에 반응표면분석법 중 중심합성계획법을 적용할 경우 매우 낮은 오차율을 얻을 수 있었다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권10호
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• pp.568-574
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• 2017

본 연구는 폐목재로부터 organosolv 공정을 이용해서 리그닌을 분리할 때 영향을 미치는 주요 3개의 반응조건(반응시간($X_1$), 산 촉매의 농도($X_2$) 및 반응온도($X_3$))을 리그닌 회수율(y) 기준으로 최적화하였다. 중심합성계획법(central composite design, CCD)에 따라 반응온도 $136.4-203.6^{\circ}C$, 산촉매 농도 0-2.5%, 반응시간 26.36-93.64 분의 범위를 가진 실험계획을 수행해서 2차 모델식 및 최적조건을 수립하였다. 2차 모델식은 $y=-79.89+0.91X_1+9.8X_2-2.54{\times}10^{-3}X_1{^2}-2.11X_2{^2}$와 같이 얻었으며, 결정계수(coefficient of determination, $R^2$) 값은 0.8531으로 10% 이내의 유의수준에서 유의성을 나타냈다. 2차 모델식에 따라 예측되는 최고 리그닌 회수율은 12.46 g/100 g of dry wood이며 이때 최적 반응 조건은 반응온도 $178.2^{\circ}C$, 산 촉매 농도 2.32%으로 나타났다. 폐목재 대상 organosolv 공정에서의 리그닌 수율은 반응온도보다는 산 촉매 농도의 영향이 더 크게 나타났으며 반응시간에 의한 영향은 없는 것으로 나타났다. 모델의 변동성 분석(analysis of variance, ANOVA)에 따르면 리그닌 수율(y)에 대한 모델식의 유의확률은 p<0.001로 높은 유의성을 보였다. 최적조건에서 모델의 재현성을 검증한 결과 모델식이 실제공정을 적절하게 모사한 것으로 나타났다.

• 생명과학회지
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• 제28권5호
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• pp.577-586
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• 2018

본 연구는 전보의 블루베리로부터 분리하여 프로바이오틱스 특성이 우수한 Lactobacillus brevis SBB07의 기능성에 관한 연구에 이어, 산업적 적용을 위한 배양 시간, 배양용 배지의 성분 및 농도, 초기 pH, 배양 온도의 영향 등을 조사하였다. SBB07의 균체량 증진을 위한 배지 최적화를 수행하였고 이를 위해 통계적 방법인 Plackett-Burman design (PBD)와 central composite design (CCD)를 이용하여 배지의 성분 및 최적 농도를 확인하였다. PBD의 경우 탄소원 7종, 질소원 6종, 기타 미량 원소 6종을 이용 총 19가지 요소를 적용하였으며, 이 중 protease peptone, corn steep powder (CSP), yeast extract가 SBB07의 균성장에 중요 인자로 확인하였다. PBD에서 선정된 3가지 인자를 CCD에 적용하였으며 이를 통해 균체 성장을 위한 최적 농도로 protease peptone 2.0%, CSP 2.5%, yeast extract 2.0%로 이때 최대 균체량은 2.93963 g/l가 예측되었다. 모델의 검증 실험을 통해 예측 모델과 실제 결과가 동일함을 확인하였으며, 확립된 최적 배지를 사용하여 배양 온도 및 초기 pH에 따른 영향을 조사한 결과 기본배양조건과 비교하였을 때 $37^{\circ}C$, 초기 pH 8.0에서 균체량이 $2.2933{\pm}0.0601g/l$에서 $3.85{\pm}0.0265g/l$로 약 1.68배 증가함을 확인하였다. 따라서, 본 연구를 통해 프로바이오틱스 소재로서 우수한 기능성을 갖는 L. brevis SBB07의 배양 조건 확립을 통해 향후 소재의 산업화를 위한 기반을 확립하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.749-754
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• 2011

본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.