부탄올을 생산하는 발효반응기에서는 아세톤, 부탄올 그리고 에탄올을 주로 생산하는 Clostridium acetobutylicum이 사용된다. 본 연구에서는 이 미생물을 이용한 발효공정의 개발을 위하여, Clostridium acetobutylicum ATCC824의 대사망의 동적 모델이 제안되었다. 많은 효소기반의 대사반응들로 구성된 대사망의 복잡성과 대사반응속도식의 비선형적 특성 때문에, 유전 알고리듬과 Levenberg-Marquardt 알고리듬이 결합된 효율적인 최적화 기법을 이용하여 회분식 발효반응기의 실험 결과값으로 58개의 반응속도상수들을 결정하였다. 그리고 이 반응속도상수 결정의 정확도를 제고하기 위하여, 유전자 조작을 통해 특정 대사경로를 차단한 미생물을 이용했을 때의 실험과 초기 글루코스의 농도를 다르게 한 실험들을 수행하여 개발된 대사망의 동적모델을 분석하였다. 결과적으로, 본 연구를 통해서 개발된 대사망 모델의 정확도를 확인하였고, 이를 활용하여 발효반응공정의 생산성 향상을 위한 적절한 클로스트리듐의 개발과 발효반응기의 최적화를 위한 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
가상발전소(Virtual Power Plant)는 비상발전(DG), 열병합발전(CHP), 에너지 저장 장치(ESS), 부하(Load)등과 같은 분산 에너지 자원을 ICT기반의 기술로 연계하여 하나의 단일 발전소와 같이 운영하는 기술이다. 지금까지의 가상발전소는 하나의 가상발전 플랫폼을 통하여 광범위하게 산재해 있는 다양한 분산 에너지 자원을 네트워크로 연결하는 구조를 기반으로 개발되고 실증되었다. 그러나 분산 에너지 자원 종류 및 수가 지속적으로 증가할 경우 이러한 분산 에너지 자원과 관련된 데이터 또한 기하급수적으로 증가할 수밖에 없으며 분산 에너지 자원의 분포가 광범위한 지역에 분포되어 있는 경우 하나의 가상발전 플랫폼으로 이들 모든 자원에 대한 네트워크를 중앙 집중형으로 가져가는 것은 네트워크 구성을 위한 기술적, 비용적 측면에서 매우 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 광범위한 지역에 분포되어 있는 분산 에너지 자원을 효율적으로 관리함으로써 시스템 부하에 따른 오류 확률을 낮추고, 분산 에너지 자원과의 데이터 교환의 견고성과 가상발전소의 확장성을 확보할 수 있는 대단위 가상 발전소 구성 방법을 제안한다. 또한 대단위 가상 발전소 구성 시 분산 에너지 자원을 직접적으로 제어하고 모니터링하는 소단위 가상발전 플랫폼에서 가변 및 민감성 부하를 고려한 최적의 자원 스케줄링 방법 또한 시뮬레이션을 통해 그 결과의 유효성을 검증한다.
선천성 부신 과형성증 중 가장 흔한 21-hydroxy-lase deficiency (21-OHD)는 신생아 선별검사에서 17-hydroxyprogesterone (17-OHP)의 증가로 조기 진단이 가능하다. 17-OHP가 애매하게 증가되는 경우에는 ACTH 자극 검사가 필요하며, 이 검사는 nonclassical (NC형) 21-OHD 진단의 gold standard이다. 전형적인 임상 증상이 없는 경우, 예를 들어 남성화가 심하지 않은 여아, 경한 simple virilizing (SV)형 남아나 신생아 선별 검사에서 발견되지 않을 수 있는 NC형 환자의 경우, 분자유전학적 검사가 진단에 도움을 줄 수 있으며, 이는 예후 에측 및 유전 상담에도 도움이 된다. 미숙아와 저체중 출생아의 경우는 17-OHP가 위양성을 보이기 쉬우므로 출생 주수나 출생 체중에 따른 cutoff 값 설정이 필요하다. 높은 위양성률을 극복하기 위해 기존 RIA방법에 비해 최근 LC-MS/MS가 민감도와 특이도를 높이는 검사로 주목 받고 있다. 21-OHD 신생아 선별 검사의 효율성을 높이기 위해서는 SW형 남아를 조기에 발견하고, 여아에서 성별 결정을 조기에 올바르게 하고, NC형 환자를 찾아내고, 미숙아/저체중 출생아/아픈 신생아에서 위양성률을 낮추어서 불필요한 재검 및 경제적/심리적 부담을 최소화 하기 위한 노력이 필요하다. 무엇보다 21-OHD가 임상적으로 확실하게 의심되는 경우에는 확진 검사에 앞서 적절한 치료가 조기에 시작되어야 한다. 저자들은 본 종설에서 21-OHD의 신생아 선별 검사 후 진단 알고리즘에 대해 최신 문헌들에 근거하여 가이드라인을 제시하는 바이다.
우수관망의 설계에 대한 기존의 연구들에서 관망의 노선은 최소의 건설비용을 목적으로 결정하게 되며, 기존의 연구들에서는 관망의 노선 변경에 따른 관거 내 흐름의 중첩효과는 관망 노선 결정에서 고려되지 않고 있다. 그러나 본 연구에서는 관망의 노선 결정에 있어서 관거 내 흐름의 변화를 고려하였으며, 관망 전체의 흐름을 제어 및 분산시킴으로써 내수침수 위험도를 감소시키고자 하였다. 이것은 관망 구성에 따른 관거 내 흐름의 중첩효과를 제어함으로써 가능하며, 이러한 흐름의 제어를 통하여 우수관망에서의 내수침수 위험도가 저감될 수 있다. 본 연구에서는 우수관망에서의 노선 결정에 따라서 달라지는 관거 내 흐름의 중첩효과와 그 결과로서 나타나는 유출구에서의 첨두 유출량 변화를 분석하였다. 관망의 노선 결정은 유전자알고리즘을 이용하였으며, 이때 목적함수는 유출구에서의 최소첨두유출량이 된다. 가상의 우수관망에 대하여 노선 결정에 따른 첨두유출량 변화를 분석한 결과 10년 빈도의 설계강우량에 대하여 강우지속시간 30분의 경우 관망 노선에 따른 최대 및 최소 첨두유출량 차이는 약 5.6%이며, 초과강우에 대한 내수침수 발생 분석을 위하여 2002년에 발생한 태풍 '루사'에 대한 적용 결과 월류량이 약 31% 감소되는 결과를 나타냈다.
태양열 가열을 도입한 해양온도차발전용 열교환기(증발기와 응축기)설계 최적화가 수행되었다. 출력은 100kW이고 작동유체는 R134a이며 고성능 상용튜브를 사용하였다. 열전달면적과 압력강하는 관수의 증가와 관통로수의 감소에 따라 서로 상반되는 경향이 존재하므로 이를 해결하기 위하여, 설비투자비에 관련되는 열전달면적과 압력강하에 관련되는 운전비용 최소화를 고려한 두 목적함수를 갖는 유전자 알고리즘(GA)을 이용하여 다목적설계최적화를 수행하였다. 설계최적화 결과, 구현 가능한 최적의 열전달면적 및 압력강하의 조합들이 적정한 관수 및 관통로 수에 대하여 존재하였다. 도출된 증발기와 응축기의 Pareto 선들은 설계자들에게 재정적인 면을 고려하여 선택할 수 있도록 넓은 범위의 최적해를 제공하였다. 또한, 총열전달면적 중 응축기의 열전달면적이 증발기 쪽보다 크게 나타났다.
QUAL2K는 QUAL2E 모델의 단점을 개선하고 편의성을 향상시킨 모델로 입자성 유기물, 부착조류, 탈질화 및 퇴적층-수체 상호작용 등을 추가 반영하였으며, CBOD는 느린 CBOD와 빠른 CBOD 두 가지로 구분하여 현실화 하였다. QUAL2E와 QUAL2K 모델을 안양천에 적용하여 DO, BOD, Org-N, NH$_3$-N, NO$_3$-N, Org-P, Dis-P 및 Chl-a 등 8개 수질항목을 모의하여 결과를 비교 분석하였다. Org-N, NH$_3$-N, Org-P 및 Chl-a는 두 모델에서 비슷한 결과가 나타났으나, DO, BOD, NO$_3$-N 및 Dis-P는 다른 결과가 나타났다. 이는 QUAL2K에 추가된 부착조류, 탈질화, 퇴적층-수체의 상호작용 및 입자성 유기물의 영향에 기인한 것으로 판단된다. DO는 부착조류의 영향으로 낮게 나타났고, BOD는 입자성 유기물의 영향으로 높게 나타났다. NO3-N은 퇴적층-수체의 상호작용과 탈질화의 영향으로 실측치에 더 가깝게 나타났다. 모의 결과를 단순통계인자를 이용하여 평가하였으며, 대부분 수질항목에서 상대오차와 분산계수가 QUAL2E보다 QUAL2K에서 작게 나타났다. 자연현상을 좀더 실제에 가깝게 모의할 수 있는 QUAL2K 모델은 하천 및 하천화한 호소 수질관리에 적절히 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
The paper addresses contribution to the modeling and optimization of major machinability parameters (cutting force, surface roughness, and tool wear) in finish dry hard turning (FDHT) for machinability evaluation of hardened AISI grade die steel D3 with PVD-TiN coated (Al2O3-TiCN) mixed ceramic tool insert. The turning trials are performed based on Taguchi's L18 orthogonal array design of experiments for the development of regression model as well as adequate model prediction by considering tool approach angle, nose radius, cutting speed, feed rate, and depth of cut as major machining parameters. The models or correlations are developed by employing multiple regression analysis (MRA). In addition, statistical technique (response surface methodology) followed by computational approaches (genetic algorithm and particle swarm optimization) have been employed for multiple response optimization. Thereafter, the effectiveness of proposed three (RSM, GA, PSO) optimization techniques are evaluated by confirmation test and subsequently the best optimization results have been used for estimation of energy consumption which includes savings of carbon footprint towards green machining and for tool life estimation followed by cost analysis to justify the economic feasibility of PVD-TiN coated Al2O3+TiCN mixed ceramic tool in FDHT operation. Finally, estimation of energy savings, economic analysis, and sustainability assessment are performed by employing carbon footprint analysis, Gilbert approach, and Pugh matrix, respectively. Novelty aspects, the present work: (i) contributes to practical industrial application of finish hard turning for the shaft and die makers to select the optimum cutting conditions in a range of hardness of 45-60 HRC, (ii) demonstrates the replacement of expensive, time-consuming conventional cylindrical grinding process and proposes the alternative of costlier CBN tool by utilizing ceramic tool in hard turning processes considering technological, economical and ecological aspects, which are helpful and efficient from industrial point of view, (iii) provides environment friendliness, cleaner production for machining of hardened steels, (iv) helps to improve the desirable machinability characteristics, and (v) serves as a knowledge for the development of a common language for sustainable manufacturing in both research field and industrial practice.
Due to the impressive flexural performance, enhanced compressive strength and more constrained crack propagation, Fibre-reinforced concrete (FRC) have been widely employed in the construction application. Majority of experimental studies have focused on the seismic behavior of FRC columns. Based on the valid experimental data obtained from the previous studies, the current study has evaluated the seismic response and compressive strength of FRC rectangular columns while following hybrid metaheuristic techniques. Due to the non-linearity of seismic data, Adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) has been incorporated with metaheuristic algorithms. 317 different datasets from FRC column tests has been applied as one database in order to determine the most influential factor on the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to the simulated seismic loading. ANFIS has been used with the incorporation of Particle Swarm Optimization (PSO) and Genetic algorithm (GA). For the analysis of the attained results, Extreme learning machine (ELM) as an authentic prediction method has been concurrently used. The variable selection procedure is to choose the most dominant parameters affecting the ultimate strengths of FRC rectangular columns subjected to simulated seismic loading. Accordingly, the results have shown that ANFIS-PSO has successfully predicted the seismic lateral load with R2 = 0.857 and 0.902 for the test and train phase, respectively, nominated as the lateral load prediction estimator. On the other hand, in case of compressive strength prediction, ELM is to predict the compressive strength with R2 = 0.657 and 0.862 for test and train phase, respectively. The results have shown that the seismic lateral force trend is more predictable than the compressive strength of FRC rectangular columns, in which the best results belong to the lateral force prediction. Compressive strength prediction has illustrated a significant deviation above 40 Mpa which could be related to the considerable non-linearity and possible empirical shortcomings. Finally, employing ANFIS-GA and ANFIS-PSO techniques to evaluate the seismic response of FRC are a promising reliable approach to be replaced for high cost and time-consuming experimental tests.
개구면 결합 공진기 급전 마이크로스트립 방향성결합기의 특성을 해석하였고, 최적 설계를 위한 효율적인 설계 이론을 제시한다. 이러한 목적을 위해 단순하고도 정확한 등가 회로를 도출하였고, 도출된 등가 회로를 바탕으로 결합기의 설계 수식을 유도하였다. 여러 구조적 설계 변수를 결정하기 위해, 유전 알고리즘과 Holder-Mead 방법에 기반한 진화적 이종 최적화 방법을 사용하였으며, 제안한 설계 방식과 최적화 설계 방법의 타당성을 검증하기 위해 10 dB 방향성 결합기를 설계, 제작하였다. 측정된 결합기의 결합 계수는 3 GHz에서 10.3 dB 였고, 반사계수와 isolation은 각각 31.8 dB 와 30.5 dB 였다. 또한 출력단과 결합단 사이에 $90^{\circ}$ 위상 차이를 보였다. 측정치와 설계치의 일치도는 제안한 해석 방법과 등가 회로 및 최적화 설계의 타당성을 검증해 준다.
유역의 수자원 분석을 위해서는 대상 유역의 특성 및 목적에 적합한 모형을 사용하여야 한다. 그러나 적합한 모형이 사용된다고 하더라도 사용되는 자료의 객관성과 타당성이 낮을 경우에는 기대하는 결과를 도출하기 어렵다. 따라서 선정된 모형의 입력자료와 이를 바탕으로 추정된 매개변수의 결정이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 수문모형의 입력자료인 유역의 시간자료와 공간자료를 구축하고 이를 대상유역의 기준자료로 선정하여 HyGIS(hydrological geographic information system) 의 시 공간DB에 저장하였다. 또한 TOPMODEL을 HyGIS와 연계시킴으로서 저장된 DB로부터 모형 구동에 필요한 시 공간자료를 손쉽게 사용할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 TOPMODEL에서 필요로 하는 시 공간 자료를 HyGIS의 DB로부터 입력하며, 매개변수를 결정하기 위해서는 유전자 알고리즘을 사용하였다. 연구결과 HyGIS의 시 공간DB는 TOPMODEL의 입력자료를 구성하고 매개변수를 추정하는데 효과적으로 사용될 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다양한 수자원 분석모형과 연계될 경우에도 적합하게 적용될 수 있는 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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