• Korean Chemical Engineering Research
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• 제46권2호
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• pp.414-422
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• 2008

활성탄과 제올라이트에 대한 $H_2$, $CH_4$, CO, $CO_2$에 대한 흡착평형 실험을 정적부피법에 의해 수행하였다. 활성탄과 제올라트를 이용한 4탑 PSA 공정을 통하여 다성분 혼합기체($H_2$ 72.2%, $CH_4$ 4.06%, CO 2.03%, $CO_2$ 21.6%)로부터 수소를 분리하는 연구를 수행하였다. 흡착평형 실험결과 각각의 기체들에 대하여 dual-site langmuir(DSL) 모델이 잘 예측을 하였으며, 활성탄과 제올라이트의 충전비율에 따른 파과특성을 살펴본 결과 최적의 활성탄 층의 높이는 전체 탑 길이 80 cm 중 55 cm로 나타났다. PSA 공정에서 공정 변수인 총 주기시간($T_c$), 세정기체 공급압력차(${\Delta}P$) 그리고 흡착압력이 공정효율에 미치는 영향을 실험과 전산모사를 통해 그 결과를 비교하였다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제43권5호
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• pp.595-602
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• 2005

파라디옥사논에 포함된 주요한 불순물인 디에틸렌글리콜을 제거하기 위해, 파라디옥사논과 디에틸렌글리콜과의 이성분계 고액 상평형 및 혼합물의 밀도를 측정하였으며, 종(seed)을 이용한 경막 용융결정화 실험을 하였다. 얻어진 2성분계 고액 상평형 결과는 단순 공융계를 형성하였는데, 공용점은 파라디옥사논의 0.08 몰농도에서 246 K였다. 또한, 혼합물의 밀도 데이터는 ${\rho}_l=k_1+k_2x+k_3T+k_4xT$ 식과 잘 연관되었으며, 각 파라메타인 $k_1$, $k_2$, $k_3$ 및 $k_4$의 값은 0.405, 1.361, 0.002, -0.004이었다. 용융결정화 실험에서 결정 성장속도(G)는 냉각속도가 감소하거나 파라디옥사논의 초기농도가 증가할수록 감소하는 경향을 나타내었으며, 결정 성장속도식은 과냉각 온도의 1.5승에 비례하였다. 또한, 불순물의 제거 정도를 나타내는 유효 분배계수($K_{eff}$)는 냉각속도 및 PDX 초기농도가 증가할수록 증가하는 경향을 나타내었으며, 유효분배계수는 Wintermantel 모델에 의해 $K_{eef}=-0.0604+6.392{\times}Z$ 관계로 표현되었다. 최종적으로 얻어진 PDX 순도는 결정화 조작변수를 최적화하여 99% 이상으로 조절할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제38권9호
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• pp.1253-1257
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• 2009

7종류의 상업용 검(xanthan gum, guar gum, pectin, gum arabic, gellan, locust bean gum, sodium alginate)을 국내산 고구마전분에 대해 0%, 0.3%, 0.6% 농도로 첨가한 전분-검혼합 페이스트(5%, w/w)의 유동특성과 항복응력을 측정하였다. 고구마전분-검 혼합물은 대부분 검 농도가 0.3%에서 0.6%로 증가할 때 팽윤력이 증가하였다. 또한 유동특성은 power law 모델식으로부터 결정되었고, 항복응력 측정을 위해 vane 방법이 사용되었다. 고구마전분-검 혼합물은 $25^{\circ}C$에서 shear-thinning 거동특성을 보여주었고, 겉보기 점도(${\eta}_{a,100}$)와 점조도 지수(K)는 pectin과 sodium alginate를 제외한 모든 시료에서 검의 농도가 증가함에 따라 증가하는 경향을 나타내었다. Pectin은 다른 검에 비해 매우 낮은 항복 응력 값을 나타내었고, gellan은 매우 높은 항복응력 값을 나타내었다. 고구마전분-검 혼합물은 pectin, gum arabic 그리고 sodium alginate를 제외한 다른 검 첨가에서 탄성적상승효과를 나타냈다. 일반적으로 고구마전분의 유동특성과 vane 항복응력은 검 첨가에 의해 크게 영향을 받으며, 검 종류와 농도에 의존함을 알 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.512-522
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• 2002

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권1호
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• pp.87-95
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• 2018

PURPOSES : A geo-grid pavement, e.g., a stress-absorbing membrane interlayer (SAMI), can be applied to an asphalt-overlay method on the existing surface-pavement layer for pavement maintenance related to reflection cracking. Reflection cracking can occur when a crack in the existing surface layer influences the overlay pavement. It can reduce the pavement life cycle and adversely affect traffic safety. Moreover, a failed overlay can reduce the economic value. In this regard, the objective of this study is to evaluate the bonding properties between the rigid pavement and a SAMI by using the direct shear test and the pull-off test. The predicted fractural energy functions with the shear stress were determined from a numerical analysis of the moving average method and the polynomial regression method. METHODS : In this research, the shear and pull-off tests were performed to evaluate the properties of mixtures constructed using no interlayer, a tack-coat, and SAMI with fabric and without fabric. The lower mixture parts (describing the existing pavement) were mixed using the 25-40-8 joint cement-concrete standard. The overlay layer was constructed especially using polymer-modified stone mastic asphalt (SMA) pavement. It was composed of an SMA aggregate gradation and applied as the modified agent. The sixth polynomial regression equation and the general moving average method were utilized to estimate the interlayer shear strength. These numerical analysis methods were also used to determine the predictive models for estimating the fracture energy. RESULTS : From the direct shear test and the pull-off test results, the mixture bonded using the tack-coat (applied as the interlayer between the overlay layer and the jointed cement concrete) had the strongest shear resistance and bonding strength. In contrast, the SAMI pavement without fiber has a strong need for fractural energy at failure. CONCLUSIONS : The effects of site-reflection cracking can be determined using the same tests on cored specimens. Further, an empirical-mechanical finite-element method (FEM) must be done to understand the appropriate SAMI application. In this regard, the FEM application analy pavement-design analysis using thesis and bonding property tests using cored specimens from public roads will be conducted in further research.

• 한국식품과학회지
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• 제34권2호
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• pp.186-193
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• 2002

까나리 액젓 부산물을 이용하고자 단백질 효율이 뛰어난 건조 비지를 혼합하여 압출성형을 하였고, 통계적 모델링과 분석을 통하여 혼합비에 따른 압출성형물의 최적화를 이루었다. 수학적인 모델과 trace plot을 이용하였을 때 건조 비지는 압출성형물의 단백질을 증가시키고, 까나리 액젓 부산물과 상호작용을 일으켜 절단파손강도를 강하게 함을 알 수 있었다. 하지만 압출성형물내에 건조 비지가 증가함에 따라 회분과 염도는 감소하였고, 각각의 성분이 독립적으로 작용한 지방과 색도는 증가시키는 경향을 보였다. 건조 비지를 첨가한 최적의 압출성형물을 결정하기 위해 각 반응의 canonical 계수를 이용하여 수적 최적화를 한 결과 까나리 액젓 부산물 15.83%, 건조 비지 44.17%, 밀가루 40%로 나타났고, 혼합물 성분 모형을 중첩시킨 모형적 최적화에서는 까나리액젓 부산물 15.74%, 건조 비지 44.26%, 밀가루 40%로 나타났다. 최적화된 압출성형물이 제조하여 동물실험을 하였을때 건조 비지를 첨가한 압출성형물이 대조군과 비교하여 낮은 식이효율을 보였으나 단백질 함량의 증가가 식이효율에 주요하게 작용하여 대조군과의 차이를 줄이는 것으로 나타났다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제50권1호
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• pp.149-154
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• 2012

바이오필터담체가 충전된 흡착칼럼 운전 시의 흡착 및 탈착거동에 대하여 조사하였다. 에탄올을 휘발성유기화합물(VOC)로서 함유하는 폐가스를 처리하기 위한 연속동적흡착 실험을 바이오필터공정과 같은 90% 이상의 상대습도에서 수행하였다. 에탄올 1,000 ppmv(or 2,050 mg ethanol/$m^3$)를 포함하는 폐가스 2 L/min을 흡착칼럼에 공급하였을 때에 흡착칼럼 출구에서의 파과점과 흡착평형에 이르는 시간은 1단 시료구에서 보다 각각 10배와 3배 만큼 지연되었다. 한편 에탄올 2,000 ppmv(or 4,100 mg ethanol/$m^3$)를 포함하는 폐가스의 경우에는 각각 9배와 3배 지연되었다. 이와 같이 흡착칼럼 출구에서 지연기간의 비는 공급농도와 무관하게 서로 거의 일치하였음이 관찰되었다. 또한 1단 시료구와 출구에서 비교한 유입폐가스의 에탄올농도의 10%를 보이는 탈착시간 지연비도 약 1.5배로서 거의 일치하였다. 한편 미생물활성과 멸균공정의 흡착평형에 대한 영향에 대하여 조사하였다. 멸균된 입상 활성탄으로 충전된 vial의 기상 에탄올 농도는 멸균되지 않은 입상 활성탄으로 충전된 경우와 거의 일치하였다. 그러나 퇴비(compost)나 입상 활성탄/퇴비 혼합물의 경우에는 멸균 안한 경우가 멸균한 경우보다 기상에서의 에탄올 농도가 현저하게 높았다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제48권6호
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• pp.768-775
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• 2010

제올라이트(faujasite) 흡착제가 충진된 흡착탑에서 에탄/에틸렌 혼합가스의 흡착 동특성과 탈착제로 프로판을 이용한 치환탈착 시의 동특성을 실험 및 이론적으로 연구하였다. 물질수지와 에너지수지를 고려하고 다성분 흡착평형으로 이상흡착상 모델을 적용한 전산모사는 흡탈착 파과곡선 실험 결과를 잘 예측하였다. 흡착파과 시 에탄의 롤-엎은 흡착압력이 높고, 온도가 낮을수록 증가하였다. 에탄/에틸렌 혼합가스로 포화된 흡착탑으로 탈착제인 프로판을 주입하여 치환탈착할 때 탈착단계의 일정 시간 동안에 거의 100%에 가까운 에틸렌을 얻을 수 있었다. 탈착제의 흡착세기는 에틸렌의 탈착 및 재흡착 시에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 프로판 대신 흡착세기가 강한 이소부탄을 탈착제로 사용한 경우에 탈착단계 후 재흡착에서 에틸렌 흡착용량이 많이 감소하는 현상이 관찰되었다. 전산모사를 통하여 ${(q_s{\times}b)}_{C_2H_4}/{(q_s{\times}b)}_{C_3H_s}$의 비율이 0.83일 때, 즉 탈착제와 에틸렌이 거의 유사한 정도의 흡착세기를 가질 때 치환탈착공정의 성능이 우수하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.701-709
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• 2011

콘크리트의 공극구조를 평가하기 위한 대표적인 모델 중 하나가 Power가 제안한 간격계수(SF : spacing factor)인데, 이 PSF(power spacing factor)는 평균단일공극 개념을 사용하여 갇힌 공극의 존재 여부에 따라 그 결과값이 실제와 상이하게 나올 수 있는 단점이 있다. 이에 이 연구에서는 실측된 공극 간격 데이터를 이용하여 지수화한 AMSF(실측간격계수 : actual measurement spacing factor)를 개발하였으며, 콘크리트 혼합물의 화상 분석 결과를 이용하여 PSF와 AMSF를 비교 평가하였다. 이 연구 결과, PSF와 AMSF는 전반적으로 유사한 경향을 나타내고 있으나, PSF가 $400{\mu}m$ 이상일 때 전반적으로 AMSF가 좀 더 큰 값을 나타내고 있어, 공기량이 작은 콘크리트 혼합물의 경우 PSF는 실제보다 좀 더 작은 값으로 예측할 가능성이 있는 것으로 나타났다. 또한 갇힌 공극의 유무에 따른 PSF와 AMSF 각각을 분석한 결과, AMSF는 갇힌 공극을 포함하지 않고 분석한 값이 더 크게 나타났고, PSF는 실제와 다르게 갇힌 공극을 포함하지 않고 분석한 값이 더 작게 나타났다. 이와 같이 PSF가 이와 같은 경향을 나타내는 이유는 평균단일공극 개념을 사용하기 때문이며, 이 분석 결과를 통해 AMSF가 좀 더 실제에 가까운 분석기법임을 확인할 수 있었다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.65-71
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• 2020

특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.