자동차 연료용 바이오가스의 고순도 메탄 분리정제를 위해 2단 재순환 분리막 공정을 연구하였다. 2단 재순환 분리막 공정을 개발하기 위해 폴리설폰(Polysulfone) 중공사 모듈을 채택하여 이산화탄소, 메탄의 순수투과도를 측정하였다. 또한 모델 혼합가스를 대상으로 모듈의 메탄농도와 압력에 대해 투과실험을 수행하여 메탄의 농도와 회수율에 대한 연구를 수행하였다. 그 결과를 토대로 2단 재순환 분리막 파일럿 플랜트를 제작하였으며 현장에서 발생되는 바이오가스를 대상으로 공정변수에 대한 메탄 회수율과 농도에 관한 투과실험을 수행하였다. 제습기와 탈황설비 등의 전처리설비를 거쳐 가스 내의 수분을 500 ppm 이하, 바이오가스내의 황화수소 농도를 20 ppm 이하로 제거하였으며 그 정제된 혼합가스를 대상으로 파일럿 분리막 공정의 막면적비에 따른 운전결과를 알아보기 위하여 1, 2단의 막면적비가 각각 1:1, 1:3, 2:2가 되도록 구성하여 실험을 진행한 결과, 1단의 막면적은 $1m^2$로 동일하고 2단의 면적비가 $1m^2$에서 $3m^2$로 증가하였을 경우 최종 공급유량은 6.6 L/min에서 80.7 L/min로 그리고 메탄 회수율은 메탄순도 95%에서 47.1%에서 92.5%로 증가하였다. 또한, 막 면적비가 1:1로 동일한 경우 전체 면적이 2배로 증가함에 따라서 유량은 6.6 L/min에서 100.8 L/min로 회수율은 47.1에서 88.3%를 나타내었다. 1:3 면적비에서 공급유량이 증가하는 경우, 최종 메탄 순도는 감소하고 메탄 회수율은 증가하는 것을 알 수 있었다. 운전압력이 증가할수록 공급유량은 증가하고 회수율은 다소 감소하는 것으로 나타났다. 실험을 통해 유효막면적, 공급압력과 공급유량의 변화가 공정 성능향상에 중요한 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
Bensulfuron-methyl은 생이활성(生理活性)이 특히 높고 제초(除草) spectrum이 큰 것으로 알려져 주요 논잡초방제에 사용되고 있으나, 피 및 올방개 등에 대한 방제효과(防除效果)는 다소 미흡하다. 따라서 이들 잡초종(雜草種)에 대한 선택적(選擇的) 작용력(作用力)이 비교적 큰 동시에 다른 약제의 흡수를 증대시키는 것으로 밝혀진 oxyfluorfen과의 혼합사용(混合使用) 가능성(可能性)을 찾고자 oxyfluorfen 0.25% 입제(粒劑)와 bensulfuron 0.15% 입제(粒劑)를 각각 0, 5, 10, 15, 20g ai/ha수준의 16 혼합조합(混合組合)을 공시(供試)하였다. 일년생과 다년생 주요 잡초종(雜草種)을 대상으로 수도(水稻) 이앙후(移秧後) 5 일에 각각 처리하였으며, 처리한 35 일후에 지상부 생체중(生體重)을 조사하여 각각 처리에 대한 방제율(防除率)을 산정하였다. 두 약제 의 혼합사용(混合使用) 가능성(可能性)은 여러가지 "Joint action model"을 이용하여 두 약제의 상호작용을 비교분석(比較分析)하는 방법으로 검토하였다. 먼저 각초종에 대하여 분산분석(分散分析)한 결과, 피와 올방개 및 잡초 전체에 대해서는 1% 유의수준(有意水準)에서 상호작용효과(相互作用效果)가 인정되었으며 가래와 너도방동사니는 5% 유의수준(有意水準)에서 상호작용효과(相互作用效果)가 인정되었다. 그러나 물달개비, 올챙고랭이, 올미 등은 상호작용효과(相互作用效果)가 인정되지 않았다. 피와 올방개 및 전체초종을 대상으로 혼합모델들을 적용시킨 결과 전체적으로 Colby method와 Regression method는 유사한 결과를 보였다. Calculus method는 해석상(解析上)의 어려움이 있었으나 전반적으로는 이들과 큰 차이가 없었다. Isobole method는 일정한 $ID_X$에서만 상호작용해석(相互作用解析)이 가능하므로 천체적인 약량범위(藥量範圍)의 상호작용(相互作用)을 해석하기는 어렵기 때문에 최소한의 합리적인 잡초방제(雜草防除)를 만족시킬 수 있는 $ID_{30}$ 이상의 Isobole은 작성할 수 없었다. EQM의 경우 ${\theta}$값의 범위(範圍)에 따라 상호작용(相互作用)의 type을 결정하는데 상호작용효과(相互作用效果)의 크기를 비교하려는 입장에서는 해석상(解析上)의 어려움이 따랐다. 본 연구의 결과에서는 다른 Model을과 달리 올방개에 대한 효과에서 Synergism을 나타냈다. 여러 모델들이 모두 동일한 결과를 보여주지는 않았으나 bensulfuron 5~10g과 oxyfluorfen 5~10g을 혼합처리(混合處理)할 경우 synergistic한 경향을 보이며 방제율(防除率)도 비교적 높아 이 수준의 약량을 혼합처리(混合處理)하면 bensulfuron만으로 방제가 어려운 잡초의 방제는 물론 약량 감소를 가져올 수 있을 것으로 기대되었다.
스탠포드 대학의 expansion tube 장치를 이용한 램 가속기의 유동장의 실험적 연구와 비교를 위하여 정상 및 비정상 상태의 수치모사를 수행하였다. 수소/공기 연소에 대하여 9 화학종 19 반응 단계를 가지는 Jachimowski의 화학반응 모델을 이용하여 화학 반응 유동에 대한 Navier-Stokes 방정식을 시간 정확도를 가지는 완전 내재적수치 기법을 이용하여 해석하였다. 정상 상태 가정을 이용한 수치해석은 $2H_2$+$O_2$+$17N_2$에 대하여 쉴리렌 및 OH PLIF 을 이용하여 실험적으로 얻어진 영상과 부합하는 좋은 결과를 보였으나 $2H_2$+$O_2$+$12N_2$ 혼합기에 대해서는 충격파 교차점 후방의 연소 영역을 모사하지 못하였다. 따라서 이 경우에 대하여 비정상 수치 모사를 수행하였으며 자세한 유동 안정화 과정을 보여 주었다. 비정상 수치 모사의 결과로부터 실험적으로 얻어진 영상은 유동 안정화 단계의 일시적 상태의 결과로 보인다. 충격파 교차점 후방의 연소 영역은 유동이 안정화되는 초기 단계에 존재하는 강한 경사 충격파가 교차하여 발생하는 수직 폭굉파의 결과이다. 최종 단계에서 충격파 교차점 이후의 연소 영역은 사라지며 정상 상태의 결과가 얻어진다. 램 가속기 모델 내부의 화학반응 유동이 안정화되는데 필요한 시간은 실험적인 시험 시간과 비교하여 매우 긴 것으로 보인다.
피셔-트롭쉬 합성반응은 CO와 H2의 혼합가스로 이루어진 합성가스를 부가가치가 높은 탄화수소 제품으로 변환시킨다. 본 논문에서는 저온 피셔-트롭쉬 합성반응과 단일, 다중 마이크로채널 반응기에 패킹시킨 촉매를 기반으로 강화된 반응조건의 열전달을 고려하여 전산유체역학 기반의 시뮬레이션을 진행하고 분석하였다. 단일채널모델을 통하여 CO 전환률이 ~65% 이상, $C_{5+}$ 선택도가 ~74% 이상을 달성하면서도 Co 기반의 super-active 촉매를 통해 GHSV를 $30000hr^{-1}$을 달성할 수 있음을 보였다. 다중 마이크로채널 반응기모델에서는 열전달 시뮬레이션을 동시에 해석하여, 3가지의 다른 반응기구조에 대해서, 직교류 wall boiling 냉매를 사용시 ${\Delta}T_{max}$가 23 K였으며 평행유동 subcooled 냉매와 평행유동 wall boiling 냉매의 경우 각각 15 K와 13 K의 ${\Delta}T_{max}$를 보였다. 반응기 전체적으로 498 - 521 K에서 온도제어가 가능했으며 계산된 사슬성장 가능성은 저온 피셔-트롭쉬 합성에 적합한 것으로 보인다.
합성 항산화제에 대한 대체제로 천연 항산화제에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 미세조류는 천연 항산화제의 원료로 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 탈지미세조류에서 총 폴리페놀(TPC) 추출증대를 위해 추출용매, 온도, 시간, 고액비율과 에탄올 첨가 농도 최적화를 수행하였다. 열수와 유기용매 추출성능을 비교했을 때, 열수추출이 유기용매 보다 우수한 성능을 보였으며 온도 증가에 따라 추출성능도 비례하여 증가함을 보였다. 열수에 의한 추출이 에탄올 용액 추출(>98%)에 비해 우수한 성능을 보였으며40% 에탄올 용액을 이용한 열수 추출이 가장 우수한 추출 효과를 보였다. 추출조건10 min, $100^{\circ}C$, 40% 에탄올 열수추출에서 최대 폴리페놀 농도인 3.35 mg GAE (gallic acid equivalent)/g DM을 얻을 수 있었다. 지질 추출을 위한 유기용매 전처리 공정이 선수행 되었음에도 불구하고 탈지미세조류(Tetraselmis KCTC 12236BP)의 폴리페놀 농도가 다른 탈지이전 미세조류와 동등한 수준임을 확인할 수 있어 탈지미세조류가 천연 폴리페놀의 원료로서 적합함을 확인 할 수 있었다. 또한, 고액추출을 모사하기 위해 Peleg 모델을 이용해 예측한 폴리페놀 농도가 실험에 의해 얻어진 값과 높은 일치도를 보임으로 모델을 이용한 모사가 폴리페놀 추출 모사에 유용함을 증명할 수 있었다.
본 논문은 블라인드 소스 분리 분야에서 널리 사용되는 멀티채널 비음수 행렬 분해 기법의 단점을 개선하여 미결정 복잡한 혼합 환경에서 문제를 해결한다. 공간 공분산 행렬에 기반을 둔 기존의 연구들에서, 단일 채널의 파워게인 및 상관관계와 같은 값으로 구성된 행렬의 각 요소는 높은 분산으로 인해 분리된 소스의 품질을 저하시키는 경향이 있다. 이 논문에서는 추정된 소스들을 효과적으로 클러스터링하기 위해 레벨 및 주파수 정규화를 수행한다. 따라서 새로운 공간 공분산 행렬 및 효과적인 클러스터 쌍별 거리함수를 제안한다. 본 논문에서는 제안된 행렬을 공간 모델의 초기화에 활용하여 공간 모델의 향상된 추정과 이를 바탕으로 상향식 접근법에서의 계층적 응집 클러스터링에 활용함으로써 분리된 음원의 품질을 향상시켰다. 제안된 알고리즘은 'Signal Separation Evaluation Campaign 2008 development dataset'을 활용하여 실험을 하였다. 그 결과 객관적인 소스 분리 품질 검증 도구인 'Blind Source Separation Eval toolbox'를 활용하여 대부분의 성능향상지표에서의 향상을 확인하였으며, 특히 대표적인 수치인 SDR의 1 dB ~ 3.5 dB 정도의 성능우위를 검증하였다.
최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.
대부분의 여성은 폐경 이후 신체적 변화를 겪게 된다. 폐경의 증상으로는 홍조, 발한, 몸무게의 증가와 질 건조증 등이 있다. 본 연구에서는 여성의 폐경기 증상 완화에 효능이 있는 열 가지 종류의 생약을 조합하여 만든 혼합 추출물이 동물의 폐경 모델인 난소절제(ovariectomized, OVX) 레트에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 경구투여를 통해 각각 500 mg/kg/d, 1,000 mg/kg/d 농도의 열수 추출물(자음미단)을 8주간 섭취시켰으며, 양성대조군으로 에스트라디올($50{\mu}g/mL$)을 사용하였다. 실험을 통해 자음미단이 난소절제 레트에서 몸무게를 유의적으로 감소시켰으며, 간에서의 지방 함량 증가를 억제함을 확인하였다. 자음미단의 섭취는 페경 후 증가하는 혈액의 중성지방과 콜레스테롤 수치도 감소시켰다. 또한, 자음미단은 질의 무게를 증가시켰으며, 특히 질 내벽의 상피세포의 두께에 영향을 주었다. 자음미단의 1,000 mg/kg/d의 농도에서는 에스트로디올과 유사한 정도의 내벽 두께를 관찰할 수 있었다. 따라서 본 실험을 통해 자음미단이 폐경기 여성의 증상인 비만, 대사질환 및 질 건조증의 증상을 완화해줄 수 있으며, 이를 활용한 기능성 식품의 개발이 기대된다.
공격적인 성향의 운전은 자동차 사고의 주요한 원인이 된다. 기존 연구에서는 공격적 성향의 운전을 검출하기 위해, 주로 청년을 대상으로 연구가 이뤄졌으며 기계학습의 순수한 Clustering 또는 Classification 기법을 통해 이뤄졌다. 그러나 노인들은 취약한 신체적 조건에 의해 젊은 운전자와는 다른 운전 강도를 가지고 있어 기존의 방식으로는 검출이 불가능 하며, 데이터를 보정하는 등의 새로운 방법이 필요하다. 그리하여, 본 연구에서는 기존의 클러스터링 기법(K-means, Expectation - maximization algorithm)에, 새롭게 제안하는 ECA(Enhanced Clustering method for Acceleration data)기법을 추가하여, 주행 차량에 위치한 스마트폰으로부터 수집된 가속도 데이터를 분석하고 공격적인 운전 형태를 검출해 낸다. ECA는 모든 피험자의 데이터에서 K-means와 EM을 통해 검출된 군집군의 데이터 중 높은 강도의 데이터를 선별하여, 특징을 스케일링한 값을 통해 모델링한다. 본 방식을 통해 기존의 연구의 순수한 클러스터링 방식과는 달리, 모든 청장년 및 노인 실험 참가자 개인들의 공격적인 운전 데이터가 검출되었으며, 클러스터링 기법간의 비교를 통해 K-means 기법이 보다 높은 검출 효율을 갖고 있음을 확인했다. 또한, K-means 방식을 검출한 공격적인 운전 데이터에서는 젊은 운전자가 노인운전자에 비해 1.29배의 높은 운전 강도를 가지고 있음을 발견했다. 이와 같이 본 연구에서 제안된 방식은 낮은 운전 강도를 갖고 있는 노인의 데이터에서 공격적인 운전을 검출 가능하게 되었으며, 특히. 제안된 방법은 노인 운전자를 위한 맞춤형 안전운전 시스템을 구축이 가능하며, 추후 다양한 연구을 통해 이상 운전 상태를 검출하고 조기 경보하는데 활용이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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