• 폴리머
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• 제37권4호
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• pp.437-441
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• 2013

A novel sulfonate flame retardant, 1,3,5,7-tetrakis(phenyl-4-sodium sulfonate)adamantane (FR-A), was successfully synthesized from 1-bromoadamantane in sequential four-step reactions involving Fiedel-Crafts phenylation, sulphonation, hydrolysis, and neutralization. The success of synthesis was confirmed by FTIR spectra, $^1H$ NMR spectra, elemental analyses and mass spectra. The effect of FR-A on the flame retardacy of polycarbonate (PC) has been studied. Limiting oxygen index (LOI) and thermogravimetric analysis (TGA) showed that this novel sulfonate flame retardant had effective flame retardancy on polycarbonate (PC). With a small amount (0.08 wt%) of FR-A, the flame retardancy of PC was improved obviously, which got to UL 94 V-0 rating. TGA and DTA curves demonstrated that the additive raised the degradation rate of PC by promoting the quick formation of an insulating carbon layer on the surface, and confirmed that the flame retardant mechanism of PC/FR-A system was similar to potassium diphenylsulfone sulfonate (KSS).

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권3호
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• pp.145-156
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• 2000

In this paper, we propose a new methodology which includes the optimal design procedure of Polynomial Neural Networks(PNN) structure for model identification of complex and nonlinear system. The proposed PNN algorithm is based on GMDA(Group Method of Data handling) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and can be generated. The each node of PNN structure uses several types of high-order polynomial such as linear, quadratic and cubic, and is connected as various kinds of multi-variable inputs. In other words, the PNN uses high-order polynomial as extended type besides quadratic polynomial used in GMDH, and the number of input of its node in each layer depends on that of variables used in the polynomial. The design procedure to obtain an optimal model structure utilizing PNN algorithm is shown in each stage. The study is illustrated with the aid of pH neutralization process data besides representative time series data for gas furnace process used widely for performance comparison, and shows that the proposed PNN algorithm can produce the model with higher accuracy than previous other works. And performance index related to approximation and prediction capabilities of model is evaluated and also discussed.

• 전기학회논문지
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• 제60권2호
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• pp.398-406
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• 2011

In this paper, we introduce a new architecture of PSO-based Polynomial Neural Networks (PNN) and discuss its comprehensive design methodology. The conventional PNN is based on a extended Group Method of Data Handling (GMDH) method, and utilized the polynomial order (viz. linear, quadratic, and modified quadratic) as well as the number of node inputs fixed (selected in advance by designer) at Polynomial Neurons located in each layer through a growth process of the network. Moreover it does not guarantee that the conventional PNN generated through learning results in the optimal network architecture. The PSO-based PNN results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility that the one encountered in the conventional PNN. The PSO-based design procedure being applied at each layer of PNN leads to the selection of preferred PNs with specific local characteristics (such as the number of input variables, input variables, and the order of the polynomial) available within the PNN. In the sequel, two general optimization mechanisms of the PSO-based PNN are explored: the structural optimization is realized via PSO whereas in case of the parametric optimization we proceed with a standard least square method-based learning. To evaluate the performance of the PSO-based PNN, the model is experimented with using Gas furnace process data, and pH neutralization process data. For the characteristic analysis of the given entire data with non-linearity and the construction of efficient model, the given entire system data is partitioned into two type such as Division I(Training dataset and Testing dataset) and Division II(Training dataset, Validation dataset, and Testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed PSO-based PNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.

• 공업화학
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• 제32권6호
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• pp.659-663
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• 2021

반도체 제조공정에서 발생하는 미세먼지와 질소산화물 동시처리를 위하여 오존산화, 습식중화 및 습식전기집진 기술들을 직접화한 10 CMM급 복합오염물질 제거시스템을 개발하였으며, NOx 제거효율 증대를 위한 공정변수 제어 및 최적화를 진행하였다. 특히, 전원공급장치를 포함한 습식전기집진장치 핵심부품 안정성 평가를 위해 30일 동안의 장기운전도 병행하였다. 오존산화 기반 DeNOx 공정에서 가장 중요한 운전변수인 O₃/NO 비율은 1.5 부근에서 최적화하였으며, 습식중화 공정의 운전변수를 최적화하여 중화반응에 의한 제거효율 기여도를 확인하였다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제32권10호
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• pp.1335-1343
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• 2022

COVID-19 is an emerging disease that poses a severe threat to global public health. As such, there is an urgent demand for vaccines against SARS-CoV-2, the virus that causes COVID-19. Here, we describe a virus-like nanoparticle candidate vaccine against SARS-CoV-2 produced by an E. coli expression system. The fusion protein of a truncated ORF2-encoded protein of aa 439~608 (p170) from hepatitis E virus CCJD-517 and the receptor-binding domain of the spike protein from SARS-CoV-2 were expressed, purified and characterized. The antigenicity and immunogenicity of p170-RBD were evaluated in vitro and in Kunming mice. Our investigation revealed that p170-RBD self-assembled into approximately 24 nm virus-like particles, which could bind to serum from vaccinated people (p < 0.001) and receptors on cells. Immunization with p170-RBD induced the titer of IgG antibody vaccine increased from 14 days post-immunization and was significantly enhanced after a booster immunization at 28 dpi, ultimately reaching a peak level on 42 dpi with a titer of 4.97 log₁₀. Pseudovirus neutralization tests showed that the candidate vaccine induced a strong neutralizing antibody response in mice. In this research, we demonstrated that p170-RBD possesses strong antigenicity and immunogenicity and could be a potential candidate for use in future SARS-CoV-2 vaccine development.

• 한국항해항만학회지
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• 제29권6호
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• pp.589-593
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• 2005

연안 준설퇴석물을 열처리, 생물침출공정을 이용한 중금속처리, 중화처리 등의 다양한 방법으로 전처리한 재료를 이용하여 연안해수에 함유된 질산염의 흡착특성에 대한 실험실적 연구를 수행하였다. 전처리된 퇴적물의 흡착평형시간은 생물침출-열처리 퇴적물이 17분으로 가장 빨랐으며 생물침출-중화-열처리 퇴적물과 생물침출퇴적물이 각각 25분. 27분으로 황토와 열처리 황토에서의 3,3분, 32분 보다 빠르게 흡착되는 것으로 평가되었다. 시험된 재료들에 대한 흡착공정은 Freundlich 등온흡착식으로 해석할 수 있었으며, 전처리한 퇴적물의 흡착속도가 황토에 비해 빠름을 알 수 있었다. 질산염의 흡착량은 퇴적물과 열처리 퇴적물에서 각각 2.l2, 2.19 mg NO3-N/g 으로 가장 많았으며 열처리 등으로 전처리된 퇴적물은 연안해수의 수질개선을 위한 흡착재로서 활용 가능한 것으로 평가되었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.311-316
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• 2005

연안 준설퇴적물을 열처리, 생물침출공정을 이용한 중금속처리, 중화처리 등의 다양한 방법으로 전처리 또는 개질한 재료를 이용하여 연안해수에 함유된 질산염의 흡착특성에 대한 실험실적 연구를 수행하였다. 개질된 퇴적물의 흡창평형시간은 생물침출-열처리 퇴적물이 17분으로 가장 빨랐으며 생물침출-중화-열처리 퇴적물과 함께 생물침출퇴적물이 각각 25분, 27분으로 황토와 열처리 황토에서의 33분, 32분 보다 빠르게 흡착되는 것으로 평가되었다. 시험된 재료들에 대한 흡착공정은 Freundlich 등온흡착식으로 해석할 수 있었으나, 흡착공정은 표면의 특성에 크게 영향을 받는 것으로 평가되었다. 질산염의 흡착량은 퇴적물과 열처리 퇴적물에서 각각 2.12, 2.19mg $NO_{3}$-N/g 으로 가장 많았으며 열처리 등으로 개질된 퇴적물은 연안해수의 수질개선을 위한 흡착제로서 활용가능한 것으로 평가되었다.

• 한국토양비료학회지
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• 제45권6호
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• pp.904-909
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• 2012

황철석 (Pyrite, FeS2)을 함유한 잠재특이산성토는 강하류 삼각지 토양, 간척지 등의 해성토뿐만 아니라, 영일만과 같은 융기해성토 지대, 내륙의 선상지하단 유기물이 많은 암흑색 토층이 있을 때에 존재하는 수가 있다. 또한 안산암 지역의 열수작용에 의해 생성되어 암맥을 따라 형성된 황철석이 광산개발이나 도로건설로 절취사면에서 노출되어 산화되면 매우 강한 산성을 띠는 특이산성토층을 형성하여 주변농경지에 피해를 주고 있다. 현재 잠재특이산성토양의 판정은 현장에서는 과산화수소로 반응 시 수증기발생 정도로 판단하거나 실내실험에서는 전황 (Total-S)성분의 함량으로 판단한다. 하지만 이들 방법은 시군농업기술센터 및 현장 진단 시 적용이 용이하지 않다. 산발생 능력평가 중 순산 발생능력실험 (Net Acid Generation, NAG pH)은 대상지역의 산성발생 가능성에 대한 예측을 정량적 계산으로 가능하다. 순산발생능력실험을 이용하여 전황함량과 NAG pH와의 상호관계를 통해 특이산성토양 판정을 제안하기 위해 화산기원의 잠재특이산성 토양과 사양질 토양을 일정비율로 혼합된 토양과 특이산성토양인 김해통과 해척통 토양에 대해 실험을 수행하였다. 전황의 함량이 0.75% 이상인 시료의 NAG pH가 2.5이며 0.75-0.50%의 중간 특이산성토양은 NAG pH 3.0으로 측정되었다. 그리고 전황 함량이 0.5-15% 약한 특이산성 토양은 NAG pH 3.8로 측정되었다. 따라서 순산발생량은 NAG pH를 이용하여 토양 내 황철석을 모두 산화시키고 pH를 측정하여 pH 3.8이하인 토양은 특이산성토양으로 구분하는 것이 타당할 것으로 판단되었다.

• 한국광물학회지
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• 제27권2호
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• pp.97-105
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• 2014

일월탄광에는 산화조, SAPS, 소택지의 3단계 자연정화시설이 설치되어 있으며 갱내수를 모아 정화한 후 주변 하천으로 유출시키고 있다. 일월탄광 갱내수의 pH 값은 계절에 관계없이 2.28-2.42로 낮은값을 나타내지만 산화조를 거치는 동안 pH 값은 6.17-6.53 급격하게 증가한다. 정화시설에 의한 정화효율은 $SO_4$, Mg, Al, Ca, Mn은 각각 약 50%, 40%, 100%, 24%, 59%이다. 갱내수의 Fe는 아주 낮은 값($1.06-1.09mg/{\ell}$)이지만 정화시설을 거치는 동안 100%의 제거효율을 나타낸다. 이와 같이 일월탄광에 설치한 정화시설은 pH 상승과 Fe와 Al의 제거 효율은 높지만 $SO_4$, Mg, Ca, Mn 등은 60% 이하로 상대적으로 낮다. 따라서 이러한 이온을 제거하기 위해서는 다른 정화기술을 적용해야 할 것으로 판단된다. pH 2.28-2.42 범위인 갱내수가 유입되는 정화시설 바닥에 침전되는 침전물은 슈워트마나이트이며 ($Fe_8O_8(OH)_6SO_4$), pH 5.83-5.96인 침출수에서는 2-line 페리하이드라이트(2-line $Fe_2O_3{cdot}0.5H_2O$H2O)가 침전된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.3246-3252
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• 2009

최근 들어 지속적인 폐기물 발생량의 증가와 화석 연료 고갈 문제를 해결하기 위해 폐기물을 이용한 열에너지 회수에 대한 관심이 증가 하고 있다. 에너지 회수를 위한 폐기물 처리공정으로 소각이 가장 많이 이용되고 있으나 소각 시 발생되는 대기오염물질을 처리하기 위한 공정 설계 및 설치비용이 많이 소요된다. 본 연구에서는 화학공정을 모사하는 software인 Aspen plus를 이용하여 실제 산업폐기물 소각로와 배가스처리 공정을 모사해 보았다. 소각공정은 폐기물 연소를 위한 1차 연소와 2차 연소, urea를 이용하여 $NO_x$를 환원시키는 SNCR공정과 연소시 발생하는 에너지 회수를 위한 스팀 생산 공정으로 구성되어 있다. 연소시 발생하는 산성가스(HCl, $SO_2$)를 제거하기 위하여 슬러리 상태의 $Ca(OH)_2$를 주입하였으며 산성가스 중화시 생성되는 부산물과 ash는 bag filter에서 제거하는 것으로 모사 하였다. 모사결과는 실제 산업폐기물 소각로의 배가스 처리 효율과 비교적 잘 일치하였으며 또한 장래 배가스 처리 시스템의 효율을 예측하는데도 이용될 수 있을 것으로 판단된다.