미생물 능동 포획기술은 원하는 미생물을 Gel matrix내에 포획시켜 수중의 오염물질을 제거하는 방법이다. 미생물을 포획시키기 위한 Gel 물질로는 종래에는 alginate나 carrageenan 같은 천연고분자 물질이 사용되어져 왔으나 최근 들어 PVA나 PEG와 같은 합성고분자 물질을 사용하는 방법이 많이 시도되고 있다. (중략)
본 연구는 TPN unfolding을 이용하여 WIP의 FMS(Flexible Manufacturing System)를 분석하는 방법을 제시한다. PN의 unfolding은 상태폭발이 발생하지 않는 concurrent system의 검증에 사용되는 순서기반방법이다. 본 연구는 일반적으로 발생하는 순환상태스케쥴문제에서 가장 그 작업과정 시간을 최적화함을 위하여 원래의 net을 동일한 비순환 net으로 바꾸어 줄 수 있는 unfolding 개념을 기반으로 한 것이다.
본 논문은 기존 순환골재 생산공장에서 새로운 설비투자나 복잡한 처리공정을 거치지 않고 비교적 용이하게 순환골재의 품질을 개선할 수 있는 효과적인 코팅처리방법을 도출하고, 도출한 코팅처리방법으로 순환골재를 코팅처리하여 그 품질개선 효과를 확인하였다. 연구목적을 달성하기 위하여 순환골재를 코팅하기 위하여 코팅처리용액중 하나인 실리케이트 용액을 경제성 있게 알맞은 농도로 희석하여 사용하였으며, 골재의 코팅방법을 달리하여 12가지 종류의 코팅골재에 대한 물성평가를 실시하였다. 또한 가장 좋은 물성을 나타낸 코팅골재를 사용하여 콘크리트를 제조하였다. 이상의 실험결과 골재를 코팅처리용액에 함침 및 건조를 반복하였을 때 골재의 품질이 가장 우수하게 나타났고, 다른 코팅방법 또한 물성이 코팅처리 전 골재보다는 향상되는 것으로 나타났으나, KS 기준에는 미치는 못하는 결과를 나타내었다. 또한, 가장 좋은 물성을 나타낸 골재를 가지고 콘크리트를 제조한 결과 설계기준강도를 만족시키는 압축강도가 측정되었으며, 설계기준강도 24MPa 이하의 도로시설물을 축조할 때 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 입 주변에 방사한 초음파 신호가 반사되어 돌아올 때 발생하는 초음파 도플러 신호를 LSTM(Long Short Term Memory) 순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)을 이용해 음성 패러미터를 추정하는 방법을 소개하고 다층 퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptrons, MLP) 신경망을 이용한 방법과 성능 비교를 하였다. 본 논문에서는 LSTM 순환 신경망을 이용해 초음파 도플러 신호로부터 음성 신호의 푸리에 변환 계수를 추정하였다. LSTM 순환 신경망을 학습하기 위한 입력 및 기준값으로 초음파 도플러 신호와 음성 신호로부터 각각 추출된 멜 주파수 대역별 에너지 로그값과 푸리에 변환 계수가 사용되었다. 테스트 데이터를 이용한 실험을 통해 LSTM 순환 신경망과 MLP의 성능을 평가, 비교하였고 척도로는 평균 제곱근 오차(Root Mean Squared Error, RMSE)가 사용되었다.각 실험의 RMSE는 각각 0.5810, 0.7380로 나타났다. 약 0.1570 차이로 LSTM 순환 신경망을 이용한 방법의 성능 우세한 것으로 확인되었다.
공간 데이터베이스 시스템에서 검색의 성능을 높이기 위해서는 공간국부성을 고려한 공간색인 방법이 요구되며, 공간국부성은 객체들의 위치 속성과 관계가 있다. 기존의 공간색인 방법들에서는 객체가 가질 수 있는 순환적인 위치 속성이 고려되지 않았다. 본 논문에서는 순환 및 선형 도메인들로 구성된 검색공간에서 객체의 순환적인 위치 속성을 고려한 공간색인 구조인 $Cr^*$-트리를 제안하고 그 성능을 평가하였다. 실험결과에 의하면 $Cr^*$-트리는 객체의 분포형태와 버켓 용량에 관계없이 낮은 디스크 접근 횟수와 높은 버켓 이용률을 보였다.
본 연구의 목적은 물 순환의 한 부분을 이루는 지하수에 대한 순환과정을 파악하는 것이다. 이를 위해 금강유역의 10개 지하수 소유역에 대해 지하수 함양량 및 유출량을 추정하였으려, 강수량, 하천유출량 및 증발산량과의 비교를 통해 거시적인 지하수 물 순환 분석을 수행하였다. 각 소유역에서의 지하수 함양량 및 유출량은 하천의 일유출 수문곡선으로부터 추정하는 방법을 이용하였으며, 토양수분 저류구조를 갖는 탱크모형을 이용하여 자 소유역별 하천유출량을 생성한 후 생성된 유출량을 분석하여 함양량 및 유출량에 대한 각 소유역별 특성치를 분석하였다. 분석결과 지하수 함양은 봄철부터 여름철까지 지속적으로 상승하는 형태를 나타내고 있었으며, 가을철에는 매우 작은 함양량을 나타내고 있었다. 지하수 유출의 경우에는 다른 계절에 비해 여름철에 상대적으로 많은 양의 유출을 보이고 있었으며, 나머지 다른 계절에는 상대적으로 유사한 크기의 유출을 보이고 있었다. 또한 모형을 통해 분석된 연간 지하수 함양량과 유출량은 매우 유사한 값을 나타내고 있었으며, 총 강수량과의 비교에서도 과거 연구결과와 유사한 길과를 나타내고 있었다. 따라서 본 연구에서 제시된 유역 내 지하수 물 순환의 정량적 해석은 지표수-지하수 연계 운영의 거시적 해석에 필요한 기본 정보를 줄 수 있을 것으로 판단된다.
화력발전용 순환유동층 보일러는 환경오염의 주요인인 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)의 배출량이 적은 친환경 화력발전용 보일러로 화력발전 업계에서 각광받고 있는 추세이다. 그러나 순환유동층 보일러의 연료인 유동매체는 미분탄과 같이 작지만 단단한 고체이므로 유동매체의 타격으로 인해 워터월(waterwall) 튜브의 마모는 물론 누설까지 야기할 수 있다. 순환유동층 보일러 튜브에서 누설된 증기는 보일러 내부에 클링커(Clinker)를 발생시키고 이는 순환유동층 보일러 튜브 표면에 응고되어 열전도율을 감소시킬 뿐만 아니라 보일러 운전정지의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 음향방출 센서를 이용하여 화력발전용 순환유동층 보일러 튜브의 누설 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 매질의 분자단위 이동에 의해 발생되는 탄성파를 감지할 수 있는 음향방출 센서를 이용하고, 보일러 워터월 튜브의 멤브레인 용접부와 비용접부(seamless)의 감쇠율을 고려한 위치별 센서 감도 추정 알고리즘을 통해 워터월 튜브의 위치별 진폭 크기를 히트맵으로 표현할 수 있다.
본 논문에서는 OFDM 시스템의 시간 오차와 주파수 오차를 추정하는 방안을 제시하고 있다. 제안한 동기 알고리즘은 수신 신호의 순환상괸(cyclic correlation)을 이용하며, 이 순환상관에는 시간과 주파수 오차 정보가 모두 나타나게 된다. 따라서 제안하는 추정 알고리즘은 여분의 학습심볼(training symbol)를 필요로 하지 않으며, 채널의 정보를 사용하지 않는다. 제안한 추정 방법은 평균자승오차(mean square error) 성능에서 잡음이나 채널의 특성에 상관없이 거의 일정한 성능을 가지며, 실험 결과는 이러한 특징을 뒷받침 해주고 있다. 좀 더 정확한 추정을 위해서, 순환 상관을 평균을 취하는 방법이 적용되었다. 이 경우, 평균을 취하는 방법은 평균을 취하지 않는 방법보다 훨씬 더 정확한 추정을 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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