• 공업화학
• /
• 제22권5호
• /
• pp.562-565
• /
• 2011

본 연구에서는 합성가스를 기질로 Clostridium ljungdahlii를 생물촉매로 바이오에탄올을 생산하는 공정을 개발하고, pH가 미생물 성장 및 에탄올 생산에 미치는 영향을 분석하였다. 다양한 초기 pH 조건(pH 5~8)에서 pH제어 없이 발효실험을 수행한 결과, 부산물인 acetic acid의 축적에 따라 모든 조건에서 24 h 이내에 pH 4.5 이하로 감소되고 미생물의 성장과 에탄올 생산이 중단되는 것을 확인하였다. 사용된 pH 조건 중에서 가장 높은 초기 pH 8의 경우가 가장 높은 미생물 성장과 에탄올 생산량(0.53 g/L)을 보였으며, 이는 상대적으로 pH의 감소가 늦게 일어나기 때문으로 생각된다. pH를 제어할 수 있는 생물반응기를 사용하여 pH 7로 유지시키며 생물공정을 운전한 결과, 최대 미생물 농도 1.65 g/L과 최대 에탄올 농도 1.43 g/L를 24 h 이내에 얻을 수 있었으며, 이는 pH를 중성영역에서 유지할 경우 C. ljungdahlii의 성장을 최대화할 수 있고, growth-associated production의 특성을 보이는 에탄올의 생산량을 최대화할 수 있는 것을 확인시켜준다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.81-93
• /
• 2000

본 논문에서는 RSA 암호 시스템의 핵심 연산인 모듈로 멱승의 처리속도를 향상시키기 위한 방법으로 하이래딕스 (High-Radix) 연산 방식과 CRT(Chinese Remainder Theorem)를 적용한 새로운 하드웨어 구조를 제안한다. 모듈로 멱승의 기본 연산인 모듈로 곱셈은 16진 연산 방법을 사용하여 PE(Processing Element)의 개수를 1/4고 줄임으로써, 기존의 이 진 연산 방식에 비해 클럭 수차 파이프라이닝 플립플롭의 지연시간을 1/4로 줄였다. 복호화시에는 합성수인 계수 N 의 인수, p, q를 알고 있는 점을 이용하여 속도를 향상시키는 일반적인 방법인 CRT 알고리즘을 적용하였다. 즉, s비트 의 키에 대해, s/2비트 모듈로 곱셈기 두 개를 병렬로 동시 수행함으로써 처리 속도를 CRT를 사용하지 않을 때보다 4 배정도 향상시켰다. 암호화의 경우는 두 개의 s/2비트 모듈로 곱셈기를 직렬로 연결하여 s/비트에 대한 연산이 가능하도록 하였으며 공개키는 E는 17비트까지의 지수를 허용하여 빠른 속도를 유지하였다. 모듈로 곱셈은 몽고메리 알고리즘을 변형하여 사용하였으며, 그 내부 계산 구조를 보여주는 데이터 종속 그래프(Dependence Graph)를 수평으로 매핑하여 1차원 선형 어레이 구조로 구성하였다. 그 결과 삼성 0.5um CMOS 스탠다드 셀 라이브러리를 근거로 산출한 때, 1024 비트 RSA 연산에 대해서 160Mhz의 클럭 주파수로 암호화 시에 15Mbps, 복호화 시에 1.22Mbs의 성능을 가질 것으로 예측되며, 이러한 성능은 지금가지 발표된 국내의의 어느 논문보다도 빠른 RSA 처리 시간이다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• 제49권4호
• /
• pp.299-314
• /
• 2021

본 연구에서는 리그닌 기반 다공성 탄소(lignin-based porous carbon; LBPC)를 수산화칼륨(KOH)으로 활성화할 때 온도가 비표면적과 전기화학적 특성에 미치는 영향을 알아보았다. 리그닌과 acrylonitrile을 그라프트 중합으로 합성한 리그닌-polyacrylonitrile (PAN) 공중합체를 전구체로 하여 LBPC를 제조한 후 LBPC를 KOH로 600, 700, 800, 900℃에서 활성화하여 활성화 처리한 LBPC (KA-LBPC-6, 7, 8, 9)를 제조하였다. KA-LBPC의 표면 특성을 알아보기 위해 주사전자현미경으로 관찰하였으며, 비표면적 분석을 통해 기공 특성을 파악하였다. 전기화학적 특성은 3전극 시스템으로 분석하였다. 실험 결과 SEM 사진상에서 활성화 처리에 의한 미세기공 형성을 관찰하였다. KA-LBPC-7의 비표면적은 2480.1 m²/g, 미세기공 부피는 0.64 cm³/g, 중기공 부피는 0.76 cm³/g으로 KA-LBPC 중에서 가장 좋은 기공 특성을 보였다. 전기화학적 특성 역시 2 mV/s의 주사속도에서 비정전용량이 151.3 F/g이었던 KA-LBPC-7이 가장 좋은 것으로 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.183-191
• /
• 2021

비간섭 부하 모니터링은 사용자 에너지 소비량의 실시간 모니터링을 통해 가전기기의 사용량 예측 및 분류를 하는 기술로, 최근 에너지 절약의 수단으로 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 GAF(Gramian angular field) 기반 1차원 시계열 데이터를 2차원 행렬로 변환하는 기법과, 합성곱 신경망(convolutional neural networks)을 결합해 사용자 전력 사용량 데이터로부터 가전기기를 예측하는 시스템을 제안한다. 학습을 위해 공개 가정용 전력 데이터인 REDD(residential energy disaggregation dataset)를 사용하고, GASF(Gramian angular summation field), GADF(Gramian angular difference field)의 분류 정확도를 확인한다. 시뮬레이션 결과, 이중 상태(on/off)를 가지는 가전기기에서 두 모델 모두 97%의 정확도를 보였고, 다중 상태를 가지는 기기에서 GASF는 95%로 GADF보다 3% 높은 정확도를 보임을 확인하였다. 차후 데이터의 량을 증가시키고 모델을 최적화해 정확도와 속도를 개선할 예정이다.

• 한국분말재료학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.143-149
• /
• 2021

In this study, (GaN)_1-x(ZnO)_x solid solution nanoparticles with a high zinc content are prepared by ultrasonic spray pyrolysis and subsequent nitridation. The structure and morphology of the samples are investigated by X-ray diffraction (XRD), field-emission scanning electron microscopy, and energy-dispersive X-ray spectroscopy. The characterization results show a phase transition from the Zn and Ga-based oxides (ZnO or ZnGa₂O₄) to a (GaN)_1-x(ZnO)_x solid solution under an NH3 atmosphere. The effect of the precursor solution concentration and nitridation temperature on the final products are systematically investigated to obtain (GaN)_1-x(ZnO)_x nanoparticles with a high Zn concentration. It is confirmed that the powder synthesized from the solution in which the ratio of Zn and Ga was set to 0.8:0.2, as the initial precursor composition was composed of about 0.8-mole fraction of Zn, similar to the initially set one, through nitriding treatment at 700℃. Besides, the synthesized nanoparticles exhibited the typical XRD pattern of (GaN)_1-x(ZnO)_x, and a strong absorption of visible light with a bandgap energy of approximately 2.78 eV, confirming their potential use as a hydrogen production photocatalyst.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제33권3호
• /
• pp.101-109
• /
• 2021

항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.

• 멤브레인
• /
• 제31권6호
• /
• pp.371-383
• /
• 2021

음이온 교환막은 수소를 생산할 수 있는 수전해와 수소 연료를 사용하여 전기 에너지를 사용할 수 있는 연료전지 시스템에 사용될 수 있다. 음이온 교환막은 알칼라인 조건에서 수산화 이온(OH^-) 전도를 기반으로 작동한다. 하지만, 음이온 교환막은 상대적으로 낮은 이온 전도도와 알칼라인 안정성을 보이기 때문에 아직 수전해 및 연료전지에 상용화되는 데 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해서는 고분자 구조를 합리적으로 설계하여 새로운 음이온 교환막 소재를 개발하는 것이 필수적이다. 특히, 고분자의 물성, 이온전도도, 그리고 알칼라인 안정성이 우수하게 유지될 수 있도록 고분자 구조 및 합성 방법 등을 제어하여 한다. 음이온 교환막 중에서 Poly(2,6-dimethyl-1,4-phenylene oxide) (PPO) 기반의 소재는 상용화 되어 접근이 용이하다. 또한, 다른 고분자에 비해 상대적으로 기계적인 특성 및 화학적 안정성이 높아 음이온 교환막 개발에 자주 사용되고 있다. 본 총설에서는 음이온 교환막에서 사용되는 PPO 기반의 고분자 소재 개발 전략 및 특성에 대해서 소개하고자 한다.

• 한국측량학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.91-108
• /
• 2022

대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권4호
• /
• pp.429-440
• /
• 2021

최근 심층 합성 곱 신경망 학습의 발전에 따라 단일 이미지 초해상도에 적용되는 심층 학습 기법들은 좋은 성과를 보여주고 있다. 현존하는 딥러닝 기반 초해상도 기법들 중 하나로 잔여 밀집 블록을 이용하여 초기의 특징 정보를 마지막 계층에 전달하여 이후의 계층들이 이전의 계층들의 입력정보를 사용하여 복원하는 RDN(Residual Dense Network)이 있다. 하지만 계층적인 모든 특징을 연결하여 학습하고 다수의 잔여 밀집 블록을 쌓게 되면 좋은 성능에도 불구하고 많은 파라미터의 수와 연산량을 가지게 되어 느린 처리 속도와 네트워크를 학습하는데 많은 시간이 소요되고 모바일 시스템에 적용이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전의 정보를 다시 사용하는 연속 메모리 구조인 잔여 밀집 구조와 이미지의 특징맵에 따라 중요도를 결정해주는 채널 집중 기법을 이용한 잔여밀집 채널 집중 블록을 재귀적인 방식으로 사용하여 추가적인 파라미터 없이 네트워크의 깊이를 늘려 큰 수용 영역을 얻으며 동시에 간결한 모델을 유지할 수 있는 방식을 제안한다. 실험 결과 제안하는 네트워크는 RDN과 비교 하였을 때 4배 확대 배율에서 평균적으로 PSNR 0.205dB만큼 낮지만 약 1.8배 더 빠른 처리속도, 약 10배 더 적은 파라미터의 수와 약 1.74배 더 적은 연산량을 갖는 것을 실험을 통해 확인하였다.

• 공업화학
• /
• 제33권2호
• /
• pp.195-201
• /
• 2022

본 연구에서는 지황 추출물[Rehmannia glutinosa extract (RE)]이 함유된 chitosan (CH) 기반 바이오 소재를 제조하고, 물리·화학적 특성, RE 방출 특성, 멜라닌 합성 억제 효과, 항산화 효과, elastase 억제 효과를 조사하였다. RE 함유 CH기반 바이오 소재는 casting method와 UV 경화 공정을 통해 제조되었다. 제조된 바이오 소재의 표면 특성은 FE-SEM으로 분석하였고, 물리적 특성은 인장강도, 신축률을 통하여 조사하였다. 경피 약물 전달 시스템을 적용하기 위해 36.5 ℃에서 pH 4.5, pH 5.5, pH 6.5 용액에서와 인공피부를 이용해 제조된 바이오 소재에서 RE의 방출 특성을 조사하였으며, 그 결과, pH 6.5에서 가소제를 첨가하지 않은 바이오 소재와 가소제[glycerol (GL)와 citric acid (CA)]를 첨가하여 제조한 RE 함유 바이오 소재에서 RE의 방출이 pH 4.5에서 보다 약 1.10배 빠르게 일어남을 알 수 있었다. 또한, 인공 피부에서 RE의 방출은 약 6 h 동안 지속적으로 방출됨을 확인하였다. Tyrosinase assay, 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl(DPPH) assay, elastase assay를 통해 기능성을 평가하였으며, 가소제로 CA를 첨가하고 RE가 함유된 바이오 소재에서 각각 45.12%의 tyrosinase 활성율, 89.40%의 DPPH 라디칼 소거능, 59.94%의 elastase 활성율을 나타내었다.