전문가시스템의 지식획득, 적합한 추론기구의 설계 및 구현, 지식의 정제 등 다단계 과정으로 이뤄져 있다. 각각을 하나의 연구이슈로 다양한 연구가 진행되어 왔으나 전체를 하나로 연계해 통합적 개발에 관해서는 상대적으로 연구가 활발히 진행되지 못한 실정이다. 지식획득은 전문가에 의해 수행되는 추론과정에서 특징 응용분야의 필요한 지식이 전달되어야 하므로 시식획득과 추론을 서로 밀접한 연관성을 갖는다. 지식의 정제는 추론과정에서 일어나는 문에의 제기와 이의 해결을 통해 지식베이스의 불완전하거나 논리적 모순을 찾아 해결함으로 지식베이스를 보다 완벽하고 정확한 것으로 만드는 것이다. ㅂㄴ 연구에서는 서로 연관된 다단계 과정이 통합적으로 개발될 수 있는 환경의 설저엥 대한 하나의 방안을 제시하려한다. 특히 도메인 모델이 잘 정립되기 어려운 분야에 학습기법을 활용햇 초기 지식 베이스를 구성할 수 있는 점진적 지식획득방법과 이를 통해 만들어진 지식베이스 규칙들을 학습기법의 일종인 개념적 클러스터링 기법을 이용하여 규칙모델을 구축하고 이를 이용해 효율적인 추론이 가능하게 하며, 지식획득 과정에서는 규칙의 오류를 제시할 수 있고 이에 대한 규칙의 수정이나 새로운 규칙이 기존의 지식구조에 합당한지를 결정하는 통합적 설계방안에 대해 연구한다. 지식의 정제는 설명기구와 규칙모델을 활용하여 문제의 원인을 찾고 해결점을 제시해 그에 대한 유효성을 검증합으로 이뤄지게 한다.뤄지게 한다.
스마트 디바이스 산업의 발전으로 소셜미디어 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 이렇게 증가한 데이터와 함께 분석을 통해 발견할 수 있는 정보의 양도 다양해지면서 여러 산업분야에서 소셜미디어 데이터 분석을 위한 연구가 진행되고 있다. 소셜미디어는 종류가 다양하고 하루 평균 발생량이 너무 많기 때문에 분석시간이 오래 걸릴 뿐 아니라, 불필요한 불용어 및 방해요소 때문에 적절한 정제작업이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 한 종류인 트위터 분석을 위해 여러 가지 기법으로 데이터를 정제한다. 정제과정은 분석에 용이한 형태로 데이터를 변형시킨 후 의미없는 데이터와 분석에 방해가 되는 불용어를 제거한다. 이 정제를 통해 데이터 정보의 질을 높이고 분석 시간을 단축시켜 빠르고 신뢰성 높은 분석결과를 도출할 수 있다.
고압 분류층 가스화기는 탄소전환율을 높이기 위해 고온, 즉 Ash Slagging 조건보다 높은 온도에서 운전된다. 따라서 분류층 가스화기에서 생산되어 배출되는 Raw Syngas는 고온의 현열을 보유하고 있다. 고온의 반응과정으로 인하여 타르나 기타 중탄화수소가 생성되지 않으므로 발생열을 회수하기가 용이하며 가스정제 및 불순물 제거과정도 단순해진다. (중략)
미세탄소입자는 원소탄소(elemental carbon)와 유기탄소(organic carbon)로 분류할 수 있다. 원소탄소는 불완전연소 과정에 발생하는 검댕(black soot), 원유의 정제과정에 발생하는 흑연(graphite), 자연상태에서 만들어진 다이아몬드의 3가지 형태로 존재한다. 이들 중 대기환경에 영향을 미치는 요소는 검댕입자로서 입경은 l$\mu\textrm{m}$이하이며, 일정한 형태를 지니고 있지 않다. (중략)
이 연구는 컴퓨팅사고력에서 추상화의 의미를 명확히 확인하고 그 구성요소를 정제하는데 목적이 있다. 그래서 기존 정보교육 분야에서 제시된 추상화 의미를 파악하여 그 의미를 명확히 하고, 관련 구성요소의 개념을 정제하여, 정보교육이 나아가야할 방향에 대한 시사점을 도출하였다. 이 연구의 결론은 1)컴퓨팅사고력에서 추상화를 위한 구성(composition) 과정이 필요함을 확인하였고, 2) 컴퓨팅 사고력에서 추상화는 가설연역적 사고과정으로 인지발달에 도움이 될 것으로 판단되었다.
우리나라 재래종인 한우의 초유로부터 lactoferrin(Lf)을 분리하기 위해서 batch extraction, ion exchange chromatography, gel filtration chromatography, affinity chromatography 등의 정제과정을 실시하였다. 각 정제 단계에 의해 한우 Lf과 결합되어 있던 여러 물질들이 제거되었으며 한우 초유 1 liter에서 정제과정을 통하여 회수한 Lf의 양은 65mg로 회수율이 29.4%였다. SDS-PAGE와 HPLC를 이용해 확인한 결과, 정제 단계를 거침에 따라 순도가 높아지는 것 알 수 있었다. 정제된 한우 Lf은 분자량이 81 kDa 이고 등전점은 pI 9였으며, 철 함량이 0.56mg/g으로 철 포화도는 약 40.6%로 측정되었다. 한우 Lf과 젖소 Lf은 아미노산 조성과 ${\alpha}$-helix 함량에서 서로 다르게 나타났다. E. coli O111에 대한 항균성은 젖소 Lf이 한우 Lf 보다 높았으며, 최소저해농도(MIC)는 젖소 Lf이 1.5mg/ml, 한우 Lf은 2.75mg/ml로 젖소 Lf의 항균 활성이 더 높은 것으로 나타났다.
올해 석유정제시설에 대한 정기보수가 지난 5월 6일부터 시작하여 오는 11월까지 연보수일수 2백 21일간 상압증류시설에 대한 정기보수를 실시하고 있다. 올해 석유정제시설에 대한 정기보수는 유공등에서 작년에 정기보수를 실시하지 않았던 일부 시설의 정기보수를 금년도에 실시함에 따라 연간 정기보수일수가 지난해의 1백 72일보다 49일이 늘어났다. 정유공장의 정기보수는 계절적인 영향으로 대부분 5-6월에 실시하고 있으며, 올해의 경우에도 정기보수가 5-6월에 집중됨에 따라 6월에는 국내 총 생산능력의 23.5%에 해당하는 1천4백10만배럴의 생산이 감소할 전망이다. 각 정유사의 정기보수 절차와 과정등을 알아본다. <편집자 주>
Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 부호화기의 세그먼트 정제(Refining segmentation) 과정은 3D 세그먼트를 2D 패치 데이터로 효율적으로 변환하기 위한 V-PCC 부호화기의 핵심 파트이지만, 많은 연산량을 필요로 하는 모듈이다. 때문에 이미 TMC2 에 Fast Grid-based refine segmentation 과정이 구현되어 있으나, 아직도 세그먼트 정제 기술의 연산량은 매우 높은 편이다. 본 논문에서는 현재 TMC2 에 구현되어 있는 Fast Gridbased Refine Segmentation 을 살펴보고, 복셀(Voxel) 타입에 따른 특성에 맞춰 두 가지 조건을 추가하는 고속화 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 압축성능(BD-BR)은 TMC2 와 거의 차이를 보이지 않았지만, 모듈 단위 평균 10% 연산량이 절감되는 것을 확인하였다.
일찌기 1964년에 종합정제공장으로 발족한 극동석유는 그 설립 및 건설과정에서 민족자본의 자세와 의지를 강하게 표현하고 있다. 현재 일산 1만배럴의 정유시설과 윤활유제조시설을 갖고 있으며, 지난81년에 일본 6만배럴의 원유정제시설 증설인가를 받아 84년말 완공을 목표로 추진중이다. 극동석유는 내일의 도약을 휘해 노사가 혼연일체로 매진하고 있으며 지난 77년에는 후생복지 최우수업계로 대통령표창을 받기도 했다.
플라이애시는 시멘트 계열 재료의 혼화재료로서 널리 사용되고 있는 재료이다. 다만, 플라이애시는 화력발전소의 석탄재를 포집하여 정제과정을 거친 재료로서 정제과정의 에너지 소모 및 유통과정에서의 품질 확보가 중요하다. 이에 본 연구에서는 플라이애시 생산과정 중 발생하는 세 가지 종류의 다른 품질의 석탄재를 대상으로 각각의 입자조건과 시멘트 페이스트 상태에서 레올로지 거동을 평가하였다. 실험결과 리젝트 애시는 작은 석탄재 입자가 응집되어 굳어진 다공질의 큰 입자로 구성되어 있었고, 그러한 이유로 시멘트 페이스트에 포함될 경우 공기량이 높게 측정되는 경향이 나타났다. 유동성 측면에서는 석탄재가 치환되는 경우 유동성이 증진되는 양상을 보였으며 특히 점도 측면에서는 입자조건에 따라 점도를 조정할 수도 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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