본 연구에서는 웨이퍼의 식각, 세정, 연마 공정에 사용되는 매엽식 세정장비의 동작순서의 시뮬레이션과 단위 시간당 처리량 측정 방법에 대해 연구한다. 유한상태기계를 바탕으로 스케쥴링 알고리즘에 따른 로봇의 상태를 정의하여 시뮬레이션 모델을 구축하였으며, 이에 따른 시뮬레이션 수행을 통해 세정장비의 시간당 처리량을 측정하였다. 본 연구에서 제시한 시뮬레이션 기법을 통해 레시피와 로봇의 동작속도에 따라 세정장비의 단위시간당 처리량을 측정하고, 처리량을 극대화 할 수 있는 레시피와 로봇의 동작순서를 찾아낼 수 있다.
2012년 국내 총 폐기물(지정폐기물 제외) 발생량은 382,009 톤/일 으로 이 중 12.8%를 차지하는 생활폐기물 중 음식물 채소류폐기물 발생량은 13,209 톤/일 으로 대부분 소각 후 매립 처리되고 있다. 본 연구에서는 고수분 음식물 및 농업 폐기물을 재활용한 고형연료 제조에 필요한 열분해장치를 개발하고 실험을 통해 그 성능을 확인하고자 하였다. 본 연구를 위해 건조용량 50 kg/hr인 실험실용 열분해장치를 제작하였다. 건조 처리된 농업폐기물과 음식물 쓰레기를 열분해용 실험 원료로 사용하였다. 원료종류, 열분해 온도, 열분해 시간에 따른 농업폐기물과 음식물 쓰레기의 열분해 특성을 파악하였다. 농업부산물 건조물의 열분해 처리 결과, 열분해 처리능력은 평균 55.35 kg/hr, 저위발열량은 평균 3,333 kcal/kg으로 측정되었다. 농업부산물을 단순 건조 처리한 경우 고위발열량은 3,400 kcal/kg, 저위발열량은 3,090 kcal/kg으로 측정되어 열분해처리로 발열량이 향상됨을 알 수 있다. 음식물 쓰레기 건조물의 열분해 처리조건 및 결과, 열분해 처리능력은 평균 88.27 kg/hr, 저위발열량은 평균 4,016 kcal/kg으로 측정되었다. 음식물 쓰레기를 단순 건조 처리한 경우 고위발열량은 4,040 kcal/kg, 저위발열량은 3,686 kcal/kg으로 측정되어 열분해처리로 발열량이 향상됨을 알 수 있다. 열분해 처리능력은 연구목표치인 50 kg/hr보다 높게 나타났으며, 저위발열량은 연구목표치인 4,000 kcal/kg 보다 다소 높게 나타났다. 다만 저위발열량 측정 기준 함수율이 습량기준으로 약 10%로 추정되는 바 5%로 조절하고, 열분해 열풍온도를 $200^{\circ}C$ 까지 상승시키면 발열량이 훨씬 향상될 것으로 판단된다.
본 연구에서는 Mobile Smart Device와 Bluetooth 기반의 휴대용 센서 모듈을 이용하여 Bluetooth 기반의 USN을 구성하여 상시 건강 관리를 위한 데이터를 측정하고 건강 가이드를 제공하는 Lifestyle 측정 시스템을 설계, 구현하였다. 운동, 도보 등 상시 활동량을 측정하기 위해 3축 가속도 센서로 움직임을 측정하고 Bluetooth 통신을 통해 Mobile Smart Device로 측정 데이터를 전송할 수 있는 LSM(Lifestyle Sensor Module)과 전송된 측정 데이터를 Android Mobile Smart Device를 사용하여 상시 활동량 데이터를 저장, 처리하여 분석결과에 의한 건강 가이드를 제공하는 Android App을 설계 구현하였다. 활동량을 분석하기 위해 3축 가속도 센서로 측정한 2G, 4G, 8G, 16G 3축 데이터를 에너지 값으로 변경 후 임계값을 다양하게 변경하면서 에너지 값을 분석하여 최적의 임계값을 도출하였다.
농림부는 농업지역에서 발생하는 비점오염원을 관리하기 위해 다양한 최적관리기법(BMP)에 대해 연구를 수행하여 효과를 검증하였으나 이를 광역 단위로 보급하여 실제 영농지역에서 BMP의 효과를 측정한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 논 지역을 대상으로 물관리기술(물꼬)과 시비관리기술(완효성 비료) BMP를 보급하고 광역 단위로 BMP의 효과를 측정하고자 하였다. 연구대상지구는 새만금 지역에 위치한 전라북도 부안군 용계리 일대에 위치하고 있으며, 벼농사가 활발하게 이루어지고 있는 지역을 선정하였다. 논에 보급된 BMP의 효과를 측정하기 위해 BMP 참여 농가를 선정하여 물꼬와 완효성 비료를 보급하였으며, 용수로와 배출구 3지점을 선정하여 관개량을 측정하고 유출량을 측정하였다. 또한 관개수와 대조구, 처리구별(대조구, 물꼬, 완효성, 물꼬+완효성) 수질을 분석하여 배출구 별로 단위면적당 오염부하량을 산정하고 이를 통해 대조구 대비 처리구의 저감율을 분석하였다. 분석 결과, 대조구 대비 처리구의 단위면적당 오염부하량의 저감율은 SS 63.6%, BOD 45.5%, $COD_{Mn}$ 26.5%, $COD_{Cr}$ 40.1%, T-N 16.0%, T-P 12.9%, TOC 11.4%로 나타났다. 또한 연구대상지구를 SO#1(완효성 비료 95%, 비참여 농가 5%), SO#2(완효성 비료 2%, 물꼬 8%, 완효성 비료+물꼬 40%, 비참여 농가 40%), SO#M(완효성 비료 96%, 비참여 농가 4%) 3개의 배출구로 구분하여 BMP 보급 효과를 측정한 결과, 대조구 대비 SO#1에서는 수질항목별로 10.6 ~ 85.5%, SO#2는 8.1 ~ 45.9%, SO#M은 10.7 ~ 86.2%의 범위로 저감된 것으로 분석되었으며, 특히 SS의 단위면적당 오염부하 저감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 하지만 본 연구는 7월부터 10월까지 측정된 데이터를 활용하여 산정하였기 때문에 써레질, 이앙기간에 발생한 단위면적당 오염부하량은 포함되지 않은 결과이며, 각 배수구역별 유입량의 경우 정확한 측정에 어려움이 있어 전체 관개량 대비 관개 면적을 이용하여 단위면적당 유입량을 산정하였기 때문에 추가적인 연구를 통해 효과를 검증할 필요가 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 재생지를 원료로 하여 화장지를 만드는 제지공장의 원폐수를 사용하였으며, 폐수처리의 기초적 전처리 방법으로 zeta potential을 측정 (원성연, 1995 : 이학래등, 1996) 하여 적정 응집제 투입량을 선정하고, 응집제를 투입량에 따른 탁도 (Turbidity), 총고형물 (suspended solids : SS), 화학적 산소요구량 (chemical oxygen demand : COD)을 측정하여 최적 응집제 투입량을 검토하였다. 또한 응집 침전의 효율을 결정하는 가장 중요한 평가항목인 floc의 기계적 강도(임호주, 2002)를 측정해 봄으로써 기계적 강도가 양호하면서 응집효과가 좋은 최적 조건을 검토하였다. 따라서 최적 응집제 투입량에 따른 응집제의 사용량 감소에 의한 실제 공장에서 약품비용의 절감 효과와 폐수처리 효율의 극대화를 기대 할 수가 있다고 사료된다.
본 연구에서는 수질관리 및 기후변화(온실가스 저감) 등에 부응할 수 있는 SRI 벼재배 방법을 국내 논에 적용하여 농업비점오염원과 온실가스 저감효과를 측정하고 비교하여 SRI의 환경개선효과를 평가하고자 하였다. 시험포는 대조구인 상시담수처리구(관행, 재식거리 $30{\times}15cm$)와 SRI 물관리 처리구로 조성하였다. 각 시험포에는 관개배수시설 및 관개량을 측정할 수 있는 수도계량기, 유출량 측정을 위한 플륨 및 수위계 그리고 온실가스(메탄 및 이산화질소)를 측정하기 위한 아크릴재질의 Chamber를 설치하였다. 관행 및 SRI 시험포에 이앙할 모의 재배품종으로 오대벼를 공시하고 모든 시험포의 경우 1주당 3-5본씩 기계이앙을 실시하였으며, 물관리를 제외한 시비와 제초 등의 영농관리는 동일하게 수행하였다. 메탄($CH_4$)과 아산화질소($N_2O$)는 주 2회, 오전 9시 12시에 60 mL 주사기로 주기적으로 시료를 채취하여 GC로 분석하였다. 그리고 관개기간동안 관개량, 강우량 그리고 강우 유출량을 측정하고 수질시료를 채취하여 오염부하를 산정하였다. SRI 시험포의 SS, $COD_{Cr}$, $COD_{Mn}$, BOD, TN, TP의 총 오염부하량은 각각 583 kg/ha, 210.8 kg/ha, 70.1 kg/ha, 30.7 kg/ha, 56.1 kg/ha, 3.55 kg/ha로서 관행 시험포의 오염부하량에 비해 27.1~46.0%의 오염물질 저감 효과를 보였다. 그리고 각 시험포별 온실가스 메탄과 아산화질소의 총 배출량을 지구온난화잠재력(GWP)으로 환산하여 이산화탄소($CO_2$) 기준으로 산정한 결과, 관행은 14.2 톤/ha 그리고 SRI 물관리 처리구 4.0 톤/ha로 관행 대비 SRI 처리구에서 71.8%의 온실가스 감축효과를 나타내었다. 따라서 SRI 벼재배기술은 논 비점오염부하 및 온실가스 저감을 위한 효과적인 최적영농관리방법인 것으로 판단된다.
하수를 처리하는 공정에서 해마다 슬러지의 발생량은 증가하고 있으며, 이를 효과적으로 처리하는 것이 매우 중요하다. 따라서, 본 연구는 경제적이면서도 측정이 간편한CST(Cap-illary Suction Time)을 통해 슬러지 의 탈수성 과 적 정 주입량을 산출하는 방법을 연구하였다. 이를 위하여 본 실험의 대상인 도시 하수슬러지에 대하여 함수율 및 pH변화, 무기 및 유기 응집제의 주입량 변화, 그리고 응집제 투입 후 침전된 응집제량을 조사하여 탈수성을 조사하였다. 슬러지의 함수율을 97%, 98%, 99%로 했을 때, CST는 99%일 때가 가장 적은 값으로 나타났다 응집제 주입 후 침전된 슬러지의 생성량은 응집제가 증가됨에 따라 증가하다가, 최적 주입량보다 더 많은 응집제를 주입할 경우에는 그 양이 감소했다. 이는 형성된 응집물의 구조적 특성의 변화를 나타내고 있음을 알 수 있다. 위와 같은 실험 결과를 통해 CST는 수분이내(< Smin)에 슬러지의 탈수성을 신속하게 측정할 수 있는 방법이며 비교적 정확하게 측정할 수 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 응집제의 최적 주입량 및 응집물의 구조적 특성을 평가하는 데에도 유용하게 사용할 수 있다.
농경지에서의 액비 수요는 최근 증가하고 있으나 적정 액비시비량에 대한 기준과 사후 관리에 대한 명확한 기준이 없어 환경문제에 대한 고찰이 필요하다. 본 연구에서는 시험포장을 선정하고 논에서의 질소 및 인의 동태를 모니터링하고, 관개수, 침투수, 및 배출수 중 영양물질의 부하량을 평가하였다. 시험구는 대조구(화학비료 표준시비구, A)와 양돈분뇨액비 표준시비처리구(B)로 구성하였으며, 기상관측 측정을 위하여 자동기상관측기, 유입량, 유출량 측정을 위한 계측장비를 각 처리구별로 설치하였다. 담수의 경우 B 처리구에서 시비 시기별로 영양물질의 수질 농도가 첨둣값을 보여주었으며 평균적으로 높게 나타났다. 대표 이벤트 중 6월 25-26일 강우에 따른 유출수의 분석결과는 액비의 영향으로 T-N 및 T-P의 경우 초기 강우시 상대적으로 높게 나타났다. 7월 21-22일 강우 분석 결과는 T-N, T-P(50배)가 상대적으로 높은 분포를 보여주었다. 침투량은 많으나 수질변화는 처리구별로 유의한 차이는 나타나지 않았다. 부하량은 각 이벤트별 10분 간격의 유량 측정과 30분 및 1시간 간격(첨두 이후 탄력적 적용)으로 수질 모니터링을 실시하였다. B 처리구에서 부하량이 전체적으로 높게 나타났으며, T-N의 경우 2.2배, 그리고 T-P의 경우 6.6배 높게 나타났다. 2015년까지의 데이터는 평년대비 강수량의 부족으로 추가적인 데이터 축적을 통한 분석이 필요하며 이를 바탕으로 원단위 부하량을 평가할 계획이다. 또한 본 연구는 액비시용에 따른 농경지에서의 영양물질 유출에 따른 관리방안 개발을 위한 연구로 지속적인 모니터링을 통하여, 향후 새만금 유역내 축산밀집지역에서 나타날 수 있는 축산분뇨 관리정책 개발의 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
프로파일 분석은 반복측정 자료를 분석하는데 있어서 널리 사용되는 다변량 분석모형이다. 프로파일 분석에서는 처리 그룹간의 비교와 반응 프로파일의 평행성 검정을 위해서 4가지 검정통계량이 널리 사용되고 있다. 이들 검정통계량은 Wilks의 통계량($\Lambda$), Pillai's Trace 통계량(V), Hotelling-Lawley Trace 통계량(U), Roy's Maximum Root 통계량($\Theta$ )이다. 그 동안 이들 통계량들을 비교하기 위한 여러 연구가 있었지만 주로 일반적인 다변량 분산분석 모형에 근거한 비교였다. 본 논문에서는 자료가 반복측정 자료이고 우리의 관심이 프로파일 분석에 있을 때에 이 4가지 통계량의 비교에 초점을 맞추었다.
클라우드 컴퓨팅 환경에서, 서비스 이용자는 기존의 컴퓨터 및 스토리지 자원을 소유하지 않고도 클라우드 컴퓨팅 서비스에서 제공하는 서비스를 효율적으로 이용할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 서비스가 발달함에 따라 클라우드 컴퓨팅이 구축되어 있는 데이터센터에서 사용하는 전력량도 증가하게 된다. 소비되는 전력량이 증가함으로 인해 발생하는 전력 관리 문제들을 해결하기 위해서 보다 효율적인 전력 관리 방안이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 가상의 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축하여 소비되는 컴퓨팅 자원의 정보를 통해 사용되는 전력량을 시뮬레이터로 측정하고 수식을 이용하여 계산하는 방안을 제시한다. 측정된 전력량을 바탕으로 향후 사용될 전력량을 예측하고 대비한다면 보다 효율적으로 전력을 관리할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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