본 연구에서는 연소재와 식품폐기물의 산업부산물을 이용하여 비점오염 수처리 여과재로 활용 가능한 여과재를 개발하였다. 첨가제 주입에 따른 공극 형성은 강도가 유지되는 전제하에 알루미늄 파우더 3%, $Ca(OH)_2$ 2%일 경우 기포형성이 가장 많이 발생하는 것으로 나타났다. 결합재의 적정 혼합비로서 (연소재+식품 폐기물+점토):(물유리+콜로이드성 실리카)는 7:3 이상에서 가장 효과적인 것으로 나타났으며, 온도에 따른 강도반응은 $1,000^{\circ}C$일 경우가 효과적이다. 최적의 혼합비율은 연소재 30%, 점토 30%, 식품 폐기물 10%에서 가장 높은 강도를 보여 비점오염 수처리로 활용도가 가장 높을 것이라 판단된다. 최적 배합조건에서 제조된 여과재는 $SiO_2$ 65.8%, 밀도 $1.4g/cm^3$, 공극률 25.6%, pH 9.8로 분석되었으며, 유해물질은 검출되지 않았다. 수처리에 대한 여과능을 알아본 결과 여과된 SS의 평균농도는 $14.06mg/{\ell}$로서 SS의 제거효율은 90.63%로 나타났으며, 역세척 회복률도 97.1%로 나타났다. 이는 폐자원의 활용뿐만 아니라 경제성 및 효율성을 고려한 수처리 여과재 제조가 가능함에 따라 폐자원의 높은 부가가치화가 가능하다.
녹변된 마늘의 색소연구 일환으로 녹변색소의 추출 조건과 특성을 조사하고, 녹변마늘의 분광학적 및 관능적 특성을 조사하였으며, 이 자료를 기초로 하여 녹변도를 객관적으로 표시할 수 있는 Green Index를 설정하였다. 녹변마늘의 색소는 비교적 methanol, ethanol 및 물 등의 용매에서 추출이 좋았으나 비극성 용매에는 거의 추출되지 않는 수용성 색소이었으며 1.0% HCl이 첨가된 methanol 용매가 녹변색소의 추출을 위한 최적용매이었다. 색소 추출을 위한 온도의 영향은 추출온도가 높을수록 초기에는 색소 추출률이 높았으나 일정시간이 경과한 후에는 색소의 파괴로 추출률이 감소하였다. $4^{\circ}C$의 저온에서는 초기에 색소추출률이 낮았으나 시간이 경과함에 따라 서서히 추출률은 증가하는 경향을 보였으며, 녹변색소의 안정성과 추출속도를 고려하여 $20^{\circ}C$에서 30분간 추출하는 것이 녹변마늘의 색소추출 최적온도 및 최적시간으로 평가되었다. 녹변색소는 대단히 불안정하여 녹변마늘의 녹변정도를 객관적으로 나타낼 수 있는 방법이 확립되지 않아, 녹변마늘과 대조구를 일정한 비율로 혼합하여 color chart를 고안하였다. 또한 이들의 L, a, b, ${\Delta}E,\;-a/b,\;\sqrt {a^2+b^2}$, 흡광도 및 관능검사 결과를 통해 녹변정도를 정확히 평가할 수 있는 녹변도(green index, GI)를 확립하였다. 녹변된 마늘의 녹변도 특성과 표면색도의 a값 사이에 고도로 유의성 있는 상관관계가 확인되었으며. 이들 두 변수의 상관관계는 Y=-3.465X-11.675의 식으로 표시되었고, 이때 $R^2$는 0.093, F값은 1265.3이었다. 확인실험을 수행한 결과 관능검사에서 GI가 3이상일 때 녹변마늘로 평가되었다. 따라서 본 연구에서 개발한 마늘의 color chart 및 GI는 마늘의 수확 후 저장, 유통과정에서 녹변의 발생유무를 판단하는 지표로서 유용하게 이용할 수 있을 것으로 사료되었다.
본 논문에서는 신경망의 초기 파라미터(가중치, 바이어스) 값을 최적화 시키는 GA-BP(Genetic Algorithm-Backpropagation Network) 혼합 알고리즘을 이용하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안하였다. 입력 영상의 각 픽셀들을 신경망의 입력으로 사용하고 고정 소수점 실수값으로 이루어진 신경망의 초기 파리미터 값은 유전자 알고리즘의 개체로 사용하기 위해 비트 스트링으로 변환한다. 신경망의 오차가 최소가 되는 값을 적합도로 정의한 뒤 새롭게 정의된 적응적 재학습 연산자를 이용하여 이를 평가해 최적의 진환된 신경망을 구성한 뒤 얼굴을 인식하는 실험을 하였다. 실험 결과 학습 수렴 속도의 비교에서는 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 수렴 속도보다 제안된 알고리즘의 수렴 속도가 향상된 결과를 보였고 인식률에서 오류 역전과 알고리즘 단독으로 실행한 방법보다 2.9% 향상된 것으로 나타났다.
본 논문은 군항에서의 선석할당문제(BAP)를 다루고 있다. 일반적으로 민간선박이 컨테이너 부두에서 컨테이너 적 하역 작업을 주로 하는 반면에 해군함정은 긴급수리, 무장적재, 유류수급 등 다양한 서비스를 필요로 한다. 또한 해군함정은 제한된 부두의 능력과 설비 때문에 민항에선 거의 일어나지 않는 잦은 선석이동을 해야 한다. 본 연구의 목적은 전시상황 하에서 여러 해군함정이 필요한 서비스를 받기 위해 부두에 입항 시 입항하는 모든 함정이 최단시간 내 요구 서비스를 모두 마치고 다시 전비태세를 유지토록 서비스 완료시간을 최소화하는 것이다. 즉, 부두에 계류중인 함정 수의 최소화를 통하여 해상에서 교전 가능한 함정의 수를 최대화하는 것이다. 제시된 문제를 해결하기 위해 혼합정수계획법(MIP)으로 수리모형을 작성하였고 ILOG CPLEX 11.0을 이용해서 최적해를 산출하였다. 연구결과는 수리모형에 의한 선석할당이 불필요한 선석이동을 최소화하고 전시 교전에 참가할 수 있는 함정 수를 더 증가시킬 수 있다는 결과를 나타낸다.
한국어 형태소 분석은 일반적으로 입력된 문장의 분석 후보를 다수 생성한 후, 그 중 최적의 후보를 선택하는 과정을 거친다. 분석 후보를 많이 생성할수록 올바른 분석이 포함될 가능성이 높아지지만 동시에 모호성이 증가한다는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 단일 후보를 생성하는 규칙 기반 분석 모형을 제안한다. 분석 규칙은 품사 부착 말뭉치를 통해 자동으로 추출되기 때문에 규칙 구축비용을 필요로 하지 않을 뿐만 아니라 높은 분석성공률을 보인다. 분석이 성공한 경우에는 단 하나의 분석 후보만을 생성하기 때문에 최적 후보 선택 단계에서의 모호성이 효과적으로 감소되고, 계산 복잡도 역시 줄어든다. 규칙 모형으로 분석이 실패한 경우를 대비해 기존 확률 기반 모형을 결합함으로써 형태소 분석 성능을 향상시킬 수 있다.
Helicobacter pylori 억제효과가 우수한 청목노상의 캘러스 배양을 위한 최적조건은 MS 고체배지에서 $27^{\circ}C$에서 20일간 배양하였을 때 6.4 mm의 크기로 가장 크게 자랐으며, 청목노상의 callus 형성에 미치는 생장조절제로는 NAA, 2,4-D, BA 및 kinetin 등을 2 mg/l의 농도로 첨가하여 $27^{\circ}C$에서 20일간 배양했을 때 높은 캘러스 성장률을 확인 할 수 있었고, 생장조절제의 혼합처리구가 단독처리구 보다 캘러스 형성율이 높은 것을 확인 할 수 있다. 따라서 본 연구에 사용된 청목노상 품종의 평판기내 배양을 위한 direct callogenesis의 최적 조건은 생장호르몬으로 2,4-D/NAA를 2 mg/l의 농도로 혼합 처리하여 $27^{\circ}C$에서 20일간 배양이 최적조건이었다. 청목노상 callus로부터 Helicobacter pylori 억제물질의 대량생산을 위한 방법인 biomass를 위한 bioreactor배양은 MS 액체배지에 호르몬으로 2,4-D와 BA를 각각 1 mg/l의 농도로 처리하여 20일간 배양하였을 때가 최적조건이었다. 최적조건에서 배양한 callus 추출물의 Helicobacter pylori 에 대한 억제효과는 16 mm의 clear zone으로 가장 높은 저해율을 확인할 수 있었다.
현재 표준화가 진행 중인 HEVC (High-efficiency video coding) 는 기존의 동영상 표준과 마찬가지로 여러 기술들이 혼합된 하이브리드 영상 부호화 프레임 워크 구조를 따르고 있다. 특히, 다양한 크기의 부호화 단위 (Coding Unit : CU), 예측단위 (Prediction Unit : PU), 변환 단위 (Transform Unit : TU) 의 사용으로 인해 HD 이상의 영상에 대하여 기존의 H.264/AVC 보다 약 40%의 압축률 향상을 보이고 있다. 하지만 그로 인하여 부호화기 복잡도가 약 3 배 이상 증가하는 것으로 나타났으며 이는 실시간 부호화가 요구되는 분야에서 큰 문제가 될 것이다. 본 논문은 HEVC 부호화기 복잡도를 낮추기 위하여 최적의 CU 를 결정하는 과정 중 조기에 CU 를 결정하는 고속 CU 결정 방법을 소개한다. 실험 결과, 제안된 방법은 HM과 비교하여 PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) 의 손실이 거의 없이 최대 약 58%의 부호화 시간을 절약하였다.
본 연구는 가교화 ${\beta}-CD$를 제조하여 난황의 콜레스테롤 제거 최적 조건을 확립하고, 가교화 ${\beta}-CD$를 재활용하는 것을 목적으로 하였다. 가교화 ${\beta}-CD$를 20% 첨가하여 동량의 증류수를 혼합한 난황을 교반온도 $40^{\circ}C$, 교반시간 30분, 교반속도 800rpm으로 처리할 때, 평균92.70%라는 높은 제거율을 보였고, 10회 재활용 결과 평균 88.77%의 재활용률을 보였으며, 8회 이후에는 유의적으로 감소하였다.
본 연구는 입이 작은 어류들의 초기 먹이생물로 이용 가능성이 있는 초소형 rotifer Synchaeta kitina의 대량배양을 위한 이들의 최적 먹이생물 및 공급량을 규명하는데 그 목적이 있다. 초소형 rotifer S. kitina를 대상으로 각기 다른 종류의 먹이를 6개(TET, ISO, CHL, TET+ISO, TET+CHL 및 ISO+CHL)의 실험구로 나누어 이들의 최고밀도, 포란률, 성장률, 발달단계, 산란수 및 수명 등을 조사하였다. 먹이종류에 따른 밀집배양에서 최고밀도, 포란률 및 성장률은 T. suecica를 단독 또는 혼합 공급한 실험구가 그렇지 않은 실험구에 비해 높은 것으로 나타났다. 또한 개체배양 실험에서도 생식 전 단계, 순 생식 단계, 산란수 및 수명이 T. suecica를 공급한 실험구에서 더 높은 것으로 조사되었다. 먹이 공급량에 따른 개체 및 밀집배양 실험에서는 rotifer 개체 당 T. suecica를 10,000세포로 공급하는 것이 최고밀도, 포란률, 성장률, 산란수 및 수명에 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 초소형 rotifer S. kitina의 대량배양을 위한 최적의 먹이생물은 T. suecica이며, 그에 따른 공급량은 개체 당 10,000 세포가 적합할 것으로 판단된다.
상수도관은 시간이 경과됨에 따라 부식이 발생하고 이로 인해 관의 두께 및 강도가 감소하여 점차 상수도관의 기능을 상실하게 된다. 이러한 노후 상수도관은 누수, 적수 등 수자원에 막대한 경제적인 손실을 발생시키고 사람들에게 많은 불편을 끼친다. 현재 우리나라도 전체 상수도관 중 노후 상수도관이 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 교체나 개선이 시급한 실정이다. 하지만 전체 상수도관을 교체하는 것은 막대한 예산이 필요하기 때문에 현실적으로 어려운 문제이다. 따라서 상수도관의 노후도 분석을 통하여 상수관망의 최적 교체 우선순위를 판단하고 교체를 실시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 노후도 분석에 중요한 관의 부식깊이와 잔존수명을 예측하고 신뢰성해석을 통해 파괴확률을 산정하였다. 이를 위해 Romanoff(1957)와 환경부(2002)에서 실측한 상수관의 관종에 따른 관두께 변화를 적용하여 해석하였다. 실측 자료를 통해 부식깊이, 잔존수명 예측 모델을 수립하였으며 이에 따른 관의 파괴확률을 산정하였다. Romanoff(1957)의 혼합강관과 주철관에 대한 실측 자료를 사용하여 상수관의 사용연수가 10년, 20년, 30년 경과됨에 따른 부식깊이와 관파괴확률을 산정하였다. 혼합강관의 경우 사용연수에 따른 부식깊이는 0.57mm, 0.92mm, 1.21mm으로 산정되었으며, 주철관의 경우 0.16mm, 0.24mm, 0.31mm으로 산정되었다. 또한 신뢰성모형을 직경 300mm관에 적용한 결과 최대 상수도압 15kg/cm2에서 혼합강관의 사용연수에 따른 파괴확률은 3.36%, 4.65%, 6.18%로 나타났으며 주철관은 1.36%, 2.50%, 2.68%로 나타났다. 환경부(2002)의 주철관에 대한 부식 실측 자료를 통해 상수관의 사용연수 10년, 20년, 30년 경과에 따른 부식깊이와 관파괴확률을 산정하였으며 초기 관두께 측정 자료를 통해 잔존수명도 예측하였다. 부식깊이는 1.02mm, 1.25mm, 1.41mm으로 산정되었으며, 파괴확률은 5.15%, 6.30%, 7.35%로 산정되었다. 그리고 잔존수명의 경우 부식률이 20%일 때, 잔존수명은 약 30년으로 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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