유리스테롤은 참깨종자유 1g당 $2.33{\sim}3.87mg$으로서 총스테롤의 $36.5{\sim}52.2%$이며 결합스테롤은 $3.47{\sim}4.06mg$이었다. 참깨종자유중 불검화물은 15.9mg/g이며 이중 4-데스매틸스테롤이 55.6%로 가장많고 4-데스메틸스테롤의 조성은 시토스테롤이 29.5%로 가장많고 캄페스테롤이 9.8%, $\Delta^5$-아베나스테롤은 6.6%, 스티그마스테롤은 5.9%이었다. 저장중 스테롤의 변화는 캄페스테롤은 포리에틸렌포대저장에서 4개월까지는 증가하다가 그 이후는 감소하였고, 스티그마스테롤은 암소저장에서 4개월까지는 증가하다가 그 이후는 다시 약간 증가하였다. 또한 시토스테롤의 변화는 무명포대저장의 경우 4개월까지는 증가하다가 그 이후는 급격하게 감소하였으나 포리세틸렌포대의 경우 4개월까지는 거의 변화가 없고 그 이후 9개월까지는 약간 증가하다가 다시 감소 하였다. 그러나 ${\Delta}^5$-아베나스테롤은 변화가 거의 없었다.
미래 대공 유도무기체계 전술작전센터는 미래 공중위협, 전술정보, 통합전장 환경 생성 및 관리, 교전통제 및 지휘통제 알고리즘 연구를 위한 환경을 제공한다. 통합전장상황 생성 및 처리, 전술작전 자동화 처리 핵심 기능요소에 대한 개발을 위해서는 다역할(포대/대대) 전술작전 통제 및 재구성 설계가 가능한 소프트웨어가 필요하다. 따라서 기능 별 알고리즘 소프트웨어, 전술작전화면 소프트웨어, 장비들 간 연동을 위한 링크 소프트웨어를 데이터 중심 설계를 통해 재구성 가능하도록 개발하였다. 본 논문에서는 포대/대대 별 전술작전 운용화면에 재구성이 가능한 전술작전화면 프레임워크를 소개한다. 전술작전화면 프레임워크는 포대/대대 및 임무별 다역할 전술작전화면을 재구성 가능한 구조를 위해 공통데이터 모델설계와 MVC패턴을 이용한 화면구성도구를 개발하였다. 화면구성도구를 이용하여 화면 개발을 위한 전술작전화면 프레임워크를 제공한다. 전술작전화면 프레임워크를 이용하게 된다면 공통기반의 구조를 통해 화면 설계를 재사용 할 수 있다. 또한 쉽고 빠르게 재구성이 가능한 화면을 개발할 수 있을 것이다.
축분 퇴비 생산은 축분 종류, 처리방법, 부자재 종류 등에 따라서 비료성분과 품질이 다양 하고 축분 퇴비 이용은 축분 퇴비 종류 및 채소, 과수, 일반밭작물, 수도작 등의 재배작물에 따라서 시비량이 차이가 있으므로, 축분 퇴비 생산과 이용은 지역 농업의 축산업 및 작물재배 특성에 부합된 축분 퇴비 생산 및 이용시스템을 확립해야 될 것으로 판단되었다. 생분 수분조절용 부자재는 77%가 톱밥을 사용하고 있었으며, 축분 공동처리는 유료가 82%로서 퇴비화 처리 비용(원/톤)은 $2{\sim}4$만원 정도였다. 퇴비화처리설비는 지붕 있는 통기 퇴적방식 및 개방형 로터리(또는 스크푸) 교반방식이 많았다. 축분 퇴비 재료의 연간처리량(톤/년)은 $0.5{\sim}1$만 톤 이하가 많았으며, 생산된 축분 퇴비의 운영관리비(원/톤)는 $5{\sim}10$ 만원 범위를 나타내 보였고, 경영수지 적자가 30%, 수지 보합이 20% 이였다. 축분 퇴비 이용은 채소와 과수 농가가 60% 이상이며, 비 포대용 퇴비판매가격은 축산농가 및 농협에서 생산된 축분 퇴비의 품질, 생산 상황, 경종농가와 관계 등에 따라서 차이가 있으나, 퇴비 판매가격이 2톤 차 1대당 8만원에서 16만원 범위로 퇴비 숙도에 따라서 다양 하였고, 포대용 축분 퇴비 1포대(원/20kg) 가격은 $2,000{\sim}4,000$원 범위가 대부분을 차지하였다. 시설오이재배 농가에서 축분 퇴비 시비량은 평균 10톤/10a이고, 화학비료 시비량은 평균 70kg/10a 이었으며 이때에 수확량은 23.5톤/10a 등으로 나타났다. 사용 퇴비 종류는 우분, 돈분 및 계분 등의 축분 퇴비가 76%를 차지하였으며, 시설재배보다 노지재배에서 80% 이상 많이 활용 되었으며, 퇴비 이용 상에 문제점은 노동력 부족으로서 포대퇴비 이용보다는, 대부분이 퇴비제조 업자를 통하여 벌크퇴비 상태로 포장에 시비하였다.
연약지반에 있어서 생석회를 사용한 토질 안정처리 공법중 Pack-Lime 공법에 대하여 기술코자 한다. 본 공법은 생석회를 분말 그대로 투입함으로서 Casing 내의 물과 생석회와의 급격한 수화작용으로 투입과정에서 분말의 비산과 소정양의 투입이 불확실한 흡점을 보강하기 위하여 특수 포장지인 흡수성 포대에 생석회를 넣어 Unit로 만들어 Casing내에 투입하여 연속된 생석회 말뚝을 축조하는 공법이다.
본 연구의 주요 목적은 자동 쌀 진공포장기의 3차원 기능적 가상시작기 모델을 개발하여 포장기의 구동시스템을 설계하고 개발하고자 하였다. 개발한 3차원 가상시작기는 주로 압축판부, 테이프부착부 및 진동판부로 구성되었다. 가상시작기의 민감도 분석을 수행하기 위해 제품포대의 두께변수를 이용하여 3차원 가상시작기를 파라미터화하였다 자동 진공포장기의 최대 처리능력 6포/분, 포대규격: 45cm${\times}$35cm을 충족하기 위해 각 주요부를 구동하는 모터 작동제어로직(motion control function)을 적절하게 설계하였다. 설계한 작동제어로직에 의하여 각 모터를 구동할 때 필요로 하는 적정 동력은 각각 100W, 25W 및 90W로 결정하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 자동 진공포장기의 실제 시작기를 제조한 후 설계한 작동제어로직을 각 구동모터에 적용하여 시뮬레이션의 결과를 검증하였다. 개발한 3차원 가상시작기 모델을 시뮬레이션하여 선정한 모터들은 각 주요부를 원활하게 구동할 수 있었다. 제안한 작동제어로직은 주요부의 요구된 작동 시권스를 만족시켰으며 이때 자동진공포장기의 처리능력은 6.7 포/분이었다. 개발한 자동 쌀 진공포장기의 포장성공률은 92.6%이었다.
본 논문에서는 데이터 기반 정보 고도화를 통해, 사격전술지휘 의사결정체계의 Assisted Decision-Maker인 AI 부전포대장을 구현하는 방법론을 제시한다. 전포대장은 지휘결심의 말단에 있는 지휘관으로서, 최종적인 의사결정자이다. 이들의 지휘결심이 보다 견고하고 신속하게 이루어지도록 하는 것이 전쟁 승패에 매우 중요한 요소이다. 화력체계를 언급하는 경우 JMEM 탄약효과가 자주 언급되고 한국형 구축 사업이 아직 진행 중이기도 하지만, 완료되더라도 임의의 지형과 전술상황 각각에 대한 유용성까지를 입증하는 데에는 또 다른 기간과 노력이 요구된다. 본고에서는 AI 플랫폼 구축의 실제 사례가 전무한 상황에서 AI 부전포대장 구축을 위해 필요한 연구의 범위와 그 대상을 살펴보고, 지능형 사격지휘체계의 구축 방안을 제안한다.
모의 및 실폐기물 시험소각 결과를 기준으로 한국원자력연구소 소각시설의 상용운전을 위한 방사학적 위해성을 평가하였다. 연간 정상운전을 통해 배출되는 방사성 물질로 인한 환경영향은 물론 가상된 사고시의 단기(2시간 기준) 배출로 인한 환경적 영향은 무시할 수 있을 것으로 평가되었으나 정상운전시에 배출되는 주배출원인 반휘발성 방사성 세슘의 농도는 공기중 허용농도의 10%를 약간 상회하는 것으로 평가되었다. 비방사능 세슘추적자를 포함하는 모의폐기물의 시험소각을 통하여 포대 여과기의 응축상 세슘성분에 대한 제거특성을 고찰하였다. 포대여과장치를 통과하기전 배기체내에 확산과 관성의 전이영역에 분포하는 입자상 세슘성분은 5%에 불과하였다. 포대여과기의 세슘성분에 대한 총괄제거효율이 99.9% 이상이어서 방사성폐기물 소각설비의 저온 배기체처리계통의 일차 여과장치로서 충분한 제염성능을 가짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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