• 멤브레인
• /
• 제34권2호
• /
• pp.87-95
• /
• 2024

최근 연구는 역삼투압(RO), 나노여과(NF) 및 전기투석(ED)과 같은 막 공정에서 고급 용량성 탈이온화(CDI) 및 막 변형(MCDI)을 포함하는 광범위한 담수화 및 수처리 방법을 탐구합니다. 비교 분석은 저염도 시나리오에서 ED의 비용 효율성을 보여주는 반면 하이브리드 시스템(NF-MCDI, RO-NF-MCDI)은 향상된 염 제거 및 에너지 효율성을 보여줍니다. 새로운 이온 분리 방법(NF-CDI, NF-FCDI)은 향상된 효율성과 에너지 절감을 제공합니다. 이러한 연구는 또한 다양한 산업에 특정한 복잡한 폐수를 처리하는 데 있어 이러한 방법의 효율성을 강조합니다. 환경 영향 평가는 시스템 선택의 지속 가능성의 필요성을 강조합니다. 또한 마이크로 제작된 센서를 멤브레인에 통합하면 실시간 모니터링이 가능하여 기술 개발이 진전됩니다. 이러한 연구는 새로운 담수화 및 수처리 기술의 다양성과 가능성을 강조합니다. 이는 효율성 향상, 에너지 사용 최소화, 산업별 문제 해결 및 기존 방법 한계를 능가하는 혁신을 위한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 다양한 응용 분야에서 효율성 향상, 환경 영향 최소화 및 적응성 보장에 초점을 맞춘 지속적인 발전으로 지속 가능한 수처리의 미래는 밝습니다.

• 마이크로전자및패키징학회지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.83-89
• /
• 2015

본 논문에서는 졸-침투와 직접-패턴 공정을 이용하여 향상된 압전 후막의 전기적 특성과 우수한 패터닝 특성을 동시에 만족할 수 있는 제작 방법을 제시한다. 저온(< $850^{\circ}C$) 공정 후 후막의 고밀도 및 직접-패턴의 목적을 달성하기 위해서, 감광성 티탄산 지르콘산 연 ($Pb(Zr,Ti)O_3$, PZT) 졸을 스크린인쇄된 PZT 후막 내부로 침투시켰다. 직접-패턴된 PZT막은 포토크롬마스크와 UV 조사에 의해서 일정한 간격으로 인쇄된 후막 위에 성공적으로 형성되었다. 스크린인쇄된 후막은 분말형태의 기공성 구조를 갖고 있어 조사된 UV빛이 산란되기 때문에, 감광성 졸-침투 공정을 할 때 PZT 후막의 특성을 증가시키기 위한 공정의 최적화가 필요하다. 침투된 감광성 PZT 졸의 농도, 조사된 UV 시간 및 용매 현상 시간을 최적화한 결과, 0.35 M의 PZT 농도, 4 분의 UV 조사시간과 15 초의 용매 현상시간으로 졸-침투된 PZT 후막은 $800^{\circ}C$ 소결 온도에서 입자들의 성장에 의해 치밀화 정도가 증가되었다. 또한 PZT후막의 강유전 특성(잔류분극 및 항복 전압)도 향상되었다. 특히 잔류분극값은 스크린인쇄된 후막보다 약 4배정도 증가되었다. 이렇게 제작된 후막은 어레이타입의 압전형 마이크로미터크기의 센서 및 액츄에이터 등에 응용 가능성을 제시할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
• /
• 제37권6호
• /
• pp.308-314
• /
• 2010

최근 들어, 플래시메모리의 가격이 지속적으로 낮춰지고, 플래시메모리 기반 SSD 컨트롤러 기술이 급격하게 발전하면서 중저가의 고성능 플래시 SSD가 시장에 널리 보급되고 있다. 하지만, 데이터베이스 분야에서 가격 동의 이유로 당분간 플래시 SSD가 하드디스크를 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것이다. 대신 플래시 SSD의 빠른 성능을 캐시 용도로 활용하는 접근법이 현실적이고, 실제로 하드디스크와 플래시메모리를 하이브리드 형태로 사용하는 접근법들이 제시되었다. 본 논문에서는 기존의 접근법들과는 달리, 플래시 SSD를 데이터베이스의 버퍼에서 밀려나는 페이지들을 순차적으로 저장하고, 재 참조될 때 하드디스크 대신 플래시 SSD에서 읽혀지도록 하는 확장 버퍼 아키텍처를 제안한다. 플래시 SSD를 저장장치 레벨에서 캐시로 사용하는 기존 방법들에 비해, 플래시 SSD를 호스트 시스템에서 확장 버퍼로 사용함으로써 원기 측면에서 주 버퍼에서 밀려나는 웹 페이지(warm page)들에 대해 상당한 성능 개선을 이룰 수 있다. TPC-C 트레이스를 사용한 시뮬레이션 결과, 주 버퍼에 없는 페이지들이 확장 버퍼에서 찾아지는 적중률이 60%를 넘는 사실을 알 수 있었다. 이 확장 버퍼 아키텍처는, 동일한 비용을 지불하는 다른 접근법, 즉 DRAM을 버퍼로 추가하는 기법과 하드디스크를 추가하는 기법에 비해 가격 대비 성능 개선 효과가 높다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제4권4호
• /
• pp.45-51
• /
• 2004

현재의 교육 소프트웨어가 기존의 전통적인 하이퍼미디어 기법이나 계층적 기법에 의존하고 있기 때문에, 컴퓨터 기술의 발전에도 불구하고 교육 소프트웨어 개발 수는 점점 감소하고 있다. 따라서, 기존 방식들의 장점을 살리면서 그 한계를 극복하기 위해서는 기존 방식들의 하이브리드형인 구조화된 하이퍼미디어 링크기법이 최근 문헌들에서 제안되고 있다. 이 기법은 기존 기법들과 비교하여 학습자의 성취도와 학습 능력에 따른 다양한 수준의 개별화 학습이 가능하기 때문에 교육적 효과가 높은 것으로 나타나고 있다. 임상미생물 검사실에서 수행하는 그람 염색(Gram-stain) 검사와 같은 세균 성상에 관한 교육은 체계적인 방법에 의존하는 것이 아니라 기존의 병리사가 업무수행 과정 중 간헐적으로 신규 병리사에게 자신이 교육에 적당하다고 판단되는 현미경시야를 보여주는 방식으로 행해져 왔으며 이 때문에 신규 병리사의 교육에 상당한 기간이 필요했다. 본 연구에서는 학습 화면간의 의미론적 연관성에 따라 링크의 존재여부가 결정되는 논리적으로 구조화된 기법을 사용하여 임상미생물 검사실에서 보다 객관적이고 체계적인 데이터를 기반으로 많은 병리사들이 그람 염색검사에 관해 학습하고 신규 병리사들을 교육할 수 있도록 Web환경에서 멀티미디어 저작도구를 사용한 임상미생물 화상CAI 시스템을 구현하였다. 구현된 CAI 프로그램은 그람 염색 검사를 기반으로 하여 다른 여러 검사 방법에도 적용함으로써 임상 병리사들에게 유용한 프로그램으로 자리잡게 될 것이다.

• 자원리싸이클링
• /
• 제24권3호
• /
• pp.44-50
• /
• 2015

전기자동차의 수요가 증가함에 따라 리튬이온전지의 생산량도 증가하여 효율적인 전지 재활용 기술이 요구된다. 폐리튬이온전지를 재활용하는 방법에는 크게 건식제련과 습식제련에 기반한 방법으로 나눌 수 있다. 본 연구에서는 하이브리드 자동차에 사용된 폐리튬이온전지의 양극활물질을 습식제련에 기반한 암모니아침출법을 이용하여 활물질 내의 유용금속인 Ni, Mn, Co의 침출거동을 조사하였다. 물리적으로 처리된 활물질의 입자크기는 -65 mesh이며, 주된 원소는 14.0 wt% Ni, 13.0 wt% Mn, 5.7 wt% Co이다. 암모니아, 환원제 (아황산암모늄), pH 완충제 (탄산암모늄 혹은 황산암모늄)의 존재하에 각 금속의 침출거동을 확인하고, 또한 침출시간과 온도에 따른 침출률의 영향도 조사하였다. 환원제의 존재는 Ni과 Co의 침출률 향상을 위해 필수적이다. 암모니아침출법은 산침출법과 달리 Ni/Co와 Mn의 선택적인 침출이 가능하여 침출된 유용금속을 분리하는 단계를 줄일 수 있고, 산침출 후 수반되는 침전과정 시 필요로 하는 추가 염기성 시약의 사용을 줄일 수 있다.

• 멤브레인
• /
• 제27권4호
• /
• pp.328-335
• /
• 2017

메조포러스 공극구조를 갖는 광촉매 멤브레인은 다양한 환경기술에 적용될 수 있다. 본 연구에서는 $TiO_2$ 층을 형성시킨 광촉매 반응기용 세라믹 멤브레인을 개발하고 이를 염색용액 처리에 적용하였다. 높은 공극률과 균질성을 지닌 $TiO_2$ 광촉매층을 그라프트 공중합체를 사용하여 제조하였다. 멤브레인은 광촉매 반응기와 멤브레인 여과를 결합시킨 하이브리드 광촉매 반응기에 성공적으로 적용하였다. 실험결과 정렬된 구조의 $TiO_2$ 층이 $Al_2O_3$ 지지체에 형성되었다. $TiO_2$ 층 형성 후 제조된 세라믹 분리막의 순수 투과도는 형성된 광촉매 층 저항으로 감소하였다. 정렬된 구조의 $TiO_2$ 층은 UV 결합 시 5시간 안에 완벽한 염색용액 분해를 달성시킬 수 있었다. 광촉매 멤브레인의 염색용액 분해는 Langmuir-Hinshelwood 흡착 모델로 잘 설명할 수 있었다. 또한 $TiO_2$ 층이 고정화된 세라믹 멤브레인의 model Congo Red에 대한 1차 속도상수는 $Al_2O_3$ 지지체 단독인 경우에 비해 약 6배 정도 큰 값을 나타내었다(0.0081 vs. $0.0013min^{-1}$).

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제14권2호
• /
• pp.54-68
• /
• 2015

전기택시는 일반 시민들이 탑승을 하면서 쉽게 체험할 수 있는 장점이 있기 때문에 전기자동차 초기 보급 모델로 매우 유용하다. 전기택시는 택시회사의 경영 개선에 도움이 되어야 택시회사에 도입될 수 있다. 그러므로 택시 사업자의 입장에서 비용이나 편익을 분석하여 도입에 대한 사업성이 검토되어야 한다. 그러나 LPG택시와 전기택시의 실제 운행자료에 기반하여 두 대안을 비교할 수 있는 사업성 연구는 아직 없다. 본 연구에서는 대전광역시의 LPG택시 및 전기택시의 실제 운행 자료를 토대로 생애주기비용을 산정하고 사업성을 분석하는 방법론과 분석 결과, 민감도 분석을 통한 정책적 시사점을 도출하였다. 평가 결과 현재의 배터리 기술, 차량 가격에서는 정부 보조금이 지급된 상태에서 충전시간을 택시기사의 식사, 휴식 시간 등으로 활용해서 손실비용으로 계상하지 않을 경우에 LPG택시보다 총비용이 낮고 사업성이 있다. 향후 연구로는 차량운행 후 수년이 지난 전기택시의 연비, 유지비 등 실적 자료에 기반 한 사업성 검증 연구와 하이브리드 택시 등 다른 방식 친환경차량과의 사업성 비교 연구가 필요하다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.236-244
• /
• 2005

본 연구에서는 퍼지관계 및 진화론적 최적 다층 퍼셉트론에 기초한 퍼지다항식 뉴럴네트워크(FPNN)의 새로운 구조를 소개하고, 포괄적인 설계방법론을 토의하며, 그리고 일련의 수치적인 실험이 수행된다. 진화론적 최적 FPNN(EFPNN)의 구축을 위해 컴퓨터지능(CI)의 기반 기술을 이용한다. EFPNN의 구조는 규칙베이스 퍼지뉴럴네트워크와 다항식 뉴럴네트워크의 결합에 의한 유전자 최적 구동 하이브리드 시스템의 시너지 이용으로 얻어진다. 퍼지뉴럴네트워크는 EFPNN의 전체규칙 구조의 전반부에 기여하고, EFPNN의 후반부는 다항식 뉴럴네트워크를 사용하여 설계된다. EFPNN의 후반부를 위한 유전론적 최적 다항식 뉴럴네트워크의 개발은 두 최적화 기법에 의해 수행된다. 즉 구조적 최적화는 유전자알고리즘에 의해 수행되고, 파라미터 최적화는 최소자승법 기반의 학습을 통해 행하여진다. EFPNN의 성능 평가를 위해, 모델은 몇 가지 수치 예제를 이용한다. 비교에 의한 해석은 제안된 EFPNN이 이전에 제시된 다른 지능형 모델보다 높은 정확도 뿐만 아니라 좀 더 우수한 예측능력을 가지는 모델임을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권5C호
• /
• pp.706-715
• /
• 2004

본 논문에서 제안되는 워터마크(Watermark) 삽입 알고리즘은 웨이블릿 변환 영역에서 구성되는 부대역간의 트리구조(Tree structure)와 공간 영역에서의 윤곽선 정보를 이용하여 워터마크를 삽입할 영역을 결정하고 삽입한다. 먼저 생성되는 고주파 성분의 부대역으로부터 저주파 부대역으로 중요 주파수 영역을 예측하게 되는데 웨이블릿 변환영역에서 구성된 트리구조에서 높은 주파수를 가지는 LHI 부대역을 4${\times}$4의 부행렬(Submatrix)로 나누고 행렬에 대한 평균과 이들에 의해 구성되는 블록 행렬(Block matrix)로부터 전체 평균 및 워터마크 삽입에 이용될 임계값을 얻는다. 또한 주파수 영역에서 구해진 에너지 특성에 대한 블록 행렬과 공간 영역에서 얻어진 영상의 윤곽선 정보에 의해 워터마크가 삽입될 위치인 키맵(Keymap)이 구해진다. 구해진 키맵에 따라서 LFSR(Linear feedback shift register)을 이용하여 발생된 무작위 순열(Random sequence)를 웨이블릿 도메인에서 이웃 웨이블릿 계수간의 관계를 이용하여 삽입한다. 최종적으로 역 웨이블릿 변환을 취함으로써 워터마크가 삽입된 영상을 생성한다. 제안된 워터마킹 알고리즘은 JPEG과 같은 압축과 Blurring, Sharpening, 그리고 가우시안(Gaussian) 잡음 등의 공격에 대해서도 기존의 방식에 비해 약 2㏈ 절도 높은 PSNR(Peak signal to noise ratio)를 보이면서 2%에서 8% 정도 높은 NR(Normalized correlation)를 가져서 좋은 특성을 나타냈다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제39권3호
• /
• pp.18-31
• /
• 2002

본 연구는 뉴로퍼지 네트워크와 다항식 뉴럴네트워크를 합성한 하이브리드 모델링 구조인 고급 뉴로퍼지 다항식 네트워크(Advanced neurofuzzy polynomial networks ; ANFPN)를 제안한다. 제안된 네트워크 구조는 높은 비선형 규칙 기반 모델로, CI(Computational Intelligence)의 기술, 즉 퍼지집합, 뉴럴네트워크, 유전자 알고리즘에 의해 설계되어진다. 뉴로퍼지 네트워크는 ANFPN 구조의 전반부를, 다항식 뉴럴네트워크는 후반부를 구성한다. ANFPN의 전반부에서, 뉴로퍼지 네트워크는 간략추론, 오류역전파 학습 규칙을 이용한다. 멤버쉽함수의 파라미터, 학습율, 모멘텀 계수는 유전자 최적화를 이용하여 조절된다. ANFPN의 후반부 구조로서 다항식 뉴럴네트워크는 학습을 통해 생성되는(전개되는) 유연한 네트워크 구조이다. 특히 다항식 뉴럴네트워크의 층과 노드 수는 고정되어 있지 않고 동적으로 생성된다. 본 연구에서는, 2가지 형태의 ANFPN 구조를 제안한다. 즉 기본 구조와 변형된 구조이다. 여기서 기본 구조와 변형된 구조는 다항식 뉴럴네트워크 구조의 각 층에서 입력변수의 수와 회귀다항식의 차수에 의존한다. 두 결합 구조의 특징 때문에 공정 시스템의 비선형적인 특성을 고려할 수 있고 보다 우수한 예측능력을 가진 좋은 출력선응을 얻을 수 있게 한다. ANFPN의 유용성과 실용성은 2개의 수치 예제를 통해 논의된다. 제안된 ANFPN은 기존의 모델보다 높은 정밀도와 예측능력을 가진 모델을 생성함을 보인다.