본 연구는 GFRP plate 보강세그먼트를 TBM 터널 지보재로 적용하기 위한 성능평가를 실시하였다. 세그먼트의 철근량 감소와 균열제어 및 파손 등의 국부적인 손상 방지를 위하여 최근 SFRC세그먼트 적용되고 있다. 그러나 SFRC세그먼트에 사용되는 강섬유는 섬유 부식에 의한 내구성 저하 문제가 제기되고 있으며, RC세그먼트와 비교하여 SFRC세그먼트의 최대 휨하중 감소는 TBM 터널 세그먼트의 폭넓은 적용범위를 저해하고 있다. 따라서 SFRC세그먼트의 최대하중 증가를 위한 보강재로 GFRP plate 고려하였으며, 강섬유의 대체재로 부식 우려가 없는 구조용 합성섬유를 사용하였다. 보강섬유의 종류 및 GFRP plate 두께를 주요 변수로 하여 세그먼트의 휨 성능평가를 실시한 결과, 보강섬유와 3 mm 두께의 GFRP plate로 보강한 세그먼트는 섬유로만 보강한 세그먼트와 비교하여 섬유 종류별로 최대하중이 21.78~23.03%, 휨인성은 0.5~7.96% 증가하여 우수한 휨성능 효과를 보여주었다.
딥러닝을 사용한 예측 방법은 동일한 예측 모델과 파라미터를 사용한다 하더라도 데이터셋의 특성에 따라 결과가 일정하지 않다. 예를 들면, 데이터셋 A에 최적화된 예측 모델 X를 다른 특성을 가진 데이터셋 B에 적용하면 데이터셋 A와 같이 좋은 예측 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 높은 정확도를 갖는 예측 모델을 구현하기 위해서는 데이터셋의 성격을 고려하여 예측 모델을 최적화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 하루 대학 캠퍼스 전력사용량을 1시간 단위로 예측하기 위해 데이터셋의 특성이 고려된 예측 모델이 도출되는 일련의 방법을 단계적으로 제시한다. 데이터 전처리 과정을 시작으로, 이상치 제거와 데이터셋 분류 과정 그리고 합성곱 신경망과 장기-단기 기억 신경망이 결합된 알고리즘(CNN-LSTM: Convolutional Neural Networks-Long Short-Term Memory Networks) 기반 하이퍼파라미터 튜닝 과정을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 예측 모델은, 각 시간별 24개 포인트에서 2%의 평균 절대비율 오차(MAPE: Mean Absolute Percentage Error)를 보인다. 단순히 예측 알고리즘만을 적용한 모델과는 달리, 단계적 방법을 통해 최적화된 예측 모델을 사용하여 단일 전력 입력 변수만을 사용해서 높은 예측 정확도를 도출한다. 이 예측 모델은 모바일 에너지관리시스템(Energy Management System: EMS) 어플리케이션에 적용되어 관리자나 소비자에게 최적의 전력사용 방안을 제시할 수 있으며 전력 사용 효율 개선에 크게 기여할 것으로 기대된다.
공장에서 생산하는 방식에 따라 쌈장을 제조한 후 쌈장의 갈변에 영향을 미치는 고추장 반제품 숙성 일수$(X_1)$, 된장 숙성 일수$(X_2)$, 된장 함량$(X_3)$, 살균온도$(X_4)$, 저장온도$(X_5)$를 주요변수로 선정하고 중심 합성계획에 따라 실험을 수행하여 쌈장의 저장과정 중의 갈변 반응 특성을 조사하였다. 수분활성도는 시험구별로 숙성 초기 $0.605\~0.666$으로 증가 또는 감소의 경향을 보였으며, 숙성 8주째에 최대의 수분활성도를 나타낸 후 서서히 감소하는 경향을 보였다. 이는 된장의 숙성일수$(X_2)$ 차이에 의해 원료가 분해되어 수용성 물질이 생성되기 때문인 것으로 사료된다. 유리아미노산 중 glutamic acid가 다른 아미노산보다 높게 나타났으며 proline, leucine, phenylalanine, lysine, serine등이 다소 높은 것으로 확인되었고, 살균온도가 낮은 시험구에서 총유리아미노산 함량이 높게 나타났다. 유리당 함량은 각 시험구별로 차이는 있지만 glucose가 가장 많이 함유되어 있었고 fructose와 maltose도 검출되었으며, 살균온도가 낮은 시험구에서 총유리당 함량이 높게 나타났으며 이는 살균온도에 따른 효소의 실활과 관련된 것으로 사료된다. 저장 과정 중 표면색도의 변화는 시험구별로 차이는 있으나 저장기간이 경과함에 따라 $L^*,\;a^*,\;b^*$값은 감소하는 경향을 나타냈고 ${\Delta}E$값은 증가하는 경향을 나타냈으며, 표면색도에 영향을 미치는 주요 인자는 온도이며 살균온도보다는 저장온도가 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
최근 건물이 고층화 됨에 따라 건물의 중량감소와 시공의 효율성 확보를 위해 기존 S, RC, SRC 이외에 새로운 구조시스템이 적용되고 있으며, 그중에서도 CFT 구조는 우수한 구조성능과 시공성으로 많은 건설현장에 적용되어 왔다. CFT 구조는 접합부 구성시 보 플랜지 하중을 기둥과 반대편 보에 원활히 전달하기 위한 다이아그램이 필요하며 특히 기둥 좌우에 춤이 다른 보가 접합될 때 보의 하부 플랜지 하중전달을 위한 다이아프램 구성과 콘크리트 충전성 확보에 어려움이 있었다. 본 연구에서는 하부 보 플랜지 하중을 기둥에 원활히 전달하기 위해 CFT 기둥 내부에 유공판을 세로로 접합하는 형식의 접합상세를 제안하였다. 이 접합형식은 CFT 기둥 내부에 콘크리트가 충전될 때 콘크리트가 내부 유공판의 구멍을 관통하여 채워짐으로써 보 플랜지 하중전달에 콘크리트의 앵커효과를 이용하는 방법이며 유공판이 수직으로 설치됨으로써 콘크리트 충전성도 향상시킬 수 있다. 제안된 접합부의 구조거동분석을 위해서 내부유공판의 설치방향, 콘크리트의 충전 유/무, 내부유공판의 두께, 전단구멍의 개수등을 변수로하여 5개의 실험체를 제작하고 실험체의 실험적연구를 진행하였다.
마그네슘염과 알칼리를 출발물질로 하는 수산화마그네슘 제조에서 공정 변수가 생성되는 입자의 크기, 형상 및 응집도에 미치는 영향에 대해 완전 요인배치(full factorial) 실험계획법(Design of experiment)으로 연구하였다. 수열합성에서는 알칼리/$MgCl_2$ 몰 비가 낮을수록, $MgCl_2$ 농도와 수열처리 온도가 높을수록 평균입경은 커지고 1차 입자 크기와 2차 입자 크기가 유사하지만, 침전법으로 제조한 수산화마그네슘은 1차 입자의 응집현상으로 2차 입경은 커지며, 응집성은 알칼리원의 종류와 $MgCl_2$의 농도에 따라 달라졌다. 알칼리원의 종류에 따른 차이는 $NH_4OH$를 사용한 경우 NaOH를 사용한 것보다 입자의 크기가 커지고 분산성이 우수하였다. 크기 및 표면 상태가 다른 샘플을 선정하여 LDPE와 EVA 혼합수지에 혼합하여 난연 특성을 비교하였을 때, 50, 55% 함량에서는 일반적으로 2차 입경 크기가 감소함에 따라 LOI값은 상승하지만, UL-94에서는 1차 입자가 작은 경우에 더 우수한 등급을 받는 경우가 있었다. 60%의 높은 함량에서 입자의 제조경로와 무관하게 UL-94는 V0 등급이지만, 미립이더라도 응집성있는 경우 한계산소지수가 상대적으로 낮다는 것을 알 수 있었다.
저준위 방사성액체폐기물 처리방법으로 에너지 소모가 적은 경제적이고 효율적인 처리방법을 제시하기 위하여 면 과 Polyester 가 함유된 합성섬유를 증발매체로 하여 자연기상 상태의 건조한 공기를 유입하여 방사성 액체폐기물과 접촉시켜 증발하는 연구를 하였다. 본 연구에서는 자연상태의 공기를 강제 유입시켜 액체의 증발현상, 증발매체표면에서의 물질전달 등 이론을 토대로 방사성액체폐기물을 처리하는 연구를 수행하였다. 실험은 방사성폐액을 직접 사용하였으며, 증발에 영향을 미치는 변수에 따라 증발 단위 면적당 방사성 폐액의 증발량측정 및 제염계수를 조사하였다. 증발효과는 유입공기의 습도가 낮고 공기의 유속과 공급액의 유량이 증가하고 폐액의 온도가 높아질수록 증발량이 증가하였다. 실험결과 습도는 70% 이하, 공급폐액의 유량이 $3.4{\ell}/hr\cdotm^2$ 이상, 공기유속은 1.14~l.47 m/sec 범위가 조업조건이며, 이때 제염계수는 $5.1{\times}10^3$, 배출공기의 방사능 농도는 $4.7{\times}10^{-13}{\mu}Ci/\textrm{m}{\ell}{\cdot}air$로 측정되었다. 공급유량이 $4.6{\ell}/hr\cdotm^2$와 공기유속이 1.47 m/sec일때 최대 증발조건으로 확인되었으며 대기의 온.습도 및 풍속에 따른 실험을 통하여 달톤형의 증발식 Air factor $[\textit{Eh}=(0.018 + 0.0141\textitv) {\delta}textitH]$를 도출하였다.
Imidacloprid와 일련의 새로운 1-(6-chloro-3-pyridylmethy)-3-N-nitroimidazolidin-2-ylideneamine 유도체들을 합성하고 imidazolidine고리의 3-N-치환기(R) 변화에 따른 구조와 벼멸구(Nilaparvata lugens) 및 복숭아 혹 진딧물(Myzus persicae)에 대한 선택적인 살충활성 관계(SAR)를 검토한 바, 벼멸구에는 STERIMOL 파라미터인 B1상수$({\AA})$보다 소수성$({\pi})$, 그리고 복숭아 혹 진딧물에는 입체상수(Es)보다 극성 치환기상수$({\sigma}^{ast})$ 큰 변수로 작용하였다. 벼멸구의 경우에는 ${\pi}$상수의 적정값이 0.52이고 복숭아 혹 진딧물의 경우에는 $\sigma^{\ast}$상수의 적정값이 1.17로 이들 값에 가까운 값을 갖는 치환체일수록 큰 살충활성이 예상되었다. 두 경우, 모두 공통적으로 methyl 및 benzenesulfonyl-치환체(7 및 8)와 같은 센 전자끌게들은 살충활성에 기여하지 않았다. 그러나, 비치환(H)체(1)인 imidacloprid는 가장 큰 살충활성을 나타내었으며 H의 ${\pi}$상수와 ${\sigma}^{\ast}$상수가 이들 두 상수의 적정값에 미치지 못하지만, 양호한 살충활성을 나타낸 까닭은 2-N-nitro group의 산소원자와 3-imid group의 수소원자 사이에 형성된 분자내 회합(H-결합)에 기인함을 알았다. 그리고 pH 6.0 이하의 산성 수용액에서는 대단히 큰 잔류성을 나타내었으며 $45^{\circ}C$의 pH 7.0에서$(K_{obs};5{\times}10^8sec.^{-1})$ 반감기(t1/2)는 대략 6개월이었다.
우리나라 연안 비조석 성분자료의 확률밀도함수 형태로 쌍봉형 정규분포 함수 형태를 제안하였다. 비조석 성분 자료는 국립해양조사원에서 제공하는 인천, 군산, 목포, 제주, 여수, 마산, 가덕도, 부산, 포항, 속초 검조소의 1시간 간격 조위자료에서 64개 분조성분을 이용하여 합성된 성분을 제외한 잔차성분이다. 제안된 분포함수와 비조석 성분자료 분포함수의 RMS 오차 및 결정계수(R2) 값을 비교·분석한 결과, 비조석 성분자료의 확률밀 도함수로 본 연구에서 제안한 쌍봉형 함수가 기존에 사용하던 정규분포형 함수보다 더 적합한 함수로 파악되었다. 본 연구에서 제안된 확률밀도함수의 매개변수는 Newton 방법을 수정한 Levenberg-Marquardt 방법으로 추정 하였으며, 비조석 성분 자료의 표준편차 및 왜곡도 계수는 목포, 제주, 속초 지점을 제외하고는 분석지점 검조소 자료의 비조화 상수와 밀접한 관계가 있는 것으로 파악되었다.
포도씨에 함유된 기능성 카테킨류를 효과적으로 추출하기 위해서 마이크로웨이브 에너지를 이용하였다. 에탄올의 마이크로웨이브 가열특성을 확인하였을 때 100W에서 3분 이내에 끓는점에 도달하였다. 중심합성계획에 따라 추출조건(microwave power 0-120W, 에탄올 농도 0-100%, 추출시간 1-5분)을 설계하고, 조건별 추출물의 카테킨류 함량을 회귀분석함으로써 최적 추출조건을 예측하였다. (+)-Catechin의 최적 추출조건은 microwave power 104.10W, 에탄올 농도 45.35%, 추출시간 4.89분으로, 예측된 정상점은 최대점을 보이면서 최대 추출 값이 137.99 mg%였다. Procyanidin $B_2$의 최적 추출조건은 133.16W, 46.16%, 4.49분이며, 최대 추출 값은 72.78 mg%으로 예측되었다. 또한 (-)-epicatechin은 136.00W, 41.37%, 4.39분에서 최대 222.38 mg%를 추출할 수 있으며, (-)-epicatechin gallate는 143.20W, 37.51% 및 1.88min에서 9.59mg%를 추출할 수 있는 것으로 예측되었다. 이때 (+)-catechin, procyanidin $B_2$ 및 (-)-epicatechin은 microwave power, 에탄올 농도, 추출시간 등 3가지 독립변수에 모두 유사하게 영향을 받았지만, (-)-epicatechin gallate는 microwave power에만 주로 영향을 받는 것으로 나타났다.
유자씨의 limonin 및 nomilin에 대한 최적 추출조건을 선정하기 위하여 추출온도($30-70^{\circ}C$; $X_1$), 추출시간(1-5 hr; $X_2$) 및 교반속도(200-600 rpm; $X_3$)를 독립변수로 중심합성계획법에 따라 실험설계한 각각의 추출조건에서 limonin 및 nomilin 함량을 측정하였다. Limonin 및 nomilin 추출 조건의 최적화를 위하여 추출용매는 ethanol, 추출용매의 양은 20배 그리고 추출용매 농도는 60%로 선정하였다. Limonin 및 nomilin 추출에 미치는 추출조건의 영향은 추출온도가 가장 컸으며(p<0.01) 그 다음으로는 추출시간으로 나타났다. 반응표면분석결과 최적 추출조건은 limonin에서는 추출온도, 추출시간 및 교반속도가 각각 $49.7^{\circ}C$, 3.3 hr 및 400.6 rpm으로 나타났으며, 이때의 추출량은 353.9 mg/100 g이었다. Nomilin은 각각 $50.3^{\circ}C$, 3.5 hr 및 399.9 rpm이었으며, 추출량은 214.5 mg/100 g이었다. 동일조건에서의 실험값은 limonin 및 nomilin이 가각 338.8 및 219.5 mg/100 g으로 예측값과 실험값이 유사하여 최적화할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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