본 연구에서는 목재펠릿보일러의 연료공급 장치에 따른 연소특성의 분석을 위해, 낙엽송을 주요 구성성분으로 하는 1급 목재펠릿 연료 및 연소시스템인 목재펠릿보일러를 이용하여, 연료공급 장치(feeder)의 유형 및 형태에 따른 버너의 온도 및 배기가스($O_2$, $CO_x$, $NO_x$)의 농도 등이 측정, 비교, 분석되었다. 스프링 연료공급 장치가 실험 조건으로 적용된 경우의 버너의 평균 온도는 약 $821.76^{\circ}C$, 배기가스 산소 농도는 약 8.88%, 일산화탄소 농도는 약 93.35ppm, 이산화탄소 농도는 약 12.15%, 질소산화물의 농도는 약 139.83 ppm으로 측정되었으며, 이는 스크류 형태의 연료공급 장치가 설치된 실험조건에 비해 완전연소 조건에 도달하였으며, 배기가스의 평균농도가 허용 기준을 만족하는 것으로 나타났다. 또한, 스크류 피치의 증가에 따른 연소효율이 증가하는 것으로 나타났다. 목재 펠릿의 완전연소를 위한 조건에 근접, 조성하기 위해서는 연료의 투입량 조절과 더불어 투입되는 공기의 양을 제어하는 연구가 요구된다.
본 연구는 무심천 유역을 대상으로 도시화에 따른 불투수 지역의 증가가 오염물질의 유출에 미치는 영향에 대하여 HSPF 모델을 이용하여 평가하였다. 모델의 보정은 2015년도 관측치, 검증은 2014년도 관측치를 기준으로 하였고, 모의항목은 유량, BOD, TP를 대상으로 하였으며, 모형의 보정 및 검증 결과는 모든 모의항목이 성공적으로 수행되었다. 무심천 유역의 2015년도 토지이용 현황을 반영하여 모형에 사용한 토지피복도를 수정한 후 개발지역의 계획 위치와 면적을 적용하여 수질을 모의하였다. 모의 결과 불투수면이 증가하면 일별 오염부하량은 강우 시에는 개발사업 전보다 증가하고, 비강우 시에는 감소하였다. 연간 오염부하량은 강우 시 증가량이 비강우 시 감소량보다 월등히 많아 BOD와 TP의 부하량은 증가하였다. 또한 비점오염부하량은 개발 전의 점오염원이 동일하고, 불투수면만 증가한다는 전제에서 모의한 결과 개발 후의 비점오염부하량이 개발 전의 총오염부하량보다 크게 산정되어 불투수면이 급증하는 유역은 계획 단계에서부터 비점오염원의 관리대책이 필요한 것으로 나타났다.
심장이식 수술의 성공의 관건은 공여자와 수혜자의 적절한 조합과 이미 정립된 수술수기와 합께 적출된 심장의 효과적인 기능 보존에 달려있다. 심장 보존에 있어서 괄목할 만한 발전이 있었음에도 불구하고 최근의 가장 진보된 방법으로 심 허 혈 상태의 최대 허용기간은 약 4~6시간정도이다 저자는 이식을 위한 적출 심장의 보존 용액 이 갖추어야 할 적정 요건에 대한 자료를 축적하고자, 단순 저온 침적방법에 의거하여, H/S용액(I군)을 대조군으로 하여 저자가 고안한 CK용액(W군)을 기존의 MEC용액( ll군) 및 MUW용액(E군)과 비교 실험하였다. 적출된 가토의 심장을 실험 대상으로 하고 정압형 Langendorff실험모형을 사용하여, 20분간의 평형 상태, 4시간동안의 심장 저장 및 20분간의 재관류시기를 거치게 한 후, 심근 조직을 절제하여 냉동 보관하였다. 실험 계획에 따라 관관류량,좌심실압, 압력 미분치를 측정하였고, 동결 심근조직내의 효소치를 정량 분석하였다. 결론적으로, 저자의 비교 실험에서 MUW용액과 CK용액의 심근보호 능력이 우수하였고, MEC용액은 대조군에 비해 저조하였다. potassium의 농도가 MVW용액보다 낮고()4.2nM/L), 문헌상에서 \ulcorner\ulcorner보호에 유익한 것으로 보고된 각종의 substrate을 첨가하여 제작된 CK용액의 성적이 MUW용액 과 비슷한 수준으로 우수하였는데, 이는 심장보존용액의 전해질 농도의 조정과 첨가물질의 선택 및 조정에 있어서 지속적인 연구와 발전이 필요함을 시사한다고 할 수 있다.
Regional cerebral perfusion was evaluated in 15 normal controls by single photon emission computed tomography using $^{99m}Tc$ HM-PAO. For quantitative analysis, 13 pairs of homologous region of interest (ROI) were drawn on three transverse slices matching the vascular territories and cerebral cortices, and normal values of 3 semiqunatitative indices including 'Right to left ratio'(R/L ratio), 'Regional index'(RI), and 'Region to cerebellum ratio'(R/cbll ratio) were calculated. Mean values of R/L ratios of homotogous regions were ranged from 0.985 to 1.023, and mean ${\pm}2$ s.d. of all regions did not exceed 11% of mean. Significant difference of RIs (mean count per voxel of a ROI/mean count per voxel of total ROIs) between regions were found (p<0.001) with highest values in occipital cortex and cerebellum. After attenuation correction, RIs in deep gray, cranial portion of anterior cerebral artery and vascular territories in the 2nd slice increased significantly (p < 0.05-0.001), but vise versa in other ROIs. Region to cerebellum ratios also showed regional difference similar to RIs.
본 연구에서는 전통 민간의학에서 많이 사용되는 동충하초(C. militaris)의 항암 작용에 관한 근거 자료의 제시를 위하여 동충하초 열수 추출물(WECM)의 항암 기전 해석을 시도하였다. 이를 위하여 HepG2 인체 간암세포를 사용하였으며, WECM의 처리에 의하여 HepG2 세포의 증식은 처리 농도의 증가에 따라 매우 억제되었다. WECM 처리에 의한 HepG2 세포의 증식 억제는 암세포의 심한 형태적 변형을 수반하였고, 이는 apoptosis 유도와 연관성이 있음을 DAPI 염색을 통한 apoptotic body 출현의 증가 및 flow cytometry 분석에 의한 sub-G1 기에 속하는 세포 빈도의 증가로 확인하였다. WECM 처리에 의한 HepG2 세포의 증식 억제는 또한 종양 억제 유전자 p53 및 CDKI p21의 발현 증가와도 연관성이 있음을 알 수 있었다. WECM 처리에 의한 apopotosis 유도에서 pro-apoptotic 인자인 Bax의 발현이 전사 및 번역 수준에서 매우 증가하였으며, caspase-3의 활성이 매우 높게 증가되었다. 특히 caspase-3 특이적 억제제인 z-DEVD-fmk로 caspase-3의 활성을 인위적으로 차단시켰을 경우, WECM에 의한 HepG2 세포의 apoptosis 유발에 caspase-3이 중심적인 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 WECM의 생화학적 항암기전 해석을 이해하고 향후 수행될 추가 실험을 위한 기초 자료로서 그 가치가 매우 높은 것으로 생각된다.
미국 도로용량편람(HCM)은 도심부 신호 교차로 운영상태 평가를 돕기 위하여 지체도 추정 수리모형을 제시하고 있다. 2000년도 개정판 HCM모형은 전문가들의 최근(up-to-date) 연구결과가 반영된 것이며 많은 교통공학자들에 의해 실무 및 연구에 활용되고 있다. HCM은 비보호 좌회전 움직임의 경우, 별도의 부가절차를 통해 포화교통류율을 보정할 것을 제시하고 있다. 그러나 HCM 지체도 산정 모형식은 보호현시 직진 움직임을 기준으로 설계된 모형이기 때문에 비보호 좌회전 움직임의 지체도를 과소 추정하는 문제점을 내제한다. 본 논문에서는 (1)HCM지체도 모형의 설계과정을 검토하고 (2)이를 토대로 HCM 지체도모형을 통한 비보호 좌회전 지체도 추정에 문제가 있음을 지적하고 (3)새로운 비보호 좌회전 지체도 추정 수리모형을 제안한다. 다양한 교통상황. 제어상황을 현장실험에서 통제함에 어려움이 있어 모의실험을 통한 제안모형의 검증을 수행하였다. 검증을 위해 마련된 120가지 경우의 다양한 비보호 좌회전 교통상황에서 (1)CORSIM 모의실험 지체도, (2)HCM 모형추정 지체도, (3)제안된 모형추정 지체도를 비교하였으며, 비교분석 결과 모의실험 지체도를 기준으로 HCM지체도 추정모형은 설명력이 0.47로, 제안된 모형의 설명력은 0.77로 분석되었다.
본 논문은 복합형 하이브리드 굴삭기를 위한 동력전달계 제어기법에 대하여 기술하였다. 하이브리드 굴삭기는 기존 굴삭기의 동력전달계를 하이브리드화 하여 연비향상 및 배출가스 저감을 목표로 개발되고 있다. 특히 복합형 하이브리드 굴삭기는 유압시스템의 일부를 전기시스템으로 대체하여 낮은 유압효율로 인한 에너지 손실을 줄일 수 있도록 구성되어 있다. 해당 굴삭기의 하이브리드 동력 제어기는 동력전달계의 동력 흐름을 관리하여 굴삭기의 연비를 향상 시키고, 슈퍼 커패시터의 충전량을 적절한 범위에서 유지하며, 기존 굴삭기에 준하는 성능을 유지하여야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 슈퍼 캐패시터의 충전량 기반의 서모스탯(Thermostat)형 제어기와 실시간 최적해를 이용한 ECMS 제어기를 설계하였으며 시뮬레이션을 통하여 그 성능을 검증하였다. 시뮬레이션 결과, 하이브리드 굴삭기의 연비가 대략 20% 이상 향상될 것으로 기대되며, 특히 등가 연료 개념을 이용한ECMS 제어기의 성능이 서모스탯(Thermostat)형 제어기에 비해 연비 및 슈퍼 커패시터 충전량 관리 측면에서 보다 향상된 것을 확인하였다.
우수관의 성능이 한계상태(performance limit state)에 도달할 확률을 정량적으로 산정할 수 있는 FORM(First-Order Reliability Model)의 AFDA(Approximate Full Distribution Approach) 신뢰성 모형을 개발하였다. 우수관망에서 각각의 관으로 유입하는 유량이 그 관의 허용 가능 배출량을 초과하여 성능한계상태에 도달할 때 이를 파괴상태(failure state)라 정의하여 신뢰함수를 수립하였다. 우수관거로의 유입량은 합리식, 유출량은 Manning의 공식을 적용하였다. 또한 신뢰성 해석을 위한 관련 확률변수들에 대한 통계적 특성과 분포함수에 대한 해석이 수행되었다. 강우자료의 불확실성 해석에서 우리나라 여러 중소도시에 대한 연 최대강우강도의 확률분포가 Gumbel 극치분포함수와 일치함을 확인하였다. 개발된 신뢰성 모형을 Y자형 우수관망에 적용하여 성능한계상태가 발생할 확률, 즉 파괴확률(probability of failure)을 정량적으로 산정하였다. Manning의 공식을 이용하여 우수관의 직경 변화에 따른 파괴확률의 거동특성을 분석하였다. 특히 문경과 대전의 50년 재현기간을 갖는 설계 강우강도에 대한 우수관의 파괴확률을 산정한 결과에 의하면, 관의 직경이 특정수치 이하일 경우 파괴확률이 급격히 커지는 것을 확인할 수 있었다. 이는 실제 우수관의 유효직경이 설계직경에 가깝도록 항상 관내 불순물을 제거하는 것이 파괴확률을 줄이는 최선의 방법임을 의미하는 것이다. 또한 우수관 시스템의 경우 여러 개의 관이 모여 하나의 관으로 흘러 들어가는 경우가 많으며 이 경우 다중파괴유형(multiple failure mode)을 적용하여 시스템이 파괴상태에 도달할 확률을 정량적으로 산정하였다. 본 연구에서 개발된 신뢰성 모형은 우수관의 운용, 관리, 감독은 물론 설계에 활용이 가능 할 것이다.
최근 도시지역의 불투수율 증가로 인해 내수침수 위험성이 증가하고 있다. 이에 도시침수 방지대책으로 빗물펌프장의 증설 및 신설에 대한 필요성이 부각되고 있다. 빗물펌프장의 효율을 증가시키기 위해서는 흡수조에서 발생하는 와류의 제어가 필요하다. 따라서 와류를 효과적으로 제어하기 위해서 펌프 흡수조 내 흐름특성 분석이 필요하다. 이에 본 연구에서는 입자영상유속측정법을 이용하여 흡수조 내 유속분포 및 와류강도를 측정하기 위한 촬영 및 분석 조건들에 대한 민감도 분석을 실시하여 흡수조 내 유속 및 와류강도 측정의 한계를 확인하고 최적 방법들을 제시하고자 한다. 이를 위해 우선 레이저를 이용하여 흡수조 내 흐름을 촬영하였고, 상관영역 크기와 촬영 시간간격 및 측점 간격의 변화에 따른 유속분포와 와도분포를 비교하여 민감도를 검토하였다. 본 연구에서 대상으로 한 흐름조건의 자유수면와류의 경우 상관영역 크기가 와류 크기의 약 13 % 이상에서는 유속 산정 정확도가 감소하는 것으로 나타났으며, 연속되는 두 장의 영상 간 입자의 변위가 1 mm 이상이 되면 연직방향의 흐름 때문에 이탈되는 입자들이 많아져 정확도가 감소하는 것으로 나타났다. 또한 자유수면와류가 차지하는 격자의 개수가 증가할수록 와도의 크기가 커지는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구결과는 입자영상유속계를 활용한 흡수조 내 유속분포 및 와류강도 측정 시 촬영 및 영상분석 조건을 결정하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
Nawaz, Javeria;Arshad, Muhammad Zeeshan;Park, Jin-Su;Shin, Sung-Won;Hong, Sang-Jeen
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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pp.239-240
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2012
With advancements in semiconductor device technologies, manufacturing processes are getting more complex and it became more difficult to maintain tighter process control. As the number of processing step increased for fabricating complex chip structure, potential fault inducing factors are prevail and their allowable margins are continuously reduced. Therefore, one of the key to success in semiconductor manufacturing is highly accurate and fast fault detection and classification at each stage to reduce any undesired variation and identify the cause of the fault. Sensors in the equipment are used to monitor the state of the process. The idea is that whenever there is a fault in the process, it appears as some variation in the output from any of the sensors monitoring the process. These sensors may refer to information about pressure, RF power or gas flow and etc. in the equipment. By relating the data from these sensors to the process condition, any abnormality in the process can be identified, but it still holds some degree of certainty. Our hypothesis in this research is to capture the features of equipment condition data from healthy process library. We can use the health data as a reference for upcoming processes and this is made possible by mathematically modeling of the acquired data. In this work we demonstrate the use of recurrent neural network (RNN) has been used. RNN is a dynamic neural network that makes the output as a function of previous inputs. In our case we have etch equipment tool set data, consisting of 22 parameters and 9 runs. This data was first synchronized using the Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The synchronized data from the sensors in the form of time series is then provided to RNN which trains and restructures itself according to the input and then predicts a value, one step ahead in time, which depends on the past values of data. Eight runs of process data were used to train the network, while in order to check the performance of the network, one run was used as a test input. Next, a mean squared error based probability generating function was used to assign probability of fault in each parameter by comparing the predicted and actual values of the data. In the future we will make use of the Bayesian Networks to classify the detected faults. Bayesian Networks use directed acyclic graphs that relate different parameters through their conditional dependencies in order to find inference among them. The relationships between parameters from the data will be used to generate the structure of Bayesian Network and then posterior probability of different faults will be calculated using inference algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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