• 자원리싸이클링
• /
• 제30권3호
• /
• pp.47-54
• /
• 2021

무전해 도금공정에서 사용되는 콜로이드 타입의 도금폐촉매액내 팔라듐은 회수하지 못하고 폐수로 방출되고 있었으나, 재자원화 기술을 적용하여 콜로이드 타입의 도금폐촉매액내 팔라듐을 회수하였다. 본 연구에서는 전과정평가기법을 이용하여 도금폐촉매액내 팔라듐을 재자원화 시와 폐기 시의 자원 소모량과 온실가스 배출량을 각각 산정한 후, 자원 및 온실가스 감축량을 분석하였다. 산정 결과, 팔라듐 1 kg 기준으로 폐기시 온실가스 배출량은 9.67E+03 kgCO₂eq., 자원 소모량은 3.94E+01 kgSb-eq.로 나타났으며, 재자원화 시 온실가스 배출량은 1.96E+03 kgCO₂eq., 자원 소모량은 1.54E+01 kgSb-eq.로 각각 나타났다. 온실가스 배출량과 자원 소모량에 미치는 주요 영향물질을 살펴보면, 폐기 시와 재자원화 시 온실가스 배출량에 미치는 주요 물질은 모두 CO₂로 각각 91.42%, 98.37%였으며, 자원 소모량에 미치는 주요 물질은 모두 무연탄(hard coal)으로 40.63%, 60.73%로 나타났다. 한편, 팔라듐 1 kg을 재자원화함에 따른 온실가스 배출량은 8,967.17 kgCO₂eq. 감축되었으며, 자원 소모량은 10.10 kgSb-eq. 감축되는 것으로 나타났다. 또한, 팔라듐 재자원화로 인한 팔라듐의 직접적인 천연자원 사용저감률은 50%로 나타났다.

• 농업생명과학연구
• /
• 제51권6호
• /
• pp.89-105
• /
• 2017

본 연구는 부모의 혈통정보를 모두 아는 혈통 및 고등등록우로 등록된 한우 암소 25,516두의 선형 및 외모심사형질에 대해 유전모수를 추정하였다. 각 심사형질에 영향을 주는 것으로 판단되는 주요인을 선정하여 다형질 개체모형에 적용하여 EM-REML 알고리즘 분석방법을 통해 각 형질에 대한 유전력과 유전상관과 표현형상관을 추정하였다. 한우 암소의 17개 선형심사형질 및 10개 외모심사형질(종합점수 포함)의 유전력 추정치의 범위는 0.03(유두배열)에서 0.42(체장)까지로 추정되었다. 체고, 체장, 강건성, 체심, 윤곽성, 정강이두께, 피모의 색, 엉덩이기울기, 고장, 좌골폭, 넓적다리의 두께, 유방용적, 유두길이, 유두배열, 발굽기울기, 뒷다리 비절기울기, 뒤에서 본 뒷다리자세, 체적 균형, 자질 품위, 머리 목, 전구, 중구, 엉덩이, 넓적다리, 유기, 지제보양 및 종합점수의 유전력은 각각 0.4, 0.42, 0.27, 0.25, 0.06, 0.14, 0.22, 0.31, 0.19, 0.17, 0.29, 0.04, 0.07, 0.02, 0.11, 0.03, 0.16, 0.27, 0.08, 0.15, 0.14, 0.14, 0.19, 0.16, 0.05, 0.08 및 0.3으로 추정되었다. 한편, 다형질개체모형에 의해 추정된 17개 선형심사형질과 종합점수에 대한 유전상관추정 결과는 다음과 같다. 고장과 좌골폭간에 0.96의 가장 강한 양(+)의 유전적 관계를 나타내었다. 반면 발굽기울기와 뒷다리 비절기울기간에는 -0.57의 가장 큰 음(-)의 유전상관을 보였다. 전체외모 형질인 체고, 체장, 간겅성 및 체심은 각 형질간에, 그리고 기타 형질들과 강한 양(+)의 유전상관관계를 나타내었다. 특히 체고 및 체심과 고장 및 좌골폭간에 높은 양(+)의 상관관계를 나타내었으며, 체고와 엉덩이기울기간에는 0.32의 양(+)의 상관을 나타내었다.

• 농업생명과학연구
• /
• 제50권1호
• /
• pp.167-178
• /
• 2016

본 연구는 국내 Holstein 젖소의 유생산 및 선형심사 형질의 유전적 특성을 파악하기 위해 실시하였다. 자료는 2009년 1월부터 2013년 4월까지 분만한 1산차인 Holstein 젖소 10,218두의 능력검정 자료와 유방 및 지제의 선형심사 자료를 이용하였고, 능력검정 자료 및 선형심사 자료는 각각 농협중앙회 젖소개량사업소 및 사)한국종축개량협회에서 수집한 자료이며, 사)한국종축개량협회의 33,436두에 대한 혈통정보를 분석에 활용하였다. 각 형질의 유전모수 추정은 Animal Model에 근거하여 개발 된 WOMBAT package를 이용하였으며, 추정된 유전분산 및 잔차분산을 이용하여 유전력을 계산하였다. 유량(MY), 유지방량(FY), 유단백량(PY), 유지방율(FP), 유단백율(PP) 및 체세포지수(SCS)의 유전력은 각각 0.128, 0.144, 0.100, 0.273, 0.333 및 0.090이었으며, 유방깊이(UD), 유방질(UT), 정중제인대(MS), 앞유방 붙음성(FUA), 앞유두 위치(FTP), 뒷유방 높이(RAH), 뒷유방 너비(RAW), 뒷유두 위치(RTP), 유두길이(FTL), 발굽기울기(FA), 뒤꿈치 깊이(HD), 뼈질(BQ), 옆에서 본 뒷다리(RLSV), 뒤에서 본 뒷다리(RLRV) 및 보행성(LC)에 대해 각각 0.179, 0.066, 0.104, 0.109, 0.127, 0.099, 0.059, 0.069, 0.154, 0.014, 0.010, 0.052, 0.065, 0.175 및 0.031로 추정되었다. MY와 UD, UT, FTP, RAW, FTL, FA 및 RLSV의 유전상관은 각각 0.334, 0.271, 0.445, 0.544, 0.076, -0.281 및 -0.228 이었고, PP와 MS, FTP, RTP, FTL, FA, BQ, RLSV, RLRV 및 LC의 유전상관은 각각 -0.147, -0.182, -0.262, -0.136, 0.355, 0.311, 0.135, 0.233 및 0.143으로 나타났다. 특히, MY는 RAW와 가장 높은 정의상관(0.544)을 나타낸 반면, SCS는 LC와 가장 높은 부의상관(-0.603)을 나타냈다. FP는 대부분의 유방 선형심사형질과 부의상관 관계를 나타낸 반면, FP는 지제 선형심사형질과 정의상관(0.056~0.355) 관계를 나타냈다.

• 한국양식학회지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.317-324
• /
• 2008

본 연구는 2005년에 생산한 넙치 선발 1세대의 초기 성장에 대한 유전모수 및 유전능력평가 결과의 재현성을 검정하기 위해 부화 후 180일령 넙치의 성장형질 측정치를 EM-REML 알고리즘(Misztal, 2001)을 이용하여 유전모수와 육종가를 추정하였으며, 추정된 육종가를 기준으로 선발된 우량 친어와 열등한 친어간의 교배에 의해 2006년에 생산된 가계를 이용하여 유전 능력평가의 재현성을 검정하였다. 넙치 선발 1세대의 부화 후 180일령 체중, 전장, 체고, 체형 지수 및 비만도의 유전력은 각각 0.564, 0.590, 0.588, 0.306, 0.332로 추정되었다. 체중 및 전장의 각 교매그룹별 최소자승평균치에 있어서 우량친어간의 교배에 의해 생산된 가계($S{\times}S$)가 각각 $145.6{\pm}1.8\;g$, $22.4{\pm}0.1\;cm$로 나타났고, 우량친어와 열등친어간의 교배에 의해 생산된 가계($S{\times}I$)가 각각 $133.2{\pm}2.5\;g$, $22.1{\pm}0.1\;cm$로 나타났으며, 열등친어간의 교배에 의해 생산된 가계($I{\times}I$)가 각각 $114.0{\pm}2.1\;g$, $21.1{\pm}0.1\;cm$로 나타났다. 체형 관련 형질인 체형지수와 비만도의 각 교배그룹별 최소자승평균치에 있어서, $S{\times}S$ 가계가 각각 $2.756{\pm}0.005$, $12.74{\pm}0.04$로 나타났고, $S{\times}I$가계가 각각 $2.817{\pm}0.008$, $12.20{\pm}0.06$으로 나타났며, $I{\times}I$가계가 각각 $2.863{\pm}0.007$, $11.90{\pm}0.05$로 나타났다. 이상의 결과에서 넙치의 성장초기인 부화 후 180일령의 유전력은 대체적으로 높게 추정되어 선발육종 대상어종으로 적합한 것으로 판단되며, 유전능력평가의 재현성도 높은 것으로 나타났다.

• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제49권5호
• /
• pp.677-688
• /
• 2007

The goal of this study was to develop an optimal artificial insemination time estimator(OAITE) for individually stalled sows using image processing and to evaluate the performance of the OAITE through field test. The OAITE consisted of a computer, a multiplexer, three CCD cameras and three LED lamps (950nm wavelength). The computer program used for the OAITE to quantify the lying and non-lying (sitting and standing) rates of sows in stalls was written in LabWindows/CVI. For the purpose of establishing references that would help estimate the optimal artificial insemination(AI) time for sows, the lying rate of the 50 Berkshire⨯Hampshire crossbred sows(parity: 2 to 7) was observed and recorded. The observation was made from the second day after the sows were moved into the stalls when they were artificially inseminated. The results of above process, which compared the lying rates of the day of estrus and the other days, showed that there were no significant differences at the following time bands: 00, 08, 09, 16, and 17(p>0.1). Thus, only the time bands other than these time bands were used to establish the references for determining the onset of the estrus. Based on the lying rates observed and the references established by the procedures above, the study assigned “0” to the lying rate of the non-estrus time band, “0.5” to the lying rate between the non-estrus and estrus time bands and “1” to the lying rate of the estrus time band. The authors of the study assumed that if the OAITE produced “0.5” or above more than 4 times in a row and if the results included “1” at least once, the estrus would have started. In addition, it was assumed that the optimal AI time for sows was between the 26th hour and the 34th hour after the beginning of estrus. The results of sows’ AI of the OAITE group(n=40 sows; AI=1 time) showed that the pregnancy rate was 92.5%, which was the same rate as the control group(n=40 sows; AI=2 times), and that the litter size did not differ between the control and the OAITE group. These data suggest that the OAITE might be effective and economic to estimate the optimal AI time of individually stalled sows.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권4호
• /
• pp.99-107
• /
• 2017

본 논문은 기존의 리튬 배터리(lithium battery) 등가모델의 정확도 개선을 위한 배터리 모델 계수 보정기법을 제안한다. 전기자동차 등 다양한 산업분야에 사용되는 리튬 배터리의 배터리 셀간 잔존용량(SOC, state of charge) 동일하게 유지하여 배터리 수명의 단축을 최소화하기 위해 BMS(battery management system)가 연구 개발 되었지만, 배터리 셀 전압 기반의 셀 밸런싱(cell balancing) 동작으로 내부저항 및 커패시터에 따른 SOC 변화를 따라가지 못한다. 배터리 내부저항 및 커패시터에 따른 배터리 SOC 추정을 위해 다양한 배터리 등가모델이 연구되었지만, 모든 배터리에 동일하게 적용하는 것은 한계가 있으며 특히 과도상태의 배터리 상태 추정이 어렵다. 기존의 배터리 전기적 등가모델 연구는 1종의 배터리를 대상으로 5~10% 오차율로 충 방전 동적특성을 모사하며 서로 다른 전기적 특성을 갖는 실제 배터리에 적용이 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 모델 및 용량이 다른 실제 배터리 운용환경에 적합하며 오차율 5%이하의 동적특성 모사가 가능한 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 제안한다. 제안하는 배터리 모델 계수 보정법 검증을 위해 3.7 V 정격전압, 280 mAh, 1600 mAh 용량의 리튬 배터리를 사용하였으며, 리튬 배터리의 전기적 등가 모델로 2단 RC Tank 모델을 사용하였다. 또한 0.25C, 0.5C, 0.75C, 1C 4가지 C-rate를 사용하여 배터리 충 방전 실험 및 모델검증을 진행하였으며 제안하는 배터리 모델 계수 보정 알고리즘을 통해 구현한 두 종류의 배터리 모델의 배터리 충 방전 특성 및 과도상태 특성의 오차율은 최대 2.13%이다.

• 임산에너지
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2006

본 연구는 경기도 가평군 일대의 낙엽송 임분 3개 영급 단위(1-2영급, 3-4영급, 5-6영급)에서 바이오매스 추정식을 개발하고 이를 바탕으로 바이오매스, 줄기 밀도, 바이오매스 확장계수를 추정한 것이다. 1-2영급, 3-4영급, 5-6영급에서 낙엽송 개체목의 평균 건중량(kg/tree)은 각각 57.8, 185.4, 1047.9, 지상부 바이오매스(ton/ha)는 71.1, 195.6, 180.6, 임목 전체 바이오매스(ton/ha)는 96.3, 265.7, 244.5 등으로 나타났다. 영급 단위가 증가함에 따라 줄기의 구성비(%)는 53.9, 55.7, 57.7 등으로 증가하였지만 잎의 구성비는 7.1, 4.5, 2.3 등으로 감소하였다. 뿌리와 지상부의 건중량 비는 모든 영급 단위에서 0.35로 나타났다. 줄기 밀도($g/cm^3$)는 영급 단위별로 각각 0.39, 0.48, 0.50 등으로 나타났고, 1-2영급과 3영급 이상 간에 차이를 보였다. 지상부 바이오매스 확장계수와 임목 전체 바이오매스 확장계수의 범위는 각각 1.31-1.44, 1.26-1.94 등으로 나타났다. 본 연구 결과 영급 단위에 따른 임분 밀도 차이가 바이오매스 추정 회귀식과 줄기 밀도 및 바이오매스 확장계수에 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 벤처창업연구
• /
• 제8권1호
• /
• pp.193-203
• /
• 2013

사회복지관련 예산의 급격한 증가가 함께 사회복지관련 사업도 다양한 분야로 확대되고 있다. 이러한 시점에서 사회복지정책을 수행하는 정부 및 지자체에 의한 지원과 보조사업 추진의 당위성 및 논거를 명확히 할 필요가 있다고 사료되며, 본 연구는 후생경제학 입장에서 노인복지시설 운영지출에 의해 이용노인들이 얻게 되는 효과인 사회적 편익, 즉 경영가치를 분석하고자 하였다. 노인복지정책의 달성을 위해 제공되는 복지서비스를 통해 지역 노인들은 가족들의 경제활동 참여기회 제공, 질환 예방 및 건강증진 기회제공, 삶의 만족감 제고 등의 다양한 영향을 발생시키게 되며, 본 연구에서는 노인복지시설 이용시 노인들이 얻게 되는 편익을 AHP분석기법을 적용하여 운영가치를 산출하였다. 수도권지역 P노인복지관의 사례를 적용한 결과 노인복지관 운영에 의한 이용가치는 248.4억원으로 추정되었으며, 이 중에서 비용요소에 의해 발생하는 기여효과는 전체의 23.1%인 57.3억원으로 분석되었으며, 자립요소 57.6억원(23.2%), 치료요소 133.4억원(53.7%)의 순으로 분석되었다. 본 연구 결과는 노인복지예산 및 서비스를 소비지출 및 소모성 혜택 정도로 인식하는 사회분위기 속에서 사회적 논란 야기 및 재정압박요인으로 작용하는 현 시점에서 노인복지정책에 대한 개입 지원 보조의 당위성 논의의 타당성은 결국 실증적인 분석을 통하여 뒷받침될 수 있느냐에 달려 있다고 사료되며, 본 연구는 이를 위한 기초적 연구로서의 역할이 기대된다. 또한 복지예산은 소멸성 지출이 아니며 우리나라 사회 경제에 다양한 영향을 파생시키는 중요한 산업임을 본 연구에서 확인할 수 있었으며, 지속적 연구를 통해 정책적 지원 및 사회적 합의가 필요하다.

• 한국해안·해양공학회논문집
• /
• 제32권3호
• /
• pp.147-160
• /
• 2020

추계학적 WP을 이용하여 불확실성을 고려하면서 항만 구조물의 실시간에 따른 피해와 파괴확률 그리고 잔류수명을 해석할 수 있는 모형을 수립하였다. 과거부터 현재까지의 피해상태와 미래에 발생될 피해 진행 과정에 포함되는 불확실성을 고려할 수 있는 추계학적 확률모형이다. 피해경로를 추적할 수 있으며 누적피해의 밀도함수도 산정하여 파괴확률을 추정할 수 있다. 또한 구조물의 잔류수명에 대한 밀도함수도 구할 수 있다. 최소자승법과 최우도법을 이용하여 모형의 파라미터를 추정할 수 있는 방법도 제시하였다. 검증을 위해 시간의 진행에 따른 누적피해와 잔류수명에 대한 밀도함수를 산정하고 해석하였는데 이론적인 결과가 MCS 기법의 수치적인 결과와 매우 잘 일치하였다. 또한 내구수명이나 잔류수명에 대한 밀도함수의 거동과 MTTF와 MRL이 정량적으로 잘 일치하였다. 한편 본 연구에 수립된 모형을 경사제에 적용하기 위하여 피복재 피해에 대한 수리모형 실험자료를 활용하여 모형의 파라미터들을 추정하였다. 시간의 진행에 따른 피복재 누적피해의 밀도함수와 파괴확률을 산정하였는데 MCS의 결과와 이론적인 결과가 매우 잘 일치하였다. 경과시간이 클수록 밀도함수가 우측으로 이동하면서 불확실성이 커지면서 파괴확률이 급격하게 증가하였다. 또한 재령에 따른 잔류수명의 거동특성을 해석하였는데, 잔류수명의 분포함수에서 좌측보다는 우측 꼬리 부분이 길게 형성되어 MRL이 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 이는 경사제 피복재의 피해가 완만하게 증가하는 현상을 반영한 것으로 판단된다. 특히 재령과 내구수명 그리고 잔류수명의 관계를 해석하였는데, 재령이 오래될수록 재령과 MRL의 합이 MTTF와 큰 차이를 보이고 있다. 이는 재령이 증가하면 잔류수명의 평균인 MRL이 불확실성에 의하여 급격히 감소하기 때문이다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제43권5호
• /
• pp.728-733
• /
• 2010

작형별로 봄감자, 가을감자로 구분하고 전과정평가를 통하여 감자생산체계를 원단위탄소성적과 이를 위한 LCI database 구축하였다. LCI 구축을 위한 영농 투입물 산출물에 대한 데이터 수집결과 봄감자는 특히 농약투입이 가을감자에 비하여 매우 높은 값을 나타내었고, 가을감자는 무기질비료 투입이 봄감자보다 많았다. 포장에서의 직접대기배출 ($CO_2$, $CH_4$, $N_2O$)은 봄감자와 가을감자가 각각 2.17E-02 kg $kg^{-1}$ potato 2.47E-02kg $kg^{-1}$ potato였다. 원단위 탄소성적은 봄감자가 8.38E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ potato고, 가을감자가 8.10E-01kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$ potato였다. $CO_2$의 주요 발생요인은 비료생산공정이었고 (약 90%), 그 다음이 감자생산 (약6%)이었다. $N_2O$ 발생은 비료생산이 약 76%, 감자생산이 약 23%를 차지하였다. 평가 결과 봄감자의 GWP 특성화값은 8.38E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$이고, 가을감자는 8.10E-01 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$였다.