지금까지의 한국어 음소 인식에는 은닉 마르코프-가우시안 믹스쳐 모델(HMM-GMM)이나 인공신경망-HMM을 결합한 하이브리드 시스템이 주로 사용되어 왔다. 하지만 이 방법은 성능 개선 여지가 적으며, 전문가에 의해 제작된 강제정렬(force-alignment) 코퍼스 없이는 학습이 불가능하다는 단점이 있다. 이 모델의 문제로 인해 타 언어를 대상으로 한 음소 인식 연구에서는 이 단점을 보완하기 위해 순환 신경망(RNN) 계열 구조와 Connectionist Temporal Classification(CTC) 알고리즘을 결합한 신경망 기반 음소 인식 모델이 연구된 바 있다. 그러나 RNN 계열 모델을 학습시키기 위해 많은 음성 말뭉치가 필요하고 구조가 복잡해질 경우 학습이 까다로워, 정제된 말뭉치가 부족하고 기반 연구가 비교적 부족한 한국어의 경우 사용에 제약이 있었다. 이에 본 연구는 강제정렬이 불필요한 CTC 알고리즘을 도입하되, RNN에 비해 더 학습 속도가 빠르고 더 적은 말뭉치로도 학습이 가능한 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 한국어 음소 인식 모델을 구축하여 보고자 시도하였다. 총 2가지의 비교 실험을 통해 본 연구에서는 한국어에 존재하는 49가지의 음소를 판별하는 음소 인식기 모델을 제작하였으며, 실험 결과 최종적으로 선정된 음소 인식 모델은 CNN과 3층의 Bidirectional LSTM을 결합한 구조로, 이 모델의 최종 PER(Phoneme Error Rate)은 3.26으로 나타났다. 이는 한국어 음소 인식 분야에서 보고된 기존 선행 연구들의 PER인 10~12와 비교하면 상당한 성능 향상이라고 할 수 있다.
본 연구에서는 효율적인 와류형 미필터 비점오염저감장치를 개발하고 검증하였다. 저감장치의 검증을 위해 오염물질을 이용하여 총 12개 형태(3개 강우강도${\times}$2개 상태${\times}$2개 단계)의 실험을 진행하였다. 실험은 (1) 모의유입량 산정(강우강도 2.5 mm/hr: $0.00152m^3/s$, 강우강도 3.395 mm/hr: $0.00206m^3/s$, 강우강도 6.870 mm/hr: $0.00326m^3/s$); (2) 오염물질 채취 및 투입(4개 입경 사이즈의 25%씩 혼합); (3) 오염물질 제거효율 측정으로 구성하였고, 장치 초기상태와 운영상태로 구분하여 수행되었다. 강우강도별로 분석한 결과, 모든 강우강도에서 초기상태 및 운영상태 모두 오염물질 농도가 감소하였으며, 유입수 대비 유출수 오염물질 제거효율에서도 오염물질을 환경부 기준 80% 이상 제거하는 결과를 보였다. 특히 제거효율이 시간이 지남에 따라 서서히 증가하여 약 90%를 상회하였으며, 초기상태보다 운영상태에서 오염물질 제거효율이 더 높은 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발한 와류형 미필터 비점오염저감장치로 효율적인 비점오염원을 제거할 수 있음을 증명하였다.
촉매를 이용한 $CO_2$-석탄 가스화의 kinetic 및 촉매 활성에 대해 조사하였다. 석탄에 촉매로 $K_2CO_3$와 $Mn(NO_3)_2$, $Ce(NO_3)_3$를 진공증발기를 이용하여 담지하였다. 가스화 실험은 5 wt%의 촉매를 담지한 저급석탄을 TGA를 사용하여 온도 $700{\sim}900^{\circ}C$범위에서 $N_2$와 $CO_2$ 반응가스로 진행하였다. TGA 실험 결과 $900^{\circ}C$에서 모든 촉매의 종류에 관계없이 저급석탄은 탄소 전환율 100%에 도달하였으며 촉매 가스화속도는 5 wt% $K_2CO_3$ > 5 wt% $Mn(NO_3)_2$ > 5 wt% $Ce(NO_3)_3$ > Non-catalyst 순으로 나타났다. 가스화 속도는 온도가 증가함에 따라 증가하는 것을 관찰하였으며 5 wt% $K_2CO_3$의 경우 가스화반응 활성화 에너지가 119.0 kJ/mol로 가장 낮게 얻어졌다.
본 연구는 축산농가에서 발생되는 가축분뇨를 자원화하기 위해 사용되는 톱밥의 사용량을 줄이고, 이를 통해 생산된 퇴비의 품질평가 및 톱밥의 사용량 절감효과를 구명하기 위해 실시되었다. 이를 위해 원통수평형 퇴비화 장치를 제작하여 실험에 사용하였으며, 퇴비를 생산하는 단계별 성분분석을 통해 퇴비의 품질을 판단하였다. 실험은 원통수평형 퇴비화 장치에 투입되는 혼합물을 조건을 달리하여 실험을 행하였다. 첫 번째, 일반적인 방법인 돈분과 톱밥을 혼합하여 퇴비를 생산한 상황(Test-1), 두 번째, 돈분과 톱밥 그리고 생산된 퇴비를 일부 재사용하여 퇴비를 생산한 상황(Test-2)로 구분하여 실시하였다. 생산된 퇴비를 일부 재사용하여 생산한 경우 일부 중금속함유량을 제외한 함수율, C/N비는 농촌진흥청의 비료공정규격에 적합한 것으로 나타났으며, 톱밥(1.25ton) 사용량은 38% 절감할 수 있었다.
The quality standards of solid refuse fuel (SRF) define the values for 12 physico-chemical properties, including moisture, lower heating value, and metal compounds, according to Article 20 of the Enforcement Rules of the Act on Resource Saving and Recycling Promotion. These parameters are evaluated via various SRF Quality Test Methods, but problems related to the heavy metal content have been observed in the microwave acid digestion method. Therefore, these methods and their applicability need improvement. In this study, the appropriate testing conditions were derived by varying the parameters of microwave acid digestion, such as microwave power and pre-treatment time. The pre-treatment of SRF as a function of the microwave power revealed an incomplete decomposition of the sample at 600 W, and the heavy metal content analysis was difficult to perform under 9 mL of nitric acid and 3 mL of hydrochloric acid. The experiments with the reference materials under nitric acid at 600 W lasted 30 minutes, and 1,000 W for 20 or 30 minutes were considered optimal conditions. The results confirmed that a mixture of SRF and an acid would take about 20 minutes to reach $180^{\circ}C$, requiring at least 30 minutes of pre-treatment. The accuracy was within 30% of the standard deviation, with a precision of 70 ~ 130% of the heavy metal recovery rate. By applying these conditions to SRF, the results for each condition were not significantly different and the heavy metal standards for As, Pb, Cd, and Cr were satisfied.
온실가스의 대기 방출에 기인된 지구온난화는 범세계적인 주요 문제로 다루어지고 있으며, 이에 대한 많은 대책 중의 하나로 광물탄산화가 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 다양한 조건에서 경량 기포콘크리트를 이용한 광물탄산화 실험을 수행하여 이들의 탄산화 재료로써의 가능성을 파악코자 하였다. 경량 기포콘크리트는 광물탄산화의 주요성분인 CaO의 함량이 약 27 wt.%에 달하여 탄산화를 위한 유망한 재료로 간주할 수 있다. 이 함량 모두가 광물탄산화에 참여한다는 가정 하에 계산된 CaCO3 함량은 약 40 wt.%이다. 경량 기포콘크리트로부터 광물탄산화 반응의 최적 조건은 단일상의 방해석이 형성된 고액비 0.01, 반응시간 180분이며, 그리고 단일상 여부와 무관하게 즉 방해석과 바테라이트가 공존하는 경우, 고액비 0.06, 반응시간 180분인 것으로 확인된다. 고액비 0.06이상인 경우, 방해석과 더불어 바테라이트가 공존하였으며, 이는 광물탄산화에 따라 초기에 형성된 바테라이트가 점차 방해석으로 상전이 된 데 반하여 후기에 형성된 바테라이트는 반응 종료 시까지 방해석으로 상전이 되지 못한데 원인이 있는 것으로 해석된다.
Objectives : This study was conducted to evaluate the efficacy of a complex mixture of natural substances of ginseng and baeknyeoncho on the arthritic rats. Methods : In vitro experiments were conducted to ensure the stability of the complex. After setting toxicity and concentration by MTT assay, the antioxidant effect was measured through DPPH and ABTS radical scavenging activity. To confirm the anti-inflammatory effects of the complex, levels of nitric oxide (NO) and pro-inflammatory cytokines (IL-1β, TNF-α) were measured in LPS-treated macrophage cell lines (RAW264.7). We injected monosodium iodoacetate (MIA) 50 μl (60 mg/ml) into knee joints of rats to induce osteoarthritis. The rats were divided into three groups (normal (n=5), control (n=5), and OR (n=5) group). The control group consumed 2 mg/kg of physiological saline once a day for 4 weeks, and the OR group was mixed at a concentration of 416.5 mg/kg of Baengnyeoncho (O) and 208.25 mg/kg of red ginseng (R) and ingested 1 mL each 5 days a week. Results : This complex increased the DPPH and ABTS radical scavenging rate. The complex decreased NO production and pro-inflammatory cytokine production of macrophages. In the OR group, the secretion of cytokine in serum was decreased. In histopathological examination, the joint tissue of the composite showed less damage to the synovial membrane, cartilage, and fibrous tissue than the control group. Conclusions : As a result of this study, natural complexes have antioxidant, anti-inflammatory and cartilage protection effects. Therefore, we expect the complex to be effective in treating osteoarthritis.
본 연구는 타마린드씨검(Tamarindus indica seed gum, TG)과 에탄올, 폴리올의 반응성 및 산·염기 반응 실험을 기반으로 하여 최종적으로 지지체가 없는 것을 특징으로 하는 새로운 겔 시트 마스크 개발에 관한 것이다. TG와 특정 알코올류를 각각 일정 혼합 비율로 혼합하는 경우, 각 성분과의 반응에 의해 투명한 겔을 형성하므로 이를 이용하여 지지체가 없는 겔 시트 마스크를 얻을 수 있었다. 피부 밝기 개선을 극대화하기 위해 산·염기 반응의 탄산 시스템을 도입하기 위해 산 원료별 함량 실험을 진행하였고, 분광측색계와 수분 측정기기를 이용하여 피부 밝기 및 보습력 평가를 진행하였다. 본 연구를 통해 TG와 에탄올, 폴리올의 수소 결합에 의한 겔화 반응을 기반으로 하여 여러 제형으로의 개발이 가능할 것으로 생각되어, 본 연구에서 소개된 겔 시트 마스크 제형은 우수한 보습력을 부여하므로 향후 새로운 제품 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
터치 장비와 스마트 러닝의 중요성이 높아짐에 따라 공공 기관 및 교육시설에서는 스마트 디바이스(smart device)를 업무 및 교육 환경에 적용하는 추세이다. 그러나 공공 스마트 디바이스 사용자들은 직·간접적 감염병 확산에 노출될 위험이 있다. 본 연구는 스마트 디바이스 사용자를 위해 손가락 끝을 감싸는 외골격 장치(Exo-finger)를 개발하였으며, 공용 장비에 활용 시 질병 예방 효과를 가지고자 한다. 활성화 재료인 카본 블랙(Carbon Black, CB)과 고분자 탄성중합체(elastomer)를 혼합한 2차 재료를 금형에 넣어 외골격 장치를 제작하였다. 이 장치는 CB 함량이 0.030 wt.% 이상일 때, 터치 기능이 있는 것으로 확인되었으며 탄성중합체의 함량을 변화시켜 사람이 스마트 디바이스를 터치할 때와 유사한 마찰력(마찰계수 2.5)를 가질 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 CB의 함유량은 마찰 계수에 주는 영향이 거의 없음을 확인하였다. 완성된 시제품을 스마트 디바이스에 테스트한 결과, 개발된 외골격 장치는 보호 장구를 착용하여 터치가 불가능한 경우 또는 감염병 확산을 막기 위해 장갑 등의 장비를 사용하는 경우에 유용하게 활용할 수 있음을 확인하였다.
연구목적: 신규로 사용되는 바이오연료를 기존 연료와 혼합하여 사용하는 경우 발생하는 위험성과 물성 변화를 열분석 방법(DSC, TGA)을 사용하여 화학 화재의 원인물질의 위험성을 확인하고, 평가할 방법과 그에 따른 물질의 위험성 관련 데이터를 확보함으로써 화재 원인 감식과 감정에 활용하기 위함이다. 연구방법: 본 실험에 사용된 연구 방법으로는 시차주사열량계(DSC : Differential Scanning Calorimeter)에 의하여 피크의 위치, 모양, 개수, 피크의 면적으로부터 열량 변화의 정량적인 정보를 통하여 열유속 차이(Difference in heat flux)를 측정하였고, 열중량분석(TGA : Analyzer)을 시행함으로써 특정한 온도에서 분해열 등에 의해 발생한 무게 변화를 연속적으로 측정하였다. 연구결과: 먼저 열 유속의 그래프에서 물질의 끓는점과 물질이 가지고 있는 고유 특성치 또는 분해에 필요한 에너지를 확인할 수 있다. 둘째 바이오디젤의 함량이 증가할수록 많은 피크를 확인 할 수 있었다. 셋째 비점이 낮은 물질들이 함유하고 있다는 것을 분석 결과로 확인할 수 있었다. 결론: 현재 새로운 에너지원으로 사용되고 있는 바이오디젤의 위험성을 다양한 물리·화학적 분석기법(DSC+TGA)을 통하여 사용함으로써 물질의 물적 위험성을 평가할 수 있음을 보여주었다. 아울러 본 연구의 시험방법별 차이의 비교와 실험에 대한 노하우를 축적하고 활용한다면 향후 위험물의 물성 연구와 물질 위험성 평가 연구에 있어 도움이 되리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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