• 대한토목학회논문집
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• 제32권6B호
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• pp.399-406
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• 2012

본 연구의 목적은 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측모델 및 모델에 적용된 변수들의 산정방법을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 온실가스 발생예측 모델 중 1차 반응모델의 변수인 메탄잠재발생량과 메탄발생속도상수를 평가하기 위하여 수정 Gompertz 식과 Logistic 식을 미분한 2개의 식을 적용하였다. 변수들은 실제 폐기물매립지에서의 매립가스 발생량에 대한 실측값과 예측값과의 통계학적 비교를 통해 산정하였다. 매립가스 발생량에 대한 실측값과 수정 Gompertz 식 및 Logistic 식을 미분하여 나타낸 2개의 식을 이용한 매립가스 발생량 예측값에 대한 회귀분석결과 결정계수는 각각 0.92와 0.94로 나타나, 폐기물매립지에서의 매립가스 발생량에 대한 측정값이 있을 경우 회귀분석을 통해 변수를 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 실측값이 없는 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량을 예측할 수 있도록 하기 위하여 수정 Gompertz 식과 Logistic 식을 미분한 2개의 식을 기초로 하여 예측모델을 개발하였으며, 이 모델들의 정확성을 평가하기 위하여 Qcs(실측값):Q(예측값)의 비에 대한 빈도분포를 평가한 결과 LandGEM 모델보다 높은 정확성을 나타내었다. 따라서 본 연구에서 개발한 모델들은 폐기물매립지에서의 온실가스 발생량 예측에 적합한 것으로 사료된다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권3호
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• pp.356-362
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• 2010

본 연구는 안성시 관내에서 발생하는 폐기물계 바이오매스 중 가축분뇨, 하수, 음식물 슬러지와 도축장에서 발생하는 소 반추위 잔재물을 실험에 공시하고 각 폐자원별 메탄생산퍼텐셜을 측정하였다. 또한 기존 연구자들이 메탄생산퍼텐셜을 측정 자료로부터 최대메탄생산량을 추정하는데 이용한 Modified Gompertz model과 Exponential model을 이용하여 최대메탄생산량을 추정에 있어 모델별 적용성을 비교 검토하고자 하였다. 하수, 가축분뇨, 음식물 슬러지 및 반추위 잔재물에서 TS 함량은 각각 18.1, 23.7, 13.6, 14.8%이었으며, VS 함량은 14.3, 18.9, 11.9, 12.5%이었다. 유기성 폐자원별로 혐기배양 전후 pH는 7.93~8.32의 범위에서 7.09~7.25로 약간 낮아졌으며, 배양기간 중 VS 분해율은 37.8, 8.3, 12.5, 56.4%이었다. Modified Gompertz model을 이용하여 구한 단위메탄생산량은 하수, 가축분뇨, 음식물, 반추위 잔재물에서 각각 0.086, 0.147, 0.146, 0.121 L $CH_{4}\;g^{-1}\;VS_{added}$이었으며, Exponential model을 이용하여 구한 단위메탄생산량은 하수, 가축분뇨, 반추위 잔재물에서 0.109, 0.246, 0.174 L $CH_{4}\;g^{-1}\;VS_{added}$로 Modified Gompertz model을 이용하여 추정한 단위메탄생산량과 비교하여 26.7 ~67.3% 정도 높게 추산되었다.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제15권9호
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• pp.13-18
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• 2014

분뇨/정화조슬러지와 음식물폐기물의 병합소화 특성을 확인하기 위하여 BMP 테스트를 실시하였다. 생슬러지, 잉여슬러지, 소화슬러지, 분뇨/정화조슬러지(1:1의 비율로 조성), 음식물폐기물(음식물 파쇄물과 희석수의 비=1:1) 및 혼합슬러지의 6개의 슬러지를 대상으로 30일간 실험을 진행하였다. 바이오가스 발생은 초기 2일 이후부터 활발히 시작되어 2주 동안 지속되는 것을 알 수 있었으며 일정 시간이 경과한 후에는 발생량이 급격히 감소하는 것을 확인하였다. 특히 7~8일 사이에 가스발생량이 최대값을 보였으며, Modified Gompertz model을 이용한 생슬러지, 잉여슬러지, 소화슬러지, 분뇨/정화조슬러지, 음식물폐기물 및 혼합슬러지의 단위메탄생산량은 각각 64.63, 67.49, 66.45, 72.44, 107.85, 46.71 mL $CH_4/g$ VS로 나타났다. 혼합슬러지의 지체성장기간은 1.88 day이었으며, 최대메탄생산속도는 80.4 mL/day로 나타났다. 따라서 메탄생성퍼텐셜을 높이기 위해서는 하수처리장의 혐기성 소화조에 투입되는 음식물폐기물의 혼합비를 조절함으로써 빈부하 문제 해결과 동시에 소화조의 안정적인 운전을 기대할 수 있을 것으로 사료된다.

• 유기물자원화
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• 제24권1호
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• pp.21-29
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• 2016

혐기성 소화의 주요 조건 중 하나인 C/N비의 경우 하수슬러지는 5.40으로 낮게 나타난 반면 음폐수(Food waste leachate)는 21.84로 높게 나타났다. C/N비가 낮을 경우 혐기성소화의 저해 요인으로 작용될 수 있기 때문에 음폐수의 높은 유기물 농도 및 C/N 비를 활용하여 메탄가스 발생량 증가시킬 수 있었다. Tchobanoglous이 제안한 이론적 메탄가스 발생량 예측수식을 적용하여 메탄 및 바이오가스 발생량을 산정한 결과 하수슬러지 단일 혐기소화의 경우 $305.6mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$, $689.4mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$의 메탄, 바이오가스가 발생하였고 음폐수 : 하수슬러지를 1:9로 혼합한 시료는 약 $322mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$, 3:7시료에서는 약 $354mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$, 5:5시료에서는 약 $386mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$의 메탄가스가 발생하는 것으로 분석되었다. BMP 실험 결과 1:9, 3:7, 5:5 비율로 병합 처리한 경우 각각 약 233, 298, $344mL{\cdot}CH_4/g{\cdot}VS$의 메탄가스가 발생하였다. 따라서 음폐수의 혼합비율이 높아질수록 메탄가스 발생량은 증가하였고 하수슬러지와 음폐수의 혼합비율에 따른 병합처리 시 하수슬러지 단독처리에 비해 다량의 메탄가스가 발생되었다. BMP 실험을 통해 생산된 메탄가스의 누적생산 곡선을 Modified Gompertz model과 first order kinetic model에 적용하여 추정한 결과, 메탄생성량은 Modified Gompertz model에서는 238.5, 302.3, $353.6mL/g{\cdot}VS$ 발생하였고 first order kinetic model에서는 242.8, 312.5, $365.5mL/g{\cdot}VS$로 음폐수와의 혼합비율이 증가할수록 높게 나타났으며, 최대 메탄생성속도의 경우 3:7비율에서 $48.2mL/gVS{\cdot}day$로 최대 메탄생성 속도를 보였다. first order kinetic model의 1차 반응속도상수 k값은 1:9, 3:7, 5:5 비율에 따라 0.32, 0.22, $0.08day^{-1}$ 나타났다. 1차 반응속도 상수의 경우 음폐수의 혼합비율이 낮을수록 높게 나타났다. Modified Gompertz와 first order kinetic model 모두 실험결과를 잘 모사하였으며, 실험결과와 모의결과의 적합도를 나타내는 상관계수($R^2$)의 경우 0.92~0.98으로 높은 상관성을 나타내었다.

• 유기물자원화
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• 제21권2호
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• pp.88-96
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• 2013

본 연구의 목적은 고형폐기물의 메탄발생 특성을 나타내기 위한 1차 반응식과 S형태 식들의 적합성을 평가하는 것이다. S형태 식은 수정 Gompertz와 Logistic 식을 사용하였다. 모델의 적합성을 평가하기 위해 잔차제곱합, 표준제곱근 오차, Akaike's information criterion 등의 통계분석을 실시하였다. AIC (Akaike's information criterion)는 모델의 변수 개수 차이에 따른 모델 적합성을 비교하기 위하여 적용하였다. 1차 반응식의 경우 지체기를 고려하지 않을 때보다 고려하였을 경우 잔차제곱합과 표준제곱근 오차는 감소하는 것으로 나타났다. 그러나 1차 반응식의 경우 S형태 식보다 AIC가 상대적으로 높게 나타났다. 이는 S형태 식이 1차 반응식보다 메탄발생특성을 나타낼 때에 더욱 적합한 것으로 사료된다.

• 한국식품과학회지
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• 제36권2호
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• pp.349-354
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• 2004

수산식품에서 문제가 되는 식중독 균인 V. parahaemolyticus를 대상으로 온도, pH 및 초기균수에 따른 균의 성장 실험 결과를 데이터베이스화하여 이를 바탕으로 균의 성장을 정량적으로 평가할 수 있는 수학적 모델을 개발하였다. $1.0{\times}10^{2},\;1.0{\times}10^{3},\;1.0{\times}10^{4}\;CFU/mL$의 각 초기균수 조건에서 실험치와 예측치의 상관계수는 각각 0.966, 0.979, 0.965으로 나타났다. 또한, 초기균수를 고려하지 않은 모델식은 상관계수가 0.966으로 다음과 같이 나타났다. Polynomial model: $$k=1.10{\cdot}\exp(-0.5(((T-34.14)/9.09)^{2}+((pH-6.59)/4.68)^{2}))$$ 균의 증식 지표치인 최대증식속도상수 k는 온도에 지배적인 영향을 받았으며, pH 및 초기균수에 따른 유의적인 차이는 없었으므로 (P>0.05), k와 온도와의 관계식인 square root model로 나타내었다. Square root model: $${\sqrt{k}\;0.06(T-9.55)[1-\exp(0.07(T-49.98))]$$ V. parahaemolyticus의 경우, square root model에 의한 실험치와 예측치의 상관계수는 0.977로 polynomial model보다 높은 적용성을 나타내었다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제42권9호
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• pp.1518-1523
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• 2013

적양배추싹의 저장온도에 따른 미생물학적 유통기한을 예측하기 위해서, 적양배추싹을 polyolefin film과 PA/PA/PE film에 각각 포장 후 4와 $10^{\circ}C$에 저장하여 저장기간 중 총호기성균 수를 측정하였다. 측정된 data를 Gompertz's model 식을 이용하여 최대성장속도와 유도기를 구하였고, shelf life 예측모델 식으로부터 계산된 적양배추싹의 shelf life는 polyolefin film과 PA/PA/PE film에 포장 후 $10^{\circ}C$에 저장된 시료가 각각 19.7과 22.6시간인 반면, $4^{\circ}C$에 저장된 시료는 49.4와 52.3시간으로 나타났다. 성장예측모델 식의 적합성 평가를 위해 $A_f$, $B_f$, MSE 값을 산출한 결과, 예측모델 식의 적합성이 뛰어났다. 한편, aqueous $10^{\circ}C$/fumaric acid와 UV-C 병합처리 된 적양배추싹 시료의 shlef life는 7일 이상으로 예측되었다. 따라서 aqueous $10^{\circ}C$/fumaric acid와 UV-C 병합처리 후 저온저장은 적양배추싹의 shelf life 연장에 효과적인 것으로 판단된다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제43권8호
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• pp.1296-1303
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• 2014

최근 과채류나 즉석섭취식품과 같은 비가열처리식품 중 당근에 존재하는 B. cereus 균은 토양세균의 일종으로 내열성 포자를 생성하여 다른 식중독 균보다 어느 표면이든 잘 들러붙어 세척과 소독이 어려운 것으로 알려지고 있다. 따라서 식품위생 및 품질에 민감히 대처하기 위해 비가열 세척 처리기술과 미생물의 생육을 수학적으로 기술하여 예측함으로써 위해 미생물을 효과적으로 제어하는 예측 미생물학을 개발해야 한다. 이를 위해 비가열 세척 처리 방법 중 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 병용 처리한 후 최적조건으로 병용 처리한 당근을 시간과 온도에 따른 생육 변화를 통해 예측모델을 개발하였다. 미산성 차아염소산수와 초음파를 병용 처리하여 B. cereus 균 저감화 효과를 분석한 결과, 초음파 단독 처리 시 400 W/L, $40^{\circ}C$, 3분 조건에서 2.87 log CFU/g의 살균 효과를 나타내 가장 좋은 최적조건을 나타내었다. 이를 바탕으로 B. cereus 균을 접종한 당근에 미산성 차아염소산수와 병용 처리를 하였을 때 3.1 log CFU/g의 저감화를 나타내었다. 최적조건으로 병용 처리한 당근을 각각 다른 온도(5, 10, 15, 20, 25, 30, $34^{\circ}C$)에서 저장 중의 B. cereus 균 생육 변화와 예측모델을 개발한 결과, modified Gompertz model은 B. cereus 균 생육 변화를 예측하는 데 매우 적합($R^2$은 0.9918~0.9992)한 것으로 나타났으며 온도가 높을수록 SGR값은 증가하였고 LT값은 감소하였다. 이를 바탕으로 2차 모델을 개발하여 적합성을 분석한 결과 예측값과 측정값이 모두 정확하게 일치하게 되면 1에 가까운 값을 나타내는 Bias factor($B_f$)와 Accuracy factor($A_f$)가 SGR은 1.00, 1.03, LT는 1.02, 1.05로 각각 나타나 매우 높은 상관관계를 나타내었다. 본 연구 결과의 의미는 초음파와 미산성 차아염소산수를 이용하여 당근에서 B. cereus의 저감화 기술 및 저장 중 생육 변화를 실시간으로 정량적으로 예측하는 예측모델을 개발하여 식품의 가공 및 저장 중의 품질 변화 원인을 규명하고 품질 저하를 위생적으로 안전한 저장 및 유통 기술을 확립하고자 하였다.

• 한국식품과학회지
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• 제37권6호
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• pp.1012-1017
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• 2005

게맛살로부터 분리한 주요 부패세균은 내열성 포자를 형성하는 Bacillus subtilis와 Bacillus licheniformis로 동정되었다. 게맛살의 제조 공정상 가열 처리 과정에서 B. subtilis와 B. Licheniformis 등 내열성 포자를 형성하는 균을 완전히 사멸시키기는 어려우며, 살아남은 포자는 유통과정 중, 적정 온도와 시간이 경과함에 따라, 영향 세포로 발아하여 게맛살의 부패에 영향을 미친다. 이러한 부패세균의 증식에 있어서 초기균수와 온도의 영향을 조사한 결과, 초기균수에 따른 최대증식속도상수(k)와 유도기(LT), 세대시간(GT)은 유의적인 차이가 없었으며, 온도의 영향이 지배적인 것으로 나타났다. 또한 본 실험에서 유도기(LT)와 온도의 관계는 $L(hr)=2.5219e^{-0.2467{\cdot}T}$의 관계가 성립하며, square root model과 polynomial model을 이용, 온도와 초기균수에 대한 최대증식속도상수(k)를 정량화한 정량평가모델을 개발하였으며, 그 식은 다음과 같다. $$Square\;root\;model:\;{\sqrt{k}}=0.0267\;(T-3.5089)$$ $$Polynomial model:\;k=-0.2160+0.0241T-0.01999A_0$$ 온도와 초기균수에 대한 최대증식속도상수(k)의 정량평가모델로부터 특정온도와 초기 균수에서 최대증식속도상수(k)를 계산할 수 있으며, 계산된 최대증식속도상수(k)를 균의 기본 증식 모델인 Gomperz model에 적용하여 균의 성장을 예측할 수 있었다.

• 유기물자원화
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• 제26권2호
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• pp.65-73
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• 2018

본 연구는 음식물쓰레기의 발효건조를 위한 최적 운전조건을 도출하기 위하여 0.75, 1.00, 1.25, $1.50L/min{\cdot}kg$의 송풍조건에서 발효건조 회분식 반응기를 20일간 운전하였으며, Modified Gompertz 모델을 이용하여 발효건조 기간 중 반응기내에서의 유기물 분해반응속도를 분석하였다. 유기물 분해 반응속도 분석에서 최대 유기물 분해량 (P)은 송풍량 0.75, 1.00, 1.25, $1.50L/min{\cdot}kg$에서 각각 2.31, 2.52, 2.27, 1.88 kg이었으며, 최대 유기물 분해속도 ($R_m$)는 송풍량 0.75, 1.00, 1.25, $1.50L/min{\cdot}kg$에서 각각 0.33, 0.45, 0.28, 0.18 kg/day를 보여 송풍량 $1.00L/min{\cdot}kg$에서 우수한 유기물 분해효율을 보였다. 발효건조 반응기의 지체성장시간 (${\lambda}$)은 송풍량 0.75, 1.00, 1.25, $1.50L/min{\cdot}kg$에서 각각 2.10, 1.48, 1.15, 1.06 일로 나타나 $0.75L/min{\cdot}kg$의 적은 송풍조건에서 가장 긴 지체성장시간을 보여 송풍량의 증가는 지체성장시간을 단축시키는 것으로 나타났다. 음식물쓰레기 발효건조 반응기의 운전에서 수분 제거율은 발효건조 반응기 운전 초기에서 중기로 갈수록 송풍량 증가와 함께 증가하다가 발효건조 반응기 운전 말기에는 송풍량 $1.00L/min{\cdot}kg$에서 가장 높은 수분 제거율을 보여 발효건조의 최적 송풍조건은 $1.00L/min{\cdot}kg$으로 나타났다.