선택적 고체순환을 위한 신개념 2탑 유동층 공정에 적용하기 위해 고체분리기와 고체순환시스템을 개발하였다. 고체분리기에 의한 고체분리속도는 고체분사노즐의 유속, 고체층 높이, 고체분사노즐의 직경이 증가함에 따라 증가하였으며 유동화 속도의 영향은 크지 않았다. 본 연구에서 개발한 고체분리기를 이용하여 굵은입자($212{\sim}300{\mu}m$)와 고운입자($63{\sim}106{\mu}m$)의 분리가 가능하였으며 고체분리속도는 66~453 g/min의 범위를 나타내었다. 고체순환시스템의 고체순환속도는 고체분사노즐의 유속, 고체층 높이, 고체유입구멍의 개수가 증가함에 따라 증가하였으며 유동화 속도의 영향은 크지 않았다. 본 연구에서 개발한 고체순환시스템을 이용하여 고운입자의 순환이 가능하였으며 고체순환속도는 65~390 g/min의 범위를 나타내었다. 본 연구에서 개발된 고체분리기와 고체순환시스템을 적용하여 선택적 고체순환이 가능한 2탑 유동층 공정을 구성하였으며 장기연속운전 가능성을 확인하기 위해 약 20시간까지 고체분리-순환 장기연속운전을 실증하였다. 두 유동층의 압력강하 값과 고체분리속도가 안정적으로 유지되어 고체순환이 원활하게 유지되는 것을 확인하였다.
본 연구는 원주천과 보성강에서 보의 형태에 따른 어류 군집 구조를 파악하고, 보를 중심으로 상하류에 PHABSIM을 이용한 최적 생태유량을 산정하여 물리적 서식지 평가를 실시하였다. 2014년 8월부터 2015년 9월까지 원주천의 콘크리트 보(반곡보) 6회, 보성강의 돌보는 5회 조사를 실시하였다. 어류는 투망과 족대를 이용하여 채집하였으며, 어류를 채집한 지점에서 유속, 수심, 하상재료를 측정 및 관찰하였다. 어류상을 토대로, 생물다양도(우점도, 균등도, 다양도, 풍부도)를 측정하였으며, PRIMER5를 통해 군집유사도를 산출하였고, PHABSIM을 이용하여 최적 유량을 산정하였다. 원주천에서는 7과 20종 2,104개체가 채집되었으며 피라미와 참갈겨니가 각각 39.7%, 15.8%로 우점 및 아우점하였다. 보성강에서는 6과 28종 1,638개체가 출현하였고, 피라미와 돌마자가 각각 22.0%, 17.2%로 우점 및 아우점하였다. 서식지적합도지수(Habitat Suitability Index, HSI)를 산정하기 위해 두 지점의 대표어종인 피라미를 선정하였다. 그 결과 원주천에서는 수심 0.2~0.6 m 유속 0.1~0.3 m/s로 측정되었고, 보성강에서는 수심 0.3~0.6 m, 유속 0~0.3 m/s로 나타났다. PHABSIM을 이용한 최적 생태유량 모의 결과 원주천의 보상류가 1.1 cms, 하류가 0.3 cms, 보성강은 상류가 0.4 cms, 하류가 2.2 cms로 나타나 각각의 하천에서 반대의 결과가 나타났다. 최적유량 적용시 가중가용면적(Weighted Usable Area, WUA)는 원주천이 상류 9.5%, 하류 26.6%, 보성강은 상류 34.8%, 하류 53.3%로 나타났다.
블록매칭을 이용한 잡음제거 방법은 영상 내의 이웃하는 블록들이 서로 비슷한 특질을 가지고 있다는 실험적 관찰에 기반한 방법으로서 잡음제거에 있어서 우수한 성능을 보인다. 그러나 블록매칭 잡음제거 방법은 유사한 블록을 찾고 수집하는 작업이 영상 내의 이웃 블록들을 대상으로 이루어지며 참조블록의 특질은 유사한 블록을 찾는 목적 외에는 사용되지 않는다. 따라서 가우스분포 상의 이상치(outlier)가 존재할 때 잡음제거 성능은 그 값의 영향을 받을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 잡음에 오염된 영상을 이진화평면으로 분해하여 각 블록의 참 화소값의 범위를 추정하고 이를 근거로 이상치 값을 추정된 참 화소값의 범위내의 값으로 대치하는 방법을 통해 확장된 블록매칭 기법을 제안한다. 전통적인 가우시안 필터는 잡음제거 대상이 되는 화소와 이웃하는 화소들의 값을 모두 계산에 적용하므로 영상의 세부적인 특질이 보존되지 않는 단점이 있는데 이를 극복하기 위해 이진화평면을 구성하여 해당 화소의 참값 범위를 추정한 후 그 범위 안에 속하는 화소값만을 이용하여 잡음제거를 하므로 세부적인 특질이 보존될 수 있는 장점이 있다. 가우시안 필터의 장점과 블록매칭의 장점을 융합하는 방법을 통해 성능 향상을 꾀할 수 있을 것으로 예상되며 실제로 잡음이 추가된 다양한 영상을 통해 실험을 한 결과 잡음제거의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.
본 연구의 목적은 DEA(Data Envelopment Analysis)를 이용하여 한방병원의 효율성을 분석하고, 효율성 점수를 종속변수로 사후분석을 실시하여 한방병원의 비효율성 개선을 제안하는데 있다. 투입변수는 의사직수, 간호직수, 의료기사직수, 병상수이며 산출변수는 매출액을 이용하였다. EnPas와 IBM SPSS 19.0을 사용하여 104개 한방병원을 설립형태, 개원기간, 병상규모, 그리고 소재지 범주별로 효율성을 분석하고 영향을 미치는 변수를 제시하였다. 효율성 분석결과, BCC(Banker, Charnes & Cooper)모형에서 가장 높은 효율성을 보인 범주는 설립형태에서 개인병원(p<.05), 개원기간은 10년 이하(p<.05), 병상규모는 50병상 이하(p<.05), 그리고 소재지는 광역시 소재 병원이었다. 그러나 CCR(Charnes, Cooper & Rhodes)모형에서는 낮은 효율성을 보였는데, 이는 병원 규모로 인한 비효율성 때문인 것으로 나타났다. 그리고 효율성 결정요인을 파악하기 위한 이항로지스틱 분석결과에서 병상수가 1개 증가할 때마다 효율성은 0.955배씩 감소함을 알 수 있었다. 본 연구의 제한점은 자료수집의 한계로 인해 2013년 단일년도에 대한 분석을 실시하였으나, 이후 연구에서는 연구기간을 보다 확대하여 DEA/Window 기법 등을 활용한 시계열 분석을 통해 다년도의 한방병원 경영효율성 변화추이와 관련요인을 분석할 필요성이 있으며, 본 연구에 포함되지 않은 다양한 변수들이 한방병원 효율성에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이들 변수들을 고려한 후속 연구를 기대한다.
고체산 촉매인 헤테로폴리산 촉매를 이용하여 대기오염 방지를 위한 옥탄가 향상제인 TAME, ETBE 및 MTBE 합성반응에 대한 실험을 고정층 상압유통식 반응장치에서 수행하였다. 일반적으로 TAME, ETBE 및 MTBE 합성반응에서 헤테로폴리산에 hetero원자와 poly원자를 치환시켜 비교한 결과, 배위된 poly원자가 W, hetero원자가 Si인 $H_4SiW_{12}O_{40}$ 촉매의 활성이 가장 우수하였고, 또한 치환된 금속에 따라 촉매의 활성이 달랐으며 이는 촉매의 산성질과 관련이 있음을 알 수 있었다. 헤테로폴리산 촉매를 이용한 합성반응에서 TAME 경우는 $FeHPW_{12}O_{40}$과 $K_3PM_{o12}O_{40}$이 비교적 활성이 좋았으나, ETBE나 MTBE 경우에 비해서는 다소 활성이 낮았다. 그리하여 본 연구에서는 활성이 좋은 헤테로폴리산 촉매들을 선정하여 각각에 대하여 1:1로 다음과 같이 혼합하여 $H_4SiW_{12}O_{40}$ : $Sr_2SiW_{12}O_{40}$, $H_4SiW_{12}O_{40}$ : $NaH_2PW_{12}O_{40}$, $Fe_{1.5}PW_{12}O_{40}$ : $Mg_2SiW_{12}O_{40}$ 및 $Mg_2SiW_{12}O_{40}$ : $Ba_2SiW_{12}O_{40}$ 실험한 결과, 혼합촉매들이 각각의 단일성분 촉매때보다 TBA의 전화율과 ETBE나 MTBE의 선택율이 더욱 향상되었음을 알 수 있었다.
본 연구지역은 안산암지역으로 지반의 구조특성을 잘 나타내는 균열계수로서 암반특성을 표현하였고 발파진동식을 추정하는데 있어서 결정계수를 높여 오차를 최소화하였다. 측정자료 를 누적분석하였을 때 결정계수가 0.002~0.531로서 신뢰하기 어려웠으며 동일 장약량을 가진 동일거리군 군별 평균진동속도로서 회귀분석한 경우 결정계수는0.493~0.531으로 그다지 높지 않은 결과가 나왔고 절사평균을 이용한 결정계수는 0.307~0.487로서 역시 신뢰하기 어려운 결과를 도출했다 또한 샘플수를 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.644~0.752로서 본 연구의 적용 통계적 방법중 가장 높은 결과를 도출하였으며, 진동속도 표준편차의 영향을 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.516~0.668이었고 진동속도 분산의 영향을 가중치로 적용하는 방법의 결정계수는 0.516~0.685이었다. 그러므로 발파진동추정식을 산출할 때 동일장약량을 가지는 15m이내의 동일거리군에서의 진동평균속도에 가중치를 적용하여 얻은 회귀분석 결과가 가장 신뢰성이 높았다. 이 때 자승근일 때의 발파진동상수 $K_{95}$는 317.4, n은 -1.66이었고, 삼승근일 때의 발파진동상수 $K_{95}$는 209.9,n은 -1.60이었고 자승근과 삼승근의 교차점분석시 허용진동속도 4cm/sec에서 교차점은 31m이므로 발파지점으로부터의 거리가 31m이내는 삼승근 적용이 신뢰성이 높고, 31m이상일 때는 자승근 적용이 신뢰성이 높은 것으로 판단되었다.
'누리볼(Nuri Ball)'은 충남농업기술원 예산국화시험장에서 2011년에 육성한 흰색꽃을 가진 반구형 화단국화 품종이다. 품종육성 경위는 모본으로 노랑색 반겹꽃 화형의 줄기가 강한 특 징을 가지고 있는 '02-145-01' 계통과 흰색 반겹꽃 화형의 초형이 안정적인 '02-04-32'계통을 2004년에 인공교배하여 얻었으며, 2006년부터 2009년까지 특성을 조사하였고, 농작물 직무육성 신품종 선정위원회를 거쳐 2011년에 품종등록을 하였다. '누리볼'의 화색은 흰색이고 반겹꽃 화형의 형태를 가졌다. 생육에서 초장은 대조품종인 '화이트 미리' 보다 작으나, 초폭이 더 넓은 안정적인 반구형의 모습을 보여 화단국화로써 뛰어난 형태가 보이는 것으로 판단된다. 대조 품종과 형태적으로는 다소 유사 하였지만, 유전적 관계와 배수성 검정을 통하여 품종의 차별성을 확인하였다. '누리볼'은 5월 하순에 정식하면 9월 하순에 개화되어 대조 품종보다 16일 빠른 개화특성을 보였으며, 꽃은 대조품종인 '화이트 미리' 보다 크지만 꽃수는 적은 것으로 나타났다. '누리볼'은 화단에 이용 가능한 조경용 국화로써, 앞으로 농가소득 창출에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
참나무 톱밥에 3가지 첨가제 즉 미강, 밀기울, 콩비지가 부피 비율로 10, 20, 30% 첨가되었다. 다수확은 미강과 밀기울 20% 첨가시 그리고 콩비지 30% 첨가시 좋았다. 다양한 톱밥 재료 중 참나무 톱밥 단용 처리가 좋았고, 균배양 일수는 22일, 초발이 소요일수 11일, $1,200m{\ell}$ 병당 수량은 23.5g 수확되었다. 병의 크기에 따른 잡균 발생율은 $1,200m{\ell}$ 병이 5%로 가장 낮았다. 병 크기에 따른 생육특성에 있어, $1,600m{\ell}$ 병 재배시 초발이소요일수 13~15일, 자실체 생육일수 36~37일이고, 병당 수량은 26.7~29.3g이었다. 단위 면적당 최고의 수량은 평당 218병을 재배할 수 있는 수평식 균상에서 6.4kg으로 가장 높았다. 영지는 수평식 균상에서 $1,600m{\ell}$ 병재배시 갓의 수가 적고, 수량이 높아 가장 경제적이었다.
착색단고추에 발생하여 피해를 주고 있는 작은뿌리파리의 포장 발생 실태를 간단하고 손쉽게 간이예찰 할 수 있는 방법에 대하여 시험을 수행하였다. 작은뿌리파리의 유충은 감자, 고구마, 당근, 마늘, 무, 양파 절편중에서 감자 절편에 많은 수가 유인되었으며, 유인수는 각각 9.7마리, 6.0마리, 4.3마리, 0.7마리, 3.8마리, 1.0마리였다. 유충 유인수는 10${\times}$10${\times}$10mm에서 2.1마리, 20${\times}$20${\times}$10mm에서 3.4마리, 30${\times}$30${\times}$10mm에서 3.9마리로 절편의 표면적이 클수록 유인수가 많았다. 성충은 노란색 끈끈이트랩에 50.0마리가 유인되어 흰색에서 18.0마리, 파란색에서 3.7마리보다 유인수가 많았다. 끈끈이트랩 설치 높이별 성충 유인수는 암면배지로부터 50cm이하에서 50.0마리,50-100cm에서 4.3마리, 100cm이상에서 2.0마리가 유인되어 50cm이하에 설치하는 것이 효과적이었다.
본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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