도토리 가루를 알칼리로 침전시키면서 정제하여 도토리 전분을 얻었다. 다시 이 starch를 부탄올 개량법으로 분획하여 도토리 amylose와 amylopectin을 얻었고 Corn starch와 corn amylose, corn amylopectin은 시판되는 시약을 사용하였다. 이 시료들의 분자량 분포도를 관찰하기 위하여 GCP측정을 하였다. GCP측정은 DMSO와 DMF의 용매사용과 표준물질로 pullulan을 사용하여 검정하고 각 시료들의 지연시간으로부터 행하여졌다. 분자량분포도로부터 수평균분자량 (Mn)과 중량평균분자량(Mw) 및 다 분산도를 얻었다. 그 결과 acorn amylose와 corn amylose의 중량평균 분자량이 amylopectin에 비해서 뚜렷이 작게 나타나 ${\alpha}-1,4$ 선형결합을 갖는 amylose와 ${\alpha}-1,4$ 선형결합에 ${\alpha}-1,6$ 결합가지가 있는 amylopectin의 구조상의 차이를 확인할 수 있었다. 또한 분획한 acorn과 시판되는 corn과의 분자량분포도 측정을 비교한 결과 같은 경향을 나타내어 도토리 전분의 분획이 잘 이루어졌음을 확인하였다. 다분산도는 acorn starch와 corn starch 모두 amylose와 amylopectin에 비해 크게 나타났으며 이는 전분이 분획되기전 두 성분의 불균일성에 의한 성질로 분자량분포 범위가 넓게 나타났음을 알 수 있었다. 또한, 전단속도와 온도에 따르는 점도를 관찰하였더니 전단속도가 증가하면 점도는 감소하는 현상을 나타내는 pseudo plastic power law fluid 거동(13)을 보였으며 온도가 증가하면 점도는 지수 함수적으로 감소하였다.
Oxy-methane nonpremixed flames diluted with $CO_2$ were investigated to clarify impact of radiation heat loss and chemical effects of additional $CO_2$ to oxidizer stream on flame extinction. Flame stability maps were presented with functional dependencies of critical diluents mole fraction upon global strain rate at several oxidizer stream temperatures in $CH_4-O_2/N_2$, $CH_4-O_2/CO_2$, and $CH_4-O_2/CO_2/N_2$ counterflow flames. The effects of radiation heat loss on the critical diluent mole fractions for flame extinction are not significant even at low strain rate in nonpremixed $CH_4-O_2/N_2$ diffusion flame, whereas those are significant at low strain rate and are negligible at high strain rate (> $200s^{-1}$) in $CH_4-O_2/CO_2$ and $CH_4-O_2/CO_2/N_2$ counterflow flames. Chemical effects of additional $CO_2$ to oxidizer stream on the flame extinction curves were appreciable in both $CH_4-O_2/CO_2$ and $CH_4-O_2/CO_2/N_2$ flames. A scaling analysis based on asymptotic solution of stretched flame extinction was applied. A specific radical index, which could reflect the OH population in main reaction zone via controlling the mixture composition in the oxidizer stream, was identified to quantify the chemical kinetic contribution to flame extinction. A good correlation of predicted extinction limits to those calculated numerically were obtained via the ratio between radical indices and oxidizer Lewis numbers for the target and baseline flames. This offered an effective approach to estimate extinction strain rate of nonpremixed oxy-methane flames permitting air infiltration when the baseline flame was taken to nonpremixed $CH_4-O_2/N_2$ flame.
볶음 새송이버섯의 기능성이 우수한 최적 마이크로웨이브 추출조건을 설정하기 위하여 에탄올 농도($0{\sim}100%$), 추출시간($1{\sim}9$ min) 및 마이크로웨이브 파워($25{\sim}125$ W)에 따른 중심합성실험계획으로 반응표면분석하였다. 그 결과 가용성 고형분 함량, 전자공여능 및 아질산염 소거능의 경우 에탄올 농도에 영향을 많이 받는 것으로 나타났으며, ACE 저해활성은 추출시간에 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 볶음 새송이버섯의 최적 추출조건은 에탄올 농도 $25{\sim}50%$, 추출시간 $3{\sim}9$ min, 마이크로웨이브 파워 $80{\sim}125$ W일 때로 나타났다. 최적 추출물의 총 단백질 함량은 45.80 mg/g, 총 페놀성 화합물 함량은 7.42 mg/g으로 나타났으며, 페놀성 물질 중 protocatechuic acid가 1226.32 ${\mu}g/g$으로 가장 많았고, 다음으로 salicylic acid, catechin, p-hydroxybenzoic acid, caffeic acid, coumaric acid 및 hesperidin 순인 것으로 나타났다.
본격적인 지진관측 이래 최대 규모의 내륙 지진으로 기록된 오대산지진의 관측 스펙트럼을 이용하여, 점지진원 스펙트럼 모델의 지진원 크기 및 오차의 공간적인 특성을 평가하였다. 먼저 지진원 스펙트럼을 추정하기 위해, 최근까지 국내에 축적된 지진자료를 기반으로 비교적 상세하게 추정된 추계학적 지진동모델(Boore, 2003)의 지진파 전달, 부지특성(연관희, 2007)을 이용하여 관측 자료를 보정하였다. 추정된 오대산지진의 지진원 스펙트럼을 $1-f_c$(1개의 코너주파수) Brune의 ${\omega}^2$ 지진원모델에 적합한 결과, 기존에 제시된 지진규모-응력강하량 대표모델(연관희 등, 2006)에 의해 잘 예측되었으며, 오대산지진의 지진원 스펙트럼은 최근까지 한반도 인근에서 발생한 중규모 이상의 지진원 스펙트럼으로부터 추정된 $2-f_c$(2개의 코너주파수)의 경험적인 지진원모델에 보다 잘 부합되었다. 또한 일반적으로 무작위 잡음으로 취급되는 점지진원 지진파 스펙트럼 모델링 오차에 대해 방위각에 따른 방향성과 지역별 전달특성을 평가한 결과, 오차가 완전한 무작위 특성이 아님을 확인할 수 있었다. 이러한 모델링 오차의 방향성은 이론적으로 추정된 방사패턴과도 매우 유사한 관측된 방사패턴을 나타내었으며, 지역별로는 지질학적인 경계 혹은 지진파전달의 불연속적 특성과 밀접한 관계가 있는 것으로 판단되는 주파수별로 상이한 공간적인 분포 특성을 보여주었다.
옥수수 대는 셀룰로오스와 헤미셀룰로오스 이외에 높은 함량의 리그닌을 포함하고 있어 리그닌 분해를 통해 폴리페놀 생산이 가능하여 천연 항산화물 생산이 가능한 후보이다. 옥수수 대로부터 마이크로파 전처리를 이용해 폴리페놀과 플라보노이드 추출 증대를 위해 반응표면분석법(RSM)을 이용하여 공정조건을 최적화하였다. 폴리페놀과 플라보노이드의 함량은 마이크로파 출력과 추출 시간 증가에 따라 유의하게 증가하는 경향을 보였다(p<0.05). 조건 최적화에 있어 698.6 W, 240 sec, 0 mol 조건에서 최대 TPC 82.4 mg GAE/g DM과 플라보노이드 18.1 mg QE/g DM이 예측되었다. 기존 추출법인 속실렛과 마이크로파 추출을 비교하였을 때, 마이크로파 추출이 폴리페놀과 플라보노이드 생산에 있어 13.5와 8.0배가 각각 높고 짧은 추출 시간과 낮은 에너지 소비로 기존 추출 대비 효과적인 공정임을 확인하였다. 본 연구는 옥수수 대로부터 유용물질 생산 가능성과 마이크로파 추출법이 상업화 공정 적용이 가능한 효과적인 추출법임을 확인하고 옥수수 대를 이용한 폴리페놀과 플라보노이드 생산을 통해 바이오당 생산과 더불어 부산물 크레딧을 확보하여 바이오 에탄올 가격 경쟁력을 높일 수 있는 추출공정을 제안하였다는 데 의의가 있다고 하겠다.
최대수요전력 예측과 제어의 목적은 공장 또는 빌딩등의 전력수용가의 입장에서 수시로 변동하는 부하의추이를 파악 예측하여 에너지 합리화 경제성 증대 산업기기의 보호 수용가의 비용절감과 더불어 크게는 국가적인 전력시스템안정화를 가져가기 위함에 있다. 최대수요전력 예측/제어를 위한 기존의 방법들은 수용가 특성이나 계절별 요일별 차이를 고려하지 않고 고정된 알고리즘에 의해 예측값이 결정되므로 환경변화에 적극적인 대응능력이 부족한 단점이있다. 이와같은 문제점의 해결을 위해 본 논문에서는 현재 많은 연구가 되고 있는 SOFM 신경망을 이용한 예측 방법과 예측치의 보정방법으로 퍼지제어길르 추가한 형태의 최대수요전력예측 제어기를 제안한다, 예측방법의 경우 유동적이며 적은 구간을 통하여 순시부하처럼 변동이 많은 데이터에 대하여 예측시간을 단축함과 동시에 오차를 줄여나갈수 있다. 또한 2단계의 학습을 통하여 SOFMd의 출력값이 패턴이 아닌 예측치가 될 수 있도록 변형하였으며 패턴자체의 변화에 대응하여 패턴오차를 이용하여재학습을 하도록 하여 불안정한 전력에 대하여 보완한다. 그리고 예측후반부에 퍼지제어기를 연결하여 예측의 신뢰성을 높이는 안정된 예측구조를 가지고 있다. 실험결과 시계열 예측방법인 지수평활법보다 제안된 예측/제어 방법이 우수함을 확인하였다.
본 연구의 목적은 100kW급 연료전지 시스템의 열관리 성능을 실도로 운전조건에서 분석하여, 성능 해석 모델링을 개발하는 것이다. 개발된 모델을 적용하여, 열관리 시스템의 운전조건 변화에 따른 성능 변화를 고찰하고자 한다. 해석 모델링은 핵심부품들에 대한 성능 평가 데이터를 바탕으로, 성능에 영향을 주는 변수들로 개발하였다. 개발된 연료전지 열관리 시스템 해석 모델링으로 다양한 실차 운전조건에서의 최적 열관리 시스템에 대한 전력소비량을 분석하였다. 주요하게, 연료전지 열관리시스템 핵심부품(워터펌프, 냉각 팬, 3 Way Valve, 라디에이터)에 대한 성능 특성 분석 후 모델링을 진행하였다. 개발된 모델링으로 운전조건에 따른 유량 예측을 하였고, 실험값과 예측값과의 비교분석을 통하여서, 해석 모델링에 대한 검증을 진행하였다. 과도해석을 통하여서, 냉시동시 냉각수 온도가 특정온도까지의 소요시간을 예측하였다. 스택 운전조건에서 스택 입출구 온도가 적정 수준에서 움직이기 위한 열관리 시스템 운전조건에 대한 예측을 진행하였다. 그 결과를 바탕으로, 소모전력과 열방출량과의 비교분석을 하였다. 개발된 해석 모델링은 핵심부품들의 성능 변화시 연료전지 시스템 운전에 대한 영향도를 분석할 수 있도록 활용할 예정이다.
페로브스카이트 태양전지는 4차 산업혁명으로 사물인터넷, 가상환경 등의 증가에 따른 전력 수요가 급증하면서 점진적으로 고갈되어가는 석유, 석탄, 천연가스 등의 화석연료를 대체할 태양에너지, 풍력, 수력, 해양에너지, 바이오에너지, 수소에너지 등의 신재생 에너지 분야에서 연구가 활발한 부분이다. 페로브스카이트 태양전지는 페로브스카이트 구조를 가진 유-무기 하이브리드 물질을 사용하는 태양전지 소자로 고효율, 저가의 용액 및 저온 공정으로 기존의 실리콘 태양전지를 대체할 수 있는 장점들이 있다. 기존의 경험적 방법으로 예측한 광흡수층 박막을 최적화하기 위해서 소자 특성 평가를 통해 신뢰도를 검증해야 한다. 그러나 광흡수층 박막 소자 특성 평가 비용이 많이 소요되므로 시험 횟수에 제약이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 광흡수층 박막 최적화의 보조 수단으로 머신러닝이나 인공지능 모델을 이용하여 명확하고 타당한 모델의 개발과 적용 가능성이 무한하다고 본다. 이 연구에서는 페로브스카이트 태양전지의 광 흡수층 박막 최적화를 추정하기 위하여 서포트 벡터 머신의 선형 커널, 가우시안 커널, 비선형 다항식 커널, 시그모이드 커널의 회귀분석 모델을 비교하여 커널 함수별 정확도 차이를 검증하였다.
급냉응고 강화된 Al-9.45wt%Fe-4.45wt%Cr 합금의 크 거동을 40~115Mpa 응력범위와, 300~$441^{\circ}C$(0.53~0.66Tm) 온도 범위에서 조사하였다. 이 계열의 합금은 비행기 및 자동차의 구조용재료 혹은 엔진용 부품에 많이 사용되고 있으며, 재료의 사용이 주로 고온에서 이루어지므로 안전성을 확보하기 위해서는 크 실험이 특히 중요하다. 이 합금의 크 실험 결과 응력지수와 크 활성화에너지가 높았으며 실험 응력과 온도에 크게 좌우되었다. 크 응력이 조대화에 강하게 영향미치는 것으로 보이기 때문에 모든 크 시편의 분산입자의 조대화율은 등온 소둔시편 보다도 더 빠르게 나타났다. 분산상과 연결된 전위는 고응력, 저온의 크 시편에서 더욱 자주 관찰되었다. Power law creep에서의 크 변형 속도는 문턱응력과 전위분리기구를 포함하는 Sherby와 Rosler/Arzt식으로 예견되는 것과 일치함을 발견하였다. 이 합금에서 분산상은 void생성원으로 작용하였으며 소위 입계파괴인 입자내의 연성파괴의 원인이 되었다. 생성된 void는 성장하여 Al기지내의 분산상과 분리되고, 슬립에 의해 결정립계에 집적되어 결국 입계파괴가 일어났다. 그러므로 이들 분산상이 $Al_{13}Fe_4$, $Al_{13}Cr_2$ and $Al_2O_3$의 형성에 의해 파괴 기구의 중요한 역할을 함이 입증되었다.nd $Al_2O_3$의 형성에 의해 파괴 기구의 중요한 역할을 함이 입증되었다.
적대적 생성 신경망 기반의 딥러닝 모델은 학습된 정보를 바탕으로 새로운 정보를 생성하는데 특화되어 있다. 구글 딥마인드에서 개발한 deep generative model of rain (DGMR) 모델은 대규모 레이더 이미지 데이터의 복잡한 패턴과 관계를 학습하여, 예측 레이더 이미지를 생성하는 적대적 생성 신경망 모델이다. 본 연구에서는 환경부 레이더 강우관측자료를 이용하여 DGMR 모델을 학습하고, 2021년 8월 호우사례를 대상으로 적대적 생성 신경망을 이용하여 강우예측을 수행하고 기존 예측기법들과 정확도를 비교하였다. DGMR은 대체적으로 선행 60분까지는 강우 분포 위치가 관측강우와 가장 유사하였으나, 전체 영역에서 강한 강우가 발생한 사례에서는 강우가 지속적으로 발달하는 것으로 예측하는 경향이 있었다. 통계적 평가에서도 DGMR 기법이 1시간 선행예측에서 임계성공지수 0.57~0.79, 평균절대오차 0.57~1.36 mm로 나타나 타 기법 대비 효과적인 강우예측 기법임을 보여주었다. 다만, 생성 결과의 다양성이 부족한 경우가 발생하여 예측 정확도를 저하하므로 다양성을 개선하기 위한 연구와 2시간 이상의 선행예측에 대한 정확도 개선을 위해 물리기반 수치예보모델 예측강우 자료를 이용한 보완이 필요할 것으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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