혐기성 소화 반응조에서 항생항균물질의 영향을 평가하기 위해서 회분식 및 연속식 실험을 통하여 biogas 발생량, 유기산 생성, 유기물 제거 거동 등을 관찰하였다. 회분식 조건에서 단일항생항균물질 1~10 mg/L에서는 저해 영향이 관찰되지 않았으며, 50 mg/L에서 일부 VFAs가 축적되었고 16~30%의 유기물 제거효율이 감소되었지만, 일시적 저해 영향 후 점차 안정되었다. 그러나 항생항균물질 100 mg/L에서 바이오가스 발생량이 48~58% 감소하였으며, VFAs가 메탄으로 전환되지 않고 축적되었다. 연속식 반응기에서 4종의 혼합항생항균물질을 1~10 mg/L 주입시 미생물에 대한 저해영향은 없었으며, 50 mg/L 주입시 30~40%의 메탄가스 발생량이 감소하였고, 이는 이론적 메탄발생량의 60~65% 수준이었다. 항생항균물질 100 mg/L 주입시 85% 감소한 약 2.2 L/day의 바이오가스가 발생하였으며, 서서히 회복하여 7.2 L/day까지 바이오가스가 발생하였으나 대조군 대비 52% 수준이상은 회복되지 않았다. 항생항균물질 50 mg/L에서는 독성 저해 후 반응조 체류시간의 3배인 약 30일 정도 후 유기물 제거효율 및 바이오가스 회수가 가능하였으나, 100 mg/L 주입 후 40일 후에도 유기물 제거효율 및 바이오가스 발생량은 낮은 수준이었다. 따라서 혐기성 소화조에 고농도 항생항균물질이 유입되어 저해영향이 관찰되었을 경우 소화슬러지의 일부 또는 전체를 교체해야 할 것으로 판단된다. 혼합항생항균물질을 10~100 mg/L까지 주입하였을 경우 잔류항생항균물질 농도는 주입 6시간 후 CTC 80~90%, OTC 50~70%, SMZ 80~90%, TLS 20~40%가 반응조내에서 독성으로 작용한 후 입자성 유기물이나 EPS 등에 흡착되거나 소화온도에 의하여 감소한 것으로 판단된다. 따라서 혐기성 처리를 이용한 공정에 고농도 항생항균물질이 포함된 유기성폐수가 유입되었을 경우 공정의 유지관리에 어려움을 줄 수 있으며, 혐기소화조 유출수내 잔류항생항 균물질이 자연수계로 유입될 경우 2차 오염을 야기할 수 있기 때문에 항생항균물질의 사용의 적절한 관리가 요구되어 진다.
토양 세척/세정(soil washing/flushing)기법을 적용하여 카드뮴과 구리로 오염된 토양을 처리하기 위해 최적의 유기산 및 무기산 용출제 선정 실험을 batch 및 column test를 통하여 수행하였다. 널리 알려진 EDTA와 비교한 Citric acid는 저분자 유기산 용출제로 구리와 카드뮴의 제거효율이 EDTA를 제외한 다른 유기산 용출제에 비해 처리효율이 높았으며, 탄산은 독성이 가장 낮으면서 토양공극효과를 동시에 수반할 수 있는 무기산 용출제로 확인되었다. 최적의 유/무기산 혼합용출제는 citric acid와 탄산의 혼합 용출제였으며, 최적 농도비는 citric aicd:탄산 = 10:1이었다. 이때의 카드뮴과 구리의 제거효율은 각각 46%와 39%이였다. 탄산은 공극 막힘 현상을 완화시키는 역할으 하는 것으로 확인되었으며, 이는 EDTA + 탄산과 citric acid+탄산에서 용출제의 유량이 점차 증가하는 것을 확인하였따. 따라서, 유/무기산 혼합 용출제는 카드뮴 및 구리로 오염된 토양 처리를 위한 세정 복원기법의 실제현상 적용 시 발생하는 토양공극 막힘 연상을 개선시켜 줄 수 있다.
본 연구의 목적은 마그네슘-철 층상이중수산화물(Mg-Fe LDH)을 이용하여 인공 지하수에서 바이러스를 제거하는 것이다. Mg-Fe LDH를 이용한 박테리오파지 T7의 제거를 관찰하기 위하여 다양한 실험조건에서 회분실험을 실시하였다. 실험 결과, Mg-Fe LDH에 의한 T7 제거는 빠른 반응으로써, 2~3시간 안에 평형에 도달하였다. Mg-Fe LDH의 T7 제거능은 $1.57{\times}10^8pfu/g$이었고, 제거율은 96%이었다. 또한, pH 6.2~9.1 범위에서 용액 pH가 T7 제거에 미치는 영향은 미미하였다. 음이온들($SO_4^{2-}$, $CO_3^{2-}$, $HPO_4^{2-}$)이 T7 제거에 미치는 영향은 중요하였는데, 이유는 이들 음이온들이 LDH상의 흡착지점에 T7과 경쟁하기 때문이다. 반면, 질산염($NO_3^-$)이 T7 제거에 미치는 영향은 미미하였다. 본 연구에 의하면, Mg-Fe LDH는 흡착제로써 수처리 과정에서 바이러스제거에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
퍼클로레이트($ClO_4^-$)는 지표수 및 토양/지하수에서 검출되는 오염물이다. 미생물은 퍼클로레이트를 무해한 최종산물로 환원시킬 수 있으므로 퍼클로레이트제거는 미생물을 이용한 방법이 가장 적절한 것으로 알려졌다. 미생물이 퍼클로레이트를 환원시키기 위해서는 전자 공여체가 필요하다. 퍼클로레이트를 환원하기 위한 기존의 기술들은 전자 공여체로서 유기물을 사용하는 종속영양방식의 퍼클로레이트환원세균을 사용한다. 그래서 종속영양 방식으로 퍼클로레이트를 연속 제거하기 위해서는 지속적으로 유기물을 공급해야 하므로 처리비용이 많이 든다. 본 연구에서는 원소 황 입자와 활성 슬러지를 이용하여 독립영양방식의 퍼클로레이트제거가능성을 조사하였다. 입자상 황은 비교적 값이 저렴하고 활성 슬러지는 하수처리장으로부터 쉽게 구할 수 있는 장점이 있다. 회분배양 실험결과 활성 슬러지 미생물은 전자 공여체로서 황 입자가 존재할 때 퍼클로레이트를 제거할 수 있다는 것이 증명되었다. 이러한 퍼클로레이트 분해는 퍼클로레이트가 분해됨에 따라 생성되는 Cl-의 몰 농도를 통해 검증할 수 있었다. 독립영양방식의 $ClO_4^-$ 제거공정에 사용된 황 입자의 표면에 간균 형태의 미생물들이 존재한다는 것을 주사전자현미경을 통해 관찰하였다. 그래서 황 입자가 생물막을 형성하기 위한 담체로도 작용할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 황입자가 첨가된 $ClO_4^-$ 분해성 농화 배양으로부터 채취한 생물막의 미생물군집조성은 접종균으로 사용된 활성 슬러지의 그것과는 다름이 DGGE 분석결과 나타났다.
본 연구에서는 소나무 종류인 Pinus densiflora로부터 채취한 수피를 이용하여 수용액으로부터 구리 제거를 위한 회분식 흡착 실험을 수행하였다. 구리 흡착에 수피의 화학적 처리가 미치는 효과를 알아보기 위해 1 N 수산화나트륨(NaOH)과 1 N 염산(HCl)을 이용하여 전처리하였다. 구리 농도가 100 mg/L이고 pH가 $3\sim6$인 수용액에서 수산화나트륨(NaOH)을 이용한 수피의 화학적 전처리는 구리의 흡착량을 $139\sim184%$ 정도 증가시키는 효과를 나타냈으나, 염산(HCl)을 이용한 수피의 전처리는 구리의 흡착량을 $37\sim42%$ 정도 감소시키는 효과를 나타냈다. 대체적으로 수피에 의한 구리 흡착은 pH $5\sim6$에서 최대 흡착량을 나타내기는 하였으나, 주어진 pH 범위내에서 수용액의 pH가 구리 흡착에 미치는 효과는 크지 않았다. 수피의 구리 흡착은 유사 2차 동역학 모델로 설명이 가능하였으며, 수산화나트륨(NaOH)으로 전처리한 수피의 경우 초기 농도가 100 mg/L에서 2배로 증가함에 따라 유사 2차 동역학 모델식으로부터 계산된 흡착량$(q_e)$은 6.58 mg/g에서 12.77 mg/g로 증가한 반면에 속도 상수$(k_2)$는 0.284 g/mg/min에서 0.014 g/mg/min으로 감소하였다. 수피의 구리 흡착특성은 Langmuir와 Freundlich 등온식에 의해 모두 잘 표현되는 것으로 나타났다. 수피에 존재하는 카르복실산(carboxylic acid, RCOOH)이 구리 이온의 흡착에 관여하는 것이 확인되었으며, 특히 수산화나트륨을 이용하여 전처리한 수피에서 나타나는 구리의 높은 흡착효율은 수피에 존재한 에스테르(ester) 화합물과 카르복실산(carboxylic acid) 화합물이 가수분해되어 생성된 카르복실산 염(sodium carboxylate) 때문인 것으로 판단되었다.
캐오리나이트, 일라이트, 녹리석의 중금속(Pb, Cu, Zn, Cd) 흡착에 다양한 실험적 변수의 영향을 박스-벤켄(Box-Benken)모델을 이용한 통계 모델링을 실시하였다 중금속 흡착에 미치는 변수로 pH, 중금속의 초기농도, HCO3 (혹은 K)농도를 변수로 하고, 각 실험변수의 농도를 3차원으로 설정하여 모델에 근거한 벳치실험과 3차원 통계모델링을 실시하였다. 아울러 일라이트에 한하여 pH변화에 따른 중금속의 흡착특성을 알아보았다. 통계적 해를 얻기 위하여 SAS 프로그램을 이용하여 표면반응 분석을 통하여 실시하였다 중금속의 흡착에 영향을 미치는 가장 큰 변수는 pH이며, 그다음 중금속의 초기 농도와 중탄산(혹은 K성분)의 농도가 실험적 조건에 따라서 서로 다른 영향력을 보인다. 점토광물에 따른 중금속 흡착능력의 차이는 크지 않지만 일라이트의 경우 중금속의 초기농도에 따라서 흡착율에 상당한 차이를 보인다. 일라이트의 중금속 흡착에 K 성분이 흡착경쟁에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 중금속간의 흡착경쟁은 Cu>Pb>>Zn>Cd의 순서를 보인다. 중금속 흡착에 점토광물의 광물학적 영향보다는 수용액의 화학적 조건이 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 통계모델에 근거한 흡착모델링은 흡착결과를 3차원으로 효과적으로 표현할 수 있으며, 실험적 노력을 경감할 수 있는 효과적인 방법으로 판단된다.
파쇄한 소나무와 참나무를 수중에서 Pb(II) 제거를 위한 흡착제로서 적용성을 검토하였다. 접촉시간, 초기 Pb(II) 농도, pH, 경쟁이온, 그리고 흡착제 주입량이 Pb(II) 흡착에 미치는 영향을 파악하기 위하여 회분 흡착 실험을 수행하였다. 동역학적 실험 결과, 소나무와 참나무에 Pb(II) 흡착은 유사 1차 모델과 유사 2차 모델 모두 적합한 것으로 나타났다. 평형 흡착 실험 결과는 결정계수가 소나무의 경우 0.956, 참나무의 경우 0.950으로 Freundlich 모델이 적합한 것으로 나타났다. 소나무와 참나무의 Pb(II) 최대 흡착양은 각각 16.853과 27.989 mg/g으로 나타났다. pH가 3에서 9로 증가함에 따라서 소나무와 참나무에 Pb(II) 흡착은 증가하였다. $Na^+$, $Ca^{2+}$, 그리고 $Al^{3+}$와 같은 양이온의 존재는 Pb(II) 흡착을 감소시켰다. Pb(II) 흡착은 증류수 조건에서 보다 해수에서 흡착량이 컸으며, 이는 해수에 존재하는 $CO{_3}^{2-}$와 $OH^-$ 이온이 Pb(II)와 화합물을 형성하기 때문이다. 본 연구를 통해서 Pb(II)로 오염된 물 정화에 소나무와 참나무가 활용될 것으로 판단된다.
활성(活性)슬러지가 팽화(膨化)를 하였거나 환기조내(環氣槽內)의 MLSS 농도(濃度)가 높은 경우, 종래(從來)의 중력침전법(重力沈澱法)으로는 슬러지의 분리(分離)가 어렵다. 이 문제(問題)의 해결책으로 가압부상법(加壓浮上法)을 이용(利用)하는 방법(方法) 연구(硏究)하였다. 가압부상법(加壓浮上法)의 효과(效果)에 영향(影響) 주는 인자중(因子中) 중요(重要)하다고 생각되는 환기조내(環氣槽內)의 MLSS 온도(溫度), 슬러지의 성상( 性狀), 가압수량비(加壓水量比), 압력(壓力)의 변화(變化)에 따른 가압부상법(加壓浮上法)의 효율(效率)에 관하여 회분식(回分式) 실험(實險)과 연속식(連續式) 실허(實驗)을 실시하여 다음과 같은 결과(結果)를 얻었다. 활성(活性)슬러지가 혼합액(混合液)의 분리(分離)가 종래(從來)의 중력침전법(重力沈澱法)으로는 어려운 경우에도 가압부상법(加壓浮上法)은 매우 좋은 효과(效果)를 나타낸다. 가압부상법(加壓浮上法)에는 한계(限界) 가압수량비(加壓水量比)가 존재(存在)하며 이 한계치(限界値)는 압력(壓力)에 따라 변화(變化)한다. 압력(壓力)은 단지 가압수량비(加壓水量比)에만 영향(影響)을 미치고 그 외(外)의 가압부상(加壓浮上) 효율(效率)에는 거의 영향(影響)이 없다. 연속식(連續式) 실험(實驗)이 회분식(回分式) 실험(實驗)보다 다소 효율(效率)이 떨어진다.
본 연구에서는 액상당밀을 외부탄소원으로 이용하는 탈질미생물 Pseudomonas sp. KY1의 탈질능력을 확인하고 최적의 C/N 비율을 도출하였다. 회분식 실험 결과, C/N 비율 3/1에서 $0.0263hr^{-1}$의 유사1차반응상수가 도출되었고, 이 비율에서 100 mg-N/L의 초기 질산성질소는 실험시작 후 약 100시간 이내에 약 80%의 제거율을 보였다. C/N 비율 3/1의 컬럼 실험에서 초기 질산성질소 농도 100 mg-N/L의 오염수(유속 0.3 mL/min)는 실험시작 후 172시간(35 PV) 이후부터 실험 종료 시(62 PV)까지 최대 95%의 탈질효율을 보였고, 이 비율에서 2차 오염원으로 작용할 수 있는 잔류당밀의 농도를 최소화(125~180 mg-COD/L) 할 수 있었다.
본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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