본 연구는 울산소재 석유공장의 건조시설에서 발생하는 가스를 스크러버(Scrubber)로 최종 처리하여 배출되는 저 농도의 유해가스와 산 처리 시설에서 발생되는 고 농도로 발생하는 유해가스를 대상으로 연구하였다. 공정별로 벤젠(Benzene), 톨루엔(Toluene), 자일렌(Xylene) 및 총휘발성유기화합물(TVOCs)을 대상으로 측정하였으며 농도 측정은 TVOCs 측정기와 GC-MSD를 이용하여 SAP 전 후단의 TVOCs와 BTX의 농도를 측정, 분석하여 제거효율을 평가하였고, SAP 반응기는 5 단계로 구성하여 실험을 수행하였다. 슬라이딩 아크 프라즈마(slidind arc plasma) 반응기의 단수별에 따른 TVOCs 농도 변화는 유입 TVOCs 농도의 변화에 따른 처리효율 결과 481 ppm 미만에서 94.83%, 481 ppm 이상일 경우에는 1단에서는 89.07% 2단에서는 약 91% 이상으로 처리되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 석유화학공정 및 제조시설에서 SAP 공정을 통한 VOCs 제거에 대한 연구 및 기술개발의 기초가 되어 VOCs의 보다 안정적인 처리와 다양한 기술개발에 효과가 있을 것으로 기대해 본다.
벤젠은 발암성을 가진 유해성 대기 오염물질로 특별한 관리가 필요하다. 특히 벤젠은 실외 뿐만 아니라 실내에서도 존재하기 때문에 실내외를 구분하여 적절한 처리 방법이 요구된다. 실외의 공정에서 배출되는 VOC는 촉매 산화법을 통하여 $300-400^{\circ}C$에서 제거하는 것이 바람직하지만, 실내의 경우는 $100^{\circ}C$ 이하 혹은 실온에서 제거되는 것이 바람직하다. 본 총설은 촉매산화법, 촉매오존산화법 등 다양한 촉매 벤젠 산화법의 최근 동향을 다루고 있으며, 특히 저온산화반응을 위해 Mn 기반 촉매에 중점을 두고 조사하였다. Mn 기반 촉매는 다른 귀금속 촉매에 비하여 경제적으로 매우 이로우며, 특히 다양한 제조법을 적용하여 보다 효율적인 Mn 기반 벤젠 제거 촉매가 개발되고 있다. 또한 오존을 이용하여 $100^{\circ}C$ 이하, 특히 상온에서도 효율적으로 벤젠을 제거할 수 있기 때문에, Mn 기반 촉매의 효율성은 더욱더 증가할 것으로 판단된다.
목섬유 단열재는 친환경 고단열성에 기인하여 저에너지 및 쾌적하고 안전한 주거 공간 형성을 위한 핵심 건축재료로 고려된다. 본 연구에서는 서로 다른 접착제로 제조한 단열재용 저밀도섬유판의 폼알데하이드(HCHO) 총휘발성유기화합물(TVOC) 방출 및 화염에 의한 연소 형상을 조사하였다. 멜라민 요소 폼알데하이드(MUF), 페놀 폼알데하이드(PF), emulsified methylene diphenyl diisocyanate (eMDI) 및 라텍스 수지 접착제 등으로 제조한 저밀도섬유판 4종의 HCHO TVOC 방출 특성 및 연소 형상은 각각 챔버법과 화염실험을 통하여 분석하였다. 그 결과 MUF, eMDI, 라텍스 수지 접착제로 제조한 저밀도섬유판들은 Super $E_0$급의 우수한 HCHO 저방출 성능을 나타냈다. 반면 PF 수지로 제조된 저밀도섬유판은 $E_0$급 성능을 나타내었다. TVOC 방출량은 모든 저밀도섬유판이 국내 실내공기질 기준(이하 $400{\mu}g/m^2{\cdot}h$)을 만족하였으며, 기존 석유계 합성원료 기반의 단열재보다 낮은 수치를 나타냈다. 그중에서도 특히 eMDI 수지 접착제로 제조한 경우에서는 HCHO 및 TVOC 방출량이 각각 $0.14mg/{\ell}$, $12{\mu}g/m^2{\cdot}h$로 가장 낮게 측정되었다. 그러나 eMDI로 제조한 저밀도섬유판에서 방출된 VOC의 성분을 조사한 결과, 톨루엔 성분($3{\mu}g/m^2{\cdot}h$)이 소량 검출되었다. 화염에 의한 연소시험에서는 MUF 수지 접착제로 제조한 저밀도섬유판이 다른 경우에 비하여 연소 후 비교적 가장 양호한 형상을 나타내었다. HCHO 및 TVOC 방출 특성, 연소 형상을 고려하였을 때 단열재용 저밀도섬유판은 MUF 수지 접착제가 가장 적합할 것으로 판단된다.
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
벤젠과 톨루엔을 활성탄에 흡착하는 공정을 개발하기 위한 기초 실험을 수행하였다. 정적흡착실험은 온도와 압력의 변화에 따른 벤젠과 톨루엔의 흡착특성을 연구하였다. 흡착제로는 활성탄 12~20mesh와 20~40mesh를 사용하였으며 흡착질로는 벤젠, 톨루엔, 질소를 사용하였다. 실험결과는 Langmuir isotherm으로 fittimg하였고, 온도의존성을 계산하였고, 흡착열과 흡착상수를 얻었다. 이성분 정적흡착실험에서는 Langmuir isotherm parameter들이 Extended Langmuir isotherm에 일반적으로 적용할 수 있는 지를 확인하였다. 이때 사용한 실험기법은 기존의 방법에서처럼 흡착 전후의 기상의 몰분율을 측정하여 실험하는 방법이 아닌 압력변화반을 측정하는 정용적법에 기초한 방법을 사용하였다. 동적흡착실험올 수행하여 실험결과를 전사모사로부터 얻어진 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 공정에서 흡착조건을 결정할 수 있는 기본 데이터를 획득할 수 있었다.
Akter, Md. Parvez;Mekhilef, Saad;Tan, Nadia Mei Lin;Akagi, Hirofumi
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제10권1호
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pp.165-175
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2015
Energy storage system has been widely applied in power distribution sectors as well as in renewable energy sources to ensure uninterruptible power supply. This paper presents a model predictive algorithm to control a bidirectional AC-DC converter, which is used in an energy storage system for power transferring between the three-phase AC voltage supply and energy storage devices. This model predictive control (MPC) algorithm utilizes the discrete behavior of the converter and predicts the future variables of the system by defining cost functions for all possible switching states. Subsequently, the switching state that corresponds to the minimum cost function is selected for the next sampling period for firing the switches of the AC-DC converter. The proposed model predictive control scheme of the AC-DC converter allows bidirectional power flow with instantaneous mode change capability and fast dynamic response. The performance of the MPC controlled bidirectional AC-DC converter is simulated with MATLAB/Simulink(R) and further verified with 3.0kW experimental prototypes. Both the simulation and experimental results show that, the AC-DC converter is operated with unity power factor, acceptable THD (3.3% during rectifier mode and 3.5% during inverter mode) level of AC current and very low DC voltage ripple. Moreover, an efficiency comparison is performed between the proposed MPC and conventional VOC-based PWM controller of the bidirectional AC-DC converter which ensures the effectiveness of MPC controller.
Dye-sensitized solar cells (DSSCs) have attracted considerable attention on account of their high solar energy-to-conversion efficiencies and low cost processes compared to conventional p-n junction solar cells. The mechanism of DSSC is based on the injection of electrons from the photo excited dyes into the conduction band of the semiconductor electrode. The oxidized dye is reduced by the hole injection into either the hole conductor or the electrolyte. Thus, the light harvesting effect of dye plays an important role in capturing the photons and generating the electron/hole pair, as well as transferring them to the interface of the semiconductor and the electrolyte, respectively. We used the organic fluorescence materials which can absorb short wavelength light and emit longer wavelength region where dye sensitize effectively. In this work, the DSSCs were fabricated with fluorescence materials added $TiO_2$ photo-electrode which were sensitized with metal-free organic dyes. The photovoltaic performances of fluorescence aided DSSCs were compared, and the recombination dark current curves and the incident photon-to-current (IPCE) efficiencies were measured in order to characterize the effects of the additional light harvesting effect in DSSC. Electro-optical measurements were also used to optimize the fluorescence material contents on TiO2 photo-electrode surface for higher conversion efficiency (${\eta}$), fill factor (FF), open-circuit voltage (VOC) and short-circuit current (ISC). The enhanced light harvesting effect by the judicious choice/design of the fluorescence materials and sensitizing dyes permits the enhancement of photovoltaic performance of DSSC.
본 연구는 MEK, MIBK와 BTX 혼합물을 미생물 컨소시엄을 통하여 biofilter를 이용한 이 들 화합물에 대한 제거율을 파악해 봄으로써, 추후에 pilot plant scale을 설계하는 기본 변수로 활용하고자 한다. 미생물의 적응기간인 초기 2일까지의 제거효율은 변화의 폭이 다소 적었으나 3일 이후부터 급상승하여 4일 이후부터 높은 제거효율을 나타내었다. 또한, 혼합 VOCs의 유입 농도에 변화를 주어 이에 대한 biofilter의 운진시간에 따른 제거율의 변화에 있어서도 VOCs 유입에 대하여 초기에는 낮은 처리효율을 보여주었으나 1일이 경과한 후 높은 제거효율을 보였다. 본 연구에서는 처리할 VOCs 물질의 유입 농도 변화에 상관없이 높은 처리효율을 나타냈다 이는 biofilter 에 처음으로 적용한 섬유상 담체의 표면에 운전기간동안 미생물들이 지속적으로 부착되어 유입되는 VOCs 물질에 대한 적응기간을 단축시킬 수 있었던 것으로 사료된다.
The measurement of VOSCs(volatile organic sulfur compounds) in the air is nowadays a very important environmental research field. It is, however, very difficult because the concentration of the VOSC in ambient air is usually very low and the high reactivity makes it difficult to keep in container without loss of recovery. In this study, sampling method with cryogenic preconcentration is evaluated for analysis of atmospheric VOSC such as $CH_3SH,\;CH_3CH_2SH,\;CH_3SCH_3,\;CS_2,\;CH_3SSCH_3,\;CH_3SCH_2SCHA_3,\;and\;C_2H_5SSC_2H_5$ analyzed by GC-MS or GC-FID. Repeatabilities of measurement accompanied with preconcentration for 3-successive runs were in the range of 0.2~1.0% as a relative standard deviation. Stabilities up to 13 days were measured in 6 L canister and 10 L tedlar bag filled with VOSCs in ppb level. Higher stability was observed in tedlar bag as compared to canister with glass coated inner walls, and thiol compounds show dramatic losses in canister within 2~3 days. It is found that recovery over 70% was obtained in a week for all tested VOSCs when the compounds from ambient air matrix were stored in tedlar bag. It is also found that the stabilities of VOSCs are depending on humidity and coexisting compounds in matrix gas due to sample adsorption onto inner surface and reactivity. The results indicate the possibility and limitations of VOSC analysis in ambient air using container sampling method with cryogenic preconcentration.
Objectives: The aim of this study was to assess exposure to VOCs and PAHs and the health effects on volunteers who participated in an oil spill cleanup in Yeosu. Methods: Atmospheric VOCs were evaluated in the vicinity of the accident site and questionnaire surveys were conducted to identify personal characteristics and acute health symptoms of clean-up workers seven days after the accident. The levels of metabolites of VOCs (t,t-MA, HA, PGA, MA, MHA) and PAHs (2-NAP, 1-OHP, 2-HF, 1-HPH), oxidative stress markers (TABARS, 8-OHdG) in the urine of workers were analyzed. Their correlation was determined by multiple regression analysis with SAS ver. 9.4. Results: Although the concentration of atmospheric VOCs in the residential areas were low at the time of survey, the levels of VOCs and PAHs metabolites in clean-up workers were higher than those in the control group after clean-up activities. The levels of urinary VOC and PAH metabolites were significantly increased after clean-up compared to those measured before participation. The thiobarbituric acid reactive substance (TBARS) concentrations were also increased and showed significant correlations with those of metabolites of benzene. Conclusion: This study shows that oil spill clean-up activities affect exposure to VOCs and PAHs and the health of clean-up workers. The results suggest the need for check-ups of participants in oil spill cleaning work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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