• Korean Chemical Engineering Research
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• 제58권1호
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• pp.84-91
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• 2020

염기성 폴리올 및 식용유 정제에 사용하는 합성 규산마그네슘의 효율성은 정제능력과 여과속도를 통해 평가되며, 규산마그네슘의 입도 및 표면적에 따라 영향을 받는다. 본 연구에서는 합성변수인 반응온도, 주입속도, 주입순서(Si, Mg), Mg/Si의 반응몰비가 규산마그네슘의 입도에 미치는 영향을 조사하였다. 합성된 규산마그네슘은 합성공정, 분쇄공정, 정제공정으로 비교 분석되었다. 합성공정에서 반응 온도와 주입 속도는 규산마그네슘의 평균입도 변화에 영향을 주지않는 반면, Mg/Si의 반응몰비와 주입 순서는 평균입도 변화에 주된 요인으로 작용하였다. 합성 후 규산마그네슘의 평균입도는 반응몰비가 0.125에서 0.500로 증가할 때 Mg 주입 시 약 54.4 ㎛에서 63.1 ㎛로 약 8.7 ㎛ 증가하였고, Si 주입 시 47.3 ㎛에서 52.1 ㎛로 약 4.8 ㎛ 증가하였다. 주입 순서 별 평균입도를 비교해보면 Mg 주입 시 59.1 ㎛, Si 주입 시 48.4 ㎛로 약 10.7 ㎛의 평균입도 차이를 보였으며 Mg을 주입하는 조건에서 약 2배 빠른 수세여과속도가 관찰되었다. 즉, 입도가 증가함에 따라 여과 시간이 단축되고 수세여과속도 증가로 생산성 향상에 기여할 수 있었다. 여과 후 분리된 cake형태의 규산마그네슘은 건조과정을 통해 단단한 고형체가 되고 분쇄공정을 통해 분말형태의 흡착제로 사용된다. 건조된 규산마그네슘의 물리적 강도가 감소함에 따라 분말의 평균입도가 감소하고, 이 강도는 반응몰비에 영향을 받는 것을 확인하였다. Mg주입 시 Mg/Si의 반응몰비가 증가함에 따라 규산마그네슘의 물리적 강도가 감소하여 분쇄 후 평균입도가 합성 후 평균입도에 비해 약 40% 감소하는 것을 관찰하였다. 이러한 강도감소는 평균입도 감소와 분쇄 후 미분량의 증가로 정제능력의 향상을 가져왔지만 정제여과속도 감소를 가져왔다. Mg 주입 시 반응몰비가 0.125에서 0.5로 증가할 동안 정제능력은 약 1.3 배가 증가하였으나 정제여과속도는 약 1.5 배가 감소하였다. 따라서 규산마그네슘의 생산성 향상을 위해서는 Mg/Si의 반응몰비를 증가시켜야 하지만, 폴리올의 정제여과속도를 증가시키기 위해선 반응몰비를 감소시켜야 한다. 규산마그네슘의 합성변수 중 주입순서와 Mg/Si의 반응몰비는 합성 후 평균입도와 분쇄 후 평균입도 및 미분량 변화에 영향을 주는 주요인자로 생산성 및 정제능력을 결정짓는 중요한 합성변수이다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제24권4호
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• pp.324-331
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• 2009

박피 알양파(PWO)를 HA 농도별 침지시간별로 각각 세척한 후 LDPE bag에 포장하여 $10^{\circ}C$와 $35^{\circ}C$에서 저장하여 미생물분석, 표면색 및 관능적 품질변화를 조사하였다. 저장초기 총균수의 경우 1분간 침지 후 $10^{\circ}C$에서 저장한 처리구 H-II는 $2.60\;{\pm}\;0.18\;log\;CFU/g$이었고, 침지시간 3분 으로 처리한 경우 $2.10\;{\pm}\;0.18\;log\;CFU/g$로 대조구에서 보다 적게 나타났다. 처리구 H-III의 총균수는 저장 4일부터 검출되었다. HA로 처리한 PWO의 저장기간 중 총균수의 경우 침지시간이 길수록, 차아염소산 농도가 증가할수록, 저장온도가 낮을수록 적은 폭으로 증가하였다. 모든 처리구에서 E. coli는 검출되지 않았다. 저장기간 중 모든 처리구의 L값은 감소하였고 a와 b값은 증가하였다. HA 처리농도가 증가할수록 L값의 감소폭과 a값과 b값의 증가폭은 적게 나타났다. 관능적 품질평가 결과, 외관은 $35^{\circ}C$저장 보다 $10^{\circ}C$에서의 평가가 높게 나타났다. $10^{\circ}C$에서 저장 12일차의 관능적 품질평가 결과, 무처리구와 처리구 H-III의 외관평가는 유의적으로 가장 높게 나타났다(p < 0.05). 양파특유의 향평가는 외관과 유사한 경향을 보였으며, 저장 8일차부터 처리구 H-II와 H-III간에는 유의적인 차이가 없었다(p < 0.05). 이상의 결과를 종합해 볼 때 유통기한 연장을 위하여 PWO의 세척공정에 HA을 50 ppm 이상 사용하여 $10^{\circ}C$에서 저장하는 것이 안전성 및 품질 향상에 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국농림기상학회지
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• 제19권3호
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• pp.153-163
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• 2017

데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제13권5호
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• pp.57-73
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• 2008

논산 북부지역의 천부 및 암반 지하수는 질산성 질소 농도가 최고 49 mg/L이고, 22%의 시료가 먹는물 수질기준을 초과해 질산성 질소 오염이 심각함을 보여 주었다. 토지 이용 별로 통계적으로 의미있는 농도 차이를 보여 토지 이용이 이 지역 질산성 질소 오염에 대한 주요 지배 요인임을 지시하였다. 이 지역의 질산성 질소 오염을 예측하기 위해 토양 특성, 지형 구배, 토지 이용 등의 지표 수리지질 인자, 관정의 심도와 고도 등의 관정 제원 인자와 현장수질(T, pH, DO, EC)을 변수로 하며, 천부 지하수와 암반 지하수의 두 그룹으로 나누어 다중 회귀 분석을 실시하였다. 수리지질 인자는 관정을 중심으로 하는 원형 버퍼내에서 차지하는 면적 비율을 구하여 변수로 결정하였다. 회귀 분석은 가능한 모든 변수 조합에 대해 실시하였으며 모형의 수정 결정 계수 기준으로 최적 모형을 선정하였다. 수리지 질 인자를 이용한 회귀 분석에서 버퍼 반경에 따라 천부지하수는 50 m, 암반지하수는 300 m에서 가장 높은 결정 계수가 나타났다. 천부 지하수는 암반 지하수보다 높은 결정계수를 보여 지표 수리지질 인자에 더 민감함을 보여 주었다. 천부 지하수에서는 토지 이용, 암반 지하수에서는 토양 특성이 주요 변수였고, 토지 이용 중 주거 지역은 두 그룹에서 모두 중요 변수였다. 수리지질 인자와 현장 수질 항목을 사용한 회귀 분석에서는 천부지하수에서는 EC, 논지역, pH 등이, 암반 지하수에서는 DO, EC, 자연지역 등이 주요 변수였다. 현장 수질 항목이 수리지질 인자보다 월등히 강한 설명력을 보여 일상적으로 측정되는 현장 수질 항목이 질산성 질소 오염 평가에서 개별 관정에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있음을 보여 주었다. 이번 연구에서 결정된 최적 버퍼 반경은 관정으로의 오염 물질 유입 시간 추정에 활용될 수 있다.

• 한국토양비료학회지
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• 제39권5호
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• pp.253-258
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• 2006

수원시에 위치한 농업과학기술원 시험포장인 고평통의 식양토와 본량통의 사양토에서 고추를 재배하였다. 식양토와 사양토의 2개 토성을 대상으로 토양 검정한 NPK 시비에 돈분퇴비 $25Mg\;ha^{-1}$를 각 각 시용하였다. 토양의 $N_2O$ 배출량 측정을 한 후 동시에 $N_2O$ 배출에 기여하는 토양수분, 무기태 질소, 지온 등을 측정하였고, 토양수분은 관수시점인 -50 kPa내의 범위로 한정하여 토양의 $N_2O$ 배출량을 실제 측정하였다. 온실가스 배출량을 예측하기 위해 영국의 경험 모델을 이용하여 $N_2O$ 배출의 예측값과 실측값을 비교 분석하였다. $N_2O$ 배출의 실측량과 무기태 질소($NO_3{^-}+NH_4{^+}$)의 관계에서 무기태 질소($NO_3{^-}-N+NH_4{^+}-N$)가 $10mg\;kg^{-1}$ 이하에서 $N_2O$ 배출량이 $1{\sim}10g\;N_2O-N\;ha^{-1}day^{-1}$로 나타나 $N_2O$ 배출에 대한 무기태질소 ($NO_3{^-}-N+NH_4{^+}-N$)의 한계선을 구분할 수 있었으며, 실측값인 토양온도와 WFPS(water filled pore space) 관계에서도 경험 모델의 배출 추정식인 (% WFPS)+{$2{\times}$토양온도($^{\circ}C$)}=90, (% WFPS)+{$2{\times}$토양온도($^{\circ}C$)}=105를 증명 하였다. $N_2O$ 배출의 실측량과 예측량을 1:1 대응한 결과, 식양토와 사양토 각 r=0.962, r=0.974로 나타났다. 고추밭의 $N_2O$ 배출량을 분석한 결과, 예측량과 작기 기간 전체 $N_2O$ 배출량의 비교에서 예측량은 식양토에서 12.2%가 낮게 평가 되었고, 사양토에서는 30%가 높게 평가 되었다. 그리고 토양 파라메타 분석 동시에 1주일에 1회 $N_2O$가스를 포집한 $N_2O$ 배출량에서는 식양토 27.1, 사양토 14.7%가 높게 평가 되었다. 향후 경험 모델의 정밀도를 높이기 위해서는 국내 작물재배환경에 맞는 파라메타의 수정이 필요하며 다양한 작물을 대상으로 연구가 있어야 할 것으로 생각한다.