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한국화학공학회> 화학공학> 기계학습 기반의 가스폭발위험범위 예측모델에 관한 연구

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기계학습 기반의 가스폭발위험범위 예측모델에 관한 연구

A Study on Predictive Models based on the Machine Learning for Evaluating the Extent of Hazardous Zone of Explosive Gases

정용재 ( Yong Jae Jung ) , 이창준 ( Chang Jun Lee )
  • : 한국화학공학회
  • : 화학공학 58권2호
  • : 연속간행물
  • : 2020년 04월
  • : 248-256(9pages)
화학공학

DOI


목차

1. 서 론
2. 연구내용
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결 론
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본 연구에서는 폭발위험장소의 방폭설비 설치를 위해 필요한 가스폭발위험범위 예측모델 개발을 수행하였다. 이를 위해 12개의 가연성가스에 대한 1,200개의 폭발위험범위 데이터를 생성하였다. 가스폭발위험범위를 출력변수로 설정하였고 데이터 생성과정에서 필요한 12개의 변수를 입력변수로 설정하였다. 다중 회귀, 주성분 회귀, 인공신경망 기법을 이용해 예측모델을 개발하였다. 각각 모델의 예측 성능을 비교한 결과, 평균절대퍼센트오차(MAPE)는 각각 44.2%, 49.3%, 5.7%이고 평균제곱근오차(RMSE)는 1.389 m, 1.602 m, 0.203 m로 나타났다. 결과를 통해 인공신경망이 가장 우수한 성능을 보여주었고 가스폭발위험범위 예측을 위한 최적 모델이라는 것을 확인하였다.
In this study, predictive models based on machine learning for evaluating the extent of hazardous zone of explosive gases are developed. They are able to provide important guidelines for installing the explosion proof apparatus. 1,200 research data sets including 12 combustible gases and their extents of hazardous zone are generated to train predictive models. The extent of hazardous zone is set to an output variable and 12 variables affecting an output are set as input variables. Multiple linear regression, principal component regression, and artificial neural network are employed to train predictive models. Mean absolute percentage errors of multiple linear regression, principal component regression, and artificial neural network are 44.2%, 49.3%, and 5.7% and root mean square errors are 1.389m, 1.602m, and 0.203 m respectively. Therefore, it can be concluded that the artificial neural network shows the best performance. This model can be easily used to evaluate the extent of hazardous zone for explosive gases.

UCI(KEPA)

I410-ECN-0102-2021-500-000934157

간행물정보

  • : 공학분야  > 화학공학
  • : KCI등재
  • : SCOPUS
  • : 계간
  • : 0304-128x
  • : 2233-9558
  • : 학술지
  • : 연속간행물
  • : 1963-2021
  • : 5303


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59권3호(2021년 08월) 수록논문
최근 권호 논문
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1교합형 동방향 이축압출기의 스크류 조합에 대한 고찰

저자 : 이시춘 ( Shichoon Lee ) , 김형수 ( Hyungsu Kim )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 305-315 (11 pages)

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교합형 동방향이축압출기는 고분자재료의 컴파운딩에 주로 사용되는 기계이다. 이축압출기는 가공하는 재료와 생산제품에 적합한 스크류 조합을 설계하여 품질과 생산성이 양호한 컴파운딩공정을 구축할 수 있다. 스크류조합을 구성하는 스크류와 니딩 엘리먼트의 종류, 형상 및 사양에 대하여 정리하였고, 각각의 엘리먼트가 조합될 때 고분자 수지의 가공성에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 범용수지의 대량생산에 보편적으로 적용되는 스크류 조합의 원리를 설명하였고, 피딩, 용융혼련 및 미터링영역에 적합한 스크류조합의 방향과 사례를 나열하였다. 액상첨가제나 무기필러의 사이드피딩, 반응압출, 탈기공정, 밝은 색상과 투명도가 요구되는 제품의 생산 및 겉보기비중이 낮은 재료의 가공 등 각각의 경우에 맞는 스크류조합의 방향과 원리를 제시하였다.


An intermeshing corotating twin screw extruder is mainly used for compounding polymeric materials. Twin screw extruder can adopt modular-type screw configurations, which directly controls the quality and productivity of the products. The types, shapes, and specifications of the screw and kneading elements are summarized, and the effects of screw configuration on the processabiliy of the materials are discussed. The principles of screw configuration universally applied to mass production of general-purpose resins are explained, and the guidelines of screw combination according to the roles of feeding, melt mixing, and metering zones are listed. The strategies of screw combination suitable for various cases, such as side feeding of liquid additives or inorganic fillers, reactive extrusion, devolatilization process, production of products requiring bright color and transparency, and processing of materials with low apparent specific gravity, are presented.

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2수환경 내 미세플라스틱 검출분석법 최신 동향 연구

저자 : 오수림 ( Soorim Oh ) , 이도균 ( Do Gyun Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 316-325 (10 pages)

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인간의 편의를 위해 생산된 플라스틱은 500년 이상 썩지 않고 생태계로 유입되어 육상 및 수생태계를 위협하고 있다. 2025년까지 2억 5천만 톤의 플라스틱이 바다로 유입될 것으로 예상되고, 2015년부터 미세플라스틱 관련 연구가 기하급수적으로 급증하고 있지만, 전 세계적으로 미세플라스틱 정의 및 분석 방법에 대한 표준화가 이뤄지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 미세플라스틱 분석방법 표준화를 위해 우선적으로 수환경에서의 미세플라스틱 분석방법의 최신 연구동향을 조사하여 프로세스 순으로 제시하였으며, 이에 대한 분석방향을 제시하고자 하였다. 추후 미세플라스틱 표준화를 위한 기초자료로써 활용 가능하며, 표준화 이후 더욱 효과적인 미세플라스틱 관리 정책이 마련될 것으로 기대한다.


Human-made plastics takes more than 500 years to break down and have been introduced into the ecosystem, threatening terrestrial and aquatic organisms. By 2025, there will be more than 250 million tons of plastics in the ocean. Although studies regarding microplastics have been exponentially increasing since 2015, international standards for defining the size classification for microplastics, as well as methods for qualitative/quantitative analysis have not been concluded yet. Thus, in this study, the latest trends in analytical methodologies have been reviewed. Further, the study suggests directions for future research approaches can be taken to analyze aquatic microplastics, which could be as useful information for establishing effective microplastic management policy via standardization in microplastic analysis.

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3수열 합성법으로 제조된 구형의 실리콘/탄소 음극소재의 전기화학적 특성

저자 : 최나현 ( Na Hyun Choi ) , 이종대 ( Jong Dae Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 326-332 (7 pages)

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본 연구에서는 수열 합성법을 이용하여 나노 실리콘이 포함된 구형의 탄소 복합체를 합성하고, 석유계 피치로 코팅하여 제조된 음극 소재의 전기화학 특성을 조사하였다. 수크로스의 몰 농도를 변화시켜 수열합성한 후, 유기 용매로 THF를 사용하여 피치로 코팅된 음극 복합소재를 제조하였다. 제조된 음극 소재는 SEM, EDS, XRD 및 TGA를 사용하여 물리적 특성을 분석하였으며, 1.0M LiPF6 (EC : DMC : EMC = 1 : 1 : 1 vol%) 전해액에서 사이클, 율속, 순환전 압전류 및 임피던스 테스트를 통해 리튬이차전지의 전기화학 성능을 조사하였다. 1.5 M의 수크로스와 피치를 사용하여 제조된 실리콘/탄소 소재는 구형 형태를 보였으며, 1756 mAh/g의 높은 초기 용량, 50 사이클 후 82 %의 용량 유지율 및 2 C/0.1 C에서 81%의 우수한 속도 특성을 확인할 수 있었다.


In this study, a spherical carbon composite material containing nano-silicon was synthesized using hydrothermal synthesis, and coated with petroleum pitch to prepare an anode material to investigate the electrochemical characteristics. Hydrothermal synthesis was performed by varying molar concentration, and the pitch was coated using THF as an organic solvent to prepare a composite material. The physical properties of anode materials were analyzed using SEM, EDS, XRD and TGA, and the electrochemical performances were investigated by cycle, C-rate, cyclic voltammetry and electrochemical impedance tests in 1.0 M LiPF6 electrolyte (EC : DMC : EMC = 1 : 1 : 1 vol%). The pitch-coated silicon/carbon composite (Pitch@Si/C-1.5) with sucrose of 1.5 M showed a spherical shape. In addition, a high initial capacity of 1756 mAh/g, a capacity retention ratio of 82% after 50 cycles, and an excellent rate characteristic of 81% at 2 C/0.1 C were confirmed.

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4PEMFC 고분자막의 화학적 내구성 평가시간 단축

저자 : 오소형 ( Sohyeong Oh ) , 조원진 ( Wonjin Cho ) , 임대현 ( Daehyeon Lim ) , 유동근 ( Donggeun Yoo ) , 박권필 ( Kwonpil Park )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 333-338 (6 pages)

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대형 상용차용 PEMFC 스택 내구성은 승용차용보다 5배 이상 되어야 한다. 승용차용 PEMFC 고분자막의 화학적 가속 내구성 평가(AST)를 대형 상용차용에 그대로 적용하면 AST 시간이 2,500시간 이상이 되는 문제점이 있다. DOE(Department of Energy)의 AST 시간을 단축시키기 위해 Cathode 가스로 공기대신 산소를 사용하여 고분자막의 화학적 내구성을 평가하였다. 본 연구에서는 Nafion XL을 고분자막으로 사용해 OCV, 90 ℃, RH 30%, H2 (Anode), 공기 또는 산소조건으로 가속 내구성을 평가하였다. DOE 내구 목표 기준 중 Short 저항 감소가 제일 빨리 나타났다. 공기 대신 산소를 사용함으로써 전극 열화의 영향을 적게 받으면서, 고분자막의 열화 속도를 가속화시켜 고분자막 내구성 평가시간을 절반 이하로 단축시켰다.


The durability of the PEMFC stack for large commercial vehicles should be more than 5 times that for passenger vehicles. If the Chemical Accelerated Stress Test (AST) of PEMFC(Proton Exchange Membrane Fuel Cells) membrane for passenger cars is applied as it is for large commercial vehicles, there is a problem that the AST time becomes more than 2,500 hours. In order to shorten the AST time of DOE (Department of Energy), the chemical durability of the polymer membrane was evaluated using oxygen instead of air as a cathode gas. In this study, Nafion XL was used as a polymer membrane to evaluate accelerated durability under OCV, 90?, RH 30%, H2/(air or oxygen) conditions. Among the DOE membrane durability target criteria, the decrease rate of short resistance was the fastest. By using oxygen instead of air, the degradation rate of the polymer membrane was accelerated while being less affected by electrode deterioration, reducing the polymer membrane durability evaluation time to less than half.

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5화학적/기계적 열화 병행방법에 의한 PEMFC 고분자막 내구성 평가

저자 : 임대현 ( Daehyeon Lim ) , 오소형 ( Sohyeong Oh ) , 정성기 ( Sunggi Jung ) , 정지홍 ( Jihong Jeong ) , 박권필 ( Kwonpil Park )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 339-344 (6 pages)

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고분자 전해질 연료전지(Proton Exchange Membrane Fuel Cell, PEMFC) 내구성 향상을 위해서 고분자막의 내구성을 짧은 시간에 정확히 평가하는 것은 중요하다. 최근에 미국 에너지부(Department of Energy, DOE)에서 고분자막의 화학적 내구성과 기계적 내구성을 결합해 평가하는 프로토콜을 보고하였다. 이 프로토콜은 개회로전압(Open Circuit Voltage, OCV) 유지 상태에서 가습/건조를 반복함으로써 화학적/기계적 열화를 고분자막에 가한다. OCV 변화 반복에 따른 전극 열화의 영향을 많이 받고 평가시간이 장시간인 점들이 이 프로토콜의 문제점이다. 본 연구에서 DOE 프로토콜의 다른 조건들은 그대로 두고 양극(Cathode) 가스로 공기 대신 산소를 사용함으로써 내구평가 시간을 408시간에서 144시간으로 단축시킬 수 있었다. 전압변화 사이클 횟수를 1/3로 감소시킴으로써 전압변화 사이클에 의한 전극열화는 종료 시점에서 공기에 비해 산소 사용 시 1/12로 감소시켜서, 고분자막 내구 평가를 보다 정확히 할 수 있게 하였다.


In order to improve the PEMFC (Proton Exchange Membrane Fuel Cell) durability, it is important to accurately evaluate the durability of the membrane in a short time. Recently, DOE (Department of Energy) reported a protocol that combines the chemical and mechanical durability of membranes to evaluate them effectively. This protocol applies chemical/mechanical deterioration to the membrane by repeating wet/dry while OCV (Open Circuit Voltage) holding. The problem of this protocol is that it is highly affected by electrode degradation due to change cycles in OCV and that the evaluation time is long. By using oxygen instead of air as the cathode gas while leaving the other conditions of the DOE protocol as it is, the durability evaluation time could be reduced from 408 hours to 144 hours. By reducing the number of voltage change cycles to 1/3, the electrode degradation due to the voltage change cycle was reduced to 1/12 when oxygen was used compared to air at the end, thereby enabling more accurate evaluation of polymer membrane durability.

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6LNG 냉열을 활용한 저압 액화 공기 생산 공정 설계 및 경제성 평가

저자 : 문하늘 ( Haneul Mun ) , 정근호 ( Geonho Jung ) , 이인규 ( Inkyu Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 345-358 (14 pages)

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본 연구에서는 액화천연가스(LNG; liquefied natural gas) 재기화 과정에서 버려지는 냉열을 회수하는 방법으로 액화 공기를 생산하는 공정을 개발하였다. 액화 공기는 LNG 수출국으로 운송하여 천연가스 액화를 위한 냉매를 부분적으로 대체하는 용도로 활용될 수 있다. 이를 위하여, 액화 공기는 LNG 운반선에 저장 가능한 압력을 만족하여야 한다. 따라서, 가장 널리 사용되는 멤브레인 탱크로 액화 공기를 운송하기 위해 약 1.3 bar에서 공기가 액체 상태로 존재할 수 있도록 설계하였다. 제안한 공정에서, 공기는 LNG와의 열교환 이후 추가적인 질소 냉매 사이클과의 열교환을 통해 과냉된다. LNG 운반선의 최대 용량만큼 액화 공기를 생산할 때 운송비용 측면에서 가장 경제적일 수 있으며, 천연가스 액화공정에서 활용할 수 있는 냉열이 많아지게 된다. 이를 비교하기 위하여, 동일한 1 kg/s의 LNG 공급 조건 하에서 기존 공정을 이용한 Base case와 제안공정 내 유입 공기 유량을 각각 0.50 kg/s, 0.75 kg/s, 1.00 kg/s으로 하는 Case1, Case2, Case3를 구성하고 열역학적 및 경제적 측면에서 분석하였다. 액화 공기 생산량이 많을수록 1kg의 생산량 당 더 많은 에너지가 요구되는 경향을 보였으며 Case3는 Base case 대비 0.18 kWh 높게 나타났다. 그 결과 Case3의 액화 공기 1 kg 당 생산 비용이 $0.0172 더 높게 나타났다. 그러나 액화 공기의 생산량이 증가함에 따라 1 kg 당 운송 비용이 $0.0395 감소하여 전체 비용 측면에서 Case3는 Base case에 비해 1 kg 당 $0.0223 적은 비용으로 액화 공기를 생산 및 운송할 수 있음을 확인하였다.


This study focuses on the development of the liquid air production process that uses LNG (liquefied natural gas) cold energy which usually wasted during the regasification stage. The liquid air can be transported to the LNG exporter, and it can be utilized as the cold source to replace certain amount of refrigerant for the natural gas liquefaction. Therefore, the condition of the liquid air has to satisfy the available pressure of LNG storage tank. To satisfy pressure constraint of the membrane type LNG tank, proposed process is designed to produce liquid air at 1.3bar. In proposed process, the air is precooled by heat exchange with LNG and subcooled by nitrogen refrigeration cycle. When the amount of transported liquid air is as large as the capacity of the LNG carrier, it could be economical in terms of the transportation cost. In addition, larger liquid air can give more cold energy that can be used in natural gas liquefaction plant. To analyze the effect of the liquid air production amount, under the same LNG supply condition, the proposed process is simulated under 3 different air flow rate: 0.50 kg/s, 0.75 kg/s, 1.00 kg/s, correspond to Case1, Case2, and Case3, respectively. Each case was analyzed thermodynamically and economically. It shows a tendency that the more liquid air production, the more energy demanded per same mass of product as Case3 is 0.18kWh higher than Base case. In consequence the production cost per 1 kg liquid air in Case3 was $0.0172 higher. However, as liquid air production increases, the transportation cost per 1 kg liquid air has reduced by $0.0395. In terms of overall cost, Case 3 confirmed that liquid air can be produced and transported with $0.0223 less per kilogram than Base case.

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7부유 분진의 정전압에 의한 최소착화에너지 위험성평가

저자 : 한우섭 ( Oue-sup Han )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 359-365 (7 pages)

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본 연구에서는 분진의 착화 특성 및 정전기 위험성 평가법을 실험적으로 조사하였다. 착화에너지 시험은 PE(HD), PE(LD), PMMA 분진에 대해 MIKE-3장치를 사용하여 실시하였다. PE (HD)의 경우 약 8 ms의 일정 시간 경과 후에 분진운의 착화 화염이 형성되고, 착화원 중심부에서는 화염 핵이 관찰되지 않았다. 분진의 분산 횟수가 증가함에 따라 정전압이 증가하고 분진 농도에 따른 정전압 발생 증가율은 PMMA, PE(LD), PE (HD) 순으로 가장 높았다. PE(HD) 분진의 분산 조건이 정전압에 미치는 영향을 조사하였으며, 분산 횟수가 많아질수록 정전압이 증가하였고 동일한 분산 횟수에서는 분진 농도가 높아질수록 정전압이 증가하였다. 정전기 착화에 의한 화재폭발사고 예방을 위한 안전 정전압은 PE(HD), PE(LD)-1, PE(LD)-2, PMMA에 있어서 각각 2.58, 44.72, 25.82, 8.16 kV로 추정되었다. 정전압 측정 자료를 사용하여 정전기 착화 위험성을 효율적으로 조사하여 최소착화에너지를 추정하는 방법을 제안하였다.


We investigated experimentally the ignition characteristic of dust and the hazard evaluating for electrostatic discharge. The ignition energy experiments were performed on sample dusts such as PE(HD), PE(LD), PMMA using the MIKE-3 apparatus. The formation of flame during the ignition of PE(HD) dust clouds occurred after the delay time of about 8 ms, and the flame kernels were not observed in center of ignition occurrence area. The voltage increased with increasing the number of dust dispersions and the increase rate of measured voltage with dust concentration was the highest in the order of PMMA, PE(LD) and PE(HD). For the effect of dispersion condition on the voltage in PE(HD) dust, the results were obtained that the voltage increased as the number of dispersions increased and as the concentration increased under the same dispersion number. The safety voltages to prevent fire and explosions by electrostatic ignition were estimated that PE(HD), PE(LD)-1, PE(LD)-2, and PMMA were 2.58, 44.72, 25.82, and 8.16 kV, respectively. We proposed the method for estimating the minimum ignition energy by using the measured voltage data for efficient investigation of electrostatic ignition hazard.

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8형광공명에너지전이 알파카테닌 센서를 활용한 세포 부착접합부에서의 힘 전달 이미징

저자 : 장윤관 ( Yoon-kwan Jang ) , 서정수 ( Jung-soo Suh ) , 석명은 ( Myungeun Suk ) , 김태진 ( Tae-jin Kim )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 366-372 (7 pages)

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캐드헤린-카테닌 복합체는 세포의 부착 접합부에서 힘의 전달에 중요한 역할을 하는 것으로 생각된다. 그러나 기계적 힘 신호를 시각화 하고 감지하는 적절한 도구의 부재로, 캐드헤린-카테닌 복합체가 세포 간 접합에서 힘 전달을 조절하는 기본 메커니즘은 아직 파악하기가 어렵다. 본 연구에서는 형광공명에너지전이를 기반으로 설계된 알파카테닌 센서를 사용하여 캐드헤린에 의해 매개되는 힘 전달을 시각화 하였다. 이러한 결과는 알파카테닌이 세포-세포 접합부에서 캐드헤린 매개 기계적에너지변환(mechanotransduction) 경로의 핵심적인 힘 트랜스듀서(force transducer) 임을 보여준다. 본 연구는 향후 기계적 힘의 세포-세포 상호간의 의사소통에 미치는 영향과 생리학적/병리학적 현상과의 관계를 연구하는 데 중요한 이해를 제공할 것이라 본다.


Cadherin-Catenin complex is thought to play an essential role in the transmission of force at adherens junction. Due to the lack of proper tools to visualize and detect mechanical force signals, the underlying mechanism by which the cadherin-catenin complex regulates force transmission at intercellular junctions remains elusive. In this study, we visualize cadherin-mediated force transmission using an engineered α-Catenin sensor based on fluorescence resonance energy transfer. Our results reveal that α-catenin is a key force transducer in cadherin-mediated mechanotransduction at cell-cell junctions. Thus, our finding will provide important insights for studying the effects of chemical and physical signals on cell-cell communication and the relationship between physiological and pathological phenomena.

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9젖산 연료전지용 효소전극 제작 및 특성 분석

저자 : 장연청 ( Yanqing Zhang ) , 김창준 ( Chang-joon Kim )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 373-378 (6 pages)

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본 연구는 땀에 존재하는 젖산을 연료로 사용하여 전기를 생산하는 웨어러블 연료전지용 고전력 젖산 산화효소 전극을 개발하는 데 그 목적이 있다. 유연성 있는 탄소종이 기반의 고정화효소 전극을 제작하고 평가하였다. 전해질 내 젖산농도 증가에 따라 젖산 산화효소(lactate oxidase, LOx)의 촉매작용으로 전류생성량이 증가하였다. 금 나노입자가 부착된 탄소종이에 고정화된 LOx가 탄소종이에 부착된 LOx보다 1.5배 많은 전류를 생성하였다. 빌리루빈 산화효소(bilirubin oxidase, BOD)가 고정화된 cathode는 질소로 퍼지(purge)된 전해질보다 산소로 포화된 전해질에서 높은 환원전류를 발생시켰다. 두 전극으로 구성된 연료전지를 제작하여 방전전류 변화에 따른 셀전압을 측정하였다. 방전 전류밀도 값이 66.7 μA/㎠에서 셀 전압은 0.5±0.0 V였고, 셀 전력량은 최대치인 33.8±2.5 μW/㎠를 나타내었다.


The study aimed to develop a high-power enzymatic electrode for a wearable fuel cell that generates electricity utilizing lactate present in a sweat as fuel. Anode was fabricated by immobilizing lactate oxidase (LOx) on flexible carbon paper. As the lactate concentration in the electrolyte solution increased, the amount of current generated by catalysis of lactate oxidase increased. The immobilized LOx generated 1.5-times greater oxidation current density in the presence of gold nanoparticles than carbon paper only. Bilirubin oxidase (BOD)-immobilized cathode generated a larger amount of reduction current in the electrolyte saturated with oxygen than purged with nitrogen. A fuel cell composed of two electrodes was fabricated and cell voltage was measured under different discharge current. At the discharge current density of 66.7 μA/㎠, the cell voltage was 0.5±0.0 V leading to maximum cell power density of 33.8±2.5 μW/㎠.

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10Taxus chinensis로부터 파클리탁셀 정제를 위한 개선된 아세톤-물 분별침전 공정 개발 및 그 동역학 및 열역학적 해석

저자 : 강회종 ( Hoe-jong Kang ) , 김진현 ( Jin-hyun Kim )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 59권 3호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 379-392 (14 pages)

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본 연구에서는 초음파 캐비태이션 버블와 가스 버블를 이용한 파클리탁셀의 개선된 아세톤-물 분별침전 공정을 개발하였다. 전통적 방법에 비해 침전에 소요되는 시간이 20~25배 단축되었다. 또한 파클리탁셀의 침전물 크기는 3.5~5.5배 감소하였으며 파클리탁셀의 확산 계수는 3.5~6.7배 증가하였다. 초음파 캐비태이션 버블을 이용한 침전의 경우 초음파 파워는 증가할수록, 침전 온도는 감소할수록 침전 속도 상수는 증가하였다. 가스 버블을 이용한 침전의 경우 가스 유량은 증가할수록, 침전 온도는 감소할수록 침전 속도 상수는 증가하였다. 열역학적 해석을 통해 개선된 분별침전은 비자발적 발열 공정이었다.


In this study, an improved acetone-water fractional precipitation process for paclitaxel using ultrasonic cavitation bubbles and gas bubbles was developed. Compared to the conventional method, the time required for precipitation has been reduced by 20~25 times. In addition, the particle size of paclitaxel decreased by 3.5~5.5 times and the diffusion coefficient of paclitaxel increased by 3.5~6.7 times. In the case of precipitation using ultrasonic cavitation bubbles, as the ultrasonic power increased and the temperature decreased, the precipitation rate constant increased. In the case of precipitation using gas bubbles, as the gas flow rate increased and the temperature decreased, the precipitation rate constant increased. Thermodynamic parameters revealed the exothermic, irreversible, and nonspontaneous nature of the improved fractional precipitation.

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1고분자전해질 연료전지 고분자막의 특성 및 성능 비교

저자 : 이대웅 ( Daewoong Lee ) , 오소형 ( Sohyeong Oh ) , 임대현 ( Daehyun Lim ) , 정회범 ( Hoi-bum Chung ) , 유승을 ( Seung-eul Yoo ) , 구영모 ( Young-mo Ku ) , 박권필 ( Kwonpil Park )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 171-175 (5 pages)

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고분자전해질 연료전지(PEMFC)에서 지지체에 의해 내구성을 향상시킨 강화막(Reinforced Membrane)의 개발이 국내에서 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 4 종류의 강화막의 초기 성능 및 특성을 비교하였다. 고분자막의 C-F사슬의 양이 더 많은 강화막이 C-F사슬의 소수성 때문에 물 확산계수가 더 작음을 보였다. 고분자막 두께가 두꺼울수록 수소투과도가 감소하고 OCV가 증가함을 확인하였다. Short 저항이 1.5 Ω㎠이하인 막은 OCV가 0.9 V이하이고 성능도 최저여서 Short 저항이 3.0 Ω㎠이상이어야 함을 보였다. 현재 기준이 되는 국외 막과 비교했을 때 비슷한 국내 막도 있어서 PEMFC 고분자막의 국산화 가능성을 확인할 수 있었다.

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2타닌산-전이 금속-고분자로 구성된 젤의 단일 단계 합성과 점착제로의 이용

저자 : 이재홍 ( Jaehong Lee ) , 이경문 ( Kyoungmun Lee ) , 최시영 ( Siyoung Q. Choi )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 176-183 (8 pages)

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이 연구에서는 작은 유기 분자 말단의 하이드록실기와 전이 금속 사이의 배위 결합을 통해 고분자와 유사하게 연결된 복합체를 제작하고, 점착 부여제를 추가하여 해당 물질의 점착제로의 사용 가능성을 확인하였다. 점착제 합성에 사용한 타닌산(tannic acid, TA)은 하이드록실기를 풍부하게 보유하고 있어 전이 금속과는 배위 결합이 가능하고 친수성 고분자와는 수소 결합이 가능하다. 위의 성질을 이용하여 타닌산과 전이 금속, 고분자 세 가지 성분을 한 번에 간단히 섞어 기판에 잘 펴지며 점착 능력을 보유한 특별한 유변 물성을 가지는 물질을 제작하였다. 합성에 사용한 전이 금속의 종류(Fe3+, Ti4+), 고분자의 종류, 처리 조건 등에 따른 유변 물성의 변화를 확인하는 과정을 통해 점착제로 사용하기에 가장 적합한 성분의 조합을 발견하였으며, 인체에 무해하며 높은 응집력과 접착력을 보유한 다목적 점착제로의 사용 가능성을 확인하였다.

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3Van de Vusse 반응기 동특성을 구현하는 액위시스템 및 제어 실험

저자 : 이지태 ( Jietae Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 184-189 (6 pages)

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Van de Vusse 반응기는 정상상태 입출력 관계에서 최대값을 그리고 이 최대값을 기준으로 동특성의 형태가 크게 바뀌는 특성을 보인다. 운전영역에 따라 정상상태 이득의 부호가 바뀌고, non-minimum phase 동특성 등의 제어를 매우 어렵게 하는 특성들이 나타난다. 매우 많은 비선형제어 방법들과 새로이 고안되고 있는 방법들이 이 Van de Vusse 반응기 공정에 적용되어 그 성능 검증이 이루어지고 있다. 이 반응기의 실제 예가 보고되어 있으나, 화학반응 특성상 제어기 실험에 일상적으로 사용되기에는 어려움이 많아 대부분 모사연구에 그치고 있다. 여기서는 이 Van de Vusse 반응기의 특성을 모두 구현하는 액위시스템을 제작하고, 새로이 고안되는 비선형 제어기의 성능을 밝히는 기준이 될 수 있는 간단한 두 제어 방법의 실험 결과를 제안하고자 한다. 액위시스템 실험장치와 제안된 제어 방법들은 매우 간단하며, 비선형 제어기의 성능과 현장 적용 가능성을 검증하는데 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

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4시간최적제어 기법을 이용한 계단응답 실험시간 단축 방법

저자 : 이지태 ( Jietae Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 190-196 (7 pages)

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공정 실험을 통하여 공정 동특성 모델을 얻는 과정은 제어시스템 설계에 있어 시간과 비용이 드는 매우 중요한 과정이다. 이를 위한 계단응답은 공정의 동특성을 이해하고 동특성 모델을 얻는 데 사용되는 오래된 하나의 정형화된 공정응답이다. 계단응답에 근거한 방법에서는 공정입력에 계단 변화를 주었을 때 나타나는 공정출력을 측정하여야 하는데, open-loop 상태로 장시간 운전해야 하는 것이 단점으로 지적된다. 이 단점을 완화하기 위하여 시간최적제어 기법을 이용하는 계단응답을 얻는 시간을 최소화 하는 방법이 제안되어 있다. 이 최적화에는 반복 계산이 필요한데, 여기서는 반복 계산이 필요 없는 방법을 제안한다. 계단응답을 위한 시간이 획기적으로 줄어드는 것을 보여주는 모사 결과들을 얻었으며, 이 방법을 제어기 자동튜닝에 응용하여 이 자동튜닝에 널리 채택되고 있는 relay feedback 자동튜닝과 비교한 모사 결과들을 제시하였다.

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5기후 변화 적응을 위한 벡터매개질병의 생태 모델 및 심층 인공 신경망 기반 공간-시간적 발병 모델링 및 예측

저자 : 김상윤 ( Sangyoun Kim ) , 남기전 ( Kijeon Nam ) , 허성구 ( Sungku Heo ) , 이선정 ( Sunjung Lee ) , 최지훈 ( Jihun Choi ) , 박준규 ( Junkyu Park ) , 유창규 ( Changkyoo Yoo )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 197-208 (12 pages)

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본 연구에서는 발병 횟수가 빠르게 증가하고 있는 벡터매개질병(vector-borne disease) 중 하나인 쯔쯔가무시증의 발병 특성을 공간적 그리고 시간적으로 분석하고 기후변화 시나리오에 따른 미래 발병 특성을 예측하였다. 쯔쯔가무시증의 공간적 분포와 발병률을 예측하기 위하여 환경 그리고 사회 변수의 공간적 특성을 이용하여 maximum entropy (MaxEnt) 생태 모델을 구성하고, 주요 변수의 쯔쯔가무시증 발병에 관한 상관관계를 분석하였다. 공간 특성 중 환경 변수인 고도 및 기온이 주요한 변수로 분석되었으며, 이는 쯔쯔가무시증의 매개체인 털진드기의 생육 환경과 주요 관련이 있는 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증의 시간적 발병 횟수는 심층 인공 신경망 모델기반 예측을 하였으며, 특히 쯔쯔가무시증의 주요 특성인 지연 효과를 고려하여 모델을 구성하였다. 심층 인공 신경망을 이용한 예측 결과 여름철의 기온, 강우량, 그리고 습도가 털진드기의 활동에 주된 관련이 있으며 가을철의 쯔쯔가무시증 발병 횟수에 영향을 끼치는 것으로 확인 되었다. 또한, 기존 통계적 예측 모델과 비교하였을 때, 심층 인공 신경망 기반 예측 모델의 예측 정확성이 우수함을 확인하였다. 공간적 그리고 시간적 모델에 기후 변화 시나리오를 이용하여 2040년의 쯔쯔가무시증 발병 특성을 예측한 결과, 최대 발병률이 8% 증가, 발병률이 높은 지역이 9% 확대, 그리고 주된 발병 기간이 2개월 증가하였다. 본 연구 결과를 통해 쯔쯔가무시증의 공간적 및 시간적 발병 특성 분석을 통하여, 공중보건 측면에서 벡터매개 질병 발병 요인 규명을 통해 주민 건강을 위한 질병 관리 및 예측에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

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6화학 산업에서 수학적 최적화 기법을 적용한 사례

저자 : 김은용 ( Eun-yong Kim ) , 허순기 ( Soon-ki Heo ) , 이규황 ( Kyu-hwang Lee ) , 이호경 ( Hokyung Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 209-223 (15 pages)

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석유화학 제품, 컴파운드(Compound), 전지, IT 소재, 첨단소재, 제약 등 다양한 제품 군의 사업을 보유하고 있는 화학 회사에서 각 사업 부분에 있어 수요 예측, 물류, 생산, 재고, 원재료 공급의 SCM (Supply Chain Management)은 사업의 손익과 직접적으로 연결되기 때문에 그와 관련된 최적화와 시스템 역량 수준은 매우 중요하다. 본 연구는 다양한 사업 군에서 각각의 SCM이나 비효율적 영역을 개선하는 등의 역량을 고도화하기 위해 원재료를 공급하고, 제품을 생산하기 위한 공급/생산 계획 등에 있어서 수학적 최적화 방법을 적용한 사례에 관하여 다룰 것이다. 그리고 학술적인 연구에 그치는 것이 아니라 계획 수립 담당자가 실제로 자신의 일부 업무에 활용하는 것이 중요하므로 이를 위해 추가적으로 필요한 사항들을 서술하였고 각각의 적용 성과를 표현하였다. 소개가 될 사례의 첫 번째에서는 편광판 생산에 있어서 원재료 로스(Loss)를 최소화하는 것을 기반으로 하는 공급계획 최적화, 최적 손익 사업 운영계획, 편광판 연신 생산 공정의 스케줄(Schedule) 최적화를 다룰 것이다. 두 번째 사례로는 PO (Poly Olefin) 공정의 생산성 극대화를 위한 생산/포장계획 최적화에 관하여 다룰 것이고, 세 번째 사례로는 전지 생산에 있어서 전극 모델 교환을 최소화 시키는 생산계획 최적화에 대해 다룰 것이다. 네 번째로는 석유화학 특성상 선박으로 대부분의 원료 입하 및 제품 출하를 하기 때문에 한정된 부두에 여러 가지 원료 입고와 제품 출하를 위한 선박이 접안 하는 일정을 최적화 한 사례를 다룰 것이며, 마지막으로 ABS (Acrylonitrile Butadiene Styrene) 반제품 생산에 있어서 제품 Change를 최소화 하는 생산계획 최적화를 다룰 것이다.

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7머신러닝 기법을 활용한 LDPE 공정의 이상 감지

저자 : 이창송 ( Changsong Lee ) , 이규황 ( Kyu-hwang Lee ) , 이호경 ( Hokyung Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 224-229 (6 pages)

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머신러닝 기법을 활용하여 LDPE (Low Density Polyethylene) 공정의 이상을 사전 감지하고, 설비의 수명을 예측할 수 있는 기술을 소개한다. 안전성과 생산성 극대화를 위해, 화학 공정의 예상치 못한 이상을 사전에 감지하고 예방하는 것은 매우 중요하다. LDPE 공정은 3,000 kg/㎠g 이상까지 승압되는 고압 공정이기 때문에, ESD (Emergency Shutdown)가 발생하면 예상치 못한 부동이 발생하고, 그에 따른 보수 기간 증가로 인한 생산성 손실이 발생한다. 고압 공정의 주요 변수들의 운전 데이터를 수집하고, 비지도학습 머신러닝 기술을 활용하여, ESD의 사전 감지 모형을 개발하였다. 4회의 ESD를 2.4일 전에 감지하는 결과를 얻을 수 있었다. 더불어, 물리적으로 의미 있는 핵심 변수들을 활용하면, 고압 설비의 수명을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다.

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8딥러닝 예측 기반의 OLED 재료 분자구조 가상 스크리닝

저자 : 전예린 ( Yerin Jeon ) , 이규황 ( Kyu-hwang Lee ) , 이호경 ( Hokyung Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 230-234 (5 pages)

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딥러닝 기법을 활용하여 분자 구조로부터 물성을 예측하는 시스템은 화학, 생물학, 재료 연구에 적용하기 위해 개발 되었다. 분자 구조와 물성 정보가 축적된 데이터베이스를 기반으로, 구조와 물성간의 관계식을 찾는 딥러닝 모형을 구축한 후 최종적으로는 새로운 분자 구조에 대한 물성 예측값을 제공할 수 있다. 또한 선정된 분자 구조의 실제 물성값에 대한 실험을 병행하여 지속적인 검증 및 모형 업데이트를 수행하게 된다. 이를 통해 다량의 분자구조로부터 물성이 우수한 분자 구조를 빠른 시간 안에 스크리닝할 수 있으며, 연구의 효율성 및 성공률을 높일 수 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용한 물성 예측 시스템의 전반적인 구성과 LG화학에서 실제 신규 구조 발굴에 적용된 사례를 중심으로 소개하고자 한다.

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9수소 생산을 위한 Sulfur-Iodine Cycle 분젠반응의 Pilot-Scale 공정 모델 개발 및 공정 최적화

저자 : 박준규 ( Junkyu Park ) , 남기전 ( Kijeon Nam ) , 허성구 ( Sungku Heo ) , 이종규 ( Jonggyu Lee ) , 이인범 ( In-beum Lee ) , 유창규 ( Changkyoo Yoo )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 235-247 (13 pages)

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Sulfur-Iodine cycle (SI cycle)은 요오드와 황을 첨가하여 최종적으로 물을 열화학적으로 분해하여 산소와 수소를 생산하는 공정으로 황산분해, 요오드화 수소 분해, 분젠반응 등 세가지 반응들로 이루어져 있다. 분젠 반응은 두가지 공정 중간에 존재하므로 두 반응에 필요한 화학물을 조달하는 역할로 이에 대한 상분리 및 반응기에 대한 분석이 중요하다. 본 연구에서는 50 L/hr 수소를 생산하는 pilot scale의 Sulfur-Iodine Cycle 중 분젠 공정에 대한 모사, 민감도 분석, 민감도 분석을 토대로한 각각 상분리기와 분젠 반응기에 대한 최적 조건을 제시하였다. 열역학 물성치의 계산을 위해 Electrolyte Non-Random Two Liquid (ELECNRTL) model 사용하였다. 모델에 대한 신뢰도 확보를 위해서 실제 pilot scale의 공정 데이터와 검증을 수행하였다. 반응기의 종류를 선정하기 위해 Continuous Stirred Tank Reactor (CSTR)과 Plug Flow Reactor (PFR) 동일한 온도 및 부피 변화에서 SO2 전환율을 비교하였다. 상분리기 선정을 위해 3상 분리 시스템(기체-액체-액체)과 액체-기체 분리 후 액체-액체 구조에서 H2SO4 상과 HIX 상에서의 불순물들을 비교하였다. PFR에서 온도, 지름, 길이를 결정 변수로 SO2 전환율을 최대화 하기 위한 최적화를 수행하였는데, 온도 121 ℃와 PFR의 지름이 0.20 m 및 길이 7.6 m 일 때 SO2 전환율이 98% 최적 결과임을 확인하였다. 기존 pilot scale과 동일한 운전 조건 하에 PFR의 지름 3/8 inch, 길이 3.0 m, 120 ℃ 일 때 인입 몰량인 I2 및 H2O를 결정 변수로 SO2 전환율에 대한 최적화를 수행하였을 때, SO2 전환율이 10% 일때 H2O 및 I2 의 인입 몰량은 각각 17%와 22%로 감소하였다. 앞선 조업 조건 최적화 조건 (121 ℃, 지름 0.20m, 길이: 7.6 m) 경우에는 SO2 전환율이 98% 일 때 H2O가 1% 그리고 I2가 7% 감소하였다. 상분리기에서 HIX 상내 H2SO4 최소화하는 목적함수에서 그에 상응하는 온도, I2와 H2O를 결정 변수로 설정하였을 때, H2O 몰량이 기존공정보다 17% 감소하고 I2 몰량이 24% 감소하였을 때 최소 불순물이 생성하였다.

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10기계학습 기반의 가스폭발위험범위 예측모델에 관한 연구

저자 : 정용재 ( Yong Jae Jung ) , 이창준 ( Chang Jun Lee )

발행기관 : 한국화학공학회 간행물 : 화학공학 58권 2호 발행 연도 : 2020 페이지 : pp. 248-256 (9 pages)

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본 연구에서는 폭발위험장소의 방폭설비 설치를 위해 필요한 가스폭발위험범위 예측모델 개발을 수행하였다. 이를 위해 12개의 가연성가스에 대한 1,200개의 폭발위험범위 데이터를 생성하였다. 가스폭발위험범위를 출력변수로 설정하였고 데이터 생성과정에서 필요한 12개의 변수를 입력변수로 설정하였다. 다중 회귀, 주성분 회귀, 인공신경망 기법을 이용해 예측모델을 개발하였다. 각각 모델의 예측 성능을 비교한 결과, 평균절대퍼센트오차(MAPE)는 각각 44.2%, 49.3%, 5.7%이고 평균제곱근오차(RMSE)는 1.389 m, 1.602 m, 0.203 m로 나타났다. 결과를 통해 인공신경망이 가장 우수한 성능을 보여주었고 가스폭발위험범위 예측을 위한 최적 모델이라는 것을 확인하였다.

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