음이온 교환막은 수전해 시스템에서 매우 중요한 역할을 하며, 생성된 수소와 산소 기체를 물리적으로 분리할 뿐 만 아니라 전극 사이에서 수산화 이온의 선택적인 전달을 용이하게 한다. 음이온 교환막에 요구되는 특성은 수산화 이온에 대한 높은 전도도와 알칼리 환경에서의 화학적/기계적 안정성 등이 있다. 본 연구에서는 셀룰로오스 나노 크리스탈이 포함된 poly(terphenyl piperidinium) (qPTP/CNC) 복합매질분리막을 제조하였다. 고분자 매질로 사용된 poly(terphenyl piperidinium) 은 super-acid 중합법을 통해 제조되었으며 이온전도성과 알칼라인 내구성이 뛰어난 소재로 알려져 있다. qPTP/CNC 분리막 의 구조는 고분자와 나노 입자 계면의 공극이나 큰 응집체가 없는 조밀하고 균일한 형태를 나타냈다. CNC 나노 입자가 2 wt% 첨가된 qPTP/CNC 분리막은 높은 이온교환용량(1.90 mmol/g)과 낮은 함수율(9.09%) 및 팽윤도(5.56%)를 보였다. 또한, 복합막은 수전해 작동 환경인 50°C 1 M KOH에서 상용 FAA-3-50 분리막에 비해 월등히 낮은 저항과 우수한 알칼라인 내구 성(384시간)을 달성했다. 이러한 결과는 친수성 첨가제인 CNC가 음이온 교환막의 이온 전도 특성과 알칼라인 내구성 향상에 기여할 수 있음을 보고하였다.

본 연구의 주요 목적은 회귀기반의 다양한 머신러닝 알고리즘을 개발하고 다양한 농업 분야에서 사용되는 트랙터의 연료 소비량을 예측하는 것이다. 비포장 도로주행 농업 기계중에서도 사용 비중이 가장 높은 트랙터를 선정하였다. 실제 농가에 방문하여 현업 전문가 조언을 바탕으로 연구하여 설문지를 작성하였으며, 설문 대상은 경남 사천시에 있는 농가 10곳, 진주시에 있는 농가 62곳 등, 총 72곳의 농가이다. 농작업으로는 벼농사, 보리농사, 밭농사 등이 있으며, 작업내용으로는 쟁기, 로터리, 비료살포, 베토, 모내기작업 등이 있다. 다중 회귀분석을 통해 연료 소비량 예측에 영향을 미치는 변수(마력, 기계사용연수, 경작면적, 작업 시간)를 추출하였고. 머신러닝 회귀 학습기 모형으로 학습하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 연료 소비량을 예측하는 모델의 성능은 결정 계수(R), RMSE (제곱 평균 제곱근 오차), MSE (평균 제곱 오차) 및 MAE (평균 절대 오차)를 포함한 4가지 통계적 품질 매개변수를 사용하여 결정되었다. 연구 결과 4가지 모델(다중회귀, 랜덤포레스트, 아다부스트, K-최근접 이웃) 중 K-최근접 이웃의 성능이 제일 높은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구의 결과는 실제 농가의 연료 소비량을 예측하여 면세유 유통의 투명성을 확보하고 추후 개발 모델의 의사결정에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

재생에너지의 보급과 기후변화를 대응하기 위한 해결책으로 수소에너지에 대한 관심이 늘어나고 있다. 수소는 미 이용 전력을 대용량 장주기로 저장하기에 가장 적합한 수단이며 이러한 수소를 생산하는 기술 중 수전해는 물에 전기에너지 를 인가하여 수소를 생산하는 친환경적 수소생산 기술로 알려져 있다. 수전해의 구성 요소 중 분리막은 음극과 양극을 물리 적으로 분리할 뿐만 아니라 생성되는 수소와 산소의 섞임 현상을 방지하며 이온의 전달을 가능하게 하는 복합적인 역할을 수 행한다. 특히 기존의 수전해 기술들의 단점을 보완할 수 있는 차세대 음이온 교환막 수전해에서의 핵심은 우수한 음이온 교 환막을 확보하는 것이다. 높은 이온 전도성과 알칼리 환경에서 우수한 내구성을 동시에 가지려는 많은 연구들이 진행되고 있 으며 다양한 소재에 대한 탐색이 이루어지고 있다. 본 총설에서는 상용 블록 공중합체인 Polystyrene-b-poly(ethylene- co-butylene)-b-polystyrene (SEBS)를 기반으로 하는 음이온 교환막에 대한 연구에 대해 살펴보며 최신 연구 동향과 앞으 로 나아가야할 점에 대해 논하고자 한다.

본 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용하여 딸기 영상 데이터의 병충해 존재 여부를 자동으로 검출할 수 있는 서비스 모델을 제안한다. 또한 병징에 특화된 분할 이미지 데이터 세트를 제 안하여 딥러닝 모델의 병충해 검출 성능을 향상한다. 딥러닝모델은 CNN 기반 YOLO를 선정하여 기존의 R-CNN 기반 모델의 느린 학습속도와 추론속도를 개선하였다. 병충해 검 출 모델을 학습하기 위해 일반적인 데이터 세트와 제안하는 분할 이미지 데이터 세트를 구축하였다. 딥러닝 모델이 일반 적인 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 81.35%이며 병충해 검출 신뢰도는 73.35%이다. 반면 딥러닝 모델이 분할 이미지 학습 데이터 세트를 학습했을 때 병충해 검출률은 91.93%이며 병충해 검출 신뢰도는 83.41%이다. 따 라서 분할 이미지 데이터를 학습한 딥러닝 모델의 성능이 우 수하다는 것을 증명할 수 있었다.

본 연구는 양계사내에서 작업자의 위치를 예측하기 위해 BLE 비콘을 이용한 위치 서비스 시스템을 제안한다. 애플리케이션을 개발하여 스마트 단말기로 비콘의 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 기반으로 핑거프린트 알고리즘을 이용한 스코어맵을 생성하였다. 작업자의 위치 예측은 스코어맵과 양계사내에서 실시간으로 수집한 데이터를 유사도 알고리즘을 이용하여 예측하였다. 실험대상 양계사에서 작업자 위치를 예측한 결과 일반 데이터는 위치 예측 시 많은 오차와 낮은 정확도를 보이고, 일반데이터에 필터링을 적용한 알고리즘을 적용 시 위치 예측 정확도가 개선됨을 알 수 있다. 따라서 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치기반 서비스 제공이 가능함을 확인하였고, 스코어맵 기반 위치 예측 시스템만 적용했을 때 위치예측 결과보다 필터를 적용한 결과가 더 나은 결과를 보였다. 본 연구는 양계사내에서 BLE 비콘을 이용한 위치 예측이 강점을 가질 수 있는 것으로 보인다.

Strawberry is a stand-out cultivating fruit in Korea. The optimum production of strawberry is highly dependent on growing environment. Smart farm technology, and automatic monitoring and control system maintain a favorable environment for strawberry growth in greenhouses, as well as play an important role to improve production. Moreover, physiological parameters of strawberry plant and it is surrounding environment may allow to give an idea on production of strawberry. Therefore, this study intends to build a machine learning model to predict strawberry’s yield, cultivated in greenhouse. The environmental parameter like as temperature, humidity and CO2 and physiological parameters such as length of leaves, number of flowers and fruits and chlorophyll content of ‘Seolhyang’ (widely growing strawberry cultivar in Korea) were collected from three strawberry greenhouses located in Sacheon of Gyeongsangnam-do during the period of 2019-2020. A predictive model, Lasso regression was designed and validated through 5-fold cross-validation. The current study found that performance of the Lasso regression model is good to predict the number of flowers and fruits, when the MAPE value are 0.511 and 0.488, respectively during the model validation. Overall, the present study demonstrates that using AI based regression model may be convenient for farms and agricultural companies to predict yield of crops with fewer input attributes.

본 연구에서는 roll to roll (R2R) 설비를 이용해 폭 60 cm의 역전기투석용 양이온 및 음이온교환막을 제막했다. 양이온 및 음이온교환막의 전해질로 아크릴아마이드계 술폰산 및 암모늄염, 가교제로 다이아크릴아마이드를 사용했다. 또한, 지지체로 16 um 두께의 PE계 다공성 필름을 사용했다. R2R 설비로 제작된 양이온 및 음이온교환막은 swelling 후 18 um의 두께, 0.6 Ω⋅cm² 이하의 저항, 85% 이상의 permselectivity, 1.3 meq g-1 이상의 ion exchange capacity(IEC)를 지니고 있었다. 또한, 제조된 이온교환막의 전극 유효면적 5 × 5 cm의 역전기투석 셀 test 결과 2.5 W/m²의 전력밀도를 보였다.

바나듐 산화환원 흐름 전지에 핵심적으로 사용되는 이온교환막은 일반적으로 양이온교환막을 사용하고 있으나 co-ion인 바나듐 이온의 투과에 의한 장기적 성능 저하 문제를 해결하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바나듐 투과도 및 장 기 운전 안정성의 특성을 파악하기 위해 세 가지 다른 관능기를 보유한 음이온교환막을 제조하였다. 기저막으로는 다공성 폴 리에틸렌 필름에 benzyl chloride (VBC)과 divinylbenzene (DVB)을 충진 및 가교 중합하여 제조한 후, 세 가지 다른 아민 관 능기를 각각 도입하였다. 제조된 음이온교환막들에 대해 바나듐 이온 투과 정도 및 장기 운전 안정성을 관찰한 결과 triethylamine을 관능기로 적용한 음이온교환막에서 높은 에너지효율을 유지하면서도 가장 장기적 운전 안정성을 확보할 수 있었다.

이온교환막은 양이온 및 음이온을 선택적으로 분리할 수 있는 이온선택성을 지닌 막으로, 연료전지, 레독스전지, 전기투석, 역전기투석 등 다양한 분야에 응용되고 있다. 본 연구에서는 암모늄 및 비닐 그룹이 수식된 실란들과 솔-젤 법을 이용해 암모늄 그룹과 비닐 그룹을 동시에 지니는 올리고실록산 수지를 합성했고, 본 수지와 비닐 및 아크릴아마이드계 모노머 solution의 광라디칼 중합반응과 PE계 다공성 지지체를 활용해 실리콘-비닐 하이브리드 음이온교환막을 제조했다. 합성된 올리고실록산 수지는 FT-IR 및 29 Si NMR에 의해 분석되었고, 수지 내 실록산 결합이 성공적으로 형성되었음을 확인했다. 또한, 제조된 실리콘-비닐 하이브리드 음이온교환막은 swelling 후 약 20um 두께를 지니고 있었고, 0.6 Ω·cm² 이하의 저항, 85%의 permselectivity, 1.5 meq g-1 정도의 ion exchange capacity (IEC)를 지니고 있었다.

As a key element in the RED process, the membrane influences the overall power output of the RED stack. Especially, the membrane resistance is one of important properties of the membrane. In this study, CEM(cation exchange membrane) and AEM(anion exchange membrane) consisting of cross-linked polymers in a porous polyolefin substrate were developed to simultaneously satisfy high performance and cost-down of the applied RED system. Physico-chemically stable and ultrathin ion exchange pore filling membranes (cation exchange membranes and anion exchange membranes) with high ion transfer coefficients have been developed for reverse electrodialysis as an energy conversion system. The polymer electrolytes in both cases of cation exchangeable and anion exchangeable ones consisting of the whole hydrocarbon materials were introduced into porous hydrocarbon substrates and crosslinked by radical polymerization in this work. The thickness of the prepared pore filling membranes was controlled between 16 and 23 micrometers to extremely lower membrane resistance and to increase ion transfer. All the properties of the prepared membranes were compared with commercial membranes obtained from Tokuyama, Fuji, and Fuma-Tech. Furthermore, RED cell performance and energy efficiency using the prepared pore filling membranes were also evaluated.

고온 무가습 조건에서 고분자 전해질 막의 수화성 및 수소이온 전도도 향상을 위해 sulfonated poly(aryl ether sulfone) 전해질 고분자에 sulfated ZrO2 (s-ZrO2)를 함침시킨 유-무기 복합막을 제조하였다. X-ray diffraction를 통해 s-ZrO2 의 구조적 특징과 입자크기를 확인하였으며 추가적으로 FT-IR 분석을 통해, s-ZrO2입자에 술폰산기가 화학적으로 결합되어 있음을 확인 할 수 있었다. 다양한 s-ZrO2 조성비를 가진 유-무기 복합막의 이점을 확인하기 위해서 이온교환능력, 함수율, 수소이온 전도도를 측정하였다. 실험결과, s-ZrO2의 조성비를 달리한 유-무기 복합막의 수소이온 전도도는, 5 wt% s-ZrO2를 함유한 유-무기 복합막의 경우에서, 상온 수화조건 뿐만 아니라 100℃ 이상의 무가습 조건에서 매우 높은 수소 이온 전도도를 나타내었다. 특히 120℃ 무가습 조건에서도 5 wt% s-ZrO2를 함유한 유-무기 복합막이 0.0018 S cm -1의 매우 높은 전도도를 나타냄으로써 100℃ 이상의 고온에서도 높은 수화도를 유지하는 유-무기 복합막의 제조가 가능하였다.

뽕나무버섯균의 배양적 특징 및 부후특성을 구명하고자 최적 (액체, 한천)배지 선발, 최적 온도 선정, 최적 pH 선정, 최적 톱밥배지를 선발하고, 세포벽 부후 특성을 관찰하였다. 그 결과 최적온도는 20∼27℃, 최적 pH는 고체 배지에서는 pH 5.0∼6.5의 약산성에서 균사생장이 양호하였다. 최적 고체배지로는 ME와 PDA로 선발되었고, 최적 액체배지로는 glucose peptone이 선발되었다. 첨가제로는 탄소원인 lactose, mannitol, 질소원인 glutamic acid가 효과적인 것으로 나타났다. 뽕나무버섯균의 최적 톱밥배지 선발에 있어서 잣나무, 상수리나무, 졸참나무, 소나무에서 균사생육이 양호한 것으로 나타났으며, 삼나무에서 생장이 저조하였다. 뽕나무버섯균에 의해 부후된 침엽수재와 활엽수재 모두 전형적인 백색부후의 부후 형태를 나타내었다. 그러나 삼나무와 아카시나무의 부후는 상대적으로 미약하였다. 이상의 결과는 소나무류(Pinus sp.)의 톱밥이 뽕나무 버섯균의 재배기질로 적합함을 보여주며 일반적으로 흔히 구할 수 있는 저가의 제재부산물인 경송류의 톱밥을 재배기질로의 활용가능성을 제시한다고 할 수 있다.

This study made use of the data about days and amount of precipitation from 1906 to 1985 measured by the 34 local weather stations under the Korea Meteorological Service. Based on these data for eighty years, the probaility as well as intensity of precipitation of the probability of probability and intensity of precipitation was studied. The findings of this study are as follows The annual average probability of precipitation is 30.5%. 45.0% probability in July was the highest and 22.0% probability in October the lowest. The annual average intensity of precipitation was 10.5㎜/day. 18.0 ㎜/day in August was most intense and 4.4 ㎜/day in January and December least intense. Finally, the precipitation intensity from January to August increased gradually and decreased from August to December.

For friction-type anchor general, pull-out resistance is exhibited by only fixing length frictional resistance. In order to ensure sufficient pull-out resistance excessive length and number of anchor is required. Thereby, including pressure-type and hybrid-type anchor is required. However, the standards for friction-type anchor are established in most of the national standards but specific design method for pressure-type and hybrid-type anchor is not been established. In this paper, we review behavioral characteristics of the hybrid-anchor body expanded in two stages using finite element analysis under the underground condition.