증산은 적정 관수 관리에 중요한 역할을 하므로 수분 스트레스에 취약한 토마토와 같은 작물의 관개 수요에 대한 지식이 필요하다. 관수량을 결정하는 한 가지 방법은 증산량을 측정하는 것인데, 이는 환경이나 생육 수준의 영향을 받는다. 본 연구는 분단위 데이터를 통해 수학적 모델과 딥러닝 모델을 활용하여 토마토의 증발량을 추정하 고 적합한 모델을 찾는 것을 목표로 한다. 라이시미터 데이터는 1분 간격으로 배지무게 변화를 측정함으로써 증산 량을 직접 측정했다. 피어슨 상관관계는 관찰된 환경 변수가 작물 증산과 유의미한 상관관계가 있음을 보여주었다. 온실온도와 태양복사는 증산량과 양의 상관관계를 보인 반면, 상대습도는 음의 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀 (MLR), 다항 회귀 모델, 인공 신경망(ANN), Long short-term memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU) 모델을 구 축하고 정확도를 비교했다. 모든 모델은 테스트 데이터 세트에서 0.770－0.948 범위의 R2 값과 0.495mm/min－ 1.038mm/min의 RMSE로 증산을 잠재적으로 추정하였다. 딥러닝 모델은 수학적 모델보다 성능이 뛰어났다. GRU 는 0.948의 R2 및 0.495mm/min의 RMSE로 테스트 데이터에서 최고의 성능을 보여주었다. LSTM과 ANN은 R2 값이 각각 0.946과 0.944, RMSE가 각각 0.504m/min과 0.511로 그 뒤를 이었다. GRU 모델은 단기 예측에서 우수한 성능 을 보였고 LSTM은 장기 예측에서 우수한 성능을 보였지만 대규모 데이터 셋을 사용한 추가 검증이 필요하다. FAO56 Penman-Monteith(PM) 방정식과 비교하여 PM은 MLR 및 다항식 모델 2차 및 3차보다 RMSE가 0.598mm/min으로 낮지만 분단위 증산의 변동성을 포착하는 데 있어 모든 모델 중에서 가장 성능이 낮다. 따라서 본 연구 결과는 온실 내 토마토 증산을 단기적으로 추정하기 위해 GRU 및 LSTM 모델을 권장한다.

크로스도킹이란 창고나 물류센터에 하역된 물품이 저장됨이 없이 도착지별로 재분류되어서 직출하되는 물류 시스템이다. 크로스도킹은 물류비용의 큰 비중을 차지하는 보관비용을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 고객의 요구에 빠른 대응을 할 수 있다는 장점을 지니고 있다. 크로스도킹이 성공적으로 수행되기 위해서는 창고나 물류센터의 입고에서부터 출고까지의 모든 작업들이 계획적이고 원활하게 수행되어져야만 한다. 본 연구에서는 임시보관 장소를 보유하지 않은 크로스도킹 시스

내부산의 탈거제로 탄산나트륨을 함유하는 유화액막의 거동을 묘사하기 위하여 수학적 모델이 제시되었다. 젖산의 회분식 추출 실험 결과가 모델의 계산 결과와 비교되었는데, 모델의 계산 결과는 담체농도, 탈거제농도, 교반속도, 처리비와 같은 변수의 영향을 잘 예측할 수 있었다. 유화액막의 주요 문제 중의 하나인 에멀젼의 팽윤을 줄이기 위하여, 액체 파라핀, n-데칸올, 사이클로헥사논, 스판-85 같은 막 첨가제가 사용되었다. 사용된 모든 첨가제는 팽윤 정도를 줄이는데 어느 정도 효과가 있었다. 사이클로헥사논은 팽윤을 줄일 뿐만 아니라, 젖산의 전달 속도를 크게 증가시키는 것으로 관찰되었다.

A mathematical model for organic removal efficiency was investigated in a fluidized bed biofilm reactor by changing the feed flow rate, the residence time and the recycle flow rate. In batch experiment, organic removal could be assumed as first order and an intrinsic first order rate constant(kl) was found 6.4 x 10 exp (-6) ㎤/㎎ sec at influent COD range of 3040 - 6620 ㎎/L. In continuous experiment, at the condition of the influent COD, 3040 ㎎/L, the superficial upflow velocity, 0.47 ㎝/sec, the biofilm thickness 336 ㎛ and the biofilm dry density 0.091 g/mL, the calculated COD removal efficiency from the mathematical model gave 60 % which was very close to the observed value of 66 %. As the feed flow rate was increased, the COD removal efficiency was sharply decreased and at constant feed flow rate, the COD removal efficiency was decreased also as the residence time being decreased.