본 연구에서는 중공사형 이산화탄소 분리막 모듈을 사용하여 수소개질기 배가스로부터 이산화탄소 포집을 목적 으로 한 분리막 공정 최적화 연구를 진행하였다. 랩스케일의 소형 분리막 모듈을 사용하여 혼합기체를 대상으로 이산화탄소 순도 90% 및 회수율 90%을 달성하는 2단 공정 조건을 도출하였다. 막 면적이 정해진 모듈의 분리막 공정에서는 스테이지-컷, 주입부 및 투과부 압력에 따라서 포집 순도 및 회수율이 모두 다르게 나타나기 때문에 운전 조건에 대한 최적화가 필수적이 다. 본 연구에서는 다양한 운전 조건에서 1단 분리막에서 보이는 공정 포집 효율의 한계를 확인하고, 높은 순도와 회수율을 동시에 달성하기 위한 2단 회수 공정을 최적화하였다.

This study studied a system that can redesign the production site layout and respond with dynamic simulation through fabric production process innovation for smart factory promotion and digital-oriented decision making of the production process. We propose to reflect the required throughput and throughput per unit facility of fabric production process as probability distribution, and to construct data-driven metabolism such as data collection, data conversion processing, data rake generation, production site monitoring and simulation utilization. In this study, we demonstrate digital-centric field decision smartization through architectural design for the smartization of fabric production plants and dynamic simulations that reflect it.

연산 오계육은 오래전부터 건강기능 증진 및 치료 효능이 높은 것으로 알려져 왔다. 최근 천 연물 단백질 유래 기능성 펩타이드 효능이 알려짐에 따라, 본 연구는 연산오계 부산물인 내장육 단백질 로부터 고압처리기술과 프로티아제를 이용하여 펩타이드 생산 최적공정과 생성물의 특성을 연구하였다. 내장육의 가수분해는 효소 bromelain 과 내장육을 고압 반응기에 투입을 하여 실시하였다. 최적 공정 조건 확립을 위하여 고압처리기의 압력(30 - 100 MPa), 효소반응 시간 (1 - 5시간), 내장육의 양(10 – 30%)의 범위에서 수행되었다. 효소 반응 후 각 조건에 따른 내장육 단백질의 가수분해도, 생산 펩타이 드들의 아미노산 및 분자량 분포를 분석하였다. 연구 결과 내장육 단백질 가수분해 최적조건으로 압력 90 MPa, 효소반응시간 3–4시간, 내장육의 함량 20%에서 결정 되었다. 최적조건에서 오계 내장육 단백 질의 65% 이상이 가수분해 되었다. 대부분의 가수분해물의 분자량들은 400–1,000 Da 이하의 분포를 보여주어 대부분이 펩타이드로 판단되었다. 생산 펩타이드들은 비극성 소수성 아미노산들 42.3%, 극성 비전하 아미노산들 26.0%, 양 전하 아미노산들 13.3%, 음 전하 아미노산들 18.6% 로 분포되었다. 따라 서 항산화 능력이 뛰어난 비극성 아미노산의 분포를 보아 건강 기능 식품 소재로서 활용할 가치가 높을 것으로 기대를 한다.

식물 및 동물성 유래 펩타이드 형태의 단백질 가수분해물은 항산화, 고혈압 완화, 면역조절, 진통완화 및 항균작용 등 생리활성이 있는 것으로 알려져 왔다. 본 연구는 연산 오계의 날개육 단백질 로부터 bromelain 프로티아제를 이용하여 펩타이드 형태의 단백질 가수분해 최적공정을 수행하고 생성 물의 특성을 분석하였다. 최적공정은 표면반응 분석법을 이용하여 수행을 하였고 공정의 범위는 반응온 도 40-60oC, 반응 pH 6-8, 효소의 농도 1-3%(w/v)이었다. 오계 날개육의 단백질 최적 효소가수분해 공정조건은 효소 반응온도 48–50oC, 반응 pH 7.0–7.2, 효소의 양은 3%(w/v)에서 결정 되었다. 이때 단 백질 가수분해 수율은 68-69%에 도달하였다. 생산된 대부분 가수분해물의 분자량들은 전형적인 펩타이 드인 분자량 500-1,200 Da로 분포되었다. 생산된 펩타이드 중에 항산화 기능을 보여주는 소수성 아미 노산들 histidine, proline, methionine, cystein, tyrosine, tryptophan, phenylalanine 들이 43.07%을 차 지하였다. 또한 구성아미노산의 함량 glutamic acid가 전체 구성아미노산의 13.6%로 가장 많은 함량을 차지하여 건강 기능 식품소재로서 활용할 가치가 높을 것으로 기대를 한다.

This paper deals with the production plan for the foaming process, the core part of the refrigerator manufacturing process. In accordance with this change, the refrigerator manufacturing process has also been converted into the mixed-model production system and it is necessary to optimize the production release pattern for the foaming process. The pattern optimization is to create a mixed-model combination which can minimize the number of setup operations and maintain mixed-model production. The existing method is a simple heuristic that depends on the demand priority. Its disadvantages are low mixed-model configuration rate and high setup frequency. Therefore, demand partitioning occurs frequently. In this study, we introduce the tolerance concept and propose a new pattern optimization algorithm based the large neighborhood search (LNS). The proposed algorithm was applied to a refrigerator plant and it was found that mixed-model configuration rate can be improved without demand partitioning.