냉매 오충전은 에어컨에서 빈번하게 발생하는 고장 모드 중 하나로, 적정 충전량 대비 부족 및 과충전 모두 냉방 성능의 저하를 유 발하므로 충전된 냉매량을 정확하게 판단하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 퍼지 군집화 기법을 통한 정상상태 식별을 통해 냉매 오 충전량을 다중 분류하는 모델을 개발하였다. 정상상태 식별을 위해 에어컨 운전 데이터에 대해 이동 평균 간의 차이를 활용한 퍼지 군 집화 알고리즘을 적용하였으며, IFDR를 통해 기존 연구된 정상상태 판단 기법들과 식별 결과를 비교하였다. 이후, 시스템 내 상관성 을 고려한 mRMR을 이용해 특징을 선택하였으며, 도출된 특징을 이용해 SVM 기반의 다중 분류 모델이 생성되었다. 제안된 방법은 시험 데이터를 통해 만족할 만한 분류 정확도와 강건성을 도출하였다.

분리막을 이용한 수처리 공정은 최근 효과적인 기술로 대두되고 있다. 분리막 표면에서의 기능족들이 이온화가 이루어짐으로써, 표면에 표면전하를 가지게 되는데 분리막 표면과 수계내의 용질의 전기적 상호작용은 분리막 성능에 큰 영향을 준다. 분리막의 표면전하는 대부분 제타전위를 측정함으로써 표면전하 값을 대변해 주는 인자로 사용되어 왔지만 엄밀히 표면에서의 전하라고는 할 수 없다. 제타전위의 경우 표면에서 일정 거리 떨어진 지점인 Shere plane에서의 전기적 포텐셜이기 때문에, 분리막 표면에서의 전기적 이동현상을 이해하기에는 부족한 것이 사실이다. 따라서 본 연구에서는 지난 연구에서 개발한 표면전하를 직접적정하는 기술을 이용하여 분리막의 표면전하를 측정하고 측정된 값을 기반하여 전기적 표면 특성인 pHpzc및 pKa값을 이론적으로 산정하고 분리막공정에 서의 활용성을 제시하는 것을 그 목표로 한다.

우리나라의 항만은 정부가 제공해야 할 사회간접자본으로 인식되고 있으며, 개발에 많은 재원이 소요되므로 정부에 의해 개발되어 왔다. 그러나 이러한 개발정책은 급속히 증가하는 항만수요에 대응하는데 있어서 재정적 문제에 직면하게 되었다. 이러한 배경에서 근년에 들어 정부는 항만건설에 민간자본을 유치하고 그 기업으로 하여금 투자재원을 회수하기까지 일정 기간동안 항만을 상업적으로 운영하도록 허용하는 방안을 시도하고 있다. 현재 여러개의 항만이 이러한 방식으로 개발되고 있으며 그 중 일부는 머잖아 개장하게 되는 시점에 있다. 그러나 이러한 항만들은 현 시점에서 볼 때 원활히 운영되는데 있어서 문제점들이 예상되고 있다. 본 논문은 이러한 민자항만의 현황을 조사, 분석하고 문제점에 대한 개선방안을 제시하고자 한다.