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가축분뇨와 하수슬러지의 혐기성소화 탈리액으로부터 Struvite 회수 최적화
천소정 ( Sojeong Cheon ),김재은 ( Jaeeun Kim ),김현우 ( Hyun-woo Kim ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2021 한국폐기물자원순환학회 춘계학술발표논문집 Vol.2021 No.-
높은 인구밀도의 대한민국은 폐자원 처리·처분 여건이 좋지 않아, 유기성 폐자원에너지화 기반의 자원순환사회 구현을 위해 노력하고 있다. 대표적 폐자원에너지화 기술인 혐기성소화는 폐기물 처리와 동시에 에너지원인 메탄을 생성하여 지속가능한 자원순환시스템으로 적합하나 처리부산물인 소화액이 환경에 잠재적으로 유해한 영향을 일으킬 가능성이 높다. 이 소화액으로부터 struvite (MAP; Magnesium Ammonium Phosphate)를 생성하는 것은 후처리와 동시에 비료로써 이용 가치가 있는 유용자원을 추가적으로 회수하면서도 환경오염원을 동시에 제거할 수 있어 주목을 받아왔으나 최적화 연구는 미진하였다. 따라서 본 연구는 가축분뇨 및 혐기성소화 탈리액으로부터 struvite의 회수를 극대화하기 위한 실험실 규모의 응집교반실험기반 최적화를 수행하였다. 반응표면법-중심합성계획법을 이용한 최적 조건 탐색은 독립변수를 pH와 응집제(마그네슘) 주입량으로 설정하여 응집교반실험기반의 결정화 실험을 진행하였다. 처리 전·후 소화액으로부터 질소·인의 저감을 분석하고, 회수한 struvite 또한 전계방출형 주사전자현미경을 이용하여 결정의 생성을 확인하였다. 그 결과 인은 최대 53%의 저감이 가능하였고 질소는 최대 30%가 struvite 형태로 저감 가능하였다. 통계적으로 유의한 수준의 최적 pH는 8 이상, 인산염에 대한 마그네슘 주입량의 몰비는 1.25 이상이었다. 고형물 농도가 높지 않은 하수슬러지 혐기성 소화 탈리액은 가축분뇨 대비 명확한 FE-SEM 기반의 struvite 결정의 확인이 필요하여 고형물 전처리의 필요성이 고부가가치 산물의 회수에 중요함을 밝혔다. 종합하면, 본 연구는 혐기성 소화액의 struvite 결정화는 적정수준의 고형물 후처리와 연계되었을 경우 고부가가치 부산물 생산이 가능하여 경제적 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료된다.
Supervised segmentation with domain adaptation for small sampled orbital CT images
Suh Sungho,Cheon Sojeong,Choi Wonseo,Chung Yeon Woong,Cho Won-Kyung,Paik Ji-Sun,Kim Sung Eun,Chang Dong-Jin,Lee Yong Oh 한국CDE학회 2022 Journal of computational design and engineering Vol.9 No.2
Deep neural networks have been widely used for medical image analysis. However, the lack of access to a large-scale annotated dataset poses a great challenge, especially in the case of rare diseases or new domains for the research society. Transfer of pre-trained features from the relatively large dataset is a considerable solution. In this paper, we have explored supervised segmentation using domain adaptation for optic nerve and orbital tumour, when only small sampled CT images are given. Even the lung image database consortium image collection (LIDC-IDRI) is a cross-domain to orbital CT, but the proposed domain adaptation method improved the performance of attention U-Net for the segmentation in public optic nerve dataset and our clinical orbital tumour dataset by 3.7% and 13.7% in the Dice score, respectively. The code and dataset are available at https://github.com/cmcbigdata.