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응집성 Sacchromyces cerevisiae를 이용한 반복 유가식 ethanol 생산에서의 최적 운전전략
이상은(Sang-Eun Lee),연지현(Ji-Hyeon Yeon),서용창(Yong Chang Seo),강도형(Do Hyung Kang),이현용(Hyeon-Yong Lee),정경환(Kyung-Hwan Jung) 한국생물공학회 2010 KSBB Journal Vol.25 No.2
응집성 효모인 S. cerevisiae ATCC 96581를 이용한 최적의 에탄올 생산 공정 전략에 대하여 연구하였다. 효모의 특성을 고려하여, 효모 응집공정이 있는 반복 유가식 공정을 설계하였고, 이때 비멸균 포도당 분말을 매 12시간 마다 첨가하였고, 새로운 feeding medium을 24시간 혹은 36시간마다 세포 응집 후 교체 하였다. 이때 효모 응집이 없는 반복 유가식 공정과 비교 검토하였다. 최종적으로 24시간마다 세포를 응집시키고 상층배지를 제거하고 새로운 배지를 넣으면서 반복 유가식 에탄올 생산을 하는 것이 최적의 조건임을 알 수 있었고, 이때 120시간 동안 825 g의 에탄올을 생산 할 수 있었다. We investigated the optimal strategy for ethanol production using flocculent Sacchromyces cerevisiae ATCC 96581. Considering the characteristic of flocculent yeast, a repeated fed-batch ethanol fermentation was designed, in which non-sterile glucose powder was fed every 12 hours and, after cell flocculation, new feeding medium was exchanged every 24 or 36 hours. We particularly compared this fermentation process with those when cell flocculation was not carried out. Finally, the maximal total ethanol production was 825 g-ethanol during 120 hours, in which the time interval of withdrawal-fill of feeding medium was 24 hours and cell flocculation was carried out.
초음파를 이용한 발전용 회전기기 베어링 손상상태 평가 연구
이상국(Sang-Guk Lee),이선기(Sun-Ki Lee),이도환(Do-Hwan Lee),박성근(Sung-Keun Park) 대한기계학회 2008 大韓機械學會論文集A Vol.32 No.7
For the purpose of monitoring by ultrasonic test of the ball bearing conditions in rotating machinery, a system for their diagnosis was developed. ultrasonic technique is used to detect abnormal conditions in the bearing system. And various data such as frequency spectrum, energy and amplitude of ultrasonic signals, and ultrasonic parameters were acquired during experiments with the simulated ball bearing system. Based on the above results and practical application for power plant, algorithms and judgement criteria for diagnosis system was established. Bearing diagnosis system is composed of four parts as follows : sensing part for ultrasonic sensor and preamplifier, signal processing part for measuring frequency spectrum, energy and amplitude, interface part for connecting ultrasonic signal to PC using A/D converter, graphic display and software part for display of bearing condition and for managing of diagnosis program.
영어 학습 능력 증진을 위한 심리구조모형 개발 및 적용연구
이상도(Lee, Sang Do) 팬코리아영어교육학회(구 영남영어교육학회) 2015 영어교육연구 Vol.27 No.3
The purpose of this study is to develop the psychological structural modeling for the improvement of the English learning proficiency of university students. In order to achieve this aim, the learning models based on learning cognitive, learning procedure and learning result are made. Data were obtained from the questionnaires of 289 university students. This study shows that the learning procedure(learning flow, learning motivation, cognitive strategies) has a significant influence on the academic achievement. The result of this survey is as follows. First, there is the high positive correlation between learning cognitive and learning procedure. Second, learning result is the predictor of the subordinate factors of learning procedure such as learning flow, learning motivation, and cognitive strategies. This result can help us make a positive psychological structural modeling for university students.
Jung-Whan Park(박정환),Yoon Kim(김윤),Woo-Jin Kim(김우진),Seung-Joo Nam(남승주) 한국컴퓨터정보학회 2021 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.26 No.3
위내시경 촬영은 조기에 위 병변을 진단하기 위해서 주로 사용한다. 하지만 위내시경을 했음에도 불구하고 위 내부를 자세히 관찰하지 못해서 10~20% 위 병변을 놓치는 경우가 생기는 것으로 보고되고 있다. 미국, 영국, 일본 등의 일부 국가와 세계내시경협회(Wold Endoscopy Organization)에서는 위내시경 시에 맹점 없는 관찰을 위해서 반드시 촬영해야 할 부위에 대한 촬영지침을 제안한 바 있다. 이에 본 논문에서는 수련의가 내시경을 하는 데 있어 위 내부를 자동으로 맹점 없이 관찰하는데 필요한 딥러닝 기술인 해부학적 분류모델을 제안한다. 제안한 모델은 위내시경 이미지에 적합한 전처리 모듈과 데이터 증강 기술들을 사용한다. 실험결과를 통해 최대 F1 점수 99.6% 분류 성능을 확인하였다. 또한, 실제 데이터를 통한 실험결과에서도 에러율이 4% 미만을 보였다. 이러한 성능을 바탕으로 설명 가능한 모델임을 보여 임상에서의 사용 가능성을 확인하였다. Esophagogastroduodenoscopy is a method commonly used for early diagnosis of upper gastrointestinal lesions. However, 10-20 percent of the gastric lesions are reported to be missed, due to human error. And countries including the US, the UK, and Japan, the World Endoscopy Organization (WEO) suggested guidelines about essential gastrointestinal parts to take pictures of so that all gastric lesions are observed. In this paper, we propose deep learning techniques for classification of anatomical sites, aiming for the system that informs practitioners whether they successfully did the gastroscopy without blind spots. The proposed model uses pre-processing modules and data augmentation techniques suitable for gastroscopy images. Not only does the experiment result with a maximum F1 score of 99.6%, but it also shows a error rate of less than 4% based on the actual data. Given the performance results, we found the model to be explainable with the potential to be utilized in the clinical area.
이상도(Sang-Do Lee),신명기(Myung-Ki Shin),김형준(HyoungJun KIM),박기식(KiShik PARK) 한국정보과학회 2003 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.30 No.1C
인터넷의 폭발적인 성장으로 인터넷을 사용하는 사용자 및 애플리케이션들이 급속하게 등장하였다. 그로 인하여, 스트리밍 서비스 또는 time-sensitive한 애플리케이션들의 QoS를 보장하기 위한 여러 가지 QoS 연구들이 진행중이다. 시스코를 중심으로 한 기업망에서의 Policy Networking 기반의 서비스들이 점점 더 발전되어가고 있다. 즉, 시스코 라우터에서는 이를 지원하기 위한 Filtering, Coloring, Policy 등의 명령어를 지원하게 되었다. 그러므로, 이것들을 운영하는 관리자들은 QoS 정책을 자동으로 분배, 적용, 모니러링, 리포텅 기능을 제공하는 자동화된 네트웍 관리도구들에 대한 요구들이 증가하고 있다. 시중에 나와 있는 시스코 제품들은 가격이 너무 비싸고, 관리자들의 요구 사항과는 약간의 거리감이 있다. 따라서, 이 논문에서 시스코 라우터 기반의 자동화된 QoS 정책 분배 시스템의 설계 및 구현 결과를 소개하고자 한다.