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최인혁,문경혜,전종혁,이진영,라제쉬 쿠마 죠티,Choi, In-Hyeok,Moon, Gyeonghye,Jeon, Jong-Hyuk,Lee, Jin-Young,Jyothi, Rajesh Kumar The Korean Institute of Resources Recycling 2020 資源 리싸이클링 Vol.29 No.2
In new millennium, wide-reaching demands for selective catalytic reduction (SCR) catalyst have been increased gradually in new millennium. SCR catalyst can prevent the NO<sub>x</sub> emission to protect the environment. In SCR catalyst the main composition of the catalyst is typically TiO<sub>2</sub> (70~80%), WO<sub>3</sub> (7~10%), V<sub>2</sub>O<sub>5</sub> (~1%) and others. When the SCR catalysts are used up and disposed to landfills, it is problematic that those should exist in the landfill site permanently due to their extremely low degradability. A new advanced technology needs to be developed primarily to protect environment and then recover the valuable metals. Hydrometallurgical techniques such as leaching and liquid-liquid extraction was designed and developed for the spent SCR catalyst processing. In a first stage, V and W selectively leached from spent SCR catalyst, then both the metals were processed by liquid-liquid extraction process. Various commercial extractants such as D2EHPA, PC 88A, TBP, Cyanex 272, Aliquat 336 were tested for selective extraction of title metals. Scrubbing and stripping studies were tested and optimized for vanadium and tungsten extraction and possible separation. 3<sup>rd</sup> phase studies were optimized by using iso-decanol reagent.
알칼리 용액 중 CaCl<sub>2</sub> 첨가에 의한 텅스텐과 바나듐의 분리
문경혜,최인혁,박경호,강희남,강정신,이진영,Moon, Gyeonghye,Choi, In-hyeok,Park, Kyungho,Kang, Hee-Nam,Kang, Jungshin,Lee, Jin-Young 한국자원리싸이클링학회 2017 資源 리싸이클링 Vol.26 No.4
SCR 폐촉매의 소다배소-수침출 용액으로부터 바나듐과 텅스텐을 분리하기 위한 기초연구를 수행하였다. 침출용액을 모사한 바나듐 $1g{\cdot}L^{-1}$, 텅스텐 $10g{\cdot}L^{-1}$ 합성 알칼리 용액에 NaOH 농도와 $CaCl_2$ 첨가량에 따른 바나듐과 텅스텐의 침전거동을 조사하였다. 또한 이를 바탕으로 반응표면법을 통해 바나듐과 텅스텐의 칼슘 침전에 의한 분리 최적조건을 구하였다. 그 결과 칼슘 침전물로의 반응속도 차이에 기인하여 용액의 온도가 낮으면 바나듐만 선택적으로 침전되었고, 온도가 높아지면 텅스텐 또한 침전되었다. 바나듐과 텅스텐은 NaOH 농도가 높아짐에 따라 침전율이 낮아지며 또한 과량의 칼슘 첨가는 용액의 pH를 낮추어 바나듐과 텅스텐의 침전반응을 촉진시켰다. 반응표면법 분석결과 바나듐과 텅스텐의 분리의 최적조건은 293 K에서 $0.5mol{\cdot}L^{-1}$ NaOH, $CaCl_2$ 1 당량 이며, 이 때 바나듐과 텅스텐의 침전율은 각각 99.5%와 0.0%를 나타냈다. As a fundamental study for the separation of vanadium and tungsten from the leaching solution obtained from the soda roasting and water leaching process of spent SCR (Selective Catalytic Reduction) catalyst was carried out. The precipitation behaviors of vanadium and tungsten using the artificial solution (V: $1g{\cdot}L^{-1}$, W: $10g{\cdot}L^{-1}$) was investigated depending on temperature, NaOH concentration and the amount of $CaCl_2$ (aq.) added. V (aq.) was selectively precipitated at lower temperature than 293 K while tungsten also was precipitated at higher temperature. Precipitation rate of V and W was decreased by the increasing concentration of NaOH. On the other hand, excess Ca addition induced the increase of precipitation rate for V and W due to the formation of $Ca(OH)_2$ following the pH decline. The response surface methodology was employed to optimize the selective precipitation. Vanadium of 99.5% and tungsten of 0.0% was precipitated at $0.5mol{\cdot}L^{-1}$ of aqueous NaOH and 1 equivalent ratio of $CaCl_2$ at 293 K.
고순도 산화타이타늄 제조를 위한 탈질폐촉매로부터 타이타늄 회수공정 개발
문경혜 ( Gyeonghye Moon ),최인혁 ( In-hyeok Choi ),강희남 ( Hee-nam Kang ),이태혁 ( Tae-hyuk Lee ),이진영 ( Jin-young Lee ),강정신 ( Jungshin Kang ) 한국폐기물자원순환학회(구 한국폐기물학회) 2018 한국폐기물자원순환학회 춘계학술발표논문집 Vol.2018 No.-
최근 초미세먼지에 의한 환경문제가 대두되면서 주요 원인 중 하나인 발전소 및 자동차 등에서 발생되는 질소산화물 저감에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 발전소를 중심으로 탈질촉매 설치가 증가되고 있으나, 사용수명을 다한 탈질폐촉매의 경우 대부분 매립되고 있어 폐촉매 내 주요 유가금속인 텅스텐, 바나듐 및 타이타늄에 대한 효과적 리싸이클링 공정 개발이 필요한 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 탈질폐촉매 내 타이타늄을 회수하여 고순도 산화타이타늄을 제조하기 위한 공정 개발을 실시하였다. 탈질폐촉매 내 타이타늄을 침출가능한 형태의 화합물로 제조하기 위해 1000 ℃에서 탄산나트륨과 탈질폐촉매를 반응시켜 sodium titanate를 제조하였다. 이를 수침출한 결과, 온도가 증가할수록 탈질폐촉매 내 알루미늄 및 실리콘의 침출률은 증가하였으며 최대 각 94 % 및 89 %의 침출률을 나타내었다. 또한 텅스텐 및 바나듐은 온도에 상관없이 99.5 % 이상의 침출률을 얻을 수 있었으며, 타이타늄은 침출되지 않았다. 타이타늄 침출액을 제조하기 위해 수침출 잔사를 5 - 7 M 염산을 사용하여 60 ℃에서 3시간 침출한 결과, 타이타늄 침출률은 97 %를 나타내었으나 86 - 99 %의 실리콘이 동시에 침출됨을 알 수 있었다. 타이타늄 침출액의 여과성 향상 및 고순도 산화타이타늄 제조를 위해 타이타늄 침출액 내 실리콘을 겔화반응에 의해 제거 후 얻어진 수용액을 90 ℃에서 hydrolysis 반응을 시킨 결과 순도 99.2 % 이상의 산화타이타늄을 제조할 수 있었다.
Compact 절연암 송전 철탑의 전자계 저감특성 분석
宋洪俊(Hong-Jun Song),李源敎(Won-Kyo Lee),李相潤(Sang-Yun Lee),崔仁赫(In-Hyeok Choi),李東一(Dong-Il Lee),邊其植(Ki-Sik Byeon) 대한전기학회 2009 전기학회논문지 Vol.58 No.2
As electrical power demand is gradually increasing, the construction of power transmission facility is unavoidable. However difficulties which resulted from increasing of complaints and NYMBY make power transmission tower to be more environmentally friendly. As an alternative proposal, a new method which is changing conventional iron arm for insulation arm which is made of FRP(Fiber Glass Reinforced Plastics) is in progress. In this paper, we discussed environmentally friendly characteristic of domestic 154 ㎸ testing transmission tower whose insulation arms have same mechanical and excellent electrical properties compare to conventional heavy iron arm.
딥러닝을 이용한 시퀀스 기반의 여행경로 추천시스템 : 제주도 사례
이희준(Hee Jun Lee),이원석(Won Sok Lee),최인혁(In Hyeok Choi),이충권(Choong Kwon Lee) 한국스마트미디어학회 2020 스마트미디어저널 Vol.9 No.1
딥 러닝의 발전에 따라 추천시스템에서 딥 러닝 기반의 인공신경망을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, RNN(Recurrent Neural Network)기반의 추천시스템은 데이터의 순차적 특성을 고려하기 때문에 추천시스템에서 좋은 성과를 보여주고 있다. 본 연구는 RNN기반의 알고리즘인 GRU(Gated Recurrent Unit)와 세션 기반 병렬 미니배치(Session Parallel mini-batch)기법을 활용한 여행경로 추천 시스템을 제안한다. 본 연구는 top1과 bpr(Bayesian personalized ranking) 오차함수의 앙상블을 통해 추천 성과를 향상시켰다. 또한, 데이터 내에 순차적인 특성을 고려한 RNN기반 추천 시스템은 여행경로에 내재된 여행지의 의미가 반영된 추천이 이루어진다는 것을 확인되었다. With the development of deep learning, studies using artificial neural networks based on deep learning in recommendation systems are being actively conducted. Especially, the recommendation system based on RNN (Recurrent Neural Network) shows good performance because it considers the sequential characteristics of data. This study proposes a travel route recommendation system using GRU(Gated Recurrent Unit) and Session-based Parallel Mini-batch which are RNN-based algorithm. This study improved the recommendation performance through an ensemble of top1 and bpr(Bayesian personalized ranking) error functions. In addition, it was confirmed that the RNN-based recommendation system considering the sequential characteristics in the data makes a recommendation reflecting the meaning of the travel destination inherent in the travel route.