복잡한 동특성을 갖는 다상 반응기의 설계를 위한 계산 효율적인 모사 및 최적화 전략

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :공과대학 화학생물공학부,2020. 2. 이종민.본 박사학위논문에서는 멀티 스케일 모델링, 실험 결과를 이용한 모델 보정법, 최적화 순으로 진행되는 산업용 화학 반응기의 설계 전략을 제시한다. 반응기는 화학 공정에서 제일 중요한 단위이지만, 그 설계에 있어서는 최신 수치적 기법들보다는 여전히 간단한 모델이나 실험 및 경험 규칙에 의존하고 있는 현실이다. 산업 규모의 반응기는 물리, 화학적으로 몹시 복잡하고, 관련 변수 간의 스케일이 크게 차이나는 경우가 많아 수학적 모델링 및 수치적 해법을 구하기가 어렵다. 모델을 만들더라도 부정확하거나 시뮬레이션 시간이 너무 긴 문제가 있어 최적화 알고리즘에 적용하기가 힘들다. 반응기 내 현상의 복잡성과 스케일 차이 문제는 멀티 스케일 모델링을 통해 접근할 수 있다. 전산유체역학 기반 구획 모델(CFD-based compartmental model)을 이용하면, 불균일한 혼합 패턴을 보이는 대형 반응기에서도 긴 시간 동안의 동적 모사가 가능하다. 이 모델은 큰 반응기를 완벽하게 균일한 작은 구획들의 네트워크로 간주하고, 각 구획을 반응 속도식들과 CFD 결과로부터 가져온 유동 정보가 포함된 질량 및 에너지 균형 방정식으로 표현한다. 기체, 액체, 고체 3상이 상호작용하며 복잡한 유동을 보이는 수성 광물 탄산화 반응기를 이 방법을 사용해 모델링하였다. 이 때 모델은 미분 대수 방정식(DAE)의 형태를 띠며, 메커니즘 상 모든 반응들(기-액 간 물질 전달 반응, 고체 용해 반응, 이온 간 반응, 앙금 침전 반응)과 유체 역학, 반응열, 열역학적 변화 및 운전 상의 이벤트 발생을 모두 고려할 수 있다. 모델을 이용해 이산화탄소 제거 효율, pH 및 온도 변화를 예측하여 실제 운전 데이터와 비교한 결과, 파라미터를 통한 보정이 전혀 없이도 7 % 이내의 오차를 보여주었다. 모델의 부정확성 문제는 모델링 후 실험 결과를 이용한 모델 보정으로 극복 할 수 있다. 본 논문에서는 광물 탄산화 반응기 모델을 베이지안 보정(Bayesian calibration)을 통해 강화하는 방법을 제시한다. 먼저 모델 중 불확실한 부분에 8개의 파라미터를 도입한 후, 베이지안 파라미터 추정법(Bayesian parameter estimation) 및 실험실 규모에서의 실험 결과들을 이용하여 파라미터들의 사후 확률 분포를 추정하였다. 얻어진 파라미터의 확률 분포들은 모델 및 실험의 불완전성으로 인해 나타나는 파라미터의 불확실성 및 다중 봉우리 특성을 반영하고 있다. 이를 이용하여 실험 결과를 잘 따라가는 확률론적 모델 예측치(stochastic model response)를 얻을 수 있었다. 16개의 실험 데이터셋 및 테스트셋의 피팅 에러(fitting error)는 결정론적인 최적화 알고리즘(deterministic optimization)을 사용할 때보다 비슷하거나 낮은 것으로 측정되었다. 수학적 최적화에 쓰이기에 너무 긴 시뮬레이션 시간 문제는 베이지안 최적화 알고리즘을 적용하여 해결할 수 있다. 화학 반응기 설계 최적화를 위해 본 논문에서는 다중 목적 베이지안 최적화(Multi-objective Bayesian Optimization, MBO)를 사용해 시뮬레이션 횟수를 최소화 하는 CFD 기반 최적 설계 방법을 제안하였다. 여섯 가지 설계 변수를 가지는 기-액 교반 탱크 반응기에서 전력 소비를 최소화하고 가스 분율(gas holdup)를 극대화하기 위해 이 방법을 이용한 결과, 단 100 회의 시뮬레이션 만으로 최적 파레토 커브(Pareto curve)를 얻을 수 있었다. 제안된 최적 설계안들은 문헌에 보고된 기존 반응기들과 비교해 뛰어난 성능을 보여주었다. . 본 논문을 통해 제안된 CFD 기반 구획 모델링법, 베이지안 모델 보정법 및 베이지안 최적화 방법은 복잡한 물리적 및 화학적 특징을 갖는 산업 규모의 화학 반응기에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.This thesis presents a design strategy for industrial-scale chemical reactors which consists of multi-scale modeling, post-modeling calibration, and optimization. Although the reactor design problem is a primary step in the development of most chemical processes, it has been relied on simple models, experiments and rules of thumbs rather than taking advantage of recent numerical techniques. It is because industrial-size reactors show high complexity and scale differences both physically and chemically, which makes it difficult to be mathematically modeled. Even after the model is constructed, it suffers from inaccuracies and heavy simulation time to be applied in optimization algorithms. The complexity and scale difference problem in modeling can be solved by introducing multi-scale modeling approaches. Computational fluid dynamics (CFD)-based compartmental model makes it possible to simulate hours of dynamics in large size reactors which show inhomogeneous mixing patterns. It regards the big reactor as a network of small zones in which perfect mixing can be assumed and solves mass and energy balance equations with kinetics and flow information adopted from CFD hydrodynamics model at each zone. An aqueous mineral carbonation reactor with complex gas–liquid–solid interacting flow patterns was modeled using this method. The model considers the gas-liquid mass transfer, solid dissolution, ionic reactions, precipitations, hydrodynamics, heat generation and thermodynamic changes by the reaction and discrete operational events in the form of differential algebraic equations (DAEs). The total CO2 removal efficiency, pH, and temperature changes were predicted and compared to real operation data. The errors were within 7 % without any post-adjustment. The inaccuracy problem of model can be overcome by post-modeling approach, such as the calibration with experiments. The model for aqueous mineral carbonation reactor was intensified via Bayesian calibration. Eight parameters were intrduced in the uncertain parts of the rigorous reactor model. Then the calibration was performed by estimating the parameter posterior distribution using Bayesian parameter estimation framework and lab-scale experiments. The developed Bayesian parameter estimation framework involves surrogate models, Markov chain Monte Carlo (MCMC) with tempering, global optimization, and various analysis tools. The obtained parameter distributions reflected the uncertain or multimodal natures of the parameters due to the incompleteness of the model and the experiments. They were used to earn stochastic model responses which show good fits with the experimental results. The fitting errors of all the 16 datasets and the unseen test set were measured to be comparable or lower than when deterministic optimization methods are used. The heavy simulation time problem for mathematical optimization can be resolved by applying Bayesian optimizaion algorithm. CFD based optimal design tool for chemical reactors, in which multi-objective Bayesian optimization (MBO) is utilized to reduce the number of required CFD runs, is proposed. The developed optimizer was applied to minimize the power consumption and maximize the gas holdup in a gas-sparged stirred tank reactor, which has six design variables. The saturated Pareto front was obtained after only 100 iterations. The resulting Pareto front consists of many near-optimal designs with significantly enhanced performances compared to conventional reactors reported in the literature. It is anticipated that the suggested CFD-based compartmental modeling, post-modeling Bayesian calibration, and Bayesian optimization methods can be applied in general industrial-scale chemical reactors with complex physical and chemical features.1. Introduction 1 1.1. Industrial-scale chemical reactor design 1 1.2. Role of mathematical models in reactor design 2 1.3. Intensification of reactor models through calibration 5 1.3.1. Bayesian parameter estimation 6 1.4. Optimization of the reactor models 7 1.4.1. Bayesian optimization 9 1.5. Aqueous mineral carbonation process : case study subject 10 1.6. Outline of the thesis 12 2. Multi-scale modeling of industrial-scale aqueous mineral carbonation reactor for long-time dynamic simulation 14 2.1. Objective 14 2.2. Experimental setup 15 2.3. Mathematical models 19 2.3.1. Reactor model 19 2.3.2. CFD model 28 2.3.3. Numerical setting 30 2.4. Results and discussions 32 2.4.1. CFD-based compartmental model for industrial-scale reactor. 32 2.4.2. Design and simulation of higher-scale reactors 42 2.5. Conclusions 47 3. Model intensification of aqueous mineral carbonation kinetics via Bayesian calibration 50 3.1. Objective 50 3.2. Experimental methods 51 3.2.1. Solution and gas preparation 51 3.2.2. Laboratory-scale mineral carbonation process 53 3.3. Mathematical models 56 3.3.1. Kinetics of aqueous mineral carbonation process 56 3.3.2. Differential algebraic equation (DAE) model for the reactor 65 3.3.3. Discrete events for simulation procedure 71 3.3.4. Numerical setting 72 3.4. Bayesian parameter estimation 72 3.4.1. Problem formulation 73 3.4.2. Bayesian posterior inference 76 3.4.3. Sampling 81 3.5. Results and discussions 82 3.5.1. Stochastic output response 82 3.5.2. Quality of parameter estimtates 86 3.5.3. Assessment of parameter uncertainties 91 3.5.4. Kinetics study with the proposed model parameters 99 3.6. Conclusions 103 4. Multi-objective optimization of chemical reactor design using computational fluid dynamics 106 4.1. Objective 106 4.2. Problem Formulation 107 4.3. Optimization scheme 113 4.3.1. Multi-objective optimization algorithm 113 4.3.2. CFD-MBO optimizer 120 4.4. CFD modeling 125 4.4.1. Tank specifications 125 4.4.2. Governing equations 125 4.4.3. Simulation methods 127 4.5. Results and discussion 128 4.5.1. CFD model validation 128 4.5.2. Optimization results 130 4.5.3. Analysis of optimal designs 139 4.6. Conclusions 144 5. Concluding Remarks 146 Bibliography 149 Abstract in Korean (국문초록) 163Docto

Return predictability of continuing overreaction in the Korean stock market

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 경영공학부, 2018.2,[iii, 21 p. :]본 연구는 Byun, Lim and Yun (2016)의 연속적인 과잉반응에 대한 측정치를 사용하여 이 측정치가 한국 주식시장에서 미래 주식 수익률에 대한 예측력을 가지는지 검증한다. 연속적인 과잉반응에 대한 측정치에 기반한 무비용 포트폴리오의 수익률이 통계적으로 유의하게 양수임을 확인했고, 연속적인 과잉반응에 대한 측정치의 미래 수익률 예측력이 과거 수익률보다 뛰어남을 확인했다. 또한 개인투자자의 매수량과 매도량을 사용하여 개인투자자의 연속적인 과잉반응에 대한 측정치를 만들었고 이 측정치가 미래 주식 수익률에 대한 예측력을 가지는 것을 확인했다.한국과학기술원 :경영공학부

Characterization and frequency of vancomycin resistance in Staphylococcus aureus isolated in Korea

임상병리학과/석사[한글] Vancomycin은 세포벽의 합성을 억제하여 세균에 대한 항균쵸과를 나타내는 glycopeptide계 항생 물질로서 그람 양성세균으로 인한 감염치료에 광범위하게 사용되며, 특히 methicillin 내성 포도상구균와 선택적 치료제로 쓰이고 있다. 그러나 최근 임상검체에서도 중등도의 내성을 가지는 포도상구균 (Mu5O: MIC 8 ㎍/㎖)이 나타나기 시작하였고 여러 가지 여건상 국내에서도 내성균주가 분리될 가능성이 높다고 사료되어 임상검체 중 methcillin 내성 포도상구균을 대상으로 vancomycin 감수성 및 내성 빈도 조사를 실시하고 이에 따른 내성 기전을 알아보고자 하였다. 본 실험 결과 107 주(株)의 methiciILin 내성균주 중 23.3%가 vancomycin에 대하여 내성을 보였으며 vancomycin 내성을 나타내는 표준 균주인 Mu5O과 Mu3의 중간정도의 내성빈도를 보였다. 중합효소 연쇄반응을 통해 장구균의 vancomycin 내성에 관여하는 vanA, vanB, vanCl, vanC2, vanH 특이 유전자는 증폭되지 않았다. SDS-PAGE를 실시하여 81kDa,58kDa,33kDa,28k0a 등의 주요단백 분획을 확인하였고, Mu5O에서 45kDa의 특징적인 단백 분획을 관찰하였다. LDH assay에서는 한 개의 검체가 Mu5O과 함께 높은 LDH 활성을 보였다. 앞으로 정확한 내성기준을 밝히기 위한 연구들이 진행되어야 할 것으로 생각된다. [영문] The vancomycin, one of the family of glycopeptide antibiotics, inhibits the synthesis of bacterial cell wall peptidoglycan and has been widely used againstgram-positive bacterial infections, especially for a treaoent of methicillinresistant 5. 7[ureus infection. However, clinical isolate which was intermediatelyresistant to vancomycin (Mu5O: MIC 87g17) was isolated in recent years. Inthis study we performed vancomycin susceptibility test with the incrementmethod and population analysis with clinical isolates 5. aureus. It was alsoperformed that several kinds of tests with three selected isolates (s129: MIC 77g/m7, s134: MIC 7 7g1m7, s135: MIC 8 791m7) to find out possible mechanismof vancomycin resistance. As a result, the prevalence of vancomycin resistant 5.aureus isolates among 5. aureus strains resistant to methicillin was 23.3%(25/107. The vancomycin resistances of isolated strains of 5. aureus werebetween those of Mu5O and Mu3 strains. By PCR analysis, none of the isolateswith decreased vancomycin susceptibility contained known vancomycin resistant genes such as vanA, vanB, vanCl, vanC2, and vanH. Maior bands of 81 kDa, 58kDa, 33 kDa, 28 kDa were demonstrable in whole cell Iysates by SDS-PAGE from all three isolates as well as reference strains. And especially, 45 kDa protein was overproduced in Mu5O strains. Among them increased production of NAD**+ -linked- ^^D -lactate dehydrogenase (dnLDH) were detected from one clinical strain (s135) and Mu5O strain. From these data, we suggest that the mechanism of vancomycin resistance in these isolates are distinct from that in enterococci.restrictio

A Study on the chemical vapor deposition of Ru and RuO₂thin film with ruthenocene precursor

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :금속공학과,1999.Docto

Influence of Depression and Subjective Health Status on COVID-19 Vaccine Acceptance: Based on the 2021 Community Health Survey

Background: Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) is a novel coronavirus identified in 2019 that exhibited an exceptionally rapid spread. Although the development and administration of COVID-19 vaccines progressed quickly, concerns about side effects and safety persisted. This study utilized data from the 2021 Community Health Survey to analyze the relationship between COVID-19 vaccination and psychosocial factors, including depression and subjective health status.Methods: Analysis included 203,449 individuals, excluding those who had not received or were ineligible for the COVID-19 vaccine, based on the 2021 Community Health Survey. The chi-square tests assessed sociodemographic and health status differences related to vaccination status. Subjective health status was categorized based on survey responses as ‘good’ or ‘poor,’ and depression was assessed using the self-reported Patient Health Questionnaire-9. The association between depression, subjective health status, and vaccination status was examined using chi-square tests, followed by multiple logistic regression to determine independent effects.Results: Vaccination rates were higher among the elderly, those with lower education, higher income, healthcare workers, and individuals with lower depression, higher subjective health, and chronic conditions like hypertension or diabetes. Significantly lower vaccination rates were observed in those with lower subjective health and Patient Health Questionnaire-9 scores ≥5 or ≥10. Among individuals with chronic illnesses, those with good subjective health had the lowest odds for non-vaccination (odds ratio=0.42; 95% confidence interval, 0.39-0.45), while those without chronic illnesses and poor subjective health had the highest odds (odds ratio=1.89; 95% confidence interval, 1.76-2.02).Conclusions: This study found significantly higher odds ratios for vaccine non-receipt among individuals with lower levels of depression and subjective health status. Incorporating psychosocial factors such as depression and subjective health status may be crucial in developing strategies to enhance vaccination rates during future outbreaks of novel infectious diseases