• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제25권1호
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• pp.51-54
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• 2004

Gallium nitride (GaN) powders were prepared by calcining a gallium(III) nitrate salt in flowing ammonia in the temperature ranging from 500 to 1050 $^{\circ}C$. The process of conversion of the salt to GaN was monitored by X-ray diffraction and $^{71}Ga$ MAS (magic-angle spinning) NMR spectroscopy. The salt decomposed to ${\gamma}-Ga_2O_3$ and then converted to GaN without ${\gamma}-{\beta}Ga_2O_3$ phase transition. It is most likely that the conversion of ${\gamma}-Ga_2O_3$ to GaN does not proceed through $Ga_2O$ but stepwise via amorphous gallium oxynitride ($GaO_xN_y$) as intermediates. The GaN nanowires and microcrystals were obtained by calcining the pellet containing a mixture of ${\gamma}-Ga_2O_3$ and carbon in flowing ammonia at 900 $^{\circ}C$ for 15 h. The growth of the nanowire might be explained by the vapor-solid (VS) mechanism in a confined reactor. Room-temperature photoluminescence spectra of as-synthesized GaN powders obtained showed the emission peak at 363 nm.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권12호
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• pp.4072-4079
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• 2021

This article presents a study on the state-of-the-art methods for automated radioactive material detection and identification, using gamma-ray spectra and modern machine learning methods. The recent developments inspired this in deep learning algorithms, and the proposed method provided better performance than the current state-of-the-art models. Machine learning models such as: fully connected, recurrent, convolutional, and gradient boosted decision trees, are applied under a wide variety of testing conditions, and their advantage and disadvantage are discussed. Furthermore, a hybrid model is developed by combining the fully-connected and convolutional neural network, which shows the best performance among the different machine learning models. These improvements are represented by the model's test performance metric (i.e., F1 score) of 93.33% with an improvement of 2%-12% than the state-of-the-art model at various conditions. The experimental results show that fusion of classical neural networks and modern deep learning architecture is a suitable choice for interpreting gamma spectra data where real-time and remote detection is necessary.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권2호
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• pp.403-408
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• 2012

In this study, the homogenous Pd nanoparticles (Pd NPs) were first prepared with bayberry tannin (BT) as the stabilizers. Subsequently, the obtained bayberry tannin-stabilized Pd nanoparticles (BT-Pd) were immobilized onto ${\gamma}-Al_2O_3$ to prepare heterogeneous ${\gamma}-Al_2O_3$-BT-Pd catalysts. Fourier Transformation Infrared Spectrum (FTIR) and X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS) analyses confirmed that the Pd NPs were well stabilized by the phenolic hydroxyl groups of BT. Transmission Electron Microscopy (TEM) observation indicated that the diameter of the Pd NPs can be effectively controlled in the range of 4.2-16.0 nm by varying the amount of BT. It is found that the ${\gamma}-Al_2O_3$-BT-Pd catalysts exhibit highly activity for various olefin hydrogenations. For example, the initial TOF (turnover frequency) of the ${\gamma}-Al_2O_3$-BT-Pd in the allyl alcohol hydrogenation is as high as $12804 mol{\cdot}mol^{-1}{\cdot}h^{-1}$. Furthermore, the ${\gamma}-Al_2O_3$-BT-Pd can be reused 5 times without significant loss of activity, exhibiting a superior reusability as compared with conventionally prepared ${\gamma}-Al_2O_3$-Pd catalysts.

• 한국세라믹학회지
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• 제39권3호
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• pp.272-277
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• 2002

전구체로 ($NH_4)[Al(ethylenediaminetetraacetate)]{\cdot}2H_2O$ 착물을 이용한 수정된 열탄소환원질화법으로 질화알루미늄(AlN) 분말과 휘스커를 합성하였다. 이 분말은 질소분위기에서 별도의 환원용 탄소를 혼합하지 않고 1200$^{\circ}$C에서 1500$^{\circ}$C까지의 온도에서 하소시킨 다름 잔류탄소를 태워 버림으로써 얻어졌다. 이 질화과정을 Al-27 마법각 스핀 핵자기공명, 적외선 분광법 및 X-선 회절법으로 연구했다. 전구체 착물은 열분해되어 ${\rho}$-알루미나와 ${\gamma}$-알루미나로 되었다가 ${\gamma}-{\alpha}$알루미나 전이없이 AlN으로 바뀌었다. ${\gamma}$-알루미나가 AlN으로 바뀌면서 분말의 형상이 유지되는 것으로 보아 이 변환과정에서의 중간체는 알루미늄이나 aluminum suboxides와 같은 기체상이 아니고, 고체상의 $AlO_xN_y$임을 알 수 있다. (0001) 사파이어를 이용하면 AlN 휘스커를 합성할 수 있다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.133-138
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• 2018

양성자가속기연구센터(KOMAC)의 100-MeV 양성자 선형가속기에서 생성된 고에너지 양성자를 사용하여 천연 텅스텐과 핵반응을 일으켰다. 핵반응을 통해 생성된 다양한 핵종으로 부터의 감마선은 HPGe 검출기 감마선 분광시스템을 사용하여 측정하였다. 감마선 표준선원은 에너지 교정 및 검출기의 효율 측정에 사용되었다. 측정된 스펙트럼에서 관찰된 감마선을 분석한 결과 방사성 핵종은 $^{167}Re$, $^{178}Re$, $^{179}Re$, $^{180}Re$, $^{181}Re$, $^{182}Re$, $^{184}Re$, $^{172}Ta$, $^{174}Ta$, $^{178}Ta$, $^{182}Ta$, $^{184}Ta$, $^{175}W$, $^{176}W$, $^{177}W$ 및 $^{179}W$ 으로 총 16 종류의 핵종이 생성되었다. 이 연구의 결과는 미래의 핵융합, 천체 물리학 및 핵의학 응용 분야에 적용될 것으로 생각된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.819-824
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• 2019

본 연구에서 서로 다른 양성자 에너지를 사용하여 핵반응에 의해 생성된 감마선의 차이를 통해 고에너지 양성자 Pb(p, nx) 핵반응에서 생성된 동위원소를 식별하는 방법을 제안했다. 한국원자력연구원의 100-M eV 양성자 선형 가속기에서 생성된 고 에너지 양성자를 이용하여 실험을 수행 하였다. 양성자 핵반응을 통해 생성된 다양한 핵종에 의해 생성된 감마선은 HPGe 검출기로 구성된 감마선 분광법 시스템을 사용하여 측정되었습니다. 감마선 표준선원은 감마선 검출기의 정확한 에너지교정 및 효율측정을 위해 사용되었습니다. 제안한 방법을 위하여 동일한 천연 납 시료에 서로 다른 100 및 60 MeV 양성자 에너지빔을 사용하였다. 이 방법은 동일한 시료에서 발생되는 감마선들을 서로 비교함으로써 생성된 핵종들을 확인하는데 매우 효과적임을 알 수 있었다. 이 연구의 결과는 향후 다른 양성자 핵반응 결과를 얻는데도 매우 효과적으로 적용될 것이라 생각된다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제2권2호
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• pp.97-104
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• 2004

NIPS 시스템은 중성자 핵반응 결과 방출되는 즉발 감마선을 정량적으로 측정하는 장치이며 고체 및 액체 폐기물 중 존재하는 다양한 원소를 비파괴적으로 분석할 수 있는 장점이 있다. 본 연구에서는 NIPS 시스템에 이용된 고순도반도체 검출기의 계측효율을 $^{l33}$Ba 및 $^{152}$Eu 방사성 동위원소 선원과 $^{35}$ Cl(n, ${\gamma}$)$^{36}$ Cl 핵반응 시 발생되는 즉발감마선을 이용하여 80 keV에서 8 MeV까지 넓은 영역에 대하여 구하였다. $^{35}$ Cl(n, ${\gamma}$)$^{36}$ Cl 핵반응을 이용한 고에너지 감마선의 계측효율은 즉발감마선의 방사능 값을 정확히 알 수 없기 때문에 저 에너지 영역에서 정확히 알고 있는 검출기 효율곡선에 규격화시켜 전 에너지 영역에서의 효율보정곡선을 구하였다. 또한 KCl 표준용액에 $^{252}$ Cf 중성자 선원을 조사시켜 표준용액으로부터 방출되는 즉발 감마선을 고순도반도체 검출기로 측정하고 광대역 계측효율 곡선을 이용하여 수용액 시료에서의 평균 열중성자 속을 예측하였다. NIPS 측정시스템은 주변 재료 물질의 핵반응으로 방출되는 감마선 background를 줄이기 위해 두 개의 고순도반도체 검출기를 이용한 동시계수 장치가 고안되었으며, 동시계수 모드에서의 계측효율도 함께 고려되었으며, 표준선원을 이용하여 전 계수 또는 동시계수모드에서의 background에 대한 측정감도를 비교하였다.다.

• 한국식품영양과학회지
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• 제31권4호
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• pp.717-721
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• 2002

ESR spectroscopy를 이용하여 한약재의 방사선 조사여부를 확인하였다. 국내산 한약재 4종으로 칡, 당귀, 아가리쿠스, 황기를 0, 1, 5 및 10 kGy의 Co-60 감마선을 조사한 후, 이를 시료로 Bruker-EPR spectrometer를 이용하여 조사로 생성된 라디칼을 측정하였다. 실험결과 조사직후 감마선 조사된 한약재 4종은 ESR 특성 신호를 나타내어 비조사시료와 확실하게 구별할 수 있었다. 적용선량의 범위에서(1~10 kGy) 조사선량이 증가함에 따라 ESR 신호 크기는 직선적으로 증가하였으며, 선량의 증가에 따른 신호 크기의 증가를 나타낸 $R^2$값은 0.9428~0.9942의 높은 값을 나타내었다. 또, 이들 신호는 상온에서 2주까지는 감소하였으나 저장기간 후에도 관찰할 수 있었으므로 ESR spectroscopy를 이용한 한약재의 방사선 조사여부 판별은 6주간의 저장 후에도 측정 가능한 방법임을 알 수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제33권2호
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• pp.177-184
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• 1989

ZSM-5 제올라이트 촉매의 고체산 특성을 암모니아 승온 탈착법과 적외선 분광법에 의하여 조사하였다. HZSM-5의 암모니아 승온 탈착 곡선에는 ${\alpha}$,${\beta}$,${\gamma}$의 세가지 상태가 나타나는데, ${\gamma}$-상태의 양은 실리카/알루미나 비가 클수록 그리고 알칼리 금속의 양이온 교환에 의하여 감소됨을 알았다. ZSM-5에 흡착시킨 피리딘의 적외선 흡수스펙트럼과 톨루엔의 알킬화반응으로부터 ${\gamma}$-상태는 Si-OH-Al의 수산기 즉 브뢴스테드산점에 기인하며 산촉매반응의 활성점으로 작용하는 것을 알았다. 또 알칼리양이온 교환시킨 ZSM-5의 암모니아, 피리딘 등의 염기와의 상호작용의 세기는 양이온 크기가 작아질수록 증가함을 알 수 있었다.

• 분석과학
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• 제18권2호
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• pp.139-146
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• 2005

본 연구에서는 자동차의 배출가스중에 포함된 NO를 비선택적 촉매환원법으로 환원시켜 제거하기 위하여 Ag의 함량을 여러 가지로 달리하여 ${\gamma}-Al_2O_3$에 담지한 촉매를 제조하였고, 제조한 촉매에 대하여 온도, 산소농도, 아황산가스농도의 변화에 따른 $NO_x$의 전환율에 대하여 연구하였다. 또한 제조한 촉매의 물성분석을 통하여 촉매의 상태와 $NO_x$의 전환율과의 관계를 알아보았다. 제조한 각각의 촉매에 대하여 반응조건을 여러 가지로 달리하여 반응실험을 한 결과 $Ag/{\gamma}-Al_2O_3$ 촉매는 Ag의 함량이 2 wt%일 때, 그리고 반응온도가 약 $450^{\circ}C$일 때 가장 높은 $NO_x$ 전환율을 나타냈다. 반응실험 전 후의 촉매에 대하여 X-ray Diffraction (XRD), X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS), Temperature Programmed Reduction (TPR), Ultraviolet-Visible Diffuse Reflectance Spectroscopy (UV-Vis DRS)등의 분석 결과와 반응실험 결과를 비교하여 볼 때 Ag의 산화상태가 잘 유지되지 못하여 고온에서는 $NO_x$ 전환율이 낮아지는 것으로 나타났다.