• 한국결정성장학회지
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• 제32권6호
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• pp.219-224
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• 2022

광학 윈도우, 프리즘, 렌즈 등에 사용되는 CaF₂ 단결정은 3개의 부격자를 가진 face-centered cubic(FCC) 구조를 가지고 있으며 밴드갭(12 eV)이 크고 넓은 파장영역에서 투과율이 우수하고 굴절률이 낮다는 특징이 있다. CaF₂ 단결정 성장은 대표적으로 높은 생산효율과 큰 결정을 만들 수 있는 초크랄스키(Czochralski) 방법으로 생산되고 있다. 이 연구에서는 초크랄스키 방법으로 성장한 일본의 Nikon 사와 미국의 M TI 사 (100)면, (111)면의 CaF₂ 단결정 상용화 웨이퍼의 결정성과 결함밀도를 분석하기 위해 X선 회절(XRD), XRC(X-ray rocking curve) 측정 및 Chemical Etching을 수행하였고 푸리에 변환 적외선 분광법(FT-IR)과 UV-VIS-NIS을 이용하여 CaF₂ 결정의 광학적 특성을 분석하였다. 다양한 분석 결과를 통해 CaF₂ 단결정의 다양한 분야에서의 응용가능성을 체계적으로 살펴보았다.

• 한국광학회지
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• 제13권3호
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• pp.197-203
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• 2002

촉매로 사용한 HCl 농도를 달리하여 TiO$_2$ 졸(T1-0.7N, T2-2.ON)을 제조하고, 졸-겔 침지코팅법을 이용하여 TiO$_2$ 박막을 제작하였으며, 각 박막의 열처리 온도에 따른 박막의 구조적 및 광학적 특성을 측정.분석하였다. X-선 회절분석 결과 T1박막의 경우, 400-80$0^{\circ}C$의 열처리 온도에서는 아나타제 결정상을 나타내었고, 100$0^{\circ}C$에서는 루타일 결정상을 나타내었다. T2 박막의 경우, 루타일 결정상이 보다 낮은 열처리 온도인 80$0^{\circ}C$에서 나타났다. 그리고 박막의 결정성은 T2 박막이 T1 박막보다 우수하였다. 열처리 온도가 증가함에 따라 박막의 결정 크기는 증가하였으며, T2 박막의 경우 아나타제 결정의 크기는 T1 박막보다 크며 루타일 결정의 크기는 작은 것으로 측정되었다. 박막의 표면 상태는 루타일 결정상을 지닌 박막이 아나타제 결정상을 지닌 박막보다 치밀하게 형성되어졌고, 이러한 현상은 T2박막에서 보다 뚜렷하게 나타났다. 100$0^{\circ}C$에서 열처리한 박막은 300~700nm의 파장영역에서 결정상 전이에 의한 밴드갭 에너지의 변화와 박막의 조성변화로 인한 흡수의 발생, 그리고 입자의 크기 증가에 의한 산란효과로 투과율의 감소를 초래하였다. 제조된 박막의 굴절률은 열처리 온도가 증가할수록 증가하였으며, 두께와 porosity는 감소하였다. 또한 T2 박막의 굴절률은 T1 박막보다 높았고, porosity는 낮았다.

• 한국식품과학회지
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• 제46권6호
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• pp.750-756
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• 2014

재배기간에 따른 고구마 전분의 특성을 구명하여 고구마의 새로운 식품산업 소재로서 활용방안을 모색하기 위한 기초자료로 이용하고자 실험한 결과는 다음과 같다. 재배기간이 길어질수록 전분 함량은 증가하였으나 아밀로스 함량은 감소하는 경향이었고, 일반고구마와 유색고구마의 전분함량 변화 양상에는 차이가 있었다. 재배기간이 길어질수록 전분의 수분함량 변화 양상은 일정한 경향을 보이지 않았으나 단백질과 회분 함량은 증가하는 경향이었다. 신속점도측정기로 측정한 점도는 재배기간이 길어질수록 전분의 호화개시온도와 최고점도, breakdown, setback은 증가하였고 최소 및 최종점도는 감소하였다. 주사시차열량계를 이용한 호화특성은 재배기간이 길어질수록 To, Tp는 증가하였으나 Tc, ${\Delta}T$, ${\Delta}H$는 일정한 변화 양상을 보이지 않았다. X-선 굴절률은 일반고구마의 회절각도는 $15.08-15.32^{\circ}$, $16.92-17.72^{\circ}$, $22.90-23.62^{\circ}$, '신자미' $15.26-15.34^{\circ}$, $17.08-17.32^{\circ}$, $22.74-23.40^{\circ}$, '주황미' $14.98-15.32^{\circ}$, $17.00-17.38^{\circ}$, $22.82-23.40^{\circ}$에서 강한 피크를 보여 전분의 결정화도 형태 중 C형에 속하였으며 재배기간에 상관없이 고구마 전분의 결정화도는 일정하였다. 고구마 전분의 입자 형태는 재배기간에 상관없이 대부분 둥글고 타원형 모양을 하고 있었으며 일부 다각형의 입자 형태를 포함하고 있었다. 평균입도는 주황색고구마의 평균입도가 식용 및 자색고구마보다 컸으며 재배기간이 길어질수록 고구마 전분의 평균입도는 증가하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.603-614
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• 2021

최근 우리나라 주변 해역의 해수면 온도가 상승하고 있다. 이러한 수온 상승은 어족자원의 변화를 일으켜 낚시와 같은 레저활동에 영향을 미치기도 하며, 특히 고수온은 적조 발생으로 이어져 양식업과 같은 해양산업에 극심한 피해를 유발하기도 한다. 한편 수온 변화는 잠수함을 탐지하는 군사작전과도 밀접하게 연관되어 있다. 이는 잠수함을 탐지하기 위한 음파가 수온층에 따라 회절, 굴절 및 반사되는 정도가 달라지기 때문이다. 이와 같이 해양과 관련된 다양한 분야에서 중요성을 가지는 해양 수온의 변화를 예측하기 위한 연구가 현재 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대부분 해수면 온도만을 예측하는데 중점을 두고 있어 수심별 어족자원의 변화나 잠수함 탐지와 같은 군사분야 활용이 제한된다. 이에 본 연구에서는 수심별 수온자료 및 해수면 온도와 상관관계를 가지는 기온, 기압, 일조량 등의 기상 데이터를 함께 활용하여 수심 38 m 혼합층의 수온을 예측하였다. 사용된 데이터는 이어도 해양과학기지에서 관측한 2016년부터 2020년까지의 기상 데이터와 수심별 수온 자료이며, 예측의 정확성과 효율성을 높이기 위해 딥러닝 기법 중 시계열 자료에 적합하다고 알려진 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하였다. 실험 결과 1시간 예측을 기준으로 기온과 기압, 일조량 자료를 함께 활용한 모델의 RMSE(Root Mean Square Error)는 0.473으로 나타났다. 반면 해수면 수온만을 활용한 모델의 RMSE는 0.631로 나타나 기상데이터를 함께 활용한 모델이 상부 혼합층 수온 예측에서 보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.