본 연구에서는 분리막을 이용하여 천일염내 미세플라스틱을 비롯한 불순물을 제거하는 분리막 공정 설계를 위한 연구이다. 천일염 염전에 적합한 분리막 재질, 공경 사이즈, 모듈을 선정하여 다양한 조건에서 실험을 진행하였다. 선정된 200 kDa, 4 kDa 한외여과막 그리고 3 kDa 나노여과막을 선정하였고, 실험은 실험실과 실제 염전에 파일롯 플랜트를 건설하여 각각 실험하였다. 천일염내 불순물은 대부분 0.1 ㎛ 이상의 크기를 가졌고 크기 분포는 0.1 ㎛에서 1 ㎛ 사이 입자가 가장 많은 부분을 차지하였다. 그리고 성분 분석결과 불순물 내에 7종류 이상의 다양한 미세플라스틱이 검출되었다. 분리막 공정 이후 여과된 염전수 분석한 결과 미세플라스틱을 포함한 불순물이 검출되지 않았고 기존의 천일염과 분리막 여과수로 제작한 천일염의 성분 비교해본 결과 천일염 성분의 변화 없이 불순물만 효과적으로 제거됨을 확인하였다.
새만금 미세점착성 퇴적물의 침강특성을 퇴적물 자체의 물리ㆍ화학적 기본특성과 연계 해석하기 위하여, 퇴적물의 입경분포, 광물질 구성 및 유기물 함량 조사로 구성되는 새만금 퇴적물에 대한 물리ㆍ화학적 특성 조사가 수행되었다. 새만금 퇴적물의 물리ㆍ화학적 특성에 대한 분석 결과, 새만금 퇴적물은 평균입경(52$\mu\textrm{m}$)이 비교적 크고 유기물 함량(2%)이 매우 작으며, 점착력이 비교적 자은 석영이 주된 광물질 구성성분으로 점착력에 의한 침강효과 보다는 중력에 의한 침강효과가 더 큰 퇴적물인 것으로 밝혀졌다. 따라서 이러한 효과로 인하여, 새만금 퇴적물은 응집효과가 침강속도를 증가시키는 응집침강 영역에서 비교적 작은 침강속도를 가지며, 응집효과가 침강속도를 감소시키는 간섭침강 영역에서는 비교적 큰 침강속도를 갖는 것으로 나타났다.
대기중의 유해 에어로솔의 장거리 이동에 대한 과학적인 자료를 마련하기 위해 2002년 8월 27일부터 9월 11일까지 제주도 서쪽 끝에 위치한 고산사이트에서 에어로솔의 샘플링을 수행하였다. 이로부터 제주도 고산지역 대기 중 미세입자의 물리적, 화학적 입경분포 특성 결과를 통한 오염물질의 배출원 추정 및 장거리 이동가능성을 검토하고자 하였다. (중략)
최근, 한국에서는 사람들이 미세먼지로 많은 고통을 받고 있으며, 특히, 초미세먼지(PM2.5)의 경우에는 생성될 때, 화학적인 2차 반응에 의하여 생성되는 것으로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 R에서 제공하는 기계학습 프로그램을 이용하여 초미세먼지를 예측하기 위한 실험을 진행하였다. R소프트웨어는 빅데이터 및 통계 분석을 위해서 많이 사용되고 있는 프로그램이다. 최근에는 인공지능의 기계학습을 위한 기능도 제공하고 있는데, 데이터 예측을 할 때, 사용하면 매우 유용하다.
본 연구는 원주 법천사지에서 출토된 분청사기의 화학조성과 미세조직, 결정상을 X-선형광분석기와 주사전자현미경-에너지분산형엑스선분석기, X-선회절분석기를 이용하여 알아보았다. 태토의 화학성분 분석 결과, 낮은 실리카($RO_2$) 함량과 높은 융제(RO+$R_2O$) 함량임을 알 수 있다. 유약의 경우 융제 성분 중 CaO 함량이 높은 전형적인 석회계열(lime type)과 석회-알칼리 계열(lime-alkali type) 유약을 사용하였으며 태토의 결정상으로는 quarts, mullite, microcline, albite가 확인되었다. 특히 원주 법천사지에서 출토된 분청사기 태토의 화학적 조성은 제겔식을 이용하여 이미 연구된 다른 유적에서 출토된 분청사기와 비교하였으며 화학조성은 서로 상이한 결과를 보였다.
국내 배경지역인 제주도 한라산 1100 고지에서 2012년 가을철에 $PM_{10}$, $PM_{2.5}$ 미세먼지를 채취하여 이온 및 원소 성분을 분석한 결과로부터 대기경계층(ABL) 미세먼지의 화학조성과 입자크기별 분포 특성을 조사하였다. $PM_{2.5}$ 미세입자($d_p$ < $2.5{\mu}m$)에서는 2차 오염물질인 nss-$SO{_4}^{2-}$, $NH_4{^+}$, $NO_3{^-}$ 농도가 각각 4.84, 1.98, $1.27{\mu}g/m^3$로 상대적으로 높고, 전체 질량의 58.2%를 차지하였다. 반면에 $PM_{10-2.5}$ 조대입자($2.5{\mu}m$ < $d_p$ < $10{\mu}m$)에서는 이들 세 성분의 농도가 각각 0.63, 0.21, $1.10{\mu}g/m^3$로 전체 질량의 22.8%를 차지하였다. 또 수용성 이온성분들 중 $NH_4{^+}$, nss-$SO{_4}^{2-}$, $K^+$, $CH_3COO^-$은 주로 미세입자에 분포하고, $NO_3{^-}$은 미세입자와 조대입자에 고르게 분포하나, $Na^+$, $Cl^-$, $Mg^{2+}$, nss-$Ca^{2+}$은 조대입자에 더 많이 분포하는 특징을 나타내었다.
음극지지형 고체산화물 연료전지의 전극성분은 연료전지 성능의 주된 감쇄요인으로 지적되고 있는 분극저항을 줄이기 위해 높은 전기전도도와 가스투과도등이 요구되어지고 있다. 본 연구에서는 SOFC음극의 성능에 영향을 주는 음극의 미세구조, 특히 음극의 기공구조를 다르게 형성시키기 위해 두 가지 서로 다른 과립형성 방법을 이용하여 음극을 제조하고 이에 따라 기판의 기공구조가 어떻게 바뀌는지 또 그로 인해 기판의 미세구조 및 전기전도도가 어떠한 영향을 받는지 관찰하였다 또한 미세구조에 대한 정량적인 화상분석을 통해 기판의 미세구조적인 인자들과 전극특성간의 상관관계를 분석하였다.
본 연구에서는 알칼리 이온의 침출을 완화하기 위해 전기화학적 처리로 100일 동안 수중 환경에 침지된 시멘트 페이스트의 표면을 현미경으로 관찰하였다. 계면 영역에서의 미수화물 입자와 공극률을 정량적으로 평가하기 위하여 주사 전자 현미경을 통해 후방 산란 전자(BSE) 이미지를 얻었다. 그 결과, 전기화학적 처리에 의해 표면부의 공극률이 크게 감소한 반면, 전하 상태에서 제한된 수화반응에 의해 미수화 입자는 다소 증가한 것으로 나타났다. 전기화학적 처리에서, C-S-H 겔에 존재하는 Ca2+ 이온은 공극수 내의 OH- 이온과 Ca(OH)2 형태로 침전되어 C-S-H 겔을 낮추면서 동시에 Ca(OH)2를 증대시킬 수 있다. 실질적으로 알칼리 침출에 대한 위험성은 전기화학적인 처리 하에서 제한된 이온화 매트릭스에 의해 감소될 수 있다.
화학적, 생물학적 분석, 즉 특정 물질의 존재 유무를 측정하기 위해 마이크로캔틸레버라는 구조체를 제작하여 이를 바이오센서로 응용하였다. 마이크로캔틸레버의 장점은 분석하고자 하는 시료의 양이 적더라도 감지가 가능하고 이를 통하여 분석시간을 단축할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 마이크로캔틸레버 구조물 제작을 위해 보편적으로 많이 이용되는 bulk 미세 가공 기술을 대신하여 표면 미세 가공기술을 이용하였다. 이러한 표면 미세 가공기술은 bulk 미세 가공기술에 비해 공정이 간단하고 값이 싸다는 장점이 있다. 또 액상 실험을 위하여 polydimethylsiloxane (PDMS)와 fused silica glass를 사용한 유체 제어 시스템을 제작하였다. 본 연구에서는 자기조림 이라는 특성을 이용하여 생물분자를 유체 제어 시스템 내의 마이크로캔틸레버 상단에 immobilization 시킨 후 마이크로캔틸레버 상, 하단의 표면 스트레스 차이에 따른 마이크로캔틸레버 자체의 휘어지는 정도를 측정하였다. 이러한 휘어지는 현상을 관찰함으로서 마이크로캔틸레버의 바이오센서로 응용 가능성을 확인한 수 있었다.
미세조류는 바이오연료를 생산하기 위해 필요한 성분인 지방질의 생산성이 우수하기 때문에 바이오연료의 유망한 원료로서 최근 많은 주목을 받고 있다. 본 연구에서는, 이러한 미세조류의 성장 속도와 미세조류 내부의 지방의 함량이 최대가 되도록 하기 위한 목적으로, 미세조류의 성장과 지방의 생성을 설명하는 제일원리(first principle)에 근거한 상미분방정식(ODE) 모델에 대하여 조사하였다. 모델은 6개의 상태변수와 12개의 파라미터로 이루어져 있으며, 미세조류의 성장을 영양분의 흡수와 흡수된 영양분에 의한 성장으로 두 단계로 나누어 설명한 Droop 모델의 가정을 따른다. 본 연구에서는 민감도 분석(Sensitivity analysis)을 위한 최대의 정보를 줄 수 있는 입력 신호를 결정하기 위해 D-optimality criterion을 이용한 최적 입력 설계(Optimal input design)를 수행하였으며, 구하여진 입력 신호를 적용하여 민감도 분석을 수행하여 모델에 좀 더 중요한 파라미터를 결정하였다. 또한 미세조류의 성장속도와 지방의 함량이 최대가 되도록 하기 위하여 모델 예측 제어(MPC)를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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