저저항 배선층으로 쓰일 수 있는 선폭 $0.5{\mu}m$, 70nm 높이의 폴리실리콘 패턴에 $10nm-Ni_{1-x}Co_x$(x=0.2, 0.6, and 0.7)의 금속 박막을 열증착법으로 성막하고 쾌속 열처리 (RTA) 온도를 $700^{\circ}C$와 $1000^{\circ}C$로 달리하여 실리사이드화 공정을 실시하여 상부에 니켈코발트 실리사이드를 형성시켰다 이때의 미세구조를 확인하고 FIB (focused ion beam)를 활용하여 저에너지 조건 (30kV-10 pA-2 sec)에서 배선층을 국부적으로 조사하여 실리사이드 층의 선택적 제거 가능성을 확인하였다. 실험 범위내의 실리사이드화 온도 범위와 NiCo 상대 조성 범위에서 주어진 FIB 조건으로 선택적으로 저저항 실리사이드 층의 제거가 가능하였으나, 상대적으로 Co 함유량이 많은 실리사이드는 배선층 내부에서 기포가 발생하였으며, 이러한 기포로 인해 실리사이드 층만의 국부적 제거는 불가능하였다.
자가치유형 아스팔트를 구현하기 위하여 분자간결합력이 큰 고분자를 아스팔트에 투입시켰다. 사용된 고분자는 셜린, 나일론 및 폴리에스터이다. 이 고분자들은 가공온도가 $200^{\circ}C$를 넘어 고체상태로는 투입이 어려워 용액상태로 첨가하였다. 고분자가 첨가된 아스팔트들은 우수한 개질효과와 치유효과를 나타내었다. 인장강도에서 고분자개질아스팔트들은 고분자가 5% 투입되었으나 강도는 18%이상 증가하였다. 고분자와 아스팔트분자 간에 상호작용이 있는 것으로 보인다. 특히 셜린과의 분자간결합력이 가장 큰 것으로 보인다. 셜린은 아스팔트와 수소결합 및 아스팔트내에 존재하는 금속들과 이온결합을 할 것이다. 치유성에 있어서는 인장강도 면에서 셜린이 가장 높은 138%의 치유능을 나타내었으며 복합모듈러스 면에서는 폴리에스터가 141%의 치유능을, 충격강도 면에서는 나일론이 131%의 치유능을 보였다. 이는 치유능 해석에서 고분자의 분자간결합력도 중요 사항이지만 고분자와 아스팔트간의 상호작용 또한 중요한 고려 사항이 되어야함을 의미한다.
본 연구는 스튜디오에서 제작되는 현대장신구의 표현 범위를 넓히기 위해 바살트 섬유와 레진 인퓨전 성형을 통해 새로운 제작방법을 모색하고자 했다. 이를 위해 섬유의 소개 및 인퓨전 성형에 대한 개념을 살펴보고 활용된 사례의 분석을 통해 제반사항을 살피고 이를 토대로 실제 평판가공샘플을 제작, 색채표현실험을 진행한 후, 실제 현대장신구 샘플을 제작하여 현대장신구에서의 직접적인 활용가능성을 가늠했다. 연구결과, 인퓨전 성형공정은 스튜디오에서도 제작공정으로 사용할 수 있을 정도로 균일한 결과를 제시했고, 바살트 섬유는 유성도료도장과 포슬린의 다양한 색감표현이 가능하였는데 특히 포슬린이 도포된 섬유의 경우 강도가 높고 작가의 의도적인 표현이 가능하여 현대 장신구재료로서 그 가치가 매우 높은바, 현대장신구의 현실적인 제작방법 및 표현범위를 넓힐 수 있는 계기가 될 것으로 기대한다.
실감형 콘텐츠는 사용자의 오감을 극대화하여 실제와 유사한 경험을 제공하는 콘텐츠로 가상현실, 증강현실, 혼합현실 등이 이에 속한다. 실감형 콘텐츠에서 사용자에게 실재감을 제공하기 위해서는 실제와 같은 시각적 이미지와 청각, 촉감 등을 제공해야 한다. 그러나 실감형 콘텐츠를 개발하기 위한 급격한 환경 변화로 인해 인력 양성 교육 전문가는 교육 과정 설계에 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 실감형 콘텐츠 인재 양성 전문가에게 도움을 주기 위해 드론을 활용하여 실세계 측정 데이터를 취득·가공하고, 도출된 데이터를 VR/AR/MR에 적용하는 일련의 교육 과정을 제안한다. 설계 과정은 기업과 학생, 지역 사회에 대한 수요조사와 분석을 통해 교과과정을 구성한다. 본 연구는 실감형 콘텐츠 인력 양성을 시도하려는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 활용역량이 강조되고 있다. 그러나 현재 보편적 교육으로서의 AI 교육 설계 연구 및 역량 중심교육 커리큘럼 연구가 부족하다. 본 연구에서는 대학에서의 비전공자를 위한 역량 중심 AI 리터러시 함양을 위한 보편적 AI 교육을 설계하는 데 목적을 둔다. 인문계열 AI 기초교육 설계를 위해 3차에 걸쳐 전문가 대상으로 설문을 진행하였고, 그 결과를 반영하여 도출된 설계 내용의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과, AI 리터러시 함양을 위한 주요역량은 데이터 리터러시, AI 이해 및 활용능력이었으며, 이를 토대로 도출된 주요 세부 영역으로는 데이터 구조 이해 및 가공, 시각화, 워드클라우드, 공공데이터 활용, 머신러닝 개념 이해 및 활용이었다. 본 연구를 통해 도출된 교육 설계 내용은 향후 역량 중심의 AI 보편적 교육의 필요성과 가치를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 MZ세대가 선호하는 화장품 패키지디자인의 시각 요소와 그것이 구매에 미치는 영향을 연구하는데 목적이 있다. 선행연구를 통해 화장품 패키지디자인의 시각 요소를 네이밍, 브랜드 로고, 색채, 타이포그래피, 레이아웃, 일러스트레이션, 소재와 후가공, 의미성, 총 8가지로 분류하였다. 이를 바탕으로 설문조사와 1:1 심층 인터뷰를 진행하여 MZ세대가 선호하는 구체적인 시각 요소를 분석하였다. 그 결과 MZ세대는 화려하고 장식적인 스타일보다 깔끔한 구성을 선호하고, 8가지 시각 요소 중 브랜드 로고를 가장 중요하게 생각했다. 또한, 브랜드가 추구하는 가치는 구매에 영향을 미치는 중요한 요소이지만, 가성비와 같은 선상에서 비교하기는 어려운 것으로 나타났다. 본 연구가 향후 MZ세대를 위한 화장품 패키지디자인의 방향성 제시에 도움을 줄 것으로 기대한다.
가소제는 가공성 및 연성과 같은 기계적 특성에 바람직한 영향을 미치기 위해 중합체에 첨가되는 화학 첨가제이다. 본 논문에서는 플라스틱 시장에서 전통적으로 사용되어온 프탈레이트 기반 가소제를 대체할 수 있는 친환경 가소제의 사용과 시장에 대해 탐구한다. 바이오 가소제는 주로 농산물, 부산물 및 폐기물을 포함하는 바이오 매스 소스에서 파생된다. 바이오 매스 공급원과 관계없이 이상적인 친환경 가소제는 무독성이며, 휘발·추출·이행 현상에 대한 저항성이 높고, 상용성과 혼화성이 좋으며, 경제적이어야 한다. 글로벌 바이오 가소제 시장은 2020년 13억 달러에서 2030년까지 21억 달러에 이를 것으로 전망되며, 2021년에서 2030년까지 5.31% CAGR로 성장할 것으로 예상된다.
K-water에서는 다목적댐의 관리를 위해 실시간으로 댐수위, 하천 수위 및 강우량 등을 계측하고 있으며, 계측된 값들은 댐을 효과적으로 운영하는데 필요한 데이터로 활용되고 있다. 특히 댐수위 이상 데이터를 탐지하지 못한 채 그대로 사용할 경우 댐의 방류 시기와 방류량 등을 결정하는 중요한 의사결정을 그르칠 수 있으므로 이를 신속히 탐지하는 것이 매우 중요하다. 현재의 자동화된 이상 데이터 탐지방법 중 하나는 현재 데이터가 최댓값과 최솟값을 초과할 때, 다른 하나는 현재 데이터와 일정 시간 동안의 평균값 간의 차이가 관리자가 정한 특정 값을 벗어났을 때를 기준으로 삼고 있다. 전자는 상한과 하한의 초과 여부만 판단하므로 탐지가 쉬우나 정상범위 내에서 발생한 이상 데이터는 탐지가 불가하다. 후자는 관리자의 경험을 통해 판단 조건을 정하기 때문에 객관성이 결여되는 문제가 있다. 특히 방류와 강우가 복합적으로 댐수위에 영향을 미치는 홍수기에 관리자의 경험에 기초한 이상 데이터 판별은 신뢰성의 문제가 있을 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기계학습을 최초로 적용하여 이상 데이터를 탐지하고자 하였다. 댐수위, 누적강우량 및 누적방류량 데이터와 댐수위데이터를 가공하여 생성한 댐수위차, 댐수위차평균, 댐수위평균 등 자질들의 다양한 조합을 만든 후 이를 Random Forest, SVM, AdaptiveBoost 및 다층퍼셉트론(MLP) 등과 같은 여러 가지 기계학습모델 등을 통해 이상 데이터를 판별하는 실험(분류)을 하였다. 실험결과 댐수위, 댐수위차, 댐수위-댐수위평균, 누적강우량, 누적방류량 및 댐수위차평균을 사용하였을 때 MLP에서 가장 우수한 성능을 보였다. 이 연구를 통해서 댐수위 이상 데이터를 기계학습의 분류기능을 통해 효과적으로 탐지할 수 있다는 것과 모델의 성능은 실험에 사용한 자질의 수뿐 아니라 자질의 종류에도 큰 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다.
유수분리는 석유 생산, 폐수 처리 및 식품 가공을 포함한 다양한 산업 응용 분야와 해양 기름 유출과 같은 환경 분야에서 중요한 과정이다. 물-기름 혼합물의 분리 효율은 혼합물의 유형, 기름과 물의 상태, 적용하고자 하는 기술을 포함한 여러 요인에 의해 영향을 받을 수 있으며, 수년에 걸쳐 물리적, 화학적 및 생물학적 방법으로 물과 기름을 분리하기 위한 다양한 기술이 개발되어 오고 있다. 본 논문은 중력에 의한 분리, 원심 분리, 흡착재, 필터 등을 이용한 유수분리를 포함하여 물-기름 분리에 사용할 수 있는 다양한 방법과 기술에 대해 개략적으로 설명하고자 한다. 각 방법의 장점과 한계를 최근 연구 동향 및 향후 전망과 함께 논의한다. 또한 본 논문에서는 지속 가능하고 환경 친화적인 접근 방식에 특히 중점을 두고 유수분리 분야의 향후 연구와 산업 적용을 위한 방향성을 제시하고자 한다. 결론적으로 본 논문에서는 유수분리 분야의 연구자 및 산업 종사자에게 유용할 수 있는 최근 유수 분리 기술에 대한 포괄적인 개요를 제공하고자 한다.
참치액 소스를 가공할 때 가쓰오부시(가다랑어 훈연 숙성) 열수 추출물을 주원료로 사용하며, 이때 부산물로 생산되는 가쓰오부시 단백질을 이용하여 가수 분해산물인 peptide 강화소재를 제조하며 이를 젖산발효를 통한 기능성 물질 GABA가 증진된 기능성 발효소재를 개발하였다. 황칠나무 추출물 25%에 glucose 2%, skim milk 1%를 첨가한 제한배지에서 1차 고초균 발효 1일 동안 B. subtilis HA의 생균수는 8.83 log CFU/mL로 크게 증가하였고, pH 7.53과 산도 0.06%를 나타내었다. 고초균 발효물의 protease 활성은 발효 전 1.55 unit/mL에서 발효 후 102.22 unit/mL로 크게 증가하였고, 이에 가쓰오부시 부산물을 10% 첨가하여 60℃에서 3시간 동안 단백질 분해한 결과 tyrosine 함량이 분해 전 72.94 mg%에서 분해 3시간 후 156.85 mg%로 2배 이상 증가하였다. 고초균 발효물을 이용하여 가수분해시킨 가쓰오부시 단백질 분해물에 추가적으로 MSG 10%, glucose 3%, yeast extract 0.5%를 첨가하여 정치배양으로 젖산균 발효를 수행하였다. L. plantarum KS2020의 생균수는 0일 차 7.65 log CFU/mL에서 발효 7일 차 9.33 log CFU/mL까지 크게 증가하였고, B. subtilis HA의 생균수는 0일 차 5.98 log CFU/mL에서 1일 차부터 생균수가 검출되지 않았다. 젖산균 발효물의 pH 및 산도의 변화는 0일 차 pH 7.14, 산도 0.19%에서 1일 차에 pH는 5.77로 감소하고 산도는 1.92%로 증가한 후 발효 3일 차에 산도는 0% 및 pH 8.00 이상을 나타내었다. 젖산발효 1일 차부터 GABA의 전환이 보이면서 발효 3일 차에 고농도 GABA 생성을 나타내었다. GABA 및 glutamic acid의 함량을 HPLC로 분석한 결과, GABA의 함량은 3,139.58 mg/100 g으로 매우 높은 값을 나타냈으며, glutamic acid의 함량은 83.44 mg/100 g이었다. 결과적으로 황칠나무 추출물을 이용한 고초균 발효물을 효소원으로 이용하여 가쓰오부시 부산물의 단백질을 효과적으로 고온에서 단기간에 분해하여 peptide를 생성시켰으며, 연속적으로 젖산발효를 통해 약 3.1%의 GABA가 생성되었다. 최종 가쓰오부시 단백질의 가수분해물을 이용한 젖산균 발효물은 산도가 0%이며 풍미, probiotics, peptides, 고농도 GABA를 함유한 복합 기능성 발효소재로써 소스 등 다양한 식품의 건강소재로 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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