스마트 모바일 산업의 성장에 따라 부품의 집적화가 가속화 되고 있다. 이러한 부품의 집적화는 부품간의 간섭현상문제를 야기했으며, 이를 해결하기 위한 전자파 차폐 기술의 중요성이 부각되고 있다. 전자파 차폐 기술은 전자파를 반사하거나 흡수하는 방식으로 구현되며, 일반적으로 전도성물질이 전자파 차폐에 활용된다. 최근 산업의 변화에 따라 투명 차폐기술이 요구되고 있으며, 본 연구에서는 임프린팅 기술을 활용한 음각 구조 패턴에 전도성 복합 바인더를 충진 하여 투명 차폐소재를 제안하고자 하였다. 전도성 복합 바인더를 제조하기 위하여 UV 중합 아크릴 바인더를 활용하고 전도성 부여를 위해 구상, 판상 및 적층상의 은 입자를 활용하였다. 은 입자의 구조적인 특징에 따라 경화특성, 전도성 그리고 접착력의 변화를 확인하였다. 경화과정에서는 구상 입자의 활용이 가장 효율적이었으며, UV에 취약한 구조를 보완할 추가적인 경화 시스템이 요구되었다. 전도성평가에서는 적층상 구조가 우수한 특성을 보였다. 접착력은 구상이 가장 우수한 특성을 보였으며, 표면에서의 불규칙성에 따른 결과로 평가된다. 최종적으로 이를 활용한 패턴필름은 우수한 투명특성을 보여주었다.
본 연구의 주요 목적은 초등과학영재교육에서 활용할 수 있는 원격천문대 시스템을 구축한 후, 이를 활용한 천체관측 교육 프로그램을 개발하고, 초등과학영재에게 적용하여 과학탐구능력 및 과학적 태도에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위해 경기도 소재 A초등학교와 B초등학교 5학년 과학영재학생 35명을 대상으로 원격천문대 시스템을 활용한 천체관측 교육 프로그램을 적용하여 과학탐구능력과 과학적 태도 검사를 실시하였다. 교육 프로그램을 적용해본 결과 과학탐구능력의 하위 요소 중 기초탐구능력과 통합탐구능력 모두에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 기초탐구능력과 통합탐구능력을 종합한 과학탐구능력에서도 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 원격천문대 시스템을 활용한 천체관측 교육 프로그램이 초등과학영재의 과학적 태도에 미치는 영향 역시 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 하위요소로는 개방성, 협동성, 끈기성, 창의성에서는 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났으나 호기심, 비판성, 자진성에서는 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 원격천문대 시스템을 활용한 천체관측 교육 프로그램은 기존의 지구 외부 세계와 학습자가 분리된 채 이루어진 천문교육을 스마트 인프라의 적용을 통해 참여와 공유, 융합을 구현하여 학습자의 역량을 강화시킬 수 있을 것으로 기대한다.
향후 우리 사회의 혁신적 변화를 가져올 휴대용 전자기기, 전기자동차 및 스마트 그리드 에너지 저장장치 등의 비약적인 발전에 따라, 그 전원으로서 리튬이차전지에 대한 관심이 더욱 증대하고 있다. 본 총설에서는, 리튬이차전지 핵심 소재 중 하나인 분리막에 대해 기공 구조 및 물리화학적 물성 관점에서 고찰하고, 이와 함께 최신 연구 동향을 소개하고자 한다. 리튬이차전지 분리막은 양극과 음극 사이에 위치하는 다공성 막으로서, 두 전극 간의 전기적 단락을 방지하고, 이온의 흐름을 가능하게 하는 기능을 갖는다. 분리막 자체는 전지 내 전기화학 반응에는 직접적으로 참여하지 않으나, 앞서 언급한 기능들에 의해 전지 성능 및 안전성에 큰 영향을 끼친다. 최근 들어, 이러한 분리막의 기본 특성 이외에, 전지 안전성 강화 및 금속 이온 흡착 등을 비롯한 다양한 기능 부여를 위한 노력들이 활발히 진행되고 있다. 본 총설에서는 현재 상업화된 폴리올레핀 분리막에 대한 이해를 토대로, 개질 폴리올레핀 분리막, 부직포 분리막, 세라믹 복합 분리막 및 화학 활성 분리막 등으로 대표되는 최신 분리막 기술들을, 차세대 전지 개발 방향과 관련 지어 기술하고자 한다.
본 연구 목적은 미세조류 대량생산을 위한 ICT와 BT기술이 융합된 계단식 연속 배양 시스템(CCCS)을 개발함에 있다. 본 시스템은 미세조류 성장에 필요한 주요 운전변수인 pH, 온도, 이산화탄소와 조도 제어를 통해 실시간 배양조건 유지를 통해 세포성장 증진과 계절과 장소에 관계없이 미세조류를 생산할 수 있어 경제성이 확보 된 시스템이다. 또한, 안정적이고 높은 생산성을 제공하는 장점을 갖는다. 본 연구에서는 이 시스템을 활용하여 71일간 미세조류를 배양하고 실험 데이터를 분석하였다. 그 결과, 배양초기 O.D.는 수조1에서 0.006로 측정되었으며 이후 배양 71일, O.D.는 수조1: 0.399, 수조2: 0.961, 수조3: 0.795 그리고 수조4: 0.438로 측정되었다. 따라서 배양기간 동안 연속적인 배양이 가능함이 확인되었다. 대량 배양 방식인 ISMC (In-situ monitoring and control)기반 스마트팜을 제시하고, 본 개발기술을 통해 미세조류 이외의 수경재배 기반의 약용식물 등에 적용하여 식품, 화장품 그리고 의료 소재용 고부가가치 식물 재배에도 적용이 가능한 상업화 적합 기술이라 사료된다.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어, 온실가스 감축에 대한 관심이 증가함에 따라 인쇄산업에서도 온실가스 배출이 적은 친환경 제품 사용에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 목재 펄프 인쇄 용지, 플라스틱 필름 및 합성지 등의 일반적인 인쇄 소재가 아닌 탄산칼슘을 주원료로 하는 미네랄 페이퍼(Mineral Paper)를 대상으로 탄소발자국을 전과정 평가 기법을 활용하여 분석하였다. 전과정 평가기법을 활용한 분석은 한국 탄소발자국 인증지침을 적용하였으며, 사용 및 폐기단계를 제외한 제조 전 단계와 제조단계를 연구 범위로 하였다. 연구 결과, 미네랄 페이퍼의 온실가스 배출계수는 $0.81kg\;CO_2eq/kg$이었으며, 전체 온실가스 배출에서 전기 사용에 의한 배출이 45.85%($0.37kg\;CO_2eq/kg$)로 산정되었다. 온실가스 배출량을 줄이기 위해서는 미네랄 페이퍼의 제조과정에서 제품 완성률을 높여 전기사용 효율 향상, 재생 에너지 사용과 같은 환경 부하가 상대적으로 적은 에너지 사용을 통해 환경 부하를 줄이는 노력이 필요하다.
고전압 정전방사 장치를 이용하여 나노 섬유를 직조하였다. 정전방사장치는 액상의 고분자를 방출하는 펌프, 노즐과 노즐회전자 등의 부품으로 구성되어 있으며, 알루미늄 재질의 포집판을 설치하여 방사되는 섬유를 포집하였다. 정전방사방법을 이용하여 매우 미세한 나노굵기의 섬유를 제조하고,화학적으로 활성화시킴으로써 미세공을 형성함과 동시에 화학작용기를 분포시켜 저농도의 이산화탄소 분자를 포집하는 실험을 실시하여 실내공기중에 존재하는 저농도 이산화탄소 가스를 포집하는 섬유상 흡착제를 제조해보고자 하였다. 이러한 화학작용기는 이산화탄소 분자와의 상호 인력을 향상시킬 수 있고, 궁극적으로는 포집효율을 증가시킬 수 있었다. 정전방사식으로 제조한 섬유의 굵기는 250-350 nm 였으며, 생성된 미세공은 0.6에서 0.7 nm 이고, 평균 비표면적은 $569m^2/g$였다. 순수 이산화탄소 흐름과 실내공간에서 흔히 발견되는 0.3% 수준의 농도에 대하여 포집실험을 한 결과, 각각 1.08 mmol/g과 0.013 mmol/g에서 2.2 mmol/g과 0.144 mmol/g으로 향상되었다. 이러한 포집량 증가는 나노섬유상 흡착제의 비표면적 대비 미세공의 비율과 관계가 있음이 밝혀졌다. 특히 화학적 상호인력의 특성을 활용하여 저농도에서의 선택도를 향상시킬 수 있음을 간접적으로 파악하였다.
이 연구에서는 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 개념 이해 및 몰입, 상황 흥미를 촉진할 수 있는 학습 환경을 학생들의 자기조절 수준에 따라 탐색하였다. 서울시에 소재한 남녀공학 고등학교 1학년 95명이 연구에 참여하였다. 한 모둠에 마커와 스마트 기기를 각각 1개(1-1), 2개(2-2) 또는 4개(4-4)를 제공하는 세 가지 학습 환경을 구성하고, 학생들을 4인 1모둠으로 편성하여 각 학습 환경에 무선 배치하였다. 통합과학 교과의 화학 결합 개념에 대하여 증강현실을 활용한 소집단 학습을 2차시 동안 실시하였다. 이원 변량 분석 결과, 개념 이해도 검사에서는 4-4 학습 환경의 점수가 1-1 또는 2-2 학습 환경보다 유의미하게 높았으며, 자기조절 수준이 낮은 학생들이 학습 환경 변화의 영향을 받았다. 몰입감 검사에서는 4-4 학습 환경의 점수가 1-1 학습 환경보다 유의미하게 높았고, 자기조절 수준이 높은 학생들이 학습 환경 변화의 영향을 받았다. 상황 흥미 검사에서 4-4 및 2-2 학습 환경의 점수는 1-1 학습 환경보다 통계적으로 유의미하게 높았고, 학습 환경 변화는 자기조절 수준 높은 학생과 낮은 학생 모두에게 영향을 주었다. 연구 결과를 바탕으로 증강현실을 활용한 소집단 학습에서 학생들의 개념 이해 및 몰입, 상황 흥미를 촉진할 수 있는 학습 환경에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
최근 스마트팩토리와 인공지능 기술의 수요 증가로 인해 다양한 분야에서 인공지능 기술을 적용하는 연구가 진행되고 있다. 결함 검사 분야에서도 인공지능 알고리즘을 도입하기 위한 노력을 기울이고 있다. 특히, 금속 외관의 결함을 검출하는 연구는 다른 소재(목재, 플라스틱, 섬유 등)의 결함을 검출하는 연구에 비해 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 머신러닝 기법(서포터 벡터 머신(SVM: Support Vector Machine), 소프트맥스 회귀(Softmax Regression), 결정 트리(Decesion Tree))과 차원 축소 알고리즘(주성분 분석(PCA: Principal Component Analysis), 오토인코더(AutoEncoder))의 9가지 조합과 2가지 합성곱신경망(CNN: Convolutional Neural Network) 기법(자체 알고리즘, ResNet)의 금속 외관의 결함 분류 성능 및 속도를 비교하고 분석하는 연구를 수행하고자 한다. 두 종류의 학습 데이터셋((i) 공용 데이터셋(Public Dataset), (ii) 실측 데이터셋(Actual Dataset))에 대한 실험을 통해 각 데이터셋에 대한 성능 및 속도를 비교 분석하고, 가장 효율적인 알고리즘을 찾아낸다.
본 연구에서는 한방복합추출물(마황, 창출, 석고, 카카오닙스)을 제조하여, 추출물에 대한 항산화 활성 및 지방세포형성억제 활성을 확인하고자 하였다. 한방복합물의 항산화 활성을 확인하기 위하여 DPPH, ABTS+ radical 소거능 및 xanthine oxidase 저해 활성을 측정한 결과 추출물 1,000 ㎍/ml 농도에서 각각 75.0, 100.8 및 79.5%로 높은 소거능을 나타내었다. 3T3-L1 지방전구세포에서 한방복합물에 의한 지방형성 및 지방세포 분화 억제를 조사한 결과 0~50 ㎍/ml 농도에서 3T3-L1 세포 생존율에 영향을 미치지 않았다. 3T3-L1 지방전구세포에서 25, 50 및 75 ㎍/ml의 한방복합물 처리는 농도 의존적으로 지질 축적을 억제하였다. Western blot 실험 결과 한방복합물은 MDI 유도 분화 3T3-L1 세포에서 분화 전사인자인 PPARγ, C/EBPα 을 75 ㎍/ml 농도에서 각 44.2, 76.6% 억제함을 나타내었다. 또한, 지방산 합성 조절 인자인 FAS의 발현도 억제하였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구는 항비만 기능성 소재로서 한방복합추출물의 활용 가능성을 제시해 줄 수 있을 것으로 사료 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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