• 한국측량학회지
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• 제37권1호
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• pp.9-18
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• 2019

전 세계적으로 지구온난화현상이 심화되고 있으며, 특히 우리나라의 경우 급격한 산업 발전 등으로 인해 도시화가 진행되면서 도시열섬현상까지 발생되고 있다. 이렇게 도시의 온도가 상승하게 되면 주거 생활의 쾌적성 및 냉방부하와 같은 문제 등을 야기한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 줄이기 위해 지붕 색상에 따른 쿨루프 성능 평가를 진행하였으며, 기존의 평지붕 축소 모형, 손잡이 형태의 열화상 카메라 또는 레이저 온도계를 이용하지 않고, 실제 건물과 UAV에 열적외선 카메라를 장착하여 원격탐사 기법으로 옥상 색상 (흰색, 회색, 초록색, 청색, 갈색, 검은색)에 따른 표면 온도를 취득하였다. 그 결과 흰색을 적용한 표면 온도가 다른 색상보다 11도에서 20도 낮게 나타났으며, 에어컨의 실내 온도와 디지털 온도계의 실내 온도 또한 흰색의 색상이 다른 색상보다 약 1.5도에서 4.4도, 약 1.5도에서 3.5도 낮게 측정되었다. 이를 통해 흰색이 쿨루프 성능이 가장 좋음을 확인할 수 있었으며, UAV와 열적외선 카메라를 통해 기존 다른 연구에서 사용했던 방법보다 신속하고, 편리하게 쿨루프 성능 평가가 가능함을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.458-463
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• 2019

팔라듐 (Pd)은 촉매 또는 유해 가스 감지물질로서 널리 활용되고 있다. 특히 자체 부피의 900배까지 수소를 흡착할 수 있는 특성 때문에 수소가스 센서로서의 다양한 연구가 이루어졌다. 본 연구에서는 팔라듐 옥사이드 (PdO) 나노구조물을 실리콘 기판 ($SiO_2(300nm)/Si$) 위에 열화학기상증착 장비를 이용하여 $230^{\circ}C{\sim}440^{\circ}C$ 영역에서 3시간 ~ 5시간 동안 성장시켰다. 원료물질인 Pd 파우더는 $950^{\circ}C$에서 기상화시켰고, 이송가스인 고순도 아르곤 가스를 200 sccm으로 흘려주었다. 성장된 팔라듐 옥사이드 나노구조물의 형상을 전계방출 주사전자현미경으로 조사하였고, 결정학적 특성을 Raman 분광학으로 분석하였다. 그 결과 성장된 나노구조물은 PdO 상을 가지고 있었으며, 특정한 기판 온도와 성장 시간에서 나노큐브 형태의 PdO 나노구조물이 성장되었다. 특히 5시간 동안 성장된 $370^{\circ}C$ 영역에서 균일한 형태의 나노큐브 PdO 나노구조물이 성장되었다. 이러한 PdO 나노큐브는 기상-액상-고상 공정으로 성장된 것으로 판단되며, 그래핀 위에 성장되는 PdO 나노큐브 구조는 고감도 수소가스 감지 센서로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.81-86
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• 2019

금속산화물/그래핀 복합체는 고감도 가스센서 및 고용량의 이차전지와 같은 첨단 응용 분야에 활용될 수 있는 유망한 기능성 소재로 알려져 있다. 본 연구에서는 이산화주석($SnO_2$) 나노구조물을 두 영역 전기로 장치를 이용하여 화학적으로 합성된 그래핀 나노시트 위에 성장시켰다. 대면적의 그래핀 나노시트는 Cu foil 위에 열화학기상증착 장비를 이용하여 메탄가스와 수소가스로 합성하였다. 화학적으로 합성된 그래핀 나노시트는 PMMA를 이용하여 세척된 Si 기판위에 전사시켰고, $SnO_2$ 나노구조물은 그래핀 나노시트 위에 $424^{\circ}C$, 3.1 Torr 조건에서 3시간동안 성장시켰다. 합성된 그래핀의 품질과 성장된 $SnO_2$ 나노구조물의 결정학적 특성을 Raman 분광학으로 확인하였다. 그래핀 위에서 성장된 $SnO_2$ 나노구조물의 표면형상은 전계방출 주사전자현미경으로 조사하였다. 그 결과 합성된 그래핀 나노시트는 이중층 그래핀이었고, 그래핀 위에서 성장된 산화주석은 $SnO_2$ 상을 가지고 있었다. 그래핀 위에서 성장된 $SnO_2$ 나노구조물은 복잡한 표면형상을 나타내었는데, 이것은 Si 기판 위에서 성장된 $SnO_2$ 나노구조물이 nano-dots 형태인 것과 비교된다. 그래핀 위에서 성장된 $SnO_2$ 나노구조물이 복잡한 형상을 갖는 것은 그래핀 표면의 기능기의 영향인 것으로 판단된다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제38권1호
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• pp.19-28
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• 2021

부식은 환경과의 반응에 의한 금속의 열화이다. 이는 완전히 제거하기가 어렵다. 부식은 보호장벽이 파괴 된 후 빠르게 진행되며 매트릭스로의 금속 양이온 확산, 산화물 형성과 국소 pH 변화 같은 금속 표면과 국소 환경의 조성과 특성을 변경하는 여러 반응이 일어난다. 강과 철의 부식에 대한 연구는 이론적, 실제적 관심사이며 상당한 관심을 받고 있다. 산업용 산세척, 산 스케일 제거, 세척 및 유정 산성화에 널리 사용되는 산 용액은 금속 재료에 대한 부식 공격을 억제하기 위해 부식 억제제를 사용해야한다. 녹을 물리적으로 제거하려면 고가의 특수 장비가 필요하며 이를 화학적으로 제거하면 부식을 유발하거나 금속의 수명을 단축 할 수 있다. 본 연구에서는 퍼머 환원제와 킬레이트 개념을 적용하여 화장품 및 식품소재를 이용한 친환경 녹 세정제를 개발하였고 산업 및 온수 관, 각종 산업 기기의 녹을 제거하기 위해 적용하여 보았다. 그 결과, 녹 세정제는 기존 처리 방식에 비해 녹을 더 효과적이고 안전하게 제거하는 것으로 나타났다. 동일한 시간에서 녹 제거 효율은 기존의 방법보다 공업용 배관의 경우 1.75 ~ 2.5 배, 보일러 온수용 배관의 경우 1.56 ~ 2.2 배 우수하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.1573-1579
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• 2022

기후변화에 따른 우리나라의 빈번한 가뭄에 따라 작물 생산량은 보존하면서 수자원 관리를 극대화하는 방법으로 작물 가뭄스트레스를 조기 탐지하여 적기에 적량이 관수되는 방식이 최근 주목받고 있다. 하지만, 대부분의 선행연구들은 가뭄스트레스가 상당히 진행되어 표징이 뚜렷한 시기에 실험되고 있어 가뭄 스트레스 초기에 원격탐지 될 수 있는 생리적 특징이 많이 알려지지 않았다. 본 연구에서는 콩을 대상으로 초기 수분 스트레스 시기에 열화상 카메라와 초분광 카메라 촬영을 수행하였다. 스트레스 우세 시기 작물 대상의 선행연구들 결과와 마찬가지로 엽온은 높아졌으며, 엽록소 함량을 대표하는 MERIS Terrestrial Chlorophyll Index (MTCI)는 감소하였다. 하지만, 오히려 광합성 능력을 나타내는 Chlorophyll/Carotenoid Index (CCI)가 증가하는 경향이 나타났다. 이는 스트레스 우세 상태와 마찬가지로 가뭄스트레스 초기에도 엽록소와 카로티노이드(carotenoid) 감소가 동시에 일어났지만, 처음의 카로티노이드 감소 속도가 엽록소에 비해 컸기 때문에 일시적으로 엽록소에 대한 카로티노이드 비율이 낮아져서 CCI가 높아진 것으로 사료된다. 이러한 스트레스 초기 반응은 조기탐지 알고리즘 개발에 유용할 것으로 기대한다.

• 보존과학회지
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• 제36권6호
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• pp.541-548
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• 2020

휘발성 유기 화합물 기반의 접착제를 대체하고자 천연 재료에 대한 수요가 늘고 있지만, 제조 및 생산의 전 과정에서 휘발성 유기화합물 사용을 일절 배제할 경우, 제조의 곤란, 생산성 및 보존성의 저하 등의 단점이 나타났다. 본 연구에서는 해조류의 카라기난 성분을 이용해 천연바이오 접착제를 제조하고 종이 접착제로서의 가능성을 확인해보고자 하였다. 카라기난을 이용한 액상형 바이오 종이 접착제의 제조에서 carrageenan의 겔화는 접착제의 제조과정, 발림성, 균일성, 접착 강도의 문제를 나타내게 된다. 이를 위하여 추출된 전체 carrageenan 중에서 λ-carrageenan만을 분리하여 사용하였으며 이로 인하여 매우 안정된 종이 접착제의 제조가 가능하였다. 최종 조성은 λ-carrageenan 52.0 ± 1.0%, polyvinylpyrrolidone 30.5 ± 0.5%, ethylhexylglycerin 1.0 ± 0.05%, glycerin 1.5 ± 0.05%, dextrine 13.5 ± 0.5%, 식품용 소포제 FD330A 0.6 ± 0.05%의 조성이었다. 이들이 나타내는 점도는 1.13 ± 0.07 × 10⁵ cPs (25℃), pH 6.22, 건조속도 15 min, △b^* -10.79, △E^*ab 8.18의 자외선 열화 결과를 나타내고 있었으며 44.63 kgf/cm²의 매우 우수한 접착 강도를 나타내고 있었다. 이 접착제는 TVOC, HCHO 및 중금속 모두에서 불검출 결과를 나타내었으며 총호기성생균수 측정과 ASTM G 21-15 시험법에 의하여 곰팡이 challenge test에서도 곰팡이에 대한 우수한 저항성 결과를 나타내고 있어서 접착제의 항속성에서도 우수한 결과를 나타내고 있는 것으로 보인다.

• 한국항해항만학회지
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• 제46권4호
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• pp.367-374
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• 2022

본 연구는 자율운항 선박의 연료 계통 펌프와 청정기를 대상으로 고장을 진단 사례를 제시하였다. 계측된 신호의 시간종속성을 반영한 심층학습(Deep learning) 알고리즘 적용 절차를 구성하고, 장비의 정상 운전상태와 고장 상태에서 계측한 진동 신호를 고장 패턴 학습에 사용하였다. 특히, 진동 신호에 내포된 열화의 시간 종속성을 반영할 수 있는 방법을 찾고자 하였으며, 슬라이딩 윈도우 연산 과정을 가진 Conv1D를 이용하여고장의 시간 종속성을 반영하였다. 또한 계측된 신호의 차수를 2차원에서 3차원으로 확장하여 시간 영역의 특징을 반영할 수 있는 데이터 전처리과정을 고안하였다. Conv1D 알고리즘의 적층과 변수를 결정하는 과정에서 그리드 탐색 기법을 사용하여 초매개변수의 최적 값을 결정하였다. 마지막으로 제안한 데이터 전처리 방법과 시계열 데이터의 시간 종속성을 반영한 Conv1D 모델이 이상 감지 및 고장 진단에 타당성이 있음을 확인하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제28권spc호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 해상 위험유해물질(Hazardous Noxious Substances, HNS) 사고의 효과적인 대응을 위해 개발된 부유식 무인이동체기반 광역탐지 및 모니터링 시스템의 운용 시나리오 설계와 실험 검증 내용을 보인다. 광역탐지 및 모니터링 시스템은 장시간 운용이 가능하되 제한적 이동이 가능한 무계류형 부이 형태를 갖는 부유식 무인이동체 플랫폼을 기반으로 개발되었으며 임무 수행에 필요한 열화상 카메라, 레이더, 부유 및 대기 HNS의 탐지를 위한 센서가 탑재되었다. 실험 검증 과정에서는 탐지 센서 성능을 야외 환경에서 실험적으로 검증하기 위해 이동식 가스 유출 시스템(Portable Gas-exposure System, PGS)을 추가로 설치하였다. 무인 시스템의 원격 및 자율 운용을 위해 전체 운용 소프트웨어는 로봇운영체제(Robot Operating System, ROS) 프레임워크를 기반으로 통합되었다. 내수면 및 실해역에서의 실험을 통해 개발된 시스템의 운용 및 활용 가능성을 실험적으로 검증하였다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권2호
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• pp.124-133
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• 2023

국방부 유해발굴단을 통해 발굴된 한국전쟁 전사자 유품의 보존 방법론을 제시하고자 3D 기술의 적용과 가역성 및 안정성이 우수한 보존 재료를 이용해 군화류 2점에 대한 보존처리를 진행하였다. 3D 스캐닝과 모델링을 통해 군화를 신었던 전사자의 발 사이즈를 추정해 볼 수 있었으며, 이를 기반으로 3D 출력 구조체를 이용해 원형을 복원하였다. 원형 복원은 출토 유품의 오염물 제거와 유연제 처리 작업을 거쳐 구조체의 형태로 복원하였으며, 열화되어 찢겨지거나 멸실된 부분은 접합 및 메움처리 후 고색처리를 통해 원형을 복원하였다. 보존처리 후 2종의 군화 모두 밑창과 발등 부분은 고무류, 발등 일부와 발목 부분은 합성가죽류로 제작된 것을 확인할 수 있었으며, 이는 방수 또는 방한의 목적으로 제작되어 1944년에 도입된 모델 Shoe Pac(M-1944, 12-inch) 방한화와 유사한 군화임을 확인하였다. 이러한 결과는 보존처리를 통해 출토된 유품의 제작기법과 재질, 용도 등을 밝혀낼 수 있음을 확인한 연구로서 과학적 보존처리와 3D 기술의 융합적 연구의 중요성을 보여준 사례이다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.333-348
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• 2023

인공지능 기반의 수학 디지털교과서의 가장 핵심적인 기능으로 여겨지는 개별 맞춤형 교수·학습이 실현되기 위해서는 개별 학생의 여러 가지 특성 요인에 대한 명확한 분석과 진단이 가장 관건이다. 본 연구에서는 수학 AI 디지털교과서에서 개별 맞춤형 학습 진단을 위한 분석 요인과 도구, 데이터 수집·분석을 위한 구축 모델을 도출하였다. 이를 위하여 최근 교육부의 AI 디지털교과서 적용 계획에 따른 수학 AI 디지털교과서에 대한 요구, 개별화 맞춤형 학습과 이를 위한 데이터에 대한 선행 연구, 수학 디지털플랫폼에서 학습자 분석에 대한 요인 등이 검토되었다. 연구 결과, 연구자는 학생 개인별로 수집해야 할 데이터로 학습 분석을 위한 요인으로 학습 준비도, 과정 및 수행도, 성취도, 취약점, 성향 분석을 위한 요인으로 학습 지속 시간, 문제해결에 걸린 시간, 집중도, 수학학습 습관, 정서 분석을 위한 요인으로 자신감, 흥미, 불안, 학습의욕, 가치 인식, 태도 분석을 위한 요인으로 자기 관리, 학습 전략으로 정리하였다. 또한, 이러한 요인에 대한 데이터 수집 도구로, 문제에 대한 정오 데이터, 학습 진도율, 학생 활동에 대한 화면 녹화 자료, 이벤트 데이터, 시선 추적 장치, 자기 응답 설문 등을 제안하였다. 최종적으로 이러한 요인들을 학습 전, 중, 후로 시계열화한 데이터 수집 모델이 제안되었다.