수산화인회석(Hydroxyapatite)는 뼈와 이빨의 무기물의 주성분으로서 칼슘과 인산염으로 구성된다. 본 연구에서는 특정 농도의 염기조건 (10 M NaOH)에서 수열합성법 (hydrothermal method)을 이용하여 수산 화인회석을 합성하였다. 합성된 샘플은 XRD 패턴 및 TEM 이미지 분석을 통하여 단결정성과 일정한 형태를 지닌 수산화인회석이 합성된 것을 확인하였다. 수산화인회석의 표면에 루테늄을 도입하기 위하여 이온교환 반응 과 열처리 과정을 이용하였다. 도입된 루테늄 나노 입자는 TEM 이미지 분석을 통하여 확인하였으며, 일차알콜과 이차알콜등의 유기 산화반응에 촉매로서 사용하였다.
Acquiring experimental data for PIV verification or machine learning training data is resource-demanding, leading to an increasing interest in synthetic particle images as simulation data. Conventional synthetic particle image generation algorithms do not follow physical laws, and the use of CFD is time-consuming and requires computing resources. In this study, we propose a new method for synthetic particle image generation, based on a Physics-Informed Neural Networks(PINN). The PINN is utilized to infer the flow fields, enabling the generation of synthetic particle images that follow physical laws with reduced computation time and have no constraints on spatial resolution compared to CFD. The proposed method is expected to contribute to the verification of PIV algorithms.
본 연구에서 지지체로 사용된 단결정 형태의 수산화인회석(Hydroxyapatite)은 칼슘과 인산염으로 구성된 무기물이다. 염기 조건 (10 M NaOH)에서 수열합성법 (Hydrothermal method)을 이용하여 단결정 형태의 수산화인회석을 합성하였다. 합성된 단결정 수산화인회석의 표면에 이온 교환 반응을 통하여 은 원자를 도입하였으며, 아르곤 및 수소 기류 (96% Ar, 4% $H_2$) 조건에서 가열하는 온도를 조절하는 것으로 은 나노 입자를 생성시켰다. 합성된 샘플은 XRD 패턴 및 TEM 이미지 분석을 통하여, 수산화인회석의 합성 및 은 나노 입자가 형성된 것을 확인하였다. 합성된 샘플을 유기 반응 촉매로 사용하여 여러 가지 알코올 (1차, 2차 알코올)의 산화 반응에 응용하였으며, UV-Visble light 영역에서의 메틸렌 블루 분해 반응 실험에 광촉매로서 사용하였다.
본 연구에서는 백금 나노입자의 크기, 형상, 분포도에 따른 전기 화학적 효율을 평가하기 위해 계면활성제 농도를 달리하여 백금 나노입자를 합성하였다. 계면활성제로는 CTAB(cetyltrimethylammonium bromide)이 사용되었으며, 0.5 mM의 $H_2PtCl_6$의 백금 염을 환원시키기 위하여 유체 플라즈마 공정을 이용하였다. 공정 시간은 UV-vis 스펙트럼 결과를 토대로, 262 nm의 파장대에서 관찰된 LMCT(ligand-to-metal charge transfer) peak이 사라지는 시간을 기준으로 하여 공정을 진행하였다. 합성된 나노입자는 순환 전류-전압곡선(CV), TEM이미지와 XRD 분석을 이용하여 전기화학적 특성, 입자의 평균 크기 및 형상 변화를 비교 분석 하였다. 그 결과 CTAB을 넣지 않은 백금나노입자의 경우, CTAB을 넣고 제조한 백금 나노입자와는 달리 구의 형태로 뭉쳐있음을 관찰하였고, 이러한 백금 나노입자의 구조는 보다 높은 전기화학적 활성 특성을 가짐을 보였다.
본 논문은 수소를 연료로 하는 확산화염을 이용하여 알루미나 나노입자를 합성할 때, 합성되는 알루미나 나노입자의 특성에 미치는 화염온도의 영향을 조사하였다. 합성된 나노입자의 특성을 전자현미경 이미지, 결정구조 분석, 비표면적과 기공의 크기 분석, 화염온도 측정 등의 여러 특성분석 방법으로 조사하였다. 사용된 화염의 중심축 최고온도는 산화제의 산소농도가 19, 21, 30, 47%인 각각의 실험조건에서 1507.8K, 1593.8K, 1753.1K, 1998.7K으로 측정되었다. SEM 이미지 분석 및 BET 비표면적 측정을 통해서는 47% 산소농도인 경우에는 50 nm 수준의 독립적인 구형입자가 생성되었음을 확인할 수 있었으며, 19%와 21%의 경우에는 응집된 상태의 20-30 nm 수준의 입자를 볼 수 있었다. XRD 결과에서는 감마(${\gamma}$)-알루미나가 주를 이루는 것으로 판단되었다. 이상의 결과를 바탕으로 촉매 담체로 사용하기 위한 알루미나 나노입자를 연소합성 하기 위한 가장 적절한 조건으로 실험했던 네 경우 중에서는 산화제의 산소농도가 21%인 두 번째 경우를 선택할 수 있었다.
Titanium과 Ruthenium의 비율(Ru/Ti = 0.01, 0.03, 0.05, 0.07)을 조절하여 Ruthenium이 도입된 산화타이타늄($TiO_2$)를 수열합성법을 이용하여 합성하였다. TEM 이미지를 통하여 네모난 형태의 나노입자를 확인하였으며 XRD 패턴과 ICP 원소 분석을 통하여 Anatase 형태와 각각 다른 양의 Ruthenium이 도입된 것을 확인하였다. 본 연구에서는 Ruthenium이 도입된 산화타이타늄을 이종상촉매로 사용하여 Benzyl alcohol 및 Benzyl amine의 산화반응에 적용하였으며 특히, Ru/Ti = 0.03인 촉매가 가장 우수한 활성을 보였다.
본 연구에서는 CCTV 영상 내 빗줄기의 특성을 바탕으로 강우강도를 산정하기 위한 합성곱 신경망(CNNs, Convolutional Neural Networks) 기반 강우강도 산정 모형을 제안하였다. 중앙대학교 및 한국건설생활환경시험연구원 내 대형기후환경시험실에서 얻은 CCTV 영상들을 대상으로 연구를 수행하고, 우적계 등과 같은 지상 관측자료와 강우강도 산정 결과를 비교·검증하였다. 먼저, CCTV 영상 내 빗줄기의 미세한 변동 특성을 반영하기 위해 데이터 전처리 작업을 진행하였다. 이는 원본 영상으로부터 빗줄기 층을 분리해내는 과정, 빗줄기 층에서 빗물 입자를 분리해내는 과정, 그리고 빗물 입자를 인식하는 과정 등 총 세 단계로 구분된다. 합성곱 신경망 기반 강우강도 산정 모형 구축을 위해 영상 전처리가 완료된 데이터들을 입력값으로 설정하고, 촬영 시점에 대응되는 지상관측 자료를 출력값으로 고려하여 강우강도 산정모형을 훈련시켰다. CCTV 원자료 내 특정 영역에 편향되어 강우강도를 산정하는 과적합 현상의 발생을 방지하기 위해 원자료 내 5개의 관심 영역(ROI, Region of Interest)을 설정하였다. 추가로, CCTV의 해상도를 총 4개(2560×1440, 1920×1080, 1280×720, 720×480)로 구분함으로써 해상도 변화에 따른 학습 결과의 차이를 분석·평가하였다. 이는 기존 사례들과 비교했을 때, CCTV 영상을 기반으로 빗줄기의 거동 특성과 같은 물리적인 현상을 직간접적으로 고려하여 강우강도를 산정했다는 점과 더불어 머신러닝을 적용하여 강우 이미지가 갖는 본질적인 특징들을 파악했다는 측면에서, 추후 본 연구에서 제안한 모형의 활용 가치가 극대화될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 마이카와 산화 아연을 이용하여 복합 재료를 제조하고, 이를 자외선 차단 크림에 응용하는 연구를 수행하였다. 먼저 마이카와 산화 아연을 각각 3-aminopropyltrimethoxysilane (APTMS)으로 처리하여 표면에 아민기를 생성시켰다. 아민기가 붙은 마이카를 1,4-phenylenediisothiocyanate (PDC)와 반응시켜 표면에 -N=C=S 작용기를 활성화시킨 후, 아민기가 붙어있는 산화 아연과 결합시켜 산화 아연으로 덮인 마이카 복합 재료를 합성하였다. 원소 분석, EDS 분석, 열 중량 분석, SEM 이미지 분석, 형광 이미지 분석, 제타 전위 측정, X-선 회절 분석, DRS UV/Vis 분석을 통하여 고체 생성물의 특성을 규명하였다. 최종적으로 표준 프로토콜로 제조된 자외선 차단 크림의 파장에 따른 투과도를 280~400 nm 범위에서 측정하여 자외선 차단 효과를 확인하였다.
Poly(2-acetamidoacrylic acid) (PAAA) 수화젤 기판 내에 수용액상에서 이온교환에 의해 잘 분산된 CdS 나노입자를 응집이 없는 새로운 형태의 나노복합체로서 합성하였다. TEM 이미지분석을 통하여, CdS/PAAA 수화젤 복합체내에 분포되어 있는 CdS 나노입자의 평균 직경은 4.5 nm이며, 복합체의 형태는 6개월이 지나도 그대로 유지됨을 알았다. TGA와 EGA를 이용하여 복합재료의 열적 안정성이 약 100도 정도 상승하며, 건조젤 내의 CdS 입자의 함량이 70 wt% 이상이 됨을 확인할 수 있었으며 또한 각 온도에서 휘발 또는 분해된 기체를 통해 성분 물질을 확인하였다.
폴리이미드(PI) 나노복합체 필름 제조에 사용된 작용기화 4-amino-N-hexadecylbenzamide graphene sheets (AHB-GSs)는 graphene oxide 분산액에 4-amino-N-hexadecylbenzamide(AHB)를 반응시켜 합성하였다. AHB-GS의 주사탐침 현미경(atomic force microscope, AFM) 이미지와 모식도를 통해서 AHB-GS의 평균 두께가 약 3.21 nm임을 확인하였다. PI는 4,4'-biphthalic anhydride와 bis(4-aminophenyl)sulfide를 사용하여 합성하였다. PI 나노복합체는 0-10 wt%의 다양한 함량의 AHB-GS를 용액 삽입(solution intercalation) 방법을 사용하여 합성하였고, 이미드화는 각각 $250^{\circ}C$ 및 $350^{\circ}C$까지 열 처리하였다. AHB-GS는 대부분 고분자 매트릭스에 잘 분산되었고 약간 뭉친 것도 있었지만 마이크로미터 수준의 입자는 관찰되지 않았다. TEM으로 관찰하였을 때, 평균적으로 입자의 두께는 10 nm 미만이었다. PI 복합체 필름 중 소량의 AHB-GS만으로도 가스 투과도와 전기 전도도는 향상되었지만, 반대로 유리전이 온도와 초기 분해 온도는 AHB-GS의 함량이 10 wt%까지 증가함에 따라 지속적으로 감소되는 경향을 보였다. 전체적으로는, $250^{\circ}C$까지 이미드화한 PI에 비해 $350^{\circ}C$까지 열처리한 PI 필름이 보다 향상된 특성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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