This work describes the coloration, chemical stability of $SiO_2$ and $SnO_2$-coated blue $CoAl_2O_4$ pigment. The $CoAl_2O_4$, raw materials, were synthesized by a co-precipitation method and coated with silica ($SiO_2$) and tin oxide ($SnO_2$) using sol-gel method, respectively. To study phase and coloration of $CoAl_2O_4$, we prepared nano sized $CoAl_2O_4$ pigments which were coated $SiO_2$ and $SnO_2$ using tetraethylorthosilicate, $Na_2SiO_3$ and $Na_2SiO_3$ as a coating material. To determine the stability of the coated samples and their colloidal solutions under acidic and basic conditions, colloidal nanoparticle solutions with various pH values were prepared and monitored over time. Blue $CoAl_2O_4$ solutions were tuned yellow color under all acidic/basic conditions. On the other hand, the chemical stability of $SiO_2$ and $SnO_2$-coated $CoAl_2O_4$ solution were improved when all samples pH values, respectively. Phase stability under acidic/basic condition of the core-shell type $CoAl_2O_4$ powders were characterized by transmission electron microscope, X-ray diffraction, CIE $L^*a^*b^*$ color parameter measurements.
The mechanical properties and microstructure of ceramics of the system Al2O3-ZrO2-Y2O3 sintered at 1$650^{\circ}C$ for 2h after powder preparation by the precipitation method from Al2(SO4)3.18H2O, ZrOCl2.8H2O and YCl3.6H2O were investigated. The Al2O3-ZrO2-Y2O3 ceramics sintered at 1$650^{\circ}C$ for 2h after mixing alpha-Al2O3 and ZrO2-Y2O3 powders, both were separately precipitated and calcined, were found to have the relative density higher than 97.5% so that the strengthening and toughening mechanisms could be explained mainly as the stress-induced phase transformation. On the other hand, the sintered bodies prepared by co-precipitating the three starting materials were measured to have the relative density lower than 85% so that the degradation of strength were observed above 15 vol% ZrO2 contents due to the high porosity by which the effect of stress-induced phase transformation was assumed to be depressed.
Because of the cases of Japanese Encephalitis(J.E.) were reported every year in Korea. We, Dong-A Pharmaceutical Co., Ltd., produced J.E. virus vaccine, with lower price, since 1970 in order to prevent ourselves from being infected by the disease. And inoculated the J.E. virus vaccine for the children with a great success. We are going to report several questions which brought about in producing the J.E. virus vaccine by alcohol precipitation, protamine sulfate treatment method. The results obtained were as folows ; 1) In process treated with 40% alcohol, we used to ethanol made in Germany, but it was too expensive to use it. As the result which we had studied about it, we were satisfied with J.E. virus vaccine which produced with alcohol made in Korea, and then, we treated with accurate specific gravity of 40% ethanol for the precipitation of the virus. And also, we knew that it was the best method to be treated it for 3hrs, $13^{\circ}C$. 2) When we treated with protamine sulfate (0.025mg/ml), we acquired the highest potent titer, and suited into purpose for the nitrogen concentration. 3) The filtration of the purified J.E. virus vaccine, in case of millipore filter paper of large pore size was not suitable for the sterility. Therefore the pore size less than 0.8.$\mu$ (AA filter paper) in millipore filter paper was very suitable. But it seemed to be important subhects that the smaller was the pore size, the lower was the potent titer.
Hye-Jin Park;Seong-Ju Sim;Bong-Soo Jin;Hyun-Soo Kim
Journal of Electrochemical Science and Technology
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제15권1호
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pp.168-177
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2024
Ni-rich cathode is one of the promising candidates for high-energy lithium-ion battery applications. Due to its specific capacity, easy industrialization, and good circulation ability, Ni-rich cathode materials have been widely used for lithium-ion batteries. However, due to the limitation of the co-precipitation method, including sewage pollution, and the instability of the long production cycles, developing a new efficient and environmentally friendly synthetic approach is critical. In this study, the Ni0.91Co0.06Mn0.03CO3 precursor powder was successfully synthesized by an efficient spray-drying method using carbonate compounds as a raw material. This Ni0.91Co0.06Mn0.03CO3 precursor was calcined by mixing with LiOH·H2O (5 wt% excess) at 480℃ for 5 hours and then sintered at two different temperatures (780℃/800℃) for 15 hours under an oxygen atmosphere to complete the cathode active material preparation, which is a key component of lithium-ion batteries. As a result, LiNi0.91Co0.06Mn0.03O2 cathode active material powders were obtained successfully via a simple sintering process on the Ni0.91Co0.06Mn0.03CO3 precursor powder. Furthermore, the obtained LiNi0.91Co0.06Mn0.03O2 cathode active material powders were characterized. Overall, the material sintered at 780℃ shows superior electrochemical performance by delivering a discharge capacity of 190.76 mAh/g at 1st cycle (0.1 C) and excellent capacity retention of 66.80% even after 50 cycles.
출발원료인 바나듐 산화물을 이용한 Li3V2(PO4)3를 제조하기 위해 N2H4·H2O를 환원제로 사용하였고 낮은 전기 전도성을 개선하기 위하여 알긴산을 탄소원으로 사용하여 직접 공침법을 통해 단사정계 Li3V2(PO4)3/C 복합체의 양극 활물질을 합성하여 전기화학 특성을 비교하였다. 구형에 가까운 형상으로 대략 1~2 ㎛의 균일한 입자 크기와 좁은 입도분포를 가지는 Li3V2(PO4)3을 얻을 수 있었다. 또한 제조한 Li3V2(PO4)3/C 복합체의 양극 활물질은 Li3V2(PO4)3 보다 초기 방전용량의 개선과 안정적으로 용량을 유지하는 사이클 특성이 우수하여 탄소 복합체 형성으로 인해 양극 활물질의 전기화학적 성능이 향상하는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 미계측 유역에 적용할 수 있는 갈수지수 산정 회귀모형을 개발하고자 하였다. 30개의 중권역 유역을 대상으로 국가수자원종합관리시스템에서 제공하는 장기유출자료를 이용하여 평균 갈수량과 평균저수량, 지속기간별 빈도별 갈수지수를 산정하였으며 이를 유역특성인자 18개와 기상특성인자 3개와의 상관 분석을 통하여 최종적으로 유역면적, 유역 평균 표고, 유역 평균 경사, 수계 밀도, 유출곡선지수, 연증발산량, 연강수량을 선정하여 다중회귀분석을 수행하여 갈수지수 회귀모형을 개발하였다. 개발된 회귀모형을 평가하기 위하여 10개의 검증유역을 미계측 유역으로 간주하여 평균제곱근오차(RMSE) 와 평균절대오차(MAE)를 이용하여 정확도를 추정하였다. 또한 기존의 평균갈수량 산정 회귀모형과의 비교를 통하여 본 논문에서 개발한 모형의 우수성을 검토하였다. 기존의 미계측 유역의 평균 갈수량 회귀모형과 비교·분석에서 보다 우수한 결과를 나타내었는데 이는 기존의 회귀모형보다 다양한 유역 특성인자와 수문특성인자를 고려하여 회귀모형을 개발하였기 때문인 것으로 판단된다.
The effects of Al2O3 and Cr2O3 addition on the mechanical properties and microstructures of Y-TZP ceramics obtained by co-precipitation method of ZrO2+3m/o Y2O3, following pressureless sintering at 150$0^{\circ}C$ for 2h were investigated. The addition of Al2O3 and Cr2O3 improved the Y-TZP sinterability and the Al2O3 addition showed the better effect on Y-TZP sintering than that of the Cr2O3 addition. The density and microstructure had the better effect on the bending strength of specimen more than stressinduced phase transformation (SIPT) of ZrO2 from tetragonal to monoclinic phase. The hardness of the specimens was found to be depend on the relative density and the fracture toughness of Y-TZP was found to rely on the amount of SIPT. The grian size of Cr2O3-doped Y-TZP was observed to be relatively smaller and had a narrower distribution than that of Al2O3-doped Y-TZP. If decomposition reaction of Cr2O3 can be controlled at high temperatures, it is anticipated that the mechanical properties of Y-TZP can be much improved by the Cr2O3 addition.
최근 촉매 소각 공정은 휘발성 유기 화합물을 저온(< 450 ℃)에서 고효율(> 95%)로 산화 및 분해하기 위해 상당한 주목을 받고 있다. 많은 귀금속 촉매 물질이 잘 연구되어 사용되고 있으나 단가가 비싸고 위험하다. 본연구에서는 Cu와 Mn 전구체의 공침법을 활용하여 간단하고 손쉬운 합성 방법을 개발함으로써 고활성 및 저비용의 Cu-Mn 바이메탈 촉매를 제조하였다. 촉매 합성은 Cu와 Mn의 조성비를 조절하여 최적화하였다. 최적화된 촉매는 메조포러스 구조로 230.8 m2/g의 넓은 표면적을 나타냈다. 촉매 성능을 입증하기 위해 에틸 아세테이트의 산화 반응에 대해 Cu-Mn 촉매를 테스트했으며, 250 ℃의 저온에서 100%의 높은 전환 효율을 나타내었다.
The projection of climate-related range shift is critical information for conservation planning of Korean fir (Abies koreana E. H. Wilson). We first modeled the distribution of Korean fir under current climate condition using five single-model species distribution models (SDMs) and the pre-evaluation weighted ensemble method and then predicted the distributions under future climate conditions projected with HadGEM2-AO under four $CO_2$ emission scenarios, the Representative Concentration Pathways (RCP) 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5. We also investigated the predictive uncertainty stemming from five individual algorithms and four $CO_2$ emission scenarios for better interpretation of SDM projections. Five individual algorithms were Generalized linear model (GLM), Generalized additive model (GAM), Multivariate adaptive regression splines (MARS), Generalized boosted model (GBM) and Random forest (RF). The results showed high variations of model performances among individual SDMs and the wide range of diverging predictions of future distributions of Korean fir in response to RCPs. The ensemble model presented the highest predictive accuracy (TSS = 0.97, AUC = 0.99) and predicted that the climate habitat suitability of Korean fir would increase under climate changes. Accordingly, the fir distribution could expand under future climate conditions. Increasing precipitation may account for increases in the distribution of Korean fir. Increasing precipitation compensates the negative effects of increasing temperature. However, the future distribution of Korean fir is also affected by other ecological processes, such as interactions with co-existing species, adaptation and dispersal limitation, and other environmental factors, such as extreme weather events and land-use changes. Therefore, we need further ecological research and to develop mechanistic and process-based distribution models for improving the predictive accuracy.
In this study, the prediction technology of Hydrological Quantitative Precipitation Forecast (HQPF) was improved by optimizing the weather predictors used as input data for machine learning. Results comparison was conducted using bias and Root Mean Square Error (RMSE), which are predictive accuracy verification indicators, based on the heavy rain case on August 21, 2021. By comparing the rainfall simulated using the improved HQPF and the observed accumulated rainfall, it was revealed that all HQPFs (conventional HQPF and improved HQPF 1 and HQPF 2) showed a decrease in rainfall as the lead time increased for the entire grid region. Hence, the difference from the observed rainfall increased. In the accumulated rainfall evaluation due to the reduction of input factors, compared to the existing HQPF, improved HQPF 1 and 2 predicted a larger accumulated rainfall. Furthermore, HQPF 2 used the lowest number of input factors and simulated more accumulated rainfall than that projected by conventional HQPF and HQPF 1. By improving the performance of conventional machine learning despite using lesser variables, the preprocessing period and model execution time can be reduced, thereby contributing to model optimization. As an additional advanced method of HQPF 1 and 2 mentioned above, a simulated analysis of the Local ENsemble prediction System (LENS) ensemble member and low pressure, one of the observed meteorological factors, was analyzed. Based on the results of this study, if we select for the positively performing ensemble members based on the heavy rain characteristics of Korea or apply additional weights differently for each ensemble member, the prediction accuracy is expected to increase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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