방사성폐기물 유리화 공전 중 용융로 내에서 유리시료를 직접분석 하기 위한 레이저유도 플라즈마분광법(LIBS: Laser Induced Breakdown Spectroscopy)을 개발 중이다. LIBS 시스템을 구성하기 위하여 분광기, 검출기, 레이저 등의 장비들을 구축하였다. 분광기는 CCD(charge coupled device)가 보정되어 내장되어있는 ESA 3000을 레이저는 Q-switched Nd-YAG인 Brilliant로 구매하여 분석시스템을 구축하였다. 구축된 분석시스템 분야별 성능들을 확인하였으며 최적화 연구를 수행하였다. 첫 번째 단계로 Fe가 함유된 시료에 레이저를 주사하였을 때 발광스펙트럼을 측정하였으며 검출기의 지연시간을 변화시켰을 때의 발광스펙트럼의 특성과 이를 이용한 여기온도를 Einstein-Boltzmann 식을 이용하여 계산하였다. 시료에 532nm Nd-YAG 레이저를 주사하고 검출기의 지연시간을 500, 1000, 1500, 2000ns로 변화시켰을 때의 분광선의 intensity 및 여기온도 변화를 분석하였다. 그 결과 검출시간이 1500㎱ 일 때 여기온도는 7820k로 가장 최적의 상태를 확인하였다. 향후 이 시스템은 유리화 실증시설에 적용되어 용융로 외부로의 유리시료 이송 없이 현장에서 유리성분들의 정량분석을 수행할 예정이다.
선풍기, 오디오, 전기밥솥 등의 소형 산업가전제품들은 대부분 ABS, PP, PS 등의 재질로 이루어져 있다. 색깔이 있는 플라스틱은 근적외선(NIR) 분광기에 의해 분류가 가능하지만, 반면에 검은색 플라스틱은 빛을 흡수하는 특성으로 인해 분류하기가 어렵다. 그래서 본 연구에서는 LIBS(Laser Induced Breakdown Spectroscopy) 분광기를 통해 폐소형가전 플라스틱을 선별하는 RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 패턴 분류기를 소개한다. 전처리부분에는 차원축소 알고리즘 중 하나인 PCA(Principal Component Analysis)를 사용해 처리 속도를 향상시킬 뿐만 아니라 효과적인 데이터의 특성을 추출한다. 조건부에는 FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링을 사용한다. 결론부에는 다항식의 형태 중 하나인 1차 선형식을 연결가중치로서 사용한다. PSO와 5-fold cross validation은 성능의 신뢰도를 향상시키고, 분류율을 높이는데 사용된다. 제안된 분류기의 성능은 최적화한 것과 최적화하지 않은 것 두 가지의 관점에서 보여준다.
레이저 유도 플라즈마 분광분석법 (Laser-induced breakdown spectroscopy : LIBS) 은 기존의 레이저 기반의 연소 진단 기법들의 약한 신호세기, 복잡한 장비 구성, 낮은 정확도 등의 단점을 보완하는 기법이다. 본 연구에서는 LIBS를 활용하여 스크램 제트 엔진의 연소 가스 온도를 측정하기 위한 기초 연구가 수행되었다. 스크램 제트 엔진에서 사용되는 Jet A-1 연료로 스프레이 화염을 만들고 교정된 열전대로 화염 상부에서의 가스 온도를 측정하였다. 그리고 열전대의 온도 측정위치와 동일한 지점에서의 LIBS 신호를 획득하였다. LIBS 스펙트럼을 분석하여 LIBS 신호와 열전대로 측정된 기준 온도와의 보정곡선을 얻었다. 그래서 본 연구를 통해 LIBS를 활용하여 연소 가스의 온도를 in-situ 하게 측정할 수 있음을 확인하였다.
우주 자원을 분석하기 위해서는 지구로 가져와야 한다는 단점이 있었다. 하지만, 레이저 유도 분해 분광법(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIBS)고 라만 분광법(Raman spectroscopy)을 활용한다면 우주 광물의 실시간 정성 정량적으로 분석이 가능하다. 레이저 유도 분해 분광법은 높은 에너지의 레이저를 물질 표면에 집중시켜 플라즈마를 생성한후, 방출되는 빛을 분광기를 통해 획득하여 원자 구성을 분석하는 분광법이다. 라만 분광법은 레이저를 물질 표면에 조사시켜 산란되는 빛을 측정하여 분자구조를 분석하는 분광법이다. 이 두 가지 분광법은 각각 미지의 광물의 원자 분자를 분석하는 상호보완적인 분광법으로 우주탑재체로서 효율적인 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 활용하여 광물을 정성적으로 분석했다. 또한, 두 가지 광물을 혼합한 시료를 제작하여 구성 성분 비율에 따른 신호 세기로부터 물질의 구성 비율을 예측하는 정량분석을 시행하였다.
소형가전 제품은 종류가 다양할 뿐만 아니라 구성부품의 재질도 복잡하여 폐기시 재활용이 매우 어려운 실정이다. 특히, 폐소형가전의 경우 흑색 플라스틱의 함유량이 높을 뿐만 아니라 재질이 다양하여 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱의 재질을 인식하여 효율적으로 선별 회수하는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 기존 선별기술이 가지고 있는 흑색 플라스틱의 재질별 선별에 대한 기술적 한계 및 단점을 보완하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 기반으로 하는 흑색 플라스틱의 재질별 자동선별 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 정량 공급장치, 위치 자동인식 장치, 레이저유도기반분광분석(LIBS) 장치, 선별분리장치 및 Control unit 등으로 구성되어 있다. 레이저유도붕괴분광법(LIBS)을 이용하여 흑색 플라스틱의 재질별 특성 스펙트럼 데이터를 획득하고, 인공지능형 알고리즘을 적용한 분류기를 설계하여 적용함으로써 흑색 플라스틱의 재질을 효율적으로 인식하고 분류할 수 있다. 본 연구에서 개발한 방사형기저함수신경회로망(RBFNNs) 분류기의 분류율은 약 97% 이상으로 나타났으며, 자동선별 시스템의 흑색 플라스틱의 재질별 인식률은 약 94.0% 이상, 선별효율은 80.0% 이상으로 조사되었다. 본 연구에서는 실험실 규모의 자동선별장치를 개발하였으며, 본 장치에 대한 실험결과를 바탕으로 흑색 플라스틱 재질인식 및 선별효율 등을 분석하므로써 향후 폐소형가전의 재활용 현장에 적용할 예정이다.
이차 추진제로 많이 쓰이는 알루미늄을 고출력 레이저를 이용하여 공기 중의 산소와 반응시켜 발생되는 rich 및 stoichiometric 상태의 알루미늄-산소 연소 현상에 대해 레이저 분광분석법을 이용하여 연구하였다. 7ns의 펄스 주기와 1064nm의 주파수를 가진 Q-switched Nd:YAG 레이저로 40 - 2500mJ의 에너지가 공급되었으며, 플라즈마 빛은 echelle 회절 분광기와 ICCD 카메라로 감지하였다. 레이저 분광분석을 통하여 연료인 알루미늄과 산화제인 산소의 원자 신호를 얻었을 뿐만 아니라, 현상이 일어나는 환경인 플라즈마 온도와 전자밀도가 계산되었다. 특정 전자 밀도비 비교를 통하여, 고출력 레이저를 통해 일어나는 알루미늄과 산소의 연소 및 폭발 현상 변화에 대한 분석이 가능하다는 것에 본 논문의 중요성이 있다.
폐소형가전의 재활용 공정에서 발생하는 플라스틱류 중 검정색 플라스틱의 경우 재질 선별이 어려워 혼합물의 형태로 저급 재활용 되고 있다. 본 연구에서는 검정색 플라스틱의 재질별 선별을 위하여 비중선별, 정전선별, 근적외선 선별 및 IR/Raman 분광법 등 기존 선별 기술의 검토를 통하여, 현장 적용에 대한 문제점 및 제한사항을 확인하였다. 검정색 플라스틱의 재질선별에 대한 기술적 한계를 극복하기 위하여 레이저유도붕괴분광법(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 검정색 플라스틱의 각 재질별 LIBS 스펙트럼을 분석하였으며, 정규화 과정을 수행한 후 차원축소 알고리즘인 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 수행하였다. 또한, 검정색 플라스틱의 각 재질별 LIBS 스펙트럼 분석 및 주성분 분석을 통하여 향후 재질별 인식 및 선별 기술의 현장적용을 위해서는 추가적으로 해결해야 할 문제점을 확인하였다. 검정색 플라스틱의 재질별 인식의 정확성 및 선별효율의 향상을 위하여 지능형 알고리즘 분야의 연구를 통하여 효율이 우수한 분류기를 설계하고 분류기의 성능 및 신뢰도 향상을 위한 연구가 추가적으로 진행되어야 할 것으로 사료된다.
이차 추진제로 많이 쓰이는 알루미늄을 고출력 레이저를 조사하여 공기 중의 산소와 반응시켜 발생되는 알루미늄과 산소의 화학 반응을 레이저 분광분석법을 이용하여 연구를 수행 하였다. 7ns의 펄스 주기와 1064nm의 주파수를 가진 Q-switched Nd:YAG 레이저로 40 - 2500mJ($6.88{\times}10^{10}-6.53{\times}10^{11}W/cm^2$)의 에너지가 공급되었으며, 플라즈마 빛은 echelle 회절 분광기와 ICCD 카메라로 감지하였다. 분광분석을 통하여 알루미늄과 산소의 원자/분자 신호 분석과 현상이 일어나는 플라즈마 환경의 특성 연구를 위해 들뜸 온도(2200K~6600K) 및 전자밀도($3.15{\times}10^{15}{\sim}2.38{\times}10^{16}cm^{-3}$) 계산, 그리고 알루미늄 표면의 크레이터(Crater) 분석을 수행하였다. 본 연구는 고 레이저 복사 조도 환경하에서 발생되는 화학 반응과 플라즈마의 특성을 파악하는 방법을 제시하고 있다.
본 연구에서는 레이저유도붕괴분광(Laser Induced Breakdown Spectroscopy, LIBS)을 이용하여 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks, RBFNNs) 분류기 설계방법론을 개발하고 실제 폐소형가전제품의 플라스틱 분류 시스템에 적용하였다. ABS, PP, PS와 같은 검정색 플라스틱을 구별하기 위해, 지능형 알고리즘 중 하나인 방사형 기저함수 신경회로망 분류기를 설계하였다. 획득한 입력변수는 주성분 분석법(Principal Component Analysis, PCA)을 이용하여 축소시켰으며, 군집화기법 중 하나인 K-means 클러스터링 방법을 이용해 여러 그룹으로 분할하였다. 전체 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터를 4:1의 비율로 나누었으며, 제안된 분류기의 성능 및 신뢰도를 평가하기 위하여 5-FCV(5-Fold Cross Validation) 기법을 사용하였다. 입력변수와 클러스터의 개수가 각각 5개인 경우, 제안된 분류기의 분류 성능은 96.78%로 나타났다. 또한, 제안된 분류기는 다른 분류기들과 비교하였을 경우 분류 성능의 관점에서 우수성을 보여주었다.
본 연구에서는 리튬이온배터리용 고용량 음극활물질인 실리콘의 부피팽창을 완화하고 사이클 안정성을 향상시키기 위해 SiOx@C 복합소재를 제조하였다. Stӧber 법을 통해 입자 크기가 각각 100, 200, 500 nm인 SiO2를 합성하였고, 마그네슘 열환원을 통해 SiOx (0≤x≤2)를 제조하였다. 그 후 SiOx에 PVC를 탄화시켜 SiOx와 C의 비율에 따라 SiOx@C 음극활물질을 합성하였다. 제조된 SiOx와 SiOx@C 음극활물질의 물리적 특성은 XRD, SEM, TGA, 라만분광법, XPS, BET를 사용해 분석하였다. 그리고 사이클 테스트, 율속특성, CV, EIS 테스트를 통해 전기화학적 특성을 조사하였다. 입자 크기가 가장 작은 100 nm SiOx에 SiOx:C=70:30으로 탄소를 코팅하여 제조된 SiOx@C-7030은 100 사이클에서 1055 mAh/g의 방전용량과 81.9%의 용량을 유지하여 가장 우수한 전기화학적 특성을 보여주었다. 이는 SiOx 음극활물질 입자의 크기를 줄이고, 탄소를 코팅하여 사이클 안정성을 향상시킬 수 있다는 것을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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