본 연구는 은나노 입자가 함유된 용액을 이용하여 기능성 천연실크를 생산하고자 수행하였다. 1. 은나노 적정농도는 500 ppm 처리구가 은함량, 화용비율 및 견층비율을 종합적인 비교 분석에서 적정농도로 조사되었다. 2. 일반 품종별 은함량 측정에서 흰고치(금옥잠) 품종 대비 연녹고치(C212)품종이 69%많았다. 3. 은나노 첨식 처리기간별 조사에서는 5령3일부터 상족전(18회 급상)까지 첨식한 처리구가 가장 우수 하였다. 4. 실크에 함유된 은나노 입자의 크기는 26.98nm에서 99.81nm임을 주사전자현미경으로 관찰되었다. 5. 그리고, 은나노 입자가 함유된 사료로 사육된 누에의 번데기, 누에고치 추출액과 같은 부산물 내에 기능성 은나노 입자가 균일하게 분포하게 됨을 확인하였다.
열차폐 코팅(Thermal Barrier Coating) 기술의 하나로 연구되는 전자빔(EB, Electron Beam) 증착에 사용되는 코팅재료는 증착 공정 중에 고출력의 전자빔이 조사되기 때문에, 균일코팅을 위해서는 증착 중 코팅재료의 형상유지 및 안정한 융탕 형성이 필요하며, 이를 위해 적절한 밀도와 미세구조를 갖춘 잉곳(Ingot) 형태의 코팅소스가 요구된다. 본 연구에서는 8 wt%의 이트리아($Y_2O_3$)가 안정화제로 첨가된 지르코니아(8YSZ) 조성을 활용하여, 고출력 전자빔 조사환경에 사용가능한 잉곳제조를 위해 최적의 원료분말 조건을 확보하고자 하였다. 제조된 잉곳시료들에 대한 전자빔 조사 시, 수십 마이크론과 수십 나노 크기의 입자들로 구성된 혼합형 분말로 제조된 잉곳의 경우, 나노크기의 분말만으로 제조된 경우보다 향상된 열충격 저항성을 보였다.
This report constitutes the first demonstration in Korea of single-crystal lateral gallium oxide ($Ga_2O_3$) as a metal-oxide-semiconductor field-effect-transistor (MOSFET), with a breakdown voltage in excess of 480 V. A Si-doped channel layer was grown on a Fe-doped semi-insulating ${\beta}-Ga_2O_3$ (010) substrate by molecular beam epitaxy. The single-crystal substrate was grown by the edge-defined film-fed growth method and wafered to a size of $10{\times}15mm^2$. Although we fabricated several types of power devices using the same process, we only report the characterization of a finger-type MOSFET with a gate length ($L_g$) of $2{\mu}m$ and a gate-drain spacing ($L_{gd}$) of $5{\mu}m$. The MOSFET showed a favorable drain current modulation according to the gate voltage swing. A complete drain current pinch-off feature was also obtained for $V_{gs}<-6V$, and the three-terminal off-state breakdown voltage was over 482 V in a $L_{gd}=5{\mu}m$ device measured in Fluorinert ambient at $V_{gs}=-10V$. A low drain leakage current of 4.7 nA at the off-state led to a high on/off drain current ratio of approximately $5.3{\times}10^5$. These device characteristics indicate the promising potential of $Ga_2O_3$-based electrical devices for next-generation high-power device applications, such as electrical autonomous vehicles, railroads, photovoltaics, renewable energy, and industry.
본 연구는 ${\alpha}-Fe_2O_3$ 중공입자로 구성된 다공성 1차원 나노구조체를 전기방사 공정 및 두단계의 후 열처리 과정을 통해 주형법과 커켄달 효과를 동시 적용하여 합성했다. 열처리 과정 중, 수 nm의 치밀한 Fe 금속입자는 커켄달 효과에 의해 중공구조를 갖는 ${\alpha}-Fe_2O_3$ 입자로 최종 변환되었다. 또한, 전기방사 용액에 첨가한 PS 나노비드는 첫 열처리 과정 중 분해되어 구조체 내 수많은 기공을 형성, 환원 및 산화를 위한 가스들이 구조체 내부로 원활히 침투될 수 있는 역할을 했다. 최종 생성물인 ${\alpha}-Fe_2O_3$ 중공입자로 구성된 다공성 1차원 구조체를 리튬 이차전지의 음극활물질로 적용한 결과, $1.0A\;g^{-1}$의 높은 전류밀도에도 불구하고 30 사이클 후 $776mA\;h\;g^{-1}$의 높은 방전 용량을 나타냈다. 이와 같은 우수한 리튬 저장특성은 본 구조체를 구성하는 중공형 ${\alpha}-Fe_2O_3$ 입자와 입자들 사이의 나노기공으로부터 기인한 결과이다. 본 연구에서 제안한 중공 입자로 구성된 다공성 1차원 나노구조체 합성 방법은 다양한 전이금속 화합물 조성에 적용 가능하므로 에너지 저장 분야를 포함한 여러 분야에 응용 가능하다.
증강현실과 가상현실 같은 3차원 콘텐츠 보급이 증가함에 따라 실시간 컴퓨터 애니메이션 기술의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 컴퓨터 애니메이션 제작 과정은 대부분 수작업 혹은 마커를 부착하는 모션캡쳐 방식으로 이루어져 있다. 때문에 사실적인 영상을 얻기 위해서는 숙련된 전문가에게도 매우 오랜 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 최근에는 딥러닝 모델과 센서를 기반으로 하는 애니메이션 제작 시스템과 알고리즘이 나오고 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝과 Kinect 카메라 기반 FBX 형식의 애니메이션 제작 시스템에서 자연스러운 인체 움직임을 구현하는 4가지 방법에 대해 연구했다. 각 방법은 환경적 특성과 정확도를 고려하여 선택된다. 첫 번째 방법은 Kinect 카메라를 사용한다. 두 번째 방법은 Kinect 카메라와 보정 알고리즘을 사용한다. 세 번째 방법은 딥러닝 모델을 사용한다. 네 번째 방법은 딥러닝 모델과 Kinect를 사용한다. 제안 방법을 오차와 처리 속도를 실험한 결과, 네 번째 딥러닝 모델과 Kinect를 동시에 사용하는 방법이 다른 방법에 비해 가장 좋은 결과를 보였다.
최근 웨어러블 디바이스에 대한 수요가 증가하면서 유연 전극 소재 개발에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 특히, 헬스케어용 웨어러블 센서들은 체온이나 심장 박동, 혈당, 혈중 산소 농도 등 신체 정보들의 실시간·지속적인 모니터링과 정확한 진단, 검출이 가능해야 하기 때문에 고성능 유연 전극 소재의 개발이 무엇보다 중요하다. 본 연구에서는 탄소나노튜브 섬유(carbon nanotube fiber; CNT fiber) 기반의 유연 전극 소재의 성능을 개선시키기 위해 CNT fiber 위에 전기화학적 중합(electrochemical polymerization) 공정을 통해 polyaniline (PANI) layer를 합성하고, 이에 대한 전기화학적 특성 분석과 비효소적 글루코스(glucose) 검출 특성을 확인하였다. 제작된 PANI/CNT fiber 전극의 표면 분석은 주사전자 현미경(SEM)을 이용하여 진행되었으며, 전극의 전기화학적 특성 및 글루코스에 대한 센싱 성능은 시간대전류법(CA)과 순환전압 전류법(CV), 전기화학 임피던스법(EIS)을 이용하여 분석되었다. PANI/CNT fiber 전극의 전기화학적 특성은 bare CNT fiber 전극에 비해 작은 electron transfer resistance와 낮은 peak separation potential, 증가된 전극 면적을 나타내며, 이런 향상된 특성들 덕분에 글루코스 검출에 대한 센싱 성능이 개선되었다. 따라서, 본 연구를 기반으로 다양한 나노구조체를 도입하고 접목을 통해 고성능 CNT fiber 기반의 유연 전극 소재 개발이 가능할 것으로 기대된다.
최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.
For the selective catalytic reduction of NOx with ammonia (NH3-SCR), a V2O5WO3/TiO2 (VW/nTi) catalyst was prepared using V2O5 and WO3 on a nanodispersed TiO2 (nTi) support by simple impregnation process. The nTi support was dispersed for 0~3 hrs under controlled bead-milling in ethanol. The average particle size (D50) of nTi was reduced from 582 nm to 93 nm depending on the milling time. The NOx activity of these catalysts with maximum temperature shift was influenced by the dispersion of the TiO2. For the V0.5W2/nTi-0h catalyst, prepared with 582 nm nTi-0h before milling, the decomposition temperature with over 94 % NOx conversion had a narrow temperature window, within the range of 365-391 ℃. Similarly, the V0.5W2/nTi-2h catalyst, prepared with 107 nm nTi-2h bead-milled for 2hrs, showed a broad temperature window in the range of 358~450 ℃. However, the V0.5W2/Ti catalyst (D50 = 2.4 ㎛, aqueous, without milling) was observed at 325-385 ℃. Our results could pave the way for the production of effective NOx decomposition catalysts with a higher temperature range. This approach is also better at facilitating the dispersion on the support material. NH3-TPD, H2-TPR, FT-IR, and XPS were used to investigate the role of nTi in the DeNOx catalyst.
수처리 및 의약바이오 분야에서 유효물질 분리에 활용되고 있는 알루미나 중공사 분리막은 얇은 두께로 인해 취급 및 적용시 쉽게 파괴되는 단점이 있기 때문에 분리막의 강도를 100 MPa 이상으로 향상시키기 위한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 나노입자의 함량을 0, 1, 3, 5 wt%로 증가시켰을 때 제조된 중공사 분리막의 특성을 평가하였다. 그 결과, 나노입자의 함량이 증가함에 따라 중공사 분리막의 강도는 79 MPa에서 115 MPa로 증가하였으며, 밀도는 1.76 g/m3에서 1.88 g/m3으로 증가하였고 기공률과 평균기공크기는 각각 51%에서 48%로, 416 nm에서 352 nm로 감소한 것을 확인하였다. 스폰지구조가 발달하고 스폰지구조의 기공크기가 향상된 알루미나 중공사 분리막은 100 MPa 이상으로 기계적 강도가 향상되었으며, 약 100000 GPU의 높은 질소 투과도 및 약 3000 L/m2h의 높은 물 투과도를 나타내었다. 따라서, γ-알루미나 나노입자를 소결조제로 첨가하는 것은 α-알루미나 중공사 분리막의 기계적 강도를 효과적으로 증진시키고 높은 투과성능을 유지할 수 있는 매우 유효한 방법임을 확인하였다.
에너지 수확장치는 석유자원의 고갈로 인한 자원난을 해결할 수 있는 대안으로 유망하다고 알려져 있다. 기계적 움직임을 전기 에너지로 전환할 수 있는 압전 소자들의 한계(환경오염 및 낮은 기계적 특성)를 극복하기 위하여, 고분자 기지재 기반 복합재료 압전 에너지 수확장치에 대한 많은 연구들이 수행되었다. 본 논문에서는 사용된 재료 및 공정에 기초하여, 보고된 압전 복합재료의 출력 성능 및 관련된 응용 분야를 검토하였다. 압전 필러는 티탄산 지르콘산 연 및 티탄산바륨 기반의 세라믹 필러뿐만 아니라, 친환경, 생체적합성 및 유연성 측면에서 유리한 산화아연을 검토하였다. 기지재는 폴리비닐리덴플로오라이드 및 공중합체로 구성된 압전 고분자 및 에폭시 및 폴리디메틸실록산 기반의 유연한 고분자로 분류하여 복합재료의 압전 시너지 및 높은 외력 적용에 의한 압전 출력 향상을 논의하였다. 또한, 금속 혹은 탄소 소재 기반 2차 필러의 적용에 의한 복합재료의 전도성 혹은 기계적 특성의 향상이 압전 수확장치의 출력 성능에 미치는 영향을 복합재료의 구조 측면에서 검토하였다. 향상된 성능으로 소형 전자기기, 스마트 센서, 의학 분야 등에 응용 가능한 복합재료 기반 압전 수확장치는 미래의 일상에서 접할 수 있는 무선 전자 장치의 전원으로써 잠재적인 통찰을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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