Plasma Enhanced Atomic Layer Deposition(PEALD)와 Atomic Layer Deposition(ALD) Techniques는 '정확한 두께 조절' 및 '우수한 균일도'를 가지는 신뢰할 수 있는 진공 기술이다. 본 연구에서는 다공성 구조를 가지는 기판을 대상으로 PEALD와 ALD Techniques을 이용한 $Al_2O_3$ 형성 공정의 증착 특성을 비교하였다. 각 공정은 공통적으로 Tris-Methyl-Aluminium(TMA)을 첫번째 전구체로 사용하였고 purge gas로는 Nitrogen를 사용하였다. 그리고 두번째 전구체로 PEALD 공정에서는 Oxygen Plasma를 사용하였고 ALD 공정에서는 Water를 사용하였다. 복잡한 다공성 구조를 가지는 기판은 $TiO_2$ Nano-Particle paste과 colloidal Silver paste를 소결시켜 제작하여 사용하였다. 각 공정의 차이점을 비교하기 위해서 배기단에 Capacitor Diaphram Gauge(CDG)와 Residual Gas Analyzer(RGA)를 통해서 압력과 잔류 가스를 모니터하였다. 그리고 각 공정을 통해서 porous한 Nano-Particles Network에 형성된 $Al_2O_3$막의 특성을 비교하기 위해서 FE-SEM과 EDX를 통해서 관찰하였다. 또한 좀 더 자세한 비교 분석을 위해서 $Al_2O_3$ 막이 형성된 porous한 Nano-Particles Networks의 각 각의 particles들을 분산시켜 TEM과 AFM를 통해서 관찰하였다. 나아가 전기적 물성의 차이점을 비교하기 위해서 IV 및 CV를 측정하였다. 위의 일련의 비교 실험을 통해서 'PEALD과 ALD을 이용한 다공성 기판의 증착 특성'에 대하여 고찰하였다.
The research on electromagnetic shielding has been advanced for military applications as well as for commercial products. Utilizing the reflective properties and absorptive properties of shielding material, the replied signal measured at the rear surface or at the signal source can be minimized. The shielding effect was obtained from materials having special absorptive properties or from structural characteristics such as stacking sequence. Recently researchers studied the electromagnetic properties of nano size particles. In this research {glass fiber}/{epoxy}/{nano particle} composites(GFR-Nano composites), was fabricated using various nano particles, and their properties in electromagnetic shielding were compared. For the visual observation of the nano composite materials, SEM(Scanning Electron Microscope) and TEM(Transmission Electron Microscope) were used. For the measurement of electromagnetic shielding, HP8719ES S-parameter Vector Network Analyser System was used on the frequency range of 8 GHz~12GHz. Among the nano particles, carbon black and Multi-Walled Carbon Nano-Tube (MWCNT) revealed outstanding electromagnetic shielding. Although silver nano particles (flake and powder) were expected to have effective electromagnetic shielding due to their excellent electric conductivities, test showed little shielding effect.
한국가시화정보학회 2004년도 Proceedings of 2004 Korea-Japan Joint Seminar on Particle Image Velocimetry
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pp.91-110
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2004
A comprehensive three-dimensional nano-particle tracking technique in micro- and nano-scale spatial resolution using the Total Internal Reflection Fluorescence Microscope (TIRFM) is discussed. Evanescent waves from the total internal reflection of a 488nm argon-ion laser are used to measure the hindered Brownian diffusion within few hundred nanometers of a glass-water interface. 200-nm fluorescence-coated polystyrene spheres are used as tracers to achieve three-dimensional tracking within the near-wall penetration depth. A novel ratiometric imaging technique coupled with a neural network model is used to tag and track the tracer particles. This technique allows for the determination of the relative depth wise locations of the particles. This analysis, to our knowledge is the first such three-dimensional ratiometric nano-particle tracking velocimetry technique to be applied for measuring Brownian diffusion close to the wall.
The research on electromagnetic shielding has been advanced for military applications as well as for commercial products. Utilizing the reflective properties and absorptive properties of shielding material, the replied signal measured at the rear surface or at the signal source can be minimized. The shielding effect was obtained from materials having special absorptive properties and structural characteristics such as stacking sequence. Recently researchers studied the electromagnetic properties of nano size particles. In this research {glass fiber}/{epoxy}/{nano particle} composites(GFR-Nano composites) was fabricated using various nano particles, and their properties in electromagnetic shielding were compared. For the visual observation of the nano composite materials, SEM(Scanning Electron Microscope) and TEM(Transmission Electron Microscope) were used. For the measurement of electromagnetic shielding, HP8719ES S-parameter Vector Network Analyser System was used on the frequency range of 8 GHz${\~}$12GHz. Among the nano particles, carbon black and Multi-Walled Carbon Nano-Tube (MWCNT) revealed outstanding electromagnetic shielding. Although silver nano particles (flake and powder) were expected to have effective electromagnetic shielding due to their excellent electric conductivities, test results showed little shielding characteristics.
Carbon-supported Platinum (Pt) is the potential electro-catalyst material for anodic and cathodic reactions in fuel cell. Catalytic activity of the metal strongly depends on the particle shape, size and distribution of the metal in the porous supportive network. Conventional preparation techniques based on wet impregnation and chemical reduction of the metal precursors often do not provide adequate control of particle size and shape. We have proposed a novel route for preparing nano sized Pt colloidal particles in solution by oxidation of ethylene glycol. These Pt nano particles were deposited on large surface area carbon support. The process of nano Pt colloid formation involves the oxidation of solvent ethylene glycol to mainly glycolic acid and the presence of its anion glycolate depends on the solution pH. In the process of colloidal Pt formation glycolate actsas stabilizer for the Pt colloidal particle and prevents the agglomeration of colloidal Pt particles. These mono disperse Pt particles in carbon support are found uniformly distributed in nearly spherical shape and the size distribution was narrow for both supported and unsupported metals. The average diameter of the Pt nano particle was controlled in the range off to 3 nm by optimizing reaction parameters. Transmission electron microscopy, CV and RRDE experiments were used to compliment the results.
In this article, by using experimental studies and artificial neural network has been tried to investigate the use of nano-silica as concrete admixture to reduce alkali-silica reaction. If there are reactive aggregates and alkali of cement with enough moisture in concrete, a gel will be formed. Then with high reactivity between alkali of cement and existence of silica in aggregates, this gel will expand by absorption of water, and causes expansive pressure and cracks be formed. At the time passes, this gel will reduce both durability and strength of the concrete. By reducing the size of silicate to nano, specific surface area of particles and number of atoms on the surface will be increased, which causes more pozzolanic activity of them. Nano-silica can react with calcium hydroxide ($Ca(OH)_2$) and produces C-S-H gel. In this study, accelerated mortar bar specimens according to ASTM C 1260 and ASTM C 1567, with different mix proportions were prepared using aggregates of Kerman, such as: none admixture and plasticizer, different proportions of nano-silica separately. By opening the moulds after 24 hour and curing in water at $80^{\circ}C$ for 24 hour, then curing in (1N NaOH) at $80^{\circ}C$ for 14 days, length expansion of mortar bars were measured and compared. It was noted that, the lowest length expansion of a specimens shows the best proportion of admixture based on alkali-silica reactivity. Then, prediction of alkali-silica reaction of concrete has been investigated by using artificial neural network. In this study the backpropagation network has been used and compared with different algorithms to train network. Finally, the best amount of nano silica for adding to mix proportion, also the best algorithm and number of neurons in hidden layer of artificial neural network have been offered.
An understanding functional properties and molecular interactions of milk proteins was critical to improve qualities of fermented dairy products including yogurts and cheeses. Extensive rearrangements of casein particles were important factors to enhance whey separation in yogurt gel network. The use of high hydrostatic pressure treated whey protein as an ingredient of low fat processed cheese food resulted in the production of low fat processed cheese food with acceptable firmness and enhanced meltabilities. Milk protein-based nano particles produced by self-association of proteins could be better nutrient delivery vehicle than micro particle since particle size reduction in nano particles could lead to increased residence time and surface area available in GI tract.
An understanding functional properties and molecular interactions of milk proteins was critical to improve qualities of fermented dairy products including yogurts and cheeses. Extensive rearrangements of casein particles were important factors to enhance whey separation in yogurt gel network. The use of high hydrostatic pressure treated whey protein as an ingredient of low fat processed cheese food resulted in the production of low fat processed cheese food with acceptable firmness and enhanced meltabilities. Milk protein-based nano particles produced by self-association of proteins could be better nutrient delivery vehicle than micro particle since particle size reduction in nano particles could lead to increased residence time and surface area available in GI tract.
Kim, Young-Bum;Jang, Shin-A;Kim, Ju-Young;Kim, Eun-Ki
한국생물공학회:학술대회논문집
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한국생물공학회 2000년도 춘계학술발표대회
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pp.442-445
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2000
Amphiphilic polyurethane(APU) particle is a polymeric surfactant, and could increase the solubility of 2-methylnaphthalene significantly. 2-Methylnaphthalene was recovered by the precipitation of APU particles and was degraded by Acinetobacter sp. K2-2. APU particle was recovered and reused after treatment of triethylamine.
Najigivi, Alireza;Khaloo, Alireza;zad, Azam Iraji;Rashid, Suraya Abdul
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제7권3호
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pp.225-238
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2013
In this study, a two-layer feed-forward neural network was constructed and applied to determine a mapping associating mix design and testing factors of cement-nano silica (NS)-rice husk ash ternary blended concrete samples with their performance in conductance to the water absorption properties. To generate data for the neural network model (NNM), a total of 174 field cores from 58 different mixes at three ages were tested in the laboratory for each of percentage, velocity and coefficient of water absorption and mix volumetric properties. The significant factors (six items) that affect the permeability properties of ternary blended concrete were identified by experimental studies which were: (1) percentage of cement; (2) content of rice husk ash; (3) percentage of 15 nm of $SiO_2$ particles; (4) content of NS particles with average size of 80 nm; (5) effect of curing medium and (6) curing time. The mentioned significant factors were then used to define the domain of a neural network which was trained based on the Levenberg-Marquardt back propagation algorithm using Matlab software. Excellent agreement was observed between simulation and laboratory data. It is believed that the novel developed NNM with three outputs will be a useful tool in the study of the permeability properties of ternary blended concrete and its maintenance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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