• 서비스연구
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• 제13권4호
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• pp.97-112
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• 2023

연구 배경: 현대 사회에서 공공디자인의 중요성은 도시 기능과 시민의 삶의 질 향상에 기여하는 데 크게 자리 잡고 있다. 공공시설물은 사용자의 접근성을 높이고, 편리함과 안전성을 제공함으로써 사용자 경험을 풍부하게 하며, 도시의 가치를 높이는 중추적 역할을 해왔다. 이 연구는 공공시설물의 중요성을 인식하고, 도시가 직면한 문제들을 해결하고 지속 가능하며 포용적인 도시로 나아가는 데 있어서 스마트 공공시설물의 발전 가능성을 탐구한 것이다. 연구 방법: 문헌 연구는 스마트 공공시설물에 대한 기존 이론과 연구 결과를 종합적으로 검토한다. 사례 연구는 국내외 도시에서 구현된 스마트 공공시설물의 실제 사례를 분석해 효과, 사용자 만족도, 개선점 등을 도출한다. 분석 및 논의를 통해 사례 연구의 결과를 분석하고, 스마트 공공시설물 발전 가능성에 대해 논의한다. 연구 결과: 스마트 공공시설물이 도시 관리, 에너지 효율성, 안전, 정보 접근성 등 여러 면에서 긍정적인 변화를 불러오고 있음을 확인했다. 또한, 도시 관리 측면에서는 최적화되고, 사회적 포용성, 환경 보호, 시민 참여 촉진, 그리고 기술적 혁신을 촉진하는 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 변화는 도시의 물리적 공간과 디지털 기술이 결합한 새로운 도시 형태를 창출하며, 도시의 삶의 질을 향상한다. 결론: 이 연구는 스마트 공공시설물의 서비스 및 디자인 측면의 시사점, 현황과 기능, 그리고 도시환경 및 시민의 삶에 미치는 영향을 탐구했다. 결론적으로, 스마트 공공시설물은 도시 관리의 최적화, 에너지 효율성 향상, 정보 접근성 증진, 사용자 중심의 디자인, 상호작용 증대 및 사회적 포용의 긍정적인 변화를 불러왔다. 기술혁신과 공공시설물의 통합으로 도시를 효율적이고 능동적으로 만들며, 데이터 기반 의사결정과 최적화된 서비스 제공을 가능케 했다. 이러한 발전은 도시의 물리적 공간과 디지털 기술의 결합을 통해 새로운 형태의 도시환경 창출을 가능케 한다. 스마트 공공시설물의 발전은 도시 개발의 방향을 제시하며, 미래의 도시는 더 지능화되고 능동적이며, 사용자 친화적인 공간으로 변화를 꾀할 수 있다. 따라서 공공디자인에서 중추적 역할을 담당할 것이다. 또한, 도시환경과 시민의 삶의 질을 개선하는 데 크게 기여할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.147-168
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• 2017

오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제24권2호
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• pp.233-253
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• 2014

Can the stock market really be predicted? Stock market prediction has attracted much attention from many fields including business, economics, statistics, and mathematics. Early research on stock market prediction was based on random walk theory (RWT) and the efficient market hypothesis (EMH). According to the EMH, stock market are largely driven by new information rather than present and past prices. Since it is unpredictable, stock market will follow a random walk. Even though these theories, Schumaker [2010] asserted that people keep trying to predict the stock market by using artificial intelligence, statistical estimates, and mathematical models. Mathematical approaches include Percolation Methods, Log-Periodic Oscillations and Wavelet Transforms to model future prices. Examples of artificial intelligence approaches that deals with optimization and machine learning are Genetic Algorithms, Support Vector Machines (SVM) and Neural Networks. Statistical approaches typically predicts the future by using past stock market data. Recently, financial engineers have started to predict the stock prices movement pattern by using the SNS data. SNS is the place where peoples opinions and ideas are freely flow and affect others' beliefs on certain things. Through word-of-mouth in SNS, people share product usage experiences, subjective feelings, and commonly accompanying sentiment or mood with others. An increasing number of empirical analyses of sentiment and mood are based on textual collections of public user generated data on the web. The Opinion mining is one domain of the data mining fields extracting public opinions exposed in SNS by utilizing data mining. There have been many studies on the issues of opinion mining from Web sources such as product reviews, forum posts and blogs. In relation to this literatures, we are trying to understand the effects of SNS exposures of firms on stock prices in Korea. Similarly to Bollen et al. [2011], we empirically analyze the impact of SNS exposures on stock return rates. We use Social Metrics by Daum Soft, an SNS big data analysis company in Korea. Social Metrics provides trends and public opinions in Twitter and blogs by using natural language process and analysis tools. It collects the sentences circulated in the Twitter in real time, and breaks down these sentences into the word units and then extracts keywords. In this study, we classify firms' exposures in SNS into two groups: positive and negative. To test the correlation and causation relationship between SNS exposures and stock price returns, we first collect 252 firms' stock prices and KRX100 index in the Korea Stock Exchange (KRX) from May 25, 2012 to September 1, 2012. We also gather the public attitudes (positive, negative) about these firms from Social Metrics over the same period of time. We conduct regression analysis between stock prices and the number of SNS exposures. Having checked the correlation between the two variables, we perform Granger causality test to see the causation direction between the two variables. The research result is that the number of total SNS exposures is positively related with stock market returns. The number of positive mentions of has also positive relationship with stock market returns. Contrarily, the number of negative mentions has negative relationship with stock market returns, but this relationship is statistically not significant. This means that the impact of positive mentions is statistically bigger than the impact of negative mentions. We also investigate whether the impacts are moderated by industry type and firm's size. We find that the SNS exposures impacts are bigger for IT firms than for non-IT firms, and bigger for small sized firms than for large sized firms. The results of Granger causality test shows change of stock price return is caused by SNS exposures, while the causation of the other way round is not significant. Therefore the correlation relationship between SNS exposures and stock prices has uni-direction causality. The more a firm is exposed in SNS, the more is the stock price likely to increase, while stock price changes may not cause more SNS mentions.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제6권2호
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• pp.71-81
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• 1995

Acetazolamide (Diamox) 사용전후 〔Tc-99m〕ECD SPECT를 이용한 연속 뇌촬영은 뇌혈관의 혈역학 예비를 평가하기 위하여 사용되고 있다. 그러나 SPECT Diamox 영상의 정량적 평가 가능성은 검출기의 해상도, 감쇄, 산란, 노이즈, 그리고 데이타 분석 방법들에 의해 제한되고 있다. 알고 있는 양의 방사능을 채운 팬텀을 측정함으로써 민감도를 측정하거나 또는 분석할 수도 있다. 그러나 임상환경에서 환자를 시뮬레이션하는 현실성 있는 팬텀을 만드는 것은 매우 어렵다. Diamox 사용전후 ECD SPECT의 민감도가 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 측정되었다. 민감도는 ($\Delta$N/N)/($\Delta$S/S)$\times$100%로 정의되고 $\Delta$N 은 측정된 데이타에서 Diamox 사용후와 사용전의 평균값 차이이고, $\Delta$N은 측정된 데이타에서 Diamox 사용전 평균값이고, $\Delta$S 는 모형에서 Diamox 사용후와 사용전의 평균값이고, S는 모형에서 Diamox 사용전 평균값이었다. Diamox를 이용한 임상연구에서는 Diamox 후에서 Diamox 전 데이타를 감산한 후 Diamox 에 의한 방사능 양의 변화를 측정함으로써 방사능의 변화율이 결정 될 수 있다. 그러나 100% 민감도를 위한 최적의 감산 양은 알려져 있지 않고 이것은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용 철저한 민감도 분석을 요한다. Diamox 사용전후 연속 뇌 SPECT 영상 모형을 위하여 30% 증가된 방사능 양을 Diamox 영향으로 했을때 민감도는 0, 100, 150, 200% 감산에 대해 각각 51.03, 73.40, 94.00, 130.74%로 측정되었다. 민감도분석은 검출기의 해상도에 의한부분용적 효과와 통계적 노이즈는 방사능측정의 과소 평가가 된다는 것을 보였고 과소 평가 되는 양은 방사능 양이 몇 % 증가했는가 또는 Diamox 후 데이타에서 Diamox 전 데이타를 몇 % 감산 했는가에 의존된다는 것을 보였다. 임상에서 방사능 양의 변화가 약 30% 라 기대했을때 150%의 감산이 최적인 것으로 나타났다. 컴퓨터 시뮬레이션은 Diamox 전후의 ECD SPECT 민감도를 연구하는데 매우 중한 기술로 생각된다.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제23권8호
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• pp.759-769
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• 2013

기동중인 헬리콥터는 공기역학적인 현상에 의하여 발생하는 불규칙 진동과 회전날개의 작동으로 인한 정현파 진동이 합성되어 발생하는 진동, 작업 및 착륙 시 발생하는 충격, 그리고 갑작스런 기동 시 발생하는 가속도와 같은 동적 하중에 노출 된다. 이때 발생하는 진동과 같은 동적 하중은 기체내부로 전달되어 헬리콥터운용에 필요한 전자장비를 가진 한다. 과거에 이러한 현상을 최소화하기 위하여 진동크기 감쇠시키기 위한 완충기를 전자장비의 장착대에 적용하여 왔다. 그러나 헬리콥터의 경우, 저주파에서 정현파 가진이 발생하므로 완충기 적용은 오히려 장착 플레이트 및 전자장비 부품의 파손을 발생시킬 수 있다. 이 연구에서는 완충기를 제거한 장착대를 동적 하중에 강건하며 전자장비에 전달되는 진동크기를 최소화 하도록 설계하였다. 완충기를 제거한 장착 대를 적용 시, 무게와 부피를 획기적으로 줄일 수 있으며 전자장비를 기체에 체결하는 나사 수가 적어짐에 따라 체결작업에 필요한 시간이 감소되는 장점을 갖는다. 최적화 해석에 적용되는 동적 하중을 선정하기 위하여 진동, 충격, 가속도하중을 비교 분석하여 가장 결정적인 동적 하중인 진동에 의한 하중을 선정하였다. 전체모델 유한요소 해석을 통하여 전자장비의 동적 거동을 분석하고 최적화 해석에 필요한 단순화 모델을 구축하였으며, 모달 테스트를 통해서 동특성을 검증하였다. 위상 최적화를 적용하여 강성대비 체적비가 큰 장착대의 형상을 도출한 후 고유진동수, 응력을 제약조건으로 무게가 최소화 되도록 하는 파라미터 최적화를 수행하여 장착대의 최종 형상 및 치수를 결정하였다. 개선모델은 체적 및 질량이 약 13 % 감소하였으며 사용시간은 규격대비 9.2배 증가하였다. 마지막으로 최적화된 장착대를 운용중인 실제 장비에 적용하여 진동환경에 대한 안정성을 평가하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제34권1호
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• pp.51-58
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• 2011

본 연구의 목적은 회전조사 시 표적종양의 위치변위와 갠트리의 조사반경에 의한 치료깊이 변화에 따른 모의치료계획 결과와 선량전달 결과상의 오차를 분석하고자 하였다. 깊이 변위가 가장 이상적인 경우, 즉 팬텀의 중심에 표적이 위치한 경우와 한쪽으로 2.5 cm, 5 cm씩 치우친 경우로 나누어 모의실험하였다. 표적의 위치 변화에 따른 모의치료계획을 실시하기 위하여 IMRT Body 팬톰(I'mRT Phantom, Wellhofer Dosimetry, Germany)를 이용하여 전산화단층촬영장치(Computed Tomography, Light speed 16, GE, USA)로 데이터를 획득하였다. 획득된 영상을 이용하여 치료계획장치(Treatment Planning System, Eclipse, ver. 6.5, VMS, Palo Alto, USA)를 이용하여 정중앙, 2.5 cm, 5 cm에 가상의 치료표적을 만들어 모의치료계획을 수립하였다. 선형가속기(CL21EX, VMS, Palo Alto, USA)의 6 MV 광자선과 최근 개발된 Gafchromic 필름(EBT2, ISP, Wayne, USA)을 이용하여 선량분포를 측정하였고, 선량분석프로그램(OmniPro-IMRT, ver. 1.4, Wellhofer Dosimetry, Germany)을 이용하여 모의치료계획 데이터와 측정 데이터를 정량적으로 분석하였다. 분석프로그램으로 횡축방향 선량분포 프로파일(Cross-plane profile)과 선량분포를 정량적으로 분석하기 위하여 감마인덱스(DD: 3%, DTA: 2 mm) 히스토그람을 이용하였다. 표적과 표적주변의 선량분포는 Conformity index(CI), Homogeneity index(HI)를 이용하여 정량적으로 분석하였다. 치료표적 전체체적에 대한 100% 선량분포에 포함되는 체적을 비교하여 분석하였다. 표적의 위치가 5 cm 에 있는 경우 다문동적회전조사(Multiple Conformal Arc Therapy, MCAT)는 23.8%, 단일동적회전조사(Single Conformal Arc Therapy, SCAT)는 35.6%, 고정조사는 37%였고, 표적이 2.5 cm에 있는 경우 MCAT 61%, SCAT 21.5%, 고정조사 14.2%로 분석되었다. 표적의 위치가 중앙에 있는 경우 MCAT 70.5%, SCAT 14.1%, 고정조사 36.3%로 나타났다. 표적의 위치가 5 cm 치우쳐 있는 경우를 제외하고 MCAT의 100% 선량분포에 포함되는 체적이 가장 크게 나타났다. 감마인덱스 히스토그램 분석결과, SCAT의 경우 37.1, 27.3, 29.2로 MCAT의 경우 9.2, 8.4, 10.3에 비해 최소 2.8배, 최대 4배 오차가 크게 나타났다. 결론적으로, 동적조형회전조사 시 표적종양의 위치변이와 조사반경의 변화에 따라 선량전달오류의 가능성을 알 수 있었으며 치료표적의 위치가 정중앙이 아닐 경우, 깊이와 회전반경을 최적화함으로써 정확한 선량 전달을 할 수 있다고 생각한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.667-678
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• 2002

본 논문에서는 구형 빔 패턴 형성을 위한 다층 이차원 원형 도체 배열을 갖는 새로운 방사 구조를 제안하였다. 새로운 방사 구조는 방사 원형 도파관 위에 유한하게 적층된 원형 도체 배열 소자들이 무한적, 주기적 평면 배열 구조를 갖는다. 이론적 해석은 rigid full-wave 해석 방법으로 배열 구조의 각 영역에서의 전자장에 대한 모드 전개식과 원형 도체상의 전류에 대한 모드 전개식에 바탕을 두고 상세히 수행되었으며, 함수의 직교성, 모드 정합 방법, 경계조건 그리고 Galerkin 방법을 사용하여 선형 대수 방정식 시스템을 유도하였다. 또한, Gauss 소거법을 사용하여 배열 특성 계산에 필요한 미지의 진폭 계수들을 얻었다. 제안된 알고리듬은 Ka대역에서 $\pm$20$^{\circ}$의 빔 폭을 갖는 구형 빔 패턴 형성을 위한 배열 설계에 사용되었으며, 일반적인 응용을 위해 파장으로 정규화된 최적화 설계 변수들을 제시하였다. 시뮬레이션 결과와 실험 결과들을 서로 비교하기 위해, 대칭적으로 19개의 방사 소자를 갖는 Ka 대역 실험 시제품을 제작하였다. 방사 원형 도파관 개구면 위에 적층된 원형 도체 배열 구조는 얇은 필름상에 이온-빔 증착 방법을 사용하여 구현되었다. 계산된 단위소자 패턴들과 시제품의 측정된 단위소자 패턴들은 빔 스캔 범위 내에서 거의 일치함을 보여주었으며, 사이드 로브 레벨과 그레이팅 로브 레벨에 대한 결과 분석도 이루어졌다 또한, 정 방향에서 다층 원형 도체 구조에 의해 생길 수 있는 blindness 현상에 대하여 언급하였다. 제작된 시제품의 입력 VSWR은 1.14 보다 작았으며, 29.0 GHz, 29.5 GHz 그리고 30 GHz에서 측정된 이득은 각각 10.2 dB, 10.0 dB 그리고 10.7 dB 였다. 실험 및 시뮬레이션 결과들은 제안된 다층 원형 도체 배열 구조가 효율적인 구형 빔 패턴을 형성할 수 있음을 보여 주었다.능성을 시도하였고, 그 결과는 다음과 같다. 1. Cholesterol을 제거한 cheese의 제조에서 최적조건은 균질압력 1200psi(70kg$cm^2$), 균질온도 $70^{\circ}$, $\beta$-cyclodextrin 첨가량 2%였으며, 이때 우유의 cholesterol의 제거율이 86.05%로 가장 높게 나타났다. 2. Cholesterol을 제거한 cheese들의 수율은 모두 12.53%(control 10.54%) 이상으로 균질 처리가 cheese의 수율을 18.88%이상 향상시키는 것으로 나타났다. 3. 유지방 함량 23.80%인 control 치즈의 cholesterol 함량은 81.47mg/100g이었고, 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 2%를 첨가한 cheese에서는 cholesterol 함량이 20.15mg/100g으로 cholesterol 제거율이 75.27%로 가장 높게 나타났다. 4. Meltability는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서 2.25cm(control 3.34cm)로 가장 낮았으며, 균질압력이 증가할수록 meltability가 감소하여 치즈의 품질을 저하시켰다. 5. Control 치즈의 stretchability는 30cm 이상 늘어나 가장 양호한 수치인 5점을 나타낸 반면, cholesterol을 제거한 cheese에서는 5~10cm 사이를 나타내어 2점으로 stretchability가 저하된 것을 볼 수 있었다. 6. Oiling off는 균질압력 1200psi(91kg/$cm^2$)에 $\beta$-cyclodextrin 1과 2%로 처리한 치즈에서

• 한국안광학회지
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• 제16권4호
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• pp.357-362
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• 2011

목적: $Ti_3O_5$와 $SiO_2$를 이용하여 중심파장이 500 nm에서 반치폭이 약 12 nm이고 투과율이 99%인 협대역 칼라투과필터를 제작하고, 이 칼라필터의 박막 특성을 연구하고자 한다. 방법: 두께 800 nm인 $Ti_3O_5$박막과 $SiO_2$박막의 투과율로부터 박막의 광학상수 n(굴절률)과 k(소멸계수)를 구하였고, Essential Macleod program을 이용하여 중심파장이 500 nm에서 반치폭이 약 12 nm이고 투과율이 99%인 협대역 칼라투과필터의 필터층과 AR 코팅층을 설계하였다. 또 한 electron beam evaporation 장치를 이용하여 $Ti_3O_5/SiO_2$ 다층막 칼라필터을 만든 후, 분광광도계를 이용하여 투과율을 측정하였고, SEM 사진에 의한 칼라필터의 단면으로부터 칼라필터의 박막두께와 층수를 알 수 있었고, XPS분석으로부터 박막 성분을 분석하였다. 결과: 칼라필터의 AR 코팅층의 최적조건은 6층으로 [air$|SiO_2(90)|Ti_3O_5(36)|SiO_2(5)|Ti_3O_5(73)|SiO_2(30)|Ti_3O_5(15)|$ glass]이며, 반치폭이 12 nm인 칼라필터의 필터층의 최적조건은 41층으로 [air$|SiO_2(20)|Ti_3O_5(64)|SiO_2(102)|Ti_3O_5(66)|SiO_2(112)|Ti_3O_5(74)|SiO_2(120)|Ti_3O_5(68)|SiO_2(123)|Ti_3O_5(80)|SiO_2(109)|Ti_3O_5(70)|SiO_2(105)|Ti_3O_5(62)|SiO_2(99)|Ti_3O_5(63)|SiO_2(98)|Ti_3O_5(51)|SiO_2(60)|Ti_3O_5(42)|SiO_2(113)|Ti_3O_5(88)|SiO_2(116)|Ti_3O_5(68)|SiO_2(89)|Ti_3O_5(49)|SiO_2(77)|Ti_3O_5(48)|SiO_2(84)|Ti_3O_5(51)|SiO_2(85)|Ti_3O_5(48)|SiO_2(59)|Ti_3O_5(34)|SiO_2(71)|Ti_3O_5(44)|SiO_2(65)|Ti_3O_5(45)|SiO_2(81)|Ti_3O_5(52)|SiO_2(88)|$ glass] 이었다. 위의 데이터를 이용하여 제작한 칼라필터는 SEM 사진에 의해 41층으로 확인되었으며, XPS 분석에 의해 $SiO_2$층이 맨 위층이며 $Ti_3O_5$층과 교번인 다층막으로 형성돼 있으며, $Ti_3O_5$박막 형성 시 TiO2 박막과 $Ti_3O_5$박막이 섞여 형성됨을 알 수 있었다. 결론: 41층의 $Ti_3O_5/SiO_2$ 다층박막을 이용하여 12 nm 반치폭을 갖으며 500 nm 중심파장에서 투과율은 99%인 협대역 칼라투과필터를 제작하였으며, 이 칼라필터는 $Ti_3O_5$박막 형성 시 TiO2 박막과 $Ti_3O_5$박막이 섞여 형성됨을 알 수 있었다.

• 대한환경공학회지
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• 제30권9호
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• pp.955-960
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• 2008

본 연구는 전자빔 공정에서 실험계획법(design of experiment: DOE) 중 일반요인배치법(general factorial design)을 이용하여 2개 인자(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))를 토대로 요인(X$_1$: benomyl concentration) 1에서 3개 수준(3 level: 0.5, 1 및 1.5 mg/L)와 요인(X$_2$: E-beam irradiation) 2에서 6개 수준(6 level: 100, 800, 600, 400, 200 및 100 Gy)으로 구성된 3블록(block) 실험조합에 따라 Benomyl의 분해(Y$_1$: the % of decomposition), 무기화(Y$_2$: the % of materialization) 및 독성평가(acute toxicity assessment)를 수행하였다. 우선 HPCL 분석에 의한 Benomyl에 분해특성은 처리조합(treatment combination) 3 블록(block)의 17 및 18번을 제외한 모든 실험조건에서 100% 분해되었고 등분산(equal variance) 조건에서 일원분산분석(one-way ANOVA)결과 수준 간 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 전자빔 조사에 의한 Benomyl에 무기화(materialization) 특성은 각 3개의 처리조합에서 평균 46%, 36.7% 및 22%의 제거효율을 나타났고 각 조합에서 처리수준 간 예측식은 block 1(Y$_1$ = 0.024X$_1$ + 34.1(R$^2$ = 0.929)), block 2(Y$_2$ = 0.026X$_2$ + 23.1(R$^2$ = 0.976)) 및 block 3(Y$_3$ = 0.034X$_3$ + 6.2(R$^2$ = 0.98)) 등의 1차 선형 회귀식을 만족하였다. 또한 Benomyl에 무기화(materialization)에 대한 Anderson-Darling 검정을 이용한 정규성(normality)을 만족하였다(p > 0.05). 또한 무기화에 대한 반응에 대한 선형 및 비선형을 포함한 다중회귀분석(multi regression analysis)을 도출한 결과 다음과 같은 예측식 Y = 39.96 - 9.36X$_1$ + 0.03X$_2$ - 10.67X$_1{^2}$ - 0.001X$_2{^2}$ + 0.011X$_1$X$_2$(R$^2$ = 96.3%, Adjusted R$^2$ = 94.8%)을 도출하였다. 2가지 반응변수(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))에 의한 2차 반응표면 모형식 추정으로부터 정준분석을 통해 최적조건을 도출한 결과 Benomyl 초기농도(X$_1$) 0.55 mg/L, 전자빔 조사량 950 Gy에서 TOC 제거율 57.3%으로 나타났다. 마지막으로 V. fischeri를 이용한 MicrotoxTM modified 81.9% test을 이용하여 전자빔에 의한 Benomyl에 대한 급성 독성을 평가한 결과 전자빔 조사전 block 1의 0.5 mg/L에서 10.25%, block 2의 1 mg/L에서 20.14% 및 block 3의 1.5 mg/L에서 26.2%의 생물학적 방해(inhibition)작용이 발생하였으나 전자빔 조사 후 모든 조건에서 생물학적 방해영향을 나타나지 않았다.