• 멤브레인
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• 제28권6호
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• pp.388-394
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• 2018

탄소나노튜브(CNT) 기반의 멤브레인은 높은 물 전달률과 직경에 따른 이온 배제율로 해수담수, 물질 정화 등을 위한 분리막으로써의 가능성을 보여 주었다. 이온 선택성은 CNT 기반 멤브레인의 응용 분야를 확대하기 위한 중요한 요소이며, 기능기를 이용하여 이온 선택성의 조절이 가능함이 보고되었다. 다양한 원자가/크기의 이온이 혼합될 경우, 이온-기능기간 작용력 뿐만 아니라 이온-이온간의 작용력, 이온의 크기에 의한 반발력 등이 복합적으로 작용한다. 이에 본 연구에서는 분자동역학 전산모사를 통하여, 상이한 원자가/크기를 가진 이온의 혼합이 기능화된 CNT의 이온 선택성에 미치는 영향을 연구하였다. Potential of Mean Force 계산을 통하여 이온 투과에 대한 자유 에너지 장벽을 계산하였으며, CNT 크기 변화, 전하량 변화를 통하여 이온 선택성과 배제에 영향을 미치는 요소를 분석하였다. 본 연구는 CNT 멤브레인을 이용한 분리막 설계, 생체 이온 전달 채널 모사 등에 유용할 것으로 기대한다.

• Advances in materials Research
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• 제11권2호
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• pp.147-164
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• 2022

This study aims to investigate the influence of scoria aggregate (SA) and silica fume (SF) as a replacement of conventional aggregate and ordinary Portland cement (OPC), respectively. Three types of concrete were prepared namely normal weight concrete (NWC) using limestone aggregate (LSA) and OPC (control specimen), lightweight concrete (LWC) using SA and OPC, and LWC using SA and partial SF (SLWC). The representative workability and compressive strength properties of the developed concrete were evaluated, and the results were correlated with non-destructive ultrasonic pulse velocity and Schmidt hammer tests. The LWC and SLWC yielded compressive strength of around 30 MPa and 33 MPa (i.e., 78-86% of control specimens), respectively. The findings indicate that scoria can be beneficially utilized in the development of structural lightweight concrete. Present renewable sources of aggregate will preserve the natural resources for next generation. The newly produced eco-friendly construction material is intended to break price barriers in all markets and draw attraction of incorporating scoria based light weight construction in Saudi Arabia and GCC countries. Findings of the SWOT analysis indicate that high logistics costs for distributing the aggregates across different regions in Saudi Arabia and clients' resistant to change are among the major obstacles to the commercialized production and utilization of lightweight concrete as green construction material. The findings further revealed that huge scoria deposits in Saudi Arabia, and the potential decrease in density self-weight of structural elements are the major drivers and enablers for promoting the adoption of lightweight concrete as alternative green construction material in the construction sector.

• 지식경영연구
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• 제23권2호
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• pp.143-168
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• 2022

본 연구는 Herzberg의 동기-위생이론을 이용하여 모바일 안면인식결제서비스의 수용 및 저항에 미치는 영향과, 사용자의 혁신성이 동기요인과 위생요인에서 수용과 저항에 미치는 영향 또한 조사하였다. 모바일 결제서비스 이용 경험이 있는 중국의 사용자를 대상으로 설문조사를 하였으며, 통계 분석은 IBM SPSS Statistics 26과 SmartPLS 3.0을 이용하였다. 분석결과, 모바일 안면인식결제서비스의 동기요인은 수용에 정(+)의 영향을 미치고 있으며, 저항에는 유의한 결과가 나타나지 않았다. 또한 위생요인은 수용에서는 부(-)의 영향을, 저항에는 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개변수인 사용자 혁신성은 동기요인과 수용에서는 완전매개효과를, 위생요인과 저항에서는 부분매개효과가 있었다. 연구결과를 통해 발견된 동기 요인인 신속성, 편재성, 지각된 유용성, 지각된 사용용이성, 비접촉성과 위생 요인인 프라이버시 염려, 보안성, 현상유지관성, 사용장벽, 손실회피성은 모바일 안면인식결제서비스의 활성화를 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단한다.

• 생명과학회지
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• 제19권6호
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• pp.711-719
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• 2009

본 연구는 2006년 8월부터 2007년 9월까지 여수, 남해, 진도, 무안, 거문도, 서산 및 중국의 산동에서 포획한 낙지 유전자 집단을 분석하기 위하여 미토콘드리아 16S rRNA 염기서열로 조사했다. 유전자 분석은 총 28 개체로부터 11개의 haplotype이 발견되었다. 유전자 분화율은 0.2-1.2% 범위로 나타났다. Haplotype에 대한 PHYLIP 및 network 조사에 따르면 낙지는 두개의 clade (clade AIclade B)로 나뉘어지며, clade 사이의 분화율은 0.4%로 나타났다. 지역적 거리에 따라 haplotype이 다음과 같이 분화되었다. 하나는 여수, 남해, 무안, 진도 haplotype과 다른 하나는 서산, 거문도, 산동 haplotype으로 나뉘어졌다. 계충구조 분석에서도 한국 낙지집단 및 중국과의 유전적 차이를 볼 수 있으나, 현저한 지역적 차이는 나타나지 않았다. 따라서 한국연안에 서식하고 있는 일부 낙지집단은 gene flow에 의해서 유전적 동질성을 나타낼 수 있지만, 한국집단 간 뿐만 아니라 중국집단과의 유전적 분화는 지역적 거리 및 장벽으로 인하여 제한적인 gene flow로 설명될 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.166-172
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• 2022

본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.119-125
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• 2023

본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.