반도체 양자링은 양자점과 같이 효율이 높은 광학 소자 및 전자 소자에 응용 가능할 뿐 아니라, 양자점과는 다른 흥미로운 현상 연구가 가능하기 때문에 지속적으로 연구되고 있는 양자 구조이다. 특히, 반도체 양자링은 다양한 양자 구조를 형성하기 위한 기초 구조로 사용될 수 있으므로, 반도체 양자링 구조의 형성 메카니즘을 연구하는 것 또한 중요하다. 본 연구에서는 Molecular Beam Epitaxy (MBE)를 이용하여 N-type (100) GaAs 기판 위에 GaAs 양자 구조를 형성하였다. As4 분압의 영향, 즉 3-5 ratio가 표면 양자 구조 변화에 미치는 영향을 관찰하기 위해 3족과 5족을 분리하여 성장하는 전형적인 성장 방식인, droplet epitaxy mode를 사용하였다. 성장 온도, Ga metal droplet 밀도 등의 조건을 고정하고 Arsenic 분압을 1e-5 torr부터 3e-8 torr로 감소시켰을 때 표면 이미지를 AFM과 SEM으로 관찰하였다. As4 분압이 1e-5 torr일 때 양자점의 표면 형상을 보여주다가 As4 분압을 줄여갈수록 양자점의 크기가 증가하면서 As4 분압 1e-6 torr에서는 SEM 이미지 상으로도 분명한 양자링을 관찰할 수 있었다. 특히 주목할 것은 As4 분압 1e-6 torr에서 더 줄여갈수록 양자링 중앙 부분의 낮은 부분이 점점 넓어졌다는 점이다. 이것은 As4 분압 1e-6 torr 이상의 조건이 As4와 Ga atom이 결합하여 GaAs 양자점을 형성하는데 적절한 3-5 ratio의 조건인 반면, 그보다 적은 As4 분압에서는 As4와 결합하지 못한 Ga atom의 표면 migration에 의한 driving force로 인해 양자링이 형성되었다고 추측할 수 있다. 이렇게 형성된 양자링을 열처리 후 macro-PL 측정을 통해 광학적 특성을 보고자 하였다. 그 결과 같은 조건에서 열처리되어 PL 측정한 양자점의 에너지에 비해 peak position이 blue shift한 것을 볼 수 있었다. 이것은 As4를 제외한 같은 조건에서 성장된 양자 구조에서 양자링의 경우 양자점에 비해 그 높이가 낮음을 추측해 볼 수 있다. 양자 구조의 모양과 광학 특성의 관계를 밝히기 위해 추후 추가 측정 및 분석이 필요할 것이다.
현재 부산항은 위기에 처해 있다. 외부적으로는 세계적인 경제불황으로 전반적인 물동량 감소도 있지만, 신항개장 이래로 북항과 신항 간의 물동량 유치를 위한 출혈경쟁으로 터미널 채산성이 악화되고 부산항 이미지가 크게 손상되고 있다는 점이다. 이는 근본적으로 부산북항이 하역사위주의 운영사로 난립되어 있기 때문이다. 이에 따라, 본 연구에서는 부산항의 문제점을 해결할 수 있는 북항터미널의 통합유인요인이 실질적으로 부산항의 경쟁력제고에 얼마나 영향을 미치는 지를 실증분석하였다. 실증분석결과에 의하면, 북항터미널 운영사를 통합하여 글로벌 터미널 하여야만 선사서비스능력, 항만생산성을 제고시켜 긍극적으로 물동량 증대와 동북아허브항만화에 기여할 것으로 나타나고 있어 부산항 경쟁력제고를 위해 부산북항 터미널의 통합이 정책적으로 시급함을 보여주고 있다.
최근 딥러닝의 발달로 인해 Sentiment analysis분야에서도 다양한 기법들이 적용되고 있다. 이미지, 음성인식 분야에서 높은 성능을 보여주었던 Convolutional Neural Networks (CNN)은 최근 자연어처리 분야에서도 활발하게 연구가 진행되고 있으며 Sentiment analysis에도 효과적인 것으로 알려져 있다. 기존의 머신러닝에서는 lexicon을 이용한 기법들이 활발하게 연구되었지만 word embedding이 등장하면서 이러한 시도가 점차 줄어들게 되었다. 그러나 lexicon은 여전히 sentiment analysis에서 유용한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 SemEval 2017 Task4에서 제공한 Twitter dataset과 다양한 lexicon corpus를 사용하여 lexicon을 CNN과 결합하였을 때 모델의 성능이 얼마큼 향상되는지에 대하여 연구하였다. 또한 word embedding과 lexicon이 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 모델을 평가하는 metric은 positive, negative, neutral 3가지 class에 대한 macroaveraged F1 score를 사용하였다.
모발은 여러 가지 아미노산들을 포함하는 단백질로 이루어져 있다. 자외선(UV)은 태양광선중에서 모발손상에 가장 큰 영향을 미치며 모발 노화에 주된 역할을 한다. 본 연구의 목적은 전자현미경(SEM), 공초점현미경(CLSM) 및 적외선 현미경분광법(IR micro spectroscopy)을 이용하여 정상모발에 UVB를 조사한 후 특징적인 형태학적 및 화학적 구조변화를 알아보는 것이다. 에너지 분산형 X선 분광기가 부착된 전자현미경은 자외선 조사모발의 표면이 정상모발과 비교했을 때 거칠고 높은 산소원소의 함량을 보였다. 형광 및 3차원 위상 이미지를 CLSM으로 분석한 결과 정상모발의 초록색 형광방출이 UVB 조사모발에 비해 매우 높았다. 또한 fluorescamine 형광 염색법을 통해 UVB 조사모발은 정상모발에 비해 펩타이드 결합의 파괴로 생성된 자유 아미노기가 많음을 확인할 수 있었다. UVB 조사모발의 강한 푸른색 형광은 아미노기의 함량이 높다는 것을 의미하며, 이는 CLSM에서도 관찰되었다. 따라서 fluorescamine은 UVB 조사모발에서 펩타이드 결합의 파괴를 관찰하는데 유용한 도구가 될 수 있다. 정상모발과 UVB 조사모발의 단면을 IR micro-spectroscopy를 통해 이미지 맵핑(mapping)한 결과, UVB 조사모발은 정상 모발에 비해 모발의 표면은 물론 내부에 걸쳐 디설파이드 결합(disulfide bond)의 산화가 일어나고 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 분광학적 방법은 단독 또는 다른 분석법과 함께 모발화장품의 개발에 응용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 다른 재료특성을 갖는 강섬유 또는 탄소섬유만을 사용한 단일 섬유보강 모르타르(fiber-reinforced mortar, FRM)와 강 및 탄소 섬유를 혼합사용한 하이브리드 FRM의 압축·휨성능을 조사하기 위해 실험을 수행하였다. 모르타르 시편은 총 섬유혼입률 1.0%에서 부피에 의한 1+0%, 0.75+0.25%, 0.5+0.5%, 0.25+0.75% 및 0+1%의 혼합비율로 강섬유와 탄소섬유를 혼입하였다. 이들의 역학적 성능을 재령 28일에서 섬유가 없는 플레인 모르타르와 비교, 검토하였다. 모르타르의 실험결과는 강섬유 0.75% + 탄소섬유 0.25%를 혼합사용한 하이브리드 FRM가 가장 높은 압축강도와 휨강도를 나타내, 하이브리드 FRM의 시너지 보강효과를 확인할 수 있었다. 반면, 강섬유 0.5% + 탄소섬유 0.5%를 혼합사용한 하이브리드 FRM의 경우 가장 높은 휨인성을 얻었으며, 본 실험결과를 토대로 강도와 휨인성을 동시에 개선하기 위한 하이브리드 FRM의 최적의 섬유 혼합비율을 제시하였다. 게다가, FRM 시편의 이미지 분석을 위해 주사전자현미경(scanning electron microscope, SEM)을 통해 파단면을 관찰하였다. 이들 결과는 시멘트 매트릭스 내에서 하이브리드 보강섬유의 이미지 분석을 하는 데 큰 도움이 되었다.
이 연구는 건설재료로 활용 가능성이 높은 다양한 무기계 재료의 탄소포집에 대한 성능 평가를 목적으로 한다. 이러한 목적을 위해 광물탄산화가 가능한 보통포틀랜드 시멘트(OPC), 고로슬래그 미분말(GGBS), 순환유동층 보일러 애시(CFBC)의 탄산화 반응에 대한 특성 변화를 분석하였다. 촉진 탄산화 실험을 통해 모든 재료에 대한 탄산화 양생을 수행하였으며, 탄산화 재령에 따라 열중량 분석에 의해 탄소포집량을 정량분석하였다. 모든 재료에서 탄소포집 효과가 확인되었고, 실험결과 탄소포집량은 CFBC, OPC, GGBS 순으로 나타났다. CFBC, OPC, GGBS의 28일 탄소포집량은 각각 9.4 wt.%, 3.9 wt.%, wt.1.3 %이다. 탄소포집은 탄산화 초기에 빠르게 발생하였으며, 재령이 증가함에 따라 느리게 발생하였다. SEM 이미지 분석을 통해, 모든 실험체에서 탄산화 양생에 의해 발생된 추가적인 생성물은 탄산칼슘(CaCO3)으로 나타났다.
비건 화장품 시장이 급성장하는 가운데, 소비자의 환경 및 윤리적 가치 지향이 강화되고 있지만, 이에 관한 연구는 제한적이다. 본 연구는 비건 화장품의 구매의도에 영향을 주는 소비자의 가치 인식과 환경 동기, 그리고 지각된 장벽 간의 관계를 분석하였다. 300명의 비건화장품 사용 경험이 있는 여성을 대상으로 PLS-SEM 분석을 진행한 결과, 금전적 가치, 사회적 가치, 브랜드 가치, 감정적 가치, 품질 가치, 그리고 환경 지식이 구매의도에 큰 영향을 주는 것으로 확인되었다. 조절 효과 분석에서는 이미지 장벽과 가치 장벽이 중요한 요인으로 나타났다. 중요도-성능 지도 분석을 통해, 감정적 가치가 비건 화장품의 구매의도를 강화하는 전략적 결정에 중요한 핵심 요인으로 드러났다. 본 연구는 비건 화장품 시장의 경쟁력 강화와 지속 가능한 소비 태도 활성화에 대한 이론적 및 실무적 기여를 제공한다.
본 연구는 열유도 상분리법(thermally induced phase separation, TIPS)을 사용하여, 수처리 분리막에 적용하기 위해, 응고조의 온도 및 열용량의 변화에 따른 분리막의 모폴로지 변화를 관찰하였다. 분리막을 제조하기 위한 소재로는 기계적 물성과 내화학성이 우수한 poly(vinylidene fluoride)(PVDF)와 실리카를 이용하였고, 희석제로는 dioctyl phthalate (DOP), dibutyl phthalate (DBP)를 사용하였다. 다양한 응고액의 열용량 변화에 따른 구조 변화 관찰을 위하여 SEM 이미지를 관찰하였다. 열용량이 증가할수록 PVDF의 결정화 속도가 느려져 큰 기공을 나타내며 열용량이 작을수록 결정화 속도가 증가하여 작은 기공이 생기는 것을 확인하였다.
우리는 인산리튬(Li3PO4) 고체 상태 박막에 대한 후열처리의 영향을 분석했다. Li3PO4 박막은 무선 주파수(RF) 스퍼터링에 의해 증착되었으며, 이후 200-400 ℃에서 박막을 열처리 했다. 샘플 표면의 SEM 이미지는 열처리된 샘플가 열처리되지 않은 샘플 사이의 형태에 유의미한 차이를 나타내지 않았다. XRD 분석은 샘플이 비정질과 유사한 구조로 구성되어 있음을 나타낸다. 열처리 후 결합 에너지의 변화는 XPS 분석에 의해 확인하였으며, -6 V에서의 누설 전류 밀도는 400 ℃에서 열처리된 소자가 열처리되지 않은 소자에 비해 약 7.15배 더 낮은 것으로 측정되었다. 후열처리 온도가 증가함에 따라 누설전류가 감소함을 확인하였다.
본 논문은 수소를 연료로 하는 확산화염을 이용하여 알루미나 나노입자를 합성할 때, 합성되는 알루미나 나노입자의 특성에 미치는 화염온도의 영향을 조사하였다. 합성된 나노입자의 특성을 전자현미경 이미지, 결정구조 분석, 비표면적과 기공의 크기 분석, 화염온도 측정 등의 여러 특성분석 방법으로 조사하였다. 사용된 화염의 중심축 최고온도는 산화제의 산소농도가 19, 21, 30, 47%인 각각의 실험조건에서 1507.8K, 1593.8K, 1753.1K, 1998.7K으로 측정되었다. SEM 이미지 분석 및 BET 비표면적 측정을 통해서는 47% 산소농도인 경우에는 50 nm 수준의 독립적인 구형입자가 생성되었음을 확인할 수 있었으며, 19%와 21%의 경우에는 응집된 상태의 20-30 nm 수준의 입자를 볼 수 있었다. XRD 결과에서는 감마(${\gamma}$)-알루미나가 주를 이루는 것으로 판단되었다. 이상의 결과를 바탕으로 촉매 담체로 사용하기 위한 알루미나 나노입자를 연소합성 하기 위한 가장 적절한 조건으로 실험했던 네 경우 중에서는 산화제의 산소농도가 21%인 두 번째 경우를 선택할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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