• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2010년도 제39회 하계학술대회 초록집
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• pp.281-281
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• 2010

Very low refractive index (<1.4) materials have been proved to be the key factor improving the performance of various optical components, such as reflectors, filters, photonic crystals, LEDs, and solar cell. Highly porous SiO2 are logically designed for ultralow refractive index materials because of the direct relation between porosity and index of refraction. Among them, ordered macroporous SiO2 is of potential material since their theoretically low refractive index ~1.10. However, in the conventional synthesis of ordered macroporous SiO2, the time required for the crystallization of organic nanoparticles, such as polystyrene (PS), from colloidal solution into well ordered template is typical long (several days for 1 cm substrate) due to the low interaction between particles and particle - substrate. In this study, polystyrene - polyacrylic acid (PS-AA) nanoparticles synthesized by miniemulsion polymerization method have hydrophilic polyacrylic acid tails on the surface of particles which increase the interaction between particle and with substrate giving rise to the formation of PS-AA film by simply spin - coating method. Less ordered with controlled thickness films of PS-AA on silicon wafer were successfully fabricated by changing the spinning speed or concentration of colloidal solution, as confirmed by FE-SEM. Based on these template films, a series of macroporous SiO2 films whose thicknesses varied from 300nm to ~1000nm were fabricated either by conventional sol - gel infiltration or gas phase deposition followed by thermal removal of organic template. Formations of SiO2 films consist of interconnected air balls with size ~100 nm were confirmed by FE-SEM and TEM. These highly porous SiO2 show very low refractive indices (<1.18) over a wide range of wavelength (from 200 to 1000nm) as shown by SE measurement. Refraction indices of SiO2 films at 633nm reported here are of ~1.10 which, to our best knowledge, are among the lowest values having been announced.

• Geomechanics and Engineering
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• 제17권3호
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• pp.307-316
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• 2019

Dam deformation should be strictly controlled for the construction of 300 m-high rockfill dams, so the rockfill materials need to have low porosity. A method of using composite grout is proposed to reduce the porosity of rockfill materials for the construction of high rockfill dams. The composite grout is a mixture of fly ash, cement and sand with the properties of easy flow and post-hardening. During the process of rolling compaction, the grout admixture sprinkled on the rockfill surface will gradually infiltrate into the inter-granular voids of rockfill by the exciting force of vibratory roller to reduce the porosity of rockfill. A visible flowing test was firstly designed to explore the flow characteristics of composite grout in porous media. Then, the compressibility, shear strength, permeability and suffusion susceptibility properties of composite grout-modified rockfill are studied by a series of laboratory tests. Experimental results show that the flow characteristics of composite grout are closely related to the fly ash content, the water-to-binder ratio, the maximum sand size and the content of composite grout. The filling of composite grout can effectively reduce the porosity of rockfill materials, as well as increase the compression modulus of rockfill materials, especially for loose and gap-graded rockfill materials. Composite grout-modified rockfill tends to have greater shear strength, larger suffusion erosion resistance, and smaller permeability coefficient. The composite grout mainly plays the roles of filling, lubrication and cementation in rockfill materials.

• 한국수자원학회논문집
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• 제57권1호
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• pp.35-44
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• 2024

댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권5C호
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• pp.207-215
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• 2009

시멘트 혼합토나 콘크리트는 일반적으로 습윤상태를 유지하면서 양생이 되며 양생기간이 늘어남에 따라 수화작용으로 강도는 증가한다. 하지만 양생기간 동안 시멘트 혼합토에 충분한 수분이 공급되지 않을 경우 이는 수화작용에 영향을 미치고 결국 시멘트 혼합토의 강도 변화를 가져오게 된다. 본 연구에서는 시멘트비가 20% 미만인 시멘트 혼합토가 현장에서 시공 될 때 발생할 수 있는 수분공급 조건을 고려하여 네 가지 양생방법(대기중 양생, 밀봉 양생, 습윤 양생, 수중 양생)으로 제작된 고결모래의 양생조건에 따른 일축압축강도의 특성을 비교하였다. 전기간(3일) 대기중 양생한 공시체의 강도는 시멘트비가 10% 미만인 경우 밀봉 및 습윤 양생한 공시체보다 크지만 시멘트비가 10% 이상인 경우는 더 작았다. 시멘트비에 관계 없이 대기중 양생한 공시체가 수중 양생한 공시체보다 더 큰 강도를 발휘하였다. 양생방법이 동일한 경우 시멘트비 4%의 강도를 기준으로 시멘트비 증가에 따른 강도 증가율은 대기중 양생한 공시체가 가장 낮았으며, 밀봉, 습윤 및 수중 양생한 공시체의 강도는 시멘트비 증가율의 제곱으로 증가하였다. 공시체를 2일 양생 후 1일 동안 수침시켰을 때 밀봉 또는 습윤 양생한 공시체의 강도는 수침시키지 않은 공시체보다 시멘트비에 관계없이 평균 10% 정도 저하되었으나, 대기중 양생한 공시체는 시멘트비가 낮은 경우 최대 30% 정도까지 크게 저하되었다. 본 연구 결과는 현장에서 발생하는 수분공급 조건과 수침에 따른 시멘트 혼합토의 강도 변화를 예측하여 시멘트 혼합토를 사용한 댐과 같은 지반구조물의 안정성 확보에 기여할 수 있다.