도시공간구조는 도시경제활등의 공간적 분포를 반영한다. 또한 공간분포는 개별 경제활동주체들의 입지 또는 재입지 행태의 집합적 표현에 다름 아니다. 이러한 견지에서. 개별기업의 공간행태에 영향을 주는 요인들을 검증해 보는 것은 도시공간의 포괄적인 이해를 위해 매우 중요하다. 집적경제는 대도시 지역 내에서 매우 두드러진 도시경제현상 중의 하나이다. 도시공간 내 대부분의 기업들은 경제활동의 공간적 집중을 통해 외부경제를 추구한다. 본 연구의 촛점은 도시내 경제구조의 분석을 통해 집적경제를 고찰하는 것이다. 많은 수의 기존 연구들이 보다 거시공간적 규모에서 도시간 집적경제의 패턴에 대해서는 분석을 하였으나 도시내 패턴에 대한 연구는 상대적으로 적다. 본 논문은 집적경제를 미시공간적 규모에서 고찰함으로써 경제부문간 및 부문내 집적경제의 공간적분포를 파악하고자 한다. 제조업, 소매업 및 서비스업이 분석대상으로 모형에 이용되었다. 분석모험은 공간 계량 경제학적으로 보정된 변수들을 이용하는 연립방정식 모형이 이용되었으며 회귀결과는 KRP 기법으로 추정되었다
일반사출성형에서는 수지가 캐비티 내를 흐르면서 냉각으로 인한 점도의 상승으로 전사성이 급격히 나빠지기 때문에 미세패턴을 가진 성형품을 제작하는데 많은 어려움이 따른다. 이를 해결하는 방법으로 금형온도를 용융된 수지온도 수준까지 순간적으로 표면만을 가열하여 성형시킨 후 급속히 냉각하는 다양한 순간금형가열방식이 있고, 그 중 본 연구에서는 전열가열방식인 E-Mold을 채택하였다. 특히, 마이크/나노 부품 성형에 필수적인 E-Mold 금형설계에 있어 heating line의 배치는 금형의 온도 제어 및 균일한 온도 분포에 절대적인 영향을 미치므로 최적화된 heating line의 배치가 필수적이다. 본 연구에서는 사출공정의 사이클 타임을 최소화하면서 다양한 해석 프로그램을 사용하여 E-Mold의 최적화 설계를 전산모사 하였고, 이를 실험결과와 비교하였다. 먼저, 3D CAD 프로그램인 Pro-Engineer Wildfire 2.0 을 사용하여 E-Mold 금형을 설계하고, ANSYS사의 ICEMCFD 프로그램을 사용하여 MESH 생성하고, ANSYS사의 FLUENT 프로그램을 사용하여 금형의 초기온도 $60^{\circ}C$에서 $120^{\circ}C$와 $180^{\circ}C$까지 가열하는데 걸리는 시간과 냉각시키는데 걸리는 시간 등을 전산모사 하였다. 그리고 Polycarbonate를 이용하여 LGP 도광판을 실제 사출성형하여 얻은 데이터와 비교 분석을 하였다. 전산모사와 실제 사출결과에서 $3{\sim}4$초가량의 차이가 나타났지만 실제 사출시 고온의 용융된 플라스틱 수지에 따른 냉각시간의 오차를 생각한다면, 전산모사와 실힘결과는 거의 일치한다고 볼 수 있다. 따라서 본 체계적인 전산모사방법을 통해 E-Mold의 Heating Line 최적화 설계가 가능하다는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 레이저 유도에 의한 그래핀 합성 기술 및 이를 이용한 전기/전자 소자 제조 기술과 다양한 소자 제조 기술을 검토하였다. 최근까지 개발되고 있는 3차원 그래핀 구조 활용으로 설계된 마이크로/나노 패턴화는 효율적인 제조공정으로 인하여 많은 각광을 받고 있으며, 차세대 기판 소재로의 응용까지 다양하게 개발되고 있다. 산업에서 요구하는 실제적인 적용 연구의 예들은, 레이저의 파장대역 선택, 출력 조정 및 광 간섭 기술 응용 등의 점진적인 해결방안 논의를 통해 큰 발전 가능성을 보여주고 있다. 기존의 그래핀의 전기/전자 소자 장치로의 응용 확장성은 이미 검증된 바 있으며, 새로운 합성 방식 및 기판 적용 기술은 마이크로 패키징 기술과의 통합 운용으로, 바이오센서, 슈퍼커패시터, 다공성 전기화학 센서 등 응용분야가 매우 다양하다. 본 논문에서 소개하는 레이저 기반 그래핀 가공 기술은 가까운 미래에 휴대형 소형 전자기기 및 전자 소자에 쉽게 적용 가능하리라 사료된다.
섬유 강화 복합재료는 방향성을 가지고 있기 때문에 적층 순서에 따라서 구조물의 기계적인 특성은 매우 달라질 수 있다. 따라서, 상황과 용도에 따른 복합재료 구조물의 적층 설계는 필수적이다. 그러나 제작된 복합재료 구조물의 적층 각도는 제작 환경이나 구조물 형상에 따라 설계 값과 편차를 가지는 경우가 많으며, 이는 구조적 성능에 영향을 끼칠 수 있다. 따라서 구조물의 신뢰성 확보를 위해서는 적층 설계 뿐만 아니라 제작된 복합재료의 적층각에 대한 분석 또한 매우 중요하다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(Convolutional neural network; CNN) 기반의 딥러닝(Deep learning)을 이용하여 섬유 강화 복합재료의 실제 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측하였다. 여러 적층 각도를 가지는 탄소 섬유 강화 복합재료 시편을 제작하고, 광학 현미경을 이용하여 Micro-scale로 실제 단면을 촬영하였다. 다양한 적층 각도에 따른 복합재료 시편의 단면 이미지 데이터를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 딥러닝 모델에 대하여 학습을 수행하였다. 그 결과 높은 정확도로 실제 섬유 강화 복합재료 단면 이미지로부터 적층 각도를 예측할 수 있었다.
본 연구는 클러스터의 특성요인을 측정할 수 있는 변수로 도출하여, 창신동, 독산동, 장위동 의류봉제 집적지의 특성을 밝히고자 하였다. 이 결과를 토대로 각 집적지별로 정부의 지원정책에 대한 수요가 어떻게 다른지를 비교분석하였다. 자료는 세 지역의 입주업체를 대상으로 한 대면 설문조사와 심층인터뷰를 통해 수집하였다. 분석결과, 창신동은 '혁신성장 지향형', 독산동은 '네트워킹 지향형', 그리고 장위동은 '전문집적 지향형', 클러스터로 판별되었다. 정책수요에 대한 조사 결과 세 지역의 정책수요가 다르게 나타났는데, 창신동은 역량형성, 독산동은 정보제공, 장위동은 혜택의 정책수단을 선호하였다. 동일한 의류봉제 업종의 집적지 간에도 형성과정과 특성이 다르고, 그로 인해 정책수단에 대한 수요도 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 정책적 제언으로는 주기적인 실태조사를 통한 집적지별 특성과 정책수요의 파악, 집적지의 특성에 부합하는 차별화된 지원정책의 수립과 집행을 제언한다.
본 연구에서는 실제 지하구조물에 사용되었던 제원과 배합에 대하여, 자재생산단계, 운송단계, 시공단계, 탄소저장량, 보수단위 탄소배출량을 고려하여 RC 지하구조물의 탄소배출 및 흡수량을 내구수명에 따라 평가하였다. 혼화재료를 포함한 4가지 배합이 고려되었고, 마이크로 모델을 이용하여 이산화탄소 확산계수를 도출하였다. 탄산화 내구한계상태를 고려하여 탄소 배출 및 흡수량을 평가하였는데, 단위 시멘트량이 높은 배합에서 초기탄소배출량이 높게 평가되었으며, 탄산화 진행속도가 증가함에 따라 이산화탄소 저장량은 증가하였다. 또한 대기 중의 이산화탄소 농도인 실측치(600ppm)이외에 다양한 이산화탄소 농도를 고려하여 RC 지하구조물의 탄소배출 및 흡수량을 평가하였다. 이산화탄소 농도의 증가로 탄산화 진행속도가 증가함에 따라 보수횟수가 증가하여 탄소배출량이 높게 평가되었다. 사용수명동안 전체 탄소 발생량을 감소하기 위해서는 OPC사용을 통해 탄소 흡착량을 늘리는 것보다 플라이애쉬와 같은 혼화재료를 치환하여 초기 탄소배출량을 줄이는 것이 결정적이다. OPC 생산시 과다한 $CO_2$가 발생하고 사용중의 탄소 흡착은 피복콘크리트에 국한하여 큰 효과를 나타내지 못하기 때문이다.
내부전반사 홀로그래픽 노광 기술은 넓은 면적(6")을 아주 미세하게($0.35{\mu}m$) 노광할 수 있는 차세대 광 노광 기술로서 평가받고 있다. 기존의 광 노광 기술은 $1.5{\mu}m/6}$ 이상이 가능한 (LCD용 노광기)과 $0.2{\mu}m/1.5"$ 이하(반도체용 노광기)의 패턴을 노광할 수 있도록 양분되어 발전하여 왔다. 이에 반하여 내부전반사 홀로그래픽 노광 기술은 일괄 노광 면적은 6"로 유지하면서 $0.35{\mu}m$에서 $1.5{\mu}m$의 사이의 패턴을 구현할 수 있는 특별한 능력을 갖고 있다. 이는 기존 광 노광 방식에서 반드시 필요로 하는 결상 광학계를 사용하지 않고 홀로그램 마스크를 사용하기 때문이다. 본 논문에서는 내부전반사 홀로그래픽 노광 기술의 핵심기술인 홀로그램 마스크를 표면 부조 홀로그램 형태로 구현할 수 있는 핵심 인자가 무엇인지를 분석하여 최적화 하는 방법에 대해 논하고, 이를 이용하여 노광한 미세패턴에 대한 결과를 실험적으로 평가하였다.
본 연구는 제주도 한라산 북동사면의 선흘 곶자왈에 위치하고 있는 동백동산의 선태식물을 대상으로 하였다. 식물상 조사 결과, 선류는 22 과 44 속 62 종, 태류는 12 과 16 속 23 종으로 총 85 종이 확인되었다. 이 중 Diphyscium perminutum Takaki, Racomitrium japonicum Dozy & Molk., 그리고 Isopterygium minutirameum (M$\ddot{u}$. Hal.) A. Jaeger.는 한국미기록식물에 해당하여 본 연구를 통해 기재하였다. 태류지수는 27.0%이고, 직물형의 생활형에 해당하는 선태식물이 가장 많이 분포하는 것으로 나타났다. 또한 중습성 또는 습성의 환경에 주로 생육하는 선태식물의 비율이 건조한 환경에서 주로 출현하는 선태식물의 비율보다 높았다. 본 연구를 통해 조사지 내의 상록활엽수림, 습지, 나지 등에 의한 다양한 환경 요인이 종의 조성과 분포에 영향을 미치고 있는 것으로 파악되었다. 그리고 이 지역에서 암석은 선태식물에 미소환경을 제공하는 데 있어 주요한 요인으로 작용하는 기질이었다. 특히, 동백동산의 소택지에 분포하는 선태식물은 면적에 비해 독특하고 다양하며, 관속식물과 함께 모자이크 공간 유형의 식물군락을 이루는 것으로 나타났다. 아울러 제주고사리삼과 자생지의 보존과 복원을 위한 기초 자료를 제공할 수 있도록 한국 고유 양치식물인 제주고사리삼이 자생하는 소택지를 대상으로 한 보다 정밀하고 종합적인 조사를 제안하는 바이다.
디스플레이 세정의 개념은 기존의 반도체 세정인 RCA 세정을 근간으로 하고 있으며, 대면적화와 환경친화적인 관점으로 발전하여 왔다. 본 연구에서는 프베이 도표에 근거하여 전리수를 이용하여 입자를 제거할 수 있음을 예측하고 이를 확인하였다. 이 때 연구 대상으로 MgO 분말을 사용하였다. 사용된 전리수는 산화전위가 800 mV 이상이고 pH가 3.1으로 산화상이 강하였다 전리수에 용해되는 MgO 분말의 무게를 pH에 조사하였으며, 250 ml 전리수에 100-500 microgram 범위로 용해됨을 알 수 있었다. 이는 $1E18 ea/cm^3$정도의 용해 물질을 내포하고 있음을 의미하며, 따라서 $1E15 ea/cm^3$ 정도 수준의 불순물을 다루는 디스플레이 세정에 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 특기할 것은 전리수는 반도체의 기판인 실리콘 웨이퍼의 자연산화막을 식각하여 표면거칠기를 증가시킴을 처음으로 관찰하였다.
Objectives: This study aimed to assess exposure to black carbon(BC) among forklift operators and to identify environmental and occupational factors influencing their BC exposure. Methods: We studied a total of 23 forklift operators from six workplaces manufacturing paper boxes. A daily BC exposure assessment was conducted during working hours from January to April 2017. A micro-aethalometer was used to monitor daily BC exposure, and information on work activities was also obtained through a time-activity diary(TAD) and interviews. BC exposure records were classified into four categories influencing BC exposure level: working environment, workplace, forklift operation, and job characteristics. Analysis of variance(ANOVA) was used to compare average BC exposure levels among the four categories and the relationships between potential factors and BC exposure were analyzed using a multiple linear regression model. Results: The operators' daily exposure was $12.9{\mu}g/m^3$(N=9,148, $GM=7.5{\mu}g/m^3$) with a range: $0.001-811.4{\mu}g/m^3$. The operators were exposed to significantly higher levels when they operate a forklift in a room ${\leq}20,000m^3$($AM=12.3{\mu}g/m^3$), in indoor workplaces($AM=16.3{\mu}g/m^3$), when they operate a forklift manufactured before 2006 ($AM=13.2{\mu}g/m^3$), a forklift with a loading limit of four-tons($AM=27.1{\mu}g/m^3$), with a roll and bale type clamp($AM=17.1{\mu}g/m^3$), and with no particulate filter($AM=15.7{\mu}g/m^3$). Conclusions: Occupational factors including temperature, smoking, season, daytime, room volume($m^3$), location of operating, and manufacturing era and model of forklift influenced the BC exposure of forklift operators. The results of this study can be used to minimize the BC exposure of forklift operators.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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