차세대 반도체 및 디스플레이 소자에 적용되는 실리콘 질화막은 정확한 두께 제어와 우수한 물성을 필요로 한다. 본 연구에서는 우수한 특성의 실리콘 질화막을 형성하기 위해 Si 원료물질로 $SiC1_4$, N 원료물질로 $NH_3$을 사용하고 $500^{\circ}C$에서 $600^{\circ}C$ 온도구간에서 batch-type 장비를 이용하여 원자층 증착 방법으로 박막을 형성하고 증착된 박막의 특성을 살펴보았다. Batch-type 장비를 사용한 박막의 증착은 표면반응에 의한 균일한 원자층 증착임을 확인하였으며, 증착 cycle의 횟수를 조절하여 원하는 두께의 박막을 형성할 수 있었다. 원자층 증착된 박막의 조성, 굴절률 및 습식각 속도를 기존의 저압화학증착 방법에 의해 증착된 박막과 비교한 결과, 원자층 증착 방법을 사용하여 기존의 방법보다 증착온도를 $250^{\circ}C$ 이상 낮추면서도 유사한 물성을 가진 박막을 형성할 수 있음을 확인하였다. Pyridine을 촉매로 첨가하여 원자층 증착한 박막의 경우에는 증착속도를 50% 가량 향상시킬 수 있었으나 박막의 구조가 불안정하여 쉽게 산화되므로 반도체나 디스플레이 소자 제조에 적용하기에는 부적절한 것으로 판단된다.
해상풍력발전기의 기초로 사용되는 단말뚝은 풍력과 파랑하중에 의해 큰 크기의 반복수평하중을 받는다. 본 연구에서는 모래지반에서 반복수평하중을 받는 항타말뚝의 거동 특성을 조사하기 위해서 가압토조와 길이가 다른 3개의 모형말뚝을 이용해서 모형말뚝재하시험을 수행하였다. 실험결과에 따르면 하중의 최초 재하는 그 이후에 가해지는 반복재하보다 말뚝의 수평변위를 크게 발생시키고, 반복하중의 재하횟수가 증가함에 따라 1회 재하로 인해 발생하는 말뚝의 수평변위량은 감소하는 것으로 나타났다. 하중의 한방향 반복재하는 말뚝의 영구수평변위를 재하방향으로 증가시킨 반면, 양방향 반복재하는 최초 재하방향과 반대방향으로 말뚝의 영구수평변위를 증가시켰다. 그리고 반복 하중으로 인한 말뚝의 영구수평변위는 지반의 상대밀도가 감소하거나 말뚝에 가해지는 반복하중의 크기가 커질수록 급격히 증가하였고, 지반의 토압계수나 말뚝의 근입길이 변화에는 크게 영향을 받지 않았다. 또한 모형실험의 결과에 근거해서 하중이 한방향으로 반복재하될 때 말뚝의 영구수평변위와 영구회전각을 예측할 수 있는 산정식을 제안하였다.
철탑기초, 해양 플랫폼 등은 파랑과 풍하중을 반복적으로 받게 되어 주기적인 인발하중이 작용한다. 본 연구에서는 해양 구조물 기초로 사용되는 현장 타설말뚝의 단방향 인발 주기 하중 패턴에 대한 거동특성을 분석하기위해 실내 모형타설말뚝에 대한 인발시험을 실시하였다. 특히 인장하중이 말뚝의 선단과 두부에 직접 가하여 질 때 즉, 인장하중 최초 전달지점의 차이로 인한 하중전달 메카니즘의 차이를 실험을 통해 분석하였다. 가압이 가능한 모형토조 내에 조성된 다져진 화강 풍화토 지반에 소형 현장타설말뚝을 타설하여 인발 시험, 크리프 시험, 반복 인발시험을 수행하였다. 시험 결과, 말뚝 선단인발시의 극한 인발지지력이 말뚝 두부인발시에 비해 약 30%크게 계산되었다. 또한 선단 인발시의 말뚝이 크리프 변형에 대해 매우 안정적인 거동을 보였으며 선행 인발을 실시하면 수직 크리프 변형에 대해 보다 더 안정적일 것으로 판단된다. 반복재하 횟수가 늘어남에 따라 반복 할선탄성계수 값은 점차 증가하는 경향을 보였으며 선단 인발시 그 효과가 더 큰 것으로 밝혀졌다.
SEWGS 공정에 사용하기 위해 개발된 두 종류의 $CO_2$ 흡수제(PKM1-SU, P4-600)에 대해 가압 회분식 유동층 반응기를 사용하여 각 흡수제의 반응성에 미치는 조업변수의 영향을 측정 및 해석하였다. PKM1-SU 입자와 P4-600 입자 모두 흡수-재생 반복횟수가 증가함에 따라 흡수능이 감소하는 경향을 나타내었으며 $CO_2$ 흡수능력 측면에서는 PKM1-SU 입자가 우수한 성능을 나타내었으나 재생반응온도와 재생반응속도 측면에서는 P4-600 입자가 우수한 것으로 나타났다. PKM1-SU 입자는 스팀농도가 증가함에 따라 $CO_2$ 흡수능이 증가하였으나 P4-600 입자의 경우 스팀농도 5%에서 10%로 증가함에 따라 $CO_2$ 흡수능이 증가한 후 거의 일정한 경향을 나타내었다. 두 흡수제 모두 최종 재생온도가 증가함에 따라 $CO_2$ 흡수능이 증가하는 경향을 나타내었으며 PKM1-SU 입자의 경우 15 bar 이상에서는 압력이 증가함에 따라 $CO_2$ 흡수능력이 급격히 증가하는 경향을 나타내었다.
묽은 불산용액에서 Si(111) 산화막 (SiOx) 표면을 전기화학적으로 에칭할 때 생성되는 Si(111)-H 표면변화를 전기화학적 주사터널링현미경을 사용하여 조사하였다. pH가 4.7인 0.2M $NH_4F$ 용액에서 순환전압전류곡선은 순환 횟수가 증가할수록 양극 암전류가 감소하였고 두 번 이상 순환한 시료의 암전류는 일정한 형태의 전압전류곡선을 나타냈다. 이때 표면은 모든 SiOx층이 벗겨져 수소말단화된 구조를 가졌으며, 그 이후 순환에서는 생성된 Si(111)-H 표면의 이중 수소결합이 없어지는 step-flow반응이 일어나, 표면이 단일수소결합을 가지는 [112]모서리의 안정한 삼각형 모양을 나타냈으며 또한 생성된 삼각형 흠의 깊이가 점차 깊어졌다. 일정전압법에서는 초기에 큰 양극 암전류 최고 값을 나타낸 후, 시간에 따라 양극 암전류가 감소하였다. 양극 암전류 최고 값 후. 표면의 모든 SiOx가 벗겨졌으며 이후 양극 암전류는 작은 값을 띠면 조금씩 더 낮아졌다. 이 낮아지는 양극 암전류 역시 이중수소 결합의 step-How반응에 안정한 단일수소결합의 [112]모서리 생성에 의해 나타난다. pH 4.7인 0.2M $NH_4F$용액중의 Si(111)-H표면에 +0.4V를 가할 때 진행되는 에칭반응의 메커니즘에 관해서 논하였다.
p-Phenylenediamine dihydroperchlorate의 세포상수는 $a=4.79{\pm}0.02,\;b=9.03{\pm}0.02,\;c=7.12{\pm}0.03{\AA},\;{\alpha}=109.4{\pm}0.2,\;{\beta}=79.6{\pm}0.2,\;r=104.6{\pm}0.2^{\circ},\;Z=1$이며 공간군은 $P\={1}$이다. 구조는 Patterson 및 Fourier법으로 해석하였으며 block diagonal 최소자승법으로 정밀화하였따. 등경사 Weissenberg 사진들에서 얻은 387개의 관측된 반사에 대하여 R값은 0.13이었다. 이 물질의 결정구조에서 수소결합은 아미노기와 과염소산 이온 사이에서 이루어져 있으며 2가지 형이 있다. 첫째것은, 한개의 삼지형 N${\cdot}{\cdot}{\cdot}$O 수소결합이고, 둘째것은, 보통형의 2개의 N${\cdot}{\cdot}{\cdot}$O 수소 결합이다. 한개의 p-phenylenediamine 그룹은 실험오차 내에서 평면이며 12개의 과염소산이온에 결합되어 있다. 그중 10개의 과염소산이온은 수소결합으로 연결되어 있으며 2개는 van der Waals 힘들로 접촉되어 있다. 한개의 과염소산이온은 6개의 p-phenylenediamine과 4개의 과염소산이온에 의하여 둘러싸여 있따. 6개의 p-phenylenediamine 그룹 중 5개는 수소결합이 되어있고 나머지는 van der Waals 힘으로 접촉되어 있다.
줄기기저부절편조직을 이용한 호접란 조직배양묘 생산 체계를 확립하기 위하여 원괴체 유도와 원괴체 증식의 조건을 구명하고자 하였다. 치상조직별 원괴체 유도 성공률을 비교한 결과 줄기기저부절편조직에서 약 45%의 높은 성공률을 나타내었고 다음은 화경액아 배양으로 약 30% 정도의 성공률을 나타낸 반면 근단, 화경절간절편, 화경엽, 성숙엽의 경우에는 성공률이 1% 미만으로 매우 낮았다. 품종별 원괴체의 유도능력에서의 차이를 알아보기 위하여 11개 품종에서 줄기기저부 절편배양을 한 결과 백색계 와 핑크계품종 모두에서 30%이상의 높은 원괴체 성공률을 나타내었다. 줄기기저부배양에서 줄기기저부를 절단하지 않고 천체조직을 치상하였을 경우 거대 원괴체가 유도되었는데 이 거대 원괴체는 진한 녹색으로 보통 원괴체의 3∼5배 정도 이상 큰 것으로 나타났다. 이 거대 원괴체를 증식하기 위해 절단하여 증식배지에 치상하였으나 새로 나온 원괴체는 정상적인 크기의 PLB로 유도되었다. 줄기저부배양에서 얻어낸 원괴체들은 증식과정을 거쳐 정상적인 조직배양묘를 형성하였다 그러므로 이 방법은 호접란 클론묘생산에 쓰일 수 있는 효율적이고 실용적인 방법의 하나라고 판단되었다. 그리고 줄기기저부 절편배양을 이용하여 원괴체를 유도 증식하고 플라스크묘를 만든 뒤 다시 그 묘의 줄기기저부절편을 이용하여 원괴체를 유도 증식하고 플라스크묘를 만들어내는 시스템에 응용함으로써 무한수의 조직배양묘를 연속적으로 생산할 수 있다는 체계가 제시되었다.
철근과 콘크리트의 부착은 콘크리트와 철근의 일체거동에 의한 안전성 확보를 위해서도 필요하지만, 적정수준의 연성을 확보하여, 부재의 거동을 조절하기 위해서도 필요하다. 현재까지 반복하중 하에서의 부착응력-슬립관계에 대한 연구는 진행되어 왔으나, 철근 부식이 이루어진 경우의 반복하중 하에서의 부착응력-슬립관계에 대한 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 이 연구에서는 부식된 철근의 부착 실험을 통하여 단조하중과 반복하중 하에서의 부식률에 따른 부착응력-슬립 관계를 살펴보았다. 실험결과로부터 철근 부식은 할열 균열이 발생하기 전까지는 단조하중에서의 부착강도를 증가시키는 것을 확인하였다. 그리고 반복하중 횟수와 반복하중 하에서의 슬립 및 잔류슬립을 이중로그스케일로 도시한 결과, 철근 부식이 있는 경우에도 철근 부식이 없는 경우와 마찬가지로 선형 관계임을 확인하였다. 그리고 부식에 의한 균열이 발생하지 않는 한, 철근 부식이 반복하중 재하 이후의 부착강도 및 부착강도에서의 슬립 등 부착 특성에 영향을 미치지 않는 것도 알 수 있었다. 마지막으로, 철근 부식으로 인한 균열이후에서의 응력수준에 따른 피로수명은 급격히 감소하는 것을 확인하였다. 이 연구에서 제시하는 철근 부식을 고려한 반복하중 하에서의 부착응력-슬립의 관계는 철근콘크리트 구조물의 내구수명 예측 시 유용하게 사용될 수 있을 것으로 사료된다.
목 적: 클로미펜을 이용한 배란유도 주기에서 불량한 자궁내막 발달을 보이는 불임 여성에서 레트로졸의 효용성을 알아보고자 하였다. 연구방법: 2004년 3월부터 2009년 8월까지 분당서울대학교병원에서 클로미펜을 이용한 배란유도 주기에서 자궁내막 두께가 6.5 mm 이하여서 다음 주기에 레트로졸을 사용하였던 18명의 불임 여성을 선정하였다. 환자들의 평균 연령은 $30.7{\pm}2.8$세, 불임 기간은 $33.1{\pm}26.6$개월이었다. 불임의 인자는 자궁내막증이 1명, 다낭성난소증후군이 5명, 원인불명의 불임증이 12명이었다. 레트로졸은 2.5 mg의 용량으로 월경 3~5일 사이에 시작하여 5일간 투여하였다. 결 과: 이전 클로미펜 사용시와 비교하였을 때 레트로졸 주기에서 우성난포의 개수는 더 적었으나 ($1.1{\pm}0.3$ vs. $2.2{\pm}1.5$, p=0.011) 자궁내막 두께는 유의하게 증가하였으며 ($8.4{\pm}1.7$ mm vs. $5.8{\pm}0.5$ mm, p<0.001) 자궁내막 패턴 중 type C의 빈도는 이전 클로미펜 주기에서 50%이었던 것이 레트로졸 사용시 94.4%로 유의한 증가를 보였다 (p=0.036). 레트로졸을 이용한 배란 유도 주기에서 임신율은 11.1%였다. 결 론: 얇은 자궁내막 발달을 보였던 클로미펜 주기에 비해 레트로졸 사용시 자궁내막이 좀 더 두꺼워지고 패턴이 호전되는 것으로 보아 클로미펜에 불량한 자궁내막을 보이는 여성에서 이차 선택약제로 레트로졸의 사용은 유용한 방법으로 사료된다.
인공신경망은 복잡한 상호관계를 가지는 문제의 해결을 위한 효과적인 컴퓨터 테크닉으로써 많은 분야에 활발히 활용되고 있다. 본 논문에서는 지반의 액상화 가능성을 판별하기 위하여 인공신경망 이론을 사용하였으며, 이를 위하여 반복삼축압축시험 결과와 토성자료, 지반조사자료 등을 학습인자로 사용하였다. 학습과 검증에 서해안지역의 43개의 반복삼축압축시험 데이터가 사용되었다. 여기서 인공신경망의 학습은 예측된 CSR과 실측한 CSR 사이의 오차가 적어지도록 신경망의 가중치를 수정하는 것으로 이루어진다. 전체 신경망에 대한 평균제곱의 오차가 허용치 이내로 감소할 때까지 학습은 반복되어 진행되며 일반적으로 15,000 이상의 학습이 요구되는 것으로 나타났다. 다양한 노드수를 가지는 신경망에 대한 학습을 수행한 결과, 1번째 은닉층의 수가 20개이고 2번째 은닉층의 수가 10개인 신경망이 72~98%에 해당되는 정밀도를 가지고 해당 전단변형률과 반복횟수에서의 CSR값을 예측할 수 있었다. 여기서 NOC(Number of Cycle)와$D_10$, ($N_1$)$_60$ 등의 입력변수가 지반의 액상화 거동에 주요한 영향인자로 나타났다. 연구결과 인공신경망을 이용한 지반의 액상화 거동의 예측이 비교적 정확하게 산정됨을 알 수 있었으며, CSR과 ($N_1$)$_60$, NOC와의 관계가 기존의 연구 결과에 부합하여 나타남을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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