이 연구에서는 프리캐스트 콘크리트용으로 공장에서 생산되며 그 동안 국내에서 많이 사용되어온 음이온계 계면활성제의 일종인 나프탈렌 설폰산염계(Poly-Naphthalene Sulfonate Type) 혼화제와 국내 J사에서 개발된 조강형 폴리카본산계(Polycarboxilic Type) 혼화제인 WF2000의 성능을 평가하였다. 실험결과에 의하면, WF2000은 PNS계보다 20% 줄어든 사용량에도 제품이 가지고 있는 높은 감수율과 고온에서 콘크리트 응결의 촉진효과 및 우수한 분산작용으로 인하여 작업성의 개선되었으며 PHC 파일의 조기강도와 장기강도 발현에 유리하였다. 그리고 감수력과 유지력의 조절이 가능하여 원재료의 변동 및 환경조건의 변화에 적절한 대응이 가능한 혼화제로 하절기의 생산성과 작업성 저하 그리고 성형성 불량의 문제 및 동절기의 응결지연으로 인한 조기강도의 저하에 대한 문제 해결 등에 유리하였다.
독성이 없고 생분해성과 생체적합성을 가지는 폴리(비닐 알코올)/키토산 블렌드 필름들은 용액상태로 캐스팅 하여 제조하였다. 블렌드 필름들의 물리화학적 특성들의 변화는 여러 가지의 분석방법을 통해 조사하였다. 항균특성의 고찰에서 키토산이 10 wt% 이상 함유된 모든 블렌드 필름의 정균율은 99.9%로 우수하게 나타났다. 수분율은 키토산의 함량이 증가함에 따라 증가하나 팽윤도는 감소하였다. 키토산 함량이 15 wt% 내에서는 블렌드 필름의 용융온도와 결정화온도가 키토산의 함량에 따라 증가하였다. 또한, 키토산이 10, 15 wt% 함유된 블렌드 필름들은 용융온도가 각각 229와 228$^{\circ}C$로 순수 PVA보다 높은 값을 나타내었다. 그러나 키토산 함량이 20 wt% 이상일 경우 용융온도는 감소하였다. 블렌드 필름의 역학적 특성들은 습윤상태 및 건조상태 모두 키토산 함량이 증가함에 따라 증가한다 키토산 함량이 15 wt% 내에서 높은 인장강도를 나타낸다.
술폰화 폴리아릴에테르벤즈이미다졸 공중합체를 $K_2CO_3$를 이용한 직접중합법으로 합성하고 인산도핑을 하여 고온운전 연료전지용 고분자전해질 막을 제조하였다. 최적의 전해질 막 제조를 위하여 술폰화도 $0{\sim}60%$ 및 도핑을 $0.7{\sim}5.7$의 범위에서 다양한 조성의 전해질 막 제조실험이 수행되었으며, 원자현미경분석 및 열중량분석, 수소 이온 전도도측정 등을 통해 전해질 막의 기본특성들을 평가하였다. 수소 이온 전도도는 도핑율에 따라 증가하는 것으로 나타났으며, $130^{\circ}C$의 비 가습환경에서 측정된 수소 이온 전도도는 도핑을 5.7의 전해질 막에서 최대 $7.3{\times}10^{-2}S/cm$의 값을 나타내었다.
알루미노실리케이트 계 졸이 지르콘 쉘 몰드의 뮬라이트 층 생성에 미치는 영향을 고찰하였다. 알루미노실리케이트 졸은 콜로이달 실리카와 수용성 질산알루미늄을 혼합하여 제조하였으며 50$^{\circ}C$에서 48시간 조건에서 겔화 하였다. 이러한 겔은 깁사이트 및 알루미노실리케이트 복합 겔로 구성되어 있었으며, Si 이온과 결합하는 모든 Al 이온의 배위수가 4임을 확인하였다. 뮬라이트 상은 1300$^{\circ}C$ 이상에서 소결하였을 때 관찰되었으며 뮬라이트의 XRD 피크는 소결 온도와 질산알루미늄의 농도가 증가할수록 노실리케이트 졸 슬러리를 2차 층에 코팅하였다. 그 결과 1차 및 3차 층의 분리가 일어났으며, 이는 소결시 졸의 1차 및 3차 층으로 침윤 발생과 잔류 실리카와 뮬라이트 간의 열팽창계수 차이에 기인한 것으로 판단된다.
Development of Rotation-Cylinder Method(RCM) is given for Mg-Al-Zn-X(X=Sr) alloys, identifying some of the key factors that need to be controlled and indicating subsequent casting processes. Effects of Sr addition on the microstructure and mechanical properties of as-cast and T6 heat-treated Mg-Al-Zn-X alloys fabricated by the RCM were investigated. The microstructural and mechanical characterizations were performed by utilizing optical microscope, scanning electron microscope, transmission electron microscope, hardness test and ultimate tensile test. The solution and aging treatment time was varied to optimize the T6 heat treatment conditions, and experimental results were discussed. The grain size of Sr containing alloys was refined by increasing Sr content, but the tensile and yield strengths were increased by addition up to 1wt% Sr.
용융 중합법을 이용하여 말단에 메틸 말레이미드(methyl maleimide) 반응성기를 가지며 방향족 에스터와 아 미드 결합을 포함하는 액정(liquid crystal, LC)을 합성하였다. 합성된 액정은 용액 캐스팅과 열처리를 거쳐 열경화 성 액정(liquid crystalline thermoset, LCT) 필름으로 제조되었다. 합성된 LC 및 LCT는 적외선 분광기(FTIR), 시차주사 열량계(DSC), 열중량 분석기(TGA), 열-기계 분석기(TMA), X-선 회절기(XRD) 및 가열판이 부착된 편광 현미경(POM) 등을 이용해서 각각 특성 분석을 하였다. 합성된 모든 액정은 스멕틱(smectic) 상을 보였으며 LC와 LCT들의 열적 성질은 주로 주사슬에 포함된 메소젠 구조에 영향을 받았다. 열팽창 계수(coefficients of thermal expansion, CTE)는 27.72~50.95 ppm/$^{\circ}C$ 사이의 값을 보였다.
International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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제22권2호
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pp.101-105
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2011
Transparency and insolubility of eardrum patch against exudates are important for otolaryngological surgery. The author prepared silk fibroin (SF) films with various concentrations and temperature and then examined solubility and conformation of SF films. SF films were transparent regardless of the various preparation conditions. Although most SF films are soluble in 1X PBS solution at $37^{\circ}C$ for 1 h, the SF film with 3.4% with $60^{\circ}C$ was insoluble. Scanning electron microscopy (SEM) showed that the SF films have solid and smooth surface. Fourier transform infrared spectroscopy (FT-IR) and differential scanning calorimetry (DSC) results showed that the conformation of SF films was influenced by the preparation conditions including SF concentration and casting temperature. In conclusion, SF membrane with transparence and insolubility against exudates could be considered as eardrum patch resources.
Mixed matrix membranes (MMMs) of poly (vinyl alcohol) (PVA) containing certain amounts of H-${\beta}$ zeolite for pervaporation were manufactured by using a solution casting protocol. These zeolite-embedded membranes were then characterized with scanning electron microscope (SEM), X-ray diffraction (XRD) and swelling tests. The membrane separation performance has been examined by means of isopropanol (IPA) dewatering from its highly concentrated aqueous solutions via response surface methodology (RSM). The results have demonstrated that the influences of feed IPA composition (85-95 wt.%), feed temperature ($50-70^{\circ}C$), zeolite loading (15-25 wt.%) and their interactive influences are all statistically significant on both pervaporation flux ($398-1228g/m^2{\cdot}h$) and water/isopropanol separation factor (617-2001). The quadratic models based on the RSM analysis have performed excellently to correlate experimental data with very high determination coefficients and very low relative standard deviations. The optimal pervaporation predictions given by using the RSM models demonstrate a total flux of $953g/m^2{\cdot}h$ and separation factor of 1458, and are excellently verified by experimental results. As reflected by these results, PVA MMMs embedded with hydrophilic $H-{\beta}$ zeolite entities have performed considerably better than its pure counterpart and indicated great potential for isopropanol dehydration applications.
Recently, there has been an increasing attempt to replace defect detection inspections in the manufacturing industry using deep learning techniques. However, obtaining substantial high-quality labeled data to enhance the performance of deep learning models entails economic and temporal constraints. As a solution for this problem, semi-supervised learning, using a limited amount of labeled data, has been gaining traction. This study assesses the effectiveness of semi-supervised learning in the defect detection process of manufacturing using the MixMatch algorithm. The MixMatch algorithm incorporates three dominant paradigms in the semi-supervised field: Consistency regularization, Entropy minimization, and Generic regularization. The performance of semi-supervised learning based on the MixMatch algorithm was compared with that of supervised learning using defect image data from the metal casting process. For the experiments, the ratio of labeled data was adjusted to 5%, 10%, 25%, and 50% of the total data. At a labeled data ratio of 5%, semi-supervised learning achieved a classification accuracy of 90.19%, outperforming supervised learning by approximately 22%p. At a 10% ratio, it surpassed supervised learning by around 8%p, achieving a 92.89% accuracy. These results demonstrate that semi-supervised learning can achieve significant outcomes even with a very limited amount of labeled data, suggesting its invaluable application in real-world research and industrial settings where labeled data is limited.
본 연구의 목적은 지지체의 친수화가 압력지연삼투(Pressure retarded osmosis, PRO)막의 투과특성에 미치는 영향에 대해서 알아보고자 하였다. 소수성 지지체인 폴리에스테르를 친수성 고분자인 셀룰로오스 용액을 사용하여 친수화도를 조절하였다. 지지체의 친수화 특성만을 파악하기 위해서 지지층 없이 동일한 활성층을 사용하여 PRO 막 투과 특성을 비교하였다. 사용된 활성층은 1,4-dioxane과 cellulose tri-acetate (CTA, 13 wt%)를 사용하여 제조하였으며, $5kgf/cm^2$ 압력 하에서 행한 PRO 성능 평가의 경우 투과도가 친수화된 지지체를 사용한 경우와 친수화되지 않은 경우에 각각 $1.2L/m^2hr$와 $0.8L/m^2hr$로 친수화된 지지체를 사용할 경우 약 50% 투과량이 증가되는 특성을 보였다. 그러나 셀룰로오스 농도 변화에 따른 지지체의 친수화도 증가가 투과량 변화를 가져오지는 않았다. 이는 지지체를 친수화하기 위해 사용된 셀룰로오스의 농도가 증가함에 따라 지지체의 기공이 막히는 현상에 기인한 것으로 보인다. 이러한 결과를 통해 정삼투공정에서 투과유량을 높이기 위해서는 지지체로서 친수성 소재를 사용하여 분리막을 제조함과 동시에 지지체 기공을 유지하는 것이 중요함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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