이 연구의 목적은 와동의 형태가 굴곡강도와 탄성계수 등 복합레진의 물리적 성질에 미치는 영향을 평가하는 것이다. 복합레진은 Clearfil$^{TM}$ AP-X(Kuraray, Japan)와 Esthet-X$^{TM}$(Dentsply, USA)가 이용되었으며, 상아질 접착제는 Clearfil$^{TM}$ SE Bond(Kuraray, Japan)와 Prime & Bond NT$^{TM}$(Dentsply, USA)를 사용하였다. 대조군의 시편은 split steel mold(25mm$\times$2mm$\times$2mm) 내에 상기 2종류의 복합레진을 충전하여 2개의 대조군 시편을 제작하였으며, 2.4 및 3.4의 C-factor를 부여하기 위한 유리 모형와동을 제작하고, 와동 내에 상기 2종류의 복합레진을 충전하기 전 유리와동의 내면은 sandblasting 처리하고 각각의 복합레진과 동일회사 제품의 상기 상아질 접착제로 처리한 후, 복합 레진을 각각 충전하여 4개의 실험군을 제작하였다. 제작된 실험군 시편은 저속 diamond saw로 충전된 복합레진 부위의 중심부를 통과하도록 절단하여 레진기둥(25mm$\times$2mm$\times$2mm)이 되도록 제작하였다. 제작된 시편을 37$^{\circ}C$의 증류수에 24시간 동안 보관 후, 만능시험기(EZ Test, Shimadzu, Japan)를 이용하여 분당 1mm의 crosshead speed로 3점 굴곡강도를 측정하였다. 또 Linometer(R&B, Korea)를 이용하여 복합레진의 중합수축량을 측정하였으며 굴곡강도측정 후 시편의 파단면은 주사전자현미경(S-2300, Hitachi, Japan)을 이용하여 관찰하였다. 실험결과의 통계분석은 95% 수준의 one-way ANOVA/Tukey's test를 이용하여 결과를 얻었다. 실험에 이용된 2종류 복합레진의 굴곡강도와 탄성계수는 C-factor치 증가에 따라 감소하였으며, 파단면 또한 C-factor의 증가에 따라 더 불규칙해지는 양상을 나타내었다. 본 실험의 결과 hybrid형 복합레진이 micro-hybrid형 복합레진에 비해 C-factor의 영향을 더 많이 받는 것으로 나타났으며, 와동의 C-factor증가가 굴곡강도나 탄성계수와 같은 복합레진의 물리적 성질을 저하시킨다는 것을 의미하였다.
본 연구의 목적은 왕겨분말을 NaOH와 acetic acid 처리를 통하여 왕겨분말-폴리프로필렌(PP) 바이오복합재의 계면 결합을 증가시키는 것이다. 처리하지 않은 왕겨분말, NaOH와 acetic acid 처리된 왕겨분말을 충전제로 사용하여 바이오복합재를 제조한 후 왕겨분말의 처리에 대한 효과를 조사하였다. NaOH와 acetic acid 처리된 왕겨분말이 충전된 바이오복합재의 인장강도가 처리하지 않은 왕겨분말이 충전된 바이오복합재보다 증가하였다. NaOH와 acetic acid로 처리 전후의 왕겨분말 표면은 scanning electron microscopy (SEM)의 사진으로 명확하게 관찰할 수 있었다. SEM을 이용하여 측정한 결과 왕겨분말 표면의 이물질이 제거된 것을 발견 할 수 있었다. NaOH와 acetic acid 처리된 왕겨분말의 화학적 구조는 fourier transform infrared (FTIR)을 이용하여 분석하였다. 처리하지 않은 왕겨분말, NaOH와 acetic acid로 처리된 왕겨분말의 결정화구조 및 결정화도는 wide-angle X-ray scattering (WAXS)을 이용하여 분석하였다.
골프장의 잔디 관리자들은 잔디의 생육을 향상시키고, 코스의 병발생을 억제하기 위해 미생물 비료를 사용해 왔다. 본 연구는 미생물 함유 복합비료를 크리핑 벤트그래스에 시비할 때, 크리핑 벤트그래스의 생육과 품질에 대한 효과를 평가하기 위해 수행되었다. 비료의 종류에 따라 무처리구(non-fertilizer; NF), 대조구(control ferilizer; 21-17-17, CF) 및 미생물 함유 복합비료 처리구(microbial compound fertilizer; 14-6-17, MF)로 설정하여 처리한 후 엽색 지수(TCI), 엽록소 지수(ChI), 잔디 뿌리 길이, 잔디 예지물(건물중), 잔디 중 양분 함량 및 흡수량을 기준으로 잔디 생육과 품질을 평가하였다. 포트시험 결과, MF 처리구의 엽색 및 엽록소 지수는 대조구(CF)와 비슷하였고, 잔디 예지물은 CF처리구보다 39.1% 증가하였다. 포장시험 결과, 토양 pH와 전기전도도 및 치환성 칼슘 함량은 MF 처리가 CF처리구보다 감소하였다. 포장시험 후 잔디 생육 및 품질 조사에서 MF 처리구의 엽색 지수, 엽록소 지수, 잔디 뿌리 길이, 잔디 중양분 함량 및 양분 흡수량은 CF처리구와 비슷하였고, 잔디밀도는 CF처리구보다 8.0~15.8% 증가하였다. 이 결과들을 종합해 볼 때, 크리핑 벤트그래스에서 미생물 함유 복합비료의 시비는 무처리구나 대조구에 비해 잔디의 밀도와 생육을 증가시키는 효과가 있음을 확인 할 수 있었다.
복합재료에 있어서 계면상호작용과 상계면은 이를 구성하고 있는 성분의 함량이나 형태 또는 구조와는 관계없이 입자가 충전된 고분자 또는 고분자 블렌드, 섬유강화 복합재료, 나노복합재료 그리고 생체재료 등의 기본적 물성에 매우 중요한 역할을 한다 계면접착에 영향을 미치는 주요 성분들의 역할에 대한 인식과 이에 따른 적절한 표면처리는 관련기술로의 적용뿐만 아니라 다른 여러 연구 및 개발 분야에도 중요한 기술적 진보를 가져다준다. 그러나 모든 복합재료에서 계면과 상계면의 역할이 중요할지라도 이러한 표면처리 방법은 특정 시스템의 특성뿐만 아니라 그 목적에 맞게 적절하게 선택되어야 한다. 본 연구에서는 복합재료 시스템의 두 성분간의 계면상호작용을 향상시켜 최종 복합재료의 요구 물성을 증가시키기 위하여 여러 종류의 표면처리를 행하였으며, 그 결과들에 대하여 고찰하였다.
구조물 손상시 방출되는 고주파 음향방출(AE)신호는 실시간 손상 감지에 유리하므로 지능형 구조물의 구조건전성 모니터 링에 널리 응용되고 있다. 하지만 복합 적층 구조물에서 방출되는 AE신호의 경우에는 복합재 구조의 특성상 전달 경로에 따른 신호의 감쇄정도가 일반 금속 구조물에 비해 상대적으로 크므로 손상 전후 신호진폭의 크기만을 비교하여 손상을 예측하는 방법은 손상 판단에 오류를 야기할 수 있는 여지가 있다. 따라서 복합적층 구조에서의 정확한 충격손상 예측을 위해서는 신호감쇄의 영향을 덜 받는 신호의 분석 방법이 필요하고 손상 전후 신호특성을 정량적으로 구분할 수 여는 인자의 선택이 필요하다. 본 연구에서는 구조물의 경계조건에 따른 신호특성 변화의 영향을 줄이기 위해 충격손상 발생후 선행적으로 전파되는 선행파(leading wave)의 특성변화를 신호처리에 이용하였으며, 웨이블릿 변환을 이용하여 신호를 분해하였다. 최종적으로 복합적층판의 저속충격 시험에서 압전 센서로 취득된 충간분리 신호를 처리하였으며, 분해된 웨이블릿 고주파 세부성분 사이의 점유율 분포를 이용하여 복합적층판의 손상을 판단하기 위한 신호처리 방법을 제시하였다.
한국어에서 복합명사는 명사간 결합이 자유롭고, 단위명사로 띄어쓰는 것을 원칙으로 하나 붙여써도 무방하다. 따라서, 정보검색분야, 기계번역분야에서 복합명사의 정확한 분해는 시스템의 성능에 많은 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 ETRI의 태깅된 코퍼스로부터 추출한 복합명사를 역방향 분해 알고리즘을 이용하여 단위명사로 분해한다. 분해되지 않은 3119개의 복합명사에 대해 실험한 결과 약 96.6%의 정확도를 얻었다. 또한, 미등록이나 접사에 대한 처리에도 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있었다.
한국표면공학회 2011년도 춘계학술대회 및 Fine pattern PCB 표면 처리 기술 워크샵
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pp.67-67
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2011
퍼멀로이의 내식성, 기계적 성질 등을 증가시키기 위해 복합도금을 실시하였다. 실리카 나노분말의 분산특성을 Zeta potential을 이용하여 측정하였으며 알칼리 도금액에서 퍼멀로이-실리카 복합도금을 실시하였다. 실리카 나노분말의 응집을 최소로 하기 위하여 전극의 RPM 변화, 첨가제와 초음파의 복합처리에 따른 변화, 전류 밀도 변화를 살펴보았다.
복합명사의 구성요소로 미등록어, 1음절어, 접사 등이 포함된 경우에 복합명사 분해기의 분해 결과가 분해중의성을 보이게 된다. 특정 복합명사에 대한 분해 결과가 잘못된 것일 경우, 이를 분해 오류로 판단하고, 재처리과정을 통해 교정해야 한다. 본 논문에서는 복합명사의 분해 결과에서 분해 오류에 대하여 각 구성명사의 빈도 정보를 통해서 오류 여부를 판단하고, 적절한 재분해 결과를 제공하여 분해 오류를 교정하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 명사의 띄어쓰기 bigram과 단일명사 정보를 이용하여 복합명사를 분해하는 방법을 제시한다. 붙여쓰기와 띄어쓰기를 모두 허용하는 복합명사의 특징에 따라 띄어쓰기 bigram으로 후보를 선정할 경우, 분해시간과 후보의 수를 크게 줄일 수 있으며, 긴 음절의 복합명사도 bigram의 chain을 통해 빠르게 후보 조합이 가능하다. 분해 후보가 복수일 경우, 명사 간 bigram 확률을 계산하여 최적의 분해 후보를 선정한다.
많은 학습 방법 중에서 비교적 최근에 제시된 강화학습은 동적인 환경에서 뛰어난 학습 능력을 보여주었다. 이런 장점을 바탕으로 강화학습은 학습을 기초로 하는 에이전트 연구에 많이 사용되고 있다. 하지만, 현재까지 연구 결과는 강화학습으로 구축된 에이전트로 해결 할 수 있는 작업의 난이도에 한계가 있음을 보이고 있다. 특히, 복수의 부분 작업으로 구성되어 있는 복합 작업을 처리할 경우에 기존의 강화학습 방법은 문제 해결에 한계를 보여주고 있다. 본 논문에서는 복수의 부분 작업으로 구성된 복합 작업이 왜 처리하기 힘든가를 분석하고, 이런 문제를 처리할 수 있는 방안을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 EQ-Learning은 강화학습 방법의 대표적인 Q-Learning을 개량하고 기존의 문제를 해결한다. 이 방법은 각각의 부분 작업 해결 방안을 학습시키고 그 학습 결과들의 적절한 적용 순서를 찾아내 복합 작업을 해결한다. EQ-Learning의 타당성을 검증하기 위해 격자 공간에서 복수의 부분작업으로 구성된 미로 문제를 통하여 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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