• Title/Summary/Keyword: 우수이용

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태양전지 적용을 위한 실리콘 표면 passivation 방법과 그 특성 분석에 대한 연구

  • Kim, Bong-Gi;Gong, Dae-Yeong;Park, Seung-Man;Lee, Jun-Sin
    • Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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    • 2010.02a
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    • pp.154-154
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    • 2010
  • 표면 passivation 효과향상 기술은 고효율의 결정질 실리콘 태양 전지를 제작하는데 필수적 요소이다. passivation을 통해서 전자와 전공의 재결합 속도를 낮출 수 있어 $V_{oc}$가 상승하고, 전류 값 증가를 통하여 효율 향상의 결과를 얻을 수 있기 때문이다. passivation을 위해서 다양한 각도로 접근하였다. 첫째는 $SiN_x$를 이용한 passivation효과 실험 둘째는 plasma 분위기에서 $N_2O$를 이용한 passivation효과 실험 그리고 마지막으로 RTO를 이용한 passivation 효과를 실험하였다. 첫 번째 실험은 PECVD를 이용하여 $SiN_x$를 증착한 후 굴절률 1.9 2.66으로 가변 한 결과 $SiN_x$ n=2.66에서 $D_{it}=8.82{\times}10^9$ [$cm^{-2}eV^{-1}$]로 우수한 passivation 효과를 얻을 수 있었다. 두 번째 실험에서는 PECVD를 이용해서 $N_2O$ treatment 후 SiON 증착한 샘플을 이용하여 시간 가변에 따른 passivation 효과를 확인하였다. 그 결과 $N_2O$ 50sccm, 100mTorr, 20W, $400^{\circ}C$ 8min 조건에서 가장 우수한 passivation 효과를 관찰할 수 있었다. 마지막 실험은 RTP를 이용하여 $SiO_2$ 박막에 대한 온도, 시간에 따른 passivation효과를 확인하였다. 그 결과 $O_2$ 3L/min $800^{\circ}C$ 2~3nm 3min 공정에서 lifetime이 220us(n형)의 결과를 얻을 수 있었다. 상기 세 실험결과를 태양전지제작에 응용한다면 고효율의 태양전지 제작이 가능할 것으로 사료된다.

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오리의 인공수정

  • Park, Yong-U
    • Monthly Duck's Village
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    • s.56
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    • pp.54-56
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    • 2008
  • 오리 종란을 수집하기 위해서 이용하는 가장 보편적인 사육 방법은 암.수를 일정한 비율로 합사하는 것으로 자연교미를 이용하는 것이다. 그러나 우수한 종오리나 특정 합성종오리(종간 혹은 속간 잡종)를 생산하기 위해서는 인위적인 인공수정기술을 이용하여 계획교배를 하여야 하며, 이를 위해서 선발된 오리들은 케이지 사육을 하여야 한다. 오리 인공수정기술이 닭의 인공수정기술과는 숫오리의 정액 채취기술에서만 차이가 있고 다른 부분에서는 매우 유사하므로 정액채취부분을 중심으로 설명을 하고자 한다.

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레미콘에 의한 사방댐 시공방안

  • 한국레미콘공업협회
    • 레미콘
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    • no.12 s.10
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    • pp.85-87
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    • 1986
  • 다음 자료는 산림청이 11월 12일 개최한 제17회 전국 사방실무세미나에서 경기도치산사업소 여재만씨가 개발, 발표한 내용이다. 「레미콘을 이용한 사방댐시공법」은 깬돌, 자갈, 잡석 등을 이용한 종래의 사방사업 시행때에 인력, 자재 확보난 등의 어려움을 해소하고 공기단축과 사업비를 절감할 수 있는 효과적인 방안으로 평가받고 있다. 새로 개발된 「레미콘을 이용한 사방댐시공법 」은 산림청에서 87년도 최우수 과제로 선정되어 전국적으로 확대 실시할 계획이다.

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증숙면식 쌀국수의 제조기술 개발

  • 김의형;정대영;송민수;박양균
    • Proceedings of the Korean Society of Postharvest Science and Technology of Agricultural Products Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.169-169
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    • 2003
  • 쌀의 영양적 가치는 쌀의 전분은 뇌의 활동을 돕고 비만과 당뇨병을 예방하는데 효과적이다. 쌀은 비록 단백질 함량과 필수 아미노산 함량은 낮지만 그 질만큼은 모든 곡류중에서 가장 우수한 단백질 자원을 갖고 있어 콜레스테롤 저하와 혈압조절, 암예방 등에 효과가 있다. 이밖에도 쌀에는 엽산을 포함한 비타민 B군은 물론 비타민 E, 마그네슘 등이 풍부하다. 비타민 E 등은 강력한 항산화작용를 하기 때문에 노화 방지에 효과가 있다. 이와 같은 영양적 가치에도 불구하고 1990년대에 들어서면서 식생활의 서구화, 고급화 물결로 인해 국민 1인당 쌀 소비량은 감소추이를 나타내고 수입에 의존하는 밀가루 소비량은 지속적으로 증가하고 있다. 쌀 생산량의 95% 이상이 밥으로 소비되고 있고 그밖에 여러 가지 가공방법에 따라 주식이외의 가공식품이 개발, 이용되고 있으나 그 비율은 아직 미미한 실정이므로 쌀의 소비를 보다 적극적으로 촉진하기 위해서는 쌀을 하나의 가공 이용 원료로서 인식하는 발상의 전환이 요구된다. 이에 따라 쌀의 지속적인 수요창출과 간편성을 고려하여 밥 대신 간편하게 식사대용으로 많이 이용되고 있는 국수류에 이용하고자 하였다. 증숙면은 압출식 증숙면 제조시설만 있으면 연속 공정이 가능하고 생산된 면을 포장하면 곧바로 상품의 되며 소비자가 식용할 때 제품의 식감이 우수하다는 장점이 있다. 밀가루에는 글루텐이 12%정도 함유되어 있어 반죽이 만들어지고 이를 이용하여 제면이 가능하나 쌀만으로는 면을 만들기 어렵기 때문에 일반적으로 쌀가루에 밀가루를 혼합하여 건면을 제조한다. 증숙면식 쌀 국수를 만들기 위해서는 쌀가루와 밀가루의 혼합후 물성개량제의 첨가가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 식품첨가물로 사용되는 성분중에 글루텐, 곤약, 유화유지를 적절히 배합 사용하여 증숙식 쌀국수를 만들고, 유통후 소비자에 의해 식용될 때에 적절한 물성을 유지할 수 있도록 하여, 최적의 상품성을 지닌 쌀 국수를 제조하고자 하였다. 먼저 예비실험을 통해 쌀가루와 밀가루의 혼합비는 70:30이 가장 우수하였다. 여기에 물성개량제로 글루텐(l%,2%,3%), 곤약(0.5%,1%,2%), 유화유지(1%,2%,3%) 비율을 각각 달리하여 쌀가루에 첨가하여 증숙면식 쌀 국수를 제조한 후 관능적인 특성과 기계적 특성을 비교, 검토하였다. 글루텐은 외관은 좋지 않으나 텍스쳐 면에서 가장 좋게 평가되었고, 곤약은 관능적 특성과 기계적 특성에서 좋게 평가되었고, 유화유지는 텍스쳐 보다는 면의 광택효과와 노화방지에서 좋게 평가되었다.

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International Patent Classificaton Using Latent Semantic Indexing (잠재 의미 색인 기법을 이용한 국제 특허 분류)

  • Jin, Hoon-Tae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.1294-1297
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    • 2013
  • 본 논문은 기계학습을 통하여 특허문서를 국제 특허 분류(IPC) 기준에 따라 자동으로 분류하는 시스템에 관한 연구로 잠재 의미 색인 기법을 이용하여 분류의 성능을 높일 수 있는 방법을 제안하기 위한 연구이다. 종래 특허문서에 관한 IPC 자동 분류에 관한 연구가 단어 매칭 방식의 색인 기법에 의존해서 이루어진바가 있으나, 현대 기술용어의 발생 속도와 다양성 등을 고려할 때 특허문서들 간의 관련성을 분석하는데 있어서는 단어 자체의 빈도 보다는 용어의 개념에 의한 접근이 보다 효과적일 것이라 판단하여 잠재 의미 색인(LSI) 기법에 의한 분류에 관한 연구를 하게 된 것이다. 실험은 단어 매칭 방식의 색인 기법의 대표적인 자질선택 방법인 정보획득량(IG)과 카이제곱 통계량(CHI)을 이용했을 때의 성능과 잠재 의미 색인 방법을 이용했을 때의 성능을 SVM, kNN 및 Naive Bayes 분류기를 사용하여 분석하고, 그중 가장 성능이 우수하게 나오는 SVM을 사용하여 잠재 의미 색인에서 명사가 해당 용어의 개념적 의미 구조를 구축하는데 기여하는 정도가 어느 정도인지 평가함과 아울러, LSI 기법 이용시 최적의 성능을 나타내는 특이값의 범위를 실험을 통해 비교 분석 하였다. 분석결과 LSI 기법이 단어 매칭 기법(IG, CHI)에 비해 우수한 성능을 보였으며, SVM, Naive Bayes 분류기는 단어 매칭 기법에서는 비슷한 수준을 보였으나, LSI 기법에서는 SVM의 성능이 월등이 우수한 것으로 나왔다. 또한, SVM은 LSI 기법에서 약 3%의 성능 향상을 보였지만 Naive Bayes는 오히려 20%의 성능 저하를 보였다. LSI 기법에서 명사가 잠재적 의미 구조에 미치는 영향은 모든 단어들을 내용어로 한 경우 보다 약 10% 더 향상된 결과를 보여주었고, 특이값의 범위에 따른 성능 분석에 있어서는 30% 수준에 Rank 되는 범위에서 가장 높은 성능의 결과가 나왔다.