• Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
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• 1995.09a
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• pp.23-38
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• 1995

고분자막에 의한 기체분리는 심냉분리법, 흡수법, 흡착법등에 비하여 에너지가 절약되며 장치가 간결하고 운전비용이 낮은 이점 때문에 여러가지 기체혼합물에 대하여 여러가지 목적으로 응용되기에 이르렀다. O$_{2}$/N$_{2}$ 분리막으로 요구되는 기본특성은 1) 높은 O$_{2}$ 투과성 2) 높은 O$_{2}$ 선택성 3) 막 형성에 충분한 기계적 강도 4) 열, 화학적으로 안정성이 있어야 한다. 그런데 투과계수 P$_{O_(2)}$와 투과선택도 P$_{O_(2)}$/P$_{N_(2)}$ 관계 Fig.2 에서 보는 바와 샅이 대체로 투과선택성은 상반관계에 있어서 polyimide는 높은 선택성을 나타내고 기계적 강도가 좋고 높은 열에 대하여 안정하기 때문에 일단 막재료로 양호한 조건을 갖추고 있으나 투과계수가 크지 않아 선택도를 크게 감소시키지 않으면서 투과계수를 향성시키려는 노력이 경주되고 있다. 따라서 polyimide의 화학구조와 투과계수, 투과선택도의 관계를 고찰하는 것은 대단히 중요하다. 특히 최근에는 polyimide의 화학구조를 계통적으로 변화 시켜가면서 구조와 투과특성을 고찰한 연구가 많으며, 이러한 연구를 총망라하여 화학구조와 투과특성을 고찰한 훌륭한 총설들이 발표되어왔다. Fig.3에는 지금까지 연구된 중요한 polyimide를 형성하는 dianhydride와 diamine의 구조식을 표시하였으며 이들 구조의 변화에 의하여 기체투과계수와 투과선택도가 어떤 영향을 받는지 고찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1301-1304
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• 2022

최근 인공지능 신경망에 대한 활발한 연구를 바탕으로 다양한 분야에서의 적용에 대해 많은 시도들이 이루어지고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 화학 문서에서 화학 구조를 인식하는 문제 또한 딥러닝을 이용하여 해결하려는 시도들이 생겨나고 있다. 본 논문에서는 화학 문서에서 화학 구조를 인식하는 모델을 학습시키기 위한 합성 데이터셋을 제안하였다. 문서의 구조를 이용하여 정교하게 화학 구조들을 문서에 합성하여 데이터셋을 생성하였고, 이를 최신 딥러닝 모델 중 하나인 Mask R-CNN[7]에 학습시켜 제안한 데이터셋을 이용하여 문서에서 화학 구조를 인식할 수 있음을 보였다.

• Korean Journal of Labor Studies
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• v.14 no.2
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• pp.377-413
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• 2008

세계 경제의 환경 변화로 제조업 부문은 경쟁 압력과 함께 구조조정 압력에 직면하고 있다. 특히, 석유화학 산업은 대표적인 장치산업이란 특징으로 인해 중국과 중동의 대규모 신규 설비투자가 한국 석유화학 산업에 커다란 구조조정 압력으로 작용하고 있다. 정부가 정책대안의 1순위로 꼽는 인수합병 계획으로 인해 대규모 고용조정과 함께 비정규직 증가가 초래될 가능성이 크다. 석유화학산업의 고용형태는 '핵심-주변'으로 이원화되어 있으며 '구조조정 = 비정규직 증가'로 나타나고 있기 때문이다. 프랑스의 구조조정 대응 사례를 통해 정부의 능동적 개입과 노조의 적극적 대안 추구 노력이 구조조정에 따른 고용 문제의 해결책을 마련해 낼 수 있음을 알 수 있다. 정부는 석유화학산업의 당면 과제인 산업 내 양극화를 극복하고 산업연관체계를 재구축하기 위한 능동적 역할을 담당해야 한다. 또한 지역차원의 고용안정시스템의 구축을 위해 지방정부의 능동적 역할이 요구된다. 특히, 도급구조로 이원화된 노동력 구조를 극복하기 위해서 건설플랜트노동자를 비롯해 하청구조 하의 다양한 비정규직의 이해를 반영하는 교섭틀 구축이 중요하다. 노동조합은 전체 노동자를 포괄하는 위치에서만 산업정책에 대한 개입력을 높여나갈 수 있다. 사회연대적, 사회운동적 노동조합주의라는 새로운 정체성 하에서만 적극적인 산업재편 개입전략의 토대를 형성할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10b
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• pp.751-753
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• 2003

약물의 화학구조와 약리작용간의 관계는 'Medicinal Chemistry'에서 활발히 연구된다. 이에 도움이 되는 분야로 수많은 약물들에서 사용자가 지정한 구조를 부분구조로 가지는 약물들을 자동으로 빠르게 찾아내는 부분구조검색(Substructure Searching)이 있다. 1950년대부터 연구된 앞의 문제는 NP-Complete이나 미리 인덱스를 두어 성능을 높인 RS3 시스템(http://www.acelrys.com/rs3)이 미국 특허를 받았다. 이 시스템은 화학구조에 대한 설명을 대용량으로 기술하여 이를 RDBMS에 저장하고 검색하는 시스템이다. 하지만 이 시스템은 재현율(Recall)과 정도(Precision)가 매우 낮으므로, 본 논문에서는 새로운 인덱스를 개발하여 재현율과 정도를 향상시킨 기법을 제시한다.

• Journal of KIISE:Databases
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• v.31 no.6
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• pp.641-649
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• 2004

The relationship between chemical structures and biological activities is researched briskly in the area of 'Medicinal Chemistry' At the base of these structure-based drug design tries, medicinal chemists search the existing drugs of similar chemical structure to target drug for the development of a new drug. Therefore, it is such necessary that an automatic system selects drug files that have a set of chemical moieties matching a user-defined query moiety. Substructure searching is the process of identifying a set of chemical moieties that match a specific query moiety. Testing for substructure searching was developed in the late 1950s. In graph theoretical terms, this problem corresponds to determining which graphs in a set are subgraph isomorphic to a specified query moiety. Testing for subgraph isomorphism has been proved, in the general case, to be an NP- complete problem. For the purpose of overcoming this difficulty, there were computational approaches. On the 1990s, a US patent has been granted on an atom-centered indexing scheme, used by the RS3 system; this has the virtue that the indexes generated can be searched by direct text comparison. This system is commercially used(http://www.acelrys.com/rs3). We define the RS3 system's drawback and present a new indexing scheme. The RS3 system treats substructure searching with substring matching by means of expressing chemical structure aspredefined strings. However, it has insufficient 'rerall' and 'precision‘ because it is impossible to index structures uniquely for same atom and same bond. To resolve this problem, we make the minimum-cost- spanning tree for one centered atom and describe a structure with paths per levels. Expressing 2D chemical structure into 1D a string has limit. Therefore, we break 2D chemical structure into 1D structure fragments. We present in this paper a new index technique to improve recall and precision surprisingly.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2012.05a
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• pp.88.2-88.2
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• 2012

활성 물질의 원활한 확산을 위한 경사형 마이크로 기공과 넓은 반응 면적을 제공하는 나노 기공을 동시에 가지는 하이브리드 다공성 구리의 전기화학적 합성법이 보고된 이후, 이를 기능성 전기화학 장치에 활용하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 구리는 일반적으로 전기화학적 비활성 물질이기 때문에 전극 활물질로서 직접 활용되는 것은 극히 제한적이다. 또한, 전해 도금에 의하여 합성되므로 비전도성 기재 위에 형성이 불가능하여, 비전도성 기재가 기본이 되는 장치에 적용하는 것 역시 어렵다. 본 연구에서는 전해 도금법을 기본으로 하여 마이크로-나노 하이브리드 다공성 구조를 가지는 니켈을 전도성 및 비전도성 기재 위에 형성하였다. 전도성 기재 위에 제조된 니켈의 구조는 전반적으로 기존의 다공성 구리와 거의 유사하였으나 마이크로 기공의 밀도와 수지상의 형태에 있어 차이점을 보였다. 비전도성 기재 위에 형성된 니켈의 경우에는 중간 열처리 과정으로 인해 나노 수지상 구조의 다소간의 뭉침이 발견될 뿐 전도성 기재 위에 형성된 니켈과 구조가 동일하였다. 전도성 및 비전도성 기재 위에 형성된 니켈 다공성 구조를 기본을 하여 각각 전기화학적 캐패시터용 전극과 연료전지용 전극을 제작하였고, 기본적인 전기화학 특성을 파악하여 니켈 다공성 구조의 응용 가능성을 타진하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1297-1300
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• 2022

Document layout analysis는 문서 이미지의 구조와 구성요소를 파악하는 기술이다. 기존 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법에는 각 구성 요소를 검출하는 detection 기반 방식이 많으나 이는 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있는 가능성이 낮다는 한계가 존재한다. 특히, 다양한 모양과 크기의 화학 구조를 포함하는 화학 문서 이미지에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 영상분할을 활용하여 화학 구조 문서를 이해하는 연구를 진행하였다. 기존의 블록 단위로 레이블링된 벤치마크와 다르게 객체 단위로 레이블링한 학습 데이터를 가지고 DeepLabv3 구조의 네트워크를 학습하여 화학 문서 이미지를 효과적으로 분할하였다. 객체 단위 레이블링과 영상 분할을 사용한 방식이 문서 이해 및 화학 구조 검출에 준수한 성능을 보이는 것을 확인하였고 이 방식이 다양한 형식의 문서 이미지에 확장될 수 있음을 보였다.

• Journal of the Korean Society of Food Science and Nutrition
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• v.25 no.1
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• pp.76-79
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• 1996

생강나무 (Libdera obtusiloba BL.)의 페놀성 화합물들을 분리하기 위하여 잎고 줄기의 MeOH 엑스로부터 계통 분획한 EtOAc 분획물은 silica gel column chro-matography로 분리하여 2종의 화합물을 얻었다. IR, UV,$^1H-NMR$, $^13C-NMR$ 등의 분석을 행하여 화학구조를 밝힌 결과 이들 화합물의 화학구조는 잎에서 $quer-cetin-3-O-\alpha-L-rhamnopyranoside(quercitrin),$ 줄기에서는 quercetin $3-O-\beta-D-galactoyranoside(hyperoside)로$ 각각 결정하였다. 이 화합물들은 생강나무에서 처음으로 분리하였다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2012.08a
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• pp.182-182
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• 2012

반도체 저차원 구조에서의 독특한 광학적, 전기적 특성이 연구됨에 따라 양자점, 양자선, 양자우물과 같은 공간적으로 구속되어 있는 나노구조 형성에 관한 제작 방법과 그 특성 연구가 많은 관심을 받고 있다. 하지만 Si 또는 GaAs 반도체와 달리 광소자로써 각광받고 있는 질화물 반도체의 경우, 높은 화학적, 물리적 안정성으로 인해, 화학적 에칭에 의한 나노구조 형성이 쉽지 않고, 물리적 에칭의 경우, 표면 결함이 많이 발생되는 문제점이 있어 어려움을 겪고 있다. 최근 본 연구그룹에서는 자체 개발한 고온 HCl 가스를 이용한 화학적 기상 에칭법을 이용하여, 다양한 크기, 모양의 나노구조 형성 및 이를 이용한 다양한 타입의 InGaN 나노구조 제작 및 특성에 대해 연구하였다 (Figure 1). 화학적 기상 에칭법을 이용한 나노구조의 경우, 선택적인 결함구조 제거 및 이종기판 사용에 따른 응력 감소, 광추출 효율을 증가시켜, 우수한 구조적, 광학적 특성을 보여주었고, 에칭 조건에 따른, 피라미드, 막대와 같은 다양한 나노구조를 제작하였다. 뿐만 아니라 이를 기반으로 한 다양한 InGaN 나노구조를 모델을 제시하였는데, 첫번째는 GaN 나노막대 기판 위에 형성된 고품위InGaN 양자우물구조 성장이고, 두 번째는 InGaN 양자우물을 포함하고 있는 나노막대 구조 제작, 세번째는 InGaN/GaN core/shell 구조이다 (Figure 2). 이러한 InGaN 나노구조의 경우 높은 광결정성 및 크게 감소한 내부 전기장 효과, 광방출에 유리한 구조에 기인한 우수한 광특성을 보여주고 있어 광소자로써 응용가능성이 크고, InGaN/GaN core/shell 나노구조의 경우, 나노구조 내부에 단일 InGaN양자점이 형성되어 높은 광추출효율의 양자광소자로써 활용가능성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.187-187
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• 2010

ZnO의 나노 구조는 화학적으로 안정하고 큰 결합에너지를 가지는 성질 때문에 청색 영역에서 작동하는 광전소자의 제작에 대단히 유용하다. ZnO 나노 구조들은 화학 기상 성장법, 기상 에피텍시 성장법, 화학적 용액 성장법과 같은 여러 가지 방법으로 성장하고 있다. 여러 가지 성장방법 중에서도 전기 화학 증착법으로 성장된 ZnO의 나노 구조는 가격이 저렴하고 낮은 온도에서 성장이 가능하며 대면적화를 할 수 있는 장점이 있다. 전기 화학 증착법으로 ZnO을 성장할 때 3개의 전극을 사용하여 성장하였다. ITO 기판을 음극으로 백금 전극을 양극으로 사용하였고 기준 전극은 Ag/AgCl을 사용하였다. Zinc Nitrate의 몰 농도를 변화하면서 ZnO 나노구조를 성장 하였다. 성장한 ZnO 나노구조를 $400^{\circ}C$에서 2 분정도 열처리를 하였다. 성장된 ZnO을 X-선회절장치를 분석하게 되면 (0002) 피크가 $34.35^{\circ}$에서 주되게 나타났다. 주사 전자 현미경상은 Zinc Nitrate의 몰 농도가 낮을 때 성장한 ZnO 는 나노세선 형태로 형성되었음을 보여주었다. Zinc Nitrate의 농도가 높아지게 되면 ZnO 나노구조가 나노 막대 또는 나노 접시 모양으로 변화되었다. 300 K에서 광루미네선스 스펙트럼은 형성된 나노구조가 엑시톤과 관련된 주된 피크가 Zinc Nitrate 농도에 따라 변화하게 되는 것을 알 수 있었다. 이 실험결과는 ZnO 나노구조의 미세구조와 광학적 성질이 Zinc Nitrate의 농도에 영향을 많이 받는 것을 알 수 있었다.