• Korean Chemical Engineering Research
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• 제59권1호
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• pp.21-34
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• 2021

본 연구에서는 Chitosan nanoparticles (CNPs) 와 Lactococcus lactis (L. lac.) 를 흡착제로 사용하여 phthalates의 흡착 실험을 진행하였다. CNPs는 Tripolyphospate (TPP)와의 가교 결합을 통하여 제조되었으며, 제조과정 중에 L. lac.의 도입을 통하여 L. lac.-CNPs를 제조하였다. 모든 흡착제는 Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR)을 사용하여 특성을 측정하여 다양한 작용기의 존재를 확인하였다. Adsorption isotherm 과 adsorption kinetic 을 통하여 CNPs, L. lac. 및 L. lac.-CNPs 의 흡착 거동 및 메커니즘을 확인하였다. 모든 입자에 대하여 DBP 및 DEP 의 흡착 거동은 Langmuir adsorption isotherm model 보다는 Freundlich adsorption isotherm model 에 적합하였으며, 이는 입자의 표면이 이질적 (heterogeneous) 라는 것을 의미한다. 흡착 메커니즘은 Pseudo-1st-order model 보다는 Pseudo-2nd-order model 에 적합하였으며, 이는 DBP 및 DEP 의 흡착이 입자 표면의 다양한 작용기들에 의하여 물리적 흡착보다는 정전기적 인력과 수소 결합 등에 의한 화학적 흡착이 지배적임을 나타낸다. 최종적으로, 쉽고 빠른 방법으로 CNPs 및 L. lac-CNPs 의 제조가 가능하며, 유기성 오염 물질을 효과적으로 제거할 수 있는 저비용의 흡착제로서 사용할 수 있음을 확인하였다.

• 접착 및 계면
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• 제24권3호
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• pp.100-104
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• 2023

본 Van der Waals heterostructure 기반의 트랜지스터의 경우 표면에 불포화 결함(dangling bond) 없이 Van der Waals 힘으로만 결합되어 있어 우수한 전자특성을 보이기 때문에 최근 많이 연구되고 있다. 하지만, 트랜지스터에 사용되는 2차원 물질들은 대부분 스카치테이프(mechanical exfoliation) 방법을 기반으로 하는 기초 연구에 머물러 있다. 그렇기 때문에 이를 발전시키기 위해 반데르발스 수직이종접합 전계효과 트랜지스터를 제작하는 데 사용되는 모든 소재를 CVD (chemical vapor deposition)에서 성장된 소재를 사용하였다. 전극으로는 CVD로 성장된 그래핀을 포토리소그래피 공정을 통해 패터닝하여 사용하였으며, CVD로 성장된 MoSe₂를 픽업/전사하는 방식으로, 둘 사이의 반데르발스 이종접합 전계효과 트랜지스터를 제작하였다. 본 연구에서는 이를 통해 제작된 소자의 특성을 보았으며 MoSe₂의 결함 유무에 따라 트랜지스터의 특성에 변화가 있음을 확인하였다.

• Composites Research
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• 제37권4호
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• pp.337-342
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• 2024

열경화성 복합재료는 높은 기계적 강도와 열적 특성을 가지고 있기 때문에 모빌리티나 구조물 등에 적용된다. 열경화성 복합재료는 재활용이나 재가공이 어렵기 때문에 이에 대한 해결책으로 비트리머를 도입하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 구조용 에폭시를 재가공 및 자가치유를 진행하기 위하여 이황화 결합을 포함한 에폭시를 합성하여 첨가하였다. 이황화물 에폭시가 첨가됨에 따라 인장 강도와 Young's modulus가 감소하였고, 인장 신율이 증가하는 경향을 보였다. 인장 시험 후 파단면을 분석한 결과 이황화물 에폭시를 첨가함에 따라 연성 재료의 특징을 가지는 것을 관찰할 수 있었다. 이황화물 에폭시의 구조가 알킬 사슬을 주로하고, 이황화 결합에서 결합의 교환이 발생하는 것에 의한 영향으로 예상된다. 이황화물 에폭시가 첨가됨에 따라 재가공을 통하여 자가치유가 일어나는 것을 확인할 수 있었다. 이황화물 에폭시의 함량이 17 wt% 이하에서는 재가공이 불가능하였지만, 0.25 wt% 이상의 함량에서는 4회 이상까지 가능하였다. 이러한 연구를 통하여 구조용 복합재료의 수명 연장이나 재가공을 통하여 재활용의 가능성을 높이는데 기여할 것으로 기대된다.

• 공연문화연구
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• 제43호
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• pp.121-143
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• 2021

경남 마산 내서전통민속문화예술보존회의 흐름은 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째인 토대 구축기의 핵심은 본 보존회의 전신인 경남 창원군 내서면 호계리 농악대 활동이다. 호계리 농악대원들은 1960년대 중반부터 1990년대 중반까지 지자체 단위 농악대회에 출전하여 수차례 수상한 바 있다. 1990년대에 들어 마을 사람 수가 줄어들면서 농악대 존립 자체에 위협을 받게 되자, 이곳 농악대원들은 1994년 내서면민으로 회원들을 확대하여 민속문화를 전승하는 보존회를 조직하였다. 두 번째 단계인 내적 성숙기에는 초대 보존회장을 맡은 백종기(1935)를 중심으로 회원들이 <광려산 숯일소리>와 <내서 정자소리>를 복원, 공연하였고, 20여년 간의 활동 끝에, <광려산 숯일소리>가 경남무형문화재 43호로 지정되었다. 세 번째인 외연 확장기의 키워드는 신입회원 확보이다. 농업노동요에 친숙하지 않은 이들의 가입을 유도하기 위해 보존회에서는 농악, 통속민요, 건강 무용 등의 수업을 진행함으로써, 자연스럽게 향토민요를 접할 수 있는 기회를 제공하고 있다. 아울러, 관내 초·중학생 대상 전수교육을 담당할 강사를 늘리고, 학생 수준에 맞는 교육 내용을 마련할 계획이다. 내서전통민속문화예술보존회가 수십 년간 활동을 이어올 수 있었던 원동력은 회원들의 책임감과 전승 종목에 대한 보완 노력이다. 먼저, 보존회 회원들은 소리를 익힌 경로에 따라 현장에서 소리를 익힌 1세대, 공연을 통해 소리를 배운 2세대로 나눌 수 있는데, 1세대 회원들은 호계리에서 나고 자랐거나, 이 마을로 시집온 사람들이다. 2021년 현재 공연 전면에 나서는 이들은 1세대 회원들이지만, 보존회를 실질적으로 이끌어가는 것은 2세대 회원들이다. 이들은 상황에 따른 선소리 구연, 전수학교 강사 활동, 공연 및 연습 일정 조율 등의 역할을 수행하고 있다. 1996년과 1997년에 각각 첫선을 보인 <내서 정자소리>와 <광려산 숯일소리>는 지금까지 수차례 명칭과 내용 변화를 겪었다. 1990년대 <광려산 숯일소리>의 이전 명칭은 <내서 숯꾼놀이>, <내서 숯꾼 일소리>이다. 전체 내용도 처음에는 산신제 거행, 숯굴 만들기, 나무 해오기, 숯굴에 불 붙이기, 숯을 장에 내다 팔기, 뒷풀이 하기로 구성되었으나, 2001년과 2017년에 명칭 및 순서가 바뀌고 새로운 소리도 삽입되었다. <내서 정자소리>의 경우 <광려산 숯일소리>에 비해 변화의 폭이 크다. 처음에는 거름 만드는 과정을 재현한 <내서 초군(草軍)놀이>로 시작했으나, 논농사 전 과정이 중심인 <내서 들일소리>를 거쳐, 2017년 여러 가지 향토민요로 이루어진 <내서 정자소리>가 만들어졌다. 보존회원들은 이미 틀이 갖추어진 프로그램에 안주하지 않고 내부 및 외부의 의견을 받아들여 그들이 전승하고 있는 공연 프로그램을 끊임없이 변화시켜왔다. 각 종목에 대한 수정과 보완 노력은 보존회가 지속될 수 있는 또 하나의 원동력으로 작용했다.

• 전기화학회지
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• 제5권1호
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• pp.30-38
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• 2002

탄화수소가스를 고온$(1000^{\circ}C)$에서 열분해 하여 고상화하는 기상 열분해법을 사용하여 저결정질 탄소재를 제조하고 같은 방법으로 붕소를 첨가한 저결정질 탄소재$C_{l-x}B_x(x=0.05,\;0.10,\;0.20)$를 제조하여, 리튬 이온 이차전지의 부극으로서의 전기화학적 특성을 조사하였다. 시료 대 PVDF를 95:5의 무게비로 첨가한 경우, 붕소를 첨가하지 않은 저 결정질 탄소재(x=0.00)는 초기 방전용량 374mAh/g을 나타내었으며, 제 2싸이클부터는 싸이클 성능이 비교적 우수하여 제 10싸이클에서 258mAh/g의 방전용량을 나타내었다. 시료 대 PVDF를 95:5의 무게비로 첨가한 경우, $C_{1-x}B_x(x=0.00,\;0.05,\;0.10\;0.20)$ 시료들 중에서 x=0.05 조성의 시료는 가장 큰 초기 방전용량 860mAh/g을 나타내었으며, 10번째 싸이클에서 181mAh/g의 방전용량을 나타내었다. 제 2싸이클부터 싸이클 성능은 모두가 비슷하게 나타났다 초기방전 용량(PVDF $10wt.\%$ 사용시, 853mAh/g), 싸이클 성능, 방전용량(PVDF $10wt.\%$사용시 10번째 싸이클에서 400mAh/g)면에서 $C_{0.90}B_{0.10}$ 시료가 리튬이온 이차전지의 부극으로서의 가장 우수한 전기화학적 특성을 나타내었다. 합성한 탄소에 NMP를 용매로 한 액상 혼합 바인더(PVDF)를 90:10의 무게비로 첨가한 경우가 95:5의 무게비로 첨가한 경우보다 대체로 모든 조성에서 충$\cdot$방전용량이 크게 나타났다. 붕소가 첨가되어 덜 disordered된 구조가 됨으로써 1.25V보다 낮은 전압 부분에서 평탄구역이 증가하는 것으로 판단된다. 붕소가 첨가된 경우 충$\cdot$방전용량이 제 2싸이클에서부터 급격히 감소하였는데, 이는 첨가된 붕소가 제 1싸이클에서 삽입되는 Li과 일부는 강하게 결합하여 추출이 안되고 일부만이 다시 가역적으로 추출$\cdot$삽입되기 때문으로 생각된다. 붕소 첨가에 의한 충$\cdot$방전용량의 증가는, 붕소가 electron acceptor로 작용하여 삽입된 Li와 붕소-탄소 host 사이의 결합 강도를 증가시킴으로써 붕소치환 된 탄소에서 Li의 전위를 상승시키기 때문에 일어난다고 사려된다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제23권6호
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• pp.711-722
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• 2011

횡보강근이 적게 포함된 보통강도 철근콘크리트 보-기둥 접합부에서 강섬유의 보강효과에 관한 실험적 연구를 진행하였다. 이를 규명하기 위해 총 10개의 접합부 실험체를 제작하였으며, 접합부 횡보강근량과 강섬유 혼입률($V_f$ = 0%, 1%, 1.5%)을 주요변수로 실험하였다. 실험은 총 19싸이클의 반복주기하중의 형태로 가력되었으며 각 싸이클의 반복회수는 2싸이클씩 준정적 지진하중의 형태로 적용되었다. 실험 결과를 통해 보통 강도 철근콘크리트 보-기둥 접합부에 강섬유를 보강함으로써 횡보강근 감소에 따른 피해정도를 어느 정도 줄일 수 있다는 결론을 얻었고, 또한 강섬유 보강으로 접합부 전단강도를 증가시킬 수 있고 동시에 에너지소산능력을 향상시킬 수 있다는 결론을 도출하였다. 보다 정량적인 평가를 위해 이 연구의 시험체들과 기존의 보-기둥 접합부 RC 시험체들에서 측정된 최대 접합부 전단강도값과 ACI 352R-02의 설계기준식, Jiuru et al.의 제안식, 그리고 Kim et al.의 제안식을 비교 분석하였다. 이러한 분석 결과 Jiuru et al.의 전단강도 제안식이 실험 결과를 과대평가하는데 반해 Kim et al.의 전단강도 제안식은 모든 시험체에 대해 안정적인 결과와 적은 오차범위를 나타내었다. 따라서, 이 연구를 바탕으로 해서 적절한 접합부 배근상세와 함께 강섬유 보강 철근콘크리트 보-기둥 접합부에 대한 추가적인 연구가 진행된다면, 횡보강근의 감소를 통한 시공의 어려움 해소 및 내진성능의 향상이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제21권4호
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• pp.384-391
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• 2019

최근 강우시 수계로 유출되는 비점오염물질로 인한 수질오염의 문제를 해결하고자 저영향개발(Low Impact development, LID)을 적용하고 있다. LID 시설 중 침투도랑 (Infiltration trench, IT) 과 침투화분 (Infiltration Planter, IP) 은 높은 침투율 및 침강지를 통한 오염물질 제거와 식생을 통한 영양염류 저감효율이 높다. 따라서 본 과제에서는 장기간 모니터링을 통한 침투도랑(IT)과 침투화분(IP)의 영양염류 오염물질 제거효율에 대해 분석하였다. 침투도랑(IT)과 침투화분(IP) 두 시설 모두 TSS 약 84%, TP 약 76%이상으로 제거효율이 높은것으로 나타났는데 이는 인의 화합물과 퇴적물간의 이온교환으로 인한 것으로 나타났다. 질소의 경우 침투화분시설(IP)의 제거효율이 침투도랑(IT)에 비해 약 28% 높은것으로 분석되었다. 이는 침투도랑(IT) 내 여재와 침강지에서의 침전을 통한 입자성 질소를 제거하는데 효과적이었으며, 암모늄질소(NH₄-N)와 아질산염 질소(NO₂-N)의 감소 및 질소(NO₃-N)의 증가는 질산화 및 탈질산화로 인한것으로 나타났다. 침투도랑(IT 모니터링 이벤트 중 강우강도가 11mm/hr로 강한 강우사상에서의 TN 및 TP의 저감효율은 각 34% 및 55%로 저감효율이 낮았으나, 5mm이하의 강우강도에서의 저감효율은 약 100%로 높은것으로 분석됬다. 반면 침투화분시설(IP)은 최대 강우강도 27mm/hr에서도 TN 및 TP의 저감효율은 97%이상으로 높은것으로 나타났다. 두 시설 모두 영양염류의 제거효율은 좋은것으로 나타났으나, 시설용량 및 HRT가 높고 시설 내 식생이 적용된 침투화분시설(IP)이 영양염류 제거효율이 더 높은것으로 분석되었다.

• 경제분석
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• 제26권1호
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• pp.84-132
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• 2020

중앙은행은 수익률곡선을 바탕으로 미래 수익률에 대한 시장의 기대를 추론한다. 통화 정책의 유효성 제고를 위하여, 시장이 예상하는 미래 수익률의 움직임을 정확히 파악할 필요가 있기 때문이다. 이에 따라 그동안 수익률곡선과 시장기대를 정확하게 추정하기 위한 다양한 모형들이 활용되었다. 이와 함께 채권시장의 발달로 채권시장과 거시경제간의 상호 연관성이 높아지면서 수익률 곡선에 영향을 미치는 거시변수가 무엇인지 파악하는 것이 매우 중요해졌다. 그러나 수익률 결정요인에 관한 다양한 이론이 있는 만큼 그동안의 선행연구에서는 수익률곡선 추정 모형에 포함되는 거시변수들이 서로 달랐다. 이는 수익률곡선을 추정하는 데 있어 어떤 변수를 포함한 모형이 바람직한가에 관한 문제, 즉 모형 불확실성이 존재한다는 것을 의미한다. 이러한 상황에서 본 연구는 수익률곡선과 미래 수익률에 대한 시장기대를 정교하게 추정하기 위해 동태적 Nelson-Siegel 모형에 베이지안 변수선택 방법을 적용하였다. 베이지안 변수선택은 모형에 포함되는 중요한 변수를 선험적으로 결정하는 데 따르는 문제들을 완화하고 모형 불확실성을 추정에 효율적으로 반영하는 포괄적인 방법이라는 점에서 바람직한 추정방법이 될 수 있다. 베이지안 변수선택 모형과 선행연구의 모형들을 비교한 결과 모형에 어떤 거시변수를 포함하느냐에 따라 도출되는 미래 수익률에 대한 시장기대가 상당히 다르게 나타났다. 이는 모형 불확실성이 추정결과에 큰 영향을 미치며 이를 추정에 반영하는 것이 타당하다는 것을 의미한다. 베이지안 변수선택 모형의 예측력이 선행연구의 다른 모형들보다 우월한 것으로 나타난 점도 이를 뒷받침한다. 따라서 모형 불확실성이 추정에 영향을 미치는 상황에서 수익률곡선과 시장기대 추정의 정확성 제고를 위해 베이지안 변수선택 모형을 활용하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.161-177
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• 2014

기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.