• 한국진공학회지
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• 제17권3호
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• pp.215-219
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• 2008

실리콘 웨이퍼 위에 Plasma Enhanced Chemical Vapor Deposition (PECVD) 방법으로 증착 된 SiNx 박막의 수소 함량을 측정하였다. 제작된 SiNx 박막은 Fourier Transform Infrared Spectroscopy (FT-IR) 사용하여 박막의 수소함량과 결합상태를 확인하였으며, Atomic Force Microscopy (AFM) 측정을 통하여 박막의 표면 거칠기를 비교, 시료의 조성비 평가를 위하여 Rutherford Backscattering Spectrometry (RBS)을 사용하였다. 또한 SiNx박막의 조성확인을 위하여 Photoluminescence(PL)를 이용하여 FT-IR spectrum의 결과와 비교 해석하였다. FT-IR에서 NH의 수소함량(at%)이 0.92 %에서 0.64 %로 낮아질 수록 AFM을 이용한 표면 거칠기는 12.8 $\AA$에서 10.8 $\AA$로 낮아지고, Si양이 상대적으로 많아지는 것을 PL에서 확인하였으며, RBS에서도 시뮬레이션을 통해 비슷한 결과를 얻을 수 있었는데, 이는 FT-IR을 사용함으로써 SiNx 박막의 수소 함량의 측정이 가능하다는 것을 보여주므로 단위공정에서 신속하게 SiNx 박막 분석이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국염색가공학회지
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• 제15권4호
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• pp.17-23
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• 2003

Fourier transform infrared spectroscopy(FT-IR) was used to characterize the intermolecular ester crosslinkages in cotton cellulose. The FT-IR data show that the band of the ester carbonyl group can be separated from overlapping carboxyl/carbonyl band by converting carboxyl group to carboxylate. When esterification occurs between a polycarboxylic acid and cotton cellulose, the carbonyl groups retained in the cotton exist in three forms; ester, carboxyl, and carboxylate anion. The FT-IR data were also correlated to the durable press rating result obtained. The appearance of BTCA-finished durable press silk/cotton fabrics were improved.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제25권10호
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• pp.1461-1462
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• 2004

• 분석과학
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• 제12권6호
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• pp.509-514
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• 1999

Titanium(IV) isoproxide에 유기첨가제로 아세트산을 첨가하여 단일성분계인 치환된 titanium(IV) isoproxide를 합성한다. 합성된 titanium 착화합물은 세가지 형태로 된 5배위 및 6배위의 구조로 존재함을 FT-IR, $^1H$ 및 $^{13}C$ NMR 그리고 UV-Vis 스펙트라로 확인하였다. 이 착물에 대한 가수분해 반응을 $^1H$-NMR spectroscopy를 이용해 관찰하였고 FT-IR spectroscopy로 가수분해 및 건조시킨 후의 구조 변화를 관찰하여 보았으며 리간드의 존재 유무도 살펴보았다.

• 접착 및 계면
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• 제13권2호
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• pp.85-88
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• 2012

In this paper, the curing reaction of UF resins was investigated by a real time FT-IR method. The curing temperature range of the UF resin was $25{\sim}200^{\circ}C$. It was found that the reactions of UF resin at different temperatures resultedin resins with different cross-linked structures. A real time FT-IR spectroscopy can be considered as a good routine analytical tool for following the progress of UF resin curing.

• 한국결정성장학회지
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• 제13권1호
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• pp.41-45
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• 2003

FT-IR은 보석을 감별하고 연구하는데 있어서 아주 유용한 장비이다. 그러므로 본 연구에서는 FT-IR을 이용하여 자수정. 황수정, 백수정 그리고 비취를 감별하는 데에 중점을 두었다 FT-IR은 자수정, 황수정과 백수정의 천연과 합성의 진위를 가리는데 매우 효과적이었으며, 천연 비취(A-Jade)와 왁스가 주입된 비취, 폴리머가 주입된 비취(B-Jade)를 식별하는 데 매우 유용하였다. 이러한 기술은 처리와 합성에 의해 새롭게 변화되어 나타나는 보석의 감별에 있어, 결정적으로 도움이 될 것이다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2005년도 하계학술발표회
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• pp.142-143
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• 2005

• 한국식품과학회지
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• 제47권1호
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• pp.20-26
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• 2015

본 연구에서는 상업용 곶감의 꽃받침과 종자를 이용하여 대사체 수준에서의 원산지와 품종 식별 체계를 확립하였다. 실험에 이용된 곶감 시료는 국내산 곶감 함안수시(Hamansusi), 예천고종시(Yecheongojongsi), 산청단성시(Sancheongdanseongsi), 그리고 논산월하시(Nonsanwalhasi) 4개 품종과 국내에서 판매되고 있는 중국산 곶감 2개 종류의 꽃받침과 종자를 사용하였으며, 꽃받침과 종자 시료의 전세포 추출물로부터 FT-IR 스펙트럼 데이터를 기반으로 다변량 통계분석(PCA, PLS-DA)을 실시하였다. 이 결과 국내산 곶감 4품종과 중국산 곶감 2종류가 두 그룹으로 확연히 나뉘어지는 것을 확인할 수 있었다. 상업용 곶감의 꽃받침을 PLS regression을 실시한 결과 국내산과 중국산 곶감을 100% 예측할 수 있었다. 또한 곶감 종자를 이용하여 품종 식별한 결과 각 4개의 그룹으로 나뉘어지는 것을 확인할 수 있었으며, PLS regression을 실시한 결과 약 86%의 정확도로 품종 식별이 가능함을 알 수 있었다. FT-IR 스펙트럼 분석의 간편성과 신속성을 고려할 때, 본 연구 결과는 상업용 곶감에 대한 원산지나 품종 식별의 신속한 수단으로 활용할 수 있을 것으로 예상된다. 더 나아가 본 기술을 이용하여 다른 농산물의 원산지 또는 품종 식별 수단으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제27권6호
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• pp.695-703
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• 2015

콘크리트용 화학혼화제의 인수검사 시험법에 대한 국내외 기준을 살펴보고, 한국도로공사에서 활용 중인 고형분량을 대상으로 다자비교시험에 의한 통계분석을 통하여 시험법의 신뢰성을 검증하였다. 또한 FT-IR을 활용하여 다성분 조성 화학혼화제의 기기분석 효용성을 검증하였다. 시험결과의 이상치를 검정하는 Cochran, Grubbs 및 Dickson의 Q 검정을 실시하였으며, KS A ISO 5725-2의 절차에 따른 재현표준편차 및 반복표준편차는 각각 0.25 및 0.09%으로 나타나 시험방법의 신뢰성을 확인할 수 있었다. 또한 혼화제 시료상태에 따라 FT-IR 특성피크가 큰 차이를 나타내므로 건조시료에 의한 관리가 필요하였으나, 2종 이상 원료가 포함된 다성분 혼화제의 FT-IR 특성피크는 큰 차이가 없어 기기분석의 효용성을 확인할 수 없었다.

• 농업과학연구
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• 제50권4호
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• pp.675-696
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• 2023

Terpenoids, also referred to as terpenes, are a large family of naturally occurring chemical compounds present in the essential oils extracted from medicinal plants. In this study, a nondestructive methodology was created by combining ATR-FT-IR (attenuated total reflectance-Fourier transform infrared), and Raman spectroscopy for the terpenoids assessment in medicinal plants essential oils from ten different geographical locations. Partial least squares regression (PLSR) and support vector regression (SVR) were used as machine learning methodologies. However, a deep learning based model called as one-dimensional convolutional neural network (1D CNN) were also developed for models comparison. With a correlation coefficient (R²) of 0.999 and a lowest RMSEP (root mean squared error of prediction) of 0.006% for the prediction datasets, the SVR model created for FT-IR spectral data outperformed both the PLSR and 1 D CNN models. On the other hand, for the classification of essential oils derived from plants collected from various geographical regions, the created SVM (support vector machine) classification model for Raman spectroscopic data obtained an overall classification accuracy of 0.997% which was superior than the FT-IR (0.986%) data. Based on the results we propose that FT-IR spectroscopy, when coupled with the SVR model, has a significant potential for the non-destructive identification of terpenoids in essential oils compared with destructive chemical analysis methods.