In this work, graphite nanofibers (GNFs) were prepared for using catalyst supports in fuel cells. The GNFs were chemically activated to obtain high surface area and small pore diameter with different potassium hydroxide (KOH) amounts, i.e., 0, 1, 3, 4, and 5 g as an activating agent. And then Pt-Ru was deposited onto activated GNFs (A-GNFs) by chemical reduction method. The characteristics of Pt-Ru catalysts deposited onto A-GNFs were determined by specific surface area and pore size analyzer, X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscopy (TEM), and inductive coupled plasma-mass spectrometer (ICP-MS). The electrochemical properties of Pt-Ru/A-GNFs catalysts were also analyzed by cyclic voltammetry (CV) experiments. From the results, the A-GNFs carbon supports activated with 4 g of KOH (A4g-GNFs) showed that the highest specific surface areas. In addition, the A4g-GNFs led to uniform dispersion of Pt-Ru onto A4g-GNFs, resulting in the enhancement of electrochemical activity of Pt-Ru catalysts.
In this study, we prepared the activated graphite nanofibers (A-GNFs) via chemical activation with KOH reagent. The effect of A-GNFs on the surface and textural properties of Ni-loaded graphite nanofibers (Ni/GNFs) was investigated by X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscope (TEM), and Brunauer-Emmett-Teller (BET). The textural properties of samples were investigated by $N_2$/77K adsorption isotherms. The electrochemical performances were investigated by cyclic voltammetry. As a results, the electrochemical performances of Ni/GNFs were improved with usage of A-GNFs. This could be interpreted by the high specific surface area and large total pore volume of the A-GNFs.
In this work, graphite nanofibers (GNFs) were prepared by ammonia and heat treatment at temperatures up to $1000^{\circ}C$ to improve its $CO_2$ adsorption capacity. The effects of the heat treatment on the textural properties and surface chemistry of the GNFs were investigated by $N_2$ adsorption isotherms, XRD, and elemental analysis. We found that the chemical properties of GNFs were significantly changed after the ammonia treatment. Mainly amine groups were formed on the GNF surfaces such as lactam groups, pyrrole and pyridines. The GNFs treated at $500^{\circ}C$ showed highest $CO_2$ adsorption capacity of 26.9 mg/g at 273 K in this system.
본 연구에서는 화학적으로 활성 흑연나노섬유를 제조하여 그에 따른 전기화학적 거동을 확인하였다. 활성화제로 KOH를 사용하였으며, KOH와 흑연나노섬유의 비를 무게비로 각각 0, 1, 2, 4, 및 5로 처리하여 표면과 기공특성을 연구하였고, 그에 따른 전기화학적 거동을 살펴보았다. 활성화된 흑연나노섬유의 결정구조와 표면특성은 각각 X-선 회절분석법(XRD), 주사전자현미경(SEM) 분석방법을 이용하여 확인하였으며, 기공 특성은 비표면적 장치(BET)를 이용하였으며 질소흡착 등온선에 의해 조사하였다. 전기화학적 특성은 10 mV/s의 주사속도로 순환전류전압(cyclic voltammetry)을 통한 곡선으로 고찰하였으며 정전류법(galvanostatic method)으로 측정된 충방전 곡선을 통해 비축전용량을 계산하였다. 실험 결과로부터, 활성 흑연나노섬유의 전기화학적 거동은 KOH 양이 증가함에 따라 향상되었으며, 4 배 처리된 활성 흑연나노섬유가 최대의 비축전용량을 가진 것으로 나타났다. 이것은 KOH 활성화에 의해 활성 흑연나노섬유의 비표면적과 기공부피가 증가하기 때문인 것으로 사료된다.
본 연구에서는 탄소지지체로 활성탄소를 주요재료로 사용하고 여기에 그라파이트 나노섬유(graphite nanofibers)를 함량별로 혼합시킨 후, 백금전구체를 포함하는 용액에 분산시키고, 화학적인 환원반응을 통해서 백금입자를 담지하여 제조하였다. 첨가하는 GNF의 함량을 조절하면서, 백금입자의 결정 크기와 담지함량을 제어할 수 있었다. GNF 함량이 15 wt%인 혼합지지체를 사용한 백금입자의 경우, 최대의 전기활성 특성을 나타내었다. 또한, GNF 함량을 0%에서 15%로 증가시킴에 따라 전기전도도가 $10^{-4}S/cm$에서 $10^{-1}S/cm$로 증가하였다. 첨가제 GNF를 10%까지 도입한 경우, 백금입자의 전기활성은 크게 증가하는 경향을 보이지만, 15%에서는 그 증가경향이 작아져서 포화되는 현상이 보였다. 이런 결과는 전기활성도의 변화가 혼합지지체의 전기전도도 변화와 백금이 담지된 함량, 그리고, 담지형태와 관련성이 있음을 알 수 있었다.
Porous carbons have attracted much attention for their novel application in gas storage. In this study, porous graphite nano-fiber (PGNFs)-based graphite nano fibers (GNFs) were prepared by KOH activation to act as adsorbents. The GNFs were activated with KOH by changing the GNF/KOH weight ratio from 0 through 5 at 900℃. The effects of the GNF/KOH weight ratios on the pore structures were also addressed with scanning electron microscope and N2 adsorption/desorption measurements. We found that the activated GNFs exhibited a gradual increase of CO2 adsorption capacity at CK-3 and then decreased to CK-5, as determined by CO2 adsorption isotherms. CK-3 had the narrowest micropore size distribution (0.6–0.78 nm) among the treated GNFs. Therefore, KOH activation was not only a significant method for developing a suitable pore-size distribution for gas adsorption, but also increased CO2 adsorption capacity as well. The study indicated that the sample prepared with a weight ratio of ‘3’ showed the best CO2 adsorption capacity (70.8 mg/g) as determined by CO2 adsorption isotherms at 298 K and 1 bar.
In this work, nitrogen and oxygen functionalities was introduced to the graphite nanofibers (GNFs) and their effect on electrocatalytic performance of the GNF supports for direct methanol fuel cells (DMFCs) was invesigated. The nitrogen and oxygen groups were introduced through the urea treatments and acid treatment, respectively. And, PtRu catalysts deposited on modified GNFs were prepared by a chemical reduction method. The catalysts were characterized by means of elemental analysis, nitrogen adsorption, and X-ray photoelectron spetroscopy (XPS). The structure and morphological characteristics of the catalysts were characterized by X-ray diffraction (XRD) and transmission electron microscopy (TEM). As a result, the Pt-Ru nanoparticles were impregnated on GNFs with good formation in 3-5 nm. And, the cyclic voltammograms for methanol oxidation revealed that the methanol oxidation peak varied depending on changes of surface functional groups. It was thus considered that the PtRu deposition was related to the reduction of PtRu and surface characteristics of the carbon supports. The changes of surface functional groups were related to PtRu reduction, significantly affect the methanol oxidation activity of anode electrocatalysts in DMFCs.
현재까지 알려진 가장 효율적인 인수분해 방법은 General Number Field Sieve (GNFS)를 이용하는 방법이다. CADO-NFS는 GNFS를 기반으로 구현된 공개된 소프트웨어로 RSA-704의 인수분해에 사용된 도구이다. CADO-NFS에서 다항식 선택은 크게 다항식을 생성하는 과정과 이를 최적화하는 과정으로 나누어져 있다. 그러나 CADO-NFS에서 다항식의 최적화 과정은 전체 다항식 선택 소요 시간 중 약 90%를 차지할 정도로 큰 부하를 주고 있다. 본 논문에서는 사전 연산 테이블을 이용하여 다항식 최적화 과정의 부하를 줄이는 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 CADO-NFS의 다항식과 같은 다항식을 선택하지만, 다항식 선택에 걸리는 시간은 약 40% 감소한다.
RSA 암호 시스템은 가장 널리 사용되는 공개키 암호 알고리즘 중 하나이며, RSA 암호 시스템의 안전성은 큰 수의 인수분해의 어려움에 기반을 둔다. 따라서 RSA 암호 시스템의 합성수 n을 인수분해하려는 시도는 계속 진행 중에 있다. General Number Field Sieve는 현재까지 알려진 가장 빠른 인수분해 방법이고, RSA-704를 인수분해 하는데 사용된 소프트웨어인 CADO-NFS도 GNFS를 기반으로 설계되어 있다. 그러나 CADO-NFS는 다항식 선택 과정에서 입력된 변수로부터 항상 최적의 다항식을 선택하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 CADO-NFS의 다항식 선택 단계를 분석하고 중국인의 나머지 정리와 유클리드 거리를 사용하여 다항식을 선택하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 기존의 방법보다 좋은 다항식이 매번 선택되며, RSA-1024를 인수분해 하는데 적용할 수 있을 것으로 기대한다.
The general number field sieve (GNFS) is asymptotically the fastest known factoring algorithm. One of the most important steps of GNFS is to select a good polynomial pair. A standard way of polynomial selection (being used in factoring RSA challenge numbers) is to select a nonlinear polynomial for algebraic sieving and a linear polynomial for rational sieving. There is another method called a nonlinear method which selects two polynomials of the same degree greater than one. In this paper, we generalize Montgomery's method [12] using geometric progression (GP) (mod N) to construct a pair of nonlinear polynomials. We also introduce GP of length d + k with $1{\leq}k{\leq}d-1$ and show that we can construct polynomials of degree d having common root (mod N), where the number of such polynomials and the size of the coefficients can be precisely determined.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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