고체 재료인 Si, Al 그리고 Ga을 혼합하는 혼합소스 수소화물기상 방법에 의해 육각형 Si 결정을 성장하였다. 새로 고안된 상압의 혼합소스 수소화물기상 방법에서는 1200℃의 고온에서 GaCln, AlCln 그리고 SiCln 가스 사이의 상호작용에 의해 핵이 형성된다. 또한 Si과 HCl 가스의 급격한 반응에 의해 높은 분압을 가진 전구 기체를 발생시키는 구조로 설계 되었다. 주사 전자 현미경(FE-SEM), 에너지 분산형 X-선 분광법(EDS), 고해상도 X-선 회절(HR-XRD) 그리고 라만 스펙트럼을 통하여 육각형 Si 결정의 특성을 확인하였으며, Si 산업 분야에서 새로운 소재로서 응용성이 기대된다.
본 논문은 단풍나무 씨앗형 자동회전 과학 탑재체 2개를 사출하고 기상정보를 수집하는 임무를 하는 캔위성을 개발하는 내용을 다루고 있다. 캔위성은 2개의 자동회전형 과학 탑재체와 이를 실을 수 있는 캔위성 본체로 구성된다. 캔위성 본체는 과학 탑재체를 사출하기 위한 장치들과 지상국과의 통신을 위한 장치들을 탑재하고, 각기 다른 지정 고도에서 과학 탑재체를 하나씩 사출한다. 과학 탑재체는 큰 날개와 탑재 공간으로 구성되며, 큰 날개는 회전하면서 양력을 발생시켜 낙하 속도를 늦춘다. 구체적으로, 사출된 이후 20m/s 이하의 속도로 하강하며 회전율, 기압과 온도를 측정하고 초당 1회의 속도로 측정값을 캔위성본체로 송신한다. 통신 시스템은 마스터-슬레이브 구조로 과학 탑재체는 모든 데이터를 마스터인 캔위성본체로 송신하고, 캔위성 본체는 수신받은 데이터와 자체 데이터를 종합하여 지상국으로 전송한다. 자체 개발한 지상국 소프트웨어를 이용해 수신하는 모든 데이터를 실시간으로 확인할 수 있다. 시뮬레이션 환경에서 모의실험을 수행했고, 임무 요구조건을 만족하는 캔위성의 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실외 대기 환경의 바이오에어로졸 혹은 입자상물질의 미생물 메타게놈 특성과 이에 영향을 미치는 기후 및 환경 인자의 영향을 고찰하였다. 시료 채취 지역 및 환경 조건 특성별 대기 중 세균과 곰팡이 농도를 요약 하고, 에어로졸과 PM 시료의 세균과 곰팡이의 메타게놈 특성을 조사하기 위한 비배양법 기반 분석방법과 메타게놈 특성을 정리하였다. 또한, 세균과 곰팡이의 메타게놈 특성과 다양성 및 특성에 미치는 기상 인자와 환경 인자의 영향을 고찰하였다. 대기 중 미생물의 생존, 생장과 분산은 지역 기상 조건 및 대기 오염 물질에 의해 크게 영향을 받았다. 일반적으로 기온이 상승함에 따라 AM 농도는 증가하지만, 여름에는 고온과 강한 자외선의 영향으로 AM 농도가 감소하였다. 습도와 미생물 농도는 양의 상관성을 보이나, 습도가 너무 높으면 AM의 분산이 지연되었다. 이러한 종합적인 고찰 결과는 대기권에서 미생물의 역할과 기능을 이해하고, 이들 미생물에 의해 야기되는 환경 및 공중보건 문제를 해결하기 위한 전략 수립 및 저감 기술 개발에 활용될 수 있다.
본 연구에서는 벼의 생물계절 예측 모형을 예시로 하여 해당 모형의 구동에 필요한 맞춤형 앙상블 상세기후예측자료를 구축하고 해당 자료의 보정방법을 고도화 하였을 때 농업적 활용 분야에서 가지는 부가가치를 확인해 보았다. 이를 위해, 벼의 생물계절 모의를 위해 집중적으로 필요한 기상자료인 1~10월의 일 평균/최저/최고 기온의 앙상블 장기(6개월) 전망자료를 생산하고 해당자료의 질을 높이기 위해 분위사상법 기반의 보정방법의 개선을 수행하였다. 그 결과 최저/최고/평균 기온 모두 대부분의 월에서 20일을 버퍼기간으로 선정하였을 때 4.51~15.37%까지 RMSE가 감소하는 것을 확인하였으며, 8~10월은 변수 및 월 별로 최적 버퍼기간이 다른 것을 확인하였다. 또한, 이러한 기상학적 변수의 개선은 벼의 생육단계별 시작일 예측이 모든 단계에서 7.82~10.60% 감소하였으며, 61개 ASOS 지점 가운데서도 생육단계에 따라 75~100%의 지점에서 RMSE가 감소하는 결과를 확인하였다. 본 연구 결과는 벼의 생물계절뿐만 아니라 감자, 고구마, 옥수수 등 타 작물로의 적용도 가능할 것으로 생각된다. 나아가, 일조시간, 습도, 풍속과 같은 예측변수들의 보정자료가 구축되면 농산물 작황전망, 병해충 예찰 등 다양한 분야의 학제간 연구에 적용하여 더 많은 부가가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.
최근 대기환경에 대한 국민의 관심이 증대하고 있으며, 미세먼지 등으로 인하여 국민 건강이 위협 받고 있다. 또한 정부는 대기오염물질에 대한 모니터링을 확대하고, 환경기준을 강화하는 등 대기질 개선을 위한 노력을 지속하고 있다. 한반도 지역에 따라 대기질이 상이하기 때문에 원인 파악과 영향요인 탐색이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 충남권에 위치한 도시의 대기환경과 지역적 차이를 탐색하였다. 연구방법으로 충남 3개 도시의 대기질 현황을 확인하고, 기온, 풍속, 강수, 계절 등의 기상조건과 SO2, NO2, CO, PM10, PM2.5, O3 등의 대기오염물질과 입자상 물질에 포함된 Pb, Cd, Cr, Cu, Ni, As, Mn, Fe, Al, Ca, Mg 등의 중금속 성분을 대상으로 회귀분석을 수행하였다. 분석결과 PM10 농도의 경우, 천안은 Mn(0.4884), 당진은 CO(0.3329), 서산은 Mg(0.5691) 농도에 의한 기여도가 높았다. PM2.5의 경우, 천안 NO2(0.4759), 당진 CO(0.4128), 서산 NO2(0.3715)에 의한 영향이 크게 나타났다. 종합하면 대기질 측면에서 충남 지역별 영향요인이 상이하고, 기여도에 분명한 차이가 존재함으로 이를 고려한 정부의 지역별 대기질 관리가 요구 된다고 판단된다.
본 연구에서는 SN(Swirl Number)는 같지만 코어부와 스월러부의 질량유량비(m)가 다른 저선회 노즐 2종을 설계하여 상압 연소성능 시험을 수행하였다. 각 노즐에 대해 단열화염온도에 따른 연소성능 실험을 수행하였고 화염구조 특성, NOx 배출 특성, 연소진동 모드를 파악하였다. 화염구조가 크게 차이가 있었지만 CO 배츨 특성은 유사하였고 NOx 배출 특성도 화염구조보다는 연소진동과 더 큰 관련성이 있음을 보였다. 연료노즐의 위치를 변경하여 대류지연시간을 조절하면서 연소진동 및 NOx 배출 특성을 파악하였는데 대류지연시간이 연소진동 주기의 (3+4n)/4±1/4 (n=0,1,2,...) 영역에 들어올 때 진소진동이 강하게 나타나고 반대의 경우는 연소진동이 아주 약하게 발생함을 확인하였다.
천연가스로부터 유기 황 화합물인 THT와 TBM의 흡착 제거를 위해 NaY 제올라이트계를 이용하여 흡착실험을 수행하였다. NaY에 대한 표면의 산-염기적 특성을 변화시키고 흡착능의 향상을 도모하기 위하여 Li, K, Fe, Co, Ni, Cu, Ag 등의 금속이온으로 이온교환하였으며, 이를 부취제 THT와 TBM의 흡착 제거에 적용하였다. 그 결과 Cu-NaY, Ag-NaY, NaY에서 다른 물질들에 비해 THT, TBM의 파과흡착량이 높게 나타났으며, Cu, Ag가 이온교환된 제올라이트의 증가된 산성적 특성 때문에 다른 이온들에 비해 높은 파과흡착량을 나타낸 것으로 사료되어진다. 산량이 Ag-NaY보다 높게 측정된 Cu-NaY의 경우, Cu의 담지량을 조절하였다. 이들 가운데 0.5 M의 질산구리 용액으로 이온교환된 Cu-NaY-0.5가 가장 높은 파과흡착량을 보였으며, THT에 대해 1.85 mmol-S/g, TBM에 대해 0.78 mmol-S/g을 각각 나타내었다. 그리고 THT의 탈착 활성화에너지는 NaY, Cu-NaY-0.5 두 물질에 대하여 큰 차이가 없었으며, TBM의 탈착 활성화에너지의 경우 Cu-NaY-0.5 흡착제에서 NaY보다 높게 측정되었다.
한반도 영역을 대상으로 RDAPS모형의 수치예보자료, AWS의 관측강수, 상층기상관측(upper-air sounding)의 관측자료를 이용하여 권역별 강수발생확률을 예측할 수 있는 인공신경망 모형을 제시하였다. 사용된 자료의 기간은 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 하였다. 500/750/1000 hPa에서의 지위고도, 500-1000 hPa에서의 층후(thickness), 500 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 750 hPa에서의 X와 Y방향 바람성분, 표면풍속, 500/750 hPa/표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도등을 신경망의 예측인자로 사용하였다. 신경망의 구조는 3층 MLP(Multi Layer Perceptron)로 구성하여 역전파알고리즘(Back-propagation)을 학습방법으로 사용하였다. 신경망예측결과 한반도전체에 대한 예측성과의 개선은 H가 6.8%상승하였고, 특히 TS와 POD는 각각 99.2%와 148.1% 상승함으로서 강수예측에 대한 신경망모형이 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. KSS 역시 92.8% 개선됨으로서 RDAPS 예측에 비하여 뚜렷이 개선된 결과를 보여주고 있다.
본 연구에서는 레이더 관측 영역 내에 강수 에코(echo)가 없는 지역을 비강수 정보라고 정의하고 자료 동화에 활용하였다. 비강수 정보는 레이더로 관측할 수 있는 최대 영역 내에서 강수에 의한 에코가 나타나지 않고 레이더에서 관측할 수 없을 정도로 약한 강수나 구름 입자가 있거나, 강수 자체가 없다는 것을 의미한다. 기존의 레이더 자료를 동화한 연구가 강수에 의한 반사도와 시선속도를 동화하여 모델 내의 강수를 만들어내는 것에 초점을 두었다면, 본 연구에서는 에코가 없다는 것도 하나의 정보로 고려하고 이를 동화함으로써 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제하였다. 비강수 정보를 자료동화에 적용시키기 위해 레이더 비강수 정보를 수상체와 상대습도로 변환하는 관측 연산자를 제시하고 이를 Weather Research and Forecasting (WRF) 모델의 자료동화 시스템인 WRF Data Assimilation system (WRFDA)에 적용하였다. 또한 비강수 정보를 효과적으로 활용하기 위한 레이더 자료의 처리 방법을 제시하였다. 비강수 정보가 모델 내에서 잘못 예측한 강수를 억제할 수 있는지 확인하기 위해 단일 관측실험을 수행하였으며 비강수 정보가 수상체와 습도 그리고 기온을 낮춤으로써 대류가 억제될 수 있는 환경을 만들었다. 비강수 정보의 동화 효과를 실제 사례에 적용한 2013년 7월 23일 대류 사례 실험을 통해 9시간 예측을 수행하여 결과를 분석하였다. 레이더 비강수 정보를 추가로 동화한 실험이 비강수 정보를 제외한 실험보다 Fractional Skill Score (FSS)가 증가하고 False Alarm Ratio (FAR)는 감소하여 모델의 강수 예측성을 향상시켰다.
조제 메틸나프탈렌유(CMNO) 중에는 퀴놀린(QU), 이소퀴놀린(IQU)과 인돌(IN)과 같은 질소화합물(NCs)이 함유되어 있다. CMNO 중의 이들 NCs는 대기환경을 오염시키고 불쾌한 냄새로 인해 CMNO에 함유된 불순물로서 취급되고 있다. CMNO의 품질향상을 위해서, 본 연구는 원료로서 CMNO를, 용매로서 포름아미드 수용액을 각각 사용하여 CMNO 중에 함유된 NCs의 저감에 관한 추출 실험인자의 영향을 검토했다. 초기 원료에 대한 용매의 체적비(S/F)0의 증가는 NCs의 분배계수와 2-메칠나프탈렌(2MNA)을 기준한 NCs의 선택도를 증가시켰다. 또한 조작 온도의 상승은 NCs의 분배계수를 증가시켰으나, 역으로 선택도를 감소시켰다. 일정한 조건(초기 용매에 함유된 물의 체적분율(yw,0) = 0.1, (S/F)0 = 9, T = 303 K, 액-액 접촉시간(t) = 72 h)하의 평형추출을 통해 회수된 추잔유 중의 QU, IQU와 IN의 조성은 CMNO에 비해 각각 약 58.5 wt%, 61.9 wt%와 73.4 wt% 저감되었다. 본 연구의 포름아미드 추출법은 CMNO에 함유된 NCs의 유효한 저감법으로 기대되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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