• 멤브레인
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• 제32권6호
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• pp.442-455
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• 2022

고온 구동형 고분자 전해질 막 연료전지(high temperature polymer electrolyte membrane fuel cell, HT-PEMFC)는 전극의 빠른 활성과 피독 현상에 대한 높은 저항성으로 인해 저온 구동형 PEMFC의 대안으로 많은 연구가 진행되고 있다. 폴리벤즈이미다졸(polybenzimidazole, PBI)을 기반으로 한 PEM의 경우 고온 구동 조건에서 이온 전도성 물질과의 높은 상호 작용과 우수한 열적ㆍ기계적 안정성 특징으로 인해 HT-PEMFC용 PBI 기반 전해질 막 개발과 관련된 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 총설에서는 고성능/고내구성의 PBI 기반 PEM을 개발하기 위해 1) 인산 및 다양한 이온전도성 물질이 도핑된 PBI 막의 특성 분석과 막 제조법에 따른 PBI 막의 물성 비교에 관한 연구를 우선적으로 살펴본 후 2) 다공성 폴리테트라플루 오르에틸렌 지지체 및 무기 입자 혼입을 통한 PBI 복합 막의 성능 개선 연구 및 3) 고분자 블렌딩을 통해 가교 구조가 도입된 PBI 기반 가교 막의 내구성 향상에 관한 연구 동향에 대하여 소개하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권3호
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• pp.163-180
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• 2023

본 연구는 AI를 수학 수업에 사용하려는 초등학교 교사의 의도에 미치는 요인들에 대해 살펴보고 수학 수업에서 AI가 효과적으로 사용되기 위해 선행되어야할 요인을 제시하고자 하였다. 이를 위해 기술수용모델(Technology Acceptance Model)을 사용하여 초등학교 교사의 TPACK과 TAM 사이의 구조적 관계를 조사하였다. 그 결과, 초등학교 교사들의 TPACK은 인지된 사용 용이성과 유용성에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 인지된 사용 용이성과 인지된 유용성은 수학 수업에서 AI 활용에 대한 태도에 유의미한 영향을 미쳤다. 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 태도는 수학 수업에서의 AI 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI에 대한 TPACK 역량이 높다고 인식할수록 수학 수업에서 AI를 사용하기가 더 쉽고 AI가 학생의 수학 학습 향상에 도움이 되는 유용한 도구로 인식할 수 있음을 의미한다. 또한 수학 수업에서 AI가 쉽게 사용할 수 있고 유용하다고 인식할수록 AI 사용 의도가 높아질 수 있다. 따라서 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI의 활용하려면 TPACK에 관한 지식 교육이 선행되어야하며, 수학 수업에서 AI 사용의 이점과 편리성에 대한 인식 개선이 함께 이루어져야 한다.

• 분석과학
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• 제21권1호
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• pp.58-63
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• 2008

수열합성법으로 합성 제조한 TMA-A 제올라이트 내부에 이온교환법을 이용하여 나노 사이즈의 ZnO 결정을 성공적으로 담지하였다. TMA-A 제올라이트의 최적 합성 조성비로는 $Al(i-pro)_3$ : 2.2 TEOS : 2.4 TMAOH : 0.3 NaOH : 200 $H_2O$로 된 용액이었다. ZnO를 담지시킨 TMA-A 제올라이트의 합성을 위하여 0.3g의TMA-A 제올라이트와 5몰의 $ZnCl_2$ 용액을 사용하였다. ZnO 결정를 담지시킨 TMA-A 제올라이트의결정화 과정을 X-ray diffraction (XRD)를 이용하여 분석하였다. 담지된 나노 크기의 ZnO결정과 TMA-A 제올라이트의 결정성을 투과전자현미경과 고배율 투과전자현미경으로 평가하였다. 담지된 ZnO 나노 결정의 크기는 3~5 nm이었으며, 합성된 TMA-A 제올라이트의 크기는 60~100 nm 이었다. FT-IR분석으로 열처리 전 및 열처리 후 ZnO결정를 담지시킨 TMA-A 제올라이트의 결합구조를 확인하였으며, ZnO 및 TMA-A 제올라이트의 흡수 스펙트럼을 비교 평가하였다. 또한, 자외선분광기의 측정에서, ZnO결정를 담지한 TMA-A 제올라이트가 330~260 nm과 260~230 nm 두 파장의 범위에서 형광학적인 특성을 나타내었다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.349-354
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• 2023

본 연구는 시멘트 산업의 CO₂ 저감을 위한 가장 핵심적인 기술 중 CCU(Carbon Capture, Utilization)를 적용하여 이산화탄소의 활용을 극대화 시키기 위한 일환으로 이산화탄소 양생 환경에서의 보통 포틀랜드 시멘트 페이스트를 대상으로 하여 탄산화 반응 촉진제의 혼입 유·무에 따른 재령 별 탄산화 깊이 변화와 이에 따른 기초 물리 특성변화를 검토하고자 하였으며, 콘크리트 분야에서 CO₂ 고정량을 평가하기 위하여 가장 범용적으로 사용하는 벙법인 고온에서의 CaCO₃ 탈탄산을 평가하는 열분석 방법을 적용하여 중량 감소율에 따른 결과를 평가하였다. 평가결과, 시멘트 페이스트에 CRA 혼입에 따라 두 가지의 환경조건에서 모두 압축강도 성능이 소폭 감소하는 경향이 나타났지만, 탄산화 깊이 확산성능에 있어서 CRA의 혼입으로 경화체 내의 탄산화 깊이가 상당 부분 증가하는 경향을 확인하였다. 또한, 항온항습기 양생 조건, 탄산화챔버 양생 조건의 순서로 Plain 대비하여 각각 23.8 %, 40.77 %만큼의 중량 감소율이 증가한 경향을 확인하였기에 CRA 첨가에 따른 우수한 CaCO₃의 생성량을 확인할 수 있었으며 CO₂의 농도가 증가할수록 그 생성량 또한 증가하는 것으로 확인하였다. 이는 소요성능 수준 이상의 성능을 만족할 수 있을 것으로 사료되며, 탄산화 저감을 목표로 하는 모든 CCU 기술에 재료적 측면으로 접목 및 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 멤브레인
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• 제33권6호
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• pp.325-343
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• 2023

직접 메탄올 연료전지(direct methanol fuel cell, DMFC)는 연료의 개질 없이 메탄올 연료를 공급하여 수소이온과 전자 생성을 통해 전류를 생산하는 에너지 변환 장치이다. 현재 DMFC에 적용되고 있는 고분자 전해질 막(polymer electrolyte membrane, PEM)은 높은 수소이온 전도도와 물리화학적 안정성을 갖는 과불소화계 이오노머를 활용한 PEM이지만, 높은 메탄올 투과율과 분해 시 발생되는 환경 오염 물질 등의 문제로 인해 신규 소재 개발이 요구되고 있다. 최근 들어, 과불소화계 이오노머에 비해 낮은 연료 투과율 및 우수한 물리화학적 안정성을 갖는 탄화수소계 고분자 기반 PEM을 DMFC에 적용하는 연구들이 보고되고 있다. 본 총설에서는 탄화수소계 고분자 기반 PEM 중 1) 친수성/소수성 영역의 뚜렷한 나노 상분리 구조를 나타내는 가지형 공중합체를 합성하여 수소이온 전도성과 메탄올의 선택도를 향상시킨 연구, 2) 제막 단계에서 가교 구조를 도입하여 메탄올 투과율을 감소시키고 치수 안정성을 향상시킨 연구, 3) 유/무기계 첨가제 및 다공성 지지체를 도입하여 성능을 개선한 복합 막 개발 연구에 대해 소개하고자 한다.

• 자원리싸이클링
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• 제32권6호
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• pp.45-53
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• 2023

본 연구에서는 축산 분야에서 배출되는 암모니아를 효과적으로 회수할 수 있는 흡착기술의 연구개발 동향 및 향후 전략에 대해 논의하였다. 적절한 암모니아 흡착제는 표면의 산성기나 수소결합기를 가지며 높은 비표면적과 암모니아 흡착에 적절한 표면구조를 지니어야 한다. 일반적인 암모니아 흡착제로는 활성탄이나 제올라이트 등의 광물질이 널리 쓰이나 대체로 흡착효과가 낮아 표면 개질 등을 통한 개선이 필요하다. 일례로 금속염화물이 다공성 흡착제에 포함되었을 때, 활성탄이나 제올라이트의 표면에 흡착 시보다 암모니아 흡착량이 더 증가하는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MOFs (Metal-Organic Frameworks)나 POPs (Porous Organic Polymers) 같은 새로운 종류의 흡착제가 개발 및 적용되고 있으며 조절가능한 높은 비표면적과 다공성으로 매우 높은 암모니아 흡착용량을 보였다. 그 외에 프러시안 블루가 높은 암모니아 흡탈착성능 및 선택성을 보였는데. 이는 축산폐기물 배출 암모니아 회수에 관련하여 상대적으로 유리한 측면으로 보인다. 향후 다양한 흡착제를 이용, 축산현장에 맞는 조건에서 암모니아 흡탈착 효율 및 순도를 평가하는 연구가 더 활발히 진행되어야 할 것이다. 아울러 암모니아 회수를 극대화하기 위한 효과적인 전/후처리 공정도 병행되어야 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.267-279
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• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.431-436
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• 2023

소프트웨어 공학 영역에 인공지능의 접목은 큰 화두 중 하나이다. 전 세계적으로 1) 인공지능을 통한 소프트웨어 공학, 2) 소프트웨어 공학을 통한 인공지능 두 가지 방향으로 활발히 연구되고 있다. 그 중 소프트웨어 공학에 인공지능을 접목하여 나쁜 코드 영역을 식별하고 해당 부분을 리팩토링하는 연구가 진행되고 있다. 해당 연구에서 인공지능이 나쁜 코드 요소의 패턴을 잘 학습하기 위해서는 학습하려는 나쁜 코드 요소가 라벨링 된 데이터셋이 필요하다. 문제는 데이터셋이 부족할뿐더러, 자체적으로 수집한 데이터셋의 정확도는 신뢰할 수 없다. 이를 해결하기 위해 코드 데이터 수집 시 전체 코드가 아닌 높은 복잡도를 가진 코드 모듈 영역을 대상으로만 나쁜 코드 데이터를 수집한다. 이후 수집한 데이터셋을 CodeBERT 모델의 전이 학습하여 코드 공통 취약점을 탐색하는 방법을 제안한다. 해당 데이터셋을 통해 CodeBERT 모델이 코드의 공통 취약점 패턴을 더 잘 학습할 수 있다. 이를 통해 전통적인 방법보다 인공지능 모델을 이용해 코드를 분석하고 공통 취약점 패턴을 더 정확하게 식별할 수 있을 것으로 기대한다.

• 청정기술
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• 제29권4호
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• pp.313-320
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• 2023

대표적인 비암모니아성 선택적 촉매환원반응기인 H₂-SCR의 활용성을 높이기 위하여 Ce를 조촉매로 활용한 PtNi/CeO₂-W-TiO₂의 촉매 분말을 합성하고 다공성 금속 구조(porous metal structure, PMS)에 코팅하여 선택적 촉매 환원에 의한 NOx 제거 특성을 평가하였다. CeO₂를 조촉매로 사용한 H₂-SCR은 CeO₂를 사용하지 않은 경우에 비해 더 높은 NOx 제거 효율을 나타내었으며, CeO₂ 담지율 10 wt%에서는 반응온도 90℃에서 가장 높은 제거효율을 보였다. 한편, 촉매구조체인 PMS의 촉매 코팅량이 증가함에 따라 NOx 제거효율은 90℃ 이하에서는 향상되었으나, 120℃ 이상에서는 감소하는 경향을 보였고 공간속도를 4,000 h^-1에서 20,000 h^-1로 변경한 경우, 120℃이상의 온도에서 NOx 제거 효율이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제27권5호
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• pp.97-104
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• 2023

본 연구는 RC 구조물의 균열보수를 위한 보수재로서 폴리머 디스퍼전과 시멘트만으로 구성된 폴리머 시멘트 복합체 (polymer cement Composites ; PCCs)를 제작하여 실험적으로 기초물성을 파악하고자 하였다. 연구를 위한 시험배합은 EVA 및 SAE 폴리머 디스퍼전을 기반으로 보수재의 충전성을 고려하여 폴리머 시멘트비를 4가지(20, 60, 80 및 100%)로 변환시키면서 물시멘트비를 정해 PCCs의 점도를 결정하였다. 또한 PCCs의 강성을 개선시키기 위하여 P/C 80%와 100%에 실리카퓸을 혼입한 시험편도 제작하였다. PCCs의 균열보수용으로서의 점도, 유동성, 충전성, 인장강도, 신장률 및 탄성계수 등 기초적 물성을 실험하였다. 연구결과, 폴리머의 종류에 따라 P/C는 점도와 유동성에 큰 영향을 미쳤으며 RC 구조물의 균열보수용으로서 충전성을 고려한 적절한 점도를 맞춘 배합설계를 위해 상당한 가수가 필요하였다. 본 연구에서 설계한 모든 배합은 충전성이 우수하였으며, PCCs의 인장강도와 신장률은 시멘트 혼입 폴리머계 방수재에 대한 KS 규정을 만족하였다. 또한 실리카퓸을 혼입함으로써 PCCs의 인장강도와 탄성계수가 개선되었으며, 폴리머 종류에 따라서는 SAE를 사용한 경우가 EVA를 사용한 경우에 비해 RC 구조물 균열 보수재로서 우수한 기초적인 물성을 나타냈다. 본 연구결과를 종합하면, RC 구조물의 균열보수용으로 SAE를 사용한 P/C 80% 또는 100%와 실리카퓸 30%까지 혼입한 배합을 적절한 배합으로 제안할 수 있었다.