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본 연구에서는 이론적인 측면에서 파동방정식의 해의 성질에 초점을 두어, 탄성현의 횡진동 현상을 묘사하는 파동방정식의 해의 성질을 조사한다. 특히, integral inequality와 Lagrange의 multiplier method를 이용하여 [본문 참조] 의 꼴로 나타나는 선형적 혹은 다항적으로 감쇠하는 탄성현의 운동을 묘사하는 파동방정식의 해를 에너지의 관점에서 접근하여 해의 성질을 조사한다. 주제어: 탄성현, 파동방정식, 감쇠, 에너지 감쇠율
상미분방정식의 일반해, 가우스 발산 정리, 푸리에 급수 등 열전도 방정식 유도 과정에서 필요한 주요 이론적 배경에 대해 탐구하고 이를 이용하여 [붙임 참조]식의 일반해를 유도한다. 이 값이 실생활에 이용 가능한지 확인하기 위해 MBL센서와 열화상 카메라를 이용하여 구리 막대의 온도 변화를 측정하고 식과 비교한다. 그 결과 약간의 오차는 발생 하지만 식과 거의 유사하다는 것을 알 수 있고 따라서 실생활에서도 이용 가능한 수준의 식이라는 것을 알 수 있다. 주제어: 열전도 방정식, 상미분방정식, 푸리에 급수, 열화상 카메라
이 연구는 수학적 모델링을 통하여 담수화를 분석하는 연구이다. 먼저 수학적 모델링과 미분방정식에 대하여 알아본다. 본 실험을 하기 전에 유입-유출 모델에서의 가정인 ‘높이에 따른 용액의 유출속도는 일정한다’와 ‘유입되는 용액은 균일하게 퍼진다’가 실제 실험에서 영향을 주는 정도를 알아보기 위해 변인통제 실험을 진행한다. 그리고 유입속도와 유출속도가 같을 때와 유입속도와 유출속도가 다를 때의 경우를 나누어 소금물에 물을 일정하게 유입하고 유출하여 실시간으로 염도를 측정한다. 그리고 각 실험 상황에 대한 미분방정식의 일반해를 구하고 실험에서 얻은 데이터와 이론 값의 변화를 관찰하고 비교해본다. 주제어: 수학적 모델링, 미분방정식, 담수화, 수질 정화
환경오염, 그 중 해양오염에는 미세플라스틱이 크나큰 문제를 차지한다. 플라스틱은 인류에게 많은 편리함를 제공하지만 쉽게 분해되지 않아 생물에게 피해를 주고 있다. 그 플라스틱에는 폴리프로필렌(PP), 폴리우레탄(PU), 테프론(PTFE)등 많은 종류가 있고 분자구조가 모두 다르다. 또한 광촉매인 이산화티타늄(TiO2)는 루타일, 아니타제, 브루카이트의세가지 형태로 존재한다. 빛이 광촉매로 작용할 이산화티타늄(TIO2)을 활성화해 양공과 전자를 생성하고 양공과 전자가 촉매 내부에서 표면으로 확산된다. 양공이 반응물을 반응물을 산화시키는 동시에 전자는 반응물과 반응해 반응물을 환원 시킨다. 이산화티타늄은 수용액 상에서 물에 의해 양공이 중화된다. 물은 분해되어 OH를 형성하고 OH는 반응물인 플라스틱을산화시킨다.
본 연구는 3차원 그래프를 2차원으로 나타내면 생기는 차원 손실로 인한 오류 인지하기 힘들다는 문제를 해결하고자 기계 장치를 통한 3차원 그래프 현실화를 시도했다. 이를 통해 3차원을 2차원에 나타내야 하는 여러 분야의 작업들의 작업효율을 늘리고 실시간으로 수정사항이나 변경사항을 적용시켜 작업 도중 차원 손실에 의한 인식의 어려움을 줄일 수 있다. 또한 공간지각 능력이 떨어져 2차원에 그려진 3차원 그래프를 잘 연상하지 못하거나 시각장애인처럼 그려진 그래프를 인지하지 못하고 말에 의존하여 연상해야하는 사람들에게 3차원 그래프의 현실화를 통해 더욱 직관적인 접근이 가능케 하고 시각 대신 촉각으로 그래프를 느끼게 하여 더욱 직관적으로 3차원 그래프를이해시키고 연상하는 것을 돕기 위해 이 연구를시작했다. 주제: 3d 그래프, 현실화
본 연구는 시각 장애로 제한된 환경에서 살아가는 사람들을 위해 시각 자극을 뇌파 분석을 통해 이해하고, 이를 기반으로 새로운 기술을 개발하는 데에 도움을 주는 것을 목표로 한 시각 자극에 따른 뇌파 분석을 한 연구이다. 델타파부터 베타파까지의 뇌파 주파수를 분석하고, 이를 이용하여 시각 자극에 대한 뇌의 반응을 측정하고 해석하는 방법을 제시한다. 실험 대상은 색깔, 도형, 컬러와 흑백 인물 사진의 세 가지 변인에 노출되었으며, 해당 자료를 토대로 주파수 대역별 뇌파를 분석하고 집중도를 나타내는 CL지표를 계산하였다. 이를 통해 변인에 따른 뇌파의 특성을 파악하고, 시각 장애인들의 시각 정보 처리에 관한 실용적인 통찰을 얻을 수 있다. 이 탐구를 통하여 시각 장애인 들이 주변 환경을 더 효과적으로 이해하고 상호 작용할 수 있는 기회를 제공할 뿐만 아니라, 의료 기술과 인공 지능 분야에도 새로운 지평을 열 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: 시각 신호, 인공 시각, 뇌파, 집중 지표
4차 산업혁명의 발전과 함께 정보통신기술의 급격한 발전은 이차전지의 중요성을 한층 더 부각시키고 있다. 이차전지는 환경적, 경제적 이점이 크며, 고용량과 고효율성을 갖추는 것이 4차 산업혁명 시대에 중요한 과제로 대두되고 있다. 더 나아가, 이차전지 개발 단계에서의 머신러닝의 적용은 이차전지 연구의 미래에 새로운 가능성을 열고 있다. 이에 따라 본 연구는 이차 전지의 원리와 특성을 탐구하고, 머신러닝 알고리즘을 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 모색한다. 머신러닝의 적용 으로써 데이터 분석과 예측 모델링을 통해 미래의 이차전지 연구가 나아가야 할 방향을 제시한다. 주제어: 이차전지, 머신러닝, 예상 수명, 양극재, 음극재
코로나 19가 진행되며 의료 기술에 관한 관심과 수요가 급증하게 되었다. 그중에서도 코로나인지 아닌지 진단하는 방법에 관심이 급증하며, 이에 관한 여러 연구가 진행되게 되었다. 이에 이런 코로나 진단법에는 어떠한 것이 있을지 찾아보던 중, 정상파를 원리를 활용한 초음파 물체 부상 기술로 비말 포집을 시도함으로써 코로나 19에서 PCR검사를 대체할 수 있을지 활용 가능성을 탐구한 논문을 보게 되었다. 비록 이 연구는 결론적으로 성공하지는 못했지만, 이 논문을 통해서 ‘초음파 부상 기술’에 관해 관심을 가지게 되었고, 이에 대해 더 알아보던 중 초음파 부상 기술이 의료 분야에서 의상 진단이나 안전한 검사를 위해 사용되며 초음파 부상 영상을 분석하여 조직의 이상 여부를 판단할 수 있다는 사실을 알게 되어 이 기술의 실현 가능성에 흥미를 느끼게 되었다. 그래서 이러한 기술이 현재 우리에게 어떠한 도움이 될 수 있을지를 고민해보던 중, 평소 생물이나 화학 실험을 진행 하다 보면 용액이 아주 조금만 필요한 경우에 용액이 튜브 벽면에 붙는 등의 불편한 경험들이 떠올라 이러한 미세 조정 실험을 초음파 부상 기술을 통하여 공중에서 진행하게 된다면 훨씬 수월하지 않을까 생각하게 되었다. 그리하여 초음파 부상 기술에 대해 분석해보고, 초음파 부상 장치를 직접 제작해 본 후, 여러 물방울의 거동을 분석하여 현재 의료 분야에서 쓰이고 있는 초음파 부상 기술을더 잘 이해하여 더 나아가 미세 조정 실험에서의 활용 가능성을 알아보기로 하여 이 연구를 진행하게 되었다.
본 연구는 이미지 프로세싱, 포스핀 이미지, 머신러닝에 대한 기본 이해로부터 시작되어, 생성된 포스핀의 크기 및 밀도, 그레이 스케일 레벨 등이 인공시각의 품질에 영향을 미치므로 해당 인공 시각 이미지의 인지 효율을 인공지능 모델에게 학습시켜 고해상도 이미지에 적용함으로써 사람 대상 인지 실험을 머신러닝 기법으로 대체하고자 한 연구이다. 이러한 과정의 코드 분석 연구와 함께 교통 표지판 이미지를 대상으로 한 연구를 자체적으로 계획 하였다. 처음 연구 틀과 유사하게 이미지 데이터셋 크롤링, 머신러닝 모델 제작, 정확도 평가 및 테스트 진행, 성능 분석 및 비교 과정을 수행하기 위해 많은 양의 표지판 이미지를 수집하고 이미지 데이터셋을 생성하였다. 연구 목적에 따라 저해상도 포스핀 이미지의 머신러닝 모델 처리 방법의 성능을 확인하고 분석해 보고자 하였지만 학습된 모델을 테스트하고 정확도를 평가하여 다른 머신 러닝 모델과 비교하는 코드의 추가와 실행, 새로 제작한 표지판 이미지 데이터셋의 기존 코드 적용및 수정에 어려움을 겪어 초기에 계획한 연구 단계를 모두 수행하지 못했다. 하지만 추후 관련 자료와 코드의 부족한 점을 보완하고, 연구 단계를 다시 점검하여 연구를 완료할 필요가 있다. 이는 인공시각 기술 분야의 중요성을 강조하며, 이미지 프로세싱과 머신러닝의 기술 융합을 통해 혁신적인 방향을 제시할 수 있을 것이다. 주제어: 인공시각, 머신러닝, 딥러닝, 포스핀, CNN
본 논문은 보다 효율적이고 편리한 태양전지 제작을 위해 기존 N 환경에서 제조하던 안티몬칼코 할라이드 태양전지 기판을 air 환경에서의 제작 가능성에 대해 연구하였다. Air, N 2 환경에서의 각 최종 생성물인 SbSI의 정성 분석을 XRD, 흡광도를 통해 비교하였으며, 이 과정에서 air 환경에서 제조 시 SbSI의 생성을 억제하는 Sb2O3 가 합성된다는 결과를 도출하였다. Sb2O3의 생성을 방지하기 위해 제조에 사용되는 TU 용액의 농도를 높여 연구를 진행했으며 그 결과 TU 용액 비율이 증가할수록 Sb2O3의 생성량이 감소됨을 확인했다. 본 연구는 N 환경에서만 안티몬 칼코할라이드 태양전지를 제조해야한다는 고정관념을 깨며, 간단히 특정 시약의 사용 비율을 증가시킴으로써 최종 생성물인 SbSI의 생성량이 증가하도록 함에 의의가 있다. 주제어: 태양전지, 안티몬칼코할라이드, XRD, Sb2O3
게이미피케이션을 통해 수학에 흥미를 잃거나 문제해결에 어려움을 겪고 있는 학생들이 수학을 더쉽고 재미있게 접하여 다시 흥미를 얻고 쉽게 문제를 해결할 수 있도록 직접 게임을 제작한다. 고등학교 1학년 학생들을 대상으로 하여 방 탈출, 미로 찾기, 사지선다형 퀴즈룸 게임을 직접 제작하고 배포하여 플레이할 수 있도록 하고, 본 게임들의 수학 학습 동기 유발 가능 여부, 게임의 수학적 내용 제공 방식 적절성, 게임의 흥미도, 학습 성취도에 대한 효과를 설문조사를 통해 확인하였다. 주제어: 게이미피케이션, ZEP, 수학, 게임, 학습 동기 유발
본 연구는 최근 ERBS 위성의 추락 사건을 계기로, 인공신경망 학습을 통해 인공 우주물체의 추락 경향을 예측하는 모델을 개발하고자 한다. 선행 연구에서 섭동이나 대기의 흐름, 인공위성의 크기와 같은 영향 인자 분석을 통해 추락 궤도를 정밀하게 예측할 수 있는 모델을 개발한 것과 달리, 본연구에서는 과거 인공 우주물체 추락 데이터를 TensorFlow와 같은 머신러닝 라이브러리를 활용하여 비선형 회귀 모델을 개발하고 학습시킴으로서 머신러닝을 통한 예측 모델을 개발하고자 하였다. 다만 연구 결과 학습 데이터의 부족과 일관성 결여로 추정되는 원인에 의하여 예상한 수준의 정확 도에 도달할 수 없었으나, 이는 데이터의 양과 질을 개선하는 것이 향후 연구에서 주요한 과제임을 시사한다. 주제어: 인공 우주물체, 궤도 예측, TLE, 비선형 회귀 모델, 추락 경향