탭 버튼을 선택하면 분야별로 볼 수 있습니다.
본 연구는 클로렐라의 높은 광합성 효율을 이용한 고효율 광합성 시스템을 만들기 위한 기초 연구로, 클로 렐라의 생장을 조절하기 위한 수단으로써의 식물 호르몬의 적합성에 대해 알아본다. 이를 위해 식물 호르몬이 클로렐라의 생장에 미치는 영향을 분석하고, 클로렐라 개체군의 생장을 클로렐라 수를 세는 인공지능 프로그램을 제작해 확인하였다. 머신러닝 알고리즘인 허프변환과 DBSCAN을 이용해 hemocytometer의 이미지를 자르는 데이터 전처리 과정을 시행한 후, CNN으로 지도학습하는 방식을 적용하였다. 연구 결과 식물 호르몬이 클로렐라에서도 식물세포에서와 비슷한 작용을 하였다. 특히 옥신과 지베렐린의 경우, 각각 세포생장및 세포분열, 세포 신호전달을 도와 클로렐라의 개체군 크기를 효과적으로 조절할 수 있는 것으로 나타났다. 이를 이용하여 후속 연구에서 식물 호르몬을 이용하여 고효율 광합성 시스템에서 클로렐라의 개체군 밀도 를 효과적으로 조절할 수 있을 것으로 보인다. 주제어: 클로렐라, 식물 호르몬, 인공지능, 광합성 시스템
CDI는 Carboxylic acid와 amine의 amide로의 효율적 변환을 위해 사용되는 화학물질이다. CDI를 사용한 아마이드 커플링은 비교적 온화한 반응 조건에서 일어나기 때문에 amide를 합성하는데에 자주 사용된다. 또한, 기계화학은 물리적 힘을 이용하여 화학 반응을 일으키는 것을 의미하고, 그중에서도 ball milling을 활용한 반응 연구가 활발하게 진행되고 있다. ball milling을 이용한 CDI 기반 아마이드의 합성은 이미 연구가 되었지만, 높은 회전 속도에서 반응시켰다는 단점이 있었다. 본 연구에서는 300rpm 하에서 카복실산과 CDI 사이의 반응과 아민과의 추가적인 반응을 각각 3시 간동안 ball milling하였다. 이후, 생성된 물질을 증류수, Acetone을 이용하여 두 번 감압 여과하여 N-Benzylbenzamide를 합성한 후, 생성물 질량 측정 및 1H-NMR을 통해 정량적, 정성적 분석을 하였다. 또한, Benzoic acid와 CDI를 반응시킨 후 아민과 반응시킬 때 EtOAc의 각각 2.5ml, 5.0ml만큼 넣고 반응시켜 용매의 양에 따른 반응의 수득률 변화를 분석하였다. 반응의 수득률은 EtOAc를 넣지 않았을 때 52.6%, EtOAc를 2.5ml 넣었을 때 45.4%, EtOAc를 5ml 넣었을 때 39.3%로 얻어졌고, 세 경우 모두 문헌의 NMR 스펙트럼과 상당히 유사한 스펙트럼이 얻어짐을 확인하였고, 용매의 부재가 반응 효율을 높인다는 것을 확인하였다. 주제어: 볼 밀링, CDI 기반 아마이드 커플링, Solvent-Free 반응.
본 연구에서는 액체 용매에 용해된 기체 용질의 용액 상에서의 확산속도 및 확산계수를 측정하 고자 새로운 측정방법을 고안하였다. 기존의 확산 계수를 측정하는 실험은 확산된 물질의 잔존량 혹은 확산량을 파악하는 방식임에 반해 기체 용질은 잔존량 및 확산량 모두 측정이 어렵기에, 위치와 시간에 따른 수용액의 농도를 측정할 수 있는 방법을 고안하였다. 또한, 농도가 옅어짐으로 인해 생기는 확산속도의 원치 않는 변화를 방지하여 측정의 정확도를 증가시키기 위해 슬레이트를 이동 시켜 확산이 일어나는 부위의 농도 개형을 일정하게 유지하도록 하였다. 이후 Fick's law와 같은 이론적 방법으로 확산계수를 측정값을 이용해 계산할 수 있는 수식을 유도하였다. 주제어: 기체 용질, 확산, 확산계수, 측정 방법 고안, Fick's law
우리 학교의 화학실험실에서 상당히 많이 쓰이는 니트릴 장갑을 여러 가지 유기 반응을 이용하여 여러 고 분자의 기본이 되는 폴리에틸렌 등의 유용한 물질로 변환하게 되면 환경 파괴에 큰 도움이 될 것이다. 니트 릴 장갑의 주성분인 니트릴 고무에는 니트릴 기와 이중결합이 있는데 니트릴 기의 경우 물을 가하게 되면 카복실기가 되고 여기에서 탈카복실화를 하면 떨어지게 되면 이중결합은 금속촉매를 이용해 수소 첨가를 하면 될 것이다. 그래서 니트릴 장갑을 산, 염기 조건에서 반응시켜 첫 번째 반응을 진행시키려고 하였지만 니트릴 장갑의 반응성이 낮아 실패하게 되었다. 장갑이 진한 황산과 반응하여 분해되어 이 생성물을 NMR 을 통해 구조를 확인하려고 하였으나 용질의 피크가 나타나지 않아 실패하였다. 주제어: 유기반응, 니트릴장갑, 폴리에틸렌, 니트릴기, 이중결합
선행 연구에 따르면 에어로겔은 매우 높은 단열성과 가벼운 무게로 인해 단열재로써 높게 판단되 고, 개발되고 있다. 에어로겔을 제조하는 과정은 두 단계로 나뉜다. 첫 번쨰는 알콕사이드를 가수분 해시키고 축중합시켜서 Si-O-Si 골격을 형성하는 반응이고, 두 번째는 알콕사이드의 용매를 초임계 건조법이나, 용매 치환법으로 공기로 치환시키는 반응이다. 본 연구에서는 첫 번째 과정에서 용매로 쓰이는 알코올의 분자간 인력에 따른 에어로겔의 구조 변화를 알아보았고, 그 중 구조 변화로 인해 형성된 공기 층의 변화로 투명도 차이를 관찰하였다. 그 결과 에어로겔의 전구체인 알코겔의 흡광 도, 투명도는 분자간 인력과 분자의 크기 등 다양한 요인에 의해 결정되며 그 값은 크게 2가지 범위로 나뉘어 거동한다는 사실을 알 수 있었다. 주제어: 알코겔, 투명도, 에어로겔, 유기 용매, 에너지 효율
본 연구의 목적은 MOF의 종류 중 하나인 ZIF(Zeolitic imidazolate framework)와 일반적인 MOF인 UIO-66의 Tetracycline 계열 항생제에 대한 약물 흡착 능력을 평가하는 것이다. 실험에 사용한 ZIF는 zif-2, UiO-66이고, zinc nitrate hexahydrate와 유기 리간드 Imidazole을 사용해 합성하였다. MOF 합성 여부를 평가하기 위해 선행연구의 X선 회절 분석(XRD) 실험 결과와 직접 합성한 MOF의 실험 결과를 비교하였다. 합성된 물질이 MOF임을 밝혀내면, 일정 농도의 tetracycline 계열 항생제를 물에 녹이고, MOF로 약물을 흡착 시키고, UV-VIS를 사용해 흡착 이후 농도를 측정하여 MOF의 흡착 능력을 검증할 것이다. 주제어: MOF, 항생제, 수자원 오염
처음 계획을 세울 때는 행성의 극한 환경에서의 미생물 생존 메커니즘에 대해 연구하려고 하였 다. 그러나 생존 메커니즘에 대해서 학교에 있는 장비로는 직접적으로 알아낼 수 없다는 것을 알고 미생물이 생존할 수 있는 극한 환경을 만들고, 그 생존 조건을 토대로 원시 지구에서 부터의 지구 환경을 바탕으로 언제까지 생존 할지를 추하는 것으로 계획을 수정하였다.또한, 태양계 내의 행성들의 조건을 보고 이에 따른 생존 가능성도 추론 할 것으로 보인다. 실험에 사용할 미생물은 우리가 구입 할 수 있는 미생물 중 웹사이트 기제 기준 온도의 범위가 제일 넓은 Stygiolobus caldivivus, Listeria goansis, Corynebacterium ammoniagenes을 구입하여 실험을 진행하였다
이 보고서에선 모델에 noise를 추가하여 적대적 공격에 대해 방어하는 방법에 대한 탐구를 진행하였다. 모델에 상관 noise와 Gaussian noise를 집어넣어 noise의 상관이 모델의 성능에 어떠한 영향을 미치는지 탐구하였고, 또한 noise를 추가하는 기법을 선행연구의 다른 접근들에 적용하여 성능 변화를 관찰하였다. ϵ = 8/255L ∞ PGD 공격에서 DFT 기반 noise를 사용하여 66%의정확도를 얻을 수 있었고, Gaussian noise에 비하여 비슷한 성능을 얻을 수 있었다. 훈련된 모델에 대하여 Gaussian noise보다 Perlin noise가 더 높은 정확도를 보였다. 마지막으로, Defensive distillation 학습 과정에 Gaussian noise를 추가하였을 때 정확도가 향상되어 실행시 noise를사용하지 않더라도 높은 정확도를 보일 수 있었다. 주제어: 적대적 방어, 상관 noise, 앙상블, Defensive distillation
끝말잇기는 참여자들이 번갈아가며 단어를 말하되, 이전 단어의 마지막 글자로 시작하는 단어를 말하는 게임이다. 우리는 이러한 게임을 그래프 이론의 관점에서 바라보아 특정 그래프에 대한 승패판별을 사례 연구 하였고, 두 노드 사이의 간선들을 하나의 간선으로 치환하는 것, 스스로 돌아오는 loop의 홀짝성만 중요하다는 것과 같이 그래프를 단순화할 수 있는 방법들을 증명하였으며, Python 코드로 반례가 나오지 않는다는 것을 검증하였다. 또, 다른 형태의 그래프로 변환하여 새로운 그래프에 대한 성질에 대해 알아 보기도 하였으며, 일반적인 그래프에 대한 승패판별에 적용될 수 있는 부등식을 제시했으며, 노드의 그룹 화를 통한 그래프의 단순화에 대해 연구했다. 주요 용어: 노드, 간선, 필승전략, 노드의 그룹화
의 이 큰 경우는 수치적 분석이 진행되어 있지만 이 작은 경우, 특히 의 값이 와 인 경우는 explicit하게 시각화할 수 있으므로 이를 연구할 가치가 있다. 본 연구에서는 과 의 리 대수에 대한 분석을 하고 나서, 랜덤행렬이론에서 자주 쓰이는 종류의 분포로 에서 원소를 샘플한 후, 정성적인 분포를 확인하였다. 예상했던대로 고윳값의 중복도가 존재하는 곡선 위에 분포의 경계들이 나타나는 것을 확인하였다. 본 연구는 이전의 이론적 분석을 바탕으로 보다 계산적인 방법을 사용하여 와 의 랜덤 행렬을 생성하고, 이들의 고윳값 분포를 특성 공간에서 분석하고 시각화한 것으로 periodic, copying, border 구역의 고윳값 밀도를 비교하였다. 이를 통해 와 의 구조적 특성을 더욱 깊이 있게 이해할 수 있다는 데 연구의 의의가 있다. 주제어: , 특성공간(Characteristic space), 시각화, 수치적 분석
본 연구는 거대 언어 모델(LLM)을 활용한 수학적 증명의 자동 생성을 목표로 하여 이를 달성하기 위해 해결해야 하는 문제들을 탐구하였고 거대 언어 모델 방법론의 단점을 보완할 수 있도록 자연어 인식, auto-formalization, program-based repair model, rational-based LLM model 등의 기술을 결합하는 장기적 계획을 제시하였다. 현재까지 진행된 연구로서 gemma2 모델을 자연어로 작성된 수학 문제를 Lean4 코드로 변환하도록 fine-tuning 하였다. 주제어: 거대언어모델, 자동 정리 증명, 수학 증명, 인공지능, 자동 형식화