연도별 연구과제 4 페이지첫페이지로 이동

최근 백신 콜드체인에서 사용되는 Tetradecane의 환경오염을 해결하기 위해 본 연구에서 콜드체 인에 적합한 공융점 범위를 가지며, 잠열이 크고 친환경적인 카프릴산, 라우릴 알코올 혼합물을 대 체 냉매로 선정했다. 공융혼합물 물성 변화를 위해 계면활성제 염을 기본용액에 3,4,5의 wt%로 녹 였고 DSC로 공융점, 잠열, 상분리 여부를 분석했고 그 결과 DLS 3% 용액에서 3가지 기준을 모두 만족하는 그래프가 나타났다. 보냉성 역시 상온에서 기존 냉매와 유사한 온도 변화를 보였다. 따라 서 첨가 용질로서 DLS를 선정하였고, 3% 부근 농도인 2.5, 3.0, 3.5%로 세분화하여 재분석 시, 다 시 3.0%에서 공융점, 잠열, 상분리, 보냉성의 적합성을 확인했다. 따라서 본 연구에서는 공융점을 이용한 친환경 물질로 기존 물질을 대체하는 방법을 제안한다.

주제어: 공융점, DSC, Data Logger, 보냉성, 공융 혼합물

초음파 무선 전력 전송 방식은 수중 기기와 인체삽입형 전자기기에 활용할 수 있는 전력 전송 방 법으로 다양한 매질을 통한 전송과 먼 거리의 에너지 전송이 가능하여 관심을 끌고 있다. 본 연구 는 초음파 트랜스듀서의 송신부와 수신부 사이의 전력 전송에서 관련 변인에 따른 효율과 전송 특 성을 탐구하였다. 선행 연구를 토대로 거리와 각도, 진동수에 따른 전력 전송 효율과, 감쇠 계수에 대한 이론식을 실험 조건에 맞게 정립한다. 공기, 액체 매질에서 실험을 통해 변인에 따라 효율을 분석하고, 그에 따른 이론적 수식과 실제 실험과의 차이를 확인한다. 본 연구를 통하여 초음파 무선 전력 전송의 변인에 대한 특성 및 전송 효율 최적화에 대한 기초 자료를 제공하고자 한다.

주제어: 초음파, 에너지 전송 효율, 감쇠 계수

본 연구는 진화신경망에서 활성화 함수 선택이 학습 성능에 미치는 영향을 체계적으로 분석하고자 하였다. 진화신경망은 기존 신경망과 달리 오차 역전파를 사용하지 않고 유전 알고리즘으로 가중치 를 최적화하기 때문에 기울기 소실 문제를 겪지 않으며, 이에 따라 활성화 함수 선택이 기존 신경 망과 다른 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 활성화 함수인 Sigmoid, Tanh, ReLU, Leaky ReLU를 선정하여 Snake Game 환경에서 1000세대에 걸친 30회 반복 실험을 수행하였다. 실 험 결과, Sigmoid 계열 함수(Sigmoid, Tanh)는 ReLU 계열보다 높은 학습 성능과 안정성을 보였으며, 특히 Sigmoid 함수는 가장 안정적인 성능을, Tanh 함수는 초기 학습 속도에서 우수한 결과를 나타 냈다. 반면, ReLU와 Leaky ReLU 함수는 상대적으로 낮은 성능과 학습의 불안정성을 보였다. 이는 활성화 함수의 비선형성 및 대칭성 등 특성이 유전 알고리즘 기반 탐색 방식과 상호작용한 결과로 해석된다. 본 연구는 진화신경망 최적화를 위해 활성화 함수 선택의 중요성을 강조하며, 진화신경망 의 특성에 맞춘 Sigmoid 계열 활성화 함수가 더 적합할 수 있음을 시사한다.

주제어: 진화 신경망, 활성화 함수, 역전파, 기울기 소실

기존 축구 경기 결과를 예측하는 연구에서는 통계학적 기법과 머신러닝을 각각 이용하여 예측하기 만 하였지만 서로 비교하는 분석은 없었다. 따라서 본 연구에서는 통계학적 기법과 머신러닝, 두 가 지 방법으로 축구 경기 결과를 예측해 보고 두 방법을 비교해 보려고 한다. 본 연구의 목적은 축구 경기의 결과를 머신러닝 모델과 수학 · 통계학적 모델을 통해 예측하고 그 성능을 비교하는 것이 다. 웹크롤링을 통해 축구 경기에 대한 다양한 데이터를 얻고, 그 자료를 4종류의 머신러닝 모델, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 인공신경망을 이용하여 결과를 예측한다. 예측한 결과를 팀의 과거 경기 결과를 이용한 통계학적 기법인 푸아송 분포의 예측 결과와 비교하여 어떤 방법이 더 나은 성능을 가지는지 확인한다.

주제어: 푸아송 분포, 머신러닝, 웹크롤링, 축구, 승패 예측

본 연구는 5개의 지역에서 수집된 해수의 pH, 해수 온도, 대기 및 해수 CO2 농도 데이터를 비교 분석해, 해수의 pH 변화 경향과 해수의 pH 변화에 영향을 주는 요인에 대해 알아보았다. 연구 결과 모든 지역에서 해양 산성화가 진행되고 있으며 해수의 CO2 농도가 해수의 pH에 가장 직접적인 영 향을 미치는 것을 알 수 있었다. 해수의 pH 변화는 대기 CO2의 증가도 영향을 주지만 증가된 대기 CO2가 해수의 온도에 따라 녹는 정도가 다르며 해수의 알칼리도, 엽록소 양에 따라 pH 변화에 주 는 영향이 달라진다는 것을 알게 되었다. 마지막으로 머신러닝을 이용하여 미래 해수의 pH 변화 양 상을 예측해봄으로써 해수의 산성화가 지속적으로 발생할 경우의 심각성을 인식할 수 있었다. 현재 빠르게 진행 중인 해양 산성화를 감속시키기 위해서는 해수의 pH 감소 속도를 낮춰야 하며, 이를 위해서는 해수에 녹는 CO2의 양을 줄여야 한다는 것을 알게 되었다. 해수에 녹는 CO2양을 줄이기 위해서는 해수 엽록소 양의 증가가 중요하며 해수의 알칼리도 유지가 동시에 pH 감소 속도를 늦춘 다는 것을 알게 되었다. 이를 통해 해양 산성화를 감속시키기 위해서는 해양 생태계 파괴를 막고, 해양 생태계 보호 및 유지에 힘써야 한다는 결론을 얻었다.

주제어: 해양 산성화, 이산화탄소 증가, 해수 온도 변화, 해수의 pH

흑색종에 대한 새로운 항암 접근법을 모색하기 위해 음파, 감광제(Zeaxanthin), 포도당 수송 저해 제(Phlorizin)의 영향을 분석하고 예측 모델링을 수행하였다. 실험을 통해 각각의 요인이 암세포 사 멸률과 다양한 유전자 발현율에 미치는 영향을 평가하고, 결과를 기반으로 흑색종 치료에 효과적인 접근법을 제시하고자 하였다.
음파와 빛 조사, 저해제 투입 조건에서 피부 유래 세포주의 세포사멸율과 유전자 발현 변화를 분 석한 결과, 음파를 조사했을때 조직병리학적으로 정상세포(Detroit-551)에 비해 흑색종 세포 (SK-MEL-28)의 세포사멸율이 높았지만 유전자 발현량에서는 유의미한 차이를 보이지 않았다. Zeaxanthin은 빛과 함께 사용했을 때만 세포사멸율과 PDK3 발현에 유의미한 결과를 보였다. Phlorizin은 두 세포에서 농도 증가에 따른 세포사멸율과 XRCC1, PDK3 유전자 발현량 증가 경향을 보였다.

주제어: 항암, 흑색종, 음파, 포도당 수송 저해, 활성 산소 유발

토양의 물리, 화학, 생물학적 환경 변화 스트레스가 식물 생장에 미치는 영향을 알아보기 위해 고사리를 대 상으로 토양의 pH 변화, 수분 함량 변화, 중금속 함량 변화, 토양 마이크로바이옴에 변화를 주고 3개월 후 각 고사리 뿌리 주변 마이크로바이옴을 분석함으로써 토양 미생물 군집 변화가 식물 성장에 미치는 영향을 조사했다. 연구 결과 중성 pH는 가장 높은 미생물 다양성을 제공하여 최적의 성장을 지원하는 반면 산성 및 알칼리성 토양은 더 빠른 잎 색깔 변화와 식물 생장주기의 빠른 유도를 촉진하는 것으로 판단되었다. 과도한 수분과 중금속 오염은 미생물 다양성을 감소시켜 생장에 부정적인 영향을 미쳤으며 중금속이 과도 한 토양은 알칼리성 및 과습 토양보다 잎 색깔 변화를 더욱 가속화 하였다. 건조한 토양에서 고사리는 중 성 토양보다 식물 생장주기를 나타냈는데, 이는 수분이 미생물 군집 안정성에 중추적인 역할을 한다는 것 을 시사한다. 미생물 군집이 인위적으로 변형되었을 때, 멸균된 토양에서는 미생물의 재집락화가 빠르게 진 행되었지만 고사리의 성장은 더 느려진 것으로 나타났다. 연구를 통해 다양하고 균형 잡힌 토양 미생물 군 집이 다양한 스트레스 요인, 특히 중성 pH 및 최적의 수분 조건하에서 지속 가능한 식물 성장에 필수적이 라는 점을 확인하였다.

주제어: 고사리, 마이크로바이옴, 파이토바이옴, 뿌리, 공생

본 연구는 MnO₂와 MoS₂의 혼합 촉매를 적용하여 미생물 연료전지 시스템의 전기 생산성을 향상 시키는 것을 목표로 한다. MnO₂는 전기 전도도가 높아 MFC에서 전자 수용체로 사용할 수 있고, MoS₂는 우수한 촉매 활성을 나타내는 2차원 물질이다. MnO₂와 MoS₂촉매혼합물을 최적의 비율로 Carbon felt에 도포 후 MFC에 적용하여 전력 생성량 및 전기화학적 성능을 분석했다. 실험 결과, MnO₂와 MoS₂가 혼합된 촉매는 기존 촉매에 비해 전기생산성이 크게 증가하고 전자 전달 효율이 개선된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 MFC 시스템의 실적용을 위한 촉매 재료로서 MnO₂와 MoS₂ 혼합물 촉매의 가능성을 입증하고 친환경 발전 기술 개발에 기여할 수 있는 중요한 기초자료 를 제공한다.

주제어: MFC, 슈와넬라균, MnO₂, MoS₂

일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 생활용품에서 미세플라스틱의 검출을 확인하는 실험을 진행한 결과, SEM 분 석에서 미세플라스틱으로 추정되는 물질이 검출되었으나 그 양이 매우 적어 FT-IR 분석에서는 특정한 화학 결 합에 해당하는 파수의 피크를 확인하지 못했다. 오렌지, 자몽, 레몬, 라임 등 감귤류 껍질 4종을 대상으로 초음 파 추출과 가열 추출의 방법을 이용해 펙틴을 얻고자 하였으나, 초음파 추출에서 수득률이 매우 저조했으며, 가열 추출을 통해 펙틴을 얻었다. 폴리에틸렌 미세플라스틱 표준물질을 활성탄, 시판용 펙틴, 가열 추출로 얻은 펙틴, 오렌지 및 라임, 자몽, 레몬 껍질 분말로 만든 용액에 일정량을 넣고 교반하여 흡착 실험을 진행하였다. 감압 여과하여 건조한 멤브레인 필터를 FE-SEM으로 측정하여 표면 구조를 분석하고, Raman 형광분석 장치 를 이용하여 폴리에틸렌이 나타내는 특정 파수 대의 피크가 강도 높게 나타나는지 확인한 결과, 오렌지 껍질 분말에서 가장 우수한 흡착 결과가 나타났다. 같은 농도의 오렌지 분말 용액에서는 미세플라스틱의 입자 크기 가 클수록 라만 분석에서 피크 강도가 높게 나타났고, 오렌지 분말 용액의 농도가 진할수록 미세플라스틱의 입 자 크기와 상관없이 피크의 강도가 높게 나타났다.

주제어: 미세플라스틱, 감귤류 껍질, 펙틴, 흡착, Raman

계면활성제는 친수성과 소수성 작용기를 통해 두 상의 혼합을 유도하거나 흡착을 용이하게 하는 물 질로 세정, 석유화학, 식품공업 등 다양한 공정에서 활용된다. 그러나 생분해 저항성이 존재하며 세 포막에 대한 독성으로 인해 환경 오염을 유발할 수 있다. 커피는 전 세계적으로 선호되는 기호 식 품으로 한해에 발생하는 커피 폐기물은 약 6,000,000 t 정도이다.
본 연구에서는 계면활성제를 재사용하기 위해 활성탄을 이용한 계면활성제의 재사용 방법을 이용했 다. 커피 폐기물을 이용해 활성탄을 제작했고 커피 활성탄을 이용해 계면활성제를 성공적으로 회수 할 예정이다.

주제어: 계면활성제, 재사용, 흡착, 활성탄, 커피 폐기물

그물망 구조는 가볍고 유연한 특성 덕분에 충격 흡수 및 응력 분산에 있어 중요한 역할을 한다. 이 연구는 다양한 그물망 구조(정사각형, 직사각형, 정삼각형, 정육각형)를 기반으로, 두 가지 소재(PLA, TPU)를 사용하여 충격 흡수 성능을 분석하였다. 연구에서는 Fusion 360을 통해 시뮬레이션을 수행 하고, 질량 100g, 250g, 500g의 공을 낙하시켜 발생하는 응력과 변위를 측정하였다. 분석 결과, 대체 로 TPU 소재가 PLA보다 더 우수한 충격 흡수율을 나타냈으며, 특히 정삼각형 그물망이 다른 구조 보다 높은 충격 흡수율을 보였다. 정육각형 구조는 높은 충격 조건에서 가장 안정적으로 에너지를 분산시키는 경향을 보였다. 지속적인 외력을 가하고 변형에너지 밀도 분석을 통해, 구조의 형태와 밀도가 충격 흡수 능력에 미치는 영향을 분석한 결과 부피를 고려하였을 때는 사각형 구조가, 전체 프레임의 크기와 그물 구조의 크기를 통제했을 때는 정삼각형이 가장 충격흡수율이 우수한 것으로 나타났다 또한 헬멧에 적용하기 위한 반구형 프레임에서는 정삼각형 그물이 힘의 분산이 잘 이루어 지지 않는 특성을 나타냈다. 이를 통해 다양한 보호대에 적용할 그물망 구조에 대한 시사점을 제공 할 수 있다.

주제어: 그물망, 충격흡수, 변형에너지, 헬멧

지하철 네트워크는 다른 교통수단에 비해 복잡한 네트워크 구조로 되어 있어 기존 알고리즘으로는 여러 요인을 고려한 최적화 경로를 구하기 어렵다. 본 연구는 지하철 네트워크의 구조를 열대 기하 학을 이용한 그래프로 나타내고, 열대 기하학의 열대 덧셈 연산을 이용해 최솟값을 쉽게 구할 수 있는 성질을 이용하여 시간, 거리, 비용 등을 모두 고려한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 플로이드 워셜 알고리즘에 대해 알아보고, 이를 인접 행렬의 방법을 이용하여 열대 기하학의 행렬 연산에 적용했다. 그리고 새로운 알고리즘을 Python으로 실제 지하철 네트워크에 적용해 알고리즘 의 문제점을 찾고, 개선하였다. 본 연구는 열대 기하학이라는 새로운 학문을 이용하여 최적화 경로 를 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

주제어: 열대 기하학, 인접 행렬, 지하철 네트워크, 플로이드 워셜 알고리즘