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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
생성형 인공신경망인 diffusion model은 이미지 해석, 오브젝트 감지 등의 분야에서 폭넓게 응 용되고 있다. 현재 diffusion model이 지니는 가장 큰 단점 중 하나는 고용량의 고화질 픽셀 데 이터에 대해 동작 시 학습과 처리에 처리되는 연산 횟수가 지나치게 많다는 점이다. 본 연구에서 는 이러한 diffusion model의 고화질 이미지에 대한 처리 속도가 느리다는 문제를 개선하고자 한다. 이를 위해 convolutional autoencoder 신경망을 활용하여 이미지를 압축한 이후, 압축된 이미지에 대하여 diffusion 과정을 수행하는 방법을 제안하고 평가하였다. 제안한 방법의 평가를 위하여 convolutional autoencoder와 diffusion model을 결합한 합성 모델을 통해 이미지를 생성하였다. 기존의 diffusion model과 합성 모델에 대해 Fréchet Inception Distance 평가 지표를 통해 생성된 이미지의 품질을 평가한 결과 diffusion model의 생성 데이터 품질이 크게 저해되지 않고, 생성 속도의 유의미한 개선이 있었다. 주요 용어: Diffusion Model, 이미지 생성, 생성형 인공신경망, 이미지 압축, Convolutional Autoencoder
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
이 연구는 박테리아와 해조류의 조합들 중 복합미생물 전지의 효율성을 최대로 하는 조합을 찾기 위한 연구이다. 여러 박테리아와 해조류의 조합을 바꾸어가며 전지의 전압과 전압의 감소 속도를 비교하여 전지의 효율을 비교하여 연구를 진행한다. 실험 결과 E.coli 와 Chlorella vulgaris를 이용한 조합이 가장 효율이 높게 나타났고, 조류를 사용했을 때가 사용하지 않고 조명을 껐을 때보다 전압의 감소 기울기가 낮게 나온 것을 보아 효율이 더 컸음을 유추할 수 있었다. 주제어: 미생물 연료 전지, 복합 미생물 연료 전지, 박테리아, 미세조류, 산화-환원 반응
본 연구의 목적은 마이크로파의 편광각을 이용한 무선 통신의 새로운 시스템을 제안하고 현실적으로 가능 한 지를 검증하는 것이다. 기존의 통신 기술들은 주파수와 진폭을 변경하여 정보를 파동으로 부호화한다. 그러나 본 연구에서는 편광된 마이크로파의 각도를 이용한 부호화 시스템을 제시한다. 전기 신호를 마이크 로파의 각도로 부호화하기 위해 MOFE(magneto-Optical Faraday effect)가 사용된다. 먼저, 마이크로파는 편광기를 통해 전송된다. 그것들은 마이크로파 주파수에서 일반적인 자기 광학 물질인 페라이트 조각을 통과 한다. 자기 코일은 전파 방향에 수직으로 놓인 페라이트를 덮는다. 전기 신호가 코일에 전달되고, 이 코일은 페라이트 주변에 자기장을 만들어 MOFE를 일으킨다. 수신기에서, 편광된 파동은 다른 편광기를 지나 세기 검출기에 도달한다. 본 연구에서는, 우리는 자기 코일에 여러 전기 신호를 넣고, 수신기에서 세기를 통해 결과적인 회전을 검출한다. 우리는 반사, 물에 의한 흡수 및 굴절과 같은 다양한 상황에서 정보의 손실을 계산함으로써 이 새로운 방법의 타당성을 실험했다. 주제어: 패러데이 효과, 마이크로파 인코딩, 원편광, 실현 가능성, 회절
본 연구에서는 전기장에 따른 자성유체의 열전도도 변화를 계산하고 확인한다. [1],[2]에 따르면 열전도도가 변화하는 물질은 여러 분야에서 유용하게 쓰인다는 것을 언급하였다. 우리는 [3], [4]에서 자성유체가 자기장에 의해 열전 도도가 변하는 사례를 발견했고, hybrid model을 이용하면 여러 가지 요소를 고려하여 자성유체의 열전도도의 변화를 고려할 수 있다. 우리는 이 모델을 이용하여 시뮬레이션을 진행한 전기장에 의해 선형으로 열전도도가 증가 하는 것을 확인하였고, 이를 열전도도 측정 장치를 만들어 직접 검정하였다. 검정 결과 실험에서도 둘 사이의 양의 상관관계가 존재하는 것을 확인하였다. 실험에서는 한 가지의 방향으로만 전기장을 측정하는 등의 제한 조건이 많았기 때문에 추후에는 다른 조건에 대해서도 추가적으로 실험해야 할 것으로 보인다. 주제어: 자성유체, 열전도도, 전기장, 시뮬레이션
본 연구에서는 오리가미 구조를 이용하여 풍력 발전기의 단점(큰 공간 필요, 유지 보수 비용,낮은 내구성)을 최소화하고 바람에 맞는 각으로 유동적으로 변할 수 있는 새로운 터빈 날개 모델을 제시 한다. 오리가미 구조에서의 포아송비, 접히는 각도 등을 이론적으로 분석하여 터빈 날개에 적용할수 있도록 하였다. 이를 통해 원하는 방향으로 접힐 수 있는 3D 오리가미 구조 터빈 날개 모델을 고안한 후 mdf 판으로 제작하였으며 이를 이용해 날개가 받는 하중을 풍동을 통해 분석하였다. 제작한 모델에서 접힘각과 풍속을 변화시키며 터빈 날개로 활용될 수 있는 가능성을 제시하였다. 모델을 직접 제작하면서 느낀 바(만들 때의 어려움과 비용)를 바탕으로 모델에서 개선할 수 있는 점을 제시하며 앞으로의 연구에서 활용될 수 있도록 한다. Keywords: 메타 물질, 오리가미 구조, 터빈 날개