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본 연구는 인공지능을 활용하여 재생에너지 생산량을 예측하고, 이를 바탕으로 최소 화석연료 소비량 산정을 목적으로 한다. 다양한 기상 조건에서의 풍력발전 실험을 통해 발전량 데이터를 수집하고, 이를 머신러닝 모델에 적용하여 재생에너지 생산량을 예측하였다. 이러한 예측 데이터를 활용하여 지역별 에너지 수급 효율성을 높이는 방안을 모색하고, 기후 변화와 에너지 자원 고갈 문제에 대응하는 지속 가능한 에너지 관리 시스템의 가능성을 제시하였다. 연구 결과는 특정 지역의 기상 조건에 따라 변동하는 에너지 생산량을 사전에 파악하고, 이를 바탕으로 화석연료 사용을 최소화하여 탄소 배출을 줄이는 데 기여할 수 있음을 보여준다. 본 연구는 환경 보호와 에너지 효율성 증진을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 주제어: AI, 머신러닝, 신재생에너지, 환경보호, 기상
현대사회에서 우울증은 많은 사람들이 겪는 대표적인 정신적 질환이지만, 이를 진단하기 위한 단일 검사는 여전히 부재하다. 본 연구는 우울증 진단의 신뢰성과 경제성을 높이기 위해 도파민과 금속 나노 입자 기반의 자가 진단 키트를 개발하고자 하였다. 연구에서는 금 나노 입자와 은 나노 입자의 광학적 특성과 도파민의 화학적 반응을 활용하였다. 도파민과 의 착물 형성에 따른 결정장 갈라 짐과 금속 나노 입자의 입자 크기 변화가 용액의 청록색 변화를 유도하는 메커니즘을 활용했으며, 이를 바탕으로 흡광도 데이터를 분석하였다. 특히, 금 나노 입자와 비교한 은 나노 입자의 경제적 이점과 뚜렷한 색변화로 인한 효율성을 분석하여, 자가 진단 키트의 현실적인 응용 가능성을 제시 하였다. 실험 결과, 도파민 농도가 증가함에 따라 노란색에서 푸른색으로 변화하는 정색 반응을 확인했으며, 이를 통해 도파민 농도 기반의 우울증 진단 키트를 설계하였다. 본 연구는 배위화학과 나노기술의 융합을 통해 우울증 진단의 간편성과 경제성을 높이는 새로운 접근법을 제시한다. 주제어: 우울증, 도파민, 은 나노 입자, 금 나노 입자, 결정장 갈라짐, 경제성, 자가 진단 키트
본 연구는 최근 들어 남녀노소 상관 없이 흔하게 나타나는 질병이 된 당뇨병 환자를 위해, 혈당량을 연속적으로 관리 가능하도록 금과 백금을 이용한 나노 촉매를 통해 혈당량의 수치를 효과적으로 측정하는 장치를 개발함에 의의를 두었다. 혈당량의 정확도를 높이기 위해 삼전극 시스템을 사용하고, 포도당과의 반응을 촉매하기 위해 Au@Pt NP 촉매를 사용하였으며, Zeta potential 분석과 크기 분석을 통해 촉매 합성 유무를 검증하였다. 최종적으로, 설계한 장치가 당의 농도를 변화시켰을때 전류의 변화가 명확히 나타나는 결과를 얻었다. 본 연구를 통해 체액 속 혈당량을 연속적으로 측정할 수 있는 패치를 제작하여 당뇨병 환자들이 겪는 어려움을 효과적으로 도울 수 있을 것이라 기대한다. 주제어: 바이메탈 나노촉매, 모니터링 디바이스, 맞춤형 의료
본 연구는 드론을 활용한 해변 익수 사고 예방 및 구조 시스템을 제안하고, 카메라 캘리브레이션을 통해 영상 좌표를 실제 지표면 좌표로 변환하는 방법을 탐구한다. 드론의 고도와 카메라 각도를 고려하여, 체커 보드 패턴을 이용한 캘리브레이션으로 내부 및 외부 파라미터를 추정하고, 왜곡 보정을 통해 정확한 위치 추정을 가능하게 한다. 이를 통해 드론이 감지한 익수자의 위치를 실시간으로 정확히 파악할 수 있으며, 구조 작업의 효율성을 크게 향상시킬 수 있음을 입증하였다. 주제어: 드론 구조 시스템, 카메라 캘리브레이션, 익수 사고 예방, 위치 추정, 왜곡 보정
본 탐구에서는 식품 포장용 필름에 미강 가루를 전구체로 해 합성한 CQDs를 도입한 기능성 필름을 합성한다. 미강 가루를 가열 및 가압하여 CQDs를 합성하고 분석기기들을 통해 합성된 CQDs의 물성을 분석한다. 합성 과정은 크게 가압 용기를 이용한 탄소 기반 물질의 열분해, 원심분리기를 통한약 5nm 크기의 물질의 추출로 이루어진다. UV램프를 통해 합성된 CQDs의 자외선 영역 흡수 여부를 판단한다. UV-VIS , FT-IR 측정을 통해 탄소 양자점 물질에 존재하는 작용기, 흡수 파장 등을 분석한다. 이후 PVA용액에 CQDs 를 첨가하여 만든 용액으로 필름을 제작한다. 80μm 두께의 필름을 제작한 후 필름의 자체 자외선 차단성과 산소 차단성을 측정해 식품 포장 필름으로써의 적합성을 판단한다.
본 연구는 페로브스카이트 태양전지의 곡률 반경에 따른 전기적 특성 및 광전 변환 효율(PCE)의 변화를 체계적으로 분석하였다. 유리 기판과 PET 기판에 각각 페로브스카이트 태양전지를 제작하여, 곡률 반경이 0.5mm에서 9mm까지 다양한 조건에서 전기적 특성을 측정하였다. 실험 결과, 곡률을 가하지 않은 상태에서 최대 효율이 20% 이상 기록되었으며, 곡률 반경이 9mm에서 1.5mm까지는 효율 저하가 크지 않아 PCE가 약 17~18% 수준을 유지했다. 그러나 곡률 반경이 1mm 이하로 줄어들면 급격한 효율 감소가 발생하였고, 특히 0.5mm의 극단적인 곡률에서는 PCE가 약 10%로 감소하였다. 이는 소자 내부의 구조적 변형과 전하 수송 경로의 왜곡으로 인한 전하 재결합 증가가 주요 원인으로 분석되었다. 또한, 흥미롭게도 곡률 반경이 5mm일 때 전류밀도가 소폭 증가하는 현상이 관찰되었으며, 이는 적절한 수준의 인장 변형이 전하 수명을 증가시키고 재결합을 억제하는 효과를 가져왔기 때문으로 해석된다. 본 연구는 유연한 페로브스카이트 태양전지의 설계 및 응용에 중요한 시사점을 제공하며, 향후 웨어러블 기기와 같은 유연성 요구 응용 분야에서 활용 가능성을 높인다. 주제어: 페로브스카이트 태양전지, 유연성, 곡률 반경, 전력 변환 효율(PCE), 기계적 안정성
본 연구에서는 AI 기술을 활용한 딥러닝을 활용한 주행 환경 인식, 주행 기반 기술인 객체 인식및 차선 인식 기술을 구현하였다. 자율주행 자동차는 자동차 충돌 사고, 공평한 이동권 제공을 위한 해결책이 될 수 있기 때문에 그 기반이 되는 기술에 대한 연구 및 학습이 중요하다. 라즈베리파이 기반에서 TensorFlow Lite, OpenCV, picamera2를 사용해 객체 인식 및 차선 인식 기술을 구현하였다. 이를 실제 주행 영상에 적용해 기술의 작동 여부를 확인하고 문제점을 파악하였다. 이를 통해 추후 실제 자율주행 시 적용가능함을 확인하였다. 고가의 라이다가 아닌 경제적인 카메라를 사용해 기술을 구현하며 자율주행 자동차 보편화에 기여할 수 있다. 주제어: 딥러닝, AI, 객체인식, 차선인식, 자율주행
진자는 중력의 영향 아래서 자유롭게 움직이는 물체로단진자의 경우 역학적 에너지와 주기를 정량적으로 분석할 수 있다그러나 펜듈럼 페인팅과 같이 질량중심이 시간에 따라 변화하는 진자는 질량 중심의 변화를 야기해 일반적인 진자 운동과는 다른 양상을 보인다따라서 단진자 방식으로는 분석하기 어렵다본 연구에서는 질량이 감소하는 진자의 운동을 실험적으로 분석하고 이러한 운동에 대해 분석하는 방법을 제시한다. 주제어: 질량 중심펜듈럼 진자비선형 진자 운동
본 연구는 친환경 가소제를 사용하여 마찰대전 나노발전기 (Triboelectric Nanogenerator, TENG)출력 성능과 내구성을 개선하기 위한 다양한 방안을 탐구하였다를 가. DBA, DOA, Triethyl Citrate소제로 적용한 의 에너지 생성 효율을 비교한 결과순으로 성능TENG , DBA, DOA, Triethyl Citrate 이 우수한 것으로 나타났으며이는 가소제의 극성 차이와 분자 크기 및 유연성에서 기인하는 것으로 분석되었다또한개발된 를 키보드에 적용하여 실생활에서의 활용 가능성을 검증하였다. TENG 본 연구는 친환경 에너지 하베스팅 기술의 실용화 가능성을 제시하며지속 가능한 에너지 소재 개발에 기여할 수 있음을 야기한다. 주제어친환경 가소제마찰대전, TENG, PVC
심혈관질환은 국내외로 이환율과 사망률에 주된 원인 중 하나이다 특히 심부전은 고령화에 기인한 예후가 좋지 않아 현대 사회에서 지속적이고 발전된 연구가 요구된다 이때 기존의 심부전 진단 방법은 침습적이고 환자친화도 편의성 등이 낮게 분석된다 따라서 본 연구는 심부전 검진 부담을 줄이기 위해 비침습적이고 접근성과 경제성을 확보한 지속가능한 의료에 기여하는 조기진단법과 보다 실용적인 모니터링 방식을 찾는 것을 목표로한다 이를 위해 파형 분석을 통한 심부전 위험 factor을 확인하는 프로그램 제작 ECG , NT-ProBNP의 항체 결합 금나노입자 기반 비색적 검출이라는 연구 과제를 바탕으로 연구를 수행하였다. 주제어: Heart Failure, ECG, NT-ProBNP, Ab-AuNPs, Diagnosis
본 연구는 anti-solvent로써 Ligand-assisted reprecipitation process (LARP)기반 CsPbBr3@SiOx core-shell perovskite quantum dot을 이용하고 해당물질의 농도가 페로브스카이트 태양전지의 grain 크기와 광전환 효율에 미치는 영향을 분석하였다. 다양한 농도를 가진 페로브스카이트 QD을 이용해 태양전지를 제작하고 표면의 결정립 크기를 주사전자현미경(SEM)을 통해 관찰하였다 또한, 태양전지 소자의 전기적 특성을 측정하여 광전변환 효율의 변화를 평가하였다. 연구 결과 QD의 농도가 높아질수록 grain size도 증가한다고 나타났고 태양전지의 효율은 특정한 QD농도에서 높아지는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 QD 농도가 페로브스카이트의 미세구조 및 전기적 특성에 중요한 영향을 미친다는 것을 시사하며, 최적의 QD 농도를 설정함으로써 고효율 페로브스카이트 태양전지의 개발이 가능함을 보여준다. 주제어: perovskite, Quantum Dot
할라이드 페로브스카이트는 페로브스카이트 구조를 지니는 물질의 일종이다. 매우 뛰어난 광학적, 전기적 특성을 지닌다. 할라이드 페로브스카이트를 3D bulk와 0D Quantum Dot으로 이용한 전극(이하 Cell)을 만들어 Annealing Time을 다르게 하여 광학적 특성의 변화와 0D Quantum Dot의 변형을 관찰한 결과는 아래와 같다. Annealing Time이 길어짐에 따라 Grain(또는 입자)의 크기는 변하지만, 결정 구조는 변하지 않는 모습을 보인다. 또한, Quantum Dot이 730nm~740nm 파장의 빛에서 흡광도의 피크가 나타난다. 주제어: Halide Perovskite, Quantum Dot, Absorbance, PL intensity, interaction