본 연구에서는 비용매 유도 상분리법을 이용하여 폴리에테르이미드 계열의 중공사형 분리막을 제조하였다. 제조 된 중공사막의 모폴로지 조절을 위해 첨가제로는 THF, Ethanol, LiNO3를 사용하였다. 또한 높은 수소분리막의 개발을 위해 모폴로지와 기체투과성능을 특성평가를 통해 방사조건을 최적화하였다. 그 결과 THF의 함량이 증가할수록 수소/이산화탄소 선택도가 증가하였다. 하지만 trade-off 관계로 인하여 투과율은 감소하였다. Ethanol을 첨가하였을 때는 finger-like 구조를 나타냈고, LINO3를 첨가하였을 때 Sponge 구조를 보였다. 특히, PDMS 코팅층을 최적화한 중공사막의 경우, 투과율은 40 GPU, 수소/이산화탄소 선택도는 5.6을 나타냈다.

본 연구에서는 낮은 막 저항을 가지는 알칼리 수전해 시스템 적용을 위한 격리막 제조를 위하여 PPS (Polyphenylene sulfide)를 지지체로 사용하고 Polysulfone과 무기물 첨가제를 이용하여 격리막을 제조한 뒤, 지지체의 두께와 다공도에 대한 영향을 분석하였다. 지지체로 사용된 PPS 펠트를 온도(100°C, 150°C, 200°C)와 압력(1톤, 2톤, 3톤, 5톤)의 변수를 두어 압축을 진행 하여 두께를 조절하고자 하였으며, 무기입자로서 친수성이 높고 내알칼리성이 뛰어난 BaTiO3와 ZrO2를 사용하여 polysulfone과 함께 슬러리를 제조하고 압축한 PPS 펠트 위에 캐스팅하여 다공성 격리막을 제조할 수 있었다. 전자주사현미경(SEM)을 통해 압축 조건에 따른 분리막의 모폴로지 변화를 확인하고, 기공도를 계산하였으며, 압축 조건이 증가할수록 두께와 기공도가 감소하는 경향을 확인하였다. 수전해용 격리막으로서 사용이 가능한지를 확인하기 위하여 다양한 특성 평가를 진행하였다. 기계적강도를 측정한 결과 압축 조건(온도와 압력)이 증가할수록 인장강도가 점차 증가하는 경향을 확인하였다. 최종적으로 내알칼리성 테스트 를 통하여 제조한 다공성 격리막이 우수한 내알칼리성을 가지는 것을 확인하였고, I-V 테스트를 통하여 100°C와 150°C 조건에서 압축된 막들이 기존의 압축하지 않은 막보다 낮은 전압을 가지며 성능이 향상되었다는 것을 확인하였다.

Poly(vinylidene fluoride) (PVDF) 막은 내구성 및 열적⋅화학적 안정성 등의 물성은 우수하나 소수성이 커서 수투과도가 낮고 단백질 및 유기물에 의한 막오염이 쉽게 발생한다. 본 연구에서는 PVDF 막의 내오염성을 개선시키고자 바이오 기능성 물질인 β-cyclodextrin (β-CD)을 PVDF 막 구조 내에 분산 함침시킨 PVDF/β-CD 혼합기질 비대칭막을 상변환 법을 통해 제조하고, β-CD 함침량에 따른 순수 투과 유속(PWF) 측정과 BSA 용액을 대상으로 한 막여과 실험을 수행하여 내오염성 특성을 평가하였다. 이 결과 PVDF 고분자 매질 내에 β-CD를 함침시키면 막의 친수성을 증가시켜 접촉각을 감소시키고 이로 인해 내오염성을 향상시킬 수 있었다. β-CD 함침량이 2 wt%인 도프용액을 사용하여 제조된 PVDF/β-CD 혼합 기질 비대칭막의 PWF는 64 L/m2⋅h, BSA 배제도는 95%를 나타내었으며, β-CD를 첨가하지 않고 제조된 pristine PVDF 막에 비해 투과 유속 향상성이 최대 80%에 달해 β-CD를 첨가시킴으로서 PVDF 막의 내오염성을 증가시킬 수 있었다.

본 연구에서는 polyketone (PK)을 이용하여 전기방사 조건에 따른 섬유 형상의 특성 변화와 유수분리 가능성을 확인해 보았다. 고습과 저습 조건에서는 마이크론 직경의 섬유가 형성되었으며, 특히 고습에서는 섬유의 표면이 거칠게 변한 것이 확인되었다. 섬유 직경을 micro에서 nano로 변경하기 위하여 방사용액에 염을 추가하였으며, 그 결과 섬유 직경이 약 90% 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 제조된 rPK-LNC와 PK-H로 유수분리 특성을 확인하기 위해 oil/water 에멀션으로 중 력 조건에서 유수분리를 진행하였으며 total organic carbon (TOC)와 탁도를 측정하여 특성을 분석하였다. 제거율 확인결과 탁도가 TOC와 동일한 경향성을 나타내는 것이 확인되었다. 따라서 본 연구에서는 고분자의 방사조건과 염의 유무에 따른 분리막의 섬유 형상과 물리적 특성변화와 이를 이용한 유수분리 특성에 대해 연구하였다.

최근 식품제조업을 둘러싼 환경이 급변하고 있다. 저출산⋅고령화로 인한 소비인구 감소, FTA 체결국 증가에 따른 국내 시장개방 확대, 제4차 산업혁명에 대한 식품제조업의 대응력 부족 등으로 식품제조업의 성장세 지속은 어려워지고 있다. 식품제조업의 질적 변화를 위한 혁신성장을 추진하고자 한다면 식품제조업의 혁신수준에 대한 평가와 향상 방안에 대한 심층적 분석이 필요하다. 본 연구에서는 식품제조업의 혁신수준을 평가하고 향상시킬 수 있는 방안이 무엇인지를 검토하고자 한다. 식품 제조업의 혁신수준을 혁신의 투입지표인 매출액 대비 연구개발비 비율(이하 R&D비율), 특허등록(출원) 건수, 총요소생산성을 활용해 분석․평가하였다. 그 결과, 식품 제조업의 R&D 비율은 다른 산업에 비하여 낮은 것으로 분석되었으며 특허 수와 총요소생산성 증가율 또한 낮은 것으로 나타났다.

This article suggests the machine learning model, i.e., classifier, for predicting the production quality of free-machining 303-series stainless steel(STS303) small rolling wire rods according to the operating condition of the manufacturing process. For the development of the classifier, manufacturing data for 37 operating variables were collected from the manufacturing execution system(MES) of Company S, and the 12 types of derived variables were generated based on literature review and interviews with field experts. This research was performed with data preprocessing, exploratory data analysis, feature selection, machine learning modeling, and the evaluation of alternative models. In the preprocessing stage, missing values and outliers are removed, and oversampling using SMOTE(Synthetic oversampling technique) to resolve data imbalance. Features are selected by variable importance of LASSO(Least absolute shrinkage and selection operator) regression, extreme gradient boosting(XGBoost), and random forest models. Finally, logistic regression, support vector machine(SVM), random forest, and XGBoost are developed as a classifier to predict the adequate or defective products with new operating conditions. The optimal hyper-parameters for each model are investigated by the grid search and random search methods based on k-fold cross-validation. As a result of the experiment, XGBoost showed relatively high predictive performance compared to other models with an accuracy of 0.9929, specificity of 0.9372, F1-score of 0.9963, and logarithmic loss of 0.0209. The classifier developed in this study is expected to improve productivity by enabling effective management of the manufacturing process for the STS303 small rolling wire rods.

K0.5Bi0.5TiO3 (KBT) thin films were prepared by sol-gel processing for future use in piezoelectric generators. It is believed that the annealing temperature of films plays an important role in the output performance of piezoelectric generators. KBT films prepared on Ni substrates were annealed at 500 ~ 700 oC. Tetragonal KBT films were formed after annealing process. As the annealing temperature increased, the grain size of KBT films increased. KBT thin films show piezoelectric constant (d33) from 23 to 41 pC/N. The increase of grain size in KBT films brought about output voltage and current in the KBT generators. Also, the increase in the displacement of specimens during bending test resulted in increases in output voltage and current. Although KBT generators showed lower output power than those of generators prepared using NBT films, as reported previously, the KBT films prepared by sol-gel method show applicability as piezoelectric thin films for lead-free nanogenerators, along with NBT films.

본 연구에서는 전처리 방법별 건조 단호박의 이화학적 특성을 비교 분석하고 반응표면분석법을 이용하여 단호박 말랭이의 최적 건조 조건을 설정하였다. 단호박의 이취 제거와 가공적성을 위한 건열(굽기), 습열(증자), 마이크로웨 이브 처리의 전처리 방법을 비교하고자 호화 점도를 측정 하여 전처리 시간을 설정하였다. 각 전처리 방법별 열풍 건조 전후의 단호박 품질특성을 비교한 결과, 마이크로웨이브 처리에서 가용성 고형분, 과당, 포도당, 자당 함량이 건열과 습열 처리보다 높았고, 수분 함량, 강도 및 경도가 낮게 나타나 마이크로웨이브 처리를 단호박 열풍 건조를 위한 최적의 전처리 방법으로 설정하였고 반응표면분석법을 이용하여 최적의 열풍 건조 조건을 확인하였다. 반응표면분석은 중심합성 계획법으로 실험을 디자인하여 독립변수로서 건조 온도(30, 40, 50oC, X1)와 건조 시간(4, 6, 8 h, X2)을 설정하고, 종속변수로는 건조 단호박의 수분 함량, 수분활성도, 가용성 고형분, 강도, 경도, 과당, 포도당, 자당 함량, 색도(L*, a*, b*)를 측정하여 건조 조건을 최적화하였다. 최적화 변수로는 적합성 결여 검증에서 Pr> F 값이 0.05 이상인 수분 함량, 수분활성도, 가용성 고형분을 최적화 변수로 설정하였으며, 최적화 결과 43oC의 온도와 7.2시간이 최적 건조 조건으로 확인되었고, 예측값과 실험 값을 비교한 결과 90% 이상의 최적 비율을 보였으며, 해당하는 값이 95% 신뢰구간과 예측구간 범위에 들어 실험 디자인과 모델의 적합성 또한 검증되었다.