Non-conforming mesh를 이용해 구조적인 불연속성을 해석 시 요소 내 함수 불연속성과 특이점이 존재하며, 이로 인해 계산의 효율 성이 저하된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 모멘트 피팅법을 응용한 선택적 확장기법(Duster and Allix, 2020)을 토대로 새로운 고효율 확장 기법을 제시하였다. 특히, 적분과정에서의 비효율성에 초점을 두고 두가지 개선 방안을 제안하고 이를 수치 예제 를 통해 검증하였다. 첫째로 음함수-모멘트간 효율적 계산을 위해 인공신경망을 도입하였으며, 기존 확장 기법에 비해 해의 정확성이 유지되면서도 효율적인 계산이 가능함을 확인하였다. 더불어, 구조 해석과 형상 표상용 격자를 분리, 낮은 밀도의 구조 해석 격자에서 도 정확성이 향상되었음을 보였다.

친수성 단량체를 polyvinylidene fluoride (PVDF) 분리막 표면에 열중합으로 lamination하여 분리막을 친수화하였 다. 친수화 처리 후 접촉각은 95°에서 55°까지 감소하였고 수투과량은 10배 이상 증가하였으며 bovine serum albumin (BSA) 흡착량은 1/4 수준으로 감소하였다. 열중합 공정에서 각 공정변수별 영향을 조사하였고 이를 최적화하였다. 단량체 중 dimethyl oxobuthyl acrylamide (DOAA)가 친수성이 높아 다른 단량체에 비하여 친수화 효과가 우수하였다. 단량체의 농도가 증가함에 따라 성능이 향상되었으나 30 wt% 이상의 경우 homopolymerization을 유발하여 성능을 저하시켰다. 개시제로 사용 되었던 azobis (isobutyronitrile)(AIBN)의 활성 온도 범위가 benzoyl peroxide (BPO)의 활성온도 범위보다 넓기 때문에 높은 친수화 효율을 나타내었다. 개시제를 먼저 도포시켜주고 단량체를 나중에 첨가하는 2단계 lamination 방식이 일괄 공급하는 1단계 방식보다 친수화도는 크게 향상됐지만 pore blocking현상이 나타나면서 순수투과도는 매우 감소하였다.