연구에서 나노 알루미나와 마그네지아의 첨가에 의한 304 스테인레스 스틸에 170 ℃ 2시간 열 경화시켰다. 레이저유도 분광학에 의한 코팅된 시료를 전하결합 장치와 SEM을 활용한 장치를 설계 하여 시험 측정하였다. 이 결과 나노 알루미나와 마그네지아가 함유된 세라믹 코팅이 나노 무기화합물이 함유되지 않은 시료보다 부착성, 내스크래치성이 우수하였으며, 또한 산용액속에서 시료의 질량감소의 변화가 매우 작았다. 그리하여 본 연구는 304 스테인레스 스틸의 내부식성을 개선하기 위해 시료가 코 팅되었으며, 분석공정이 설계되어 고분해능 CCD와 함께 분석되었다. 요즈음, 스테인레스 스틸의 코팅은 산업에 특이응용이 발전됨에 따라 위생학, 우주항공, 기기장치, 관측 등의 분야 등에 산업적 요구가 증 가되고 있다.

A great variety of plastics are used in IT products, which differ not only by plastic type but also by color and presence of additives such as brominated flame retardants (BFRs). In this study, to identify the plastics containing BFRs and heavy metals (i.e., Pb, Hg, Cd, Cr6+), laser-induced breakdown spectroscopy (LIBS) was used. Polypropylene (PP)-type black plastic samples that were obtained from three different types of used electric cookers were analyzed. The spectrum peaks observed in the LIBS system confirmed the presence of BFRs and heavy metals. The number of Br peaks were identified and the data were compared with the previous atomic spectra database. In the near future, the recycling of plastics from e-waste may become more important not only to reduce the amount of waste requiring treatment but also to eliminate the plastics containing hazardous components and compounds.

매년 많은 양의 플라스틱 폐기물이 발생되면서 폐플라스틱을 순환 자원화하기 위해 여러 공공기관, 연구소에서는 폐플라스틱 자동선별 시스템을 구축하기 위한 노력을 하고 있다. 이미 국내 지자체 재활용 선별장 등에서는 근적외선 분광법(NIR)을 활용한 자동선별 시스템을 구축 및 활용하고 있지만 검정색 플라스틱 제품군의 물리적 성상인 근적외선 파장의 과도한 흡수로 인한 스펙트럼 분석이 어려워 자동분류가 힘든 실정이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 NIR 분광장비가 아닌 LIBS 분광기를 사용하여 데이터를 구축 및 분석하고 지능형 알고리즘을 이용하여 자동 선별이 가능한 흑색 플라스틱의 재질별 선별 분류기 구축하고자 한다. LIBS분광장비는 시료가 기체, 액체 및 고체 상태와 관계없이 주기율표 상의 거의 모든 원소에 대하여 정성 정량 분석이 가능한 장비로 시료의 전처리 과정이 필요 없으며, 분석 시간이 매우 짧기 때문에 실시간 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 이러한 LIBS 분광장비를 이용하여 데이터를 추출하고 이를 분석하여 인공지능 알고리즘을 이용한 분류기를 설계하고자 한다. 검은색 플라스틱을 인공지능 알고리즘을 통하여 재질별 자동 선별하도록 설계하여 산업적･경제적인 효율의 향상을 기대할 수 있다.