Graphene oxide (GO), consisting of numerous oxygen functional groups and 2-D graphene sheet, has drawn intensive attention as a promising membrane material due to its molecular-sieving nanochannel and ease of scale up. However, GO membranes have generally showed a low gas permeability stemming from the high tortuosity of laminate structure. Herein, we prepared silica/GO hybrid membranes to overcome the low gas permeability of GO membrane by tuning its surface area and interlayer spacing. The size of silica nanoparticles grown on the GO nanosheets was successfully controlled by varying the concentration of silica precursor. In particular, the relationship between gas permeability of silica/GO hybrid membranes and the size of silica nanoparticles was investigated.

Graphene-based derivatives such as graphene oxide(GO) have great potential as membrane material due to their controllable d-spacing, extremely large surface area and tunability of multifunctional groups. GO, highly oxidized graphene, has especially good affinity to CO2 arose from its oxide functional groups(e.g. carboxylic acid, hydroxyl groups) on 2-D nanosheet plane. Here, we synthesized GO/polymer composite materials and fabricated large-area thin film composite(TFC) membrane for CO2 separation using polymeric porous support. Further, we have produced flat-sheet membrane modules with the TFC membranes and tested the performance of the module under CO2/N2 mixed gas and flue gas conditions. The membrane module exhibited high CO2 separation performance as 74% of purity and 22% of recovery under flue gas condition including CO2, O2 and N2.

영상 처리에서 전경 이미지 추출은 움직이는 대상이나 객체를 인식하려는 경우에 주로 응용 된다. 게임에서 전경 이미지에 포함되는 객체들은 주로 캐릭터와 NPC(Non Player Character), 아이템 등이 될 수 있다. 이 객체들은 플레이어들의 이동, 공격, 방어, 수집의 대상이 되는 객체 들로 플레이어들의 주요 관심 대상이 될 수 있다. 본 연구는 이러한 배경에서, 플레이어들의 관 심 영역을 추출하기 위한 연구이다. 이를 위해, 첫째, 전경 이미지를 추출한다. 둘째, 추출한 전 경 이미지를 일정시간 누적시켜서 히트맵(Heat Map) 이미지를 결과 이미지로 보여준다. 마지막 으로 마우스 트랙킹 프로그램을 이용하여 마우스 이동 영역을 검출하고 히트맵 이미지와 비교 함으로써 플레이어의 관심 영역을 유도할 수 있다.