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정사면체 구조를 갖는 Cu (II) 및 Co (II) 착화물들의 아쿠오화반응에 관한 연구
김영인,최성락,김정숙,김해경,Kim, Young-Inn,Choi, Sung-Nak,Kim, Jung-Sook,Kim, Hae-Kyung 대한화학회 1988 대한화학회지 Vol.32 No.2
$Co(sp)X_2P$(sp=sparteine, $C_{15}H_{26}N_2$, X=Cl, Br)과 Cu(sp)$X_2$의 아쿠오화반응이 메카니즘을 규명하기 위하여 pH~5인 조건에서 속도론적 연구를 실시하였다. Co(sp)$Cl_2$ 및 $Co(sp)Br_2$는 halide 이온들에 의해 촉매 효과를 나타내지 않았으며 $Cu(sp)Cl_2$ 및 $Cu(sp)Br_2$에 비해 매우 빠르게 아쿠오화가 진행되었다. $Cu(sp)Cl_2$ 및 $Cu(sp)Br_2$는 halide cyanide의 존재에 의해 반응속도가 크게 증가하였으며 pH = 2~5인 범위에서 pH가 증가함에 따라 반응속도가 증가하였다. 본 연구에서 얻어진 실험결과, $Co(sp)X_2$의 아쿠오화반응이 D-메카니즘으로 진행되는 반면 $Cu(sp)X_2$의 경우는 $I_d$ 메카니즘으로 진행되는 것으로 믿어진다. The rates of aquation of sparteine cobalt(II) halide and sparteine copper(II) halide were investigated in the citrate buffer solutions. The aquation of cobalt(II) complexes proceeds via D-mechanism and the catalytic effect of halide ions is not observed. The aquation of copper(II) complexes proceeds via $I_d$-mechanism and is catalyzed by the presence of cyanide and halide ions, and the aquation rate is pH dependent. The different mechanistic behavior of cobalt(II) complexes from corresponding copper(II) complexes seems to be attributed to the weakness of Co-N bond in the coordination sphere.
김영인,강보선,김용찬,Kim Y. I.,Kang B.S.,Kim Y. C. 대한설비공학회 1989 설비저널 Vol.18 No.2
과학산업의 육성책으로서 정부에서는 1988년도부터 특정출연연구 개발과제로 극한기술 개발을 시작하였다. 본 연구개발 과제는 극한기술의 5개 분과중 하나인 극저온 기술 분야에서의 연구개발목표인 SQUID(Superconductive Quantum Interference Devices)의 냉각장치로 사용되는 극저온용 냉동기 개발이다. 1988년부터 3년간, 연구개발비 약 3억원을 투자하여 작동온도 4.2K에서 약 100mW의 냉각능력을 갖는 냉동기에 대한 시제품을 개발함이 목적이다. 본 기술논문에서는 지난 6개월간의 연구수행 내용을 개략적으로 기술하여 연구진행상황을 파악할 수 있도록 하였다.
김영인,김동현,이승오,Kim, Young In,Kim, DongHyun,Lee, Seung Oh 한국방재안전학회 2020 한국방재안전학회 논문집 Vol.13 No.2
최근 국내에서는 다양한 이상기후들이 발생하고 있으며 이로 인해 인명피해, 재산피해와 같은 큰 피해들이 발생하고 있다. 그 중에서도 폭염으로 인한 피해는 점점 증가하는 경향을 보인다. 이에 대처하기 위해서는 빠르고 정확한 기온 및 폭염발생여부 예측이 필수적이다. 현재 기상청에서는 폭염에 대한 정보를 단기예보를 통해 제공하는데, 단기예보를 위한 기온예측은 수치예보모델을 통해 수행된다. 과거 15년간(1998~2012년) 인구대비 폭염 사망률이 가장 높았던 ◯◯군에 대하여 2019년도 기온 예보자료와 관측 자료를 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.57℃ 발생하였고, 관측 값이 33℃이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과, 평균제곱근오차가 1.96℃ 발생하였다. 예보시간은 4시간이고 예보과정에는 약 3~4시간이 소요된다. 이에 본 연구에서는 소요시간과 예측 정확도를 고려하여, 기계학습방법의 일종인 LSTM을 이용한 기온 및 폭염발생 예측 방법론을 제시한다. 기계학습모델을 이용한 4시간 기온예측결과 1.71℃의 평균제곱근오차가 발생하였고, 관측 값이 33℃ 이상에 해당하는 데이터만 비교한 결과 1.39℃의 평균제곱근오차가 발생하였다. 전 범위의 오차는 수치예보모델이 더 작은 값을 가지지만, 33℃이상의 경우에는 기계학습모델 예측의 정확도가 더 높았다. 또한 수치예보를 이용한 경우 예상 소요시간이 4시간가량인 반면 기계학습을 이용한 기온예측에는 평균 9분26초의 시간이 소요되어 경제적이라 판단하였다. 향후 공간적인 범위를 확대하거나 대상 지역을 변경하는 일반적인 방안에 대해서 연구를 수행하고자 한다. Climate variations have become worse and diversified recently, which caused catastrophic disasters for our communities and ecosystem including economic property damages in Korea. Heat wave of summer season is one of causes for such damages of which outbreak tends to increase recently. Related short-term forecasting information has been provided by the Korea Meteorological Administration based on results from numerical forecasting model. As the study area, the ◯◯ province was selected because of the highest mortality rate in Korea for the past 15 years (1998~2012). When comparing the forecasted temperatures with field measurements, it showed RMSE of 1.57℃ and RMSE of 1.96℃ was calculated when only comparing the data corresponding to the observed value of 33℃ or higher. The forecasting process would take at least about 3~4 hours to provide the 4 hours advanced forecasting information. Therefore, this study proposes a methodology for temperature prediction using LSTM considering the short prediction time and the adequate accuracy. As a result of 4 hour temperature prediction using this approach, RMSE of 1.71℃ was occurred. When comparing only the observed value of 33℃ or higher, RMSE of 1.39℃ was obtained. Even the numerical prediction model of the whole range of errors is relatively smaller, but the accuracy of prediction of the machine learning model is higher for above 33℃. In addition, it took an average of 9 minutes and 26 seconds to provide temperature information using this approach. It would be necessary to study for wider spatial range or different province with proper data set in near future.