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불소화 탄소나노튜브를 적용한 저에너지 소모형 축전식 탈염전극의 제조 및 특성
유현우 ( Hyun Woo Yoo ),강지현 ( Ji Hyun Kang ),박남수 ( Nam Soo Park ),김태일 ( Tae Il Kim ),김민일 ( Min Il Kim ),이영석 ( Young Seak Lee ) 한국공업화학회 2016 공업화학 Vol.27 No.4
축전식 탈염전극의 에너지 효율을 향상시키기 위하여 탄소나노튜브를 불소화 표면처리하고 이를 도전재로 적용하였다. 탄소나노튜브는 상온에서 불소와 질소의 혼합가스로 불소화 처리되었으며, 미처리 탄소나노튜브와 불소화 탄소나노튜브를 각각 활성탄소 대비 0~0.5 wt% 첨가하여 활성탄소 기반 축전식 탈염전극을 제조하였다. 불소화 탄소나노튜브는 미처리 탄소나노튜브에 비하여 전극 슬러리 및 전극 내에서 분산성이 향상된 것을 제타 전위와 전자주사현미경을 통해 확인하였다. 불소화 탄소나노튜브를 첨가한 전극은 미처리 탄소나노튜브를 첨가한 전극보다 전체적으로 높은 탈염효율을 보였으며, 에너지 소비량 역시 감소하였다. 이는 불소화 표면처리로 인한 탄소나노튜브의 분산성 향상으로 인해 축전식 탈염 전극의 저항이 감소되었기 때문이다. The surface of carbon nanotubes (CNTs) was modified by fluorination and applied to conductive materials to improve the energy efficiency of a capacitive desalination (CDI) electrode. CNTs were fluorinated at room temperature with a mixed gas of fluorine and nitrogen, and activated carbon based CDI electrodes were then prepared by adding 0-0.5 wt% of untreated CNTs or fluorinated CNTs with respect to the activated carbon. Fluorinated CNTs showed improved dispersibility in the electrode and also slurry as compared to untreated CNTs, which was confirmed by the zeta potential and scanning electron microscopy. Fluorinated CNTs added electrodes showed higher desalination efficiency but lower energy consumption than those of using untreated CNTs added electrodes. This was attributed to the decrease in the resistance of CDI electrodes due to the improved dispersibility of CNTs by fluorination.
유현우(Hyun Woo Yoo),권기연(Ki Youn Kwon) 대한기계학회 2017 大韓機械學會論文集A Vol.41 No.11
얼굴 모양 및 목소리를 이용하는 방법을 포함하여 연령 및 성별을 분류하는 다양한 방법이 연구되고 있다. 그러나 얼굴 기반 방법은 원거리에서 인식률이 급격히 감소하고, 오디오 기반 방법은 잡음이 많은 환경에서는 적용하기 어렵다. 대조적으로 보행 기반 방법은 대상자가 카메라에 촬영만 되면 인식이 가능하다. 기존 연구에서 카메라의 시점은 측면에서만 볼 수 있어서 실제 환경에서 일반 보행과는 현실적으로 차이가 발생했다. 본 연구에서는 일반 보행 데이터를 이용하여 연령과 성별을 분류할 수 있도록 RGB-D 센서로부터 획득된 골격 모델을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 실제 환경에서 효율적임을 보여준다. Classification of age and gender has been carried out through different approaches such as facial-based and audio-based classifications. One of the limitations of facial-based methods is the reduced recognition rate over large distances, while another is the prerequisite of the faces to be located in front of the camera. Similarly, in audio-based methods, the recognition rate is reduced in a noisy environment. In contrast, gait-based methods are only required that a target person is in the camera. In previous works, the view point of a camera is only available as a side view and gait data sets consist of a standard gait, which is different from an ordinary gait in a real environment. We propose a feature extraction method using skeleton models from an RGB-D sensor by considering characteristics of age and gender using ordinary gait. Experimental results show that the proposed method could efficiently classify age and gender within a target group of individuals in real-life environments.