Dye-sensitized Organic Photocatalyst for Hydrogen Evolution from Seawater

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 재료공학부(하이브리드 재료), 2022. 8. 박수영.그린수소에 대한 관심 증가로 광촉매를 이용하며 물로부터 수소를 생산하는 광촉매 물분해 수소생산 방법은 주목받고 있습니다. 특히 그린수소 상업화를 목표로, 최근 광촉매 물분해 수소생산 분야는 우수한 수소생산효율을 보이는 광촉매 개발과 함께 해수를 직접 이용하여 수소생산단가를 낮추는 연구를 주목하고 있습니다. 하지만 보고된 대부분의 광촉매는 해수에 존재하는 다수의 이온에 의한 수소이온 환원효율저하 및 광촉매 침전현상 등으로 해수 친화적 시스템 구현 자체의 어려움이 있으며, 이에 따라 수소생산 효율을 높이기 위해 많이 사용되던 여러 전략이 해수 시스템에서는 거의 활용되지 않았습니다. 따라서 해수친화적 광촉매 개발과 함께 담수분해 시스템에서 유용하게 활용되었던 염료감응 전략을 적절히 활용하는 것은 수소에너지 상업화의 새로운 돌파구가 될 것입니다. 여기에서, 기존 자가조립 광촉매 시스템 중 해수에서 우수한 수소생산 효율을 보이는 양이온성 광촉매와 음이온성 상용염료를 활용하여 최초의 유기 초분자 염료감응 해수분해 시스템을 구현했습니다. 염료감응 전략을 활용함으로써 수소생산 효율이 증가 (1103 µmol → 1302 µmol ; for 24h in simulated seawater with Pt co-catalyst and sacrificial donor, 38.38 mmol/g∙h) 했고, 따라서 염료감응 유기 초분자 해수분해 수소생산 시스템의 가능성을 확인했습니다. 이를 바탕으로 담수 대비 해수에서 더 높은 수소생산 효율을 보이는 해수 친화적 신규 초분자 유기광촉매를 개발했으며 정전기적 상호작용 기반의 염료감응 전략을 활용함으로써 준수한 성능 (681 µmol ; for 24h in simulated seawater with Pt co-catalyst and sacrificial donor, 20.8 mmol/g∙h) 의 염료감응 초분자 해수분해 수소생산 시스템을 구현했습니다. In chapter 2, 초분자 유기광촉매 중 가장 높은 효율을 보인 M2분자를 이용하여 염료감응 해수분해 시스템의 가능성을 확인했습니다. 양이온성 구조체를 이루는 M2와 음이온성 상용염료인 Rose bengal간 강한 정전기적 상호작용을 통해 안정적인 rose-sensitized M2 구조체를 형성했으며 염료에 의해 해수에서 더 장파장의 포톤 에너지 (absorption edge : 559 nm → 612 nm, △+ 53 nm) 까지 이용할 수 있는 것을 확인했습니다. 결과적으로 수소생산 효율이 약 200 µmol (1103 µmol → 1302 µmol ; for 24h in simulated seawater with Pt co-catalyst and sacrificial donor, 38.38 mmol/g∙h) 증가했으며 이를 통해 양이온성 유기 초분자 광촉매와 음이온성 염료 간 정전기적 상호작용 기반의 염료감응 유기 초분자 광촉매 해수분해 수소생산 시스템의 가능성을 확인했습니다. In chapter 3, 새로운 Trilateral Cationic Cyanostilbene – based amphiphilic organic photocatalyst를 합성했습니다. 이 분자는 hydrophilic pyridinium groups were connected to the central triazine moiety via cyanovinylene bridges으로 담수에서 양이온성 초분자 구조체를 형성합니다. 해수에서 초분자 구조체의 사이즈 증가 및 이온에 의한 영향으로 담수조건보다 향상된 수소생산효율 (73,5 µmol → 196 µmol ; for 24h in simulated seawater with Pt co-catalyst and sacrificial donor, 10.3 mmol/g∙h) 을 기록했습니다. 또한, 음이온성 상용 염료인 Erythrosin B를 첨가하여 낮은 가시광 activity를 보완하였고 결과적으로 담수대비 약 9.3배 향상된 수소생산 효율 (73.5 µmol → 681 µmol for 24h in simulated seawater with Pt co-catalyst and sacrificial donor, 20.8 mmol/g∙h) 을 기록하며 준수한 성능의 신규 염료 감응 유기 초분자 광촉매 해수분해 시스템을 구현했습니다.Chapter 1. 서론 1 1.1 수소에너지 1 1.2 인공광합성 3 1.3 염료감응 수소생산 시스템 5 1.4 유기 초분자 광촉매 시스템 7 1.5 참고문헌 9   Chapter 2. 수소생산실험 조건 13 2.1 모의해수 제작 13 2.2 수소생산실험 14 2.2.1 분자 2 및 분자 3 담수조건 수소생산실험 15 2.2.2 분자 2 및 분자 3 해수조건 수소생산실험 17 2.2.3 염료감응 분자 2 및 분자 3 해수조건 수소생산실험 18 2.3 대표적 광촉매 수소생산 시스템 19 2.4 참고문헌 21 Chapter 3. Rose bengal 감응된 양이온 양친매성 초분자 유기광촉매 시스템 24 3.1 도입 24 3.2 실험영역 27 3.3 결과 및 논의 29 3.3.1 Rose bengal-sensitized M2 형성 29 3.3.2 수소생산효율 33 3.3.3 결론 41 3.4 참고문헌 43 Chapter 4. Erythrosin B 감응된 양이온 양친매성 초분자 유기광촉매 시스템 45 4.1 도입 45 4.2 실험영역 47 4.3 결과 및 논의 54 4.3.1 자가조립분자 54 4.3.2 Erythrosin B-sensitized M3형성 57 4.3.3 수소생산효율 59 4.3.4 결론 66 4.4 참고문헌 67석

측두엽간질에서의 interictal epileptiform discharge의 진단적 가치

학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :의학과 신경과학전공,1996.Maste

A numerical analysis on the collision behavior of water droplets

Maste

통신 효율적 분산 학습을 위한 신경망 재 매개화

Master최근 새로운 분산 학습 프레임워크로 연합 학습이 제안되었다. 연학 학습은 프라이버시와 보안을 위해서 유저들이 가지고 있는 데이터의 공유가 없으며, 모델의 빈번한 다운로드와 업로드로 모델 학습이 이루어진다. 최신 딥러닝 모델은 많은 파라미터를 갖고 있으며, 이는 사용자 디바이스의 배터리 소모량과 열악한 통신 환경에서의 느린 학습 속도 등 연합 학습에서 통신 병목 현상을 야기한다. 기존의 통신 효율적인 최적화 방식과는 달리 본 논문에서는 로우랭크를 활용한 모델 경량화 매개화를 제안한다. 로우랭크 매트릭스들을 사용하여 모델 레이어의 웨이트를 생성하지만, 기존의 로우랭크 접근 방식과는 달리 하다마드 곱을 이용하여 랭크의 거듭제곱을 달성할 수 있는 매개화 방식이다. 하다마드 곱에 의한 거듭제곱의 특성으로 인해서 같은 파라미터 수를 사용하여도 더 높은 랭크를 가질 수 있다. 또한, 최소의 파라미터수를 사용하면서 로우 랭크의 제약이 없는 하이퍼파라미터를 제안한다. 로우 랭크 비교 실험, 통신 비용 비교 실험, 학습 속도 비교 시뮬레이션, 최적화 방식과의 결합 실험 등을 통해서 우리가 제안하는 방법이 통신 효율적이면서 랭크 제약이 없는 이점을 취한다는 것을 실험적으로 보였다. 해당 매개화를 확장해서 전역과 로컬 매개화로 분리하여, 연합 학습 모델들의 개인화를 할 수 있는 알고리즘은 제안한다. 기존의 분산 학습에서 데이터의 IID의 가정을 사용하는 것과는 달리, 개인화 방법은 연합 학습에서 존재하는 데이터 분포의 non-IID 환경에서 동작할 수 있는 알고리즘이다. 다양한 시나리오에서 일관적으로 높은 성능을 보이며, 전역과 개인 정보들을 잘 융합하는 개인화 모델임을 보였다. 또한, 제안한 매개화를 일반화하여 입력의 고차 항과 선형 항을 고려할 수 있는 매개화를 제안한다. 기존에 제안한 매개화와는 달리 입력을 로우랭크 매트릭스들에서 먼저 처리한 후, 그 출력들에 하다마드 곱을 적용하는 하는 매개화 방식이다. 이 매개화는 더 적은 계산양을 요구하고, 이미지 넷 분산 학습에서 비슷한 파라미터 수를 사용했음에도 불구하고 더 높은 성능을 갖는 것을 보였다.In this thesis, I propose a communication-efficient parameterization, FedPara, for federated learning (FL). FL does not have access to other local data for privacy and security; instead, clients download and upload a globally shared model to optimize it. Frequent transfer of the model cause communication bottleneck, including longer training time and large communication energy consumption, so reducing the burdens on the model transfer is significant for practical FL. I train the pre-factorized deep-learning model, composed of low-rank sub-matrices and the Hadamard product, from scratch, but my method does not lose the model capacity and expressiveness. Previous low-rank approaches are restricted to low-rank constraints and degrade the model performance, whereas my method can span a full-rank matrix due to the Hadamard product. My parameterization has much higher accuracy than the low-rank one because of no low-rank constraints. My method also has comparable or even higher accuracy while three to ten times lower communication costs than the model with original parameterization. Since my method is a drop-in replacement for the layer's parameterization and orthogonal to the optimization FL approaches, I can further improve my method by combining it with other advanced FL optimizers. I also extend FedPara to personalized FL application to handle different data distribution, pFedPara, and generalize FedPara to the generalization to consider both higher-order and linear terms of input. pFedPara consists of the globally-shared and client-specific parameters and fuse them by the Hadamard product. I show that pFedPara outperforms competing personalized FL methods with more than three times fewer parameters in personalization experiments. My generalization applies the Hadamard product on the outputs instead of low-rank sub-matrices. My generalization has higher accuracy than the original parameterization on ImageNet-1k

Brain mapping of episodic memory in patients with medial temporal lobe epilepsy using activation positron emission tomography

학위논문(박사)--서울대학교 대학원 :의학과 신경과학전공,2000.Docto

작은 크로스와 납작한 육각 패턴을 이용한 고속 블록 정합 알고리즘

학위논문(박사)--아주대학교 대학원 :컴퓨터공학과,2004testMaste

유아교사의 동작교육 활동운영에 영향을 주는 장애요인 분석

학위논문(석사)--아주대학교 교육대학원 :유아교육,2017. 8본 연구의 목적은 유치원 교사가 동작교육을 하는데 있어서 적극적으로 참여하기 어려운 장애요인을 3가지 측면 즉, 내용 및 방법적 측면, 환경적 측면, 교사 지원적 측면 등으로 세분화하여 체계적으로 분석해 보고자 한다. 이와 같은 연구의 목적에 따라 설정한 연구문제는 다음과 같다. 1. 유아교사의 동작교육 활동운영 시 내용 및 방법적 측면에서의 장애요인은 무엇인가? 2. 유아교사의 동작교육 활동운영 시 환경적 측면에서의 장애요인은 무엇인가? 3. 유아교사의 동작교육 활동운영 시 교사 지원적 측면에서의 장애요인은 무엇인가? 본 연구는 유아교사의 동작교육 활동운영에 영향을 주는 장애요인을 분석해 보고자 하였으며, 이를 위해 경기도 지역 내 수원시, 용인시, 화성시, 평택시, 안양시에 위치한 유치원 및 어린이집에 경력 1년 이상 있는 교사 350명을 대상으로 설문지를 배포하여 설문조사를 하였다. 본 설문지는 박영희(2007), 이은숙(2010) 등이 사용한 설문지를 참고하여 재구조화 하였으며, 교사들의 일반적인 배경변인 5문항, 동작교육과 관련된 배경변인 11문항, 유아동작교육의 장애요인 중 내용 및 방법적 측면 8문항, 환경적 측면 8문항, 교사 지원적 측면 6문항이며, 총 5개 영역의 37문항으로 구성하였다. 본 연구에서 연구도구의 척도 하위 요인별 문항번호와 신뢰도는 다음과 같다. 동작교육의 장애요인 중 ‘내용 및 방법적 측면’에 관련된 8문항의 Cronbach’s α는 .854이며, ‘환경적 측면’에 관련된 8문항의 Cronbach’s α는 .890이며, ‘교사 지원적 측면’에 관련된 6문항의 Cronbach’s α는 .867로, 전체적인 Cronbach’s α는 .932로 높게 나타났다. 본 연구를 위해 수집된 자료는 SPSS 18.0 통계프로그램을 이용하여 다음과 같이 분석하였다. 먼저 연구 대상자인 교사의 일반적 특성을 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였고, 측정도구의 신뢰성을 알아보기 위해 Cronbach’s α계수를 산출하였다. 두 번째로 동작교육과 관련된 일반적인 배경을 알아보기 위해 빈도분석을 실시하였다. 세 번째로 동작교육 관련 일반적 배경과 교사의 일반적 배경에 따라 동작교육 관련 장애요인에 대한 인식의 차이를 알아보기 위해 t 검정과 일원배치분산분석(one-way-ANOVA)을 실시하였다.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 필요성 및 목적 1 2. 연구 문제 5 3. 용어의 정리 6 Ⅱ. 이론적 배경 7 1. 유아동작교육의 개념 및 필요성 7 가. 동작교육의 개념 7 나. 동작교육의 필요성 9 2. 유아동작교육의 내용과 방법 13 가. 유아동작교육의 내용 13 나. 유아동작교육의 방법 21 3. 유아동작교육에서의 교사의 역할 및 태도 24 가. 유아동작교육에서의 교사의 역할 24 나. 유아동작교육에서의 교사의 태도 28 4. 유아동작교육에 영향을 미치는 요인 30 가. 내용 및 방법적 요인 30 나. 환경적 요인 31 다. 교사 지원적 요인 34 Ⅲ. 연구방법 36 1. 연구 대상 36 2. 연구 도구 38 3. 연구 절차 39 가. 예비조사 39 나. 본 조사 40 4. 자료 분석 40 Ⅳ. 연구결과 및 해석 41 1. 유아교사의 동작교육 운영현황 및 관련 경험 41 가. 유아동작교육 활동 주간 실시 횟수 41 나. 유아동작교육 활동 실시 장소 42 다. 유아동작교육 활동 관련 연수나 강습회의 경험 유무 및 횟수 42 라. 유아동작교육 활동 준비를 위한 참고자료 활용 여부 43 마. 유아동작교육 활동 관련 교사의 취미활동 44 바. 유아동작교육 활동 관련 자격증 소지 유무 45 사. 유아동작교육 활동 관련 도서구입 경험 유무 45 아. 유아동작교육 활동 관련 통합 활동 46 자. 유아동작교육 활동 관련 어려움 발생 시 상담 대상 47 차. 유아동작교육 활동 관련 프로그램 구성 경험 48 2. 유아동작교육 활동운영 시 장애요인 49 가. 내용 및 방법적 측면에서의 장애요인 50 나. 환경적 측면에서의 장애요인 55 다. 교사 지원적 측면에서의 장애요인 61 Ⅴ. 논의 및 결론 67 1. 논의 67 가. 유아교사의 동작교육 활동운영 시 내용 및 방법적 측면에서의 장애요인 67 나. 유아교사의 동작교육 활동운영 시 환경적 측면에서의 장애요인 70 다. 유아교사의 동작교육 활동운영 시 교사 지원적 측면에서의 장애 요인 73 2. 결론 및 제언 76 참고 문헌 79 부 록 85Maste

Method for Hybrid Transceiver Simultaneous Design in OFDM-based Wideband Multi-antenna System

OFDM 기반의 광대역 다중 안테나 시스템에서 하이브리드 송수신기 동시 설계 방법이 제시된다. 일 실시예에 따른 OFDM 기반의 광대역 다중 안테나 시스템에서 하이브리드 송수신기 동시 설계 방법은, 부반송파 채널 정보들의 곱 정보를 이용하여 부반송파 별 공통으로 사용하는 송수신 아날로그 빔포밍을 설계하는 단계; 및 상기 각 부반송파 별 유효채널에 대한 기저대역 빔포밍을 설계하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다