1조(쫀쫀이) - 편집 역사

Uosche2511: /* 포스터 */

2025-06-08T12:17:25Z

‎포스터

Uosche2511: /* 포스터 */

2025-06-08T12:11:08Z

‎포스터

Uosche2511: /* 평가 */

2025-06-08T10:12:09Z

‎평가

Uosche2511: /* 관련사업비 내역서 */

2025-06-08T10:10:36Z

‎관련사업비 내역서

Uosche2511: /* 관련사업비 내역서 */

2025-06-08T10:03:52Z

‎관련사업비 내역서

Uosche2511: /* 참고문헌 */

2025-06-08T08:38:47Z

‎참고문헌

Uosche2511: /* 실험 */

2025-06-08T08:37:54Z

‎실험

2025년 6월 8일 (일) 08:37에 Uosche2511님의 편집

2025-06-08T08:37:13Z

Uosche2511: /* 결과 및 평가 */

2025-06-08T08:32:14Z

‎결과 및 평가

Uosche2511: /* 향후 전망 */

2025-06-08T08:30:44Z

‎향후 전망

@@ 278번째 줄: / 278번째 줄: @@
 ===포스터===
-[[파일:포스터(쫀쫀이).pdf|가운데]]
+[[파일:포스터(쫀쫀이).png|가운데]]
 ==평가==

@@ 278번째 줄: / 278번째 줄: @@
 ===포스터===
-내용
+[[파일:포스터(쫀쫀이).pdf|가운데]]
 ==평가==

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 ===관련사업비 내역서===
 [[파일:쫀쫀이20.png|가운데]]
 ===향후 전망===
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 ◇ 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 다공성 PDMS 압력 센서에 접목한 스마트 헬스케어 시스템 구축이 활발히 진행되고 있다. PDMS 센서를 통해 수집된 생체 신호를 AI 기반 데이터 분석 기술로 실시간으로 해석함으로써 사용자 맞춤형 건강 솔루션을 제공하는 서비스 모델 개발이 이루어지고 있다. 이는 개인의 건강 상태를 보다 정밀하게 평가하고 예측할 수 있는 기반을 마련한다. IoT 네트워크를 활용한 원격 모니터링과 의료기관 연계 시스템도 고도화되고 있다. 이를 통해 시간과 공간의 제약 없이 진단과 치료가 가능해지며, 의료 서비스의 효율성과 접근성이 향상될 수 있다. 이와 같은 기술 융합은 스마트 헬스케어 분야에서의 지속 가능한 성장과 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 작용하며, 향후 개인 건강 관리의 자동화 및 의료 생태계의 디지털 전환에 중추가 될 것으로 기대된다.
 ==참고문헌==

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 ===관련사업비 내역서===
-[[파일:활동비쫀쫀이.PNG|가운데]]
+[[파일:쫀쫀이20.png|가운데]]
 ===향후 전망===

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 ===관련사업비 내역서===
-내용
+[[파일:활동비쫀쫀이.PNG|가운데]]
 ===향후 전망===

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 [1] Wang, Z., & He, J. (2024). A tandem continuous flow process for the synthesis of functionalized PDMS. Industrial & Engineering Chemistry Research, 63(28).
 [2] Tran, J.-A., Madsen, J., & Skov, A. L. (2022). Scalable synthetic route to PDMS ring polymers in high yields from commercially available materials using the Piers-Rubinsztajn reaction. ACS Omega, 7(50)
 [3] Li, Z., Xie, X., Xiao, J., Zeng, Y., & Huang, Y. (2025). Development of highly sensitive and stable patterned PDMS flexible strain sensors for motion monitoring via laser direct writing. Optics and Laser Technology, 182.
 [4] CN103289119A. (2013). Preparation method of polydimethylsiloxane porous membrane. China: Chinese Patent Office.
 [5] US9625330B2. (2015). Methods and apparatus concerning multi-tactile sensitive (E-skin) pressure sensors. United States: U.S. Patent and Trademark Office.
 [6] Data Horizzon Research. (2024). Polydimethylsiloxane market size, growth and analysis report.
 [7] Elkem Silicones. (2020). BLUESIL ESA 7250 A&B technical data sheet. Elkem Silicones.
 [8] Ministry of Health, Labour and Welfare (Japan). (2020). Updated guidance on biocompatibility testing of medical devices. MHLW.
 [9] U.S. Department of Energy. (2025). U.S. DOE offers funding for energy storage manufacturability improvements. U.S. DOE.
 [10] MarketsandMarkets. (2020). PDMS market by type (LMW, HMW, UHMW), form (elastomers, fluids, resins), end-use industries (industrial process, building & construction, household & personal care, electrical & electronics, transportation, healthcare) and region – Global forecast to 2024. MarketsandMarkets.
 [11] Rochow, E. G. (1945). The origin and development of silicones, Journal of the American Chemical Society, 67(6).
 [12] Kuo, Alex C M. (2023) 'Poly(dimethylsiloxane)', in James E Mark (ed.), Polymer Data Handbook: Second Edition(New York, NY, 2009; online edn, Oxford Academic.
 [13] Majid, H. B. (2019). Advanced bioprocessing for alternative fuels, biobased chemicals, and bioproducts.
 [14] 남경목, 박성민, 김도훈, 김종훈, & 윤상희. (2015). 물리/화학적 처리에 따른 PDMS 표면특성 조절. 대한기계학회 춘추학술대회, 서울. [15] Lee, J. N., Park, C., & Whitesides, G. M. (2003). Solvent compatibility of poly(dimethylsiloxane)-based microfluidic devices. Analytical Chemistry, 75(23).
 [16] Kim, S.-W., Oh, G.-Y., Lee, K.-I., Yang, Y.-J., Ko, J.-B., Kim, Y.-W., & Hong, Y.-S. (2022). A highly sensitive and flexible capacitive pressure sensor based on alignment airgap dielectric, 22.
 [17] Masihi, S., Mokhtari, P., Salarirad, M. M., & Bahreyni, B. (2021). Highly sensitive porous PDMS-based capacitive pressure sensors fabricated on fabric platform for wearable applications, 6(3).
 [18] Kang, S., Lee, J., Lee, S., Kim, S., Kim, J.-K., Algadi, H., Al-Sayari, S., Kim, D.-E., & Lee, T. (2016). Highly sensitive pressure sensor based on bioinspired porous structure for real-time tactile sensing. Advanced Electronic Materials, 2(12).

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 ==실험==
-===실험 방법===
+===PDMS 시편 제작===
 # PDMS base 계량: 정밀 저울을 사용하여 필요한 양의 PDMS base를 계량한다.
 # 경화제 첨가: 계량된 PDMS에 대해 10:1, 20:1, 30:1, 40:1 등의 비율로 경화제를 첨가한다. (예: PDMS 10g에 경화제 1g 첨가 시 10:1 비율)
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-====UTM 측정====
+===UTM 측정===
 # 시편 및 장비 준비: PDMS 시편을 가로 1cm, 세로 5cm로 잘라 준비한다. Shimadzu Trapezium X 시험기의 전원을 켜고 소프트웨어를 실행한다. Caliper를 이용하여 시험할 PDMS 시편의 폭과 두께를 정확히 측정하고 기록한다.
 # 시험 조건 설정: 소프트웨어에서 시험 목적에 맞는 조건을 설정한다. (예: 인장 속도 등) 측정한 시편의 폭, 두께 데이터를 입력한다.
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-====전극 제작====
+===전극 제작===
 # 전극 크기 재단: 미리 제작된 PDMS 시편의 크기(1.5 cm x 1.5 cm)에 맞게 알루미늄 호일을 칼로 정밀하게 재단한다.
 # 접착제 도포 및 전극 부착: PDMS 시편의 전극을 부착할 부위에 소량의 Ecoflex(접착제)를 얇게 도포한다. 알루미늄 호일 조각을 핀셋을 이용하여 접착제가 도포된 PDMS 시편 위에 정확하게 배치하고, 가볍게 눌러 PDMS 표면에 밀착시킨다. 이때, 알루미늄 호일이 너무 구겨지지 않게 주의한다.
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-====Capacitance 측정====
+===Capacitance 측정===
 # 장비 준비 및 연결: Agilent E4980A LCR Meter의 전원을 켜고 소프트웨어를 실행한다. LCR Meter와 제작한 전극을 프로브로 단단히 연결한다.
 # 시험 조건 설정: 소프트웨어에서 시험 목적에 맞는 조건을 설정한다. (예: 측정 파라미터, 주파수 등)
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 [[파일:쫀쫀이Capacitance측정.PNG|가운데]]
 ==결과==

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   최*희: 주제선정 및 자료조사, PDMS sheet의 기계적, 물리적, 화학적 특성 평가, 데이터 분석
-==실험 및 결과==
+==실험==
 ===실험 방법===
 ====PDMS 시편 제작====
@@ 170번째 줄: / 170번째 줄: @@
-===결과===
+==결과==
 ====PDMS Base와 Curing Agent====
 PDMS(polydimethylsiloxane)은 (CH3)2SiO 단위가 반복되는 구조인 microfluidic과 bioMEMS 분야에서 가장 널리 사용되는 고분자 중 하나이다. 고분자 내 반복되는 단위 수와 가교 정도에 따라 PDMS는 fluid, emulsions, lubricants, resins, elastomers, rubber 등 다양한 형태로 제조할 수 있다. PDMS는 고분자의 backbone이 쉽게 노출되기 때문에 PDMS의 intermolecular interaction이 약하고 낮은 표면장력을 가진다. [11]
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 제작한 capacitive pressure sensor에 대하여 반복 인장 실험을 진행하였다. 그립 간 거리는 20mm이며, 변형률 속도는 100mm/sec로 설정하였고 30% 변형률 조건에서 200회 반복 인장을 수행하였다. 초기 10회 사이클에서 응력 완화 현상이 발견되었지만, 이후 안정화가 됨을 확인할 수 있다. 또한 200회의 인장에도 PDMS는 파단되지 않았다.
-==결론 및 평가==
 ===결론===
 이번 실험에서는 경화제 비율을 달리하여 다양한 PDMS 시편을 제작하고, 이들의 물리적 특성을 UTM을 통해 분석하였다. Capacitive pressure sensor의 내구성 및 가공성을 고려하여, 10:1 비율의 PDMS를 최종 재료로 선정하였다. 이후 기공 구조를 형성하기 위해 PDMS 질량 대비 30%, 60%의 물을 첨가하였으나, SEM 분석 결과 기공이 균일하게 형성되지 않음을 확인하였다. 이를 개선하기 위해, PDMS 혼합액에 질량 기준 50%의 dichloromethane과 30%의 물을 첨가하여 점도를 조절하였다. 그러나 해당 조건으로 제조된 시편 역시 기공의 수와 크기 모두에서 불균일한 결과를 보였다.
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 ===포스터===
 내용
 ===관련사업비 내역서===
 내용
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 ◇ 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 다공성 PDMS 압력 센서에 접목한 스마트 헬스케어 시스템 구축이 활발히 진행되고 있다. PDMS 센서를 통해 수집된 생체 신호를 AI 기반 데이터 분석 기술로 실시간으로 해석함으로써 사용자 맞춤형 건강 솔루션을 제공하는 서비스 모델 개발이 이루어지고 있다. 이는 개인의 건강 상태를 보다 정밀하게 평가하고 예측할 수 있는 기반을 마련한다. IoT 네트워크를 활용한 원격 모니터링과 의료기관 연계 시스템도 고도화되고 있다. 이를 통해 시간과 공간의 제약 없이 진단과 치료가 가능해지며, 의료 서비스의 효율성과 접근성이 향상될 수 있다. 이와 같은 기술 융합은 스마트 헬스케어 분야에서의 지속 가능한 성장과 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 작용하며, 향후 개인 건강 관리의 자동화 및 의료 생태계의 디지털 전환에 중추가 될 것으로 기대된다.

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 제작한 capacitive pressure sensor에 대하여 반복 인장 실험을 진행하였다. 그립 간 거리는 20mm이며, 변형률 속도는 100mm/sec로 설정하였고 30% 변형률 조건에서 200회 반복 인장을 수행하였다. 초기 10회 사이클에서 응력 완화 현상이 발견되었지만, 이후 안정화가 됨을 확인할 수 있다. 또한 200회의 인장에도 PDMS는 파단되지 않았다.
-==결과 및 평가==
+==결론 및 평가==
 ===결론===
 이번 실험에서는 경화제 비율을 달리하여 다양한 PDMS 시편을 제작하고, 이들의 물리적 특성을 UTM을 통해 분석하였다. Capacitive pressure sensor의 내구성 및 가공성을 고려하여, 10:1 비율의 PDMS를 최종 재료로 선정하였다. 이후 기공 구조를 형성하기 위해 PDMS 질량 대비 30%, 60%의 물을 첨가하였으나, SEM 분석 결과 기공이 균일하게 형성되지 않음을 확인하였다. 이를 개선하기 위해, PDMS 혼합액에 질량 기준 50%의 dichloromethane과 30%의 물을 첨가하여 점도를 조절하였다. 그러나 해당 조건으로 제조된 시편 역시 기공의 수와 크기 모두에서 불균일한 결과를 보였다.
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-===완료작품의 평가===
+===개발 과제 평가===
-내용
+[[파일:쫀쫀이개발과제평가.PNG|가운데]]

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 ===향후 전망===
 ◇ 다공성 PDMS 압력 센서의 성능 향상을 위해 첨가물 도입과 공정 최적화를 중심으로 연구를 진행해야 한다. 첨가물은 PDMS의 점도를 조절해 가공성을 높이며, 공정 변수 조절을 통해 다공성 구조의 균일성과 재현성을 확보할 수 있다. 이러한 개선은 센서의 신뢰성과 내구성을 보다 더 개선하고 다양한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있도록 한다. 또한, 반복 사용과 장시간 착용 시에도 변형이나 성능 저하가 적은 소재 개발에 중점을 두어 웨어러블 센서로서의 실용성을 높이고자 한다. 센서의 구조 개선과 공정 최적화를 통해 의료, 스포츠, 환경 등 여러 분야에서 혁신적인 응용이 가능할 것으로 기대된다.
 ◇ 웨어러블 헬스케어, 재활 치료, 스포츠 모니터링 등 다양한 실생활 분야를 중심으로 다공성 PDMS 압력 센서의 응용 가능성이 확대되고 있다. PDMS의 피부 친화적이고 비침습적인 특성은 환자와 일반 사용자 모두에게 장시간 착용 시에도 편안한 착용감을 제공한다. 이러한 특성은 만성 질환 관리와 운동 능력 평가 등 정밀한 생체 신호 감지가 필요한 분야에서 유리하게 작용한다. 다공성 구조의 설계와 공정 최적화를 통해 센서의 민감도와 내구성이 향상되면 실제 생활 환경에서의 활용 가능성이 높아진다. 따라서 이러한 연구는 의료 접근성을 향상시키고 예방 중심의 건강 관리 체계를 구축함으로써, 결과적으로는 의료비 절감에 기여할 것이다.
 ◇ 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT) 기술을 다공성 PDMS 압력 센서에 접목한 스마트 헬스케어 시스템 구축이 활발히 진행되고 있다. PDMS 센서를 통해 수집된 생체 신호를 AI 기반 데이터 분석 기술로 실시간으로 해석함으로써 사용자 맞춤형 건강 솔루션을 제공하는 서비스 모델 개발이 이루어지고 있다. 이는 개인의 건강 상태를 보다 정밀하게 평가하고 예측할 수 있는 기반을 마련한다. IoT 네트워크를 활용한 원격 모니터링과 의료기관 연계 시스템도 고도화되고 있다. 이를 통해 시간과 공간의 제약 없이 진단과 치료가 가능해지며, 의료 서비스의 효율성과 접근성이 향상될 수 있다. 이와 같은 기술 융합은 스마트 헬스케어 분야에서의 지속 가능한 성장과 혁신을 이끄는 핵심 동력으로 작용하며, 향후 개인 건강 관리의 자동화 및 의료 생태계의 디지털 전환에 중추가 될 것으로 기대된다.