메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동민 (국립목포대학교 신소재공학과) 이상진 (국립목포대학교 신소재공학과)
저널정보
한국재료학회 한국재료학회지 한국재료학회지 제28권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
12 - 17 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

폴리머 용액법에 의한 In2O3 첨가 나노 WO3 분말 합성 및 NO2 가스 센서 특성
김동민 신소재공학과 세라믹스 재료 전공 2018.01 학위논문
폴리머 용액법에 의한 In<sub>2</sub>O<sub>3</sub> 첨가 나노 WO<sub>3</sub> 분말 합성 및 NO<sub>2</sub> 가스 센서 특성
김동민 ,  이상진 한국재료학회지 2018.01 학술저널

초록· 키워드

오류제보하기
$In_2O_3$ doped $WO_3$ powders were prepared by a polymer solution route and their $NO_2$ gas sensing properties were analyzed. The synthesized powders showed nano-sized particles with specific surface areas of $6.01{\sim}21.5m^2/g$ and the particle size and shape changed according to the content of $In_2O_3$. The gas sensors fabricated with the synthesized powders were tested at operating temperatures of $400{\sim}500^{\circ}C$ and 100~500 ppm concentrations of $NO_2$ atmosphere. The particle size and $In_2O_3$ content affected on the initial sensor resistance in an air atmosphere. The highest sensitivity (8.57 at $500^{\circ}C$), which was 1.77 higher than the sensor consisting of the pure $WO_3$ sample, was measured in the 0.5 mol% $In_2O_3$ doping sample. In addition, the response time and recovery time were improved by the addition of $In_2O_3$.
#$WO_3$ #$In_2O_3$ #polymer solution route #nano-powder #$NO_2$ gas sensor

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0