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광학 가공기술이 개발,발전한다. 따라서 우리가 사용한 파장을 정확히 알아야 한다.
▷ 광학 유리는 수백 가지가 있어서 어느 유리로 실험을 하셧는지에 따라 그 유리의 굴절률또한 다르다. 우리가 흔히보는 창유리는 소다유리 라고 하는데 5
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기하광학 실험
실험 목적
▶ 실험을 통해 굴절과 반사, 수차 등 빛과 렌즈의 특성에 대해 알아 봄.
실험1.
볼록렌즈와 오목렌즈의 특성을 이용하여 원시안과 근시안의 교정을 눈으로 확인해본다.
실험2. 카메라의 원리에 대해
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5.결론 및 검토
이번 실험은 광학 기구를 사용하여 빛의 반사와 굴절을 알아보면서 일반물리학 시간에 다루지 않았던 파동의 기하학 부분에 대해서 알아보는 실험이었다. 총 4가지 실험을 하였는데 각각의 실험을 통해 다음과 같은 결론을
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이번 ‘기하광학’ 실험은 앞선 실험이었던 수면파 실험, 전자기파 실험에서 사용되었던 반사, 굴절 등의 원리를 ‘빛’에서도 적용해볼 수 있어서 좋은 경험이 되었다. 이 뿐만 아니라 빛의 다른 성질에서도 더 자세히 알아보고 싶다.
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실험 3 - 반사(평면과 곡면 거울)
a. 평면거울 : 반사각이 입사각과 같다
b. 오목거울 : 초점 F에서 만난다.
▲ 실험 4 - 스넬의 법칙
입사각
굴절각
굴절률
32°
21°
1.48
30°
20°
1.46
44°
28°
1.48
평균
1.47
상대오차
2.00％
상대오차 =
▲ 실험 5 - 완전반
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-C/N 의 비가 20이하여야 한다.
-수분이 40% 이하여야한다.
-악취가 없어야 한다.
나) 퇴비화 조건 - 물리적 척도 : 퇴비 더미의 통기성을 유지시켜주기 위해서 입자가 클수록 좋으며, 퇴비재료에 미생물이 잘 부착되어 생활할 수 있게 하기 위해
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반사 코팅(AR ; Anti -Reflection coatin)이나 편광기(Polarizer)등으로서 기능을 할 수 있다. 따라서 본 실험에서 수행된 공정 최적화 실험은 나노 패턴을 가지는 응용범위가 넓은 광 투과성 광학 소자의 대량생산에 적용 또는 응용 될 수 있는 가능성을
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기초광학 (다성출판사, 2002)
(4) Hecht 저, 광학 (대웅, 1996)
(5) Jones / Childers 저, 대학 일반물리학 (북스힐, 2001)
(6) 이준신 / 김도영 저, 평판 디스플레이 공학 (홍릉과학출판사, 2005)
(7) Kenneth Krane 저, 현대물리학 (汎韓書籍, 1998)
(8) 리차드 바이스 저
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-1] 각 상에 따른 배향정도 3
[그림 2-2] 네마틱액정 4
[그림 2-3] 콜레스테릭 액정 구조 5
[그림 2-4] 스메틱액정 5
[그리 2-5] Homogeneous분자 배열 8
[그림 2-6] Homeotropic 분자 배열 8
[그림 2-7] Pretilted분자 배열 8
[그림 2-8] Hybrid 분자 배열 9
[
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기초적 원리 5
2.1.1 LED(Light-Emitting Diode)란? 5
2.1.2 LED의 등장배경 5
2.1.3 LED의 발광원리 및 동작특성 6
2.1.4 LED의 제조공정 7
2.2 LED 현재 동향 8
2.2.1 LED의 전반적인 동향 8
2.2.1.1 정책적 동향 8
2.2.1.2 조명산업의 동향 9
2.2.1.3 디스플
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실험
43
생체역학
77
현대물리학
10
광학
44
섬유물리학
78
현대물리학의 세계
11
기초광통신학
45
소프트웨어물리학실습
79
화공(열/유체)역학
12
기초물리학
46
수리물리학
13
기초물리학 및 실험(I,II)
47
양자물리학
14
기하광학
48
양자역학
15
기하
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기초과학 연구기관에서 실험 물리학 및 이론 물리학 연구를 수행하는 것이 목표입니다. 또한, 대학원에 진학하여 보다 전문적인 연구를 수행하며, 차세대 반도체, 양자컴퓨팅, 광학 소재 등의 첨단 기술 개발에 기여하는 길도 고려하고 있습
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실험 경험 관련 질문 121
???? 대학원 과정 및 목표 관련 질문 121
???? 기술 및 산업 응용 관련 질문 122
???? 연구 및 실험 경험 심화 질문 122
???? 대학원 과정 및 연구 방향 심화 질문 123
???? 기술 및 산업 응용 심화 질문 124
???? 학문
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기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
데이터 분석 및 시각화: 91
빅데이터와 기계 학습: 91
실험 계획법 92
비모수 통계 92
빅데이터와 머신러닝 93
데이터 분석 도구와 소프트웨어 93
? 분석소프트웨어에 대한
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기초 이론과 개념: 89
회귀 분석 및 모델링: 89
가설 검정과 추론: 90
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