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

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김종만 (경상대) 박종열 (경상대) 이필우 (서울대 농대)
저널정보
한국산림과학회(구 한국임학회) 한국산림과학회지 한국산림과학회지 제42권 제1호
발행연도
1979.1
수록면
83 - 100 (18page)

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
본연구(本硏究)는 합판용(合板用) 증량제(增量劑)로 사용(使用)하고 있는 도입소맥분(導入小麥粉)을 값이 싸고 대량생산(大量生?)이 가능(可能)한 낙엽분말증량제(落葉粉末增量劑)로 개발(開發)하여 대치(代置)키 위(爲)한 가능성(可能性)을 구명(究明)하기 위(爲)해서 계획(計劃)하고 착수(着手)되었다. 낙엽증량제(落葉增量劑)로 채취가공(採取加工)하기 위(爲)한 수종(樹種)은 침엽수종(針葉樹種)에서 소나무를 택(擇)하였고 활화수종(?華樹種)에서는 미류나무, 참나무, 푸라타누스를 택(擇)하였으며, 각각(各各)의 낙엽(落葉)을 채취(採取)하여 $100{\sim}105^{\circ}C$에서 24시간동안(時間同安) 전건(全乾)시킨 다음 40 mesh로 분쇄한 분말(粉末)을 증량제(增量劑)로 사용(使用)하였으며, 이와 비교시험(比較試驗)을 위(爲)해서 소맥분(小麥粉)을 사용(使用)하였는데 소맥분(小麥粉)의 분말도(粉末度)는 100mesh의 것을 이용(利用)하였다. 증량방법(增量方法)은 합판접착용요소수지(合板接着用尿素樹脂)와 석탄산수지접착제(石炭酸樹脂接着劑)에 수종별(樹種別)로 낙엽분말(落葉粉末)과 소맥분(小麥粉)을 각각(各各) 10, 20, 30, 50 및 100%로 증량(增量)하여 합판(合板)을 가공(加工)한 다음 접착력(接着力)을 분석고찰(分析考察)하였다. 본연구(本硏究)에서 얻은 결론(結論)은 다음과 같다. 1) 요소수지접착제(尿素樹脂接着劑)에 10%를 증량(增量)한 합판(合板)의 상태접착력(常態接着力)은 소맥분증량(小麥粉增量)이 가장 높았으며, 다음은 무증량합판(無增量合板)이었고 낙엽분말(落葉粉末)을 증량(增量)한 합판(合板)은 가장 접착력(接着力)이 낮았다. 낙엽분말(落葉粉末)을 증량(增量)한 합판(合板)의 접착력순위(接着力順位)는 참나무 낙엽분말(落葉粉末)이 가장 좋았고 미류나무, 소나무, 푸라타누스낙엽분말(落葉粉末)의 순(順)으로 저하(低下)하였다. 2) 요소수지접착제(尿素樹脂接着劑)에 20%를 증량(增量)한 합판(合板)의 상태접착력(常態接着力)은 소맥분증량(小麥粉增量)이 가장 높았으며 다음은 미류나무낙엽분말증량합판(落葉粉末增量合板)이었으며 이들은 모두 무증량합판(無增量合板)보다 접착력(接着力)이 높았다. 미류나무를 제외(除外)하고 접착력(接着力)이 불량(不良)하지만 낙엽분말증량합판(落葉粉末增量合板)의 접착력순위(接着力順位)는 소나무, 푸라타누소, 참나무의 순(順)으로 낮아졌다. 3) 요소수지접착제(尿素樹脂接着劑)에 30%를 증량(增量)한 합판(合板)의 상태접착력(常態接着力)은 소맥분증량(小麥粉增量)이 가장 높았고 다음은 무증량합판(無增量合板)이었으며 낙엽분말(落葉粉末)을 증량(增量)한 합판(合板)은 접착력(接着力)이 급격히 저하(低下)하여 불량(不良)하였다. 4) 요소수지접착제(尿素樹脂接着劑)에 50%와 100%를 증량(增量)한 합판(合板)은 소맥분증량합판(小麥粉增量合板)만 우수(優秀)한 접착력(接着力)을 보여 주었을 뿐 낙엽분말(落葉粉末)을 증량(增量)한 합판(合板)은 50%에서만 소나무, 미류나무에서 약(弱)한 접착력(接着力)이 측정(測定)되었고 기타(其他)의 낙엽분말(落葉粉末)은 박리(剝離)하였고 100%에서는 모든 낙엽분말증량합판(落葉粉末增量合板)이 박리(剝離)하여 접착력(接着力)이 측정(測定)되지 않았다. 5) 요소수지접착제(尿素樹脂接着劑)에 10%를 증량(增量)한 합판(合板)의 내수접착력(耐水接着力)은 상태접착력(常態接着力)과 같이 소맥분(小麥粉)이 가장 높았고 다음은

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

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