본 연구는 한국 기상대 데이터를 활용하여 콘크리트 포장의 깊이별 온도를 예측하는 ANN(Artificial Neural Network) 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 열평형 방정식 기반 모델은 특정 지역의 기상 데이터를 필요로 하기 때문에 일반적인 적용이 어렵다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 ANN을 활용하여 기상대 데이터를 기반으로 범용적 인 온도 예측 모델을 개발하고자 한다. 이를 통해 다양한 지역 및 환경 조건에서도 적용 가능한 모델을 구축하는 것이 목적이다. 본 연구에서는 2017년 1월 1일부터 2018년 12월 31일까지의 1시간 단위 기상 및 온도 데이터를 활용하며, 0.05m, 0.15m, 0.25m, 0.35m, 0.45m 깊이별 온도 데이터를 학습 데이터로 사용한다. 입력 변수로는 기온, 풍속, 강수량, 습도, 일 조량, 일사량, 적설량, 적운량, 지면온도를 포함한다. 이러한 다양한 기상 데이터를 활용하여 신경망 모델을 학습하고, 기 존 방식보다 높은 정확도를 확보하는 것이 연구의 핵심 목표이다. 기존 ANN 구조인 O = WI + B에서 확장된 O = W(I + (WI + B)) + B 형태의 비선형 구조를 적용하여 기존 모델이 가지는 비선형 관계 반영의 한계를 극복하고자 한다. 또한, 선형 다중 은닉층 모델과 비선형 다중 은닉층 모델을 각각 개발하여 성능을 비교하고, 비선형 모델의 필요성과 일반화 능력을 평가할 예정이다. 최종적으로 두 모델의 성능을 평균 제곱 오차 및 평균 절대 오차 등과 같은 평가 지표들을 이용하여 비교 분석하고, 가장 적합한 모델을 도출하고자 한다.

이 연구는 동절기 노면 결빙 또는 블랙아이스 저감을 위하여 상변화물질을 혼입한 포장용 콘크리트의 온도변화 및 역학적 특성을 파악한 것이다. 이를 위하여 마이크로캡슐로 코팅된 상변화물질을 단위시멘트량의 30%까지 혼입한 포장용 콘크리트를 배합하 여 온도측정용 실험체 및 강도시험용 공시체를 제작하였다. 온도측정은 실험체의 표면과 내부에서 열화상카메라와 열전대를 이용하였 으며, 강도시험은 각 배합마다 3개씩 제작된 공시체를 이용하여 휨 및 압축강도 시험을 실시하였다. 실험결과에 따르면, 상변화물질을 혼입한 포장 콘크리트 노면의 온도는 보통 콘크리트와 비교하여 최대 2도 상승하였으며, 내부의 온도는 깊이와 혼입률에 따라 최대 3-4도 상승하였다. 그리고, 압축강도는 상변화물질 혼입률에 따라 감소하였으나, 모든 혼입률에서 국가건설기준에서 규정하는 설계기 준강도를 만족하였다. 휨강도 역시 보통 포장 콘크리트와 비교하여 감소하였으나, 압축강도와 다르게 상변화물질 혼입률에 따라 휨강 도는 증가하였으며, 30%에서는 설계기준강도를 만족하였다. 이상과 같은 연구결과에 따라 마이크로캡슐형 상변화물질은 노면과 내부 에서 온도상승 효과가 있으며, 기준 또는 지침에서 규정하는 기준강도를 만족하므로 동절기 콘크리트 포장에 적용이 가능할것으로 판단된다.

To analyze the effect of fire in electric-vehicle battery on concrete cement structure. A scenario evaluation was conducted for fire occurrence due to external influences on lithium battery cells used in electric vehicles. Visual inspection was conducted at each stage of the battery fire, and the fire duration and temperature were measured. The battery temperature rise curve and temperature during fire have been examined previously. The stability of a cement structure was evaluated via X-ray diffraction and SEM analyses of the reaction-product changes with respect to temperature. The battery temperature rise curve shows that the battery begins to change at 200 °C–300 °C. However, the general stage of battery damage cannot be readily confirmed from the literature. The current experiment and literature review indicate that battery fire can cause the fire temperature to increase beyond 1000 °C within a few seconds. The reaction product changes structurally in cement from 300 °C or higher. Many voids are generated owing to the decomposition of Ca(OH)2 and C-S-H gel. The temperature of an electric-vehicle fire increases rapidly to 1000 °C or higher within a few seconds. High temperatures change the reaction products in cement structures, thus creating internal voids and cracks and reducing the stability of the structure; therefore, the appropriate countermeasures must be identified.

The present study was undertaken to ascertain the temperature development characteristics of Phthorimaea operculella (Lepidoptera: Gelechiidae) across its various developmental stages. To this end, the insect was subjected to six constant temperature conditions (13, 17, 25, 27, 32, 34±1°C), relative humidity (RH) levels of 65±5%, and photoperiods of 16 : 8 h light/dark. The developmental time of larvae was longest at 13°C, and as the temperature increased up to 35°C, the developmental time tended to become shorter. At the pupal stage, all individuals developing at 13°C perished and were excluded from the calculation of the development period for the development model. To ascertain the relationship between temperature and development, a regression model was employed for analysis. The lower threshold temperature of the total immature stage was determined to be 9.4°C, and the thermal constant was found to be 454.5DD. In the analysis of the temperature-development experiment, the Lactin 2 model exhibited an optimal fit (R 2=0.90-0.98) for the total immature stage of P. operculella.

본 연구에서는 방사선조사 유발 체적팽창(RIVE)이 원자력 발전소의 콘크리트 생체 차폐벽의 구조 건전성에 미치는 영향을 확인하 고자 하였다. 이를 위해 원자로 압력용기 감시 프로그램의 데이터를 사용하여 콘크리트 생체 차폐벽의 누적 중성자 조사 수준을 추정 하는 방법으로 원자로 압력용기(RPV) 내부 표면에서 차폐벽 외부까지의 누적 조사량의 감쇠를 계산하는 과정을 설명하고 콘크리트 의 방사선 조사 유발 체적팽창에 대한 모델을 제시하였다. 콘크리트 생체 차폐벽의 응력 상태는 온도의 영향을 받을 수 있기 때문에 방사선조사유발 체적팽창 효과와 더불어 운전 중 차폐벽의 온도 상승 효과도 고려하였다. 콘크리트 생체 차폐벽 구조에 대한 방사선 조사 유발 체적팽창과 온도의 영향을 평가한 결과, 차폐벽의 안쪽 표면 부근 영역의 압축 응력이 국부적으로 콘크리트의 압축 강도 한 계를 초과할 수 있으며, 외부 영역의 인장 응력은 균열을 유발할 가능성이 있음을 확인할 수 있었다. 또한 중성자 누적 조사량이 증가 하면 응력도 증가하는 경향을 보였다. 온도도 차폐벽의 응력 상태에 영향을 미치지만, 그 영향은 방사선조사 유발 체적팽창의 효과에 비해 그다지 크지 않았다. 향후 추가 연구를 통해 차폐구조물의 보다 현실적인 기하학적 구조, 중성자 조사량 분포, 그리고 차폐벽 내 부 보강 철근 요소 등을 포함하는 상세 모델을 바탕으로 콘크리트 생체 차폐벽에 설치되는 압력용기 지지 구조물 및 앵커 시스템에 대 한 영향 평가를 수행할 계획이다.

In this study, copper oxide, manganese oxide and zeolite, clays containing catalysts were prepared to remove hydrogen sulfide emitted in odor of industry. In order to change the heat treatment temperature, a catalyst was prepared 100 degrees from 600 degrees to 1,000 degrees. GC-MS was used to confirm the hydrogen sulfide removal performance. Although the removal performance produced at 600 degrees was maintained by and large, the removal performance decreased as the temperature increased. In particular, the catalyst manufactured at 900 and 1000 degrees had low removal performance. To find out the cause of the decrease in removal performance, the analytical devices XRD, BET, XRF were used. In order to confirm the properties of the catalyst before and after adsorption, SEM-EDS and CS were used. As a result of analyzing the Cu-Mn catalyst, it was confirmed that the material was adsorbed on the surface. To confirm the adsorbent material, SEM-Mapping was employed. And it was verified that the sulfur was adsorbed. Measuring the SEM-EDS 3Point, it was confirmed to be about 25.09%. Another test method CS analyzer (Carbon/Sulfur Detector) was also deployed. As a result of the test, sulfur was confirmed to be about 27.2%. So comparing the two sets of data, it was verified that sulfur was adsorbed on the surface.

In this study, Pleurotus ostreatus were grown in bottles at temperatures set to 15°C, 20°C, and 25°C inside the cultivation room. Changes in temperature, CO2 concentration, and humidity inside the bottles were measured, and growth characteristics according to the temperature conditions were evaluated. CO2 concentration increased overall as the temperature increased and was particularly stable at 20°C, suggesting that 20°C is the optimal condition for the physiological respiration of P. ostreatus . While humidity was relatively constant at 15°C, it decreased over time at 20°C and was maintained at a stable level at 25°C, suggesting that water retention capacity may occur at high temperatures. As a result of the growth investigation, the yield per bottle and individual weight were the highest at 20°C, confirming that 20°C is the most suitable temperature condition for the growth of oyster mushrooms. At 25°C, the yield per bottle was maintained but the individual weight decreased and the color tended to change. These results suggest that the interaction between CO2 concentration, humidity, and temperature has a significant effect on the growth and quality of oyster mushrooms, and that it is effective to control the cultivation room temperature to 20°C for optimal growth.

The purpose of this study was to develop a more accurate model for predicting the in-situ compressive strength of concrete pavements using Internet-of-Things (IoT)-based sensors and deep-learning techniques. This study aimed to overcome the limitations of traditional methods by accounting for various environmental conditions. Comprehensive environmental and hydration data were collected using IoT sensors to capture variables such as temperature, humidity, wind speed, and curing time. Data preprocessing included the removal of outliers and selection of relevant variables. Various modeling techniques, including regression analysis, classification and regression tree (CART), and artificial neural network (ANN), were applied to predict the heat of hydration and early compressive strength of concrete. The models were evaluated using metrics such as mean absolute error (MAE) to determine their effectiveness. The ANN model demonstrated superior performance, achieving a high prediction accuracy for early-age concrete strength, with an MAE of 0.297 and a predictive accuracy of 99.8%. For heat-of-hydration temperature prediction, the ANN model also outperformed the regression and CART models, exhibiting a lower MAE of 1.395. The analysis highlighted the significant impacts of temperature and curing time on the hydration process and strength development. This study confirmed that AI-based models, particularly ANNs, are highly effective in predicting early-age concrete strength and hydration temperature under varying environmental conditions. The ability of an ANN model to handle non-linear relationships and complex interactions among variables makes it a promising tool for real-time quality control in construction. Future research should explore the integration of additional factors and long-term strength predictions to further enhance the model accuracy.

In this paper, we address the issue of temperature uniformity in high-power antenna systems by proposing and analyzing various design strategies. Specifically, when there is significant spatial freedom in the internal coolant pathways of the cooling plate, a counterflow approach is implemented to achieve temperature uniformity. Conversely, in scenarios where spatial constraints exist, a differential fin area design is proposed to effectively manage heat distribution. Additionally, in cases where the design of coolant pathways is restricted and fin design is not feasible, we suggest minimizing temperature variations by adjusting the thermal conductivity of the carriers located beneath the heat-generating components. This comprehensive approach aims to enhance the thermal management of high-power antenna systems, ensuring improved system stability and performance.

갯벌은 조석 에너지에 따른 침수와 노출이 반복되는 주기성을 가지며, 이로 인한 퇴적물의 물리적 영향과 온도 변동의 특성 을 이해하는 것은 중요하다. 태풍은 극단적인 기상 현상으로 연안 및 하구 지역에 미치는 물리적 영향이 공간적, 시간적 차이에 따라 다 르다. 태풍의 혹독한 기상 조건으로 인해 적시에 샘플링이 어려운 경우가 많아 갯벌에 온도와 압력 센서를 설치해 측정하였다. 태풍 통 과에 따른 온도 센서 데이터와 기상 요인 분석 결과, 하계의 카눈 영향에 의한 퇴적물 온도 하강 폭이 힌남노에 의한 하강 폭보다 더 컸 다. 또한, 갯벌 상부와 하부의 온도 변동은 조수에 의한 노출시간 차이에 따라 달라졌다. 이는 조위에 따른 침수의 완충 효과로 인해 하 부조간대에 미치는 영향이 상대적으로 낮다는 것을 의미한다. 전반적으로 퇴적물 온도는 태풍 유입 시기에 따라 일시적으로 영향을 받 았지만, 조위에 의한 노출 차이가 더 크게 작용한 것으로 보인다.

본 연구에서는 SLSTR로부터 산출된 위성 해수면온도 자료를 수집하여, 한반도 연안 해역에서의 실측 자료와 의 일치점을 생산하여 정확도를 검증하고자 하였으며 정확도에 영향을 미치는 환경적 요인에 대해 분석하였다. 2021년 1월부터 2023년 12월까지 3개년의 자료를 수집하였고, 총 497개의 일치점을 생산하였다. SLSTR 위성 해수면온도는 부 이 관측 해수면온도와 비교하였을 때 0.42K의 평균 제곱근 오차와 0.24 K의 평균 편차를 보였으며, 이는 SLSTR 위 성 사전 발사 요구사항을 만족하는 수치였다. 주간에는 0.14 K, 야간에는 0.29 K의 평균 편차로 야간의 음의 편차가 더욱 크게 나타났으며, 겨울철에는 음의 편차가, 여름철에는 양의 편차가 나타나는 계절적 변동성을 보였다. 해역별로는 동해에 비해서 황해와 남해에서 평균 제곱근 오차의 범위가 넓게 나타났다. 이외에도 연안으로부터의 거리, 풍속, 해수 면온도의 공간구배와 같은 요인에 의해 변동하는 특성이 나타났다. 위성 해수면온도는 4 m s1의 낮은 풍속 범위에서 주 간에는 양의 편차가, 야간에는 음의 편차가 나타났으며 전반적으로 야간의 편차가 더욱 큰 것으로 나타났다. 연안으로 부터의 거리가 멀어질수록 위성 해수면온도의 오차는 감소하는 경향을 보였으며 해수면온도의 공간 구배가 커질수록 평균 제곱근 오차가 증가하였다. 본 연구 결과는 다양한 환경적 요인에 의한 영향을 많이 받는 국지적인 환경에서의 SLSTR 위성 해수면온도 활용 연구를 위한 선행 연구로 추후 위성 해수면온도의 오차 변동 특성에 대한 이해를 바탕으 로한 연구가 진행되어야 함을 강조하였다.

We investigated the variations in the total bacterial counts (TBC) and coliform counts in a variety of Korean Hanwoo beef cuts (strip loin, rump, flank, shank, chuck and loin) stored at different temperatures after wrapping or vacuum packaging. TBC and coliform counts in all the cuts increased with an increase in the storage period. The initial microbial at baseline was higher in the chuck cut (2.0 log CFU/cm2) than in the other cuts (1.1~1.3 log CFU/cm2). Compared to wrapping, vacuum packaging effectively delayed spoilage. TBC exceeded 6 log CFU/cm2 at 2 and 4oC in 21 and 11 days for wrapped meats and in 50 and 32 days for vacuum-packaged meats, respectively. Regardless of the initial microbial count, the TBC of wrapped meats stored at 10 and 15oC exceeded 6 log CFU/cm2 in 4 and 3 days respectively, whereas that of the vacuumpackaged meats exceeded this level at these temperatures 6 and 5 days, respectively. Chuck cuts, with relatively high initial microbial levels, reached the spoilage point more quickly than other cuts under the same conditions. To sum up, vacuum packaging followed by storage and distribution at 2oC is the most effective approach for extending shelf life and maintaining quality.

본 연구에서는 온도 반응형 발열 아스팔트 포장 공법 개발을 위하여 온도 반응형 신소재의 아스팔트 적용 방안과 이를 아스팔트 재 료에 적용하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 발열 아스팔트 포장에 적합한 상변화 온도 범위에 따른 PCM 재료 선정 및 아스팔트 재 료에 적용하기 위한 캡슐화 방안을 검토하고 다양한 소재를 활용한 캡슐화된 PCM 신소재(ePCM)를 제작하였다. 이에 대한 발열 특성 및 물리적 특성 평가를 수행하였다.

최근 급격한 기후 변화로 인해 도로 교통사고의 발생 빈도가 증가하고 있으며, 특히 겨울철에 자주 발생하는 도로 살얼음(블랙아이 스) 현상이 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. 도로살얼음의 형성 메커니즘은 다양한 요인에 따라 복합적으로 작용하며, 당시의 도 로 기상 조건과 도로의 기하학적 구조에 따라 얼음의 형태 및 강도가 결정된다. 그중에서도 도로 노면 온도는 도로살얼음 형성에 중 요한 요소로, 여러 나라에서 겨울철 교통안전 평가를 위한 주요 지표로 사용되고 있다. 그러나 현재 도로 노면 온도에 대한 명확한 정 의가 부족할 뿐만 아니라, 측정 방법에 따라 계측 편차와 온도 손실 등 여러 한계가 존재해 정확한 온도 측정이 어려운 실정이다. 이 에 본 연구는 지중 깊이에 따른 온도 데이터와 도로 기상 데이터를 결합하여 보다 정밀한 도로 노면 온도 예측 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 지중 깊이 2cm, 3cm, 4cm, 5cm, 7cm, 9cm, 15cm, 20cm에 각각 온도 센서를 설치하였으며, 기상 데이터는 해당 지점에서 2m 떨어진 AWS(Automatic Weather System)를 통해 대기 온도, 습도, 강수량, 일사량 등의 정보를 수집하였다. 이를 바 탕으로 지중 온도와 기상 조건의 상관관계를 활용하여 노면 온도를 예측하는 방법론을 도출하였다. 본 연구의 결과는 도로 노면 온도 예측의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라, 새로운 접근 방식을 통해 노면 온도의 정의를 재정립하는 데 기여할 것으로 기대된다.

도로터널의 연장과 대형화로 인해 화재 발생 시 터널 구조물의 안전확보가 중요한 과제가 되고 있다. 터널에서 화재가 발생할 경우, 콘크리트 라이닝이 고온에 노출되면서 강도저하 및 폭렬에 의한 구조적 손상을 초래할 수 있으며, 이를 방지하기 위해 다양한 내화공 법이 연구되고 있다. 이 연구에서는 폭렬을 억제하기 위한 내화공법으로 고온 노출에 따른 섬유혼입콘크리트의 온도전이 특성에 대한 실험적 연구를 수행하였다. 온도전이 특성 실험은 200×200×200mm 크기의 큐브 형태의 시험체에 0.6, 0.8, 1.0kg/m3의 섬유를 혼입하여 시험체를 제작하였다. 섬유혼입콘크리트 내부온도를 측정하기 위하여 표면에서부터 20mm 간격으로 100mm까지 총 6개의 K타입 열전 대를 설치하였고, 전기 내화로를 사용하여 RWS 화재곡선을 모사하여 시험체를 가열하였다. 실험결과, 섬유를 혼입한 콘크리트는 섬유 를 혼입하지 않은 Control 변수에 비해 내부온도가 낮아지는 경향을 보였다. 이는 고온에서 내화섬유가 용융되면서 콘크리트 내부의 수증기압을 감소시켜 효과적으로 억제된 것으로 보인다. 특히 내화섬유 0.8kg/m3을 혼입한 경우 60mm 이상에서 효과적으로 콘크리트 내부 온도 상승을 억제한 것으로 나타났으며, 폭렬에 의한 구조적 손상을 방지하기 위한 적정 수준의 내화섬유 혼입량은 필요할 것으 로 판단된다. 그러나 많은 양의 섬유 혼입은 고온에 따른 섬유 용융으로 인해 내부에 다량의 공극이 형성되어 폭렬 억제에는 효과적 일 수 있으나, 다량으로 형성된 공극에 따른 온도 확산이 더 빠르게 진행되어 적절한 피복두께 확보가 필요할 것으로 판단된다. 따라 서 도로터널 내화 지침(국토교통부, 2021)의 콘크리트(380℃) 및 철근(250℃)의 한계온도 이내를 만족하기 위해서는 피복두께는 최소 100mm 이상을 확보해야 할 것으로 판단된다. 이는 터널 구조물의 내화성능을 개선하기 위한 기준을 제시하며, 향후 도로터널의 안전 성을 강화하기 위해 섬유혼입량과 철근 피복두께 간의 상관관계에 대한 추가적인 실험 및 해석적 검토가 필요할 것으로 판단된다.

청주와 증평에서 채집한 섬서구메뚜기(Atractomorpha lata)의 발생과 온도(20°C, 25°C, 30°C)에 따른 령기별 발육기간, 성충수명, 산란수 및 부화율 등을 조사하였다. 섬서구메뚜기는 5월 말부터 부화약충이 나타나기 시작하여 7월말부터 성충이 출현하고 8월 중순에 성충의 밀도가 가장 높았다. 청주와 증평에서 채집된 모든 령기에 대한 야외개체의 암수 비율은 각각 0.49와 0.45로 유사하게 조사되었다. 섬서구메뚜기 암컷은 6령까 지의 약충기를 거쳐 성충이 되지만 수컷은 5령 약충기만으로 성충이 되었다. 령기별 약충의 발육기간은 온도가 높아질수록 짧았으며 암컷이 수컷보 다 모든 온도에서 더 길었다. 성충의 수명은 온도가 높아질수록 암수 모두 감소하였고 암컷과 수컷 모두 20°C에서 각각 158.9일과 127.3일로 가장 긴 기간 동안 생존하였다. 온도가 높아질수록 산란전기는 짧아졌으나, 산란수는 반대로 증가하였다. 그러나 난괴당 산란수는 온도별 큰 차이를 보이 지 않았다. 섬서구메뚜기의 알은 30°C이상에서만 부화하여 52.0% 부화율을 보였다. 본 연구결과는 섬서구메뚜기를 방제하기 위하여 발생과 발육 에 관한 기초자료로써 활용가능 할 것으로 생각된다.

본 연구는 소래풀을 경관화훼로 이용하기 위해 온도조건에 따른 발아특성을 알아보고 회귀분석(bilinear, parabolic, beta distribution)모델을 통해 주요온도(최저, 최적 및 최고온 도)를 구명하고자 하였다. 소래풀 종자는 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35℃ 항온 조건 중 25℃에서 약 6~7일만에 최종발아율이 100%에 도달하였으며, 발아세, 발아속도, 평균발아속도와 평균발아시간이 각각 100%, 21.37ea/day, 14.48, 4.39일 로 다른 처리보다 발아특성이 우수하였다. 이를 바탕으로 발아 속도(germination rate, GR)가 50%인 시점(GR50)을 역수로 (1/GR50)하여 주요온도를 분석한 결과, bilinear모델의 경우, 최저, 최적 및 최고온도는 4.8℃, 25.8℃, 35.6℃였으며 (R2=0.9566, p<0.001), parabolic모델은 최저온도 6.1℃, 최 적온도 21.6℃, 최고온도 36.7℃였다(R2=0.8818, p<0.001). 또한 beta distribution 모델의 주요온도는 최저온도 6.1℃, 최 적온도는 23.1℃, 최고온도 40.1℃였다(R2=0.9102, p<0.001). 본 연구에서 분석한 회귀모델 모두 0.1% 수준에서 통계적 유의 차가 인정된 것으로 보아 소래풀 종자의 발아 시 최저온도는 4.8~6.1℃, 최고온도는 35.6~40.1℃, 최적온도는 21.6~25.8℃ 이며, 50% 이상의 발아율을 기대하였을 때 온도의 범위는 20~25℃가 적합할 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 소래풀 을 이용하여 경관조성을 할 때 파종 및 발아시기를 예측할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 경관조성 을 하는 현장에서 실질적인 도움을 제공할 수 있도록 발아의 주요온도 모델과 함께 식물의 생물계절 관점에서 추가적인 연구 가 필요할 것으로 판단된다.

Molybdenum, valued for its high melting point and exceptional physical and chemical properties, is studied in diverse fields such as electronics, petrochemicals, and aviation. Among molybdenum oxides, molybdenum dioxide stands out for its higher electrical conductivity than other transition metal oxides due to its structural characteristics, exhibiting metallic properties. It is applied as pellets to gas sensors, semiconductors, and secondary batteries for its properties. Thus, research on molybdenum dioxide compaction and pressureless sintering is necessary, yet research on pressureless sintering is currently insufficient. This study synthesized MoO₃ powder via solution combustion synthesis and reduced it using the 3% hydrogen/argon gas mixture to investigate the effect of reduction temperature on the powder. Additionally, the reduced powder was compacted and subjected to pressureless sintering with temperature as a variable. The density and the microstructure of brown parts were analyzed and discussed.