바이오로거 외부 부착방법이 점농어 Lateolabrax maculatus(평균 체중 2630.8 g)의 혈액 특성과 바이오로거 부착효율에 미치는 영향을 조사하기 위해 바이오로거 미부착구(대조구), anchor attachment (AA), monofilament attachment (MA) 및 silicon tube attachment (SA) 방식의 4가 지 실험구를 설정하였다. 바이오로거 부착 후 1, 7, 14, 28, 56 및 84일에 혈액성상과 바이오로 거 부착효율을 조사하였다. 혈액 내 hematocrit, Na+, Cl-, GPT, total protein 농도 및 superoxide dismutase 활성은 바이오로거 외부 부착방법에 영향을 받지 않았다(p>0.05). AA 그룹의 GOT (부착 1일), hemoglobin(56일) 및 total cholesterol(56일 및 84일)와 MA 그룹의 glucose와 cortisol (14일) 및 total cholesterol(84일) 농도는 대조구에 비해 유의하게 높았다(p<0.05). 실험 기간 동안 SA 그룹의 모든 혈액 특성은 대조구와 차이가 없었다(p>0.05). AA, MA 및 SA 그룹 의 바이오로거 부착효율은 부착 84일 후 각각 0.0%, 33.3%, 그리고 100.0%였다. 이상의 결과 에서 최적의 외부 바이오로거 부착방법은 SA 유형으로 나타났으며, 점농어의 생체원격측정 기술 개발을 위한 기본 정보로 활용될 수 있을 것이다.

Distribution and logistics industries contribute some of the biggest GDP(gross domestic product) in South Korea and the number of related companies are quarter of the total number of industries in the country. The number of retail tech companies are quickly increased due to the acceleration of the online and untact shopping trend. Furthermore, major distribution and logistics companies try to achieve integrated data management with the fulfillment process. In contrast, small and medium distribution companies still lack of the capacity and ability to develop digital innovation and smartization. Therefore, in this paper, a deep learning-based demand forecasting & recommendation model is proposed to improve business competitiveness. The proposed model is developed based on real sales transaction data to predict future demand for each product. The proposed model consists of six deep learning models, which are MLP(multi-layers perception), CNN(convolution neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short term memory), Conv1D-BiLSTM(convolution-long short term memory) for demand forecasting and collaborative filtering for the recommendation. Each model provides the best prediction result for each product and recommendation model can recommend best sales product among companies own sales list as well as competitor’s item list. The proposed demand forecasting model is expected to improve the competitiveness of the small and medium-sized distribution and logistics industry.

본 논문은 멘델바움의 생애사 분석방법을 통한 장마당 세대인 기독 탈북청년의 독일정착을 분석함으로써 이주 동기와 적응 과정과 신앙여정을 전반적으로 살펴보는 데 의의가 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해서 첫째, “기독 탈북청년의 삶의 영역은 어떠한가?” 둘째, “기독 탈북청년의 삶의 전환점은 무엇이며 이를 가능하게 한 개인적·사 회적·국가적 조건들은 무엇인가?” 셋째, “기독 탈북청년의 독특한 적응 방법은 무엇인가?”라는 연구문제를 설정하였다. 연구참여자 A의 삶의 영역은 「북한에서의 행복한 삶」, 「이방인의 마음을 경험한 한국」, 「유학과정에서 다시 만난 하나님」, 「독일정착을 위한 노력」, 「결혼을 통한 새로운 시작」으로 나눌 수 있다. 삶의 전환점은 「가족과 함께한 탈북」, 「외국인 교환학생들과의 만남」, 「크리스천들의 도움」, 「뜻밖의 결혼」으로 나타났다. 삶의 적응은 「모든 상황을 긍정적으로 생각하기」, 「노력하면 꿈을 이룰 수 있다는 믿음」, 「관계를 중시하는 삶」, 「다문화 사회에 대한 열정적인 호기심」으로 분류되었다. 참여자 A의 신앙여정은 롤러코스터와 같았지만 결국은 믿음을 회복하고 독일에서 신실한 교인 으로 살아가고 있다. 끝으로 위의 연구결과들을 바탕으로 탈북청년들의 해외 이주 및 적응과 신앙여정에 관하여 제언하였다.

Fish resource surveys were conducted near Jeju Island in June, August and October 2021 using an underwater camera monitoring system, fish pots, and SCUBA diving methods. The efficiency of the methods used to survey fish resources was compared using the number of individuals compared to area per unit time (inds/m3/h) and the number of species compared to area per unit time (spp./m3/h). As a result of comparing the number of individuals compared to the area per unit time (inds/m3/h), the order was underwater camera 214.69, SCUBA diving 124.62, and fish pots 0.57 inds/m3/h. The number of species compared to area per unit time (spp./m3/h) is in the following order: SCUBA diving 0.85, underwater camera 0.38, and fish pots 0.01 spp./m3/h. The fish resource monitoring method using underwater cameras was found to be more efficient in individual counts, and the SCUBA diving method was found to be more efficient in species counts. When considering cost and survey efficiency, the fish resource survey method using underwater cameras was judged to be more effective. The results of this study are expected to be widely used in estimating the population density of fish, which is the core of future fisheries resource surveys.

네오니코티노이드계 농약은 전세계적으로 사용되는 강력한 살충제이지만 환경, 생물에 잔류하 여 악영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 네오니코티노이드계 농약인 imidacloprid와 clothianidin이 공시 작물인 알팔파와 적용작물로 고추와 오이를 선정하여 토양처리 및 경엽처리에 따른 꿀벌 독성과 엽상 잔류 량을 비교하여 기존 엽상잔류독성시험법의 문제점을 확인하고자 하였다. Imidacloprid와 clothianidin을 작 물 또는 토양에 권장량 및 배수로 처리하고 시간에 따른 꿀벌의 치사율에 대한 RT25를 확인하고 잎의 잔류 농약을 HPLC로 측정하였다. 그 결과 경엽처리하였을 때 imidacloprid은 공시작물 RT25가 1일 이하, 잔류 량은 1.07 ~ 19.27 mg/kg이나 적용작물은 RT25가 9일 이하, 잔류량은 1.00 ~ 45.10 mg/kg 수준이었다. clothianidin은 공시작물 RT25가 10일 이하, 잔류량은 0.61 ~ 2.57 mg/kg이나 적용작물은 RT25가 28일 이 하, 잔류량은 0.13 ~ 2.85 mg/kg 수준이었다. 토양처리했을 때 imidacloprid와 clothianidin은 공시작물에 서는 꿀벌에 영향을 미치지 않았으며 잔류량은 0.05 ~ 0.37 mg/kg 수준이었으나, 적용작물에서는 imidacloprid은 RT25가 28일 이하였고 잔류량은 4.47 ~ 130.43 mg/kg 수준이었고, clothianidin은 RT25가 35일 이하였고, 잔류량은 5.96 ~ 42.32 mg/kg 수준이었다. 결론적으로 꿀벌 독성과 엽상 잔류량을 작물간 비교하였을 때 공시작물 보다 적용작물이 꿀벌의 치사율에 많은 영향을 미치고 잔류량도 높게 나타났고, 처리방법에 따라 비교하였을 때 적용작물에 대한 토양처리가 경엽처리에 비해 높은 RT25와 잔류량이 나타 났다. 따라서 농약안전성 확보를 위해 제시된 시험법이 실제 적용작물과 농약 처리방법에 따라 차이가 있 을 수 있어 imidacloprid와 clothianidin의 안전성 평가를 위하여 다양한 경로의 연구가 필요하다.