원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한 된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔 지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려 해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표 로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.

본 연구에서는 공정 간소화, 균일한 나노 입자 형성, 백금 저감 및 활용도를 높이기 위하여 원자층 증착법 (Atomic Layer Deposition, ALD)을 통하여 양이온 교환막 연료전지용 촉매를 제조하고 증착 온도에 따른 백금 입자 형성 거동 을 확인하였다. 증착 온도는 250 °C, 300 °C, 350 °C로 조절하여 백금 촉매를 형성하였으며 각 각의 촉매의 증착 양 상을 확인하기 위하여 Thermogravimetric analysis, X-ray diffraction 및 Transmission electron microscopy를 도입하여 담지량, 백금 입자 분포, 크기 및 결정구조 등을 확인하였다. 합성된 백금 촉매를 연료전지에 적용하기 위해서 Cyclic Voltammetry 기법을 통해서 전기화학적 활성 표면적를 구하고, Membrane Electrode Assembly 셀을 제작하여 전지 특성을 확보하였다. 최종적으로, 백금 촉매 제조 시 ALD 증착 온도는 300 °C 이하에서 합성해야 됨을 밝혀냈으며, ALD으로 제작된 백금 촉매가 기존 습식 촉매보다 더 우수한 특성을 보임을 확인하였다. 해당 연구는 ALD을 통하여 다양한 접근법으로 촉매를 제조할 시, 기본적인 ALD 공정 정보 및 ALD 촉매 합성 방향성을 제공할 수 있다.

This paper studied the problem of determining the optimal inventory level to meet the customer service target level in a situation where the customer demand for each branch of a nationwide retailer is uncertain. To this end, ISR (In-Stock Ratio) was defined as a key management indicator (KPI) that can be used from the perspective of a nationwide retailer such as Samsung, LG, or Apple that sells goods at branches nationwide. An optimization model was established to allow the retailer to minimize the total amount of inventory held at each branch while meeting the customer service target level defined as the average ISR. This paper proves that there is always an optimal solution in the model and expresses the optimal solution in a generalized form using the Karush-Kuhn-Tucker condition regardless of the shape of the probability distribution of customer demand. In addition, this paper studied the case where customer demand follows a specific probability distribution such as a normal distribution, and an expression representing the optimal inventory level for this case was derived.

명월(Sedum nussbaumerianum)은 돌나물과(Crassulaceae) 에 속한 다육식물의 일종이다. 명월은 적색, 황색, 녹색의 다 양한 엽색을 가지고 있고 백색 내지 연분홍색의 꽃을 개화하 여 관상가치가 높다. 그러나 학술적으로는 거의 연구된 바가 없는 미지의 식물이다. 이에 따라 본 연구에서는 명월의 생육 에 적합한 적정 주야간 온도를 구명하기 위해 주야간 온도를 각각 20/15, 24/19, 28/23, 32/27℃의 네 가지 단계로 나누 어 설계하였다. 결과에서 명월은 20/15℃ 처리구에서는 초장, 줄기의 지름, 엽폭, 지상부 생체중, 지상부 수분함량, 꽃수, 엽 색과 꽃색의 CIELAB a*가 가장 높은 것으로 나타나 색상 품 질이 우수했던 것으로 평가되었다. 한편, 24/19℃ 처리구에 서는 초폭, 근장, 피복면적, 엽수, 엽장, 지하부 생체중, 지상 부와 지하부 건물중, 개화율, 꽃대의 길이, 화장, 화폭이 가장 높은 것으로 나타나 색상품질은 20/15℃에 비해 상대적으로 낮았으나, 생육수준은 20/15℃ 처리구에 비해 더 우수했던 것으로 평가되었다. 반대로 본 연구에서 상대적으로 가장 높 은 온도수준인 32/27℃에서는 생육수준이 저조하고 과거 연 구에서 스트레스 지표로 사용되었던 엽색의 CIELAB L*과 b* 의 수치가 높았던 것으로 나타났다. 또한 32/27℃ 처리구 에서는 생식생장이 완전히 억제되어 개화율이 0%로 조사되 었다. 마지막으로 피어슨 상관 계수(Pearson correlation coefficient) 분석에서 L*은 지상부 생체중과 음의 상관관계 를 가진 것으로 나타났으며, b*는 지상부와 지하부의 생체중 및 건물중과 모두 음의 상관관계를 가지는 것으로 나타나 과 거 연구와 마찬가지로 L*과 b*가 식물의 생장과 반비례함을 알 수 있었다. 결론적으로 명월의 식물체의 크기를 유의미하게 증대시키고 개화를 촉진시키기 위해서는 24/19℃에서 재배할 것을 권고하며, 상대적으로 짙은 적색의 엽색과 화색을 가진 식물체를 재배생산 하고자 하는 경우 20/15℃에서 재배할 것 을 권고한다.

한국에서 알스트로메리아(Alstroemeria)는 저온 작물로 난 방비 절감 효과가 있고 장식용 절화 소재로 꾸준히 소비되어, 일정 재배면적이 유지되고 있다. 본 연구는 알스트로메리아 ‘한에로스’의 기내 대량증식과 뿌리 발근 조건을 구명하고 무 균묘 생산 시스템을 구축하기 위해 수행했다. 기내 대량 증식 조건 구명 실험에는 Murashige and Skoog(MS) 배지(3% sucrose, 0.25% gelrite)에 BA 단용 처리(BA 0.25, 0.5, 0.75mg･L-1)와 NAA 0.2mg･L-1에 BA를 농도(BA 0.25, 0.5, 0.75mg･L-1)에 따라 혼용 처리하였다. 발근 조건 구명을 위 해 MS배지(3% sucrose, 0.25% gelrite)에 BA 0.25 mg･L-1 단용 처리와 BA 0.25mg･L-1에 NAA를 농도(NAA 0.1, 0.2, 0.3mg･L-1)에 따라 혼용 처리하였다. 뿌리줄기 증식 실험 결 과, 호르몬 첨가에 따른 생육차이는 뿌리줄기 수를 제외한 나 머지 부분에서 뚜렷하게 확인되었다. 단용 처리구 보다 혼용 처리구에서 많은 신초가 유도되었다. BA 0.5mg･L-1와 NAA 0.2mg･L-1 혼용 배지에서 가장 많은 1.43개의 신초가 유도되 었다. 발근 실험 결과, ‘한에로스’는 BA 0.25mg･L-1 와 NAA 0.3mg･L-1 혼용 배지에서 뿌리 수가 3.96개로 가장 많고, 뿌 리가 짧고 두꺼워 순화 과정 중에 뿌리 손실이 적었다. 또한, 순화 과정 중 묘가 고사하지 않았다. 종합적으로, ‘한에로스’ 는 BA 0.5mg･L-1와 NAA0.2 mg･L-1 혼용 배지에서 증식을 하는 것이 적절하며, BA 0.25mg･L-1와 NAA 0.3mg･L-1 혼 용 배지에서 발근 후 순화하는 것이 최적의 기내 배양 조건으 로 사료된다. 본 연구의 결과로 알스트로메리아 무균묘의 보 급 확대에 기여하고자 한다.

복부 MRI 검사에서 높은 수준의 병렬기법을 적용 시 영상의 질을 떨어뜨리는 둘러겹침인공물을 빈번히 생성한다. 이것 은 구조물이 겹쳐서 나타나는 현상으로 복부 인체 구조상 양쪽 팔이 맞닿아 있어서 FOV를 벗어난 양쪽 팔이 영상의 반대 방향 인공물을 발생하는 문제를 초래한다. 이러한 제한점으로 복부 MRI 검사에서는 두경부 및 근골격 검사 부위와 비교하 여 낮은 수준의 병렬기법을 적용하여 검사 시간을 증가시키는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 팔을 위로 올리는 자세를 활용하여 환자의 간단한 자세의 변화를 통하여 병렬기법을 극대화하여 검사 시간을 최소화하면서 영상의 인공물을 제거하 는 데 목적을 두었다. T2, T1 강조 영상을 관상면으로 획득하였다. 연구의 재현성을 높이기 위하여 작은 팬텀을 나란히 놓고(팔 내리는 자세), 한번은 작은 팬텀을 제거하고 영상을 (팔 올리는 자세) 각각 병렬기법인 SENSE 가속인자를 1.0, 1.5, 2.0, 2.5, 3.0, 3.5, 4.0까지 10번씩 획득한 후 영상의 불균일도를 측정하였다. 팬텀으로 확인하기 어려운 인체 부위 의 영상을 확인하기 위하여 정상인 자원자 1명을 대상으로 팬텀 연구와 같은 매개변수 조건으로 영상을 획득하였다. SENSE 가속인자가 높아질수록 팔을 올리는 자세에서 영상의 불균일도가 낮게 측정이 되었고 통계학적으로 유의하게 나타 났다. 본 연구는 간단한 자세 변화만으로 병렬기법을 극대화하며 영상획득 시간 단축 및 인공물을 개선방안을 제시하는 데 의의가 있다.

Reinforcement learning (RL) is widely applied to various engineering fields. Especially, RL has shown successful performance for control problems, such as vehicles, robotics, and active structural control system. However, little research on application of RL to optimal structural design has conducted to date. In this study, the possibility of application of RL to structural design of reinforced concrete (RC) beam was investigated. The example of RC beam structural design problem introduced in previous study was used for comparative study. Deep q-network (DQN) is a famous RL algorithm presenting good performance in the discrete action space and thus it was used in this study. The action of DQN agent is required to represent design variables of RC beam. However, the number of design variables of RC beam is too many to represent by the action of conventional DQN. To solve this problem, multi-agent DQN was used in this study. For more effective reinforcement learning process, DDQN (Double Q-Learning) that is an advanced version of a conventional DQN was employed. The multi-agent of DDQN was trained for optimal structural design of RC beam to satisfy American Concrete Institute (318) without any hand-labeled dataset. Five agents of DDQN provides actions for beam with, beam depth, main rebar size, number of main rebar, and shear stirrup size, respectively. Five agents of DDQN were trained for 10,000 episodes and the performance of the multi-agent of DDQN was evaluated with 100 test design cases. This study shows that the multi-agent DDQN algorithm can provide successfully structural design results of RC beam.

Microbial proteases are more economical than plant- and animal-derived proteases due to their ease of production and high activity. This study aimed to optimize the production of proteases from fermentative food-derived microorganisms. Five strains with proteolytic activity among 50 Bacillus sp. were first screened. Two strains with high protease activity were identified: Bacillus amyloliquefaciens SRCM 102139 and Bacillus subtilis SRCM 104999. SRCM 102139 strain and SRCM 104999 strain had the highest protease activity in 0.8% glucose and 0.3% yeast extract, and in 0.8% starch and 0.1% soy peptone, respectively. The production of protease for two strains was optimized by the Central Composite Design (CCD) under response surface methodology. The optimal conditions for protease production in SRCM 102139 were 0.5% and 0.347%, pH 6.0, for carbon (glucose) and nitrogen (yeast extract springer 0202) sources, respectively, with a predicted value of 0.929 U/mL. Additionally, the optimal conditions for protease production in SRCM 104999 were 0.5% and 0.5%, pH 6.7, for carbon (starch) and nitrogen (soy peptone HSP-349) sources, respectively, with a predicted value of 0.431 U/mL. The actual protease activities of SRCM 102139 and SRCM 104999 under the established conditions were 0.926 U/mL and 0.428 U/mL, respectively, closely matching the predicted values.

Dongchimi is one of the most representative types of watery kimchi in Korea. Although the scope of application of dongchimi has been expanded, research on the quality of dongchimi is insufficient compared to that of baechu kimchi. This study aimed to find the optimal manufacturing condition of high-acidity dongchimi and investigate the effects of potassium citrate (P) and sugar (S) on quality. Different dongchimi samples (Control, S, P) were prepared and stored at 15oC for 15 days. Among the various sugars, sucrose made the highest acidity of dongchimi. When potassium citrate was added as a pH buffer, the acidity was 2.2 times higher than the control group. In the PS group, where sucrose and potassium citrate were added, the acidity and organic acid content were 3-fold and 3.7-fold higher, respectively, than those in the control group. As a result of the analysis of the free sugar content, the metabolism of lactic acid bacteria was expected to be relatively more activated in the PS group. Therefore, this study could be utilized in the dongchimi manufacturing industry or as primary data for other dongchimi research.