The physicochemical and antioxidant properties of cookies prepared using powders of barley sprout (BS), lemon balm (LB), and green tea (GT) were studied. The same dough density was maintained in all the sample groups. The experimental group to which the natural ingredients containing antioxidants were added did not show any significant change in the appearance of cookies compared to the control. LB and GT cookies showed significantly lower hardness compared to the control (p<0.05). Control showed the lowest antioxidant effect when assessed with 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl. (DPPH) and this gradually increased in the order of BS, LB, and GT. The antioxidant activity of GT was 7 times higher as compared to the control (p<0.05). The antioxidant activity assessed using 2,2'-azino-bis (3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) also showed results similar to that seen with DPPH. GT showed a significantly higher total phenol content, about 2-3 times higher compared to the control (p<0.05). GT had significantly higher total flavonoid content than that of the control (p<0.05). Thus, the addition of natural antioxidant ingredients such as sprout barley, lemon balm and specifically green tea, in the preparation of cookies, resulted in excellent antioxidant activity with similar physicochemical quality characteristics. The study suggests that it is possible to develop cookies that are competitive in terms of nutritional and physiologically active functions.

아이치 생물다양성 목표11을 달성하기 위하여, 국내 보호지역은 양적으로 꾸준히 증가되어왔으며, 추가 지정이 필요한 잠재 보호지역에 대한 연구도 진행되어왔다. 하지만 효과적인 생물다양성 보전을 위한 보호지역의 상보성에 대한 평가는 미흡하다. 본 연구에서는 제3차 전국자연환경조사의 식물종을 대상으로 종분포모형을 이용하여 잠재서식지역을 도출하고, 기존 보호지역과 잠재보호지역 내 잠재서식지역이 포함되는 종의 풍부도를 유사도 지수인 Jaccard, Sorenson, Bray-curtis를 이용하여 비교분석하였다. 연구결과로 기존 보호지역과 잠재보호지역 대부분이 상보성이 낮아 유사한 식물종을 보전하는 것으로 나타났다. 국립수목원 완충지역이 상보성이 높아 보호지역으로서의 가치가 높다고 할 수 있다. 잠재서식지역이 포함되 는 경우가 적은 식물종을 보호하기 위해서는 기존 또는 잠재 보호지역 외 지역에 추가로 보호지역을 선정할 필요가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 개별 보호지역이 보호지역으로서 고유한 생태계 또는 생물종 보전이 가능한지 각 보호지역의 생태적 대표성을 확인하고, 공간적으로 추가 보호가 필요한 지역을 탐색하는 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있으며, 향후 동물종까지 포함한 상보성 평가를 통한 보호지역의 질적 개선과 계속적으로 조사되는 전국자연환경조사 자료를 이용한 보호지역의 효과성평가 연구 등으로 발전시킬 수 있을 것으로 판단된다.

The removal of organic carbon and nutrients (i.e. N and P) from wastewater is essential for the protection of the water environment. Especially, nitrogen compounds cause eutrophication in the water environment, resulting in bad water quality. Conventional nitrogen removal systems require high aeration costs and additional organic carbon. Microbial electrochemical system (MES) is a sustainable environmental system that treats wastewater and produces energy or valuable chemicals by using microbial electrochemical reaction. Innovative and cost-effective nitrogen removal is feasible by using MESs and increasing attention has been given to the MES development. In this review, recent trends of MESs for nitrogen removal and their mechanism were conclusively reviewed and future research outlooks were also introduced.

RHDS 촉매는 코크와 황 화합물 그리고 금속인 바나듐이 표면에 침적되어 비활성화가 된다. 이러한 오염물을 제거하기 위해서 먼저 폐 RHDS 촉매에 묻어있는 중질유분의 세정, 코크와 황 화합물을 고온 배소 처리한 후, 과량으로 침적되어 있는 바나듐의 침출량을 조절하기 위하여 0.5, 1 wt% 옥살산 수용액을 이용하여 초음파 교반기에서 50 ℃, 10 sec 동안 교반하여 NOx 저감을 위한 SCR 촉매로의 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 재생처리 한 RHDS 촉매의 성분은 XRF 를 사용하여 분석하였고, 상압 고정층 연속 흐름 반응기 상에서 NOx 저감 성능을 측정하였다. 옥살산 수용액 0.5 wt%, 10 sec 동안 초음파 침출한 촉매가 가장 안 정적인 NOx 저감 성능을 보였으며, 375 ℃ 이상의 고온에서는 상용 촉매와 동등 수준의 NOx 저감 성능을 확인할 수 있었으나 저온영역 200 ℃에서 250 ℃까지는 상용 촉매보다 낮은 NOx 저감 성능을 보였다. 따라서 폐 RHDS 촉매를 재생처리 한 후 분말로 메탈 코로게이트 지지체에 워시코팅한 촉매는 상용 SCR 촉매로서 이용 가능함을 확인하였다.

여수와 제주도 사이 해역에 출현한 수표성 동물플랑크톤의 군집 분포와 환경요인 간의 관계를 파악하기 위해 2017년 9월 총 14개 정점에서 뉴스톤 네트를 이용하여 선박 측면에서 예인 및 채집하였다. 동물플랑크톤은 총 81개 분류군으로 요각류가 최우점하였다. 동물플랑크톤 출현 개체수를 기반으로 연안수의 영향을 받는 해역, 연안수와 외 해수가 만나는 해역, 외해수의 직접적 영향을 받는 해역으로 구분되었다. 본 연구에서 해역별 우점 요각류, 식성에 따른 요각류를 2개 그룹으로 구분하고 군집에 미치는 환경요 인을 분석한 결과 수온과 염분, 식물플랑크톤, 부유플라스틱과 유의미하였다 (p<0.05). 추가로 연구 해역에 출현한 치어 및 화살벌레류의 위 내용물 분석을 통해 미세플라스틱 섭식을 확인하였다. 낮은 영양단계에서 섭취한 플라스틱이 먹이사슬을 타고 올라가 높은 영양단계로 전달된 것으로 보인다. 결과적으로 우리나라 남해 서부 해역에 출현하는 동물플랑크톤 군집 특성을 볼 때 여름철 확장 범위를 달리하는 섬진강 수, 제주난류, 쓰시마난류의 영향을 받아 군집 분포가 달라지는 것으로 판단된다.

본 연구는 D 대학을 중심으로 DEU-GRIT 검사를 활용하여 대학 신입생의 대학 생활 적응 특성을 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해, 대학 신입생의 성별과 전공 분야에 따른 대학 생활 적응 수준의 차이를 살펴보고, 대학 생활 적응의 중요한 영역인 학업, 사회, 정서, 진로 적응의 수준을 기반으로 군집화된 대학 신입생의 대학 생활 적응 특성을 살펴보았다. 그리고 DEU-GRIT 검사 규준을 바탕으로 대학 신입생 중 적응에 어려움을 겪는 하위 규준집단을 따로 분류하여 이들의 대학 생활 적응 특성도 살펴보았다. 그 결과, 정서 적응 수준에서 남학생이 여학생에 비해 높은 것으로 나타났으며, 학업 적응과 정서 적응 수준에서 과학기술 전공 분야 학생이 인문사회 전공 분야 학생에 비해 높은 것으로 나타났다. 또한, 대학 생활 적응의 4개 영역 수준을 기준으로 군집 분석을 한 결과, 군집 1은 모든 영역의 적응 수준이 높았지만, 군집 3은 모든 영역의 적응 수준이 낮은 것으로 나타났다. 그리고 군집 2는 정서 적응 수준이 높았지만, 군집 4는 정서 적응 수준이 낮은 것으로 나타났다. 한편, DEU-GRIT 검사의 하위 규준집단에서는 학업 적응과 사회 적응 수준이 남학생보다 여학생에게서 높았으며, 대학 생활 적응 전체 및 학업 적응과 정서 적응 수준이 인문사회 전공 분야 학생보다 과학기술 전공 분야 학생에게서 높은 것으로 나타났다. 또한, 하위 규준집단의 대학 생활 적응의 4개 영역 수준을 기준으로 군집 분석 한 결과, 하위 규준집단 군집 1은 정서 적응 수준이 높았으며, 하위 규준집단 군집 2는 정서 및 진로 적응 수준은 낮고 학업 및 사회 적응 수준은 높은 것으로 나타났다. 그리고 하위 규준집단 군집 3은 모든 영역 수준이 낮았으며, 하위 규준집단 군집 4는 사회 및 정서 적응 수준이 낮고 학업 및 진로 적응 수준이 높은 것으로 나타났다. 이는 대학 신입생의 사회 및 정서 적응 측면에서 성별에 따라 맞춤화된 심리상담 프로그램의 개입이 필요하며, 전공 분야에 따라서는 취업 전망에 대한 기대의 높고 낮음에 따른 상대적 정서 개입의 필요성을 시사한다. 또한, 하위 규준집단의 대학 생활에서 정서 및 사회 적응은 대학 생활 적응의 보호 요인으로 작용할 가능성이 있어 이에 대한 구체적인 개입 방안을 고민할 필요가 있음도 시사한다.

최근 기후변화 및 국제교역량, 여행객, 외국 이주민 증가 등으로 국내 농작물에 큰 피해를 입힐 수 있는 고위험 식물병의 유입이 꾸준히 증가하고 있다. 검역 대상인 병원체의 수가 증가함에 따라 검역기관 및 연구원의 업무량이 증가하고 있다. 본 연구에서는 지역별 주요 수출대상 과수인 포도, 단감, 감귤의 국내 미기록 병과 원인병원체에 대한 예찰조사를 수행하였다. 이를 위해 전국을 경기-강원, 충청, 전북, 전남, 경북, 경남 그리고 제주 등 7개 권역으로 나누고 각 권역 소재 대학에서 예찰조사를 수행하여 예찰네트워크를 구축하고자 하였다. 포도 대상 병은 모두 4종으로, Pierce’s disease (Xylella fastidiosa), brown rot (Monilinia fructigena), anthracnose (Greeneria uvicola), 그리고 esca (Phaeomoniella chlamydospora)을 조사하였고 경기-강원, 충청도, 전라북도, 그리고 경상북도 권역을 중심으로 각 권역당 3개 지역 그리고 지역당 3개 지점을 두고 조사하였다. 단감은 모두 3종으로, brown spot (Fusicladium levieri), black leaf spot (Adisciso kaki), 그리고 black spot (Phoma kakivora)을 조사하였고 국내 단감 주생산지인 경상남도와 전라남도 권역을 중심으로 각 권역당 3개 지역 그리고 지역당 3개 지점을 두고 조사하였다. 감귤 대상 병은 모두 2종으로, citrus scab (Elsinoë australis), Septoria spot (Septoria citri)을 조사하였고 감귤 주생산지인 제주권역을 중심으로 조사하였다. 모두 9종에 대한 예찰조사는 2019년 4월부터 10월까지 2주간격으로 실시하였다. 예찰조사결과 주요 수출대상 과수인 포도, 단감, 감귤의 국내미기록병 9종에 대한 원인병원체는 발견되지 않았다. 이 연구를 통해 식물병을 조기에 탐지할 수 있는 전국적인 모니터링 시스템을 구축하였고, 국외 외래유입병들의 예찰조사를 위한 지역 거점을 확보하였다고 평가된다.

This experiment was aimed to identify concentrations of mineral nutrients in leaf lettuce (Lactuca sativa) grown on hydroball aquaponics and in the water for growing fish by conducting two experiments. The experiment I (Expt. I) was conducted with 12 fishes (F12) with and without filter, hydroball and plants (H12 (12 fishes, hydroball), FHP12 (12 fishes, filter, hydroball, 6 plants) and HP12 (12 fishes, hydroball, 6 plants)), and the experiment II (Expt. II) was with and without plants (FH15 (15 fishes, filter, hydroball), FHP15 (15 fishes, filter, hydroball, 6 plants)). The pH level in the water of all the treatments was decreased during the growing period, and the pH and EC of the water were lower in all the treatment with plants than those without plants in both Expt. I and Expt. II. When compared with adequate nutrient concentrations for hydroponics, nitrate nitrogen (NO3-N) and phosphorus (P) concentrations in the fish growing water were higher under the FHP15 treatment in Expt. II; however, potassium (K), calcium (Ca), and magnesium (Mg) were only 16, 49, and 82% of hydroponics, representatively, and iron (Fe) was not detected. The fresh weight of lettuce harvested from the FHP15 treatment was 38 g, only a 30% of marketable lettuce yield. The T-N and P contents of the leaf tissue grown under the FHP15 treatment were close to the optimal level; however, the K, Ca, and iron (Fe) contents were less than the optimal with no deficiency symptom.

본 연구에서는 인공지능기법을 이용하여 진동만의 용존산소량 예측을 하였다. 관측자료에 존재하는 결측 구간을 보간하기 위해 양방향재귀신경망(BRITS, Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series) 딥러닝 알고리즘을 이용하였고, 대표적 시계열 예측 선형모델인 ARIMA(Auto-Regressive Integrated Moving Average)과 비선형모델 중 가장 많이 이용되고 있는 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 이용 하여 진동만의 용존산소량을 예측하고 그 성능을 평가했다. 결측 구간 보정 실험은 표층에서 높은 정확도로 보정이 가능했으나, 저층에서는 그 정확도가 낮았으며, 중층에서는 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 실험조건에 따라 정확도가 불안정하게 나타났다. 결과로부터 LSTM 모델이 중층과 저층에서 ARIMA 모델보다 우세한 정확도를 보였으나, 표층에서는 ARIMA모델의 정확도가 약간 높은 것으로 나타났다.