Developing the high-performance semiconductor photocatalytic materials is an eternal topic under the background of the current energy and environment requirements. In recent years, single-atom photocatalysts (SAPCs) have been brought a lot of attention in energy conversion and environmental purification because of their unique characteristics and properties, including the unique coordination patterns, outstanding atomic utilization, quantum confinement effects, high catalytic activity, etc. Hence, this critical review focuses on the summarized various synthetic methods and the recent important applications of SAPCs, including photocatalytic H2 evolution (PHE) from water splitting, photocatalytic CO2 reduction, photodegradation of organic pollutants, etc. The prospects and challenges for future research topics of SAPCs with excellent activity and stability for various photocatalytic applications are prospected at the end of this review. We sincerely expect that this critical review can promote deep-level insight into the SAPCs subject for the future significant applications in other fields.

층상 반무한체에서의 확률론적 완전파형역산을 위한 Markov chain Monte Carlo (MCMC) 모사 기법을 정식화한다. Thin-layer method를 사용하여 조화 수직 하중이 작용하는 층상 반무한체의 지표면에서 추정된 동적 응답과 관측 데이터와의 차이 및 모델 변수 의 사전 정보와의 차이를 최소화하도록 목적함수와 모델 변수의 사후 확률밀도함수를 정의한다. 목적함수의 기울기에 기반하여 MCMC 표본을 제안하기 위한 분포함수와 이를 수락 또는 거절할지 결정하는 수락함수를 결정한다. 기본 진동모드 뿐만이 아니라 고 차 진동모드가 우세한 경우를 포함하여 다양한 층상 반무한체의 전단파 속도 추정에 제안된 MCMC 모사 기법을 적용하고 그 정확성 을 검증한다. 제안된 확률론적 완전파형역산을 위한 MCMC 모사 기법은 층상 반무한체의 전단파 속도와 같은 재료 특성의 확률적 특 성을 추정하는 데 적합함을 확인할 수 있다.

This study investigated the effects of processing three types of texts, namely expository texts, narrative texts, and a combination of both known as twin texts, on incidental vocabulary acquisition and retention in L2 learners. College freshmen (N = 109), who were lower to upper intermediate learners of English, were assigned into a control group and three experimental groups representing different reading conditions. Over a period of seven weeks, the experimental groups engaged in two reading sessions to read their assigned texts accompanied by output tasks and input enhancement. The participants’ receptive and productive vocabulary gains were measured with an immediate posttest and a delayed posttest to assess retention. Results revealed significant impacts of text genres on L2 incidental vocabulary learning and retention. Processing twin texts and expository texts yielded significantly greater vocabulary gains than processing narrative texts alone. These effects might be due to different processing mechanisms required for texts structured in distinct ways. Expository texts are informative and explanatory in nature, providing explicit and contextually rich information for word comprehension and retention.

목적 : 본 연구에서는 다양한 방법의 시각적 수행을 실시하는 시기능 훈련에 있어서 원, 근거리 외사위를 가진 남녀의 시기능훈련 전, 후 성별 차이에 따른 주시시차에 미치는 영향에 대하여 알아보고자 하였다. 방법 : 대상자는 20대의 성인 남녀 총 30 명으로 교정시력은 양안 1.0 이상이며 사시자는 실험에서 제외되었 다. 시기능훈련 전, 후 양안시기능 검사와 주시시차 검사를 실시하였고 그 중 외사위를 가진 대상자의 시기능훈련 전, 후 외사위량 감소와 주시시차의 향상도를 남녀 성별에 따라 비교 분석하였다. 결과 : 원거리 시기능훈련 전, 후 남녀(남자: 11명, 여자: 16명)에 따른 외사위 감소량은 남자일 때 시기능훈련 후 외사위량이 1.50±0.79Δ으로 유의하게 감소하였고(p=0.046), 여자일 때 시기능훈련 후 외사위량이 1.56±0.50Δ 으로 유의하게 감소하였다(p=0.005). 반면, 주시시차에서 남자는 6.70±2.29로 유의한 감소를 보였으나(p=0.042), 여자의 경우 3.49±0.89로 유의한 감소는 없었다(p=0.655). 근거리 시기능훈련 전, 후 남녀(남자: 14명, 여자: 14명) 에 따른 외사위 감소량은 남자일 때 시기능훈련 후 외사위량이 5.50±1.56Δ으로 유의하게 감소하였고(p=0.036), 여자일 때 시기능훈련 후 외사위량이 4.28±0.88Δ으로 유의하게 감소하였다(p=0.004). 반면, 주시시차 검사에서 남자는 4.96±1.03으로 유의한 감소를 보였으나(p=0.031), 여자의 경우 3.37±0.92로 유의한 감소는 없었다 (p=0.655). 결론 : 남녀 성별에 따른 외사위의 주시시차는 시기능 훈련 후 여성보다 남성에서 주시시차가 감소되었음을 유 의미하게 확인할 수 있었다.

딥러닝(DL: Deep Learning)의 발전으로 오늘날 다양한 분야에서 AI 모델이 만들어지고 사용되고 있다. 오늘날, 컴퓨터의 발전과 DL 알고리즘의 발전에 의해, DL 기반 AI 모델은 수많은 데이터를 학습하고 스스로 규칙을 찾을 수 있다. DeepMind의 Alphago는 학습 데이터 만으로 게임의 규칙을 스스로 판단하고 고수준의 게임 플 레이를 할 수 있다는 가능성을 보여준다. 이런 다양한 DL 알고리즘이 게임 분야에 적용되고 있지만, 스포츠 게임 같이 팀의 전술과 개인 플레이가 공존하는 분야에서는 단일 AI 모델만으로 성공적인 플레이를 이끌어 내기에는 한계가 존재한다. 오늘날, 고품질의 스포츠 게임은 쉽게 접할 수 있다. 하지만, 게임 AI 연구자들이 이런 고품질의 스포츠 게임에 맞는 AI 모델을 개발하기 위해서는 게임 코드 소스를 받거나 게임 회사에서 테 스트용 시뮬레이터를 제공해줘야만 할 수 있다. 게임 AI 연구자들이 활발한 스포츠 게임 분야의 AI 모델을 개 발하기 위해서는 스포츠 게임의 규칙과 특징이 반영되고 접근하기 쉬운 테스트 환경(Test Environment)이 필요 하다. 본 논문에서는 팀의 전술과 개인 플레이가 중요한 스포츠 게임 분야에서 AI 모델을 만들고 테스트할 수 있는 규칙기반 축구 게임 프레임워크를 제안한다.

Dental caries is an infectious disease that is caused by the interaction between the host, the diet, and a diverse microbial community. This study illustrated the anticariogenic effects of THYJ-15 against Streptococcus mutans, a major agent of dental caries. THYJ-15 was identified as Latilactobacillus sakei subsp. sakei through 16S rRNA sequencing, with a similarity of 99.72% to L. sakei subsp. sakei JCM 1157T. The cell-free supernatant of L. sakei subsp. sakei THYJ-15 observed MIC values of 10 mg/mL and MBC values of 20 mg/mL against S. mutans KACC 16833T. The cell-free supernatant of L. sakei subsp. sakei THYJ-15 showed significant inhibitory effects on biofilm formation, acid production and glucosyltransferases(GTFs) production against S. mutans. As a results, it was confirmed that L. sakei subsp. sakei THYJ-15 is a lactic acid bacterium possessing notable anticariogenic effects. Accordingly, L. sakei subsp. sakei THYJ-15 is expected to have great potential to be used as a basic substance for dental caries treatment caused by S. mutans.

VR 및 AR은 대중들이 접근하기 어려운 기술이 아닌, 개인용 스마트 폰 하나로 체험 및 활용 할 수 있는 시 대가 되었다. 최근 이런 개인용 스마트 폰의 다양한 센서를 활용한 AR 콘텐츠가 개발되고 서비스 되고 있다. AR 콘텐츠의 수요가 커지면서Software교육의 수요도 커지게 되었다. 하지만, 비전공자들도 배우기 쉬운 Python 언어를 중심으로 SW 교육이 활발해졌음에도, 아직까지 AR 콘텐츠 개발에서는 Python을 적극적으로 사용할 수 없다. AR 콘텐츠는 기술 분야 뿐 아니라 인터렉티브 아트 분야에서도 활발하게 사용되고 있다. 최근 인터 렉티브 아티스트들은 Python을 이용하여 인공지능을 활용한 작품을 개발 및 전시하고 있다. Python을 통한 SW 교육은 SW 분야의 취업에만 필요한 것이 아니라 아트 분야에서도 필요한 교육이 되었다. 본 논문에서는 AR 콘텐츠 개발 교육을 위한 Python과 Unity 3D Engine을 이용한 네트워크 기반 AR 프레임 워크를 제안한다. 제 안한 AR 프레임 워크는 Web 기반 브라우저에서 개인용 스마트 폰의 카메라에 접근하여 카메라 정보를 Main Server에 전송하고 Python에서 Mark를 분석한다. Mark 정보에 맞춰 Unity 3D Engine에서 3D 오브젝트를 렌더 링하고, 카메라 정보화 합성 후, MJPEG 스트리밍으로 개인용 스마트 폰 화면에 렌더링 된다. 본 논문에서 제 안한 AR 프레임 워크는 SW 교육 플랫폼과 비대면 교육 플랫폼의 요구사항을 반영하며, 인터렉티브 아티스트 들의 다양한 도전에 필요한 기술적 제한을 낮춰 줄 것으로 기대한다.

In order to solve the problem of improper thrust distribution of each thruster of underwater vehicle, the PSO optimization algorithm is used to solve the problem of thrust distribution. According to the spatial layout of the thruster, the algorithm model of the underwater vehicle propulsion system is established. The thrust input is carried out under the broken line search trajectory, and the simulation verifies the thrust allocation results of the PSO algorithm and the traditional pseudo-inverse method. The simulation results show that compared with the traditional algorithm. First of all, the PSO algorithm can set the physical threshold for each thruster to prevent the thruster from having too much thrust. Secondly, it can ensure that the thruster can turn with a reasonable torque to prevent the robot from drifting due to the large thrust gap. This paper provides a theoretical reference for thrust distribution of underwater salvage robot, and has practical engineering significance.

The Smart AtoN(Aids to Navigation) project aims to upgrade the facilities of AtoN to provide new additional information to nearby ships and unmanned ships. This paper deals with methods for collecting various sensor data through standardized interfaces; the NMEA-0183(serial line), the NMEA-2000(CAN), and the NMEA OneNet(IPv6). The AIS(Automatic Identification System) and the AIS-ASM(Application Specific Message) are considered as communication means for providing sensor information to nearby ships. In this paper, we summarize existing NMEA sentences for collecting sensor data and AIS-ASM messages that can be used to deliver sensor data to ships. Information provided from the smart AtoN through AIS, ASM, etc. may be presented on the shipborne displays that complies with the IEC62288:2021 standard.

Surface free energy is an important parameter in surface and interface properties of fiber reinforced polymer composite. The BET (Brunauer, Emmett, and Teller) surface area and surface energy of the sample can be obtained by Inverse Gas Chromatography (IGC) based on the adsorption principle. In this paper, surface energy of carbon fiber bundle was tested by means of IGC under different conditions to find reliable test parameters. The main parameters involved include length, mass, and packing density of sample, target fractional surface coverage, flow rate, and maximum elution time. It is demonstrated that IGC has the advantages of simple sample preparation, stable test data, high automation, and high sensitivity for carbon fiber. Among all test conditions, packing density and flow rate have the greatest influences on the experimental results. The optimized test parameters are suitable for various kinds of carbon fiber bundles, including polyacrylonitrilebased and pitch-based carbon fibers with different tensile properties and tow sizes. Moreover, IGC can acutely characterize the surface properties of carbon fibers after carbon nanotube modification and heat treatment, which are hard to carry out using contact angle method.

Ammonia is a potential fuel for producing and storing hydrogen, but its usage is constrained by the high cost of the noble metal catalysts to decompose NH3. Utilizing non-precious catalysts to decompose ammonia increases its potential for hydrogen production. In this study, carborundum (SiC)-supported cobalt catalysts were prepared by impregnating Co3O4 nanoparticles (NPs) on SiC support. The catalysts were characterized by high-resolution transmission electron microscope, X-ray photoelectron spectroscopy, temperature programmed reduction, etc. The results show that the large specific surface area of SiC can introduce highly distributed Co3O4 NPs onto the surface. The amount of Co in the catalysts has a significant effect on the catalyst structure, particle size and catalytic performances. Due to the interaction of cobalt species with SiC, the 25Co/SiC catalyst provided the optimal ammonia conversion of 73.2% with a space velocity of 30,000 mL gcat −1 h− 1 at 550 °C, corresponding to the hydrogen production rate of 24.6 mmol H2 gcat −1 min− 1. This research presents an opportunity to develop highly active and cost-effective catalysts for hydrogen production via NH3 decomposition.