Injection molding is a process of shaping resin materials by heating them to a temperature above their melting point and then using a mold. The resin material is injected into and cooled within the mold cavity, solidifying into the desired shape. The core and cavity components that make up the mold cavity are crucial elements for the precision molding in injection molding. In the case of precision mold production, the application of 5-axis machining technology is required to ensure high machining quality for complex shapes, and among these factors, the tool angle is a critical machining condition that determines the surface roughness of the workpiece. In this study, we aim to measure the surface roughness of the machined surface of KP4A specimens during machining processes with variations in the tool angle and analyze the correlation between the tool angle and surface roughness.

Melon fruits exhibit a wide range of morphological variations in fruit shape, sugar content, net quality, diameter and weight, which are largely dependent on the variety. These characteristics significantly affect marketability. For netted varieties, the uniformity and pattern of the net serve as key factors in determining the external quality of the melon and act as indicators of its internal quality. In this study, we evaluated the effect of fruit morphology and growth on netting by analyzing the changes in melon fruit quality under LED light treatment and monitoring fruit growth. Computer vision analysis was used for quantitative evaluation of fruit net quality, and a three-variable logistic model was applied to simulate fruit growth. The results showed that melons grown under LED conditions exhibited more uniform fruit shape and improvements in both net quality and sugar content compared to the control group. The results of the logistic model showed minimal error values and consistent curve slopes across treatments, confirming its ability to accurately predict fruit growth patterns under varying light conditions. This study provides an understanding of the effects of fruit shape and growth on net quality.

Determining the size or area of a plant's leaves is an important factor in predicting plant growth and improving the productivity of indoor farms. In this study, we developed a convolutional neural network (CNN)-based model to accurately predict the length and width of lettuce leaves using photographs of the leaves. A callback function was applied to overcome data limitations and overfitting problems, and K-fold cross-validation was used to improve the generalization ability of the model. In addition, ImageDataGenerator function was used to increase the diversity of training data through data augmentation. To compare model performance, we evaluated pre-trained models such as VGG16, Resnet152, and NASNetMobile. As a result, NASNetMobile showed the highest performance, especially in width prediction, with an R_squared value of 0.9436, and RMSE of 0.5659. In length prediction, the R_squared value was 0.9537, and RMSE of 0.8713. The optimized model adopted the NASNetMobile architecture, the RMSprop optimization tool, the MSE loss functions, and the ELU activation functions. The training time of the model averaged 73 minutes per Epoch, and it took the model an average of 0.29 seconds to process a single lettuce leaf photo. In this study, we developed a CNN-based model to predict the leaf length and leaf width of plants in indoor farms, which is expected to enable rapid and accurate assessment of plant growth status by simply taking images. It is also expected to contribute to increasing the productivity and resource efficiency of farms by taking appropriate agricultural measures such as adjusting nutrient solution in real time.

This study investigated the nutritional characteristics of before and after fermentation of domestic soybean (Glycine max L.) by Rhizopus oligosporus. The soybean storage proteins, β-conglycinin (11S globulin) and glycinin (7S globulin), were the most abundant in Seonyu (SY) and Danbaegkong (DBK), with concentrations of 253.4 mg/g and 193.0 mg/g, respectively. For 11S/7S related to sulfur-containing amino acid, DBK had a value of 0.95, making it the most excellent nutritionally among all the cultivars. The free amino acid content significantly increased from 0.04~10.45 mg/g before fermentation to 1.37~16.95 mg/g after fermentation, and the essential amino acid composition increased, confirming an improvement in protein quality after fermentation. Phytic acid, known as a nutritional inhibitor of soybeans, decreased from 1.66~2.13 g/100 g before fermentation to 0.90~1.58 g/100 g after fermentation, suggesting that mineral absorption inhibition was alleviated. In addition, the trypsin inhibitor content is suppressed by 76.20% to 81.25% after fermentation, which is expected to improve protein utilization in the body. This study confirmed some properties of fermented products by Rhizopus oligosporus using domestic soybeans, and these results are presented to serve as the basic data for establishing new uses of Korean soybean cultivars.

축산물 중 잔류허용기준이 설정되어 관리하고 있는 농약 azocyclotin, cyhexatin, fenbutatin oxide는 대표적인 유 기주석계 살비제이다. 기존 시험법은 가스크로마토그래피 를 사용하여 정량한계가 높고 분석 시 재현성이 떨어져 이에 대한 개선이 필요한 실정으로 본 연구에서는 비교적 간편하며 시간이 적게 소요되는 QuEChERS법을 활용하여 azocyclotin, cyhexatin, fenbutatin oxide의 시험법을 마련하 고자 하였다. 1% 아세트산을 함유한 아세트산에틸:아세토 니트릴(1:1) 혼합액을 이용하여 진탕 추출 후 d-SPE로 정 제하고 이를 농축 후 LC-MS/MS를 이용한 시험법을 개발 하였다. Azocyclotin, cyhexatin 및 fenbutatin oxide의 결정 계수(R2)는 0.99 이상으로 높은 직선성을 확인하였으며 정 량한계는 0.01 mg/kg으로 높은 감도를 나타내었다. 대표 축산물 5종(소, 돼지, 닭, 계란, 우유)에서 LOQ(0.01 mg/ kg), MRL(0.05 mg/kg), MRL 10배(0.5 mg/kg)의 농도에서 회수율 실험을 한 결과 평균 회수율이 76.4-115.3% 및 84.4-110.8%이었으며, 상대표준편차는 25.3% 이하로 나타 났다. 본 연구는 Codex 가이드라인(CAC/GL 40-1993, 2003) 및 ‘식품의약품안전처 식품의약품안전평가원의 식 품등 시험법 마련 표준절차에 관한 가이드라인(2016)’에 적합한 수준임을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 확립한 시험법은 축산물 중 잔류할 수 있는 azocyclotin, cyhexatin, fenbutatin oxide의 안전관리를 위한 공정시험법으로 활용 가능할 것으로 판단된다.

본 연구는 국내 유통 조미건어포 27건 중 프로피온산, 안 식향산, 소브산 함량을 분석하였다. 식품의약품안전처 식 품공전의 분석 방법으로 GC-FID를 이용하여 프로피온산 을 분석하였고 HPLC-DAD를 이용하여 안식향산과 소브 산을 분석하였다. 그 결과 총 27건 중 프로피온산은 16건 (검출률 59%), 안식향산은 불검출, 소브산은 7건(검출률 26%)이 검출되었다. 조미건어포에서 프로피온산은 ND- 125.10 mg/kg의 농도로 검출이 되었으며 이는 미생물 최 소저해농도 이하의 수치로 보존 효과를 나타낼 수 없는 농도로 보여 의도적으로 첨가되지는 않았을 것으로 사료 된다. 또한, 소브산의 경우 소르빈산 칼륨이 표기된 시료 에서만 검출되었으며 표기된 시료 8건 중 7건에서만 검출 이 되었다. 소브산 검출 시료의 경우 658.18 mg/kg의 농도 까지 검출이 되었으며, 이는 그 사용 기준에 적합한 수치 였다. 본 연구는 향후 조미건어포에 대한 안전 관리를 위 한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 패류 독소 중 기억상실성 독성을 유발하는 domoic acid의 분석법 개선, 검증 및 분석적용성을 살펴보 았다. SAX 카트리지 정제, 검체 및 추출용매 양의 변경 과 더불어 이동상을 용매구매 조건으로 변경시킨 분석법 은 지중해담치, 홍게 그리고 멸치의 세 가지 매트릭스를 대상으로 세 농도에 대하여 식품공전법과 비교하여 유효 성을 검증하였다. 그 결과 변경된 분석법은 LOD 0.02-0.03 mg/kg, LOQ 0.05-0.09 mg/kg, 일내 및 일간 정확도 86.2- 100.4%와 일내 및 일간 정밀도 0.2-4.0%로 CODEX가이 드라인을 만족하는 우수한 분석능을 나타내었다. 특히 변 경된 시험법에서는 domoic acid와 유사한 머무름 시간을 갖는 방해물질이 검출되지 않아 위양성 결과를 방지할 수 있을 것으로 생각된다. 더 나아가 본 분석법이 국내 유통 중인 수산물을 대상으로 적용될 수 있는지 확인하고자 식 품공전의 기억상실성 패독 분석법과 함께 수산물에 적용 하여 분석하였다. 그 결과 5종의 수산물 87건 중 공전시 험법으로 분석했을 때 domoic acid가 검출된 시료는 없었 으나 변경된 분석법을 통하여 멸치 1건에 대하여 0.14 mg/ kg의 domoic acid이 미량 검출되었다. 따라서 본 연구에 서 확립된 분석법은 수산물 중 domoic acid 분석에 활용 이 가능할 것으로 보인다.

This study was conducted to determine the optimal dipping time and concentration of gibberellin for improving the growth and quality of domestic cultivar 'Seolhyang' strawberry when using runner plants. Strawberry runner plants were collected on November 10th and soaked in GA3 concentrations of 50, 100, and 150 mg·L-1 for 30 and 60 minutes, respectively. After 75 days of planting, the growth results showed that in the 30-minute, 50 mg·L-1 treatment, the crown diameter was thicker and the T/R ratio was lower, indicating better plant vitality. Runner length increased with lower gibberellin concentrations, particularly promoting vegetative growth. Photosynthetic efficiency was more influenced by gibberellin concentration than dipping time, and using concentrations above a certain threshold acted as a stress factor for runner plants, leading to decreased photosynthetic efficiency. For enhancing seedling growth, soaking with 50 mg·L-1 of gibberellin for 30 minutes was found to be optimal. This study verified the effects of gibberellin treatment on strawberry runner plants to improve plant growth and quality, providing useful basic data for using gibberellin.

세계적으로 버섯에 대한 소비는 매년 증가하고 있으며 한국에서는 느타리버섯, 양송이버섯, 팽이버섯이 주로 유 통되고 있다. 하지만, 버섯의 재배와 가공 과정에서 미생 물 오염을 예방하기 위한 대안의 부재로 인하여 Listeria monocytogenes와 같은 병원성 미생물의 오염이 검출되고 있으며 버섯에 의한 식중독 및 리콜 사례가 다수 보고되 고 있다. 버섯에서 오염된 미생물을 저감화하는 방법으로 는 화학적 및 물리적 처리, 또는 이들을 결합하여 사용하는 병용처리 방법이 이용되고 있다. 화학적 처리로는 염소 혼 합물, 과산화아세트산, 4차 암모늄이온 화합물이 주로 사용 되고 있으며 오존과 전해수를 이용한 방법도 최근에 개발 되었다. 물리적 처리로는 초음파, 방사선조사, 콜드 플라즈 마 기술이 이용되고 있으며, 병용처리 방법으로는 자외선/ 염소 혼합물, 오존/유기산, 초음파/유기산 등이 연구되었다. 본 리뷰에서는 국내에서 소비되는 버섯의 종류와 그에 대한 미생물 오염도를 조사하고, 버섯에 오염된 미생물을 제 어할 수 있는 기술에 대하여 조사하여, 정리하였다.

본 연구는 국내의 한우 개량에 있어서 정확한 혈통 정보가 중요해짐에 따라 고밀도 Single Nucleotide Polymorphism (SNP) chip의 SNP 정보들을 활용한 친자 확인으로 혈통 정보의 신뢰도 향상에 기여하고자 실시하였다. 이미 혈통 정보가 확인되고 Microsatellite (MS) 유전자형으로 친자 여부가 확인된 14개의 가계, 318두로 친자 확인 분석을 하였다. Call rate 100%인 마커들을 활용한 친자 확인 분석 결과, 9두가 모 부정, 19두가 완전 부정으로 총 28두가 부정으로 판정되었고, 이는 부모의 SNP 정보에서 나올 수 있는 조합과 다른 자식의 유전자형이 확인되었다. 이후, 친자 확인 정확도 향상을 위해 call rate와 minor allele frequency (MAF)를 기준으로 SNP 마커 수를 증가시켜 분석하였으나 부정으로 판정되는 개체들이 추가적으로 발생하였고, 이는 SNP 정보의 결측치 증가 및 자식의 유전자형 변이로 인한 것으로 판단된다. 따라서 고밀도 SNP chip을 활용한 친자 확인 분석에는 보다 신중한 접근이 필요하며, 본 연구 결과는 고밀도 SNP 정보를 이용한 친자 확인 연구에 있어서 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

본 연구는 사료내 비테인, 글라이신, 그리고 콜린의 혼합 첨가가 고온 스트레스 환경에서 노령 산란계의 생산성, 난품질, 면역 반응 및 혈액성상에 미치는 영향을 조사하고자 수행되었다. 총 336마리의 86주령 로만 갈색종 노령 산란계를 6처리 7반복, 반복당 8수씩 임의 배치하였다. 대조구는 모든 영양소 및 에너지 요구량을 충족하거나 초과하도록 배합하였다. 대조구를 제외한 사료 처리구는 0.2% 비테인, 0.62% 글라이신, 그리고 0.32% 콜린을 단독, 두 가지 혼합, 혹은 세 가지 혼합으로 사료내 첨가하였다. 실험은 8주 동안 진행되었으며, 모든 산란계는 매일 8시간 동안 평균 온도 31.7±1.7℃, 습도 57%의 고온 스트레스 조건에서 사양되었고, 이외 시간에는 평균 온도 27±1.3℃, 습도 57%에서 사양하였다. 실험 결과, 비테인, 글라이신 및 콜린의 첨가는 생산성, 난품질, 그리고 면역 반응에 유의적인 영향을 미치지 않았다. 그러나, 0.2% 비테인과 0.62% 글라이신을 혼합 첨가한 처리구에서 혈청 알라닌 아미노전이효소 농도가 유의적으로 감소했다. 하지만, 다른 혈청 지표들은 처리간 유의적인 차이가 관찰되지 않았다. 결론적으로, 현재 수준에서 사료내 비테인, 글라이신, 그리고 콜린의 혼합 첨가는 고온 스트레스 환경에서 사양되는 노령 산란계의 생산성, 난품질, 면역 반응 및 혈액 성상에 긍정적인 영향을 미치지 않는다고 판단된다.

본 논문은 아시아에서 돈육 생산과 소비의 강국인 중국, 일본, 한국 3개국의 과거와 현재 돈육 산업을 조사하고 향후 돈육 생산과 소비를 예측하는 것을 목적으로 한다. 중국은 경제 시스템 변화와 가속화된 경제 성장으로 돈육의 생산과 소비에서 높은 순위를 차지할 수 있었고, 양돈 산업은 계속 발전할 것이며, 생산과 소비는 계속 증가할 것으로 예상된다. 일본의 돈육 생산량은 오랫동안 꾸준히 감소해 왔다. 일본은 돈육 수입량이 많아 순위가 높지만 수입량에 비해 소비가 크지 않아 수입량은 점차 줄어들 것으로 예상된다. 한국은 양돈산업의 발달과 대규모 농장 운영의 확대로 돈육 생산이 발달했고, 이를 통해 양돈 생산 분야에서 높은 순위를 차지하고 있다. 돈육의 소비도 지속적으로 증가하고 있다. 농업 부문의 경제적 측면에서는 돈육 생산과 소비의 비율이 계속 증가하고 있다. 중국, 일본, 한국의 돈육 생산과 소비는 농업부문뿐만 아니라 세계 경제에도 상당한 영향을 미칠 것이다.

본 연구는 국내 해양스포츠의 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 알아보고자 수행되었다. 이를 위해 해양스포츠의 대표적 종목인 요트, 조정, 카누와 관련된 최근 10년간 국내 언론 보도기사의 키워드 및 토픽을 활용하여 빅데이터 분석 방법 중 텍스트 마이닝 분석을 실시하였으며, 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, TF 분석과 워드 클라우드 분석 결과 해양, 대회, 체험, 관광, 세계, 요트, 카누, 레 저, 참여등이 상위 키워드로 나타났다. 둘째, 의미연결망 분석 결과 요트는 해양, 산업, 대회, 레저, 관광, 보트, 시설, 사업 등과 상관관계가 나타났고, 조정은 대회, 충주 등과, 카누는 해양, 대회, 체험, 레저, 관광 등과 상관관계가 나타났다. 셋째, 토픽모델링 분석 결과 요트, 조 정, 카누가 엘리트 체육과 해양레저스포츠로서 인식이 형성된 것을 알 수 있었으나 시간의 변화에 따라 사회전반적인 쟁점과 의견의 흐 름 및 사회적 변화는 미미한 것으로 나타났다. 이상의 결과를 종합하면 요트와 카누는 엘리트 체육이라는 인식에서 해양레저스포츠로 점차 인식이 형성되어 해양레저산업에 중요한 요소로 활용되고 있다는 것을 알 수 있었으며, 조정은 엘리트 체육 중심의 사회적 인식이 크게 변하지 않아 해양레저스포츠로서 대중화가 아직은 미미한 것으로 사료된다.

본 연구는 2020년 이후 한류에 대한 소비자의 인식을 살피고자 중국 내 한류에 대 한 인식과 한국 내 한류 인식을 파악하여 양국의 현황을 분석하는 것을 목적으로 한 다. 이를 위해 텍스톰(TEXTOM)을 활용하여 2020년∼2023년 동안의 주요 포털사이 트 및 SNS에서 ‘한류’와 관련된 빅데이터를 수집하였다. 단어빈도분석, 감성분석, 네 트워크 시각화, 구조적 등위성 분석을 수행하여 유의한 정보를 추출하였다. 연구결과 팬데믹 이후 양국의 영상콘텐츠에 대한 높아진 관심은 공통적인 현상이었으나, 한류 에 대한 긍‧부정 감성, 담론에 있어서는 새롭고 유의미한 차이점이 도출되어 이를 기반으로 학문적, 실무적 시사점을 제시하였다. 본 연구가 신(新)한류 시기에 K-콘텐 츠의 한·중 인식파악을 위한 유용한 자료로 활용될 수 있길 바란다.