본 연구는 구기자의 화장품 소재로서의 가능성을 검토하였다. 에탄올을 용매로 하여 얻어진 추 출물 중 총 폴리페놀 함량은 17.3 mg/mL이었으며, 추출물의 세포 독성을 확인하기 위해 MTT assay결과 1000 μg/mL 이하의 농도에서 세포 생장에 영향을 미치지 않았다. 항산화 효능 실험으로 DPPH radical 소거 시험을 실시한 결과 1000 μg/mL의 농도에서 84.97%의 소거능을 나타내었고, SOD 유사 활성 실험 결과 1000 μg/mL에서 80.54%의 결과로 우수한 항산화 효능을 보였다. Elastase 저해 활성을 측정한 결 과 1000 μg/mL에서 50.93%의 저해율을 나타내어 구기자 추출물이 elastase 저해에 효과가 있음을 확인 할 수 있었다. 본 연구로부터 구기자 70% ethanol 추출물은 항산화와 주름 개선 효능을 확인함으로써 기능 성 화장품 소재로의 활용 가능성을 확인하였다

In severe acute pancreatitis, accompanied by local complications such as acute peripancreatic fluid collection, pancreatic pseudocyst, acute necrotic collection and walled-off necrosis, the mortality rate is as high as 12-25%. In many cases, interventional procedure or surgical treatment are required at an appropriate time. Conservative treatment is considered for acute peripancreatic fluid collection. Endoscopic drainage could be considered preferentially for the treatment of pancreatic pseudocysts with clinical symptoms or complications. In the case of necrotizing pancreatitis, conservative treatment is preferred, but therapeutic intervention should be considered if infectious pancreatic necrosis with clinical deterioration is suspected. For therapeutic intervention, it is recommended to proceed with a step-up approach in which drainage is first performed and, if necessary, necrosectomy is performed. The optimal timing of intervention is considered 4 weeks after the onset of pancreatitis when necrosis become walled-off, but early drainage within 4 weeks can be considered depending on the patient's condition. This guideline provides an overview of current treatment strategies for local complications of acute pancreatitis.

고품질의 아가콩 음료개발을 위해 반응표면분석법에 의한 추출조건을 최적화 하였다. 아가콩 의 최적 볶음조건은 250 ℃, 30분으로 설정하였다. 추출시간, 추출온도에 따른 아가콩의 품질지표인 pH, 색도 및 이소플라본 함량은 1% 이내에서의 유의적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추출온도와 추출시간이 길어질수록 이소플라본 함량은 높은 것으로 나타났다. 반응표면분석의 이소플라본 추출 공정 최적화 결과 추출온도는 99.5 ℃, 추출시간은 1.7 h으로 나타났으며, 이 조건에서 이소플라본의 최적 수 율은 10.63 μg/mL로 예측되었다.

안정적인 선원 수급을 위해서는 선원의 임금 보장이 필수적이다. 하지만 선원들이 임금을 제대로 받지 못하는 임금체불 분쟁 이 발생하고 있다. 본 연구에서는 선원 임금체불을 해결하기 위해 블록체인 기반 스마트 컨트랙트를 이용하여 임금지불 자동체결시스템 을 설계하였다. 설계한 시스템은 정보등록부, 매칭처리부, 평점관리부, 스마트 컨트랙트를 배포하기 위한 임금 송금 등으로 구성된다. 매 칭처리부는 선원과 선주의 자동알림설정을 위해 임금, 선종/어업, 직위, 면허 등 4가지 변수의 가중치 합이 임계값보다 넘으면 전송되도록 설계하였다. 또한, 평상시 근로조건을 상호 간 잘 이행해 나갈 수 있는 매개체 역할을 위해 평균과 중앙값을 조합하여 평점관리방식을 제 시하였다. 스마트 컨트랙트는 중개자 없이 당사자 간 근로계약을 자동으로 이행하게 함으로써 선주에 의한 임금체불 문제뿐만 아니라 선 원에 의한 선불금 사기, 무등록 직업소개소업자의 횡령, 선원수첩 위조 등의 문제들이 자연히 해결될 것이다. 이러한 시스템 설계가 상용 화되어 제도적으로 활성화될 경우, 선원에게는 안정적인 임금보장과 더불어 선주에게는 인력수급의 어려움이 해결될 것으로 기대된다. 향후 본 시스템 개발을 위해 로컬 환경에서 테스트할 예정이다.

2020년 9월 23일 새벽 1시 39분경 전국 여러 곳에서 목격된 서천 화구는 대기권에 진입 후 두 차례 폭발했음 이 전천 카메라 영상에 확인되었으며, 충격파는 한반도 서남부 지역 지진 및 인프라사운드 관측소에 기록되었다. 17개 관측소에서 측정된 화구 지진파 및 음파의 도달 시간 정보와 베이지안에 기초한 격자탐색법으로 화구 발생 위치를 추정하였다. 위치결정에는 대기권 바람 분포에 따른 음파 속도 변화를 반영하여 계산 결과의 신뢰도를 높였다. 화구 발생 위치는 36.050°N, 126.855°E, 고도 35 km로 전천 카메라 영상에서 관측된 두번째 화구 위치와 유사하였다. 서해 상공에서 한반도 내륙으로 입사하며 발생한 두 차례의 폭발이 근거리 인프라사운드 관측소에서 확인되었다. 또한 서천 화구 폭발 충격음은 장거리를 전파하여 최대 ~266 km에 위치하는 관측소에서도 기록되었으며 파형 모델링이 관측 결과를 뒷받침하였다. 인프라사운드 5개 관측소에서 측정된 두번째 화구 폭발 신호의 평균 주기는 ~0.4 s이며, 주기-폭발 에너 지 관계식을 적용했을 때 서천 화구의 폭발 에너지는 약 0.3 ton TNT 폭발에 상응한다.

로스해의 Iselin Bank 인근에서 채취한 RS15-GC41코어로부터 규조를 분석한 결과 총 24속 35종의 규조를 감정하였으며, 규조 개체수 농도는 0.2-28.6×10 6 /g 범위에 해당하였다. 규조 군집 조성에 의해 4개의 규조 군집대를 설정 하였으며 규조 군집의 변화는 거의 10만년을 주기로 변화 하였다. Marine Isotope Stages 1-11 시기에 RS15-GC41이 퇴적되는 동안 간빙기(Interglacial)에는 open ocean을 지시하는 Rhizosolenia styliformis, Fragilariopsis kerguelensis와 Thalassionema nitzschioides등이 풍부하게 산출되며, 빙기(Glacial)에는 sea-ice종인 Actinocyclus actinocyclus의 산출이 풍부하게 나타난다. MIS 7, 9와 11의 간빙기 동안 MIS 1, 3과 5 시기보다 sea-ice의 분포가 더 넓고 지속 기간이 더 오래 계속되었음을 알 수 있다. Paralia sulcata는 이 시기(MIS 7, 9와 11) 동안 해류에 의한 ice-rafted debris의 유입과 함께 연안지역으로부터 재이동 되었음을 뒷받침 해준다.

The purpose of this study was to estimate the influence of the determinants for home meal replacement (HMR) purchase frequency before and after COVID-19. Multinomial logistic regression was applied to the 2018~2020 Consumer Behavior Survey for Food data from the Korea Rural Economic Institute (KREI). Gender, age, number of households, monthly income, use of eating out, delivery and takeout order service, HMR food safety concern, the frequency of cooking at home, grocery shopping, and eating alone were applied as the explanatory variables to explain HMR purchase frequency. The results are as below. Compared to the previous year, the growth rate of HMR purchase frequency in 2020 was relatively high, indicating that the COVID-19 outbreak acted as a catalyst. Unlike in 2018 and 2019, there was no statistical difference in the HMR purchase frequency between single- and multi-person households in 2020, with indicating multi-person households began to emerge as one of the major HMR consumption groups. Unlike 2018, the 2020 HMR purchase frequency showed a statistically positive relationship with those of grocery shopping and eating alone. There was a positive relationship between the frequency of eating out/food delivery orders and HMR purchases. The more often cooking at home occurred, the less HMR food was purchased.

귤굴나방은 제주도 감귤원에서 경제적으로 중요한 해충이지만, 상대적으로 월동생태와 관련된 연구는 부족하다. 본 연구에서는 귤굴나방이 월동과 관련하여 다음 해 초기개체군 발생과 어떻게 연결되는지 발육단계별 저온 실내실험과 야외실험 및 노지 감귤원 포장조사를 통하여 구명하였다. 연구 결과, 동일한 저온 조건에서 귤굴나방의 발육단계에 따라 생존기간의 유의한 차이가 있었으며 성충이 번데기보다 더 오래 생존하는 것으로 나타났다. 귤굴 나방 성충과 번데기를 야외 감귤원에 접종한 후 생존기간을 평가한 결과, 서귀포지역에서 성충은 다음 해 3월 24일까지 생존하였다. 이는 일반적으로 서귀포지역의 봄순 발아가 3월 중순에 시작된다는 사실을 고려했을 때 성충태로 월동한 귤굴나방이 다음 해 초기개체군을 형성할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 반면에 번데기의 경우 제주시와 서귀포에서 1월을 넘기지 못하고 모두 사망하였다. 또한, 노지 감귤원 내 귤굴나방 발육단계별 밀도조사에서 다음 해 봄까지 노지 감귤원에서 생존한 번데기는 없었던 반면 성충은 모든 과원에서 지속적으로 발견되었다. 따라서 결과를 종합하여 판단해 볼 때, 제주도의 노지 감귤원에서 귤굴나방은 성충태로 월동하는 것으로 판단되며, 번데기의 경우 신초에 형성된 용방에서만 생존할 수 있다는 제약이 있기 때문에 겨울철 동해 피해를 받기 쉬운 신초에서 월동 후 다음 해 초기개체군 형성에 기여하는 것은 쉽지 않을 것으로 판단된다.

월동기 논과 논두렁에서 서식하고 있는 다양한 절지동물의 발생밀도를 조사하여 생물다양성에 대한 정보를 제공하고자 본 연구를 수행하였다. 동력흡충기를 이용하여 논과 논두렁에서 각각 5지점씩 50×50 cm 격자 내에 있는 지표면과 식물을 흡입하여 채집하였다. 논과 논두렁에서 채집한 총개체수는 41,197개체였으며, 대부분 Collembola, Hemiptera, Diptera가 많이 채집되었다. 영농형태별 유기농법 재배지와 관행농법 재배지에서의 절지동물 출현패턴은 거의 유사하였으나 채집된 개체수는 유기농법 재배지에서 더 많았다. 종다양성지수, 종풍부도지수, 종균일도 지수는 논보다는 논두렁에서 모두 높게 나타났고, 시기별로 큰 차이를 보였는데 이는 통계적으로 유의하였다(P < 0.05).

This study analyzed the nutritional composition (proximate composition, total dietary fiber, calories, minerals, fatty acids, and amino acids) of 10 noodle products (tteok ramyun, jjamppong ramyun, kimchi ramyun, instant udon, cup ramyun, jajangmyun, bibimmyun, cream spaghetti, ssalguksu, and milmyun), which account for 85% of the cumulative intake of one or more key nutrients, using data from the 7th Korea National Health and Nutrition Examination Survey. The moisture contents of bibimmyun, jajangmyun, and cream spaghetti were lower than those of the other noodle products, whereas the crude fat, crude protein, carbohydrate, and calorie contents were the highest. Cream spaghetti had the highest mineral, fatty acid, and amino acid contents, followed by bibimmyun and jajangmyun. Ssalguksu had the lowest contents of most nutrients. These data could be used to populate a food composition database, which can provide consumers with the nutritional information about frequently consumed noodle products.

In this study, a drifting test using a experimental vessel (2,966 tons) in the northern waters of Jeju was carried out for the first time in order to obtain the fundamental data for drift. During the test, it was shown that the average leeway speed and direction by GPS position were 0.362 m/s and 155.54° respectively and the leeway rate for wind speed was 8.80%. The analysis of linear regression modes about leeway speed and direction of the experimental vessel indicated that wind or current (i.e. explanatory variable) had a greater influence upon response variable (e.g. leeway speed or direction) with the speed of the wind and current rather than their directions. On the other hand, the result of multiple regression model analysis was able to predict that the direction was negative, and it was demonstrated that predicted values of leeway speed and direction using an experimental vessel is to be more influential by current than wind while the leeway speed through variance and covariance was positive. In terms of the leeway direction of the experimental vessel, the same result of the leeway speed appeared except for a possibility of the existence of multi-collinearity. Then, it can be interpreted that the explanatory variables were less descriptive in the predicted values of the leeway direction. As a result, the prediction of leeway speed and direction can be demonstrated as following equations. However, many drift tests using actual vessels and various drifting objects will provide reasonable estimations, so that they can help search and rescue fishing gears as well.

PURPOSES : This study aims to develop and evaluate computer vision-based algorithms that classify the road roughness index (IRI) of road specimens with known IRIs. The presented study develops and compares classifier-based and deep learning-based models that can effectively determine pavement roughness grades. METHODS : A set road specimen was developed for various IRIs by generating road profiles with matching standard deviations. In addition, five distinct features from road images, including mean, peak-to-peak, standard variation, and mean absolute deviation, were extracted to develop a classifier-based model. From parametric studies, a support vector machine (SVM) was selected. To further demonstrate that the model is more applicable to real-world problems, with a non-integer road grade, a deep-learning model was developed. The algorithm was proposed by modifying the MNIST database, and the model input parameters were determined to achieve higher precision. RESULTS : The results of the proposed algorithms indicated the potential of using computer vision-based models for classifying road surface roughness. When SVM was adopted, near 100% precision was achieved for the training data, and 98% for the test data. Although the model indicated accurate results, the model was classified based on integer IRIs, which is less practical. Alternatively, a deep-learning model, which can be applied to a non-integer road grade, indicated an accuracy of over 85%. CONCLUSIONS : In this study, both the classifier-based, and deep-learning-based models indicated high precision for estimating road surface roughness grades. However, because the proposed algorithm has only been verified against the road model with fixed integers, optimization and verification of the proposed algorithm need to be performed for a real road condition.

The connection of the steel structure serves to transmit external forces to the main components. The same is true for the behavior of modular systems composed mainly of steel or composite members. In this study, the joint performance of the composite and steel modules proposed was evaluated. The analytical models of the two joint types were constructed and were subjected to cyclic loading to assess the safety and the energy dissipation capacity of the joint types. The analysis results of the joints showed that the joints of the modular systems remain stable when the joint rotation reached the seismic performance limit state of the 0.02 rad required for steel intermediate moment frame. It was also observed that the joint of the composite modular system showed higher energy dissipation capacity compared with the steel modular system.