Environmental DNA (eDNA) has emerged as a promising tool for aquatic biodiversity monitoring, yet its collection in lentic ecosystems remains technically constrained by filtration capacity and field logistics. In this study, we applied a novel eDNA concentration system, QuickConcTM, to evaluate freshwater mussel diversity in lakes, and compared its performance with the conventional GF/F filtration method. Water samples were collected from four reservoirs at surface, mid, bottom, and waterside layers, and processed using both filtration techniques. Metabarcoding of mitochondrial 16S rDNA revealed that QuickConcTM captured a higher average number of amplicon sequence variants (ASVs) and exhibited greater species richness and diversity indices (Shannon and Simpson), although the differences were not statistically significant. QuickConcTM samples showed a greater capacity to detect rare taxa and to recover higher ASV richness in certain cases, suggesting its potential to enhance biodiversity resolution. Species composition remained consistent across methods, with Cristaria plicata and Sinanodonta lauta being dominant in both cases. However, slight spatial variations in species assemblages were observed between center and waterside sampling points, highlighting the influence of habitat heterogeneity on eDNA distribution. Overall, our results demonstrate that the QuickConcTM system offers a practical and efficient alternative to traditional filtration methods for eDNA-based freshwater mussel monitoring, particularly in environments with high suspended solids. The findings underline the need for adaptive sampling strategies that consider both methodological and ecological factors when designing eDNA surveys in lentic ecosystems.

병원성대장균은 설사 및 장염의 원인균 중 하나이며, 가 장 흔한 기회감염의 병원체로서 내성에 대한 지표로도 사 용되고 있는 병원체이다. 2022년부터 2024년까지 경상남 도 내 식중독 환자로부터 분리된 병원성대장균의 병원성 유형, 독성 유전자, 항생제 내성 및 내성 유전자 등 발생 경향과 분자유전학적 특성을 조사하였다. 병원성 대장균 은 월별로 6월부터 8월까지, 연령대별로 20-29세 환자에게서 가장 많이 분리된 것으로 나타났다. 분리된 총 283 건의 병원성대장균은 장병원성대장균(EPEC)(118건 [43.7%]), 장독소형대장균(ETEC)(80건 [28.3%]), 장출혈성대장균 (EAEC)(73건 [25.8%]), 장출혈성대장균(EHEC)(11건 [3.9%]) 으로 분류됐다. 암피실린(57.6%)과 세파졸린(39.3%)에 대 한 내성이 가장 높았으며, 내성균주의 다제내성률은 4제 항생제에 대한 내성균주(42.6%)가 가장 많은 것으로 확인 되었다. 내성 유전자의 분포는 blaCTX-M(48.9%), blaTEM (24.9%) 순으로 확인되었고, blaOXA는 검출되지 않았다. 이러한 연구 결과는 병원성 대장균으로 인한 식중독 발생 을 예측하고, 내성균 확산을 예방하기 위한 공중 보건 관 리의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

기후변화와 식품공급망의 복잡성 증대로 식품 위해요소 의 발생 경로와 패턴이 다변화됨에 따라, 과학적 예측과 선 제적 개입이 가능한 예방형 식품안전 관리체계의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 기후·환경 요인이 식품 위해요소 에 미치는 영향을 분석함으로써, 기후 민감성이 높은 위해 요소를 식별하고 예측 가능성과 주요 환경인자를 도출하였 다. 아울러 국내외 데이터 기반 위해예측 시스템의 운영 사 례를 비교·분석함으로써, 식품위해예측센터의 실질적 운영 과 역할을 위한 발전방향을 제시하였다. 본 연구를 통해 향 후 식품위해예측센터가 식품안전 정책의 과학화와 지능화 를 이끄는 전략적 플랫폼으로 기능하고, 예방 중심의 관리 체계로의 전환을 유도할 수 있도록 실효적 토대와 정책적 방향성을 제공하고자 한다.

Membrane-Aerated Biofilm Reactor(MABR)는 하수처리 공정의 에너지 효율을 획기적으로 개선할 수 있는 차세대 기술로 주목받고 있다. 기존 활성슬러지 공정의 기포형 산기 시스템은 산소전달효율(OTE)이 낮고 전체 에너지 소비의 80%까지 차지하는 등 에너지 비효율성을 내포하고 있다. 반면 MABR은 기체 투과성 막(membrane)을 통해 생물막으로 산소를 직접 공급함으로써, 이론적으로 100%까지 OTE 달성이 가능하다. 본 논문은 MABR의 산소전달 메커니즘과 구조적 특징을 정리하고, OTE, 산소전달속도(OTR), 폭기 효율(AE) 등의 에너지 효율 지표를 중심으로 파일럿 및 실규모 적용 사례 11건을 분석하였다. 분석 결과, AE는 기존 활성슬러지 공정 대비 약 4-5배 향상된 수치이다. 그러나 OTE와 OTR 간의 상충관계, 공정 규모, 기질 농도 등 다양한 운영 변수에 따라 성능이 상이하게 나타났으며, 현장 적용에서는 이론적 효율을 하회하는 사례도 확인되었다. 이러한 한계를 극복하기 위한 기술적 접근으로는 간헐 공기 공급, 주기적 환기, 막 소재 개선, 막 이완 제어 등이 시도되고 있다. 동시에, 실증 연구들 간 실험 조건 및 효율 지표 산정 기준의 상이함은 결과 해석의 일관성을 저해하는 요인으로 지적된다. 따라서 본 연구는 향후 MABR 기술의 실용화를 위해 에너지 효율 평가 기준의 표준화와 대규모 현장 검증의 필요성을 강조한다.

The rapid expansion of bridge and tunnel infrastructure has resulted in a growing incidence of wind-induced traffic accidents occurring at bridge approaches and tunnel portals. These accidents not only inflict direct damage on vehicles but also lead to substantial social and economic losses, stemming from roadway infrastructure repair and maintenance costs, as well as elevated logistics expenses due to traffic delays and congestion. In this study, a theoretical expression for the lateral displacement of vehicles as a function of wind speed was derived. Subsequently, lateral displacement and lateral wind force were analyzed and compared across vehicle types, considering both straight and curved roadway sections. An analysis of prevailing wind directions at each site revealed that, for passenger cars, the maximum lateral force and displacement on straight sections occurred at a wind incidence angle of 45°, whereas on curved sections with a pier curvature of 90°, the critical wind direction ranged from 0° to 120°. These results demonstrate that vehicle stability can be significantly compromised during high-speed travel under crosswind conditions. Based on departure trajectories of vehicles under varying wind speeds, a risk-assessment scale for wind-induced accidents was developed. In addition, design guidelines were proposed for the strategic placement of windbreak barriers to enhance driving safety under strong wind conditions.

초임계 이산화탄소 조건에서 다중벽 탄소 나노튜브(MWCNT)에 공유결합으로 조합된 폴리(2-에티닐피리디 늄 염) 복합체를 제조하였다. 초기 반응 단계에서 MWCNT 표면에서 형성된 4차염화 2-에티닐피리디늄 염의 활성 화된 아세틸렌 삼중 결합이 MWCNT 표면에서 연속적으로 중합되어 폴리(2-에티닐피리디늄 염)이 공유결합으로 조 합된 MWCNT가 용이하게 제조되었다. MWCNT/폴리(2-에티닐피리디늄 염)의 전기 광학 및 전기화학적 특성을 측 정하고 분석하였다. 해당 복합체의 광발광 피크는 2.04 eV의 광자 에너지에 해당하는 610 nm에서 관찰되었다. SnO2:F/TiO2/N719 염료/고체 전해질/Pt 장치가 있는 준고체 DSSC를 MWCNT/P2EP로 제조하였는데, 이의 최대 에 너지 변환효율은 5.33%였다.

한국형 포장설계법(KPRP)은 한국의 기후, 교통, 재료 조건을 반영하여 개발된 포장설계법으로, 성능 기반 분석과 역학적-경험적 원 리를 결합하여 국내 도로포장의 내구성과 효율성 향상에 기여해왔다. KPRP는 지역별 환경 데이터, 교통 하중, 재료 특성을 고려하 여 최적의 포장 구조를 설계하며, 2011년 개발 이후 도로포장의 수명 연장과 경제성 향상을 이루어냈다. 그러나 KPRP에 적용되는 기후 및 교통 데이터는 2000년대 초반의 자료를 기반으로 하고 있어, 현재 기준으로 약 10년 이상의 차이가 존재한다. 이에 따라 최 신 데이터를 반영하여 포장설계를 개선할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 최근 10년간의 최신 기후 데이터를 활용하여 줄눈 콘크리트 포장(JCP)의 콘크리트 슬래브 컬링 시간을 계산하고, 이를 기반으로 온도응력 및 교통응력의 산정 방식을 현 시점에 맞게 개선하고자 한다. 또한, 2023년 도로포장관리시스템(PMS) 데이 터를 이용하여 한국도로공사가 관리하는 모든 고속국도 중 JCP가 적용된 구간을 대상으로 표면 균열(SD), 설계 차로별 AADT, 관 리구간별 도로 연장, 차로 폭 등의 데이터를 분석하였다. 이를 통해 각 도로의 피로균열율을 산정하고, 고속국도를 대상으로 줄눈 콘 크리트 포장의 전이함수를 개선하여 보다 정밀한 설계를 가능하게 하고자 한다. 본 연구는 최신 기후 및 교통 데이터를 반영한 KPRP 기반 줄눈 콘크리트 포장설계의 실현에 기여할 것으로 기대된다.

이 연구는 북한에서 개혁개방이 일어날 가능성과, 개혁개방이 발생하 면 어떤 형태를 띨 것인지에 대하여 분석한다. 김정은 집권 이후를 연 구범위로 설정하고, 북한을 둘러싼 국제정치, 북한 주민의 아래로부터 의 개혁, 그리고 고위 엘리트층의 변혁이라는 세 가지 측면에서 가능성 을 예측한다. 주요 결론은 국제정치와 북한 주민의 관점에서 점진적 개 혁개방의 가능성이 현저히 낮으며, 엘리트 내부 균열에 의한 우발적 체 제 변화 가능성이 가장 높다는 것이다. 이 연구를 통해 대한민국과 국 제사회의 대북정책 방향 설정에 함의를 제공하고, 구체적으로 한국의 정책적 대응 전략을 제시하며, 통일과 안보 의제에 실질적인 분석을 제 공한다.

본 연구는 조류가 발생하는 낙동강에 위치한 정수장에서 남세균 및 마이크로시스틴(MC)을 분석하였다. 마이크로시스틴 분석을 위한 독소 추출 방법의 효과를 확인하였다. 정수처리 공정별로 취수원수, 착수정수, 전오존 처리수, 응집⋅침전 처리수, 여과 처리수, 정수의 수질을 분석한 결과, 탁도와 클로로필-a 농도는 공정 진행에 따라 크게 감소하며 남세균이 효과적으로 제거되었음을 확인하였다. 마이크로시스틴 분석을 위해 세포 내 독소 추출을 위한 초음파 처리, 동결/해동법, 메탄올 추출법을 비교한 결과, 동결/해동법이 가장 효과적인 것으로 나타났으며, 메탄올 추출법은 상대적으로 낮은 추출 효율을 보였다. 본 연구 수행 시 남세균이 충분히 발생하지 않아 모든 샘플에서 마이크로시스틴이 검출되지 않았다. 따라서 고농도 남세균 발생시 정수장 공정별 남세균 및 독소 농도에 대한 후속 연구가 반드시 필요하다고 생각된다. 정수처리공정은 남세균과 독소를 제거하는 데 있어서 가장 중요한 부분이며 공정에서의 남세균과 독소의 제거 능력을 정확히 분석하는 것이 중요하다.

This study addresses the critical challenge of enhancing vehicle classification accuracy in traffic surveys by optimizing the conditions for vehicle axle recognition through artificial intelligence. With current governmental traffic surveys facing issues—particularly the misclassification of freight vehicles in systems employing a 12-category vehicle classification—the research proposes an optimal imaging setup to improve axle recognition accuracy. Field data were acquired at busy intersections using specialized equipment, comparing two camera installation heights under fixed conditions. Analysis revealed that a shooting height of 8.5m combined with a 50°angle significantly reduces occlusion and captures comprehensive vehicle features, including the front, side, and upper views, which are essential for reliable deep learning-based classification. The proposed methodology integrates YOLOv8 for vehicle detection and a CNN-based Deep Sort algorithm for tracking, with image extraction occurring every three frames. The axle regions are then segmented and analyzed for inter-axle distances and patterns, enabling classification into 15 categories—including 12 vehicle types and additional classes such as pedestrians, motorcycles, and personal mobility devices. Experimental results, based on a dataset collected at a high-traffic point in Gwangju, South Korea, demonstrate that the optimized conditions yield an overall accuracy of 97.22% and a PR-Curve AUC of 0.88. Notably, the enhanced setup significantly improved the classification performance for complex vehicle types, such as 6-axle dump trucks and semi-trailers, which are prone to misclassification under lower installation heights. The study concludes that optimized imaging conditions combined with advanced deep learning algorithms for axle recognition can substantially improve vehicle classification accuracy. These findings have important implications for traffic management, infrastructure planning, road maintenance, and policy-making by providing a more reliable and precise basis for traffic data analysis.

벌나무(Acer tegmentosum Maxim.)는 국내 고산지대를 중심으로 분포하고 있고 간질환 치 료에 효과가 있다고 알려져 왔다. 본 연구에서는 벌나무 추출물의 기능성 화장품 소재로서의 활용 가능 성을 알아보기 위해 항산화, 항균, 항염증 효능 평가를 수행하였다. 시료 추출은 벌나무 껍질을 사용하 였고 벌나무 70% EtOH 추출물 (ATE)와 벌나무 열수 추출물 (ATW)로 나누어 추출하여 두 추출물의 효능을 비교평가 하고자 하였다. DPPH radical 소거능, ABTS+ radical 소거능, 총 폴리페놀 및 플라보 노이드 함량 측정을 진행한 결과 ATE와 ATW 모두 우수한 항산화 능력을 보였다. 항균 효능 평가 결 과, ATW는 E. coli와 P. aeruginosa에 대해 ATE보다 우수한 항균 효과를 보였으나, ATE는 S. aureus 에 대해 ATW보다 우수한 항균력을 보였다. 항염증 효능을 알아보기 위해 세포 독성 평가, NO 생성 측정, Western blotting 실험을 진행한 결과 ATE는 6.25 및 12.5 μg/ml에서 세포독성 없이 NO 생성 을 유의하게 감소시키고 iNOS 및 COX-2의 발현을 억제하여 우수한 항염증 효과를 보였다. 이 연구의 결과를 바탕으로 Acer tegmentosum Maxim. 추출물을 기능성 화장품 소재로 활용할 가능성을 제안한 다.