본 논문은 현대 국제 에너지 정치의 주요 이슈인 미-러 에너지 전쟁과 러시아-우크라이나사태가 유럽연합의 에너지 안보와 정책에 미친 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 먼저, 미국과 러시아 간 에너지 패권을 둘 러싼 전략적 대립의 기원과 전개 과정을 탐구하며 글로벌 에너지 시장과 지정학적 균형에 미친 영향을 평가한다. 또 러시아-우크라이나 전쟁이 유럽연합의 에너지 시장과 정책에 끼친 파장을 분석하여 에너지 공급의 불안정성, 가격 변동성, 그리고 정치적-경제적 연쇄 반응을 포괄적으로 다루고자 한다. 이에 따라 유럽의 에너지 위기가 유럽연합의 에너지 안 보 및 정책 결정에 어떠한 변화를 가져왔는지를 조명하겠다. 이어서, 유 럽연합 회원국인 독일과 폴란드가 직면한 에너지 위기에 대응하기 위해 취한 다양한 에너지 정책을 살펴본다. 이를 통해 에너지 위기를 타파하 기 위한 유럽연합 국가들의 다변화 전략이 유럽의 에너지 안보와 정치적 통합에 어떤 장기적 영향을 미칠 수 있는지에 대한 종합적 평가 및 전망 을 제시하고자 한다.

In this study, infrared thermometry techniques were used to conduct surface wetting performance tests (wicking tests) on micropillar structures with good fluid supply capabilities to enhance the critical heat flux. Wicking tests were conducted based on various micropillar shapes (i.e., diameter and spacing) to investigate the surface wetting performance near the boiling point of the fluid(~100°C). The surface temperature was increased from 20°C to 95°C, to examine the wicking performance The shape of the micropillars were quantified by the roughness and the effect of the roughness and temperature on the wicking performance was analyzed. As a result, we confirmed that the roughness of the micropillars increases the capillary pressure, improving the wicking performance. The sample D04 G10 with the highest roughness coefficient at room temperature (r=2.51) exhibited the highest wicking coefficient, showing a 170% improvement in wicking performance compared to D04G20 with the smallest roughness coefficient at room temperature(r=1.51). Additionally, the D04 G10 sample (r=2.51) recorded a 50% improvement in the wicking coefficient at the highest temperature(95°C) compared to room temperature(20°C). The wicking coefficient data will be utilized as a database for developing a new correlation for critical heat flux.

To understand the spatiotemporal distribution pattern of zooplankton and the environmental factors influencing zooplankton abundance in Gomso Bay, major harvesting area of Manila clam (Venerupis philippinarum) in South Korea, zooplankton sampling was conducted four times in autumn (October 2022), winter (January 2023), early spring (March 2023), and spring (May 2023). Among the environmental factors of Gomso Bay, water temperature, chlorophyll a concentration (Chl-a), dissolved oxygen (DO), and pH observed different patterns, while salinity and suspended particulate matter (SPM) showed no significant statistical differences between the survey periods. The zooplankton in Gomso Bay occurred 33, 29, 27, and 29 taxonomic groups during each respective survey period. In October 2022 and May 2023, arthropod plankton were dominated, while in January and March 2023, protozoa were primarily dominant. Among the Arthropods, copepods including Acartia hongi, Paracalanus parvus s. l., Corycaeus spp., and Oithona spp. commonly found along Korean coastal areas of the Yellow Sea, were dominated. Cluster analysis based on zooplankton abundance indicated a single community (stable condition) in each season, attributed to low dissimilarity distances, while three distinct clusters (autumn, winter-early spring, spring) between seasons indicated a highly seasonal environment in Gomso Bay.

Highly safe lithium-ion batteries (LIBs) are required for large-scale applications such as electrical vehicles and energy storage systems. A highly stable cathode is essential for the development of safe LIBs. LiFePO4 is one of the most stable cathodes because of its stable structure and strong bonding between P and O. However, it has a lower energy density than lithium transition metal oxides. To investigate the high energy density of phosphate materials, vanadium phosphates were investigated. Vanadium enables multiple redox reactions as well as high redox potentials. LiVPO4O has two redox reactions (V5+/V4+/V3+) but low electrochemical activity. In this study, LiVPO4O is doped with fluorine to improve its electrochemical activity and increase its operational redox potential. With increasing fluorine content in LiVPO4O1-xFx, the local vanadium structure changed as the vanadium oxidation state changed. In addition, the operating potential increased with increasing fluorine content. Thus, it was confirmed that fluorine doping leads to a strong inductive effect and high operating voltage, which helps improve the energy density of the cathode materials.

This experiment investigated the effects of feed additives of Sasa quelpaertensis Nakai (SQN) extract on Landrace pigs on economic traits such as the quality, physiological characteristics, and productivity. Sixteen pigs with an average age of 154 days were selected as experimental subjects. The experiment was conducted by dividing the group into eight pigs for the supplementation group, feeding with SQN extract, and another eight for the control group feeding without SQN extract. Water was fed ad libitum. On the 30th day, there was no significant difference between meat quality and productivity. However, the glucose and thyroxine were statistically lower with the supplementation group than with the control group (p<0.05). Also, the levels of creatinine difference between 1.18 ± 0.12 ㎎/㎗ with the supplementation group and 0.70 ± 0.06 ㎎/㎗ with the control group (p<0.05). However, all serum biochemistry values were within a normal range, with no health problems. The present study will help solve the problem of reducing the diversity of plant species in Halla Mountain by increasing the availability of the SQN as a pig feed additive.

본 연구에서는 Monopile 방식 풍력발전기 강구조물의 부식을 방지하기 위하여 S355 steel의 표면 거칠기에 따른 용사 코팅 상태에 관한 연구를 수행했다. 일차적으로는 시편별 서로 다른 표면거칠기를 부여하기 위해 밀링머신에 페이스 커터를 결합하여 시편별로 다른 조건의 Ra값 기준 표면거칠기를 부여했다. 실험 조건으로는 시편 가공 시 4가지의 회전속도(60, 400, 1200, 2000 rpm), feed rate 150(mm/min) 조건을 선정했다. 2차로는 와이어 용융 방식의 아크 용사 코팅을 실시했다. 코팅 조건으로는 분사 거리 200mm, 전압 24V, 전류 120A, 분사 압력 5bar, 와이어 삽입 속도 30g/mm, 와이어 직경 2mm이다. 용사 코팅 후 FE-SEM으로 표면을 관찰한 결과 모든 시편의 S355 면과 코팅층(아연-알루미늄) 사이에 유격이 발생하지 않고 성공적으로 안착이 되었음을 확인할 수 있었다.

Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier’s abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.

This study investigated the antioxidant characteristics of sweet potato according to different plant parts and drying methods. The sweet potato plant parts were divided into root tubers, stems, stalks, leaves, and tips, and the drying methods were freeze-drying and hot air drying. Total polyphenol and flavonoid contents and radical scavenging activity of the sweet potato plant parts were significantly different depending on the plant parts and drying methods. The total polyphenol content of freeze-dried sweet potato leaves and tips were 52.76 and 46.19 mg chlorogenic acid equivalents/g sample, and the total flavonoid contents were 222.47 and 214.12 mg quercetin equivalents/g sample, respectively, and decreased with hot air drying. DPPH radical scavenging activity was higher in freeze-drying than hot air drying and was significantly different depending on the plant parts. The ABTS radical scavenging activity of freeze-dried sweet potato leaves and tips were 43.48 and 44.68 mg Trolox equivalents/g sample, respectively, and decreased with hot air drying. Therefore, additional studies on the functionality of using by-products from sweet potato cultivation are needed.

유역 내 산림은 생태계 유지에 있어 중요한 역할을 맡고 있으며 생태네트워크 체계를 구성하는 주요 기반 환경이다. 그러나 지난 수십여 년간 행해진 무분별한 개발사업으로 인해 산림 파편화 및 토지이용 변화가 가속화되었으며 본래의 기능을 상실하게 되었다. 산림 생태계를 파악하는 데 있어 산림의 구조적 패턴은 생태적 과정과 기능에 직접적인 영향을 미치기 때문에 변화패턴을 파악하고 분석하는 것은 중요한 인자라 할 수 있다. 이에 본 연구는 금강 상류 댐 유역을 대상으로 FRAGSTATS 모델을 통해 시계열적인 토지피복변화에 따른 산림 경관의 구조적 변화를 분석하였다. 토지피복 변화탐지를 통한 금강 상류 댐 유역 내 토지피복변화는 1980년대부터 2010년대까지 산림 33.12㎢(0.62%), 시가화건조지역 67.26㎢ (1.26%) 증가하였고 농업지역 148.25㎢(2.79%) 감소하였다. 유역 내 산림 경관분석결과 No sampling 분석에서는 경관백분 율(PLAND), 면적가중근접지수(CONTIG_AM), 평균 중심지 면적(CORE_MN), 인접지수(PLADJ)가 증가하였고 패치 수(NP), 경관형태지수(LSI), 응집지수(COHESION)가 감소하였다. Moving window 분석을 통해 구조적 변화패턴을 파악한 결과, 경상북도 상주시, 충청북도 보은군, 전라북도 진안군 내 산림 경관은 상대적으로 잘 보전되어 있었으나 충청북도 옥천군, 영동군 그리고 충청남도 금산군 사이의 경계부와 전라북도 무주군과 장수군 인접 지역의 산림 경관에서는 파편화가 진행되고 있었다. 결과를 토대로 추후 해당 지역의 산림 관리전략 수립 시 파편화 지역을 대상으로 조림사업을 수립할 필요가 있을 것으로 사료된다. 본 연구를 통해 산림 경관의 파편화가 예상되는 지역을 도출할 수 있었으며, 유역 산림의 건전성 평가 및 관리계획 수립을 위한 기초자료로써 활용될 가능성을 기대할 수 있다.

본 연구에서는 대파의 가락시장 도매가격을 이용하여 기존 시계열 모형인 ARIMA 모형, 홀트-윈터스 평활법과 대표적인 기계학습 방법인 랜덤 포레스트(Random forest) 분석 기법의 가격 예측력을 비교하였다. 세 모형의 예측력을 분석한 결과는 다음과 같다. 가장 예측력이 높게 나타난 모형은 3년(36개월)을 주기로 설정한 ARIMA 모형이었다. 또한 ARIMA 모형과 홀트-윈터스 평활법은 일별 데이터보다 월별 데이터를 이용한 예측 결과의 정확도가 더 높아 훈련 데이터에 대한 과적합(overfitting)이 오히려 예측력을 낮추는 현상을 보였다. 반면, 랜덤 포레스트는 월별 데이터 보다 일별 데이터를 사용한 모형의 예측력이 더 높았다. 이는 학습량이 많을수록 높은 예측력을 보여주는 기계학습의 특징을 보여주었다. 그러나 기계학습 방법을 활용한 가격 예측에는 가격에 영향을 주는 설명변수를 찾고, 양질의 훈련 데이터 축적이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 향후 연구에서는 다양한 설명변수와 기계학습 및 딥러닝 기법을 적용한다면 농축산물 가격 예측력을 높이는데 도움이 될 것으로 판단된다.

해양 조난사고가 발생하면 해양경찰은 수색계획을 수립하기 위하여 조난자의 수와 신원을 파악하는 등 사고 현황을 조사한다. 선장은 출항 시 선원과 승객의 신분을 포함한 명부를 첨부하여 관할기관에 신고서를 제출하도록 명시되어 있지만 승선자들이 수기로 승 선자명부를 작성하면서 대기 시간이 길어지고 조난사고 발생 시 이러한 내용을 즉시 파악하기 어렵다. 승선 신청을 편리하게 할 수 있도 록 해양수산부에서 앱을 개발하였지만, 활성화되고 있지 않아 본 연구에서 이를 개선하는 방안을 제안하였다. 모바일 승선신고 제도를 활 성화하여 조난사고 시 조난자의 초기 위치와 조난시각을 신속히 확보하고 조난신고 접수 사실을 문자로 통보하여 조난자에게 심적 안도 감을 제공할 수 있다. 더불어 이 정보 이용을 통해 해양경찰을 포함하여 주변에 있는 민간 선박과 함께하는 민관협력 형태로 신속히 구조 할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.

박새는 도시생태계 내 환경변화를 측정할 수 있는 생물지표종이자 대표적인 식충성 조류로 건전성 유지와 같은 중요한 역할을 맡고 있다. 연구자들은 박새과 조류의 번식생태 파악을 위해 인공새집 조사방법을 활용하고 있으나, 공간적･시간적 한계로 거시적 관점의 연구를 진행하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 전문가 중심으로 수행된 기존 인공새집 모니터링이 갖는 한계를 벗어나고자 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트를 설계하였다. ‘수원시 앞마당 조류 모니터링단’은 시민조사원 들의 자발적인 참여를 통해 경기도 수원시 내 녹지공간에 인공새집을 설치하고 박새과 조류의 번식생태를 관찰하는 프로젝트이 다. 2021년 2월 9일부터 2월 22일까지 온라인 설문조사를 통해 참가자를 모집하였고, 시민조사원은 2021년 2월 23일부터 8월 31일까지 인공새집 설치부터 관찰까지 직접 수행하였다. 비전문가인 시민조사원들의 진입장벽을 낮추고 일관된 데이터를 수집하기 위해 모니터링 과정 전반에 대한 온라인 교육을 수행하였고 모바일 애플리케이션을 이용하여 인공새집 관찰기록을 수집하였다. 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트에는 98명의 시민조사원이 참여하였고 배포된 206개의 인공새집 중 175(84.95%)개가 수원시 내 녹지공간에 설치되었다. 설치된 인공새집 중 위치 좌표 생성 오류가 발생한 2건을 제외한 173(83.98%)개를 대상으로 시민과학 프로젝트 결과를 확인했다. 시민조사원으로부터 수집한 인공새집 관찰기록은 총 987회 이며, 최솟값은 1회, 최댓값은 26회, 평균은 5.71±4.37회로 나타났다. 월별 인공새집 관찰 횟수는 2월 70회(7.09%), 3월 444회(44.98%), 4월 284회(28.77%), 5월 133회(13.48%), 6월 46회(4.66%), 7월 6회(0.61%), 8월 4회(0.41%)로 조사되었 다. 설치된 173개의 인공새집 중 57개(32.95%)에서 조류의 이용을 관찰할 수 있었고 박새 12개소(21.05%), 곤줄박이 7개소 (12.28%), 미동정 조류 38개소(66.67%)로 확인되었다. 본 연구는 박새과 조류의 번식생태를 조사방법으로 활용되는 인공새집 모니터링에 시민의 참여 가능성을 처음으로 검토한 연구로 향후 시민과학을 접목한 생태모니터링 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.