This study investigated the operating principles of colorimetric freshness indicators, particularly those for relative humidity (RH) and hydrogen sulfide (H2S), and evaluated the applicability of commercially available indicators for food use. The findings not only provide a deeper understanding of how these indicators respond to substances, such as carbon dioxide, volatile basic nitrogen, sulfides, water activity, and ethylene gas, which are produced during quality changes in food, but also pave the way for the development of new food safety technologies. The RH indicator functions by utilizing a dye that undergoes a chemical structural change when reacting with moisture. The H2S indicator uses a dye that changes color upon detecting H2S or volatile basic nitrogen produced when food spoils. Commercial RH indicators effectively indicated changes in the water activity of almonds, pastries, and red pepper powder; however, their ability to predict them diminished during storage. Commercial H2S indicators exhibited a stronger correlation between color change and volatile basic nitrogen levels in exposure to light than without light, as demonstrated when applied to mackerel and clam. Additionally, at the point of spoilage, the degree of color change in the H2S indicators was more distinct in clam than mackerel. Although commercial RH and H2S indicators are available, they must be sensitive, accurate, and irreversibly developed in response to changes in the target food for effective application.

수소는 기후변화 위기에 대응하기 위한 에너지원 중 하나로 주목받고 있다. 그러나, 수소는 밀폐된 공간에 누출되면 천장으로 상승하여 축적되고, 점화원과 만나면 화재나 폭발의 위험이 있다. 특히, 수소를 운송하거나 연료로 사용하는 선박은 여러 밀폐된 공간으 로 구성되어 있기 때문에 수소를 안전하게 사용하기 위해서는 공간 내에서의 확산 특성을 파악해야 한다. 본 연구는 선박 내 밀폐된 공간 에서 수소와 유사한 특성을 가진 헬륨의 누출방향에 따른 확산 특성을 실험적으로 파악하고, CFD 시뮬레이션을 통해 환기횟수가 25, 30, 35, 40, 45ACH로 증가함에 따라 누출방향에 따른 산소농도 변화를 파악하는 것이 목적이다. 연구 결과, 산소농도감소율은 -z 방향의 누출 이 2%, +x와 +z 방향의 누출이 1%였으며, 환기소요시간은 -z 방향 누출이 15분 30초, +x 방향 누출이 7분, +z 방향 누출이 9분으로 누출방 향에 따라 산소농도와 환기소요시간에 차이가 있음을 보여준다. 또한, 실험공간에서 환기횟수 35ACH 이상부터는 모든 누출 방향에서의 산소농도감소율과 환기소요시간에 유의미한 차이가 없었다. 따라서, 환기횟수를 증가하여도 산소농도와 환기소요시간이 개선되지 않았기 때문에 본 실험환경에서의 적정 환기횟수는 35ACH임을 알 수 있었다.

본 연구는 화재진압 및 피난활동을 지원하는 딥러닝 기반의 알고리즘 개발에 관한 기초 연구로 선박 화재 시 연기감지기가 작동하기 전에 검출된 연기 데이터를 분석 및 활용하여 원격지까지 연기가 확산 되기 전에 연기 확산거리를 예측하는 것이 목적이다. 다음과 같은 절차에 따라 제안 알고리즘을 검토하였다. 첫 번째 단계로, 딥러닝 기반 객체 검출 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)모델에 화재시뮬레이션을 통하여 얻은 연기 영상을 적용하여 학습을 진행하였다. 학습된 YOLO모델의 mAP(mean Average Precision)은 98.71%로 측정되었으며, 9 FPS(Frames Per Second)의 처리 속도로 연기를 검출하였다. 두 번째 단계로 YOLO로부터 연기 형상이 추출된 경계 상자의 좌표값을 통해 연기 확산거리를 추정하였으며 이를 시계열 예측 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)에 적용하여 학습을 진행하였다. 그 결과, 화재시뮬레이션으로부터 얻은 Fast 화재의 연기영상에서 경계 상자의 좌표값으로부터 추정한 화재발생~30초까지의 연기 확산거리 데이터를 LSTM 학습모델에 입력하여 31초~90초까지의 연기 확산거리 데이터를 예측하였다. 그리고 추정한 연기 확산거리와 예측한 연기 확산거리의 평균제곱근 오차는 2.74로 나타났다.

본 연구에서는 인명구조활동을 지원하기 위한 피난동선예측 알고리즘 개발의 첫 단계로 피난동선예측 알고리즘의 개념을 정립 하고 그 타당성을 수치적으로 명확히 제시하였다. 제안하는 알고리즘은 평상시 선박내 모니터링 시스템으로부터 지속적으로 승객이동 데이터를 취득, 분석, 정형화하고, 재난발생시 이 데이터와 예측 툴을 활용해 도출한 승선자의 피난동선예측 정보를 구조자에게 제공하여 인명피해를 최소화시키는 프로세스로 요약할 수 있다. 피난훈련을 통해 피난특성 데이터를 취득하였고 이를 기존 인명피난예측 툴에 입력하여 피난특성을 예측한 결과, 예측 툴의 구조적 원인으로 인해 가시거리가 충분히 확보되고 피난경로를 충분히 숙지한 상황에서의 피난 시나리오(SN1)에서만 신뢰할 만한 예측결과가 도출되었다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 타 분야의 예측툴을 사용하여 피난특성을 예측한 결과, 제안 알고리즘이 구현될 경우 평균피난시간예측값과 피난동선(지점경유)예측값이 각각 0.6 ~ 6.9%, 0.6 ~ 3.6% 범위의 오차에서 실측값과 매우 유사한 경향을 보였다. 향후 선내 모니터링 데이터를 분석하고 이를 활용한 예측성능이 우수한 피난동선예측 알고리즘을 개발할 계획이다.

본 연구는 선박에서 발생할 수 있는 화재연기의 위험성을 인식시키고 비상대응능력을 향상시키기 위해 선내에 안전교육을 위 한 환경을 구축하고 시나리오를 개발 운영하면서 획득한 실습생의 상황별 이동특성을 측정분석한 것으로, 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 연기가 없는 조건에서는 익숙한 이동경로에 장애가 발생한 경우와 그렇지 않은 경우의 각 피난이동 상대속도 사이에 차이가 없지만, 실내에 연기가 충진되어 가시도가 매우 낮은 조건에서는 시야불량에 따른 이동능력 저하로 인해 그렇지 않은 경우에 비해 평균상당속도 가 62.5% 감속되었다. 시나리오에 관계없이 단순이동경로에 비해 복잡이동경로의 평균 상당속도가 빠르고 표준편차도 작게 나타났다. 연기가 충진된 경우에 대한 단순 데이터 평가에서는 전체이동경로와 복잡이동경로의 상대속도 확률분포가 매우 유사하였지만, 전체이동경 로의 상대속도에 대한 복잡이동경로의 상대속도비율의 개인간 변동폭은 매우 컸다. 한편, 상당속도는 가시거리의 로그함수로 표현할 수 있었다. 또한 실습생의 긴장감이 증가하면서 모든 경로에서 상대속도가 빨라졌다.

선박 거주구역에 화재발생 시 화재시뮬레이션 도구를 이용하여 화재확산형상을 실시간으로 예측하고 상황에 따른 적절한 대응방안을 제시할 수 있다면 화재사고로 인한 인명피해를 최소화시킬 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 오늘날 화재시뮬레이션은 해 석대상공간의 크기와 그리드 개수에 따라 해석을 하는데 있어, 매우 장시간을 필요로 하는 현실적 한계가 있다. 이에 이 연구에서는 화재시뮬레이션 시간단축을 목적으로 선박 거주구역 화재시뮬레이션에 적용할 수 있는 격자크기와 생성방법에 대한 연구를 수행하였 다. 연구결과 선박 거주구역에 적용되는 격자크기는 0.25[m] 이내의 값을 사용하는 것이 가장 효율적인 것으로 판단되었다. 또한 single mesh 격자생성방법으로 수행했을 경우와 비교하여, multi mesh 격자생성방법으로 시뮬레이션을 수행하였을 때 가시거리 값은 4.3 %, 온 도 값은 8.3% 이내에서 유사하고 해석시간은 약 80% 감소하였기 때문에, multi mesh 방법으로 격자를 생성하는 것이 해석시간을 단축 하는데 있어 매우 효과적임을 확인하였다.

선박의 기계식 환기시스템은 화재발생 시 연기의 생성과 확산 특성에 영향을 미치고, 이는 피난자의 피난경로 상의 가시도를 방해함으로써 피난자의 연기로 인한 피해를 증가시킬 위험성이 크다. 이에 이 연구에서는 선박 거주구역에서 화재발생 시 기계식 급·배기시스템이 연기확산에 미치는 영향과 위험성에 대하여 FDS를 활용하여 평가하고 화재 시 급·배기시스템을 효율적으로 사용할 수 있는 방안을 제안하였다. 연구결과 화재가 발생한 장소에 급·배기시스템이 함께 작동되고 있는 경우에는 현재 권장되고 있는 급·배기시스템을 멈추는 방법보다 작동을 유지하는 것이 효과적이고, 배기시스템만 작동되는 곳에서 화재가 발생한 경우에는 화재가 발생한 구역 이외의 구역에서 급기시스템을 함께 작동시키는 것이 피난시간을 확보하는데 효과적인 것으로 예측되었다. 그러나 화재가 발생한 곳에 급기시스템만 있는 경우에는 급기시스템이 연기확산을 가속시키기 때문에 급기방식을 중단시켜 연기의 확산을 최대한 억제할 필요가 있음을 확인하였다.

반추위 pH 조정제로서 일반적으로 중조가 많이 사용되고 있으나 사료에 중조의 첨가량을 증가시키는 경우에 기호성을 저하시키는 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 사료의 기호성에 영향을 미치지 않으면서 반추위 완충효과를 나타내도록 개발된 액상형 완충제의 젖소사료 첨가제로서의 이용효과를 구명하기 위하여 수행되었다. 시험축으로 착유 중기 젖소 27두를 공시하였으며, 처리는 대조구와 중조 첨가구, 그리고 액상형 완충제 첨가구로 하여 처리별 9두씩 배치하였다. 대조구는 착유우용 자가배합 TMR 사료를 급여하였으며, 중조 첨가구는 대조 사료에 중조를 두당 1일 150g 추가하여 급여하였고, 액상형 완충제 첨가구는 같은 방식으로 액상형 완충제를 두당 15㎖ 추가하여 사양시험을 수행하였다. 시험결과 산유량은 대조구, 중조 및 액상형 완충제 첨가구의 경우에 각각 23.82, 23.91, 24.91kg으로 대조구에 비하여 액상형 완충제 처리구에서 다소 증가하는 경향이었으나 처리 간에 뚜렷한 유의 있는 결과를 보여주지는 않았다. 처리에 따른 유성분 변화에서는 유단백질 및 무지고형분에서 액상형 완충제를 첨가한 경우에 대조구에 비해 유의 있는 증가(p < 0.05)를 보여주었고, 유지율에서도 대조구에 비하여 처리구가 다소 증가하는 경향을 보였다. 혈액성분 중 포도당과 콜레스테롤은 대조구에 비해 액상형 완충제의 첨가구에서 다소 증가하였으나, 처리 간에 유의 있는 차이를 나타내지는 않았다. 따라서 개발된 액상형 완충제의 추가급여 시 생산성 증대, 특히 유성분 증가 효과가 있어 반추위 pH 조정을 위하여 일반적으로 이용되고 있는 중조를 대체하여 반추동물의 사료첨가제로 이용이 가능할 것으로 평가되었다.

광주광역시 북구와 화순군 이서면, 담양군 남면의 경계에 접해 있는 무등산의 관속식물상을 조사하고 분포가 확인된 주요식물에 대하여 논의하였다. 2009년 3월부터 2011년 11월까지 총 22회의 현지조사와 전남대 생물학과 표본실 (CNU)의 수장표본 조사가 이루어졌다. 그 결과 123과 441속 668종 5아종 121변종 18품종의 총 816분류군의 분포가 확인되었다. 환경부지정 식물구계학적 특정식물종은 모두 111종이 확인되었는데, 천마를 비롯한 V등급종 9분류군, 매미꽃 등 IV등급종 6분류군, III등급종인 노각나무 등 21분류군, II등급종으로 석창포 등 18분류군, I등급종으로 청나래고사리 등 66분류군이 조사되었다. 한편 산림청지정 희귀식물로는 멸종위귀종(CR) 으름난초 1종, 위기종 (EN)인 톱지네고사리, 깽깽이풀 2종, 취약종 (VU)으로 땅나리 등 8종의 희귀식물 총 12분류군의 자생지를 확인하였으며 키버들, 지리바꽃 등 한국특산식물 14분류군을 확인하였다.