수인성 질산 노출에 대한 향어의 독성 영향을 확인하기 위해 96시간 동안 0, 4, 20, 100, 500 및 2,500 mg NO3 -/L의 수인성 질산에 노출을 실시하였다. 질산 96시간 급성 노출에 의한 향 어의 반수치사농도(LC50)는 1,433.54 mg NO3 -/L로 나타났다. 혈액학적 성상을 통해 수인성 질 산 노출이 향어에게 미치는 생리학적 변화를 평가하였으며, RBC count는 유의적인 감소를 나 타내었다(p < 0.05). 혈장 무기성분을 통해 수인성 질산 노출에 따른 향어의 이온 조절 능력 변화를 평가하였으며, 혈장 무기성분에서 calcium과 magnesium은 유의적으로 감소하였다(p < 0.05). 혈장 유기성분을 통해 수인성 질산 노출로 인한 향어의 건강도와 스트레스 상태를 평 가하였으며, 혈장 유기성분인 glucose는 유의적인 증가를 나타내었다(p < 0.05). 혈장 효소성분 을 통해 수인성 질산 노출로 인한 간 손상도 및 효소 활성의 변화를 평가하였으며, 혈장 효소 성분인 AST, ALT 및 ALP는 높은 수준의 수인성 질산 노출에서 유의적으로 감소하였다(p < 0.05). 본 연구의 결과는 C. carpio nudus에 대한 수인성 질산 노출이 생존율, 혈액학적 성상 및 혈장성분에 독성으로 영향을 미칠 수 있음을 의미한다.

PURPOSES : Construction cost estimates are important information for business feasibility analysis in the planning stage of road construction projects. The quality of current construction cost estimates are highly dependent on the expert's personal experience and skills to estimate the arithmetic average construction cost based on past cases, which makes construction cost estimates subjective and unreliable. An objective approach in construction cost estimation shall be developed with the use of machine learning. In this study, past cases of road projects were analyzed and a machine learning model was developed to produce a more accurate and time-efficient construction cost estimate in teh planning stage. METHODS : After conducting case analysis of 100 road construction, a database was constructed including the road construction's details, drawings, and completion reports. To improve the construction cost estimation, Mallow's Cp. BIC, Adjusted R methodology was applied to find the optimal variables. Consequently, a plannigs-stage road construction cost estimation model was developed by applying multiple regression analysis, regression tree, case-based inference model, and artificial neural network (ANN, DNN). RESULTS : The construction cost estimation model showed excellent prediction performance despite an insufficient amount of learning data. Ten cases were randomly selected from the data base and each developed machine learning model was applied to the selected cases to calculate for the error rate, which should be less than 30% to be considered as acceptable according to American Estimating Association. As a result of the analysis, the error rates of all developed machine learning models were found to be acceptable with values rangine from 17.3% to 26.0%. Among the developed models, the ANN model yielded the least error rate. CONCLUSIONS : The results of this study can help raise awareness of the importance of building a systematic database in the construction industry, which is disadvantageous in machine learning and artificial intelligence development. In addition, it is believed that it can provide basic data for research to determine the feasibility of construction projects that require a large budget, such as road projects.

When an earthquake occurs, the severity of damage is determined by natural factors such as the magnitude of the earthquake, the epicenter distance, soil properties, and type of the structures in the affected area, as well as the socio-economic factors such as the population, disaster prevention measures, and economic power of the community. This study evaluated the direct economic loss due to building damage and the community’s recovery ability. Building damage was estimated using fragility functions due to the design earthquake by the seismic design code. The usage of the building was determined from the information in the building registrar. Direct economic loss was evaluated using the standard unit price and estimated building damage. The standard unit price was obtained from the Korean Real Estate Board. The community’s recovery capacity was calculated using nine indicators selected from regional statistical data. After appropriate normalization and factor analysis, the recovery ability score was calculated through relative evaluation with neighboring cities.

ATP luminescence measurements (using Relative Light Units, RLU) has been used to assess the levels of bacterial contamination on the surfaces of various materials. However, not much is known about their suitability in assessing bacterial contamination on paper surfaces. This study was conducted to evaluate the feasibility of using ATP luminometers in measuring levels of bacteria contamination on paper surfaces. The three ATP luminometers studied were Clean-Q, smart PD-30, and 3M™ Clean-Trace™ LM1 manufactured by different companies. There were some differences in RLU results among the three ATP luminometers when they were tested with different concentrations of Micrococcus luteus cell suspension. 106 - 107 cells were required in order to effectively detect Bacillus subtilis, Escherichia coli, and Micrococcus luteus on the surfaces of A4 printing sheets (100 cm2) when using the three ATP luminometers. The sizes and physical properties of surface areas varied slightly among the swabs used for the three ATP luminometers. Concentration-specific measurements (RLU) of M. luteus taken from the surfaces of six kinds of paper (fine print paper, medium print paper, ground paper, newsprint paper, practice paper, tracing paper) were possible using the smart PD-30 and LM1 ATP luminometers. ATP detection values of M. luteus varied among the six types of paper. The highest ATP detection values were found on the surfaces of tracing paper. If the RLU value is recorded at the level of 1000, this could indicate a very high bacterial contamination level of 105 to 106 CFU/4 cm2.

지리산 국립공원 내 구상나무림의 종조성과 식생구조를 파악하기 위하여 구상나무 자생지역에 약 400㎡ 면적의 조사구 49개소를 설정하여, 식물사회학적 방법에 따라 현장조사를 실시하고, 이원지표종분석(TWINSPAN)과 표조작법을 병용하여 군집 분류를 실시했다. 그 후 군집 유형별 중요치를 활용한 종조성 분석, 종다양도 분석, 흉고직경급 분석, 치수 분석 및 유사도 분석을 시행하였다. 군집 분류 결과, 지리산의 구상나무림은 A, B, C, D, E 등 총 5개의 군집으로 분류되었다. 관중-함박꽃나무-조릿대와 미역취-사스래나무-실새풀에 의하여 2개의 군집으로 구분되며, 전자는 층층나무-산수국에 의하여 A, B 유형으로 구분되었다. 후자는 마가목-진달래 군집과 전형군집인 E 유형으로 구분되고, 가문비나무-곰취와 단풍취에 의하여 C, D 유형으로 구분되었다. 식생 분석을 통해 지리산 구상나무림은 구상나무, 신갈나무, 당단풍나무, 쇠물푸레나무, 사스래나무 등의 중요치가 높게 나타났으며, 종다양도의 경우 선행 연구에서 나타난 지리산 구상나무림의 종다양도와 유사한 결과를 나타내었다. 흉고직경급 분석 결과 전 층위에서 구상나무가 우점하며 치수 생장도 양호하여 당분간 구상나무의 우점이 유지될 것으로 판단하나, 추후 증가할 것으로 예상되는 생물다양성의 가치와 기후변화로 인한 위협을 고려하였을 때, 지속적인 모니터링을 실시하여 각종 위협에 대응하는 체계적인 보전 및 관리가 요구된다.

본 연구는 현재 가설되어 가용 중인 프리스트레스트 구조물에 대해서 긴장 응력을 계측하는 방법에 관한 연구를 위해 외부 자화를 이용한 PSC 텐던의 긴장 응력 계측에 관한 연구를 진행하였다. 이에 유한요소해석을 이용하여 PSC 거더에 외부 자화 시 잔존 긴장 응 력을 검출하기 위해 PSC 거더 내부의 PS 텐던까지 영향을 줄 수 있는 코일 배치 및 크기 등을 고려하여 최적의 센서를 설계하였다. 또 한, 유한요소해석을 이용하여 설계한 센서와 동일한 수치 및 재질 데이터를 이용해 이론적 검증을 진행하였으며 타겟 위치에서 자화 의 세기를 계산하였을 때, 유한요소해석 결과와 동일한 결과를 얻어낼 수 있었다. 이를 통해 설계한 센서의 검증 및 비 접촉 외부 자화 EM 센서를 활용하여 PSC I형 거더 내부 텐던의 자화가 가능함을 확인하였다.

담도 스텐트가 인접한 담도 주위 혈관에 손상을 주어 혈액 담즙증을 유발하거나 스텐트 제거 시 손상으로 발생할 수 있다고 드물게 보고된다. 스텐트 제거 시 활력징후가 불안정 해질 정도의 혈액 담즙증이 생기는 경우, 혈관조영술을 시행 하기 전 구조 요법으로 피막형 팽창성 금속 스텐트의 압박 효과를 통한 지혈을 기대하고 삽입할 수 있다. 본 두 증례는 간문부 담관암 환자에서 간문부 폐색에 대해 삽입한 담도 스텐트 그리고 간세포암종 환자에서 간동맥 화학색전술 이후 동반된 간농양의 내배액 목적으로 삽입한 담도 스텐트를 각각 교체 목적으로 제거 후 급격히 악화된 대량의 혈액 담즙증을 피막형 팽창성 금속 스텐트를 삽입하여 성공적으로 치료된 사례이다. 한편, 해당 상황에선 정확한 출혈 위치를 알기 어려워 예상되는 출혈 위치를 포함할 수 있을 만큼 높은 위치에 스텐트를 삽입해야 하며 적절한 위치에 삽입되었더라도 지혈이 되지 않을 수 있기에 일시적인 방안이며 스텐트 자체의 한계점들도 있다. 따라서, 기존의 스텐트 제거 시 혈액 담즙증이 발생할 수 있음을 인지하고, 그중 출혈의 위험성이 높은 환자에서는 제거 전 영상 검사를 고려해야 하며 출혈이 발생한 뒤 스텐트를 통해 성공적으로 지혈을 시행했더라도 출혈 및 가성동맥류와 같은 혈관 기형의 확인을 위한 영상 검사를 고려해야한다.

기후 변화에 따른 위험성은 전 세계적으로 오랜 기간 강조되고 있으며, 이를 극복하기 위한 노력은 해운분야에서도 국제해사 기구를 중심으로 이어지고 있다. 연소과정에서 발생한 매연을 제어하기 위하여 매연 생성 특성에 관한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 에틸렌 가스를 기반으로 한 대향류 확산화염에서 불활성 기체인 질소를 혼합하여 화염온도, 화염형태, 매연 생성 관련된 화학종의 상태변 화를 확인하기 위해 광소멸법과 화학반응 수치해석을 수행하였다. 연구 결과. 질소의 혼합비율이 증가함에 따라 화염온도 감소와 매연체 적분율 감소로 이루어졌다. 매연 입자가 분포하는 구간도 감소하였으며, 30% 이상 혼합비율이 높아지면 체적분율 감소율이 감소하였다. 매연 성장에 관여하는 화학종들의 몰분율도 감소하였다. HACA 반응 관련 화학종은 탄화수소 연료 비율에 따라 영향을 받으나, 홀수탄소 경로 관련 화학종은 탄화수소 연료 비율뿐만 아니라 화염온도 영향을 받는 것을 확인하였다.