산림자원 조사에서 입목의 측정은 조사원이 직접 측정 도구를 사용하여 수행되지만, 측정값의 일관성과 정확성 문제로 인한 오차가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근 LiDAR(Light Detection and Ranging) 기술이 산림자원 조사에 응용되고 있다. 본 연구는 단순림의 산림자원 조사에서 지상 LiDAR 기술의 활용 가능성을 평가하고자 하였다. 연구는 한국의 전주에 위치한 전북대학교 학술림 내의 편백림과 굴참나무 림을 대상으로 수행되었다. 조사원이 측정한 입목의 흉고직경과 수고 측정값을 기준으로, 휴대형 및 고정형 LiDAR 장비를 사용한 측정값을 비교 분석하였다. 결과적으로, 편백 임분의 흉고직경 측정에서는 측정 방법 간 높은 일치도가 나타났으며, 평균의 차이는 유의미하지 않았다. 그러나 수고 측정에서는 낮은 일치도가 관찰되었고, 평균의 차이는 유의미하였다. 특히, 3점 이동 평균 수고에서 휴대형 LiDAR 장비는 수고를 0.3m 과대 측정하였으며, 고정형 LiDAR 장비는 1.2m 과소 측정하였다. 굴참나무 임분의 경우, 흉고직경 측정에서 높은 일치도가 나타났고, 수고 측정에서 도 비교적 높은 일치도를 보였다. 또한, 흉고직경과 수고 모두에서 평균의 차이는 유의미하지 않았다. 이러한 결과는 편백 임분과 굴참나무 임분에서 흉고직경 측정과 굴참나무 임분의 수고 측정에 있어 지상 LiDAR 기술이 높은 정확도를 제공할 수 있음을 시사하지만, 편백 임분의 수고 측정에서는 개선의 여지가 있음을 나타낸다. 본 연구는 지상 LiDAR 기술이 단순림의 산림자원 조사에 활용될 수 있는 초기 단계의 연구로서, 다양한 수종 및 환경 조건에 관한 추가 연구의 필요성을 강조한다.

본 증례는 epidermal growth factor receptor 돌연변이 비소세포폐암 환자에서 lazertinib 치료 중 췌장 전이 병변에서 소세포암 전환이 발생한 드문 사례를 보고하였다. 소세포암 전환은 치료 저항성의 기전을 나타내며 이를 확인하기 위해 조직 생검이 중요하다. Tyrosine kinase inhibitor 치료 중 병변의 선택적 진행이 의심될 때는 조직학적 평가를 통해 전환 여부를 확인하고 이에 따른 치료 전략을 변경할 필요가 있다.

This study evaluated the management priority of small catchments in the Nam River basin, comprehensively considering the impact of non-point pollution sources for water quality improvement. Water quality data from the Water Environment Measurement Network and additional field survey data were collected to understand the water quality status at the small catchment level. The management priority was calculated by integrating data on pollution sources, land cover, and runoff using a weighted method. As a result, the E08-2 small catchment, located downstream of the Nam River, showed the highest priority, followed by A18, B09, E04, and A19. The main factor influencing the water quality improvement priority was the pollution source characteristics within the small catchment, especially the influence factor and land use condition. This study contributes to the efficient water quality management of the Nam River basin by identifying the priority by small catchment through analysis that simultaneously considers point and non-point pollution sources.

Automated structural design methods for reinforced concrete (RC) beam members have been widely studied with various techniques to date. Recently, artificial intelligence has been actively applied to various engineering fields. In this study, machine learning (ML) is adopted to make automated structural design model for RC beam members. Among various machine learning methods, a supervised learning was selected. When a supervised learning is applied to development of ML-based prediction model, datasets for training and test are required. Therefore, the datasets for rectangular and t-shaped RC beams was constructed by commercial structural design software of MIDAS. Five supervised learning algorithms, such as Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), Artificial Neural Networks (ANN), eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) were used to develop the automated structural design model. Design moment (Mu), design shear force (Vu), beam length, uniform load (wu) were used for inputs of structural design model. Width and height of the designed section, diameter of top and bottom bars, number of top and bottom bars, diameter of stirrup bar were selected for outputs of structural design model. Performance evaluation of the developed structural design models was conducted using metrics sush as root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R2). This study presented that random forest provides the best structural design results for both rectangular and t-shaped RC beams.

In this study, static and dynamic analyses were conducted on three atypical building models to evaluate the displacement response reduction performance based on the outrigger system installation location in a atypical building that incorporated both tapered and twisted shapes. Three 60-story models were developed with a fixed 3-degree taper and twist angles of 1, 2, and 3 degrees per story. Outrigger systems were installed at 10-story intervals and additionally between the 20th and 40th floor at 1-story intervals. The results indicated that, although there were variations depending on the seismic loads, the displacement response reduction performance was generally most effective when the outriggers were installed in the upper stories (41st to 60th floors) of the analytical models.

본 연구는 체계적 문헌 고찰 방법을 활용하여 지역사회환경 연구 동향 을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 RISS와 국회도서관 데이터베이스에서 ‘지역사회환경’, ‘노인’의 검색어가 함께 포함된 논문을 검색하여 총 24 편의 문헌을 최종 선택하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 지역사회환경 관련 연구는 2021년 이후에 급격히 증가하였으며 주로 게재된 학술지 분야는 사회과학 분야에 집중되었다. 둘째, 지역사회환경의 유형을 물리 적·사회적 환경을 중심으로 측정한 연구가 대부분을 차지한 반면, 서비스 환경을 지역사회환경으로 분류한 연구는 적었다. 따라서 서비스환경을 지역사회환경의 유형으로 분류한 연구가 추가로 필요하다. 셋째, 지역사 회환경과 노인의 정신건강, 삶의 만족도 등의 관계를 분석한 논문들이 대다수를 차지하였으며 지역사회환경에 만족할수록 정신건강과 삶의 만 족도는 좋아지는 것으로 일관되게 영향을 미치고 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 지역사회환경 후속 연구를 위한 제언과 더불어 지역사회환경 관련 정책을 위한 기초자료를 제시하였다.

본 논문은 다층거버넌스(MLG) 관점에서 지역특화형 비자 도입을 이민 정책의 사례로 분석한다. 특히 본고는 경상남도 사례를 고찰하였다. 한국 은 저출산, 고령화, 지방소멸이라는 심각한 인구 위기에 직면하여, 2023 년부터 지역특화형 비자 시범사업을 시행하여 인구감소와 지역경제 침체 문제를 해결하고자 하고 있다. 경상남도는 거창군, 고성군, 남해군, 밀양 시, 산청군, 의령군, 창녕군, 하동군, 함안군, 합천군 등 인구감소 지역에 서 동 제도를 운영하며 그 효과를 검증하고 있다. 지역특화형 비자 제도 는 중앙정부, 광역지자체, 기초지자체 간의 긴밀한 협력이 필수적인 다층 거버넌스의 대표 사례이다. 본 연구는 경상남도가 이 거버넌스 구조 속 에서 정책을 어떻게 운영하는지, 정책적 자율성과 행정적 역량에 어떤 한계가 있는지를 분석하였다. 또한, 외국인 인재 유치와 지역 발전을 위 한 경상남도의 역할을 평가하며, 정책 개선을 위한 방안을 제시한다. 이 를 위해 본 연구는 정책운영에 직접 관여한 행정 담당자에 대한 심층 인 터뷰를 통해 현장의 목소리를 수집하고, 정책 집행 과정에서의 주요 과 제와 성공 요인을 심층적으로 파악하였다. 본 논문은 지역특화형 비자 정책의 효과성을 높이고 지속 가능한 지역 발전을 이루기 위한 정책적 개선 방향과 MLG 체계에서의 협력 방안을 제안한다.

본 연구는 미백 효능 원료의 임상적 발현 특성을 분석하고자 하였다. 연구대상은 30~50대 성 인 20명으로, 연구시료를 14일 동안 하루 2회 각 연구부위에 사용하였으며, 연구시료는 나이아신아마이드, 알부틴, 트라넥사민산의 미백 효능 원료 복합물을 활용하였다. 그 결과, 안면 기미 부위의 멜라닌 수치는 사전 대비 사후에 7.97%의 유의한 개선율을 보였지만(p<.05), 과색소침착 농도는 유의한 변화를 보이지 않 았다. 겨드랑이 부위의 색소침착 평균은 사전 대비 사후에 5.56%, 겨드랑이 부위의 과색소침착 농도는 25.32%로 모두 유의하게 개선되었다(p<.05). 이는 겨드랑이에서는 1차 흑화와 2차 흑화가 모두 억제된 반 면, 안면에서는 2차 흑화는 억제되었지만, 1차 흑화는 억제되지 않았다는 것을 의미한다. 이러한 임상적 특 성을 고려하여 멜라닌 생성 억제 뿐 아니라, 멜라닌 환원 및 멜라닌 전이 각질세포의 탈각 촉진이 보완된 미백 화장품의 연구개발이 필요하다.

We investigated the effect of band gap engineering on the thermoelectric properties of n-type Cu0.008Bi2Te3 using the two-band (TB) model. The experimental measurements showed a zT of ~0.41 at 300 K and ~0.46 at 520 K, with an optical band gap of ~0.13 eV. While fixing the density-of-state effective mass (md *), deformation potential (Edef), lattice thermal conductivity (κl), and Fermi level based fitted based on experimental data, we varied the band gap (Eg) from 0.1 to 0.3 eV to analyze its impact on the thermoelectric performance. The TB model calculations revealed that the power factor (PF) increased and the thermal conductivity (κ) decreased with increasing Eg at both 300 K and 520 K, leading to an enhancement in zT. The magnitude of this enhancement was more pronounced at 520 K than at 300 K, which can be attributed to the suppressed bipolar effects at higher temperatures. Our findings suggest that increasing the band gap of Cu0.008Bi2Te3 can significantly improve its thermoelectric performance, to an estimated maximum zT of ~0.61 at 520 K for Eg = 0.3 eV. The theoretical maximum zT, considering the optimized hole concentration (nH), was estimated to be ~0.75. We demonstrate that Eg engineering of narrowbandgap semiconductor thermoelectric materials can significantly enhance thermoelectric performance.

Since 2004, the so-called new siheyuan – the modernized siheyuan (traditional Chinese house type) - has emerged in earnest. Over the past two decades, the new siheyuan has undergone continuous evolution in terms of program, structure, space, and form. To achieve a comprehensive understanding of the diverse forms of the new siheyuan , this paper aims to classify its varieties and analyze representative cases in the old Bejing city, corresponding to these. The classification system utilized the typology presented in ‘Type Classification of Contemporary Hanok’ (2016), as this was considered to be universal and takes into account the commonalities between hanok and siheyuan . The criteria for the classification are: (1) new construction or renovation; and (2) the degree of the new siheyuan ’s deviation from the traditional siheyuan ’s standard - maintaining the traditional form; changing space within the traditional form; changing the traditional frame; and juxtaposing the traditional and the modern. Based on these two criteria, this paper identified eight types of the new siheyuan and analyzed representative cases for each type. It can be argued that the diverse spectrum and significance of the new siheyuan were effectively explored through this typological classification and case-studies.

The purpose of this study is to select a fishing gear deposit marking method for the gear deposit system implemented for gillnet. The fishing gear deposit system was implemented in Korea for the first time in the world in January 2024 for fish trap, and it is scheduled to be expanded to gillnets and buoys by 2026. In this study, an AHP (Analytic Hierarchy Process) survey was conducted with 34 experts. The AHP analysis method was used to calculate the weights of each criterion that influence the selection of the deposit marking method, in order to determine the optimal marking method that considers both qualitative and quantitative criteria. Experts prioritized the label-type marking and preferred the weight-based deposit unit for its ease of application and ability to measure multiple gear widths at once. This study quantitatively reflects the opinions of experts on the selection of the gillnet deposit system. Future research should examine the impact of marking method on fishing performance, durability, and institutional improvements.

본 연구는 성장 단계별 돼지의 평균 사료 섭취량을 추정하고, 각 매개변수 간의 상관분석을 통해 변수를 선별한 후, 기계학습 기반 회귀분석을 통해 돼지의 사료 섭취량(FI)을 예측하는 모델을 만들고자 한다. 본 실험은 2023년 9월 14일부터 2023년 12월 15일까지 93일 동안 진행하였다. 사료는 09:00와 17:00 하루에 2회 제공하였으며, 제공된 사료의 양은 돼지의 평균 체중의 5%를 지급하였다. 돼지의 몸무게(PBW)는 매일 09:00에 이동식 돈형기를 사용하여 측정하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 이용하여, 돈사 내 온도(RT), 상대습도(RH), NH3를 5분 간격으로 수집하였다. 성장 단계를 3단계로 나누었으며, 각 GS1, GS2 및 GS3으로 명명하였다. 각 성장 단계별 평균 사료 섭취량과 표준편차를 구하여, 유의미성과 성장 단계별 사료 섭취의 경향을 분석하였다. 각 모델의 성능평가( , RMSE, MAPE) 시 8:2의 비율로 데이터를 분할하여, 정확도 검증을 수행하였다. 연구 결과 성장 단계별 돼지의 사료 섭취량에 유의미한 차이(p < 0.05)가 있음과 돼지가 성장할수록 일정한 양의 사료를 섭취하는 것을 확인하였다. 또한 각 변수의 상관분석 시 FI와 PBW에서 강한 상관관계가 나타났으며(R > 0.94), 각 모델의 성능평가 결과 RFR 모델이 가장 높은 정확성(  = 0.959, RMSE = 195.9, MAPE = 5.739)을 보였다.

본 연구는 강릉 소나무 친환경벌채지 산림식생(벌채지, 산림영향권, 군상잔존구, 수림대, 대조구)을 대상으로 산림군집구조를 구명하고 조림학적 갱신 정보를 제공하고자 수행되었다. 2020년 7월 75개소의 방형구를 Braun-Blanquet 방법으로 식생조사를 실시한 후 중요치, 종다양도, 군락유사도, DCA를 분석하였다. 그 결과, 벌채지와 산림영향권에서 큰기름새의 중요치가 높은 것으로 나타났다. 종다양도는 대조구가 1.733로 가장 높게 나타났고, 벌채지가 1.237로 가장 낮게 나타났다. 군락유사도는 벌채지와 산림영향권이 0.706로 가장 높게 나타났고, 벌채지와 대조구가 0.452로 가장 낮게 나타났으며, Sørensen의 유사계수와 더불어 조사위치별 거리를 정량적으로 확인해 보고자 DCA분석을 실시한 결과 군락유사도와 유사한 결과를 나타내었다. 본 연구는 단기적인 연구결과이므로 추후 장기적인 모니터링을 통해 변화되는 친환경벌채지 산림식생에 대한 지속적인 식생 정보의 축적을 통해, 산림영향권이 포함된 친환경벌채지 산림식생의 회복과정에 대한 연구가 필요할 것으로 판단된다.

상수도 배관에서 누수 또는 이상을 감지하는 기계학습 및 인공신경망 분류 모델에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 누수음 데이터는 시간과 환경에 따라 계속 변동하기 때문에, 입력 데이터의 변화에도 일정 수준 이상의 분류 성능을 유지하는 분류 모델을 찾는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 모델 선택과 초매개변수 조정보다 데이터 전처리 방법이 분류 성능 향상에 더 큰 영향을 미친다는 점에 주목했다. 변동성이 큰 누수음의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 푸리에 변환 및 MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)를 사용하였으며, 일부 정보가 중복될 가능성을 고려하여 다중공선성에 덜 민감한 트리 기반 모델을 사용해 누수음의 분류 성능을 평가했다. 연구 결과, 푸리에 변환과 MFCC를 결합한 데이터 세트를 사용했을 때 LightGBM 모델의 분류 정확도가 84.62%로 나타났으며, 각각의 전처리 방법을 단독으로 사용했을 때보다 더 높은 성능을 달성하였다. 이 결과는 두 전처리 방법의 상호 보완적 특성이 분류 성능 향상에 기여했음을 입증하며, 상수도 관망 누수 탐지 시스템 개발에 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.

Various cystic diseases or benign tumors can occur in the jaw, and diagnosis through accurate analysis is essential. In clinical examination, objective tests such as palpation, percussion, and pulp vitality tests are mainly performed on the patient's subjective symptoms, and differential diagnosis is performed by combining radiological and histopathological examinations. This study aims to analyze the incidence rate, location, and recurrence rate of cystic diseases and benign tumors that appear as radiolucent lesions in the jaw. From 2016 to 2020, 1,293 patients diagnosed with cystic diseases or benign tumors with radiolucent radiographic features in Pusan National University Hospital were identified. Under general anesthesia, patients were subjected to cyst enucleation or excision, and the masses were sent for pathohistological examination at the Department of Pathology, Pusan National University Hospital for definitive diagnosis. The incidence rate, location, and recurrence rate of the diseases mentioned above were analyzed. 1,293 patients were diagnosed, with dentigerous cysts being the most common, followed by radicular cysts, odontogenic keratocysts (OKC), and ameloblastomas. Most ameloblastomas, dentigerous cysts, and OKCs were located in the mandibular posterior region, whereas radicular cysts were predominantly observed in the maxillary anterior region. Recurrence was most notable in ameloblastomas and OKCs. Dentigerous cysts are the most common radiolucent jaw lesions, while ameloblastomas and OKCs show high recurrence rates, thus requiring careful management. The lesions vary in their predominant locations, with ameloblastomas, dentigerous cysts, and OKCs commonly occurring in the mandibular posterior region, and radicular cysts in the maxillary anterior region. Given the differences in recurrence rates and site predilections, it is crucial to differentiate these lesions accurately based on their characteristics and provide appropriate treatment tailored to each type.

The purpose of this study was to provide basic data for evaluating the reproductive health of bivalves using intersexuality. We analyzed purplish bifurcate mussel Mytilisepta virgata (n = 67, shell height 37.1±8.3 mm), Manila clam Ruditapes philippinarum (n = 288, shell length 28.6±4.2 mm) collected from coastal water near Yeosu, Korea. The sex ratio (female:male) of M. virgata and R. philippinarum were 1:1.5 and 1:0.8, respectively, and showed differences depending on the collection area. The total intersexuality of M. virgata was 20.9%. The intersexuality in female (33.3%) was higher than in male (12.5%), and the regional intersexuality was 72.7% in Sogyeongdo, 20.0% in Oesamdo and 5.6% in Jungsamdo with the highest in Sogyeongdo. The total intersexuality of R. philippinarum was 11.8%. The intersexuality in female (17.5%) was higher than in male (4.7%), and regional intersexuality was 20.0% in Neungchodo, 13.0% in Dokdo, 2.8% in Samdo, 5.9% in Orando, 19.6% in Oesamdo with the highest in Neungchodo. The incidence of intersexuality according to distance from cities and ports each sampling area showed no clear tendency. Intersex specimens were showed histological structure changes of digestive gland, such as digestive tubule disruption and necrosis of epithelial cells, accumulation of eosinophilic granules in lumen of tubule, necrosis of connective tissue. These results suggest that not only the histological structure of the digestive gland but also intersexuality should be used as important biomarker for toxicity assessment of pollutants.

본 연구는 배수지에서 저수조를 포함한 대수용가의 수도꼭지에 이르는 구간에서 탁도와 잔류염소 농도의 시간적⋅공간적 변화를 분석하였다. 모니터링은 배수지, 중블록 유입 지점, 대수용가 유입 지점, 저수조 유출 지점, 수도꼭지 등 5개 지점에서 수행되었으며, 유량, 잔류염소, 탁도, pH, 전기전도도, 온도를 측정하였다. 연구 결과, 수돗물 이동 경로를 따라 잔류염소 농도는 점차 감소하고 탁도는 증가하는 경향을 보였다. 특히, 비업무시간대에는 수돗물 정체로 인한 수질 저하가 확인되었다. 또한, 저수조의 건전성을 평가하기 위해 반응계수를 산출한 결과, 시간에 따른 저수조 내부 건전성 저하와 수질 악화 가능성이 확인되었다. 본 연구는 수돗물의 이동 거리, 사용 시간대, 유량 변화 및 공급 방식에 따라 수질이 달라질 수 있음을 보여주며, 저수조에 의존하는 지역에서는 안전한 수돗물 공급을 위해 지속적인 모니터링과 관리가 필요함을 시사한다.

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.

Ecological indicators are tools used to evaluate the state of specific environments by monitoring the ecological characteristics and changes of organisms, and they are widely utilized in environmental monitoring and management. Such indicators should be sensitive to environmental changes, maintain long-term stability, and be easy to investigate and analyze. This study aimed to evaluate whether the spraint density of the Eurasian otter (Lutra lutra) can monitor the state and changes in river ecosystems. Using spraint density data over nine years (2014~2024), we analyzed temporal and spatial changes in otter distribution. Generalized Additive Models were applied to assess annual variability, and spatial clustering and distribution changes were examined using Hotspot Analysis and Geo-SOM (Geo-Self-Organizing Map). The results indicated stable spraint density trends in most sub-watersheds, with higher variability in developed areas. This study highlights the potential of spraint density as a cost-effective and simple ecoological indicator for long-term river ecosystem monitoring.