과불화화합물(PFAS)은 우수한 내열성, 발수성, 내유성을 지닌 합성 화학물질로, 다양한 산업 분야에서 광범위하게 사용되어 왔다. 그러나 이러한 무분별한 사용은 PFAS의 높은 화학적 안정성과 생물학적 축적성을 초래하며, 반도체 산업을 포함한 다양한 산업 활동에서 배출되는 폐수를 통해 생태계와 인류 건강에 심각한 위협을 초래하고 있다. 본 연구는 PFAS 중 대표적인 과불화옥탄산(PFOA)와 과불화옥탄설폰산(PFOS)를 중심으로 다양한 수처리 기술을 검토⋅분류하고, 각 기술의 메커니즘, 최신 연구 사례, 한계점 등을 종합적으로 분석하였다. 물리적 처리 기술로는 입상 및 분말 형태의 활성탄을 활용한 흡착법과, 나노여과(NF) 및 역삼투(RO)를 기반으로 한 막여과 기술이 포함되며, 화학적 처리 기술로는 고도 산화⋅환원 공정, 특히 붕소 도핑 다이아몬드(BDD) 전극을 이용한 전기화학적 산화 기술에 중점을 두었다. 이외에도 생물학적 처리 기술, Feammox 반응, 이온 교환 수지, 플라즈마 처리 등의 최신 기술의 적용사례와 PFAS 제거 메커니즘을 분석하였다. 특히, 최근에는 개별 기술의 한계를 보완하기 위한 상호보완적 융합 방식의 복합 공정 전략이 주목받고 있다. 본 논문은 이와 같이 다양한 수처리 기술에 대한 연구 동향을 분석함으로써, PFAS 제거를 위한 수처리 기술에 대한 통합적 이해와 실질적인 적용 가능성에 대한 통찰을 제공하고자 한다.

기후변화로 인해 전 세계적으로 수온이 상승하는 추세이며, 그에 따른 수계 내 유기물의 농도 증가에 따라 정수 처리 과정에서의 소독부산물 생성량 역시 상승하고 있다. 이 중 총트리할로메탄(Trihalomethanes, THMs)은 발암물질로 분류되며, 먹는 물 수질 기준이 0.1 mg/L로 설정되어 있다. 소독부산물 생성량 증가와 취수원에서의 수질 문제가 지속적으로 제기됨에 따라 안정적 수돗물 공급을 위한 대책이 필요한 상황에서 본 연구는 여름철 경기도와 경상북도 지역의 수도꼭지에서 THMs 농도를 모니터링 하였다. 또한, 과거 THMs 측정 자료와 더불어 다양한 자료를 비교ㆍ분석하여 THMs 농도 변화의 원인을 파악했다. 그 결과, 조사 지역들의 THMs 생성에는 원수의 종류, 그로 인한 용존유기탄소 (Dissolved organic carbon, DOC), 클로로필-a 인자와 더불어 계절적 요인들 중 기온과 강우량이 종합적으로 기여하는 것으로 나타났다. 특히, 선형 회귀분석을 통해 용존유기탄소와 THMs간의 상관관계가 높으며 수돗물의 용존유기탄소 농도가 2.7 mg/L 이상일 경우 THMs 농도가 법정 먹는 물 수질 기준을 초과할 가능성이 높다는 결과를 도출하였다. 이를 통해 여름철 강우가 집중되는 시기와 갈수기 THMs 관리를 위해 원수의 유기물 농도를 관리하는 노력이 필수적임을 확인하였다. 해당 결과는 정수장에서의 유기물 농도 관리를 통해 THMs 생성을 억제하는 것이 매우 중요함을 시사하며, 앞으로 먹는 물 수질 기준과 정수장 운영 관리에 용존유기탄소 수질 항목을 추가하는 방안의 검토가 필요하다 판단된다.

Microalgae are efficient fatty acid producers owing to their high photosynthetic activities. They can act as sources of biofuel, feed, and various bioactive compounds. This study aimed to determine optimal culture conditions, including culture medium, temperature, and light intensity, to enhance the biomass and fatty acid content of the indigenous freshwater microalga, Tetradesmus obliquus. Evaluation using a high-throughput photobioreactor revealed that the optimal culture temperature and light intensity were 25°C and 300 μmol m-2 s-1, respectively. Additionally, we optimized components (N, P, and Mg) of the BG-11 medium to enhance the microalgal biomass. Modified BG-11 medium increased the T. obliquus biomass by 37% compared to the standard BG-11 medium. Subsequently, the culture medium was replaced with N- and P-depleted media to determine the abiotic stress factor that could increase the cellular fatty acid content. Notably, fatty acid content was significantly increased from 8.5% up to 14.6% on day 7 of culture in N-deficient (N-P+ and N-P-) media. Sequential optimization effectively increased the biomass by 83% and fatty acid content by >76% in T. obliquus. Our optimization method can be used to enhance the biomass and fatty acid contents of various other microalgae.

Reinforced concrete (RC) piloti buildings are vulnerable in the event of earthquake because the stiffness in the 1st story columns is weak to compare with the members in upper stories. In this study, seismic performances of RC piloti structures were evaluated considering with different types of floor plane layouts according to core eccentricity. With four types of floor plane layouts, five stories plioti structures were evaluated by two approaches, a nonlinear pushover analysis and a nonlinear time-history analysis. In order to improve seismic performances by satisfying the collapse prevention (CP) level, two ductile reinforcing methods by carbon fiber sheets and steel jackets were applied. Due to eccentricities in stiffness and mass with directions of plane and vertical stories, piloti structures were greatly influenced by higher order modes, so the seismic performances by the time-history analysis were significantly different from by the static pushover analysis.

We developed pet food ingredients for dogs by fermenting oats soaked in herbal extracts of Dendropanax morbifera and Eriobotrya japonica using Lentinula edodes KCTC 18874P mycelium. The resulting materials were analyzed for β-glucan, total polyphenol, essential amino acids, vitamins B1 and B2, calcium (Ca), phosphorus (P), and heavy metals to confirm their beneficial components and safety during consumption. The content of (1-3),(1-4)-β-glucan ranged from 1.08 to 1.78%, with the highest content (1.51%) found in fermented D. morbifera and E. japonica using L. edodes mycelium (FMEJDMOLEM). The (1-3),(1-6)-β-glucan content ranged from 44.14% to 50.13%, with FMEJDMOLEM showing the highest content at 50.13%. The total polyphenol content was highest in FMEJDMOLEM, followed by fermented D. morbifera using L. edodes mycelium (FDMOLEM) and fermented E. japonica using L. edodes mycelium (FEJOLEM). Vitamin B1 content was significantly higher in FMEJDMOLEM, followed by FEJOLEM. FMEJDMOLEM also had the highest vitamin B2 content. The total essential amino acid content was the highest in FMEJDMOLEM, followed by FDMOLEM. FEJOLEM had the highest calcium content. The calcium-tophosphorus ratio in all the samples was below 1:0.8, meeting the standards set by the American Feed Association. Heavy metal analysis confirmed that lead and cadmium, which are hazardous to the health of dogs, were not detected in any of the samples. This study demonstrated the development of pet food materials with high levels of beneficial ingredients, such as β-glucan, appropriate calcium and phosphorus ratios, and no detectable heavy metals, ensuring both usefulness and safety. Our future research will focus on developing dog pet food using these materials, and conducting physiological activity studies to complete the development of scientific dog pet food.

이 연구는 해조류에서 추출된 알긴산을 혼입하여 라텍스 콘크리트의 경제성을 개선하고, X선 회절 분석(XRD)을 통해 미세구조 변화 를 분석하는 것을 목표로 한다. 기존 라텍스 콘크리트(LMC)의 높은 비용을 보완하기 위해 라텍스 혼입량을 줄이고 알긴산을 추가한 콘크리트를 제작하여 재령 4시간, 7일, 28일에 따른 미세구조 및 강도 발현 특성을 분석하였다. XRD 분석 결과, 재령 증가에 따라 Ettringite는 감소하고 일부 Monosulfate(AFm 상)로 변환되었으며, Ye’elimite는 C-S-H 및 Monosulfate로 변환되면서 초기 강도 발현이 감 소하고 장기 강도가 증가하는 경향을 나타내었다. 압축강도 실험에서는 재령 28일 기준 case 2의 강도가 기존 LMC와 유사한 수준을 나타내었다. 알긴산 혼입 라텍스 콘크리트에서 Larnite(C2S) 증가와 Hatrurite(C3S) 감소가 관찰되었다. 이는 알긴산이 C3S의 조기 수화 를 촉진하고 후반 수화 반응을 활성화시켜 장기 강도 발현에 긍정적인 영향을 미친 것으로 판단된다. 결과적으로, 알긴산 혼입 라텍스 콘크리트는 초기 강도보다는 장기 강도 발현에 유리하며, 최적 혼입량 설정과 내구성 평가를 위한 추가 연구가 필요할 것으로 판단된 다.

이 연구는 산업 부산물을 활용한 무시멘트 숏크리트의 압축강도를 분석하고, 기존 숏크리트와 비교하여 최적 배합설계를 도출하였다. KS F 2403 및 KS F 2405에 따라 시험을 진행한 결과, 일반 숏크리트 및 무시멘트 숏크리트 모두 숏크리트 품질기준에서 제시하고 있 는 압축강도 기준을 만족하였다. 무시멘트 숏크리트 W/B 0.45 변수의 경우 초기강도가 가장 높게 나타났다. 28일 강도는 W/B 0.45 및 W/B 0.50 변수가 일반 숏크리트 대비 동등하거나 우수한 성능을 나타냈다.이러한 친환경 무시멘트 숏크리트 현장 적용을 위해서는 급 결제를 혼입한 배합에 대한 추가 검토가 필요할 것으로 판단되고, 또한 내구성능에 대한 추가적인 실험적 연구가 필요할 것으로 판단 된다.

이 연구는 라텍스 콘크리트(LMC)의 대체재로 해조류에서 추출한 알긴산을 활용한 콘크리트를 개발하고, 이에 따른 압축 강도 및 미 세구조 변화를 분석하였다. LMC는 공극 구조 개선으로 내구성과 강도가 향상되지만, 높은 원자재 비용이 단점이다. 이를 보완하기 위 해 라텍스 대신 알긴산을 혼합한 콘크리트를 제작하고, 주사전자현미경(SEM) 분석 및 압축 강도 실험을 수행하였다. 재령 4시간 및 1일 후의 압축 강도와 10000배율 SEM 분석을 진행하였다. 알긴산 0.05% 혼입 시 가장 높은 강도를 보였으며, 0.2% 혼 입 시 강도가 감소하였다. SEM 분석에서는 LMC가 균일한 표면과 미세한 입자 분포를 보인 반면, 알긴산 혼합 콘크리트는 섬유 및 막대 구조가 형성되었으며, 알긴산 함량이 증가할수록 기공이 증가하여 강도발현이 저하되었다. 재령이 증가하면서 C-S-H 구조가 조 밀해지고 결합력이 향상되어 강도가 증가하는 양상이 관찰되었다. 보다 정확한 결과를 얻기 위해서는 에너지 분산형 X선 분광법 (Energy Dispersive Spectroscopy, EDS)등 추가적인 실험이 필요할 것으로 사료된다.

결빙되거나 적설이 있는 도로와 같이 마찰이 작은 노면에서는 일반 노면과 비교했을 때 제동거리가 크게 증가하기 때문에 심각한 교통사고로 이어질 수 있다. 이에 블랙 아이스(Black ice)와 같은 노면 위험을 감지 하기 위한 노면 분류 기술에 대한 연구가 지금까지 지속적으로 이루어지고 있다. ESC(Electronic Stability Control) 시스템은 차량 자세 제어를 통해 마찰이 작은 노면에서 차량의 미끄러짐 및 전복을 방지하는 능동 안전시스템(Active safety system)이다. ESC 시스템의 성능을 위해서는 정확한 노면 마찰 계수(Road friction coefficient) 추정을 통한 노면 분류가 중요하다. 최근의 노면 분류 기술은 카메라, LiDAR 등의 이미 지 기반의 방법에 중점을 두고 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 이미지 기반의 방법들은 정확도가 낮을 뿐만 아니라 높은 계산 복잡도의 문제를 가지고 있다. 이뿐만 아니라 높은 비용으로 인해 상용화 측면에서도 단점을 드러내고 있다. 본 연구에서는 그림1처럼 센서 융합 기술을 활용하여 이미지 기반 방법의 문제점을 해결하고자 한다. 차량 횡방향 동역학 모델(Vehicle lateral dynamic model)을 선형화하여 칼만 필터(Kalman filter)를 적용한 노면 마찰 계수 추정 알고리즘을 설계하고, 기계학습(Machine learning) 모델을 적용하여 블랙 아이스 검출 알고 리즘을 설계한다. 전기차 CAN 버스로부터 얻을 수 있는 차량 종방향 가속도(Vehicle longitudinal acceleration)를 제어 입력으로 하고, 요 레이트(Yaw rate)를 측정값으로 하여 칼만 필터에 적용하여 차량 종 방향 속도(Vehicle longitudinal velocity)와 차량 횡방향 속도(Vehicle lateral velocity), 요 레이트, 차량 횡방 향 힘(Vehicle lateral force)을 추정한다. 이때 전통적인 칼만 필터 대신 EKF-UI(Extended kalman filter with unknown input)를 적용하여 시스템 행렬의 크기를 줄여 계산 복잡도를 감소시키고 차량의 거동 변화 를 보다 정확하게 반영할 수 있도록 하였다. 추정된 차량 종방향 속도, 차량 횡방향 속도, 요 레이트를 통해 사이드 슬립 각(Side slip angle)을 구해 사이드 슬립 각과 차량 횡방향 힘의 관계를 이용해 특징들을 찾아 기계학습 모델(e.g. 앙상블 기법, SVM 등)을 적용하여 블랙 아이스를 검출할 수 있다. MATLAB/Simulink SW 및 CarSim을 사용하여 개발한 알고리즘의 성능을 검증하였으며, 본 연구의 결과는 ESC 시스템의 성능 을 개선시켜 차량의 미끄러짐으로 인한 교통사고의 예방에 도움이 될 것으로 예상한다. 여기에 스마트 타이 어(Smart tire)의 센서도 추가해 노면과 타이어 사이의 직접적인 데이터를 추가해 검출 성능을 높일 것이다.

Composites of carbon fiber-reinforced silicon carbide (Cf/SiC) with ultra-high temperature ceramics (UHTCs) exhibit superior resistance to oxidation and ablation under high temperatures. Components in large-scale applications often have complex geometries, making it crucial to understand the oxidation and ablation behaviors of curved and non-uniform surfaces. In this study, a Cf/SiC-ZrB2 composite was fabricated into a 300 mm cylindrical shape using filament winding and liquid silicon infiltration processes. The resulting specimens exhibited a uniform microstructure, with SiC and ZrB2 crystals evenly distributed across the top and bottom surfaces, demonstrating the feasibility of producing large-scale composites. The specimens underwent an oxyacetylene torch test at 2,100 K for 5 min to assess their ablation and oxidation performance. The results revealed significant variation in the oxide layer due to the non-flat surface, with the layer thickness gradually decreasing as the oblique angle was reduced. Additionally, the presence of high-melting-point ZrO2 in the oxide layer near the torch center was attributed to the migration and solidification of molten SiO2. This suggests that large and complex Cf/SiC incorporating UHTCs can effectively form a protective oxide layer, even under conditions where SiO2 displacement occurs. The findings underscore the importance of integrating geometric considerations into the design of ultra-high temperature ceramic composites to achieve the thermal and ablation resistance required for advanced high-temperature applications.

This study evaluates the occupational accident risks of anchovy boat seine fishery in Korea. Using Bayesian network modeling within the framework of the Formal Safety Assessment (FSA) proposed by the International Maritime Organization (IMO), data from 508 accident compensation claims between 2018 and 2022 were analyzed. Accidents were categorized into processes (sailing, fishing, maintenance, loading/unloading, and catch processing) and risk factors (hull and working environment, fishing gear and equipment, machinery and equipment, weather and external conditions, and processing equipment). The analysis revealed significant risks associated with fishing processes and hull-related factors. Fishing accounted for 36.42% of all accidents with trips/slips being the most frequent type (29.13%). Bayesian network analysis showed that trips/slips accidents during fishing posed the highest risks (0.001100). The risk of fishing operations was 4.60 times higher than sailing and 30.00 times higher than loading/unloading. The findings indicate that risks vary significantly depending on the processes and risk factors involved. As risk assessments mandated by the 2025 revision of Korean fishing safety laws are expected to remain simple and qualitative, this study underscores the necessity of incorporating quantitative approaches to enhance the reliability and effectiveness of safety management practices.

국화도는 화성시 동쪽에 위치한 섬으로 지질학적으로는 경기육괴의 서부 가장자리에 속하나 최근 한반도 지체구 조구의 재정립에 따라 홍성-임진강대에 포함된다. 최근 보고된 국화도 일원의 분포 암석들에 대한 지질구조 및 연대측정 결과를 기초로 분포 암석 및 변형구조의 특성을 논의하고 학술적으로 가치 있는 다양한 지질유산을 보고하고자 한다. 국화도의 암상은 석영, 방해석, 장석으로 구성된 밝은색의 저변성 변성사질암과 규암, 각섬석-흑운모-사장석-티타나이트로 구성된 어두운색의 각섬암과 변성니질암, 그리고 석회질 편암 혹은 석회질 규산염암과 같이 3개 단위층으로 구분된다. 이들 암체는 후기 트라이아스기의 섬장암에 의해 관입되었다. 단위층들의 경계는 뚜렷한 호층구조와 함께 엽리 방향에 평행하며 습곡작용에 의하여 반복되어 산출한다. 저변성 변성사질암에는 사층리, 점이층리, 대칭연흔이 관찰되어 이 지역 의 퇴적환경이 조간대 혹은 호수환경을 지시한다. 단위층들의 퇴적시기(후기 데본기-전기 펜실베이니아아기)와 섬장암의 U-Pb 저어콘 연령(232 Ma)으로부터 국화도에 일원에 발생한 최소 2회의 강한 습곡작용의 시기는 펜실베이니아아기-후 기 트라이아스기로 판단된다. 국화도 대부분의 노두에서는 등사(isoclinal) 및 밀착(tight) 습곡이 횡와 내지 수직습곡의 형태로 관찰되며 이들 습곡의 날개부에는 전단에 의한 비대칭 습곡과 부딘구조가 발달한다. 또한 이들 단위층과 습곡구 조를 절단하는 충상단층도 발달한다. 따라서 국화도는 한반도 중서부지역의 변성 및 변형작용의 특징이 잘 보존된 지질 유산이 풍부한 지역으로 학술적 가치와 함께 학생과 교사들의 지질학습장으로 활용성도 뛰어난 명소이다.

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.