담배거세미나방은 국내 농업에 심각한 피해를 일으키는 주요 해충으로, 최근 기후변화에 따라 국내 발생 지역과 개체군이 확대되고 있다. 본 연구에서는 2024년 전국 10개 권역의 135개 시군에서 담배거세미나방 성충 총 12,540개체를 채집하였다. 전체 채집 개체 중 경남 지역의 비율이 44%로 가장 높았으며, 제주 지역은 0.9%로 가장 낮았다. 지역별 유전적 변이를 평가하기 위해 채집 개체군의 미토콘드리아 cytochrome c oxidase subunit I (COI) 유전자 염기서열을 분석하였다. COI 유전자 분석 결과, 지역 간 단일염기다형성 양상은 전반적으로 유사하였으며, 대부분의 개체 에서 406번 염기 위치의 C가 T로 치환되는 변이가 확인되었다. 이와 함께 경북 울진, 경기 포천, 강원 태백) 및 전북 완주 개체군에서는 407번 위치 의 C→T 치환이 추가로 확인되었으며, 울진 개체군에서는 59번 위치의 C→T 치환이, 대구 학정 개체군에서는 34번 위치의 A→G 치환이 각각 확 인되었다. 전국에서 채집된 개체군의 COI 염기서열을 바탕으로 총 5개의 반수체형(Hap1–Hap5)이 구분되었다. 본 연구는 국내 담배거세미나방 개체군의 COI 반수체형 변이를 전국적인 규모에서 분석한 최초의 연구로서, 국내 지리적 개체군 사이의 유전적 분화 수준이 제한적임을 시사한다.

Injection-molded products frequently exhibit localized surface defects such as weld lines, flow marks, scratches, bubbles, and burn marks due to variations in material flow, mold temperature, and cooling conditions. Conventional visual inspection is highly dependent on operator experience, while rule-based machine vision methods are limited under variations in lighting and surface texture. This study proposes a deep learning–based defect detection model using YOLOv8 combined with a novel Defect-Aware Augmentation technique designed to enhance robustness for small, local defect regions. The proposed augmentation pipeline includes geometric transformations, optical perturbations, local defect patch synthesis, and diffusion-based synthetic defect generation. Experiments were conducted on a custom dataset of 5,000 images (3,000 normal and 2,000 defective). Results show that the proposed model achieves significant improvements over baseline models, obtaining 95% precision, 90% recall, and 0.96 mAP@0.5, outperforming the default YOLOv8 model by 7%p in mAP. Ablation studies verify that defect-aware augmentation is the dominant factor contributing to the performance gain. The proposed system demonstrates high applicability for automated quality inspection in injectionmolding production lines.

This study proposes a deep learning–based predictive maintenance model for condition monitoring and remaining useful life (RUL) estimation of a 1 kW brushless DC (BLDC) motor. Multi-sensor signals, including vibration (10 kHz), current (20 kHz), and surface temperature (10 Hz), were acquired under six health conditions: normal, bearing outer race fault (BPFO), bearing inner race fault (BPFI), unbalance, misalignment, and stator insulation degradation. To jointly exploit spatial patterns and temporal degradation behaviors, a hybrid CNN–LSTM model with a multi-task learning framework was developed to perform 6-class fault classification and RUL regression simultaneously. Experimental results on the constructed BLDC motor dataset show that the proposed model achieves a classification accuracy of 95.8%, outperforming conventional SVM and 1D-CNN baselines (85.2% and 90.7%, respectively). In addition, the proposed method significantly reduces RUL prediction error, yielding an RMSE of 9.6 and an MAE of 6.8, which corresponds to approximately 39% improvement over a single LSTM-based regression model. These results demonstrate that the proposed CNN– LSTM multi-sensor fusion framework is effective for intelligent condition monitoring and predictive maintenance of BLDC motor systems, and it can be extended to a wide range of rotating machinery applications.

This paper presents an AI-based PHM (Prognostics and Health Management) framework for quantitative motor health assessment and remaining useful life (RUL) prediction. The proposed method first defines a health index using vibration and current signals of an industrial motor, and then adopts a two-stage PHM architecture consisting of health-state classification and deep learning-based RUL prediction. A degradation test bench is designed to obtain condition monitoring data for normal, warning, and critical states, and a hybrid 1D CNN– BiLSTM–attention model is developed to capture both local features and long-term temporal dependencies. Experimental results demonstrate that the proposed model outperforms conventional SVM and single LSTM baselines in terms of both health-state classification accuracy and RUL prediction accuracy, achieving a 20– 30% reduction in RMSE and more than 80% of RUL predictions within ±10% error. The proposed approach provides a practical PHM framework and modeling guidelines for implementing condition-based maintenance of electric motors in smart manufacturing environments.

This paper describes the use of approximation in Collaborative Optimization (CO) method, one of the Multidisciplinary Design Optimization (MDO) techniques. The approximation is used to model the result of a disciplinary design, optimal discrepancy function value, as a function of the interdisciplinary target variables passed from system level to the discipline. The optimal discrepancy function value is used to examine the interdisciplinary compatibility constraint (discrepancy function = 0) duringthe system level optimization. However, the peculiar shape of the compatibility constraint makes it difficult to exploit well–developed conventional approximation methods. This paper introduces the combination of neural network classification and kriging to resolve this problem. In addition, for the purpose of enhancing the accuracy of the approximation, the approximation is continuously updated using the information obtained from the system level optimization. This iterative process is continued until acceptable convergence is achieved.

군산과 고성(경남)의 벼(Oryza sativa)와 무안과 화순의 물억새(Miscanthus sacchariflorus)로부터 2012년 9월과 2013년 3월 사이에 Chilo속(풀 명나방과)에 속한 월동유충들을 각각 채집하였다. 시토크롬 c 산화효소 1 유전자의 부분염기서열과 성충 생식기 형태에 근거하여 벼에서 채집된 유충 은 이화명나방[C. suppressalis (Walker, 1863)]으로, 물억새의 유충은 나도이화명나방[C. niponella (Thunberg, 1788) (synonym, C. hyrax Błeszyński, 1965)]으로 동정되었다. 다른 여러 지역에서 이화명나방 성페로몬트랩에 포획된 성충 중 종 동정에 적용된 개체들은 모두 대상종인 이화명나방으 로 동정되었다. 두 종은 말령태로 월동하였다. 월동유충들을 채집한 후 수원지방의 야외조건에 두었을 때, 5~6월에 용화하였고, 14~88%의 유충 생존 율을 보였다. 3월 중 고성(경남)에서 채집된 이화명나방 유충과 1월 말에 화순에서 채집된 나도이화명나방 유충들은 채집 당시 휴면이 종료되어 발육을 진행하고 있는 것으로 추정되었다. 두 종이 분리되지 않은 채 인위적으로 만들어진 실내집단의 갓부화 유충을 수원 야외에서 사육하였을 때, 6월 하순 부터 9월 사이에 발육을 시작하는 유충들이 월동유충이 생성되는 휴면에 유도되었다. 6월 하순부터 7월 하순 사이에 사육을 시작한 집단들로부터는 비월동태와 월동태 유충들이 같이 발생하였다.

Multidisciplinary Design Optimization(MDO) method that considers principles in various fields affecting big scale structure and system design at the same time is used. Because most variables are connected many engineering phenomena under the classic optimized design method(all-in-one design approach), it is hard to judge the meaning of final design solution obtained, and there are cases where all variables converge before reaching the optimal design value in large-scale design problems with many variables. Collaborative Optimization (CO) method, the most advanced MDO approach, is used to efficiently solve these optimum problems, to efficiently analyze design problems involving numerous design variables and constraints and in which various engineering phenomena occur. However, the application of the MDO problem to CO introduces a number of numerical problems by destroying the numerical properties of the original optimal design problem. Therefore, this study researches one solution by listing the problems of CO after organizing various approaches of MDO.

The design variables and material properties as well as the external loads concerned with structural engineering are used to be deterministic in optimization process. These values, however, have variability from expected performance. Therefore, deterministic optimum designs that are obtained without taking these uncertainty into account could lead to unreliable designs, which necessitates the Reliability-Based Design Optimization(RBDO). RBDO involves an evaluation of probabilistic constraints which constitutes another optimization procedure. So, an expensive computational cost is required. Therefore, how to decrease the computational cost has been an important challenge in the RBDO research field. Approximation models, response surface model and Kriging model, are employed to improve an efficiency of the RBDO.

Engineering design primarily focuses on product improvement through enhancing existing functionalities, integrating features, or adding new capabilities. In other words, it can be said that more design(adaptive design) changes to existing products based on benchmarking with competing products, differentiation strategies, changes in customer needs, etc. are actually performed rather than developing new products that did not exist before. Especially in the case of custom production, such as ships or buildings, a significant portion of actual design work involves modifying and adjusting past performance data according to the current customer's requirements. Therefore, design methods should be developed in a way that effectively supports these processes. Therefore, in this study, as QFD (Quality Function Deployment) ‘analysis of existing products’ and ‘creation of new alternatives’ is supported in Marine Concept Design with AHP (Analytic Hierarchy Process) techniques such as ‘Value Evaluation in Analysis Work’ and ‘Design Alternative Evaluation’, as a result, basic research was conducted on whether it could be used as a tool to effectively support the flow of the design process.

Engineering design involves making numerous decisions as the design process. These decisions can be broadly categorized into selection decisions and compromise decisions. The outcomes of these decisions heavily depend on the designer's intentions, highlighting the need to systematically and accurately incorporate the designer's intentions. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is a design technique that systematically reflects the designer's intentions by hierarchically analyzing and evaluating ambiguous decision problems. Therefore, in this study, effective optimal structure designs that maximally reflect the designer's intentions were confirmed by introducing AHP (Analytic Hierarchy Process) and Neural Network into the foundational decision-making process of engineering design.

뒷흰가는줄무늬밤나방은 열대거세미나방 성페로몬 트랩에 지속적으로 상당수 유인되는 있는 비래해충이지만, 국내에서 뒷흰가는줄무늬 밤나방에 대한 정보는 매우 미흡한 실정이다. 향후 뒷흰가는줄무늬밤나방에 대한 다양한 연구 진행을 위해서는 대량사육에 관한 선행연구가 요구 된다. 본 연구에서는 뒷흰가는줄무늬밤나방 대량사육을 위한 인공사료 2종의 개별 및 조합 공급과, 집단 또는 개체사육이 발육 및 산란에 미치는 영향을 분석하였다. 기존 나방류 사육용 2종의 인공사료에 대한 발육특성을 비교한 결과, 검거세미나방 인공사료 제공시 유충은 높은 생존율과 빠른 발육을 보였으나, 번데기 무게는 감소하였다. 2종 인공사료 간 산란수에는 유의한(P < 0.05) 차이가 없었다. 집단사육은 개체사육에 비해 유 충의 빠른 발육과 번데기 무게 및 생존율 감소를 야기하였다. 또한, 먹이와 사육 방법에 따라 암컷과 수컷에 미치는 영향이 달랐다. 뒷흰가는줄무 늬밤나방의 대량 사육을 위해서는 부화 직후 검거세미밤나방 인공사료를 이용해서 집단 사육한 후, 2령 혹은 3령 이후에는 개체사육하는 것이 효 율적일 것으로 판단되었다.

대표적인 돌발 해충인 갈색날개매미충은 기주 범위가 넓고, 농경지만이 아니라 인근 야산, 산림 지역에도 분포하여 개체군 관리가 어려운 해충 중 하나이다. 따라서, 갈색날개매미충의 방제 효율을 증대시키기 위해서 농경지 작물 외에도 인근 산림에 분포하고 있는 목본식물에 대한 갈 색날개매미충 발육단계별 선호도 조사가 필요하다. 이에, 본 연구에서는 과수원 주변과 조경수, 산림의 주요 목본 식물들을 대상으로 갈색날개매 미충 발육단계별 선호도를 현장에서 조사하고, 선행 연구결과들과 비교하여 선호도가 높은 식물들을 선정하였다. 현장 조사와 선행 연구결과를 통하여 갈색날개매미충의 잠재적 목본 기주식물을 정리한 결과, 총 53과 120종이 확인되었고, 갈색날개매미충의 전 발육단계에 걸쳐 선호도가 높았던 기주는 산수유, 때죽나무에 불과하였으며, 발육단계별로 선호하는 목본 식물이 달라졌다. 발육단계에 따라서 선호 기주가 변동되는 이유 는 발육단계별로 선호하는 부위가 다르고, 생존에 필요한 물질에 따라서 기주가 선정되기 때문인 것으로 추정된다. 본 연구결과는 농경지 경제작 물뿐만 아니라, 농경지 주변 및 산림내 갈색날개매미충의 종합적인 방제 대책 수립에 도움이 될 것으로 예상한다.

In system design, it is not always possible that all decision makers can cooperate fully and thus avoid conflict. They each control a specified subset of design variables and seek to minimize their own cost functions subject to their individual constraints. However, a system management team makes every effort to coordinate multiple disciplines and overcome such noncooperative environment. Although full cooperation is difficult to achieve, noncooperation also should be avoided as possible. Our approach is to predict the results of their cooperation and generate approximate Pareto set for their multiple objectives. The Pareto set can be obtained according to the degree of one's conceding coupling variables in the other's favor. We employ approximation concept for modelling this coordination and the mutiobjective genetic algorithm for exploring the coupling variable space for obtaining an approximate Pareto set. The approximation management concept is also used for improving the accuracy of the Pareto set. The exploration for the coupling variable space is more efficient because of its smaller dimension than the design variable space. Also, our approach doesn't force the disciplines to change their own way of running analysis and synthesis tools. Since the decision making process is not sequential, the required time can be reduced comparing to the existing multidisciplinary design optimization. This approach is applied to some mathematical examples and structural optimization problems.

화분매개곤충으로 중요한 산업적 가치를 지닌 꿀벌은 전 세계적으로 병해충에 의한 개체수 감소 현상이 심각한 문제로 제기 되고 있다. 본 논문에서는 이를 타개하기 위하여 질병저항성 꿀벌 계통을 선발하고자 하였으며, 이를 위해 꿀벌 육성 계통별 청소력(hygienic behavior) 평가를 수행하였다. 이는 질병 저항성 계통 선발에 관한 연구로 본 연구에서는 5종의 꿀벌 계통과 2종의 교배종 계통에 대한 청소력 평가를 Pin killed brood assay 법에 의해 수행하였다. 그 결과 처리 24 시간 후 죽은 번데기를 제거하거나 개봉하는 능력이 60% 이상으로 청 소능력이 낮은 계통(non-hygienic)은 확인되지 않았으며, 반대로 죽은 번데기를 제거하거나 개봉하는 능력이 90%이상인 hygienic 계통은 C, D, E, F, ♀CX♂D 그리고 ♀FX♂D 계통인 것으로 드러났으며, 그 외 A 계통은 보통(intermediate)의 청소능력을 가진 것으로 확인 되었다. 이를 통해 본 연구에서는 육성 계통 대부분이 높은 질병저항성 특성을 지니는 것으로 평가되고 있으며, 이러한 결과는 지속적인 질병저항성 꿀벌 계통 선발에 활용할 수 있을 것으로 기대되고 있다.

항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용 함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.

톱다리개미허리노린재(Riptortus pedestris Fabricius)는 지역에 따라 사과에 심각한 경제적 피해를 야기하고 있지만, 사과에서 톱다리개미 허리노린재 친환경 방제에 대한 연구는 전무한 실정이다. 따라서, 이번 연구에서는 톱다리개미허리노린재의 집합페로몬 성분 중 (E)-2-hexenyl (Z)-3hexenoate (E2HZ3H)이 노린재검정알벌(Gryon japonicum Ashmead)과 노린재깡충좀벌(Ooencyrtus nezarae Ishii)에 미치는 영향을 조사하였다. 사과 과수원에서 E2HZ3H는 전체 과수원에 발생하는 2종의 포식기생자의 밀도에는 직접적으로 영향을 주지 않았고 이들 포식기생자의 공간분포도 변화시키지 않았다. 그러나, E2HZ3H 루어가 설치된 지역 주변에서는 2종의 포식기생자 모두 제한적으로 유인하는 것을 확인하였다. 따라서, E2HZ3H 루어는 사과 과수원 내에서 정밀방제를 목적으로 친환경 방제에 고려될 수 있을 것으로 생각된다.

흑다리긴노린재 약충 및 성충에 의한 벼 이삭 피해를 다양한 조건에서 분석하였다. 흑다리긴노린재 약충 1마리를 1일간 접종하였을 경우 주당 평균 2.7개, 16마리를 16일간 접종하였을 때 주당 평균 132.3개의 반점미가 발생되었다. 접종밀도와 반점미 발생 입수와는 고도의 정의 상 관관계를 나타내었다(Y = 8.8446X, r2 = 0.9622). 출수기에 흑다리긴노린재 성충 1쌍을 접종한 경우 벼 수확 시 발생한 피해로 동할미율은 40.2%, 반점미율은 30.5%였으며, 16쌍을 처리한 경우 동할미율은 81.7%, 반점미율은 74.5% 발생되었다. 벼의 등숙 정도에 따른 피해 양상을 분석한 결과 출수 초기에 가해하였을 경우에는 벼의 등숙율을 감소시키는 경향을 보였으며, 중기 및 후기에 가해하였을 경우 동할미율과 반점미 율이 증가하는 경향을 나타내어 가해시기에 따라 벼 이삭 피해의 차이가 현저하였다.

For surface hardening of a continuous casting mold component, a fundamental metallurgical investigation on dissimilar laser clads (Cu–NiCrBSi) is performed. In particular, variation behavior of microstructures and mechanical properties (hardness and wear resistance) of dissimilar clads during long-term service is clarified by performing high-temperature postclad heat treatment (temperature range: 500 ~ 1,000 ℃ and isothermal holding time: 20 ~ 500 min). The microstructures of clad metals (as-clads) consist of fine dendrite morphologies and severe microsegregations of the alloying elements (Cr and Si); substrate material (Cu) is clearly confirmed. During the post-clad heat treatment, the microsegregations are totally homogenized, and secondary phases (Cr-based borides and carbides) precipitated during the short-term heat treatment are also almost dissolved, especially at the heat treatment conditions of 950 ℃ for 500 min. Owing to these microstructural homogenization behaviors, an opposite tendency of the surface mechanical properties can be confirmed. In other words, the wear resistance (wear rate) improves from 4.1 × 10−2 mm3/Nm (as-clad condition) to 1.4 × 10-2 mm3/Nm (heat-treated at 950 ℃ for 500 min), whereas the hardness decreases from 453 HV (as-clad condition) to 142 HV (heat-treated at 950 ℃ for 500 min).

수원 지방에서 조명나방(Ostrinia furnacalis)(나비목: 포충나방과) 성충 발생횟수와 유충 휴면이 유도되는 시기를 분석하였다. 성충은 일년 에 3회 발생 하였는데, 1화기는 5월 초부터 7월 초까지, 2화기는 7월 초중순부터 8월 초중순까지, 3화기는 8월 중순부터 10월까지이었다. 7월말 부터 8월 중순 사이에 갓부화 유충을 야외에서 사육하기 시작하였을 때, 그 해와 이듬해 용화한 개체들이 같이 발생하였다. 이후 사육된 집단에서 는 모두 월동 유충들만 출현하였다. 야외에서 7월과 8월 중 채집된 유충들에서는 월동하거나 월동하지 않는 개체들이 같이 발생하였고, 이후 채집 된 개체들에서는 모두 월동하는 개체들만 나타났다. 이 결과들은 수원에서 조명나방은 연중 2세대와 3세대를 경과하는 개체들이 같이 발생하는 복합 생활사를 갖는 것을 보였다. 실험실에서, 조명나방 유충을 영기별로 탈피 직후(9시간 이내)에 휴면유도 조건(11:13 시간 = 명:암 광주기, 20°C)에 처음 처리하였을 때, 거의 모든 유충들에서 휴면이 유도되었다. 유사한 처리를 5령으로 탈피한 유충 나이별로 적용하였을 때, 5령 3일과 4일 나이의 유충에 대한 처리에서는 휴면유도율이 감소하였다. 한편 알에서 갓 부화했을 때부터 휴면유도 조건에서 사육하던 유충들을 3령, 4령, 5령 탈피 직후에 비휴면 조건으로 옮겼을 때, 거의 대부분의 유충들은 휴면에 유도되지 않았다. 그 결과로부터 5령 초기 나이의 유충들이 휴면유도 자극에 반응하는 최종 단계라고 추정되었다. 비휴면 유충들에 비해, 휴면이 유도된 유충들에서는 혈림프 내 트레할로스 함량이 증가하였고, 몸체 과냉각점이 낮아졌다.