To understand effects of the compositions of marine macrobenthic communities on carbon storage in subtidal rocky habitat, a diving survey was conducted at Aewol and Biyangdo stations in the northwestern regions of Jeju Island in the summer of 2023. Cluster analysis revealed no significant differences in community composition between the two stations. The mean biomass of the dominant species was Cnidaria (2,047.4 gwwt m-2) of macroinvertebrate, followed by Rhodophyta (745.4 gwwt m-2) of seaweed in studied areas. According to similarity percentage analysis, Alveopora japonica and Ecklonia cava were major contributors to the communities in Aewol, whereas diverse marine organisms, including these two species, contributed to the community in Biyangdo. The estimated mean carbon storage by benthic communities derived from their carbon contents in surveyed areas was 202.7 gC m-2, with variations reflecting differences in community compositions. The biomass of Cnidaria, dominated by A. japonica, showed a positive correlation with carbon storage, whereas the biomass of Rhodophyta, primarily composed of coralline algae, showed a negative correlation. These variations in carbon storage among marine communities may result from species-specific carbon assimilation patterns, survival strategies, marine carbon cycling, and intra-community interactions such as competition and feeding.

탄소 섬유 강화 플라스틱(CFRP) 복합재는 높은 인장 강도, 강성, 내식성 및 경량 특성으로 인해 콘크리트 부재의 내부 보강 재로 점점 더 선호되고 있다. 그러나 많은 구조물들이 수명 동안 부식성 환경에 노출되어 CFRP 복합재의 내구성을 저해할 수 있다. 본 연구에서는 ASTM D7705 표준의 가속 시험 프로토콜에 따라 CFRP 그리드를 60°C의 알칼리 및 산성 용액에 침지하여 가혹한 환 경에 노출시켰다. 실험은 인장 시험, 무게 변화 분석. 및 주사 전자 현미경(SEM)을 포함하여 재료의 열화를 평가하였다. 실험 결과, CFRP 그리드는 알칼리 환경보다 산성 환경에서 더 우수한 저항성을 나타냈다. 알칼리 환경에서는 수지 열화의 영향을 크게 받았으나, 산성 환경에서는 180일 동안 약 1.58%의 인장 강도 감소만을 보였다.

전체산업에서 서비스산업의 비중이 확대되며 감정노동과 감정노동자에 대한 관심이 증가하고 있다. Hochschild(1983)가 감정노동에 관한 이슈를 제시한 이후, 약 30년 동안 이루어진 연구논문이 1만 건에 달하며, 그 중 절반은 2006년 이후 출간되었을 정도로 감정노동은 연구자들에게 꾸준히 연구되는 주제이 다. 그간 감정노동의 개념 및 차원, 감정노동이 노동자 및 조직에 미치는 영향, 감정노동의 선행요인 등에 관한 다양한 연구가 이루어져왔다. 연구가 축적되며, 감정노동이 서비스직 종사자뿐만 아니라 거의 모든 산업과 직군에서 발생한다는 주장이 제기되었다. 그러나 감정노동에 대한 대다수의 선행연구는 주로 서 비스직을 위주로, 고객과의 접점에서 발생하는 감정노동을 측정하고 있다. 즉 감정노동의 빈도와 강도, 대상, 목적이 다를 뿐 거의 모든 노동자가 조직 내에서 감정노동을 하고 있다는 것을 인정함에도 불구하 고, 이를 실증적으로 확인한 연구는 찾아보기 힘든 상황이다. 이에 본 연구는 국내병원 간호사를 대상으로 환자에 대한 감정노동과 의사 및 동료간호사에 대한 감정노동이 직무소진에 차별적 영향을 주는지 확인 하고, 사회적 지지의 조절효과를 검증하는데 목적을 두었다. 연구를 위해 국내병원 간호사를 대상으로 설 문조사를 실시하였고, 총 225부가 분석에 활용되었다. 연구를 통해 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째, 환자에 대한 표면연기는 직무소진의 하위차원 인 고갈에는 정(+)적 영향을, 내면연기는 일로부터의 심리적 이탈에 부(-)적 영향을 미쳤다. 둘째, 의사 및 동료간호사에 대한 표면연기는 직무소진의 하위차원인 고갈에는 정(+)적 영향을, 내면연기는 고갈과 일로부터의 심리적 이탈에 부(-)적 영향을 주었다. 셋째, 환자에 대한 표면연기가 고갈에 미치는 정(+)적 영향은 사회적 지지에 의해 완화되었으며, 환자에 대한 내면연기가 일로부터의 심리적 이탈에 미치는 부 (-)적 영향은 사회적 지지에 의해 강화되었다. 넷째, 의사 및 동료간호사에 대한 내면연기가 일로부터의 심리적 이탈에 미치는 부(-)적 영향 역시 사회적 지지에 의해 강화되었다. 본 연구의 결과를 통해, 표면연 기는 직무소진의 고갈 차원과 정(+)적, 내면연기는 직무소진의 일로부터의 심리적 이탈과 부(-)적 관련성 이 높다고 추론해 볼 수 있다. 또한 간호사의 감정노동은 환자를 대할 때뿐만 아니라, 의사 및 동료간호사 를 대하는 상황에서도 발생하고 있었다.

최근 결빙으로 인한 교통사고가 빈번히 발생하고 있으며, 도로순찰시 육안 인식이 어려운 도로살얼음 검지를 위해 다양한 방식의 검지센서가 도입되고 있다. 본 연구에서는 국내외 상용화되어 있는 차량부착식 노면상태 검지센서에 대한 현장 검증을 통해 국내 도 로조건에의 적용 가능성을 검토하였다. 차량부착식 검지센서의 성능을 평가하기 위해 한국건설기술연구원의 연천SOC실증연구센터 내 의 도로기상재현 실험시설에 결빙(Ice), 습윤(Wet), 건조(Dry) 등 3가지의 노면상태가 육안으로 명확히 구분이 가능하도록 도로환경을 구현하였으며, 센서종류별로 차량에 부착하여 다양한 도로상태를 측정하였다. 평가결과 노면상태 측정결과의 정확도는 높은 것으로 나 타났으나, 그 외의 측정항목의 정확도는 상당한 차이가 발생하기도 하였다. 향후 다양한 도로환경 조건에서 추가적인 시험을 통해 차 량부착식 노면상태 검지센서의 현장적용을 기반자료로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

최근 급격한 기후 변화로 인해 도로 교통사고의 발생 빈도가 증가하고 있으며, 특히 겨울철에 자주 발생하는 도로 살얼음(블랙아이 스) 현상이 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다. 도로살얼음의 형성 메커니즘은 다양한 요인에 따라 복합적으로 작용하며, 당시의 도 로 기상 조건과 도로의 기하학적 구조에 따라 얼음의 형태 및 강도가 결정된다. 그중에서도 도로 노면 온도는 도로살얼음 형성에 중 요한 요소로, 여러 나라에서 겨울철 교통안전 평가를 위한 주요 지표로 사용되고 있다. 그러나 현재 도로 노면 온도에 대한 명확한 정 의가 부족할 뿐만 아니라, 측정 방법에 따라 계측 편차와 온도 손실 등 여러 한계가 존재해 정확한 온도 측정이 어려운 실정이다. 이 에 본 연구는 지중 깊이에 따른 온도 데이터와 도로 기상 데이터를 결합하여 보다 정밀한 도로 노면 온도 예측 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 지중 깊이 2cm, 3cm, 4cm, 5cm, 7cm, 9cm, 15cm, 20cm에 각각 온도 센서를 설치하였으며, 기상 데이터는 해당 지점에서 2m 떨어진 AWS(Automatic Weather System)를 통해 대기 온도, 습도, 강수량, 일사량 등의 정보를 수집하였다. 이를 바 탕으로 지중 온도와 기상 조건의 상관관계를 활용하여 노면 온도를 예측하는 방법론을 도출하였다. 본 연구의 결과는 도로 노면 온도 예측의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라, 새로운 접근 방식을 통해 노면 온도의 정의를 재정립하는 데 기여할 것으로 기대된다.

우리나라 제조 소기업은 온실가스 고배출 업종이 많고, 산재사망사고 발생 비중이 높아 수출의존도가 높은 국내 제조 소기업에 대한 ESG 이슈 관리가 점차 중요해 질 것이다. 본 연구는 제조 소기업의 저탄소 활동이 현장 작업자의 안전의식과 산업재해에 미치는 영향을 파악하고, 저탄소 활동이 안전, 고용 등의 영역에서 발생하는 부정적 영향을 감소 시켜 기업의 경쟁력을 향상시킬 수 있는 방안을 모색해 보았다. 연구에서는 제조 소기업의 저탄소 활동(저탄소 전략 및 시스템 활동, 온실가스 및 환경오염 분야 활동, 자원 및 에너 지 분야 활동)이 산업안전 인식 향상에 긍정적(+)인 영향을 미치는 것을 확인하고, 저탄소 활동에 참여한 기업들의 산업재해율이 감소하였으며, 매출과 고용이 증가하는 성과가 나 타난 것을 확인하였다. 따라서 정부는 제조 소기업의 저탄소 활동과 산업안전, 고용창출이 연계될 수 있도록 정책적인 지원을 통해 지속가능한 성장을 위한 핵심 경영 전략으로 자리 잡게 해야 한다.

현재 철근콘크리트 분야에서 부재의 철근을 FRP 보강재로 대체하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. CFRP(Carbon Fiber Reinforced Polymer)는 특히 내화학성이 우수하여 보수 및 보강재로 큰 장점을 가지 며, RC 구조물의 보강재로 주로 사용되고 있다. CFRP 그리드의 경우 수지를 이용하여 섬유를 결합한 형 태를 가진다. 이러한 형태는 외부의 영향에 의해 수지 혹은 섬유의 손상으로 강도 저하가 발생할 수 있다. CFRP 그리드의 산성에 대한 저항성을 침지기간에 따른 인장강도 변화량 및 SEM과 무게 변화를 통해 확인하고자 한다. 따라서 Ph 농도 1~3의 강산성에 CFRP 그리드를 침지시키는 방식을 통해 내 화학 실험을 진행한다. 황산()을 이용하여 산성 용액을 제작한 후 실험을 진행하였다. 실험은 항온장치에서 60℃의 온도로 침지기간은 30, 60, 90, 180일로 한다. 그리드의 인장강도 변화를 확인하기 위하여 기간 별 시편의 수는 5개로 하며 침지시키지 않은 그리 드를 포함하여 총 25개의 시편을 실험한다. 인장실험을 통해 변형률 및 인장강도 변화를 확인한다. 그 리드의 섬유 및 수지의 변화 확인을 위해 실험진행 전 그리드의 무게를 측정 및 SEM(전자주사현미 경) 데이터 확보 후 실험을 진행한다. 기간별 침지된 그리드와 비교를 통해 기간별 섬유 및 수지의 영 향 정도를 확인한다. 본 연구에서는 산성이 CFRP 그리드에 미치는 영향을 조사하기 위해 인장강도, SEM, 무게 변화를 통해 연구하였으며, 이를 통해 산성의 영향을 받는 CFRP 그리드 부재의 안정성을 평가하고자 한다.

The first step is to determine the principal dimensions of the design ship, such as length between perpendiculars, beam, draft and depth when accomplishing the design of a new vessel. To make this process easier, a database with a large amount of existing ship data and a regression analysis technique are needed. Recently, deep learning, a branch of artificial intelligence (AI) has been used in regression analysis. In this paper, deep learning neural networks are used for regression analysis to find the regression function between the input and output data. To find the neural network structure with the highest accuracy, the errors of neural network structures with varying the number of the layers and the nodes are compared. In this paper, Python TensorFlow Keras API and MATLAB Deep Learning Toolbox are used to build deep learning neural networks. Constructed DNN (deep neural networks) makes helpful in determining the principal dimension of the ship and saves much time in the ship design process.

본 연구에서는 두 종류의 도너-억셉터 (D-A) 타입 고분자들을 Stille coupling 반응을 통하여 중합한 뒤, 이들 을 고분자 기반 유기 태양전지의 광활성 층으로 적용하였다. Benzodithiophene 전자 주게와 pyrazinoquinoxaline 전 자 받게를 활용하여 고분자들을 합성하였고, 전자 주게와 전자 받게가 직접 연결된 고분자를 PB-TMPQ 그리고 둘 사 이에 티오펜 π-bridge가 도입된 고분자를 PB-TTMPQ라 각각 명명하였다. 기본적인 화학 구조의 검증과 더불어, 고분 자들의 광학적 및 전기화학적 특성에 대한 분석 또한 실시하였다. 최종적으로 inverted-type 구조의 소자를 이용하여 고분자들의 광전지 특성들을 분석하였으며, PB-TMPQ와 PB-TTMPQ의 전력변환 효율은 각각 1.01%로 0.83%로 관측 되었다. 따라서, π-bridge의 도입이 pyrazinoquinoxaline 기반 고분자의 광전지 특성을 큰 영향을 미친다는 것이 확인 되었으며, 이러한 결과는 향후 pyrazinoquinoxaline 기반 고분자의 구조-물성 간 상관관계 연구에 활용될 수 있을 것 이다.

The electrocaloric effect can be observed in pyroelectric materials based on conversion between electrical and thermal energy, and can be utilized for the future environment-friendly refrigeration technology. Especially, a strong electrocaloric effect is expected in materials in which field-induced phase transition can be achieved. Emerging fluoritestructure ferroelectrics such as doped hafnia and zirconia, first discovered in 2011, are considered the most promising materials for next-generation semiconductor devices. Besides application of fluorite-structure ferroelectrics for semiconductor devices based on their scalability and CMOS-compatibility, field-induced phase transition has been suggested as another interesting phenomenon for various energy-related applications such as solid-state cooling with electrocaloric effect as well as energy conversion/storage and IR/piezoelectric sensors. Especially, their giant electrocaloric effect is considered promising for solid-state-cooling. However, the electrocaloric effect of fluorite-structure oxides based on field-induced phase transition has not been reviewed to date. In this review, therefore, the electrocaloric effect accompanied by field-induced phase transition in fluorite-structure ferroelectrics is comprehensively reviewed from fundamentals to potential applications.