본 연구는 국내에서 아직 식품색소로 지정되지 않은 zeaxanthin과 citranaxanthin에 고성능 액체 크로마토그래피 (HPLC)를 적용하여 최적화된 동시 분석법을 개발하고, 이 분석법을 검증하기 위해 수행되었다. 최적의 분석법을 확립하기 위해, 기존에 보고된 다양한 국외 문헌 시험법의 HPLC 분석법을 비교 검토하였다. 그리고 분석 조건 선정 시 선형성, 검출한계(LOD), 정량한계(LOQ), 정확성, 반복 성, 실험실 간 검증 등의 주요 검증 항목을 고려하여 다 양한 식품에 적용 가능한 최적 전처리법을 개발하였다. 개 발된 분석법은 우수한 선형성(R20.999)을 나타내었으며, 식품 매트릭스 내에서 zeaxanthin과 citranaxanthin에 대한 검 출한계(LOD)는 각각 0.11-0.32 mg/kg 및 0.14-0.20 mg/kg, 정량한계(LOQ)는 각각 0.33-0.96 mg/kg 및 0.42-0.60 mg/kg 으로 확인되었다. 기존 연구에 보고된 전처리 방법은 다 양한 식품군에 적용하는 데에 한계를 보였으나, 본 연구 에서 개발된 분석법은 카로티노이드 착색료가 사용되는 주요 식품군에서 모두 적용이 가능하였다. 특히 이 방법 은 적용성 평가에서 zeaxanthin과 citranaxanthin에 대해 모 든 식품군에서 90% 이상의 우수한 동시 회수율을 나타내 었다. 또한, 새로운 HPLC 분석법을 적용한 두 물질의 정 확도(회수율) 및 정밀도(%RSD)는 식품의약품안전처(MFDS) 가이드라인에서 제시한 기준 범위에 부합하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 동시 분석법은 식품 중 zeaxanthin과 citranaxanthin을 신뢰성 있고 정확하게 분석할 수 있는 방 법으로 판단되었다.

환경 문제가 대두되면서 전기자동차에 대한 수요가 증가하게 되고, 이에 따라 폐배터리 처리 기술이 각광받고 있다. 폐배터리를 재 활용하는 대신 재사용하기 위해서는 배터리 성능 검증 기술의 중요성도 커지고 있다. 배터리 성능 검증 기술은 시간을 단축하는 동시 에 정확도를 높이는 데 집중해야 한다. 본 논문에서는 배터리 전기화학 분광법을 활용해 배터리 방전 전압 그래프를 얻고 배터리 성능 을 예측하는 다중물리 분석을 활용하고자 한다. 본 논문에서는 임피던스 매칭 기법을 활용해 배터리 방전 특성을 제어하고 이를 통해 방전 그래프를 얻는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 배터리를 실제로 완전 충전 및 방전하지 않고 단시간 동안 임피던스만 측 정해 전압 곡선 데이터를 추출한다. 이를 검증하기 위해 실제 데이터와 분석 데이터의 매칭을 수행했다. 이러한 접근 방식은 배터리 성능을 예측하고 최적화하는 데 적용될 수 있으며, 향후 에너지 저장 시스템의 설계 및 운영 최적화에 기여할 것으로 기대된다.

Gynura bicolor is a medicinal plant recognized for its antioxidant potential and natural pigments. This study aimed to evaluate antioxidant activities and bioactive compounds’ contents of G. bicolor extracts and solvent fractions prepared using different drying methods and solvent partitioning. Ethanol extracts were obtained from freeze-dried (FD) and hot-air-dried (HD) samples, followed by sequential partitioning with n-hexane (n-Hex), methylene chloride (MC), ethyl acetate (EA), and n-butanol (n-BuOH). Total polyphenol (TP) and flavonoid (TF) contents were measured. Antioxidant activities were assessed via DPPH and ABTS radical scavenging assays. The FD-EtOH extract showed the highest TP (100.8±0.29 mg TAE/mL) and TF (4.72±0.03 mg QE/mL) contents. EA and n-BuOH fractions exhibited significantly higher antioxidant activity than other fractions, suggesting that bioactive compounds were effectively concentrated through selective solvent extraction. These findings indicate that drying and solvent fractionation can significantly affect antioxidant functionality and phytochemical yield. G. bicolor may serve as a promising natural antioxidant and pigment source for functional food and beverage development.

어선은 다른 어선들과 근접 운항하는 경우가 많아 선회 반경이 작고 빠른 방향 전환이 가능해야 한다. 어선은 또한 파도와 조류 의 영향을 많이 받기에 순간적인 조종이 필요한 경우가 많다. 해양교통안전정보시스템에 따르면 10톤 미만의 소형 선박에 대한 사고는 전 체 사고의 69%에 해당하며 접촉, 충돌, 좌초가 주요인인 사고는 낮은 조종성능으로 인한 사고이다. 이에 소형 어선에 대한 조종성능 평가가 필요하다. 본 연구에서는 4.99톤급 소형 어선을 대상선으로 선정하여 CFD 기반 수치해석 프로그램인 STAR-CCM+을 활용하여 주요 제원 변 화에 따른 조종성능 시뮬레이션을 구축하였다. 조종 성능 평가로는 ∘ /∘ zig-zag test, ∘ /∘ zig-zag test, ∘ portside turning test를 진행 하였다. zig-zag test에서는 L/B가 우세한 선형들이 B/D가 우세한 선형들과 Overshoot angle에서는 큰 차이를 보이지 않았지만 빠른 변침 속도 를 보였다. 반대로 Turning test에서는 B/D가 우세한 선형들이 L/B가 우세한 선형들보다 비교적 작은 선회 반경을 보였다. 이를 바탕으로 4.99톤급 어선의 초기설계 단계에서 조종성능을 고려한 주요 제원을 선정할 수 있는 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

Due to recent increase in the number of elderly patients, there is a problem of nutritional imbalance and immune function in the elderly due to decreased ability to consume food. To solve these problems, this study was conducted to verify an immunityenhancing effect of Sagunja-tang porridge (SP) on cyclophosphamide (CPA)-induced immunosuppression using an animal model. Experimental groups were set as normal control, CPA-treated group, positive control group, and SP-treated groups (0.25%, 0.5%, 1.0%). Except for the normal control group, experimental groups were injected with 100 μL of CPA dissolved in 0.9% NaCl at a concentration of 150 mg/kg twice at the beginning of the experiment and 3 days later to induce immunosuppression. When spleen cell proliferation was analyzed, both B and T cells were decreased in the immunosuppressed group, but increased in test substance-treated groups in a concentration-dependent manner. To see the effect of improving immunity, levels of IgA known to protect the mucosal surface were measured. Higher levels of IgA were found in SP-low concentration (SL) and SP-middle concentration (SM) groups. These results suggest that using SP might be an effective way to improve nutritional imbalance and immune function in the elderly.

Purpose: This study aims to examine the effect of 'debate education using generative artificial intelligence (AI)' on 'debate efficacy' targeting elementary school students in the 5th and 6th grades. Through this, we aim to provide valuable information on debate classes using generative AI to field teachers and researchers in debate-related studies. This study aimed to provide students with a positive communication experience by allowing them to articulate their arguments, engage with peers, and persuade others. Additionally, it sought to serve as a foundation for fostering students' collaborative communication skills and digital language literacy. Furthermore, in alignment with the introduction of the “Media” domain in the 2022 Revised Korean Language Education Curriculum, this study aimed to offer pedagogical implications for teachers regarding debate education using generative AI. Lastly, it sought to expand the scope of Korean language education by preparing students to actively adapt to the rapidly evolving communication environment of the future society. Methods: To achieve this, a triangulation study combining quantitative and qualitative research methods was conducted. The quantitative research compared and analyzed the pre-post debate self-efficacy of the participants, while the qualitative research explored the effects of debate classes using generative AI by analyzing portfolios generated by the participants. Descriptive statistics and the Wilcoxon signed-rank test were used to analyze quantitative data. As some of the response data from the participants did not satisfy the assumption of normality, the pre-and post-test changes in debate efficacy among the participants were analyzed using a nonparametric Wilcoxon signed- rank test (p<.05). The reliability of this study was verified through Cronbach’s ⍺ value. Portfolio analysis was employed for the qualitative data analysis. Results: The “Debate Self-Efficacy” of the participants was measured pre- and post-intervention using the Wilcoxon Signed-Rank Test. The results showed a significant improvement in all subcomponents of debate self-efficacy, including Emotional Self-Efficacy, Cognitive Self-Efficacy, and Social Self-Efficacy. In particular, significant improvements were observed in the components of Emotional Self-Efficacy, namely ‘expectation,’ ‘persistence,’ and ‘emotion regulation.’ Furthermore, the analysis of portfolios composed of activity sheets developed for this study revealed that engaging in debate activities using Generative AI positively enhanced the debate self-efficacy of the participants. Conclusion: This study demonstrates through action research and empirical analysis that Korean language debate classes utilizing generative AI are effective in enhancing students' debate efficacy. This study hopes to serve as a stepping stone for fostering Inclusivity and enhancing Communication Competence among learners, thereby contributing to the strengthening of their Debate Self-Efficacy. Furthermore, it is expected that this research will contribute to the activation of Debate Education Using Generative AI in school.

도로 위 차량의 차로변경은 주변 차량의 움직임에 민감하게 반응해야 하며, 적절한 속도와 타이밍으로 수행하지 못할 경우 교통 흐름을 방해하고 부정적인 영향을 초래할 수 있다. 자율주행차량(Autonomous Vehicle, AV)은 이러한 문제를 해결하기 위해 주변 상황을 정확히 판단하고 인지하여 차로변경을 수행한다. 이때, 안전 관리 전략의 일환으로 최적화된 차로변경 주행 궤적을 제공함으로써 안전하고 효율적인 차로변경을 실현하는 것이 중요하다. 본 연구는 이러한 배경에서 주변 차량과 EGO 차량의 예측 주행 궤적에 기반한 확률론적 개념인 risk field를 계산하고, 이를 활용하여 차량의 종방 향 및 횡방향 안전 궤적을 제시하였다. 이를 위해 고속도로 드론 데이터를 활용하여 차량 간 상호작용 상황을 분석하고, 차로변경 시나리오 데이터를 분류하였다. 연구에서는 주행 속도와 차량의 경위도 등 1.1초 동안의 연속된 주행 데이터를 입력으로 사용하였으며, 다층 인코더-디코더 장단기 메모리 네트워크(EDLN) 모델을 통해 미래 6초 후 차량의 위치를 예 측하였다. 이후 장 이론(field theory)을 기반으로 한 risk field 모형을 통해 도로 위 각 지점의 위험도를 정량화하였다. 또한, 차량의 거동 제약, 주행 편의성, 그리고 안전성 제약 조건을 반영하여 안전 궤적을 생성하였다. 마지막으로, 생성된 궤적이 교통류 안전성에 미치는 영향을 평가하기 위해 예측된 주행 궤적(predicted trajectory)과 실제 주행 궤적(ground truth)을 비교 분석하였다. 평가지표는 대리 안전 지표(surrogate safety measure, SSM) 중 TTC(Time to Collision)와 PET(Post Encroachment Time)를 활용하였다. 본 연구는 제안된 안전성 정량화 및 궤적 생성 방법이 기존 방법론과 비 교하여 우수한 성능을 보임을 입증하였으며, 향후 자율주행차량 혼재 교통류 및 완전 자율주행 교통류에서 높은 효율성 과 안전성을 확보하는 데 기여할 것으로 기대된다.

이 연구는 관측 지점의 해황 정보 데이터를 기반으로 관측 지점 이외 공간의 해황 정보 데이터를 격자 형식으로 공간 보간하는 방법에 관해 연구한다. 해황 정보를 얻을 수 있는 관측소나 관측 지점의 공간적 분포가 제한되어 있어 단편적인 지점의 해황 정보만을 수 집할 수 있기 때문에 이러한 점을 해결하기 위해 OPEN API를 활용하여 해황 정보 데이터를 수집하고, 데이터 전처리 과정을 통해 관측 데이터가 존재하지 않는 지점의 데이터를 격자 형식으로 공간 보간한다. 본 연구에서 사용된 보간 방법으로는 Cubic spline interpolation, Linear extrapolation, Kriging 3가지 방법을 사용하였고 각 보간 결과의 비교 분석을 통해 보간 결과의 정확도와 공간 보간에 활용 가능성을 평가하였다. 결과적으로 Kriging이 관측된 지점 간의 공간적 분포와 상관관계, 해황 정보의 데이터 구조를 가장 잘 반영하여 관측 지점 이 외 보간에 대한 결과가 다른 두 보간 방법에 비해 높은 정확도를 보여 해황 정보 공간 보간에 적합한 보간 방법으로 판단되었다. 공간 보 간된 데이터는 평균 풍속 및 풍향, 평균 조류 속도 및 방향 등 선박의 조종성에 영향을 미치는 요인을 정밀하게 계산하는 데 활용 가능하 며 선박 항해 경로를 따라 영향을 받는 외력을 파악, 이를 통해 안전성과 경제성을 모두 고려한 경로 탐색에 활용할 수 있을 것으로 기대 된다.

본 연구는 꼬막 패각 잔골재와 PP 폐어망 섬유를 혼입한 자원순환 콘크리트의 역학적 성능과 계면 변화 영역에서의 미세구조 특성 을 분석하였다. 패각 잔골재와 폐어망 섬유를 적절한 방법으로 전처리하고 자원화를 고려하여 3D 프린팅 콘크리트 배합을 선정해 콘 크리트 시편을 제작하였다. 제작된 시편은 KS L ISO 679 규정에 따라 압축강도와 휨강도를 측정하였고, BSE 모드를 이용한 SEM 이 미지 촬영을 통해 미세구조를 분석하였다. SEM 이미지는 히스토그램 및 형상 기반 상 분리 방법, 그리고 계면 변화 영역의 픽셀값 차 이를 활용하여 이미지를 분리하고 미세구조를 분석하였다. 역학적 성능을 확인하기 위해 PP 섬유를 0.0%, 0.5%, 1.0vol.% 혼입한 시 편의 압축강도와 휨강도를 측정한 결과, PP 섬유 0.5vol.% 혼입 시 섬유 브릿징 효과로 인해 가장 높은 압축 및 휨강도가 나타났다. SEM 이미지 분석 결과, 일반 잔골재와 바인더 계면보다 패각 잔골재와 바인더 계면에서 더 큰 직경의 공극이 관찰되었으며, PP 섬유 와 바인더 계면에서는 상대적으로 작은 공극이 형성됨을 확인하였다. 이를 바탕으로 미세구조 분석 결과와 역학적 성능 간의 상관관 계를 규명하였다.