본 연구는 경남지역 휴게음식점에서 판매되는 디저트류 를 대상으로 타르색소의 함량을 조사하고 위해성을 평가 하고자 수행되었다. 분석 대상은 2024년 3월부터 10월까 지 수거한 마카롱, 머랭쿠키, 케이크, 음료, 캔디 등 총 100 건의 시료였으며, 국내 허용 타르색소 9종을 UPLC-PDA 로 정량 분석하였다. 전체 평균 검출률은 59.0%였으며, 마 카롱(96.2%)과 케이크(76.5%)에서 높은 검출률을 보인 반 면, 캔디류에서는 타르색소가 검출되지 않았다. 평균 함량 은 머랭쿠키(56.05 mg/kg)와 마카롱(46.99 mg/kg)에서 높 게 나타났고, B1과 R40 색소가 가장 빈번히 검출되었다. 총 39건의 시료에서 2종에서 5종의 색소가 병용 검출되었 으며, 특히 머랭쿠키에서는 병용 기준을 초과한 사례가 확 인되었다. 기준 초과한 품목을 포함한 위해도 평가 결과 0.00-17.72%의 수준으로 나타나 안전한 범위 내에 있었다. 다만, 식품섭취량 자료에 마카롱, 머랭쿠키 등 특정 품목 의 세부 섭취량이 포함되어 있지 않아, 이와 유사한 제품 군(snack)의 평균 섭취량을 대체 자료로 활용하였다. 이에 따라 평가 결과는 실제 섭취 수준과 차이가 있을 수 있으 며, 일부 섭취량은 과대 또는 과소 평가되었을 가능성이 있 다. 그러나 색소 병용 사용의 빈도와 기준 초과 사례는 자 가품질검사 의무가 없는 휴게음식점에서의 안전성 관리 취 약성을 반영하며, 향후 이들 업소를 대상으로 한 타르색소 사용 기준 교육 및 체계적인 모니터링 등 안전 관리가 필 요하다고 판단된다.

High-entropy alloys (HEAs) incorporating low-melting-point elements (Mg and Al) and high-melting-point elements (Ti, Cr, and V) were fabricated via mechanical alloying and spark plasma sintering. Sintering temperatures were varied to investigate phase behavior and microstructural evolution. X-ray diffraction was used to identify phase structures, scanning electron microscopy to analyze microstructures, X-ray fluorescence to determine elemental composition, and a gas pycnometer to measure density. Micro-Vickers hardness testing was conducted to evaluate mechanical properties. Mechanical-alloyed HEAs exhibited a body-centered cubic (BCC) phase and lamellar structures with element-enriched regions. Sintering introduced additional BCC and Laves phases, while higher temperatures promoted Mg liquid-phase sintering, increasing density and hardness. This study highlights the effects of sintering on HEAs containing elements with differing melting points to optimize their properties.

본 연구에서는 안전한 수질의 밭 관개용수를 확보하기 위한 다기능 저류조 용수공급시스템을 현장에 적용하여, 효과를 검증하여 현장 적용성을 분석하였다. 용수의 수질 특성을 고려하여 적정 모듈 프로세스로 AOP (Advanced Oxidation Process), SF (Soil Filter)를 적용하였으며, 저류조의 효과 검증은 앞서 다기능 저류조 수처리 저감효율, 미생물 위해성 평가 등을 통해 수행하였다. 시범시설의 조사는 유입수(지표수, 지하수) 2개, 유출수 1개 지점을 2022년 5월부터 9월까지 월 1회(총 5회), 수온, TOC, COD 등 13개 수질항목을 측정하였다. 유출수에서 전항목 수질기준을 만족하였다. 다기능 저류조의 저감효율은 지표수에서 TOC 평균 19.2%, SS 평균 43.8%, T-N 평균 28.1%, T-P 평균 46.9%, Chl-a 평균 70.1%, 지하수에서 수온 평균 7.5% 상승, EC 평균 54.3%의 저감효율을 보여, 다기능 저류조의 수질정화 개선효과를 검증하였다. 미생물 위해성 평가 결과, 평균 위해도 값은 유입수(지하수) –3.02 × 10-6, 유입수(지표수) 2.79 × 10-5로 나타났으며, 다기능 저류저 처리 후 E.coli가 전량 사멸함에 따라 영농작업자의 위해성은 없을 것으로 나타났다.

본 연구에서는 경남지역 시군별 농림어업의 성장 추이에 대한 분석을 두 가지 측면에서 접근하였다. 첫째, 경남지역의 18개 시군을 과거 20년 동안의 농림어업생산액 성장률과 현재의 수준을 기준으로 비교하여 지역 유형화를 시도하였다. 이는 각 시군을 농림어업의 성장에 관한 정태적 및 동태적 관점에서 유형화함으로써, 각 시군이 상대적으로 어떠한 위치에 있는가를 객관적으로 파악할 수 있게 해줄 것이다. 둘째, 변이-할당분석을 통해 각 시군의 과거 20년 동안의 농림어업 성장을 3개의 요인으로 구분하여 분석하였다. 이를 통해 각 시군의 농림어업 성장이 어떤 요인에 의해 결정되었는가를 파악함으로써, 향후 농림어업 성장을 더욱 활성화하기 위한 전략 설정과 정책 수립에 시사점을 제공해 줄 수 있을 것이다.

Wearable electronics have been the focus of considerable interest in various fields, such as human-machine interfaces, soft robotics, and medical treatments, due to their flexibility, stretchability, and light weight. To address the shortcomings of existing metal thin film-based wearable devices, stretchable conductive polymers have been developed. In particular, double networking hydrogels are being actively studied as a polymer with a three-dimensional stereoscopic structure that can be patterned. Nonetheless, they have shortcomings such as poor electrical properties and cumbersome manufacturing processes, making it difficult to apply them in electronic devices. Herein, we report 3D-printed stretchable electrodes enabled by a titanium/polyacrylamide-alginate-based hydrogel nanocomposite. This research suggests the strategy for resolving the challenges of high costs and complex fabrication processes associated with stretchable electrode, providing a solution to accelerate the commercialization of wearable electronic devices.

본 연구에서는 baird paker agar (BPA)와 MC-media pad SA (MMPSA)의 황색포도상구균 검출효율과 정성 및 정 량 정확도를 비교하여 황색포도상구균 건조필름의 사용가 능성을 평가하였다. 본 실험에 사용된 재료는 마카롱(30건), 편육(30건) 및 김밥(30건), 총 90건을 실험 재료로 사용하 였다. 유통식품 90건의 황색포도상구균 검출효율 실험결과, BPA와 MMPSA의 검출효율은 48건(53.3%)으로 동일 하게 검출되었다. 또한 정량 정확도는 BPA와 MMPSA에 서 각각 2.0±0.8, 2.0±0.7 log CFU/g로 유의적인 차이가 나 타나지 않았다. 황색포도상구균의 정성 정확도 실험결과, BPA의 경우 97.7%, MMPSA의 경우 96.4%로 산출되어 유 의적인 차이가 나타나지 않았다. 황색포도상구균의 검출효 율, 정성과 정량 정확도 실험결과, BPA와 MMPSA 두 배지 에서 유의적인 차이가 나타나지 않아 황색포도상구균 정성 과 정량실험 시 MMPSA도 사용이 가능할 것으로 판단된다.

Friction welding, which uses heat and plastic flow to join metals, is expanding across industries due to its ability to weld heterogeneous alloys and simple process. However, process research is essential for materials with complex geometries, and limited research has been conducted on friction welding between cast and sintered metals. This study analyzed the mechanical properties and microstructural evolution of the joint by controlling the rotational speed and friction pressure, which affect the removal of the heat-affected zone in friction welding of casted SCM440 and sintered F-05-140. Hardness mapping and microstructure observations with material transition were performed to investigate the correlation between phase behavior and welding conditions. These results are anticipated to reduce costs and improve the mechanical properties of key mobility components.

본 논문에서는 다중 연결 NURBS 패치 모델에 대한 등기하해석방법을 제시하고 이를 기하학적으로 엄밀한 쉘의 해석에 적용하였 다. 서로 다른 NURBS 패치를 연결할 떼 조정점 망(control point meshes)의 밀도와 패치간의 불연속성으로 인해 등기하해석이 부정확 해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 니셰(Nitsche) 방법을 등기하해석법에 적용하여 두 패치 사이의 변위와 견인력(traction) 의 정합성(compatibility)을 확보하였고, 최종 유도된 해석 방정식이 대칭성을 유지하도록 하였다. 추가되는 경계 조건은 패치간 경계 의 적분으로 표현되기 때문에 계산비용이 크게 증가되지 않는다. 시스템 방정식이 양정 행렬(positive definite matrix)이 되도록 안정 성 매개변수(stability parameters)를 도입하였으며 일반화된 고유치 해석을 통해 두 패치사이의 조정점 밀도에 따른 안정성 매개변수 의 값과 응력장의 해의 정확성을 분석하였다. 이 다중 패치 등기하해석법을 1차 전단변형을 고려한 기하학적으로 엄밀한 쉘요소의 해석에 적용하였으며, 니셰 방법을 사용함으로써 패치간의 변위 및 응력 연속성이 향상된 결과를 확인 할 수 있었다.

본 논문에서는 다중 연결 NURBS 패치 모델에 대한 등기하해석방법을 제시하고 이를 기하학적으로 엄밀한 쉘의 해석에 적용하였 다. 서로 다른 NURBS 패치를 연결할 떼 조정점 망(control point meshes)의 밀도와 패치간의 불연속성으로 인해 등기하해석이 부정확 해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 니셰(Nitsche) 방법을 등기하해석법에 적용하여 두 패치 사이의 변위와 견인력(traction) 의 정합성(compatibility)을 확보하였고, 최종 유도된 해석 방정식이 대칭성을 유지하도록 하였다. 추가되는 경계 조건은 패치간 경계 의 적분으로 표현되기 때문에 계산비용이 크게 증가되지 않는다. 시스템 방정식이 양정 행렬(positive definite matrix)이 되도록 안정 성 매개변수(stability parameters)를 도입하였으며 일반화된 고유치 해석을 통해 두 패치사이의 조정점 밀도에 따른 안정성 매개변수 의 값과 응력장의 해의 정확성을 분석하였다. 이 다중 패치 등기하해석법을 1차 전단변형을 고려한 기하학적으로 엄밀한 쉘요소의 해석에 적용하였으며, 니셰 방법을 사용함으로써 패치간의 변위 및 응력 연속성이 향상된 결과를 확인 할 수 있었다.

본 연구는 1인 가구구성원과 다인 가구구성원 간에 주거환경 만족도 차이를 규명하고, 반려동물이 1인 가구구성원의 주거환경 만족에 어떤 영향을 미치는지 검증하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위해 ‘2022년 서울서베이 가구주조사’ 원시 데이터로부터 자료를 수집하였다. 그리고 SPSS 21.0을 활용하여 빈도분석, 기술통계분석, 상관관계분석, T- 검정, 다중회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 주거환경 만족도는 1인 가구구성원 보 다 다인 가구구성원이 더 높았다. 둘째, 1인 가구구성원의 경우 반려동물을 소유할수록 주거환경 만족도가 증가하였다. 셋째, 1인 가구구성원의 경우 반려동물(개, 고양이 제외) 수가 증가할수록 주거환경 만족도가 감소하였다. 연구결과에 근거하여 1인 가구구성원의 주거환경 만족도 향상을 위한 방안으로써 개나 고양이와 같은 반려동물 소유의 필요성을 제안하였다.

본 연구에서는 공기역학적 형상변화의 풍하중 저감 측면에서의 효율성을 평가하기 위해 평면의 모서리 부분이 개선된 고층 건물에 대해 사례연구 기반의 비탄성 내풍설계를 수행하였다. 비선형 시간이력해석을 통해 다양한 설계풍속 및 항복 후 강성에 대한 구조물의 응답을 산정하였으며, 최근 국내 설계기준(KDS 41)에 도입된 성능기반내풍설계 개념을 토대로 구조물의 성능을 평가하였다. 해석 결과 공기역학적 형상변화를 갖는 구조물의 경우나 성능기반내풍설계를 적용했을 경우(또는 모두에 해당할 경우) 공진성분을 줄 여 구조물의 응답이 크게 감소함을 확인하였다.

High-entropy alloys (HEAs) are characterized by having five or more main elements and forming simple solids without forming intermetallic compounds, owing to the high entropy effect. HEAs with these characteristics are being researched as structural materials for extreme environments. Conventional refractory alloys have excellent hightemperature strength and stability; however, problems occur when they are used extensively in a high-temperature environment, leading to reduced fatigue properties due to oxidation or a limited service life. In contrast, refractory entropy alloys, which provide refractory properties to entropy alloys, can address these issues and improve the hightemperature stability of the alloy through phase control when designed based on existing refractory alloy elements. Refractory high-entropy alloys require sufficient milling time while in the process of mechanical alloying because of the brittleness of the added elements. Consequently, the high-energy milling process must be optimized because of the possibility of contamination of the alloyed powder during prolonged milling. In this study, we investigated the hightemperature oxidation behavior of refractory high-entropy alloys while optimizing the milling time.

본 연구는 중국 귀주성과 광서장족자치구 생태박물관의 설립과 운영 주체, 구성 방식 등을 비교 분석한 연구다. 본 연구에서는 우선 중국 생 태박물관이 일반적으로 서양에서 통용되는 에코뮤지엄과 어떤 유사성과 차별성이 있는지, 특히 그것이 국내 지방자치단체가 주도하는 에코뮤지 엄의 조성과 운영에 어떤 시사점과 방향성을 가져오는지를 모색했다. 이 어서 본 연구는 현장 방문을 통한 실증연구로서 중국 중앙정부 차원에서 노르웨이와의 국제 협력사업으로 조성한 귀주성의 생태박물관군(群)과 광 서장족자치구 지방정부가 주도하여 연합체 방식으로 조성한 민족생태박 물관을 중심으로 살펴보았다. 이러한 비교연구에서 두 생태박물관은 영역 을 광역 자치단체로 한다는 점, 광역 안에 분산, 설립되었다는 점, 정부 주도 박 물관이라는 점 등에서는 공통점이 있으나, 조성 주체와 관리 운영 방식 등에 있 어서는 차별성이 분명 존재한다. 이처럼 두 박물관은 조성 배경과 형태, 관리와 운영의 측면에서는 서양과 비교해 매우 이질적이라는 문제와 한계를 갖고 있지 만, 그러한 태생적 이질성을 극복하는 방법은 주민이 중심에 서야 한다는 것이 다. 이는 국내의 광역자치단체가 조성해왔고, 현재도 진행 중인 에코뮤지엄 개발 에도 많은 시사점을 제공한다.

Nowadays, artificial intelligence model approaches such as machine and deep learning have been widely used to predict variations of water quality in various freshwater bodies. In particular, many researchers have tried to predict the occurrence of cyanobacterial blooms in inland water, which pose a threat to human health and aquatic ecosystems. Therefore, the objective of this study were to: 1) review studies on the application of machine learning models for predicting the occurrence of cyanobacterial blooms and its metabolites and 2) prospect for future study on the prediction of cyanobacteria by machine learning models including deep learning. In this study, a systematic literature search and review were conducted using SCOPUS, which is Elsevier’s abstract and citation database. The key results showed that deep learning models were usually used to predict cyanobacterial cells, while machine learning models focused on predicting cyanobacterial metabolites such as concentrations of microcystin, geosmin, and 2-methylisoborneol (2-MIB) in reservoirs. There was a distinct difference in the use of input variables to predict cyanobacterial cells and metabolites. The application of deep learning models through the construction of big data may be encouraged to build accurate models to predict cyanobacterial metabolites.