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.

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.

On pig farms, the highest mortality rate is observed among nursing piglets. To reduce this mortality rate, farmers need to carefully observe the piglets to prevent accidents such as being crushed and to maintain a proper body temperature. However, observing a large number of pigs individually can be challenging for farmers. Therefore, our aim was to detect the behavior of piglets and sows in real-time using deep learning models, such as YOLOv4-CSP and YOLOv7-E6E, that allow for real-time object detection. YOLOv4-CSP reduces computational cost by partitioning feature maps and utilizing Cross-stage Hierarchy to remove redundant gradient calculation. YOLOv7-E6E analyzes and controls gradient paths such that the weights of each layer learn diverse features. We detected standing, sitting, and lying behaviors in sows and lactating and starving behaviors in piglets, which indicate nursing behavior and movement to colder areas away from the group. We optimized the model parameters for the best object detection and improved reliability by acquiring data through experts. We conducted object detection for the five different behaviors. The YOLOv4-CSP model achieved an accuracy of 0.63 and mAP of 0.662, whereas the YOLOv7-E6E model showed an accuracy of 0.65 and mAP of 0.637. Therefore, based on mAP, which includes both class and localization performance, YOLOv4-CSP showed the superior performance. Such research is anticipated to be effectively utilized for the behavioral analysis of fattening pigs and in preventing piglet crushing in the future.

Thermite welding is an exceptional process that does not require additional energy supplies, resulting in welded joints that exhibit mechanical properties and conductivity equivalent to those of the parent materials. The global adoption of thermite welding is growing across various industries. However, in Korea, limited research is being conducted on the core technology of thermite welding. Currently, domestic production of thermite powder in Korea involves recycling copper oxide (CuO). Unfortunately, controlling the particle size of waste CuO poses challenges, leading to the unwanted formation of pores and cracks during thermite welding. In this study, we investigate the influence of powder particle size on thermite welding in the production of Cu-thermite powder using waste CuO. We conduct the ball milling process for 0.5–24 h using recycled CuO. The evolution of the powder shape and size is analyzed using particle size analysis and scanning electron microscopy (SEM). Furthermore, we examine the thermal reaction characteristics through differential scanning calorimetry. Additionally, the microstructures of the welded samples are observed using optical microscopy and SEM to evaluate the impact of powder particle size on weldability. Lastly, hardness measurements are performed to assess the strengths of the welded materials.

This study aimed to investigate the biological activities, including polyphenolic content, flavonoid content, and antioxidant activities, of various cultivars of Korean perilla leaves. The results indicated that among nine cultivars (Namcheon dlggae, Saedora, Nulbora, Donggel 1, Donggell 2, Soim, Sangyeop, Somirang, and Saebom) of perilla leaves, the total polyphenolic content (gallic acid equivalent mg/g, GAE) was the highest in “Nulbora,” while it was lowest in Namcheon dlggae. Moreover, flavonoid content in the extracts of nine cultivars leaves was in the range of 132.93~268.50 mg catechin equivalent/g sample. The antioxidant effects of the perilla leaves were determined using two different in vitro bioassays measuring DPPH and ABTS radical-scavenging activities. The results revealed that antioxidant activity was also higher in “Nulbora” compared with other cultivars. Xanthin-oxidase-inhibition activity ranged from 65.65% to 80.58%, with “Nulbora” exhibiting the highest activity, although the difference with other cultivars was not significant. “Nulbora” extracts reduced the expression of pro-inflammatory genes and several cytokines, including IL-6 activation induced by LPS in macrophages in the range of 100–50 μg/mL. These results suggest that extracts from perilla leaves can be used as bioactive and functional materials that could be important in industrial applications in the future.

Sprouts have various health benefits. Specifically, wheat sprouts are rich in bioactive compounds, such as vitamins and polyphenols. Elicitation induces and enhances secondary metabolite biosynthesis in plants. Therefore, in this study, we investigated the effects of sodium chloride (NaCl) treatments on the growth profile, free amino acid content, and antioxidant activity of germinated wheat (Triticum aestivum). Wheat seeds were germinated at 20℃ for 10 days and treated with 0, 2, 4, 7.5, and 10 mM of NaCl 10 days before harvesting. Treating the soil bed with NaCl increased the nutritional component amounts, such as free amino acids and γ- aminobutyric acid. The chlorophyll a and b concentrations were the highest in the hydroponic system treated with 7.5 mM NaCl. In addition, the polyphenol and flavonoid contents of sprouts treated with 2 and 7.5 mM NaCl were 1.94 and 1.34 times higher than that of the control sprouts (0 mM NaCl, water only), respectively. These results suggest that 2 to 4 mM NaCl treatments improve the nutritional and food quality of wheat sprouts more than water only.