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.

현재 대한민국의 가족 규모가 축소됨에 따라 반려동물에 대한 관심 및 양육 가구 수가 급증하면서 반려동물과의 상호작용도 활발하게 이루어지고 있는 추세이다. 그러나 이러 한 현실과는 달리 국내에서는 인간-동물 상호작용(Human-Animal Interactions, HAI), 반려동물과 인간의 상호작용에 관한 연구가 많이 이루어지고 있지 않는 실정이다. 본 연 구에서는 반려동물과 인간의 상호작용에 관한 국내 연구들을 살펴보고 정리하여 관련 연 구에 필요한 자료를 제공하는데 목적이 있다.

본 연구는 코치의 직업에 대한 가치관 인식유형을 Q 방법론을 활용하여 유형을 분류하고 특성을 도출하여, 전문코치를 양성하는데 기초 자료를 제시하는 데 목적이 있다. 연구방법은 코치의 직업가치관 인식유형을 구분하고 살펴보기 위해 Q 방법론을 적용하였고, Q 표본은 코치와 직업가치관에 관련된 문헌 고찰과 전문가 및 연구 참여자의 심층 인터뷰를 통해 총 40개의 진술문을 Q 표본으로 선정하였다. 연구에 사용된 P샘플은 (사)한국코치협회의 KAC 자격증을 소지한 30명의 코 치를 대상으로 추출하였다. 자료분석은 QUANL 프로그램을 이용하였다. 연구 결과, 코치의 직업 가치관에 대한 인식 유형은 3가지 유형으로 분류되었다. 첫째, 유형 1은 생활방식이 안정적임을 추구하는 ‘실질적인 안정형’, 유형 2는 자기발전을 지속적으로 추구하려 하는 ‘성장과 변화를 촉진하는 자기발전형’, 유형 3은 성과 및 성취감을 추구하고 사회적 인정을 중요하다고 생각하는 ‘인정 욕구를 가진 성취형’으로 주관성 유형의 특성이 나타났다. 이상의 연구 결과를 통하여, 직업가치관에 대한 유형화된 코치의 주관성 특성을 바탕으로 코칭 문화 확산에 기여 하는 차원에서 전문코치 양성을 위한 기초 자료를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.

본 연구에서는 DNA barcode 시험법을 이용하여 시중 유통 중인 도미와 옥돔 수산가공식품의 위변조현황을 분석하였다. 참돔 12건, 돌돔 4건, 황돔 7건, 감성돔 2건, 나일틸라피아 7건, 옥돔 6건, 옥두어 8건 총 46건의 시료에 대해 실험을 진행하였다. 생물 종 판별에 주로 이용되는 mitochondrial DNA의 COX I (cytochrome C oxidase subunit I) 유전자 영역을 분석하여 원재료의 종을 판정하였다. NCBI에서 제공하는 BLAST Search 프로그램을 이용하여 분석된 염기서열과 NCBI에 등록된 각각 어류의 유전자 염기서열을 비교하였다. 분석 결과 염기서열 상동 성(identity)이 97% 이상인 종을 원재료 종으로 판별하였다. DNA barcode 시험법을 이용해 시중 유통되는 참돔, 돌돔, 황돔, 감성돔, 나일틸라피아, 옥돔, 옥두 수산가공품 46건에 대해 조사한 결과 위변조 사례는 나타나지 않았다. 그러나 시장에서 통용되는 일반명칭과 식품공전에 기술된 표준명칭이 상이하여 소비자의 혼란을 야기할 수 있어 수산물 가공식품 표기에 일반명칭과 더불어 표준명칭 또는 학명을 같이 기술하여야 할 것으로 판단되었다.