Prestressed Concrete Containment Vessels(PCCV)는 중대사고 발생 시 방사능 누출을 막기 위한 최 후의 방벽이며 체르노빌 및 스리마일 섬 원전 사고 이후 PCCV의 내압성능에 대한 관심이 높아졌다. PCCV는 장비반입 및 작업자 출입 등을 위한 다양한 관통부가 존재한다. 이러한 관통부로 인해 PCCV는 비축대칭적인 변형을 보이며 관통부는 취약부위로 고려된다. 하지만 관통부의 거동은 전체모 델에서 정확히 모사할 수 없다. 따라서 PCCV의 내압성능 평가를 위한 규제지침인 Reguratory Guide(RG) 1.216은 관통부에 대한 내압성능 평가를 위해 상세국부모델을 작성하여 평가하도록 권고하고 있다. 하 지만 대부분의 국부모델을 이용한 PCCV의 내압성능 평가와 관련된 선행연구는 전체모델을 이용하여 관통부의 응답을 관측하고 보정인자를 사용하여 수행되었다. 따라서 본 연구는 내압을 받는 1:4 scale PCCV의 관통부에 대한 거동 분석과 내압성능 평가를 위해 관통부의 상세 국부 유한요소 모델을 구축 하였다. 미국의 Sandia National Laboratory의 실험적 연구 결과와 비교하여 구축된 모델을 검증하였 으며 관통부의 내압거동을 분석하였다.

격납건물은 원자력 발전소의 중대 사고 발생시 방사성 물질의 외부 방출을 막는 심층 방어 체계 중 마지막 방벽이다. 중대사고 발생시 격납건물 내부에선 노심 융해와 수소 발생으로 인한 내압 상승과 증기 폭발로 인한 구조적 손상이 일어나며, 이에 대한 구조적 건전성을 평가하기 위해 격납건물에 대 한 극한 내압 성능 평가를 실시한다. 극한 내압 성능 평가 방법 중 확률론적 평가시 현실적인 제약으 로 인해 고신뢰도 유한요소해석 모델을 이용하며 이때에 불확실성 인자들의 확률 분포 특성을 고려한 데이터 셋을 샘플링 기법을 이용하여 구성한 후 비선형 해석을 실시한다. 도출된 비선형 해석 결과는 취약도 곡선을 도출에 사용되며, 취약도 곡선을 이용하여 확률론적인 평가가 실시된다. 샘플링 기법에 따라 적절한 표본 크기가 아닌 데이터셋을 구성하게 되면 통계적 불확실성으로 인한 취약성 분석의 오차가 증대된다. 하지만 유한요소해석시 발생하는 막대한 계산 비용으로 인하여 기존의 방식은 적절 한 샘플링 크기 선정 및 부적절한 샘플링 크기 선정으로 인한 확률론적인 성능평가에 대한 영향에 대 한 정량화 및 평가를 제한적으로 수행하였다. 따라서 본 연구에서는 격납건물의 재료적 특성 및 내압 으로 인한 변위 데이터를 기반으로 생성한 인공신경망 모델을 통해 유한요소 해석에 대한 대리모델을 생성한다. 이후 생성한 대리모델을 기반으로 일반적인 불확실성 분포 샘플링에 사용되는 Monte Carlo method, latin hypercube sampling, Sobol sequence을 이용하여 표본 크기에 따른 격납건물 확률론적 인 극한내압성능 평가에 대한 영향을 정량화 및 평가를 실시하겠다. 이를 통해 제한적으로 탐색되었던 불확실성 공간에 대하여, 그 통계적 불확실성 및 전방위적인 탐색이 가능해 질것으로 기대한다.

전기 캐비닛은 병원 및 발전소와 같은 중요 시설물에서 운영과 관리를 위한 시스템 기기를 보관한 다. 지진과 같은 극한하중 하에서 중요 시설물은 지속적으로 운영 및 제어되어야 하기 때문에 전기 캐 비닛의 안전성은 평가되고 확보되어야 한다. 하지만 실험적 연구만으로 다양한 유형의 전기 캐비닛에 대한 내진성능 평가를 수행하는 것은 많은 제약이 있다. 따라서 다양한 연구자들은 전기 캐비닛의 유 한요소 모델을 구축하고 내진성능 평가를 수행하였다. 유한요소 모델은 beam-stick 요소를 기반으로 구축되거나 3차원 shell 요소를 기반으로 구축되어왔다. Beamk-stick 요소 기반 및 3차원 shell 요소 기반의 유한요소 모델에 대한 전체거동에 대한 비교를 수행한 사례는 있으나 국부거동에 대한 동적응 답을 비교한 연구사례는 없다. 전기 캐비닛은 내부에 시스템 기기가 보관되므로 내부의 국부거동 기반 의 내부응답을 포착할 수 있어야한다. 따라서 본 연구는 단문형 전기 캐비닛에 대한 beam-stick 요소 및 3차원 shell요소를 기반으로 유한요소 모델을 구축하고 동일한 높이에서 가속도 응답을 비교하였다. 결과적으로 beam-stick 요소 기반의 3차원 유한요소 모델은 전기 캐비닛 내부 응답 스펙트럼을 정확 히 예측할 수 없기 때문에 내부 응답 스펙트럼을 위해서는 3차원 shell요소 기반의 상세 유한요소 모 델을 사용해야 한다.

지속가능발전은 미래 세대의 필요를 만족시키는 능력의 손실 없이 현 세대의 필요를 만족시키는 것이다. 지속가능발전은 현재 환경, 경제, 사 회라는 세 가지 프레임속에서 2030년까지 17개의 목표를 달성하는 것을 주요 골자로 전 세계의 파트너십을 유도하고 있다. 본 연구에서는 세 가 지 주요 프레임에 전체적으로 연관될 수 있는 문화라는 개념을 대표하는 박물관의 가치를 살펴보았다. 연구의 이론틀로 지속가능발전교육과 박물 관 교육의 접점을 살펴봄으로써 지속가능발전의 실천장으로서 박물관은 어떠한 가치를 가지는지 특히 해외 박물관 사례를 중심으로 분석하였다. 무엇보다도 2022년 새롭게 정의된 박물관에 절대적으로 필요한 다양성, 포용성, 지속가능성은 박물관이 지속가능발전과 밀접한 연관성이 있음을 직접적으로 증명한다. 해외 박물관의 교육 사례를 살펴본 결과 지속가능 발전의 환경 문제와 관련된 이슈를 가장 빈번하게 다루고 있음을 확인할 수 있었는데 향후 국내 국공립박물관의 교육 정책에 반영할 수 있는 시 사점을 가진다. 다양성과 포용성을 기반으로 한 박물관 교육 사례도 확 인되었는데 이는 한국 박물관의 교육 비젼 확대에 참고할 수 있는 부분 이라고 생각된다.

생태계서비스란 자연생태계가 인간에게 주는 혜택을 통틀어 일컫는 용어이다. 생태계서비스를 정량화하기 위하여 다양한 모형이 개발되어 적용되고 있다. InVEST는 대표적인 생태계서비스 모형이며 그 중 서식지질 평가가 폭넓게 사용되고 있다. 우리나라에서는 국립공원을 대상으로 서식지질 평가가 실시되고 있다. 서식지질 평가를 위해서는 서식 지질 초기값으로 위협인자에 대한 민감도 평가가 이뤄져야 하는데, 이는 국가 및 적용분야에 따라 판이하다. 그래서 그동안 진행된 국립공원 서식지질 평가를 바탕으로 전문가 설문(AHP)을 실시하여 서식지질 초기값인 민감도의 기준을 조정하였다. AHP실시 결과 자연초지, 경지정리가 안된 밭 등 10개 항목이 상향조정되었으며, 하천, 호소 등 8개 항목이 하향조정되어 총 18개 항목이 조정되었다. 조정된 민감도 결과를 바탕으로 도시형인 북한산국립공원과 계룡산국립공 원, 사적형인 경주국립공원, 해상해안형인 한려해상국립공원 그리고 산악형인 지리산국립공원과 설악산국립공원을 대상지 서식지질 분석을 실시하였다. 분석결과 국립공원내 분포하는 시가화건조지역과 수역에 대한 부분이 서식지질 평가에 반영되었음을 알 수 있었다. 향후 이 기준을 이용하여 자연공원의 서식지질 평가가 가능할 것이다.

본 연구에서는 해양공간 통합관리 수단의 지원책으로 활용되는 해양공간 정책 시뮬레이터 기술에 대한 한국, 중국, 일본, 미국, 유럽 등 주요 5개국에 대한 정량분석을 위한 유효특허 1,474건을 도출하고, 연도별, 국가별 특허출원 동향 및 워드 클라우드 분석을 통해 국내 기술 경쟁력 및 국내·외 기술 트렌드를 파악하였다. 분석 결과 해양공간 정책 시뮬레이터 기술의 경우 중국(1,254건, 85.1%) 주도의 특허출원이 활발하게 이루어지고 있으며, 세부 기술별로는 어업환경 변화예측 및 활용 시뮬레이터(AC)가 392건(26.6%)으로 가장 높은 것 으로 나타난다. 핵심 키워드 변화를 통해 최근에는 다중 데이터의 수집과 데이터의 탐지, 예측, 평가 등으로 기술 트렌드가 이루어지고 있 음을 확인하였으며, 중국 주도의 시장 독과점 및 선점에 대비하기 위해 주변 기술에 대한 특허출원 고려 및 표준화 선점 등의 연계 전략 을 통한 대비와 정부 차원의 해양공간 정책 시뮬레이터 기술 연구개발에 대한 적극적인 정책적 지원이 필요함을 진단하였다.

Sucralose는 식품 분야에서 sucrose 대체물로 사용되며 세계적으로 승인된 무열량 고강도 인 공 감미료이다. 하지만 감미료가 뇌에 미치는 영향에 대한 조사는 미비하여 본 연구에서 scopolamine으 로 유발된 기억력 손상 동물모델에서 sucralose 단기 섭취가 인지 및 기억 보호 효과를 가지는지 확인하 였다. Sucralose 2, 5, 10 mg/kg를 경구투여하였으며 30분 후 대조군, 약물군에 scopolamine (1mg/kg) 복강투여를 진행하였고 정상군에는 식염수로 복강투여 후 행동실험을 수행하였다. 결과적으로 Y-maze, passive avoidance, Morris water maze에서 대조군과 비교해 10% 이상의 인지기능이 회복되는 결과를 도출하였다. 또한, 전염증성 사이토카인을 측정한 결과 sucralose가 IL-6와 TNF-α를 30% 이상 억제 하는 것을 보였으며 세포 내 신호 메커니즘으로 ERK-CREB의 발현량을 관찰한 결과 농도 의존적으로 증가하였다. 따라서 sucralose는 건망증 환자의 예방과 치료를 위한 기능성 식품과 관련이 있다고 시사 된다.

본 연구는 정향, 황련 추출물을 혼합하여 Malassezia furfur에 대한 항균 능력을 확인하고 최 적의 혼합물을 만들어 항산화 및 항염증 능력을 평가하기 위해 수행되었다. 정향과 황련을 70% 에탄올, 100% 메탄올, 열수로 추출하여 항균 능력을 평가하여 정향은 100% 메탄올 추출물, 황련은 열수 추출 물이 가장 항균 능력이 높은 것을 확인하였다. 또한 두 추출물을 혼합하여 비율별로 항균 능력을 평가 하였을 때 9:1 비율이 가장 우수한 활성을 보였고 혼합물의 항산화 활성이 뛰어남을 확인하였다. Raw 264.7 세포에서 생존율에 영향을 미치지 않는 1, 10, 50, 100 μg/mL에서 LPS를 이용하여 염증 반응을 유도하고 항염증 활성을 확인한 결과 10, 50, 100 μg/mL에서 No 생성 저해율과 IL-6 발현 저해율 및 COX2, iNOS 단백질 발현 저해 활성이 뛰어남을 확인하였다. 본 연구를 통해 정향 메탄올 추출물 및 황련 열수 추출물의 혼합물은 항균, 항염증 효능이 뛰어나기에 기능성 화장품의 천연 소재로써 사용이 가능할 것으로 사료된다.

본 연구는 코로나 19시기 간호대학생의 대면 비대면 학생상담 경험을 확인하기 위해 수행되었 다. 2022년 12월부터 2023년 4월까지 경기도 소재 S 여자대학교 학생 10명을 대상으로 인터뷰를 통해 데 이터를 수집하였다. 기록된 모든 자료는 귀납적 내용분석 방법으로 분석하였다. 연구결과는 ‘상담의 촉진’ 요인, ‘상담의 비촉진 요인’ 2개의 주제, 4개의 범주, 8개의 하위범주가 도출되었다. 첫 번째 주제의 범주는 ‘새로운 상담 방법의 적응’, ‘MZ 세대로서의 편리성 추구’, 두 번째 주제의 범주는 ‘상담에 대한 거부감’, ‘상호관계에 대한 갈망과 괴리’로 도출되었다. 본 연구를 통해 간호대학생들을 위해서 학생상담이 필수적이 며, 가장 적합하고 유용한 상담법이 무엇인지 이해하는 데 도움이 되었다. 또한, 본 연구는 성별, 전공에 따 른 연구 참여들 간의 대면 비대면 상담에 대한 비교 연구의 기반을 마련하는데 중요한 근거자료를 제공하 다. 더 나아가 간호대학생을 위한 학생상담 프로그램을 개발하고 그 효과를 확인하는 연구를 제언한다.

본 연구는 경로당을 이용하는 노인들을 대상으로 ICT기반 치매예방 통합프로그램을 적용하여 활력, 치매두려움 및 치매예방행위에 미치는 영향을 파악하고자 시도되었다. 프로그램 구성은 주 2회, 6주, 회기당 30분 분량으로 총 12회차이며 단일군 전후 실험설계이다. 자료분석은 기술통계, Paired t-test, Pearson's correlation coefficient를 이용하였다. ICT기반 치매예방 통합프로그램은 경로당 노인의 활력과 치매예방행위를 증가시키고, 치매두려움은 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 통해 ICT기반 치매예방 통합프로그램을 경로당 이용노인의 치매예방를 위해 실무현장에서 활용할 것을 권장한다.

This study was performed to investigate antioxidant and anti-inflammatory activities of perilla(Perilla frutescens L.) seed, flower and leaf according to extraction condition. Perilla seed extracts(PSE), perilla flower extracts(PFE), perilla leaf extracts(PLE) was extracted by stirring extraction (STE, 25°C), shaking extraction (SHE, 80°C), and sonication assisted extraction(SAE, , 25°C) with 94% ethanol, 60% ethanol and distilled water, followed by analysis of total polyphenol and flavonoid and testing radical scavenging activities. The highest total polyphenol content (5.47, 9.36, 38.58 mg gallic acid equivalent/g), total flavonoid content(5.77, 8.62, 46.44 mg catechin equivalent/g), ABTS(10.68, 19.46, 63.56 mg trolox equivalent/g) and DPPH(6.51, 7.69, 79.73 mg trolox equivalent/g) radical scavenging activity of PSE, PFE and PLE was observed in the HWE with 60% ethanol,. Among the three extraction method, SHE provided the best results for yield, polyphenol, flavonoid content of perilla seed, flower, leaf in comparison to STE or SAE. SHE with 60% ethanol of perilla seed, flower, leaf more effectively inhibited secretion of nitric oxide(NO) and pro-inflammatory cytokine in RAW 264.7 macrophage exposed to LPS compared to other extraction solvent and method. Therefore, these extracts obtained from perilla seed, flower, leaf could be used antioxidant and anti-inflammatory ingredients in the food industry.

Currently, there is no definitive regulation for the appropriate frequency of data sampling in water distribution networks, yet it plays a crucial role in the efficient operation of these systems. This study proposes a new methodology for determining the optimal frequency of data acquisition in water distribution networks. Based on the decomposition of signals using harmonic series, this methodology has been validated using actual data from water distribution networks. By analyzing 12 types of data collected from two points, it was demonstrated that utilizing the factors and cumulative periodograms of harmonic series enables similar accuracy at lower data acquisition frequencies compared to the original signals.

본 연구는 디지털 시대 박물관 교육에 접목할 만한 디지털 매체를 활 용한 교육을 소개하고 이러한 매체들을 바탕으로 디지털 시대 박물관 교 육프로그램이 활성화 될 수 있는 방안을 살펴보고자 한다. 연구방법은 문헌연구로 국내·외 디지털 매체를 활용한 교육 사례를 수집하였다. 박물 관 교육에서 아직 활용되지 않은 사례들을 선정한 후 소개하고 이를 반 영하여 디지털 시대 박물관 교육프로그램의 활성화 방안을 제시하였다. 박물관 교육에서 활용 가능한 새로운 디지털 매체는 언택트 온라인 교육 의 ‘Class’와 디지털 테크놀로지 블랜디드 오프라인 교육의 ‘홀로그램 교 육’, ‘레고 코딩’, 가상세계 교육에서는 메타버스 플랫폼인 ‘ENGAGE’, ‘MOIM’, ‘MOZILLA HUB’를 살펴보았다. 향후 박물관 교육이 디지털 시 대 활성화가 되기 위해서는 디지털 리터러시 교육 강화, 생애주기별 디 지로그 교육 확대, 교육유형에 따른 메타버스 교육 적용을 제시하였다. 향후 박물관 교육 현장의 관계자, 참여자의 목소리를 담아 현장 연구와 융합적으로 살펴 더욱 진일보한 연구 결과를 도출할 필요가 있다.

Determining the size or area of a plant's leaves is an important factor in predicting plant growth and improving the productivity of indoor farms. In this study, we developed a convolutional neural network (CNN)-based model to accurately predict the length and width of lettuce leaves using photographs of the leaves. A callback function was applied to overcome data limitations and overfitting problems, and K-fold cross-validation was used to improve the generalization ability of the model. In addition, ImageDataGenerator function was used to increase the diversity of training data through data augmentation. To compare model performance, we evaluated pre-trained models such as VGG16, Resnet152, and NASNetMobile. As a result, NASNetMobile showed the highest performance, especially in width prediction, with an R_squared value of 0.9436, and RMSE of 0.5659. In length prediction, the R_squared value was 0.9537, and RMSE of 0.8713. The optimized model adopted the NASNetMobile architecture, the RMSprop optimization tool, the MSE loss functions, and the ELU activation functions. The training time of the model averaged 73 minutes per Epoch, and it took the model an average of 0.29 seconds to process a single lettuce leaf photo. In this study, we developed a CNN-based model to predict the leaf length and leaf width of plants in indoor farms, which is expected to enable rapid and accurate assessment of plant growth status by simply taking images. It is also expected to contribute to increasing the productivity and resource efficiency of farms by taking appropriate agricultural measures such as adjusting nutrient solution in real time.

The objective of this study was to investigate the distribution of functional compounds in perilla leaves of various genetic resources and their antioxidant activities. A comprehensive analysis of functional compounds was conducted for 90 genetic resources, focusing on total polyphenol content (TPC), total flavonoid content (TFC), individual phenolic content (IPC), and lutein. Their antioxidant activities were then analyzed based on their radical scavenging capacity using ABTS (2,2’-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) and DPPH (2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl). The TPC content exhibited a range of 13.19 to 35.85 mg gallic acid equivalent/g, whereas the TFC content varied from 11.74 to 46.51 mg catechin equivalent/g. Total IPC was detected in a range of 6,310.98 to 40,491.82 μg/g. Lutein was detected at levels between 70.97 and 597.97 μg/g. ABTS and DPPH radical scavenging activities of perilla leaves ranged from 30.39 to 58.58 mg trolox equivalent (TE)/g and from 7.74 to 46.56 mg TE/g, respectively. Furthermore, correlation analysis demonstrated that rosmarinic acid, a phenolic acid, exhibited a significantly positive correlation with antioxidant activity. These findings suggest that various genetic resource of perilla leaves could effectively mediate antioxidant capacity. Results of this study provide valuable information for use of perilla leaves in Korea as functional food materials.

본 연구에서는 강한 내열성을 가지는 비병원성 Bacillus atrophaeus, Bacillus subtilis, Geobacillus stearothermophilus 포자의 열 저항성을 분석하여 레토르트 식품 제조 시 직 접적인 멸균 여부 판정에 사용 가능성을 평가하고자 하였 다. B. subtilis 포자의 D121-value는 2.9±0.1분이었으며, Zvalue는 43.0±1.4oC로 나타났다. G. stearothermophilus 포 자의 D121-value는 4.3±0.1분이었으며, Z-value는 25.0±1.6oC 로 나타났다. B. atrophaeus 포자의 D121-value는 3.7±0.1분 이었으며, Z-value는 35.8±1.4oC로 나타났다. B. subtilis, G stearothermophilus와 B. atrophaeus 포자의 D121-value는 모 두 레토르트 식품 멸균 확인에 사용되는 C. botulinum 포 자의 D121-value 보다 높은 값을 나타내었다. 이러한 결과 를 종합하여 볼 때 레토르트 식품 멸균 시 병원성 포자형 성균인 C. botulinum 대신 B. subtilis, G. stearothermophilus, B. atrophaeus 포자를 사용할 수 있을 것으로 판단된다. 또 한 기존 세균발육 실험에 소요되는 13일보다 단시간인 2- 3일에 멸균 여부를 확인할 수 있을 것으로 판단된다.

기후변화 영향으로 이상고수온, 태풍, 홍수, 가뭄 등 재난 및 안전 관리기술은 지속적으로 고도화를 요구받고 있으며, 특히 해 수면 온도는 한반도 주변에서 발생되는 여름철 적조 발생과 동해안 냉수대 출현, 소멸 등에 영향을 신속하게 분석할 수 있는 중요한 인자 이다. 따라서, 본 연구에서는 해수면 온도 자료를 해양 이상현상 및 연구에 적극 활용되기 위해 통계적 방법과 딥러닝 알고리즘을 적용하 여 예측성능을 평가하였다. 예측에 사용된 해수면 수온자료는 흑산도 조위관측소의 2018년부터 2022년까지 자료이며, 기존 통계적 ARIMA 방법과 Long Short-Term Memory(LSTM), Gated Recurrent Unit(GRU)을 사용하였고, LSTM의 성능을 더욱 향상할 수 있는 Sequence-to-Sequence(s2s) 구조에 Attention 기법을 추가한 Attention Long Short-Term Memory (LSTM)기법을 사용하여 예측 성능 평가를 진행하 였다. 평가 결과 Attention LSTM 모델이 타 모델과 비교하여 더 좋은 성능을 보였으며, Hyper parameter 튜닝을 통해 해수면 수온 성능을 개 선할 수 있었다.