활성슬러지 생물반응기 내 핵심 미생물군은 하수처리장에서 미생물 군집이 수행하는 생태학적 역할을 이해하는 데 중요한 기반이 된다. 본 연구에서는 이러한 핵심 미생물군의 생태학적 중요성을 규명하기 위해, 한국과 중국에 위치한 6개의 실규모 하수처리장에서 채취한 총 39개의 시료를 대상으로 고효율 염기서열 분석 기반의 미생물 군집 분석을 수행하였다. 분석 결과, 각각의 하수처리장에서 관찰된 미생물 군집 변동성은 하수처리장 간의 변동성보다 낮은 패치 동역학이 관찰되었다. 이 결과는 핵심 미생물군이 공간적 스케일보다는 시간적 스케일에서 정의될 수 있음을 보여준다. 또한, 미생물의 기능적 동역학을 비교한 결과, 하수처리장 전반에 걸쳐 통계적으로 유사한 기능적 대사경로가 관찰되었으며, 이는 활성슬러지 생물반응기 내 미생물 군집이 분류학적으로 상이하더라도 유사한 기능을 수행하고 있음을 시사한다. 종합적으로, 본 연구는 하수처리장 미생물 군집의 기능적 중복성에 대한 통찰력을 제공한다.

This study implements a high-precision camshaft profile grinding system by retrofitting the C-axis and X-axis structures of an existing cylindrical grinding machine and integrating CNC variable monitoring and control functions based on the manufacturer-provided Programming Package. The original inverter-driven C-axis was replaced with a servo motor to enable precise angular positioning, while a linear scale was additionally applied to the X-axis to establish a closed-loop system capable of high-precision infeed control. Changes in the grinding wheel diameter due to dressing are compensated by real-time monitoring of internal CNC variables, enabling regeneration of the profile grinding program to prevent degradation of form accuracy. Perfomance evaluation showed that the camshaft profile accuracy was maintained within ±4 μm, and the consistency of the profile was sustained within ±2.5 μm over repeated grinding cycles. This study presents a practical technological foundation for converting cylindrical grinding machines into profile grinders capable of precision machining of non-circular components such as camshafts.

Vertical takeoff and landing (VTOL) drones are increasingly recognized as an important solution for last-mile delivery in the food and beverage sector, owing to their rapid deployment capabilities and high operational flexibility. In particular, growing interest in drone delivery services has been observed among fast food and coffee franchises, where rapid delivery is essential due to the time-sensitive nature of food and beverage items intended for immediate consumption. Despite this trend, there remains a lack of research on the structural modeling of flight routes for VTOL drones operating under automatic flight conditions, and on the implementation of first-come-first-served (FCFS) delivery services utilizing predefined flight routes. Accordingly, this study comprehensively describes the operations for food and beverage delivery services using VTOL drones. In particular, it addressed the use of multiple drones to conduct FCFS-type multi-point delivery services along fixed routes suitable for automatic flight.

Anomaly detection technique for the Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) is one of the important techniques for ensuring airframe stability. There have been many researches on anomaly detection techniques using deep learning. However, most of research on the anomaly detection techniques are not consider the limited computational processing power and available energy of UAVs. Deep learning model convert to the model compression has significant advantages in terms of computational and energy efficiency for machine learning and deep learning. Therefore, this paper suggests a real-time anomaly detection model for the UAVs, achieved through model compression. The suggested anomaly detection model has three main layers which are a convolutional neural network (CNN) layer, a long short-term memory model (LSTM) layer, and an autoencoder (AE) layer. The suggested anomaly detection model undergoes model compression to increase computational efficiency. The model compression has same level of accuracy to that of the original model while reducing computational processing time of the UAVs. The proposed model can increase the stability of UAVs from a software perspective and is expected to contribute to improving UAVs efficiency through increased available computational capacity from a hardware perspective.

일 의미감은 조직구성원의 주요 심리적 및 행동적 결과와 밀접하게 연결되는 핵심 변수로 주목받고 있다. 특히 일 의미감은 단순히 주관적인 평가를 넘어서, 개인의 가치, 관계, 목적의식 등 다양한 심리적 요소와 연계되는 다차원적 구성개념으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 일 의미감을 일반요인과 세부요인으로 구성된 bifactor 구조로 모형화하고, 각각이 대표적인 조직관련 변인들인 조직몰입, 이직의도, 번아 웃과 어떠한 관계를 가지는지를 분석하였다. 연구를 위해 국내 다양한 산업 분야에 종사하는 풀타임 근로 자 407명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며 구조방정식모형(SEM)을 활용하여 분석을 실시하였다. 분 석 결과, bifactor 구조는 적절한 모형 적합도를 나타냈고, 일 의미감의 일반요인은 정서적 조직몰입 증가, 이직의도 감소, 번아웃 완화 등 모든 조직결과변인에 대해 안정적인 예측력을 보였다. 반면, 세부요인들은 각 결과변인에 대해 상이한 방향성과 유의미한 추가 설명력을 보여주었으며, 일부 요인은 오히려 부정적 인 효과를 나타내는 등 복합적인 양상이 확인되었다. 이러한 결과는 일 의미감이 단일한 정서적 경험이 아닌 다양한 심리적 자원들이 조합되어 형성되는 복합적 구조임을 시사하며, 각 하위요인이 구성원 태도 와 행동에 미치는 영향은 상황과 맥락에 따라 달라질 수 있음을 보여준다. 본 연구는 일 의미감에 대한 이론적 이해를 확장함과 동시에, 조직 내에서 보다 정교하고 실질적인 의미감 기반의 인사전략 수립을 위한 실증적 기초자료를 제공한다는 점에서 학문적 및 실천적 의의를 가진다.

최근 증가한 상어의 출현빈도 증가는 상어 혼획의 증가와 더불어 상어에 의한 생태계 변화의 정밀 해석의 필요성으로 이어지고 있다. 안정동위원소는 생태학적 현상을 해석하 고 이해하는 데 사용되며, 상어의 이동에 대한 원인과 생태계 내 상어의 위치 및 생태를 이해하는데 도움이 될 수 있다. 본 총론에서는 한국의 상어 연구에서 영양 단계와 먹이 구성을 추정하고 이동 및 서식지 이용 패턴을 추론하기 위한 안정동위원소 기법의 활용을 제안하고자 한다. 연구자들이 이 접근법의 강점과 한계를 이해하는 데 도움을 주기 위해, 탄소 및 질소 안정동위원소의 영양 단계 판별 특성, 그리고 영양 단계 및 먹이 구성 추정을 위한 방법론적 고려 사항에 대한 간략한 개요를 제공하고자 하며 연골어류 특유의 특성에 대한 동위원소 기법의 주의 사항 및 화합물 안정동위원소비를 이용한 최신 연구도 소개한다. 안정동위원소 기법은 위내용물, 유전자, 생지화학적 마커와 공동 활용을 통해 상어 생태학에 대한 기본적인 의문을 해결하는 데 강력한 도구로 활용될 수 있을 것이다.