병원성대장균은 설사 및 장염의 원인균 중 하나이며, 가 장 흔한 기회감염의 병원체로서 내성에 대한 지표로도 사 용되고 있는 병원체이다. 2022년부터 2024년까지 경상남 도 내 식중독 환자로부터 분리된 병원성대장균의 병원성 유형, 독성 유전자, 항생제 내성 및 내성 유전자 등 발생 경향과 분자유전학적 특성을 조사하였다. 병원성 대장균 은 월별로 6월부터 8월까지, 연령대별로 20-29세 환자에게서 가장 많이 분리된 것으로 나타났다. 분리된 총 283 건의 병원성대장균은 장병원성대장균(EPEC)(118건 [43.7%]), 장독소형대장균(ETEC)(80건 [28.3%]), 장출혈성대장균 (EAEC)(73건 [25.8%]), 장출혈성대장균(EHEC)(11건 [3.9%]) 으로 분류됐다. 암피실린(57.6%)과 세파졸린(39.3%)에 대 한 내성이 가장 높았으며, 내성균주의 다제내성률은 4제 항생제에 대한 내성균주(42.6%)가 가장 많은 것으로 확인 되었다. 내성 유전자의 분포는 blaCTX-M(48.9%), blaTEM (24.9%) 순으로 확인되었고, blaOXA는 검출되지 않았다. 이러한 연구 결과는 병원성 대장균으로 인한 식중독 발생 을 예측하고, 내성균 확산을 예방하기 위한 공중 보건 관 리의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

This study investigated seasonal variations in phytoplankton community composition and physicochemical water quality across 90 lakes in South Korea surveyed 2022 to 2024, and examined their relationships with environmental factors. Over the course of four seasons, a total of 952 phytoplankton taxa were identified, with Bacillariophyta (diatoms) and Chlorophyta (green algae) accounting for 64.2% of the total species richness. Diatom species such as Aulacoseira granulata, Fragilaria crotonensis, and Cyclotella meneghiniana were frequently observed regardless of season. In terms of cell density, Cyanophyta were dominant, comprising 85.1% on average, with particularly high summer densities driven by blooms of Microcystis aeruginosa and Aphanizomenon sp. In contrast, diatoms accounted for the highest relative abundance in winter (54.1%). Canonical correspondence analysis (CCA) revealed that Cyanophyta and Chlorophyta were positively correlated with water temperature, TP, COD, and Chl-a, whereas Bacillariophyta and Cryptophyta showed negative correlations with these variables. These results indicate that phytoplankton communities in Korean lakes are highly responsive to variations in temperature and nutrient concentrations, and that summer rainfall-driven nutrient inflow plays a critical role in triggering cyanobacterial blooms. This study provides a scientific basis for understanding seasonal ecosystem dynamics in Korean lakes and offers foundational data for eutrophication management and the development of biological water quality assessment indices.

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.

Seismically deficient reinforced concrete(RC) structures experience reduced structural capacity and lateral resistance due to the increased axial loads resulting from green retrofitting and vertical extensions. To ensure structural safety, traditional performance assessment methods are commonly employed. However, the complexity of these evaluations can act as a barrier to the application of green retrofitting and vertical extensions. This study proposes a methodology for rapidly calculating the allowable axial force range of RC buildings by leveraging simplified structural details and seismic wave information. The methodology includes three machine-learning-based models: (1) predicting column failure modes, (2) assessing seismic performance under current conditions, and (3) evaluating seismic performance under amplified mass conditions. A machine learning model was specifically developed to predict the seismic performance of an RC moment frame building using structural details, gravity loads, failure modes, and seismic wave data as input variables, with dynamic response-based seismic performance evaluations as output data. Classifiers developed using various machine learning methodologies were compared, and two optimal ensemble models were selected to effectively predict seismic performance for both current and increased mass scenarios.

Existing reinforced concrete buildings with seismically deficient columns experience reduced structural capacity and lateral resistance due to increased axial loads from green remodeling or vertical extensions aimed at reducing CO2 emissions. Traditional performance assessment methods face limitations due to their complexity. This study aims to develop a machine learning-based model for rapidly assessing seismic performance in reinforced concrete buildings using simplified structural details and seismic data. For this purpose, simple structural details, gravity loads, failure modes, and construction years were utilized as input variables for a specific reinforced concrete moment frame building. These inputs were applied to a computational model, and through nonlinear time history analysis under seismic load data with a 2% probability of exceedance in 50 years, the seismic performance evaluation results based on dynamic responses were used as output data. Using the input-output dataset constructed through this process, performance measurements for classifiers developed using various machine learning methodologies were compared, and the best-fit model (Ensemble) was proposed to predict seismic performance.

본 연구는 육묘기간과 PFAL 내 CO2 농도에 따른 참당귀의 지상부 및 지하부 생육, 광합성 색소 변화, 육묘기간을 평가하 는 것을 목적으로 하였다. 참당귀 종자는 72구 트레이에 파종 하였고 파종 후 40, 50, 및 60일차에 참당귀 묘의 형태학적 특 징과 엽록소 함량을 조사하였다. PFAL 내 온도는 22/19℃ (주간/야간)으로 유지되었고 광주기는 12시간이었다. CO2 농 도는 ambient (475 ± 40μmol∙mol-1), ‘high concentration’ (‘HC’, 758 ± 29μmol∙mol-1), 그리고 ‘very high concentration’ (‘VHC’, 1,197 ± 37μmol∙mol-1) 세 가지 수준으로 설정되었 다. CO2 공급은 자엽이 완전히 전개되고 본엽이 관측되는 파 종 후 20일차에 시작되었다. 파종 후 50일차부터 관부직경, 엽 면적, 뿌리발달, 그리고 건물중이 ambient에 비해 HC와 VHC 에서 높았으며 이는 생육속도가 빨랐음을 의미한다. 하지만 HC와 VHC 간에 건물중은 통계적으로 유의한 차이가 없었 다. 형태학적 관점에서 VHC는 파종 후 60일차에 엽병장이 길 고 엽면적이 넓어져 수평적 캐노피 확장이 이루어졌으며, 생 리적으로는 총 엽록소 함량이 감소하였다. 또한 ambient에 비 해 엽면적 지수가 높고 잎의 두께를 나타내는 지표인 비엽중 이 감소하였다. 이는 생장속도가 빨라져 협소한 플러그 트레 이 환경 내에서 개체 간 경쟁이 이루어진 결과로 판단된다. 따 라서 참당귀의 육묘기간을 단축시키기 위한 적정 CO2 농도는 약 800μmol∙mol-1로 판단되며, 적정 육묘기간은 50일로 사료 된다.

The electric discharge experiment, known as the Miller-Urey experiment, is one of the experiments to understand the origin of life on Earth. The experiment involved simulating the Earth’s early atmosphere by introducing methane(CH4), ammonia(NH3), and nitrogen(N2) gases, and applying energy through electric discharge. Resulting solution was found to contain amino acids such as glycine(C2H5NO2), alanine( C3H7NO2), histidine(C6H9N3O2), proline(C5H9NO2), and valine(C5H11NO2). These amino acids were compared with the results of the recent experiment (Parker et al. 2014). Interestingly, the electric discharge produced C2 swan band and CN emission and it was newly found in gas phase. These two emission bands are commonly observed in comets.

This study evaluated the management priority of small catchments in the Nam River basin, comprehensively considering the impact of non-point pollution sources for water quality improvement. Water quality data from the Water Environment Measurement Network and additional field survey data were collected to understand the water quality status at the small catchment level. The management priority was calculated by integrating data on pollution sources, land cover, and runoff using a weighted method. As a result, the E08-2 small catchment, located downstream of the Nam River, showed the highest priority, followed by A18, B09, E04, and A19. The main factor influencing the water quality improvement priority was the pollution source characteristics within the small catchment, especially the influence factor and land use condition. This study contributes to the efficient water quality management of the Nam River basin by identifying the priority by small catchment through analysis that simultaneously considers point and non-point pollution sources.

Purpose: This study aimed to understand the meaning and essence of college life experiences of mature-aged male nursing students. Methods: Data were collected between November 2024 and December 2024 through in-depth, face-to-face interviews with ten older male nursing students. Data were analyzed using Colaizzi’s seven-step phenomenological analysis method. Results: The results comprised four theme clusters and 17 themes. Participants experienced “A tough start,” “Multidimensional obstacles,” “Source of strength,” and “Turning point in life.” Participants entered nursing school after overcoming challenging entrance exams in pursuit of stable employment during periods of economic instability and job scarcity. Additionally, they encountered dual barriers, both in terms of age and gender over the study period. They struggled because of their financial instability, academic stress, conflicts in social relationships, and insufficient university support services. However, despite these hardships, they persisted in their academic journey, encouraged by the joy of learning, with informal social support from family and friends and determined to complete their college courses. Ultimately, they perceived college life as a transformative phase through positive change, growth, and professional development in their journey toward becoming nurses. Conclusion: It is necessary to identify the individual needs of older male nursing students and provide university support services from a gender-equity perspective.

본 연구는 집단미술치료가 발달장애자녀를 둔 어머니의 자기효능감과 양육스트레스에 미치는 효과를 알아보고자 하였다. 연구대상은 G시의 장 애인가족지원센터를 이용하는 발달장애자녀를 둔 어머니 14명을 실험집 단과 통제집단 각각 7명씩 무선배치 하였다. 집단미술치료는 주 1∼2회, 회당 90분씩 총 12회기를 진행하였다. 연구도구로는 자기효능감과 양육 스트레스검사, K-HTP와 PITR그림검사를 사용하였다. 자료 분석은 대응 표본 t검정으로 분석하였다. 연구결과, 집단미술치료가 실험집단의 자기 효능감과 양육스트레스에 통계적으로 유의미한 효과를 보였다. 질적 분 석에서 집단원들은 자기효능감과 양육스트레스에 긍정적인 변화를 보였 다. 본 연구는 집단미술치료가 발달장애자녀를 둔 어머니의 심리사회적 문제를 분석하여 해결 방안을 제시하였다는데 의의가 있다.

아시아ž태평양 지역의 석유 제품 수요가 증가함에 따라, 해상에서 화학물질을 운반하는 탱커선의 운항이 늘어나면서 누출 사고 에 대한 우려도 증가하고 있다. 특히, 탱커선에 적재되는 화학물질 중 하나인 LPG는 비수용성이고, 폭발 하한계가 낮아 쉽게 폭발할 수 있기 때문에 해상에서 LPG 가스가 누출될 경우, 선박에서의 1차 사고뿐 아니라 인근 연안 지역으로 확산되어 2차 사고로 이어질 가능성 이 높다. 이에 본 연구에서는 한국해양대학교가 위치한 연안 지역 인근 해상을 운항 중인 화학물질 운반선에서 LPG 가스가 누출되는 상 황을 가정하고, CFD 시뮬레이션을 통해 학교까지 누출된 가스의 확산 범위를 예측하고자 한다. 연구 결과, 선박 위치에 따라 북쪽, 동쪽, 남동쪽 해상을 운항 중인 화학물질 운반선에서 누출된 가스는 각각 8초, 15초, 12초 만에 연안 지역에 도달하여, 전체 면적의 1/4, 1/6, 1/5 만큼 확산되었다. 또한, 선박에 적재된 가스가 모두 누출된 이후에도 연안지역 내 가스 농도는 각각 15초, 33초, 36초 동안 인화성 범위를 유지하였다. 가스 확산에 영향을 미치는 조건을 분석한 결과, 누출구 크기가 풍속보다 더 큰 영향을 미치는 것으로 확인하였다. 본 사례 연구의 해석기법을 활용해, 연안 항로를 운항 중인 선박에서 누출된 유해 가스가 인근 연안 지역에 확산되는 범위를 예측하고, 이를 기반 으로 기존 대응 지침을 보완하는 기초자료로서 활용되기를 기대한다.