The integration of high-capacity active materials onto flexible substrates is essential for advancing flexible sodium-ion batteries (SIBs). Herein, we report a novel strategy for fabricating high-performance, flexible SIB anodes via the immobilization of molybdenum disulfide ( MoS2) nanoparticles on carbon cloth (CC) modified with metal–organic framework-derived carbon nanotubes (MOF-derived CNTs). In this method, Co-containing zeolitic imidazolate frameworks (ZIFs) were assembled on polyaniline-coated CC, followed by CNT growth via chemical vapor deposition (CVD) and hydrothermal deposition of MoS2. The resulting MoS2@ CNT@CC electrodes achieved significantly higher MoS2 loading (15–20 wt%) compared to direct deposition on CC (< 5 wt%). Electrochemical evaluation revealed an initial discharge capacity of 231 mAh g− 1 with a Coulombic efficiency of 94.3%, outperforming MoS2@ CC (150 mAh g− 1, 77.8%) and bare CC (113 mAh g− 1, 74.3%). After 100 cycles at 50 mA g− 1, MoS2@ CNT@CC maintained a stable capacity of 133 mAh g− 1 and an average Coulombic efficiency of 99.9%. Cyclic voltammetry confirmed enhanced redox activity, while mechanical tests showed no significant degradation after 10,000 bending cycles (10 mm radius). These findings highlight the effectiveness of MOF-derived CNTs in enhancing MoS2 loading, conductivity, and mechanical resilience, offering a promising route toward robust and efficient flexible SIB anodes.

본 연구는 향기가 강한 장미를 선발하고 이화학적 향기 특성 을 평가하기 위해 수행되었다. 향기가 있는 장미 라인의 꽃 향기 는 향분석기와 MOS타입 전자코를 이용하여 향 강도와 패턴을 조사하였다. 향기 분석 결과, 장미 라인들 중 ‘RosaScentNIHHS1’ 이 가장 높은 향 강도를 나타냈으며, 전자코 데이터의 주성분분 석(PCA)과 판별함수분석(DFA) 결과, 다른 계통과 뚜렷이 구분 되는 향기 패턴을 보였다. 또한 ‘RosaScentNIHHS1’과 모부본 품종인 ‘위스퍼’ 꽃잎의 휘발성 화합물을 헤드스페이스-고체상미 세추출법(HS-SPME)과 가스크로마토그래피-질량분석기(GC-MS) 를 이용하여 분석하였다. ‘RosaScentNIHHS1’의 주요 휘발성 화합물은 3,5-dimethoxytoluene, citronellol, geraniol이었 으며, 모부본 품종 ‘위스퍼’의 주요 화합물은 3,5-dimethoxytoluene 및 cis-3-hexenyl acetate, 4-vinyl anisole이었다. 두 계통 은 화합물 조성과 각 성분의 상대 성분비에서 상당한 차이를 나타냈다. 본 연구 결과는 향기 특성을 기반으로 한 천연 화훼 자원 개발을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

장미 ‘Sahara’는 국립원예특작과학원에서 2022년에 육성한 분홍톤 아이보리 스프레이 장미 품종으로 2013년 빨간색 스프레 이 품종 ‘Fangfare’에 아이보리색 스프레이 품종 ‘Vivien’을 부본으로 인공 교배 하였다. 총 73개의 교배 실생을 얻었으며 2015년부터 1, 2, 3차 특성검정을 통해,화색과 화형이 안정적이 며 생산성 및 절화 특성이 우수한 ‘원교 D1-360’을 최종 선발하 여 2022년 ‘Sahara’로 명명하고 국립종자원에 품종보호 출원· 등록하였다(등록번호 제9771호). 장미 ‘Sahara’ 품종은 분홍톤 크림색(155D)의 꽃잎수는 71.5매인 겹꽃으로 화폭과 화고는 각각 4.9, 3.1cm이며 소화수가 7.4개/줄기인 스프레이 장미이 다. 장미 ‘Sahara’ 품종의 절화장은 평균 73.8cm로 대조 품종 ‘Pink shin’56.9cm 대비 길며, 절화 수명은 약 17.8일로 ‘Pink shin’ 15.6일 보다 2일 정도 길다. ‘Sahara’는 절화 생산량은 연간 168본/m2로 ‘Pink Shine’ 140본 대비 생산량이 많다. 전자코를 이용한 PCA분석결과 주성분1과 2는 각각 99.3%와 0.6%로 전체 변이량의 99.9%를 반영하고 있다. Rader plot 분석결과 P10/2,P40/1 및 T30/1 센서 반응이 높았으며 총 6개 센서에서 모두 ‘Sahara’는 대조품종 ‘Pink Shine’에 비해 반응이 낮았다. 절화용 스프레이 장미 ‘Sahara’ 품종은 파스텔톤 의 중형 소화로, 균일한 절화 품질 및 우수한 수량으로 재배농가 의 선호도가 높아 국내에서 많이 재배될 것으로 기대된다.

This study develops a model to determine the input rate of the chemical for coagulation and flocculation process (i.e. coagulant) at industrial water treatment plant, based on real-world data. To detect outliers among the collected data, a two-phase algorithm with standardization transformation and Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) is applied. In addition, both of the missing data and outliers are revised with linear interpolation. To determine the coagulant rate, various kinds of machine learning models are tested as well as linear regression. Among them, the random forest model with min-max scaled data provides the best performance, whose MSE, MAPE, R2 and CVRMSE are 1.136, 0.111, 0.912, and 18.704, respectively. This study demonstrates the practical applicability of machine learning based chemical input decision model, which can lead to a smart management and response systems for clean and safe water treatment plant.

The Spectro-Photometer for the History of the Universe, Epoch of Reionization and Ices Explorer (SPHEREx) will provide all-sky spectral survey data covering optical to mid-infrared wavelengths with a spatial resolution of 6.′′2, which can be widely used to study galaxy formation and evolution. We investigate the galaxy-galaxy blending in SPHEREx datasets using the mock galaxy catalogs generated from cosmological simulations and observational data. Only ∼0.7% of the galaxies will be blended with other galaxies in all-sky survey data with a limiting magnitude of 19 AB mag. However, the fraction of blended galaxies dramatically increases to ∼7–9% in the deep survey area around the ecliptic poles, where the depth reaches ∼22 AB mag. We examine the impact of the blending in the number count and luminosity function analyses using the SPHEREx data. We find that the number count can be overestimated by up to 10–20% in the deep regions due to the flux boosting, suggesting that the impact of galaxy-galaxy blending on the number count is moderate. However, galaxy-galaxy blending can marginally change the luminosity function by up to 50% over a wide range of redshifts. As we only employ the magnitude limit at Ks-band for the source detection, the blending fractions determined in this study should be regarded as lower limits.