This study introduces a novel approach for identifying potential failure risks in missile manufacturing by leveraging Quality Inspection Management (QIM) data to address the challenges presented by a dataset comprising 666 variables and data imbalances. The utilization of the SMOTE for data augmentation and Lasso Regression for dimensionality reduction, followed by the application of a Random Forest model, results in a 99.40% accuracy rate in classifying missiles with a high likelihood of failure. Such measures enable the preemptive identification of missiles at a heightened risk of failure, thereby mitigating the risk of field failures and enhancing missile life. The integration of Lasso Regression and Random Forest is employed to pinpoint critical variables and test items that significantly impact failure, with a particular emphasis on variables related to performance and connection resistance. Moreover, the research highlights the potential for broadening the scope of data-driven decision-making within quality control systems, including the refinement of maintenance strategies and the adjustment of control limits for essential test items.

Fas-associated death domain protein (FADD) functions as an apoptotic adapter in mammals, recruiting caspases for death-inducing signaling complexes, while in lower animals, it interacts with IMD and DREDD to initiate antimicrobial responses. In this study, we examined the T. molitor FADD sequence (TmFADD) using molecular informatics methods to understand its involvement in the host's immune response against microorganisms. Knocking down TmFADD transcripts resulted in increased susceptibility of T. molitor larvae to E. coli, underscoring the significance of FADD in insect defense mechanisms and providing valuable insights into insect immunity.

Tenebrio molitor(T. molitor) is gaining attention as a sustainable food source with high nutrient content. Understanding their immune system, paricularly the role of Tak1 in the Imd pathway, is essential for mass breeding. This study investigates TmTak1 function in T. molitor. we investigated the immune function of TmTak1, followed by systemic infection using E. coli, S. aureus, and C. albicans. As a result, Silencing TmTak1 significantly affects expression levels of AMPs in the whole body, Fat bodies, and Integuments. These results showed lower expression levels of AMP compared to the control group during E.coli injection.

장내 미생물 군집은 소화 과정, 면역 시스템, 질병 발생 등 숙주의 다양한 면에 광범위한 영향을 주는 것으로 알려져 있으며, 주요 장내 미생물 종은 숙주의 생리 기능에 핵심적인 역할을 수행한다고 발표된 바 있다. 곤충의 장내 미생물 군집에 관한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있으며, 이들 연구는 주로 장내 미생물 군집과 기생충, 병원체 간의 상호작용, 종간의 신호 전달 네트워크, 먹이의 소화 과정 등을 중심으로 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 대부분 Illumina MiSeq을 활용하여 16S rRNA 유전자의 V1부터 V9 영역 중 선택된 특정 부분을 대상으로 짧은 서열 정보를 대상으로 진행되었다. 그러나, 최근에는 PacBio HiFi 기술이 상용화되면서 16S rRNA의 전장 분석이 가능할 수 있게 되었다. 이번 연구는 장수말벌(Vespa mandarinia)의 해부를 통해 gut과 carcass 부분을 분리한 뒤, 각 샘플을 Illumina MiSeq과 PacBio HiFi 기술을 활용하여 미생물 군집 간의 차이점을 확인하기 위하여 수행되었다.

Haemaphysalis longicornis는 사람과 동물에게 여러 심각한 병원체를 전달하는 주요 매개체로, 한반도에 널리 분포하고 있다. H. longicornis는 Rickettsia spp., Borrelia spp., Francisella spp., Coxiella spp., 그리고 중증열성혈소판 감소증후군 바이러스 (SFTS virus) 등을 매개하는 것으로 알려져 있다. 국내에 서식하는 H. longicornis의 미생물 군집과 관련된 연구는 많이 진행되지 않은 것으로 확인되었다. 이 연구는 한반도 내 다양한 지역에서 채집된 H. longicornis의 미생물군집 다양성을 지역별, 성장 단계 및 성별에 따라 분석하였다. 2019년 6월부터 7월까지 질병관리청 권역별기후변화매개체감시거점센터 16개 지역에서 채집한 H. longicornis의 16S rRNA 유전자 V3-V4 영역을 PCR로 증폭 후 Illumina MiSeq 플랫폼으로 시퀀싱하였다. Qiime2를 활용한 미생물 다양성 분석을 통해 총 46개의 샘플에서 1,754,418개의 non-chimeric reads를 얻었으며, 평균 126개 의 operating taxonmic unit (OTU) 을 식별하여 총 1,398개의 OTU를 확인하였다. 대부분의 지역에서 Coxiella spp.가 우점종으로 나타났으며, 특히 Coxiella endosymbiont는 가장 높은 우점도를 보이며, Coxiella burnetii와 계통 발생 학적으로 유사한 것으로 확인되었다. 이 연구를 통해 분석된 결과는 각 지역의 H. longicornis 미생물군집 데이터 베이스 구축에 활용되었으며, 이를 통해 지역별 미생물군집의 특이성을 식별할 수 있게 하였다. 이는 한반도의 H. longicornis에 의한 질병 전파 연구와 이를 통한 공중보건 개선에 기여할 것으로 기대된다.

Chitin and chitosan, abundant biopolymers from shellfish, crustaceans, and fungal hyphae, have diverse applications in food, biomedical, and industrial sectors. Also, insects offer a one of the chitin and chitosan source, yet research into the biological processes of chitin and chitosan within insects remains inadequate. To investigates the safety and benefits of insect-derived chitin and chitosan, we orally administered crab-derived and insect-derived chitin and chitosan to mice and compared RNA expression. NGS derived sequences were obtained and DEG and GO analyses were performed. This study displays a chance to progress the application of edible insects.

최근 기후변화 등으로 인한 꿀벌의 폐사가 증가하고 있으나 관련 데이터가 부족하여 이에 대한 연구가 어려움 을 겪고 있어 학습용 인공지능 데이터를 구축하여 양봉 산업 발전에 기여하고자 한다. 학습용 데이터로 생애주기 별 5단계(알, 애벌레, 번데기, 숫벌, 여왕벌), 종봉별 4가지(이탈리안, 카니올란, 한봉, 호박벌), 발생질병 1종(백묵 병) 총 10가지 클래스를 데이터 수집장소 6곳(장성, 포천, 칠곡, 완주, 의령, 장흥)에서 학습용 데이터를 274,206장 구축하였다. 수집된 데이터는 원시데이터, 원천데이터 가공, 라벨링 데이터 결합, 가공데이터 검수 등을 통해 만들어졌으며 관측지에서 온습도, CO, CH4, NH3 등 환경데이터를 200,000건 확보하여 데이터 라벨링을 수행하 였다. 데이터는 AI Hub(www.aihub.or.kr)에서 다운받을 수 있다. 확보된 데이터는 꿀벌의 생애 단계별, 종별, 건강 상태별 이미지 데이터로 구성되어 있어 양봉 관리 자동화, 꿀벌 질병 예측, 양봉 기술 개발 및 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

식용곤충은 미래식량 자원으로써 우수한 가치를 지니고 있어 해외에서는 사육자동화, IoT 및 AI 기술적용, 수직재배시스템 구축 등 많은 연구가 진행되고 있지만 국내에서는 대규모 사육농가나 곤충스마트팜 기술개발 이 부족하여 이를 위한 AI/빅데이터 인프라 구축이 시급한 실정이다. 학습용 인공지능 데이터는 식용곤충으로 활용되고 있는 장수풍뎅이, 흰점박이꽃무지, 갈색거저리, 백강잠, 메뚜기, 풀무치의 생애 주기별 총 6종의 RGB 사진데이터와 분광이미지 데이터 408,000장을 구축하였으며 온도, 습도, CO,, 암모니아, 조도, 수분 등 환경 데이 터 200,000세트를 수집하였다. 수집된 데이터는 원시데이터 수집, 원천데이터 가공, 라벨링 데이터 결합, 가공데 이터 검수 등을 통해 만들어졌으며 관련 데이터는 AI Hub(www.aihub.or.kr)에서 다운받을 수 있다. 확보된 식용곤 충 6종의 데이터는 곤충 종별 성장단계, 환경 변수에 따른 최적의 사육환경 조성, 생산시기 예측, 스마트대량사육 시스템 개발, 제품 가공시 추적이력제 도입, 식용곤충 스마트팜 기술 개발 및 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

갈색거저리 유충의 사료인 밀기울은 대부분 수입에 의존하고 있는데 일부 국가의 식량 수출 중단 조치 등에 따른 국제 곡물가격 상승으로 밀기울 가격은 인상되고, 식용곤충 판매가격이 하락하면서 생산비 절감을 위한 사료 개발이 요구되고 있다. 농업부산물 3종을 50% 이상 급이하게 되면 유충 생육이 저하되었기 때문에 본 연구는 적정한 배합비율을 선정하기 위해 첨가사료 20, 30% 함량으로 밀기울과 혼합하여 사료를 급이하였을 때 갈색거 저리 유충의 생육 특성과 영양성분 변화에 대해 밀기울만 제공한 대조구와 비교하였다. 부산물 A와 B, C를 각각 30% 함유한 처리구에서 갈색거저리 유충 무게는 대조구와 차이가 없음을 확인하였다. 먹이소화율은 부산물B를 20% 함유한 처리구가 80.5%로 대조구에 비해 높았고, 부산물C 30% 처리구에서 72.6%로 가장 낮았다. 갈색거저 리 유충의 생육일수 100일 기준으로 부산물B 30% 처리구에서 용화율이 76.1%로 대조구보다 1.6배 높았으며, 부산물A 20% 처리구는 29.2%로 용화율이 가장 낮았다. 갈색거저리 유충의 조단백질 함량은 부산물 C 30% 처리 구에서 대조구보다 10.3% 증가하여 아미노산 분석을 진행한 결과 sarcosine과 ornithine이 2.5배 이상 증가하였다. 이를 통해 부산물 B나 C를 30% 함유한 사료를 급이하였을 때 사육 원가를 절감하여 유충을 생산할 수 있을 것으로 사료된다.

The purpose of this study is to select various insect species for healing resources and develop a healing program in order to use insect as a healing agriculture. In this study, there are two kinds of breeding kit were developed, one for Gryllus bimaculatus and the other for Oxya chinensis sinuosa. Using these insect breeding kits, we conducted a survey of 60 children and the elderly. In the case of children, the results of the insect breeding satisfaction showed that 30.6% said that the sound of crickets was very good, and 11.1% said that it was good. In addition, the higher the child's awareness of insects, the higher the proportion of children who wanted to raise insects in the future. As a result of a survey of seniors, 45.2% do not like insects and 51.6% are not interested, meaning that most seniors are not very interested in insects. However, the emotions after breeding insects showed positive results, with 45.2% saying their personality became brighter, 48.4% reducing their anger, 48.4% relieving their irritation, 54.8% relieving loneliness, 58.1% feeling more responsible, and 51.6% developing intimacy.

The subgenus Tricoma Cobb, 1894 comprises free-living marine nematodes encompassing a total of 83 validated taxa. Within this diversity, twenty-one taxa thrive in the deep sea, while twenty-three are found in coral reefs, flat areas, or green algae. Additionally, eleven taxa inhabit the sublittoral zone at depths exceeding 10 meters, and the remaining taxa are situated on beaches, coasts, or in habitats lacking detailed information. In the course of a survey focused on the East Sea free-living marine nematodes, we identified four new and two previously unrecorded species belonging to the subgenus Tricoma. Specifically, two new species, Tricoma (Tricoma) breviseta sp. nov. and T. (T.) donghaensis sp. nov., were discovered in mud-sandy sediment in deepsea environments below 2000 meters within the Ulleung Basin and Hupo Bank. Two previously unrecorded species [T. (T.) paralucida Decraemer, 1987 and T. (T.) similis Cobb, 1912] and the two newly found species [T. (T.) longicauda sp. nov. and T. (T.) ulleungensis sp. nov.] were obtained from subtidal coarse sand at a depth of 20 meters during a survey of the waters surrounding Ulleungdo Island. The distribution and information on validated taxa within the subgenus Tricoma were systematically collected, reviewed, and cataloged. Detailed morphological features and illustrations of Tricoma species from Korea were provided through the use of differential interference contrast microscopy.

One of released radioactive gases from a spent fuel is cesium (137Cs) as semi-volatile fission products and reticulated ceramic foam could be used for capturing the gaseous cesium. It has threedimensional open-pore structures and consumes cesium above 600°C to form cesium species including Cs-nepheline (CsAlSiO4) and pollucite (CsAlSi2O6) phases. Kaolinite-based foam filter is a favorable ceramic filter because they exhibit superior capture characteristics compared to other aluminosilicate minerals and other shape filters. However, for usage in special conditions, structural limitations such broken struts must be improved. Here, recoating by using centrifugation, followed by a pre-sintering cycle was conducted for covering the cracks and voids, resulting from the burnout of the polyurethane sponge as a sacricial template. The slurry including additives was chosen by considering viscous behavior of slurries for the centrifugation. The microstructure and strength was improved by the recoating.

Reticulated foams have a continuous skeleton network consisting of aluminosilicates and are used for capturing gaseous cesium released from spent nuclear fuel at high temperature. It has high stability to high temperature and good capturing performance. Homogeneous cell distribution and modified surface structures are indispensable conditions for stable operation and handling. In particular, triangularly shaped holes inside the struts were generated during the pyrolysis of polyurethane sponge as a sacricial template, which lead to limite the strength of the reticulated foam as well as cracks. However, several attempts have been focused on the increasing the strut thickness. Here, we have prepared ceramic foams by the polyurethane sponge replication method with roller squeezing. Ceramic slurry including additives was determined with consideration of its viscous behavior. After pre-sintering, infiltration under vacuum was conducted. Metakaolin slurry was filled partially into the triangular void. As a result, the compression strength was improved by structure modification without composition change.

This study examined the heat balance in the electrolytic reducer during oxide reduction of pyroprocessing. The adoption of carbon anodes instead of conventional platinum anodes in the oxide reduction process has made it possible to apply high currents, and it has been observed that the temperature of the molten salt of in the reactor rises rapidly when applying high currents, so it is important to maintain an optimal operational temperature range. In this study, salt resistant heat, reaction heat, and decay heat were identified as factors affecting heat balance during the operation of oxide reduction process. Equations describing the relationships among these factors were established. Then using this, a correlation was developed to understand the relationship between applied current and the molten salt temperature in the reactor observed in the actual operation of the carbon anode electrolytic reducer of KAERI. Furthermore, this study proposed strategies to mitigate excessive temperature elevation during oxide reduction operation. A comparative assessment of these approaches was conducted. Considering KAERI electrolytic reducer operation environment, among the considered cooling strategies, the cooling effectiveness was calculated to be highest in the following order: heat transfer to extra salt, convection, conduction, argon gas bubbling.

본 연구는 주변 환경의 차이에 따른 화분매개곤충의 유입 특성을 파악하기 위하여 국립수목원 내 진화속을걷 는정원과 부추속전문전시원에 식재된 울릉산마늘의 화분매개곤충을 조사하였다. 2023년 5월 22일부터 6월 2일 까지 꽃이 70% 이상 개화하였을 때 포충망을 활용하여 8일간 곤충을 채집하였고, 각 전시원 별 식생(피도), 기후 (온도·습도·조도)를 조사하였다. 조사 결과 진화속을걷는정원에서 피도 60% 온도 26.4℃, 습도 31.5%, 조도 40953.6lx, 화분매개곤충 20과 450개체, 부추속전문전시원은 피도 90%, 온도 25.6℃, 습도 31.6%, 조도 6387lx, 화분매개곤충 15과 196개체로 나타났다. 온도와 조도가 상대적으로 높은 진화속을걷는정원이 채집된 곤충의 다양성과 방문 빈도가 높았다. 시간대별 곤충의 방문 빈도를 비교해본 결과 온도와 조도는 개체수가 증가할 때 같이 증가하는 경향을 보였으며, 습도는 반대의 경향을 보였다.

금번 연구를 통해 외래산림해충 확산 분석 플랫폼 K-SDM (K-SDM)의 해충 분포 기능이 개발되었다. 해충 분포를 보여주는 기능은 2가지로 구현되며, 조사 자료를 바탕으로 현재 국내의 해충 분포를 나타내는 “외래산림 해충분포”기능과 데이터를 분석하여 예측되는 미래의 해충 분포를 제공하는 “외래산림해충예측”기능이 있다. “외래산림해충분포”는 조사자에 의해 현장에서 구축된 DB 현황을 지도상에 수치로 나타내며, 입력 기간, 해충 종 별로 구분이 가능하여 원하는 해충종의 분포를 선택하여 볼 수 있다. 지도 좌측에는 각 도별로 조사된 해충 개체수의 통계를 도표로 제공하여 수치상으로도 해충 분포를 파악할 수 있다. “외래산림해충예측”은 DB를 분석 하고 미래 기후 시나리오를 적용하여 도출한 미래의 해충 예측 분포도를 사용자에게 제공되며, 미리보기 이미지 와 함께 원본자료가 첨부되어 좀 더 자세한 정보를 열람할 수 있다. 본 플랫폼의 해충 분포 기능은 최근 기후변화 등으로 외래산림해충의 발생이 증가하는 추세에 맞춰 이들의 현재 분포와 미래의 분포양상을 조기 파악하여 이를 통한 추후 조기 방제 및 대응책 마련 등에 크게 기여할 것으로 기대된다.

In the era of the 4th Industrial Revolution, Logistic 4.0 using data-based technologies such as IoT, Bigdata, and AI is a keystone to logistics intelligence. In particular, the AI technology such as prognostics and health management for the maintenance of logistics facilities is being in the spotlight. In order to ensure the reliability of the facilities, Time-Based Maintenance (TBM) can be performed in every certain period of time, but this causes excessive maintenance costs and has limitations in preventing sudden failures and accidents. On the other hand, the predictive maintenance using AI fault diagnosis model can do not only overcome the limitation of TBM by automatically detecting abnormalities in logistics facilities, but also offer more advantages by predicting future failures and allowing proactive measures to ensure stable and reliable system management. In order to train and predict with AI machine learning model, data needs to be collected, processed, and analyzed. In this study, we have develop a system that utilizes an AI detection model that can detect abnormalities of logistics rotational equipment and diagnose their fault types. In the discussion, we will explain the entire experimental processes : experimental design, data collection procedure, signal processing methods, feature analysis methods, and the model development.