Spirodela polyrhiza (L.) has been known as greater duckweed or great duckmeat. It is native inhabited in Korea. It is considered as a rich source of primary metabolites including protein, carbohydrates, and fats. Thus, it is considered as an alternative food source for the future. In addition, it has a strong phytoremediation capacity to remove various environmental pollutants, especially inorganic elements and pesticides. With a variety of duckweed’s application, there is an urgent need to develop a cultivation method for a sustainable supply of S. polyrhiza. In this study, an indoor vertical farm has been introduced to optimize duckweed cultivation. Indoor cultivated S. polyrhiza showed about 2-fold higher fresh weight than outdoor cultivated duckweed. Contents of inorganic elements were also significantly reduced in indoor cultivated S. polyrhiza. Especially, lead (Pb), cadmium (Cd), and arsenic (As) were approximately 10-fold decreased in indoor cultivated duckweed. On the other hand, contents of proteins and fats were significantly increased in indoor cultivated S. polyrhiza, while carbohydrates were found more in outdoor cultivated S. polyrhiza. Increasing N content in a homemade nutrition solution also enhanced fresh and dried weights of S. polyrhiza by about 1.8-fold in comparison with other commercial nutrition solutions. Proliferation rate (%) was doubled every 24 hours in this indoor vertical farm, indicating the accomplishment of a sustainable supply for S. polyrhiza. Further studies need to be undertaken to cultivate other duckweeds such as Wolffia arrhiza and Lemna minor using the same indoor farming system.
Cucumber mosaic virus (CMV) poses a considerable threat to a diverse array of crops in global agriculture. CMV impacts commercially important cut lilies by diminishing both yield and flower quality. We used RNA sequencing (RNA-seq) to investigate the changes in gene expression in the leaves and bulbs of four distinct cultivars of cut lily, ‘Cancun,’ ‘Brunello,’ ‘Connecticut King,’ and ‘Casa Blanca’ following CMV infection. Notably, CMV affected photosynthetic processes by significantly downregulating genes associated with photosynthesis. In addition, CMV infection was detrimental to chloroplast function and energy production. We observed differential expression of genes associated with both dominant and recessive resistance pathways that are crucial for preventing virus entry, replication, and systemic spread within the plant. Based on functional annotation and differential gene expression analysis, we identified the regulatory genes involved in triggering immune responses, modulating signal transduction, and specific host factors during CMV infection. To validate the RNA-seq findings, we selected four genes involved in resistance, virus multiplication, and virus spread and analyzed them using real-time quantitative reverse transcription PCR (qRT-PCR) with specific primers. The qRT-PCR results aligned closely with those from RNA-seq, showing consistent fold-change responses for the genes that were differentially expressed, indicating that the RNA-seq results were reliable. These results deepen our understanding of the complex genetics behind plant-virus interactions while also providing information for breeding programs that aim to develop CMV-resistant lily cultivars.
This study aims to develop an AI-based analysis system that aligns with the international trend of AI legislation, including the EU's AI Act, while also addressing the analytical needs of the public sector. The focus is on providing timely and objective information to policymakers and specialized researchers by exploring advanced analytical methodologies. As the complexity and volume of data rapidly increase in the modern policy environment, these methods have become essential for governments to obtain the objective information needed for critical decision-making. To achieve this, the study integrates machine learning, natural language processing (NLP), and Large Language Models (LLM) to create a system capable of meeting the analytical demands of government entities. The target dataset consists of “quantum” field data collected from South Korea's National R&D Information System (NTIS). Machine learning was applied to this data to assess the validity of the analysis, while BERTopic, a natural language analysis package, was used for text analysis. With the introduction of LLMs, the extracted information from machine learning and natural language analysis was not merely listed but also connected in meaningful ways to provide policy insights. This approach enhanced the transparency and reliability of AI analysis, minimizing potential errors or distortions in the data analysis process. In conclusion, this study emphasizes the development of a system that enables rapid and accurate information provision while maintaining compatibility with international AI regulations such as the AI Act. The use of LLMs, in particular, contributed to enhancing the system’s capabilities for deeper and more multifaceted analysis.
We previously reported that pyridoxine and its derivatives exert antidiabetic effects by alleviating postprandial hyperglycemia via inhibition of carbohydrate-hydrolyzing enzymes in normal sprague–dawley (SD) rats. In this study, we aimed to further evaluate whether long-term pyridoxal supplementation decreases the blood glucose levels using SD rats. SD rats were randomly assigned to groups fed a high-carbohydrate diet (66.1% cornstarch) with or without pyridoxal (4%) for 36 days. Changes in body weight, blood glucose levels, and food intake were measured daily for 36 days. Dietary supplementation with pyridoxal significantly decreased the blood glucose levels (P<0.001) and body weight (P<0.001) in mice. Glycated hemoglobin (HbA1c) levels, which are good indicators of plasma glucose concentrations over prolonged periods, were also significantly decreased over five weeks (P<0.001). Similarly, dietary treatment with Acarbose ® (0.04%), a positive control, also significantly decreased the blood glucose and HbA1c levels and body weight. Overall, our findings suggest that pyridoxal inhibits weight gain and alleviates postprandial hyperglycemia by decreasing glucose absorption and HbA1c levels.
본 연구는 한국 나사렛교회의 역사를 거시적으로 고찰하면서 지속 가능한 선교 생태계 조성에 기여할 수 있는 실천 과제를 분석적으로 제시하 는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 먼저 웨슬리안 성결 운동의 배경 속에서 국제 나사렛교회의 태동과 확산이 요약적으로 소개된다. 이어 국제 나사렛 교회 선교 정책과의 연계 속에서 한국 나사렛교회의 설립과 발전이 통시적으 로 조망된다. 더 나아가 한국 나사렛교회의 해외 선교 실상 속에서 개선이 긴요한 핵심 현안이 주제별로 평가된다. 특히 선교사 생애주기에 따라 모집, 양성, 파송, 지원의 사중적 맥락 속에서 순차적으로 검토된다. 끝으로 한국 나사렛교회 정체성과 방향성의 관점 속에서 선교학적 제언의 중요성이 확인된다. 본고의 연구 결과, 선교자원 다각화, 선교훈련원 설립, 미전도종 족 중심, 통전적 멤버 케어 구축이 한국 나사렛교회가 추진해야 할 실천 과제로 도출되며 이를 통해 교단의 선교 활성화 방안도 정립된다.
본 연구는 한국의 외국인 인재 유치 정책을 검토하고 저숙련 근로자에서 고숙련자로의 패러다임 전환이 절실히 필요함을 파악한다. 본 연구는 한국 벤처기업의 선호도를 분석하여 국제 모범 사례 와 비교함으로써 한국의 외국인 인력 정책 변화의 시급성을 강조한다. 우수 외국인 인재 유치를 위 한 정책에서 법무부와 여러 경제부처 간의 부처 간 협업의 중요성, 우수 글로벌 인재 유치를 위한 정책적 고려 강조 및 동반가족 지원 개발 촉구, 외국인 인재와 스타트업 취업 기회를 연결하는 플 랫폼 조성 등이 주요 권고 사항이다.
국립원예특작과학원에서는 밝은 화색과 안정적인 화형의 생 육이 우수한 빨간색 스탠다드 장미 품종을 육성하기 위해 진한 적색 스탠다드 장미 품종 ‘엔드리스러브(Endless Love)’를 모 본으로, 꽃잎수가 많고 안정적으로 가시가 적은 밝은 노란색 ‘페니레인(Penny Lane)’ 품종을 부본으로 인공교배하였다. 37 개의 교배실생을 양성해 1, 2, 3차에 걸친 특성검정 및 현장실증 을 통해 꽃이 크고 화형이 안정적이며, 재배안정성 및 생산성, 절화특성이 우수한 ‘원교 D1-390’을 최종 선발하였다. 2023년 ‘루비레드(Ruby Red)’로 명명하여 국립종자원에 품종보호출원·등록되었다. ‘루비레드’ 품종은 밝은 적색(R53C)을 가졌으 며, 꽃잎수가 32.8매, 화폭과 화고는 각각 10.9, 5.9cm로 대조 품종보다 크다. 절화장은 평균 71.7cm, 절화수명은 약 16.7일, 수량은 연간 168대/m2로 대조품종인 ‘레드스퀘어(Red Square)’ 대비 절화장이 길고 절화수명도 2배 이상 길며, 수확량도 1.4배 우수하다. 2023년 국내 육성 장미 품종 서울식물원 관람객 대상 공동평가회에서 스탠다드 장미 중 우수한 평가를 받았으며, 현 장 실증 결과 농가별로 균일하고 우수한 수량과 절화품질을 보 였다. 절화용 장미 ‘루비레드’ 품종은 밝은 적색과 우수한 화형 을 가지는 품종으로 해외 대체 품종으로 국내에서 많이 재배될 것으로 기대된다.
목적: 의료기사 등에 관한 법률 위반 사례와 윤리적 문제의 현황을 파악하여, 보건의료인으로서 안경사에게 필 요한 직업윤리 교육의 내용을 알아보고자 한다. 방법: 대한안경사협회 윤리업무 활동백서(2018~2023)의 의료기사 등에 관한 법률 위반 사례와 윤리적 문제의 현황을 분석하였고, 안경사 직업윤리 의식 실태를 파악하기 위해 구글 폼을 이용하여 설문조사를 실시하였다. 결과: 대한안경사협회 윤리법무 활동백서 분석 결과 의료기사 등에 관한 법률위반자 고발 98건, 불법 근용안경 판매 1,115건, 면허 관련 불법 행위 300건으로 나타났다. 설문조사 결과 “안경원 이외 장소 및 인터넷에서 판매가 위반임을 인지하고 있다”라는 응답이 86.96%로 위반 사항 인지 문항 중 가장 높게 나타났다. 불법 행위에 관한 조 치 필요성과 조치 정도에 대한 결과는 안경사 면허대여는 조치가 필요하다가 97.83%, 안경사 면허대여는 84.78% 가 강력한 법적 조치가 필요하다고 응답하였다. 불법 행위에 대한 안경사 보수교육에 관한 “보수교육이 충분히 이 루어지지 않는다”라고 86.96% 응답하였다. 의료기사 등에 관한 법률 위반 사항과 직업윤리에 관한 보수교육 필요 성과 진행 정도 사이에는 연관성이 있었다(χ2=4.045, p=0.044). 결론: 의료기사 등에 관한 법률 위반 행위 근절과 안경사 직업윤리 의식 함양에 필요한 안경사 윤리강령 세부 지침 마련과 안경광학과 재학생 및 현업에 종사하는 안경사를 대상으로 하는 지속적이고 체계적인 직업윤리 교육이 필요하다.
본 연구는 작약의 품종간 개화시기 차이와 저온에서 장기 저 장이 가능한 품종을 선발하여 절화 유통 기간을 연장하기 위하 여 수행하였다. 작약 24품종을 대상으로 2022년 국립원예특작 과학원 시험포장에서 개화시기와 절화 품질을 조사하였다. 봉오 리 상태에서 수확한 작약을 건조 저장법으로 -1℃에서 60일 저장한 후 절화 수명과 절화품질을 조사하였다. ‘의성작약’은 홑 꽃이었고 나머지 품종은 겹꽃이었다. 개화시기는 5월 10일부터 18일 사이였으며, ‘Etched Salmon’, ‘Monsieur Jules Elie’, ‘Gilbert’, ‘Henry Bockstoce’는 개화일이 5월 10일로 가장 빨랐고, ‘Elsa Sass’는 5월 18일로 가장 늦었다. 식물체 키는 74.6∼107.8cm 였고, 절화 무게는 ‘Henry Bockstoce’ 품종 이 89.8g으로 가장 무거웠고, ‘Angel Cheeks’ 품종이 26.7g으 로 가장 가벼웠다. 꽃의 주된 색은 흰색, 빨강색, 분홍색, 자주색 이었다. -1℃에서 60일간 저장 후에 꽃과 잎의 상태가 아주 양 호한 품종은 ‘Kansas’, ‘Ole Faithful’, ‘Sonw Mountain’이 었다. 절화수명은 ‘Nick Shaylor’ 품종이 8일로 가장 길었고, 다음으로 ‘Blush Queen’, ‘Elsa Sass’ 품종이 7일이었으며, ‘Gilbert’, ‘Highlight’ 품종이 1일로 가장 짧았다. 작약은 저온 장기 저장에서 일부 품종을 제외하고는 꽃과 잎에 저온장해 증 상이 발생하였다. 이와같은 결과는 작약재배시에 품종 선택과 수확후 저온 장기 저장을 통하여 유통기간을 연장하고 하고자 할 때 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 소래풀을 경관화훼로 이용하기 위해 온도조건에 따른 발아특성을 알아보고 회귀분석(bilinear, parabolic, beta distribution)모델을 통해 주요온도(최저, 최적 및 최고온 도)를 구명하고자 하였다. 소래풀 종자는 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35℃ 항온 조건 중 25℃에서 약 6~7일만에 최종발아율이 100%에 도달하였으며, 발아세, 발아속도, 평균발아속도와 평균발아시간이 각각 100%, 21.37ea/day, 14.48, 4.39일 로 다른 처리보다 발아특성이 우수하였다. 이를 바탕으로 발아 속도(germination rate, GR)가 50%인 시점(GR50)을 역수로 (1/GR50)하여 주요온도를 분석한 결과, bilinear모델의 경우, 최저, 최적 및 최고온도는 4.8℃, 25.8℃, 35.6℃였으며 (R2=0.9566, p<0.001), parabolic모델은 최저온도 6.1℃, 최 적온도 21.6℃, 최고온도 36.7℃였다(R2=0.8818, p<0.001). 또한 beta distribution 모델의 주요온도는 최저온도 6.1℃, 최 적온도는 23.1℃, 최고온도 40.1℃였다(R2=0.9102, p<0.001). 본 연구에서 분석한 회귀모델 모두 0.1% 수준에서 통계적 유의 차가 인정된 것으로 보아 소래풀 종자의 발아 시 최저온도는 4.8~6.1℃, 최고온도는 35.6~40.1℃, 최적온도는 21.6~25.8℃ 이며, 50% 이상의 발아율을 기대하였을 때 온도의 범위는 20~25℃가 적합할 것으로 판단된다. 이와 같은 결과는 소래풀 을 이용하여 경관조성을 할 때 파종 및 발아시기를 예측할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 그러나 경관조성 을 하는 현장에서 실질적인 도움을 제공할 수 있도록 발아의 주요온도 모델과 함께 식물의 생물계절 관점에서 추가적인 연구 가 필요할 것으로 판단된다.
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.
This study aimed to determine how 15 weeks of Tai Chi training affected attention and brain waves. Thirty-six university students (mean age = 24.27 years; SD = ±1.054) participated in this experiment. Participants practiced form postures from the first section of form 85 of the traditional Yang style of Tai Chi Chuan. The Frankfurt Attention Inventory (FAIR) was used to assess each participant’s level of attention. The sensorimotor rhythm (SMR) power analysis demonstrated that participants in the Tai Chi group show higher SMR power than the control group. This study showed that Tai Chi Chuan increases theta and alpha waves by relaxing the body and mind, as well as through soft and slow movement and deep breathing. It reduces fast beta waves, which stabilizes the brain and improves attention. FAIR results showed that 15 weeks of Tai Chi training improved selective ability, control index, and persistence index. These findings suggested that Tai Chi is an exercise that helps improve attention.
Vertical takeoff and landing (VTOL) is a core feature of unmanned aerial vehicles (UAVs), which are commonly referred to as drones. In emerging smart logistics, drones are expected to play an increasingly important role as mobile platforms. Therefore, research on last-mile delivery using drones is on the rise. There is a growing trend toward providing drone delivery services, particularly among retailers that handle small and lightweight items. However, there is still a lack of research on a structural definition of the VTOL drone flight model for multi-point delivery service. This paper describes a VTOL drone flight route structure for a multi-drone delivery service using rotary-wing type VTOL drones. First, we briefly explore the factors to be considered when providing drone delivery services. Second, a VTOL drone flight route model is introduced using the idea of the nested graph. Based on the proposed model, we describe various time-related attributes for delivery services using drones and present corresponding calculation methods. Additionally, as an application of the drone route model and the time attributes, we comprehensively describe a simple example of the multi-drone delivery for first-come-first-served (FCFS) services.