2000년도 이후로 많은 분자 연구 논문들이 육각강에서 진행되었으며, 그 결과 방대한 양의 미토콘드리아 유전자 염기서열이 생산되었다. 본 연구에서는 2000년도부터 2009년까지 육각강에 보고된 COI 염기서열과 이들을 활용한 분자 연구 논문들을 분석하기 위하여, 58,323개의 COI 염기서열들을 바탕으로 보고된 488개의 분자 연구 논문들을 26개 목들과 사용된 COI 염기서열들의 5', 3', 중간 위치에 따라 재분류하였다. 세 지역의 COI 염기서열을 이용한 연구 논문의 수는 26개 목들에 따라 매우 다양하였다. 하지만, 7개 목들은 특정 지역의 COI 염기서열들이 선호되었음을 나타내었다. 예를 들어, 파리목과 메뚜기목에서는 5' 지역의 COI 염기서열을 사용하는 논문의 수가 가장 높았으며, 이에 반해 딱정벌레, 이목, 잠자리목, 더듬이벌레목, 대벌레목에서는 3' 지역의 COI 염기서열을 사용하는 논문의 수가 가장 높았다. 2000년 이전에 보고된 84개의 분자 연구 논문들과의 비교를 통해, 2000년부터 2009년까지 딱정벌레목, 파리목, 이목, 대벌레목에서는 1999년 이전에 각 목들에서 주로 사용되었던 COI 염기서열의 특정 지역과 같은 지역을 사용하는 경향성을 보여주었다. 본 연구는 육각강에서 2000년에서 2009년까지 보고되었던 분자 연구 논문 뿐만 아니라 이들 논문에서 사용된 COI 염기서열에 대한 전체적인 경향을 이해하는데 유용한 정보를 제공한다.

The stress-strain responses and oxidation properties of cold-rolled Zr-1.5Nb-O and Zr-1.5Nb-O-S alloys were studied. The U.T.S. (ultimate tensile strength) of cold-rolled Zr-1.5Nb-O-S alloy with 160 ppm sulfur (765 MPa) were greater than that of Zr-1Nb-1Sn-0.1Fe alloy (750 MPa), achieving an excellent mechanical strength even after the elimination of Sn, an effective solution strengthening element. The addition of sulfur increased the strength at the expense of ductility. However, the ductile fracture behavior was observed both in Zr-Nb-O and Zr-Nb-O-S alloys. The beneficial effect of sulphur on the strengthening was observed in the cold rolled Zr-1.5Nb-O-S alloys. The activation volume of cold-rolled Zr-1.5Nb decreased with sulfur content in the temperature region of dynamic strain aging associated with oxygen atoms. Insensitivity of the activation volume to the dislocation density and the decrease of the activation volume at a higher temperature where the dynamic strain aging occurs support the suggestion linking the activation volume with the activated bulge of dislocations limited by segregation of oxygen and sulfur atoms. The addition of sulfur was also found to improve the oxidation resistance of Zr-Nb-O alloys.

본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.

본 논문에서는 자동화 컨네이너 터미널에서의 AGV 시스템 운영을 위한 방안을 제시하고 그 검증을 위한 시뮬레이터를 개발한다. 우선적으로 AGV의 생산성을 고려한 자동화 터미널의 구조를 제시하고 그러한 구조상에서의 AGV의 교통통제 방안을 제시한다. 기존에 연구된 AGV 시스템들은 주로 존 제어 방식을 사용하고 있다. 그러나 본 연구에서는 AGV 운행의 유연성을 위해 그리드 기반의 제어 방식을 제안하고 사용한다. 최종적으로 실제 현장과 유사한 작업을 할 수 있고 운영규칙의 수정 개선이 용이한 시뮬레이션 환경을 개발한다.