본 연구에서는 수확 후 저장 기간에 따른 절화 장미의 수명 변화를 알아보았다. 절화장미 ‘Antique Curl’을 수확 직후 4℃ 암조건의 저장고에서 0일(무처리), 1일, 3일, 5일, 7일간 보존 용액 처리 후 습식 저장하였다. 저장이 끝난 절화는 24℃ 실 내 광환경으로 옮겨 절화 보존제 유무 조건에서 절화수명을 조사하였다. 그 결과, 절화수명은 저장기간 3일차까지는 20일 전후로 높았으나, 5일차 이후 유의적으로 감소했다. 절화 보 존제는 절화수명 연장에 효과적이지는 않았으나 절화의 꽃목 굽음 현상을 완화시켰다. 엽록소 형광(Fv/Fm)은 저장 기간과 관계없이 0.78~0.82 수준으로 나타났으며 저장기간에 의한 광 생리 기능저하는 확인되지 않았다. 결과적으로 절화장미 ‘Antique Curl’의 상업적 저장 기한은 최대 5일로 확인되었다.

계절에 따른 정원의 경관 변화 특성을 알아보고자, 우수 정 원 4개소를 대상으로 계절별 식재 특성과 색채 변화를 분석하 였다. 대상 정원에서 계절별로 조사된 식재 종수 합은 346분 류군이었고, 교목:관목:초본의 식재 백분율(%)은 8:21:71로 나 타났다. 초본은 봄을 기준으로 여름과 가을에 각각 6%와 15% 증가하였다. 관목은 봄에서 가을까지 계절 변화에 따라 64-100% 증가하였다. 계절에 따라 정원의 포인트 식물이 달라 졌으나, 꽃이 만발하는 초본과 관목으로 나타났다. 색채 분석 결과, 정원의 주조색은 식물 생육이 왕성한 봄과 여름에는 녹 색에서 짙은 녹색으로 나타났고, 가을에는 갈색으로 확인되었 다. 강조색은 계절에 따라 분명하게 달라졌으며, 주로 계절별 특징적인 화색이나 잎무늬로 결정되었다.

For the final disposal of radioactive waste generated during the operation of nuclear power plants, concentrations of 14 radionuclides including gross alpha have to be determined to meet nuclear regulatory requirements. In order to determine the gross alpha radioactivity in radioactive waste, the sample must be preprocessed into a solution which is usually a strong acid. When this solution is used to prepare the gross alpha measurement sample, it produces a lot of salt, which makes an accurate measurement difficult. Also it causes corrosion of a planchet, which causes problems in the disposal of waste in the future. For these reasons, an acid treatment of the solution was added to the existing preprocess procedure, which is also expected to improve the measurement error. Although the gross alpha measurement is known to be easy to perform and able to give rapid results, it cannot be used for quantitative analysis. This is because the energies emitted by the individual alpha nuclides are assumed to be produced from a single alpha emitted by the individual alpha nuclides are assumed to be produced from a single alpha emitter used as the standard calibration source. Also, due to self-absorption of alpha particles a counting rate depends on the thickness (or weight) of the residues on the planchet. In this study, we compared gross alpha radioactivity with and without an acid treatment to prepare gross alpha measurement samples. The weights of the treated samples increased by at most 5% after about 12 hours of evaporation to dryness, and then saturated or slightly decreased, while the weights of the untreated samples increased up to 20% over time. In addition, the radioactivities of the untreated samples were about two times those of the treated samples. This is considered to be due to differences both in the geometric shapes of the samples and the weights of their residues which resulted from whether acid treatment was applied or not. The results of this study showed that an acid treatment was beneficial in reducing both production corrosion and salts which could result in more reliable and constant measurements of gross alpha activity. The results showed that acid treatment was beneficial in reducing corrosion and measurement errors.

본 연구는 정원 장미에서 화색과 향기의 상관관계를 분석하기 위해 개화단계 동안 화색소와 향기물질 구성의 변화를 조사하였 다. 화색과 향기 특성이 다른 세 품종의 정원 장미를 식물재료로 이용하였다. ‘Faustinia’는 황색 꽃잎과 tea-type향을 가지며, ‘Liparfum’은 적색 꽃과 sweet-type향을, ‘Tchaikovsky Meichibon’ 은 약한 향의 백색 꽃을 피운다. 개화과정을 S1에서 S5까지 5단 계로 나뉘어 설정하였다. 세 품종에서 꽃과 꽃잎의 크기, 꽃잎의 생체중과 같은 형태적 특성은 S1에서 S4로 개화가 진행됨에 따 라 증가했다. ‘Faustinia’와 ‘Liparfum’은 S3까지 화색이 선명하고 밝아지고 이후 퇴색되어 a*와 b*값이 감소하였다. 세 품종 모두 향기는 S3~S4에서 가장 강했다가 S5에서 감소하였다. ‘Faustinia’ 의 총 카로티노이드와 ‘Liparfum’의 총 안토시아닌 함량은 S1대 비 S3에서 약 7.2~40.5배 증가하였고 S5에서 약 30.6%까지 현저 하게 감소하였다. 백색 계열 ‘Tchaikovsky Meichibon’의 화색소 함량은 개화 과정 중 큰 변화를 보이지 않았으나 S5에서 2.3배 감소하였다. 향기물질은 화색소 변화와 유사한 패턴을 보였다. 2-phenylethanol과 3,5-dimethoxytholuene은 모든 품종 ‘Faustinia’ (84.2%), ‘Liparfum’(89.6%), ‘Tchaikovsky Meichibon’(94.8%) 에서 높은 함량비율을 보였고, 테르펜 향기물질 구성비율은 역순 으로 높았다. ‘Liparfum’의 안토시아닌은 향기물질 2-phenylethanol (r=-0.51), 3,5-dimethoxytoluene(r=-0.72**), eugenol(r=-0.58*),neral(r=-0.48), geranial(r=-0.42)과 음의 상관관계를 보였으나, 카로티노이드는 명확한 상관성을 갖지 않았다

우리나라 정원의 식물 이용 현황을 알아보고자 전국 36개 정원을 대상으로 정원식물을 조사하였다. 정원은 6가지 유형 으로 구분하였다. 그 결과, 36개소 정원에는 정원식물 712종 류가 식재되고 있었다. 교목, 관목, 초본의 비중은 평균 1:2:7 이었다. 개별 정원(10×10㎡)에서 교목은 평균 2.5종으로 12.6%, 관목은 4.1종 20.7%, 초본은 13.2종 66.7%를 차지했다. 식재 빈도 상위 5%에 40여 종이 포함되었으며, 맥문동, 일본조팝나 무, 수국, 회양목, 단풍나무, 옥잠화, 에키네시아, 산철쭉이 대 표적이었다. 양지형 정원에는 관목이 상대적으로 적고 초본이 많았으며 다른 유형보다 20~40% 이상 다양했다. 그늘형은 초 본보다 교목이 많았으며, 건조형 및 습지형과 마찬가지로 식 재 다양성이 20% 감소했다. 옥상정원의 도시형 정원은 초본 이 전체의 80~90%를 차지하고, 해안형 정원에는 목본과 초본 이 1:1로 목본 중심의 식재 특성을 보였다. 결과적으로 정원 유형에 따라 식재 다양성과 구성 비율이 명확한 차이를 나타 냈다.

Recently, the importance of preventive maintenance has been emerging since failures in a complex system are automatically detected due to the development of artificial intelligence techniques and sensor technology. Therefore, prognostic and health management (PHM) is being actively studied, and prediction of the remaining useful life (RUL) of the system is being one of the most important tasks. A lot of researches has been conducted to predict the RUL. Deep learning models have been developed to improve prediction performance, but studies on identifying the importance of features are not carried out. It is very meaningful to extract and interpret features that affect failures while improving the predictive accuracy of RUL is important. In this paper, a total of six popular deep learning models were employed to predict the RUL, and identified important variables for each model through SHAP (Shapley Additive explanations) that one of the explainable artificial intelligence (XAI). Moreover, the fluctuations and trends of prediction performance according to the number of variables were identified. This paper can suggest the possibility of explainability of various deep learning models, and the application of XAI can be demonstrated. Also, through this proposed method, it is expected that the possibility of utilizing SHAP as a feature selection method.