African swine fever (ASF) is a hemorrhagic viral disease of pigs requiring laboratory diagnosis for confirmation. Though tissue and blood samples are considered optimal for ASF diagnosis, collection of these samples can be laborious, time-consuming, and pose a risk of contaminating the environment. Here, we suggest an alternative non-invasive sampling method, hair plucking, for ASF diagnosis. ASF virus was detected in plucked hair samples from experimentally infected pigs. Although the sensitivity was inferior to whole blood, the results suggest that hair plucking can be an alternative method that can also improve animal welfare.

본 연구에서는 곡물건조기의 사용 연식에 따른 이산화탄소 배출농도 차이를 비교함으로써 농업 분야의 온실가스 배출 현황을 파악하고자 한다. 사용 연식의 기준을 5년 이하, 6-10년, 10년 초과의 3단계로 구분하였고, 간헐 포집 방법을 선택하였다. 포집 방법은 EPA Method 18에 해당하는 방법론을 따라 수행하였으며, 이는 흡입장치가 음압을 이용하여 간헐적으로 포집하는 원리이다. 포집 장치에 연결되는 보관 용기는 모든 기체에 우수한 차단성이 있어 화학적으로 안정한 테드라백을 사용하였다. 포집 된 가스는 미량분석용인 Gas Chromatograph System을 사용하여 분석하였으 며, 이산화탄소 배출농도 분석결과 평균적으로 5년 이하는 847.4423μ㏖/㏖, 6-10년은 919.2811μ㏖/㏖, 10년 초과는 1137.8560μ㏖/㏖으로 분석되었다. 이산화탄소 배출에 차이가 있는지 검증하기 위해 유의수준 0.05로 일원분산분석을 수행하였다. 분산분석의 결과 연식이 비슷한 그룹 간의 배출농도의 차이가 없다고 나타났지만, 이는 연식의 차이가 크지 않을 때 그룹 간의 비교에 대해서는 더 많은 표본이 필요할 것으로 판단되며, 연식의 차이가 큰 그룹 간의 배출농도에 유의한 차이가 있다고 나타났다.

Modified asphalt pavements are needed to resolve pavement distress problems like rutting, pot-hole and warm asphalt pavements are needed to solve energy saving, reduction of noxious gasses emission and early traffic opening. To present these two characteristics, we developed polymer-modified warm-mix asphalt binder and mixtures and evaluated their performance by optimizing polymer-modified warm-mix additive. As results, physical properties and rheological characteristics of polymer-modified warm-mix asphalt binder are similar to normal modified binder. And we confirmed that polymer-modified warm-mix asphalt mixtures satisfied quality standard of Ministry of Land, Infrastructure and Transport.

2007년부터 아이오와 주 교통국에서는 고속도로와 국도에서 FWD 장비를 이용하여 네트워크 레벨에 필요한 조사를 실시하였고 처짐 자료와 포장 구조분석 결과를 데이터베이스로 구축하는 작업을 시작하였다. 축적된 데이터베이스에 정보는 포장에 구조적 문제점을 발견하고 포장에 잔류 공용수명을 예측하여 포장에 유지보수 시점을 결정하는데 사용한다. 현재 아이오와 주 교통국에서 사용하고 있는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜은 포장 표면에 3번에 하중을 각각 재하하여 8개에 지오폰으로부터 측정한 처짐량을 이용, 역 계산을 통해 포장구조 해석을 수행하고 있으며 조사지점 수는 조사하는 도로의 구간 길이에 따라 결정하고 있다. 그러나, 현재 사용하고 있은 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜은 1년 동안 아이오와 주 전체 도로 네트워크에 약 20%만을 조사할 수 있는 것으로 나타났다. 따라서, 해마다 아이오와 주 도로 네트워크에 20% 이상을 조사하기 위해서는 현재 사용하고 있는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜을 간소화해야 할 필요가 있다. 본 연구에 목적은 현재 사용하고 있는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜에서 FWD 측정 데이터에 영향을 미치지 않는 범위내에서 최소 하중 재하 수와 조사지점 수를 결정하기 위한 것이다. 83개에 합성포장 구간을 대상으로 측정한 FWD 네트워크 레벨 조사에서는 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜에서 하중 재하 수와 조사지점 수를 줄여도 포장 구조해석 결과에는 크게 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 간소화된 FWD 네트워크 레벨 조사 프로토콜은 FWD 측정 결과에 영향을 미치지 않으면서 측정 조사율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 교통 통제로 인한 간접비용도 절감시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.

The objective of this study was to develop models for the predict of the milk properties (fat, protein, SNF, lactose, MUN) of unhomogenized milk using the visible and near-infrared (NIR) spectroscopic technique. A total of 180 milk samples were collected from dairy farms. To determine optimal measurement temperature, the temperatures of the milk samples were kept at three levels (5℃, 20℃, and 40℃). A spectrophotometer was used to measure the reflectance spectra of the milk samples. Multilinear-regression (MLR) models with stepwise method were developed for the selection of the optimal wavelength. The preprocessing methods were used to minimize the spectroscopic noise, and the partial-least-square (PLS) models were developed to prediction of the milk properties of the unhomogenized milk. The PLS results showed that there was a good correlation between the predicted and measured milk properties of the samples at 40℃ and at 400∼2,500 nm. The optimal-wavelength range of fat and protein were 1,600∼1,800 nm, and normalization improved the prediction performance. The SNF and lactose were optimized at 1,600∼1,900 nm, and the MUN at 600∼800 nm. The best preprocessing method for SNF, lactose, and MUN turned out to be smoothing, MSC, and second derivative. The Correlation coefficients between the predicted and measured fat, protein, SNF, lactose, and MUN were 0.98, 0.90, 0.82, 0.75, and 0.61, respectively. The study results indicate that the models can be used to assess milk quality.