Pacific herring, Clupea pallasii, a keystone species with significant ecological and commercial importance, is declining globally throughout much of its range. While traditional fishing equipment methods remain limited, new sensitive and rapid detection methods should be developed to monitor fisheries resources. To monitor the presence and quantity of C. pallasii from environmental DNA (eDNA) extracted from seawater samples, a pair of primers and a TaqMan® probe specific to this fish based on mitochondrial cytochrome b (COB) sequences were designed for the real-time PCR (qPCR) assay. The combination of our molecular markers showed high specificity in the qPCR assay, which affirmed the success of presenting a positive signal only in the C. pallasii specimens. The markers also showed a high sensitivity for detecting C. pallasii genomic DNA in the range of 1 pg~100 ng rxn-1 and its DNA plasmid containing COB amplicon in the range of 1~100,000 copies rxn-1, which produced linear standard calibration curves (r2=0.99). We performed a qPCR assay for environmental water samples obtained from 29 sampling stations in the southeastern coastal regions of South Korea using molecular markers. The assay successfully detected the C. pallasii eDNA from 14 stations (48.2%), with the highest mean concentration in Jinhae Bay with a value of 76.09±18.39 pg L-1 (246.20±58.58 copies L-1). Our preliminary application of molecular monitoring of C. pallasii will provide essential information for efficient ecological control and management of this valuable fisheries resource.

This study aimed to develop Lautropia mirabilis -specific quantitative real-time polymerase chain reaction (qPCR) primers based on the sequence of DNA-directed RNA polymerase subunit beta gene. The PrimerSelect program was used in designing of the qPCR primers, RTLam-F4 and RTLam-R3. The specificity of the qPCR primers were performed by conventional PCR with 37 strains of 37 oral bacterial species, including L. mirabilis . The sensitivity of the primers was determined by qPCR with the serial dilution of purified genomic DNA of L. mirabilis KCOM 3484, ranged from 4 ng to 4 fg. The data showed that the qPCR primers could detect only L. mirabilis strains and as little as 40 fg of genome DNA of L. mirabilis KCOM 3484. These results indicate that this qPCR primer pair (RTLam-F4/ RTLam-R3) may be useful for species-specific detection of L. mirabilis in epidemiological studies of oral bacterial infectious diseases such as periodontal disease.

The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.

본 연구에서 multiplex PCR과 real-time PCR을 이용하여 창난젓의 원료를 감별할 수 있는 새로운 판별법을 개발하였다. 명태와 가이양의 종 특이 프라이머를 디자인하고, 명태와 가이양의 genomic DNA를 template로 single PCR과 multiplex PCR을 실시하였다. PCR을 실시한 결과, single PCR에서 명태(297 bp)와 가이양(132 bp)에 해당하는 PCR 밴드를 확인하였으며 교차 반응이 일어나지 않는 것을 확인하였다. Multiplex PCR에서 명태와 가이양 사이에 교차 반응없이 증폭이 일어나는 것을 확인하였다. Real-time PCR 결과, 명태 종 판별 프라이머에서 명태의 Ct 평균값은 20.765±0.691, 가이양 시료에서 Ct 평균값은 35.719±1.828이 었으며, 가이양 종 판별 프라이머에서 명태 시료의 Ct 평균 값은 35.996±1.423, 가이양 시료의 Ct 평균값은 20.096±0.793 으로 프라이머의 효율성, 특이성 및 교차 반응성에서 유의한 차이가 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 시중에서 판매되는 7개 제품을 multiplex PCR 및 real-time PCR로 확인 하였으며, 모든 시료에서 유효한 결과를 확인하였다. 본 연구에서 제작된 명태와 가이양에 대한 종 특이적 프라이머는 가공된 젓갈 시료의 원료의 판별 가능하며, 이러한 결과는 식품안전관리에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

수역 내 충돌 위험 식별은 항해의 안전을 위해 중요하다. 본 연구에서는 거리 요인을 기반으로 한 군집화 방법인 계층 클러스 터링을 포함하는 새로운 충돌 위험 평가 방법을 도입했으며, 주변의 선박이 많은 경우 실시간 데이터, 그룹 방법론 및 예비 평가를 사용하여 선박을 분류하고 충돌위험평가를 기반으로 평가하였다(HCAAP 처리라 부른다). 조우하는 선박들의 군집은 계층 프로그램에 의해 모아지고, 예비 평가와 결합되어 상대적으로 안전한 선박을 걸러내었다. 그런 다음, 각 군집 내에서 조우하는 선박 사이의 최근접점(DCPA) 및 최근접점까지의 도착시간(TCPA)까지의 시간을 계산하여 충돌위험지수(CRI)와의 관계를 비교하였다. 조우하는 선박들간의 군집에서 CRI와 DCPA 및 TCPA 수학적 관계는 음의 지수 함수로 구성되었다. 이러한 CRI로부터 운영자는 명시된 해역에서 항해하는 모든 선박의 안전성을 보다 쉽게 평가할 수 있으며, 프레임워크는 해상운송의 안전과 보안을 개선하고 인명 및 재산 손실을 줄일 수 있다. 본 연구에 서 제안된 프레임워크의 효과를 설명하기 위해 국내의 목포 연안 해역에서 실험 사례 연구를 수행하였다. 그 결과, 본 연구의 프레임워크가 각 군집 내에서 조우 선박 간의 충돌 위험 지수를 탐지하고 순위를 매기는 데 효과적이고 효율적이라는 것을 보여 주었으며, 추가연구를 위한 자동 위험 우선순위를 지정할 수 있게 해주었다.

A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.

For the efficient teaching and learning of Vietnamese, the researcher paid attention to Project Based Learning and tried to apply it to the class. The researcher analyzed prior studies of PBL classes, including English and other foreign languages, and applied the theory of PBL to Vietnamese language education subjects, designed PBL classes, and utilized them in classes. In addition, the process in which the learners perform tasks (student presentation, peer-faculty evaluation, evaluation opinion reflection process), the results, and the questionnaire survey on learners were analyzed. As a result, it was found that PBL methods could also be applied in Vietnamese classes. The learners reorganized the learning contents into his or her own knowledge in the relationship between the learner’s own thoughts, experiences, knowledge, and understanding by referring to the instructor’s teaching plan and lecture. In addition, it was possible to achieve more useful and viable knowledge by listening to other people’s opinions and thoughts about their own knowledge, understanding, and interpretation, and through correction and supplementation processes. Also noteworthy is that through the PBL class, the level of knowledge of each student increased rapidly.

본 논문은 2020년 2학기, 각 대학에서 시도하였던 “실시간 온라인 수업” 경험에 대한 설문을 진행한 결과를 토대로 작성되었다. 이는 추후 온라인 기반 수업이 어떠한 방향으로 나아가야 하는가를 진단하고, 한문 교육은 어떠한 점을 염두에 두는 것이 바람직한가를 살피기 위함이었다. 이를 위해 실시간 온라인 수업이 차지한 비중과 사용한 플랫폼을 파악하고, 그 개선점에 대해 설문 내용을 중심으로 분석을 시도하였다. 우선, “비중”에 있어서는 100% 비대면 수업 중 과반수 이상의 과목에서 실시간 온라인 수업을 진행하였음을 알 수 있었다. “플랫폼”의 경우, 인문계열에서는 “줌(ZOOM)” 플랫폼에 대한 사용이 압도적으로 높았으며, “1대 1 채팅” 및 “소회의실” 기능이 긍정적인 평가를 받고 있음을 확인하였다. 마지막으로 “개선점”으로 지적된 소통의 부재와 집중도 하락 문제를 보완할 수 있는 방안으로 구체적 한문과 수업 방안을 소개하였다. 제한된 인원으로부터의 설문 조사 내용에 기반하고 있는 본 연구 내용을 일반론으로 단정하기에는 한계가 있다. 그럼에도 불구하고 중복적으로 제기되고 있는 문제에 대해서는 대안을 고민해야 한다고 생각하여 본 연구를 진행하였다. 또한 한문수업에 특화된 구체적이고 다양한 모델에 대해서 간략하게 소개하였는데, 이에 대한 보다 구체적인 연구는 후고를 기약한다.

Staphylococcus aureus와 Bacillus cereus는 식중독을 일으키는 주요한 원인균 중 하나로 각종 식품에서 검출되면서 많은 주의가 요구되고 있다. 식중독 발생의 원인균을 신속하고 정확하게 검출할 수 있는 여러 가지 방법 중 DNA 분석을 기반으로 하는 PCR 검출법이 보편적으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 샌드위치와 같은 즉석 섭취 식품에서 식중독을 유발할 수 있는 S. aureus와 B. cereus 의 신속검출을 위해 conventional PCR과 real-time PCR의 특이도 및 민감도를 비교하였다. 그 결과, 검출한계 범위가 배양액에서는 cPCR의 경우 S. aureus (104-106 CFU/mL), B. cereus (103-105 CFU/mL) 이였고, real-time PCR의 경우 S. aureus (103-106 CFU/mL), B. cereus (102-105 CFU/mL) 이였다. 식품에서는 cPCR의 경우 S. aureus (104-106 CFU/mL), B. cereus (103-105 CFU/mL) 이고, real-time PCR의 경우 S. aureus (104-106 CFU/mL), B. cereus (103-105 CFU/mL) 으로 나타났다. Real-time PCR법이 cPCR법 보다 10배 이상 더 민감한 것으로 나타났다. 따라서 real-time PCR은 우수한 민감도를 지닌 검출기법으로 식중독 세균 검출에 있어 매우 효과적인 방법으로 사료된다.

PURPOSES : The driver's ability to make a commitment has resulted in excessive force and a lack of commitment. To solve this problem, we are developing an algorithm that analyzes resolution in real-time by introducing IoT and informs drivers of the completion of compaction. METHODS : Real-time compaction was analyzed by installing accelerometers on the rollers. To evaluate the algorithms, we conducted an apparent density test. RESULTS : The algorithm data and apparent density test data showed similar trends. This means that the proposed algorithms are sufficiently reliable. However, a lack of data samples and the fact that only data prior to completion of the commitment were analyzed may indicate a lack of reliability. CONCLUSIONS : In subsequent studies, the number of samples will be increased and the data after completion of the commitment analyzed to increase reliability. Introducing a tachometer will prevent the TVL from falling sharply when the direction of the rollers' progress changes. In addition, it is also planned to upgrade the algorithms by researching cases in which the algorithms did not produce satisfactory results owing to problems such as temperature and speed.

The leading source of occupational fatalities is a portable ladder in Korea because it is widely used in industry as work platform. In order to reduce victims, it is necessary to establish preventive measures for the accidents caused by portable ladder. Therefore, this study statistically analyzed injury death by portable ladder for recent 10 years to investigate the accident characteristics. Next, to monitor wearing of safety helmet in real-time while working on a portable ladder, this study developed an object detection model based on the You Only Look Once(YOLO) architecture, which can accurately detect objects within a reasonable time. The model was trained on 6,023 images with/without ladders and safety helmets. The performance of the proposed detection model was 0.795 for F1 score and 0.843 for mean average precision. In addition, the proposed model processed at least 25 frames per second which make the model suitable for real-time application.