Fine dust absorbed into our body through the skin causes various inflammatory responses in skin cells and accelerates skin aging. This study aimed to investigate the potential of Allomyrina dichotoma larvae, approved as edible ingredients, as inhibitor for fine dust-induced inflammaging. The anti-inflammaging effects of aqueous ethanolic Allomyrina dichotoma larvae extract (ADLE) against ERM-CZ100 were evaluated at the cellular level. Biochemical responses associated with cell damage in human dermal fibroblasts were assessed by measuring intracellular ROS, DNA fragmentation, β-galactosidase activity, cytokines, and protein expression. Exposure to ERM-CZ100 increased ROS production, DNA fragments, and β-galactosidase activity, which reduced cell viability. However, these detrimental effects were significantly mitigated by co-treatment with ADLE. The mRNA expression of inflammatory cytokines induced by ERM-CZ100 was decreased by ADLE treatment, which was further corroborated by a reduction in COX2 protein expression. Additionally, ADLE restored the elevated matrix metalloproteinase (MMP)-1 levels and reduced COL1A1 expression caused by ERM-CZ100 exposure. In conclusion, the results of this study suggested that ADLE not only holds nutritional value as a potential future food resource but also exhibits promising properties as a novel material for treating inflammation. Moreover, it demonstrates a positive effect in preventing skin aging caused by environmental pollution.

This paper aims to test deep-learning-based Korean language models’ capacity to learn and detect social registers embedded in speech data, specifically age, gender, and regional dialects. A comprehensive understanding of linguistic phenomena requires contextualizing speech based on speakers’ age, gender, and geographic background, along with the processing of syntactic structures. To bridge the gap between human language understanding and model processing, we fine-tuned three representative Korean language models—KR-BERT, KoELECTRA-base, and KLUE-RoBERTa-base—using transcribed data from 4,000 hours of speech by middle-aged and elderly Korean speakers. The findings reveal that KoELECTRA-base outperformed the other two models across all social registers, which is likely attributed to its larger vocabulary and parameters size. Among the dialects, the Jeju dialect showed the highest accuracy in inference, which is attributed to its distinctiveness, making it easier for the models to detect. In addition to the fine-tuning process, we have made our fine-tuned models publicly available to support researchers interested in Korean computational sociolinguistics.

The Occupational Safety and Health Act (OSHA) aims to maintain and promote the safety and health of workers. Additionally, violations of the act can result in imprisonment or fines, depending on the severity of the offense. This study examines whether the severity of OSHA violations is proportional to the size of the fines imposed. There are 120 items subject to fines, with penalties ranging from a minimum of 50,000 won to a maximum of 30 million won. To assess the severity of these items, pairwise comparisons were conducted, and the results were expressed numerically. In summary, no significant correlation was found between the severity of violations and the amount of the fines. Therefore, this study proposes calculating fines based on the severity of violations. In many small companies, resources (e.g., budget and manpower) are limited. Thus, greater attentions tend to be directed toward addressing items with higher fines. Consequently, aligning the severity of legal violations with the size of the fines may contribute to improving the industrial safety.

본 연구에서는 식물에 의한 표면적 증가와 생리작용이 미세먼지 정화에 미치는 영향을 추정하기 위하여 대조구(Control; Type C)을 설정하고, 관엽식물(Spathiphyllum wallisii; Type P)과 인조식물(Artificial Plant; Shape of Spathiphyllum wallisii; Type A.P)을 활용하여 미세먼지 정화소요시간을 측정하고 비교ㆍ분석하였다. 그 결과, 각 실험구별 미세먼지 정화에 소요된 시간은 Type C에 비하여 Type A.P는 57~64%, Type P는 31~32% 수준으로 감소하였다. 이후, LMM(Liner Mix Model)을 활용하여 각 실험구별 시간변화에 따른 교호작용을 검정한 결과, 표면적증가와 시간변화(PM10 : t=3.123, p<0.05, PM2.5 : t=3.180, p<0.05), 생리작용과 시간변화(PM10 : t=4.065, p<0.05, PM2.5 : t=4.307, p<0.05)는 통계적으로 유의한 것으로 분석되어 각 요인과 시간변수의 교호작용이 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 식물의 미세먼지 정화요인에 따른 효율은, 정화요인이 존재하지 않는 대조구(Type C)에 비하여 표면적 증가로 1.40배, 생리작용으로 1.95배, 총 평균 2.74배의 정화시간이 더 짧은 것으로 비선형회귀분석을 통해 추정하였다. 이상의 결과를 종합하여 식물체의 미세먼지 정화매커니즘 중 생리작용(방출 및 흡수 등)이 표면적 증가(흡착)보다 더 큰 영향을 미치고 있음을 예상하였으며, 이에 따라 미세먼지 정화 기능을 목적으로 하는 녹지에서 비배 및 관수관리등 녹지관리가 중요한 요인임을 피력하였다.

This study introduces and experimentally validates a novel approach that combines Instruction fine-tuning and Low-Rank Adaptation (LoRA) fine-tuning to optimize the performance of Large Language Models (LLMs). These models have become revolutionary tools in natural language processing, showing remarkable performance across diverse application areas. However, optimizing their performance for specific domains necessitates fine-tuning of the base models (FMs), which is often limited by challenges such as data complexity and resource costs. The proposed approach aims to overcome these limitations by enhancing the performance of LLMs, particularly in the analysis precision and efficiency of national Research and Development (R&D) data. The study provides theoretical foundations and technical implementations of Instruction fine-tuning and LoRA fine-tuning. Through rigorous experimental validation, it is demonstrated that the proposed method significantly improves the precision and efficiency of data analysis, outperforming traditional fine-tuning methods. This enhancement is not only beneficial for national R&D data but also suggests potential applicability in various other data-centric domains, such as medical data analysis, financial forecasting, and educational assessments. The findings highlight the method's broad utility and significant contribution to advancing data analysis techniques in specialized knowledge domains, offering new possibilities for leveraging LLMs in complex and resource- intensive tasks. This research underscores the transformative potential of combining Instruction fine-tuning with LoRA fine-tuning to achieve superior performance in diverse applications, paving the way for more efficient and effective utilization of LLMs in both academic and industrial settings.

본 연구는 공기 중 음이온이 미세먼지(PM10, PM2.5) 정화에 미치는 영향을 파악하고, 식물이 공기 중 음이온 발생과 미세먼지 정화에 미치는 영향을 평가하기 위하여 음이온 발생요인별 음이온 발생량을 측정하고, 각 요인별, 식물 용적별 미세먼지 저감 모형을 구축하여 비교하였다. 음이온 발생요인별 특성은 Type N.I(Negative ion generator; 204,133.33ea/㎤) > Type P₃₀(Plant Vol. 30%; 362.55ea/㎤) > Type C(Control; 46.22ea/㎤)의 순으로 음이온 발생량 을 살펴보면 무처리구에 비하여 음이온 발생기 처리구에서 약 4,417배, 식물 배치구에서 약 8배 많았다. 이에 따른 음이온 발생원별 미세먼지 저감 특성은 PM10에서 Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.52배, Type P30이 1.46배 높았으며, PM2.5의 경우, Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.26배, Type P30이 1.31배 높은 것으로 분석되었다. 식물의 용적별 미세먼지 정화 효율은 Type P₂₀(84.60분) > Type P₃₀(106.50분) = Type P₂₅(115.50분) = Type P₁₅(117.60분) > Type P₅(125.25분) = Type P₁₀(129.75분)의 순이었으며, 초미세먼지의 경우 Type P₂₀ (104.00분) > Type P₃₀(133.20분) = Type P₂₅(144.00분) = Type P₁₅(147.60분) > Type P₅(161.25분) = Type P₁₀ (168.00분)의 순이었다. 이렇게 음이온의 미세먼지 정화 능력과 식물의 미세먼지 정화능력을 정량적으로 분석하였으며, 향후 미세먼지 정화를 고려한 녹지계획 및 식물식재에 고려해야할 사항을 제안하였다.

이미지 분석을 통한 재료의 상 구분은 재료의 미세구조 분석을 위해 필수적이다. 이미지 분석에 주로 사용되는 마이크로-CT 이미 지는 대체로 재료를 구성하고 있는 상에 따라 회색조 값이 다르게 나타나므로 이미지의 회색조 값 비교를 통해 상을 구분한다. 순환골 재의 고체상은 수화된 시멘트풀과 천연골재로 구분되는데, 시멘트풀과 천연골재는 CT이미지 상에서 유사한 회색조 분포를 보여 상 을 구분하기 어렵다. 본 연구에서는 Unet-VGG16 네트워크를 활용하여 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재를 분할하는 자동화 방법 을 제안하였다. 딥러닝 네트워크를 활용하여 2차원 순환골재 CT 이미지로부터 천연골재 영역을 분할하는 방법과 이를 3차원으로 적 층하여 3차원 천연골재 이미지를 얻는 방법을 제시하였다. 선별된 3차원 천연골재 이미지에서 각각의 골재 입자를 분할하기 위해 이 미지 필터링을 사용하였다. 골재 영역 분할 성능을 정확도, 정밀도, 재현율 F1 스코어를 통해 검증하였다.

콘크리트는 우수하고 뛰어난 내구성에 의해 구조물 건설에 가장 많이 사용되는 재료 중 하나이다. 오늘날 급격한 경제의 발전 및 도시화 등에 의해 오늘날 구조물은 대형화 및 고층화되고 있다. 이에 따라 고강도, 고경량, 고내구 콘크리트 개발에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 나노소재가 첨 가된 콘크리트는 나노소재에 의해 미세공극이 충진되어 강도 및 내구성이 우수한 것으로 알려져있다. 그러나 기존 나노소재가 적용된 콘크리트는 단위중량이 높아 이를 구조물에 적용시 자중을 증가시키 는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 입자 직경이 10-100 μm이지만 입자 내부의 공극이 있어 단위 중량이 0.6t/m3인 Micro hollow sphere가 잔골재로 사용된 고경량, 고강도 콘크리트의 염화물 침투 특성을 평가하였다. 본 연구에서 사용된 실험변수로써 Micro hollow sphere의 잔골재 치환량(0%, 42%, 100%)가 고려되었으며, 이 시편의 단위중량은 각각 2.37 t/m3, 1.89 t/m3, 1.62 t/m3이다. Micro hollow sphere가 사용된 콘크리트의 염화물 침투 특성은 NT-Build 492 시험을 통해 평가되었다. 실 험결과 Micro hollow sphere 치환율이 0%, 42%, 100%인 실험체의 단위중량은 염화이온 확산계수는 각각 4.45 x10-13 m2/s, 2.57 x10-13 m2/s, 1.4x10-13 m2/s로 Micro hollow sphere 치환량이 증 가함에 따라 염화이온 침투 저항성이 증가하는 것으로 확인되었다. 따라서, Micro hollow sphere를 이용한다면 단위중량이 작으며 내구성이 큰 고경량, 고내구 콘크리트 배합이 가능할 것으로 판단된다.

최근 생활방식의 변화로 인하여 실내 생활이 점점 증가함에 따라 다양한 인테리어 자재의 수요가 증가하고 있으며, 이에 따라 인테리어 스톤 제품 생산 과정에서 발생하는 산업 폐기물인 슬러지의 발 생도 더불어 증가하고 있다. 발생하는 슬러지는 전량 소각 및 매립되어 처리되고 있으며 환경파괴 및 매립지 부족 등의 문제로 슬러지 처리에 어려움을 겪고 있는 실정이다. 이와 더불어 최근 건설 현장의 골재 수급은 매우 어려운 상황이며 이는 직접적으로 레미콘의 품질 및 가격에 영향을 미치게 된다. 이 러한 문제점의 해결을 위하여, 본 연구에서는 모르타르 내부의 잔골재를 인테리어 스톤 슬러지로 치환 하여 슬러지의 친환경적 재활용성을 검토하고자 하였다. 선행 연구를 바탕으로 시멘트, 슬러지, 잔골 재, 고유동화제 등을 활용하여 배합비를 설정하였으며, 이에 대한 시험체를 제작 하였다. 잔골재 무게 대비 슬러지는 각각 5, 10, 15, 20%를 치환하였으며, 각 배합에 대한 유동성과 재령별 압축강도를 측 정하였다. 관입저항 실험을 통해 각 시편의 초결과 종결 시간을 확인하였으며 수은압입법을 통해 시편 별 내부의 공극을 측정하였다.

In the case of the Pohang earthquake, which had a magnitude of 5.4 in 2017, geotechnical damages such as liquefaction and ground settlement occurred. The need for countermeasures has emerged, and experimental research in the Pohang area has continued. This study collected undisturbed samples from damaged fine-grained soil areas where ground settlement occurred in Pohang. Cyclic tri-axial tests for identifying the dynamic characteristics of soils were performed on the undisturbed samples, and the results were analyzed to determine the cause of ground settlement. As a result of the study, it was determined that in the case of fine-grained soils, ground settlement occurred because the seismic load as an external force was relatively more significant than the shear resistance of the very soft fine-grained soils, rather than due to an increase in excess pore water pressure.

When cooking, especially during processes such as grilling or frying, harmful gases are generated. Among them, fine dust is a major factor causing lung cancer, and to eliminate it, range hoods are commonly used. Particularly, when using portable cooking device like gas stoves, it is even more challenging to remove fine dust. In this study, a cooking device was developed to combine steam and cooled air in the air-curtain area to recover fine dust generated during the cooking process, allowing it to be collected as food. The device was evaluated according to criteria defined independently and validated through experiments. As a result, all criteria were satisfied within the specified range.

본 연구는 대도시에서 미세먼지 없는 학교 부지를 찾는 Model Eliciting Activity (이하 MEA) 활동을 통해 고 등학교 학생들의 문제 해결 특성을 조사하기 위한 것이다. 5차시로 개발된 MEA 활동에 79명의 고등학교 2학년 학생 들이 참여 하였으며, MEA 활동지를 주요 데이터로 수집하였다. 학생들이 작성한 활동지의 개방형 질문에 대한 답을 기반으로 학생들의 문제 해결 모델을 귀납적 및 질적 방법으로 분석하였다. 먼저 학생들이 다른 데이터보다 어떤 데이 터를 우선적으로 사용했는지 순서를 분석한 후 주어진 데이터 세트를 어떻게 상호 연결하여 순서를 결정하는지 분석하 였다. 분석결과 학생들은 미세먼지 배출량이 많은 곳을 기피하기 위해 미세먼지 배출농도, 산업단지 분포 등 미세먼지 와 직접적으로 관련된 데이터를 먼저 활용하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 흥미롭게도 MEA 활동에서 고등학생의 문 제 해결 특성은 매우 다양하여 76명의 학생이 총 61가지 유형의 문제 해결 모델을 제작한 것으로 나타났다. 문제를 해 결하기 위해 동일한 순서의 데이터를 사용하는 학생의 최대 수는 6명으로 학생들의 문제 해결 방법은 매우 다양함을 보여준다. 그러나 공통적으로 미세먼지 농도가 높은 곳을 제외하는 방법으로 미세먼지 배출과 직접적으로 관련된 데이 터를 먼저 선택하는 특성을 보였다.

본 연구는 복잡한 도심주변의 지형과 다양한 배출원이 존재하고 있는 세종시 부강면과 조치원읍 일원을 대상으 로 대기오염 확산의 물리적인 특성을 분석하여 오염 물질의 확산을 가정했을 때의 특징을 분석하였다. 부강면의 경우 토지의 기복이 심한 전형적인 분지형지역으로서, 대기오염물질의 확산이 불량하여 대기 오염이 심화되는 지형상의 특성을 내포하고 있다. 지형조건의 특성상 강한 풍속으로 이류된 대기오염물질의 확산이 용이하지 않아 국지적으로 정체되 어 대기오염물질의 공간적 확산 보다는 정체에 의한 대기 환경 악화의 간접 요인이 될 수 있음을 나타낸다. 또한 이러 한 경우 지형적 가열율의 차이 등에 의한 급속한 온도 상승 경향이 나타날 가능성이 있어 향후 먼지 돔현상(dust dome) 등과 관련하여 오염물질의 확산과 관련한 정책제안에 있어서 세심한 논의가 필요하다. 고농도와 비고농도 사례 일을 분석했을 때 조치원읍의 경우 부강면에 비하여 주변 배출원의 영향이 다소 높은 상태이다. 또한 고농도과 비고농 도의 사례에 대한 분석에서 특정한 풍계에 따라 고농도일의 사례가 됨과 동시에 지형적으로 경사지에 속해 서쪽에서 이류된 오염물질이 쉽게 유입되는 상황으로 분석된다. 이러한 국지 지형에 따른 난류특성 변수들인 마찰속도(friction velocity), 확산속도(convective velocity), 현열 속(sensible heat flux) 등에 의한 연직 혼합고는 대기오염물질의 확산강도 에 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이와 관련하여 배출원관리에 따른 논의가 부강면 사례에서 보다는 조치원읍에서 상 대적으로 필요함을 분석하였다.

The importance of urban green space creation is increasingly recognized as the most realistic and efficient approach for fine dust mitigation in urban areas. Particularly considering the characteristics of domestic cities, the application of buffer green spaces along roads can maximize the efficiency of fine dust reduction without the need for separate green space creation. Accordingly, this study analyzed the fine dust mitigation effects based on the types of plantings in the central dividers and roadside trees in Jeonju City, Jeollabuk-do. To do this, we controlled various external variables of urban space and considered the planting arrangement types in the central dividers, carrying out the analysis using a CFD simulation. The simulation results confirmed that the central dividers with plantings demonstrated more effective ultrafine dust reduction than those without. Moreover, the arrangement of roadside trees showed a greater ultrafine dust reduction effect when adopting a multilayered structure compared to a single layer. Based on these findings, we concluded that installing both trees and shrubs simultaneously in the central dividers and along roads was effective for ultrafine dust mitigation. On this basis, we quantified the dust reduction effects of plants in urban street environments and proposed planting guidelines for roadside green spaces to improve air quality.

환경오염에 의한 미세먼지의 증가로 피부는 산화적 손상과 노화가 가속화된다. 본 연구에서는 선발된 한약재 추출물의 항산화, hyaluronic acid, filaggrin, MMP-1, ROS 항목을 평가함으로써 PM10으 로 부터의 각질형성세포 보호 효능을 확인하였다. 그 결과 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl(DPPH), 2,2'-azinobis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid(ABTS), FRAP assay에서 농도의존적으로 항산화능 이 증가하는 것을 확인하였다. 각질형성세포에 PM10 300 ㎍/㎖을 단독으로 처리한 군에서는 hyaluronic acid 및 filaggrin이 50% 이상 감소하였으며, 고량강, 유백피, 토복령 추출물을 처리한 군에서는 증가하였 다. MMP-1의 경우 PM10 단독처리군에는 55% 이상 증가하였으나, 추출물을 처리한 경우 감소하여 콜라 겐, 엘라스틴의 분해를 저해하는 것으로 평가된다. 또한 제브라피쉬 배아를 이용한 ROS 측정의 경우 추출 물을 처리하였을 때 감소되는 것을 확인하였다. 특히 토복령 추출물의 25 μg/ml에서 음성대조군과 유사 한 형광의 세기를 나타내어 ROS의 생성이 유의적으로 감소한 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 선별된 한약재 소재인 고량강, 유백피, 토복령은 미세먼지로부터 피부를 보호하거나 개선할 수 있는 소재로서 피 부 개선을 위한 안티에이징 제품으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.