Citizen science has become an essential tool for ecological monitoring, however concerns remain regarding data reliability, particularly for taxa that require advanced identification skills. The present study evaluates detection accuracy and count reliability in citizen-based waterbird monitoring conducted at the Siheung Gaetgol Wetland, South Korea. The study analyzed a total of 27 citizen surveys and 7 expert-accompanied surveys collected from 2015 to 2019. We quantified (1) species-level detection rates, (2) the effect of citizen group size on species richness, and (3) relative count bias based on mean abundance per survey. The detection analyses revealed pronounced discrepancies for approximately one-third of species, particularly, and other visually challenging or crepuscular taxa, for which expert detection rates exceeded citizen rates by 0.2~0.5. Conversely, common and readily identifiable species exhibited no discernible variations. The number of species detected was found to be independent of the size of the citizen science group, with a range of 4 to 13 participants. This suggests that observer expertise, rather than survey effort, is a primary determinant in determining detection efficiency. The count bias indices further demonstrated a systematic overestimation of flocking species and underestimation of cryptic or small-bodied species. Despite the limitations of the study, which include unequal survey frequency and uncontrolled environmental conditions, the results consistently indicate that observer proficiency exerts a significant influence on both detection and abundance estimates. These findings underscore the necessity for targeted expert involvement, species-specific training, standardized counting roles, and routine data-quality assessments to enhance the reliability of citizen-based bird monitoring program.

The purpose of this study is to evaluate the applicability of an unsupervised outlier-detection method as a surrogate safety measure (SSM) to estimate the effect of AI-based Bike-Safe monitoring system. An SSM that utilizes near-miss data immediately before an accident occurs must be developed to compensate for inadequate bicycle accident data and missing reports. In particular, the omission level of accident reports related to bicycle users is higher on bicycle paths, which implies that the importance of an SSM in safety management is much greater than in the general road environment. Therefore, the unsupervised outlier-detection method was set as the SSM because it can be learned without a label, is suitable for streaming data, and is generalizable under limited data. Additionally, the DeepAnT(deep learningbased anomaly detection) model was selected as the most appropriate time-series outlier-detection method. Using the time-series prediction module of the learned DeepAnT model, we analyzed the frequency of outliers or avoidance behaviors based on a linear relationship between estimated and observed values. The history data of the acceleration change rate of each bicycle were applied to the DeepAnT model to evaluate the possibility of using alternative safety indicators. Thus, those data are expected to be applicable as an alternative safety indicator for bicycle paths.

본 연구는 2023년부터 2025년까지 전라남도 신안, 진도, 무안의 김(Pyropia spp.) 양식장에서 발생하는 주요 질병 3종 붉은갯병(Red rot disease), 올피디옵시스병 (Olpidiopsis disease), 녹반병(Green spot disease)의 발생 현황을 모니터링하였다. 총 49회의 현장 조사에서 1,470개의 엽체를 수집하였으며, 현미경 관찰을 통해 질병 진단을 수행하였다. 연구 결과, 붉은갯병은 높은 발생률을 보였으며, 2023년에는 90.9%(10/11)의 양식장에서 검출되었고, 2024년에는 20%(5/25)로 감소하였다가 2025년에는 다시 76.9%(10/13)로 증가하였다. 올피디옵시스병은 연도별 변동이 뚜렷하게 나타났으며, 2023년 45.4%(5/11), 2024년 56%(14/25), 2025년 23% (3/13)의 양식장에서 검출되었다. 녹반병은 2023년 45.4%(5/11)의 양식장에서 발생하였고, 2024년 12%(3/25)로 감소하였다가 2025년 38.4%(5/13)로 다시 증가하였다. 지역별로 보면, 진도는 붉은갯병과 올피디옵시스병은 지속적이고 높은 수준으로 발생하여 고위험 지역임을 나타냈으며, 신안과 무안은 녹반병이 반복적으로 발생하는 양상을 보였다. 이 결과는 김 질병의 발생이 연도와 지역에 따라 뚜렷하게 달라지며, 해수 온도, 염분, 양식 밀도 등 환경 요인의 영향을 크게 받는다는 것을 시사한다. 본 연구는 기후 변화에 따른 질병 발생 예측과 지역별 맞춤형 관리 전략 개발을 위한 기초 자료를 제공한다.

2000년대에 국내 새우 양식 산업은 대하(Penaeus chinensis)에서 발생한 흰반점병 (WSD)으로 인해 대량 폐사가 나타나 큰 피해를 입었다. 이를 해결하기 위해 국립수산과학원 (NIFS)은 미국으로부터 흰다리새우(Litopenaeus vannamei)를 도입하여 인공 종자를 생산하였으며, 2003년부터 흰다리새우는 국내 양식 새우의 99% 이상을 대체하게 되었다. 한편 흰다리새우의 양식방법에 대한 세부적으로 확립된 양식방법이 없어 예전부터 해왔던 대하양식의 지식과 경험 등에 의하여 양식하고 있어서 흰다리새우의 양식기술을 표준화하기 위한 기초자료가 필요하다. 이에 본 연구는 흰다리새우의 양식기술을 표준화하기 위한 기초자료 제공을 위해 주요 양식 방법(축제식, BFT)에 따른 흰다리새우의 양식 환경, 성장률 및 생존율을 조사하였다. 추가적으로 흰반점병(WSD), 간췌장파보 바이러스병(HPVD), 급성간췌장괴사병(AHPND), 간췌장미포자충병(HPM)에 대한 병원체 모니터링을 실시하였다. 연구결과, 일간성장률(SGR)은 BFT보다 축제식 양식에서 더 높게 나타났으며, 증체율(WGR)은 두 양식방법 모두에서 체중이 증가함에 따라 감소하는 경향이지만 BFT 양식에서 추세선의 더 가파른 감소가 관찰되었다. 또한 사료계수(FCR)는 축제식에 비해 BFT 양식방법이 더 가파른 추세선이 관찰되었는데, 이는 사료를 섭취해도 체중으로 효율적으로 전환하지 못한다는 신호로 사료의 품질, 양식환경, 사료공급량 등의 개선이 필요할 것으로 사료된다. 추가적으로 병원체 모니터링에서는 입식 초기인 3월에서 5월 사이에 HPVD가 빈번하게 검출되었고, 흰다리새우의 체중이 증가함에 따라 검출률의 감소가 관찰되었다.

This study was conducted to improve the stability of small barges used for remote bird monitoring at Capsosiphon fulvescens aquaculture farms. The monitoring accuracy is compromised by rolling and pitching motions induced by waves and wind. To address this problem, a damping system was developed to enhance barge stability. Field experiments were conducted at a farm to evaluate the effectiveness of the developed damping system. The rotational motions of the barge, with and without the damping system, were measured using a six-axis gyroscope sensor. The measurements were conducted at the Capsosiphon fulvescens farm located in Cheokchan-ri and Deokdong-ri, Gogeum-myeon, Wando-gun, Jeollanam-do across two periods: from October 5, 2024 to December 17, 2024 (Damping without) and from February 19, 2025 to April 15, 2025 (Damping with). The collected data were validated against wind speed records from the Korea Meteorological Administration. The results demonstrated that the damping system effectively reduced barge motion. Within a wind speed range of 0.1-9.0 m/s, the system achieved an average reduction of 7.11% in rotational motions. Its maximum performance was recorded at approximately 7.0 m/s wind speed where it achieved a reduction of 23.35%. These findings confirm the system significantly enhances barge stability and improves monitoring reliability.

This research presents a single-walled carbon nanotube (SWCNT)-enabled real-time monitoring system to optimize postcuring conditions (temperature and duration) for epoxy resin. This method can serve as an alternative to traditional methods like Differential Scanning Calorimetry (DSC), which is effective in measuring the degree of cure in polymers during industrial curing (manufacturer-recommended cure cycle). Two different programs using SWCNTs were employed to design the cure cycles for investigating the development of mechanical properties: Program A as the comparison of effects of varied duration of high-temperature curing and Program B as high-temperature curing followed by the varied duration of low-temperature post-curing. By correlating variation in the electrical resistance of SWCNT with curing stages, we illustrate that extending post-curing at 100 °C for 24 h after an initial 3-h cure at 130 °C increases (i) tensile strength by 60% and ultimate tensile elongation by 101% and (ii) shear strength by 14% and ultimate shear elongation by 16% compared to industry standards. This approach not only improves mechanical performance but also enables precise, non-destructive cure-state detection, offering a scalable solution for high-performance composites in the aerospace and automotive sectors.

This paper examines security vulnerabilities in current authentication methods for remote patient monitoring in Wireless Medical Sensor Networks (WMSNs), including offline password guessing and man-in-the-middle attacks. We propose a novel three-factor authentication protocol using fuzzy extractors and lightweight cryptography. Formal analysis via the Real-or-Random (ROR) model and Tamarin Prover confirms its robustness, perfect forward/backward secrecy, mutual authentication, anonymity, and untraceability. Performance comparisons demonstrate reduced overhead and enhanced security, offering a promising framework for IoMT development.

Effective stress management in pilots is crucial for flight safety. This study assesses the stress levels of student pilots enrolled in a private pilot course during their initial flights by measuring heart rate variability (HRV) using a wrist watch type heart rate monitoring device. HRV data were collected from 31 student pilots across their first ten flight sessions. Statistical analysis using repeated measures ANOVA revealed that the highest stress levels occurred during the first flight and gradually decreased over subsequent flights. These findings highlight the need for flight instructors to provide supportive guidance during initial flights to help students adapt to flight conditions with minimized stress. Furthermore, the private pilot course curriculum may require revision to incorporate stress management and flight aptitude evaluation. This research contributes important insights into monitoring physiological stress responses in trainee pilots and informs strategies to enhance pilot training effectiveness and safety.

정부는 기후·기후변화 감시 및 예측 등에 관한 법률을 제정하고, 해양 기후변화 감시 및 예측 R&D 및 체계 개선을 위해 노력하 고 있다. 본 연구의 목적은 해양 기후변화 감시 및 예측 활동에 대한 전문가의 인식과 기술수준을 평가하고, 상대적 우선순위를 제시함으 로써 정부의 효율적인 정책 수립과 실효성 제고에 기여하고자 한다. 연구방법으로 정부, 연구기관, 대학, 민간기업 등 소속 전문가를 대상 으로 해양 기후변화 감시 및 예측 활동에 대한 전반적인 인식과 기술수준을 평가하였다. 또한 감시 및 예측 활동 구조화 및 상대적 중요 도 분석을 통한 상대적 우선순위를 결정하고 전문가 인식과 기술수준 간의 상관관계를 분석하였다. 연구결과 전문가들은 해양 자연적·경 제적 재해에 대응하기 위해 정부의 기후전략 수립이 매우 필요하다고 인식하고 있다. 상대적 중요도 평가 결과, 정보 관리 및 공동활동 영역이 가장 중요한 활동으로 분석되었다. 소속에 따른 집단의 목적과 이해관계가 해양 기후변화 감시 및 예측 활동에 대한 인식과 중요 도에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 정부의 해양 기후변화 활동 지원 측면에서 상대적 우선순위를 고려하여 실효성 있는 정책을 도 모할 필요가 있다.

잘피 생태계는 생물다양성 증진, 탄소 격리, 식량 생산, 연안 보호 등 인류 사회에 필수적인 기능과 서비스를 제공한다. 그러나 잘피생태계는 기후변화, 오염, 연안 개발 등 인간 기원 스트레스의 증가로 인해 전 세계적으로 빠르 게 감소하고 있다. 따라서 잘피 서식지의 공간적 범위, 분포, 그리고 시·공간적 동태를 효과적으로 모니터링하는 것은 이들 생태계의 효과적인 관리 및 복원을 위해 그 중요성이 커지고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위해서는 높은 시공 간적 해상도 상에서 연속적으로 서식지 모니터링이 요구되지만, 전 세계적으로 잘피 생태계에 대한 고해상도 모니터링 도구의 개발과 적용은 여전히 제한적이다. 고해상도 위성 원격탐사는 대규모 현장 모니터링이 어렵거나 연속적인 관측 이 힘든 지역에서 유망한 대안이 될 수 있다. 본 연구에서는 한국 남해안 거제 지역을 대상으로 PlanetScope과 Sentinel-2 MSI 광학 영상을 활용하여 잘피 모니터링의 적용 가능성을 평가하였다. 여러 식생지수(NDVI, NDAVI, GNDVI 등)를 비교하여 잘피 탐지에 가장 효과적인 지수를 도출하였으며, 무인항공기 영상을 활용해 탐지 결과의 활용 가능성을 확인하였다. 본 연구는 국내 연안 잘피 생태계의 관리를 위한 고해상도 위성 기반 모니터링 시스템 구축의 발판을 제공한다.

빛공해는 인공적인 광원에 의해 발생하는 오염 현상으로, 천문관측에서 악영향을 미치고 있다. 본 연구에서는 천문대가 운영되고 있는 국립대구과학관 주변 빛공해의 영향을 모니터링하기 위해 밤하늘 밝기를 Sky Quality Meter- LE (SQL-LE)를 이용하여 1년간 1시간 단위로 관측하였다. 밤하늘 밝기에 운량과 달이 미치는 영향을 확인하여 빛공해 분석에서 배제한 결과, 평균 밤하늘의 밝기가 18.39±0.28 mag/arcsec 2으로 도심과 교외 사이 수준에 해당하고, 야간 천 체관측 프로그램이 가장 많이 운영되는 시간인 21시에는 평균 17.89±0.19 mag/arcsec 2으로 4등급 보다 밝은 별들만 맨 눈으로 관측 가능하다는 것을 확인하였다. 또한, 밤하늘 밝기와 미세먼지가 선형 상관관계가 존재하여 PM2.5농도가 10 g/m 3 이하인 경우에 비해 30 g/m 3 이상인 경우는 밤하늘 밝기가 1.4배 밝아지는 것을 확인하였다. 향후에는 밤하늘 밝기 관측 데이터를 지속적으로 확보하여 빛공해의 장기적 변화와 계절, 날씨, 미세먼지 등과의 상관관계를 규명할 예 정이다.