전세계적으로 국제항공 부문의 탄소 감축에 대한 요구가 증가함에 따라 지속가능항공유 (Sustainable Aviation Fuel, SAF)의 사용 확대와 기술개발에 대한 투자가 촉진되고 있다. SAF는 기존 석유 계 항공유 연료와 유사하기 때문에 항공기의 엔진이나 연료 공급 시스템 및 공항의 연료공급 인프라의 구 조적 변경없이 그대로 사용 가능하며(drop-in fuel), 기존 항공유에 일정비율로 혼합하여 사용할 수 있는 장점이 있다. SAF는 전세계적으로 다양한 바이오매스 원료를 사용하여 제조된 바이오항공유(Bio-jet fuel) 와 포집 이산화탄소와 그린수를 사용하여 합성된 재생합성항공유(synthetic-SAF)로 구분할 수 있다. 또한 광합성을 하는 바이오매스를 기반으로 하는 바이오항공유는 전주기평가(life cycle assessment, LCA) 관점 에서 기존 석유계 항공유보다 이산화탄소를 약 80% 저감되며, 탄소중립연료로서 인정받고 있다. 본 논문 에서는 재생합성항공유의 생산을 위한 제조기술로 이산화탄소 포집기술, 역수성가스(Reverse Water-Gas Shift, RWGS) 전환기술, Fischer-Tropsch(F-T) 공정기술과 제조된 재생합성항공유의 연료특성과 제조규 격 및 제조기술 인증에 대한 연구사례를 분석하여 국내 기술개발 필요성과 방향을 제시하고자 한다.

본 연구는 공동양육에서의 일관성 부족이 이혼가정 자녀의 행동문제 발생에 미치는 영향을 분석한 것이다. 서울 및 수도권 지역의 이혼가정 50가족을 대상으로 설문조사와 심층 인터뷰를 통해 데이터를 수집하였다. 양적 분석 결과, 양육 일관성 수준이 높을수 록 자녀의 행동문제가 감소하는 부적 상관관계가 발견되었다. 또한, 부모의 양육 스트레 스가 일관성과 자녀 행동문제 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 질적 분석에서는 부모 간 의사소통 부족, 양육 철학 차이가 주요 문제로 지적되었으며, 일관성 부족이 자 녀의 정서적 불안, 반항적 행동, 사회적 부적응을 유발하는 것으로 드러났다. 연구는 부 모 간 협력과 의사소통을 통해 일관성을 유지하는 것이 자녀의 건강한 발달에 필수적임 을 강조하며, 이를 위한 부모 교육 프로그램과 정책적 지원의 필요성을 제안한다.

PURPOSES : This study was conducted to evaluate the physical properties of the RAP 50 asphalt mixture containing polymer modified rejuvenator and warm-mix additive to improve the recycling rate of RAP and reduce CO2 emission. METHODS : Mix design of Polymer Modified Warm-mix Asphalt Mixture(RAP 50), and Hot Mix Asphalt Mixture(RAP 30) were produced and the properties of asphalt mixture such as Marshall Stability, ITS, Deformation Strength, TSR, and Dynamic Stability were compared between the two asphalt mixtures. RESULTS : The RAP 50 asphalt mixture showed superior or similar performances compared to the RAP 30 asphalt mixture in all the tests conducted. The results of the Marshall stability and dynamic stability in particular were 13,045N and 3,826 pass/mm, which were 11.37% and 76.7% greater than the RAP 30 asphalt mixture, which indicated that high plastic deformation resistance may be expected. CONCLUSIONS : The results obtained from laboratory tests on the two types of mixtures indicated that the use of polymer modified rejuvenator and warm-mix additive not only allows to increase the proportion of RAP but also improves its properties under lower temperature condition than RAP 30 asphalt mixture. Additionally, it was confirmed that plastic deformation resistance was high and moisture resistance and crack resistance were improved for a RAP 50 asphalt mixture.

Although the effect of elevated carbon dioxide (CO2) on Phalaenopsis plant flowering, biomass, and photosynthesis has received intensive study, whether elevated CO2 affects plant requirements and sensitivity to potassium sulfate (SOP) during the reproductive growth stage remains unclear. To evaluate the combined effect of CO2 and SOP provision on crassulacean acid metabolism orchids, we cultivated Phalaenopsis Queen Beer ‘Mantefon’ under ambient and elevated CO2 treatments (≈ 400 or ≈ 720 μmol×mol-1, respectively) and four levels of SOP supply for 20 weeks after treatments (WAT): potassium and sulfate levels by 10.41 and 1.96 mmol·L-1 (SOP1), 5.98 and 0.90 mmol·L-1 (SOP2), 12.80 and 1.96 mmol·L-1 (SOP3), and 14.83 and 3.16 mmol·L-1 (SOP4), respectively. The number of floral buds and flowers decreased in the plants grown under elevated CO2 than in those grown under ambient CO2, regardless of the SOP level; however, the reduced production of floral buds and flowers did not affect the dry mass of shoot, root, and spike at 20 WAT. There were significant interactive effects of CO2 and SOP on root biomass accumulation and net CO2 uptake. The stimulation of biomass partitioning on the root, as a sink source, observed due to the uptake of elevated CO2 was improved under increased SOP supply. Under ambient CO2, the leaf critical SOP level was SOP1 for root and spike biomass accumulation. Plants grown under elevated CO2 were more sensitive to SOP treatments, with higher essential leaf levels of SOP.

범밀도이론함수(Density Functional Theory, DFT) 기반의 제일원리전산모사는 기저상태의 DFT 에너지를 구하는데 많은 시간소요 및 전산자원을 소모하였다. 이러한 막대한 전산자원의 소모는 DFT 계산에서 고려할 원자수를 수 백개 이 하로 제한되게 되었으며, 이를 해결하기 위해서는 전자구조 계산이 아닌 원자의 환경 내에 원자간 상호작용을 정의 (Force Field, 힘장)하고 이를 통해 주어진 조성 혹은 구조에 따른 에너지를 빠르게 예측 할 수 있어야 한다. 본 논문에서 는 Behler-Parrinello가 제시한 인공신경망 모델을 활용해 인공지능 다원계 힘장을 개발하고 코발트-구리 산화물의 조성에 따른 에너지를 예측하고 안정한 구조를 탐색하는 연구를 수행하였다. 인공신경망 기술로 부터 구리-코발트 산화물에 대 해 15.7 meV/atom의 에너지 오차와 단위거리당 힘 103.6 meV/Å의 정확도를 가지는 인공신경망 포텐셜을 개발하였다. 이 방법으로 빠르고 정확하게 CuCoO 표면구조의 산소 결함률에 따른 생성에너지를 계산할 수 있었고, 에너지 컨벡스 홀을 도시 조성에 따른 안정한 구조를 예측하였다.