Water contamination caused by heavy metal pollutants from industrial activities remains a pressing environmental concern. This study reports the development of a novel carbon paste electrode (CPE) modified with ethylenediaminetetraacetic acid (EDTA), polyvinyl alcohol (PVA), and multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs) using a mechanochemical method for the electrochemical detection of Cu(II) ions. The modified electrode was thoroughly characterized to evaluate its functional groups, morphology, crystallinity, elemental composition, and electrochemical properties. Electrochemical measurements were performed using cyclic voltammetry (CV) and square-wave anodic stripping voltammetry (SWASV) under optimized conditions in 0.1 M NH₄Cl at pH 5. The EDTA/PVA/MWCNT-CPE exhibited a low detection limit (0.0457 μM), a wide linear range (0.1–2.7 μM), and excellent reproducibility (RSD = 0.51%), repeatability (RSD = 0.43%), and stability (95% retention after six days). Selectivity tests demonstrated high recovery for Cu(II) (99.7%) and Hg(II) (99.89%) with minimal interference. This simple, cost-effective sensor offers high sensitivity and selectivity, making it a promising candidate for Cu(II) detection in environmental monitoring applications.

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.

건조필름배지(PetricoreTM)는 호기성 및 통성 혐기성 미 생물의 배양을 위해 개발된 배지이다. 제작된 건조필름배지 의 품질 평가는 ISO 11133 가이드라인에 따라 Escherichia coli ATCC 25922, Escherichia coli ATCC 8739, Staphylococcus aureus ATCC 25922, Staphylococcus aureus ATCC 6538, Bacillus subtilis ATCC 6633 등 5종의 표준 균주를 선정 하여 표준 평판배지와의 비교 시험을 통해 정량 실험을 실시하였다. 5가지 표준 균주를 대상으로 한 생산성 비율 (productivity ratio, Pr)이 0.70보다 높았으며 상대 표준 편 차 값은 3.0%보다 낮았다. 또한 13가지 식품(간 돼지고기, 베이컨, 생연어, 참치, 생새우, 시금치, 양상추, 버섯, 샌드 위치, 아이스크림, 냉동피자, 멸균우유, 어육소세지)을 대 상으로 제작된 PetricoreTM의 배지 성능을 미국식품의약품 안전처의 ‘Bacteriological Analytical Manual (BAM) 제3장: 표준한천배지법’에 사용된 plate count agar (PCA)배양법 과 비교 검증하였다. 또한 시험된 식품시료에 대해서는 세 가지 다른 오염 수준(높음, 중간, 낮음)에서 비교 연구가 수행되었다. 평균차, 반복표준편차(Sr), 선형회귀분석(R2), 상대표준편차(RSD)과 생산성 비율(Pr)을 측정하였다. 통계 처리는 쌍체 t-검정을 통해 얻어진 P값(P<0.05)을 기준으 로 평가하였다. 표준균주를 사용한 성능시험 결과, 5종 균 주 모두에서 Pr0.7의 결과값을 나타내어 제작된 PetricoreTM 의 정량 성능이 확인되었다. 또한 쌍체 t-검정시 두 방법 간의 유의적 차이가 없어(P>0.05) PetricoreTM 배양법과 PCA 배양법 간의 동등성을 확인하였다. 실제 식품을 대 상으로 하는 비교 검증 실험에서는 모든 식품실험군에서 두 방법 간의 직선성이 R2<0.9이었으며, 냉동피자를 제외 한 모든 식품군의 평균차는 |0.50| 내에 있었다. PetricoreTM 배양법의 재현성은 0.01-0.14로 PCA 배양법(0.02-0.12)과 유사하였다. 상대표준편차는 RSD≤15%로 정밀도가 높음 을 나타내었다. 본 실험 결과를 통해 제작된 PetricoreTM는 여러 식품군에서 호기성 및 통성 혐기성 미생물 검사 시 표준배지 시험법을 대체하는 신뢰할 수 있는 대안 방법으 로 사용할 수 있음을 확인하였다.

북위 38도 지역인 백령도와 연천 콩밭에 2020-2021년에 콩나방(Leguminivora glycinivorella) 성충 포획 목적으로 성페로몬 트랩을 설치하였 다. 트랩에는 (E,E)-8,10-dodecadienyl acetate와 tetradecyl acetate의 1:1 조성 미끼를 장치하였다. 트랩에 포획된 나비목 성충들에 대해 시토크 롬 c 산화효소 1 유전자의 염기서열을 분석하였고, 그 결과를 바탕으로 종을 동정하였다. 연천에서는 콩나방으로 동정이 되나 분석 서열에서 서로 평균 3.5%의 유전거리가 있는 두 개의 다른 집단(M과 S)이 동일 포장에서 발생한 것이 관찰되었다. 그중 M 집단은 백령도에서도 발견되었다. 콩나 방 성충은 트랩 운용기간 동안 8월 중순부터 9월 중순 사이에 관찰되었다. 약 40종의 비대상종 수컷 성충들이 트랩에 포획되었고, 그중 잎말이나방 과의 애기잎말이나방족 1종(Grapholitini sp.)과, 흰갈퀴애기잎말이나방(Epiblema foenella)이 우점하였다. 이 결과로 본 연구에 사용한 성페로몬 조성이 콩나방에 대해 종특이성이 높지 않은 것으로 나타났다.

This study proposes a lightweight algorithm for real-time front-vehicle detection using low-resolution camera footage under various driving conditions. The proposed method first extracts driving lanes using Canny edge detection and the Hough transform, thus enabling efficient lane detection. A forward region of interest (ROI) is delineated based on the extracted lane geometry. Subsequently, YOLOv11 is employed to detect vehicles within each frame, where only those located inside the defined ROI are classified as preceding vehicles. To evaluate the applicability of the proposed method in diverse environments, its performance was assessed across six driving scenarios: normal driving, traffic congestion, complex structural environments, nighttime, tunnel sections, and sharp curves. Experimental results show that the proposed approach maintains a stable detection accuracy across different conditions while offering a low computational cost and a high processing speed. Compared with segmentation-based deep-learning lane-detection models, the proposed method demonstrates superior real-time capability and can operate using only a built-in monocular camera without relying on expensive sensors such as LiDAR, radar, or artificial markers. This study serves as a foundation for vision-based ADASs, front-vehicle-following control, and road-hazard detection systems.

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.

설악산국립공원에서 무인센서카메라의 효율적인 활용을 위해 종의 분포, 상대풍부도(RAI), 그리고 카메라 운용 일수와 탐지된 종 수 간의 상관관계 를 추정했다. 2020년 7월부터 9월까지 24대의 카메라로 총 1,704 카메라 운용 일수 동안 모니터링한 결과, 설악산에 서식하는 중대형 포유류 10종이 모두 탐지되었다. 오소리(Meles leucurus)는 23개 지점(95.8%)에서, 멧돼지(Sus scrofa)는 22개 지점(91.7%)에서 각각 포착되어 설악산국립 공원 전역에 넓게 분포하고 있음이 확인되었다. 이 두 종은 최초 감지까지의 평균 시간이 가장 짧았고 RAI가 가장 높아, 10종 중에서 가장 쉽게 관찰되는 종임을 시사했다. 멸종위기에 처한 산양(Naemorhedus caudatus)은 24개 지점 중 13개 지점(54.2%)에서 기록되었는데, 신속한 감지와 높은 RAI를 보여 설악산국립공원이 대한민국 내에서 이 종의 핵심 서식지임을 입증했다. 반면, 멧토끼(Lepus coreanus)는 3개 지점에서만 관찰되었다. 멧토끼의 RAI는 낮았으며, 최초 감지까지의 평균 시간이 길어 관찰 확률이 낮았다. G7, G26, G28, G36, G37 조사지점은 7~8종이 관찰되어 높은 종다양성을 보였다. 특히, G7, G26, G28에서는 산양, 삵(Prionailurus bengalensis), 담비(Martes flavigula) 등 3종의 멸종위기종이 탐지되어, 이 지역들이 집중적인 보호가 필요한 생태학적 핵심 구역으로 기능함을 시사했다. 따라서, 이 지역의 효과적인 보호 및 관리를 위해 장기적인 모니터링이 필요하다. 운용 효율성 분석 결과, 24대 카메라의 총 운용 일수 1,704일 중 10종 전체(100%) 탐지에 1,066일이 소요되는 것으로 예측되었다. 24대 카메라로 모니터링할 경우, 카메라당 최소 44.42일이 소요되어야 10종 전체를 감지할 수 있다는 것을 의미한다. 9종(90%)은 10.75일, 8종(80%)은 6.21일이 소요될 것으로 예측했다. 향후 카메라 트랩 모니터링은 카메라 수, 공간적 범위, 종다양성을 고려하여 설계되어야 한다.

Purpose: This study aimed to provide a detailed understanding of nurses’ experiences with fall management in wards equipped with a video-based fall detection system. Methods: In-depth, semi-structured interviews were conducted with 10 nurses from an integrated nursing care ward at K Hospital in City C, where the system had been implemented. The interviews focused on nurses’ actual experiences and reflections regarding fall management. Data were systematically analyzed using Hsieh and Shannon’s conventional content analysis, which identified meaningful categories and themes. Results: The analysis identified six themes and 15 subthemes. The main themes were: Context of falls and limitations in management falls occurred through interactions between patient behaviors and environmental factors, while current assessment and management systems did not adequately address these complexities. Need for structured response processes after introducing video-based fall detection although video-based systems were implemented, fall recognition and responses remained experience-based and situation-dependent, highlighting the need for standardized, systematic procedures. Perceived limitations of video-based fall detection systems the system presented challenges such as delayed and false alarms, which reduced real-time responsiveness and affected clinical reliability. Practical benefits of video-based fall management and changes in nursing practice video verification improved the objectivity and accuracy of fall reporting, enhancing the consistency and systematization of nursing practice. Strategies for system use according to ward environment tailored use of the system based on ward characteristics and patient composition was suggested to optimize monitoring efficiency and fall prevention. Future directions for improved fall management strategies to enhance patient and caregiver awareness through video-based education and to improve ward environments were proposed as approaches for developing a preventive, smart-care model. Conclusion: The findings of this study indicate future directions and challenges for technology-based nursing practice in fall management, highlighting the need to develop new assessment frameworks, as well as educational and research strategies that reflect nurses’ experiences in diverse contexts, given the practical changes introduced by the video-based fall detection system and the limitations of current assessment tools.

Contamination of food with heavy metal ions and nitrites poses a serious threat to human health. Consequently, the development of fast and sensitive platforms for detecting these contaminants is urgently required. In this paper, a novel MnMgFe- LDHs/DC sensor is constructed based on a simple strategy, in which MnMgFe layered double hydroxide (LDHs) is used as a metal precursor, and a unique "island bridge" carbon network structure is generated by its pyrolysis with ZIF-8@B, N-WMCNTs. The electrical conductivity was enhanced, and a large electroactive surface area was provided for the MnMgFe- LDHs/DC. The electrochemical properties of Pb2+, Cd2+ and nitrite were investigated using this electrode as a working electrode. Under optimized conditions, the sensing platform exhibited a wide linear range with the Pb2+, Cd2+, and NO2 − limits of detection of 46.16 nM, 59.25 nM, and 0.083 μM, respectively. Of particular note is that this sensing platform exhibits outstanding anti-interference capabilities. It can precisely and efficiently conduct the detection of nitrite and heavy metal ions in pickled foods.

유전자 변형(GM) 작물의 재배 및 유통이 확대됨에 따라, GM 작물의 신속하고 정확한 현장 검출 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 5-enolpyruvylshikimate-3- phosphate synthase (EPSPS) 유전자를 대상으로, RPA (Recombinase Polymerase Amplification) 기반의 등온 증폭 기법과 특이적 프라이머·프로브 세트, 그리고 간이 DNA 추출법을 결합하여 현장 적용이 가능한 GM 콩 검출 시스템을 개발하였다. 먼저, 설계된 프라이머 및 프로브 세트는 GM 콩에서만 형광 신호가 유의하게 증가하며, non-GM 콩에서는 신호가 검출되지 않아 높은 타겟 특이성을 확인하였다. 또한, RPA 반응은 39℃의 등온 조건에서 25분 이내에 이루어져 기존 PCR 기반 방법에 비해 분석 시간을 대폭 단축할 수 있었다. 다양한 DNA 추출 버퍼를 이용한 간이 추출법과 상용 DNA 추출 키트를 비교한 결과, 10 mM NaOH 및 10 mM NaCl 버퍼에서 우수한 검출 성능을 보였으며, 5분 이내에 DNA 확보가 가능해 현장 적용성이 뛰어남을 확인하였다. 본 연구의 시스템은 시료 채취부터 DNA 추출, 증폭, 검출까지의 전 과정을 단시간 내에 수행할 수 있어, 농업 현장에서 GM 작물을 신속하고 정확하게 판별할 수 있는 실용적 기술로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.