본 연구는 물-시멘트비, 실리카퓸 및 감수제 혼입에 따른 시멘트 페이스트의 항복응력 및 소성점도 변화를 정량적으로 분석하였다. 또한 혼합 직후부터 60분까지 시간 의존 레올로지 특성을 측정하여 구조적 빌드업 거동을 평가하였다. 실험 결과, 물-시멘트비 증가는 레올로지 저항을 감소시키는 반면 실리카퓸은 일정 함량 이상에서 급격한 점도 증가를 유발하였으며, 감수제는 이러한 증가 경향을 완화하는 역할을 하였다. 특히 변 수 간 교호작용 효과가 유의하게 나타나 단일 변수 최적화만으로는 목표 유동 범위를 확보하기 어려운 것으 로 확인되었다. 또한 실리카퓸 함량이 높은 조건에서는 시간 경과에 따른 항복응력 증가율이 크게 나타나 작 업 가능 시간 단축 가능성이 확인되었다. 본 연구는 다공성 콘크리트용 바인더의 항복응력 및 점도에 대한 정량적 설계 범위를 제시함으로써 다공성 콘크리트 제작을 위한 배합 설계의 기초 자료를 제공한다.

도로 운송 부문은 전 세계 에너지 관련 온실가스 배출의 약 23%를 차지하며, 전 세계적인 물류 수요 증가와 도시화로 인 해 향후에도 지속적인 증가 추이를 보일 것으로 예측된다. 이러한 기후 위기 상황에서 차량의 연비를 개선하여 탄소 배출량 을 저감하기 위한 기술적 노력이 다각도로 진행되고 있다. 이 중 도로 포장과 차량 간의 복잡한 물리적 상호작용인 Pavement-Vehicle Interaction(PVI)은 포장체의 처짐으로 인해 발생하는 추가 연료 소모량(Excess Fuel Consumption, EFC)을 결정하는 핵심적인 요소로 주목받고 있다. 본 연구는 도로 포장과 차량의 상호작용으로 인해 발생하는 추가 연료 소모량을 산정함에 있어, 포장 재료의 에너지 소산 특성을 정의하는 감쇠 모델과 하중 하단에서의 포장 처짐 기울기를 계산하는 경사도 산정 방법이 미치는 영향을 정량적으로 비교 분석하였다. 구체적으로, 점성 감쇠 모델과 이력 감쇠 모델을 각각 적용하여 포장의 동적 응답을 도출하였다. 또한, 기 존의 선형 및 상수 기반 경사 산정 방식의 한계를 극복하기 위해, 본 과업에서 제시하는 하중 재하 지점의 순간 기울기를 산정하는 수치적 방법론을 검토하였다. 해석 결과, 선택된 감쇠 모델의 종류와 경사도 산정 방식의 조합에 따라 최종적으로 도출되는 연료 소모량 산정 결과에 유의미한 수치적 차이가 발생함을 확인하였다. 특히 이력 감쇠 모델과 순간 기울기 방식 의 결합은 기존 모델들이 간과했던 포장체의 비대칭적 처짐 거동을 더욱 정밀하게 포착함으로써, 보다 현실적인 탄소 배출 량 예측 근거를 제시하였다

미세플라스틱(MPs)은 수생 환경에 광범위하게 분포하는 오염물질로, 항생제 및 항생제 내성유전자(ARGs)의 운반체로 작용하여 생태계와 인체 건강에 복합적인 위해를 초래할 수 있다. 환경에 노출된 MPs는 노화 과정을 거치며 미생물 생물막이 형성된다. 이러한 생물막은 MPs의 물리화학적 특성을 변화시켜 항생제 흡착능을 향상시키고, ARGs의 유지 및 증식을 촉진한다. 항생제와 생물막이 형성된 MPs 간의 상호작용은 수소결합, 정전기적 상호작용, 소수성 효과, 공극 채움 등 복합적인 기작에 의해 지배되며, 미생물 활성은 흡착, 분해 및 탈착의 동역학을 추가로 조절한다. 생물막이 형성된 MPs는 오염물질의 저장소이자 운반체로서 기능하며, 수생 생물에 대한 항생제의 생물유효성을 증가시키고 미생물 군집 간의 수평적 유전자 전달을 촉진한다. 이러한 공동 노출은 수생 생물에서 산화적 스트레스, 면역 기능 저하, 효소 활성 억제, 조직 손상 등을 유발할 수 있으며, 먹이망을 통한 연쇄적 영향을 통해 궁극적으로 인간 건강에도 영향을 미칠 수 있다. 특히, 본 논문은 생물막 형성이 항생제 흡착과 수평적 유전자 전달 역학에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 초점을 맞추어 최신 연구 결과를 정리하였다. 이를 통해 생물막형성-항생제흡착-유전자전달 세가지 요소간 복잡한 상호작용의 물리화학적 및 생물학적 메커니즘을 명확히 설명하였으며, 이와 연관된 환경적 위해성을 파악하고 저감하기 위한 연구를 수행하기 위한 배경지식으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Water resources are a core component of Earth Science Education, and scientific modeling can be used to enhance students’ understanding of water resources. With recent shifts internationally toward standards-based science teaching and learning, researchers have noted the need for a deeper understanding of how teachers use curricula. The purpose of this study is to examine how science teachers interact with the curriculum and help better determine the role teachers’ conceptions of the curriculum play in how they implement the curriculum in teaching water resources. The concept of ‘curriculum use’ relates to the ways in which a teacher interacts with and is influenced by material resources constructed to support instruction. Further, this study focused on teachers’ perceptions of their role within the teachercurriculum relationship, where these might range from that of an enactor of a planned curriculum to that of a collaborator with curriculum materials, to better understand how their notions influence their curriculum use. Three teachers were purposely selected for a post-curriculum implementation interview following a professional development workshop with 21 science teachers. The interviews were analyzed using thematic analysis. Finally, in the context of the implementation of the curriculum, a better understanding of teachers’ experiences and interactions with the curriculum emerged which highlighted how curriculum resource designs can be improved to take advantage of how teachers work with curriculum materials.

This study investigates the conversation strategies that Korean middle school English learners employ when interacting with AI-based writing tutor chatbots. A total of 79 eighth-grade students at a middle school in Seoul engaged in English process writing tasks with ChatGPT API-powered writing tutor chatbots, composing an argumentative and an expository essay. Their dialogues during the pre-writing and drafting stages were analyzed using content analysis, with a focus on linguistic modification strategies within situated writing contexts. The results reveal that learners actively interacted with the AI writing tutor chatbots, employing various strategies to refine chatbot responses, clarify misunderstandings, and negotiate meaning. These strategies demonstrated both backward- and forward-oriented approaches, allowing students to iteratively improve their writing through dynamic interaction. Based on these findings, the study provides pedagogical recommendations for optimizing AI chatbot-mediated conversations in L2 English writing instruction.

원전에서 발생 가능한 중대사고 중 하나인 용융 노심-콘크리트 상호작용(Molten Core Concrete Interaction, MCCI)은 노심의 용융물이 격납용기 하부의 콘크리트를 침투하면서 콘크리트의 물리적 및 화학적 분해를 유도하고, 이로 인해 구조적 손상이 발생하게 된다. 더불어, 분해 과정에서 발생하는 비응축성 가스와 수증기로 인해 내부압력이 급격히 상승할 수 있다. 본 연구는 MCCI 가 발생하는 상황에서 원전 프리스트레스트 콘크리트 격납용기(Prestressed Concrete Containment Vessel, PCCV)의 내부압력 저 항능력을 평가하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 APR1400을 대상으로 MELCOR 코드 기반의 사고 시나리오를 통해 압력 및 온도 상승을 모사하였으며, 검증된 유한요소 해석모델을 이용해 구조응답을 분석하였다. 내부압력 저항능력은 글로벌 후프 변형률(global hoop strain)과 등가소성변형률(equivalent plastic strain) 두 가지 한계상태 기준에 따라 비교 분석하였다.