The demand for automated diagnostic facilities has increased due to the rise in high-risk infectious diseases. However, small and medium-sized centers struggle to implement full automation because of limited resources. An integrated molecular diagnostics automation system addresses this issue by integrating small-scale automated facilities for each diagnostic process. Nonetheless, determining the optimal number of facilities and human resources remains challenging. This study proposes a methodology combining discrete event simulation and a genetic algorithm to optimize job-shop facility layout in the integrated molecular diagnostics automation system. A discrete event simulation model incorporates the number of facilities, processing times, and batch sizes for each step of the molecular diagnostics process. Genetic algorithm operations, such as tournament, crossover, and mutation, are applied to derive the optimal strategy for facility layout. The proposed methodology derives optimal facility layouts for various scenarios, minimizing costs while achieving the target production volume. This methodology can serve as a decision support tool when introducing job-shop production in the integrated molecular diagnostics automation system

Microalgae are efficient fatty acid producers owing to their high photosynthetic activities. They can act as sources of biofuel, feed, and various bioactive compounds. This study aimed to determine optimal culture conditions, including culture medium, temperature, and light intensity, to enhance the biomass and fatty acid content of the indigenous freshwater microalga, Tetradesmus obliquus. Evaluation using a high-throughput photobioreactor revealed that the optimal culture temperature and light intensity were 25°C and 300 μmol m-2 s-1, respectively. Additionally, we optimized components (N, P, and Mg) of the BG-11 medium to enhance the microalgal biomass. Modified BG-11 medium increased the T. obliquus biomass by 37% compared to the standard BG-11 medium. Subsequently, the culture medium was replaced with N- and P-depleted media to determine the abiotic stress factor that could increase the cellular fatty acid content. Notably, fatty acid content was significantly increased from 8.5% up to 14.6% on day 7 of culture in N-deficient (N-P+ and N-P-) media. Sequential optimization effectively increased the biomass by 83% and fatty acid content by >76% in T. obliquus. Our optimization method can be used to enhance the biomass and fatty acid contents of various other microalgae.

본 연구에서는 침지형 평판 분리막 생물반응기에 대해 막간차압(TMP)을 효과적으로 제어 가능하는 사인파형 투 과유속 연속운전(SFCO) 모드를 개발하였다. SFCO 모드의 분리 성능을 평가하기 위해 분리막 생물반응기(MBR)의 표준 작 동 방식인 여과/이완(F/R) 모드와 비교, 평가하였다. 공칭 기공 크기가 0.15 μm인 두 개의 동일한 평판형 정밀여과막 모듈을 활성 슬러지 용액에 침지하여 사인파 유형, 투과유속 및 운전시간에 따른 TMP 변화를 측정하였다. 결과적으로 SFCO 모드는 F/R 모드에 비해 낮은 TMP를 유지하여 분리막 오염을 줄이는 데 효과가 있음을 확인하였다. 특히 사인파형의 최대 투과유속 이 15~20 L/m2·h 범위에서 막오염을 최소화하는 데 효과적이었으며, 이는 기존 MBR의 투과유속 운전 범위로서 그 응용이 기대된다.

최근 농촌 인구 감소와 고령화로 노동력 부족 현상이 심화 되면서 농민들이 인력을 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. 기 존의 노지 벼 육묘는 많은 공간과 노동력을 요구하며, 어린 묘 의 품질 관리가 어려운 문제가 있다. 본 연구에서는 컨테이너 형 수직농장을 활용하여 벼 육묘일수를 줄이고, 광 및 양액의 처리에 따른 생육 효과를 확인하였다. ‘고시히카리’와 ‘참드 림’ 두 품종의 벼를 지하수와 희석된 양액을 사용하여 각각 160와 355μmol·m-2·s-1의 광도에서 10일간 컨테이너형 수직 농장에서 재배하였다. 벼 육묘 결과, 모든 품종에서 10일 만에 이앙 가능한 초장을 확보할 수 있었으며, 양액을 처리하지 않 는 저광도에서 경제적 운영이 가능함을 확인하였다. 뿐만 아 니라 육묘된 벼는 순화과정에 문제가 없고, 본답 정식 이후에 도 기존 노지육묘와 생산성이 유사한 것을 확인하였다. 경제 성 분석을 통해 육묘판 생산 시 컨테이너형 수직농장 2동 이상 있을 경우 기존 노지육묘보다 비용 절감이 있음을 확인하였 다. 따라서 컨테이너형 수직농장을 활용한 벼 육묘는 비용 절 감과 노동력 부족 문제 해결에 기여할 수 있는 효과적인 대안 이 될 것으로 기대된다.

Efficient and safe maritime navigation in complex and congested coastal regions requires advanced route optimization methods that surpass the limitations of traditional shortest-path algorithms. This study applies Deep Q-Network (DQN) and Proximal Policy Optimization (PPO) reinforcement learning (RL) algorithms to generate and refine optimal ship routes in East Asian waters, focusing on passages from Shanghai to Busan and Ulsan to Daesan. Operating within a grid-based representation of the marine environment and considering constraints such as restricted areas and Traffic Separation Schemes (TSS), both DQN and PPO learn policies prioritizing safety and operational efficiency. Comparative analyses with actual vessel routes demonstrate that RL-based methods yield shorter and safer paths. Among these methods, PPO outperforms DQN, providing more stable and coherent routes. Post-processing with the Douglas-Peucker (DP) algorithm further simplifies the paths for practical navigational use. The findings underscore the potential of RL in enhancing navigational safety, reducing travel distance, and advancing autonomous ship navigation technologies.

본 논문에서는 마스크 설계에 다양한 위상 최적설계 기법을 적용하고, 광학 근접 보정 성능을 비교한다. 포토리소그래피 공정 중 포토레지스트에 가해지는 빛의 간섭 효과를 보정하는 광학 근접 보정 기술은 반도체 품질을 결정하는 중요한 요소 중 하나이다. 전통 적인 광학 근접 보정 기술에서는 마스크의 일부 요소를 조정하며 보정 효과를 시뮬레이션과 실험으로 확인하면서 설계를 진행한다. 이러한 경험적 설계를 통해 최적의 마스크 형상을 얻는 데는 한계가 있기 때문에, 위상 최적화 기법을 이용한 마스크 설계의 필요성이 증가하고 있으며, 민감도 기반 알고리듬을 이용한 위상 최적설계가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 이진 구조 위상 최적설계(TOBS)와 새롭게 고안한 완화된 이진 구조 위상 최적설계(Continuated TOBS)를 이용하여 기존 최적설계와 비교하고, 더 발전된 최적설계 방향 을 제시한다.

This study optimized the gelling agent and rice protein ratio for developing elderly friendly jelly using a response surface methodology. Response surface analysis was conducted with a gelling agent (0.1, 0.2, and 0.3%) and rice protein (3, 6, and 9%) set as independent variables. Increasing the gelling agent and rice protein ratio raised the pH while lowering the total acidity. The sugar content decreased nonlinearly with a higher gelling agent ratio. The lightness (L) and yellowness (b) differed according to the addition ratios of each ingredient, and the hardness peaked at 0.3% gelling agent and 6% rice protein, but excessive rice protein addition led to a decrease in hardness. Response surface analysis indicated an optimal formulation of 0.16% gelling agent and 6.41% rice protein, with all response variables aligning within the predicted ranges, validating the model.

The focus of this study was on the preparation of a clinoptilolite-based adsorbent, utilizing natural zeolite, to adsorb and remove ammonia (NH3) emitted from various environmental facilities, and to evaluate its performance. To create an adsorbent suitable for humid environments, hydrophobicity was introduced through HCl acid treatment. The impact of acid concentration and treatment time was analyzed to optimize the preparation conditions. As a result, the adsorbent treated with 0.5 M HCl for 2 hours demonstrated the highest NH3 adsorption performance. These findings suggest that the developed adsorbent could serve as an effective solution for controlling NH3 emissions in humid environments, contributing to the mitigation of environmental pollution and odor issues.

Despite their historical use, studies on the genetic functions of mushrooms and varietal improvement via biomolecular techniques are limited compared to other organisms. Recent advancements in CRISPR/Cas9 have enabled precise genetic modifications in mushrooms, with RNP-based systems offering high editing efficiency without foreign gene insertion. In this study, we optimized gene-editing conditions for Ganoderma lucidum (Yongji 2) by utilizing RNP/nanoparticle complexes to enhance efficiency. The optimal conditions included a 0.2 M sorbitol buffer (pH 7.0) and a protoplast-to-complex ratio of 10:1. Among eight gRNAs designed for the catA gene, three were identified with high activity, and PEG-mediated transformation resulted in successful gene edits, primarily involving 1 bp deletions. The editing efficiency reached 7–8%, demonstrating that nanoparticle-supported RNP systems are effective for marker-free gene editing in mushrooms. These findings highlight a promising approach for advancing genetic research and varietal improvement in G. lucidum and other mushroom species.

The Grifola frondosa cultivar KMCC03118 was used to isolate monokaryotic strains via spore separation, resulting in the successful crossbreeding of strains KMCC03118-11 and KMCC03118-23, which produced F1 hybrids. These F1 hybrids were then further crossed with various monokaryotic strains to generate F2 progeny. In evaluating the effects of different medium compositions on fruit body development, it was found that a substrate consisting of wheat bran and dried sawdust, with a carbon-to-nitrogen (C/N) ratio of 66-68, provided the most favorable conditions for mycelial growth. Among the strains tested, KMCC03137 and GF-18-50 demonstrated superior characteristics, including a larger fruit body diameter, thicker pileus, and greater stipe thickness, with the highest productivity observed at 143.6 ± 13.3 g and 144.7 ± 15.2 g, respectively. Furthermore, the color of the caps (L: 29.7 ± 7.1, a: 2.6 ± 0.7, b: 8.2 ± 1.8) remained consistent, indicating stable high-quality production. Based on these results, the optimal substrate composition for enhancing both the quality and productivity of the fruit bodies was determined to be 42% Quercus sp. sawdust, 42% Quercus sp. fermented sawdust, 6% wheat bran, and 10% dried tofu residue. This study provides a crucial foundation for the commercial cultivation and breeding improvement of Grifola frondosa, offering valuable insights into its genetic enhancement, and providing essential data for future research aimed at increasing the species' genetic diversity and productivity.

This study examines the effects of the TiO2 content and TiO2 position in the core or shell within tubular carbon nanofibers on the photocatalytic activity under visible light. Core–shell tubular carbon nanofiber composites whose cores are filled with TiO2 nanoparticles (PMTi(10)P) are fabricated through coaxial electrospinning and subsequent heat treatment. The PMTi(10)P composites with well-preserved TiO2 nanoparticles in the core part induce more oxygen vacancies, Ti3+ species, chemisorbed oxygen species, and anatase phases, significantly improving the photocatalytic performance. They act as photoelectron traps, allowing more photoelectrons and holes to participate in the photocatalytic reaction and extending the absorbance of TiO2 to the visible light region. The resulting PMTi(10)P photocatalyst exhibits excellent performance of 100% removal of methylene blue within 30 min and maintains nearly 100% removal of 15 ppm methylene blue over 10 regeneration cycles, indicating consistent and stable photocatalytic performance.

Lithium-ion batteries are widely used in various advanced devices, including electric vehicles and energy storage devices. As the application range of lithium-ion batteries expands, it will be increasingly important to improve their gravimetric and volumetric energy density. Layer-structured oxide materials have been widely adopted as cathode materials in Li-ion batteries. Among them, LiNiO2 has attracted interest because of its high theoretical capacity, ~274 mAh g-1, assuming reversible one Li+-(de)intercalation from the structure. Presently, such layered structure cathode materials are prepared by calcination of precursors. The precursors are typically hydroxides synthesized by coprecipitation reaction. Precursors synthesized by coprecipitation reaction have a spherical morphology with a size larger than 10 μm. Spherical precursors in the several micrometer range are difficult to obtain due to the limited coprecipitation reaction time, and can lead to vigorous collisions between the precursor particles. In this study, spherical and small-sized Ni(OH)2 precursors were synthesized using a new synthesis method instead of the conventional precipitation method. The highest capacity, 170 mAh g-1, could be achieved in the temperature range of 730~760 °C. The improved capacity was confirmed to be due to the higher quality of the layered structure.

This study focuses on optimizing the uniform pressing process in precision manufacturing, addressing challenges posed by surface roughness and height differences between components. In real-world conditions, such irregularities can lead to non-uniform pressure distribution during pressing, negatively affecting product quality. To mitigate these issues, a buffer protection layer was introduced between the press and components. The optimization process was conducted through finite element analysis (FEA) to determine the ideal material properties, including elastic modulus, Poisson's ratio, and thickness of the buffer layer. Two surface roughness scenarios were examined to assess the impact of surface conditions on pressing uniformity. The results indicate that a higher elastic modulus, Poisson’s ratio, and thicker buffer layers are more effective in achieving uniform pressing, particularly under rougher surface conditions. This study provides a practical solution for improving the precision and reliability of pressing processes, ensuring better product consistency and enhancing overall manufacturing efficiency.

Multidisciplinary Design Optimization(MDO) method that considers principles in various fields affecting big scale structure and system design at the same time is used. Because most variables are connected many engineering phenomena under the classic optimized design method(all-in-one design approach), it is hard to judge the meaning of final design solution obtained, and there are cases where all variables converge before reaching the optimal design value in large-scale design problems with many variables. Collaborative Optimization (CO) method, the most advanced MDO approach, is used to efficiently solve these optimum problems, to efficiently analyze design problems involving numerous design variables and constraints and in which various engineering phenomena occur. However, the application of the MDO problem to CO introduces a number of numerical problems by destroying the numerical properties of the original optimal design problem. Therefore, this study researches one solution by listing the problems of CO after organizing various approaches of MDO.

Liquid hydrogen, a promising energy carrier, necessitates robust storage and transportation systems due to its extremely low boiling point. Consequently, the development of reliable cryogenic adhesives and standardized testing protocols is crucial. This study focused on optimizing the design of a gripper used in single lap shear tests for evaluating cryogenic adhesives, specifically targeting the challenges posed by low-temperature conditions that induce slippage at the gripper interface. The optimal design was performed using a total of five variables, including the position and size of the gripper. By employing the genetic algorithm coupled with finite element analysis, we exhaustively searched through over 1000 models to identify the optimal gripper geometry. We successfully minimized stress concentration at the gripper region while maintaining a uniform stress distribution on the non-bonded surface. Furthermore, the study explored the impact of symmetric versus asymmetric gripper configurations on test results. The findings revealed that symmetric grippers generally yielded more consistent and reliable data. This study's results enable the accurate and stable execution of lap shear tests under the temperature conditions of liquefied hydrogen.

Recently, Car weight reduction has become an important development goal to improve fuel efficiency. Car seat frame is a key part of the weight reduction. Existing steel seat frames have the advantages of high rigidity and durability, but have the disadvantage of heavy weight. Recently, Almag material, which are alloy of aluminum and magnesium, is attracting attention because of excellence in strength and weight reduction. At first, the core stiffness members of the seat frame are selected to optimize the weight of the seat frame. And then strength analysis and natural frequency analysis are performed for the existing steel seat frame and Almag seat frame. Based on these analysis results, optimal thickness of the Almag seat frame are determined by an automation program using a genetic algorithm.

테트로도톡신(tetrodotoxin, TTX)은 강력한 해양생물 유 래 신경독소로, 수산물 내 TTX를 검출하기 위해 기존에 주로 사용되는 mouse bioassay (MBA)와 LC-MS/MS 기법 은 낮은 검출한계와 동물 윤리 문제 등의 한계가 있어 이 를 대체할 새로운 시험법 개발이 필요합니다. Neuro-2a assay는 대표적인 세포기반 대체 시험법으로, 이 방법은 마우스 신경모세포인 Neuro-2a 세포주에 ouabain (O)과 veratridine (V)을 처리하여 과도한 Na+ 유입으로 인한 세 포 사멸을 유도한 후, Na+ 채널 억제제인 TTX가 Na+ 유 입을 차단해 세포를 보호하는 원리를 이용해 TTX를 정량 합니다. 본 연구에서는 Neuro-2a assay를 국내 실험실 환경에 적용하기 위해 TTX 처리 조건과 O/V 농도 등의 매 개변수를 최적화하였습니다. 그 결과, 최적 O/V 농도로 600/60 μM를 설정하였으며, S자형 용량-반응 곡선이 도출 되는 8가지 농도(50-0.195 ng/mL)를 확인하였습니다. 또한, 24번의 반복 실험을 통해 데이터의 신뢰도를 평가할 수 있는 6가지 data criteria를 확립하였으며, 이 중 EC50 값 은 약 3.824-1.268 ng/mL로 나타났습니다. 실험실 간 변동 성 비교 결과, COV+와 Bottom OD값을 제외한 모든 품 질 관리 기준(quality control criteria)과 데이터 기준(data criteria)의 변동계수(CVs)는 1.31-14.92%로 도출되어, 실험 의 적정성과 재현성이 확인되었습니다. 본 연구는 국내에 서 활용 가능한 TTX 검출용 Neuro-2a assay의 최적 조 건과 신뢰성을 평가할 수 있는 quality control criteria와 data criteria를 제시하였습니다. 아울러, TTX뿐만 아니라 유사체인 4,9-anhydroTTX에 대한 TEF 값을 0.2098로 산 출하여, TTX뿐 아니라 다양한 유사체의 검출이 가능함 을 확인하였습니다. 향후, 본 시험법은 국내 수산물 내 TTX 검출을 위한 MBA 대체법으로 활용될 것으로 기대 됩니다.

본 논문에서는 15차 bézier 곡선을 사용하여 기존의 연구보다 더 유연한 빔 형상을 설계하고, 더 넓은 설계 공간에서 최적 설계를 수 행하여 최적의 열전도도를 갖는 빔 형상을 설계한다. 설계 공간이 넓어지면 그 만큼 계산양이 증가하게 되는데, 고차원 변수 공간에서 효율적으로 작동하는 인공신경망을 사용하여 최적 설계를 가속화하여 계산 한계를 극복하였다. 더 나아가 최적의 탄성계수를 갖는 빔의 형상과 비교하였으며 열전도와 탄성학 사이의 수학적 유사성을 이용하여 빔 형상을 설명한다. 본 연구에서는 인공지능을 활용 한 형상 최적설계를 통해 기존의 한계를 뛰어넘는 격자구조의 빔 형상을 제안한다. 먼저, SC(Simple Cubic), BC(Body Centered Cubic) 격자 구조 빔 형상을 bézier 곡선으로 모델링하고 bézier 곡선의 제어점 좌표를 무작위로 설정하여 학습데이터를 확보하였다. NN(Neural Network) 및 GA(Genetic Algorithm)를 통해 우수한 유효 열전도도를 가진 빔 형상을 생성하여 최적의 빔 형상을 설계하였 다. 본 연구를 통해 추후 다양한 열 조건에서 격자구조의 적절한 구조적 해답을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.

다중 운집 사고는 주로 도시 내 밀집된 공간에서 발생하며, 보행자의 자유로운 이동이 제한될 때 더욱 위험하다. 이러한 상황에서 군중의 물리적 압력이 더해지면 대형 참사로 이어질 수 있어 예방과 신속한 대응이 필수적이다. 사고 발생 가능성을 최소화하기 위해 서는 실시간으로 군중 밀도를 모니터링하고, 위험 상황을 사전에 경고할 수 있는 예측 시스템 구축이 필요하다. 그러나 현재 사용되는 CCTV 기반 모니터링 시스템은 특정 구역에 국한되며, 설치 및 유지 비용이 높아 광범위한 모니터링에는 한계가 있다. 이에 본 연구 에서는 Cell Transmission Model(CTM)을 기반으로 한 양방향 보행 시뮬레이션 프레임워크를 개발하고, 이를 모바일 통신 데이터로 검증하였다. 연구 과정에서는 먼저 1)단방향 보행 CTM을 구축하고, 2)이를 양방향 보행 CTM으로 확장하여 경계 셀을 재설정하고 유 입량을 조정하는 방식으로 진행했다. 또한, 다중 운집 사고를 구현하기 위해 체류 개념을 추가했다. 검증 단계는 1)대상지 선정, 2)보행 네트워크 구축, 3)시뮬레이션 적용, 4)모바일 통신 데이터와의 비교 검증 순으로 이루어졌다. 대상지는 이태원 참사가 발생했던 이태원 역 부근으로, 20×20m 셀 단위로 보행 네트워크를 구축했다. 시뮬레이션 결과, 모바일 통신 데이터와의 높은 유사도를 보였다. 본 연구 에서 개발한 시뮬레이션은 대규모 행사나 혼잡한 보행 환경에서 군중 밀집을 예측하고, 사고 가능성을 조기에 경고하는 데 활용될 수 있다. 특히, 대형 이벤트나 도시 재난 관리에서 실시간 대응 시스템의 기초 자료로 사용할 수 있다.

공항은 다른 어떤 기반시설보다 복잡하고 사고시 매우 치명적이기 때문에 공항 계획/설계시 운영적인 측면을 고려한 면밀한 검토가 필요하다. 공항 건설이후 실제 항공기가 어떻게 운영되는지 시뮬레이션하고 문제점을 사전에 예측함으로써 항공기 운항 안전성을 확보할 수 있기 때문이다. 최근 도로/공항의 경우 디지털 트윈 기반의 시뮬레이션 프로그램으로 설계, 분석하는 사례가 많다. 이러한 기조에 맞춰 공항에서도 시뮬레이션 프로그램인 AviPLAN을 활용하여 에어사이드 배치 설계를 수행하고 있으며, 인천국제공항공사와 한국공항공사에서도 활용하고 있다. 본 연구에서는 기존 국내외 공항에 AviPLAN 프로그램을 활용하여 최적화 설계를 수행하였고 산출된 포장물량 절감사례를 바탕으로 에어사이드 시설 배치가 얼마나 중요한지 확인하고자 하였다.