In the pursuit of achieving in-situ real-time detection of methanol production rate during the photocatalytic reduction of CO2, we developed a methanol sensor using a copolymer-coated fiber Bragg gratings. The theoretical model of methanol measurement by sensor was established. The effect of methanol-selective sensitive material and its thickness on the performance of the sensor were investigated. Humidity and temperature interference to sensor measurements was compensated. Furthermore, TiO2 photocatalyst was prepared and the photocatalytic reactor was constructed. The methanol production rate in the photocatalytic CO2 reduction process was monitored by the prepared sensor in-situ. The results highlight that the fiber Bragg grating methanol sensor with 600 nm-thick poly(N-isopropylacrylamide)/polymethyl-methacrylate coating showed a high sensitivity, lower limit of detection, fast response and recovery speed, and high selectivity. The methanol generation rate of TiO2 photocatalytic reduction of CO2 measured by gas chromatograph and prepared fiber Bragg grating methanol sensor was 1.42 and 1.53 μmol/g-cat·h, respectively, the error of the two detection methods was 7.86%. This highlights the efficacy of the developed fiber Bragg grating methanol sensor for real-time in-situ detection of the methanol production rate during the photocatalytic reduction of CO2.

This study is a fundamental investigation aimed at applying HDPE(High-Density Polyethylene), a promising alternative to FRP(Fiber-Reinforced Plastic) commonly used in hull structures, to hulls and marine structures. HDPE is well-suited for marine environments due to its excellent durability, chemical resistance, light weight, and recyclability; however, reliable joining techniques for large-scale structures remain insufficient. This research analyzes the effect of extrusion-based throughput rate conditions on weld quality. BoP(Bead-on-Plate) welding experiments were conducted using HDPE welding wire under throughput rates ranging from 0.2 to 0.7 g/sec, evaluating variations in bead shape and weight. The results showed significant changes in bead dimensions according to throughput rate, suggesting that the findings can serve as a basis for deriving optimal conditions to ensure joint quality.

본 연구는 바이오소재 자원으로 주목받고 있는 멀꿀(Stauntonia hexaphylla)의 안정적 재배 기반 마련을 위한 종자 프라이밍(Priming) 처리 효과를 평가하고자 수행되었다. 경상남도 진주시에서 채집한 멀꿀 종자를 대상으로 GA3, NH4NO3, KNO3, KH2PO4, PEG 등 다양한 프라이밍 용액과 농도 조건을 설정하여 발아율, 발아속도, 발아균일성 및 유묘 생육 특성에 미치는 영향을 비교하였다. 그 결과, KH2PO4 100 mM 용액에 24시간 침지 처리한 종자에서 발아율(86.4%)과 발아속도, 발아균일성 지수가 가장 우수하였으며, 초장, 지상부 생중량 및 유묘 활력지수에서도 유의한 향상을 보였다. 특히 단위면적당 지상부 수확량이 대조구 대비 약 2.14배 이상 증가하여 산업적 활용 가능성을 확인하였다. 이러한 결과는 KH2PO4 프라이밍 처리가 멀꿀 종자의 발아 촉진 및 유묘 생육 증진에 효과적인 전처리 방법임을 시사하며, 향후 멀꿀의 대량 재배 및 바이오소재 산업화에 활용될 수 있는 실용적 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

Laetiporus sulphureus, commonly known as ”chicken of the woods”, due to its chicken-like flavor, texture, and aroma, is a species of mushroom with high potential as an alternative to meat, given its reported protein content of 11% to 21%. This study was conducted to determine the optimal substrate composition for efficient mycelial production of L. sulphureus for use as an alternative to meat. Two types of sawdust, Populus deltoides and Quercus acutissima, and eight nutrient sources were applied in single and mixed compositions. Analysis of mycelial growth revealed that the media containing P. deltodies and Q. acutissima, only supplemented with beet pulp, had the highest mycelial extension, of 106.7 mm and 101.3 mm, respectively. In addition, protein content analysis revealed that the combinations with the highest protein content in mycelia were cultivated on P. deltodies sawdust supplemented with a mixture of beet pulp and corn (21.3%), and on Q. acutissima sawdust supplemented with cottonseed hull (22.0%). The optimal substrate compositions identified in this study will serve as fundamental data for the large-scale production of L. sulphureus mycelia as an alternative to meat.

Aqueous zinc–iodine batteries (AZIBs) are gaining attention for their ability to store and convert electrical energy. Nevertheless, their performance is hindered by the continual migration of polyiodides towards the zinc anodes, leading to undesirable side reactions, diminished coulombic efficiency, and compromised cycling stability. Traditional carbon materials have proven inadequate in resolving these challenges, mainly due to their limited iodine capacity and weak binding forces. Herein, we explore the use of porous carbon nanosheets (PCNSs) synthesized via the “Pharaoh’s Serpent” reaction as cathode electrodes in AZIBs without pre-load iodine. The PCNSs, characterized by their nanosheet structure and expansive specific surface area, not only facilitate a shorter diffusion path for rapid electrolyte infiltration but also provide numerous sites for ion adsorption and capacitive storage, markedly improving the efficacy of electrochemical reactions and ion migration rates. Utilizing the synthesized PCNSs as the cathode electrode in AZIBs, a specific capacity of 296 mAh g− 1 was achieved at 0.3 A g− 1. Even when the current density increased to 30 A g− 1, a specific capacity of 144 mAh g− 1 was still attained, with a capacity retention ratio of up to 48.6%, which is competitive with that of supercapacitors. In addition, the AZIBs demonstrated impressive cycling stability, retaining 103% of their capacity after 10,000 cycles, and a notable energy density of 266.4 Wh kg− 1 based on the cathode material. These findings significantly broaden the application of carbon materials in AZIBs research, emphasizing their potential in advancing AZIB technology.

The high-rate performance of lithium/fluorinated carbon (Li/CFx) battery remains a challenge due to poor discharge dynamics behavior accompanied by the overheating issue. We developed a novel fluorinated reed-carbon with three-dimensional (3D) porous channels to favor discharge dynamics behavior achieving excellent discharge performance as high as 5 C. Typically, the preparation of fluorinated reed-carbon mainly involves three steps, namely, crushing into powders, pre-carbonization of reed and precise fluorination. During the fluorination process, we precisely controlled the fluorination temperature in range of 330–370 °C and gas ratio ( F2 of ~ 15 vol%) to optimize the fluorine carbon ratio. This kind of CFx possesses the novel structure at the scale of micron level ranging from 0.5 to 3 μm, which favors the electrolyte and charge transport through the channels smoothly. This 3D porous structure increases the specific surface area of the CFx material, providing more chemical reaction sites to enhance discharge dynamics behavior and effectively hinder the volume expansion of batteries, which is conductive to improve the high-rate performance of Li/CFx battery. This low-cost and facile approach opens up a novel pathway to design carbon materials and CFx for Li/CFx battery.

This experiment was carried out to study the effect of elapsed time after air flow cutoff on the germination rate of Italian ryegrass seed with different moisture contents during natural drying on reclaimed land, Jangheung and Kimje of Korea from 2023 to 2024, respectively. Seeds with moisture contents of 15.3, 22.3 and 28.0% were placed in vinyl bag (30 × 40 cm) at storage thicknesses of 10, 15, and 20 cm, and air flow was cutoff for 48 h. Seed moisture content, seed temperature (℃) and germination rate were investigated at 12-h intervals. After 48 h of airflow cutoff during natural drying, seed moisture content did not significantly differ among storage thickness treatment (p>0.05). When Italian ryegrass seeds with moisture contents of 27~28% were stored under conditions with air flow cutoff at 15~20cm thickness for 48 h, the seed temperature reached up to 30℃ and the germination rate was excellent at around 70~80%.

이 연구에서는 환노출이 기업의 투자비효율성과 갖는 관계를 확인한다. 표본 기간은 2007년부터 2022년까지 16년 동안이며, 분석 대상 기업은 한국의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 비금융업종 기업이다. 분석결과, 환노출이 존재하는 기업에서 과대투자와 과소투자를 포함한 비효율적인 투자가 감소하여 투자효율성 이 향상된다. 이러한 결과는 환노출이 존재하는 것으로 확인되는 경우 경영자는 기회주의적 행동을 하기보다는, 위 험을 인지하고 기업 성과를 극대화할 수 있는 투자 결정을 내리기 때문인 것으로 판단된다. 환노출이 외부 감시 메커니즘으로 작용하여 투자비효율성을 감소시킨다는 분석결과는 환노출 추정 모형과 환노출과 투자비효율성 간 의 관계 추정모형 선택과 무관하게 일관성 있게 나타나는 결과이다. 그러나 글로벌 금융위기 동안에는 환노출과 투 자비효율성 간에 유의적인 관계를 확인할 수 없다. 이는 글로벌 금융위기가 초래한 환노출의 직접적인 영향인 환 위험의 증가로 인한 불확실성의 확대와 경영자와 외부이해관계자 간의 정보비대칭 확대로 인한 경영자의 비효율적 인 투자 선택 가능성 증가 효과가, 환노출의 간접적인 영향인 시장의 규율효과에 의한 비효율적 투자 감소효과를 상쇄시키기 때문인 것으로 판단된다. 이 연구는 환노출이 기업 투자비효율성에 미치는 영향을 경영자와 외부 감시 메커니즘의 관계 관점에서 분석함 으로써 환노출이 기업에 미치는 영향에 대한 연구 영역을 확장시키고 있다는 측면에서 학술적 의의를 갖는다.

이 연구는 비만 유병율이 급격하게 증가되는 중년남성을 대상으로 비만 정도에 따른 신 체 활동량 차이를 알아보고, 비만도에 따른 대사적 건강 상태를 비교하여 비만 정도에 따 른 운동 실천율과의 연관성을 알아보고자 진행되었다. 연구에 활용된 자료는 2022년 국민 건강영양조사에 보고된 설문 원시자료이며, 연구 대상자는 중년남성(40세~64세)에 해당하 는 470명으로 선정하였다. 비만도에 따른 신체적 요인, 신체 활동량, 운동 실천율, 혈액요인 의 변인을 변인의 특성과 연구의 목적에 적합하도록 일원분산분석과 ²검정으로 분석하여 결과를 도출하였다. 비만도에 따른 체중, 허리둘레, 체질량지수, 나이 요인에서 유의한 차이 가 나타났고, 중성지방, 당화혈색소, 고밀도지단백 요인에서도 유의한 차이가 나타났다. 반 면 비만도에 따른 모든 집단에서 신체 활동량과 운동 실천율은 유의한 차이가 나타나지 않 았다. 결론적으로 중년남성의 비만도에 따른 신체 활동량 및 운동 실천율과의 연관성은 나 타나지 않았다. 이러한 결과로 국내 중년 남성에게 있어서 비만도는 일상의 영양 섭취, 수면, 스트레스 등과 같은 생활 습관의 변인 및 정신적인(심리적인) 변인의 중요성이 더 강조 될 수 있을 것으로 사료된다.

초당옥수수는 고당도 옥수수 품종으로, 식단 트렌드 변화와 천연 당류에 대한 관심 증가로 인해 수요가 증가하면서 재배가 확대되고 있다. 초당옥수수는 높은 당도로 매우 달고 맛이 좋지만, 전분 함량이 낮아 일반 옥수수에 비해 발아율이 낮은 특징이 있다. 본 연구는 초당옥수수 계통의 전분 함량과 발아율의 상관관계를 조사하여, 우수한 생장과 발아율을 갖춘 고품질 계통을 선발하는 것을 목표로 하였다. 본 연구에서는 10개의 초당옥수수 계통을 대상으로 발아율과 식물체 생장 특성을 평가하였다. 모든 계통이 80% 이상의 발아율을 보였으며, KH51 계통이 53일로 가장 출사일이 빨랐고, KH29W 계통이 148cm로 간장이 가장 크게 나타났다. 고당도 계통을 선발하기 위해 수정 후 20일째에 이삭을 수확하여 유리당 함량을 측정하였다. KH28W 계통이 가장 높은 당 함량(23.3%)을 보였으며, KH45 계통이 가장 낮은 당 함량(8.1%)을 나타냈다. 또한, 전분 함량이 유리당과 비례하여 축적되는지를 확인하기 위해 수분 후 40일째에 이삭을 수확하여 분석한 결과, KH47 계통이 가장 높은 전분 함량(30.1%)을, KH28W 계통이 가장 낮은 전분 함량(23.6%)을 보였다. 전분 함량이 발아에 미치는 영향을 평가하기 위해 발아와 관련된 효소 및 유전자들을 분석하여, 발아 과정에서의 효소 활성 및 유전자 발현 수준을 측정하였다. 낮은 전분 함량은 발아 초기에 효소 활성과 유전자 발현을 저하시켜 발아 지연 및 불균일성을 초래하였으나, 발아 후 생장에는 큰 영향을 미치지 않았다. 이는 초당옥수수 종자의 초기 발아 과정이 유리당과 전분 함량에 의해 영향을 받을 수 있음을 시사한다.

This study addresses the critical challenge of enhancing vehicle classification accuracy in traffic surveys by optimizing the conditions for vehicle axle recognition through artificial intelligence. With current governmental traffic surveys facing issues—particularly the misclassification of freight vehicles in systems employing a 12-category vehicle classification—the research proposes an optimal imaging setup to improve axle recognition accuracy. Field data were acquired at busy intersections using specialized equipment, comparing two camera installation heights under fixed conditions. Analysis revealed that a shooting height of 8.5m combined with a 50°angle significantly reduces occlusion and captures comprehensive vehicle features, including the front, side, and upper views, which are essential for reliable deep learning-based classification. The proposed methodology integrates YOLOv8 for vehicle detection and a CNN-based Deep Sort algorithm for tracking, with image extraction occurring every three frames. The axle regions are then segmented and analyzed for inter-axle distances and patterns, enabling classification into 15 categories—including 12 vehicle types and additional classes such as pedestrians, motorcycles, and personal mobility devices. Experimental results, based on a dataset collected at a high-traffic point in Gwangju, South Korea, demonstrate that the optimized conditions yield an overall accuracy of 97.22% and a PR-Curve AUC of 0.88. Notably, the enhanced setup significantly improved the classification performance for complex vehicle types, such as 6-axle dump trucks and semi-trailers, which are prone to misclassification under lower installation heights. The study concludes that optimized imaging conditions combined with advanced deep learning algorithms for axle recognition can substantially improve vehicle classification accuracy. These findings have important implications for traffic management, infrastructure planning, road maintenance, and policy-making by providing a more reliable and precise basis for traffic data analysis.