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본 연구의 목적은 SARS-CoV-2 항원에 결합할 수 있는 항체를 탐색하여 진단키트 개발의 기반을 마련하는 것으로, 이는 감염병의 빠르고 정확한 진단이 효과적인 방역과 치료를 위한 핵심 요소이기 때문이다. 방법으로 indirect ELISA를 수행하였으며, 자체 발굴 항체 "84"와 대표적 중화 항체 "bamlanivimab"을 이용해 wild type 및 델타 별이 항원에 대한 반응성을 비교하였다. 그 결과, 항체 농도 증가에 따라 흡광도가 상승하였고, 84 항체와 Bamlanivimab의 특이성과 반응성의 차이를 확인하였다. Negative control에서는 낮은 신호를 확인하여 비특이적 겨합이 크지 않음을 검증하였다. 특히 "84" 항체는 변이체에서도 일정 수준의 반응성을 유지하여 향우 COVID-19 진단키드 개발의 유망한 후보항체임을 시사한다. 주제어: COVID-19, Indirect ELISA, 항원-항체 반응, 진단키트 개발
이 연구는 아세트알데하이드의 분해를 도울 수 있는 약재인 벌나무를 Saccharomyces cerevisiae IFO 2376, Kluyveromyces marxianus, Gluconobacter oxydans로 발효하여 술을 마셨을 때 일어나는 불완전한 회복을 완화시키고자 하였다. 따라서 에탄올과 증류수를 이용하여 추출한 벌나무 성분을 균을 이용해 발효시켜 세포에 처리하였으며, MTT assay kit를 사용해 세포생존율을 측정함으로써 효과를 입증하려 하였다. 또한 발아율이 매우 낮은 벌나무 씨앗의 발아율을 높이기 위해 화학 재품을 사용하고 온도와 습도를 조절하여 벌나무 발아에 도움을 줄 수 있는 환경을 알아내려 하였다. 주제어: 벌나무, 발아율, ALDH2, 균, 발효
본 연구는 대지진 상황에서 적용할 수 있는 용수철 기반 면진 장치(spring-based base isola 최적 설계를 목표로 한다. 기존 면진 연구는 주로 수평 방향 지진하중에 초점을 맞추었으나, 실제 강진에서는 수직 방향 지진 가속도 또한 건축물의 붕괴에 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 축소 모형 (1:60) 건물을 제작하고, 가진 장치를 이용하여 최대 지반가속도 1.0 g, 주파수 5–10Hz 조건에서 다양한 탄성계수(k) 및 용수철 배치 형태가 구조물의 진동 특성에 미치는 영향을 실험하였다. 트래커 (Tracker) 프로그램을 활용해 수평·수직 변위 데이터를 측정하고, 진폭 및 감쇠 특성, 고유 진동수 변화를 분석하였다. 실험 결과, 용수철의 탄성계수가 지나치게 크거나 작을 때 면진 효과가 감소했으며, 일정 수준의 k값과 대칭 배치가 가장 효과적인 진동 저감 및 회전 토크 감소를 유도하였다. 본 연구는 향후 수직 방향 지진하중을 고려한 면진 설계의 기초자료를 제공하며, 스프링 기반 면진 장치의 적용 가능성을 제시한다. 주제어: 면진 장치, 탄성계수, 수직 지진하중, 감쇠진동, 공진
로켓은 비행 중 공기역학적 힘, 중력, 추력 등 다양한 요인이 동시에 작용하는 비선형 동역학 시스템이다. 이러한 시스템의 안정성은 로켓의 형상과 질량 분포, 그리고 특히 무게중심점(CG: Center of Gravity)과 압력점(CP: Center of Pressure)의 상대적 위치에 크게 의존한다. CG와 CP의 거리가 짧을 경우 비행 자세가 불안정해질 수 있으며, 반대로 간격이 지나치게 클 경우 구조적 부담이나 공기저항이 증가할 수 있다. 따라서 두 지점 간의 적정 거리를 규명하는 것은 안정적 비행을 위한 핵심 설계 요소이다. 본 연구는 소형 발사체를 대상으로 CG와 CP의 상대적 위치가 비행 고도와 안정성에 미치는 영향을 탐구하고, 이들 간의 최적 관계를 도출하기 위한 기초 데이터를 확보하는 것을 목적으로 한다. 이를 통해 향후 소형 로켓의 안정성 향상 및 효율적인 비행 설계를 위한 이론적 기반을 마련하고자 한다. 주제어: 질량분포, 무게중심점, 압력점, 최적화
Agentic AI의 개념이 확장되어 다양한 분야에 사용되면서 서비스 개발이나 과학 연구에 점차 많이 사용되고 있다. 이 연구에서는 전산 화학 도구를 Multi-Agent 파이프라인에 결합하여 LLM이 직접 화학적 가설을 세우고 Molecular Dynamics simulation을 활용해 검증하는 범용 시스템을 개발하고, 선택적 킬레이트 물질 탐색을 주제로 AI Agent들이 도출한 결론의 신뢰성을 사람 연구자들이 실제 실험을 통해 검증해 보고자 한다. 주제어: 전산 화학, 시뮬레이션, 중금속, Agent, LLM
본 연구는 머신러닝 기반의 기후 예측 모델을 활용하여 온실가스 배출이 국소적인 지역의 기온 분포와 계절적 특성 변화에 미치는 영향을 정량적으로 예측하고자 한다. ERA5 데이터를 이용하여 관심 영역(ROI) 내에서 수평해상도 0.25° 영역 네 기상현상의 전개를 연산할 수 있는 ROI HR 적분기를 구축하였다. 또한, nudging 기반의 two-way coupling을 통해 전지구 저해상도 기후 예측장 (ACE2)과의 불일치를 최소화함으로써 장기 예측에서의 정확성과 안정성을 동시에 향상시키고자 하였다. 아울러, 본 연구에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 병행하여 점 배출원 (Point Source) 을 중심으로 온실가스 확산 및 대류 거동을 단계적으로 구현하였다. 주제어: 머신러닝, 기후 예측, 온실가스 배출, nudging 기반 two-way coupling, CFD 시뮬레이션
해양 원유 유출 사고는 해양 생태계에 큰 피해를 주기 때문에 누유를 신속히 탐지하고 제거해야 한다. 본 연구에서는 원유와 해수를 효과적으로 구분할 수 있는 자동 원유 추적 시스템을 개발하고 원유를 선택적으로 흡착하는 소수성 실리카 폴리우레탄 폼의 제작과 효과 검증을 하였다. 아두이노를 활용해 실시간 수집이 가능한 실험 환경을 구성했으며, 여러 센서로 원유와 해수의 형광 특성과 전기전도도 차이를 통해 원유를 신속하고 정확하게 감지했고, 얻은 데이터를 바탕으로 로봇의 움직임을 제어하는 시스템을 개발했다. 또한, 소수성 실리카를 첨가해 폼을 제작하여 원유만 선택적으로 흡착할 수 있도록 설계하였다. 본 시스템을 적용한 로봇을 통해 실용적 활용방안도 모색해 볼 예정이다. 주제어: 자동 원유 추적 시스템, 원유 흡착, 센서, 소수성 폴리우레탄 폼, 로봇
본 연구는 AI와의 대화 데이터를 자동으로 마인드맵으로 변환하는 문제를 조합 최적화 관점에서 접 근하였다. 대화를 마인드맵으로 변환하는 과정을 전처리, 세션 분류, 맥락 분류, 키워드 추출, 레이 아웃 생성의 5단계로 모듈화하고, 각 단계마다 4가지 알고리즘을 구현하여 총 1,024가지 조합이 가 능하도록 설계하였다. 20개의 대화에 대해 교육 전문가가 제작한 골든 마인드맵을 기준으로 하고, 30명의 사용자 평가를 통해 학습한 가중치로 10개 항목의 통합 평가 루브릭을 구축하였다. 파일럿 실험(10개 조합, 200회)과 중규모 실험(15개 조합, 300회)을 통해 대화 유형별 최적 조합을 도출하고 통계적으로 검증하였다. 학습 대화에서는 LLM 기반 세션 분류와 Hierarchical 레이아웃이, 브레인스 토밍에서는 임베딩 기반 맥락 분류와 Force-Directed 레이아웃이 각각 우수한 성능을 보였으며, 자 동 평가와 인간 평가 간 Spearman 상관계수 0.82를 달성하였다. [주제어: 마인드맵 자동 생성, 대화형 AI, 알고리즘 조합 최적화, 적응형 시스템, 평가 루브릭 학습]
본 연구는 고에너지 별에 의한 Stellar feedback 효과가[1] 산개 성단의 별 형성에 미친 영향을 확인한다. 기존 연구를 통해 알려진 이론적·시뮬레이션 기반의 Stellar feedback 효과를 높은 광도를 지닌 고에너지 별에 실제로 적용하여, 고에너지 별이 산개 성단의 별 형성을 제한하는 효과를 관측적 자료를 기반으로 확인한다. 이에 본 연구에서는 Gaia Archive 자료를 이용하여 성단 형성 초기 고에너지 별들을 선별하고, 성단을 이루는 별 개수와의 상관관계를 분석하였다. 또한, 에너지가 높았을 것으로 추정되는 별들에 대해 주변 밀도 그래프를 그린 뒤, 다른 에너지 대역의 별을 기준별 로 두었을 때의 밀도와 비교함으로써 고에너지 별이 주변에 미친 지엽적인 효과까지 고려하여 연구 의 정확성을 더욱 높였다. 주제어: 산개 성단의 형성, stellar feedback, 별의 밀집도, 고에너지 별, 별 생성 억제
본 연구는 폐한약재 추출물을 활용하여 배추의 주요 세균성 병해인 검은썩음병과 무름병을 친환경적으로 방제할 가능성을 평가하였다. 폐한약재를 에탄올로 추출·감압 증류하여 시료를 제조하고, 병원균 억제 효과를 페이퍼 디스크 확산법과 식물체 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과, Xanthomonas campestris pv. campestris에서는 300 mg/mL에서 12 mm, Pectobacterium carotovorum에서는 100 mg/mL에서 14 mm의 억제환이 형성되었다. 또한 식물체 실험에서 두 균주의 발병률이 각각 약 5%와 18%로 감소하여 항균성과 방제 효과가 모두 확인되었다. 이상의 결과는 폐한약재 추출물이 배추의 주요 세균성 병해 2종에 대해 항균 활성과 방제 효과를 모두 보유하고 있음을 입증하며, 향후 지속가능한 친환경 농업을 위한 생물학적 방제 소재로 활용될 수 있음을 시사한다. 주제어: 농약저감, 배추, 세균성 병해, 폐한약재
갈색무늬병은 Alternaria alternata에 의해 생기는 병이다. 갈색무늬병은 상추, 토마토 등 다양한 작물에 병을 일으키며 상품성을 떨어뜨려 농가에 피해를 준다. 이를 해결하기 위한 뚜렷한 방법은 농약을 주기적으로 살포하는 방법뿐이다. 많은 농약을 사용하는 만큼 환경오염을 일으킨다. 이를 감안해 친환경적이고 지속적이며 효율적인 방제 방법을 탐색하였고, 민들레 뿌리 내생균을 활용하여 갈색무늬병을 방제할 가능성을 확인하고자 하였다. 민들레 뿌리 내생균을 순수 분리한 후 형태적, 분자적 종 동정을 실시하였고, 순수 분리된 균주를 대상으로 Alternaria alternata에 대한 항균성 을 확인하였다. 그 결과 Fusarium oxysporum와 Trichoderma harzianum가 Alternaria alternata에 대한 항균성을 가지고 있음이 확인되었다. 이를 바탕으로 갈색무늬병의 생물학적 방제 가능성을 확인할 수 있었다. 주제어: 상추, 갈색무늬병, Alternaria alternata, 생물학적 방제, 내생균
낙동 광산은 중금속 오염이 환경 기준치를 초과하는 심각한 토양 오염 상태에 노출되어 있다. 이를 해결하기 위해 토양 세척, 고화/안정화 등의 물리적, 화학적 정화 방법이 적용되고 있지만, 기존 해결책이 가진 경제적 비효율성과 2차 오염물 발생 등의 한계는 새로운 친환경적 대안 기술 도입에 관한 필요성을 드러낸다. 이에 본 연구에서는 낙동 광산 오염 지역에 자생하는 식물의 뿌리로부터 중금속 내성을 지닌 내생균을 분리하고, 식물에 접종함으로써 중금속 흡착 능력을 판단하였다. 그 결과 총 19속 25종의 내생균을 확보하였으며, 식물의 흡착 기능과 내생균의 상호작용을 통해 토양 내 중금속을 효과적으로 제거할 수 있는 가능성을 확인하였다. 이는 내생균을 활용한 생물학적 정화 기술이 기존 방법을 대체할 수 있는 환경 친화적 대안임을 시사하며, 향후 오염 토양 복원에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다. 주제어: 낙동 광산, 중금속 오염, 뿌리 내생균, 생물학적 정화, 식물-미생물 상호작용