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다변량분석법을 이용한 시설재배지 지하수 수질 특성 (Characteristics of Groundwater Quality for Agricultural Irrigation in Plastic Film House Using Multivariate Analysis)

  • 김진호;최철만;이종식;윤순강;이정택;조광래;임수정;최승출;이경자;권의석;경기천;엄미정;김희권;이유석;김찬용;이성태;류종수
    • 한국환경농학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.1-9
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    • 2008
  • 본 연구는 농촌유역 시설재배지에 대한 농업용 지하수의 수질 경향을 파악하여 기초자료로서 이용하고자 하였고, 또한 이들 결과들에 대한 특성을 파악하기 위하여 다변량 분석을 이용하는 등 다각적인 방법을 시도하고자 하였다. 수질분석 결과, 일부 지점에 대하여 한시적으로 농도가 높은 경우는 있었지만, 평균 농도로 볼 때, 농업용수 수질기준에 적합하였고, 농작물에 대한 피해가 없는 비교적 양호한 것으로 조사되었다. 수질항목간의 상관관계는 영농활동 전인 4월과 영농활동기인 7월에는 EC와 $Mg^{2+}$가 각각 0.810(p<0.01), 0.776(p<0.01)으로 가장 높은 양의 상관관계를 보여 EC와 양이온간에는 상관성이 있음을 보여 주었고, 영농활동후인 10월은 $NO_3-N$과 T-N이 0.794(p<0.01)로 가장 높은 양의 상관관계를 보여, 4월과의 상관성 차이가 뚜렷하여 같은 건조기라 할지라도 상이한 결과가 나타날 수 있음을 간접적으로 알 수 있었다. 또한 시설재배지의 지하수 수질에 영향을 주는 인자로 건조기인 4월과 10월에는 4개의 인자가 각각 64.9%, 60.2%의 누적기여율로 추출되었고, 7월의 경우는 5개의 인자가 70.7%로 추출되었는데, 주인자인 제1인자에 속하는 수질항목들이 시기별로 모두 EC, $Ca^{2+},\;Mg^{2+},\;Cl^-,\;{SO_4}^{2-}$와 같은 양이온 및 음이온들이었으므로 시설재배지에서의 지하수 수질은 이들에 의해 영향을 많이 받고 있는 특성임을 알 수 있었다. 인자점수를 이용한 군집분석 결과4개의 군집으로 분류되었는데, 이들 중 $COD_{Mn}$의 농도가 높고, 평균적인 시설재배지 지하수 수질의 경향을 보이는 149개 지점의 A그룹은 우리나라에서의 일반적인 시설재배지 지하수 수질특성을 보여주고 있다고 할 수 있다. 뿐만 아니라 pH와 $PO_4-P$가 높은 41개 지점의 B그룹, 양이온, 음이온, EC가 높은 경향으로 특히 $NH_3-N,\;NO_3-N$, T-N이 높은 16개 지점의 C그룹, 그리고 $COD_{Cr}$이 높은5개 지점의 D그룹으로 분류되어 시설재배지 지하수 수질 특성은 각각 그룹별로 뚜렷하게 구분되고 있음을 알 수 있었다.

코로나19 팬데믹 위기 대응 역량의 국가별 비교분석 (Comparative Analysis of COVID-19 Pandemic Crisis Response Capacities by Countries)

  • 이윤현
    • 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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    • 제25권2호
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    • pp.59-70
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    • 2024
  • 목적: 국가별 감염병 대응 역량을 분석하여 이를 바탕으로 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점을 찾아보고자 한다. 방법: 본 연구에서는 첫 번째로 2022년 WHO가 공개한 전 세계 96개국 SPAR 점수로 코로나19 감염병 대응 역량을 국가별로 분석하였다. 둘째, Our World in Data와 글로벌보건안보지수(GHSI)를 활용하여 각국의 구체적인 코로나19 방역 성과를 분석하였다. 결과: 첫째, 2021년 1월 24일의 방역강도 지수는 동남아시아 지부 방역이 67.6으로 가장 높아 강한 방역대책을 가지고 있었고, 아프리카 지부는 44.5로 가장 낮았다. 2022년 12월 31일의 방역강도 지수는 유럽이 11.6으로 대폭 낮아졌다. 둘째, SPAR 지표가 인구 백만명당 총환자수에 미친 영향 요인은 국가 실험실(C4)로 p=.027이고, 인구 백만명당 총사망수에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.005, 위험 의사소통 및 지역사회 참여(C10) p=.040이었다. 1인당 GDP의 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.009이고, GHSI에 미친 영향 요인은 감염 예방과 관리(C9) p=.002이었다. 결론: 이상의 연구결과로 감염병 역량 정도를 각 국가가 자체평가한 결과인 SPAR가 코로나19의 누적 환자수를 낮추거나 방역강도를 결정하는 것과 연관성을 발견하기 어려웠지만 사망율과 GHSI, 국민소득 등과는 일정 부분 영향을 받은 것으로 판단이 된다. 향후 우리나라의 감염병 관리 대응에 대한 개선점은 향후 미지의 신종감염병이 발생했을 때를 대비하여 JEE 혹은 GHSI 등과 같은 보다 과학적이고 신뢰성 높은 데이터를 중심으로 대응역량을 분석하여 사회·경제적 비용 감소 효과를 절감할 수 있는 방역대책 수립이 필요하다. 이를 기초로 공중보건학적 국가 위기에 대응하여 전문가 그룹을 중심으로 한 콘트롤타워의 주도적인 의사결정과 효과적 보건 의사소통도 요구된다.