• 한국임상수의학회지
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• 제36권1호
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• pp.7-14
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• 2019

In South Korea, six large outbreaks of highly pathogenic avian influenza (HPAI) have occurred since the first confirmation in 2003 from chickens. For the past 15 years, HPAI outbreaks have become an annual phenomenon throughout the country and has extended to wider regions, across rural and urban environments. An understanding of the spatial epidemiology of HPAI occurrence is essential in assessing and managing the risk of the infection; however, local spatial variations of relationship between HPAI incidences in Korea and related risk factors have rarely been derived. This study examined whether spatial heterogeneity exists in this relationship, using a geographically weighted Poisson regression (GWPR) model. The outcome variable was the number of HPAI-positive farms at 252 Si-Gun-Gu (administrative boundaries in Korea) level notified to government authority during the period from January 2014 to April 2016. This response variable was regressed to a set of sociodemographic and topographic predictors, including the number of wild birds infected with HPAI virus, the number of wintering birds and their species migrated into Korea, the movement frequency of vehicles carrying animals, the volume of manure treated per day, the number of livestock farms, and mean elevation. Both global and local modeling techniques were employed to fit the model. From 2014 to 2016, a total of 403 HPAI-positive farms were reported with high incidence especially in western coastal regions, ranging from 0 to 74. The results of this study show that local model (adjusted R-square = 0.801, AIC = 954.5) has great advantages over corresponding global model (adjusted R-square = 0.408, AIC = 2323.1) in terms of model fitting and performance. The relationship between HPAI incidence in Korea and seven predictors under consideration were significantly spatially non-stationary, contrary to assumptions in the global model. The comparison between global Poisson and GWPR results indicated that a place-specific spatial analysis not only fit the data better, but also provided insights into understanding the non-stationarity of the associations between the HPAI and associated determinants. We demonstrated that an empirically derived GWPR model has the potential to serve as a useful tool for assessing spatially varying characteristics of HPAI incidences for a given local area and predicting the risk area of HPAI occurrence. Considering the prominent burden of HPAI this study provides more insights into spatial targeting of enhanced surveillance and control strategies in high-risk regions against HPAI outbreaks.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.180-193
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• 2021

복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다.

• 무역학회지
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• 제43권5호
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• pp.25-45
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• 2018

본 논문은 미국의 통상압력에 따른 국내 자동차산업의 수출손실 및 경제적 파급효과를 추정한다. 2010년~2017년 사이 HS 6단위 관세 및 수출자료를 이용하여 미국의 관세변화에 따른 대미 자동차수출 탄력성을 포아송 가성 최우추정기법을 적용하여 추정한다. 세 가지 통상압력 시나리오별로 대미 수출손실을 추정한 후 산업연관분석에 기반한 관세누적모형을 적용하여 국내 생산, 부가가치 및 고용에 미치는 영향을 추정한다. 분석결과 미국의 글로벌 관세율 25% 부과시 국내 경제 파급효과는 2019년~2023년 사이 5년간 수출손실 최대 308억 달러, 일자리손실 약 30만개, 생산유발손실 88.0조원, 부가가치유발손실 24.0조원으로 추정되었다. 자동차관세의 양허철회시 수출손실은 42.7억 달러, 일자리 손실은 4만 1천 7백여 명으로 추정되었다. 자동차부품에 대해 세이프가드 15% 관세율 적용시 3년간 대미 수출손실은 19.3억 달러, 일자리 손실은 1만 8천 7백여 명에 이를 것으로 추정되었다.

• 천문학논총
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• 제36권3호
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• pp.47-63
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• 2021

와이즈/네오와이즈 자료를 사용하여 1형 활동은하핵의 근적외선 장기 변광 특성을 살펴보았다. 활동은하핵은 밀리퀘이사 목록을 사용해 가시광에서의 등급 제한을 두어 선정하였고, 여러 번의 다중시점 측광 자료를 확보하기 위해 황도북극과 황도남극에 가까운 대상으로 한정하였다. 이후 와이즈와 네오와이즈 데이터베이스에서 해당 대상들의 측광 자료를 추출하였다. 일부 근적외선에서 검출되지 않은 경우와 관측 횟수가 지나치게 적은 경우를 제외하고 총 73개의 1형 퀘이사 및 활동은 하핵, 140개의 측광학적으로 선택된 활동은하핵 후보에 대해 W1 (3.4 ㎛), W2 (4.6 ㎛) 밴드 광도곡선을 구성하고 이를 이용해 변광 분석을 수행하였다. 변광 여부를 판단하기 위해 초과 분산 값과 변광의 유의확률 P_var를 계산하였다. 초과 분산이 포아송 오차에 의해 추정되는 오차값보다 큰 경우, 그리고 P_var이 0.95보다 크거나 같은 경우를 변광으로 판단했는데, 활동은하핵 73개 중 19개, 활동은하핵 후보 140개 중 12개가 W1, W2 밴드 모두에서 변광 대상으로 판단되었다. W1 밴드보다 W2 밴드에서 변광 대상으로 판단되는 숫자가 작게 나타났는데, 이는 긴 파장으로 갈수록 변광의 정도가 작아짐을 시사하는 것으로 보인다. 약 9 ~ 26%의 대상들이 근적외선 변광을 보였다. 감쇠 랜덤워크 모형을 사용하여 변광 폭(σ)과 완화 시간(τ), W1과 W2 밴드 사이의 시간 지연 등을 추정하였다. 변광 폭 및 완화시간은 W1 등급과 큰 상관관계를 보이지 않았으며, 두 변수 사이에도 특별히 두드러지는 상관관계가 나타나지 않았다. 단, 감쇠 랜덤워크 모형을 사용해서 시간 규모를 추정할 때 광도곡선의 분량이 충분한지를 감안하면, 완화시간이 짧은 대상들에 대해서는 변광 폭과 완화시간이 음의 상관관계를 보인다고도 볼 수 있다. 대상의 개수가 통계적으로 유의미한 결과를 제시하기에는 부족하다. X선 광도와 변광 특성을 비교했을 때에는 상관관계를 찾아보기 어려웠으나, 앞으로 얻어질 X선 탐사자료와 전천 스펙트럼 탐사자료와 결합한 추가 연구가 기대된다. 전체 대상 중에서는 시간에 따라 (W1-W2) 색이 변하는 것으로 판단되는 흥미로운 대상이 4개가 존재했는데, 이들의 특성에 대해서는 추후 연구가 더 필요할 것으로 전망한다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권5호
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• pp.288-300
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• 2003

목적: ${H_2}^{15}O$ PET의 정량화를 위하여 1-조직 구획모델이 쓰이며, 뇌혈류와 조직/혈액 분배계수를 구하기 위하여 nonlinear least squares (NLS) 방법이 사용되나 계산 시간이 긴 등의 문제로 파라미터를 각화소마다 구해야 하는 파라메트릭 영상 구성에는 적합하지 않다. 이 연구에서는 이와 같은 NLS 문제점을 극복하여 파라메트릭 영상을 빠르게 구성하기 위하여 제안된 파라미터 추정 알고리즘들을 구현하고, 이 방법들의 통계적 신뢰도와 계산의 효율성을 비교하였다. 대상 및 방법: 이 연구에서 이용한 방법들은 linear least squares (LLS), linear weighted least squares (LWLS), linear generalized least squares (GLS), linear generalized weighted least squares (GWLS), weighted integration (WI), 그리고 model-based clustering method (CAKS)이다. 노이즈 정도에 따른 각 파라메트릭 영상법의 정확성 및 통계적 신뢰성을 알아보기 위하여 Zubal 뇌모형(brain phantom)으로부터 동적 PET 영상을 모사하고 포아송노이즈를 더한 후 각 파라메트릭 영상 구성 방법을 적용하였다. 또한 정상인 16명에 대하여 얻은 실제 자료에 대하여 이 방법들을 적용하고 결과를 비교하였다. 결과: 뇌혈류와 분배계수에 대한 평균 오차는 방법에 따라 크게 다르지 않았으며 모든 방법이 뇌혈류 및 분배계수 추정에 있어 무시할 만한 바이어스를 보였다. 파라메트릭 영상의 정성적 특성 또한 유사하였으나 CAKS 방법의 계산 속도가 월등하여 NLS 방법의 약 1/500, LLS 방법의 약 1/25의 계산시간을 보였다. 결론: 뇌혈류 파라메트릭 영상 구성을 위한 빠른 파라미터 추정 알고리즘들 중에 보다 개선되어 제안된 LWS, GLS, GLWS, CAKS 방법들이 단순하고 빠른 LLS, WI 방법들에 비하여 통계적 신뢰성을 크게 향상시키지는 못하나 CAKS 방법은 계산 시간을 유의하게 단축시키므로 가장 적합한 파라메트릭 영상 구성방법이라 할 수 있을 것이다.

• 정신신체의학
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• 제28권2호
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• pp.161-167
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• 2020

연구목적 자살행동의 계절성은 잘 알려져 있는 현상이지만, 자해행동의 계절성은 알려진 바가 적다. 본 연구는 자해행동 중 하나인 손목자해행동이 계절성을 나타내는지를 확인하고, 기후인자와의 관련성을 파악하고자 했다. 방 법 자해행동의 계절성을 확인하기 위하여 2014. 12~2019. 5까지 일 병원 응급실에 손목자해행동으로 내원한 226명의 대상자의 월별 평균 내원 숫자가 월별로 차이를 나타내는지를 보았다. 손목자해행동과 기후인자와의 관련성을 확인하기 위하여 월 단위 시간변수와 기상청 데이터를 통해 획득한 월별 기후변수(기온, 일조량, 1개월 전 대기압)를 설명변수로 하고, 월 별로 손목자해행동으로 응급실에 내원한 횟수를 결과변수로 하여 일반화 가법모형을 이용한 다중 포아송 회귀분석을 실시하였다. 결 과 손목자해행동으로 응급실에 내원한 대상자의 월 평균 숫자는 남자에서 유의한 월별 차이가 있었고, 9월에 가장 많았다(남자 : p=0.048, 여자 : p=0.21, 전체 : p=0.28). 다중 회귀분석 결과 손목자해로 응급실에 내원한 월 평균 환자의 숫자는 남자에서는 1달전 대기압과 기온의 교호작용과 관련이 있었고(p=0.010), 여자에서는 일조량과 양의 상관관계[p=0.044, β=4.70×10-3, 95% CI=(1.19×10-4, 9.27×10-3)]를 보였다. 결 론 손목자해행동은 남성에서 두드러진 계절성을 보이며, 이는 기후변수의 변화와 관련성이 있다.