• 대한교통학회지
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• 제36권2호
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• pp.155-168
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• 2018

본 연구는 단속류 도로에서 짧은 미래(5분 또는 10분)의 교차로 방향별 진입 교통량을 예측함에 앞서, 교차로 상류부 링크에서 교차로로 진입하는 방향별 패턴에 대한 연구를 수행하였고, 통행배정 모형과의 연계 및 활용을 통한 교통량 예측 가능성을 검토하였다. 분석 방법은 택시 DTG (Digital Tachograph) 자료(1주일)를 이용하여 2시간 단위로 구분된 교차로 방향별 교통량 비율을 변수로 클러스터 분석(Cluster analysis)을 수행하여 패턴의 유사성을 검토하였다. 또한, 통행배정 모형 결과와 연계를 위해 택시 DTG 자료와 교차로 중심의 5분 또는 10분 범위에 포함되는 영향권 비교 분석을 수행하였으며, 이를 위해 택시 DTG 자료와 통행배정 모형의 영향권 설정 알고리즘을 개발하였다. 분석 결과, 택시의 교차로 진입 패턴은 총 12개로 집합화 되었으며, 클러스터링의 신뢰 수준을 나타내는 Cubic Clustering Criterion은 6.92로 나타나 클러스터링 결과에 대한 신뢰성을 확보하였다. 통행배정 모형의 영향권 범위와 상관분석을 수행한 결과, 5분 영향권 범위에 대한 상관계수는 0.86으로 분석되어 유의한 결과를 도출하였다. 다만 10분 영향권 범위에서는 상관계수가 0.69로 다소 낮아지는 것으로 분석되었는데, 이는 통행량 및 네트워크 자료의 정밀성 부족에 따른 것으로 나타났다. 향후, 교통 분석용 네트워크의 정밀성과 시간대별 통행량의 정확성을 향상시켜 분석할 경우, 교차로 신호제어에 있어 통행배정 모형에서 산출된 교통량 자료를 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권1호
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• pp.56-68
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• 2009

현재 진행되고 있는 광범위한 도시화는 종종 무분별한 토목건설을 수반하게 되며, 이는 도심지에 묻혀있는 고고학적 가치가 있는 중요한 역사적 유구들을 위협하기도 한다. 도심지 지역에 묻혀있는 고고학적 유구들을 파악하는 데에는 지표레이다와 전기비저항 탐사가 매우 유력한 방법이며, 이 논문에서는 3차원 전기비저항 탐사와 3차원 지표레이다 탐사에 의한 고고학적 조사를 위한 복합물리탐사의 3가지 사례를 설명한다. 조사지역은 그리스 크레타섬 내 가장 번화한 두 도시의 역사적 도심지에 위치해 있다. 이 지역에서 평행한 측선들로 이루어진 격자망의 측선을 따라 고밀도의 3차원 전기비저항과 3차원 지표레이다 탐사자료의 획득이 이루어졌다. 먼저, 전기비저항 탐사자료의 3차원 역산을 통하여 하부 전기비저항 구조를 획득하였으며, 지표레이다 탐사자료는 탐사자료로부터 최대한의 정보를 도출하기 위하여 특정 필터를 적용하는 등 체계적인 자료처리 과정을 거쳤다. 이로부터 최종적으로 지하하부 물성의 3차원적인 변화를 나타내는 수평 절개 단면 영상을 획득하였으며, 이와 같이 획득한 3차원 지표레이다와 전기비저항 영상들은 도심지 지역의 복잡한 하부 물성을 영상화하는데 매우 중요한 역할을 담당하였다. 즉, 강한 레이다 반사파와 고비저항 이상을 나타내는 부분은 고고학적 유구로서 해석되었으며, 탐사 후에 수행한 일부 지역에서의 발굴결과와 매우 잘 일치하였다. 이와 같은 사례는 도심지 지역에서의 기반시설물의 설계 및 건설 단계에서 고고학적으로 의미가 있는 중요한 병역의 도출 및 건설공사 수행 이전에 고고학적 발굴에 대한 가이드라인을 제공하는 등 도심지역 고고학적 물리탐사에서 전기비저항 탐사와 지표레이다 탐사가 매우 높은 적용성이 있음을 잘 보여주고 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.2052-2063
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• 1998

본격척인 위치추적 시스템은 2차 세계대전 중에 등장한 전파항법 장치 (ground-based radio navigation system)에서부터 시작하여 꾸준히 연구되어 왔으며 현재 대표적인 위치추적 시스템으로는 GPS (global positioning system)을 들 수 있다. 최근에는 셀룰라 서비스의 보편화에 따라 기지국을 이용하여 위치추적 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있으나 지금까지는 주로 기지국간 동기 시스템인 매크로 셀룰라에 집중되어 왔다. 하지만, 기지국에서 정확한 시간을 이용할 수 없는 wide-band CDMA 시스템의 기지국간 비동기 상황에 대한 연구는 전무하다. 본 논문에서는 기지국간 비동기인 마이크로 셀룰라 wide-band CDMA 시스템 상황에서 두 가지 위치추정 알고리즘을 제안한다. 첫째는 공통영역을 통한 위치추정 방법으로 의사거리에 의해 구성되는 원 사이의 겹치는 공통영역을 사각형으로 근사하여 그 중심을 개인국의 위치로 추정하는 방법이고 둘째는 도로정보를 이용하는 방법으로서 의사거리 하나만을 이용하여 기지국에서 그 의사거리에 해당되는 도로 지점을 확인하고 주변 파일럿 세기를 확인하여 그 지점 중에서 선택하는 방식이다. 이 두 방식은 시뮬레이션을 이용하여 기존의 대표적인 방식들 (Taylor series를 이용한 방식. conjugate gradient 방식 및 공통현 방식)과 비교되며 또한 기지국과 개인국간의 파일럿 채널 송수신의 간섭으로 인한 영향을 조사한다. 기존의 위치추정 알고리즘이 반복 연산을 수행하는 데 비히여 제안 알고리즘은 반복 연산을 하지 않으며 마이크로 셀 환경에서 간접파의 영향을 적게 받기 때문에 보다 적은 위치 에러를 나타낸다., 초과확률 등을 이용한 분석을 실시하였다. 분석 결과 Warm ENSO episode의 경우 강수량 증가와 유의한 상관관계를 나타냈으며, Cold ENSO episode의 경우 강수량 감소와 유의한 상관관계를 나타내었다. 이러한 분석 결과는 최근 들어 우리나라에 발생하고 있는 이상기후발생과 관련된 연구에 유용한 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 판단된다.EX>$\times$2등 LEED패턴을 관찰할 수 있었다.유(思惟)로서 관찰추리(觀察推理)되였기 때문에 현대의학(現代醫學)과의 비교설명(比較說明)이 거의 불가능(不可能)하며 또한 한의학이론(韓醫學理論)의 과학적근거제시(科學的根據提示)도 현재(現在)로서는 어려운 형편(形便)이다. 그러나 이 의학(醫學)은 이미 2,000여년간(餘年間) 동양(東洋)에서 전래(傳來)한 경험의학(經驗醫學)으로서 동양인(東洋人)들은 이 의학(醫學)으로 소화계질환(消化系疾患)을 포함(包含)한 여러 가지 인간(人間)의 질병(疾病)을 치료(治療)해 왔고 현재(現在)도 이 의학(醫學)으로 치료(治療)를 하고 있고 실제적(實際的)으로 많은 치효(治效)를 보고 있는 것이다. 그러므로 이 의학(醫學)속에는 아직도 현대과학(現代科學)으로서 해명(解明)되지 못하는 어떤 요소(要素)들이 깃들여 있는 것이 확실(確實)하며 이것을 밝혀내기 위해서 우리 의학자(醫學者)들은 이 의학(醫學)에 관(關)한 모든 것을 연구(硏究)해 보아야 한다. 이런 뜻에서 본고찰(本考察)은 한방(漢方)의 역대제문헌(歷代諸文獻)을 섭렵(涉獵)하여 소화계질환(消化系疾患)에 관(關)한 제이론(諸理論)들을 발췌(拔萃), 한방(漢方)에서 보는 (1) 소화기관(消化器官)의 생리(生理) (2) 병리(病理), 증후(證候)

• 경영과정보연구
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• 제39권3호
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• pp.1-16
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• 2020

현재 운영되고 있는 관세신고납부제도는 납세의무자가 세액 산정을 스스로하고 그 세액을 본인 책임으로 납부하도록 하는 제도이다. 다시 말해, 관세법상 신고 납부제도는 납세액을 정확히 계산해서 납부할 의무와 책임이 온전히 납세의무자에게 무한정으로 부과하는 것을 원칙으로 하고 있다. 따라서, 만일 납세의무자가 그 의무와 책임을 제대로 행하지 못했을 경우에는 부족한 만큼의 세액 추징과 그에 대한 제제로 가산세를 부과하고 있다. 이러한 이유로 세액 산정의 기본이 되는 품목분류는 관세평가와 함께 가장 어려운 부분이며 잘못 분류하게 되면 기업에게도 큰 리스크가 될 수도 있다. 이러한 이유로 관세전문가인 관세사에게 상당한 수수료를 지불하면서 수입신고를 위탁하여 처리하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 수입신고 시 신고하려는 품목이 어떤 것인지 HS 코드 분류를 하여 수입신고 시 기재해야 할 HS 코드를 추천해 주는데 목적이 있다. HS 코드 분류를 위해 관세청 품목분류 결정 사례를 바탕으로 사례에 첨부된 이미지를 활용하여 HS 코드 분류를 하였다. 이미지 분류를 위해 이미지 인식에 많이 사용되는 딥러닝 알고리즘인 CNN을 사용하였는데, 세부적으로 CNN 모델 중 VggNet(Vgg16, Vgg19), ResNet50, Inception-V3 모델을 사용하였다. 분류 정확도를 높이기 위해 3개의 dataset을 만들어 실험을 진행하였다. Dataset 1은 HS 코드 이미지가 가장 많은 5종을 선정하였고 Dataset 2와 Dataset 3은 HS 코드 2단위 중 가장 데이터 샘플의 수가 많은 87류를 대상으로 하였으며, 이 중 샘플 수가 많은 5종으로 분류 범위를 좁혀 분석하였다. 이 중 dataset 3로 학습시켜 HS 코드 분류를 수행하였을 때 Vgg16 모델에서 분류 정확도가 73.12%로 가장 높았다. 본 연구는 HS 코드 이미지를 이용해 딥러닝에 기반한 HS 코드 분류를 최초로 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 수출입 업무를 하고 있는 기업이나 개인사업자들이 본 연구에서 제안한 모델을 참조하여 활용할 수 있다면 수출입 신고 시 HS 코드 작성에 도움될 것으로 기대된다.

• 핵의학기술
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• 제19권1호
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• pp.3-11
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• 2015

기존 감마카메라에 장착된 핀홀 콜리메이터 4 mm 초점을 이용하여 24시간 지연검사에는 슬관절, 악관절 연조직 계수치가 작아 높은 질영상을 얻기에는 매우 어려운 부분이 있다. 대부분 고분해능 영상 획득시 4 mm 직경의 초점만을 이용한 검사를 시행해 왔다. 기존 감마카메라를 이용하여 Micro deluxe phantom의 고분해능 핀홀 콜리메이터 SPECT을 비교 평가해 보았다. 본 연구에서는 각 초점 직경의 비교 평가와 24시간 지연검사 유용성을 평가해 보았다. 선 선원을 이용하여 6 mm, 8 mm 직경 초점을 핀홀 콜리메이터에 장착하고 각 초점의 분해능을 평가해 보았으며 Micro deluxe phantom을 고선량 및 저선량으로 혼합하여 SPECT 영상을 획득하여 OSEM 알고리즘을 이용한 프로그램으로 영상을 재구성 및 분해능 평가를 하였다. 임상영상은 염증질환이 있는 슬관절과 악관절의 3시간, 24시간 지연영상을 획득하여 관심영역과 주변부를 150 mm로 설정하여 신호대 잡음비, 대조도, 균일도를 비교 및 분석하였다. 슬관절 24시간 지연영상에서 신호대 잡음비, 대조도, 균일도가 향상되었으나 악관절에서는 신호대 잡음비, 균일도는 저하 되었고 대조도는 현저히 감소됨을 알수 있었다. 6 mm, 8 mm 초점을 이용한 핀홀 콜리메이터는 24시간 지연영상에서 좀더 나은 정보를 얻을수 있으며 슬관절뿐만 아니라 연조직이 많이 포함된 고관절, 천장관절에서 충분히 질적인 임상영상을 얻을 수 있다고 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.83-89
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• 2021

라이프스타일이 빠르게 변화하고 있고, 식생활과 식품가공 기술의 발전에 따라 가구별로 식품 소비패턴이 매우 다양하다. 본 논문은 가구 단위의 농식품 구매 정보를 담고 있는 농촌진흥청이 구축하고 있는 소비자 패널 데이터의 식품군을 재분류하고 농식품 소비행위 주체인 패널 대표자의 연령대별로 그룹화하여 농식품 소비 특성 비교를 하였다. 연령대 구분의 기준은 대사질환 유병률로 20% 이상인 60대 이상 그룹과 10% 미만인 30~40대 그룹으로 나누었다. LightGBM 알고리즘을 사용하여 30~40대와 60대 이상의 식품 소비패턴의 차이를 분류 분석한 결과 정밀도는 0.85, 재현율은 0.71, F1_score는 0.77로 나타났다. 변수중요도의 결과는 과자류, 엽경채나물류, 조미채류, 과채류, 수산물류 순이었으며, SHAP 지표의 상위 5개 값은 과자류, 수산물류, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류 순이었다. 이상치에 민감한 평균을 대신한 중앙값으로 소비패턴을 이진 분류한 결과 과자류의 경우 30~40대가 60대보다 두 배 이상 높은 것을 알 수 있었다. 이외의 변수에서도 30~40대와 60대 이상 사이에서 유의미한 차이를 보였다. 연구 결과 30~40대는 60대보다 과자류를 두 배 이상 소비하는 패턴을 보였으며, 60대의 경우 30~40대보다 수산물, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류를 두 배 이상 섭취하였다. 상위 5개 품목 외에도 밀가공식품인 과자, 빵류, 면류에서 30~40대의 소비가 높았으며, 이는 60대의 식품 소비패턴과 차이를 보였다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제33권
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• pp.127-135
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• 2021

목 적 : 비인두암 VMAT 치료 시 콜리메이터 각도 273°와 350°를 사용한 2회전 치료계획(Vertical MLC VMAT plan, 이하 VMV plan)과 콜리메이터 각도 20°와 340°를 사용한 2회전 치료계획(Complemental MLC VMAT plan, 이하 CMV plan)과의 비교 분석을 통해 유용성을 평가해 보고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서 VMAT 치료를 받은 비인두암 환자 30명을 대상으로 하였다. 전산화치료계획은 Eclipse, PO, AcurosXB 알고리즘을 이용하였으며, 치료기는 Vital-beam을 사용하였다. 치료계획은 갠트리 회전반경이 각각 360°인 두 개의 회전(Arc)을 6MV를 이용하여 생성하고, 콜리메이터 각도 변화에 의한 영향을 확인하기 위해 273°와 350°로 설정한 VMV plan과 20°와 340°로 설정한 CMV plan을 수립하였다. 선량용적 히스토그램에서 확인 및 산출된 계획표적용적(PTV)과 결정장기(OAR)들의 선량지표들과 변조복잡성지수(MCSv), MU, 치료시간에 대해 기술통계 및 대응표본 t-검정을 실시하였다. 그리고 대상별로 두 치료계획의 MCSv의 차이와 각각의 평가지표들의 차이 간 상관관계가 있는지 확인하기 위해 피어슨의 상관관계 분석을 실시하였다. 결 과 : PTV 평가 지표의 경우, VMV Plan에서 PTV_67.5의 CI가 3.76% 개선되었으며, OAR의 경우 척수(-14.05%)와 뇌 줄기(-9.34%)의 선량감소 효과가 두드러지게 나타났다. 그리고 귀밑샘들(왼쪽 : -5.38%, 오른쪽 : -5.97%)과, 시각기관들(왼쪽 시신경 : -4.88%, 오른쪽 시신경 : -5.80%, 시신경교차 : -6.12%, 왼쪽 수정체 : -6.12%, 오른쪽 수정체 : -5.26%), 청각기관(왼쪽 : -11.74%, 오른쪽 : -12.31%)과 갑상샘(-2.02%)에서의 선량감소효과도 확인할 수가 있었다. 또한 MCSv가 VMV Plan에서 5.31% 높게 나왔으며, MU의 경우에 6.11% 낮은 것으로 나타났다. 그리고 두 치료계획의 MCSv의 차이는 PTV_54의 CI(r=-0.55)의 차이, PTV_48의 CI(r=-0.43)의 차이와 유의한 음(-)의 상관관계를 보였고, 척수(r=0.40), 뇌줄기(r=0.34), 양쪽 침샘들(왼쪽 : r=0.36, 오른쪽 : r=0.37)의 차이와 양(+)의 상관관계를 보였다. 이는 VMV plan의 moluation 복잡성이 CMV plan에 비해 상대적으로 높아 질 때, PTV_54, 48의 CI 개선 및 척수, 뇌줄기, 양쪽침샘들의 선량 감소 효과가 커지는 것을 의미하며, 이러한 분석결과들을 바탕으로 VMV plan의 modulation에 대한 효율성이 CMV plan 보다 크다는 것을 확인할 수 있었다. (위 모든 값에 대해 유의수준은 p<.05) 결 론 : VMV Plan은 CMV plan과 비교하여 MLC가 더 효율적으로 modulation할 수 있도록 함으로써, 치료계획의 질을 향상 시키는데 도움이 될 것이라 사료된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제41권4호
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• pp.658-672
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• 2022

초등학교 과학에서 속력 관련 단원의 독특한 교수·학습 곤란은 주로 학생의 수학적 사고력 및 속력의 측정과 관련된 절차적 지식의 부족에 기인한 것으로, 교육과정 및 교과서는 이점을 고려하여 구성할 필요가 있다. 속력 단원의 교육과정 및 교과서 내용 구성과 관련된 시사점을 얻기 위하여 2007 개정 교육과정부터 2015 개정 교육과정까지 3개 교육과정 및 이에 따른 교과서의 속력 관련 단원의 구성 체계와 내용을 살펴보고, 선행 연구에 비추어 적절성을 분석하였다. 분석 결과를 통해 현재의 내용 구성은 이동 거리와 시간 및 속력 사이의 입체적인 관계를 파악하기 보다는 암기에 의한 기계적 알고리즘을 통해 물체의 속력만을 계산할 위험이 있어 이중 수직선과 같은 시각화 모형 및 간단한 수를 활용하여 속력의 의미를 단계적으로 학습할 수 있도록 재구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 또한 조사를 통해 얻은 자료를 이용하여 물체의 운동을 해석하는 활동보다는 실제 운동하는 물체의 이동 거리와 걸린 시간을 직접 측정하여 그래프로 나타내고 분석하도록 함으로써 과정 기능 등 탐구 수행 능력을 향상시키는 것의 필요성에 대해 논의하였다. 마지막으로 적용 차시에서 현재의 교육과정과 교과서에서는 일상생활과의 연계를 강조하고 있지만 단원의 주된 학습 내용인 운동학과는 다소 다르게 동역학과 관련된 내용을 다루고 있어 학습한 내용을 익히고 활용할 수 있도록 속력과 관련된 사례를 중심으로 내용을 새롭게 구성할 필요가 있다는 점을 밝혔다. 새 교육과정 및 교과서에서는 학습하기 어렵고 지도하기 까다로운 내용을 제외하기 보다는 과학의 가치를 깨닫고 과학 학습을 향유할 수 있도록 핵심 주제를 체계적으로 깊이 학습할 기회를 제공할 것을 제안한다.

• 한국가금학회지
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• 제50권1호
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• pp.41-50
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• 2023

AI인체감염증은 한번 발생하게 되면 막대한 사회경제적 손실이 있으므로, 사전 예방적 관리가 필수적이다. 위험도 평가를 통해 위험요인과 위험지역을 확인하여 방역을 강화하고 사람, 동물, 환경 등 소관 부처 간 분산되어 있는 방역정책 및 관리를 원헬스 차원으로 협업·연계한다면 사회경제적 비용을 최소화할 수 있다. 이번 연구에서는 위험 매트릭스 분석을 통해 가금농장의 고병원성AI와 연계하여 AI인체감염증의 발생 위험지역을 평가하고 위험요인을 분석하였다. AI인체감염증은 가금농장의 고병원성AI와 밀접한 관련이 있고 가금관련 산업 종사자가 가장 감염에 취약한 위험군이기 때문에, 위험 매트릭스는 가금농장의 고병원성AI 평균 발생 건수와 감염에 취약한 가금 관련 축산시설 수를 활용하여 분석하였다. 조류인플루엔자 유행시기에 시·군·구별로 가금농장의 HPAI 평균 발생건수를 예측하기 위해 일반화 선형모형 중 과대산포가 있는 가산자료를 분석하는데 이용되는 음이항 회귀모형을 적용하였다. 시·군·구별 가금농장의 고병원성AI 발생건수와 축산시설 수를 적용한 위험 매트릭스 분석 결과, AI인체감염증의 발생위험이 높아 관리가 필요한 지역은 전남 나주, 전북 정읍, 전북 남원으로 확인되었다. 또한, AI 인체감염증의 발생에 영향을 줄 수 있는 위험요인으로는 가금농장의 저병원성 AI 발생건수, 닭과 오리의 사육 밀도, 축산차량 등록 수로 확인되었다. 가금농장에서 저병원성AI가 1건 발생 시 가금농장의 고병원성AI 발생은 1.687배 증가하고, 닭과 오리의 밀도가 1,000 두/km² 증가할 경우 가금농장의 고병원성AI 발생은 각각 1.618배, 10.252배 증가하며, 축산차량의 경우 100대 증가 시 가금농장의 고병원성AI 발생이 1.134배 증가하는 것으로 나타났다. AI인체감염증의 예방을 위해 HPAI의 발생주기인 2~3년 간격으로 위험평가를 실시하고 환경·동물·사람에 대하여 원 헬스(One Health)적 관점으로 위험요인과 위험지역을 관리한다면, AI인체감염증에 대한 방역정책 수립과 사회·경제적 비용 감소에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.