• 한국환경과학회지
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• 제11권10호
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• pp.1061-1068
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• 2002

To identify possible associations with concentrations of ambient air pollutants and daily mortality in Busan, this study assessed the effects of air pollution for the time period 1999-2000. Poisson regression analysis by Generalized Additive Model were conducted considering trend, season, meteorology, and day-of-the-week as confounders in a nonparametric approach. Busan had a 10% increase in mortality in persons aged 65 and older(95% Cl : 1.01-1.10) in association with IQR in $NO_2$(lagged 2 days). An increase of $NO_2$(lagged 2days) was associated with a 4% increase in respiratory mortality(Cl : 1.02-1.11) and CO(lagged 1 day) showed a 3% increase(Cl : 1.00-1.07).

• 한국환경복원기술학회지
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• 제11권3호
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• pp.28-38
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• 2008

The purpose of this study are to compare existing presence-absence predictive models and to predict suitable habitat for Goral (Nemorhaedus caudatus raddeanus) that is an endangered and protected species in Seoraksan national park using the best model among existing predictive models. The methods of this study are as follows. First, 375 location data and 9 environmental data layers were implemented to build a model. Secondly, 4 existing presence-absence models : Generalized Linear Model (GLM), Generalized Addictive Model (GAM), Classification and Regression Tree (CART), and Artificial Neural Network (ANN) were tested to predict the Goal habitat. Thirdly, ROC (Receiver Operating Characteristic) and Kappa statistics were used to calculate a model performance. Lastly, we verified models and created habitat suitability maps. The ROC AUC (Area Under the Curve) and Kappa values were 0.697/0.266 (GLM), 0.729/0.313 (GAM), 0.776/0.453 (CART), and 0.858/0.559 (ANN). Therefore, ANN was selected as the best model among 4 models. The models showed that elevation, slope, and distance to stream were the significant factors for Goal habitat. The ratio of predicted area of ANN using a threshold was 31.29%, but the area decreased when human effect was considered. We need to investigate the difference of various models to build a suitable wildlife habitat model under a given condition.

• 한국농림기상학회지
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• 제23권1호
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• pp.34-45
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• 2021

날씨는 밭작물의 가격 측정과 생산량 및 품질에 영향을 미치기 때문에 농산업에서 가장 많이 고려되는 요소이다. 특히, 밭작물의 경우 평지보다 산지에서 재배되는 등 외부 환경에 많이 노출되어 있다. 본 연구는 수치 산림입지토양도를 이용하여 산지를 구성하고 있는 12개의 토양의 특성 자료와 기상정보 간의 연관성을 파악하였다. 공간적 상관관계가 고려된 GAM, 크리깅, RF를 이용하였으며, 연구자료는 2009년 1월부터 2018년 12월까지의 기상청과 농촌진흥청에서 수집한 일 단위 평균기온, 최고기온, 최저기온, 강우량 자료가 사용되었다. 분석결과 지리적 효과만 반영된 GAM이 상대적으로 추정성능이 우수하였고, 산림입지토양도는 밭작물 재배지 기상정보를 추정에 큰 도움이 되지 않았다. 이에 유의수준을 5%로 통계적 가설검정을 수행하여 중요 요인을 선택하였다. 산림입지토양도의 기후대코드(CLZN_CD)와 토양목본코드 B(SIBFLR_LAR)가 기상정보 추정에 상대적 유의미한 요인으로 선정되었다. 기후대코드를 추가한 모형의 경우 일 평균 기온과 일 최저기온의 공간 보간 성능이 향상되었다. 한반도의 국토는 70%가 산지이고 밭작물은 주로 산지에서 재배되고 있다. 따라서 산지의 기상정보를 추가 수집하여 연구를 수행한다면 생육시기별로 밭작물을 관리하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 대한소아신경학회지
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• 제26권4호
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• pp.227-232
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• 2018

목적: 열성 경련은 생후 6개월부터 만 5세 사이 발생하는 가장 흔한 유형의 경련으로 직계 가족에서 가족력이 존재할 때 더 발생률이 높다. 열성 경련의 발생률과 외부 환경과의 영향에 대하여 아직 정확히 알려진 바가 없다. 본 연구는 열성 경련의 발생과 날씨의 연관성을 파악하기 위해 시행되었다. 방법: 본 연구는 건강보험심사평가원 자료를 바탕으로 진행되었다. 2009년 1월부터 2013년 12월까지 서울 소재 병원에서 첫 번째 열성경련으로 내원하여 진단받은 29,240명의 환아들을 대상으로 시행하였다. 동일기간 동안 기상청에서 수집한 4개의 기상인자(해면기압, 강수량, 습도, 기온) 들과의 연관성을 알아보았다. 포아송 일반화 부가모형(Poisson Generalized Addictive Model)을 이용하였다. 바이러스 감염이 열성 경련의 발생률에 기여하는 영향도 논의되었다. 결과: 강수량은 두 가지 그룹(5 mm 미만과 5 mm 이상)으로 나뉘어 분석되었다. 포아송 분석 결과 열성경련의 발생률은 강수량이 적을수록 증가하였다. 해면기압, 습도, 기온 등 3가지 변수들을 분석하는데 있어서 평활 함수가 사용되었고 그 결과 열성 경련 발생률은 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 증가하였고, 기온이 $-7--1^{\circ}C$와 $18-21^{\circ}C$ 일 때 높았다. 결론: 본 연구는 열성경련과 날씨와의 연관성을 파악하기 위하여 시행되었고, 그 결과 강수량이 적을수록, 해면기압이 낮을수록, 습도가 낮을수록 열성경련의 발생률이 증가하였다. 그러므로, 날씨는 열성경련 발생에 영향을 주는 요인 중 하나이다.