• 해양환경안전학회지
• /
• 제29권6호
• /
• pp.562-575
• /
• 2023

새만금 호의 수질 개선을 위하여 국가에서 해수 유통을 증가시킴에 따라 해수 유통 빈도 증가로 인한 새만금 호 내 염분과 저층수 교환 변화를 알아보기 위하여, EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델을 이용하였다. 갑문 개폐 횟수를 하루 1회에서 2회로 증가했을 때, 새만금 호 내부 수위는 최대 약 0.7 m 상승하였다. 염분은 서측 방조제 근방에서 2.12 psu 증가하였으며, 담수 유입 부근에서는 1.18 psu 감소하였다. 입자추적을 이용하여 저층수 교환 정도 분석한 결과, 수심 5m 이하 입자 잔류율은 Case 2(1일 2회 개방)에서 Case 1(1일 1회 개방)에 비해 2.52% 감소한 것으로 나타났다. 이는 수문 개폐 횟수를 증가시켰을 때, 저층수 교환이 더 활발해 질 수 있다는 것을 알 수 있다. 따라서 해수 유통 증가에 따른 염분 및 저층수 교환 증가로 새만금 호의 수질 개선이 될 수 있다고 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.69-76
• /
• 2013

세계적으로 전파력과 병원성이 높은 신종인플루엔자, 조류독감 등과 같은 전염병이 증가하고 있다. 전염병이란 특정 병원체(pathogen)로 인하여 발생하는 질병으로 감염된 사람으로부터 감수성이 있는 숙주(사람)에게 감염되는 질환을 의미한다. 전염병의 병원체는 세균, 스피로헤타, 리케차, 바이러스, 진균, 기생충 등이 있으며, 호흡기계 질환, 위장관 질환, 간질환, 급성 열성 질환 등을 일으킨다. 전파 방법은 식품이나 식수, 곤충 매개, 호흡에 의한 병원체의 흡입, 다른 사람과의 접촉 등 다양한 경로를 통해 발생한다. 전 세계의 대부분 국가들은 전염병의 전파를 예측하고 대비하기 위해서 수학적 모델을 사용하고 있다. 하지만 과거와 달리 현대 사회는 지상과 지하 교통수단의 발달로 전염병의 전파 속도가 매우 복잡하고 빨라졌기 때문에 우리는 이를 예방하기 위한 대책 마련의 시간이 부족하다. 그러므로 전염병의 확산을 막기 위해서는 전염병의 전파 경로를 예측할 수 있는 시스템이 필요하다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해서 전염병의 실시간 감시 및 관리를 위한 전염병의 감염 경로 추적 및 예측이 가능한 통합정보 시스템을 구현하였다. 이 논문에서는 전염병의 전파경로 예측에 관한 부분을 다루며, 이 시스템은 기존의 수학적 모델인 Susceptible - Infectious - Recovered (SIR) 모델을 기반으로 하였다. 이 모델의 특징은 교통수단인 버스, 기차, 승용차, 비행기를 포함시킴으로써, 도시내 뿐만 아니라 도시간의 교통수단을 이용한 이동으로 사람간의 접촉을 표현할 수 있다. 그리고 한국의 지리적 특성에 맞도록 실제 자료를 수정하였기 때문에 한국의 현실을 잘 반영할 수 있다. 또한 백신은 시간에 따라서 투여 지역과 양을 조절할 수 있기 때문에 사용자가 시뮬레이션을 통해서 어느 시점에서 어느 지역에 우선적으로 투여할지 백신을 컨트롤할 수 있다. 시뮬레이션은 몇가지 가정과 시나리오를 기반으로 한다. 그리고 통계청의 자료를 이용해서 인구 이동이 많은 주요 5개 도시인 서울, 인천국제공항, 강릉, 평창, 원주를 선정했다. 상기 도시들은 네트워크로 연결되어있으며 4가지의 교통수단들만 이용하여 전파된다고 가정하였다. 교통량은 국가통계포털에서 일일 교통량 자료를 입수하였으며, 각도시의 인구수는 통계청에서 통계자료를 입수하였다. 그리고 질병관리본부에서는 신종인플루엔자 A의 자료를 입수하였으며, 항공포털시스템에서는 항공 통계자료를 입수하였다. 이처럼 일일 교통량, 인구 통계, 신종인플루엔자 A 그리고 항공 통계자료는 한국의 지리적 특성에 맞도록 수정하여 현실에 가까운 가정과 시나리오를 바탕으로 하였다. 시뮬레이션은 신종인플루엔자 A가 인천공항에 발생하였을 때, 백신이 투여되지 않은 경우, 서울과 평창에 각각 백신이 투여된 경우의 3가지 시나리오에 대해서, 감염자가 피크인 날짜와 I (infectious)의 비율을 비교하였다. 그 결과 백신이 투여되지 않은 경우, 감염자가 피크인 날짜는 교통량이 가장 많은 서울에서 37일로 가장 빠르고, 교통량이 가장 적은 평창에서 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 서울에서 가장 높았고, 평창에서 가장 낮았다. 서울에 백신이 투여된 경우, 감염자가 피크인 날짜는 서울이 37일로 가장 빨랐으며, 평창은 43일로 가장 느렸다. 그리고 I의 비율은 강릉에서 가장 높으며, 평창에서 가장 낮았다. 평창에 백신을 투여한 경우, 감염자가 피크인 날짜는 37일로 서울이 가장 빠르고 평창은 43일로 가장 느렸다. I의 비율은 강릉에서 가장 높았고, 평창에서는 가장 낮았다. 이 결과로부터 신종인플루엔자 A가 발생하면 각 도시는 교통량에 의해 영향을 받아 확산된다는 것을 확인할 수 있다. 따라서 전염병 발생시 전파 경로는 각 도시의 교통량에 따라서 달라지므로, 교통량의 분석을 통해서 전염병의 전파 경로를 추적하고 예측함으로써 전염병에 대한 대책이 가능할 것이다.

• 한국기후변화학회지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.31-50
• /
• 2010

제2차 고기후 모델링 비교 프로그램(Paleoclimate Modelling Intercomparison Program phase II, PMIP2)의 대기-해양-해빙 접합모형을 통해 얻어진 시뮬레이션 자료를 이용하여 마지막 최대빙하기(Last Glacial Maximum)의 북극 기후변화를 연구하였다. 연구에 이용된 모형은 미국 해양대기청의 CCSM, 독일 막스플랑크 연구소의 ECHAM3-MPIOM, 영국 기상청의 HadCM3M2, 프랑스 라플라스 연구소의 IPSL-CM4, 프랑스 기상연구소의 CNRM-CM3, 일본 동경대 기후연구소의 MIROC3.2, 그리고 중국 대기물리연구소의 FGOALS을 포함해 총 7개로 구성된다. 7개 모형들에 의해 재현된 현재 기후를 관측에 기초로 한 재분석 자료와 비교해 본 결과, 모든 모형에서 관측에 나타나는 북극기후의 특징들이 비교적 잘 재현되었다. 모든 기후 모형들에 마지막 최대빙하기의 대기 이산화탄소 농도를 포함한 온실기체, 지구공전궤도함수, 그리고 빙상 및 지형의 경계 조건이 적용되었다. 빙하기 경계 조건에 대하여 대륙빙하가 발달했던 북미와 북유럽에서 $24^{\circ}C$ 이상의 온도 감소가 나타나는데, 이는 빙하의 발달에 따른 표층의 알베도 증가와 고도의 증가에 기인하는 것으로 여겨진다. 또한 빙하의 발달에 기인하여 북극해에서도 $10^{\circ}C$ 이상의 온도 감소가 나타난다. 여름철에 비해 겨울철 온도 감소가 대체로 더 크게 나타나며, 북극 주변에서 평균 약 $14^{\circ}C$ 정도의 연평균 온도 감소를 보이고 있다. 저위도에 비해 북극 지역의 온도 감소가 모든 계절, 특히 겨울철에 더 크게 나타나는데, 이는 최근 지구 온난화의 정도가 극 지역에서 저위도나 중위도에 비해 더 크게 나타나고 있는 것과도 잘 대비된다. 본 연구결과와 최근의 온난화가 서로 대비되게 일어나기 때문에, 마지막 최대빙하기의 연구를 통해 미래 지구온난화 하에서 나타날 수 있는 기후변화를 간접적으로 이해할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권5_3호
• /
• pp.933-948
• /
• 2023

대기 중 에어로졸은 인체에 악영향을 끼칠 뿐 아니라 기후 시스템에도 직간접적인 영향을 미치므로 에어로졸의 특성과 시공간적인 분포에 대한 이해는 매우 중요하다. 이를 위해 위성기반 관측을 통해 에어로졸 광학 두께(Aerosol Optical Depth, AOD)를 산출하여 에어로졸을 모니터링하는 다양한 연구가 수행되어 왔다. 하지만 이는 주로 조견표를 활용한 역 산출 알고리즘에 기반하여 이루어지기 때문에 많은 계산량을 요구하며 불확실성이 존재한다. 따라서, 본 연구에서는 Geostationary Ocean Color Imager-II (GOCI-II)의 대기상한반사도와 30일 동안의 대기상한반사도 중 최솟값과 관측 시점 값의 차이 값, 수치 모델 기반 기상학적 변수 등을 활용하여 기계학습 기반 고해상도 AOD 직접 산출 알고리즘을 개발하였다. Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기법이 사용되었으며, 추정된 결과는 지상 관측 자료인 Aerosol Robotic Network (AERONET) AOD를 활용하여 랜덤, 시간 및 공간별 N-fold 교차검증을 통해 검증되었다. 세 가지 교차검증 결과 R²=0.70-0.80, RMSE=0.08-0.09, 기대오차(Expected Error, EE) 안에 있는 비율은 75.2-85.1% 수준으로 안정적인 성능을 보였다. Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석에서는 반사도 관련 변수들이 기여도의 상위권 대부분을 차지하고 있는 것을 통해 반사도 자료가 AOD 추정에 많은 기여를 하는 것을 확인하였다. 서울과 울산 지역에 대한 시간 별 AOD의 공간 분포를 분석한 결과, 개발된 LGBM 모델은 시간의 흐름에 따라 AERONET AOD 값과 유사한 수준으로 AOD를 추정하고 있었다. 이를 통해 높은 시공간 해상도(i.e., 시간별, 250 m)에서의 AOD 산출이 가능함을 확인하였다. 또한, 산출 커버리지 비교에서 LGBM 모델의 평균 산출 빈도가 GOCI-II L2 AOD 산출물 대비 8.8%가량 증가한 것을 통해 기존 물리모델기반 AOD 산출 과정에서 발생하던 밝은 지표면에 대한 과도한 마스킹의 문제점을 개선시킨 것을 확인하였다.

• 한국결정성장학회지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.217-224
• /
• 2008

수평 전기로에서 $ZnIn_2Se_4$ 단결정을 합성하여 HWE(Hot Wall Epitaxy)방법으로 $ZnIn_2Se_4$ 단결정 박막을 반절연성 GaAs(100) 기판에 성장시켰다. $ZnIn_2Se_4$ 단결정 박막의 성장 조건을 증발원의 온도 $630^{\circ}C$, 기판의 온도 $400^{\circ}C$였고 성장 속도는 0.5 $\mu m/hr$였다. $ZnIn_2Se_4$ 단결정 박막의 결정성의 조사에서 10K에서 광발광(photoluminescence) 스펙트럼이 682.7nm ($1.816{\underline{1}}eV$)에서 exciton emission 스펙트럼이 가장 강하게 나타났으며, 또한 이중결정 X-선 요통곡선(DCRC)의 반폭치(FWHM)도 128 arcsec로 가장 작아 최적 성장 조건임을 알 수 있었다. Hall 효과는 van der Pauw 방법에 의해 측정되었으며, 온도에 의존하는 운반자 농노와 이동도는 293 K에서 각각 $9.41\times10^{16}/cm^{-3}$, $292cm^2/V{\cdot}s$였다. $ZnIn_2Se_4$/SI(Semi-Insulated) GaAs(100) 단결정 박막의 광흡수와 광전류 spectra를 293 K에서 10K까지 측정하였다. 광흡수 스펙트럼으로부터 band gap $E_g(T)$는 varshni공식에 따라 계산한 결과 $E_g(T)=1.8622\;eV-(5.23\times10^{-4}eV/K)T^2/(T+775.5K)$ 이었으며 광전류 스펙트럼으로부터 Hamilton matrix(Hopfield quasicubic mode)법으로 계산한 결과 crystal field splitting energy ${\Delta}cr$값이 182.7meV이며 spin-orbit energy ${\Delta} so$값은 42.6meV임을 확인하였다. 10 K일 때 광전류 봉우리들은 n= 1, 27일때 $A_{1}-$, $B_{1}-$와 $C_{27}-exciton$ 봉우리임을 알았다.

• 대한핵의학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.315-324
• /
• 1996

목적 : 정상인과 파킨슨 환자의 [I-123]IPT SPECT 데이터를 이용하여 그래픽 분석방법과 축적된 특이결합과 비특이결합의 면적에 대한 비율을 이용한 분석방법으로 얻은 $k_3/k_4$와 조직방사능비를 비교하고 [I-123]IPT SPECT의 유용성을 알아보기 위한 것이다. 방법 : [I-123]IPT($6.5{\pm}1.1$ mCi)를 6명의 정상인(나이:$45{\pm}13$)과 17명의 파킨슨 환자(나이:$55{\pm}8$)에게 순간 정맥주사하였다. SPECT 데이터는 5분 간격으로 2시간 동안 얻어졌다. 운반체 매개변수 $k_3/k_4$는 동적 IPT SPECT 데이터를 이용 혈액 표본이 사용되지 않는 Ichise의 그래픽분석방법($R_v$)과 Lassen의 면적비율방법($R_A$)를 이용하여 얻어졌다. 운반체 매개변수 $R-v,\;R_A$ 그리고 115분에서 얻은(BG-OCC)/OCC비 사이의 관계들은 선형회귀분석을 사용하였다. 결과 : 정상인과 파킨슨 환자에 대한 $R_v$ 값은 각각 $2.08{\pm}0.29$와 $0.78{\pm}0.31$이었다. 그리고 $R_A$ 값은 정상인과 파킨슨 환자에 대해 각각 $1.48{\pm}0.16$과 $0.65{\pm}0.24$이었다. (BG-OCC)/OCC와 $R_v$,(BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 그리고 $R_v$와 $R_A$ 사이의 상관계수들은 각각 0.93, 0.90, 0.99이었고, 그것들에 대응하는 기울기들은 각각 0.54, 0.34, 0.65이었다. 정상인의 $R_v$와 $R_A$는 파킨슨 환자의 것보다 높았다. 즉, 정상인의 $k_3/k_4$는 파킨슨 환자의 것과 뚜렷이 구분되었다. 그리고 그래픽 분석방법과 면적비율 분석방법에 의한 $k_3/k_4$는 조직방사능비와 좋은 상관관계를 보여주었다. 결론 : 비침습성 단순화된 정량분석 방법들은 매개변수 $k_3/k_4$를 측정하는데 유용할 것이다. 그리고 특이결합비율 분석방법은 [I-123]IPT SPECT를 이용한 사람뇌의 도파민 운반체의 정량분석연구에 대해 유용하게 사용될 것이라고 생각된다.

• 한국식품위생안전성학회지
• /
• 제32권1호
• /
• pp.8-13
• /
• 2017

본 연구는 식중독 세균 등 유해미생물에 의한 농산물 오염을 예측하여 대응방안을 마련할 수 있도록 하는데 필요한 모의실험 computing platform을 개발하고자 수행되었다. 농산물 오염은 그 빈도가 매우 낮고, 발생패턴도 극히 불규칙하여 계량적 요소가 많지 않기 때문에 기존의 광범위하게 활용되는 수리모형(Mathematical Modeling)이나 확률통계모형(Probability Statistical Modeling)을 기반으로 한 예측모형은 개발이 어렵다. 이와는 달리 개체기반모형(Agent-based Model)은 목적지향적인 각 개체들이 내재된 특성에 따라 변화하는 환경에서 상황 의존적 또는 자율적 행동을 하였을 때 나타나는 결과를 바탕으로 앞으로의 변화를 예측하는 모형으로 각 개체들에 대한 간단한 행동규칙과 몇 개의 변수를 활용하여 직관적 분석 가능하기 때문에 농산물의 안전성에 영향을 미치는 여러 개체 (농작물, 오염원, 오염매개자)가 상호작용하는 메커니즘을 모의실험하는 경우에 유용하다. 본 연구에서는 Scala와 Java 프로그래밍 언어에 기반을 둔 개체기반모형 개발환경을 지원하는 전용 소프트웨어인 NetLogo를 이용하여 프로그램을 제작하였다. 개발된 모형은 가상의 엽채류 재배지역을 대상으로 가축 또는 야생동물이 출입할 수 있도록 하였고, 이들 동물이 배설하는 분변에 있는 장관유래 식중독 세균에 의해 토양 오염 또는 농작물 오염이 발생될 수 있도록 하였다. 이 오염은 시간이 지남에 따라 점차 소멸되지만 건전한 동물이 오염된 농작물을 섭취하는 경우 다시 동물의 장내로 들어가게 되어 보균 동물이 될 수 있도록 하였고, 역시 이 보균 동물이 배설하는 분변에 식중독 세균이 있도록 설정하였다. 가상 엽채류 재배환경에서 생존하는 식중독 세균은 파리와 같은 위생해충에 의해 다른 곳의 토양이나 농작물에 옮겨질 수 있게 하였다. 작물체는 60일 동안 생장하고, 동물은 개체군의 밀도 증감이 없으며, 파리는 시간이 지남에 따라 개체군 밀도가 변동될 수 있도록 하였다. 동물 개체수, 파리 개체수, 그리고 초기 오염 작물 개체수를 달리하면서 작물체의 미생물 오염을 시뮬레이션한 결과, 다른 요인들 보다는 동물 개체수가 작물체 오염에 가장 큰 영향을 주는 것으로 판단되었다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제46권1호
• /
• pp.108-114
• /
• 2014

오이와 고추의 안전성에 영향을 미치는 위해요소 분석의 기초자료로 활용하기 위해 오이와 고추 재배지에서 총 72점의 시료를 채취하여 미생물학적(위생지표세균, 병원성미생물, 곰팡이) 위해요소와 화학적(중금속, 잔류농약) 위해요소를 조사하였다. 미생물학적 위해요소 중 위생지표세균과 곰팡이는 오이 재배지에서 ND-7.2와 ND-4.8 log CFU/g (g, mL, hand, or $100cm^2$) 범위로 검출되었고, 고추 재배지에서는 ND-6.8와 0.4-5.3 log CFU/g (g, mL, hand, or $100cm^2$) 범위로 검출되었다. 특히 대장균군은 고추재배지의 토양에서 최대 5.6 log CFU/g까지 검출되었다. 병원성 미생물은 S. aureus는 오이 농장의 장갑에서만 1.4 log CFU/$100cm^2$으로 검출되었고, B. cereus는 대부분의 시료에서 ND-4.8 log CFU/g (g, mL, hand, or $100cm^2$) 범위로 검출되었다. L. monocytogenes, E. coli O157:H7 및 Salmonella spp.는 검출되지 않았다. 화학적 위해요소에 해당하는 중금속은 Zn, Cu, Ni, Pb 및 Hg이 국내 허용기준치 이하로 검출되었고, 잔류농약의 경우 오이에서는 모든 성분이 불검출 되었으나 고추에서 hexaconazole 성분이 0.016 mg/kg (기준치: 0.3 mg/kg)으로 검출되었다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제45권1호
• /
• pp.104-110
• /
• 2013

본 연구에서는 딸기의 수확단계에서의 생물학적 위해요소를 조사하고 그 결과를 딸기 GAP 모델의 개발을 위한 기초자료로 제공하기 위해 수행하였다. 경남 서부에 소재한 딸기 농장 6곳(토경재배 3곳, 양액재배 3곳)에서 총 216점의 시료를 수집하여 위생지표세균, 병원성 미생물, 그리고 곰팡이에 대해 분석하였다. 일반세균과 대장균군의 경우 토경재배 농장에서는 각각 1.0-6.9와 0.4-4.6 log CFU/g(leaf, mL, hand or 100 $cm^2$) 수준으로, 양액 재배 농장에서는 각각 0.8-4.9 log와 0.2-2.6 log CFU/g(leaf, mL, hand or 100 $cm^2$)수준으로 검출되었고 대장균은 모든 시료에서 검출되지 않았다. 병원성미생물은 S. aureus가 작업자의 손에서 최대 3.3 log CFU/hand 수준으로 검출되었고, B. cereus가 토양과 작물, 개인위생에서 0.4-4.1 log CFU/g(hand or 100 $cm^2$) 범위로 검출되었으며, L. monocytogenes, E. coli O157:H7 및 Salmonella spp.는 검출되지 않았다. 곰팡이는 토경재배 농장과 양액재배 농장 각각 1.0-5.2와 0.2-4.4 log CFU/g(leaf, mL, hand or 100 $cm^2$) 수준으로 검출되었다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
• /
• 제40권2호
• /
• pp.239-252
• /
• 2021

본 연구에서는 STEAM 교육이 중시하는 과학에 대한 흥미와 과학적 창의성을 더 효과적으로 신장시키기 위해, 뇌기반 진화적 접근법에 따른 과학 교수·학습 모형(ABC-DEF)을 STEAM 교육에 적용하여, 새로운 '뇌기반 진화적 STEAM 교육' 교수·학습 프로그램을 개발하였다. 경기도 소재 S 초등학교 4학년 학생 90명을 대상으로 한 이 연구는, 비교반(45명) 학생들에게는 교과서·지도서 기반 STEAM 교육수업을, 실험반(45명) 학생들에게는 뇌기반 진화적 STEAM 교육 수업을 실시하였고, 수업 전후에 과학 흥미 검사와 과학 창의성 검사를 각각 시행하여 그 결과를 좌우·전후 비교분석을 통해 정량적으로 검증하였다. 또한, 정량적 검사로 드러나지 않는 특성들을 분석하기 위해 학생 관찰지, 면담일지를 추가로 분석하여 정성적 연구를 병행하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 흥미 변인에 대하여 독립 표본 검증(좌우비교)을 시행한 결과, 뇌기반 진화적 STEAM 교육 프로그램이 교과서 기반 STEAM 교육 수업보다 상대적으로 과학 학습에 대한 흥미는 높이고, 불안을 감소시킨다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 과학 흥미 변인에 대하여 종속 표본 검증(전후 비교)을 시행한 결과, 사전·사후 점수 간에 유의미한 차이가 없었던 교과서 기반 STEAM 교육에 반해, 뇌기반 진화적 STEAM 교육 프로그램은 수업 전후에 따라 과학에 대한 흥미가 향상되는 것을 알 수 있었다. 셋째, 과학 창의성 변인에 대한 독립표본 검증(좌우비교)을 시행한 결과, 뇌기반 진화적 STEAM 교육 프로그램이 교과서 기반 STEAM 교육수업보다 학생의 과학 창의성 점수와 독창성 점수를 높이는 데 더 효과적인 것으로 검증되었다. 넷째, 과학 창의성 변인에 대한 종속 표본 검증(전후비교)을 시행한 결과, 두 가지 교수·학습 방법 모두 수업 전후에 따라 학생의 독창성, 유용성, 과학 창의성 점수를 효과적으로 향상시킨 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 토대로, 과학 교육과 STEAM 교육 연구에 관한 함의들을 논의하고자 한다.