본 연구는 폭염과 하천수질과의 상관성을 평가하기 위한 것이다. 기상청 91개의 기상관측소의 일 최고기온 과 환경부 수질관측망 918개에 대한 13개의 하천수질인자(DO, BOD, COD, TOC, TN, DTN, NH4-N, NO2-N, NO3-N, TP, DTP, PO4-P, Chl-a)를 대상으로 분석하였다. 최고기온과 수질인자에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, DO, Chl-a, T-N의 상관계수(R2)가 0.782, 0.609, 0.691로 가장 높은 상관성을 나타내었다. 폭염과 수질인자 간의 공간적 영향 분석을 위해, 일 최고기온을 이용하여 폭염강도(heat wave intensity, HWI)와 폭염지속시간(heat wave duration, HWD)를 산정하였다. 공간적 영향 평가는 핫스팟 분석과 공간통계분석을 실시하였다. 핫스팟 분석결과 폭염지수(HWD, HWI)는 낙동강 하류유역에 대해 높은 공간상관성을 나타내었으며 수질인자 중 Chl-a, TN이 동일한 결과를 나타내었다. 폭염에 따른 수질 영향 지역 공간 통계분석 결과 공간적인 변동성이 가장 뚜렷하게 나타나는 수질인자는 DO인 것으로 분석되었다.
본 연구의 목적은 CRP (Continuous Risk Profile) 분석을 이용하여 야간에만 교통사고가 많이 발생하는 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정하는 방법론을 개발하는 것이다. 또한 이연구의 다른 목적은 CRP 분석을 이용하여 야간 특화 교통사고 다발구간의 특성을 제시하는 것이다. 본 연구에서 CRP 분석은 실제 교통사고 데이터를 이용하며 대상 노선의 교통량 고려해 분석되었다. 또한 CRP 분석에 사용되는 변수는 국내 고속도로의 실정에 적합한 변수로 선정하였다. 본 연구에서는 야간 특화 교통사고를 분석하기 위한 방법으로 야간 CRP에서 주간 CRP를 빼는 방법을 사용하였다. 결과적으로 CRP 분석을 사용하여 야간 특화 교통사고 다발구간을 선정할 수 있었다. 또한 야간 특화 교통사고 다발구간은 IC나 터널이 설치된 구간으로 일반구간과 편차가 있었다. 결론적으로, 야간 특화 교통사고 다발구간 산정에 CRP 분석을 사용할 수 있었으며, IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생하여 개선이 필요한 지점으로 선정되었다. 또한 IC 또는 터널시설이 설치된 구간에서 야간 특화 교통사고가 많이 발생한 것은 조명시설로 인한 야간 시인성의 문제에서 요인한 것으로 추론된다.
이전 연구에서 83명의 한국인 폐선암 환자의 차세대 염기서열 분석법(next generation sequencing, NGS) 분석 결과 돌연변이 빈도가 높은 상위 5개 유전자 TP53 (60%), EGFR (48%), KRAS (14%), PIK3CA (8%), CDKN2A (6%)를 확인했다. 본연구는 NGS 분석을 이용하여 최근 한국인의 폐선암에서 돌연변이 발생 빈도가 높은 상위 5개 유전자에 대한 돌연변이 핫스팟을 분석하여 폐선암을 유발하는 새로운 표지자를 확인하고자 했으며 가장 많은 돌연변이가 발생한 TP53 유전자의 돌연변이 유형과 패턴을 폐암의 주요 원인인 흡연과의 연관성을 분석했으며 TP53 P72R SNP가 발생한 폐선암 환자의 임상병리학적 특성을 분석하고자 했다. TP53, EGFR, KRAS, PIK3CA, CDKN2A의 돌연변이 핫스팟을 분석한 결과 이전에 보고된 결과와 일치했으나 TP53의 경우 약간의 차이를 나타냈다. TP53 돌연변이 핫스팟은 DBD에 집중하여 발생하는 점은 기존 연구 결과와 같았으나 코돈 72에서 발생하는 높은 돌연변이 빈도는 이전에 보고된 연구 결과와 다르게 나타났다. TP53 돌연변이가 발생한 폐선암 환자의 임상 특성을 분석한 결과 남성보다 여성, 흡연자보다 비흡연자에게 더 많이 발생했다. 또한, TP53 돌연변이 유형은 흡연 여부와 상관없이 전환의 비율이 가장 높았으며 전환 또는 결실 그리고 전환과 결실이 동시에 발생하는 비율이 전이의 발생 비율보다 높게 나타났다. 한국인의 폐선암 증례에서 흡연 여부와 상관없이 가장 발생 빈도가 높은 돌연변이 핫스팟은 TP53 코돈 72 뉴클레오타이드 염기가 C에서 G로의 전환되어 아미노산이 proline에서 arginine으로 치환되는 TP53 P72R SNP 발생 비율이 가장 높게 나타났다. TP53 P72R SNP가 발생한 폐선암 증례들의 임상병리학적 특성을 분석한 결과 환자의 연령, 성별, 흡연 유무 그리고 종양의 분화도와 유의한 상관관계를 보이지 않았지만 낮은 병기와 유의한 상관관계를 나타냈다(P-value=0.026). 본연구는 NGS를 통해 한국인의 폐선암에서 돌연변이 발생 빈도가 가장 많이 보고되었던 EGFR이 아닌 TP53의 증가를 확인했고 그중에서도 흡연 여부와 관계없이 TP53 P72R SNP의 발생 빈도가 가장 높음을 보고하는 바이다.
The fragmentation of habitats resulting from human activities leads to the isolation of wildlife and it also causes wildlife-vehicle collisions (i.e. Road-kill). In that sense, it is important to predict potential habitats of specific wildlife that causes wildlife-vehicle collisions by considering geographic, environmental and transportation variables. Road-kill, especially by large mammals, threatens human safety as well as financial losses. Therefore, we conducted this study on roe deer (Capreolus pygargus tianschanicus), a large mammal that causes frequently Road-kill in Jeju Island. So, to predict potential wildlife habitats by considering geographic, environmental, and transportation variables for a specific species this study was conducted to identify high-priority restoration sites with both characteristics of potential habitats and road-kill hotspot. we identified high-priority restoration sites that is likely to be potential habitats, and also identified the known location of a Road-kill records. For this purpose, first, we defined the environmental variables and collect the occurrence records of roe deer. After that, the potential habitat map was generated by using Random Forest model. Second, to analyze roadkill hotspots, a kernel density estimation was used to generate a hotspot map. Third, to define high-priority restoration sites, each map was normalized and overlaid. As a result, three northern regions roads and two southern regions roads of Jeju Island were defined as high-priority restoration sites. Regarding Random Forest modeling, in the case of environmental variables, The importace was found to be a lot in the order of distance from the Oreum, elevation, distance from forest edge(outside) and distance from waterbody. The AUC(Area under the curve) value, which means discrimination capacity, was found to be 0.973 and support the statistical accuracy of prediction result. As a result of predicting the habitat of C. pygargus, it was found to be mainly distributed in forests, agricultural lands, and grasslands, indicating that it supported the results of previous studies.
본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 물부족량 전망자료를 이용하여 공간군집특성을 고려한 우리나라 물부족 핫스팟 지역을 분석하였다. 물부족 최심 군집지역 도출을 위하여 표준유역 기준의 과거 최대 가뭄(약 50년 빈도)에 대한 물부족량 자료를 이용하여, Local Moran's I와 Getis-Ord Gi* 통계량으로 공간군집분석을 수행하였다. 클러스터맵(Cluster Map)을 통해 물부족 공간군집 대상지역을 선정하고, 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 분석 결과, 한강권역 내 1개 군집[임진강하류(#1023) 및 주변]과 낙동강권역 내 2개 군집 [대종천(#2403) 및 주변, 가화천(#2501) 및 주변] 지역이 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났으며, 한강권역 내 1개 군집[남한강하류 (#1007) 및 주변]과 낙동강권역 내 1개 군집[병성천(#2006) 및 주변] 지역이 물부족 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났다. 표준유역단위 공간군집분석을 수행할 경우 물부족 공간군집지역 전체가 통계량 기준을 100% 만족하여 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 이는 표준유역 단위로 공간군집분석을 할 경우 가변적 공간단위 문제를 일정 부분 해결한 것으로 공간군집분석의 정확성이 상대적으로 높아졌다.
1985년 6월 25일 창립하여 현재까지 공압ENG분야의 한길을 걸어왔고, 그 노하우를 기반으로 국내유일의 공압ENG를 접목한 ESCO 사업을 영위하고 있다. 산업 전분야에 있어서 에너지절감에 대한 컨설팅으로 고객사의 에너지비용절감에 주력하고 있는 에스피앤지. 최근 지식경제부 장관상 수상 및 그린에너지분야 2012년 부산시 10대 선도기업 선정 등 대내외적으로 업계 리더의 역할을 톡톡히 해내고 있다. 그린에너지의 리더로서 보유하고 있는 기업의 가치를 살펴본다.
본 고에서는 차량 내에서 WiFi 기기를 사용하여 사용자들에게 인터넷 접속 서비스를 제공하는 구조인 모바일 핫스팟 (Mobile Hotspot)에 대한 연구 동향을 기술한다. 모바일 핫스팟과 관련된 연구 주제로는 1) 차량이 이동하더라도 인터넷 서비스를 끊임 없이 제공하는 이동성 관리 기술, 2) 사용자들의 향상된 서비스 품질을 보장하는 기술, 그리고 3) 모바일 핫스팟의 성능을 심도있게 분석하는 연구 등이 있다. 본 고에서는 이와 같은 연구 주제로 진행된 연구 결과를 정리하고 향후 연구 주제를 살펴본다.
지난 7월 30일, 양재 L타워에서 '시장친화적 ESCO발전방안 연구용역' 공청회가 개최되었다. 에너지절약전문기업협회 주최로 진행된 이번 공청회에서는 에너지절약전문기업의 시장친화적 발전방안과 관련한 중간 연구결과가 보고됐다. 또한, 에너지시민연대 정희정 사무처장, 서울연구원 김민경 박사, 용인송담대 남시복 교수, SKC라이팅 고진규 전무, 율촌 변웅재 변호사가 패널로 참여해 지정 토론 및 관련 내용에 관한 업계의 의견을 수렴하는 시간을 가졌다. 에너지효율향상과 에너지절약에 대한 관심이 집중되고 있는 가운데 열린 공청회 현장을 소개한다.
본 연구에서는 공간 검색 통계량(spatial scan statistics)과 에셜론 해석법을 이용한 범주형 자료분석을 다룬다. 이를 위해 우선, 에셜론 덴드로그램을 이용하여 주어진 분활표의 계층적 구조(hierarchical structure)를 결정하고서 이로부터 핫스팟(hotspot)의 후보를 검출한다. 다음으로 우도비(likelihood ratio)를 기초로 유의하게 높거나 낮게 나타나는 지역에 대한 공간 검색 통계량을 산출한다. 마지막으로, 이 통계량을 바탕으로 핫스팟을 검출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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