• Title/Summary/Keyword: 오염농도예측

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몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 일식메뉴 중 비가열 처리 식품의 정량적 위해평가 (Quantitative Microbial Risk Assessment of Non-thermal Processed Japanese Foods Using Monte Carlo Simulation)

  • 송주현;최유진;랑효민;이광근
    • 산업식품공학
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    • 제13권1호
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    • pp.56-63
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    • 2009
  • 본 연구는 식중독을 일으킬 수 있는 황색포도상구균(Staphylococcus aureus)의 검출을 이용하여 일식당의 식자재, 조리공정, 조리 기구, 조리 종사자의 오염수준을 예측하고 오염에 영향을 미치는 인자를 확인하고자 하였다. 시료는 서울시에 위치한 일식당에서 초밥과 생선회를 수거하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 초기 오염수준으로부터 각 공정별 위해 인자를 고려하여 최종오염수준을 예측한 결과, 새우 및 문어초밥의 경우, 모든 초밥이 저장기간 동안 S. aureus가 증식되는 것으로 나타났으며 특히, 문어 초밥이 가장 높은 오염도를 보였다. 이는 생선회가 온도변화에 따른 균의 증식이 활발하고, 일식당에서 초밥을 섭취하기 직전에 초밥 중 생선회의 급속한 온도 변화가 나타나 기 때문으로 판단된다. 초밥의 민감도 분석 결과, 완성된 초밥의 섭취 시 온도의 민감도 값이 0.419로 최종오염수준을 증가시키는 것으로 예측되었다. 두 종류의 초밥에서 동일하게 보관 시간과 섭취 시의 온도가 최종 오염수준에 가장 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 이는 일정 시간이 지난 후 초밥을 섭취하는 것이 균의 농도 증가에 가장 크게 영향을 미친다는 것으로 초밥을 조리 후 즉시 섭취하는 것이 균의 증식을 크게 예방할 수 있음을 알 수 있다. 연어, 도미, 방어회의 경우 섭취 시간에서 민감도 값이 0.71로 가장 큰 민감도를 나타내었고, 섭취 시 온도 또한 민감도가 크게 나타났다. 초밥의 시나리오 분석 결과, 실온 보관 시, 섭취시간이 2시간 이내일 때 식중독을 유발하지 않는 안전한 수준임을 알 수 있었다.

앙상블 기반 모델을 이용한 서울시 PM2.5 농도 예측 및 분석 (Prediction and Analysis of PM2.5 Concentration in Seoul Using Ensemble-based Model)

  • 류민지;손상훈;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_1호
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    • pp.1191-1205
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    • 2022
  • 복잡하고 광범위한 원인을 가진 대기오염물질 중 particulate matter (PM)은 입자의 크기에 따라 분류된다. 그 중 PM2.5는 그 크기가 매우 작아 사람이 흡입하면 인간의 호흡기나 심혈관에 질병을 유발할 수 있다. 이러한 위험에 대비하기 위해서는 국가 중심의 관리와 사전에 예방할 수 있는 모니터링 및 예측이 중요하다. 본 연구는 고농도 미세먼지의 발생이 잦은 서울시의 PM2.5를 local data assimilation and prediction system (LDAPS) 기상 관련 인자 15가지와 aerosol optical depth (AOD), 화학인자 4가지를 독립변수로 하여 앙상블 모델 두 가지 random forest (RF)와 extreme gradient boosting (XGB)로 예측하고자 하였다. 예측에 사용된 두 모델의 성능 평가와 인자 중요도 평가를 수행하였으며, 계절별 모델 분석도 수행하였다. 예측 정확도 결과, RF가 R2 = 0.85, XGB가 R2 = 0.91의 높은 예측 정확도를 보이며 XGB가 RF보다 PM2.5 예측에 적합한 모델임을 확인하였다. 계절별 모델 분석 결과, 봄에 농도가 높은 관측 값과 비교하여 예측 수행이 잘 되었다고 할 수 있다. 본 연구는 다양한 인자를 이용하여 서울시의 PM2.5를 예측하였고, 좋은 성능을 보이는 앙상블 기반의 PM2.5 예측 모델을 구축하였다.

SPCE에 HRP 효소가 고정화된 바이오센서의 전기화학적 특성에 관한 연구 (A Study on the Electrochemical Characteristics of Biosensor with HRP Enzyme Immobilized on SPCE)

  • 한경호;이대현;윤도영;최상일
    • 전기화학회지
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    • 제23권3호
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    • pp.73-80
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    • 2020
  • 과산화수소를 이용한 펜톤(Fenton)산화법은 수처리 및 토양 복원분야에서 활용되는 친환경 산화방법이다. 이 방법으로 오염물질을 제거할 때, 오염물의 농도에 따라 과산화수소의 농도를 적절하게 조절하는 것이 상당히 중요하다. 이에 본 연구에서는 HRP (horseradish peroxidase) 효소를 이용한 전기화학적 바이오센서를 제조하고 효소의 활성과 과산화수소의 검출 특성에 대한 연구를 수행하였다. SPCE (Screen Printed Carbon Electrode)의 작업 전극 표면에 키토산과 AuNP를 이용하여 HRP를 전착하였다. 이 후, 전위주사법(CV)과 전기화학적 임피던스 분광법(EIS)을 이용하여 효소의 고정화를 확인하였다. 또한 시간대전류법(CA)과 UV 분광법으로부터 HRP 효소의 활성을 확인하였다. 본 연구에서 제조한 바이오센서를 PBS 전해질에 담그고 과산화수소를 적정하여 CA 분석으로부터 전극에서 발생하는 전류를 측정하였다. 발생 전류는 과산화수소의 농도에 대하여 선형적으로 증가하였으며, 전류로부터 과산화수소의 농도를 예측할 수 있는 검정곡선을 도출하였다.

다층 퍼셉트론 신경망을 이용한 미세먼지 AQI 지수 예측 (Particulate Matter AQI Index Prediction using Multi-Layer Perceptron Network)

  • 조경우;이종성;오창헌
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.540-542
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    • 2019
  • 미세먼지로 인한 대기오염 및 인체 영향에 대한 많은 발표로 인해 미세먼지 예보는 많은 대중의 관심을 받고 있다. 이로 인해 통계 모델링 기법과 함께 기계학습 기법을 사용하여 미세먼지 예보 정확도를 올리기 위한 다양한 노력이 수행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다층 퍼셉트론 신경망을 활용한 미세먼지 AQI 지수 예측을 수행한다. 이를 위해 다수의 연구에서 공통적으로 사용된 기상 인자와 미세먼지 농도값을 이용하여 예측 모델을 설계하고 4단계의 미세먼지 AQI 예측 정확도를 비교한다.

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대기오염을 고려한 도시의 환경적 수용력 산정 연구 (An Assessment of Environmental Carrying Capacity by Analyzing the Emission and Concentration of Urban Atmospheric Pollutants)

  • 이광호;정연우
    • 토지주택연구
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    • 제2권4호
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    • pp.517-528
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    • 2011
  • 도시의 무분별한 개발로 인해 수도권의 주요도시는 환경문제를 겪고 있다. 이 중 대기오염은 도시민들이 신체적 경제적 피해를 받고 살아가게 되는 원인으로 작용하고 있다. 이에 인간활동으로 인해 배출되는 대기오염물질을 도시환경이 어느 정도 수용가능한지 예측하고, 이를 통해 적정 도시개발 수준을 검토할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 대기오염물질 배출량에 따라 대기오염의 양상이 다르게 나타날 것이란 전제 하에, 경기도 과천시를 대상으로 대기환경기준 하에서 허용가능한 대기오염물질 배출량을 산정하고, 이를 기반으로 적정 인구규모를 도출하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, IDW 보간법을 통해 일산화탄소(CO), 이산화질소($NO_2$), 아황산가스($SO_2$) 농도를 추정한 결과 과천시 전체적으로는 대기환경기준을 초과하지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 대기오염물질 배출량과 농도와의 상관분석 결과 일산화탄소(CO)와 이산화질소($NO_2$) 농도는 이동오염원과 총오염원, 아황산가스($SO_2$) 농도는 이동오염원과 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 셋째, 회귀분석을 통해 대기환경기준 하에서 대기오염물질 배출량을 산정하고 이를 기반으로 지탱가능한 인구수를 산정한 결과, 일산화탄소(CO)의 경우 지탱가능인구수가 실제 인구수보다 높게 나타났고, 이산화질소($NO_2$)와 아황산가스($SO_2$)의 경우는 주거지와 상업시설이 밀집된 도심부와 경계부에서 지탱가능한 인구수를 초과하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 시도된 환경용량 측정은 대기환경기준 하에서 어느 정도의 인간활동이 적절한 수준인지를 제시해 주었다는데 의의가 있다. 이를 통해 도시환경이 지니는 용량의 범위 내에서 개발행위를 관리함으로써 지속가능한 도시개발이 가능할 것이다.

Selective Emitter Solar Cell의 표면 Doping 농도에 따른 광학적, 전기적 특성에 관한 연구

  • 안시현;장경수;박형식;조재현;이준신
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2010년도 제39회 하계학술대회 초록집
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    • pp.308-308
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    • 2010
  • 산업의 기반이 되는 화석연료의 고갈과 화석연료의 사용으로 야기되는 환경오염 문제로 인하여 새로운 에너지원의 개발이 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구에 부흥하고자 신재생 에너지원에 관한 많은 연구가 진행되고 있으며, 그중에 태양전지가 가장 주목받고 있다. 그러나 태양전지는 기존 전력 생산 방법에 비해 경제성이 낮아 이를 극복하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. 특히 결정질 태양전지에 관한 연구가 가장 활발한데 경제성과 변환효율을 향상시키기 위해 태양전지의 전면에 선택적 doping 형성법이 사용되고 있는데, 선택적 doping 구조의 태양전지는 기존의 태양전지보다 변환효율이 높으면서 양산에서 사용 가능한 구조이기 때문에 경제적 측면에서 더 유리한 구조라 할 수 있다. 하지만 선택적 doping 형성을 위한 실험적인 분석 방법에는 많은 시간과 노력이 필요하며 많은 시행착오를 겪어야 한다. 따라서 이러한 시간과 노력을 줄이고 실험을 하기 이전에 결과를 예측하여 실험의 방향을 제시하고자 TCAD simulation을 이용하여 결정질 태양전지의 전면에 형성한 선택적 doping 농도에 따른 pn 접합 형성 구조와 doping profile에 따른 전기적, 광학적 특성을 예측하고 효과적인 특성을 가질 수 있는 구조를 제시하고자 한다. 선택적 doping의 효과를 확인하기 위해 SR로 각 파장별 양자효율의 변화와 전기적 특성을 분석하여 selective emitter 태양전지에 적합한 pn 접합 형성구조를 제시하고자 한다.

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반도체 세정 공정용 가스 클러스터 장치 내 발생 클러스터 크기 분포에 관한 수치해석적 예측

  • 김호중;최후미;윤덕주;이종우;강봉균;김민수;박진구;김태성
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 2011년도 제40회 동계학술대회 초록집
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    • pp.40-40
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    • 2011
  • 반도체 소자의 미세화와 더불어 세정공정의 중요성이 차지하는 비중이 점점 커지고, 이에 따라 세정 기술 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 기존 세정 기술은 화학약품 위주의 습식 세정 방식으로 패턴 손상 및 대구경화에 따른 어려움이 있다. 따라서 건식세정 방식이 활발하게 도입되고 있으며 대표적인 것이 에어로졸 세정이다. 에어로졸 세정은 기체상의 작동기체를 이용하여 에어로졸을 형성하고 표면 오염물질과 직접 물리적 충돌을 함으로써 세정한다. 하지만 이 또한 생성되는 에어로졸 내 발생 입자로 인해 패턴 손상이 발생하며 이러한 문제점을 극복하기 위하여 대두되는 것이 가스클러스터 세정이다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 에어로졸 세정과 다르게 클러스터가 성장할 환경과 시간을 형성하지 않음으로써 작은 클러스터를 형성하게 되며 이로 인해 패턴 손상 없이 오염입자를 제거하게 된다. 이러한 가스 클러스터 세정을 최적화하기 위해서는 설계 단계부터 노즐 내부 유동의 수치해석에 기반한 입자 크기 분포를 계산하여 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상용 수치해석 프로그램을 이용하여 세정 환경을 조성하는 조건에서의 노즐 내부 유동을 해석하고, 이를 통해 얻어진 수치를 이용하여 aerosol general dynamic equation (GDE)를 계산하여 발생하는 클러스터의 크기 분포를 예측하였다. GDE 계산 시 입자의 크기 분포를 나타내기 위해서는 여러 가지 방법이 존재하나 본 연구에서는 각 입자 크기 노드별 개수 농도를 계산하였다. 노즐 출구에서의 가스 클러스터 크기를 예측하기 위하여 먼저, 노즐 내부 유속 및 온도 분포 변화를 해석하였다. 이를 통하여 온도가 급격하게 낮아져 생성된 클러스터의 효과적 가속 및 에너지 전달이 가능함을 확인할수 있었다. 이에 기반하여 GDE를 이용한 입자 크기를 예측한 결과 수 나노 크기의 초기 클러스터가 형성되어 온도가 낮아짐에 따라 성장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최빈값의 분포가 실험적 측정값과 일치하는 경향을 가지는 것을 볼 수 있었다. 이는 향후 확장된 영역에서의 유동 해석과 증발 등 세부 요소를 고려한 계산을 통해 가스 클러스터 세정 공정의 최적화된 설계에 도움이 될 것이다.

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다중선형회귀와 기계학습 모델을 이용한 PM10 농도 예측 및 평가 (Evaluation and Predicting PM10 Concentration Using Multiple Linear Regression and Machine Learning)

  • 손상훈;김진수
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권6_3호
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    • pp.1711-1720
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    • 2020
  • 최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.

페루 리막강 수질개선 대책에 따른 수질 및 중금속 예측 연구 (Prediction of Water Qualities and Heavy Metals by Application of Water Quality Improvement Plans in Rimac River, Peru)

  • 이혜숙;정선아;이상욱;이요상
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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    • pp.497-497
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    • 2016
  • 페루의 Rimac강은 수도인 Rima시를 관통하는 강으로 각종 용수공급 등의 기능을 담당하는 중요한 강이지만 광산, 공장 및 도시 등 점?비점오염원으로 인해 오염이 심각해지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 Rimac강의 하천복원을 위하여 3단계 수질개선 목표를 설정하고 각 단계별 BOD, TP 및 중금속(Al, As, Cd, Fe) 예측을 수행함으로써 목표달성 가능 평가를 수행하였다. Rimac강 지류인 Rio Santa Eulalia 하천 유입후부터 하구까지 총 57 km를 대상으로 4개의 대구간(Reach), 57개의 소구간(Element)으로 구분하여 QUAL2E 모델을 구축하였다. 2013년을 대상으로 저유량시기(건기)인 12월과 고유량시기(우기)인 1월을 대상으로 BOD, TP, Al, As, Cd, Fe의 모델 재현성을 검토한 결과, Rimac강 하류의 Huaycoloro강 유입이후 BOD, TP가 증가하는 현상을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 중금속은 Romac강 상류와 하류 Huaycoloro강 유입 수질 농도차이가 크지 않아 거리별로 일정한 농도를 나타내는 것으로 모의되었으나 실측정값은 하구로 갈수록 낮아지는 경향이 다소 나타났지만 대체적으로 실측값의 경향을 따르는 것으로 모의되었다. 수질개선 시나리오는 1단계(2016-2018년), 2단계(2019-2021년) 및 최종 3단계(2022-2024년)로 구분하여 저유량시기와 고유량시기의 수질개선 대책에 따른 수질변화를 예측하여 Rimac강 하류의 대표 지점인 La Atargea 취수장 지점에서 목표수질 달성여부를 평가하였다. 저유량시기의 경우, BOD는 1단계 이후 5.9 mg/L에서 목표수질 5.0 mg/L 이하로 농도가 감소되었으며 최종 3단계에 2.2 mg/L로 63.3% 개선하는 것으로 예측되었다. TP는 1단계 25.8% 개선, 3단계는 51.6% 개선되어 목표수질인 0.15 mg/L를 만족하는 것으로 예측되었다. 중금속의 경우 Cd는 당초 수질목표를 만족시키는 상황이었으며 그 외 항목은 Al>As>Fe 순으로 개선효과가 나타났고, 3단계 이후 모두 목표수질을 달성할 것으로 예측되었다. 고유량시기 수질예측 결과, 1단계 BOD, TP는 약 49, 19% 저감효과가 나타났으며 3단계 이후 57, 25%까지 개선되는 것으로 예측되어 목표수질을 만족시키는 것으로 분석되었다. 중금속은 Al이 가장 큰 개선 효과가 나타났으며 3단계에서 77.5%의 개선 효과가 분석되었다. 페루 리막강 유역 수질개선 대책 수립에 따른 수질개선효과 분석 결과, 3단계까지 모든 수질항목의 목표수질 달성이 가능한 것으로 분석되었으나 TP, Al 및 As의 경우에 2단계까지 목표수질 달성이 어려워 더욱 체계적인 관리가 필요할 것으로 판단되었다.

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평형 모델을 이용한 다공매질에서의 유동 세균에 의한 유기성 오염물의 가속이송 (Modeling Bacteria Facilitated Contaminant Transport in Porous Media with Equilibrium Adsorption Relationships)

  • 신항식;김승현
    • 대한지하수환경학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.14-21
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    • 1995
  • 지하수에 콜로이드가 있을 경우 지체계수 감소로인한 오염물의 가속이송이 일어난다. 세균은 콜로이드 크기이며, 비중이 물과 비슷하고. 또 특유의 표면조건으로 인하여 오염물을 가속이송시킬 수 있다. 유동 세균이 지하수에 있으면 그 system 은 액상, 고상, 그리고 입상의 3 상 (phase) 으로 해석되어야 한다. 본 연구에서는 물질수지에 기초한 수학적 모델을 개발하여 다공매질에서의 오염물의 이동을 예측했다. 세균과 오염물의 각 상사이의 분배는 평형분배 모델을 이용했다. 모델결과를 일반화하기 위하여 무차원화 기법이 사용되었다. 모델의 해는 수치해법이 사용되었고, 문헌상의 실험결과와 비교되었다. 유동 세균이 존재하므로써 오염물이 가속이송되었고, 오염물을 섭취하므로써 그 농도를 낮출 수 있었다.

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