• 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.

• 대한핵의학회지
• /
• 제31권1호
• /
• pp.19-29
• /
• 1997

목 적 : 본 연구의 목적은 IPT 약역학 컴퓨터시뮬레이션을 이용하여 혈류공급량, 도파민 운반체량 그리고 시간의 함수인 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하고 간편화된 정적 영상을 얻을 수 있는가의 가능성과 그 경우 도파민 운반체량의 변화를 어느 정도 반영하는가를 측정하고자 하는 것이었다. 또한 실제 결합능을 나타낸다고 가정된 $k_3/k_4$의 비를 반영하는 (BG-OCC)/OCC와 (ABBG-ABOCC)/ABOCC의 비를 이용한 방법과 그래프적 분석 방법의 정확성 및 유용성과 방사성의약품의 약역학을 분석하는 기법을 연구하고자 하였다. 방 법 : [I-123]IPT와 SPECT로 얻은 약 2시간 동적 선조체 시간방사능곡선, 동적 피 시간방사능곡선, 그리고 삼구획 역학모형을 이용, $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수들을 획득하였다. 위의 동적 피 시간방사능곡선과 속도상수들 중 혈류공급과 관련된 $K_l$ 또는 도파민 운반체량과 관련된 $k_3$의 양을 변경하면서 5분부터 5분씩 증가하여 120분까지의 혈류와 도파민 운반체의 민감도를 측정하였다. 또한 $k_3$의 양을 변화시킨 데이터를 이용하여 선조체와 후두엽에서의 시간방사능곡선을 계산한 후 각 방법의 정밀도를 측정하기 위해 (BG-OCC)/OCC와 $R_A$ 비값들과 그래프적 분석 방법을 이용하여 구한 $R_A$값들과 참값 $k_3/k_4$의 관계를 시간방사능곡선과 선형회귀 분석으로 계산하였다. 결 과 : 선조체와 후두엽에서의 $K_1,\;k_2\;k_3\;k_4$ 속도상수는 각각 $1.26{\pm}5.41%,\;0.044{\pm}19.58%,\;0.031{\pm}24.36%,\;0.008{\pm}22.78%$와 $1.36{\pm}4.76%,\;0.170{\pm}6.89%,\;0.007{\pm}23.89%,\;0.007{\pm}45.09%$이었다. 이들 속도상수를 이용하여 얻은 혈류 민감도와 도파민 운반체의 민감도는 30분, 60분, 90분, 120분에 각각 0.50, 0.35, 0.29, 0.23 그리고 0.19, 0.40, 0.53, 0.61이었다. 실제 속도상수의 비 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC와 $R_A,\;R_v$간의 상관계수는 각각 0.983, 0.984, 0.999이었으며 그때의 기울기는 각각 1.76, 0.47, 1.25이었다. 결 론 : IPT 약역학은 시간이 흐름에 따라 혈류량의 변동에 비해 도파민 운반체량의 변동에 더욱 민감한 경향을 보였으며 $k_3/k_4$에 대한 (BG-OCC)/OCC, $R_A,\;R_v$의 결과간에 좋은 상관관계를 가졌다. 따라서 이러한 약역학 컴퓨터시뮬레이션이 SPECT 영상을 이용한 도파민 운반체 또는 수용체 정량분석을 최적화하는데 매우 유용할 것으로 생각된다.