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생명기후분석시스템(BioCAS)을 이용한 폭염 건강위험의 검증 - 서울시 건물규모를 중심으로 - (Evaluation of Health Impact of Heat Waves using Bio-Climatic impact Assessment System (BioCAS) at Building scale over the Seoul City Area)

  • 김규랑;이지선;이채연;김백조;브리타 얘니케;아힘 홀트만;디터 쉐러
    • 환경영향평가
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    • 제25권6호
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    • pp.514-524
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    • 2016
  • 생명기후분석시스템(BioCAS)을 이용하여 서울시 전역의 폭염사례일 기온, 인지온도(PT), 초과사망률($r_{EM}$) 분포를 분석하였다. 분석 해상도는 25m 였으며, 사례일은 2012년 8월 5일이었다. 분석 결과는 관측된 사망률 및 내원환자수 자료와의 비교를 통해 평가되었다. 2004년에서 2013년의 폭염 원인인 사망률 자료와 2006년에서 2011년의 국민건강보험공단의 폭염 내원환자수 자료를 이용하여 행정구별 폭염 건강위험 자료를 추출하였다. 자료 비교를 위한 공간 해상도는 사망률 및 내원환자수 자료의 해상도인 행정구 단위였다. BioCAS에서 분석된 사례일 최고 인지온도 및 초과사망률 분포 자료는 행정구별 공간 평균, 최대, 최소 및 누적값으로 변환된 후 건강피해자료와 상관분석이 수행되었다. 분석 결과 일 최고 인지온도 및 초과사망률의 공간 평균값은 건강피해를 설명하지 못하는 것으로 나타났다. 대신 일 최고 인지온도의 공간 최솟값은 사망률과, 공간 최댓값은 내원환자수와 상관관계가 있는 것으로 나타났다(각각 r=0.53, r=0.42). 즉, 밀집된 건물에 의해 생겨나는 공간 최댓값은 낮 동안의 일사병 발생과 내원환자수 증가에 영향을 주었고, 식생에 의해 나타나는 공간 최솟값은 밤 동안의 열 스트레스를 감소시켜 사망률에 영향을 주었던 것으로 판단된다. 한편 분석된 초과사망률($r_{EM}$)은 공간 최댓값과 내원환자수가 상관관계가 있었지만(r=0.52) 사망률과의 상관관계는 인정되지 않았는데, 이것은 연령별 인구구성 차이에 따른 기저 폭염위험도 차이 등 행정구별 불균일성을 고려하지 못한 한계가 나타난 것으로 판단된다. 개별 건물과 식생의 열적 효과는 공간 평균보다 최대, 최소 등 그 분포가 중요한 것으로 나타났다. 이러한 고해상도 분석기술은 도시의 건강영향평가를 통해 도시개발에 관한 경제성 분석에 활용이 가능할 것으로 기대된다.

실행방식 측면에서 살충제의 신중한 사용에 의한 저항성 발달의 관리 (Management of the Development of Insecticide Resistance by Sensible Use of Insecticide, Operational Methods)

  • 정부근;박정규
    • 한국응용곤충학회지
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    • 제48권2호
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    • pp.123-158
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    • 2009
  • 해충의 저항성발달로 야기되는 문제를 해결하기 위한 정보를 제공함으로써 향후연구를 촉진시키고자 하였다. 농약사용이 지속되는 한 저항성 발달은 필연적이라는 생각으로, 저항성발달을 지연시키기 위해 재배자가 활용할 수 있는 약제성질에 근거를 둔 약종선택, 혼용, 교호, 모자이크 처리 등 약제살포법과, 천적과 양립할 수 있는 선택성 살충제와 저항성 천적의 이용을 중심으로 한 병해충 종합관리(IPM)에 대해 고찰하였다. 저항성관리에 약종의 성질을 이용할 경우 약종별로 작용점과 mode of action(작용방식)이 같거나 다를 수 있고, 2차 해충과 함께 살충제의 활성, 잔류기간, 약제 저항성 발달에 대한 취약성도 다르다. 약제는 섭식, locomotion(거동), 비행, 교미, 포식자 회피 등에도 영향을 미치므로 종합적으로 고려하여 역교차저항성을 나타내는 살충제의 사용이 바람직하다. 농약혼용은 실제 많이 이루어지고 있고 앞으로도 그러하겠지만, 진정한 의미에서 저항성 발달 지연을 위한 혼용, 교호, 모자이크 처리법은 대립유전자의 우성도, 교차저항성, 유입(immigration), fitness 불이익 등과 함께 살충제의 작용방식과 작용점들의 차이에서 구성약제가 매우 높은 비율로 충을 죽이는 부의 교차저항성을 가진 살충제들의 채택에 대하여 논의하였다. 저항성 관리에 약제혼용의 대표적인 사례 22가지와 교호처리 사례 27가지를 표로 제시하였다. 혼용처리의 잠재적 불이익은 생물적 방제의 와해, 이차해충의 저항성발달, 고도의 저항성 개체군 선발, 다양한 살충제에 대한 교차저항성 범위 확대를 내포하고 있다. 교호처리는 살포약량을 높이거나 낮추고, 다른 대사기구를 가진 살충제를 사용하는 것도 고려되었다. 모자이크 처리는 진딧물 같이 정주성 해충인 경우에 연관없는 살충제를 교호로 다른 구역에 처리하거나, 살충제 처리한 열(列)과 그렇지 않은 것을 혼합 배치하여 저항성 발달을 지연시키거나 피해를 감소시킬 수 있다. 해충의 저항성 진화 측면에서 볼 때, 기생자와 포식자의 저항성과 선택성은 농약처리를 요하는 세대 수를 감소시키고 농약으로부터 피난처의 상보적 역할을 수행할 수 있다. 작물별, 기주별, 기생자와 포식자에게 선택성을 보이는 약제를 별도의 표로 요약하여 제시하였다. 기생자의 생존력 향상을 위해 살충제의 선택성과 선택성에 영향을 주는 내 외적 요인에 대하여 검토하였다. 농약사용 하에서 기생자를 사용하기 위해 농약에 대해 저항성이거나 내성이 있는 기생자를 검정, 채집 혹은 선발하는 것을 논의하였다. 포식자에 대한 선택독성에 영향을 미치는 요인들로 농약의 선택성, 선택성의 포장적용과 그에 미치는 요인, 포식자와 기주의 균형, 선택성을 도외시한 방제법의 문제점, 천적과 농약의 양립성 등에 대하여 논의하였다.

노인자살예방을 위한 통합적 위기개입모델 다층효과 연구: 자살생각·우울을 중심으로 (Study on the Multilevel Effects of Integrated Crisis Intervention Model for the Prevention of Elderly Suicide: Focusing on Suicidal Ideation and Depression)

  • 김은주;육성필
    • 한국노년학
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    • 제37권1호
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    • pp.173-200
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    • 2017
  • 본 연구의 목적은 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델을 경기도를 중심으로 적용한 후 위기개입서비스의 실제 개입효과를 검증하는 것이다. 통합적 위기개입모델은 지역사회 통합시스템 접근과 스트레스 취약성 이론을 포함하는 위기개입 이론에 기초하여 개발되었다. 효과성 검증을 위해 노인우울(GDS-K) 및 자살생각(SSI)척도를 활용하였고, 1차 사전검사 258명, 통합적 위기개입 서비스 6개월 제공 후 2차 사후검사 184명, 2-3년 후 역추적을 통해 3차 추수검사 124명의 자료를 수집하여 분석하였다. 분석은 R Statistics computing을 이용하였고, 서로 다른 시점의 다른 검사를 비교하기 위해 검사 동등화 및 측정 시점 간 수직 척도화를 수행한 후 기술통계와 일변량 분산분석을 실시하였고, 마지막으로 베이지언 추정을 이용해 다층모형 분석을 실시하였다. 연구결과 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델 적용 후 사전점수에 비해 사후측정에서 통계적으로 유의하게 노인우울과 자살생각을 감소시키는 것으로 나타났는데, 노인우울 감소에 .56의 효과크기를, 자살생각의 감소에 .39의 효과크기를 나타내 모델의 전체적인 효과성이 입증되었다. 그러나 위기개입 후 2-3년 후 추수검사에서 노인우울 및 자살생각이 다시 높아져 원래 상태를 회복하는 것으로 나타나 개입의 장기적인 유지효과는 확인되지 않았다. 노인우울 및 자살생각 변화량에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 다층분석을 통해 위기개입 서비스의 각 유형(위기개입 전문상담, 약물치료, 동료상담)과 내담자특성(성별, 연령), 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)들 및 위기개입 서비스 유형(위기개입 전문상담)과 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)의 상호작용 효과를 살펴본 결과, 유일하게 약물치료가 단독으로 자살생각을 의미있게 낮추는 것으로 나타났으며, 전문가의 전공이 상담전공일 때 전문상담과 상호작용하여 자살생각을 의미있게 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델의 전체효과와 각 개입서비스 유형의 효과를 검증하여 현장 적용의 근거를 확보했다는 데에 의의가 있다.

Deep Neural Network와 Convolutional Neural Network 모델을 이용한 산사태 취약성 매핑 (Landslide Susceptibility Mapping Using Deep Neural Network and Convolutional Neural Network)

  • 공성현;백원경;정형섭
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권6_2호
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    • pp.1723-1735
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    • 2022
  • 산사태는 가장 널리 퍼진 자연재해 중 하나로 인명 및 재산피해 뿐만 아니라 범 국가적 차원의 피해를 유발할 수 있기 때문에 효과적인 예측 및 예방이 필수적이다. 높은 정확도를 갖는 산사태 취약성도를 제작하려는 연구는 꾸준히 진행되고 있으며 다양한 모델이 산사태 취약성 분석에 적용되어 왔다. 빈도비 모델, logistic regression 모델, ensembles 모델, 인공신경망 등의 모델과 같이 픽셀기반 머신러닝 모델들이 주로 적용되어 왔고 최근 연구에서는 커널기반의 합성곱신경망 기법이 효과적이라는 사실과 함께 입력자료의 공간적 특성이 산사태 취약성 매핑의 정확도에 중요한 영향을 미친다는 사실이 알려졌다. 이러한 이유로 본 연구에서는 픽셀기반 deep neural network (DNN) 모델과 패치기반 convolutional neural network (CNN) 모델을 이용하여 산사태 취약성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구지역은 산사태 발생 빈도가 높고 피해가 큰 인제, 강릉, 평창을 포함한 강원도 지역으로 설정하였고, 산사태 관련인자로는 경사도, 곡률, 하천강도지수, 지형습윤지수, 지형위치 지수, 임상경급, 임상영급, 암상, 토지이용, 유효토심, 토양모재, 선구조 밀도, 단층 밀도, 정규식생지수, 정규수분지수의 15개 데이터를 이용하였다. 데이터 전처리 과정을 통해 산사태관련인자를 공간데이터베이스로 구축하였으며 DNN, CNN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하였다. 정량적인 지표를 통해 모델과 산사태 취약성도에 대한 검증을 진행하였으며 검증결과 패치기반의 CNN 모델에서 픽셀기반의 DNN 모델에 비해 3.4% 향상된 성능을 보였다. 본 연구의 결과는 산사태를 예측하는데 사용될 수 있고 토지 이용 정책 및 산사태 관리에 관한 정책 수립에 있어 기초자료 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

SSP 시나리오 상세화 자료 기반 생태기후지수를 활용한 고로쇠나무 분포 예측 (Prediction of Acer pictum subsp. mono Distribution using Bioclimatic Predictor Based on SSP Scenario Detailed Data)

  • 김휘문;김채영;조재필;허지나;송원경
    • Ecology and Resilient Infrastructure
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    • 제9권3호
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    • pp.163-173
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    • 2022
  • 기후변화는 종의 생물계절 및 지리적 분포 변화에 많은 영향을 미치는 핵심 요인으로 생태 분야에서는 취약성 평가를 위해 생물의 생리적 특성과 가장 관련이 높은 생태기후지수 (BioClimatic predictor, 이하 BioClim)를 사용하고 있다. 그러나, Shared Socio-economic Pathways (SSPs) 시나리오에 대한 GCM별 미래 기간 기후평균값 이외에 BioClim 값들은 제공되지 않고 있다. 본 연구는 농촌진흥청에서 생산한 1 km 해상도의 SSPs 시나리오 상세화 자료를 이용하여 국내 여건에 적합한 BioClim 자료를 생산하고, 해당 자료를 기반으로 종 분포모형을 적용하여 주로 남부 및 경상북도, 강원도 및 습한 지역에서 생육 환경이 적합한 고로쇠나무의 기준년대 (1981 - 2010년) 및 미래년도 (2011 - 2100년)에 대해 30년 단위로 적합 서식지 분포를 예측했다. 전국자연환경조사자료를 통해 총 819개 지점에서 고로쇠나무 출현 자료를 수집했다. MaxEnt 모형의 성능을 높이기 위해 모형의 매개 변수 (LQH-1.5)를 최적화하고 상세화된 Biolicm 7개 지수와 지형지수 5개를 MaxEnt 모델에 적용했다. 국내 고로쇠나무 분포는 배수, 연 강수량 (Bio12), 경사가 크게 기여하는 것으로 나타났다. 적습하고 비옥한 토양을 선호하는 생육 특성이 반영된 결과로 기후 요인의 영향은 크지 않았다. 이에 따라 기준년도에 고로쇠나무의 높은 수준 적합 서식지는 우리나라 면적의 3.41%, 근미래 (2011 - 2040년) 및 먼미래 (2071 - 2100년)에서 SSP1-2.6은 0.01%, 0.02%를 차지하여 점차 감소하였으나, SSP5-8.5에서는 각각 0.01%, 0.72%로 오히려 기준년도 대비 근미래에는 감소되다가 먼미래로 갈수록 점차 증가하는 경향을 보였다. 본 연구는 기후변화에 보다 적응이 수월한 식생의 미래 분포 양상을 확인한 연구로 기후변화 적응 종이 미래 산림 복원 등에 활용 가능한 기초 연구로 의의가 있다.