DNA 바코드를 기반으로 하여 외국발 국내 입항 선박에서 검출되는 편승자 해충(hitchhiker insect pests)에 대한 모니터링을 수행하였다. 국내 입항 선박 조사는 2018년 6월 1일부터 2018년 9월 17일까지 약 109일간 111개 선박에 대해 실시하였다. 모니터링 대상 해충은 ‘보고잡기법(simply collecting method by hands)’으로 확보하였으며, 총 336개체에 대해 종동정을 실시하였으며, 이를 통해 확보된 정보들은 선박정보(선박명, 선박번호, 출항지, 입항지), 조사정보(조 사일, 채집시 표본 상태, 조사자), 유전자 분석 정보(프라이머 정보, 서열판독 결과), 분자생물학적 종동정 정보(NCBI GenBank Accession No., NCBI Blast Searching Results, BOLD Identification Request), 분류학적 통합종 확증 정보(목명, 과명, 종명, 동정자, 비고) 등으로 구분하였으며, MS-Excel을 이용하여 각 필드값에 맞게 기초정보를 입력하였다. 이를 기반으로 하여 편승자 해충에 대한 선박 경로에 따른 편승 양상뿐만 아니라, 월별, 분류군별, 미서식종별로 편승 양상을 분석하였다. 그 결과, 편승사례는 선박 경로에 따라서는 중국에서 출항하거나 중국을 거쳐 편승하는 사례가 207건, 월별로는 9월이 134건, 분류군별로는 나비목이 208건으로 가장 많았다. 특히, 미서식종별 편승 양상에서 는 총 3목 9과 13종 21개체가 국내 입항 선박에서 검출된 것으로 나타났으며, 이 중 2목 6과 9종 15개체는 살아있는 상태로 채집된 것을 확인되었다. 이와 같은 결과로 볼 때, 앞으로 더욱 많은 정보가 확보된다면, 현재의 통계 분석 방법은 편승자 해충의 모니터링뿐만 아니라 대상 해충의 위험성 평가 및 검역검사에 매우 효율적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

국제원자력기구 (IAEA)가 주관하는 EMRAS (Environmental Modeling for RAdiation Safety) 프로그램의 도시오염 평가분과에서 설계한 가상의 도심에서 방사능 분산장치의 폭발로 인한 피폭선량 결과비교에 국내모델 METRO-K의 계산결과가 참여하였다. 본 논문에서는 동 분과에서 수행된 수많은 계산결과 중에서 극히 일부분만을 집중적으로 논의하였다. 참가모델 (METRO-K, RESRAD-RDD, CPHR)이 수행한 예측결과의 차이는 다른 수학적 접근방식, 적용값, 평가자의 이해 등에 기인하였다. 비록 최종결과 (예로 영향을 주는 모든 오염표면으로부터 받게 되는 피폭선량률)는 유사할지 모르지만 오염표면 기여에 대한 이해등에 있어서는 큰 차이를 나타냈다. 이는 평가자가 경험한 사회적, 문화적 차이 뿐 아니라 방사능테러에 대한 정보와 이해 부족으로 판단된다. 따라서 이러한 정보가 부족한 상황에서는 평가자의 경험과 주관적 판단이 무엇보다 중요하다는 사실을 알 수 있었다. 방사능테러에 대한 약간의 추가적 정보를 획득할 수 있다면 METRO-K는 기존 모델을 확장하여 만일의 경우 도심에서 발생할 수 있을지 모르는 방사능테러에 따른 대응행위 결정지원에 충분히 활용할 수 있음을 EMRAS 프로그램을 통해 확인할 수 있었다.

Release rate is one of the important items for the environmental impact assessment caused by radioactive materials in case of an accidental release from the nuclear facilities. In this study, the uncertainty of the estimated release rate is evaluated using Monte Carlo method. Gaussian plume model and linear programming are used for estimating the release rate of a source material. Tracer experiment is performed at the Yeoung-Kwang nuclear site to understand the dispersion characteristics. The optimized release rate was 1.56 times rather than the released source as a result of the linear programming to minimize the sum of square errors between the observed concentrations of the experiment and the calculated ones using Gaussian plume model. In the mean time, 95% confidence interval of the estimated release rate was from 1.41 to 2.53 times compared with the released rate as a result of the Monte Carlo simulation considering input variations of the Gaussian plume model. We confirm that this kind of the uncertainty evaluation for the source rate can support decision making appropriately in case of the radiological emergencies.