국내외적으로 유해물질의 통합 노출에 대한 관심은 높아지고 있다. 이러한 흐름에 따라 다양한 경로를 통해 노출될 수 있는 중금속에 대한 통합 노출 연구가 필요하다. 카드뮴과 납은 각각 신장 독성과 인지 장애 등 다양한 독성을 나타낼 수 있으며 또한 발암 물질로 알려져있다. 따라서 본 연구에서는 카드뮴과 납의 노출량 추정 및 통합 위해성 평가를 진행하였다. 2016, 2017년의 7기 국민건강 영양조사에 참여한 10,733명의 식품, 물, 흡연과 간접흡연, 호흡, 화장품, 여성용 위생용품을 통한 중금속 노출 추정량을 계산하였다. 결과적으로 카드뮴과 납 모두 식품을 통한 노출이 제일 높게 나타났다. 이외에도 흡연은 카드뮴의 주요한 노출원이었으며, 납은 화장품을 통해 높은 농도로 노출되었다. 통합 위해평가에서도 식품이 가장 큰 영향을 미쳤다. 지역적 특성의 차이는 노출 추정량의 차이를 보이지 못하였으나, 연령 별, 성별 간 노출 추정량은 큰 차이를 보였다. 특히, 월경 중인 성인 여성의 경우 카드뮴, 월경 중이지 않은 여성은 납의 노출 추정량이 더 높으며 신체 대사를 고려하였을 때, 그 위험성이 더 클 수 있음을 암시하였다. 결론적으로 노출량 추정 및 통합 위해평가 모두 식품이 주요 노출원이었다. 다만, 잠재적 위험을 방지하기 위해 다른 경로에 대한 노출량 추정 및 위해평가가 요구된다.

The Location Based Service is growing rapidly nowadays due to the universalization of the use for smartphone, and therefore the location determination technology has been placed in a very important position. this study suggests an algorithm that can provide the estimate of users' location by using smartphone sensors. And in doing so we will propose a methodology for the creation and update of indoor map though the more accurate position estimation using smartphone sensors such as acceleration sensor, gyroscope sensor, geomagnetic sensor and rotation sensor.

수원을 비롯한 전국 5개 지역에서 톱다리개미허리노린재를 채집하였고, 이미 가지고 있던 21개 계통을 바탕으로 미토콘드리아의 Cytochrome Oxidase I 유전자 를 분리, 염기서열을 조사하여, 각 지역 계통 간 DNA의 염기서열과 비교, 분석하였 다. 분석 결과, 우리나라의 톱다리개미허리노린재 유전자 최초 변이 발생 및 전파 경로는 크게 2가지로 분류되며 이들의 유전적 거리는 매우 가까운 것으로 밝혀졌 다. 이 결과를 바탕으로 발생, 전파 경로를 유추하면 톱다리개미허리노린재의 조사 유전자형은 화성과 단양이 유전자 변이의 근원으로 생각된다. 이후 급격히 전국으 로 퍼져나가 전국 어디에서도 지역별 유전적 변이가 거의 같게 나타나고 있다. 따라 서 CO1 유전자의 분석만으로는 톱다리개미허리노린재의 이동 경로 추정이 매우 어려우며 톱다리개미허리노린재 이동 경로에 대한 보다 정확한 추정을 위해 마이 크로새터라이트를 이용한 집단 유전 분석이 필요할 것으로 생각된다.

수원을 비롯한 전국 26개 지역에서 이화명나방를 채집하여 미토콘드리아의 Cytochrome Oxidase I 유전자를 분리, 염기서열을 조사하여, 각 지역 계통 간 DNA 의 염기서열과 비교, 분석하였다. 분석 결과, 우리나라의 이화명나방 유전자 최초 변이 발생 및 전파 경로는 크게 2가지로 분류되며 이들의 유전적 거리는 상대적으 로 가까운 것으로 밝혀졌다. 이 결과를 바탕으로 발생, 전파 경로를 유추하면 이화 명나방의 조사 유전자형은 벼 재배 시기가 빨라짐에 따라 전남과 경남에서 독자적 으로 도태, 적응하여 북상한 것으로 추정된다. 첫째는 경상남도에서 적응한 개체 들이 증식하며 충청남북도를 거쳐 경기도와 강원도로 전파되었으며, 전남에서 독 자적으로 적응한 개체가 거쳐 전라북도와 경상북도로 전파된 것으로 사료된다. 다 만 경상남도에서 먼저 적응한 개체가 전라남도로 이동하였으리라는 추정도 가능 하다. 이화명나방 이동 경로에 대한 보다 정확한 추정을 위해 마이크로새터라이트 를 이용한 집단 유전 분석이 필요하다.

수원을 비롯한 전국 29개 지역에서 썩덩나무노린재를 채집하여 미토콘드리아 의 Cytochrome Oxidase I 유전자를 분리, 염기서열을 조사하여, 각 지역 계통 간 DNA의 염기서열과 비교, 분석하였다. 또한 미국 5개 지역으로부터 수집된 표본도 분석에 포함하여 유전적 근친도를 분석하였다. 분석 결과, 우리나라의 썩덩나무노 린재 유전자 근친도는 미국에 비해 국내 지역 계통간 서로 매우 가까운 것으로 밝혀 졌다. 발원지는 경기도 북부 지역으로 추정되며, 이 후 남쪽으로 계속 확대해간 것 으로 추정된다. 미국 종과 비교해 보면 차이가 많으나, 일부 지역에서는 미국 종과 유사성을 보이고 있다. 썩덩나무노린재가 국내 고유종으로 인정되고 있으나 미국 종들 보다 유전적 변이가 적고, 일부 중북부 지역에서 채집한 지역종이 미국 종과 유전적 근친도가 높은 점, 그리고 국내 지역 종들 간 유전적 친화도가 매우 높은 점 은 이들의 원산지에 대해 다시 한 번 생각하게 한다. 우리나라에서는 중북부 지역에 서 속하는 계통이 비교적 짧은 시간에 전국적으로 퍼져나간 것으로 추정된다. 따라 서 썩덩나무노린재는 북쪽에서 남쪽으로 전파한 것으로 생각되어 북쪽의 썩덩나 무노린재의 유전적 다양성 연구가 필요한 상황이며, 보다 면밀한 연구를 위해 개체 변이를 측정할 수 있는 마커를 가지고 심도 있는 집단 유전 연구가 필요하다.

파주를 비롯한 전국 24개 지역에서 미국선녀벌레를 채집하여 ribosomal DNA 유전자의 ITS(Interna transcribed spacer) I 영역을 분리, 염기서열을 조사하였으 며, 지역 개체별로 조사된 미국선녀벌레의 염기서열을 비교, 분석하였다. 분석 결 과, 우리나라의 미국선녀벌레는 크게 3가지 방향으로 침입하여 전파된 것으로 추 측된다. 첫 번째 경로는 부산으로 침입하여 중부 내륙지방인 괴산으로 전파되었으 며, 두 번째 경로는 목포로 침입하여 서울 쪽으로 전파된 것으로 생각된다. 세 번째 경로는 인천으로 침입하였으며, 이때 침입한 미국선녀벌레가 급격히 전국으로 분 산된 것으로 사료된다. 전파경로는 물동량이 많은 고속도로를 따라 부산에서는 내 륙중부고속도로로 괴산으로, 목포에서는 서해안고속도로를 따라 서울 쪽으로, 그 리고 인천으로 침입한 미국선녀벌레는 전국 고속도로를 따라 급격히 전파된 것으 로 추정된다.

김해를 비롯한 전국 11개 지역에서 미국선녀벌레를 채집하여 미토콘드리아의 Cytochrome Oxidase I 유전자를 분리, 염기서열을 조사하였으며, 이들을 NCBI에 기록 보관된 지역별 미국선녀벌레의 염기서열과 비교, 분석하였다. 분석 결과, 우 리나라의 미국선녀벌레 유전자 타입은 크게 3가지로 분류되며 이들의 유전적 거리 는 매우 가까운 것으로 밝혀졌다. 이 결과를 바탕으로 침입 경로를 유추하면 약 2번 에 걸쳐 우리나라에 침입한 것으로 추정된다. 원산지는 플로리다로 추정되며, 이들 이 프랑스와 북아메리카 전체로 퍼지며, 프랑스에 유입된 미국선녀벌레가 슬로베 니아와 스페인으로 전파된 것으로 생각된다. 우리나라는 첫째로 김해로 침입한 계 통은 미국으로부터 오래전에 들어와 있던 것으로 생각되며, 두 번째는 최근 스페인 과 슬로베니아로부터 침입하여 중부지방 전역에 급격히 전파된 것으로 사료된다.

선원의 행동은 해양사고에 있어서 주요한 원인이다. 본 연구에서는 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)에 기반하여 선원의 행동을 모델링하였다. 그런 후, 모델에서 추정한 행동의 경로분석을 통하여 어떠한 상황과 절차 그리고 오류에 의해서 해양사고가 발생되는지를 해석하였다. 모델 구현을 위하여, 선원의 행동을 해양안전심판원에서 간행된 재결 요약서에서 관측하였고, 관측한 결과는 SRKBB(Skill-, Rule-, and Knowledge-Based Behavior)를 기반으로 한 행동분류 프레임워크를 이용하여 HMM 학습에 적합한 행동 데이터 로 변환하였다. 선박유형별 선원의 행동을 모델링한 결과, 선박 유형별로 차별성이 있음을 확인하였고, 선원이 우선적으로 행한 행동경로의 식별이 가능하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제안한 모델링 기법은 선원의 행동경로 예측에 적용 가능할 뿐만 아니라 해양사고 예방에 필요한 선원 행동 보정을 위한 우선순위 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This paper proposes an integrated positioning system to localize a moving object in the shadow-area that exists in the water tank. The new water tank for underwater robots is constructed to evaluate the navigation performance of underwater vehicles. Several sensors are integrated in the water tank to provide the position information of the underwater vehicles. However there are some areas where the vehicle localization becomes very poor since the very limited sensors such as sonar and depth sensors are effective in underwater environment. Also there are many disturbances at sonar data. To reduce these disturbances, an extended Kalman filter has been adopted in this research. To localize the underwater vehicles under the hostile situations, a SVR (Support Vector Regression) has been systematically applied for estimating the position stochastically. To demonstrate the performance of the proposed algorithm (an extended Kalman filter + SVR analysis), a new UI (User Interface) has been developed.

Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.