목적 : 본 연구는 가상현실을 기반으로 한 집중력 훈련이 초보운전자들의 운전수행능력에 어떤 영향을 줄 수 있는지 확인 하고자 본 연구를 진행하였다. 연구방법 : 본 연구대상자는 20세 이상의 면허를 소지하지 않은 대학생 30명을 대상으로 시행되었으며, 대상자는 실험군 15명과 대조군 15명으로 무작위 배치되었다. 모든 그룹의 대상자들은 가상운전시뮬레이터를 이용하여 운전수행능력을 사전에 평가받았으며, 평가 이후 실험군은 가상현실을 기반으로 한 집중력 훈련을, 대조군은 훈련시간만큼의 휴식을 취하였 다. 또한 훈련시간 이후에는 두 그룹 모두 운전수행능력에 대한 사후평가를 진행하였다. 결과 : 그룹별로 평가 전 후 운전수행능력 항목을 비교한 결과, 대조군에서는 운전수행능력의 어떠한 항목에서도 유의한 차이를 확인할 수 없었지만(p > .05), 실험군에서는 도로이탈(Road edge excursions) 항목의 통계학적 유의미한 차이를 확인할 수 있었다(p < .05). 그러나 그룹 간 운전능력수행 항목에 대한 비교에서는 그룹 간의 차이를 확인할 수 없었다 (p > .05). 결론 : 본 연구는 초보운전자들의 운전 시작 전 집중력 훈련의 필요성에 대해서 강조하고자 본 연구를 진행하였다. 특히 실험군의 경우 집중력 훈련 전 후의 운전수행능력의 차이를 부분적으로 확인할 수 있었으며, 이러한 결과는 집중력 훈련이 초보운전자들의 운전수행능력에 영향을 줄 수 있다는 가능성을 보여준 것이라고 생각한다. 추후 연구에서는 더 오랜 기간의 연구를 통해 집중력 훈련이 초보운전자들의 운전수행능력 변화에 어떤 영향을 줄 수 있는지 보다 더 다양한 측면 으로 연구가 진행되어야 할 것으로 보인다.

본 연구는 야생동물위치추적기(WT-300, GPS-Mobile Phone Based Telemetry, KoEco)를 이용하여 도심지역과 농촌지역에서 월동하는 흰뺨검둥오리의 서식지 이용을 파악하여 국내 수조류 서식지 보호∙관리의 기초자료로 활용하 고자 수행하였다. 연구지역은 경기도 안성시의 도심하천인 안성천과 해남의 산수저수지로 지역별로 각각 흰뺨검둥오리 5개체에 위치추적기를 부착하였다. 흰뺨검둥오리의 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.x Animal Movement Extension을 이용하였으며, 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)과 최소볼록다각형법(Minimum Convex Polygon Method : MCP)을 이용하여 분석하였다. 흰뺨검둥오리의 행동권은 최소볼록다각형법에 의하면 안성은 250.8 ㎢(SD=195.3, n=5), 해남은 89.1㎢(SD=69.6, n=5)이였다. 커널밀도측정법에 의한 50% 이용면적은 안성은 21.8㎢ (SD=26.9, n=5), 해남은 3.5㎢(SD=2.2 n=5)로 해남지역에서 좁은 행동권을 보였다. 흰뺨검둥오리의 서식지 이용을 보면 안성과 해남지역 모두 내륙습지와 논을 주로 이용하였다. 하지만 해남에서는 주간에, 안성에서는 야간에 논 이용률 이 높았으며, 월동후기로 갈수록 해남에서는 주간에, 안성에서는 야간에 논 이용률이 증가하는 경향을 보였다.

청둥오리와 흰뺨검둥오리는 대표적인 월동 수조류로 수계를 중심으로 넓은 농경지를 월동지로 이용한다. 중부지역에 위치한 만경강과 동진강에서 월동하는 청둥오리와 흰뺨검둥오리에 대하여 행동권과 월동지에서의 일일 이동거리를 파악하고자 한다. 2015년 월동기에 Cannon-net을 이용하여 포획된 청둥오리 5개체와 흰뺨검둥오리 5개체에 야생동물 위치추적기(WT-300)를 부착하였다. 일일 이동거리는 전체 평균 0.89㎞이었으며, 최대 31.09㎞이었다. 청둥오리의 일일 이동거리는 0.97㎞이었으며, 최대 28.78㎞이었다. 흰뺨검둥오리의 일일 이동거리는 0.80㎞이었으며 최대 33.39 ㎞이었다. 행동권 분석은 GIS용 SHP 파일과 ArcGIS 9.0 Animal Movement Extension을 이용하였으며, 최소볼록다각 형법(MCP)과 커널밀도측정법(Kernel Density Estimation : KDE)을 이용하여 분석하였다. 오리 2종의 행동권은 최소 볼록다각형법(MCP)에 의해 490.34㎢ (SD=311.20㎢ n=10)이었으며, 핵심서식지인 커널밀도측정법(KDE 50%)은 42.24㎢이었다. 청둥오리의 행동권(MCP)은 568.02㎢로 흰뺨검둥오리 행동권(MCP) 397.13㎢보다 비교적 넓었으며, 청둥오리의 핵심서식지(KDE 50%)는 53.05㎢로 흰뺨검둥오리의 핵심서식지(KDE 50%) 29.26㎢보다 비교적 넓었다.

We compared between an automated most-probable-number technique TEMPO®TVC and traditional plating methods PetrifilmTM for estimating populations of total aerobic bacteria in various livestock products. 257 samples randomly selected in local retail stores and 87 samples inoculated with E. coli ATCC 25922, Staphylococcus aureus ATCC 12868 were tested in this study. The degree of agreement was estimated according to the CCFRA (Campden and Chorleywood Food Research Association Group) Guideline 29 and the agreement indicates the difference of two kinds methods is lower than 1 log base 10(log10). The samples of hams, jerky products, ground meat products, milks, ice creams, infant formulas, and egg heat formed products were showed above 95% in the agreement of methods. In contrast, proportion of agreement on meat extract products, cheeses and sausages were 93.1%, 92.1%, 89.1%, respectively. One press ham and five sausages containing spice and seasoning, two pork cutlets containing spice and bread crumbs, two meat extract product and two natural cheeses and one processing cheese with a high fat content, and one ice cream containing chocolate of all samples showed the discrepancy. Our result suggest that TEMPO®TVC system is efficient to analyses total aerobic bacteria to compare manual method in time-consuming and laborious process except livestock products having limit of detection.

Epidemic models on disease spread attempt to simulate disease transmission and associated control processes. This study reviewed published papers on epidemiological models for the management of foot-and-mouth disease in the world. In addition, an individual animal-based, spatially-explicit, stochastic disease transmission model, the Davis Animal Disease Simulation (DADS) model, was described in the frame of an international collaborative research project participating three countries: Republic of Korea, USA, and New Zealand. In this project, the Korean team is aiming at developing the most appropriate parameters for livestock and epidemiology of foot-and-mouth disease outbreaks. On the other hand, the purpose of foreign counterparts is validating their models: DADS (USA) and InterSpread Plus (New Zealand). Classification of farm types and preliminary estimations on the frequency of intra-herd contacts were also presented. This research project is expected to provide precious information to plan a strategy that will facilitate the eradication of foot-and-mouth disease from Korea.

To evaluate the performance of a new automated coliform enumeration system (TEMPO® CC) for the quantitative test of coliform bacteria contaminated in domestic livestock processed foods, a total of 507 samples of livestock foods were tested by the TEMPO® CC method, the most probable number (MPN) method, and Petrifilm method, respectively. The results of those three methods were compared to each other. Of 507 samples of livestock processed foods used in this study, 217 samples were contaminated artificially with coliform bacteria and the rest (n=290) were contaminated naturally. The results of the TEMPO® CC method for all samples were equivalent to those obtained from the MPN method, except 8 samples. In addition, 496 (97.8%) out of 507 samples made agreement between the TEMPO® CC method and the Petrifilm method. The correlation coefficients between TEMPO® CC and MPN methods as well as between TEMPO® CC method and Petrifilm method were above 0.9, and the slope and intercept of the linear regression model was different in less than 1 value. In conclusion, there were statistically equivalent levels of performance between the TEMPO® CC and the reference and alternative methods for the enumeration of coliform bacteria in livestock processed foods in this study.

This paper describes an investigation of an outbreak of foot-and-mouth disease (FMD) in Republic of Korea in January 2010. In this paper, we investigated introduction to the index farm from overseas countries, transmission from index farm to other outbreak farms. The introduction factors were divided direct, indirect factors or airborne spread factor. Based on the epidemiological data, clinical information and other data, in these introduction factors, it was likely that outbreak of FMD in index farm was due to international goods or employees from overseas countries (including China). There were other suggested causes in index farm. But it was less likely that outbreak of FMD in index farm have occurred by other causes. The transmission factors from index farm to other farms were also divided direct, indirect factors or airborne spread factor. In these transmission factors it was possible to make assumptions from index farm to other outbreak farms that the FMD virus was transmitted through animal treatment, persons concerned and persons (who were) attended farmers’ assembly.