Global concerns have grown regarding emerging infectious diseases (EIDs) caused by previously unknown pathogens. Considering that strengthening surveillance capacity for unknown diseases is one of the core capacities for preparedness and early response to EIDs, identifying areas with poor capacity could be beneficial to prioritize regions for the improvement of surveillance. In this regard, we aimed to develop prediction models to identify high risk areas for low surveillance capacity for unknown diseases in a global scale. Unexplained death events reported between 2015 and 2019 were collected from two internet-based surveillance systems, ProMED-mail and Global Public Health Intelligence Network. From the reports, the number of reported unexplained deaths at the first report and the time gap between death and report were extracted as measures for sensitivity and timeliness of surveillance capacity, respectively. Using geographical locations of the reports and published global scale spatial data, including demographic, socioeconomic, public health and geographical variables, we fitted two boosted regression tree models to predict regions with the low sensitivity and timeliness. The performance of prediction model for the low sensitivity showed moderate validity, but in terms of the model for timeliness, the performance was unreliable. Therefore, we provided predicted risk only for low sensitivity. The mean predicted risks of low sensitivity were, respectively, 45.2%, 37.4%, 12.5%, and 3.0% in low-income, lower middle-income, upper middle-income, and high-income countries. Enhancing surveillance capacity in low-income countries is highly required, given the predicted low level of sensitivity despite the importance of early response.

본 연구는 무인항공기를 활용한 원격탐사적 기법을 통해 고해상도 정사영상과 수치표고모델기 반 3차원 지표모델을 구축하여, 광해복구사업의 중간단계 모니터링에 활용하고 그 효율성을 고찰하였 다. 무인항공기를 통한 원격탐사로 3.8 cm의 공간해상도를 갖는 수치표고모델 및 정사영상을 구축하 였으며, 광해복구사업의 중간과정을 모니터링하였다. 또한 고해상도 영상을 통해 사물 및 지형적 구분 이 용이함을 확인하였다. 구축된 수치표고모델을 기반으로 3차원 모델을 구축하였고 토양복구사업의 면적 및 체적 등의 공간정보를 추출하였다. 그 결과 사업 결과모델 형성을 위한 추가적인 토양 적치 총량은 268,672 m3이며 약 71만 톤의 양에 해당하는 것을 확인하였다. 이는 무인항공기의 광해복구사 업 모니터링의 효율성을 증명하는 것으로 추후 보다 많은 활용도를 보일 것으로 사료된다.

본 연구는 폐금속광산인 복수광산 주변토양을 대상으로 X선형광분석법, X선회절분석법 및 휴 대용 분광계를 이용하여 토양 내 광물조성을 확인하고 비소, 납, 아연, 구리, 카드뮴 등의 중금속오염 정도에 따른 분광특성을 고찰하였다. 그 결과 대조군 시료를 제외한 모든 시료에서 토양오염대책기준 을 초과하였다. X선회절분석 결과 모든 토양시료에서 석영, 고령토 그리고 스멕타이트 군의 광물이 검출되었고 중금속은 점토광물에 흡착하여 존재함을 확인하였다. 분광분석을 통해 대조군시료와 중금 속 오염시료의 분광곡선을 분석한 결과 토양 내 중금속 함량이 증가함에 따라 근적외선대역과 단파적 외선의 단파장 영역에서 반사도가 감소함을 확인하였다. 또한 흡광깊이에 따른 오염도와의 상관성을 고려하여 본 결과 점토광물의 흡광특성인 2312 nm와 2380 nm에서 점토광물에 의한 중금속흡착에 따 라 오염도가 높을수록 흡광깊이가 감소하는 특징을 보인다. 이는 분광학적 특성이 중금속의 오염도와 상당한 상관성이 있음을 지시한다.