[논문]RAM(신뢰도, MTBF) 데이터와 AHP 분석을 통한 함정분야 위험평가 방안

함영훈; 백용관

doi:10.9766/kimst.2018.21.5.714

RAM(신뢰도, MTBF) 데이터와 AHP 분석을 통한 함정분야 위험평가 방안
An Objective Method of Risk Evaluation based on RAM(Reliability, MTBF) and AHP Data Analysis for Warship 원문보기

韓國軍事科學技術學會誌 = Journal of the KIMST, v.21 no.5, 2018년, pp.714 - 721

함영훈 (국방기술품질원 품질경영본부) , 백용관 (국방기술품질원 품질경영본부)

Abstract ▼ AI-Helper

This study proposes a risk evaluation method based on RAM and AHP data in order to prevent subjectivity of risk assessment. The risk assessment consist of Risk Likelihood(RL) and Risk Consequence(RC) in five levels. However, risk analysis of warships is hard to make a judgment because of small quantity production(Ship), long building period, equipment changes, complexity, various kinds of equipments, etc. The proposed RAM data and AHP analysis method are used to quantify each level quantitatively. RAM(MTBF) date is used to classify the RL, and AHP analysis is used to classify the RC. These scientific and data-based method will increase objectivity as well as efficiency of risk evaluation.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Risk matrix
표 Table 1. Risk evaluation classifies
표 Table 2. Risk evaluation result
그림 Fig. 2. Risk evaluation difference between guide ship and follow-up ship
표 Table 3. Comparison targets of the risk evaluation
표 Table 4. Risk evaluation difference between guide ship and follow-up ship
그림 Fig. 3. Hierarchy
그림 Fig. 4. Histogram of risk evaluation result
표 Table 5. Comparative analysis of risk evaluation result
표 Table 6. The risk evaluation grade between established grade based on subjective judgement and standard grade based on RAM and AHP data

AI 본문요약
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문제 정의

최근 RAM 업무에 대한 설계업무를 강화하기 위해 무기체계 RAM 업무지침이 개정되었고, RAM 목표값 관리를 강화 하는 등 무기체계 획득과정에서RAM에 대한 중요성이 강조되고 있다. 무기체계의 신뢰성 확보 차원에서 강조되고 있는 RAM 데이터를 실제 품질보증활동에서 활용하기 위한 방법을 제시하였으며, 그 효과를 살펴보았다. 또한 의사결정의 한 방법인 AHP 기법을 사용하여 계층적 분석을 수행하였고, 우선순위를 도출, 수식에 적용하는 체계적인 의사결정 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 AHP를 통해 산출된 선호도를 1~5의 값으로 변환하여 수치화 하였고, 이를 위험영향성에 대입하는 방법을 제시하였다. 쌍대비교를 하기 위한평가기준은 안전, 작전, 수리비용 3가지로 결정하였다.
본 논문에서는 함정분야에 RAM 데이터와 AHP 분석을 기반으로 한 객관적인 위험등급 분류 방안을 제시하고자 한다. RAM(MTBF) 데이터를 활용하여 위험발생가능성을, AHP 분석을 통해 위험영향성을 등급화하여 위험등급 평가 매트릭스에 대입한다면, 정량화된 수치를 통해 위험식별이 수행될 수 있어 합리적이고 체계적인 평가가 수행될 것으로 기대된다.
보상형 모형은 평가기준의 가중치(상대적 중요도)와, 각 대상별 평가기준에 따른 선호도를 수치화 하여 체계적이고 일관성 있는 대안을 제공한다. 본 연구에서는 다기준의사결정의 한 방법인 AHP(계층화분석과정)을 통해 위험영향성 등급을 수립하려 한다. 그 이유는 다음과 같다.
본 연구에서는 총 40개의 장비를 대상으로 위험등급에 대한 기존 데이터와 표준안을 비교 분석하였고,표준안의 가치성에 대해 입증하였다. 위험등급에 대한표준화 Tool은 정량적 수치를 기반으로 합리적이고 신뢰도 있는 위험식별을 수행하는데 도움이 될 것이다.
본 연구에서는 함정분야에 관한 위험식별 및 품질보증활동에 대한 표준안으로 RAM 데이터를 기반으로 위험발생가능성을 도출하고, AHP 분석을 통해 위험영향성을 수치화 하고 위험등급에 적용하는 방법을 제안하였다. 최근 RAM 업무에 대한 설계업무를 강화하기 위해 무기체계 RAM 업무지침이 개정되었고, RAM 목표값 관리를 강화 하는 등 무기체계 획득과정에서RAM에 대한 중요성이 강조되고 있다.
위험식별 및 평가의 객관성을 확보하기 위해 본 연구에서 RAM 데이터와 AHP 분석을 통해 산출한 위험등급 산정 방법을 제안하고자 한다. 앞서 비교한 총40개의 장비를 대상으로 RAM 데이터에 의거 위험발생가능성을 등급화하고, AHP 분석으로 정량화된 설문데이터를 활용하여 위험영향성을 등급화 하였다.
설문지의 첫 번째 구성은 각 분야별 선정한 10종 대상장비의 위험영향성의 수준에 대한 설문을 수행하였다. 주관적 판단을 통해 선정한 위험영향성과 AHP 분석을 통해 산출한 위험영향성의 차이를 비교하기 위한목적과, AHP 분석을 통해 산출된 선호도(0~1사이 값)를 실제 위험영향성의 수준(1~5)에 반영하기 위한 목적으로 자료를 수집하였다. 두 번째 구성은 앞서 수립한 평가기준(안전/작전/수리비용)에 대한 각각의 가중치를 산정하기 위해 9점 척도로 쌍대비교를 수행하였다.
첫 번째로 표준화 Tool을 적용하는 대상 장비선정기준과 방법에 대한 정립이다. 함정에는 다양한 품목의 장비가 탑재되어 각각의 개별적으로 RAM과 AHP분석을 수행하기에는 효율성이 떨어진다.

가설 설정

위험발생가능성은 장비의 고장 횟수에 기인하는 것으로 고장 횟수가 많으면 위험 발생가능성이 높은 것으로 가정하였다. RAM 데이터 중 설비 구성품의 개수 및 연결도를 파악하고 신뢰도를 예측하여 산출한고장간 평균시간(MTBF, Mean Time Between Failure)으로 위험발생가능성을 결정하였다.

제안 방법

위험발생가능성은 장비의 고장 횟수에 기인하는 것으로 고장 횟수가 많으면 위험 발생가능성이 높은 것으로 가정하였다. RAM 데이터 중 설비 구성품의 개수 및 연결도를 파악하고 신뢰도를 예측하여 산출한고장간 평균시간(MTBF, Mean Time Between Failure)으로 위험발생가능성을 결정하였다.
무기체계의 신뢰성 확보 차원에서 강조되고 있는 RAM 데이터를 실제 품질보증활동에서 활용하기 위한 방법을 제시하였으며, 그 효과를 살펴보았다. 또한 의사결정의 한 방법인 AHP 기법을 사용하여 계층적 분석을 수행하였고, 우선순위를 도출, 수식에 적용하는 체계적인 의사결정 방법을 제시하였다.
두 번째 구성은 앞서 수립한 평가기준(안전/작전/수리비용)에 대한 각각의 가중치를 산정하기 위해 9점 척도로 쌍대비교를 수행하였다. 마지막 구성은 각 평가기준(안전/작전/수리비용) 별로 대상 장비를 쌍대비교를 수행할 수 있게 설문을 구성하였다. 10개의 비교대상을 두 개식 뽑아서 비교해야하기 때문에 각 평가기준별 45번(₁₀C₂)의 비교가 필요하며, 총 3가지 기준에 대해 비교하기 때문에 각 분야별 135번의 이원화 평가가 요구되었다.
본 논문은 2절에서 연구배경 및 함정분야 위험 식별의 문제점에 대해 살펴 볼 것이고, 3절에서는 RAM 데이터와 AHP 분석을 활용한 위험등급 평가 방법을제시하며, 4절에서는 실제 기존사례와 제안을 통해 산출된 위험식별 결과를 비교하며, 마지막 5절에서 결론 및 발전시켜야할 방안에 대해 제시하였다.
Table 3는 각 분야별10종 선정 대상 장비이다. 선정된 대상 장비 총 40종에 대해 위험 식별 대상 및 등급에 대해 비교하였다.
설문은 국방기술품질원 품질경영담당직원 의장/기장분야 12명, 전기/통신전자 분야 9명의 자료를 취합하였고 각 설문자 별 일관성 지수를 산출하여 일관성이 결여된 설문지(CR : Consistency ration ≤ 0.1)를 폐기하여 신뢰성을 높였다.
설문의 구성은 크게 3가지 구성으로 제작하였다. 설문지의 첫 번째 구성은 각 분야별 선정한 10종 대상장비의 위험영향성의 수준에 대한 설문을 수행하였다. 주관적 판단을 통해 선정한 위험영향성과 AHP 분석을 통해 산출한 위험영향성의 차이를 비교하기 위한목적과, AHP 분석을 통해 산출된 선호도(0~1사이 값)를 실제 위험영향성의 수준(1~5)에 반영하기 위한 목적으로 자료를 수집하였다.
본 논문에서는 AHP를 통해 산출된 선호도를 1~5의 값으로 변환하여 수치화 하였고, 이를 위험영향성에 대입하는 방법을 제시하였다. 쌍대비교를 하기 위한평가기준은 안전, 작전, 수리비용 3가지로 결정하였다. 평가기준 선정 사유는 안전의 경우 Table 1에서 소개한 위험영향도 수준을 구분하는 기준이 되며, 작전은장비의 고장이 함정의 운용(작전)에 영향을 미쳐 실제 요구되는 용도로 사용되지 못하는 위험영향성을, 수리비용의 경우 자재의 수급에서부터 수리기간과 수리의 복잡성 등의 위험영향성을 파악하기 위해 적용하였다.
위험식별 및 평가의 객관성을 확보하기 위해 본 연구에서 RAM 데이터와 AHP 분석을 통해 산출한 위험등급 산정 방법을 제안하고자 한다. 앞서 비교한 총40개의 장비를 대상으로 RAM 데이터에 의거 위험발생가능성을 등급화하고, AHP 분석으로 정량화된 설문데이터를 활용하여 위험영향성을 등급화 하였다.
위험 식별 대상에 따른 변화를 확인해보기 위해서 장비 및 설비의 종류가 많은 의장, 기장, 전기, 통신전자 분야로 나누어서 비교하였으며, 주요 10종의 장비를 선정하여 비교 분석하였다. Table 3는 각 분야별10종 선정 대상 장비이다.
쌍대비교를 하기 위한평가기준은 안전, 작전, 수리비용 3가지로 결정하였다. 평가기준 선정 사유는 안전의 경우 Table 1에서 소개한 위험영향도 수준을 구분하는 기준이 되며, 작전은장비의 고장이 함정의 운용(작전)에 영향을 미쳐 실제 요구되는 용도로 사용되지 못하는 위험영향성을, 수리비용의 경우 자재의 수급에서부터 수리기간과 수리의 복잡성 등의 위험영향성을 파악하기 위해 적용하였다.Fig.
1)를 폐기하여 신뢰성을 높였다. 폐기하고 남은 설문의 선호도값에 대해 극단값의 영향력을 감소시키기 위한 목적과, 이원비교행렬의 역수조건을 만족시키기 위해서 기하평균으로 종합하였다.
품질보증활동에서 발생되는 문제점을 확인하기 위해 동일 함정에 대하여 상이한 위험식별 및 평가가 이루어진 사례를 비교 분석하였다. FOO사업을 대상으로 비교 분석하였고, 선도함과 후속함의 위험등급 분류결과는 Table 2와 같다.

대상 데이터

품질보증활동에서 발생되는 문제점을 확인하기 위해 동일 함정에 대하여 상이한 위험식별 및 평가가 이루어진 사례를 비교 분석하였다. FOO사업을 대상으로 비교 분석하였고, 선도함과 후속함의 위험등급 분류결과는 Table 2와 같다. 위험식별 대상의 경우 총159 항목에서 후속함 위험식별 대상 총 168 항목으로 증가하였으며, 고/중/저 위험으로 분류된 항목 또한 차이가 발생하였다.
설문의 구성은 크게 3가지 구성으로 제작하였다. 설문지의 첫 번째 구성은 각 분야별 선정한 10종 대상장비의 위험영향성의 수준에 대한 설문을 수행하였다.

데이터처리

주관적 판단을 통해 선정한 위험영향성과 AHP 분석을 통해 산출한 위험영향성의 차이를 비교하기 위한목적과, AHP 분석을 통해 산출된 선호도(0~1사이 값)를 실제 위험영향성의 수준(1~5)에 반영하기 위한 목적으로 자료를 수집하였다. 두 번째 구성은 앞서 수립한 평가기준(안전/작전/수리비용)에 대한 각각의 가중치를 산정하기 위해 9점 척도로 쌍대비교를 수행하였다. 마지막 구성은 각 평가기준(안전/작전/수리비용) 별로 대상 장비를 쌍대비교를 수행할 수 있게 설문을 구성하였다.

성능/효과

FOO 사업의 선도함과 후속함의 위험식별 및 평가결과를 종합적으로 보았을 때, 각 대상에 대한 평가결과가 매우 상이한 것을 확인 할 수 있었다.
각 분야별 위험 등급의 변화를 확인해 보면 의장분야의 경우 중위험으로 판단되었던 장비들의 발생가능성 및 위험영향성이 증가하여 전체적인 위험등급이 높아졌다. 기장분야와 전기분야의 경우에는 발생가능성이 대부분 증가하였지만 위험의 영향도가 감소하여 저위험으로 분류된 항목이 증가하였으며, 고, 중, 저위험등급이 적절하게 분류되었다.
각 분야별 위험 등급의 변화를 확인해 보면 의장분야의 경우 중위험으로 판단되었던 장비들의 발생가능성 및 위험영향성이 증가하여 전체적인 위험등급이 높아졌다. 기장분야와 전기분야의 경우에는 발생가능성이 대부분 증가하였지만 위험의 영향도가 감소하여 저위험으로 분류된 항목이 증가하였으며, 고, 중, 저위험등급이 적절하게 분류되었다. 통신전자 분야의 경우 전자장비의 고장 간 평균시간 즉, 위험 발생가능성이 크게 낮아졌기 때문에 전체적인 위험등급이 낮아졌다.
FOO사업의 기존 위험등급 분류 결과와 제안을 통해 산출된 위험등급 분류 결과를 비교 분석한 결과를 Table 5와 같이 정리하였고, Fig 4는 이를 도식화 한 그림이다. 기존의 위험등급과 RAM 데이터와 AHP 기법을 통해 산출한 표준안의 결과를 비교하였을 때, 기존 위험등급의 경우 대부분의 품목이 중위험 항목으로 저위험과 고위험 대상품목이 거의 없는 것을 확인할 수 있다. 반면 표준안으로 적용된 결과의 경우 저/중/고위험이 고르게 분포된 것을 확인할 수 있다.
첫째, 쌍대비교를 통해 대상 장비의 중요도를 수치화 할 수 있어 이를 위험영향도 1~5의 수치로 산출할 수 있다. 둘째, 위험영향도를 판단하기 위해 전문가별로 생각하는 평가기준이 다를 수 있는데 평가기준에 대한 쌍대비교를 통해 가중치를 부여하여 종합적인 선호도를 산출할 수 있다. 셋째, 대상 장비의선호도 및 평가기준의 가중치를 산출할 때 설문자의일관성을 검증할 수 있다는 장점이 있다.
선도함에서 발생된 품질데이터가 후속함에 반영되어 위험등급이 변경 될 수 있지만, 위험식별 대상 선정 및 평가에 대한 명확한 기준이 없어 결과에 대한객관적인 근거가 부족하며, 위험등급 평가자의 의견이 누락되어 주관적인 기준이 가미될 가능성이 많은 것을 확인하였다. 이처럼 단일 평가자에 의해서 수행되는 위험평가는 평가자 개인의 역량, 성향에 따라서 크게 영향을 받고, 정량적이고 객관적인 지표를 제시, 활용하지 못하고 있어 신뢰도가 높은 평가 방법이라고 보기 어려운 것을 확인하였다.
둘째, 위험영향도를 판단하기 위해 전문가별로 생각하는 평가기준이 다를 수 있는데 평가기준에 대한 쌍대비교를 통해 가중치를 부여하여 종합적인 선호도를 산출할 수 있다. 셋째, 대상 장비의선호도 및 평가기준의 가중치를 산출할 때 설문자의일관성을 검증할 수 있다는 장점이 있다.
선도함에서 발생된 품질데이터가 후속함에 반영되어 위험등급이 변경 될 수 있지만, 위험식별 대상 선정 및 평가에 대한 명확한 기준이 없어 결과에 대한객관적인 근거가 부족하며, 위험등급 평가자의 의견이 누락되어 주관적인 기준이 가미될 가능성이 많은 것을 확인하였다. 이처럼 단일 평가자에 의해서 수행되는 위험평가는 평가자 개인의 역량, 성향에 따라서 크게 영향을 받고, 정량적이고 객관적인 지표를 제시, 활용하지 못하고 있어 신뢰도가 높은 평가 방법이라고 보기 어려운 것을 확인하였다. 즉 단일 평가자의의견에 의존하는 평가 방법을 개선하기 위해서는 객관적인 데이터를 기반으로 한 다수에 의한 평가로 발전시켜야할 필요성이 있다.
그 이유는 다음과 같다. 첫째, 쌍대비교를 통해 대상 장비의 중요도를 수치화 할 수 있어 이를 위험영향도 1~5의 수치로 산출할 수 있다. 둘째, 위험영향도를 판단하기 위해 전문가별로 생각하는 평가기준이 다를 수 있는데 평가기준에 대한 쌍대비교를 통해 가중치를 부여하여 종합적인 선호도를 산출할 수 있다.
FOO 사업의 선도함과 후속함의 위험식별 및 평가결과를 종합적으로 보았을 때, 각 대상에 대한 평가결과가 매우 상이한 것을 확인 할 수 있었다. 총 40개의 대상 중 위험식별 결과가 완전 일치하는 대상 13개, 발생가능성 또는 영향성 불일치 대상 10개, 위험등급 불일치 대상 5개, 위험식별 대상 불일치 17개로발생가능성과 영향성의 차이를 배제하고 위험등급 선정의 차이만 비교한 경우에도 일관성이 부족한 현상이 식별되었다. Table 4는 대상 장비별 위험등급이 일치/불일치하는 대상을 분류한 표이다.

후속연구

본 논문에서는 함정분야에 RAM 데이터와 AHP 분석을 기반으로 한 객관적인 위험등급 분류 방안을 제시하고자 한다. RAM(MTBF) 데이터를 활용하여 위험발생가능성을, AHP 분석을 통해 위험영향성을 등급화하여 위험등급 평가 매트릭스에 대입한다면, 정량화된 수치를 통해 위험식별이 수행될 수 있어 합리적이고 체계적인 평가가 수행될 것으로 기대된다.
위험등급에 대한표준화 Tool은 정량적 수치를 기반으로 합리적이고 신뢰도 있는 위험식별을 수행하는데 도움이 될 것이다. 또한 각 개인의 주관적인 판단을 지양하고, 경력 및 전공에 따른 품질경영 담당직원간의 편차를 줄일 수 있으며, 저/중/고 위험의 고른 분포를 통해 업무의 효율성을 향상시킬 수 있을 것이다. 이처럼 과학적이고 데이터에 기반을 둔 방법은 정부품질보증활동의 신뢰도 및 효율성을 증대시킬 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국방기술품질원은 어떤 기관인가?	국방기술품질원(이하 ‘기품원’)은 우수 군수품 획득을 위해 품질보증 및 품질경영 업무를 수행하고, 국방과학기술의 조사·분석·평가 및 정보관리를 체계적으로 수행하는 기관이다. 그 중 군수품 품질보증 업무는 계약품목에 따라 1형부터 4형까지 품질보증형태를 분류하며, 품목은 소총, 탄약, 식품류에서부터 유도무기, 전투기, 함정 등의 첨단무기까지 다양한 종류를 다루고 있다.
	함정분야 전체에 표준화 Tool을 적용하기 위해 필요한 것은 무엇인가?	함정분야 전체에 표준화 Tool을 적용하기 위해서 는일부 보안, 개선해야 할 과제가 남아있다. 첫 번째로 표준화 Tool을 적용하는 대상 장비선정기준과 방법에 대한 정립이다. 함정에는 다양한 품목의 장비가 탑재되어 각각의 개별적으로 RAM과 AHP분석을 수행하기에는 효율성이 떨어진다. 이에 대한해결책으로 신속하고 정확한 선택을 도와주는 비보상형 모형을 일차적으로 적용한 후 식별된 장비를 대상으로 위험식별을 하는 것이 한 방법으로 제시될 수 있다. 두 번째로 AHP 설문조사의 체계화이다. 설문은 대상과, 모집단에 따라 그 결과가 달라진다. 방위사업청, 국방과학연구소, 소요군, 조선소 등 평가대상에 대한다양화를 통해 객관성을 확보하는 것이 필요하며, 전문성에 따라 다수 전문가의 의견을 종합하는 방법[9]과같은 학술 연구를 활용하여 경력, 학위수준 등을 고려해 각 설문에 대한 가중치를 부여해 결론을 도출하는 과정도 발전방안의 한 가지로 볼 수 있다. 또한 계층화에 앞서 평가기준에 대한 타당한 판단기준을 수립할 필요가 있다. 마지막으로 RAM 산출 방법개선 및 RAM 데이터의최신화이다. 야전운용 데이터 및 품보활동 데이터를RAM 분석시 반영하는 등의 방법을 통해 RAM 데이터의 신뢰도를 높이는 과정이 필요하다
	군수품 품질보증 업무 내용은 무엇인가?	국방기술품질원(이하 ‘기품원’)은 우수 군수품 획득을 위해 품질보증 및 품질경영 업무를 수행하고, 국방과학기술의 조사·분석·평가 및 정보관리를 체계적으로 수행하는 기관이다. 그 중 군수품 품질보증 업무는 계약품목에 따라 1형부터 4형까지 품질보증형태를 분류하며, 품목은 소총, 탄약, 식품류에서부터 유도무기, 전투기, 함정 등의 첨단무기까지 다양한 종류를 다루고 있다.

참고문헌 (9)

Defense Agency for Technology and Quality, "Basic Regulations for Quality Management of Military Supplies," DTaQ, pp. 1-58, 2017.
Kim Jung-Ho, et al., "The scientific Method of Risk identification using FMECA," Spring Conference of Korean Institute of Industrial Engineers, pp. 264-270, 2011.
Shin Sang-Sik, Lee Kil-Soo, Cho Heung-Gi, “An Objective Method of Risk Assessment based on Stochastic Modelling,” Journal of the Korean Society for Quality Management, Vol. 41, No. 3, pp. 465-474, 2013.

원문보기 상세보기
Paik Soon-Huem, “A Study on the Case Study and Evaluation Methodology of Operational Availability for a Naval Ship using OT&E Data,” Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology, Vol. 17, No. 4, pp. 471-478, 2014.

원문보기 상세보기
Sohn Jung-Mok, Chang Chung-Moo, Won You-Dong, “A Case Study of RAM Analysis Using Field Data: Focusing on Korea Warship,” The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 12, No. 12, pp. 395-412, 2012.
Jung Sung-Hoo, Lee Kyung-Ho, “IP-CCTV Risk Decision Model Using AHP(Cloud Computing Based),” Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology, Vol. 28, No. 1, pp. 229-239, 2018.
Oh Namgul, Kim Hoon, “Analysis on Deduction of Energy-IT Convergence Technologies by the Analytic Hierarchy Process,” The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol. 35, No. 7, pp. 1091-1097, 2010.
Beak Yong-Kawn, Kang Byoung-Soo, Jo Kwan-Jun, “An Objective Method of Risk Assessment based on RAM Analysis for Warship,” Journal of the Korean Society for Quality Management, Vol. 43, No. 4, pp. 273-288, 2015.

원문보기 상세보기
Kim Sung-Chul, Eo Ha-Joon, "Priority Aggregation for AHP based on Experts Opinions," Journal of the Korea Operations Research and Management Science Society, Vol. 19, No. 3, pp. 41-51, 1994.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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