[논문]낙동강 주요 지류의 오염특성 분석을 위한 다변량 통계기법의 적용

박재범; 갈병석; 김성민

doi:10.17663/jwr.2019.21.3.215

낙동강 주요 지류의 오염특성 분석을 위한 다변량 통계기법의 적용
Application of Multivariate Statistical Techniques to Analyze the Pollution Characteristics of Major Tributaries of the Nakdong River 원문보기

한국습지학회지 = Journal of wetlands research, v.21 no.3, 2019년, pp.215 - 223

박재범 ((주)다온솔루션) , 갈병석 ((주)다온솔루션) , 김성민 (국립환경과학원 낙동강물환경연구소)

초록
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본 연구에서는 낙동강 주요 지류를 대상으로 상관분석, 주성분 및 요인분석, 군집분석과 같은 통계분석을 통해 수질 특성을 분석하였다. 유기물질과 영양물질은 높은 상관관계를 가지고 있으며 봄철 및 가을철에 높게 나와 해당 계절에 대한 집중적인 수질 관리가 필요한 것으로 나타났다. 주성분 및 요인분석 결과 전체 분산의 82%를 유기물질, 영양물질, 자연, 기상 등 4개의 주성분으로 설명할 수 있으며 BOD, COD, TOC, TP 항목이 주요 영향요인으로 분석되었다. 군집분석 결과 계절별 유기물, 영양물질의 오염도를 고려하여 4개의 군집으로 분류하였으며 금호강 유역은 사계절 높은 오염특성을 나타내고 있었다. 따라서 지류 하천의 효과적인 수질 관리를 위해서는 시공간적 특성을 고려한 대책이 필요하며 다변량 통계기법은 수질 관리 및 정책 수립에서 유용하게 활용 가능할 것으로 분석되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, we analyzed the water quality characteristics of major tributaries of Nakdong River through statistical analysis such as correlation analysis, principal component and factor analysis, and cluster analysis. Organic matter and nutrients are highly correlated, and are high in spring and autumn, and seasonal water quality management is required. Principal component and factor analysis showed that 82% of total variance could be explained by 4 principal components such as organic matter, nutrients, nature, and weather. BOD, COD, TOC, and TP items were analyzed as major influencing factors. As a result of the cluster analysis, the four clusters were classified according to seasonal organic matter and nutrient pollution. Kumho River watershed showed high pollution characteristics in all seasons. Therefore, effective management of water quality in tributary streams requires measures in consideration of spatio-temporal characteristics and multivariate statistical techniques may be useful in water quality management and policy formulation.

주제어

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. The study area and location of monitoring sites in Nakdong river
표 Table 1. Analysis of regional water quality characteristics
표 Table 2. Analysis of seasonal water quality characteristics
그림 Fig. 2. Correlation matrix plot using water quality correlogram
표 Table 3. Correlation coefficient matrix of water quality data
표 Table 4. Initial eigenvalue and variance for principal component
표 Table 5. Rotated factor matrix extracted from principal component analysis
그림 Fig. 3. Results of hierarchical cluster analysis
그림 Fig. 4. Boxplot of water quality by cluster

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 낙동강 유역의 34개 중점관리 지점을 대상으로 수질의 특성 변화를 분석하고 상관분석, 주성분 및 요인분 석, 군집분석과 같은 다변량 통계해석기법을 통해 시공간적 수질변동에 영향을 주는 주요 요인을 검토하였다.
본 연구에서는 낙동강 유역의 중점관리 34개 지류 수질 측정망 자료를 대상으로 지점별 수질 특성을 파악하기 위해 다변량 통계기법을 적용하였다. 수질 인자 사이의 상관관계를 분석하였으며, 주성분 및 요인분석을 이용하여 수질에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하였다.

제안 방법

계절적 수질 변동특성을 분석하기 위해 11개 수질 항목에 대하여 봄(3월~5월), 여름(6월~8월), 가을(9월~11월), 겨울 (12월~2월)의 기간으로 구분하여 계절적 변동특성을 분석하였으며 그 결과는 Table 2와 같다. 유기물질인 BOD, COD, TOC 농도는 봄철 및 가을철이 여름철, 겨울철에 비해 높게 분석되었다.
주성분 분석에 따른 11개 수질 항목의 고유치와 주성분 요소별 분산을 산정하였으며 그 결과는 Table 4와 같다. 고유치가 1 이상이고 누적분산비율 80% 이상을 나타내는 주성분을 오염변동 특성을 설명하기 위한 대상 요인으로 선정하였다. 낙동강 지류의 경우 4개의 수질변동 요인이 추출되었으며 요인 1 은 35%, 요인2는 22%, 요인3은 13%, 요인4는 9%의 기여율을 나타내고 있다.
수질 인자 사이의 상관관계를 분석하였으며, 주성분 및 요인분석을 이용하여 수질에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하였다. 군집분석을 수행하여 시공간적인 수질 유사성에 따른 그룹별 및 계절별 특성을 파악하였다. 이를 통하여 다변량 통계기법을 이용한 지류의 수질해석을 위한 방법론을 제시하였으며 낙동강 유역의 34개 중점관리 지점에 대한 시공간적 수질 특성을 분석하였다.
낙동강물환경연구소에서 모니터링을 수행하고 있는 195개 지류 중 오염도가 높은 중점관리 34개 지류 지점을 대상으로 8년간(2011~2018년) 조사한 유량 및 수질 자료를 이용하여 시공간적 수질 특성을 분석하였다. 수온(Temp), 수소이온농도 (pH), 전기전도도(EC), 용존산소(DO) 및 유량(Flow)은 현장 측정하였으며 생물화학적산소용구량(BOD), 화학적산소요구 량(COD), 부유물질(SS), 총질소(TN), 총인(TP), 총유기탄소 (TOC), 클로로필a(Chl-a) 등 7개 항목은 측정지점에서 시료를 채수하여 실험실에서 분석하였다.
또한, 요인부하량의 크기에 따라 강(strong)(>0.75), 중(moderate)(0.75~0.5) 및 약 (weak)(0.5~0.3)으로 나누어 요인부하 해석을 수행하였다(Liu et al, 203).
수질변수들이 대상 요인에 명확히 할당되도록 요인 사이의 상관관계를 허용하여 요인들의 의미 파악 및 해석이 비교적 쉬운 직교 회전 중 분산의 합계를 최대한 높게 하여 변수의 개수를 줄여주어 결과해석을 단순하게 하는 Varimax 회전법을 수행하였으며 그 결과는 Table 5와 같다. 본 연구에서 BOD, COD 및 TOC는 유기오염물질 요인, 전기전도도, TN 및 TP 등은 영양염류 요인, 유량, 수온, pH, DO, SS 등은 자연적인 요인으로 구분하여 해석하였다. 또한, 요인부하량의 크기에 따라 강(strong)(>0.
낙동강물환경연구소에서 모니터링을 수행하고 있는 195개 지류 중 오염도가 높은 중점관리 34개 지류 지점을 대상으로 8년간(2011~2018년) 조사한 유량 및 수질 자료를 이용하여 시공간적 수질 특성을 분석하였다. 수온(Temp), 수소이온농도 (pH), 전기전도도(EC), 용존산소(DO) 및 유량(Flow)은 현장 측정하였으며 생물화학적산소용구량(BOD), 화학적산소요구 량(COD), 부유물질(SS), 총질소(TN), 총인(TP), 총유기탄소 (TOC), 클로로필a(Chl-a) 등 7개 항목은 측정지점에서 시료를 채수하여 실험실에서 분석하였다. 낙동강 유역의 지류 모니터링을 수행하고 있는 지점 현황은 Fig.
본 연구에서는 낙동강 유역의 중점관리 34개 지류 수질 측정망 자료를 대상으로 지점별 수질 특성을 파악하기 위해 다변량 통계기법을 적용하였다. 수질 인자 사이의 상관관계를 분석하였으며, 주성분 및 요인분석을 이용하여 수질에 영향을 미치는 주요 요인을 분석하였다. 군집분석을 수행하여 시공간적인 수질 유사성에 따른 그룹별 및 계절별 특성을 파악하였다.
수질오염 물질 사이의 오염원 배출원인 관계를 파악하기 위해 34개 조사지점의 11개 수질 항목에 대한 주성분 분석을 수행하였다. 주성분 분석을 수행하기 전에 자료에 타당성을 검토를 위해 표본적합도(Kaiser Meyer Olkin, KMO test)와 단위 행렬 검증(Bartlett test)을 실행하였다.
군집분석을 수행하여 시공간적인 수질 유사성에 따른 그룹별 및 계절별 특성을 파악하였다. 이를 통하여 다변량 통계기법을 이용한 지류의 수질해석을 위한 방법론을 제시하였으며 낙동강 유역의 34개 중점관리 지점에 대한 시공간적 수질 특성을 분석하였다.
사각 회전은 회전 후 요인들 사이의 상관성을 허용하는 회전이므로 요인들의 의미 파악 및 해석이 쉬운 직교 회전을 일반적으로 적용한다. 직교 회전 방식으로는 Varimax, Quartimax, Equimax, Parsimax과 Orthomax이 있으며 본연구에서는 분산의 합계를 최대한 높게 하여 변수의 수를 줄여주어 결과해석을 단순하게 하는 Varimax 회전법을 적용하여 분석하였다.

데이터처리

낙동강 유역 내 34개 주요 지류 지점의 11개 수질에 대한 8년 평균값을 계산하여 지역적 수질 변동특성을 분석하였으며 그 결과는 Table 1과 같다. 유기물 지표인 BOD, COD, TOC 의 경우 1.
수질 조사지점 사이의 시공간적 요인변화에 따른 유사성 및 상이성을 파악하기 위하여 군집분석(Cluster analysis)을 수행한다. 군집분석은 모집단에 대한 사전정보 없이 관측값들 사이의 거리나 유사성을 이용하여 자료 전체를 몇 개의 군집(Cluster)으로 나누는 다변량 분석법으로 군집을 나누는 방법에 따라 계층적 방법과 비계층적 방법으로 구분할 수 있다.
수질변수 사이의 상관성 분석을 수행하였으며 그 결과는 Table 3 및 Fig 2와 같다. 유량과 수질변수 사이의 상관관계는 전체적으로 음의 상관관계를 보이며 낮은 상관성을 나타내고 있다.
수질오염 요인과 지역 요인의 유사성을 파악하기 위해 계절에 따른 계층적 군집분석(Hierarchical cluster analysis)을 수행하였으며 그 결과는 Fig 3과 같다. 계절별 군집분석의 결과는 유기물, 영양물질 등의 오염도를 고려하여 Height 10을 기준으로 4개 군집으로 분석되었다.
요인분석은 변수들 사이의 상호 연관성을 분석하여 공통으로 포함된 내재요인(Common factor)을 추출하고 차원을 축소하는 기법으로 상관관계가 높은 변수들이 가지고 있는 공통성을 중심으로 하나의 동질적인 요인으로 묶어주는 통계분석 방법이다. 요인분석을 실행하기 전 자료에 타당성을 알아보기 위해 표본적합도 검증(KMO test, Kaiser Meyer Okkin)과 단위행렬 검증(Bartlett test)을 실행한다. KMO Test는 자료에 대한 변수의 값이 타당성을 나타내는 척도로 1에 가까운 값일수록 요인분석의 타당성이 높고 0.
수질오염 물질 사이의 오염원 배출원인 관계를 파악하기 위해 34개 조사지점의 11개 수질 항목에 대한 주성분 분석을 수행하였다. 주성분 분석을 수행하기 전에 자료에 타당성을 검토를 위해 표본적합도(Kaiser Meyer Olkin, KMO test)와 단위 행렬 검증(Bartlett test)을 실행하였다. KMO test는 자료에 대한 변수의 타당성을 나타내는 척도로 1에 가까운 값일수록 타당성이 높고 0.

이론/모형

이 중 계층적 군집분석은 기준이 되는 대상들로부터 시작하여 개별대상 간의 거리를 기준으로 나무 모양의 계층구조(Dendrogram)를 상향식으로 형성해 가는 방법이다. 본 연구에서는 군집 대상 사이의 거리 측정은 모든 변수의 차이를 제곱하여 합산해서 결정하는 유클리디안 제곱거리(Squared euclidean distance) 방법을 적용하였고 군집 결합방법은 집단 사이의 평균결합을 나타내는 Between-groups link age를 사용하였다.
수질변수들이 대상 요인에 명확히 할당되도록 요인 사이의 상관관계를 허용하여 요인들의 의미 파악 및 해석이 비교적 쉬운 직교 회전 중 분산의 합계를 최대한 높게 하여 변수의 개수를 줄여주어 결과해석을 단순하게 하는 Varimax 회전법을 수행하였으며 그 결과는 Table 5와 같다. 본 연구에서 BOD, COD 및 TOC는 유기오염물질 요인, 전기전도도, TN 및 TP 등은 영양염류 요인, 유량, 수온, pH, DO, SS 등은 자연적인 요인으로 구분하여 해석하였다.

성능/효과

(1) 수질의 계절적 변화의 경우 유기물질인 BOD, COD, TOC 농도는 봄철 및 가을철이 여름철, 겨울철에 비해 높게 분석되었으며 영양물질인 TN과 TP의 평균, 최대, 최소 등의 농도는 여름철이나 가을철보다 봄철과 겨울철에 높게 분석되었다. 봄철의 경우 인구밀도가 높은 도심지역에서 하수처리장의 방류수가 일정하게 하천으로 유입되고 여름철의 경우 토지계 중대지와 농지에서 유입되는 비점오염원 때문으로 분석되었다.
(2) 유기물질인 BOD는 COD(0.751), TP(0.635), TOC(0.748) 와 높은 상관관계를 COD는 TP(0.619), TOC(0.988)와 높은 상관관계를 TOC는 TP(0.646)와 높은 상관관계를 나타내고 있어 영양염류는 유기물질과 함께 유입된 것으로 분석되었다. Chl-a는 BOD(0.
(3) 요인1은 유기오염물 요인으로 BOD, COD, TOC 및 TP 는 약한 정도의 양의 요인부하량, DO는 약한 정도의 음의 부하량을 나타내고 있다. 요인2는 영양물질 요인으로 EC, TN, FLOW와 TEMP는 약한 정도의 양의 요인부하량, SS는 약한 정도의 음의 부하량을 나타내고 있다.
(4) 계절별 군집분석 결과는 유기물, 영양물질 등의 오염도를 고려하여 Height 10을 기준으로 4개 군집으로 분석되었다. 오염도가 높은 군집의 경우 유역 내 생활계, 산업계, 축산계, 토지계 등의 오염원이 있는 지점들로 수질, 수리 및 기상 등 복합적인 인자들의 영향으로 나쁜 수질을 나타내고 있다.
낙동강 지류의 경우 4개의 수질변동 요인이 추출되었으며 요인 1 은 35%, 요인2는 22%, 요인3은 13%, 요인4는 9%의 기여율을 나타내고 있다. 4개의 요인은 전체 수질변동 특성의 82%를 설명할 수 있는 것으로 분석되었다.
수질오염 요인과 지역 요인의 유사성을 파악하기 위해 계절에 따른 계층적 군집분석(Hierarchical cluster analysis)을 수행하였으며 그 결과는 Fig 3과 같다. 계절별 군집분석의 결과는 유기물, 영양물질 등의 오염도를 고려하여 Height 10을 기준으로 4개 군집으로 분석되었다. 봄철의 경우 가좌천, 경호강, 관곡천, 구미천 등 19개 지점은 양호한 수질, 관곡천, 구미천 등 6개 지점은 나쁜 수질을 나타내고 있다.
, 2016). 낙동강 지류의 경우 비료와 축산오수, 생활오수를 통해 유입되는 유기 물질 및 영양염류 유입이 수질에 미치는 영향이 큰 것으로 분석되었다.
요인4는 기상요인으로 수온은 중간 정도의 양의 요인부하량, Chl-a와 FLOW, SS는 약한 정도의 양의 부하량, TP는 약한 정도의 음의 요인부하량을 나타내고 있다. 낙동강 지류의 경우 인구밀도가 비교적 높은 중소도시의 하수처리장 방류수, 중소규모 공장 폐수, 축산 폐수가 하천 수질에 주로 영향을 미치며, 강우 시 대지 또는 농경지 등으로부터 발생하는 비점오염의 영향 등이 하천 수질에 추가적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염이 하천으로 유입 후 갈수기 수온의 상승으로 녹조 발생 가능성이 큰 것으로 분석되었다.
영양물질인 TN과 TP의 평균, 최대, 최소 등의 농도는 여름철이나 가을철보다 봄철과 겨울철에 높게 분석되었다. 농경 활동과 산림 표면에 축적된 영양염류 물질이 포함된 부유물질이 강우 시지류로 유입되어 저수기 및 갈수기 수질에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여름철의 경우 강우로 인한 유량 증가로 SS의 평균, 최대, 최소 등의 농도가 높게 나타났으며 일부 하천의 경우 유기물 및 영양염류 농도가 유량에 의해 다소 희석되는 것으로 분석되었다.
대구 염색공단과 북부하수처리장의 방류수, 중소축사의 가축폐수, 소규모 공장 지역의 오·폐수 유입으로 오염도가 높은 금호강 유역은 집중적인 관리가 필요한 것으로 분석되었다.
따라서 낙동강 지류의 주요 오염요인은 유지유량 부족, 하수처리장의 방류수, 중소축사의 가축폐수, 소규모 공장의 오·폐수 유입이며 수량과 수질에 대한 통합 관리가 필요한 것으로 분석되었다.
낙동강 지류의 경우 인구밀도가 비교적 높은 중소도시의 하수처리장 방류수, 중소규모 공장 폐수, 축산 폐수가 하천 수질에 주로 영향을 미치며, 강우 시 대지 또는 농경지 등으로부터 발생하는 비점오염의 영향 등이 하천 수질에 추가적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한, 비점오염이 하천으로 유입 후 갈수기 수온의 상승으로 녹조 발생 가능성이 큰 것으로 분석되었다.
Bartlett test는 변수 사이의 상관행렬이 단위행렬인지 아닌지를 검증한다. 변수 사이의 상관성이 높을수록 관계가 유의하며 0에 가까운 값일수록 유의성이 높은 것으로 해석하며 귀무가설을 지각할 수 있는 0으로 산정되었다.
북안천, 오목천, 남천, 팔거천, 달서천 등의 금호강 지역은 대구염색공단과 북부하수처리장의 방류수, 중소축사의 폐수, 소규모 공장 지역의 오·폐수 유입으로 오염도가 높은 것으로 분석되었다.
농경 활동과 산림 표면에 축적된 영양염류 물질이 포함된 부유물질이 강우 시지류로 유입되어 저수기 및 갈수기 수질에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 여름철의 경우 강우로 인한 유량 증가로 SS의 평균, 최대, 최소 등의 농도가 높게 나타났으며 일부 하천의 경우 유기물 및 영양염류 농도가 유량에 의해 다소 희석되는 것으로 분석되었다. Chl-a 농도는 봄철 20.
봄철의 경우 인구밀도가 높은 도심지역에서 하수 처리장의 방류수가 일정하게 하천으로 유입되어 높은 기여율을 나타내고 있으며 여름철의 경우 토지계 중 대지와 농지에서 유입되는 비점오염원의 영향 때문으로 분석되었다. 영양물질인 TN과 TP의 평균, 최대, 최소 등의 농도는 여름철이나 가을철보다 봄철과 겨울철에 높게 분석되었다. 농경 활동과 산림 표면에 축적된 영양염류 물질이 포함된 부유물질이 강우 시지류로 유입되어 저수기 및 갈수기 수질에 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
계절적 수질 변동특성을 분석하기 위해 11개 수질 항목에 대하여 봄(3월~5월), 여름(6월~8월), 가을(9월~11월), 겨울 (12월~2월)의 기간으로 구분하여 계절적 변동특성을 분석하였으며 그 결과는 Table 2와 같다. 유기물질인 BOD, COD, TOC 농도는 봄철 및 가을철이 여름철, 겨울철에 비해 높게 분석되었다. 봄철의 경우 인구밀도가 높은 도심지역에서 하수 처리장의 방류수가 일정하게 하천으로 유입되어 높은 기여율을 나타내고 있으며 여름철의 경우 토지계 중 대지와 농지에서 유입되는 비점오염원의 영향 때문으로 분석되었다.
일반적으로 수온, pH, EC는 물리학적, 화학적 및 생화학적으로 환경에 영향을 주는 수질변수로 유기물, 영양염류 관련 수질변수의 직접적및 간접적 영향요인으로 판단할 수 있다. 유기물질인 BOD는 COD(0.751), TP(0.635), TOC(0.748)와 높은 상관관계를 COD는 TP(0.619), TOC(0.988)와 높은 상관관계를 TOC는 TP(0.646)와 높은 상관관계를 나타내고 있어 영양염류는 유기물질과 함께 유입된 것으로 분석되었다. Chl-a는 BOD(0.

후속연구

(5) 따라서 지류 하천의 효과적인 수질 관리를 위해서는 시공간적 특성을 고려한 대책이 필요하며 상관분석, 주성분 및 요인분석, 군집분석과 같은 다변량 통계기법은 수질 관리 및 정책 수립에서 유용하게 활용 가능할 것이다.
이러한 다양한 하천 수질 상태의 악화 및 개선 등에 관한 판단과 하천 내 오염현황을 진단하고 제어 하여 효과적으로 하천의 수질 관리를 수행하기 위해서는 수질 모니터링 사업을 통한 자료의 축적이 중요하다. 그러나 조사대상 하천의 장기적이고 체계적인 조사를 통해 대규모의 수질 자료를 확보하더라도 수질에 영향을 미치는 다양한 변수를 도출하고 분석하여 수질변동의 특성에 대한 신뢰할 수 있는 해석과 예측을 수행하지 않는다면 수계의 효율적이고 체계적인 수질 관리에 어려움이 발생한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	수질 특성 중 요인분석결과 주요 영향요인으로는 어떤 것들이 있는가?	유기물질과 영양물질은 높은 상관관계를 가지고 있으며 봄철 및 가을철에 높게 나와 해당 계절에 대한 집중적인 수질 관리가 필요한 것으로 나타났다. 주성분 및 요인분석 결과 전체 분산의 82%를 유기물질, 영양물질, 자연, 기상 등 4개의 주성분으로 설명할 수 있으며 BOD, COD, TOC, TP 항목이 주요 영향요인으로 분석되었다. 군집분석 결과 계절별 유기물, 영양물질의 오염도를 고려하여 4개의 군집으로 분류하였으며 금호강 유역은 사계절 높은 오염특성을 나타내고 있었다.
	요인분석이란?	요인분석은 변수들 사이의 상호 연관성을 분석하여 공통으로 포함된 내재요인(Common factor)을 추출하고 차원을 축소하는 기법으로 상관관계가 높은 변수들이 가지고 있는 공통성을 중심으로 하나의 동질적인 요인으로 묶어주는 통계분석 방법이다. 요인분석을 실행하기 전 자료에 타당성을 알아보기 위해 표본적합도 검증(KMO test, Kaiser Meyer Okkin)과 단위행렬 검증(Bartlett test)을 실행한다.
	군집분석 결과 무엇을 고려하여 4개의 군집으로 분류하였는가?	주성분 및 요인분석 결과 전체 분산의 82%를 유기물질, 영양물질, 자연, 기상 등 4개의 주성분으로 설명할 수 있으며 BOD, COD, TOC, TP 항목이 주요 영향요인으로 분석되었다. 군집분석 결과 계절별 유기물, 영양물질의 오염도를 고려하여 4개의 군집으로 분류하였으며 금호강 유역은 사계절 높은 오염특성을 나타내고 있었다. 따라서 지류 하천의 효과적인 수질 관리를 위해서는 시공간적 특성을 고려한 대책이 필요하며 다변량 통계기법은 수질 관리 및 정책 수립에서 유용하게 활용 가능할 것으로 분석되었다.

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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