Doctor of Public Health 전상훈입니다
Q. Rh+ 엄마에게서 태어난 Rh- 아이는 Rh 응집소를 이미 가진 채로 태어나나요?
안녕하세요. 임신 중 Rh 인자의 호환성에 관한 맥락에서, Rh+인 어머니가 Rh-인 아이를 임신했을 경우, 이 상황은 Rh-인 어머니가 Rh+인 아이를 임신했을 때와 비교하여 상대적으로 문제가 적습니다. 구체적으로 Rh-인 아이는 Rh+인 환경에서 임신되었다 하더라도 자동적으로 Rh항체(Rh+ 적혈구를 표적으로 하는 면역 글로불린)를 생성하지 않습니다. 이러한 항체 생성 부재는 주로 태아와 어머니의 혈액 순환이 일반적으로 별도로 이루어지며, 정상적인 조건 하에서는 세포 성분의 직접적인 교환 없이 이루어지기 때문입니다. 이 과정에서 관련된 생물학적 메커니즘은 Rh 항원(적혈구 표면에 존재하는 단백질)이 Rh 항원이 없는 개체에 도입될 때 면역 반응을 유발한다는 사실에 의해 지배됩니다. 일반적인 Rh 비호환성 시나리오에서 문제는 Rh- 어머니가 이전의 임신이나 수혈을 통해 Rh+ 적혈구와 접촉하여 감작되고 이후 항체를 생성했을때 발생합니다. 이 항체들은 항원을 인식하여 면역 반응을 일으키고, 이는 후속 임신에서 태아에게 영향을 줄 수 있습니다. 그러나 Rh+ 어머니와 Rh- 아이의 경우, 어머니의 혈액에는 자연적으로 Rh 항체가 존재하지 않기 때문에, 아이의 Rh- 적혈구가 어머니의 면역 반응을 유발할 이유가 없습니다. 따라서 이러한 상황에서는 Rh 관련 문제가 발생하지 않습니다. Rh 인자에 대한 연구와 이해는 임신 관리와 출산 전 케어에서 중요한 부분을 차지합니다. 이와 관련된 자세한 설명과 데이터는 Williams Obstetrics와 같은 산부인과 교과서에 자세히 나타나 있습니다. 또한, Hematology in clinical Practive 같은 혈액학 교과서에서도 Rh 인자와 관련된 면역 반응의 메커니즘을 설명하고 있습니다.
Q. 위치를 적분하면 어떤 값이 나오나요?
안녕하세요. Absement는 위치 x(t)를 시간 t에 대해 적분하여 얻어진 값입니다. 수학적으로 표현하면 다음과 같습니다 : A(t) = ∫ x(t)dt 이 값은 시간에 따른 위치의 '누적'을 나타내며, 위치가 유지되는 시간의 길이와 그 위치가 곱해진 값으로 해석할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 물체가 특정 위치에 오랫동안 머물수록 그 물체의 absement 값은 높아집니다. Absement는 주로 제어 시스템, 로봇 공학, 기타 동적 시스템의 분석에서 사용됩니다. 이 값은 시스템이 특정 위치에 머무르는 '무게'나 '가중치'를 계산하는데 유용하게 사용될 수 있으며, 위치의 변화뿐만 아니라 그 위치가 유지되는 시간도 중요한 경우에 특히 유용합니다. 예를 들어, 어떤 센서가 특정 위치에 얼마나 오래 머무르는지에 따라 다른 반응을 해야 하는 시스템의 설계에서 사용될 수 있습니다. 따라서, absement는 위치의 시간적 적분으로서, 물리적인 위치가 시간에 따라 어떻게 유지되는지의 전체적인 '축적'을 나타내는데 사용되는 물리량입니다.
Q. 포도당을 농도별로 만드는 실험을 하는데 잘못된 것이 있는지 확인 부탁드립니다
안녕하세요. 제시해 주신 실험 방법에는 기본적인 절차가 포함되어 있으나, 일정하지 않고 불규칙한 값이 나오고 있다면 정확한 실험 결과를 얻기 위해 몇 가지 개선할 점을 제안드립니다. 먼저, 농도별 그래프를 얻기 위해 빛을 사용하는 기계, 분광기를 사용할 때는 큐벳의 배치, 빛의 경로, 기기의 교정 상태를 확인하고, 실험 전에 적절한 빈 큐벳으로 분광기를 calibration하는 것이 중요합니다. 또, 실험에 사용되는 비커와 큐벳을 사전에 깨끗이 세척하고 건조시켜 외부물질로 인한 오염을 방지해야 합니다. 큐벳은 특히 광학 실험에 사용되므로 지문, 먼지 등이 없도록 매우 깨끗이 관리해야 합니다. 실험의 신뢰도를 높이기 위해 각 농도별로 여러 번 반복 측정하여 평균값을 잡는다면 오차 적어질 수 있습니다. 측정되는 사례가 많을 수록 오차는 점점 더 적어질 것입니다. 이는 바꿔 말하면 각 농도별 표준편차를 계산하여 데이터의 일관성을 평가할 수 있습니다.
Q. 비누에 불을 붙이면 불이 붙는다고 하던데, 비누의 어떤 성분때문에 그런가요?
안녕하세요. 대부분의 비누는 지방산염(fatty acid salts)으로 구성되어 있으며, 이 지방산염은 오일과 지방에서 유래합니다. 지방산염은 탄화수소 체인을 포함하고 있기 때문에, 이 탄화수소 체인이 연소 과정에서 연료 역할을 할 수 있습니다. 비누 제작 과정에서 오일과 지방은 가성소다(sodium hydroxid ; NaOH) 또는 가성칼륨(potassium hydroxide ; KOH)과 반응하여 비누와 글리세린을 형성합니다. 이 반응을 비누화(soapification)라고 합니다. 비누화 과정에서 생성된 비누 분자는 한쪽 끝에는 지방산염 체인(연소 가능)을, 다른 한쪽 끝에는 금속 이온(Na+ 또는 K+)을 갖게 됩니다. 지방산염 체인은 연소 시 탄소와 수소가 주요 연소 성분으로 작용하여 불을 붙일 수 있는 물질로 변합니다. 불이 잘 붙는 이유는 이 지방산염 체인들이 연소 과정에서 탄소와 수소를 연료로 사용하여 화학적 에너지를 방출하기 때문입니다. 이론적으로, 비누가 연료로서의 가치를 갖는다고 볼 수 있지만, 실제로 효율적인 연료로 사용되기에는 다소 비효율적이며, 일반적으로 다른 전통적인 연료(ex : 목재, 석유)에 비해 에너지 밀도가 낮습니다. 따라서, 비누가 일상적인 연료로 사용되는 일은 거의 없으며, 주로 청결 목적으로 사용됩니다.
Q. 확률통계에서 표준편차와 시그마는 어떤 관계가 있나요?
안녕하세요. 확률통계학에서 '표준편차'와 '시그마(σ)'는 깊은 관련이 있습니다. 시그마(σ)는 표준편차를 나타내는 일반적인 기호로 사용됩니다. 표준편차는 데이터 세트의 평균값으로부터 데이터가 얼마나 퍼져있는지를 측정하는 값으로, 데이터 포인트들이 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타내는 대표적인 산포도(Dispersion) 지표입니다. 표준편차의 계산은 다음과 같은 과정을 통해 이루어집니다 : 1. 각 데이터 포인터와 데이터 세트의 평균값과의 차이를 계산합니다. 2. 이 차이의 제곱을 모두 더합니다. 3. 그 합을 데이터의 개수로 나누어 평균을 구합니다. * 데이터의 개수에서 1을 뺀 값으로 나누는 경우도 있습니다, 이를 '불편 표준편차'라고 합니다. 4. 마지막으로, 이 평균의 제곱근을 취하여 표준편차(σ)를 얻습니다. 통계학에서 이 표준편차(σ)는 데이터의 분포를 이해하는데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 정규분포에서는 약 68%의 데이터가 평균값을 중심으로 첫 번째 표준편차 범위(µ ± σ) 안에 위치하며, 약 95%는 두 번째 표준편차 범위(µ ± 2σ), 약 99.7%는 세 번째 표준편차 범위(µ ± 3σ) 안에 위치합니다. 이를 '68-95-99.7 규칙' 또는 '경험적 규칙'이라고 합니다. 이러한 관계는 데이터의 변동성과 예측 가능성을 평가하는데 매우 유용하며, 품질 관리, 재고 관리, 위험 평가 등 다양한 분야에서 중요한 의사결정 도구로 활용됩니다. 데이터가 정규분포를 따를 때 표준편차를 사용하여 데이터 집합 내에서 특정 값이 나타날 확률을 추정할 수 있으며, 이는 데이터의 일반적인 행동과 특이 사항을 파악하는데 중요합니다. 표준편차와 시그마의 관계에 대한 설명은 확률통계학의 기본 원칙에 기초하고 있으며, 이는 다양한 통계 교과서와 학술 자료에서 광범위하게 논의되는 주제입니다. 인용할 수 있는 예를 들면, Probability and Statistics for Engineering and the Sciences (Jay L. Devore)에서는 표준 편차의 계산과 그 통계적 의미에 대해 자세히 설명합니다. 이 책은 공학 및 과학 분야에서 데이터 분석의 중요성을 강조하면서 표준 편차의 역할을 중점적으로 다룹니다.