KR100996143B1 - 자계 고노출 직업군의 개인노출자계 추정방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 현재 전 세계의 핫 이슈인 전자계의 인체 건강영향 문제를 다루는 전자계 역학조사 및 연구에 유용하게 하기 위하여, 극저주파 자계의 노출이 심할 것으로 예상되는 고노출 직업군을 8개 주요 직업군으로 분류하여 직업별로 개인에 노출된 자계를 예측하는 추정식을 통하여 실측하지 않고도 개인의 24시간 평균노출자계량을 예측할 수 있는 노출자계 추정방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 직업군별 개인 노출자계 추정방법은, 직업군별 자계 노출량 추정식 유도에 사용할 피조사자의 실측 데이터베이스를 각 직업군별로 구축하는 단계, 세대수, 해집단수, 교배 확률, 및 돌연변이 확률을 구비한 동조 변수에 의한 유전 알고리즘에 따라 상기 구축된 데이터베이스를 분석하여 일반형 개인 자계 노출량 추정식들을 획득하는 단계 및 상기 일반형 개인 자계 노출량 추정식에 포함된 함수나 변수 및 계수를 결정하여 구체화된 개인 자계 노출량 추정식을 결정하는 최적화 수치해석 단계를 포함한다.

고노출 직업군, 노출 자계, 진화알고리즘, 추정식

Description

자계 고노출 직업군의 개인노출자계 추정방법{Method for Estimating Personal Magnetic Field Exposure of Occupation Group in High Exposure}

본 발명은 노출 자계 추정에 관한 것으로서, 특히, 현재 전 세계의 핫 이슈(Hot Issue)인 전자계의 인체 건강영향 문제를 다루는 전자계 역학조사 및 연구에 유용하게 하기 위하여, 극저주파 자계의 노출이 심할 것으로 예상되는 고노출 직업군을 8개 주요 직업군으로 분류하여 직업별로 개인에 노출된 자계를 예측하는 추정식을 통하여 24시간 동안의 실측 없이도 노출량을 예측할 수 있는 노출 자계 추정 방법에 관한 것이다.

전기는 공기나 물과 같이 한순간도 없어서는 안 되는 일상생활에서의 필수품이 되었으며, 산업의 원동력으로써 인류문명을 밝히고 있다. 그러나, 일상생활에서 전기는 산업 등 모든 분야의 원동력으로써 유용하게 사용되고 있지만, 우리 생활주변의 가전기기, 사무기기, 산업설비 및 의료기기 등이나 특히 송배전선로와 변전소 등 고전압 대전류 전력 설비로부터 발생하는 극 저주파 전자장(ELF EMF; Extremely Low Frequency Electromagnetic Fields)은 국민 개개인의 일상생활과 밀접하게 존재하기 때문에 인체의 건강에 미치는 영향 및 그 유해성 여부에 대한 관심이 높아 지면서 사회적인 문제로까지 대두되기 시작하였다. 극저주파 전자계의 건강 영향문제는 고압 송전선로 부근에 거주하는 어린이의 소아 백혈병, 소아 뇌암 등 암 발현율이 증가한다는 역학조사보고 등이 발단이 되어 현재 전 세계적인 핫 이슈인 동시에 국내에서도 초미의 쟁점 사안으로써, 한국정부도 이의 심각성을 인식하여 2004년 2월 전기설비기술기준(산업자원부 고시 제2004-19호, 2004.2.17)의 제119조(유도장해의 방지)에서 기존의 전계기준에 자계 규제기준을 추가하여 개정 고시하기에 이르렀다.

따라서, 일상 생활환경에서 우리 주변의 전자장 특히 역학적으로 건강문제와 상관성이 높다고 보고되어 있는 자계에 의한 노출의 정도를 파악하는 것이 매우 중요한데, 최소 수천~수만명 많게는 수십만명의 환자군과 대조군을 대상으로 하는 전자계 건강 영향에 관한 역학 조사를 위해서 모든 피조사자들에게 약 200만원에 이르는 고가의 자계 계측기를 24시간 이상 채우는 실측에 의한 방법은 현실적으로 어려운 점이 있다. 따라서, 실측에 의하지 않고 정확히 예측할 수 있는 정밀한 추정기법이 요구되나, 기존의 방법인 1979년 Wertheimer와 Leeper가 제안한 와이어 코드(wiring configuration) 기법은 전력선(송배전선로)과 지중송전케이블 주변의 자계에 대한 상대위험 지표만을 제시하는데 그쳐 상세한 개인의 노출 자계 정도를 알 수 없었다.

종래 기술로서, 1979년 Wertheimer와 Leeper가 미국 덴버(Denver)지역의 소아백혈병 환자-대조군 연구에서 처음 고안하여 사용한 와이어 코드 방법이 있다. 와이어 코드(wiring configuration)는 전자계 노출평가에 있어 간접 노출 지 표(exposure surrogate)로써 전력선에 의한 과거의 자계 노출과 같이 평가하기 힘든 경우에 주로 사용하는 방식이며, 정량적으로 정확히 노출의 크기를 측정하거나 평가하는 것이 아니라 정성적으로 자계 노출 상황들을 분류하고, 각 상황들 마다 노출의 크기를 과학적인 상식 수준에서 크기 순서로 배열하여 각 사례들의 경우를 분류하는 간접적인 지표이다.

따라서, 와이어 코드는 자계 강도 조사에 있어 강한 예측성은 보이지 않으나 주어진 지리학적 영역 안에서 거주지 내의 높고 낮은 자계의 강도를 상대적으로 잘 판별해 주는 경향이 있다. 예로써 전자계의 소아 백혈병에 관한 연구들의 결과는 비교적 노출이 높은 주거지역에 대한 상대 위험도가 대략 1.5~3.0 사이의 범위를 보이고 있다.

도 1은 와이어 코드의 개략적인 도면이다. 먼저 조사 지역의 전력선 크기를 전신주의 모양에 따라 와이어 등급 1~6(가공선)으로 분류하고, 이를 바탕으로 해당 조사 가옥에서 가장 가까이 인접한 전력선까지의 거리를 측정하여 범주화(wire coding)한다. 굵은 전선은 얇은 전선에 비해 많은 전류를 흘려 보내며 자계는 전류에 비례한다. 또한, 전선의 굵기에 따라 전신주의 모양이 다르다. 이에 따라 조사자가 현장에서 전력선의 크기를 구별하는데 용이한 전신주의 모양을 가지고 6가지 와이어 클래스(wire class)로 분류한다. 이 6가지 와이어 등급을 기초로 하여 조사 대상 가옥에서 가장 가까이 인접한 전력선까지의 거리를 구하여 범주화된 분류인 와이어 코드를 작성하게 된다. 초기의 와이어 코드는 하이와 로우 두 가지 범주로만 작성되었으나, 이후의 연구에서 VHCC(very high current configuration), OHCC(ordinary high current configuration), OLCC(ordinary low current configuration), VLCC(very low current configuration)와 UG(underground)로 그 범주를 지중선까지 세분화하여 작성하였다.

극 저주파 전자계의 건강 영향 여부와 정도에 관한 해법을 구하는 문제가 국내외 과학인들의 과제인 가운데 역학연구, 세포학적 실험, 동물실험 및 공학적 저감 기술 개발 연구 등의 분야에서 다양한 국가 계획이 진행 중이다. 이 중에 역학연구의 핵심 기술이라 할 수 있는 개인의 노출 자계(magnetic field exposure) 상태를 조사하는 기존의 방법으로는 1) 개개인들의 노출량을 직접 실측하는 방법, 2) 와이어 코드 방법에 의한 추정 등이 있는데, 많게는 수십 만명에 이르는 피조사자(환자군, 건강한 대조군)들을 대상으로 직접 실측하는 방법은 현실적으로 어려운 점이 있으며, 또한 유일한 추정 기법인 와이어 방법은 구체적인 노출 수치로 표현하는 예측성능이 약하고 다만, 지리학적 영역 안에서 거주지 내의 높고 낮은 자계의 강도를 상대적으로 판별해 주는 주변 자계에 대한 상대적 위험 지표만을 제시하기 때문에, 실용적이며 정밀하고 예측성이 우수한 새로운 추정방법이 요구되어 왔다.

또한, 현재 EU를 중심으로 한 유럽 국가들에서는 과학적으로 입증된 사실만을 기초로 직업인의 전자파환경조건을 법제화하려고 있다. 따라서, 불확실성을 고려한 정확한 측정을 기초로 직업인의 전계강도, 자계강도, 접촉전류, 정전기 방전등의 작업환경, MRI(Magnetic Resonance Imaging)를 조작하는 직업인의 작업환경, 임산부와 같은 노약자의 직업인 환경에 대한 전자파 환경 법령화를 먼저 제정할 예 정이다. 이러한 법령(protocol)이 통과되면 2010년경부터 직업인 전자계 노출 자기장 관리 기준이 강제로 시행되기 때문에, 도 2와 같이, 사업자는 고용인들(employed)이 ‘직업인 전자파 환경 규제치’이하의 환경이 되도록 해야 할 의무가 있으며, 사업자는 이러한 작업환경을 감시하고 조언을 줄 수 있는 전문가 집단(Trade Inspectors, Occup. hygenist/Safety engineer)에게 도움을 받아 사업장의 전자파환경을 규제치 이하로 유지해야 한다. 이에 따라, 우리나라에서도 직업인의 전자계 노출 조사, 직업인의 건강과 안전성 평가 및 국가 관리기준 요구가 증대하고 있어 이에 대한 제도적 정비가 시급한 실정이다.

본 발명은 상기한 바와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 본 발명의 목적은, 극저주파 자계의 노출이 심할 것으로 예상되는 고노출 직업군을 8개 주요 직업군으로 분류하여 직업별로 개인에 노출된 자계를 예측하는 추정식을 통하여 24시간 동안의 실측 없이도 예측할 수 있는 노출 자계 추정 방법을 제공하는데 있다.

먼저, 본 발명의 특징을 요약하면, 본 발명의 일면에 따른 직업군별 개인 노출 자계 추정 방법은, 직업군별 자계 노출량 추정식 유도에 사용할 피조사자의 실측 데이터베이스를 각 직업군별로 구축하는 단계; 세대수, 해집단수, 교배 확률, 및 돌연변이 확률을 구비한 동조 변수에 의한 유전 알고리즘에 따라 상기 구축된 데이터베이스를 분석하여 복수의 수학식들을 포함하는 일반형 개인 자계 노출량 추 정식을 획득하는 단계; 및 상기 일반형 개인 자계 노출량 추정식에 포함된 함수나 변수 및 계수를 결정하여 구체화된 개인 자계 노출량 추정식을 결정하는 단계를 포함하고,

여기서, 상기 복수의 일반형 수학식들은,

을 포함하고, MF-Dose는 개인 자계 노출량이고, k1, k2, k3, k4, k5, 및 k6은 각 직업군의 데이터베이스에서 성, 나이, 가옥종류, 직업, 가옥크기 및 선로 이격거리를 포함하는 개인 특성 요소에 따라 각 직업별로 달리 결정되는 계수이고, S는 성, A는 나이, H는 가옥의 종류, H_S는 가옥 크기, O는 직업의 종류, TL은 가옥과 송배전선로 간의 이격 거리에 따라 달리 표현되는 변수이고, Ra는 세부 생활 규칙으로서 전기장판, PC, 심야전기설비, 탁상용 소형 선풍기, 전기용접기, 특수 의료기기, CNC, 및 전열기 중 적어도 어느 하나의 사용 여부와 사용시간으로 결정되는 상수이며, F(S,A,H,O,TL) 및 F(A,O,H,H_S)는 해당 변수를 포함하는 함수인 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법에 따르면, 극저주파 자계의 노출이 심 할 것으로 예상되는 고노출 직업군을 8개 주요 직업군으로 분류하여 직업별로 개인에 노출된 자계를 예측하는 추정식을 통하여 24시간 동안의 실측 없이도 예측함으로써, 전자계의 인체 건강영향 문제를 다루는 전자계 역학조사 및 연구에 유용하게 사용할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법에 따르면, 개인이 일상생활에서 접할 수 있는 모든 자계 발생원을 고려하여 노출수준(노출량)을 제시하기 때문에 보다 정확하며 실용적이라 할 수 있다. 개인의 24시간 생활자계노출량 추정은 개인의 특성조건, 즉, 성, 나이, 가옥의 종류, 가옥크기, 가옥과 송배전선로 간의 이격거리 및 직업 등 6가지와 생활세부규칙(Ra)만 알면 가능하므로 비전문가라도 용이하게 활용이 가능하다. PC, 전기장판, 전기용접기, 특수 의료기기, 전열기 등의 사용 여부와 사용시간으로 결정되는 변수인 생활 세부 규칙을 사용함으로서 추정의 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법에 따르면, 일상적인 생활환경에서 각 직업에 따른 직장의 전자기적인 근무환경이 고려된 1일 24시간 동안 노출 받는 평균 개인 노출 자계의 크기를 약 0.3mG의 오차를 갖는 정밀한 추정이 가능하게 되었다.

또한, 본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법에 따르면, 최적화 방법론에 있어서도 진화 연산법(evolutionary computations)을 적용하였으며, 전자기장 노출에 의한 인체 건강영향과 관련하여 세계보건기구(WHO)가 현명한 회피(prudent avoidance)에 기초한 사전 주의 정책(precautionary policy) 초안을 발표한 시점에 국내에서의 전자파 건강문제에 대한 해법으로써, 또한 전자계 역학조사와 연구 분야에 획기적인 기술적 전환을 이끌 것으로 기대된다.

또한, 본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법에 따르면, 개인의 노출 자계 크기를 실측에 의하지 않고 정확한 예측의 방법으로 추정하기 때문에 역학 조사를 위한 조사 기간 단축, 조사 인력 감축 등이 가능하여 경제성에 기여함은 물론 개당 약 200만원에 달하는 자계 측정기가 불필요하게 되었다.

그리고, 본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법에 따르면, 극저주파(ELF) 대역의 전자기장 노출에 의한 인체 건강영향과 관련하여 세계보건기구(WHO)에서 최근 현명한 회피(prudent avoidance)에 기초한 事前主意政策(precautionary policy) 초안을 발표한 시점에 국내에서도 사회 전반에 電磁波 건강문제가 쟁점사항으로 부각되었다. 또한 현재 EU를 중심으로 한 유럽국가에서는 과학적으로 입증된 사실만을 기초로 직업인의 전자파환경조건을 법제화 하려고 하는 실정으로 본 발명은 국내 직업인 개인자계 노출량 법제화시 활용될 수 있다.

이하 첨부 도면들 및 첨부 도면들에 기재된 내용들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 직업별 개인 노출자계 추정 방법을 상세하게 설명하지만, 본 발명이 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다.

본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법은 도 3과 같이, (1)고노출 직업군 선정, (2)개인별 24시간 자계 노출량 수집, (3)측정 데이터 분석, (4)인공지능기법을 이용한 추정식 예측, (5)추정식 검증, 및 (6)고노출 직업군용 추정식 결정과 같은 과정에 따라 추정식이 결정된다.

(1) 고노출 직업군 선정

본 발명에서는 추정식 개발에 사용할 피조사자로서, 도 4와 같은 고노출 직업군을 선정하였다. 예를 들어, 전기 용접공, 출납원, 관절경 등 특수 장비를 사용하는 병원 근무자, 재봉업 종사자, 대형마트의 전자출입문 근무자, 가전제품 매장 점원, 전동차 운전원, 및 유리(또는, 세라믹이나 벽돌) 취급자 등이 추정식 개발에 사용할 역학조사 대상 직업군으로서 활용된다.

(2) 개인별 24시간 자계 노출량 수집

위와 같이 선정된 8개 자계 고노출 직종의 역학조사 대상자에 대하여 최근 수년간 24시간 자계 노출량을 실측의 방법으로 조사하여 실측 데이터베이스를 구축하였다. 도 4와 같이 각 직업군에 대하여 비교적 고른 분포를 가지도록 하였고, 피조사자 총 326명의 자료가 최종적으로 사용되었다.

(3) 측정 데이터 분석

도 4와 같은 실측 데이터베이스의 구성에 대하여, 각 피조사자에 대한 실측 데이터가 도 5에 도시되어 있다. 도 5와 같이, 각 직업군에 대하여, 24시간 동안 노출된 자계량을 측정하여, 성별, 나이, 총 노출 자계량, 평균, 주거 형태, 집규모, 송전선로와의 거리(예를 들어, 근거리, 중거리, 원거리) 등의 자료를 데이터베이스화 하였다. 노출된 자계량이 해당 환경에 대하여 너무 크거나 작게 나오는 등 부적합 것으로 분석된 불량 데이터를 제외한 총 326명의 자료가 하기와 같이 추정식 예측에 사용되어 추정식을 결정하는 검증 데이터로 활용된다.

(4) 인공지능 기법을 이용한 추정식 예측

위와 같은 데이터베이스가 구축되면, 구축된 데이터베이스를 기반으로 하여 자계노출량 추정식을 최적화함에 있어서, 가장 적합한 수치 해법을 적용하게 된다. 본 발명의 실시예에 있어서, 최적화에 가장 적합한 수치해법으로 진화 연산법을 택하였으며, 특히 본 방법의 여러 해법 중에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)과 유전 프로그래밍(Genetic Programming; GP)을 적용하였다. 진화 연산은 유전적 계승과 생존 경쟁이라는 자연 현상을 알고리즘 형태로 모델링한 확률적인 최적화 탐색 알고리즘이다. 진화 알고리즘에 의한 데이터베이스 튜닝(tuning) 시 동조 변수가 [표 1]과 같은 유전 알고리즘과 유전 프로그래밍의 방법으로 데이터베이스를 분석하여 획득한 목적 함수의 일반형은 [수학식 1], [수학식 2], 또는 [수학식 3] 중 어느 하나로 표현될 수 있다.

[표 1]

진화알고리즘	세대수	해집단 수	교배 확률	돌연변이 확률
유전알고리즘(GA)	2,000	100	0.95	0.05

[수학식 1]

[수학식 2]

[수학식 3]

여기서, S(Sex)는 성으로서, 피 조사자가 남성인 경우 10, 여성인 경우 20의값을 갖는다. A(Age)는 나이로서 피 조사자의 실제 나이를 입력한다. H(House)는 가옥의 종류로서, 아파트인 경우 10, 그리고 기타인 경우 20의 값을 가진다. H_S(Home Size)는 가옥 크기로서, 실제 평수를 입력하면 된다. 단, 주택과 빌라의 경우는 피조사자가 거주하는 층의 평수를 입력하면 된다. O(Occupation)는 직업의 종류로서, 가전제품 매장 점원은 10, 유리(또는, 세라믹이나 벽돌) 취급자는 20, 대형마트의 전자출입문 근무자는 30, 출납원은 40, 전동차 운전원은 50, 병원 근무자는 60, 재봉업 종사자는 70, 전기 용접공은 80의 값을 갖는다. TL(Transmission Line)은 가옥과 송배전선로 간의 이격 거리로서, 그 이격 거리가 15m 미만이면 10, 15 내지 49m이면 25, 그리고 50m 보다 먼 거리이면 50의 값을 갖는다.

이와 같은 추정식들에서 수렴 목표치는 절대치 평균 추정오차가 약 0.3 mG, 즉, 튜닝과 검증 오차율을 각각 30% 이하로 하였다.

위와 같이, 주 변수는 성(S; Sex), 나이(A; Age), 가옥종류(H; House), 가옥크기(H_S; Home Size), 직업(O; Occupation) 및 선로 이격거리(TL; Transmission Line) 등 6개로 하였고, 보조 변수는 추정의 정밀도를 향상시킬 목적으로 PC, 전기 장판, 전기용접기, 특수 의료기기, 전열기 등의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 보조변수Ra를 추가하였다. 수면시간, 학교 체류시간 및 TV 시청 여부 등은 24시 간 개인 노출 자계량에 크게 영향을 주지 않는 것으로 조사되어 추정식 개발 시에 고려하지 않았다. 즉, 미약한 요소는 무시하였다.

선로 이격 거리(TL), 즉, 송배전선로와 주거지 간의 이격 거리는 경사 거리(LD; Lateral Distance)를 사용하지 않고, 실제 거리인 방사 거리(RD; Radial Distance)를 채용했다. 거리 계측에는디지털 레이저 거리계를 사용했다.

부하 전류 또는 선로 전압을 변수로 채용하지 않은 사유에 있어서, 송배전선로의 자계 크기를 결정하는 전기적 인자는 부하 전류이나, 부하 전류는 일별 및 계절별로 심하게 변동하기 때문에 대표적인 변수로 채용하는데 무리가 있으며, 선로전압은 피조사자들의 비전문성으로 인하여 정확한 확인이 불가하기 때문에 변수로써 채용하지 않았다.

피조사자의 각 변수 조건이 정상임에도 불구하고, 계산식의 변수 구성 간의 특이한 문제로 인해 음(negative)의 계산치가 나오는 사례가 발생하여, 이 문제는 각 데이터베이스 동조 과정에서 해당 스트링(염색체, 개체)의 적합도에 벌점을 부과하는 방식으로 해결하였다. Log의 인수 내에 여러 변수들이 존재하는 경우는 추정의 변별력을 낮추므로 취하지 않았다.

각 경우의 최종식은 GA와 GP로 각각 튜닝하여 추정오차와 형태(가능한 모든 변수를 취한 것) 면에서 우수한 것 1개의 식을 최종적으로 선정하였다.

각 직업군에 대하여 24시간 개인 평균 노출 자계를 각 추정식을 이용하여 계산하는 추정방법은 다음과 같다.

(가) 추정식의 종류: 추정식은 8개의 주요 직업군별로 총 8종이 제안되어 있 으므로 조사 목적과 피조사자의 직업군에 따라서 해당 수식을 적용한다.

(나) 개인의 특성 조건과 생활 변수는 성(S; Sex), 나이(A; Age), 가옥 종류(H; House), 가옥 크기(H_S; Home Size), 직업(O; Occupation) 및 선로 이격 거리(TL; Transmission Line), 그리고 PC, 전기 장판, 전기 용접기, 특수 의료 기기, 전열기 등의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 변수 생활 세부 규칙(Ra) 등 총 7개 변수로 정의한다.

(다) 직업군별로 개인 자계 노출량을 추정하는 방법

1)가전제품 매장 점원에 대한 직업군(백화점, 대형 슈퍼마켓 및 가전 매장 등에서 주로 가전 기기들을 판매하는 직업군)의 24시간 자계 노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리가 [표 2]에 나타낸 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 4]를 사용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [표 2]에는 주 변수의 코드와 입력치가 설명되어 있고, [표 3]에는 피 조사자 생활 세부 규칙이 설명되어 있다. [수학식 4]는 일반형 [수학식 1]의 F(S,A,H,O,TL), k5, k6를 구체화한 식이다.

[표 2]

MP	성	나이	주택종류	직업	주택크기	선로 이격거리
MP Code	Sex (S)	Age (A)	House (H)	Occupation (O)	Home Size (HS)	Transmission Line (TL)
상세 Code (입력치)	남 S1(10) 여 S2(20)	실제 나이 입력	아파트 H1(10) 기타 H2(20)	가전제품 매장 점원 O1(10) 유리(또는, 세라믹이나 벽돌) 취급자 O2(20) 대형마트의 전자출입문 근무자 O3(30) 출납원 O4(40) 전동차 운전원 O5(50) 병원 근무자 O6(60) 재봉업 종사자 O7(70) 전기 용접공 O8(80)	실제 평수 입력	근거리(15m이내): TL1(10) 중거리(15~49m): TL2(25) 원거리(50m이상): TL3(50)

[표 3]

	생활규칙(Ra)
직업군 24시간식	* 취침시 차단 기능이 있는 전기 장판 사용시 : +1.5 mG * 취침시 차단 기능이 없는 전기 장판 사용시 : ＋5.5 mG * 취침 외에 ３~４ 시간 동안 강하게 전기장판 사용시 : ＋2 mG * CRT 모니터와 함께 PC 사용시 : ＋0.4 mG/hr. * PC 방 : ＋0.4 mG/hr. * 주택의 심야 전기 사용 시 : ＋1 mG * 탁상용 소형 선풍기 근접 사용 시 : ＋4 mG/hr.	공통사항
	* 관절경 사용 시 : ＋3.45 mG/hr * CBC, EIA, 내시경, 심전도, 관절염 장비 사용: ＋1.3 mG * X-ray, CT 사용 시 : ＋1.48 mG	병원근무자
	* CNC 사용 시 : ＋2.0 mG/hr * 전기 용접기 사용시 ㆍ근거리 사용 및 협소한 작업 환경시 : ＋2.0 mG/hr ㆍ원거리 사용 및 작업 환경이 양호한 경우 : ＋0.8 mG/hr	전기 용접공

[수학식 4]

2)유리(또는, 세라믹이나 벽돌) 취급자에 대한 직업군(유리, 세라믹 또는 벽돌의 제조, 가공, 응용을 담당하는 직업군)의 24시간 자계 노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리인 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 5]를 이용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [수학식 5]는 일반형 [수학식 2]의 k1, k2, k3, k4, k5, k6를 구체화한 식이다.

[수학식 5]

3)대형마트의 전자출입문 근무자에 대한 직업군(백화점, 대형 슈퍼마켓 및 가전 매장 등의 전자출입문에서 고객을 응대하는 직업군)의 24시간 자계 노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리인 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 6]을 이용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [수학식 6]은 일반형 [수학식 2]의 k1, k2, k3, k4, k5, k6를 구체화한 식이다.

[수학식 6]

4) '출납원에 대한 직업군(백화점, 대형 슈퍼마켓, 가전 매장 및 은행 등에서 고객의 비용을 계산하고 결제하는 직업군)의 24시간 자계노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리인 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 7]을 이용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [수학식 7]은 일반형 [수학식 2]의 k1, k2, k3, k4, k5, k6를 구체화한 식이다.

[수학식 7]

5)전동차 운전원 에 대한 직업군(전철, 전동차 등에서 운전을 담당하는 직업군)의 24시간 자계노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리인 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 8]을 이용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [수학식 8]은 일반형 [수학식 3]의 F(A,O,H,H_S), k5, k6를 구체화한 식이다.

[수학식 8]

6)병원 근무자에 대한 직업군(병원에서 관절경, CBC, EIA, 내시경, 심전도, 관절염 장비, X-ray 및 CT인 특수 의료기기를 취급하는 의사, 간호사 및 기사들을 포함하는 직업군)의 24시간 자계노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리인 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 9]를 이용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [수학식 9]는 일반형 [수학식 2]의 k1, k2, k3, k4, k5, k6를 구체화한 식이다.

[수학식 9]

7)재봉업 종사자에 대한 직업군(의류, 이불을 수선하는 직업군)의 24시간 자계 노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리인 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 10]을 이용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [수학식 10]은 일반형 [수학식 2]의 k1, k2, k3, k4, k5, k6를 구체화한 식이다.

[수학식 10]

8)전기 용접공에 대한 직업군(공장에서 전기를 이용한 용접으로 금속의 가공, 접합, 용융을 담당하는 직업군)의 24시간 자계노출량 추정: 피조사자의 성, 나이, 주택 종류, 직업, 주택 크기, 선로 이격거리인 6개 변수값 모두와 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(Ra)을 확인하고, 적용식은 [수학식 11]을 이용하며, [표 2]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. [수학식 11]은 일반형 [수학식 2]의 k1, k2, k3, k4, k5, k6를 구체화한 식이다.

[수학식 11]

(라) 기타 기술 사항

종속변수의 보조변수인Ra'는 추정의 정밀도를 향상시킬 목적으로 PC, 전기 장판, 전기 용접기, 특수 의료기기, 전열기 등의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 보조 변수이다. 수면 시간, 학교에서의 체류시간 그리고 TV 시청 여부 등은 24시간 개인 자계 노출량에 크게 영향을 주지 않는 것으로 조사되어 미약한 요소로써 무시한다. 송배전 선로와 주거지 간의 이격 거리(TL)는 경사거리(LD; Lateral Distance)를 사용하지 않고, 실제 거리인 방사 거리(RD; Radial Distance)를 채용했으며, 실제 거리 계측에는 디지털 레이저 거리계 사용을 권장한다. 송배전선로의 자계 크기를 결정하는 전기적 인자는 부하전류이나, 부하전류는 일별 및 계절별로 심하게 변동하기 때문에 대표적인 변수로 채용하는데 무리가 있으므로 주거지에 가장 인접한 송배전선로와 주거지 간의 이격거리(TL)를 적용한다. 가옥의 평수(H_S)는 아파트의 경우 실평수를, 단독 주택과 빌라의 경우는 단층일 때는 건평을 복층인 경우는 피조사자가 거주하는 층의 전체 평수를 입력한다.

(5)추정식 검증

도 6은 '전동차 운전원 에 대한 직업군에 속하는 전철 운전원에 대한 실측값과 [수학식 8]에 따른 계산값의 비교 결과이고, 도 7은 이를 그래프로 나타낸 것이다. 한국인 전철 운전원의 현재 생활조건에서 24시간 평균 노출자계의 크기를 계산한 결과와 각각의 실제값인 실측치 간의 추정오차의 정도를 알 수 있다. 도 6 및 도 7에 따르면 Ra을 포함한 [표 2] 및 [표 3]의 총 7개의 개인의 생활 특성변수를 이용하여 용이하게 한국인 전철 운전원 개인의 24시간 생활자계를 추정할 수 있음을 볼 수 있다. 또한, 피조사자 5명에 대한 예측결과 절대평균치로 나타낸 추정오차가 0.25mG로 우수함을 알 수 있다.

(6)고노출 직업군용 추정식 결정

위와 같은 각 추정식들에 대하여 절대평균 추정 오차가 0.3mG이하인 것으로 검증되었으며, 이에 따라, [수학식 1] 내지 [수학식 3] 중 어느 하나를 일반형으로 하는 [수학식 4] 내지 [수학식 11]을 이용하여, 8개 주요 고노출 직업군에 대하여 24시간동안의 실측 없이도 노출량의 예측이 가능하며, 이는 전자계의 인체 건강영향 문제를 다루는 전자계 역학조사 및 연구에 유용하게 사용할 수 있다. 이와 같은 본 발명에 따른 노출 자계 추정 방법은, 개인이 일상생활에서 접할 수 있는 모든 자계 발생원을 고려하여 노출수준(노출량)을 제시하기 때문에 보다 정확하며 실용적이라 할 수 있다. 개인의 24시간 생활자계노출량 추정은 개인의 특성조건, 즉, 성, 나이, 가옥의 종류, 가옥크기, 가옥과 송배전선로 간의 이격거리 및 직업 등 6가지와 생활세부규칙(Ra)만 알면 가능하므로 비전문가라도 용이하게 활용이 가능하다. PC, 전기장판, 전기용접기, 특수 의료기기, 전열기 등의 사용 여부와 사용시간으로 결정되는 변수인 생활 세부 규칙을 사용하므로 추정의 정밀도를 보다 향상시킬 수 있다.

본 명세서에 개시된 방법 및 시스템에서 사용되는 기능은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨 터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치, 하드 디스크, 이동형 저장장치 등이 있으며 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

도 1은 종래 기술로서 1988년 Savitz가 연구에 사용한 와이어 코드를 나타낸 기본도이다.

도 2는 오늘날의 전자파 규제 법령과 사업자 및 직업인들의 관계를 설명하기 위한 도면이다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 자계 노출량 추정식의 획득 과정을 설명하기 위한 도면이다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 각 직업군별 데이터베이스 구성을 설명하기 위한 도면이다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 수집된 각 직업군별 노출 자계량의 실측치를 나타내는 일례이다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개인 자계 노출량 추정식의 검증을 위한 실측 데이터와 계산치를 비교한 일례로써 전동차 운전원의 경우이다.

도 7은 도 6의 데이터에 대한 그래프이다.

Claims (2)

1. 직업군별 자계 노출량 추정식 유도에 사용할 피조사자의 실측 데이터베이스를 각 직업군별로 구축하는 단계;

   세대수, 해집단수, 교배 확률, 및 돌연변이 확률을 구비한 동조 변수에 의한 유전 알고리즘에 따라 상기 구축된 데이터베이스를 분석하여 [수학식 1], [수학식 2], 또는 [수학식 3]을 포함하는 일반형 개인 자계 노출량 추정식을 획득하는 단계; 및

   상기 일반형 개인 자계 노출량 추정식에 포함된 함수나 변수와 계수를 결정하여 구체화된 개인 자계 노출량 추정식을 결정하는 단계를 포함하고,

   여기서,

   [수학식 1]

   

   [수학식 2]

   

   [수학식 3]

   

   이고, MF-Dose는 개인 자계 노출량이고, k1, k2, k3, k4, k5, 및 k6은 각 직업군의 데이터베이스에서 성, 나이, 가옥종류, 직업, 가옥크기 및 선로 이격거리를 포함하는 개인 특성 요소에 따라 각 직업별로 달리 결정되는 계수이고, S는 성, A는 나이, H는 가옥의 종류, H_S는 가옥 크기, O는 직업의 종류, TL은 가옥과 송배전선로 간의 이격 거리에 따라 달리 표현되는 변수이고, Ra는 세부 생활 규칙으로서 전기장판, PC, 심야전기설비, 탁상용 소형 선풍기, 전기용접기, 특수 의료기기, CNC, 및 전열기 중 적어도 어느 하나의 사용 여부와 사용시간으로 결정되는 상수이며, F(S,A,H,O,TL) 및 F(A,O,H,H_S)는 해당 변수를 포함하는 함수인 것을 특징으로 하는 직업군별 개인 노출 자계 추정 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 구체화된 개인 자계 노출량 추정식은,

   가전제품 매장 점원, 유리(또는, 세라믹이나 벽돌) 취급자, 대형마트의 전자출입문 근무자, 출납원, 전동차 운전원, 병원 근무자, 재봉업 종사자, 및 전기 용접공 각각에 대한 8가지 추정식들,

   

   

   

   

   

   

   

   

   중 적어도 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 직업군별 개인노출자계 추정방법.

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