• 한국산업보건학회지
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• 제29권2호
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• pp.141-158
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• 2019

Objectives: An adverse outcome pathway is a biological pathway that disturbs homeostasis and causes toxicity. It is a conceptual framework for organizing existing biological knowledge and consists of the molecular initiating event, key event, and adverse output. The AOP concept provides intuitive risk identification that can be helpful in evaluating the carcinogenicity of chemicals and in the prevention of cancer through the assessment of chemical carcinogenicity predictions. Methods: We reviewed various papers and books related to the application of AOPs for the prevention of occupational cancer. We mainly used the internet to search for the necessary research data and information, such as via Google scholar(http://scholar.google.com), ScienceDirect(www.sciencedirect.com), Scopus(www.scopus. com), NDSL(http: //www.ndsl.kr/index.do) and PubMed(http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed). The key terms searched were "adverse outcome pathway," "toxicology," "risk assessment," "human exposure," "worker," "nanoparticle," "applications," and "occupational safety and health," among others. Results: Since it focused on the current state of AOP for the prediction of toxicity from chemical exposure at work and prospects for industrial health in the context of the AOP concept, respiratory and nanomaterial hazard assessments. AOP provides an intuitive understanding of the toxicity of chemicals as a conceptual means, and it works toward accurately predicting chemical toxicity. The AOP technique has emerged as a future-oriented alternative to the existing paradigm of chemical hazard and risk assessment. AOP can be applied to the assessment of chemical carcinogenicity along with efforts to understand the effects of chronic toxic chemicals in workplaces. Based on these predictive tools, it could be possible to bring about a breakthrough in the prevention of occupational and environmental cancer. Conclusions: The AOP tool has emerged as a future-oriented alternative to the existing paradigm of chemical hazard and risk assessment and has been widely used in the field of chemical risk assessment and the evaluation of carcinogenicity at work. It will be a useful tool for prediction, and it is possible that it can help bring about a breakthrough in the prevention of occupational and environmental cancer.

• 한국지반환경공학회 논문집
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• 제13권5호
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• pp.5-12
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• 2012

항생제는 환경에 지속적인 노출과 저항성으로 인해 우려물질로 간주되고 있다. 항생제의 제한적인 생분해능에 따른 하수처리장에서의 불완전한 제거와 광범위한 사용으로 인해 상대적으로 많은 양이 환경에 방류되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 다양한 촉매(Titanium dioxide; $TiO_2$, Hydroxyapatite; HAP)를 통해 항생제의 하나인 sulfamethoxazole의 동역학적 흡착과 광촉매반응에 대해 연구하였으며, 부가적으로 통계적 분석방법인 반응표면법(RSM)을 이용하여 UV/$TiO_2$/HAP 시스템에서의 운전인자의 영향을 살펴보았다. 동역학적 연구결과로 $TiO_2$/HAP의 흡착반응은 유사 2차 반응을 따르는 것으로 나타났으며, 입자내 확산 모델의 적용 결과, 반응속도 상수는 각각 $TiO_2$=$0.064min^{-1}$, HAP=$0.2866min^{-1}$와 $TiO_2$/HAP=$0.3708min^{-1}$으로 나타났다. RSM의 결과로는 ANOVA에서의 회귀항의 유의성이 나타났으며(P-value<0.05) 높은 결정계수 값($R^2$=96.2%, $R^2_{Adj}$=89.3%)이 나타나 이차 회귀모델의 예측이 만족스러운 것으로 관찰되었다. 그리고 Y(SMX 제거율, %)에 대해 예측된 최적 조건들은 코드화된 인자 기준으로 각각 $x_1$(SMX의 초기농도)=-0.7828, $x_2$(촉매의 양)=0.9974 그리고 $x_3$(반응시간)=0.5738로 나타났다. 입자내 확산 모델과 광촉매 산화 반응의 결과에 따르면 $TiO_2$/HAP 공정이 일반적인 고도산화공정에 비해 효율적인 것으로 관찰되었다.

• 한국지구과학회지
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• 제39권2호
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• pp.119-130
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• 2018

동아시아 지역의 에어로졸 광학정보에 대하여 천리안 위성에 탑재된 GOCI, MI, 그리고 Himawari 8 위성에 탑재된 AHI 센서들의 측정자료를 연세 에어로졸 알고리즘(YAER)을 이용하여 산출하였다. 본 연구에서는 각 센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께(Aerosol optical depth, AOD)를 상호비교하고, 지상장비인 AERONET과의 검증결과도 보였다. 사용한 AOD 자료는 세 종류의 센서에서 최소반사도 방법(Minimum reflectance method, MRM)을 이용하여 산출된 AOD, 그리고 AHI에서는 단파적외선이용 지표면정보산출방법(Estimated surface reflectance from SWIR, ESR)을 이용한 방법의 AOD까지 총 네가지이다. 세 위성간의 산출결과에서 육지와 해양에서 일관된 결과를 보이고 있으나, MI와 GOCI에서는 구름제거에 한계가 존재하며 AOD의 과대 추정 문제가 보인다. 한편 지상장비인 AERONET과의 비교검증결과는 MI, GOCI, 그리고 AHI 의 MRM 방법, ESR 방법 에서 기대오차 내에 들어오는 비율(% within Expected error, EE)이 36.3, 48.4, 56.6, 68.2%로 각각 나타났다. MI의 경우는 단일 채널을 이용하여 에어로졸광학정보를 산출하고 있고, 계절에 따른 에어로졸 유형을 고정하고 있어, 다양한 오차가 포함되어 낮은 EE를 보이고 있다. 5, 6월에는 ESR 방법의 결과물은 높은 EE 를 나타내고 있는데 이는 GOCI, MI, MRM 방법 에서 사용하고 있는 최소반사도 방법보다 정확한 지면반사도를 산출하기 때문으로 추정된다. 이 결과는 AERONET 사이트 별로 RMSE 와 EE 로 설명하고 있으며, 검증한 총 22개 사이트 중 15개 사이트에서 ESR 방법이 가장 높은 EE 를 보이고 있고, RMSE는 13개 사이트에서 가장 낮게 나타났다. 또한 정지궤도 위성의 특징을 이용하여 시간대별 오차를 각 산출물 별로 보였다. 00~06 Universal Time Coordinated (UTC)에서 한 시간별로 최대로 나타나는 absolute median bias error 는 0.05, 0.09, 0.18, 0.18, 0.14, 0.09, 0.10 로 나타나며 00UTC에서는 GOCI 에서, 나머지 시간대에서는 MI에서 최대오차를 보였다.