MacLeod, Jill S.;Harris, M. Anne;Tjepkema, Michael;Peters, Paul A.;Demers, Paul A.
Safety and Health at Work
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제8권3호
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pp.258-266
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2017
Background: Welders are exposed to many known and suspected carcinogens. An excess lung cancer risk among welders is well established, but whether this is attributable to welding fumes is unclear. Excess risks of other cancers have been suggested, but not established. We investigated welding cancer risks in the population-based Canadian Census Health and Environmental Cohort. Methods: Among 1.1 million male workers, 12,845 welders were identified using Standard Occupational Classification codes and followed through retrospective linkage of 1991 Canadian Long Form Census and Canadian Cancer Registry (1992-2010) records. Hazard ratios (HRs) were calculated using Cox proportional hazards models based on estimated risks of lung cancer, mesothelioma, and nasal, brain, stomach, kidney, and bladder cancers, and ocular melanoma. Lung cancer histological subtypes and risks by industry group and for occasional welders were examined. Some analyses restricted comparisons to blue-collar workers to minimize effects of potential confounders. Results: Among welders, elevated risks were observed for lung cancer [HR: 1.16, 95% confidence interval (CI): 1.03-1.31], mesothelioma (HR: 1.78, 95% CI: 1.01-3.18), bladder cancer (HR: 1.40, 95% CI: 1.15-1.70), and kidney cancer (HR: 1.30, 95% CI: 1.01-1.67). When restricted to blue-collar workers, lung cancer and mesothelioma risks were attenuated, while bladder and kidney cancer risks increased. Conclusion: Excess risks of lung cancer and mesothelioma may be partly attributable to factors including smoking and asbestos. Welding-specific exposures may increase bladder and kidney cancer risks, and particular sources of exposure should be investigated. Studies that are able to disentangle welding effects from smoking and asbestos exposure are needed.
본 연구에서는 도시홍수 위험도 지수 산정을 위하여 청계천 및 정릉천 유역을 분석하였다. 각 유역 배수구역별 자료를 토대로 SWMM 모델링을 구축하고 인문, 사회 환경과 관련하여 최종 지수 산정을 위한 지표를 선정하였다. 수집된 자료는 요소에 따라 정의하였다. 각 요소별 가중치는 Delphi 기법을 이용하였으며, 각 지표에 대한 표준화를 실시하고 최종적으로 위험도에 따른 위험 유역을 선정 했다. 유해성 및 취약성에 따라 12개의 지표를 결정하였다. 그중 취약성의 경우 세분화하여 3가지 요소로 나누어 지표를 선정했다. 총 21개의 배수구역별 지수를 산정하였으며 정릉1이 0.533, 마장 0.494, 필동 0.381, 순으로 나타났으며, 가장 적은 지수는 숭인 0.216으로 나타났다. 도시홍수 위험도 지수를 통해 우리나라 전 지역에 적용하게 되면 향후 수자원 정책 수립에 있어서 많은 도움이 될 것으로 사료된다.
본 연구에서는 학교 주변 문방구에서 쉽게 구입할 수 있는문규류 4개 제품군(연필, 지우개, 노트, 색종이) 22종의 학용품을 조사대상 시료로 선정하여 환경보건법의 환경유해인자로서 관리되고 있는 프탈레이트 8종의 함유특성을 파악하였다. 본 연구결과 조사대상 8종의 프탈레이트류 중 Benzyl butyl phthalate (BBP), Di-n-octyl phthalate (DNOP) 및 Diisodecyl phthalate (DIDP)는 모든 시료에서 검출한계 미만(불검출)으로 나타나 문구류에서는 사용하고 있지 않는 것으로 나타났다. A군의 경우에는 일부 시료에서 Di(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP) 및 Diisononyl phthalate (DINP)가 22%~28% 검출되었으며, A-1, A-3 및 A-4의 시료에서는 DINP가 각각 28%, 24% 및 28% 검출되었으며, B군은 조사대상 시료 6건 모두 규제농도인 1,000 ppm 이하로 검출되었다. 또한, C-2 시료에서 Dibutyl phthalate (DBP)가 1% 검출되었으며, C-1 및 C-6 시료에서 DEHP가 0.3% 정도 검출되었으며, D-3 시료에서 Di(2-ethylhexyl) adipate (DEHA)가 0.1% 수준으로 검출되었다. 본 연구결과 조사대상 프탈레이트류 중 DINP는 주로 지우개에서만 가장 높은 농도로 검출되었으며, 지우개는 저학년일수록 많이 사용하는 학용품으로 피부 접촉을 통해 노출될 가능성이 큰 물질인 것으로 판단되었다.
본 연구에서는 국가 생태분야 기후변화 리스크 평가와 연계한 적응 정책 및 연구의 방향성에 대한 시사점을 마련하고자 하였다. 본 논문에서 검토한 적응 정책과 연구에 대한 해외 모범사례의 공통점은 국가 적응정책 수립 시 과학적 근거기반 구축 및 불확실성 저감을 목표로 국가단위에서 기후변화가 생물다양성과 생태계에 미치는 영향 연구를 강조한다는 점이다. 이에 비추어 추후 국가 정책 마련 시 기후변화 협약과 생물다양성 협약 등 효율적 통합적 준수를 위한 적응체계를 유도하고, 적응의 경제적 가치평가를 통한 정책 반영, 과학적 연구 프로그램 강화 및 기술 개발의 측면을 보강하여 보다 성공적인 국가적응 정책 구조를 정착해 갈 수 있어야 할 것이다. 특히 생태계 분야 적응방안이 보다 실효성 있게 실행되기 위해서는 우리나라 서식지 및 종의 기후변화 리스크 요소(위해, 노출, 취약성)에 대한 과학적 진단과 분석을 바탕으로 리스크를 평가하고 이에 대한 적응방안을 통합하여 고민하는 노력이 필요할 것이다.
본 연구는 지역산림지역을 중심으로 수량화이론을 이용하여 산사태 발생면적에 영향을 미치는 인자를 도출하여 각 인자의 기여도 분석을 통해 산사태 발생 위험성에 대한 예측기준을 마련하고, 그 기준을 평가하였다. 산사태 발생지 붕괴면적에 영향을 미치는 인자는 모암(화성암), 횡단사면(복합), 침엽수림(임상), 사면경사($21{\sim}30^{\circ}$ 이상)이었다. 각 인자의 Range를 추정한 결과, 횡단사면 (0.2922)이 가장 높게 나타났고, 다음으로는 모암(0.2691), 임상(0.2631), 사면경사(0.2312)순으로 나타났다. 산사태 발생 위험도 판정표를 기준으로 4개 인자의 category별 점수를 계산한 추정치 범위는 0 점에서 1.0556 점 사이에 분포하고 있으며, 중앙값은 0.5278 점이었다. I 등급의 점수는 0.7818 이상, II 등급은 0.5279~7917, III 등급은 0.2694~0.5278, IV 등급은 0.2693 이하로 나타났다. 1 등급 및 2 등급에서 산사태 발생 비율이 72%로서 비교적 높은 적중률을 보였다. 따라서 본 판정표는 산사태 위험도 판정에 활용 가능한 것으로 판단된다.
본 연구는 유해 화학 물질 방출에 의해 손상 받은 환자들을 대상으로 중증 화상에 관하여 연관된 요인들의 강도를 밝힘을 목적으로 하였다. 2010년 1월 1일부터 2014년 12월 31일 까지 화학 손상으로 본원 응급실을 방문했던 총 446명의 환자를 조사 하였다. 중증 화상은 화학 손상의 중증도를 대변하는 종속변수로 사용되었다. 중증 화상과 관련이 있는 독립변수들을 밝혀내기 위한 통계 방법으로 카이 제곱 검정(Chi-square test, CST)과 이분형 로지스틱 회귀분석(Binary logistic regression test, BLRA)이 사용되었다. CST상, 중증 화상에 관하여 여성과 사고 현장에 있던 군, 다발 부위 손상 군이 동시에 연관성을 보였다(p<0.05). BLRA상 사고 현장에 있던 군과 폭발 군에 비하여 누출 군과 입원 군에 비하여 퇴원 군이 동시에 중증 화상과 관련 있었다(p<0.05). 본 연구에서는 사고 현장에 존재 여부가 중증 화상에 관하여 가장 중요한 요인 이었다. 뿐만 아니라 성별과 손상의 개수, 사고 노출 기전(폭발에 비해 누출), 응급실 진료 후 배치(입원에 비해 퇴원)가 또한 중증 화상과 관련이 있었다.
산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.
Objectives: The purpose of this study is to examine the effect of the raise of cigarette prices by KRW 2,000 at the beginning of 2015 on the change in smoking behavior among male office workers, and to analyze the correlation of various factors including their work behaviors and socio-economic factors with their smoking rate. Methods: In this research, a follow-up observation panel was constituted with 420 smokers as targets from among male office workers at a bank located in Daegu, South Korea. A cross-analysis and ANOVA analysis were carried out in order to examine whether changes in smoking status, amount of smoking, stop-smoking motivation, and reasons for smoking cessation failure after the passage of time since the cigarette price hike were statistically significant. The level of statistical significance was P < 0.05. Results: After the cigarette price hike, among the 420 smokers who were the target of the panel the rate of smoking cessation declined at the time-point of the survey to 15.5%, 12.4%, 8.5%, and 5.7% after one month, three months, six months, and 12 months, respectively. As a result of a follow-up observation of 65 smokers who stopped smoking immediately after the price hike, the actual non-smoking rate declined to 15.5%, 8.3%, 4.4%, and 3.1% after one month, three months, six months, and 12 months, respectively. One (1) year after the cigarette price hike, the non-smoking rate among the 420 smokers reached as low as 3.1% (13 persons). The most important reason for the failure of the attempts to quit smoking was stress for more than 60% of the smokers who attempted to stop. Conclusions: It seems that a powerful anti-smoking policy by the state targeting the nation's workers is necessary. For companies, mediation for workers' job stress can become a strategy for the success of non-smoking attempts. The government seems to require a practical policy to reduce the smoking rate by actively carrying out social, economic, and scientific research to come up with a reduction method for the cigarette hazard, an effective price hike policy, and other non-price policies.
본 연구는 지리정보시스템(GIS) 환경에서 확률 모델인 Weight Of Evidence (WOE)와 Evidential Belief Function (EBF), 기계학습 모델인 Artificial Neural Networks (ANN) 모델을 이용하여 평창지역의 산사태 취약성도를 공간적으로 분석하고 예측하였다. 본 연구지역은 2006년 태풍 에위니아에 의한 집중호우로 산사태가 많이 발생하여 많은 재산 및 인명피해가 발생하였다. 산사태 취약성도를 작성하기 위해 항공사진을 이용하여 3,955개의 방대한 산사태 발생 위치를 탐지하였고, 환경공간정보인 지형, 지질, 토양, 산림 및 토지이용 등의 공간 데이터를 수집하여 공간데이터베이스에 구축하였다. 이러한 공간데이터베이스를 이용하여 산사태에 영향을 줄 수 있는 인자 17개를 추출하여 입력 인자와 EBF, WOE, ANN 모델을 이용하여 산사태 취약성도를 작성하고 검증하였다. 작성 및 검증을 위해 산사태 자료는 각각 50%씩 나누어서 훈련 및 검증을 실시하였고, 검증결과 WOE 모델의 경우는 74.73%, EBF 모델의 경우는 75.03%, ANN 모델의 경우는 70.87%의 예측 정확도를 나타내었다. 본 연구에 사용된 모델 중 EBF 모델이 가장 높은 정확도를 나타냈으며, 모든 모델에서 70% 이상의 예측 정확도를 보여 본 연구에서 사용된 기법이 산사태 취약성도 작성에 유효함을 나타내었다. 본 연구에서 제안된 WOE, EBF, ANN 모델과 산사태 취약성도는 이전에 산사태가 발생하지 않은 지역의 산사태를 예측하는 데 사용될 수 있다. 이러한 취약성도는 산사태 위험 감소를 촉진하고, 토지 이용 정책 및 개발을 위한 기초자료 역할을 할 수 있으며, 궁극적으로 산사태 재해 예방을 위한 시간과 비용을 절약할 수 있다. 향후 보다 많은 지역에서 산사태 취약성도 작성 방법을 적용하여 산사태 위험 예측을 위한 일반화된 모델을 이끌어 내야 한다.
There is domestic Soil Contamination Warning Standard (SCWS) as remediation standard concentration of contaminated soils. No risk should be observed at soil concentration less than SCWS. Therefore, SCWS was evaluated to confirm the risk assessment. Background Concentration of Soil (BGC) and target remediation concentration were also assessed. The results show that Excess Cancer Risk (ECR) of SCWS was the highest in the groundwater intake pathway (Adult: 6.27E-04, Child: 2.81E-04). Total Cancer Risk (TCR) was 7.76E-04 and 4.30E-04 for adult and child, exceeding reference value (10-6). Hazard Quotient (Non-Carcinogenic Risk, HQ) was the highest in the indoor air inhalation pathway (Adult: 3.64E+03, Child: 8.74E+02). Hazard Index (Total Non-Carcinogenic Risk, HI) exceeded reference value 1. ECR of the BGC was the highest in the groundwater intake pathway (Adult: 1.71E-04, Child: 7.67E-05). TCR was 2.12E-04 for adults and 1.17E-04 for children, exceeding the reference value (10-6). HQ was the highest in groundwater intake pathway (Adult: 4.10E-01, Child: 1.84E-01). HI was lower than reference value 1 (Adult: 4.78E-01, Child: 2.50E-01). The heavy metal affecting ECR was Arsenic (As). The remediation-concentration of As was 7.14 mg/kg which is higher than BGC (6.83 mg/kg). TCR of As should be less than reference value (10-6), but it was higher for all of SCWS, BGC and target remediation concentration. Therefore, it is suggested that risk assessment factors should be re-evaluated to fit domestic environmental settings and SCWS should be induced to satisfy the risk assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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