KR100780279B1 - 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법 - Google Patents

16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법 Download PDF

Info

Publication number
KR100780279B1
KR100780279B1 KR1020050135301A KR20050135301A KR100780279B1 KR 100780279 B1 KR100780279 B1 KR 100780279B1 KR 1020050135301 A KR1020050135301 A KR 1020050135301A KR 20050135301 A KR20050135301 A KR 20050135301A KR 100780279 B1 KR100780279 B1 KR 100780279B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
equation
magnetic field
equations
exposure
examinee
Prior art date
Application number
KR1020050135301A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20070071642A (ko
Inventor
양광호
주문노
명성호
황기현
안윤옥
이무송
임정훈
Original Assignee
한국전기연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전기연구원 filed Critical 한국전기연구원
Priority to KR1020050135301A priority Critical patent/KR100780279B1/ko
Publication of KR20070071642A publication Critical patent/KR20070071642A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100780279B1 publication Critical patent/KR100780279B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법은, a) 피조사자 실측 데이터베이스를 구축하는 단계; 및 b) 상기 구축된 피조사자 실측 데이터베이스에 유전 알고리즘 및 유전 프로그램밍의 2가지 최적화방법을 적용하여 자계노출량 추정식들을 구하는 단계를 포함하고, 단계 b)의 최적화방법을 적용하는 과정에서 필요한 목적함수의 일반형인 다음 수학식 1인
[수학식 1]
Figure 112007066222605-pat00025
에 의해 추정하고, 여기서, MFExposure는 피조사자의 자계 노출량, k1, k2, k3, k4, k5, 및 k6은 피조사자에 따라 다른 값을 갖는 계수, G는 피조사자의 성, A는 피조사자의 나이, H는 피조사자가 거주하는 가옥의 종류, HS는 상기 피조사자가 거주하는 가옥크기, RD는 피조사자의 가옥과 송배전선로 간의 이격 거리, KV는 송배전선로의 전압크기, Rule은 PC, 전기장판, 심야전기설비의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 변수를 나타낸다.
전자계 역학조사, 개인노출자계

Description

16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법{Method for estimating personal magnetic field exposure for epidemiological EMF survey under 17 years of age}
도 1은 종래 Wire Code의 기본 개념을 보여주는 도면.
도 2는 본 발명의 추정방법에 의한 실험예-1의 개인노출자계 추정 패턴을 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 추정방법에 의한 실험예-2의 개인노출자계 추정 패턴을 보여주는 도면.
도 4는 본 발명의 추정방법에 의한 실험예-3의 개인노출자계 추정 패턴을 보여주는 도면.
본 발명은 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법에 관한 것으로서, 특히 개인의 노출자계크기를 실측에 의하지 않고 정확한 예측의 방법으로 추정함으로써, 일상 생활환경에서 우리 주변의 자장에 의한 개인의 24시간 평균 노출 자계를 구체적인 수치로 파악할 수 있는 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법에 관한 것이다.
전기는 산업 등 모든 분야의 원동력으로써 유용하게 사용되고 있지만, 한편 우리 생활주변의 가전기기, 사무기기, 산업설비 특히 송배전선로와 변전소 등 고전압 대전류 전력설비로부터 발생하는 극저주파 전자장(ELF EMF; Extremely Low Frequency Electric and Magnetic Fields)은 국민 개개인의 일상생활에 매우 가까이 존재하기 때문에 인체의 건강 영향 및 그 유해성 여부에 대한 관심이 높아지면서 사회적인 문제로까지 대두되고 있다. 극저주파 전자계의 건강영향문제는 고압 송전선로 부근에 거주하는 어린이의 소아 백혈병, 뇌암 등 암 발현율이 증가한다는 역학조사보고 등이 발단이 되어 현재 전 세계적인 핫 이슈(hot issue)인 동시에 국내에서도 초미의 쟁점 사안으로써, 한국정부도 이의 심각성을 인식하여 2004년 2월 전기설비기술기준(산업자원부 고시 제2004-19호, 2004.2.17) 제119조(유도장해의 방지)에 자계 규제기준을 추가하여 개정 고시하기에 이르렀다.
따라서 일상 생활환경에서 우리 주변의 전자장 특히 역학적으로 건강문제와 상관성이 높다고 보고되어 있는 자계강도(magnetic field intensity)의 크기를 파악하는 것이 매우 중요한데, 최소한 수천∼수만 명 많게는 수십만 명의 환자군과 대조군을 대상으로 하는 전자계 건강영향에 관한 역학조사를 위해서 모든 피조사자들에게 자계계측기를 24시간 이상 채우는 실측에 의한 방법은 현실적으로 불가능하다. 따라서 실측에 의하지 않고 정확히 예측할 수 있는 정밀한 추정기법이 요구되고 있다. 이러한 요구에 부응하는 하나의 기법으로서 Wire Code 기법을 들 수 있 다.
Wire Code(wiring configuration) 기법은 1979년 Wertheimer와 Leeper가 미국 덴버(Denver)지역의 소아백혈병 환자-대조군 연구에서 처음 고안하여 사용하였다. 이 Wire Code(wiring configuration)는 전자계 노출평가에 있어 간접노출지표(exposure surrogate)로써 전력선에 의한 과거의 자계 노출과 같이 평가하기 힘든 경우에 주로 사용하는 방식이며, 정량적으로 정확히 노출의 크기를 측정하거나 평가하는 것이 아니라 정성적으로 자계노출 상황들을 분류하고, 각 상황들 마다 노출의 크기를 과학적인 상식 수준에서 크기 순서로 배열하여 각 사례들의 경우를 분류하는 간접적인 지표이다.
따라서 Wire Code는 자계강도 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 상대위험도가 대략 1.5∼3.0 사이의 범위를 보이고 있다.
도 1은 이상과 같은 종래 Wire Code의 기본 개념을 보여주는 도면이다.
도 1을 참조하면, 먼저 조사지역의 전력선 크기를 전신주의 모양에 따라 와이어 클래스(wire class) 1∼6(가공선)으로 분류하고, 이를 바탕으로 해당 조사 가옥에서 가장 가까이 인접한 전력선까지의 거리를 측정하여 범주화(wire coding)한다. 굵은 전선은 가는 전선에 비해 많은 전류를 흘려보내며 자계는 전류에 비례한다. 또한 전선의 굵기에 따라 전신주의 모양이 다르다. 이에 따라 조사자가 현장에 서 전력선의 크기를 구별하는데 용이한 전신주의 모양을 가지고 6가지 wire class로 분류한다. 이 6가지 wire class를 기초로 하여 조사 대상 가옥에서 가장 가까이 인접한 전력선까지의 거리를 구하여 범주화된 분류인 Wire Code를 작성하게 된다. 초기의 Wire Code는 high와 low 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.
그런데, 이상과 같은 Wire Code(wiring configuration) 기법은 전력선(송배전선로)과 지중 송전케이블 주변의 자계에 대한 상대위험 지표만을 제시하기 때문에 상세한 자계노출의 정도는 알 수 없다.
본 발명은 이상과 같은 사항을 감안하여 창출된 것으로서, 개인의 노출자계크기를 실측에 의하지 않고 정확한 예측의 방법으로 추정함으로써, 일상 생활환경에서 우리 주변의 자장에 의한 개인의 24시간 평균 노출자계를 구체적인 수치로 파악할 수 있어 역학연구 및 조사작업과 자계 저감대책 수립 등에의 활용이 가능하고 궁극적으로는 국민건강복지기술에 기여할 수 있는 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 16세 이하 전자계 역학조사 용 개인노출자계 추정방법은,
a) 피조사자 실측 데이터베이스를 구축하는 단계; 및
b) 상기 구축된 피조사자 실측 데이터베이스에 유전 알고리즘 및 유전 프로그램밍의 2가지 최적화방법을 적용하여 자계노출량 추정식들을 구하는 단계를 포함하고,
단계 b)의 최적화방법을 적용하는 과정에서 필요한 목적함수의 일반형인 다음 수학식 1인
[수학식 1]
Figure 112007066222605-pat00026
에 의해 추정하고, 여기서, MFExposure는 상기 피조사자의 자계 노출량, k1, k2, k3, k4, k5, 및 k6은 상기 피조사자에 따라 다른 값을 갖는 계수이고, G는 상기 피조사자의 성으로서 남자는 10, 여자는 20이 입력되고, A는 상기 피조사자의 나이로서 1 내지 16중의 하나가 입력되며, H는 상기 피조사자가 거주하는 가옥의 종류로서 아파트면 10, 기타는 20이 입력되고, HS는 상기 피조사자가 거주하는 가옥크기로서 실제 평수가 입력되고, RD는 상기 피조사자의 가옥과 송배전선로 간의 이격거리로서 0 내지 30m이면 10, 31 내지 50m이면 20 그리고 50m 보다 크면 30을 입력하고, KV는 상기 송배전선로의 전압크기이고, Rule은 PC, 전기장판, 심야전기설비의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 변수를 각각 나타내는 것을 특징으로 한다.
이하 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
(실시예)
본 발명에 따른 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법에 따라 먼저 자계노출량 추정식 유도에 사용할 피조사자 실측 데이터베이스를 구축하게 된다.
자계노출량 추정방법의 본체에 해당하는 추정식 유도에 사용할 피조사자 실측 데이터베이스는 역학연구 대상자가 중학생 이하 유아까지이므로 1세∼16세 347명을 대상으로 다음의 [표 1]과 같이 구축하였다. 이때 송전선로로부터의 이격 거리는 50m 또는 30m와 같이 선로에 인접한 피조사자 데이터를 확보하려고 노력하였다. 그 결과 50m 이내의 피조사자 분포율을 24%까지 확보할 수 있었다.
Figure 112005078410919-pat00001
이렇게 하여 데이터베이스의 구축이 완료되면, 그 구축된 데이터베이스를 기반으로 하여 자계노출량 추정식을 최적화함에 있어서 가장 적합한 수치해법을 적용하게 된다. 본 발명에서는 최적화에 가장 적합한 수치해법으로 진화연산법을 택하였으며, 특히 여러 해법 중에 유전 알고리즘(Genetic Algorithm; GA)과 유전 프로그램밍(Genetic Programming; GP)을 적용하였다. 진화연산은 유전적 계승과 생존경쟁이라는 자연현상을 알고리즘 형태로 모델링한 확률적인 최적화 알고리즘이다. 진화알고리즘에 의한 DB 튜닝(tuning) 시 두 방법 각각의 튜닝 파라미터(tuning parameter)는 다음의 [표 2]와 같고, 유전알고리즘 적용에 있어 목적함수의 일반형은 다음의 수학식 1과 같이 정하였다. 본 발명의 실시예에 이용된 유전 알고리즘과 유전 프로그램밍의 최적화방법은 (1) L. Davis. Ed., A Handbook of Genetic Algorithms, New York: Van Nostrand Reinhold, 1991, (2) Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer-Verlag, 1992, (3) J. R. Koza, Genetic Programming, MIT, London, England, 1993, (4) W. M. Spears, Evolutionary Programming Ⅳ, The MIT Press, 1995, (5) Kwang H. Yang, Gi H. Hwang, June H. Park, et al., "New Formulas for Predicting Audible Noise from Overhead HVAC Lines Using Evolutionary Computations", IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 15, No. 4, pp.1243-1251, October 2000, (6) A. Varsek, T. Urbancic, and B. Filipic, “Genetic Algorithm in Controller Design and Tuning”, IEEE Trans. on Systems, Man, and Cybernetics, Vol. 23, No. 5, pp.1330-1339, Sept./Oct. 1993, (7) 양광호, “진화알고리즘에 의한 초고압 송전선로의 코로나 소음 및 라디오 잡음 예측계산식 개발”, 부산대학교 공학박사 학위논문, 1999. 8. 등의 참고 문헌에 상세하게 설명되어 있으므로, 그 상세 설명은 본 발명의 실시예에서는 생략한다.
Figure 112005078410919-pat00002
Figure 112005078410919-pat00003
이상과 같이 최적화 수치해법의 적용으로 연령대별 추정식이 도출되면 세 가지로 분류한 연령대별로 개인의 자계노출량을 추정할 수 있게 된다. 수학식 1에서, MFExposure는 상기 피조사자의 자계 노출량, k1, k2, k3, k4, k5, 및 k6은 상기 피조사자에 따라 다른 값을 갖는 계수이고, G는 상기 피조사자의 성, A는 상기 피조사자의 나이, H는 상기 피조사자가 거주하는 가옥의 종류, HS는 상기 피조사자가 거주하는 가옥크기로서 실제 평수가 입력되고, RD는 상기 피조사자의 가옥과 송배전선로 간의 이격 거리로서 0 내지 30m이면 10, 31 내지 50m이면 20, 그리고 50m 보다 크면 30을 입력하고, KV는 상기 송배전선로의 전압크기이고, Rule은 PC, 전기장판, 심야전기설비의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 변수를 각각 나타낸다.
16세 이하 유아 및 청소년 개인의 1일 평균 노출자계를 각 추정식을 이용하여 계산하는 추정방법은 아래와 같다.
(1) 추정식의 종류: 추정식은 유아 및 미취학 아동식 1종, 초등생식 1종, 중학생식 2종 및 초중등생 보조식 2종 등 총 6종이므로 피조사자 대상에 따라서 해당 수식을 적용한다.
(2) 개인의 특성조건과 생활변수는 성(G; Gender), 나이(A; Age), 가옥의 종류(H; Home Type), 가옥크기(HS; Home Size), 가옥과 송배전선로 간의 이격거리(RD; Radial Distance, 방사거리), 송배전선로의 전압크기(KV; Kilo Voltage) 및 PC, 전기장판, 심야전기설비 등의 사용여부와 사용시간으로 결정되는 변수 RULE 등 총 7개 변수로 정의한다.
(3) 연령대별로 개인자계노출량을 추정하는 방법
1) 유아 및 미취학 아동의 자계노출량 추정: 적용 유효조건인 A(1∼7세), KV(22.9∼345 kV)를 확인한다. 방사거리 RD는 거리제한이 없다. 상기 유아 및 미취학 아동의 자계노출량(MFExp.)은 다음의 수학식 2를 적용하며, 이때 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(RULE)을 확인하고, [표 4]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다.
Figure 112005078410919-pat00004
2) 초등생의 자계노출량 추정: 적용 유효조건인 A(8∼13세), KV(154∼345 kV)를 확인한다. 방사거리 RD는 거리제한이 없다. 초등생의 자계노출량(MFExp.)은 다음의 수학식 3을 적용하며, 이때 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(RULE)을 확인하고, [표 4]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. 단, 도심지에서 22.9kV 배전선로 부근 100m 이내(RD＜100m)에 거주하는 초등생 환자군 또는 대조군에는 보조식인 다음의 수학식 6을 적용하되, RD≥100m인 원거리 경우는 보조식인 수학식 7을 적용한다.
Figure 112005078410919-pat00005
3) 중학생의 자계노출량 추정: 중학생의 자계노출량(MFExp.)은 적용 유효조건인 A(14∼16세), KV(22.9kV 이하)를 확인하고, 방사거리 RD가 RD＜100m인 경우는 다음의 수학식 4를, RD≥100m인 경우는 수학식 5를 적용한다. 이때 [표 3]의 피조사자 생활 세부 규칙(RULE)을 확인하고, [표 4]에 따라서 주 변수의 코드에 해당하는 수치를 입력한다. 단, 도심지 외 지역에서 154kV 또는 345kV 송전선로 부근 100m 이내(RD＜100m)에 거주하는 중학생 환자군 또는 대조군의 경우에는 보조식인 수학식 6을 적용하되, RD≥100m인 원거리 경우는 보조식인 수학식 7을 적용한다.
Figure 112005078410919-pat00006
Figure 112005078410919-pat00007
Figure 112005078410919-pat00008
Figure 112005078410919-pat00009
Figure 112005078410919-pat00010
Figure 112005078410919-pat00011
4)기타 기술사항
종속변수의 보조변수인 "RULE"은 추정의 정밀도를 향상시킬 목적으로 PC, 전기장판 등의 사용 여부와 사용시간으로 결정되는 보조변수이다.
- 수면시간, 학교 및 학원에서의 체류시간, 등하교 시간 그리고 TV 시청 여부 등은 24시간 개인 자계노출량에 크게 영향을 주지 않는 것으로 조사되어 미약한 요소로써 무시한다.
- 송배전선로와 주거지 간의 이격 거리는 경사거리(LD; Lateral Distance)를 사용하지 않고, 실제 거리인 방사거리(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 송배전선로의 선로전압을 적용한다.
- KV는 실제 선로 전압치를 입력하나, RD가 100m 이상인 경우는 선로 자계에 의한 영향보다는 다른 자계 발생원의 영향이 보다 지배적일 것이므로 선로의 영향을 배제할 수 있는 것이 상기 수학식 5와 수학식 7이다.
- 가옥의 평수 HS에는 아파트의 경우 실평수를, 단독 주택과 빌라의 경우는 단층일 때는 건평을 복층인 경우는 피조사자가 거주하는 층의 전체 평수를 입력한다.
한편, 다음은 본 발명에 따른 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법에 의해 실제로 실험한 예들을 보여주는 자료이다.
<실험예-1>
다음의 표 5는 실험예-1의 샘플 입력 데이터이다.
표 5로부터 유아 및 미취학 아동식인 상기 수학식 2를 이용한 개인의 1일 평균 노출자계의 크기를 계산한 결과와 각각의 실제값인 실측치 간의 추정오차의 정도를 알 수 있다. 그리고, RULE을 포함한 총 7개의 개인의 생활 특성변수를 이용하여 용이하게 개인의 24시간 생활자계를 추정할 수 있음을 볼 수 있다. 또한, 피조사자 5명에 대한 예측결과 절대평균치로 나타낸 추정오차가 0.37mG로 우수함을 알 수 있다.
도 2는 본 발명의 추정방법에 의한 실험예-1의 개인노출자계 추정 패턴을 보여주는 도면이다.
Figure 112005078410919-pat00012
<실험예-2>
다음의 표 6은 실험예-2의 샘플 입력 데이터이다.
표 6으로부터 초등생식인 상기 수학식 3을 이용한 개인의 1일 평균 노출자계의 크기를 계산한 결과와 각각의 실제값인 실측치 간의 추정오차의 정도를 알 수 있다. 그리고, RULE을 포함한 총 7개의 개인의 생활 특성변수를 이용하여 용이하게 개인의 24시간 생활자계를 추정할 수 있음을 볼 수 있다. 또한, 피조사자 5명에 대한 예측결과 절대평균치로 나타낸 추정오차가 0.36mG로 우수함을 알 수 있다.
도 3은 본 발명의 추정방법에 의한 실험예-2의 개인노출자계 추정 패턴을 보여주는 도면이다.
Figure 112005078410919-pat00013
<실험예-2-1>
다음의 표 7은 실험예-2-1의 샘플 입력 데이터이다.
표 7은 초등생의 조건이 상기 수학식 3의 경우와 같지 않은 때 적용하는 수학식 6과 수학식 7을 이용한 개인의 1일 평균 노출자계의 크기를 계산한 결과를 보인 것이며, 이 경우 피조사자 6명의 실측치가 존재하지 않으므로 추정오차는 나타내지 않았다.
표 7에 따르면 아파트보다는 주택에서 자계 노출이 많으며, 22.9kV 배전선로와 근접할수록 선로 자계의 영향으로 인하여 자계노출량이 보다 증가한다는 것을 알 수 있다.
Figure 112005078410919-pat00014
<실험예-3>
다음의 표 8은 실험예-3의 샘플 입력 데이터이다.
표 8로부터 중학생식인 상기 수학식 4와 수학식 5를 이용한 개인의 1일 평균 노출자계의 크기를 계산한 결과와 각각의 실제값인 실측치 간의 추정오차의 정도를 알 수 있다. 그리고, RULE을 포함한 총 7개의 개인의 생활 특성변수를 이용하여 용이하게 개인의 24시간 생활자계를 추정할 수 있음을 볼 수 있다. 또한, 피조사자 7명에 대한 예측결과 절대평균치로 나타낸 추정오차가 0.34mG로 우수함을 알 수 있다.
도 4는 본 발명의 추정방법에 의한 실험예-3의 개인노출자계 추정 패턴을 보여주는 도면이다.
Figure 112005078410919-pat00015
<실험예-3-1>
다음의 표 9는 실험예-3-1의 샘플 입력 데이터이다.
표 9는 중학생의 조건이 상기 수학식 3 및 4의 경우와 같지 않은 때 적용하는 수학식 6과 수학식 7을 이용한 개인의 1일 평균 노출자계의 크기를 계산한 결과를 보인 것이며, 이 경우 피조사자 6명의 실측치가 존재하지 않으므로 추정오차는 나타내지 않았다.
표 9에 따르면 아파트보다는 주택에서 또한 가옥의 평수가 작을수록 자계 노출이 많으며, 154kV 이상의 고압 송전선로와 근접할수록 선로자계의 영향으로 인하여 자계노출량이 보다 증가한다는 것을 알 수 있다.
이상 각 표에서의 "RULE"의 번호는 상기 표 3의 세부규칙의 번호 1∼6을 의미한다.
Figure 112005078410919-pat00016
이상의 설명에서와 같이, 본 발명에 따른 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법은 개인의 노출자계크기를 실측에 의하지 않고 정확한 예측의 방법으로 추정하므로, 다음과 같은 장점 및 효과를 갖는다.
1) 일상적인 생활환경에서 16세 이하 유아 및 청소년들이 받는 1일간의 평균 개인 노출자계의 크기를 약 0.3∼0.4mG 이하의 오차를 갖는 정밀한 추정이 가능하다.
2) 전자계 건강영향 조사 및 평가 분야의 역학조사를 위한 실용적인 기법을 제공한다.
3) 개인의 노출자계 크기를 실측에 의하지 않고 정확한 예측의 방법으로 추정하기 때문에 역학조사를 위한 조사기간 단축, 조사인력 감축, 및 조사 비용 절감 등이 가능하여 경제성에 기여함은 물론 개당 약 200만원에 달하는 자계측정기가 불필요하다.
4) 전자기장 노출에 의한 인체 건강영향과 관련하여 세계보건기구(WHO)가 현명한 회피(prudent avoidance)에 기초한 사전주의 정책(precautionary policy) 초안을 발표한 시점에 국내에서도 사회적 쟁점인 전자파 건강문제에 대한 해법으로서, 또한 전자계 역학조사와 연구분야에 획기적인 기술적 전환을 이끌 것으로 기대된다.
5) 학술적으로는 자계노출량 평가분야에 있어서 1970년대 말의 Wire Code 기법 이후 새로운 방법의 제시이며, 최적화 방법론에 있어서도 진화연산법을 최초로 적용하였다는 의미가 있다.

Claims (5)

  1. a) 피조사자 실측 데이터베이스를 구축하는 단계; 및
    b) 상기 구축된 피조사자 실측 데이터베이스에 유전 알고리즘 및 유전 프로그램밍의 2가지 최적화방법을 적용하여 자계노출량 추정식들을 구하는 단계를 포함하고,
    단계 b)의 최적화방법을 적용하는 과정에서 필요한 목적함수의 일반형인 다음 수학식 1인
    [수학식 1]
    Figure 112007066222605-pat00027
    에 의해 추정하고, 여기서, MFExposure는 상기 피조사자의 자계 노출량, k1, k2, k3, k4, k5, 및 k6은 상기 피조사자에 따라 다른 값을 갖는 계수이고, G는 상기 피조사자의 성으로서 남자는 10, 여자는 20이 입력되고, A는 상기 피조사자의 나이로서 1 내지 16중의 하나가 입력되며, H는 상기 피조사자가 거주하는 가옥의 종류로서 아파트면 10, 기타는 20이 입력되고, HS는 상기 피조사자가 거주하는 가옥크기로서 실제 평수가 입력되고, RD는 상기 피조사자의 가옥과 송배전선로 간의 이격 거리로서 0 내지 30m이면 10, 31 내지 50m이면 20, 그리고 50m 보다 크면 30을 입력하고, KV는 상기 송배전선로의 전압크기이고, Rule은 PC, 전기장판, 심야전기설비의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 변수를 각각 나타내는 것을 특징으로 하는 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1 항에 있어서, 상기 피조사자가 유아 및 미취학 아동인 경우 상기 유아 및 미취학 아동의 자계노출량 추정은 아래의 수학식 2인
    [수학식 2]
    Figure 112007078676948-pat00028
    를 적용하고, 상기 피조사자가 초등생인 경우, 상기 초등생의 자계노출량 추정은 아래의 수학식 3 및 보조식인 수학식 6 및 7에 의해, 상기 피조사자가 중학생인 경우 상기 중학생의 자계노출량 추정은 아래의 수학식 4, 5 및 보조식인 수학식 6 및 7인
    [수학식 3]
    Figure 112007078676948-pat00029
    [수학식 4]
    Figure 112007078676948-pat00030
    [수학식 5]
    Figure 112007078676948-pat00031
    [수학식 6]
    Figure 112007078676948-pat00032
    [수학식 7]
    Figure 112007078676948-pat00033
    을 적용하고,
    수학식 2, 3, 4, 5, 6, 및 7에서, MFExp.은 상기 피조사자의 자계 노출량, G는 상기 피조사자의 성으로서 남자는 10, 여자는 20이 입력되고, H는 상기 피조사자가 거주하는 가옥의 종류로서 아파트는 10, 기타는 20이 입력되고, HS는 상기 피조사자가 거주하는 가옥크기로서 실제 평수가 입력되고, A는 상기 피조사자의 나이로서, 상기 수학식 2에서는 상기 피조사자인 상기 유아 및 미취학 아동의 나이인 1 내지 7세가 입력되고, 상기 수학식 3 및 보조식인 상기 수학식 6 및 7에서 상기 피조사자인 상기 초등생의 나이인 8 내지 13세가 입력되고, 상기 수학식 4, 5 및 상기 보조식인 상기 수학식 6, 7에서 상기 피조사자인 상기 중학생의 나이인 14 내지 16세가 입력되고, RD는 상기 가옥과 송배전선로 간의 이격 거리로서 상기 수학식 2 및 3에서는 거리 제한이 없고, 상기 수학식 4 및 6에서 RD<100m이고, 상기 수학식 5 및 7에서 RD≥100m이고, KV는 상기 송배전선로의 전압크기로서 상기 수학식 2 및 6에서는 22.9 kV 내지 345 kV의 값을 갖고, 상기 수학식 3에서는 송전선로의 전압 크기로서 154 kV 내지 345 kV의 값을 갖고, 상기 수학식 4에서는 배전선로의 전압 크기인 22.9 kV 이하의 값을 갖고,
    상기 수학식 2, 3, 4, 5, 6, 및 7에서 상기 PC, 전기장판, 심야전기설비의 사용 여부와 사용 시간으로 결정되는 변수인 상기 Rule은 상기 피조사자가
    취침시 차단 기능이 있는 전기장판 사용 시: + 1.5 mG
    취침시 차단 기능이 없는 전기장판 사용 시: + 5.5 mG
    취침 외에 3 내지 4시간 강하게 전기장판 사용 시: + 2 mG
    CRT 모니터와 함께 PC 사용 시: 시간 당 +0.4 mG
    PC방 사용시: 시간 당 +0.4 mG
    주택의 심야전기설비 사용 시: +1 mG로 각각 입력되고,
    단, 상기 수학식 3(초등생식)의 적용에 있어서, 도심지에서 22.9kV 배전선로 부근에 거주하며 RD＜100m인 경우는 수학식 6을, RD≥100m인 경우는 상기 수학식 7을 적용하며, 또한 상기 수학식 4 및 5(중학생식)의 적용에 있어서, 도심지 외의 지역에서 154kV 또는 345kV 송전선로 부근에 거주하며 RD＜100m인 경우는 상기 수학식 6을, RD≥100m인 경우는 상기 수학식 7을 적용하는 것을 특징으로 하는 16세 이하 전자계역학조사용 개인노출자계 추정방법.
  5. 삭제
KR1020050135301A 2005-12-30 2005-12-30 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법 KR100780279B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020050135301A KR100780279B1 (ko) 2005-12-30 2005-12-30 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020050135301A KR100780279B1 (ko) 2005-12-30 2005-12-30 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20070071642A KR20070071642A (ko) 2007-07-04
KR100780279B1 true KR100780279B1 (ko) 2007-11-28

Family

ID=38506752

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020050135301A KR100780279B1 (ko) 2005-12-30 2005-12-30 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100780279B1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020074593A (ko) * 2001-03-20 2002-10-04 안재목 환경 평가용 디지털 전자파 측정기
KR20030002957A (ko) * 2001-07-03 2003-01-09 한국전자통신연구원 전자기장에 노출된 인체의 국부 ｓａｒ(전자파흡수율)평가 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020074593A (ko) * 2001-03-20 2002-10-04 안재목 환경 평가용 디지털 전자파 측정기
KR20030002957A (ko) * 2001-07-03 2003-01-09 한국전자통신연구원 전자기장에 노출된 인체의 국부 ｓａｒ(전자파흡수율)평가 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문

Also Published As

Publication number Publication date
KR20070071642A (ko) 2007-07-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Lwin et al. A GIS approach to estimation of building population for micro‐spatial analysis
Portier et al. Assessment of health effects from exposure to power-line frequency electric and magnetic fields: NIEHS Working Group Report
Jang et al. On the long-term density prediction of peak electricity load with demand side management in buildings
Licitra et al. A novel method to determine multiexposure priority indices tested for Pisa action plan
Rogelj et al. Ambient assisted living technologies and environments: Literature review and research agenda
Preece et al. Power frequency electromagnetic fields and health. Where's the evidence? 5
Navarro-Camba et al. Exposure to 50 hz magnetic fields in homes and areas surrounding urban transformer stations in silla (spain): Environmental impact assessment
CN110648019A (zh) 基于改进型空间句法的小型民生设施选址方法
KR100780279B1 (ko) 16세 이하 전자계 역학조사용 개인노출자계 추정방법
Weiß et al. Probabilistic Load Profile Model for Public Charging Infrastructure to Evaluate the Grid Load
CN104143117B (zh) 一种电网特殊负荷与日负荷之间的相关系数提取方法
Hayrullahoğlu et al. Estimation of the hedonic valuation model in housing markets: The case of Cukurambar region in Cankaya District of Ankara Province
Paniagua et al. Exposure to extremely low frequency magnetic fields in an urban area
Karipidis Survey of residential power-frequency magnetic fields in Melbourne, Australia
Dołęgowski et al. A novel algorithm for fast DC electric arc detection
CN110495896B (zh) 一种基于gprs通讯的可穿戴式膝关节监测装置及监测方法
Aman et al. Learning to reduce: A reduced electricity consumption prediction ensemble
KR100766983B1 (ko) 한국인의 생활환경별 24시간 개인노출자계 추정방법
Hill et al. Young carers: Location, education and employment disadvantage
Deshayes-Pinçon et al. Estimation of the general population and children under five years of age in France exposed to magnetic field from high or very high voltage power line using geographic information system and extrapolated field data
KR100886371B1 (ko) 직업별 개인 노출자계 추정 방법
Yang et al. Development of a new personal magnetic field exposure estimation method for use in epidemiological EMF surveys among children under 17 years of age
Mustapa et al. Energy consumption prediction through linear and non-linear baseline energy model
Zhang et al. Statistical uncertainty analysis of key comparison CCEM-K2
Martínez et al. Improvement of the estimation of electromagnetic pollution values in urban areas using genetic algorithms

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20121107

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20131107

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20141105

Year of fee payment: 8

LAPS Lapse due to unpaid annual fee