KR102596744B1 - 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법 - Google Patents

화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 화학사고 지점을 기준으로 평가 대상이 되는 해당 위험영역을 설정하는 위험영역 설정부; 상기 위험영역 내를 구획하여 복수의 셀영역을 설정하는 셀영역 구획부; 상기 화학사고 지점으로부터 상기 셀영역 각각에 대해 유해화학물질에 대한 시간에 따른 시공간 농도데이터를 예측 산출하는 확산모델링부; 및 상기 화학사고 발생 후, 상기 위험영역에 대한 개인별 시간에 따른 동선데이터를 취득하는 동선데이터 획득부; 및 시간에 따른 시공간 농도데이터와 상기 동선데이터를 기반으로 개인별 위험노출도를 평가하는 위험성 평가수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템에 관한 것이다.

Description

화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법{Personal Exposure Evaluation System Using Multiple Mobile Positioning Information in Chemical Accident Contaminated Areas}
본 발명은 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법에 관한 것이다.
ICT/IoT의 기술과 O2O 등 다양한 사업의 발굴로 4차산업혁명은 우리 생활에 적용 되어지고 있다. 미국, 독일의 경우 다양한 생산방식과 비즈니스모델의 혁신을 통해 기업 가치사슬 전반에 걸쳐 비용절감과 새로운 가치창출을 추진하고 있다. 4차산업 혁명의 추진과정에 이루어지는 디지털 전환(digital transformation)으로 기존 문제 점 해결과 불필요한 낭비요소를 제거하고, 소비자 행동양식의 변화를 다양한 채널을 통한 정보 파악 및 빅데이터 분석결과를 통해 서비스에 대한 마케팅과 전달방식의 다변화를 추구하고 있다.
저가 측정 센서의 개발은 다양한 환경에서의 환경유해인자 측정을 가능하게 하고, ICT/IoT 기술을 활용하여 작은 단위에서의 시간별 존재인구(성별/연령별)의 통계적 데이터 생성을 가능하게 하는 기술은 상용화 되어 단위 지역의 총노출량 산정 알고 리즘을 시스템으로 구현할 수 있는 방안을 가능하게 하고 있다.
반도체 기술의 발전과 생체 신호 알고리즘의 개발은 착용기기 기반의 바이오마커 구현함으로써 개인맞춤형 실시간 환경성 질환 정보를 제공할 수 있게 한다. 환경유해인자에 대한 농도 정보, 착용기기 기반의 생체 정보 및 관련 데이터의 연동은 비용 효율적인 방법으로 수용체의 건강영향평가 방안을 제공할 수 있다.
또한 고전적인 접근으로 미세먼지 등 환경유해인자의 공기질과 관련된 저해상도의 공간 격자(Spatial grid)에서 측정된 데이터를 바탕으로 보다 고해상도로 예측하는 기술은 CMAQ(Community Multiscale Air Quality) 모델을 비롯한 Hybrid 모델링 등 다양한 대기 모델링 분야의 기법들이 제시되고 있으며, 현재까지도 연구 중에 있다.
또한, 최근 4차산업혁명의 도래로 인공지능 기술의 활용이 가속화됨에 따라, 딥러닝을 활용한 데이터 예측 기술 에 대한 연구 및 시도가 지속적으로 이루어지고 있는 실정이다.그러나 상기 딥러닝 기반의 데이터 예측 기술은 동시에 복수로 측정된 환경유해인자의 측정 데이터간 교화작용 또는 인접 공간의 노드간 상호작용을 활용한 보간 기술의 연구가 미흡한 실정이다.
더 나아가, 현재 미세먼지 등 환경유해인자의 국가 단위 측정망의 숫자는 비싼 설치비용의 문제로 제한적으로 설치되어 있으며, 다소 저렴한 센서 등 IoT 기반의 측정망 설치가 통신회사를 중심으로 최근 활발히 이루어지고 있으나, 이 또한 경제성의 문제로 미세 환경을 완벽히 이해하기에는 부족한 상황이다.
이에 따라, 기존 저해상도의 측정망 설치환경에서 보다 조밀한 지점을 고해상도로 예측하는 기술이 매우 중요하 게 됐다. 그러나 기존의 측정망 설치환경에서 측정되지 않는 지역의 지점, 센서의 결함 또는 정전 등의 다양한 문제로 발생한 결측 데이터는 해당 데이터를 이용할 수 없거나 이용하기 어려우며, 종래 머신러닝 기반의 데이터 보간 기 술은 공간적인 요소를 고려하지 않고 결측 데이터를 보간하거나, 아예 제외하는 방식으로 결측 데이터를 다루기 때문에 보간의 정확도가 낮고, 해당 데이터를 사용한 후속 작업에서의 활용도가 떨어지는 문제점이 있다.
또한 현재 화학사고 발생시 피해규모를 조기에 파악하여 대응해야할 필요성이 대두되고 있다. 현재는 화학사고 발생시 피해자 규명과 건강영향조사 프로세스는 건강영향조사와 환경영향조사를 실시간 후 피해 인정, 산정을 진행하고 있다. 이러한 과정에서 객관적인 데이터나 과학적인 근거 없이 설문조사, 건강검진, 생체모니터링에 의존하고 있어 상당한 시간이 소요되는 문제점이 존재한다.
따라서 화학사고 발생시 피해자 규명 및 건강 영향조사를 시스템화할 수 있는 기술 개발이 요구되었다.
또한 산업의 발전과 인간의 생활수준 향상을 위하여 화학물질은 의·식·주 뿐만 아니라 가정용품, 의약품, 반도체 등 광범위한 분야에서 중요한 소재로써 사용되고 있으며, 그 사용량 또한 지속적으로 증가하고 있다.‘2018년도 화학물질 통계조사’에 따르면 국내에서 유통되는 화학물질은 63,819만 톤으로 2016년 대비 142% 증가하였으며, 유통물질 수는 2016년 대비 413% 증가한 29,499종으로 조사되었다(MOE 2018).
화학물질의 취급 및 유통량의 증가는 필연적으로 화학사고의 발생위험을 증대시키고 있다(Heo et al, 2018). 최근 5년간 화학사고 발생추이를 살펴보면 2017년 88건, 2018년 66건, 2019년 58건으로 감소하는 추세를 보이다가, 2020년 75건, 2021년 93건으로 2020년 들어서면서 증가하는 추세를 보이는 것으로 보고되었다(NICS, 2022).
화학사고는 일반적으로 화재, 폭발, 누출 3가지 형태로 발생하며 그중 누출사고가 전체 사고 중 79%로 가장 높은 비율을 차지하는 것으로 보고되었다(Lee et al, 2022). 물리적인 대응을 요구하는 화재 및 폭발화학 사고와는 달리 누출사고는 발생 시 유해화학물질이 인근 지역으로의 장거리 확산 및 환경 매체 간 전이가 발생하며 일부는 비가시성으로 인하여 오염 확인이 곤란한 특징을 가지고 있다(Kim et al, 2020).
이러한 특성으로 인하여 누출사고가 발생할 경우 인근 주민들은 아무런 보호장치 없이 유해화학물질에 지속적으로 누출될 수 있으며, 노출량에 따라 비가역적인 건강 상해를 입거나 사망할 수 있다(Jeon et al, 2021). 또한 일부 유해화학물질의 누출사고는 극소량으로도 치명적인 영향을 줄 수 있으며 잔류성이 강한 경우 장기간 환경 중 잔류하여 인근 주민들에게 지속적인 피해를 유발할 수 있어 누출된 유해화학물질의 환경 매체 내거동에 기반한 노출평가 및 건강 위해성평가 방법의 마련이 시급하다(Jeong et al, 2019).
화학사고로 환경 중 방출된 유해화학물질은 사고지점의 풍향에 기인하여 인근 지역으로의 확산 및 침적, 용해 등의 매체 내, 매체 간 이동이 일어나며 이로 인하여 지역별 오염도에 큰 차이를 나타내는 특성을 가지고 있다(Park et al, 2021). 이러한 특성으로 인하여 사고원점으로부터 동일한 거리에 위치하더라도 지역에 따라 인체에 노출되는 노출량은 큰 차이를 보일 수 있어 화학사고로 발생한 유해화학물질의 노출평가 및 건강 위해성평가를 수행하기 위해선 평가 대상 즉, 수용체의 정확한 시공간적 위치정보 파악 및 이를 반영한 개인단위 위치기반 노출평가의 수행이 요구된다.
화학사고로 인해 발생한 건강영향조사는 「화학물질관리법」 제45조(화학사고 영향조사) 및 화학사고 조사단 구성·운영 및 영향조사에 관한 지침(환경부훈령 제1305호)을 통하여 구체적인 방법을 제시하고 있다. 해당 지침에서 제시하는 건강영향조사 세부 평가방법 내 노출평가 방법은 생체 모니터링 혹은 설문조사를 통하여 진행하도록 제시하고 있다.
생체 모니터링 방법의 경우 인체 내 잔류하는 원물질 또는 노출로 발생한 대사체는 수 시간 혹은 수일 내 체외로 배출되기 때문에 조사에 있어 시간적 제약이 따르며, 대사체 정보가 보고되어있는 유해화학물질은 한정적으로 분석을 위한 자료 수집 및 분석기법의 설정에 많은 시간이 소요되는 한계를 가지고 있다(NICS, 2021).
설문조사를 통한 조사방법은 대상의 기억에 의존한 역추적 방법으로 조사시점 및 사고로 인한 정신적스트레스에 따라 대상자들의 기억편향(Recall bias)이 발생하여 과소 혹은 과대 평가될 수 있는 한계를 지니고 있어 화학사고 기인 유해화학물질의 노출로 인한 건강 영향을 정량적으로 평가할 수 있는 도구의 개발이 요구되어지고 있다(Nam et al, 2020).
이상과 같이 최근 화학사고 대응을 위한 사회적 요구사항 및 현행법상 제시되어있는 방법론은 화학사고로 발생한 유해화학물질의 노출량 및 건강위해 발현 가능성을 평가하기에는 많은 한계점을 가지고 있다고 할 수 있다. 이에 화학사고로 발생하는 유해화학물질의 이동 및 매체간 거동 특성과 수용체의 활동패턴을 반영한 노출량 및 건강위해성평가 기법의 개발이 필요하다.
대한민국 공개특허 10-2015-0140444 대한민국 등록특허 10-2218734 대한민국 공개특허10-2020-0135674
따라서 본 발명은 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명의 실시예에 따르면, 화학사고 기인 유해화학물질의 개인단위 노출 및 위해성평가 시스템 및 방법을 통해 향후 화학사고 발생 시 노출 및 건강위해성평가의 기초자료로써 활용될 수 있는 목적을 갖는다.
본 발명의 실시예에 따르면, 화학사고 기인 유해화학물질의 개인단위 노출 및 건강위해성평가 기법을 개발하고 이를 적용한 사례연구를 수행 및 제시하여 가설을 검증함으로써 수용체 개별 화학사고 기인 유해화학물질에 대한 시공간적 노출량 및 급·만성 건강위해도를 평가할 수 있는, 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
그리고 본 발명의 실시예에 따르면, 급·만성 노출 및 위해성평가 기법을 통해 개인단위 위치에 따른 대기 중 유해화학물질의 농도를 기반하여 실내·외를 구별하여 다양한 노출경로 중 호흡경로 노출에 따른 급성 혹은 만성 노출량을 산출하고 이를 기반하여 건강위해를 평가할 수 있는, 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
한편, 본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 목적은 개인노출평가시스템으로서, 화학사고 지점을 기준으로 평가 대상이 되는 해당 위험영역을 설정하는 위험영역 설정부; 상기 위험영역 내를 구획하여 복수의 셀영역을 설정하는 셀영역 구획부; 상기 화학사고 지점으로부터 상기 셀영역 각각에 대해 유해화학물질에 대한 시간에 따른 시공간 농도데이터를 예측 산출하는 확산모델링부; 상기 화학사고 발생 후, 상기 위험영역에 대한 개인별 시간에 따른 동선데이터를 취득하는 동선데이터 획득부; 및 시간에 따른 시공간 농도데이터와 상기 동선데이터를 기반으로 개인별 위험노출도를 평가하는 위험성 평가수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템으로서 달성될 수 있다.
그리고 상기 동선데이터는 사용자 좌표데이터와, 실내와 실외 구분정보를 포함하며, GPS와 네트위크 위치정보와 이동통신사 생성 개인위치데이터를 반영하여 획득되며, 상기 위험성 평가수단은, 개인 위치기반 급성 노출평가를 산출하며, 상기 개인 위치기반 급성노출평가는 하기 수학식 4를 통해 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 4]
C(t)Acu : t주기 동안 개인 급성 노출농도(mg/m3)
αt : 실내/실외 계수
C(x,y,t) : t주기 동안 x, y 좌표 농도(mg/m3)
그리고 상기 위험성 평가수단은 급성노출에 따른 위해도를 결정하고, 상기 급성노출에 따른 위해도 결정은, 하기 수학식 5를 기반으로 t 주기의 급성노출 기준치를 급성 건강위해의 기준점으로 설정하고 상기 수학식 4를 통해 산출된 개인 위치 기반 급성 노출량과 비교하여 1을 초과하는 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 급성노출로 인한 건강장해가 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 5]
AERV: 급성 노출 기준치
또한 유해화학물질의 독성 발현기작에 따라 비발암 독성을 가지는 경우, 일일평균노출량(ADD)을 산출하며, 상기 일일평균노출량(ADD)은, 개인단위 위치에 따른 유해화학물질의 실내외 구분된 농도에 1주기당 호흡률을 곱하여 주기에 따른 노출량을 평가기간 동안 각 주기별로 산출하고 이를 합하여 총노출량을 산출한 후, 체중 및 평가일수로 나누어 수학식 6에 따라 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 6]
ET : Exposure time(cycle)??
C(x,y,t) : Concentration of x, y coordinates during the ‘t’ cycle(mg/m3)
IRcycle : Inhalation rate(m3/cycle)
BW : Body weight(kg)
AT : Average exposure time(day)
그리고 유해화학물질의 독성 발현기작에 따라 발암 독성을 가지는 경우 평생일일평균노출량(LADD)을 산출하며, 상기 평생일일평균노출량(LADD)은, 개인단위 위치에 따른 유해화학물질의 실내외 구분된 농도에 1주기당 호흡률을 곱하여 주기에 따른 노출량을 산출하고 평가기간 동안 각 주기별로 산출하고 이를 합하여 총노출량을 산출한 후, 체중 및 기대수명으로 나누어 수학식 7에 따라 산출되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 7]
LT : Life time(day)
또한 비발암독성을 가지는 경우, 만성노출에 따른 위해도 결정은, 개인 단위 위치기반 일일평균노출량(ADD)을 유해화학물질의 독성치로 나누어 위해지수(HI)를 산출하며, 산출된 위해지수가 1을 초과할 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 만성노출로 인한 비발암 건강장해가 발생한 것으로 판단하고, 상기 위해지수는 하기 수학식 8로 표현되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 8]
RfD : 유해화학물질의 독성참고치(Reference dose(mg/kg/day)
그리고 발암독성을 가지는 경우, 상기 개인 단위 위치기반 평생평균노출량(LADD)에 발암잠재력(Cancer Slope Factor, CSF)을 곱하여 초과 발암위해도(Excess Cancer Risk, ECR)를 산출하며, 산출된 초과발암위해도가 1.0*10-6을 초과하는 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 만성노출로 인한 발암 건강장애가 발생한 것으로 판단하고, 상기 발암위해도는 하기 수학식 9로 표현되는 것을 특징으로 할 수 있다.
[수학식 9]
그리고 상기 위치정보는 사용자 좌표데이터와, 실내와 실외 구분정보를 포함하며, GPS와 네트위크 위치정보와 이동통신사 생성 개인위치데이터를 반영하고, 상기 확산모델링부는 다매체 환경동태모형을 기반으로 상기 위험영역 내의 구조물 형태, 기상정보를 기반으로 시간에 따른 셀영역별 확산데이터를 산출하는 것을 특징으로 할 수 있다.
또한 상기 확산모델링부는, 화학사고모형 입력 데이터베이스, GIS(Geographic Information System) 데이터베이스, 화학사고모형 결과 데이터베이스를 포함하는 데이터 저장부; 화학사고에 대응하는 모형 입력 데이터를 생성하는 입력 데이터 생성부; 상기 입력 데이터 생성부에서 생성된 상기 모형 입력 데이터를 이용해 상기화학사고로 인하여 유출된 유해화학물질에 대한 거동 결과정보를 산출하는 화학사고모형 구동부; 및 상기 화학사고모형 구동부의 상기 거동 결과정보를 지도 데이터와 결합한 거동 이미지 정보를 생성하는 거동 이미지 생성부를 포함하고, 상기 화학사고모형 입력 데이터베이스는,화학물질 정보, 전국 기상측정소 정보, 전국 기상정보, 사고지점정보, 사고지점 기상정보, 사고지점 공간정보 및 사고지점 강우흐름정보 중 적어도 하나 이상을 포함하며, 상기 GIS 데이터베이스는, 모델링 대상 공간을 만드는데 사용하는 벡터 주제도정보 및 전국을 대상으로한 라스터 주제도 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
그리고 상기 화학사고모형 결과 데이터베이스는, 상기 화학사고 모형 구동부에서 산출되는 상기 거동 결과정보에 대응하는 연속시간 변수, 자료시간 구분, 매체 구분, 시간별 농도자료 정보 중 적어도하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 화학사고 기인 유해화학물질의 개인단위 노출 및 위해성평가 시스템 및 방법을 통해 향후 화학사고 발생 시 노출 및 건강위해성평가의 기초자료로써 활용될 수 있는 장점을 갖는다.
본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법에 따르면, 화학사고 기인 유해화학물질의 개인단위 노출 및 건강위해성평가 기법을 개발하고 이를 적용한 사례연구를 수행 및 제시하여 가설을 검증함으로써 수용체 개별 화학사고 기인 유해화학물질에 대한 시공간적 노출량 및 급·만성 건강위해도를 평가할 수 있는 효과를 갖는다.
그리고 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템 및 평가방법에 따르면, 급·만성 노출 및 위해성평가 기법을 통해 개인단위 위치에 따른 대기 중 유해화학물질의 농도를 기반하여 실내·외를 구별하여 다양한 노출경로 중 호흡경로 노출에 따른 급성 혹은 만성 노출량을 산출하고 이를 기반하여 건강위해를 평가할 수 있는 효과를 갖는다.
한편, 본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석 되어서는 아니 된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템의 개념도,
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템의 블록도,
도 3는 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가방법의 흐름도,
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 확산모델링부의 블록도,
도 5는 도 4의 확산모델링부의 동작과정을 설명하기 위한 흐름도,
도 6은 공간정보 처리모듈의 동작 과정을 예시하는 참조도,
도 7은 기상정보 처리모듈의 동작 과정을 예기하는 참조도,
도 8은 수평과 수직 바람선속도 정보 처리기에 의해 산출되는 선속도를 설명하기 위한 참조도,
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 개인별 위해성 평가 알고리즘의 블록도를 도시한 것이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 통상의 기술자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
본 명세서에서 기술하는 실시예들은 본 발명의 이상적인 예시도인 단면도 및/또는 평면도들을 참고하여 설명될 것이다. 도면들에 있어서, 막 및 영역들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다. 따라서 제조 기술 및/또는 허용 오차 등에 의해 예시도의 형태가 변형될 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니라 제조 공정에 따라 생성되는 형태의 변화도 포함하는 것이다. 예를 들면, 직각으로 도시된 영역은 라운드지거나 소정 곡률을 가지는 형태일 수 있다. 따라서 도면에서 예시된 영역들은 속성을 가지며, 도면에서 예시된 영역들의 모양은 소자의 영역의 특정 형태를 예시하기 위한 것이며 발명의 범주를 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서의 다양한 실시예들에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 구성요소들을 기술하기 위해서 사용되었지만, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시예들은 그것의 상보적인 실시예들도 포함한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
아래의 특정 실시예들을 기술하는데 있어서, 여러 가지의 특정적인 내용들은 발명을 더 구체적으로 설명하고 이해를 돕기 위해 작성되었다. 하지만 본 발명을 이해할 수 있을 정도로 이 분야의 지식을 갖고 있는 독자는 이러한 여러 가지의 특정적인 내용들이 없어도 사용될 수 있다는 것을 인지할 수 있다. 어떤 경우에는, 발명을 기술하는 데 있어서 흔히 알려졌으면서 발명과 크게 관련 없는 부분들은 본 발명을 설명하는데 있어 별 이유 없이 혼돈이 오는 것을 막기 위해 기술하지 않음을 미리 언급해 둔다.
이하에서는 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템의 구성, 기능 및 평가방법에 대해 설명하도록 한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템의 개념도를 도시한 것이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 발생시 유해물질의 실시간 확산범위를 고려한 집단 노출평가시스템은 기본적으로, 개인별 시공간정보를 이동통신사 생성 개인 위치 데이터와, GPS 트랙커 생성 개인위치데이터를 통해 확보하고, 시공간별 집단인구 정보를 이동통신사로부터 획득할 수 있는 인구데이터로부터 확보하게 된다.
그리고 이를 기반으로 개인정보 위치데이터(개인 ID, 위경도좌표, 시간)와, 위치별 인구데이터(시간, UTM-K좌표, 성별/연령별 존재인구)를 확보하여 플랫폼 상에서 위치정보를 기반으로 시간에 따른 동선데이터를 수집, 저장, 가공하게 된다.
또한 후에 설명되는 바와 같이, 다매체 환경 동태 모형을 기반으로 한 확산모델링부를 통해 화학사고가 발생되는 경우, 화학사고 발생지점을 기점으로 확산되는 화학유해물질을 물질별로 시공간 농도 데이터를 확보하여 플랫폼 상에서 농도정보를 생성, 저장, 가공한다.
그리고 이러한 개인별 동선데이터와, 화학유해물질별 시공간 농도데이터를 기반으로 개인별 노출평가 및 위해성 평가를 하게 된다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템의 블록도를 도시한 것이다. 그리고 도 3는 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가방법의 흐름도를 도시한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템은 기본적으로 위험영역 설정부(10), 셀영역 구획부(20), 동선데이터 획득부(50), 확산모델링부(100), 위험성 평가수단(60) 등을 포함하여 구성됨을 알 수 있다.
위험영역 설정부(10)는, 화학사고 지점을 기준으로 평가, 위험도 산출의 대상이 되는 해당 위험영역을 설정한다. 화학사고가 발생하게 되면 화학사고의 발생위지, 사고 발생위치에서의 사고 규모, 화학사고시 노출되는 화학유해물질의 종류와 규모에 대한 정보를 획득하게 되며, 이러한 사고정보를 기반으로 위험영역을 설정할 수 있다(S1).
또한 셀영역 구획부(20)는, 설정된 위험영역 내를 구획하여 복수의 셀영역을 설정하게 된다. 즉, 위험영역 내에서 복수의 그리드를 구획하여 셀영역을 특정하게 된다(S2).
그리고 확산모델링부(100)는 다매체 환경동태 모형, 모델을 기반으로 하며, 인공구조물의 형태와 토지이용, 실내외, 기상조건을 고려하여 화학유해물질 별로 화학사고 시점과 지점에서의 확산모델링을 진행하여 시간에 따른 또는 특정주기별로 셀영역별 물질별 농도데이터를 예측, 산출하게 된다(S3).
그리고 위험성 평가수단(60)은 시간에 따른 셀영열별 농도데이터와, 개인별 동선데이터를 기반으로 개인별 위해성 평가를 도출하게 된다.
동선데이터 획득부(50)는 화학사고 발생 후, 위험영역에 대한 개인별 시간에 따른 동선데이터를 취득하게 된다. 동선데이터는 사용자 좌표데이터와, 실내와 실외 구분정보를 포함하며, GPS와 네트위크 위치정보와 이동통신사 생성 개인위치데이터를 반영하여 획득되며 화학사고 발생후 위험영역 내에서 셀영역별로 어떠한 동선(공간, 시간)으로 이동하였는지에 대한 동선데이터를 획득하게 된다.
이러한 동선데이터는 특정주기별 또는 실시간으로 개인단위로 어떠한 셀영역에 얼마나 위치하였고 셀영역 내에서 실외, 실내에 어느정도 시간 만큼 위치하였는지에 대한 정보를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 확산모델링부(100)는 다매체 환경동태모형을 기반으로 상기 위험영역 내의 구조물 형태, 기상정보를 기반으로 시간에 따른 셀영역별 확산데이터를 산출한다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 확산모델링부의 블록도를 도시한 것이다. 그리고 도 5는 도 4의 확산모델링부의 동작과정을 설명하기 위한 흐름도를 도시한 것이다.
확산모델링부(100)는 데이터 저장부(110), 입력 데이터 생성부(120), 화학사고모형 구동부(130) 및 거동 이미지 생성부(140)를 포함한다. 데이터 저장부(110)는 화학사고모형 입력 DB(110-1), GIS DB(110-2), 화학사고모형 결과 DB(110-3)를 포함한다. 화학사고모형 입력 DB(110-1)는 화학사고 모형의 입력 자료로서 활용되며 화학물질 정보 테이블, 전국 기상측정소정보 테이블, 전국 기상정보 테이블, 사고지점정보 테이블, 사고지점 기상정보 테이블, 사고지점 공간정보 테이블, 사고지점 강우흐름정보 테이블로 구성된다.
화학사고모형 입력 DB(110-1) 중 화학물질정보는 화학사고에서 모사되는 유해화학물질의 물리화학적 특성정보로 구성된다. 분자량, Kow, 증기압, Henry상수, 매체별 분해속도 등의 정보로 구성된다.
화학사고모형 입력 DB(110-1) 중 전국 기상측정소정보의 경우, 전국시군구별 기상 측정소의 코드로 구성되며, 시군구별 최대 2개의 기상 측정소 코드정보를 가지고 있다. 화학사고모형 입력 DB(110-1) 중 전국 기상정보의 경우, 전국의 기상정보를 기상측정소별 시간별 측정 데이터를 저장하고 있으며, 기상측정소와 측정시간 기온, 강수량, 풍속, 풍향, 상대습도 등으로 구성된다. 화학사고모형 입력 DB(110-1) 중 사고지점정보의 경우, 화학사고가 일어난 곳의 정보인 시도, 시군구, 주소, 사고발생년도, 사고발생월, 사고발생일, 사고발생시간, 사고발생분, 사고 지속시간 등으로 구성된다. 화학사고모형 입력 DB(110-1) 중 사고지점 기상정보의 경우, 사고지점의 기상정보를 전국 기상자료에서 추출하고 처리하여 생성한다. 사고지점에 가장 가까운 기상측정소의 시간별 측정 데이터를 추출하여 가져오며, 최근 5일 누적 강수량 정보와 수평 바람 선속도, 수직 바람 선속도, 강수 에너지 계수 등을 산정하여 테이블에 저장한다. 화학사고모형 입력 DB(110-1) 중 사고지점 강우흐름정보의 경우, 화학사고가 일어난 곳의 주변 토양격자 간 강우흐름방향을 산출하여 저장한정보이며, 구분번호, 도착 격자번호, 도착 격자번호로 구성된다.
데이터 저장부(110) 중 GIS DB(110-2)는 모델링 대상 공간을 만드는데 사용하는 벡터 주제도와 전국을 대상으로 한 라스터 주제도로 구성되어 있다. 벡터 주제도는 양변이 15km인 정사각형 폴리곤으로 내부는 100m× 100m 격자가 22,500개로 구성되어 있는 기본 벡터 파일로서 이 벡터 주제도는 울산시를 중심으로한 공간 정보를 가지고 있다. 전국을 대상으로 한 라스터 주제도는 수치고도 데이터, 토양 K 데이터, 토지피복도 데이터, 경사길이 데이터, 경사퍼센트 데이터로 구성된다.
데이터 저장부(110) 중 화학사고모형 결과 DB(110-3)는 화학사고 모형 구동부(130)에서 수행되는 화학사고 모형이 구동되어 산정되는 결과가 저장되는 공간이며, 화학사고 모형 결과 DB(110-3)의 주요 구성 요소에는 연속시간 변수, 자료시간 구분, 매체 구분, 시간별 농도자료 파일명 정보가 포함입력 데이터 생성부(120)는 화학사고 모형 구동부(130)에 입력 자료를 생성해주는 역할을 수행하며 화학사고 상황에 맞는 입력 데이터를 자동으로 생성한다. 입력 데이터 생성부(120)는 화학사고 모형에 필요한 화학사고 상황에 대한기본 누출정보 입력모듈, 사고지역 공간 정보를 불러오는 공간정보 처리모듈 및 사고지역 기상 정보에 대해 사고 발생 시간에 측정된 기상값을 가져와서 처리하는 기상정보 처리모듈을 포함한다.
입력 데이터 생성부(120) 중 기본 누출정보 입력모듈은 사고 발생시간과 사고 물질의 누출속도, 누출 시간, 사고 물질의 그룹과 물질 정보, 화학사고 모형 모사 시간, 사고 물질 소멸 판단 기준을 입력하도록 구성된 입력기이다.
기본 누출정보 입력모듈에서 화학사고 모형의 입력값으로 사용되는 변수들에 대한 설명은 다음의 표 8과 같다. 화학사고 모형이 모사를 시작하기 전에 사고 정보에 대한 정보를 기본 누출정보 입력모듈에서 저장한 변수값을 읽어들여서 사용한다.
공간정보 처리모듈은 강우유출량 산정용 래스터 데이터 처리기, 사고지점 격자 생성기, 강우유출량 산정용 변수 추출기, 강우유출량 산정기로 구성된다.
도 6은 공간정보 처리모듈의 동작 과정을 예시하는 참조도를 도시한 것이다. 공간 정보 처리모듈 중 강우유출량 산정용 래스터 데이터 처리기는 총 5가지의 래스터 주제도를 생성하기 위하여 데이터 처리를 자동화하여 입력데이터를 이용하여 자료 처리를 하여 모델링 대상지역 격자와 전국 단위 수치고도정보, 토지피복도, 경사길이 정보, 경사퍼센트 정보, K 정보의 래스터 주제도를 생성한다.
공간 정보 처리모듈 중 사고지점 격자 생성기는 사고지점을 검색하여 화학사고 발생지점을 선택하면 화학사고 모형 대상 지역으로 사고지점을 중심으로 15 km × 15 km 래스터 격자가 자동으로 생성한다. 공간 정보 처리모듈 중 강우유출량 산정용 변수 추출기는 화학사고 모형 대상 격자에 해당하는 공간에 대한 격자정보와 수치고도 정보, 토지피복도 정보, 경사길이 정보, 경사퍼센트 정보, K 값 정보를 공간 처리 모듈을 이용하여 공간 정보를 추출하여 데이터베이스에 저장하고, 이 추출된 값을 이용하여 강우유출량 산정을 위한 변수인 DR과 C, P, CN 값들을 산정하여 자동으로 테이블에 저장한다.
공간 정보 처리모듈 중 강우유출량 산정기는 DB 테이블에 저장된 강우유출량 산정용 변수를 가져와서 토양 강우유출량과 물 강우유출량을 산정하는 기능을 담당한다. 22,500개 격자에 대한 강우유출량 정보는 자료가 방대하여 파이썬넘파이 파일로 저장하여 사용한다. 기상정보 처리모듈은 화학사고모형 입력 DB 중 사고지점 기상정보를 생성하는 자동화 프로세스로서, 전국 기상정보 테이블에서 기상정보를 가져와서 기본 누출정보 입력모듈에서 입력된 사고발생시간과 공간정보 처리모듈에서 입력된 사고지점을 기준으로 하여 사고지점 기상정보를 호출하여 기본 기상정보를 사용한다. 기상 정보 처리모듈은 기본 기상정보 처리기, 누적 5일 강수량 정보 처리기, 수평과 수직 바람 선속도 정보 처리기, 강우 에너지 계수 정보 처리기로 구성된다.
도 7은 기상정보 처리모듈의 동작 과정을 예시하는 참조도이다. 기상정보 처리모듈 중 기본 기상 정보 처리기는 전국 기상 정보에서 측정시간과 기온, 강수량, 풍속, 풍향, 상대습도, 운량 정보를 가져와서 사고시점부터 일련시간정보에 기상 정보를 연결하는 방식으로 기상 정보를 처리하여 테이블에 저장한다.
기상정보 처리모듈 중 누적 5일 강수량 정보 처리기는 현재 시점으로부터 이전 5일 동안 강수량을 조회하여 산정하여 테이블에 저장한다. 기상 정보 처리모듈 중 수평과 수직 바람선속도 정보 처리기는 기본기상 정보 중 풍속과 풍향 정보를 바탕으로 현재 시점에서 수평과 수직 방향 바람선속도를 추출하여 계산한다.
도 8은 수평과 수직 바람선속도 정보 처리기에 의해 산출되는 선속도를 설명하기 위한 참조도이다.도 8은 남서풍의 수평과 수직 바람 선속도를 계산하는 알고리즘의 예시이다. 남서풍의 각도(θ)는 정북 방향을 0으로 하고 바람이 불어오는 곳을 중심으로 하여 바람이 향하는 방향을 정북 방향과 차이로 각도(θ)를 계산한다(정북은 0, 정동은 90, 정남은 180, 정서는 270으로 설정함) 바람의 각도(θ)가 결정되면 수평 선속도(x)와 수직 선속도(y)는 다음의 수식으로 산정하며, 이를 테이블에 자동으로 저장한다.
[수학식 1]
여기서, wind는 시간당 풍속(m/hour), θ는 풍향값(정북에서 멀어지는 각도)을 나타낸다.
기상 정보 처리모듈 중 강우 에너지 계수 정보 처리기는 강우 유출 중 강우에 의한 토양침식 에너지 계수(R)를 산정하는 기능이며, 1 시간 동안 내린 강수 정보를 활용하여 다음의 수식으로 산정하여 자동으로 테이블에 저장한다.
[수학식 2]
여기서 Jrain,max는 1시간동안 내린 최고 강수(mm/hour), Jrain은 1시간 강수량(mm/hour)이다.
화학사고 모형 구동부(130)는 입력 데이터 생성부(120)에서 설정된 입력 자료를 사용하여 화학사고로 인하여 유출된 유해화학물질의 환경 중 거동 연산 과정이 수행되도록 구성한다.
화학사고 모형 구동부(130)는 사고 지점의 공간 정보와 기상 정보, 강우 유출 정보를 입력 자료로 사용하여 화학사고시 배출되는 유해화학물질이 토양과 대기, 수체의 다매체로 퍼져나가는 현상을 모사하여 화학사고 후 유해물질의 농도를 매체별 시간별로 표출하는 기능을 담당한다. 화학사고 모형 구동부(130)에 사용되는 모형 프로그램은 독립 형태의 소프트웨어로 구성되어 통합 시스템에서 실행파일을 호출하는 형태로 모형을 구동하도록 구성된다.
거동 이미지 생성부(140)는 화학사고 모형 구동부(130)의 거동 결과값을 공간 이미지와 결합한 거동 이미지 정보를 생성한다. 거동 이미지 생성부(140)는 화학사고 모형 구동부(130)의 결과를 도표와 그래프 정보로 생성하고, 매체별 농도와 지도 데이터와 결합한 이미지 정보를 출력한다.
거동 이미지 생성부(140)는 입출력 인터페이스부를 포함한다. 입출력 인터페이스부는 시스템 사용자의 입력을 처리하고, 생성된 거동 이미지 정보를 출력(표시)한다. 즉, 입출력 인터페이스부는 거동모형 프로세스의 구동을 위한 정보를 사용자로부터 입력받는다. 또한, 입출력 인터페이스부는 거동 이미지 생성부(140)에서 화학사고모형 구동부(130)의 결과를 도표와 그래프로 생성하거나, 화학사고모형과 공간 이미지 데이터와 결합한 거동 이미지 정보를 생성하면, 생성된 도표, 그래프 또는 이미지 정보 등을 디스플레이 화면을 통해 출력한다.
따라서 앞서 언급한 확산모델링부에 의해 실내외, GIS 정보, 기상정보를 반영하여 화학사고 지점으로부터 확산되어지는 화학유해물질별 시공간 농도데이터를 산출할 수 있게 된다.
그리고 본 발명의 실시예에 따른 위험성 평가수단(60)는 확산모델링부에 의해 산출된 시간에 따른 또는 특정주기마다의 셀영역별 화학유해물질 농도데이터와, 개인별 동선데이터를 기반으로 화학사고 개인별 위해성 평가를 도출하게 된다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 화학사고 개인별 위해성 평가 알고리즘의 블록도를 도시한 것이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 1) 개인단위 위치기반 급성 노출평가와, 급성위해도 평가 2) 개인단위 위치기반 만성노출평가, 만성위해도평가를 하여 화학사고 기인 유해화학물질의 개인별 위치기반의 노출 및 위해성을 평가하게 된다. 또한 개인 단위 급·만성노출 평가 및 위해도 평가 알고리즘을 통해 화학사고로 인한 피해자별 위해성 평가 결과를 도출하게 된다.
먼저 본 발명의 실시예에서, 화학사고 기인 유해화학물질의 급성노출은 호흡으로 인한 호흡 노출만을 가정하였으며, 개인단위 위치에 따른 대기 중 유해화학물질의 농도를 기반하여 급성 노출량을 산출할 수 있도록 하였다.
개인단위 위치가 실외일 경우 해당 위치의 유해화학물질이 그대로 호흡 노출됨을 가정하고 산출하였으며 실내일 경우 실외에서의 유해화학물질이 실내로의 유입을 통하여 노출되는 것으로 가정하고, 실내외 농도비를 기반으로 메타분석 기법을 활용하여 구축한 화학사고 기인 유해화학물질의 실내농도 예측모델을 이용하여 산출하였다. 실내농도 예측모델은 상자모델을 기반하여 구축되었으며 유해화학물질의 실외 농도와 실내농도와의 관계는 다음과 같다.
[수학식 3]
Cin : 실내 유해물질 농도(Indoor toxic pollutant concentration(mg/m3))
Cout : 실외 유해물질농도(Outdoor toxic pollutant concentration(mg/m3))
그리고 수학식 3을 참고하여 화학사고 기인 유해화학물질의 개인단위 위치기반급성 노출평가는 수학식 4와 같이 산출한다. 이때 ‘t’는 노출량 평가를 위한 시간 주기로써 개인단위 위치변화 및 이로 인한 노출량 변화를 최대한 반영하여 평가하기 위하여 10분을 1주기로 설정하였다. 평가 기간 중 개인단위 위치가 다매체 환경동태모델의 평가범위를 벗어날 경우 해당 주기의 노출량은 0으로 산정하였다.
[수학식 4]
C(t)Acu : t주기 동안 개인 급성 노출농도(Personal oriented acute exposure concentration during the‘t’cycle)(mg/m3)
αt : 실내/실외 계수(Outdoor/Indoor coefficient)(mg/m3)
예를 들어,
C(x,y,t) : t주기 동안 x, y 좌표 농도(Concentration of x, y coordinates during the ‘t’ cycle)(mg/m3)
그리고 본 발명의 실시예에 따른 급성노출에 따른 위해도결정은 10분 단위의 급성 노출 기준치를 급성건강 위해의 기준점으로 설정하고 수학식 4를 통해 산출된 개인단위 위치기반 급성 노출량과 비교하여 1을 초과하는 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 급성노출로 인한 건강장해가 발생한 것으로 판단한다(수학식 5)
[수학식 5]
AERV: 급성 노출 기준치
화학사고 기인 유해화학물질의 만성노출은 호흡으로 인한 호흡노출만을 가정하였으며, 개인단위 위치에 따른 대기 중 유해화학물질의 농도를 기반하여 만성 노출량을 산출할 수 있도록 하였다. 급성 노출평가와 마찬가지로‘t’는 10분을 1주기로 하여 평가하도록 설정하였다.
개인단위 위치가 실외일 경우 해당 위치의 유해화학물질이 그대로 호흡 노출됨을 가정하였으며, 실내일 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 실내농도 예측모델을 사용하였다.
사고로 발생한 유해화학물질의 독성 발현기작에 따라 비발암 독성을 가지는 경우 일일평균노출량(Average Daily Dose, ADD)을 산출하도록 하였다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면 개인단위 위치에 따른 대기 중 유해화학물질의 농도에 실내·외 구분을 반영하여 노출농도를 도출하고 도출된 농도에 1주기당 호흡률을 곱하여 주기에 따른 노출량을 산출하며 이를 설정된 평가기간 동안 각 주기별로 산출하고 이를 모두 합하여 총 노출량을 산출하였다. 이때 개인단위 위치가 평가범위를 벗어난 경우 해당 주기의 노출량은 0으로 산정하였다. 산출된 총노출량은 평가대상의 체중 및 평가 일수로 나눠 일일평균노출량(ADD)을 산출하였다(수학식 6)
[수학식 6]
ET : Exposure time(cycle)??
C(x,y,t) : Concentration of x, y coordinates during the ‘t’ cycle(mg/m3)
IRcycle : Inhalation rate(m3/cycle)
BW : Body weight(kg)
AT : Average exposure time(day)
그리고 본 발명의 실시예에 따른 사고로 발생한 유해화학물질의 독성 발현기작에 따라 발암 독성을 가지는 경우 평생일일평균노출량(Lifetime Average Daily Dose, LADD)을 산출하도록 하였다.
개인단위 위치에 따른 대기 중 유해화학물질의 농도에 실내·외 구분을 반영하여 노출농도를 도출하고 도출된 농도에 1주기당 호흡률을 곱하여 주기에 따른 노출량을 산출하며 이를 설정된 평가기간 동안 각 주기별로 산출하고 이를 모두 합하여 총 노출량을 산출하였다. 이때 개인단위 위치가 평가범위를 벗어난 경우 해당 주기의 노출량은 0으로 산정하였다.
산출된 총 노출량은 평가대상의 체중 및 기대수명으로 나눠 평생일일평균노출량(LADD)을 산출하였다(수학식 7).
[수학식 7]
LT : Life time(day)
그리고 만성노출에 따른 위해도결정은 노출평가 결과를 바탕으로 유해화학물
질의 독성 발현기작에 따라 나누어 평가한다. 비발암 독성을 가지는 경우 노출평가로 산출된 개인단위 위치기반 일일평균노출량을 유해화학물질의 독성참고치(RfD)로 나누어 위해지수(Hazard Index, HI)를 산출하며 산출된 위해지수가 1을 초과할 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 만성노출로 인한 비발암 건강장해가 발생한 것으로 판단한다(수학식 8).
[수학식 8]
RfD : 유해화학물질의 독성참고치(Reference dose(mg/kg/day)
그리고, 발암독성을 가지는 경우 노출평가로 산출된 개인단위 위치기반 평생일일평균노출량(LADD)에 발암잠재력(Cancer Slope Factor, CSF)을 곱하여 초과 발암위해도(Excess Cancer Risk, ECR)을 산출하며, 산출된 초과발암위해도가 10×10-6을 초과하는 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 만성 노출로 인한 발암 건강장해가 발생한 것으로 판단한다(수학식 9).
[수학식 9]
또한, 상기와 같이 설명된 장치 및 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
10:위험영역 산출부
20:셀영역 구획부
50:동선데이터 획득부
60:위험성 평가수단
100:확산모델부
110: 데이터 저장부
120: 입력 데이터 생성부
130: 화학사고모형 구동부
140: 거동 이미지 생성부

Claims (10)

  1. 개인노출평가시스템으로서,
    화학사고 지점을 기준으로 평가 대상이 되는 해당 위험영역을 설정하는 위험영역 설정부;
    상기 위험영역 내를 구획하여 복수의 셀영역을 설정하는 셀영역 구획부;
    상기 화학사고 지점으로부터 상기 셀영역 각각에 대해 유해화학물질에 대한 시간에 따른 시공간 농도데이터를 예측 산출하는 확산모델링부;
    상기 화학사고 발생 후, 상기 위험영역에 대한 개인별 시간에 따른 동선데이터를 취득하는 동선데이터 획득부; 및
    시간에 따른 시공간 농도데이터와 상기 동선데이터를 기반으로 개인별 위험노출도를 평가하는 위험성 평가수단;을 포함하고,
    상기 동선데이터는 사용자 좌표데이터와, 실내와 실외 구분정보를 포함하며, GPS와 네트위크 위치정보와 이동통신사 생성 개인위치데이터를 반영하여 획득되며,
    상기 위험성 평가수단은, 개인 위치기반 급성 노출평가를 산출하며, 상기 개인 위치기반 급성노출평가는 하기 수학식 4를 통해 산출되는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템:
    [수학식 4]

    C(t)Acu : t주기 동안 개인 급성 노출농도(mg/m3)
    αt : 실내/실외 계수
    C(x,y,t) : t주기 동안 x, y 좌표 농도(mg/m3)
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 위험성 평가수단은 급성노출에 따른 위해도를 결정하고,
    상기 급성노출에 따른 위해도 결정은, 하기 수학식 5를 기반으로 t 주기의 급성노출 기준치를 급성 건강위해의 기준점으로 설정하고 상기 수학식 4를 통해 산출된 개인 위치 기반 급성 노출량과 비교하여 1을 초과하는 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 급성노출로 인한 건강장해가 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템:
    [수학식 5]

    AERV: 급성 노출 기준치
  4. 제 3항에 있어서,
    유해화학물질의 독성 발현기작에 따라 비발암 독성을 가지는 경우, 일일평균노출량(ADD)을 산출하며,
    상기 일일평균노출량(ADD)은,
    개인단위 위치에 따른 유해화학물질의 실내외 구분된 농도에 1주기당 호흡률을 곱하여 주기에 따른 노출량을 평가기간 동안 각 주기별로 산출하고 이를 합하여 총노출량을 산출한 후, 체중 및 평가일수로 나누어 수학식 6에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템:
    [수학식 6]

    ET : Exposure time(cycle)??
    C(x,y,t) : Concentration of x, y coordinates during the ‘t’ cycle(mg/m3)
    IRcycle : Inhalation rate(m3/cycle)
    BW : Body weight(kg)
    AT : Average exposure time(day)
  5. 제4항에 있어서,
    유해화학물질의 독성 발현기작에 따라 발암 독성을 가지는 경우 평생일일평균노출량(LADD)을 산출하며,
    상기 평생일일평균노출량(LADD)은,
    개인단위 위치에 따른 유해화학물질의 실내외 구분된 농도에 1주기당 호흡률을 곱하여 주기에 따른 노출량을 산출하고 평가기간 동안 각 주기별로 산출하고 이를 합하여 총노출량을 산출한 후, 체중 및 기대수명으로 나누어 수학식 7에 따라 산출되는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템:
    [수학식 7]

    LT : Life time(day)
  6. 제 5항에 있어서,
    비발암독성을 가지는 경우, 만성노출에 따른 위해도 결정은,
    개인 단위 위치기반 일일평균노출량(ADD)을 유해화학물질의 독성치로 나누어 위해지수(HI)를 산출하며, 산출된 위해지수가 1을 초과할 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 만성노출로 인한 비발암 건강장해가 발생한 것으로 판단하고, 상기 위해지수는 하기 수학식 8로 표현되는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템:
    [수학식 8]

    RfD : 유해화학물질의 독성참고치(Reference dose(mg/kg/day)
  7. 제 6항에 있어서,
    발암독성을 가지는 경우, 상기 개인 단위 위치기반 평생평균노출량(LADD)에 발암잠재력(Cancer Slope Factor, CSF)을 곱하여 초과 발암위해도(Excess Cancer Risk, ECR)를 산출하며, 산출된 초과발암위해도가 1.0*10-6을 초과하는 경우 화학사고 기인 유해화학물질의 만성노출로 인한 발암 건강장애가 발생한 것으로 판단하고, 상기 발암위해도는 하기 수학식 9로 표현되는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템:
    [수학식 9]

  8. 제 1항에 있어서,
    상기 위치정보는 사용자 좌표데이터와, 실내와 실외 구분정보를 포함하며, GPS와 네트위크 위치정보와 이동통신사 생성 개인위치데이터를 반영하고,
    상기 확산모델링부는 다매체 환경동태모형을 기반으로 상기 위험영역 내의 구조물 형태, 기상정보를 기반으로 시간에 따른 셀영역별 확산데이터를 산출하는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템.
  9. 제 1항에 있어서,
    상기 확산모델링부는,
    화학사고모형 입력 데이터베이스, GIS(Geographic Information System) 데이
    터베이스, 화학사고모형 결과 데이터베이스를 포함하는 데이터 저장부;
    화학사고에 대응하는 모형 입력 데이터를 생성하는 입력 데이터 생성부;
    상기 입력 데이터 생성부에서 생성된 상기 모형 입력 데이터를 이용해 상기화학사고로 인하여 유출된 유해화학물질에 대한 거동 결과정보를 산출하는 화학사고모형 구동부; 및
    상기 화학사고모형 구동부의 상기 거동 결과정보를 지도 데이터와 결합한 거동 이미지 정보를 생성하는 거동 이미지 생성부를 포함하고,
    상기 화학사고모형 입력 데이터베이스는,
    화학물질 정보, 전국 기상측정소 정보, 전국 기상정보, 사고지점정보, 사고지점 기상정보, 사고지점 공간정보 및 사고지점 강우흐름정보 중 적어도 하나 이상을 포함하며,
    상기 GIS 데이터베이스는,
    모델링 대상 공간을 만드는데 사용하는 벡터 주제도정보 및 전국을 대상으로한 라스터 주제도 정보 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 화학사고모형 결과 데이터베이스는,
    상기 화학사고 모형 구동부에서 산출되는 상기 거동 결과정보에 대응하는 연속시간 변수, 자료시간 구분, 매체 구분, 시간별 농도자료 정보 중 적어도하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 화학사고 오염지역 내 복수의 모바일 측위정보를 이용한 개인 노출평가시스템.

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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150140444A (ko) 2014-06-05 2015-12-16 (주)피시피아 유해 물질 경고 장치, 유해 물질 경고 방법 및 유해 물질 경고 시스템
KR101730111B1 (ko) * 2016-04-28 2017-04-25 주식회사 세이프티아 화학물질에 대한 위험성 평가 장치 및 방법
KR101926368B1 (ko) * 2018-06-08 2018-12-07 주식회사 주빅스 유해 화학물질 누출 시 실시간 피해 예측 모니터링 시스템
KR20200135674A (ko) 2019-05-24 2020-12-03 (주)엠텍정보 대기환경 데이터처리 시스템 및 이를 이용한 대기환경 데이터 처리방법
KR102215368B1 (ko) * 2020-06-22 2021-02-15 대한민국 화학사고 피해영향범위 산정을 위한 자동 기상정보 제공시스템
KR102218734B1 (ko) 2020-05-20 2021-02-24 켐아이넷(주) 인공지능 기반 환경유해인자 고해상도 데이터 보간방법
KR20210033634A (ko) * 2019-09-19 2021-03-29 대한민국(환경부 화학물질안전원장) 화학사고 평가 시스템 및 방법
KR20220013768A (ko) * 2020-07-27 2022-02-04 울산과학기술원 화학재난 통합관리 시스템 및 방법
KR102414765B1 (ko) * 2021-10-13 2022-06-30 주식회사 엔씨엘 사용자 위치정보 기반 환경유해인자 노출정보알림 시스템

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150140444A (ko) 2014-06-05 2015-12-16 (주)피시피아 유해 물질 경고 장치, 유해 물질 경고 방법 및 유해 물질 경고 시스템
KR101730111B1 (ko) * 2016-04-28 2017-04-25 주식회사 세이프티아 화학물질에 대한 위험성 평가 장치 및 방법
KR101926368B1 (ko) * 2018-06-08 2018-12-07 주식회사 주빅스 유해 화학물질 누출 시 실시간 피해 예측 모니터링 시스템
KR20200135674A (ko) 2019-05-24 2020-12-03 (주)엠텍정보 대기환경 데이터처리 시스템 및 이를 이용한 대기환경 데이터 처리방법
KR20210033634A (ko) * 2019-09-19 2021-03-29 대한민국(환경부 화학물질안전원장) 화학사고 평가 시스템 및 방법
KR102218734B1 (ko) 2020-05-20 2021-02-24 켐아이넷(주) 인공지능 기반 환경유해인자 고해상도 데이터 보간방법
KR102215368B1 (ko) * 2020-06-22 2021-02-15 대한민국 화학사고 피해영향범위 산정을 위한 자동 기상정보 제공시스템
KR20220013768A (ko) * 2020-07-27 2022-02-04 울산과학기술원 화학재난 통합관리 시스템 및 방법
KR102414765B1 (ko) * 2021-10-13 2022-06-30 주식회사 엔씨엘 사용자 위치정보 기반 환경유해인자 노출정보알림 시스템

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