[논문]조선업의 작업환경측정결과를 이용한 노출평가의 문제점과 해결방향 - 유사노출군을 중심으로 -

노영만; 임현우; 김석일; 박효만; 정재열; 박숙경; 김현욱; 정치경; 이원철; 김정만; 김수근; 고상백; 김은아; 최정근

문제 정의

따라서 대표값 산출을 위해 충분한 측정 자료를 수집하기 위하여 최근 3년간시행된 작업환경측정자료 데이터베이스화 하였다.
그러나 실제 우리나라에서는 산업위생전문가가 산업장에서의 유해인자 노출수준을 자신의 경험에 비추어 low, medium, high 노출군으로 구분할 경험 혹은 능력을 갖춘 전문가가 거의 드물고, 실제 노출의 구분을 할 수 있다 하더라고 사회적으로 그 타당성을 인정받기는거의 드문 실정이다. 따라서 본 연구진은조선업에서 설정한 유사노출군의 대표값을 작업환경측정 결과를 이용해정량적 평가를 하고자 하였다(Nicas등, 1991).
시료의 수는 충분한데 정규분포도 하지 않고 대수정규분포도 하지 않는 방이 44개 발견되었다. 이러한 경우에는 유사노출군(SEG)이 적절히 정의되었는지, 혹은 측정 자료를 수집할 때 기존의 노출 분포 에 구조적 변화가 있었는지 여부를 살펴 보았다.
작업환경측정은 작업환경의 실태를 파악하기 위하여 시료의 채취 및 분석, 평가등 필요한 사항을 정리함으로서 측정, 평가의 신뢰도와 정확도 제고하는데 그 목적이 있다. 시료포집은 유해물질 발생원 파악, 환경개선의 효과측정, 개인시료포집이 불가능한 경우를 제외하고는 개인시료포집을 원칙으로 하고 있다.
현재 우리나라에서는 법적으로 일년에 2번, 순응여부를 확인하기 위한 작업환경측정을 시행하고 있는데 이와 같은 제도하에서 수립되는 측정자료를 이용하여 노출평가를 하는데 있어서의 문제점에 대한 해결방향을 모색하고자 조선업의 작업환경측정자료를 분석하고, 유사노출군의 설정 방법을 이용한 노출 평가 방법을 제시하고자 한다.

제안 방법

이중 측정 시료가 6개 이상이면서 대수 정규분포를 하는 138개의 방에 대하서는 최소분산불편추정법(MVUE)에 의해 대표값을 추정하였고, 시료의 수가 6개 이상이나 대수정규분포를 하지 않고, 정규분포를 하는 6개의 방에 대해서는 산술평균을 구하였다. 176개 방은 시료의 수가 충분치 않아 확실성을 가지고 대표값을 추정하기 불가능하였으나 방의 특징을 설명하기 위하여 각 방의 산술평 균을 제시하였다.
- 유사노줄군16과 같은 단위의 노줄군 으로서 유해인자만 용접흄인 노출군이다. 1999년도와 2000년도로 구분하여 분석하였다. 2000년도 자료는 13개가 수집되었 으며 정규분포를 하였으며, 산술평균에 의한 대표값은 5.
1차로 558개 방(cell)으로 이루어진 유사노출군을 구성하였고, 이중 측정 시료가 6개 이상이면서 대수 정규분포를 하는130개의 방에 대하서는 최소분산불편추정법(MVUE)에 의해 대표값을 추정하였으며, 시료의 수가 6개 이상이나 대수정규분포를 하지 않고, 정규분포를 하는 7개의 방에 대해서는 산술평균을 구하였다. 시료의 수가 충분치 않아 확실성을 가지고 대표값을 추정하기 불가능하였던 방은 387개 이었다(표5).
시료의 수가 충분치 않아 확실성을 가지고 대표값을 추정하기 불가능하였던 방은 387개 이었다(표5). 그러나 시료의 수가 충분치 않아 확실성이 높지 않은 이러한 방의 특징을 설명하기 위하여 각 방의산술평균을 제시하였다.
1998년도와 1999년도 자료를 통합하여 분석한 결과 일정한 분포형태를 보이지 않았다. 따라서 1998년도와 1999 년도로 나누어 분석하였다. 1999년도는 20개의 자료가 수집되었으며, 정규분포를 하였다 .
1998년도와 1999년도 자료를 통합하여 분석한 결과 일정한 분포형태를 보이지 않았다. 따라서 1998년도와 1999 년도로 나누어 분석하였다. 1999년도는 20개의 자료가 수집되었으며, 정규분포를 하였다 .
분석상 이러한 정규분포성에 적합하지 않았던 이유는 회사간에차이를 고려하지 않은 점이 가장 크게 부각되었다. 따라서 38개 방에 대하여 회사코딩을 추가로 부가하여 재 분석을 실시하였다.
조선업근로자의 유사노출군을 평가하기 위해 조선업의 생산공정을 크게 나누면 선박의 골격을 만드는 선각공정과 선박내부에 각종 배관, 시설 및 장비를 설치 하는 의장공정으로 나뉘어 진다. 따라서 그림1과 같이 작업장 점검표를 이용하여 조선업 공정의 전체적인 흐름과 회사의 행정조직표상의 실제 공정, 직종, 직무표와 서로 일치하는 점이 있는 지를 파악하였으며 원재료인 강판을 절단, 조립, 탑재, 진수, 시운전 하기까지의 전체적인 공정, 그리고 의장제작등의 지원부서에서 행하여지는 직종, 직무, 및 작업형태를 파악하였다.
유사노출군 설정이 가장 어려웠던 부서는 각 회사의 협력업체로 물론 지속적으로 한 부서나 위치 또는 업종을 맡아 직무를 수행하는 협력사도 있지만 대부분의 경우 팀단위로 이동하며 직종별 직무를 수행하기 때문에 포괄적으로 보면 공정유해인자의 유사노출군으로 보일수도 있으나 자세히 각각의 직무를 살펴보면 직영의 유사노출군과 유사한 직무의 구조를 갖고 있었다. 따라서 본연구에서는 공정 부분에서만 협력업체를 구분하고 직종과 직무부분에서는 직영의 직무와 동일하게 유사노출군을 설정하여 코드화하였다. 물론 직영과 협력업체를 구분하기 위해 각각의 노출양상을 살펴보는 것도 중요하지만 이번 연구에 중심이되는 항목은 아니라고 생각한다.
또한 용접작업과 도장작업에 종사하는 작업자들을 대상으로 세부업무를 분석하고 각 직무에 따른 노출대표치를 산출하기 위해 우선적으로 유사노출군을 설정하였다.
또한 자료가 대수 정규분포에 적합해보이지 않고, 정규분포에 적합해 보이면정규분포 자료에 대한 기법을 이용하였고, 자료가 정규분포 혹은 대수정규분포에 적합해 보이지 않은 경우에는 유사노출군(SEG)이 적절히 정의되었는지, 혹은측정 자료를 수집할 때 기존의 노출 분포에 구조적 변화가 있었는지 여부를 살펴보았다.
질병의 원인에 대한 연구에서 과거의 노출을 평가할 때 노출변수를 다음과 같은 방법으로 할당할 수 있다. 만성질환과 직업성 노출과의 인과관계를 조사할 때 고용여부로 노출을 평가하였으며, 직업적 노출과 질병의 발생 혹은 사망과의 양-반응관계를 조사할 때는 고용기간을 조사하였다. 직무-노출 매트릭스가 개발되면 직무를 low, medium, high 노출군으로 할당하는 반 정량적 평가(semiquantitistive assessments)가 이루어졌으나, 이 방법은 category 사이에 양적 연관성을 만족스럽게 알지 못한다는 제한점이 있었다.
경험적으로 보면, 대부분의 노출 분포는 오른쪽으로 기울어져 있어(right-skewed) 대수 정규분포에의해 합리적으로 추정될 수 있다. 만약 확률 도표와 적합도 검정이 대수정규분포여부를 확인해주면, 대수정규분포에 대한기법을 수행하였고, 같은 자료가 정규분포에 적합해 보여도 대수정규분포에 대한기법이 사용되었다.
무분포를 보이는 44개의 노출군에 대하여 유사 노출군 정의의 적절성 및 측정자료를 수집할 때 기존 노줄에 구조적 변화가 있었는지를 분석하였으며, 무분포를 보이는 유사노출군중 용접훔과 유기용제 대한 자료의 문제점을 분석하여 아래와 같이 제시하였다.
왜냐하면 조선업의 용접이나 도장작업의 형태가 서로 다른 직무라 할지라도 같은 유사노출군에 속할 수 있고, 이와는 반대로 같은 직무라 할지라도 같은 유사노출군에 속할수 있기 때문이다. 유사노출군설정과 코드의 예를 표3에 제시하였으며, 최종적으로 유사노출군코드에 유해인자를 연결하기 위해 발생되는 유해인자의 코드를 별도로 재 작성하고 조합하여 각 조선소의 유사노출군을 확정 하였다.
조선업의 표준공정코드에서 제시한 공정, 직종, 직무로 연결되는 6자리수의 표준공정코드로 유사노출군 코드를 대신하였다. 왜냐하면 조선업의 용접이나 도장작업의 형태가 서로 다른 직무라 할지라도 같은 유사노출군에 속할 수 있고, 이와는 반대로 같은 직무라 할지라도 같은 유사노출군에 속할수 있기 때문이다.
실제 조선업에서의 주작업이라 할 수 있는 용접과 도장작업에서의 유사노출군 설정은 작업장, 노동력, 환경인자에 대한 기초 조사를 근거로하여 크게 근로자의무 파악?, 단위작업장에 의한 영향?, 선박 내외부 작업 구분? 블록내 외부작업에 있어서 주작업 선정? 환기장치의 설치 여부 및 작동여부를 고려한 유사노출군의 관찰법에 의하여 설정한후 각 표본 채취 방법에 따라 유해인자의 농도를 측정하여 유사노출군의 유해인자에 대한 대표값을 추정한다.

대상 데이터

- 44개의 모니터링 자료가 수집되었다. 44개의 자료 모두를 분석한 결과 정규분포나 대수정규분포를 하지 않았으며 산술 평균은 5.
628)이었다. 1998년도 자료는 5개의 자료가 수집되었으며대수정규분포를 하였다. 그렇지만 영역이0.
1999년도는30개의 자료가 수집되었으며, 정규분포를하였다. 산술평균에 의한 대표치는 13.413 (10.715-16.110)이었고, 1998년도 자료는28개의 자료가 수집되었으며 대수정규분포를 하였다. 최소분산불편추정법에 의한 대표치는 17.

데이터처리

각 방(cell)에 대해 수집된 자료는 기술통계량을 산출하였다. 기술 통계량은 자료를 요약하는데 이용되며, 특히 자료의중앙 집중성을 알아보는 대표값(평균, 중앙값, 기하평균)과 자료의 흩어진 정도를측정하는 산포도(영역, 최소값 및 최대값, 표준편차, 기하표준편차)를 구하여 자료의 특성을 파악하는데 도움을 준다(표4).
대표값 분석은 6개이상의 자료가 있는유사노출군은 정규성 및 로그정규성에 대한 검정을 실시하여 자료의 동질성에 대한 분석을 시행하였다. 경험적으로 보면, 대부분의 노출 분포는 오른쪽으로 기울어져 있어(right-skewed) 대수 정규분포에의해 합리적으로 추정될 수 있다.
38개방에 대하여 회사별(5개 조선소)로나누어 다시 분석한 결과 364개 방(cell)으로 이루어진 유사노출군을 표6과 같이 재구성하였다. 이중 측정 시료가 6개 이상이면서 대수 정규분포를 하는 138개의 방에 대하서는 최소분산불편추정법(MVUE)에 의해 대표값을 추정하였고, 시료의 수가 6개 이상이나 대수정규분포를 하지 않고, 정규분포를 하는 6개의 방에 대해서는 산술평균을 구하였다. 176개 방은 시료의 수가 충분치 않아 확실성을 가지고 대표값을 추정하기 불가능하였으나 방의 특징을 설명하기 위하여 각 방의 산술평 균을 제시하였다.

성능/효과

- 이 노출군은 유사노출군 29와 같은 구성을 가진 노출군으로 단지 유해인자가 용접훔이다. 1998년도와 1999년도 자료를 통합하여 분석한 결과 일정한 분포형태를 보이지 않았다. 따라서 1998년도와 1999 년도로 나누어 분석하였다.
- 44개의 모니터링 자료가 수집되었다. 44개의 자료 모두를 분석한 결과 정규분포나 대수정규분포를 하지 않았으며 산술 평균은 5.833이었다. 2000년에 수집한 8개의 자료는 대수 정규분포를 하고 있었다.
결론적으로 특정 조선업의 직무를 가지 고 전체 조선업종의 직무로 일반화하기에는 현실적 차이가 있다. 즉, 대규모와 중 규모 조선업의 직무가 비슷하다하더라도 차이가 있고, 원청과 하청근로자에 있어 서도 차이가 있다.
또한 시료의 수는 충분한데 정규분포 및대수정규분포를 하지 않는 방이 38개 발견되었다. 이러한 경우에는 유사노출군 (SEG)이 적절히 정의되었는지, 혹은 측정자료를 수집할 때 기존의 노출 분포에 구조적 변화 여부를 살펴보아야 한다.
시료의 수는 충분한데 정규분포도 하지 않고 대수정규분포도 하지 않는 방이 44개 발견되었다. 이러한 경우에는 유사노출군(SEG)이 적절히 정의되었는지, 혹은 측정 자료를 수집할 때 기존의 노출 분포 에 구조적 변화가 있었는지 여부를 살펴 보았다.
이상의 결과로 보면 유사노출군 분석에서 유기용제 보다는 용접작업자에서, 소조립보다는 대조립공정에서 측정 자료가정규분포를 보이지 않는 결과를 초래하고있다. 이는 조선업의 공정 특정상 대조립의 경우 블록내 작업 특히 매우 협소한 공간에서 작업을 하는가 하면 블록외의 개방된 공간에서 작업이 이루어지는등 그작업환경이 다양한 차이로 인해 나타나는현상이었다.
이와같이 직종에 따른 직무가 동일하다 할지라도 노출농도에 영향을 미치는 요인들로 인해 다양한 상황에 따른 노출농도를 정확히 평가하는 일이 쉽지 않았다. 즉 측정당시의 노출상황에 따른 노출치를 평가하였다 할지라도 다음날에는 전혀다른 상황하에서 작업이 이루어질 수 있어 또 다른 유사노출군에 속할 수 있으므로 측 정당시의 노출상황이 작업자의 모든 노출 상황을 대표할 수 없다고 판단되었다. 또한 대규모 조선소의 경우에는 위와 같은 직무 분석을 통해 다음과 같은 문제에 직면하게 되었다.

후속연구

시료 포집 근로자수는 최고노출 근로자 2인(2개지점)이상 동시에 측정하고, 작업근로자수가 10인 이상인 경우 매 5인당 1인추가 그리고 동일작업근로자수가 100명이상인 경우 최대시료 포집근로자수를 20개로 조정가능토록 되어있으나 실제 그 측정수가 동일작업당 한 개내지 두 개의 측정결과만 제시되어 있어 노출정도를 대표할 만한 충분한 수가 되질 못하고 있는 실정이다. 또한 작업장내에서 작업의 지독성이나 신규작업의 출현에 따라 새로운 유사노출군이 생성 또는 사멸되는 과정이 계속적으로 반복되므로 이에 대한 충분한 자료가 요구되는 상황이나 현재의 법제도 하에서는 이러한 문제점이 해결되지 않는 실정이지만, 지금까지 측정되어진 조선업의 자료를 이용하여 유사노출군을 설정한후 최대한의 대표 노출치를 산출하여 측정자료의 한계점을 가늠해보고자 한다.

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