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직업상 피폭에 따른 방사선 위험성 평가를 위한 다차원적 모델
Multidimensional Model for Assessing Risks from Occupational Radiation Exposure of Workers 원문보기

한국방사선학회 논문지 = Journal of the Korean Society of Radiology, v.11 no.7, 2017년, pp.555 - 564  

배유정 (대구경북과학기술원) ,  김병수 (한국원자력안전기술원) ,  권다영 (대구가톨릭대학교 방사선학과) ,  김용민 (대구가톨릭대학교 방사선학과)

초록
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직업상 피폭에 대한 현행 방사선 위험성 평가는 종사자의 피폭선량 평가 및 건강진단에 중점을 두고 있다. 이러한 개인 중심의 위험성 평가는 선량계 미착용 및 개개인의 기호로 인한 건강영향 문제 등 정확한 데이터 확보의 어려움으로 인한 오류의 가능성이 있다. 또한 평가의 기준이 되는 선량한도는 법적 최대 상한값으로 방사선 방호에 최적화된 값을 의미하지는 않는다. 이에 선원적, 환경적 및 인적 측면을 복합적으로 고려할 수 있고 방사선방호의 최적화를 이행할 수 있는 국가적 차원의 새로운 위험성 평가 모델이 요구되고 있다. 본 연구에서는 고용노동부의 위험성 평가에 기반하여 개인이 아닌 작업장 중심의 위험성 평가 모델을 연구하였다. 이를 위해 여러 분야의 위험성 추정 방법을 분석하여 방사선 분야에 적용하기 적합한 모델을 도출하고, 모델에 적용하기 위한 데이터 획득 방법 및 절차에 대해 기술하였다. 본 연구에서 도출한 작업장 중심의 다차원적 위험성 평가 모델은 위험성을 점수화하고 Rader Plot을 이용하여 표현함으로서 보다 정확한 방사선 위험성 평가를 가능하게 하며, 결론적으로 효율적인 종사자 관리, 선제적 종사자 보호 및 방사선 방호의 최적화 이행에 기여할 것으로 판단된다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The current radiation risk assessment for occupational exposure is based on the measured exposure dose and health checkups of workers. This people-centered risk assessment may occur errors because absence of using personal dosimeter or unrelated health symptoms of individuals lead to difficulties in...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • [9-11] 따라서 고용노동부에서 실시하고 있는 “사업장위험성 평가”를 바탕으로 기존의 개인적 측면이 아닌 작업장 차원에서 국내 방사선분야 종사자들의 직업상 피폭 방호를 위한 표준화된 위험성 평가 모델을 도출하고자 하였다.
  • 위험성 추정 유형별 방사선분야 적용가능성을 분석하였다. 사칙연산법은 각각의 위험인자에 대한가중치 선정 및 등급 부여에 주관성이 들어가지만 방사선 작업장의 여러 위험인자들에 대해 목록별로 구체적인 점수화가 가능하다.
  • 또한 위험성 추정 방법은 그 종류에 따라 사전준비 및 유해·위험요인 파악의 방법까지 달라질 수 있으며, 따라서 위험성 평가 모델의 방향을 결정한다고 할 수 있다. 이에 여러 분야의 위험성 평가에서 사용하는 위험성 추정 방법을 조사하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
피폭선량 관리 및 건강진단에 중점을 둔 종사자 안전관리를 무엇을 통해 시행하고 있는가? 국내에서는 종사자들을 방사선 피폭으로부터 방호하기 위해 관련 법규를 통해 선량한도를 정하고 있다. 이에 따라 종사자종합정보시스템(RAWIS; Radiation Worker Information Service System), 국가 방사선작업종사자안전관리센터(KISOE; Korea Information System on Occupational Exposure) 및 피폭선량관리센터(NDT; National Dose Registry)를 통해 피폭선량 관리 및 건강진단에 중점을 둔 종사자 안전관리를 시행하고 있다. 이러한 개인 중심의 종사자안전관리는 선량계를 미착용하는 종사자들에 대한 정확한 피폭선량 데이터 확보의 어려움과 종사자 개개인의 나이, 가족력, 흡연 및 음주 유무 등에 따른 건강진단 결과의 변동으로 인해 위험성 평가 결과에 오류를 가져올 가능성이 있다.
개인 중심의 종사자안전관리가 위험성 평가 결과에 오류를 가져올 가능성이 있는 이유는? 이에 따라 종사자종합정보시스템(RAWIS; Radiation Worker Information Service System), 국가 방사선작업종사자안전관리센터(KISOE; Korea Information System on Occupational Exposure) 및 피폭선량관리센터(NDT; National Dose Registry)를 통해 피폭선량 관리 및 건강진단에 중점을 둔 종사자 안전관리를 시행하고 있다. 이러한 개인 중심의 종사자안전관리는 선량계를 미착용하는 종사자들에 대한 정확한 피폭선량 데이터 확보의 어려움과 종사자 개개인의 나이, 가족력, 흡연 및 음주 유무 등에 따른 건강진단 결과의 변동으로 인해 위험성 평가 결과에 오류를 가져올 가능성이 있다.[4] 또한 현행 방사선 위험성 평가의 기준이 되는 선량한도는 초과해서 피폭하지 않아야하는 법적 최대 상한값으로 방사선 방호에 최적화된 값을 의미하지는 않는다.
미국과 스페인에서 국가별 환경과 실정에 따라 정확한 피폭선량 분석과 종사자 위험성 평가를 위해 노력중인 예는? 국외의 경우, 국제방사선방호위원회(ICRP ; International Commission on Radiological Protection)의 선량한도 권고아래 국가별 환경과 실정에 따라 정확한 피폭선량 분석과 종사자 위험성 평가를 위해 노력중이다. 예를 들어, 미국 원자력규제위원회(NRC)에서는 통계적 분석을 통해 모니터링 되어지는 모든 종사자 중 기록준위 이하인 "No measurable dose"에 해당하는 사람들을 제외하고 실제 선량측정이 가능한 "Number with Measurable dose"에 해당하는 사람들로만 통계 결과를 산정하고 있다.[5] 또한, 스페인 원자력안전위원회(CSN; Consejo de Seguridad Nuclear)의 경우 전 세계적 데이터인 국제방사선직업피폭기구(ISOE; Information System on Occupational Exposure)의 피폭방사선량 데이터를 활용하여 원자로의 형태 및 지역 또는 ISOE 각 국가를 기준으로 분석하기도 하였으며, 직독식선량계 및 열형광선량계의 비교분석, 집단선량(Sv·person) 추세 분석 등을 피폭선량 분석에 함께 활용하고 있다.[6] 하지만 아직까지 방사선 분야에서 국제적으로 정해진 표준화된 위험성 평가 모델 및 종사자안전관리 방법이 존재하지는 않았다.
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참고문헌 (27)

  1. NSSC, "2016 Nuclear Safety Yearbook", 2017. 

  2. Centers for Disease Control and Prevention, "2015 Report Occupational Radiation Exposure in Diagnostic Radiology", Medical Radiation Management Series No.8, 2016. 

  3. KINS, "Study on the Descriptive Radiation Risk Fact or for the feasibility analysis of KISOE system application", KINS/HR-1403, 2015. 

  4. S. H. Kim, Medical Radiation Protection for Patient according to Perception and Attitude on Medical Radiation Exposure of Radiological Technologists, Graduate school of Public Health, Kyungpook National University Daegu, 2015. 

  5. U. S. NRC, "Occupational Radiation Exposure at Commercial Nuclear Power Reactors and Other", NUREG-0713 Vol. 34, 2012. 

  6. CSN, "Evolucion de las dosis ocupacionales en las centrales nucleares espanolas y su comparacion en el contexto internacional de los paises del ISOE", 2013. 

  7. MOEL, "Risk assessment system proves effective in preventing industrial accidents", Employment and Labor News, Feb. 23, 2017. 

  8. KOSHA, "2017 Risk Assessment Guideline", 2017-safety-762, 2017. 

  9. Ministry of Science, ICT and Future Planning, "A Study on the Promotion Plan for Nondestructive Examiner's Safety", 2013M2B5A1033021, 2014. 

  10. C. G. Kang, K. B. Oh, H. H. Park, "Medical Radiation Exposure Dose of Workers in the Private Study of the Job Function", The Korean journal of nuclear medicine technology, Vol.15, No.2, 2011. 

  11. S. M. Baek, E. S. Jang, "Comparative evaluation of radiation exposure in radiation-related workers", The Korean Society of Radiology, Vol.5, No.4, pp.195-200, 2011. 

  12. MOEL, KOSHA, & Safenet, "Risk Assessment Manual", 2012. 

  13. KOSHA, "Practical Guidelines for Risk Assessment for Field Workers", 20125-Education Media-752, 2015. 

  14. J. W. Jung, Risk Assessment, ELABOR, 2013. 

  15. NTI, "NTI Nuclear Materials Security Index:Building a Framework for Assurance, Accountability, and Action", second Edition, 2014. 

  16. http://www.ntiindex.org 

  17. H. S. Lee et al., "Korean Institute Of Construction Engineering and Management", Korean Institute Of Construction Engineering and Management, Vol.10, No.6, 2009. 

  18. S. W. Lee et al., "Development of Landslide-Risk Prediction Model thorough Database Construction", Journal of the Korean geotechnical society, Vol.28, No.4, 2012. 

  19. J. Y. Jeong et al., "Prioritizing Management Ranking for Hazardous Chemicals Reflecting Aggregate Exposure", The Korean Society of Food Hygiene and Safety, Vol.27, No.4, 2012. 

  20. M. S. Kim, S. W. Kim, S. B. Sin, "Attitudes towards Social Risks in Korea", Health and welfare policy forum, Vol.210, pp.49-64, 2014. 

  21. IAEA, "Safety Assessment for Decommissioning", IAEA Safety Reports Series No.77, 2013. 

  22. J. D. Shin et al., "Analysis of Fire Risk with Building Use Type Using Statistical Data", Journal of The Korean Society of Hazard Mitigation, Vol.12, No.4, 2012. 

  23. C. S. Kim, K. Y. Cha, "Use of data mining techniques in auditing for effective detection of corruptions", Executive Report(2009-10), Audit and Inspection Research Institute, 2009. 

  24. K. Y. Cha, C. S. Oh, "A study on Data mining application for detection of fraud risk", 2015-001, Audit and Inspection Research Institute, 2015. 

  25. Jiawei. Han et al., Data mining, Acorn, 2015. 

  26. IAEA, "The Information System on Occupational Exposure in Medicine, Industry and Research(ISEMIR):Industrial Radiography", IAEA-TECDOC-1747, 2014. 

  27. https://www-ns.iaea.org/tech-areas/communication-networks/orpnet/isemir-roadmap-tool.asp. 

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