Objectives: It is difficult to identify exposure factors in the semiconductor industry due to low exposure levels to hazardous substances and because various processes take place in fabrication (FAB). Furthermore, a single worker often experiences a variety of job histories, so it is difficult to cl...
Objectives: It is difficult to identify exposure factors in the semiconductor industry due to low exposure levels to hazardous substances and because various processes take place in fabrication (FAB). Furthermore, a single worker often experiences a variety of job histories, so it is difficult to classify similar exposure groups (SEG) in the semiconductor industry. Therefore, we intend to develop a new exposure index, the period of working in FAB, that is applicable to the semiconductor industry. Methods: First, in specifying the classification of jobs, we clearly distinguished whether they were FAB workers or non-FAB workers. We checked FAB working hours per week through questionnaires administered to FAB workers. We derived an exposure index called FAB-Year that can represent the period of working in FAB. FAB-Year is an index that can quantitatively indicate the period of working in FAB, and one FAB-Year is defined as working in FAB for 40 hours per week for one year. Results: A total of 8,453 persons were surveyed, and male engineers and female operators occupied 90% of the total. The average total years of service of the subjects was 9.7 years, and the average FAB-Year value was 6.8. This means that the FAB-working ratio occupies 70% of total years of service. The average FAB-Year value for female operators was 8.4, for male facility engineers it was 7.7, and for male process engineers it was 3.5. A FAB-Year standardization value according to personal information (gender, job group, entry year, retirement year) for the survey subjects can be calculated, and standardized estimation values can be applied to workers who are not participating in the survey, such as retirees and workers on a leave of absence (LOA). Conclusions: This study suggests an alternative method for overcoming the limitations on epidemiological study of the semiconductor industry where it is difficult to classify exposure groups by developing a new exposure index called FAB-Year. Since FAB-Year is a quantitative index, we expect that various approaches will be possible in future epidemiological studies.
Objectives: It is difficult to identify exposure factors in the semiconductor industry due to low exposure levels to hazardous substances and because various processes take place in fabrication (FAB). Furthermore, a single worker often experiences a variety of job histories, so it is difficult to classify similar exposure groups (SEG) in the semiconductor industry. Therefore, we intend to develop a new exposure index, the period of working in FAB, that is applicable to the semiconductor industry. Methods: First, in specifying the classification of jobs, we clearly distinguished whether they were FAB workers or non-FAB workers. We checked FAB working hours per week through questionnaires administered to FAB workers. We derived an exposure index called FAB-Year that can represent the period of working in FAB. FAB-Year is an index that can quantitatively indicate the period of working in FAB, and one FAB-Year is defined as working in FAB for 40 hours per week for one year. Results: A total of 8,453 persons were surveyed, and male engineers and female operators occupied 90% of the total. The average total years of service of the subjects was 9.7 years, and the average FAB-Year value was 6.8. This means that the FAB-working ratio occupies 70% of total years of service. The average FAB-Year value for female operators was 8.4, for male facility engineers it was 7.7, and for male process engineers it was 3.5. A FAB-Year standardization value according to personal information (gender, job group, entry year, retirement year) for the survey subjects can be calculated, and standardized estimation values can be applied to workers who are not participating in the survey, such as retirees and workers on a leave of absence (LOA). Conclusions: This study suggests an alternative method for overcoming the limitations on epidemiological study of the semiconductor industry where it is difficult to classify exposure groups by developing a new exposure index called FAB-Year. Since FAB-Year is a quantitative index, we expect that various approaches will be possible in future epidemiological studies.
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문제 정의
본 연구는 FAB 내 근로자가 그 외 근로자(사무직 등)에 비해 화학물질 노출에 더 취약할 것이라는 가정 하에 FAB 근무 자체를 유해인자로 규정하고, 해당 근무기간의 양적인 개념을 갖는 FAB-Year라는 새로운 노출지표를 도입하여 역학연구에 활용 가능한지 여부를 분석하였다.
, 1995). 본 연구는 Hammond et al. (1995)가 제시한 노출평가 전략에서 착안하여 2, 3단계 분류의 오분류를 최소화할 수 있는 새로운 노출 지표의 필요성을 인식하였다. 즉, 노출그룹의 특이성을 높이기보다는 정확도가 높고 모호성을 최소화한 양적인 개념을 가진 노출지표를 개발하였다.
제안 방법
FAB 근무이력은 인사정보 자료를 기반으로 개별 설문조사 방법을 이용하여 개개인의 연도별 FAB 근무이력을 조사하였다. 설문조사는 생산직 14개 부서를 대상으로 실시하였으며, 참여자 수는 총 8,453명이다.
FAB-Year 산출에 앞서 주당 FAB 근무시간을 연도별로 구분하여 계산하였다. 일평균 FAB 근무시간과 주평균 FAB 근무일수의 곱이 주당 FAB 근무시간이 된다.
FAB-Year 표준화 값을 구하기 위해 우선적으로 성별, 직군, 입사년도가 동일한 집단으로 조사자들을 분류하였다. 분류한 각각의 그룹에 대해 연도별 FAB-Year의 평균값을 구하고 연도별 누적하면 해당되는 누적값이 표준화값이 된다.
설문항목은 일평균 FAB 근무시간, 주평균 FAB근 무일수 2가지이며, 연도별로 구분하여 작성하도록 하였다. 그리고 조사결과의 신뢰성을 높이기 위해 각 부서별로 해당 부서에서 오랜 근무경력을 가진 관리자가 일괄 취합하는 방식으로 진행하여 오기입이나 거짓정보 기입의 우려를 최소화하였다. 또한 조사 대상자들에게 작성기준을 제시하여 동일한 기준으로 기입하도록 하였다.
부서 내 FAB인력 과 non-FAB 인력이 혼재한 경우, 혹은 FAB 근무가 비정기적으로 이루어지는 경우 semi-FAB으로 구분하였다. 또한 개개인의 연도별 부서변경 이력을 모두 반영하여 가장 오랜 기간의 직무를 해당 근로자의 직무로 정하였다.
8이다. 또한 성별, 직군, 입사년도, 퇴사년도에 따라 FAB-Year 표준화값을 도출하였다.
그리고 조사결과의 신뢰성을 높이기 위해 각 부서별로 해당 부서에서 오랜 근무경력을 가진 관리자가 일괄 취합하는 방식으로 진행하여 오기입이나 거짓정보 기입의 우려를 최소화하였다. 또한 조사 대상자들에게 작성기준을 제시하여 동일한 기준으로 기입하도록 하였다. 한 해에 직무나 근무형태가 변경된 경우에는 연중 더 많은 기간 동안의 직무나 근무 형태로 기입하도록 하였고, 일정한 주기 없이 간헐적으로 FAB 근무를 한 경우에는 한 달 기준 FAB 근무시간 전체값을 주당 평균값으로 환산하여 작성하도록 하였다.
반도체산업에 있어서 유해인자 확인 및 SEG 분류가 어려운 한계를 인정하고 새로운 접근법을 찾기 위해 고민하였으며, 담배의 건강영향에 관한 연구에 사용되고 있는 Pack Year(PY)라는 지표에서 단서를 얻었다. PY는 하루 평균 담배 소비량(갑)과 흡연기간(년)을 곱한 값으로, 흡연량을 나타내는 지표이다.
설문항목은 일평균 FAB 근무시간, 주평균 FAB근 무일수 2가지이며, 연도별로 구분하여 작성하도록 하였다. 그리고 조사결과의 신뢰성을 높이기 위해 각 부서별로 해당 부서에서 오랜 근무경력을 가진 관리자가 일괄 취합하는 방식으로 진행하여 오기입이나 거짓정보 기입의 우려를 최소화하였다.
이와 같은 한계점을 보완하기 위하여 FAB, non-FAB 외에 semi-FAB 분류를 추가하였다. 부서 내 FAB인력 과 non-FAB 인력이 혼재한 경우, 혹은 FAB 근무가 비정기적으로 이루어지는 경우 semi-FAB으로 구분하였다.
조사 대상자들의 성별, 직군, 입사년도, 퇴사년도에 따른 FAB-Year 표준화값을 도출하였다(Table 4). 예를 들면, 설문조사에 참여하지 않았지만 2000년에 입사하여 10년간 근무하고 2010년에 퇴사한 E직군 남성 근로자의 FAB-Year는 표준화값인 7.
(1995)가 제시한 노출평가 전략에서 착안하여 2, 3단계 분류의 오분류를 최소화할 수 있는 새로운 노출 지표의 필요성을 인식하였다. 즉, 노출그룹의 특이성을 높이기보다는 정확도가 높고 모호성을 최소화한 양적인 개념을 가진 노출지표를 개발하였다. 이는 반도체산업 역학연구에 있어서 새로운 노출지표를 개발하고 도입하려는 최초의 시도였다.
또한 조사 대상자들에게 작성기준을 제시하여 동일한 기준으로 기입하도록 하였다. 한 해에 직무나 근무형태가 변경된 경우에는 연중 더 많은 기간 동안의 직무나 근무 형태로 기입하도록 하였고, 일정한 주기 없이 간헐적으로 FAB 근무를 한 경우에는 한 달 기준 FAB 근무시간 전체값을 주당 평균값으로 환산하여 작성하도록 하였다.
대상 데이터
본 연구의 조사 대상자는 총 8,453명(남 5,126, 여 3,327)으로, 평균 근속년수는 9.7년, 평균 FAB-Year 값은 6.8이다. 또한 성별, 직군, 입사년도, 퇴사년도에 따라 FAB-Year 표준화값을 도출하였다.
FAB 근무이력은 인사정보 자료를 기반으로 개별 설문조사 방법을 이용하여 개개인의 연도별 FAB 근무이력을 조사하였다. 설문조사는 생산직 14개 부서를 대상으로 실시하였으며, 참여자 수는 총 8,453명이다. 직군별로는 E직군(공정엔지니어), F직군(설비 엔지니어), P직군(오퍼레이터), G직군(일반사무직)으로 구성되어 있다.
성능/효과
70이었다. FAB-Year 값은 남성이 6.1, 여성이 7.9이고, working ratio in FAB 또한 여성이 0.79, 남성이 0.64로 여성에서 높은 결과를 보였다. 직군별 FAB-Year 값은 여성 P직군이 8.
FAB-Year 값을 통해 남성보다는 여성이, 엔지니어 (E직군, F직군)보다는 오퍼레이터(P직군)가 FAB 근무 비율이 더 많다는 것을 정량적으로 확인할 수 있었다. 기존 연구에서는 생산직 근로자의 근속기간 전체를 FAB 근무기간으로 보았으나, FAB-Year 지표를 도입 한다면 해당 근로자의 실제 FAB 근무기간을 적용할 수 있을 것이다.
조사 대상자들의 성별과 직군에 따른 분포 현황은 Table 1과 같다. 남성 E직군, 남성 F직군, 여성 P직군이 조사 대상자의 약 90% 가량을 차지했다. 또한 근속년수는 남녀 모두 5~9년이 가장 많았다(Table 2).
이와 같이 정량적 수치를 제공할 수 있는 FABYear라는 새로운 노출지표를 개발하여 그 적용가능성을 확인하였고, 노출분류가 어려운 반도체산업 역학연구의 한계를 극복할 수 있는 대안을 제시하였다는 데에 의의가 있다고 판단한다. FAB-Year는 정량적인 지표이기 때문에 역학연구에 있어서 다양한 시 도와 접근이 가능할 것으로 기대한다.
근속년수가 길어짐에 따라 FAB-Year 값도 증가하는 경향을 보이지만, 어느 시점 이후로는 더이상 증가하지 않았다. 전체적으로 근속년수가 약 20년 이상인 경우(남성 약 15년, 여성 약 20년)에는 FAB-Year 값이 더이상 증가하지 않았다. 그리고 FAB-Year의 최대값은 15를 넘지 않았다.
조사 대상자 전체의 평균 근속년수는 9.7년이고 평균 FAB-Year 값은 6.8으로, working ratio in FAB은 약 0.70이었다. FAB-Year 값은 남성이 6.
64로 여성에서 높은 결과를 보였다. 직군별 FAB-Year 값은 여성 P직군이 8.9, 남성 F직군이 7.7, 남성 E직군이 3.5이었고, working ratio in FAB은 각각 0.82, 0.76, 0.43이었다(Table 3).
후속연구
이는 반도체산업 역학연구에 있어서 새로운 노출지표를 개발하고 도입하려는 최초의 시도였다. FAB-Year 노출 지표를 통해 직무분류의 오분류, 인사자료의 한계 등을 극복함으로써 역학연구 수행에 보다 합리적인 노출자료를 제공할 수 있을 것이다.
향후 FAB-Year를 활용한 역학연구에서 건강영향에 대한 연관성이 검증된다 하더라도, 근본적으로는 FAB 작업환경에서의 유해인자를 구명하는 연구는 지속적으로 수행되어야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
2분법적 분류체계의 한계점은?
, 1995; Park, 2011). 하지만 이와 같은 2분법적 분류체계로는 명확하지 않은 부서가 존재하며, 과거 직무이력을 고려하지 않고 현재의 상태만을 반영하였기 때문에 오분류(misclassification)의 가능성이 높다.
한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원에서 실시한 FAB 노출농도 평가 결과는?
미국 35개 반도체 FAB 대상 노출평가에서 공기 중 노출수준이 노출기준의 2% 이내인 것으로 보고된 바 있으며(Woskie et al., 2000), 한국산업안전보건공단 산업안전보건연구원에서 실시한 노출농도 평가 결과에서도 벤젠, 톨루엔을 포함한 총 10여종의 휘발성 유기화합물의 노출수준이 모두 노출기준의 1/100 이하였다(Park et al., 2012).
반도체산업에서 노출인자를 확인하고 SEG를 구축하려는 시도가 실제 연구로 적용되기 어려웠던 이유는?
가장 중요한 이유는 그동안의 선행 연구에서 반도체 FAB 내에 근로자의 건강장해를 유발할 수 있 는 명확한 유해인자를 찾지 못했기 때문이다. 반도체 FAB은 다수의 화학물질이 사용되고 있지만 공기 중 노출농도는 극히 낮다(Hammond et al.
참고문헌 (12)
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