[논문]라돈 우선관리 대상 지역 선정에 적합한 공간분석모형의 선정 및 활용에 관한 연구

남궁선주; 최길용; 홍형진; 윤단기; 김윤신; 박시현; 김윤관; 이철민

doi:10.5668/jehs.2019.45.1.82

[국내논문] 라돈 우선관리 대상 지역 선정에 적합한 공간분석모형의 선정 및 활용에 관한 연구
Study on the Selection and Application of a Spatial Analysis Model Appropriate for Selecting the Radon Priority Management Target Area 원문보기

韓國環境保健學會誌 = Journal of environmental health sciences, v.45 no.1, 2019년, pp.82 - 96

남궁선주 (서경대학교 위해성평가 연구소) , 최길용 (서경대학교 위해성평가 연구소) , 홍형진 (서경대학교 위해성평가 연구소) , 윤단기 (서경대학교 위해성평가 연구소) , 김윤신 (건국대학교 환경공학과) , 박시현 (서경대학교 위해성평가 연구소) , 김윤관 (그린에코스(주)) , 이철민 (서경대학교 위해성평가 연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

Objective: The aims of this study were to provide the basic data for establishing a precautionary management policy and to develop a methodology for selecting a radon management priority target area suitable for the Korean domestic environment. Methods: A suitable mapping method for the domestic environment was derived by conducting a quantitative comparison of predicted values and measured values that were calculated through implementation of two models such as IDW and RBF methods. And a qualitative comparison including the clarity of information transmission of the written radon map was carried out. Results: The predicted and measured values were obtained through the implementation of the spatial analysis models. The IDW method showed the lowest in the calculated mean square error and had a higher correlation coefficient than the other methods. As results of comparing the uncertainty using the jackknife concept and the concept of error distance for comparison of the differences according to the model interpolation method, the sum of the error distances showed a modest increase compared with the RBF method. As a result of qualitatively comparing the information transfer clarity between the radon maps prepared with the predicted values through the model implementation, it was found that the maps plotted using the predicted values by the implementation of the IDW method had greater clarity in terms of highness and lowness of radon concentration per area compared with the maps plotted by other methods. Conclusions: The radon management priority area suggests selecting a metropolitan city including an area with a high radon concentration.

주제어

표/그림 (10)

표 Table 1. Parameters for spatial analysis
그림 Fig. 1. Comparison of spatial analysis methods.
그림 Fig. 2. Relationship of measured and predictied value by spatial analysis.
표 Table 2. Descriptive statistics of predictied value by spatial analysis
그림 Fig. 3. Bias by spatial analysis.
그림 Fig. 4. RSMF by spatial analysis
그림 Fig. 5. Comparison of site removal test in IDW method.
그림 Fig. 6. Comparison of site removal test in Kriging (ordinary) method.
그림 Fig. 7. Predicted radon concentration by IDW interpolation method.
표 Table 3. Areas that are expected to be highly contaminated with radon by IDW method

AI 본문요약
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문제 정의

라돈관리 우선지역 선정에 관한 관련법령을 검토한 결과 관리 우선대상 지역에 대한 정책 결정 및시행의 주체로서 시도지사를 정하고 있다. 따라서 라돈농도가 높을 것으로 예상되는 소단위 지역(읍·면· 동)을 다수 포함하고 있는 대도시지역(시·도)를 라돈관리 우선지역으로 선정하는 것이 제안한다. 이와 같은 라돈관리 우선지역 선정에 관한 방법론을 적용한 결과 경기도 김포시와 경상북도 경주시가 라돈관리 우선지역으로 선정되었다.
또한 200 Bq/m3을 초과하는 농도를 나타낸 읍·면·동지역 3곳을 포함하고 있는 경기도 여주시와 3곳을포함하고 있는 충청북도 충주시의 경우 라돈관리 우선대상지역 선정 고려 지역으로 제안하고자 한다.
본 연구진은 라돈관리 우선지역 선정의 기초적 자료로 활용될 수 있는 라돈지도 작성 방법론 개발을 위한 목적으로 GRM 작성에 관한 방법론을 개발하여 제안한 바가 있다(Jeon et al., 2018). 이 GRM 작성에 관한 연구수행을 통해 국내 라돈관리 우선지역 선정을 위한 정확 및 정밀도가 높은 GRM 작성에 있어 필요한 국가 지리·토양관련 정보 데이터베 이스가 빈약하여 라돈지도 목적에 부합되는 즉 라돈 관리 우선지역 선정을 목적으로 한 GRM 작성이 어려움을 확인할 수 있었다.
또한 계절적 라돈농도 변화의 혼란요소를 제거하기 위하여 국내환경을 고려하여 개발된 계절보정계수를 활용하여 연간 평균라돈농도로 환산된 연평균라돈농도를 활용하였다. 이는 IRM 작성에 있어 IRM 작성의 목적인 라돈관리 우선지역 선정에 있어서의 활용성을 고려할 경우 단기간 또는 특정계절에 국한된 농도를 활용한 IRM 작성 보다는 장기측정결과와 계절보정을 통한 연평균 라돈농도를 활용한 IRM 작성이 이루어지는 것이 바람직하다는판단에서 수행된 것으로 공간라돈농도 보간모형 구현에 있어서의 입력변수 중 실측라돈농도자료의 경우 연평균 라돈농도 자료를 사용하는 것을 권장하고자 한다.
IRM 작성의 목적은 라돈관리 우선지역 선정의 기초적 자료로 활용되는 것을 목적으로 함을 고려할 때 소단위지역(읍·면·동)간의 예측농도의 차가 명확히 시각적으로 표시되는 것이 라돈관리 우선 지역 선정에 있어 적합하다 판단되고 이를 잘 반영 하는 IDW 모형이 Kriging 모형에 비해 소단위지역 (읍·면·동)간의 예측농도 구분, 즉 선명도가 높은 것으로 나타났다. 이는 공간라돈 농도 예측력이 높으며 또한 소단위지역 간의 보간농도 차이에 대한 선명도가 높은 모형은 IDW 모형으로 IRM 작성을 위한 공간분석 모형으로 적합한 모형으로 IDW 모형을 사용하는 것을 권장하고자 한다.
이에 IRM을 기초로 소단위 지역(읍·면·동) 중 라돈농도가 높은 지역을 일차적 으로 구분하고 라돈농도가 높은 소단위지역이 다수 포함되어 대도시지역(도·시)을 라돈관리 우선대상지 역으로 선정하는 것을 권장하고자 한다.
그러나 이들 모든 연구및 저감 사업들 대부분이 라돈의 사후관리에 집중되어 있어 사전예방적 라돈관리가 현실적으로 어려운 실정이다. 이에 본 연구는 전 세계적으로 라돈지도를 활용한 라돈관리 우선대상지역 선정과 이를 통한 라돈 환경문제의 사전예방 관리가 이루어지고 있음을 고려하여 국내 환경에 적합한 라돈관리 우선대상 지역 선정에 관한 방법론을 개발하여 제시함으로써 향후 국내 라돈 환경문제의 사전예방 관리 정책 수립 및 관련 연구에 있어 기초적 자료를 제공하고자 수행되었다.
이에 본 연구는 현재 대기환경 및 환경보건 분야 에서 활용되고 있는 오염물질의 공간농도보간모형들을 활용하여 산출된 예측 값과 실측 값의 정량적, 정성적 비교를 통해 국내 환경에 적합한 공간라돈농 도보간모형을 제시하고, 이 모형의 구현을 통해 선정된 라돈관리 우선 대상 지역을 제시하였다. 향후 국내 라돈지도 작성 및 라돈관리 우선지역 선정 방법론 개발에 관한 관련 연구 및 라돈관리 정책 수립에 있어 기초적 자료를 제공하고자 수행되었다.
그러나 이는 두 방법에서 도출된 결과가 동일한 결과로 판단하기에는 어려움이 있다. 이에 이 두 방법 중 하나의 방법만을 도출하여 제시하기 위해 공간분석 결과 도식도의 비교를 통해 보다 명확한 정보전달이 이루어질 수 있는 모형 즉, 정성적 분석을 통해 국내 환경에 적합한 공간라돈농도 보간모형을 도출하고자 하였다. IDW 방법과 Kriging 방법을 적용하여 측정지점의 수를 점차 줄이며 공간분석 구현을 통해 산출된 결과를 바탕으로 지도를 작성한 후 이의 비교를 통해 라돈 관리 우선대상지역 선정에 있어 보다 명확한 정보전달이 이루어질 수 있는 방법을 선정하였다.
이에 이 연구는 현재 실태조사 자료만으로 작성되어 활용 중인 국내 IRM의 한계점과 현 국가 지리·토양관련 정보 부족으로 인한 GRM의 한계점 및 법에서 실내 라돈실태조사 기반 라돈지도 작성에 관한법령을 고려하여 공간라돈농도 보간모형의 구현을 통한 예측실내라돈농도 기반 라돈지도의 작성을 통한 라돈관리 우선지역 선정에 관한 방법론을 개발하 고자하는 목적으로 수행된 연구로 국내 공간라돈농도 예측에 가장 적합한 모형을 선정하고, 선정된 모형을 활용하여 공간라돈농도 예측농도를 활용한 IRM 작성 방법론을 최초로 제안하였다는데 의의가 있다.
이에 본 연구는 현재 대기환경 및 환경보건 분야 에서 활용되고 있는 오염물질의 공간농도보간모형들을 활용하여 산출된 예측 값과 실측 값의 정량적, 정성적 비교를 통해 국내 환경에 적합한 공간라돈농 도보간모형을 제시하고, 이 모형의 구현을 통해 선정된 라돈관리 우선 대상 지역을 제시하였다. 향후 국내 라돈지도 작성 및 라돈관리 우선지역 선정 방법론 개발에 관한 관련 연구 및 라돈관리 정책 수립에 있어 기초적 자료를 제공하고자 수행되었다.

제안 방법

Fig. 1을 통한 비교 결과를 명확히 확인하기 위하여 각 공간라돈농도 보간모형 간에 예측 값과 측정값 간의 차이에 대한 정량적 비교를 수행하였으며 (Table 2), 또한 예측 값과 측정값 간의 상관성 분석을 수행하였다(Fig. 2). 모형 구현을 통해 획득된 예측 값과 측정값 간의 차를 나타내는 평균제곱근오차 (RMSE) 값의 경우 IDW 방법, Kriging (ordinary) 방법, Kriging (universal) 방법, RBF 방법 각각 33.
IDW 방법과 Kriging 방법을 적용하여 측정지점의 수를 점차 줄이며 공간분석 구현을 통해 산출된 결과를 바탕으로 지도를 작성한 후 이의 비교를 통해 라돈 관리 우선대상지역 선정에 있어 보다 명확한 정보전달이 이루어질 수 있는 방법을 선정하였다.
본 연구에서 측정값으로 활용되어진 실내 라돈농 도는 2015년 5월부터 2017년 12월까지 전국 1,311개 거주지 내 라돈농도 조사 결과로 라돈농도 조사에 사용된 검출기는 장기 누적라돈농도를 측정하는 알파비적검출기(Model: GE2014-α, Korea)을 사용하 였다. 검출기는 각 조사대상 지점에 3개월간 노출시킨 후 회수하였으며, 회수한 후 5일 내에 분석실로 이동하여 6.25 N NaOH를 이용한 화학적 전처리후 Automatic image reader를 이용하여 라돈농도를 산출하였다(Jeon et al., 2017 Park et al., 2018).
국내 환경에 적합한 IRM 지도 작성을 위한 방법론 개발을 위해 개발된 방법론의 향후 활용성 및 적용성 등을 고려하여 국내 대기환경 및 환경보건 분야에서 가장 많이 활용되어지고 있는 공간분석모형인 IDW 방법, 두 가지 모형(ordinary 모형과 universal 모형)의 Kriging 방법과 RBF 방법에 국한하여 이들 모형의 구현을 통해 국내 환경에 적합한 지도 작성 방법을 제안하였다. 또한 작성된 지도로부터 라돈관리 우선대상 지역 선정에 대한 방법론을 도출하여 제시하였다.
국내 환경에 적합한 오염물질 공간농도 보간모형을 선정하기 위해 모형별로 산출된 예측 값과 측정값 간의 비교를 수행하였으며, 또한 보간모형별로 내삽방법에 따른 차를 검증하기 위한 일한으로 미 측정지점에 대한 추정력 즉 보간모형별 불확실도는 jackknife 개념과 오차거리(error distance) 개념을 이 용하여 분석을 수행하였다.
이에본 연구에서는 시간에 따른 라돈농도 변화의 혼란요 소를 제거하기 위하여 단기간 측정이 아닌 3개월 이상의 장기간 누적라돈농도 측정결과를 실측 값으로 활용하였다. 또한 계절적 라돈농도 변화의 혼란요소를 제거하기 위하여 국내환경을 고려하여 개발된 계절보정계수를 활용하여 연간 평균라돈농도로 환산된 연평균라돈농도를 활용하였다. 이는 IRM 작성에 있어 IRM 작성의 목적인 라돈관리 우선지역 선정에 있어서의 활용성을 고려할 경우 단기간 또는 특정계절에 국한된 농도를 활용한 IRM 작성 보다는 장기측정결과와 계절보정을 통한 연평균 라돈농도를 활용한 IRM 작성이 이루어지는 것이 바람직하다는판단에서 수행된 것으로 공간라돈농도 보간모형 구현에 있어서의 입력변수 중 실측라돈농도자료의 경우 연평균 라돈농도 자료를 사용하는 것을 권장하고자 한다.
국내 환경에 적합한 IRM 지도 작성을 위한 방법론 개발을 위해 개발된 방법론의 향후 활용성 및 적용성 등을 고려하여 국내 대기환경 및 환경보건 분야에서 가장 많이 활용되어지고 있는 공간분석모형인 IDW 방법, 두 가지 모형(ordinary 모형과 universal 모형)의 Kriging 방법과 RBF 방법에 국한하여 이들 모형의 구현을 통해 국내 환경에 적합한 지도 작성 방법을 제안하였다. 또한 작성된 지도로부터 라돈관리 우선대상 지역 선정에 대한 방법론을 도출하여 제시하였다. 모델 구현에 활용된 라돈농도 실측 값 은 2015년 5월부터 2017년 12월까지 전국 1,311개거주지에서 알파비적 검출기를 사용하여 3개월간 누적 농도를 조사한 결과를 읍·면·동으로 구분하여 배정하여 총 469개 지점의 값으로 환산하여 이용하였다.
모형 구현을 통해 산출된 예측 값과 측정값 간의 비교는 각 측정지점의 예측 값과 실제 측정값 간의 차를 누적시켜 오차 합을 계산하였으며, 공간농도 예측모형을 이용해서 추정한 자료는 작성된 분포도에서 검증지점 측정값 사이의 편이(bias)와 평균제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 이용하여 검증하였다. 또한, 모형별 미 측정지점에 대한 추정능의 평가는 적용한 보간모형별 불확실도의 산출을 통해 검증하였다. 불확실도는 jackknife 개념과 오차거리(error distance) 개념을 이용하여 검증하였다.
라돈농도의 경우 동일 지점에서 시간별, 계절별 라돈농도의 변화가 크다는 선행연구결과들(Lee et al., 2016; Jeon et al., 2017)를 고려하여 시간별 농도변 화의 한계점을 극복하기 위해 연구설계부터 단기측 정법이 아닌 3개월 장기 누적라돈농도를 활용하였으며, 계절별 라돈농도 변화를 극복하기 위해 Lee et al(2016)에 의해 개발된 계절보정 계수를 적용하여수집된 측정라돈농도를 연평균라돈농도로 변환하여 활용하였다.
본 연구에서 공간라돈농도 예측, 즉 내삽법을 통한 예측 농도 기반 IRM 작성에 적합한 모형의 선정은 국내 환경보건분야에서 가장 많이 활용되어지고 있는 공간분석모형인 IDW 모형, Kriging 모형, RBF 모형에 국한하여 이들 모형들 간의 예측력 및정보전달 명확성 등의 비교를 통해 IRM 작성에 가장 적합한 모형을 선정하였다. 이와 같이 다양한 공간분석모형들 중 IDW 모형, Kriging 모형, RBF 모형에 국한하여 모형간의 비교를 수행한 이유로는 본연구에서 최종적으로 선정된 모형의 활용성 및 편의성 등을 높이고자 하는 의도로 현재 국내에서 활발히 사용되어지고 있다는 것은 모형 구현에 대한 전문인력 및 기술력이 있음을 간접적으로 시사하는 것으로 IRM 작성에 필요한 입력 자료의 생성, 입력자료를 활용한 모형 구현 방법 및 결과 해석 방법 등에 대한 방법론을 정립하여 제시하였을 경우 IRM 작성 및 라돈 공간농도 예측에 있어 선정된 모형 구현의 용의성에 의해 활용성이 증대될 것으로 여겨진다.
여기서 k는 중심 가중치, d는 주변의 측정지점(i) 까지의 거리를 의미한다(REF). 본 연구에서는 예측 하고자 하는 지점의 라돈농도는 그 지점에서 가까운 측정지점의 농도 값을 가중평균하여 활용하였다.
이에 IRM을 기초로 소단위 지역(읍·면·동) 중 라돈농도가 높은 지역을 일차적 으로 구분하고 라돈농도가 높은 소단위지역이 다수 포함되어 대도시지역(도·시)을 라돈관리 우선대상지 역으로 선정하는 것을 권장하고자 한다. 본 연구의 경우 라돈관리 우선지역 선정에 대한 방법론을 제안 하기 위해 수행된 연구로 우선적으로 실내공기질관 리법에서 정하고 있는 권고농도인 148 Bq/m³보다 높은 200 Bq/m³을 기준으로 이를 초과하는 소단위지 역을 일차적으로 선정하였고, 선정된 소단위지역을 다수 포함하고 있는 시도를 라돈관리 대상지역으로 선정하여 제안하였다. 향후 고농도 지역 선정에 있어 농도 기준에 대한 논의는 이루어지는 것이 바람직하다 판단되며, 또한 고농도 소단위 지역을 몇 개이상 함유하고 있는 시도를 라돈관리 대상지역으로 선정하여야 하는 것은 검토되는 것이 바람직하다 할 수 있다.
선정된 공간라돈농도 보간모형의 구현을 통해 공간 보간법을 이용하여 전국적 라돈농도를 예측하였 으며, 예측된 결과를 기초로 200 Bq/m³을 초과하는 지역을 1차적으로 추출 하였다. 이들 초과 지역들중 주변 소지역(읍·면·동)의 농도가 200 Bq/m³ 이하인 지역보다는 우선적으로 200 Bq/m³를 초과하는 소지역이 다수 모여 있는 대지역(도·시)을 라돈관리 우선대상지역으로 선정하여 제안하였다.
이들 초과 지역들중 주변 소지역(읍·면·동)의 농도가 200 Bq/m3 이하인 지역보다는 우선적으로 200 Bq/m3를 초과하는 소지역이 다수 모여 있는 대지역(도·시)을 라돈관리 우선대상지역으로 선정하여 제안하였다.
불확실도는 jackknife 개념과 오차거리(error distance) 개념을 이용하여 검증하였다. 이를 위해 순차적으로 측정지점 및 각 지점별 측정값을 제거한 후 나머지 측정지점으로 제거한 지점의 라돈농도를 추정한 후 각 지점에서 발생하는 오차를 분석하여 오차거리의 합과 평균제곱근 오차값을 비교하였다.
그러나 IRM 작성에 있어 선정된 두 모델(IDW, Kriging)을 모두 사용하는 것은 향후 관련 분야 연구나 정책적 활용에 있어 두 모델결과 간의 차이에 의한 결과 해석 및 적용에 대한혼란이 야기될 수 있을 것으로 여겨진다. 이에 두모델 중 IRM 작성에 적합한 모형을 선정하기 위해모델 구현을 통해 획득된 공간라돈 예측농도를 활용 하여 IRM을 작성하고 작성된 예측도를 정성적으로 비교하였다. IRM 작성의 목적은 라돈관리 우선지역 선정의 기초적 자료로 활용되는 것을 목적으로 함을 고려할 때 소단위지역(읍·면·동)간의 예측농도의 차가 명확히 시각적으로 표시되는 것이 라돈관리 우선 지역 선정에 있어 적합하다 판단되고 이를 잘 반영 하는 IDW 모형이 Kriging 모형에 비해 소단위지역 (읍·면·동)간의 예측농도 구분, 즉 선명도가 높은 것으로 나타났다.
오염물질의 공간농도 보간모형이란 동일시간에 지역적으로 상이한 측정지점에서 조사된 농도자료를한 평면상에서 시각적으로 평가하는 모형으로 국내의 경우 주로 거리반비례평균(inverse distance weighted, IDW) 방법, 크리깅법(Kriging) 방법, Radical basis function (RBF) 방법이 이용되고 있다. 이에 본 연구에서는 이들 세 모형의 구현을 통해 산출된 공간적 실내 라돈농도분포의 정확성과 불확실 도의 상호비교를 통해 국내 환경에 가장 적합한 모형을 선정하였다. 본 연구에 활용된 공간농도 예측 모형의 내용 및 각 모형에 이용된 척도는 다음의 Table 1과 같다.
IRM 작성의 목적 역시 라돈관리 우선지역 선정 즉, 고농도 라돈노출 가능성이 높은 지역을 선정하고 이들 지역의 라돈 관리를 통한 지역주민의 건강증진을 목적으로 하는 것으로 단기간 또는 특정 계절에 국한된 IRM의 작성은 무의미한 것으로 여겨진다. 이에본 연구에서는 시간에 따른 라돈농도 변화의 혼란요 소를 제거하기 위하여 단기간 측정이 아닌 3개월 이상의 장기간 누적라돈농도 측정결과를 실측 값으로 활용하였다. 또한 계절적 라돈농도 변화의 혼란요소를 제거하기 위하여 국내환경을 고려하여 개발된 계절보정계수를 활용하여 연간 평균라돈농도로 환산된 연평균라돈농도를 활용하였다.

대상 데이터

계절보정을 통해 산출된 1,311개의 측정값은 본 연구의 목적인 라돈관리 우선대상지역 선정에 적합한 공간라돈 보간모형을 선정하기 위해 일차적으로 도· 시, 군·구, 읍·면·동으로 구분하여 1,131개의 측정 값을 배정하였으며, 선정된 지점(읍/면/동)에 배정된 측정값이 다수 존재할 경우에는 이들 측정값들의 평균값을 산출하여 선정된 지점의 대표 측정값으로 활용하였다. 그 결과 총 469개 지점의 측정값을 산출 하여 분석에 활용하였다.
모델 구현에 활용된 라돈농도 실측 값 은 2015년 5월부터 2017년 12월까지 전국 1,311개거주지에서 알파비적 검출기를 사용하여 3개월간 누적 농도를 조사한 결과를 읍·면·동으로 구분하여 배정하여 총 469개 지점의 값으로 환산하여 이용하였다.
본 연구에서 측정값으로 활용되어진 실내 라돈농 도는 2015년 5월부터 2017년 12월까지 전국 1,311개 거주지 내 라돈농도 조사 결과로 라돈농도 조사에 사용된 검출기는 장기 누적라돈농도를 측정하는 알파비적검출기(Model: GE2014-α, Korea)을 사용하 였다.
검증을 위해 조사된 라돈 측정값을 순차적으로 제거하 였으며, 제거 후 남은 측정지점의 라돈 측정값을 이용하여 제거된 지점의 라돈농도를 추정한 후 측정 값과 예측 값의 차를 누적시킨 후 각 지점에서 발생하는 오차를 오차거리의 합과 평균제곱근 오차 값을 산출하여 비교하였다. 본 연구의 조사지점은 469 지점으로 이를 대상으로 연구 결과의 신뢰성을 높이기 위하여 실측 값의 수를 100개, 200개, 300개, 400 개 순서로 제외시킨 후 공간 보간분석을 수행하였다.

데이터처리

추정력 검증은 jackknife 개념과 오차거리 합 개념을 이용하여 검증하였다. 검증을 위해 조사된 라돈 측정값을 순차적으로 제거하 였으며, 제거 후 남은 측정지점의 라돈 측정값을 이용하여 제거된 지점의 라돈농도를 추정한 후 측정 값과 예측 값의 차를 누적시킨 후 각 지점에서 발생하는 오차를 오차거리의 합과 평균제곱근 오차 값을 산출하여 비교하였다. 본 연구의 조사지점은 469 지점으로 이를 대상으로 연구 결과의 신뢰성을 높이기 위하여 실측 값의 수를 100개, 200개, 300개, 400 개 순서로 제외시킨 후 공간 보간분석을 수행하였다.
공간분석 결과의 내삽방법에 따른 차이를 검증하기 위한 일환으로 미측정지점에 대한 모형별 추정력을 검증하여 비교하였다. 추정력 검증은 jackknife 개념과 오차거리 합 개념을 이용하여 검증하였다.
모형 구현을 통해 산출된 예측 값과 측정값 간의 비교는 각 측정지점의 예측 값과 실제 측정값 간의 차를 누적시켜 오차 합을 계산하였으며, 공간농도 예측모형을 이용해서 추정한 자료는 작성된 분포도에서 검증지점 측정값 사이의 편이(bias)와 평균제곱근 오차(root mean square error, RMSE)를 이용하여 검증하였다. 또한, 모형별 미 측정지점에 대한 추정능의 평가는 적용한 보간모형별 불확실도의 산출을 통해 검증하였다.

이론/모형

또한, 모형별 미 측정지점에 대한 추정능의 평가는 적용한 보간모형별 불확실도의 산출을 통해 검증하였다. 불확실도는 jackknife 개념과 오차거리(error distance) 개념을 이용하여 검증하였다. 이를 위해 순차적으로 측정지점 및 각 지점별 측정값을 제거한 후 나머지 측정지점으로 제거한 지점의 라돈농도를 추정한 후 각 지점에서 발생하는 오차를 분석하여 오차거리의 합과 평균제곱근 오차값을 비교하였다.
공간분석 결과의 내삽방법에 따른 차이를 검증하기 위한 일환으로 미측정지점에 대한 모형별 추정력을 검증하여 비교하였다. 추정력 검증은 jackknife 개념과 오차거리 합 개념을 이용하여 검증하였다. 검증을 위해 조사된 라돈 측정값을 순차적으로 제거하 였으며, 제거 후 남은 측정지점의 라돈 측정값을 이용하여 제거된 지점의 라돈농도를 추정한 후 측정 값과 예측 값의 차를 누적시킨 후 각 지점에서 발생하는 오차를 오차거리의 합과 평균제곱근 오차 값을 산출하여 비교하였다.

성능/효과

IDW 모형, Kriging 모형, RBF 모형의 예측력 비교를 위한 다양한 정량적 분석 결과의 비교 결과 RBF모형의 경우 IDW 모형과 Kriging 모형에 비해 예측력이 떨어지는 것으로 조사되었으며, IDW 모형과 Kriging 모형 간에는 정량적 분석 결과 간에는큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타나 공간라돈농도 보간에 있어 IDW 모형과 Kriging 모형 모두 적합한 것으로 여겨진다. 그러나 IRM 작성에 있어 선정된 두 모델(IDW, Kriging)을 모두 사용하는 것은 향후 관련 분야 연구나 정책적 활용에 있어 두 모델결과 간의 차이에 의한 결과 해석 및 적용에 대한혼란이 야기될 수 있을 것으로 여겨진다.
IRM 작성의 목적은 라돈관리 우선지역 선정의 기초적 자료로 활용되는 것을 목적으로 함을 고려할 때 소단위지역(읍·면·동)간의 예측농도의 차가 명확히 시각적으로 표시되는 것이 라돈관리 우선 지역 선정에 있어 적합하다 판단되고 이를 잘 반영 하는 IDW 모형이 Kriging 모형에 비해 소단위지역 (읍·면·동)간의 예측농도 구분, 즉 선명도가 높은 것으로 나타났다.
6은 IDW 방법과 Kriging (ordinary) 방법을 이용하여 제외한 측정지점의 수를 증가시키며 공간분석을 수행한 결과를 맵핑한 결과이다. 결과에서 확인할 수 있듯이 IDW 방법이 Kriging 방법에 비해 라돈관리 우선대상지역 선정에 있어 명확한 정보 전달이 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다.
공간분석모형 들의 구현을 통해 산출된 예측 값과 실측 값인 측정값 간의 차이를 정량적으로 비교하기 위해 산출한 평균제곱근오차의 경우 IDW 방법이 가장 낮은 편차를 보였으며, 예측 값과 실측 값과의 상관분석 결과 역시 IDW 방법이 다른 방법에 비해 높은 상관계수를 나타냈다. 또한 모형별 내삽방법에 따른 차의 비교를 위해 Jackknife 개념과 오차거리 개념을 이용한 불확실도를 비교한 결과 IDW 방법과 Kriging 방법의 오차거리의 합이 제거한 실측지 점의 수가 증가할수록 오차거리의 합이 RBF 방법에 비해 완만하게 증가하는 것으로 나타났다.
RBF 방법은 오차거리 합의 결과와 유사하게 급격하게 증가하는 경향을 나타나는 것으로 조사되었다. 두 개의 Kriging 방법은 측정지점의 수가 증가할수록 평균제곱근 오차가 증가하고 있으나, 400개의 자료를 제거하고 농도를 추정했을 때에는 IDW 방법을 이용했을 때보다 가장 적은 평균 제곱근 오차를 나타내고 있는 것으로 조사되었다. 오차거리의 합과 평균제곱근 오차 값의 결과를 종합하여 볼 때 국내 환경에 적합한 공간라돈농도 보간모 형으로 RBF 방법에 비해 IDW 방법 및 두 개의 Kriging 방법이 적합하다고 여겨진다.
이는 공간라돈농도 보간예측에 있어 IDW 방법이 다른 방법에 비해 적합함을 시사하는 결과로 여겨진다. 또한 IDW 방법은 실측지점의 수가 증가할수록 오차거리의 합이 크게 증가하였으나, 300개와 400개의 자료를 제거하고 농도를 추정할 경우 IDW 방법과 두 개의 Kriging 방법이 비슷한 오차거리의 합을 보여주고 있는 것으로 나타나 측정지 점의 2배되는 지점을 예측할 때는 IDW 방법 이외두 개의 Kriging 방법을 사용하여 공간라돈농도 보 간예측에 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 모형들 간의 공간농도보간분석 결과의 평균제곱근오차를 비교한 결과의 경우 제거한 실측지점의 수가 증가할 수록 모든 공간분석 방법에서 평균제곱근오차가 증가하는 경향을 나타냈으며, 두 개의 Kriging 방법은 거의 변화가 없었으며, IDW 방법은 조금 증가하는 것으로 나타났다.
공간분석모형 들의 구현을 통해 산출된 예측 값과 실측 값인 측정값 간의 차이를 정량적으로 비교하기 위해 산출한 평균제곱근오차의 경우 IDW 방법이 가장 낮은 편차를 보였으며, 예측 값과 실측 값과의 상관분석 결과 역시 IDW 방법이 다른 방법에 비해 높은 상관계수를 나타냈다. 또한 모형별 내삽방법에 따른 차의 비교를 위해 Jackknife 개념과 오차거리 개념을 이용한 불확실도를 비교한 결과 IDW 방법과 Kriging 방법의 오차거리의 합이 제거한 실측지 점의 수가 증가할수록 오차거리의 합이 RBF 방법에 비해 완만하게 증가하는 것으로 나타났다. 모형 구현을 통한 예측 값으로 작성된 라돈 지도들 간의 정보전달 명확성을 정성적으로 비교한 결과 IDW 방법의 구현에 의한 예측 값을 이용하여 도식된 지도가 다른 방법에 의해 도식된 지도에 비해 지역별 라돈 농도의 높고 낮음의 명확도가 높은 것으로 확인 되었다.
또한 모형별 내삽방법에 따른 차의 비교를 위해 Jackknife 개념과 오차거리 개념을 이용한 불확실도를 비교한 결과 IDW 방법과 Kriging 방법의 오차거리의 합이 제거한 실측지 점의 수가 증가할수록 오차거리의 합이 RBF 방법에 비해 완만하게 증가하는 것으로 나타났다. 모형 구현을 통한 예측 값으로 작성된 라돈 지도들 간의 정보전달 명확성을 정성적으로 비교한 결과 IDW 방법의 구현에 의한 예측 값을 이용하여 도식된 지도가 다른 방법에 의해 도식된 지도에 비해 지역별 라돈 농도의 높고 낮음의 명확도가 높은 것으로 확인 되었다. 이상과 같은 모형 구현 결과들 간의 정량·정성적 비교를 통해 국내 환경에 적합한 라돈관리 우선대상 지역 선정을 위한 IRM 작성에 있어 IDW 방법을 활용할 것을 제안한다.
2). 모형 구현을 통해 획득된 예측 값과 측정값 간의 차를 나타내는 평균제곱근오차 (RMSE) 값의 경우 IDW 방법, Kriging (ordinary) 방법, Kriging (universal) 방법, RBF 방법 각각 33.3, 49.1, 46.1, 87.3%로 IDW 방법이 35% 이하의 가장낮은 오차 값을 나타낸 반면 나머지 예측모형 방법 들은 45% 이상의 높은 오차값을 나타내 IDW 방법이 다른 방법들에 비해 예측 값과 측정 값 간에 가장 낮은 편차를 보이는 것으로 조사되었다. 예측 값과 측정 값간의 상관분석 결과 역시 IDW 방법의 상관계수가 0.
또한 IDW 방법은 실측지점의 수가 증가할수록 오차거리의 합이 크게 증가하였으나, 300개와 400개의 자료를 제거하고 농도를 추정할 경우 IDW 방법과 두 개의 Kriging 방법이 비슷한 오차거리의 합을 보여주고 있는 것으로 나타나 측정지 점의 2배되는 지점을 예측할 때는 IDW 방법 이외두 개의 Kriging 방법을 사용하여 공간라돈농도 보 간예측에 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 모형들 간의 공간농도보간분석 결과의 평균제곱근오차를 비교한 결과의 경우 제거한 실측지점의 수가 증가할 수록 모든 공간분석 방법에서 평균제곱근오차가 증가하는 경향을 나타냈으며, 두 개의 Kriging 방법은 거의 변화가 없었으며, IDW 방법은 조금 증가하는 것으로 나타났다. RBF 방법은 오차거리 합의 결과와 유사하게 급격하게 증가하는 경향을 나타나는 것으로 조사되었다.
7과 같다. 모형의 구현을 통해 지역별 실내 라돈농도를 예측한 결과 대단위 지역(도시) 및 중단위 지역(군면) 구분에서 200 Bq/m³을 초과하는 지역으로 김포시, 강원도 영월군, 경상북도 경주시, 충북 충주시, 경기 여수시 순으로 200 Bq/m³을 초과하고 있는 것으로 나타났다(Table 3). 이들 초과 지역 들을 대상으로 라돈관리 우선지역을 선정하기 위해 소단위 지역(읍·면·동)로 초과 지역을 구분한 결과 경기도 김포시에 위치하고 있는 읍·면·동에서의 실내 예측라돈농도가 가장 높은 농도인 337.
IDW 방법, 두 개의 Kriging 방법(ordinary, Universal) 및 RBF 방법을 이용하여 주택 내 실내라돈 농도의 공간예측분석을 수행한 결과는 그림 1과 같다. 산출된 그림을 기초로 1차적으로 적용된 모형들 간의 농도 반영 여부에 대한 정성적 비교를 수행한 결과 IDW 방법을 이용하여 구현된 결과가 각 조사 지점의 농도 반영이 많이 이루어진 분포를 나타내고 있는 반면 Kriging 방법과 RBF 방법을 이용한 구현 결과는 각 조사지점 특성이 IDW 방법에 비해 명확하지 못한 분포를 나타냈다.
3%로 IDW 방법이 35% 이하의 가장낮은 오차 값을 나타낸 반면 나머지 예측모형 방법 들은 45% 이상의 높은 오차값을 나타내 IDW 방법이 다른 방법들에 비해 예측 값과 측정 값 간에 가장 낮은 편차를 보이는 것으로 조사되었다. 예측 값과 측정 값간의 상관분석 결과 역시 IDW 방법의 상관계수가 0.602로 0.5 이상의 상관성을 보인 반면, Kriging (ordinary) 방법, Kriging (universal) 방법, RBF 방법의 경우 상관계수가 각각 0.131, 0.244, 0.138로 매우 낮은 상관관계를 나타냈다. 이는 IDW 방법이 다른 공간라돈농도 보간모형들에 비해 국내 환경에서의 공간라돈농도를 예측하는데 있어 적합함을 시사하는 결과라 할 수 있다.
4와 같다. 오차거리 합의 결과의 경우 제거한 실측지점의 수가 증가할수록 모든 공간라돈농도 보간모형의 오차거리의 합은 증가하는 경향을 보였으며, IDW 방법과 두 개의 Kriging 방법에서는 완만하게 증가한 반면 RBF 방법에서는 증가가 급격하게 나타나는 구간이 있는 것으로 나타났다. 이는 공간라돈농도 보간예측에 있어 IDW 방법이 다른 방법에 비해 적합함을 시사하는 결과로 여겨진다.
두 개의 Kriging 방법은 측정지점의 수가 증가할수록 평균제곱근 오차가 증가하고 있으나, 400개의 자료를 제거하고 농도를 추정했을 때에는 IDW 방법을 이용했을 때보다 가장 적은 평균 제곱근 오차를 나타내고 있는 것으로 조사되었다. 오차거리의 합과 평균제곱근 오차 값의 결과를 종합하여 볼 때 국내 환경에 적합한 공간라돈농도 보간모 형으로 RBF 방법에 비해 IDW 방법 및 두 개의 Kriging 방법이 적합하다고 여겨진다.
이 GRM 작성에 관한 연구수행을 통해 국내 라돈관리 우선지역 선정을 위한 정확 및 정밀도가 높은 GRM 작성에 있어 필요한 국가 지리·토양관련 정보 데이터베 이스가 빈약하여 라돈지도 목적에 부합되는 즉 라돈 관리 우선지역 선정을 목적으로 한 GRM 작성이 어려움을 확인할 수 있었다.
이들 초과 지역 들을 대상으로 라돈관리 우선지역을 선정하기 위해 소단위 지역(읍·면·동)로 초과 지역을 구분한 결과 경기도 김포시에 위치하고 있는 읍·면·동에서의 실내 예측라돈농도가 가장 높은 농도인 337.7 Bq/m3을 나타냈으며 김포시 내 3개 읍·면·동에서 200 Bq/m3을 초과하는 높은 농도를 나타내고 있는 것으로 예측되었다.
이상과 같이 다양한 정량적 검증방법을 통해 국내 환경에 적합한 공간라돈농도 보간 모형을 도출한 결과 IDW 방법과 Kriging 방법이 다른 방법에 비해 우수한 것으로 나타났으며, 또한 두 방법 간에 큰차이가 없는 것으로 조사되어 국내 환경에서의 공간 라돈농도 보간예측에 있어 두 방법의 적용이 모두 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 이는 두 방법에서 도출된 결과가 동일한 결과로 판단하기에는 어려움이 있다.

후속연구

모형 구현을 통한 예측 값으로 작성된 라돈 지도들 간의 정보전달 명확성을 정성적으로 비교한 결과 IDW 방법의 구현에 의한 예측 값을 이용하여 도식된 지도가 다른 방법에 의해 도식된 지도에 비해 지역별 라돈 농도의 높고 낮음의 명확도가 높은 것으로 확인 되었다. 이상과 같은 모형 구현 결과들 간의 정량·정성적 비교를 통해 국내 환경에 적합한 라돈관리 우선대상 지역 선정을 위한 IRM 작성에 있어 IDW 방법을 활용할 것을 제안한다.
본 연구에서 공간라돈농도 예측, 즉 내삽법을 통한 예측 농도 기반 IRM 작성에 적합한 모형의 선정은 국내 환경보건분야에서 가장 많이 활용되어지고 있는 공간분석모형인 IDW 모형, Kriging 모형, RBF 모형에 국한하여 이들 모형들 간의 예측력 및정보전달 명확성 등의 비교를 통해 IRM 작성에 가장 적합한 모형을 선정하였다. 이와 같이 다양한 공간분석모형들 중 IDW 모형, Kriging 모형, RBF 모형에 국한하여 모형간의 비교를 수행한 이유로는 본연구에서 최종적으로 선정된 모형의 활용성 및 편의성 등을 높이고자 하는 의도로 현재 국내에서 활발히 사용되어지고 있다는 것은 모형 구현에 대한 전문인력 및 기술력이 있음을 간접적으로 시사하는 것으로 IRM 작성에 필요한 입력 자료의 생성, 입력자료를 활용한 모형 구현 방법 및 결과 해석 방법 등에 대한 방법론을 정립하여 제시하였을 경우 IRM 작성 및 라돈 공간농도 예측에 있어 선정된 모형 구현의 용의성에 의해 활용성이 증대될 것으로 여겨진다.
본 연구의 경우 라돈관리 우선지역 선정에 대한 방법론을 제안 하기 위해 수행된 연구로 우선적으로 실내공기질관 리법에서 정하고 있는 권고농도인 148 Bq/m³보다 높은 200 Bq/m³을 기준으로 이를 초과하는 소단위지 역을 일차적으로 선정하였고, 선정된 소단위지역을 다수 포함하고 있는 시도를 라돈관리 대상지역으로 선정하여 제안하였다. 향후 고농도 지역 선정에 있어 농도 기준에 대한 논의는 이루어지는 것이 바람직하다 판단되며, 또한 고농도 소단위 지역을 몇 개이상 함유하고 있는 시도를 라돈관리 대상지역으로 선정하여야 하는 것은 검토되는 것이 바람직하다 할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	국내 대기 환경 및 환경 보건분야에서 가장 많이 활용되는 공간분석 모형은 어떤것들이 있나?	국내 대기 환경 및 환경 보건분야 에서 가장 많이 활용되는 공간분석 모형은 역거리가중치 보간법 (Inverse Distance Weighted, IDW) 방법과 Kriging 방법과 RBF 방법이 있다.
	218 Po이나 214 Po의 방사성 원소들에 의해 발생되는 문제점은 무엇인가?	라돈( 222 Rn)은 무색, 무취, 무미의 가스상 물질로 토양에서 방출되는 방사성 가스로 방사 붕괴 시 알파선을 방출시키는 218 Po이나 214 Po의 방사성 원소로 붕괴된다. 이들 붕괴산물들에 의한 노출은 폐포에 심각한 피해를 야기 시키는 것으로 알려져 있어 궁극 적으로 장기간 높은 실내 라돈농도에 노출된 사람의 경우 병리학적 영향과 호흡기계 기능의 변화를 가져와 결국에는 폐암으로 발전하는 위해도가 증가되는 것으로 알려져 있다(UNSCEAR, 2000; Neuberger and Gesell, 2002; Lázár et al., 2003; Schmidt et al.
	라돈( 222 Rn)이란 무엇인가?	라돈( 222 Rn)은 무색, 무취, 무미의 가스상 물질로 토양에서 방출되는 방사성 가스로 방사 붕괴 시 알파선을 방출시키는 218 Po이나 214 Po의 방사성 원소로 붕괴된다. 이들 붕괴산물들에 의한 노출은 폐포에 심각한 피해를 야기 시키는 것으로 알려져 있어 궁극 적으로 장기간 높은 실내 라돈농도에 노출된 사람의 경우 병리학적 영향과 호흡기계 기능의 변화를 가져와 결국에는 폐암으로 발전하는 위해도가 증가되는 것으로 알려져 있다(UNSCEAR, 2000; Neuberger and Gesell, 2002; Lázár et al.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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