[논문]CalTOX 모델을 이용한 벤젠 종합위해성평가의 불확실성 분석과 민감도 분석

김옥; 이민우; 송영호; 최진하; 박상현; 박창용; 이진헌

doi:10.5668/jehs.2020.46.2.136

CalTOX 모델을 이용한 벤젠 종합위해성평가의 불확실성 분석과 민감도 분석
Uncertainty and Sensitivity Analyses of Human Aggregate Risk Assessment of Benzene using the CalTOX Model 원문보기

韓國環境保健學會誌 = Journal of environmental health sciences, v.46 no.2, 2020년, pp.136 - 149

김옥 (공주대학교 환경교육과) , 이민우 (공주대학교 환경교육과) , 송영호 (충청남도 환경안전관리과) , 최진하 (충남보건환경연구원) , 박상현 (충남연구원) , 박창용 (공주대학교 환경교육과) , 이진헌 (공주대학교 환경교육과)

Abstract ▼ AI-Helper

Objectives: The purpose of this study was to perform an aggregate human risk assessment for benzene in an industrial complex using the CalTOX model and to improve the reliability and predictability of the model by analyzing the uncertainty and sensitivity of the predicted assessment results. Methods: The CalTOXTM 4.0 beta model was used to evaluate a selected region, and @Risk 7.6 software was used to analyze uncertainty and sensitivity. Results: As a result of performing the aggregate risk assessment on the assumption that 6.45E+04 g/d of benzene would be emitted into the atmosphere over two decades, 3% of the daily source term to air remained in the selected region, and 97% (6.26E+04 g/d) moved out of the region. As for exposure by breathing, the predicted LADDinhalation was 2.14E-04 mg/kg-d, and that was assessed as making a 99.99% contribution to the LADDtotal. Regarding human Riskcancer assessment, the predicted human cancer risk was 5.19E-06 (95% CI; 4.07E-06-6.81E-06) (in the 95th percentile corresponding to the highest exposure level, a confidence interval of 90%). As a result of analyzing sensitivity, 'source term to air' was identified as the most influential variable, followed by 'exposure time, active indoors (h/day)', and 'exposure duration (years)'. Conclusions: As for the results of the human cancer risk assessment for the selected region, the predicted human cancer risk was 5.19E-06 (95% CI; 4.07E-06-6.81E-06) (in the 95th percentile, corresponding to the highest exposure level, a confidence interval of 90%). As a result of analyzing sensitivity, 'source term to air' was found to be most influential.

주제어

표/그림 (10)

표 Table 1. Chemical Properties parameter for benzene
표 Table 2. Landscape properties parameter in district chungcheongnam-do A
표 Table 3. Human exposure factors parameter in this study
그림 Fig. 1. Distribution and dynamics of benzene at 20 years after it was continuous emission in an industrial complex and ambient air using CalTOX model
표 Table 4. Predict concentration of benzene at environmental media in local residents of district chungcheongnam-do A using CalTOX model
표 Table 5. Prediction of benzene levels in the exposure contact media using CalTOX model
표 Table 6. Assessment of benzene LADD§ in local residents of district chungcheongnam-do A using CalTOX model (mg/kg-d)
표 Table 7. Monte-Carlo simulation result of the evaluation outcome on human exposure and Risk_cancer to benzene in residents of chungcheongnam-do A region that was predicted by CalTOX model
그림 Fig. 2. Histogram of Risk_cancer sensitivity analysis for CalTOX model
표 Table 8. Risk_cancer sensitivity analysis of CalTOX model for benzene

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구는 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 평가 결과에 신뢰구간을 확보하였고, 민감도 분석을 통하여 모델의 예측력을 보완할 수 있는 입력변수를 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 모델의 신뢰성과 평가 결과의 예측력을 향상시키고자 함에 의미가 있다.
본 연구는 CalTOX 모델을 이용하여 산업단지에서 대기로 배출된 벤젠의 인체 종합위해성평가를 수행하였고, 입력변수의 확률분포모형을 구축하여 예측된 평가 결과의 불확실성과 민감도 분석을 하였다.이러한 결과를 토대로 모델을 이용한 인체 종합위해성평가의 신뢰성과 평가 결과의 예측력을 향상시키 고자 하였다.

가설 설정

9) 대기로 배출되면 다매체·다경로를 통해 인체에 노출된다.
CalTOX 모델은 수용체가 벤젠에 오염된 지하수 및 지표수를 그대로 섭취하거나 피부에 접촉한다는 가정으로 노출량을 예측한다. 그러나 본 연구 대상 지역에서는 수도수 보급률이 94% (2016년 기준) ³⁰⁾이기 때문에 이에 대한 노출은 의미가 없다고 판단하여 제외하였다.

제안 방법

34) 배출량은 Log-normal확률분포 형태를 적용하였고, 벤젠의 물리·화학적 특성은 모두 Uniform 확률분포 형태로 적용하였다.
CalTOX^TM 4.0 beta모델(University of California)을 이용하여 산업단지가 위치한 충청남도 A지역의 배출원에서 20년 간 벤젠이 대기로 배출되었을 때, 주민(19세 이상)들의 인체 종합위해성을 평가하였다.대상 지역에서 벤젠의 배출원은 ‘국가 대기오염물질 배출량 산정방법 편람(III)’ ¹³⁾ 을 기준으로 하여, 대분류는 제조업 연소, 중분류는 기타, 소분류는 화합물및 화학제품 제조업, 코크스, 석유정제품 및 핵연료 제조업인 사업장으로 하였다.
본 연구는 CalTOX 모델을 이용하여 산업단지가 위치해 있는 충청남도 A지역 주민의 종합위해성평 가를 수행하였다. 벤젠 6.
본 연구는 CalTOX 모델을 이용하여 산업단지에서 대기로 배출된 벤젠의 인체 종합위해성평가를 수행하였고, 입력변수의 확률분포모형을 구축하여 예측된 평가 결과의 불확실성과 민감도 분석을 하였다.이러한 결과를 토대로 모델을 이용한 인체 종합위해성평가의 신뢰성과 평가 결과의 예측력을 향상시키 고자 하였다.
본 연구는 Monte-Carlo 시뮬레이션을 통해 평가 결과에 신뢰구간을 확보하였고, 민감도 분석을 통하여 모델의 예측력을 보완할 수 있는 입력변수를 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 모델의 신뢰성과 평가 결과의 예측력을 향상시키고자 함에 의미가 있다.
이 프로그램에서 Regression (coefficients)은 입력변수를 독립변수로놓고 결과변수를 종속변수로 하는 다중회귀분석의표준화 회귀계수(beta coefficients, β)임으로, 배출량, 물리·화학적 특성, 지역 특성, 인체노출 특성인 입력변수를 독립변수로 하였고, Risk cancer 를 종속변수로 하였다.
지역 특성 입력변수 중 연평균 강수량은 Expon 확률분포 형태, 연평균 기온은 Kumaraswamy 확률분포 형태, 연평균 풍속은 Weibull 확률분포 형태, 지표수에서 물의 증발은 Expon 확률분포 형태를 적용하였다. 인체노출 특성 변수에서 몸무게와 호흡률(활동, 휴식)은 Triangular 확률분포 형태를 적용하였고, 노출기간과 노출량이 평균되어지는 기간은 Uniform 확률분포 형태를 적용하였다. 이외에는 Normal과Log-normal 확률분포 형태를 적용하였다.

대상 데이터

물리·화학적 특성은 California Environmental Protection Agency (Cal/EPA)의 Department of Toxic Substances Control (DTSC) 15)에서 제시한 값을 사용하였다.
배출원에서 배출량 자료는 환경부 화학물질안전원의 화학물질 배출·이동량 정보(PRTR)14) 에서 2016년 1, 2, 3종 사업장을 업체별로 검색하여 이용하였다.
지역 특성 자료 중기상자료는 기상청 ¹⁶⁾ 과 국내 연구 자료, 22) 면적은 통계청 17) 에서 수집하여 입력하였고, 인체노출 특성은 국내 연구 자료^18,19) 와 ‘한국인의 노출계수 핸드북 ’ 20) 을 이용하였다. 이외에 국내 자료가 없는 경우에는 DTSC에서 제시한 캘리포니아 지역 자료를 이용하였다.

데이터처리

모델 평가 결과의 불확실성 분석과 민감도 분석을 위하여 @Risk 7.6 (Palisade Co., USA) 소프트웨어를 이용하였다. 모델의 입력 변수 각각에 대한 확률 분포 모형을 Table 1, 2, 3과 같이 구축하였다.
민감도 분석은 @Risk 7.6 소프트웨어의 Regression (coefficients)을 이용하였다. 이 프로그램에서 Regression (coefficients)은 입력변수를 독립변수로놓고 결과변수를 종속변수로 하는 다중회귀분석의표준화 회귀계수(beta coefficients, β)임으로, 배출량, 물리·화학적 특성, 지역 특성, 인체노출 특성인 입력변수를 독립변수로 하였고, Risk _cancer 를 종속변수로 하였다.

이론/모형

³⁴⁾ 배출량은 Log-normal확률분포 형태를 적용하였고, 벤젠의 물리·화학적 특성은 모두 Uniform 확률분포 형태로 적용하였다.지역 특성 입력변수 중 연평균 강수량은 Expon 확률분포 형태, 연평균 기온은 Kumaraswamy 확률분포 형태, 연평균 풍속은 Weibull 확률분포 형태, 지표수에서 물의 증발은 Expon 확률분포 형태를 적용하였다. 인체노출 특성 변수에서 몸무게와 호흡률(활동, 휴식)은 Triangular 확률분포 형태를 적용하였고, 노출기간과 노출량이 평균되어지는 기간은 Uniform 확률분포 형태를 적용하였다.

성능/효과

3) 유해화학물질은 단일매체로 배출되면 환경 매체 간 이동·분배 과정을 거쳐 다른 매체에도 분포하는 다매체 거동 특성을 나타내며, 다매체와 다매체에서 전이된 생활환경 매체에서 호흡, 섭취, 피부접촉을 통한 다경로로 인체에 노출된다.
CalTOX 모델의 예측 결과에 대한 민감도 분석 결과는, 오염원으로 입력하였던 배출량의 r²수준이0.53으로 나타나서 가장 큰 영향 변수로 도출되었고,실내 활동 시간이 그 다음 순이었다. 다매체·다경로 모델을 이용하여 도시지역 폐기물 소각장에서 배출되는 다이옥신에 대한 성인의 인체 총 노출량을 예측한 양지연(2001) ⁷⁾ 의 연구는 다이옥신의 생체 농축 메카니즘에 영향을 미칠 수 있는 유기탄소분배계수 (organic carbon partition coefficient, Koc)가 가장 큰영향인자로 도출되었고, 그 다음은 배출률로 나타났다.
19E+04 g/d가 연구 대상 지역에 잔류하였다. LADD_{inhalation_air} 은 2.14E-04 mg/kg-d로 예측되어 평생일일평균노출량(LADD_total)중 99.99%를 차지하였다. 이러한 결과를 통하여 산업단지가 위치한 충청남도 A지역에서 배출된 벤젠은 대기 중 농도에서 기인한 호흡으로 인한 노출이 인체 위해의 주요 경로임을 다시 한 번 확인할 수 있었다.
LADD inhalation 과 LADD total 은 2.14E-04 (95% CI;1.70E-04~2.74E-04) mg/kg-d로 나타났고, Risk cancer 는 5.19E-06 (95% CI; 4.07E-06~6.81E-06)으로 나타났다.
각 매체 간 벤젠의 이동량을 살펴보면 대기, 표층토양, 식물(leaf, cuticle), 지표수, 침전층, 대수층에서는 유출과 유입이 동일한 것으로 예측되는 반면, Root-zone 토양과 Vadose-zone 토양은 유입과 유출의 평형이 깨어지는 것으로 나타났다. Root-zone 토양은 표층토양으로 4.
문지영 등(2003) ⁵⁾ 은 서울을 연구 대상 지역으로 하여 다매체·다경로를 고려한 인체노출 모델을 구성하고, 배기가스와 난방연료의 불완전 연소에 의한 benzo(a)pyrene의 인체 총 노출량을 예측하고 민감도 분석을 하였다. 그 결과 대기 중 benzo(a)pyrene 의 오염도가 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 그 다음으로는 노출빈도, 실내외 활동 시 호흡률 순이었다. 김 옥(2017) ⁸⁾ 은 CalTOX 모델을 이용하여 연료연소에 의해 대기로 배출되는 benzo(a)pyrene 의 인체노출량을 예측하였고, 민감도 분석을 하였다.
12E-12 mg/kg-d로 매우 미미한 것으로 나타났다. 그리고 인체위해성 평가를 위해 CalTOX 모델의 목표 Risk _cancer 기준을 1.0E-06로 설정하고, Risk _cancer 를 예측한 결과는 5.19E-06이었다.
김 옥(2017) ⁸⁾ 은 CalTOX 모델을 이용하여 연료연소에 의해 대기로 배출되는 benzo(a)pyrene 의 인체노출량을 예측하였고, 민감도 분석을 하였다.노출기간이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 뿌리지역토양의 초기 농도, 과일과 채소의 섭취량 순으로 나타났다. 이러한 연구 결과들을 통하여 민감도 분석 결과 도출되어지는 모델의 영향 변수는 화학 물질, 지역 특성, 활동도 등에 따라 충분히 달라질 수 있다는 것을 추정할 수 있다.
14E-04mg/kg-d로 예측되었으며, Table 6과 같다. 대기에서 기인한 호흡으로 인한 노출(LADD_{inhalation_air} )이 2.14E-04 mg/kg-d로 예측되어 LADD _total 의 99.99%를 차지하였고, 섭취로 인한 노출(LADD _ingestion )은 1.93E-08mg/kg-d, 피부접촉으로 인한 노출(LADD _{dermal contact} )은 4.12E-12 mg/kg-d로 매우 미미한 것으로 나타났다. 그리고 인체위해성 평가를 위해 CalTOX 모델의 목표 Risk _cancer 기준을 1.
환경 매체의 벤젠 농도에 의한 직접적인 인체 접촉매체로의 전이 농도를 예측한 결과는 Table 5와 같다. 대기의 가스상 농도에서 기인한 실내외의 농도가 4.30E-04 mg/m ³으로 가장 높게 나타났으며, 그외에도 껍질이 있는 재배작물(exposed produce)과 수계 영향에 의한 어류와 해산물(fish and seafood)을 제외하고는 대기의 가스상 농도의 영향이 높게 나타났다.
물리·화학적 특성은 몰 분자량 (molecular weight)이 0.35, 대기 중 벤젠의 반응 반감기(reaction half-life in air)가 0.01로 도출되었고, 지역 특성 변수는 면적(area)이 −0.31, 풍속(yearly average wind speed)이 −0.24로 도출되었다.
18E-06)으로 예측되었다. 민감도 분석결과 상위 12개 유의미한 입력변수 중 배출량(source term to air)의 r ² 수준이0.53으로 나타나서 가장 큰 영향 변수로 도출되었고, 그다음으로는 실내 활동 시간(exposure time, active indoors), 노출 기간(exposure duration), 몰 분자량 (molecular weight), 노출량이 평균 되어지는 시간 (averaging time) 등의 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 모델의 신뢰성과 평가 결과의 예측력 향상을 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.
19E+04g/d만이 연구 대상 지역에 잔류하였다. 배출원에서 배출된 벤젠의 대기(air), 나뭇잎(leaf), 표층토양(ground-soil) 잔류기간은 하루가 채 안 되는 반면,큐티클(cuticle)에는 하루, 지표수(surface water)에는8일이 조금 지나는 것으로 나타났고, 침전층(sediment) 에는 10일, Vadose-zone 토양에는 23일, Root-zone 토양에는 27일, 대수층(aquifer)에는 349일 정도 잔류하는 것으로 나타났다.
본 연구 Risk _cancer 는 95% 백분위수에서 위해도 불확실도 90% 신뢰구간의 범위는 2.43E-05로 나타났다. 평가 결과의 불확실성을 분석하는 과정에서 입력변수 자료 내 변화에 대한 정확한 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)형태를 결정하는 것은 대단히 중요하다.
본 연구 결과 벤젠이 6.45E+04 g/d로 20년간 대기로 배출되었을 때, 97%인 6.26E+04 g/d가 연구 대상 지역 밖으로 이동하여, 3%인 0.19E+04 g/d가 연구 대상 지역에 잔류하였다. LADD_{inhalation_air} 은 2.
99%를 차지하였다. 이러한 결과를 통하여 산업단지가 위치한 충청남도 A지역에서 배출된 벤젠은 대기 중 농도에서 기인한 호흡으로 인한 노출이 인체 위해의 주요 경로임을 다시 한 번 확인할 수 있었다. 이는 Hattemer-Frey 등(1990), ²⁵⁾ MacLeod와 MacKay (1999), ²⁶⁾ ATSDR (2007),¹²⁾ 국립환경과학원(2011) ²⁷⁾ 의 연구 결과와 유사하다.
노출기간이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 뿌리지역토양의 초기 농도, 과일과 채소의 섭취량 순으로 나타났다. 이러한 연구 결과들을 통하여 민감도 분석 결과 도출되어지는 모델의 영향 변수는 화학 물질, 지역 특성, 활동도 등에 따라 충분히 달라질 수 있다는 것을 추정할 수 있다. 그러므로 민감도 결과 도출된 입력 변수들에 대한 신뢰할만한 자료 확보와 활동도에 따른 값의 변화, 모델 적용을 위한 PDF의 확보 등 보완이 필요하며 이를 토대로 모델의 예측력을 향상시키는 노력을 해나가야 할 것이다.
인체노출 특성 변수는 실내 활동 시간(exposure time, active indoors)이 0.42, 노출 기간(exposure duration)이 0.35, 노출량이 평균 되어지는 시간(averaging time)이 −0.35, 활동 시 호흡률(active breathing rate)이 0.21, 실외노출 시간(exposure time, outdoors at home)이 0.11, 실내 휴식 시간(exposure time, indoors resting)이0.07, 휴식 시 호흡률(resting breathing rate)이 0.02로 7개가 도출되었다.
06E-12 mg/m ³로 가장 낮게 예측되었다. 표층토양과 Root-zone 토양은 각각 1.52E-06 mg/kg, 1.18E-06 mg/kg으로 예측되었으며, 지표수와 지하수도 각각 5.87E-07 mg/L, 8.34E-07 mg/L로 예측되었다.
19E+04 g/d가 A지역에 잔류하였다. 호흡으로 인한 노출(LADD_inhalation )은 2.14E-04 mg/kg-d로 예측되어, 평생일일평균노출량(LADD _total )에 99.99% 기여한 것으로 나타났으며, 인체위해성 평가 결과 Risk _cancer는 5.19E-06 (95% CI; 4.07E-06~6.18E-06)으로 예측되었다. 민감도 분석결과 상위 12개 유의미한 입력변수 중 배출량(source term to air)의 r ² 수준이0.

후속연구

이러한 연구 결과들을 통하여 민감도 분석 결과 도출되어지는 모델의 영향 변수는 화학 물질, 지역 특성, 활동도 등에 따라 충분히 달라질 수 있다는 것을 추정할 수 있다. 그러므로 민감도 결과 도출된 입력 변수들에 대한 신뢰할만한 자료 확보와 활동도에 따른 값의 변화, 모델 적용을 위한 PDF의 확보 등 보완이 필요하며 이를 토대로 모델의 예측력을 향상시키는 노력을 해나가야 할 것이다.
그러나 본 연구 대상 지역에서는 수도수 보급률이 94% (2016년 기준) ³⁰⁾이기 때문에 이에 대한 노출은 의미가 없다고 판단하여 제외하였다. 또한 모델의 입력 변수가 부재한 경우 미국 캘리포니아 지역 입력값을 그대로 이용하였고, 지역 기반 자료보다는 국가 공공기관의 자료를 더 많이 사용한 것, PDF에 대한 자료와 정보의 부족 등에서 연구의 한계가 존재한다. 더욱이 국외의 모델을 우리나라에 적용하는 것은 불확실성을 상당히 높이는 요소임으로 우리나라 위해 배출원(사이트)에 대한 인체위해성 평가가 제대로 이루어지려면 그 지역에 적합한 평가모델이 반드시 개발되어져야 한다.
53으로 나타나서 가장 큰 영향 변수로 도출되었고, 그다음으로는 실내 활동 시간(exposure time, active indoors), 노출 기간(exposure duration), 몰 분자량 (molecular weight), 노출량이 평균 되어지는 시간 (averaging time) 등의 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 모델의 신뢰성과 평가 결과의 예측력 향상을 위한 기초 자료로 활용할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	유해화학물질의 특성은 무엇인가?	2) 따라서 유해화학물질이 배출원에서 배출되어, 어떠한 경로를 거쳐 인체에 어느 정도 노출되는지를 파악하는 것은 매우 중요하다.3) 유해화학물질은 단일매체로 배출되면 환경 매체 간 이동·분배 과정을 거쳐 다른 매체에도 분포하는 다매체 거동 특성을 나타내며, 다매체와 다매체에서 전이된 생활환경 매체에서 호흡, 섭취, 피부접촉을 통한 다경로로 인체에 노출 된다. 이러한 접근 방법은 유해화학물질의 환경 중오염도를 단순히 수치로만 제시하는 것이 아니라, 배출원에서 인체 영향까지를 종합하여 전체적으로 고려하는 과정이다.
	인체위해성 평가는 무엇인가?	인체위해성 평가는 특정 유해화학물질이나 위험 상황에 노출되어 나타날 수 있는 개인 혹은 집단의 건강피해 확률을 추정하는 과학적인 과정이다.2) 따라서 유해화학물질이 배출원에서 배출되어, 어떠한 경로를 거쳐 인체에 어느 정도 노출되는지를 파악하는 것은 매우 중요하다.
	벤젠이 성인과 소아에게 미치는 영향은?	미국 환경청(US EPA)에서는 Group A (known human carcinogen),10)국제 암연구소(IARC)에서는 Group 1 (carcinogenic to humans),11) 미국 산업위생전문가협의회(ACGIH)에서는 A1 (confirmed human carcinogen)12) 으로 분류한 인체 발암물질이다. 성인에게서 백혈병 유발에 관한 역학 자료가 다수 보고되었고, 소아의 급성 골수성 백혈병 및 폐암에 대한 긍정적인 연관성이 관찰되었다.9,12) 벤젠 배출원 주변 지역주민에게 가장 우려되는 노출 시나리오는 장기간에 걸친 저농도 호흡노출이다.

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California Environmental Protection Agency (Cal/EPA). $CalTOX^{TM}$ , A Multimedia Total Exposure Model For Hazardous-Waste Sites; 1994.

저자의 다른 논문 :

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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