최근 국내에서는 Escherichia coli O157:H7, Listeria monocytogenes등의 미생물에 대한 건강위해성이 강조되면서 미생물 위해성평가에 대한 필요성이 제기되고 있고, U.S.FPA, U.S.DA, FAO/WHO를 비롯한 국제기구 및 외국 유관기관들에서도 미생물 위해성평가 방법을 식품관리에 활용하고자 방법론 연구에 주력하고 있다. 미생물 위험성은 화학물질과 달리 인체건강에 대한 영향이 즉각적이고, 심각하게 나타나 정량적인 위해성평가가 용이하지 않고 유해화학물질과는 다른 평가방법이 요구된다. 식품중 미생물의 위해성평가는 크게 4단계로 구분되는데, 미생물관련질환 추세파악 및 미생물 관련질병에 관한 역학조사 등을 활용하는 위험성확인 단계와 실제 식품원료, 식품가공, 수송, 포장단계 중 식품의 물리적, 화학적 조건에 따른 미생물 변화를 고려하여 식품중 미생물에 대한 노출을 정량화하는 노출평가 단계, 미생물의 용량에 따른 질병발생에 근거하여 용량-반응관계를 규명하는 용량-반응평가 단계, 규명된 모델을 활용하여 모든 평가결과를 통합함으로 위해 도치 예측과 불확실성 분석 등을 수행하는 위해도결정단계로 구성되어 있다. 미생물 용량-반응평가는 크게 비역치(Nonthreshold)와 역치(Threshold) 평가 방법론으로 구분되는데, 비역치 평가방법론은 단일 병원균이 감염을 일으킬 수 있다는 것과 감염을 일으킬 수 있는 확률이 독립적이라는 가정을 전제로 하고, 역치평가방법론은 미생물이 감염을 일으키기 위해서 각기 개별 역치가 존재하는데 어느 정도의 미생물수가 모여 서로 작용해야 독성유발물질을 만들어 낸다는 가정을 전제로 한다. 현재 받아들여지고 있는 비역치 모델로는 Exponential, Beta-poisson, Gompertz, Gamma-weibull 모델 등이 있으며, 역치모델로는 Log-normal, Log-logistic모델 등이 있다. 본 연구에서는 인체 volunteer자료를 활용하여 용량-반응자료를 입력하고 용량-반응자료를 토대로 적합한 수학적 모델을 찾아내어, 선별한 모델의 적합도 검정을 실시하는 방법론 연구를 실시하였으며, 노출평가 자료와 용량-반응평가 결과를 연계하여 위해도를 결정하는 과정에 대해 연구하였다 이 밖에도 모델(Food MicroModel)을 이용하여 식품의 염도, 수분활성도, 온도, pH등의 조건에 따른 미생물의 성장률, 사멸률 등 변화를 예측할 수 있는 방법론 연구를 통해 식품의 최적 보관 조건등을 찾아내는 방법을 습득하였다. 미생물 위해성평가는 외국에서도 아직 초기 연구단계에 있으며 현재로서 사후조사자료인 역학자료보다 건강한 성인남자를 대상으로 한 volunteer 자료를 우선적으로 활용하고 있으나 노약자나 민감그룹에 대한 실험은 현실적으로 불가능하여 동물실험을 이용한 평가방법을 연구중에 있다. 추후 연구방향으로는 국내 volunteer들을 대상으로 한 미생물별 용량-반응결과를 토대로 population sensitivity를 비교할 수 있는 기초자료를 확보함으로써 미생물에 대한 인구집단의 반응 민감성 차이를 비교하고 시료채취 후 즉각적인 실험실적 분석이 가능토록하여 정확한 인체노출평가를 수행함으로써 미생물 위해성평가방법론을 식품미생물관리에 적용하는 것이다.
Background: Toluene diisocyanate (TDI) is a highly reactive chemical that causes sensitization and has also been associated with increased lung cancer. A risk assessment was conducted based on occupational epidemiologic estimates for several health outcomes. Methods: Exposure and outcome details were extracted from published studies and a NIOSH Health Hazard Evaluation for new onset asthma, pulmonary function measurements, symptom prevalence, and mortality from lung cancer and respiratory disease. Summary exposure-response estimates were calculated taking into account relative precision and possible survivor selection effects. Attributable incidence of sensitization was estimated as were annual proportional losses of pulmonary function. Excess lifetime risks and benchmark doses were calculated. Results: Respiratory outcomes exhibited strong survivor bias. Asthma/sensitization exposure response decreased with increasing facility-average TDI air concentration as did TDI-associated pulmonary impairment. In a mortality cohort where mean employment duration was less than 1 year, survivor bias pre-empted estimation of lung cancer and respiratory disease exposure response. Conclusion: Controlling for survivor bias and assuming a linear dose-response with facility-average TDI concentrations, excess lifetime risks exceeding one per thousand occurred at about 2 ppt TDI for sensitization and respiratory impairment. Under alternate assumptions regarding stationary and cumulative effects, one per thousand excess risks were estimated at TDI concentrations of 10 - 30 ppt. The unexplained reported excess mortality from lung cancer and other lung diseases, if attributable to TDI or associated emissions, could represent a lifetime risk comparable to that of sensitization.
A probabilistic seismic damage analysis is an essential procedure to identify seismically vulnerable structures, prioritize the seismic retrofit, and ultimately minimize the overall seismic risk. To assess the seismic risk of multiple structures within a region, a large number of nonlinear time-history structural analyses must be conducted and studied. As a result, each assessment requires high computing resources. To overcome this limitation, we explore a deep learning-based metamodel to enable the prediction of the mean and the standard deviation of the seismic damage distribution of track-on steel-plate girder railway bridges in Korea considering the geometric variation. For machine learning training, nonlinear dynamic time-history analyses are performed to generate 800 high-fidelity datasets on the seismic response. Through intensive trial and error, the study is concentrated on developing an optimal machine learning architecture with the pre-identified variables of the physical configuration of the bridge. Additionally, the prediction performance of the proposed method is compared with a previous, well-defined, response surface model. Finally, the statistical testing results indicate that the overall performance of the deep-learning model is improved compared to the response surface model, as its errors are reduced by as much as 61%. In conclusion, the model proposed in this study can be effectively deployed for the seismic fragility and risk assessment of a region with a large number of structures.
The linear no-threshold (LNT) model is an assumption that explains the dose-response relationship for health risks, allowing for linear extrapolation from high doses to low doses without a threshold. The selection of an appropriate model for low-dose risk evaluation is a critical component in the risk assessment process for hazardous agents. This paper reviews the LNT model in light of epidemiological evidence from major international consortia studying ionizing radiation. From a scientific perspective, substantial evidence supporting the LNT model has been observed in epidemiological studies of low-dose ionizing radiation exposure, although some findings suggest non-linear dose relationships for certain cancer sites and variations across populations. From a practical standpoint, the LNT remains the most useful model for radiation protection purposes, with no alternative dose-response relationship proving more appropriate. It is important to note that the LNT model does not directly reflect the magnitude of risk at the population level, and this distinction should be clearly communicated to the public. While applying the LNT model as the principal basis for radiation protection, continuous research into various dose-response relationships is crucial for advancing our understanding.
Ministry of Environment developed ‘Emergency Response Information System (ERIS)’ in 2001, which is in operation. As a next step, currently National Emergency Response Information System (NERIS) is being developed. The main difference among ERIS and NERIS is to enhance the system in the national level, including transportation of hazardous materials. This paper introduces concepts and methods applied to NERIS, especially HAZMAT, and the information system, operating strategies. Based on GIS and transportation-network data, the best route can be offered using Risk Analysis. Strategies for reporting and first-response information systems are also designed for emergencies in the paper.
최근의 연구에 의하면 국내 대부분의 건설사는 리스크 관리를 효과적으로 하고 있지 못하며, 리스크 관리 시스템의 개선이 필요한 것으로 판단된다. 또한 리스크 관련 연구도 대부분 거시적인 관점에서의 리스크를 다루고 있으며 프로젝트 시공단계에서의 공정리스크를 다룬 연구는 거의 없는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 공정리스크 중 흙막이공에서 발생할 수 있는 리스크 요인의 분석 및 분류를 통해 리스크 대응 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 리스크 전문가를 대상으로 워크숍을 실시하여 아파트 흙막이공 시공 중에 발생할 수 있는 리스크를 식별 및 분석하였다. 연구 결과 95 % 신뢰구간에서 49.7억 원의 절감이 가능할 것으로 예상되었으며, 최대 발생 가능한 비용은 150억 원에서 100억 원가량으로 줄어들었다. 리스크 저감 비율 기준으로 별다른 투입비용 없이 리스크를 저감할 수 있는 리스크, 리스크 대응 시 효과가 큰 리스크와 효과가 미미한 리스크로 구분하여 나타났다. 따라서 본 연구에서 제시한 유형들과 리스크 요인들을 지침으로 삼아 현장 여건에 맞는 적절한 대응 전략을 갖추고 체계적으로 대응할 경우 프로젝트를 성공적으로 운영하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
최근 사회는 과학기술의 발달과 함께 인간이 생산하는 다양한 위험이 확산되는 VUCA 시대에 접어들었다. 시민들의 위험 소양 수준을 높여 이러한 위험에 대응할 수 있는 일상적인 대비를 강화할 필요가 있다. 이를 위해서 위험을 과학적이고 객관적으로 판단하고 대응할 수 있도록 과학 교육의 역할에 대한 재고가 필요하다. 이에 위험 사회에서 과학 교육의 역할을 규명하기 위해 본 연구는 과학과 관련된 위험 인식과 위험 대응의 역사를 검토하고 그 특징을 분석하였다. 이 과정에서 혈압으로 인해 발생하는 위험에 대한 인식과 대응을 세 가지 맥락(역사적 맥락, 교육과정 맥락, 교과서 맥락)에서 분석하였다. 역사적 맥락은 심혈관계 지식의 역사와 관련된 연구가 이루어진 학술지 중 SCIE에 등재된 학술지를 연구대상으로 선정하였다. 선정된 학술지에서 'Hypertenstion', 'History'라는 키워드로 논문을 선정하였고, 이를 시대별로 비교 분석하였다. 교육과정 맥락은 제1차 교육과정부터 2022 개정 교육과정까지 분석하였고, 혈압과 관련한 내용요소, 그리고 성취기준을 비교 분석하였다. 제1차부터 제6차 교육과정까지는 혈압으로 인해 발생하는 위험이 제시되지 않았고, 제7차 교육과정부터 혈압으로 인해 발생하는 위험이 포함된 것으로 확인되었다. 교과서 맥락은 제7차 교육과정 생물Ⅰ, 2015 개정 교육과정 생명과학Ⅰ 과 보건을 선정하여 텍스트 추출을 통해 교과목을 대표하는 키워드를 선정하였다. 이 키워드를 바탕으로 위험 인식과 위험 대응을 어떻게 제시하고 있는지 분석하였다. 그리고 교과서에서 제시된 자료들을 분석하여 위험 인식과 위험 대응의 특징을 도출하였다. 본 연구는 과학 교육에서 위험 인식과 위험 대응의 역할을 확인하였다는 점에서 의미를 갖는다.
본 연구는 위험성 분석 기법을 통해 화학 산업 시설에서 발생 가능한 화학 테러에 대한 원인 을 규명하고, 기존의 테러 대응 방법에 대한 분석 및 평가를 함으로써 효과적 대응 개선 방안을 마련하기 위 한 프로그램 개발이다 테러 위험성 평가 프로그램은 자산 분석(Asset Characterization), 위협 평가(Threat Assessment), 취약성 분석(Vulnerability Analysis), 위험성 평가(Risk Assessment), 대응책 제시(New Countermeasure)의 총 5단계의 순차적 알고리즘으로 구성되어 있다. 개발된 프로그램을 항만에 위치한 석유 저장 및 정제 공정에 적용하여 테러 위험성과 그 원인을 분석함으로써 위험성 평가 프로그램의 효용성과 신뢰성을 검증하였다. 화학 산업 시설에서의 보안 및 테러리즘에 대한 문제성 제기를 통해 그 해결책을 제시하고 테러의 취약점과 원인을 규명함으로써 테러나 재해(extreme event) 발생 시 효과적인 대응책 마련이나 대응 전략 수립에 기여하고자 개발된 프로그램이다.
최근 들어 건설환경이 더욱 복잡해지고 경쟁이 치열해짐에 따라 위험관리의 중요성이 더욱 부각되고 있다. 그러나 건설공사에 적용되는 대부분의 위험관리 기법들이 사업초기단계에서 위험분석에 집중되어 있어, 건설과정에서 공정관리, 원가관리 또는 품질관리처럼 일상적인 관리기법으로 개발되어 있지 않다. 본 논문에서는 건설공사에서 위험관리를 일상적인 관리기법으로 적용하기 위하여 위험허용도 중심의 위험대응 프로세스를 제안하고, VaR개념을 응용한 위험허용도 산정방법을 제시하고자 한다.
미생물 위해성 평가의 용량-반응 모델은 생물학적 모델과 경험적 모델로 나눌 수 있다. 생물학적 모델은 미생물의 분포형태, 미생물에 대한 숙주의 감수성, 감염을 일으킬 수 있는 미생물 수에 대한 가정을 바탕으로 성립된 모델로서, 대표적으로 Exponential model과 $\beta$-Poisson model이 있다. 경험적 모델은 주로 화학물질의 독성을 나타내는데 이용되어 온 모델로, Weibull-Gamma model등이 있다. 여러 용량-반응 모델 중에서 실험 데이터에 적합한 모델을 걱정하는 데에는 deviance function(Y)을 이용하며, 현재 일부 식중독균에 대해서는 사람과 실험동물에서의 용량-반응 모델이 연구되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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