As the danger of exposure to the asbestos has been revealed, the importance of demolition asbestos in existing buildings has been raised. Extensive body of study has been conducted to evaluate the risk of demolition asbestos, but there were confined types of variables caused by not reflecting categorical information and limitations in collecting quantitative information. Thus, this study aims to derive a model that predicts the risk in workplace of demolition asbestos by collecting categorical and continuous variables. For this purpose, categorical and continuous variables were collected from asbestos demolition reports, and the risk assessment score was set as the dependent variable. In this study, the influence of each variable was identified using logistic regression, and the risk prediction model methodologies were compared through decision tree regression and artificial neural network. As a result, a conditional risk prediction model was derived to evaluate the risk of demolition asbestos, and this model is expected to be used to ensure the safety of asbestos demolition workers.
Asbestos has been widely used for construction materials due to its sound absorption and insulation properties. Despite the announcement that asbestos may cause cancer, asbestos demolition work has become more active. Asbestos was scattered by demolition work and the government started to regulate it. This study was started to predict the scattering asbestos concentration according to the research that it can cause cancer even if the concentration of asbestos meets legal standards. Therefore, in this paper, a regression analysis was conducted to derive a predictive equation after collecting and arranging the variables affecting scattering asbestos. As well as, artificial neural network analysis was used to make a more suitable prediction model.
This study was examined to find out asbestos exposure level the factors which affected the level at asbestos abatement sites. We visited a total of thirteen building demolition sites(3 apartments, 3 schools, 4 stores, and 3 houses) were visited to collect samples and related data from August to November, 2006. The results of this study were as follows 1. The results of an analysis of bulk samples to identify types of asbestos at the asbestos abatement sites showed that the kinds of the asbestos detected were chrysotile by 50.0%, were tremolite by 2.6%, and were the contents of chrysotile by 3 to 20%. 2. The geometric mean concentration of asbestos was 0.007 f/cc(range 0.001-0.34 f/cc) and its geometric standard deviation was 5.83. Of the samples, however, 12 exceeded the Korean Occupational Exposure Limit(0.1f/cc). 3. Of the materials, textile material had the highest concentration with geometric mean of 0.016 f/cc. When asbestos-containing materials were removed using T type tools, the geometric mean concentration of asbestos was 0.061 f/cc. The level by this method was much higher than by other removal methods. In analysis by the type of building, the geometric mean concentration of asbestos in stores was 0.042 f/cc and was higher than in other buildings. 4. The Poisson regression analysis was applied to find out the factors that affect the airborne asbestos concentration. As a result of the analysis, removal using a T type tool was the most important factor affecting the asbestos concentration(p<0.01). In conclusion, the airborne asbestos concentration(geometric mean) in asbestos abatement sites was 0.007 f/cc(0.001~0.34 f/cc), and 12(14.6%) of all samples were over the 0.1 f/cc. These results showed that asbestos abatement workers have been exposed to the high level of airborne asbestos because they have not been keeping asbestos removal rule. In accordance with increases of the number of building demolition sites, the better government regulation on asbestos abatement methods should be made and be performed well at building demolition sites.
Objectives: This study is intended to seek credible and efficient measurements on airborne asbestos concentrations that allow immediate action by establishing complementary data through comparative analysis with existing PCM and KF-100 method real-time monitoring equipment in working areas in Seoul where asbestos-containing buildings are being demolished, including living environment surroundings. Materials: We measured airborne asbestos concentrations using PCM and KF-100 at research institutes, monitoring networks, subway stations and demolition sites of asbestos-containing buildings. Through this measurement data and KF-100 performance testing, we drew a conversion factor and applied it via KF-100. Finally we verified the relationship between PCM and KF-100 with statistical methods. Results: The airborne asbestos concentrations by PCM for the objects of study were less than the detection limit(7 fiber/$mm^2$) in three (20%) out of 15 samples. The highest concentration was 0.009 f/cc. The airborne asbestos concentrations by PCM in laboratories, monitoring networks, subway stations and demolition sites of asbestos-containing buildings were respectively $0.002{\pm}0.000$ f/cc, $0.004{\pm}0.001$ f/cc, $0.009{\pm}0.001$ f/cc, and $0.002{\pm}0.000$ f/cc. As a result of KF-100 performance testson rooftops, the conversion factor was 0.1958. Applying the conversion factor to KF-100 for laboratories, the airborne asbestos concentrations ratio of the two ways was nearly 1:1.5($R^2$=0.8852). Also,the airborne asbestos concentration ratio of the two ways was nearly 1:1($R^2$=0.9071) for monitoring networks, subway stations, and demolition sites of asbestos-containing buildings. As a result of independent sample t-tests, there was no distinction between airborne asbestos concentrations monitored in the two ways. Conclusions: In working areas where asbestos-containing buildings are being demolished, including living environment surroundings, quickly and accurately monitoring airborne asbestos scattered in the air around the working area is highly important. For this, we believea mutual interface of existing PCM and a real-time monitoring equipment method is possible.
There is an increasing demand for prediction of asbestos concentration which has an fatal effect on human body. While demolishing asbestos, the dust scatters and makes workers be exposed to danger. Up to this date, however, factors that particularly influences have not considered in predicting asbestos concentration. Most of the studies could not quantify the distribution of asbestos. Also, they did not use nominal data on buildings as important factors. Therefore, this study aims to build an asbestos concentration prediction model by quantifying distribution of asbestos and using nominal data of buildings based on Artificial Neural Network (ANN). This model can give significant contribution of improving the safety of workers and be useful for finding effective ways to demolish asbestos in planning.
Kim, Young-Chan;Son, Byeung-Hun;Park, Wha-Me;Hong, Won-Hwa
Architectural research
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제13권2호
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pp.31-40
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2011
Asbestos have been used around the world by physical and chemical characteristics that are a reliable and cost-effective. But asbestos, once called the miracle of mineral, is now a quiet time bomb. Asbestos hazards have been studied and the government has pursued 'Comprehensive Measures for Asbestos Management' jointly with related departments. As a part of plan, Ministry of Environment is to introduce legislation 'Asbestos Safety Management Act' through Environment Announcement No. 2010-108. The same Act. 24 shows as follows. Minister of Environment or governor should do survey on the actual condition targeting rural buildings with slates and partly or fully fund to dissolve, remove asbestos slate which was used in each building. However, the local survey was only conducted by each municipality regionally. And there is no actual condition data by area, application and year, and there was no data on disposal costs concerning asbestos slate buildings In this study, discharge of asbestos slate was calculated per unit area and formula was developed with regression analysis. In addition, Demolition, dismantling, disposal costs were computed via a phone survey to disposal companies and then this study proposed standards for this.
본 연구에서는 석면해체 제거작업에 따른 작업자 및 주변 환경에 미치는 영향 등을 파악하기 위해 서울시내 건축물 석면해체 제거 사업장을 대상으로 공기 중 석면농도를 조사하고, 측정결과가 "석면안전관리법"에서 명시된 사업장 주변의 석면배출허용기준에 적합한지를 살펴보았다. 서울시내 총 37개소 석면해체 제거 사업장에서 총 288개의 공기 중 시료를 분석하였으며, 전체 288개 시료 중 101개 시료에서(35%) 검출한계($7fiber/mm^2$) 이하로 나타났다. 이 때 전체 공기 중 석면농도 평균값은 $0.003{\pm}0.002f/cc$로(최대 0.013 f/cc) 대부분의 공기 중 석면농도는 "석면안전관리법"에서 명시된 사업장 주변의 석면배출허용기준 0.01 f/cc 이하로 나타나 서울시내 건축물 석면해체 제거 사업장에서의 석면 노출가능성은 우려할 수준이 아닌 것으로 판단된다. 채취지점별로 살펴보면, 부지경계선(148개), 위생설비입구(25개), 작업장주변(실내)(7개), 작업장주변(실외)(11개)에 대한 공기 중 석면농도 결과, 각각 53개(36%), 5개(20%), 1개(14%), 4개(36%) 시료에서 검출한계 이하로 나타났으며 평균농도는 각각 $0.002{\pm}0.002f/cc$(최대 0.008 f/cc), $0.004{\pm}0.002f/cc$(최대 0.009 f/cc), $0.004{\pm}0.002f/cc$(최대 0.007 f/cc), $0.004{\pm}0.002f/cc$로(최대 0.008 f/cc) 나타났다. 또한 음압기(13개), 폐기물보관지점(27개), 폐기물반출구(9개), 거주자주거지역(48개)에 대한 공기 중 석면농도 결과, 각각 3개(23%), 8개(30%), 2개(22%), 25개(52%) 시료에서 검출한계 이하로 나타났으며 평균농도는 각각 $0.004{\pm}0.002f/cc$(최대 0.009 f/cc), $0.005{\pm}0.004f/cc$(최대 0.013 f/cc), $0.005{\pm}0.003f/cc$(최대 0.009 f/cc), $0.003{\pm}0.002f/cc$0로(최대 0.009 f/cc) 나타났다.
Asbestos is a building material that has been actively used because of its excellent durability and heat resistance until 2009, when it was found to be a first-class carcinogen and prohibited in Korea. Currently, asbestos dismantling is an essential process in demolition of old buildings. Workers are likely to be exposed to asbestos in the process of dismantling and removing them, which causes various occupational diseases, suggesting related laws and work standards to ensure the safety of asbestos dismantling process. Accordingly, prior studies have been conducted to analyze the level of asbestos exposure and influencing factors occurring during work, but most of them are mainly concerning health issue while research on process risks considering field characteristics and safety aspects of the work processes is still insufficient. Therefore, this study aims to derive the process risks affecting the safety of workers based on the survey results of asbestos dismantling companies, and further proposed a cost calculation model taking those risks into account.
Asbestos have been used around the world because of reliable and cost-effective physicochemical characteristics. After incubation period about 15-40 years asbestos can cause various cancers, including malignant mesothelioma when inhaled into the air. These properties turned out, asbestos have been banned from using in developed countries. Also in Korea also, the use of asbestos was banned across the board by revision of Industry Safety and Health Act in February 2009. Therefore, the problem of asbestos is not when using. It is about dismantling, maintenance, and the final processing of asbestos waste. Asbestos Cement slates which is Widely distributed throughout the country as roofing materials has much scattering potential compare with inside materials. Also Ministry of Environment is planning to introduce legislation 'Asbestos Safety Management Act' through Environment Announcement and The same Act. 24 show as follows. Minister of Environment or governor should do survey on the actual condition targeting rural buildings with slates and partly or fully fund to dissolve, remove asbestos slate which was used in each buildings. Therefore, to solve these problems, database-building and necessity of management strategies have been continually arisen. So this study was performed. Its application value is very high in terms of its political, economic. Asbestos Cement Slates database could build to collect national registered building data and then using GIS, asbestos cement Slates distribution map were constructed in each province's cities and counties of the country. And this map by Application, construction was to visualize by application, construction of year. Through these results, information of Asbestos Cement Slates could visually inform to policy makers, asbestos dismantling and management contractor, and civilian and it would alleviate the gap of knowledge information. This is expected to be utilized by medium and long-term and effective plan for demolition and dismantling of asbestos cement Slates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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