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위해성평가 관리 • 요소기술

Risk Assessment and Management Technology

송전선로 주변 학교 학생의

극저주파 자기장에 대한 노출평가

Assessment of Personal Exposure to Extremely Low Frequency Magnetic Fields

for the Selected Primary Schoolchildren Living Nearby a Overhead Transmission Power Line

한양대학교 산학협력단

환 경 부

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제 출 문

환경부장관 귀하

본 보고서를 “송전선로 주변 학교 학생의 극저주파 자기장에 대

한 노출 평가” (총 연구기간 : 2002년 12월 1일～ 2005년 5월 31일)의

최종보고서로 제출합니다.

2005년 7월 31일

주관연구기관명 : 한양대학교 산학협력단

연구책임자 : 김 윤신 (한양대 의과대학)

연 구 원 : 홍 승철 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 조 용성 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 현 연주 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 이 철민 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 문 정숙 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 최 성호 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 조 정현 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 김 종철 (한양대 환경및산업의학연구소)

〃 : 전 형진 (한양대 환경및산업의학연구소)

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요 약 문

Ⅰ. 제 목

송전선로 주변 학교 학생의 극저주파 자기장에 대한 노출

평가

Ⅱ. 연구개발의 목적 및 필요성

최근 각종 전자용품 및 이동통신기의 괄목할만한 사용증가 및 전자파

노출환경에서의 근로와 거주 등으로 인해 전자파(Electromagnetic

Fields-EMFs)의 인체영향에 대한 대중적인 관심이 증대되고 있다. 특히,

국내의 경우 고압선로가 학교부지 통과로 인하여 전자파에 노출되는 학교

가 초등학교 10곳, 중학교 7곳 등을 포함해 모두 30곳에 이르고 있으며,

노출정도가 조사된 대부분의 학교에서 선진외국 권고치인 3-4mG를 최고

10배 이상 초과하고 있어 해당학교 학생들의 건강영향이 우려되고 있는

실정이다. 그러나 이에 대한 전자파 유・무해성 논란 해결에 대한 명확한

과학적 자료는 제공되지 못하고 있는 실정이다.

전자장 역학연구에서의 노출평가방법들은 질적 타당성 및 자료의 정확

성을 비교 • 분석할 필요가 있으며, 장기간 노출에 따른 시간적 경향에 대

한 영향을 분석하는 것이 필요하다고 사료된다. 이에, 본 연구에서는 현재

국내에서 체계적으로 수행되고 있지 못한 전자장 인체영향에 관한 과학적

인 자료를 도출하기 위해 아래의 내용을 목표로 연구를 추진하였다.

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본 연구는 거주지역 자기장 노출평가를 위한 송전선로 주변 학교지역의

발생원에 따른 연구방법의 표준화 설정, 설문조사를 통한 미세환경의 선

정 및 노출량 평가를 통하여 다양한 방법들을 비교함으로써 물리적 위해

요인의 정량적 평가기술 및 24시간 개인 노출량 평가모델을 개발하는 것

을 최종목표로 한다.

Ⅲ. 연구개발의 내용 및 범위

전체연구 내용은 송전선로 주변 및 비주변 초등학교 학생의 개인 노출

량 평가 모델 개발을 위해, 1차년도에는 연구 대상자 및 지역 선정과 시

간 활동 패턴 평가와 각 미세환경에 대한 선정 및 측정을 실시하였으며,

2차년도에는 송전선로 주변 및 비주변학교 학생들을 대상으로 24시간 개

인 자기장 노출량과 각 미세환경 별 spot 측정을 실시하였으며, 측정된

결과를 바탕으로 개인 노출량 평가 모델을 개발하였다. 3차년도에는 개발

된 모델의 불확실성과 다른 요인들과의 상관성을 평가했으며, 다른 초등

학교의 연구 대상자의 측정 결과를 통해 모델의 적합성을 평가해 보았다.

단계별 연구 내용과 방법은 아래와 같다.

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1

차년도

2

차년도

송전선로 주변 학교 학생들에 대한 자기장 노출평가

전자장 관련 학생 대조군

연구대상자 및 지역선정

Time-activity pattern을 통한 관련현황 조사 / 각 Micro-Environment 선정 및 측정

Spot 측정 (EMDEX II)

Spearman rank correlations & Regression Analysis

(각 미세환경별 실측치와 예측치 비교 및 측정오차에 대한 검증)

개인노출 측정 (EMDEX Lite)

- 각 미세환경별 30분 측정- 발생원 환경과 장소 환경 측정

- 24시간 연속 측정- 자기장 평가(10초간견)

송전선로 주변 학교 학생(자원자 80명)

송전선로 비주변 학교 학생(자원자 80명)

3

차년도

- 생활 패턴 및 불확실성 발생 요인 파악

- 무반사실에서의 높이 및 주파수에 따른 가전 제품 전자장 노출량 측정

- 자기장 노출량과 생체 메커니즘의 연관성 조사

-불확실성 검토 (실측치, 예측치, 실시간 개인노출량 비교)

- 송전선로 주변학생과 비주변 학생에 대한 24시간 개인 노출평가 모델 개발

- 실측 자기장 측정을 통한 모델의 적합성 비교

- 전기장 측정을 통한 자기장 노출 상관성 분석

1

차년도

2

차년도

송전선로 주변 학교 학생들에 대한 자기장 노출평가



Time-activity pattern을 통한 관련현황 조사 / 각 Micro-Environment 선정 및 측정




개인노출 측정 (EMDEX Lite)

- 각 미세환경별 30분 측정- 발생원 환경과 장소 환경 측정

- 24시간 연속 측정- 자기장 평가(10초간견)



3

차년도















Ⅳ. 연구개발결과

연구결과는 단계별로 다음과 같이 나누어 볼 수 있다.

4-1. 시간 활동 패턴에 따른 미세환경 선정 및 측정

4-1-1. 가전제품의 자기장 방출 특성 평가

- 5 -

주요 전자제품 측정 및 분석에서 연구대상은 국내의 일반가정집에서 가

장 많이 사용하고 있는 TV(5종), 냉장고(5종), 오디오(5종), PC(2종), 전기

안마기(1종), 전기담요(1종), 헤어드라이어(5종), 책상형광등(3종), 전기면

도기(2종), 김치냉장고(3종), 전자레인지(4종), 전기청소기(5종), 세탁기(5

종), 헬스기(1종), 선풍기(5종), 에어컨(4종) 등 총 16종의 전자제품을 대상

으로 0, 30, 50, 100, 300cm 거리별로 전자장 방출량을 조사하였다. 그 결

과 전자제품에 최대한 인접한 지점에서 전자장을 측정한 결과 헬스기에서

948.7mG로 가장 높은 전자장이 발생되고 있는 것으로 조사되었으며, 전

자레인지(443.1mG), 진공청소기(309.1mG), 헤어드라이어기(275.8mG) 순

으로 높은 전자장을 발생시키고 있는 것으로 조사되었다. 이에 반하여 가

장 낮은 전자장이 발생된 전자제품은 전기면도기로 2.4mG 전자장이 발

생되는 것으로 조사되었다.

4-1-2. 미세환경의 자기장 노출 특성 평가

전자파 노출평가에 대한 기초조사로서, 생활환경을 실내와 실외에서의

노출과 교통수단에서의 노출량으로 크게 구분한 뒤 세분하여 자기장을 측

정하였는데, 자기장 측정에 이용된 기기로 EMDEX Ⅱ를 사용하였고 5초

간 30분이상 측정하여 분석하였으며, 측정시기는 2003년 4월부터 5월까지

측정하였고, 측정지역은 ○○, ○○지역에서 이루어졌다. 측정기기의 위치

는 그 공간의 가운데 지점을 선정하여 전열체(예를 들어, 책상이나 탁자

등) 위에 올려놓고 측정하였으며 지상에서 약 1m 위의 높이에서 시행하

였다.

실내환경에서의 자기장의 평균노출량은 가정에서 가전제품을 사용하였

- 6 -

을 때 산술평균값이 0.78mG, 기하평균값이 0.7mG 였고 가전제품을 사용

하지 않을 때의 산술평균값과 기하평균값은 0.42mG, 0.27mG로 나타났으

며, 백화점이나 학원에서는 0.4 mG의 자기장 값을 나타내고 있지만 PC

방의 경우 모니터가 많을수록 높은 값(AM = 7.62mG, GM = 5.51)을 보

였고 평균 노출량은 산술평균값이 2.71mG, 기하평균값이 2.16mG로 나타

났다. 실외환경 중 고압송전선에서의 자기장 측정값은 고압선 바로 밑

(0m)에서 측정한 자기장값이 66kV에서 1.0mG, 154kV에서 4.2mG로 나타

났는데 거리가 멀어질수록 그 자기장 노출량이 감소하는 경향을 나타내었

다. 또한 교통 수단에서의 자기장의 평균노출량을 살펴보면 버스나 승용

차보다 지하철에서 높게 측정되었는데 교류로 운행되는 국철에서 가장 높

게 측정되었고(AM = 17.08mG, GM = 10.38mG), 직류로 운행되는 지하

철 1호선에서 8호선 중 5호선이 가장 높은 측정값(AM = 5.79mG, GM=

4.71mG)을 보였고 6호선이 가장 낮은 값(AM = 0.91mG, GM = 0.41mG)

을 나타내었다. 버스에서의 자기장 측정값은 평균 0.8mG를 보인 반면 자

동차에서의 평균 노출량은 산술평균값이 0.56mG, 기하평균값이 0.48mG로

나타났다.

4-2. 송전선로 주변/비주변 초등학생의 자기장 노출량 평가

4-2-1. 송전선로 주변/비주변 학생의 개인 노출량 비교

비송전선로 주변 학교 학생들과의 자기장 노출량 비교를 위해 송전선이

지나가는 ○○시에 위치한 B 초등학교 6학년 학생 남녀 133 명을 대상으

로 2003년 9월 1일부터 2004년 4월 20일 까지 연구를 수행하였다. 기초설

문지를 통해 연구대상자의 인적사항, 주거환경, 개인노출사항, 건강상태,

전자장 인식도를 파악하였고 개인노출측정은 측정기(EMDEX LITE,

EMDEX II)를 통해 실시하였다. 동시에 시간 활동표(일일기록지)를 동봉

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하여 장소(집, 교실, 운동장, pc방, 기타)와 이용항목(TV, PC, 버스, 자동

차, 지하철, 기타 등)에 대하여 20분 단위로 표시하도록 하여 연구대상자

각자의 각 장소별 보낸 시간(time-spend fraction)을 산출할 수 있도록 하

였다.

송전선로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 집단의 통계

적 차이 여부에 관한 조사를 위해 생활 및 주거 환경 조사 결과, 주거환

경에 관련하여 현재 거주하고 있는 집의 거주기간은 평균 3년에서 5년 정

도로 두 학교간의 통계적 차이가 없었고, 집의 유형별로 보았을 때 두 학

교 모두 주로 아파트에서 거주하는 것으로 나타났으며 일반 단독주택보

다 다세대 주택에서 더 많이 거주하는 분포를 보였다. 또한 자기장의 개

인노출사항 중 주요 등하교 교통수단은 주로 도보 및 자전거를 이용하고

있었으며(송전선 비 주변학교 : 61%, 송전선 주변학교 : 69 %), 버스 및

자동차 이용은 약 23 ～ 24 %로 두 학교가 비슷한 분포로 이용하는 것으

로 조사되었으며 10분 이내였다. 개인노출항목 중 주요전기제품의 이용

관련해서는 연구대상자들이 TV나 컴퓨터를 제외한 하루 평균 전기제품

이용시간은 약 30분 이하로 조사되었다. TV 시청시간은 두 학교 학생들

의 75 ～ 86%가 1시간 이상 시청하였으며, 컴퓨터 사용시간은 주로 1

～ 2 시간 이용하였다(송전선 비 주변 학교 : 44.7 %, 송전선 주변 학교 :

40.0 %). 현재 가정에서 사용하는 전기 제품의 평균 사용 제품 수는 송전

선 비 주변 학생이 약 18 대, 송전선 주변 학생이 약 16 대로 조사되었는

데 통계적으로 차이가 있었다. 따라서 본 기초설문지 항목에 따른 연구대

상자들의 일반적 특성은 남녀 구성비 및 평균 사용 전기제품수를 제외하

고는 송전선 주변 및 비 주변 학생들 간의 차이가 없는 것으로 나타났다.

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송전선로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 집단의 24시

간 활동 특성을 비교해 본 결과, 연구대상자들의 생활 활동 형태를 미세

환경별로 보면 두 학교 학생의 미세 환경에서의 활동 시간이 비슷한 경향

을 보이고 있다. 주로 주거환경(약 14 시간)에서 가장 많은 시간을 보냈으

며, 활동하는 시간 평균 6시간 중 TV나 컴퓨터 이용 등의 전기제품 이용

시간은 약 4시간, 수면시간은 약 8시간 이었다. 학교환경에서는 5 시간을

보냈는데, 교실에서 평균 4시간 , 운동장에서 평균 1시간 반 정도 활동을

한 것으로 조사되었다. 약 50 % 정의 학생들이 학원에서 약 2 시간 정도

들 보냈으며, 5 명에서 9명의 학생들이 2 시간 이내로 PC 방을 이용하

였다. 교통수단 중 버스와 승용차의 이용은 약 30분 정도였다. 따라서 초

등학생들은 주로 주거환경 및 학교환경에서 보내는 시간이 전체 시간 중

약 75 ～ 78 %를 차지하여 다른 미세 환경에서의 활동 시간보다 많은 것

을 알 수 있으며 따라서 거주시간만을 고려했을 때 주거환경과 학교환경

에서의 자기장 노출수준에 따라 24 시간 개인노출량에 영향을 줄 수 있는

주요 인자로 평가할 수 있다.

송전선로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 사이의 24 시

간 개인노출수준의 분포를 비교를 위해 TWA, GM, 5, 25, 50, 75, 95 번

째 백분위수, RCM, RCMS, CFM 과 같은 자기장 노출 매트릭스를 구하

였다. 분석 결과, 송전선 주변 학교 학생들의 24시간 자기장 노출량은

0.379 μT(AM), 0.237 μT(GM) 으로써, 노출량이 0.055 μT(AM), 0.044 μ

T(GM) 인 비송전선 주변 학교 학생들에 비해 5배 이상 높은 것을 알 수

있었다.

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4-2-2. 송전선로 주변/비주변 학생의 미세 환경별 노출 특성 비교

각 미세 환경에 따른 자기장 노출량 값을 분석을 위해 미세 환경을 집,

학교, 학원, PC 방, 운송 수단으로 구분하였고, 미세 환경 내에서의 활동

및 상황을 세분화 하여 집은 수면 중과 실내 활동 중, 가전제품 사용 유

무로 구분하고, 학교는 교실과 운동장, 운송 수단은 버스, 자가용으로 구

분하여 각 환경 및 상황에 따른 자기장 노출량을 분석한 결과, 송전선 주

변 학교 학생들의 경우 학교에서의 자기장 노출량이 0.88 μT(AM) 으로

써, 0.38 μT(AM) 인 개인 평균 노출량에 비해 매우 높은 반면, 비 송전

선 주변 학교 학생들은 0.06 μT인 평균 자기장 값보다 낮은 0.05 μT로

나타났다. 이와 같은 결과를 통해, 초등학교 주변의 송전선로 통과 여부가

초등학생의 평균 자기장 노출량 결정에 매우 큰 영향을 미치고 있음을 알

수 있었으며, 학원, PC 방, 기타 이동 수단의 경우에도 모두 송전선로 주

변 학교 학생들이 높은 자기장 노출량 값에 노출되고 있음을 알 수 있는

데, 이는 초등학생의 생활 반경이 일반적으로 학교로부터 멀리 떨어져 있

지 않기 때문에 항상 송전선으로부터 방사되는 자기장의 영향을 받고 있

음을 의미한다.

송전선로 주변 자기장 값을 10일 동안 연속 측정한 결과 자기장 값이

24 시간 간격으로 주기적으로 변동하였으며, 송전선로로부터의 이격 거리

에 영향을 받음을 확인 할 수 있었다.

송전선로 주변 학교 학생들이 학교, 집 안, 학원, PC 방과 같은 미세 환

경에서 받는 자기장 노출 특성을 분석한 결과, 송전선로 근접한 교실이

가장 높은 자기장 값을 보였으며, 집 안, 학원, PC 방등은 비 송전로 주변

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학교 학생들과 큰 차이를 보이지 않았다.

4-3. 노출량 평가 모델의 적합성 및 인체 건강 영향 평가

4-3-1. 송전선 주변/비주변 학교 학생의 개인 노출량 모델 예측 및 평

가

24 시간 개인노출량에 가장 영향을 많이 준 미세 환경은 송전선이 없는

지역에서는 주거환경, 학교환경 순이었고, 송전선 주변 학교 학생들의 경

우 학교에서의 노출이 가장 큰 영향을 주었으며 주거환경은 보다 낮은 상

관성을 보였다. 자기장 개인노출량에 영향을 주는 인자를 규명하기 위한

다중회귀분석결과 거주지에서 송전선까지의 거리가 가장 영향을 많이 주

는 변수로 나타났다. 다른 유의 변수로 거주기간과 냉방기기를 사용하는

거리가 개인노출량에 영향을 주었다.

전체 연구대상자들의 미세 환경 내 평균 자기장 값으로 계산한 시간가

중 평균모델 (TWA model II)을 이용하여 예측된 자기장 개인노출수준을

보면 실측된 개인노출수준과 약간의 상관성을 보였다(Pearson r = 0.34

～ 0.35). 실측된 개인노출량과 예측값간의 차이는 다중회귀분석을 통해

예측한 결과 모델에 적용되지 못한 학교내 교실이나 운동장이 아닌 다른

장소에서의 활동이 영향을 준 것으로 판단된다. 송전선 주변 학교 학생들

에 대한 24 시간 개인노출량 예측은 TWA model II에서는 실측값과 예

측값 사이에 상관성이 매우 낮았다. 반면 TWA model II-1에서는 연구대

상자들의 거주지와 송전선간의 거리에 따라 구분된 주거환경에서의 평균

자기장값을 이용하였는데 실측값과의 상관성이 0.39 ～ 0.53으로 훨씬 높

아졌으며 spot 측정한 값과 24 시간 stationary 측정값을 이용한 TWA

Model II-2로 예측한 결과 실측값간의 상관성이 0.65 ～ 0.85 로 산출되어

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TWA 모델 중 가장 실측값을 잘 설명하였다. 실측값과 예측값간의 차이

에 대한 설명으로 3 종류의 TWA 모델에 대해 다중회귀분석을 수행하였

으나 모든 독립변수들이 매우 작은 β 값을 보여주어 그 영향이 거의 없

었다.

4-3-2. 불확실성 평가

개발 된 전자장 노출 평가 모델의 범용성 평가를 위해, 송전선 주변 K

초등학교 6학년 학생 30명과 송전선 비주변 C 초등학교 4학년 학생 30명

을 선정하여 연구 대상자들의 24시간 시간 활동 패턴을 평가하였다.

학생들의 24시간 활동을 평가한 결과, 가전제품의 사용하거나 사용하지

않는 시간과 수면 시간, 또는 학교에서의 활동시간에서 통계적으로 유의

한 차이를 보이는 경우가 있었는데, 이는 연구 대상자의 연령 또는 사회

경제적 상황의 차이가 있기 때문으로 판단된다.

기존의 송전선로 비주변 S 초등학교와 송전선로 주변 B 초등학교와의

적합성 평가를 위해 신규 측정한 C, K 초등학교의 초등학생의 24시간 자

기장 노출량을 비교한 결과, 송전선로 비주변 C 초등학교의 노출량이

0.08uT(AM), 0.07uT(GM), 송전선로 주변 K 초등학교가 0.42uT(AM),

0.35uT(GM) 으로, 기존 측정 결과와 비슷한 노출량을 보였다. 이를 통해,

기존의 연구 결과와 동일하게 송전선로 주변 초등학생의 비주변 초등학생

보다 약 0.3uT(AM) 이상의 전자장에 더 노출되고 있을 수 확인할 수 있

었다.

송전선로 주변 및 비주변 초등학교 학생들의 미세환경에서의 자기장 노

출량을 비교한 것 결과, 송전선로 주변의 S, C 초등학교 학생의 경우, 집

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에서의 노출량이 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나, 송전선로 주변에 위치

한 B, K 초등학교의 경우 약 0.08 uT 정도의 노출량의 차이가 발생하였

는데, 송전선로와 학교 건물, 주거지의 위치 특성과 가전제품 사용 시간의

차이가 그 원인으로 판단된다.

기존의 S, B 초등학교를 통한 제시된 송전선 비주변/주변 초등학교 학

생들의 개인 노출량 모델의 적합성 여부를 평가하기 위해 C, K 초등학교

학생들을 대상으로 기존과 동일한 방법으로 자기장 개인 노출량 예측 및

평가를 실시하였다. 송전선로 비 주변 C 초등학교 학생들에 대해 연구대

상자들의 각 미세 환경 별 평균 자기장 노출 수준과 각 연구 대상자들이

시간 활동표를 이용하여 시간가중 평균 모델(TWA model Ⅱ)을 통해 24

시간 개인 노출량을 예측한 결과와 각 연구대상자들의 주거환경 중 학생

방, 거실, 부엌에서 spot 측정한 값과 학생방에서 24 시간 stationary 측정

자기장 값을 이용한 모델(TWA model Ⅱ-2)을 통해 24시간 개인노출량

을 예측한 결과, TWA model Ⅱ-2 이 산술평균의 경우, Pearson 상관계

수(R)가 0.54 였으며, 기하평균의 경우 상관계수가 0.68 로 산출되어 앞의

TWA model Ⅱ 의 방법으로 수행한 결과보다 높은 상관성을 보여주었

다. 이를 통해 기존 연구에서와 같이 동일한 경향을 보임을 확인 할 수

있었는데, TWA model Ⅱ-2 모델을 위한 spot 측정 결과가 상대적으로

부족하여 모델로써의 신뢰성은 떨어지는 것으로 보여지나, 높은 상관 계

수를 근거로 자기장 노출량 예측에 있어서 초등학생들의 집에서의 spot

측정 결과를 바탕으로 한 TWA model Ⅱ-2 모델 적용 가능성은 매우 높

은 것으로 판단된다.

연구 대상자의 집중에서 총 33개 지점에서 측정한 결과. 전기장은 최대

약 10V/m 정도의 세기를 나타내었고, 평균 3 V/m 의 전기장 값을 나타

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내었다. 자기장과 전기장의 상관성의 경우에 거실, 방, 부엌 모든 지점에

서 높은 상관성을 보이지 않았다. 이러한 이유는 위에서 설명한 바와 같

이 가전제품이 주거지 전기장과 자기장의 주요 발생원이기는 하나, 자기

장의 경우는 배경 자기장 세기에 따라 전체 세기에 차이가 발생하기 때문

으로 판단된다.

4-3-3. 인체 건강 영향 평가

현재까지 관찰되고 있는 전자장에서의 생물학적 효과에 대한 연구 결과

는 원자 수준에서 물리적 메커니즘을 찾는 기존 상호작용의 근거에 좀 더

연구가 필요한 것 으로 보여진다. 극저주파와 무선주파수 전자장의 경우

미세한 생물학적 변화는 확인되고 있으나, 건강에 악영향을 미치는 지에

대한 여부는 확실치가 않은 상황이다. 따라서 이에 대한 연구에 요구되고

있다.

멜라토닌과 극저주파 자기장 노출수준간의 상관성을 분석한 결과 매우

낮은 역상관성을 나타내었으며, 거주기간과 거주지와 송전선까지의 거리,

육류 섭취 및 전기장판 사용 현황은 낮은 정상관성을 나타내었다. 송전선

로 주변 초등학생의 멜라토닌 분비량은 2.06 ng/g-cr으로, 비 주변 초등

학생의 멜라토닌 분비량 2.11 ng/g-cr 보다 낮았으나 통계적으로 유의한

차이를 나타내지 않았다(p 〉0.05). 한편, 송전선과 거주지까지의 거리가

100 m 이내인 초등학생의 멜라토닌 분비량은 2.00 ng/g-cr로 100 m 이

상인 초등학생의 2.13 ng/g-cr에 비해 통계적으로 유의하게 멜라토닌 분

비량이 작은 것으로 나타났다(p〈 0.05). 또한 육류 섭취의 경우 1주일의

육류 섭취 횟수에 따라 멜라토닌 분비량이 통계적으로 유의하게 차이가

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있는 것으로 나타났다(p〈 0.05). 멜라토닌 분비량에 영향을 주는 요인을

규명하기 위한 최종모델에서는 멜라토닌 분비량을 종속변수로 하고, 멜라

토닌 분비량에 영향을 줄 수 있는 요인 중 거주지와 송전선까지의 거리,

육류 섭취, 그리고 패스트푸드를 이용한 육류간식 섭취를 독립변수로 하

여 다중회귀분석모형을 시행한 결과 최종 모형에서 유의한 변수는 거주지

에서 송전선까지의 거리 변수와 육류 섭취인 것으로 나타났다.

성장호르몬과 극저주파 자기장 노출수준간의 상관성을 분석한 결과 매

우 낮은 역상관성을 나타내었다. 또한 성장호르몬 분비량에 영향을 줄 수

있는 요인별 차이를 평가한 결과, 송전선로 주변 초등학생의 성장호르몬

분비량은 0.88 ng/g-cr으로 비 주변 초등학생의 성장호르몬 분비량 1.14

ng/g-cr 보다 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다(p〈 0.05). 한편, 송전

선과 거주지까지의 거리가 100 m 이내인 초등학생의 성장호르몬 분비량

은 0.99 ng/g-cr로 100 m 이상인 초등학생의 1.09 ng/g-cr에 비해 통계

적으로 유의하지는 않았으나 낮은 성장호르몬 분비량을 나타내었다(p 〉

0.05).

공중보건을 위한 WHO의 사전예방계획은 그 위험이 알려졌던지 불확

실하든지 간에, 인간의 건강에 대한 위험을 관리하는 것과 관련한 과정들

을 망라하는 중요한 접근법으로써, 물리적, 화학적, 혹은 생물학적인 위험

인자에 대한 노출을 억제하기 위한 대응방안의 평가와 개발, 위험에 대해

적절한 대응방안을 선택하는 것, 선택된 위험관리방안(들)에 대한 평가와

검토를 용이하게 해준다. WHO의 사전예방계획에서 위험관리방안은 반복

적인 과정이며, 새로운 관련정보의 개발과 불확실한 상황에서의 예방조치

에 대한 검토를 권장한다. 또한, 많은 계층의 이해관계자가 참여하는 과정

- 15 -

에서, WHO의 사전예방원칙은 의사결정에 도달하는 과정상의 투명 뿐 아

니라 이해관계자들의 입장에 대한 해명을 필요로 한다. 또한 이해관계자

들은 의사결정과정에서 필요한 정보를 제공할 수 있다.

국내 • 외의 전자장에 대한 위해성 연구 결과 및 이에 대한 사전 예방적

정책 방안에 대해 조사, 분석한 결과, 저감 비용을 들어야 할 경우에는 송

전선로보다는 가전제품을 저감 대상으로 하는 것이 적절한 것으로 보여지

며, 환경 민감 시설 주변의 신규 전기 설비의 경우 설립 비용의 차이가

없을 경우, 이격 거리를 자기장 저감의 주요 변수로 적용하는 것이 타당

할 것으로 판단된다. 또한, 대국민에 대한 전자장 risk communication을

위해서 전자장 환경에 대한 보다 지속적이고 정확한 노출량 평가 결과가

국민들에게 제시되어져야 할 것이다.

- 16 -

SUMMARY

Chapter 1. Measurement of micro-environments

1. Magnetic fields from appliances

We studied exposure level of electromagnetic from appliances. we

measured broadband magnetic fields at various distances from

domestic appliances. The highest magnetic field is 948.7 mG from the

running machine, and the lowest is 2.4 mG from the electric shaving

machine. The magnitude of magnetic fields from appliances dropped off

at a rate inversely proportional to distance, but the ratio of drop-off

on Korean appliances is lower than USA and U.K.

2. Magnetic fields from micro-environments

The objectives of this study were to measure and analyze emitting

characteristics of extremely low frequency electromagnetic field at

micro-environments. We measured magnetic field at

micro-environments such as home, school, educational institute,

internet pc game room for children attending the primary school. The

range of time weighted average(TWA) of 60 Hz EMF in

micro-environment were 0.26～7.62mG and the highest TWA 7.62mG

was measured in PC room possessed more than 50 computers.

- 17 -

Chapter 2. Assessment of magnetic fields for school

children attending the primary school located nearby

and away the powerline

1. Comparison of 24 hr personal exposure to magnetic fields for

school children attending the primary school located nearby and

away the powerline

The objectives of this study were to analyze and compare 24 h

personal exposure levels of MF at microenvironments such as home,

school, educational institute, internet pc game room, transportation, and

other places according to time activity patterns using various metrics

for children attending the primary schools located near and away from

the power lines.

The study was carried out for 44 children attending a primary

school away from the lines(school A) and 125 children attending a

school away from 154 kV power lines(school B), all who aged 12

years and were 6 grade, from July 2003 to December 2003. All

participants filled in a questionnaire about characteristics, residence,

use of electrical appliances and others. Children wore a small satchel

in which EMDEX II and Lite (Enertech, Co. Ltd) and a diary of

activity list for period of registration in 20 minutes blocks. All

statistical calculations were made with the SAS System, Releas 6.12.

The summary of results was presented below.

First, the characteristics of subjects, there no differences between

- 18 -

two groups. The subject almost spent about 56 % of their time at

home and about 20 ～ 25 % of their time at school. Fifty percent of

children spent 2 hours at private educational institutes.

Second, the personal exposure measurements of children in school B

was statistically higher than those of children in school A by various

metrics such as arithmetic mean, geometric mean, percentile(5, 25, 50,

75, 95), maximum, rate of change metric, constant field metric. The

arithmetic and geometric mean magnetic fields during the time the

children were at school B were 0.98 and 0.86 μT and were about 23

times higher than those of children were at school A. For children

attending school A, personal exposure at home during sleep tend to be

statistically lower than those during awake, and measurements when

children used appliance were higher than those when they didn' t use

appliance during awake. The other hands, for children attending school

B, because of a power line, there were no differences of measurements

according activities at home.

2. Comparison of metrics of magnetic fields at various

environments for children attending the primary school located

nearby and away from the power lines

The objective of this study was to characterize the major

microenvironments and impact factors attributed personal exposure

level.

Spot measurements were performed at the center of child' s bedroom,

- 19 -

kitchen, living room with or without turning all appliance and lights

on for 10 minutes, and 24 h stationary measurements were conducted

at the child' s bedroom every 10 seconds for 61 subjects attending

school B. From the results, average 24 h stationary measurement was

higher than average spot measurements, and it may more represented

24 h personal exposure than spot measurements because of high

correlation. Otherwise, after dichotomizing the measurements values

into categories less than and greater than or equal to 0.2 μT, 0.3 μT,

0.4 μT and using the personal exposure level as a "gold standard",

agreements between these measurements and personal exposure were

not observed high.

For the children attending school A, the results indicated that

average 24 h personal exposures was well represented by exposure

level at home because of high correlations and high time spent at

home. The other hands, for children attending school B, the more

residence close to the power line, the higher the personal exposure

level, and the exposure level at school was more correlated with

personal exposure level than these at home. Significant major variable

was the distance from the power line to home, in which personal

exposure for children living near the line(<50 m) was estimated the

higher (0.54 μT) than those for children living away from the line

(>150m).

- 20 -

Chapter 3. Suitability of dosimetric model and Health

effect of electromagnetic field

1. Assessment of personal dosimetric model for children

attending the primary school located nearby and away from

the power lines

The objective of this study was to evaluate personal exposure

estimated using a time activity pattern and microenvironmental model.

The various type of microenvironmental model (TWA model) and

time activity were used to estimate the personal exposure level. For

children attending school A, the estimated personal level was a little

weak correlated with the measured level(Pearson r = 0.34 ～ 0.35).

This difference between the measured level and estimated level was

caused by the activity at other place in school. For children attending

school B, the correlation was very low(Pearson r = 0.09 ～ 0.16) using

the TWA Model II, otherwise, TWA Model II-1 which considered the

average residential MF level according to the distance from the power

line and home explained 39 ～ 53 % of the correlation in MF personal

exposures. The estimated personal exposure level was very well

represented the measured exposure level using TWA Model II-2 which

consisted on spot and 24 h stationary measurements at subject' s home

(Pearson r = 0.65 ～ 0.85).

In conclusion, the significant major determinants of personal

exposure level is the distance from the power line to residence, and

- 21 -

exposure from power liens might totally overshadow exposure from

local sources in the home. Spot and stationary measurements are not

assess totally the personal exposure level, but when I used the TWA

Model II-2 which considered these measurements at home and other

microeviroments, the association between estimated personal exposure

and measured level are very higher than the results of TWA Model

II. Therefore, personal magnetic field expsoure estimated using a TWA

Model II-2 provided a reasonable estimate of measured exposure for

schoolchildren living near the power line.

2. Assessment of human health effect

A moving charged particle in a magnetic field will perform circular

orbits (if left undisturbed for sufficiently long) with a frequency

determined by the charge q, the field B and the mass m, the

frequency being Bq/m. An AC field at the same frequency could then

interact in a resonant fashion. However, to produce cyclotron

resonance of biologically relevant particle such as a calcium ion at

power frequencies requires unconstrained orbits of order 1m diameter

lasting several cycles, whereas molecular collisions (ie damping) occur

which would destroy the orbit the resonance on timescales of 10-12

s.

Free radicals are highly reactive species, produced when a covalent

bond breaks in such a way as to leave one unpaired electron on each

of the two resulting species. Free radicals normally recombine. The

probability of recombination depends on the relative direction of the

- 22 -

spins of the two electrons concerned. A magnetic field interacts with

these spins and can therefore change the probability of recombination

and thus the concentration of free radicals. As free radicals are highly

reactive, a change in their concentration would lead to a possibility of

damage to the cell and ultimately ill health.

The identification of a biophysical mechanism, or the failure to

identify one, cannot be crucial in assessing whether a health risk

exists. But it is a relevant consideration, and can affect the extent of

proof required from other sources of evidence, such as epidemiology.

We investigated the hypothesis that a extremely low frequency

magnetic field partially suppresses the synthesis of melatonin and

human growth hormone in a group of 28 primary schoolchildren living

nearby and 60 primary schoolchildren aged 12 years living far away

from overhead transmission power lines from December 2003 to April

2004 in Seoul, Korea. All subjects were measured for personal 24hr

continual exposure, using EMDEXⅡ and EMDEX Lite, recorded total

urine volume, the clock time of urination before sleeping necessarily,

and the clock time of urine sampling. At the same time, the submitted

a logbook for identification of their daily activity pattern, for example,

time to go to school/home and the dietary habits that were taken in

their 1 week before sampling days. Nocturnal melatonin and growth

hormone were analyzed by radioimmunoassay and

enzymeimmunoassay, respectively. The mean personal exposure levels

of the primary schoolchildren living nearby overhead transmission

power line were 0.37 μT, whereas the value for the primary

- 23 -

schoolchildren living away from overhead transmission power line 0.05

μT. The primary schoolchildren living nearby overhead transmission

power line were exposed more intensely while at school, whereas

living away from overhead transmission power line were exposed more

intensely while at home. From simple analyses, the mean melatonin

levels in the primary schoolchildren living nearby overhead

transmission power line were lower than the primary schoolchildren

living away from overhead transmission power line, but not

statistically significant differences in the levels of the melatonin

(p=0.2421), whereas the statistically significant differences in the levels

of the melatonin related to the distance from residence to power line

less and more than 100 m by cut-off point (p=0.0139). In multiple

linear regression analyses, distance from residence to power line

(p=0.0146) and dietary habit about burned meat (p=0.0170) proved to

be significant risk factors in the mean nocturnal melatonin levels in

the primary schoolchildren. This finding that nocturnal melatonin levels

in primary schoolchildren living nearby overhead transmission power

line were marginally higher than away from the power lines but not

related to extremely low frequency magnetic fields exposure suggests

that nocturnal melatonin levels in primary schoolchildren living nearby

and away from overhead transmission power line may influenced

significant circumstantial factor such as distance from residence to

power line, dietary habit, and social economics status than magnetic

fields exposure directly. In conclusion, these results demonstrate that

urinary levels of nocturnal melatonin are not altered in primary

- 24 -

schoolchildren exposed to ELF-MF at overhead transmission power

line.

Exposure to power-frequency electric and magnetic fields(EMF) is

ubiquitous in our communities and work places and is a consequence

of the generation, transmission, distribution, and use of electricity.

Some countries have established precautionary exposure limits that

are typically 10 to a 100 times lower than those recommended by

ICNIRP. In 1999, Switzerland introduced an ordinance to limit the

magnetic field exposure from stationary installations such as overhead

transmission and cable lines that transmit electrical energy,

sub-stations, switchyards, transformer stations, domestic electrical

installations, railways, and transmitter and radar installations. An

exposure limit for magnetic fields was set at 100uT but in addition, a

limit of 1 uT was established for "sensitive use locations" or where

people regularly remain for long periods of time.

Another strategy has involved limiting the construction of new

facilities (particularly those where children might spend substantial

amounts of time) within a certain distance of the power lines.

The Public Utilities Commission for the state of California has a "no

cost or low cost" policy for the construction of new power lines. It

allows for up to 4% of a project' s cost to be spent on reducing

magnetic fields if substantial field reduction (more than 15%) can be

achieved.

In contrast to setting specific exposure limits, the Swedish Radiation

Protection Authority recommends reducing exposures in general, but

- 25 -

provides no guidance regarding target levels. Similarly, the Australian

government has set guidelines based on the precautionary approach

and recommends reducing exposure where it is easily achievable. This

guidance includes taking into account magnetic field levels when

designing new transmission and distribution facilities and when siting

power lines and power facilities away from sensitive areas.

Planning (including siting and land use) forhigh-voltage power lines

should incorporate only no- and low-cost EMF exposure reduction

options; however, the costs and consequences of changes to planning

practices will depend on country-specific circumstances.

- 26 -

Contents

Exhibition ················································································································· 1

SUMMARY ············································································································· 2

SUMMARY ··········································································································· 16

Table of contents ································································································ 26

Chapter 1. Introduction ······················································································· 49

1. Background of research ·············································································· 49

2. Necessity and scope of research ······························································ 51

3. Objective of research ··················································································· 54

Chapter 2. Research trend in domestic and foreign countries ················ 56

Chapter 3. Content, scope and method of research ··································· 60

1. Measurement of micro-environments ······················································ 60

2. Assessment of magnetic fields for school children attending the

primary school located nearby and away the powerline ·············· 111

3. Suitability of dosimetric model and health effect of electromagnetic

field ················································································································· 177

- 27 -

4. Conclusion ····································································································· 319

Chapter 4. Achievement to research's goal ··············································· 330

Chapter 5. Application plan of research result ·········································· 337

Chapter 6. Reference ························································································· 339

Appendex ··········································································································· 349

- 28 -

제 목 차 례

제 출 문 ············································································································ 1

요 약 문 ············································································································ 2

SUMMARY ··········································································································· 16

Contents ·················································································································· 26

제 목 차 례 ············································································································ 28

제 1 장. 서 론 ··································································································· 51

제 1 절. 연구배경 ······························································································· 51

제 2 절. 연구의 필요성 및 범위 ····································································· 53

제 3 절. 연구목적 ······························································································· 56

제 2 장. 국내외 기술개발 현황 ········································································· 58

제 3 장. 연구개발수행 내용 및 결과 ······························································· 62

제 1 절. 시간 활동 패턴에 따른 미세환경 선정 및 측정 ························· 62

1. 가전제품의 자기장 방출 특성 평가 ························································· 62

가. 가전제품 선정 및 측정 방법 ································································· 62

나. 가전제품 별 자기장 방출량 ··································································· 70

- 29 -

2. 미세환경의 자기장 노출 특성 평가 ························································· 75

가. 생활 활동 시간 조사 결과 분석 ··························································· 76

나. 미세환경 별 자기장 노출량 ··································································· 77

제 2 절. 송전선로 주변/비주변 초등학생의 자기장 노출량 평가 ········· 112

1. 송전선 주변/비주변 학생의 개인 노출량 비교 ··································· 112

가. 연구 대상자의 일반적 특성 ································································· 112

나. 연구 대상자의 24시간 개인 자기장 노출량 평가 ··························· 126

2. 송전선 주변/비주변 학교 학생의 미세 환경별 노출 특성 비교 ····· 147

가. 학교 환경중의 개인 노출량 평가 ······················································· 147

나. 주거지의 개인 노출량 평가 ································································· 152

다. 교통수단에서의 개인 노출량 평가 ····················································· 175

제 3 절. 노출량 평가 모델의 적합성 및 인체 건강 영향 평가 ············· 178

1. 송전선 주변/비주변 학교 학생의 개인 노출량 모델 예측 및 평가 178

가. 전자장 노출 매트릭스와 개인 노출 모델 ········································· 178

나. 24시간 개인 노출량과 여러 미세환경간의 상관성 분석 ··············· 192

다. 개인 노출량의 영향 인자 평가 ··························································· 198

라. 자기장 개인 노출량 예측 및 평가 ····················································· 206

2. 불확실성 평가 ····························································································· 221

가. 연구대상자의 시간 활동 평가 ··························································· 221

나. 노출량 평가 모델의 적합성 평가 ······················································· 224

다. 주거지에서의 자기장과 전기장의 상관성 ······································· 233

라. 가전제품의 위치, 주파수 별 자기장 노출 특성 평가 ·················· 237

3. 인체 건강 영향 평가 ················································································· 244

가. 자기장 노출에 따른 생체 메커니즘 ················································· 244

나. 극저주파 자기장 노출과 멜라토닌, 성장호르몬 분비량과의 관련성

- 30 -

································································································································ 253

다. 전자파 위해성에 대한 사전 예방 이론적 접근 방안 ····················· 290

제 4 절. 결론 ····································································································· 319

제 4 장. 연구개발목표 달성도 및 대외기여도 ············································· 330

제 5 장. 연구개발결과의 활용계획 ································································· 338

제 6 장. 참고문헌 ······························································································· 340

부록 ······················································································································ 349

- 31 -

표 차 례

<Table 3.1> TWA of 60Hz Magnetic Field Level of Electric Appliance

by Distance ··········································································································· 71

<Table 3.2> Degree of tendency form about magnetic field of the

appliance at the UK, USA, Korea ·································································· 75

<Table 3.3> Domestic status of powerlines ················································ 81

<Table 3.4> Time weighted average(TWA) of 60 Hz Magnetic Field

Measure- ments(mG) in micro-environments away from transmission

powerlines ············································································································ 105

<Table 3.5> Summary on characteristics of subjects attending the

primary schools located nearby and away from the line. 60Hz EMF

standard and guidelines ··················································································· 106

<Table 3.6> Fraction of time spent by subjects in various micro-

environments (at home, school educational institute, internet pc game

room, transportation and other place) ·························································· 121

<Table 3.7> EMDEX II Hardware Specifications ···································· 124

<Table 3.8> EMDEX LITE Specifications ················································ 132

<Table 3.9> Summary statistics of selected metrics of 24 h personal

exposure to magnetic fields for children attending the primary school

located nearby and away from the power line ········································· 133

<Table 3.10> Summary statistics of 24 h personal level and

measurements at various microenvironments to magnetic fields for

children attending the primary school located nearby and away from

the power line ···································································································· 138

<Table 3.11> Hardware specifications about ULTRALYTE 100 LR · 139

<Table 3.12> Summary statistics of selected metrics of 24 h

stationary measurements at subject' s bedroom and spot magnetic

measured in 61 homes for children attending a primary school nearby

the power line ···································································································· 153

<Table 3.13> Correlation coefficients between normal power spot

(NPS), low power spot (LPS), 24 h stationary measurements at

subject' s room(24 h SM), residential personal exposure(RPE), and 24 h

personal exposure to magnetic fields at 61 homes for children

attending a primary school nearby the power line ·································· 160

<Table 3.14> Sensitivities and specificities for the validity of spot

measurements and 24 h stationary measurements in assessing 24 h

personal magnetic field exposure measurements (Gold standard) when

- 33 -

dichotomized at 0.2 μT ···················································································· 161


measurements and 24 h stationary measurements in assessing 24 h




measurements and 24 h stationary measurements in assessing 24 h



<Table 3.17> Time distribution of 24 h personal exposure to different

magnetic fields of children living at various distance form the power

lines ······················································································································· 164

<Table 3.18> Summary statistics of measurements at various

microenvironments to magnetic fields according to distance from

subject' s residence to power line ································································· 166

<Table 3.19> Summary of Measurement of Residential Fields in

various studies ································································································· 168



- 34 -

located nearby the power line ······································································· 172

<Table 3.21> The five major categories for EMF exposure by

Valberg(1997) ······································································································ 176

<Table 3.22> Magnetic field exposure metrics used in epidemiological

studies ··················································································································· 179

<Table 3.23> Correlation between independent variables using multiple

regression model ································································································ 180

<Table 3.24> Multiple linear regression parameter estimates of log

transformed geometric mean of 24 h personal exposure level to

magnetic fields (full model - regression model I ) ······························ 198


transformed geometric mean of 24 h personal exposure level to

magnetic fields (excluded distance from watching TV from full model

- regression model I I ) ················································································ 200


transformed arithmetic mean of 24 h personal exposure level to

magnetic fields (excluded distance from watching TV and time of

watching TV from full model - regression model I I I ) ···················· 201

- 35 -


transformed arithmetic mean of 24 h personal exposure level to

magnetic fields (excluded distance from watching TV, time of

watching TV, and time of using cooler from full model - regression

model I V) ··········································································································· 202

<Table 3.28> Multiple regression analysis by fraction of time in three

microenvironments for schoolchildren away from the line ···················· 203


environments (at home, school educational institute, internet pc game

room, transportation and other place) ·························································· 206

<Table 3.30> Comparison of magnetic field intensity to locations of

schools. ················································································································· 222

<Table 3.31> Comparison of magnetic field intensity at the home to

locations of schools ··························································································· 225

<Table 3.32> Comparison of magnetic field intensity at the home and

school to locations of schools ········································································ 226

<Table 3.33> Specification of E-probe ······················································· 234

<Table 3.34> Electromagnetic field intensity at residences ················· 236

- 36 -

<Table 3.35> Correlation between magnetic field and electric field ·· 237

<Table 3.36> Magnetic intensity to various position of appliances ··· 238

<Table 3.37> List of measurement device ················································ 243

<Table 3.38> Electromagnetic field intensity to change of frequency ··

································································································································ 243

<Table 3.39> The description and categories of variables included in

this study ············································································································· 257

<Table 3.40> Urinary Melatonin log-transmitted levels (ng/g

creatinine) in relation to exposure, distance from residence to

powerline, dietary habit about burned meat, dietary habit about

fast-food, and status of electric sheet usage ············································ 262


regression analysis in this study ·································································· 263

<Table 3.42> Estimates of the regression coefficients of predicting

urinary Log-transmitted Melatonin using multiple regression model

including status of distance from residence to powerline (full-model)265

- 37 -



including status of distance from residence to powerline (excluded

number of electric appliance for full-model) ············································· 267




number of electric appliance and body mass index for full-model) ··· 268



including status of distance from residence to powerline (final-model

excluded number of electric appliance, body mass index, and electric

sheet for full-model) ························································································· 269



including status of schoolchildren nearby and away from powerline

(final-model excluded number of electric appliance, body mass index,

and electric sheet for full-model ··································································· 271



including geometric mean of ELF-MF exposure levels during 24 hours

(final-model excluded number of electric appliance, body mass index,

- 38 -

and electric sheet for full-model) ································································· 273

<Table 3.48> Comparison of log-transmitted melatonin levels and

ELF-MF exposure levels between distance from residence to

powerlines during 24 hours, home-life, and school-life ························· 275



including 0.2 μT by cut-off point of magnetic field exposure level at

home-life (full-model) ······················································································ 276

<Table 3.50> Comparison of socioeconomic status between family of

schoolchildren nearby and away from high voltage powerline ············ 277

<Table 3.51> Urinary Human Growth Hormone log-transmitted levels

(ng/g creatinine) in relation to exposure, distance from residence to

powerline, dietary habit about burned meat, dietary habit about

fast-food, and status using electric sheet ·················································· 280

<Table 3.52> Literature review of environmental studies on effects of

exposure to EMF on melatonin and its metabolite in humans ············ 287

<Table 3.53> Literature review of laboratory studies on effects of

exposure to EMF on melatonin and its metabolite in humans ············ 288

<Table 3.54> Achievement to research's goals ······································· 334

- 39 -

그 림 차 례

<Figure 1.1> Research Questions. ································································· 51

<Figure 3.1> Structure and 3-axis sensors of EMDEXⅡ. ···················· 64

<Figure 3.2> Structure and 3-axis sensors of EMDEX Lite meter. ··· 65

<Figure 3.3> A example of 60 Hz magnetic fields in background level.

·································································································································· 66

<Figure 3.4> Comparison of two 60 Hz magnetic field measurements

in same area and same measured time. ······················································· 67

<Figure 3.5> The comparison of tendency line among three countries.

·································································································································· 74

<Figure 3.6> Examples of 60 Hz Magnetic Field Measurements(mG)

within homes. ‘On mode' is use of electric appliances and ' off mode'

is not use of them except kitchen. ································································ 85


within homes. ‘off mode' is not use of electronic appliances except

kitchen. ··················································································································· 86

- 40 -

<Figure 3.8> Examples of 60 Hz Magnetic Field Measurements(mG) in

a department store and a educational institute. Spikes at Event 1, 3, 5,

12, 14, 15 are measured at elevators and escalators in a department

store and a interval from Event 16 to Event 17 is measured at

electronic corner. ·································································································· 89


at PC game rooms. ····························································································· 91


at various distances from 66 kV Transmission Powerlines. (a) 0m,

(b) 25m, (c) 50m, (d) 100. ············································································ 94


at various distances from 154 kV Transmission Powerlines. (a) 0m,

(b) 25m, (c) 50m, (d) 100m. ········································································· 95


at middle of seats, doors, linking passages in various lines of subway

and in the outside of subway in stations. (a) linking passage in

subway line 1 (b) middle of seats in subway line 2 (c) outside of

subway line 3 in station (d) door in subway line 4. ···························· 100


at middle of seats, doors, linking passages in various lines of subway

- 41 -

and in the outside of subway in stations. (a) middle of seat in subway

line 5 (b) linking passage in subway line 6 (c) outside of subway

line 7 in station (d) door of seat in subway line 8. ····························· 101


at middle of seats, doors, linking passages in Korean rail and in the

outside of subway in stations. (a) middle of seat in Korean rail (b)

door of seat in Korean rail (c) linking passage in Korean rail (d)

outside of Korean rail in station. ·································································· 102

<Figure 3.15> The picture of the selected primary school located near

a 154 kV overhead transmission power line. ············································ 113

<Figure 3.16> The map of selected subjects' residences located near

and away from the overhead transmission power lines. ······················· 114

<Figure 3.17> The location of the selected primary schools for study. ·

································································································································ 115

<Figure 3.18> The photo of the selected subject for study. ··············· 116

<Figure 3.19> View of filling up a questionnaire. ·································· 118

<Figure 3.20> External appearance of EMDEX II & Lite. ··················· 131

- 42 -

<Figure 3.21> Histogram showing distribution of 24 h personal

exposure to magnetic fields for children attending school located near

and away from the lines. (a), (b) are 24 h personal exposure level of

children attending school away from the line, (c), (d) are those of

children attendign school near by the line, and (b), (d) are log

transformed 24 h personal exposure levels. ··············································· 135

<Figure 3.22> An example of 24 hr personal exposure to magnetic

fields for school children living away from the power line. a is

measurements at a classroom in school, b is those at a internet pc game

room c is those at a educational institutes, d is those at awake at home, e

is measurements during sleep at home, and f is those at a classroom in

school. ···················································································································· 136

<Figure 3.23> An example of 24 hr personal exposure to magnetic

fields for children attending school located near the power line. a is

measurements at a classroom in school, b is those at ground in school,

c is those at internet pc game room, d is those at a educational

institute, e is those during awake at home, f is those during sleep at

home, and g is those at a classroom in school. ······································ 136

<Figure 3.24> Comparison of magnetic fields of metrics at various

environments for children attending the primary school located nearby

and away from the lines. (a) is a figure which is comparison of

arithmetic means of measurements, (b) is geometric means of

measurements, * means 0.01 < p value ≤ 0.05, ** means 0.001 < p

- 43 -

value ≤ 0.01, and *** means p value <0.001. ········································ 141



and away from the lines. (a) is a figure which is comparison of 95th

percentile of measurements, and (b) is rate of change metric (RCM) of

measurements * means 0.01 < p value ≤ 0.05, ** means 0.001 < p


<Figure 3.26> Comparison of magnetic fields of metrics at home

(awake, using appliance, not using appliance, sleep) for children

attending the primary school located nearby and away from the lines.

(a) is a figure which is comparison of arithmetic means of

measurements, (b) is geometric means of measurements, (c) is 95th

percentile of measurements, and (d) is rate of change metric (RCM) of

measurements. * means 0.01 < p value ≤ 0.05, ** means 0.001 < p


<Figure 3.27> Comparison of magnetic fields of metrics at

transportation (bus, car, total) for children attending the primary school

located nearby and away from the lines. (a) is a figure which is

comparison of arithmetic means of measurements, (b) is geometric

means of measurements, (c) is 95th percentile of measurements, and

(d) is rate of change metric (RCM) of measurements. * means 0.01 <

p value ≤ 0.05, ** means 0.001 < p value ≤ 0.01, and *** means p

- 44 -

value <0.001. ······································································································· 145

<Figure 3.28> Comparison of magnetic fields of metrics at school

(classroom, ground) for children attending the primary school located

nearby and away from the lines. (a) is a figure which is comparison

of arithmetic means of measurements, (b) is geometric means of

measurements, (c) is 95th percentile of measurements, and (d) is rate

of change metric (RCM) of measurements. * means 0.01 < p value ≤

0.05, ** means 0.001 < p value ≤ 0.01, and *** means p value

<0.001. ··················································································································· 146








<0.001. ··················································································································· 149

<Figure 3.30> Temporal variation of the magnetic fields at a

classroom in the primary school located nearby the power line with

data taken at 10 minutes intervals (thin line) and smoothed by

calculating the moving average (thick line). (a) is measurements from

22, April to 02, May in 2004 and (b) is measurements from 22, April

- 45 -

to 25 April in 2004. ··························································································· 151

<Figure 3.31> External appearance of ULTRALYTE 100 LR. ··········· 153









<Figure 3.33> Photo of measuring a distance between power line and

residence with Ultralite LR. ··········································································· 167

<Figure 3.34> Relationship between 24 h personal exposure level and

various microenvironments for children attending the school located

away from the line. (a) is correlation between personal exposure and

measurements during awake at home, (b) is during not using appliance

at home, (c) is during sleep at home, (d) is during using appliance at

home, (e) is measurements at home, and (f) is measurements at

educational institutes. ························································································ 194


- 46 -



measurements at school, (b) is at classroom in a school, (c) is at

ground in a school, (d) is during transportation, (e) is at bus, and (f)

is at internet pc game room. ········································································· 195



near the line. (a) is correlation between personal exposure and

measurements during awake at home, (b) is during not using appliance

at home, (c) is during sleep at home, (d) is during using appliance at

home, (e) is measurements at home, and (f) is measurements at

educational institutes. ························································································ 196



near the line. (a) is correlation between personal exposure and



is at internet pc game room. ········································································· 197

<Figure 3.38> Association between 24 h measured personal magnetic

field exposure and estimated magnetic field exposure, showing

regression line with 95% confidence limites by time weighted average

model(TWA M odel I I ) for schoolchildren away from the line. (a) is

- 47 -

arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is geometric

means of measured personal exposure. ······················································· 207




model(TWA M odel I I ) for children attending a school near the line.

(a) is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is

geometric means of measured personal exposure. ··································· 209




model(TWA M odel I I -1) for children attending a school near the

line. (a) is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is





model(TWA M odel I I -2 for children attending a school near the line.




- 48 -

field exposure and estimated magnetic field exposure by time weighted

average model(TWA M odel I I ) for schoolchildren away from the line.





average model(TWA M odel I I -2) for schoolchildren away from the





average model(TWA M odel I I ) for schoolchildren near the line. (a) is


means of measured personal exposure. ······················································· 231



average model(TWA M odel I I -2) for schoolchildren near the line. (a)

is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is


<Figure 3.46> External appearance of E-probe. ······································ 235

- 49 -

<Figure 3.47> Magnetic intensity to various position of appliance. ·· 239

<Figure 3.48> Chamber room for uncertainty test of appliances. ······ 240

<Figure 3.49> Electromagnetic intensity to frequency range. ············· 242

<Figure 3.50> The distribution of arithmetic mean (a) and

log-transmitted level (b) for urinary Melatonin level. ···························· 258

<Figure 3.51> Relationship between urinary Melatonin and Human

Growth Hormone level by log-transmitted level. ····································· 259

<Figure 3.52> Relationship matrix between urinary log-transmitted

Melatonin level and ELF-MF level for micro-environment. (a) is

arithmetic mean of MF at 24 hour, (b) is 95 percentile level of MF at

24 hour, (c) is geometric mean of MF at 24 hour, (d) is arithmetic

mean of MF at school-life, (e) is 95 percentile level of MF at

school-life, (f) is geometric mean of MF at school-life, (g) is

arithmetic mean of MF at home-life, (h) is 95 percentile level of MF

at home-life, and (i) is geometric mean of MF at home-life. ············· 260


Melatonin level and related factors. (a) is body mass index, (b) is

period of residence, (c) is number of electric appliance. ······················· 261

- 50 -


Human Growth Hormone level and ELF-MF level for

micro-environment. (a) is arithmetic mean of MF at 24 hour, (b) is 95

percentile level of MF at 24 hour, (c) is geometric mean of MF at 24

hors, (d) is arithmetic mean of MF at school-life, (e) is 95 percentile

level of MF at school-life, (f) is geometric mean of MF at school-life,

(g) is arithmetic mean of MF at home-life, (h) is 95 percentile level of

MF at home-life, and (i) is geometric mean of MF at home-life. ···· 279

<Figure 3.55> Precautionary principle of WHO. ······································ 302

- 51 -

제 1 장. 서 론

제 1 절. 연구배경

최근 각종 전자용품 및 이동통신기의 괄목할만한 사용증가 및 전자파

노출환경에서의 근로와 거주 등으로 인해 전자파(Electromagnetic

Fields-EMFs)의 인체영향에 대한 대중적인 관심이 증대되고 있다. 전자

파는 일반적으로 사용되는 특정 주파수에 따라 구분되며, 인체에 미치는

영향은 주파수별로 큰 차이를 나타낸다. 300 MHz 이상의 고주파는 체내

심부에서 발열작용을 일으켜 백내장, 생식유전의 이상, 내분비계, 신경계

에 대한 영향 등 주로 급성피해를 나타내며, 0 ∼ 1000 Hz의 극저주파

(Extremely Low Frequency EMFs - ELF EMFs)는 급성적인 영향보다

는 백혈병, 뇌종양, 유방암, 전립선암, 임파선암 등 만성적인 영향을 나타

낸다고 보고되고 있다.

개인 노출량을 평가하는데있어서 시간적인 변이성은어느 정도의 영향을 줄 것인가 ?

직접적인 개인 노출량을대체할 수 있는간접적인 평가방법은 ?

개인 노출량을가장 정확하게판정할 수 있는방법은 ?

전자파 역학연구에서의노출평가 방법들이정확하고 타당한가 ?

<Figure 1.1> Research Questions.

- 52 -

특히, 국내의 경우 고압선로가 학교부지 통과로 인하여 전자파에 노출되

는 학교가 초등학교 10곳, 중학교 7곳 등을 포함해 모두 30곳에 이르고

있으며, 노출정도가 조사된 대부분의 학교에서 선진외국 권고치인 3-4mG

를 최고 10배 이상 초과하고 있어 해당학교 학생들의 건강영향이 우려되

고 있는 실정이다.

그러나 이에 대한 전자파 유・무해성 논란 해결에 대한 명확한 과학적

자료는 제공되지 못하고 있는 실정이다. 또한 현재 수행되고 있는 전자파

역학연구에서의 노출평가 방법들의 타당성, 혹은 평가방법 중 개인노출량

을 가장 정확하게 판정할 수 있는 방법에 대한 해결이 요구되고 있다. 노

출평가에는 장기간의 D/B 구축이 선행되어야 하나 국내에는 노출평가에

대한 D/B가 부족한 실정이므로 EMF 인체영향의 논란을 평가하는데 매

우 부족한 것이 현실이다.

- 53 -

제 2 절. 연구의 필요성 및 범위

최근 다양한 연구들을 통해 전자장의 인체영향이 밝혀지고 있음에도 불

구하고 국내에서는 선진국에 비해, 현대생활에 필요불가결한 요소인 전자

장 노출환경에 대한 예방 및 개선 차원에서 수행되어야 할 과학적이며 대

국민 홍보 차원 및 향후 정책방향 제시 차원의 연구는 극히 미비한 실정

이다.

스웨덴과 미국에서는 극저주파의 장기간 노출로 인한 인체영향을 고려

하여 송전선로와 학교부지간의 거리를 법률로 20∼3○m 이격시키는 법적

규제를 갖고 있는 것을 비교하면, 국내의 29개 초등학교 2만명 이상의 학

생들이 수년동안 전자장에 노출되고 있다는 것은 매우 심각한 문제라고

할 수 있다.

국내에서 전자장 인체 노출에 관한 전자장 관리정책방향의 제시 및 향

후 인체영향 기준치 설정을 위해서는 일반인과 특정노출집단에 대한 실험

적 인체노출평가 및 건강영향 조사 사업이 필수적이다.

전자장 연구와 관련된 궁극적인 목적인 전자장 인체 유 • 무해성에 대한

논란을 해결하기 위한 방법 중의 하나가 역학적인 연구로서 정확하고 타

당한 노출평가를 수행하는 것이 중요하다. 따라서 역학연구에서의 노출평

가방법들의 질적 타당성 및 자료의 정확성을 비교 • 분석할 필요가 있으

며, 장기간 노출에 따른 시간적 경향에 대한 영향을 분석하는 것이 필요

하다고 사료된다.

개인노출평가에 있어 시간별 활동 행태에 따라 개인별 노출 유형이 다

양하기 때문에 기존의 주거지에서의 spot 측정만으로는 노출에 대한 일반

평가의 어려움이 있다. 따라서 개인의 시간활동표를 이용하여 하루동안의

- 54 -

개인 시간활동범위 및 행태에 따른 전자장 노출측정치를 비교함으로 개인

노출에 중요한 영향변수를 분석하는 것이 중요하다.

또한 시간활동표를 통해 시간가중평균모델에 적용하여 개인의 전자장

노출을 예측함으로써 실측된 개인노출과의 비교 평가를 통한 전자장 예측

모델을 개발함으로써 직접적인 전자장 노출 측정 없이 비교적 쉽게 전자

장 노출평가를 수행할 수 있다는 장점이 있다.

본 연구에서는 현재 국내에서 체계적으로 수행되고 있지 못한 전자장

인체영향에 관한 과학적인 자료를 도출하는데 있어서 그간 진행된 연구활

동 인프라를 바탕으로 체계적인 연구결과를 도출할 수 있으리라 판단된

다.

이상의 국내 • 외 연구 동향 및 수준을 고려할 때 다음과 같은 연구 과

제가 도출될 수 있으며, 연차별 연구 범위는 다음과 같다.

- 55 -

1

차년도

2

차년도

송전선로주변학교학생들에대한자기장노출평가



Time-activity pattern을통한관련현황조사 / 각Micro-Environment 선정및측정




개인노출측정 (EMDEX Lite)

-각미세환경별30분측정-발생원환경과장소환경측정

- 24시간연속측정-자기장평가(10초간견)



3

차년도








1

차년도

2

차년도

송전선로주변학교학생들에대한자기장노출평가



Time-activity pattern을통한관련현황조사 / 각Micro-Environment 선정및측정




개인노출측정 (EMDEX Lite)

-각미세환경별30분측정-발생원환경과장소환경측정

- 24시간연속측정-자기장평가(10초간견)



3

차년도















- 56 -

제 3 절. 연구목적

본 연구는 거주지역 MF 노출평가를 위한 송전선로 주변 학교지역의

발생원에 따른 연구방법의 표준화 설정, 설문조사를 통한

Micro-environment의 선정 및 노출량 평가를 통하여 다양한 방법들을 비

교함으로써 물리적 위해요인의 정량적 평가기술 및 24hr 개인 노출량 평

가모델을 개발하는 것을 최종목표로 하며, 이에 따른 연도별 구체적 세부

목표는 아래와 같다.

- 제 1차년도 -

• 정확하고 타당한 전자장 측정 방법 제시

• 초등학생의 생활형태 및 노출 유형을 고려한 미세환경 선정 및 측정

• 24시간 시간활동조사를 통한 time-spent fraction 조사

• 24시간 개인노출수준의 지표 미세환경 확인

- 제 2차년도 -

• 시간 별 활동 범위 및 형태 조사 비교

• 다양한 매트릭스를 통한 미세환경 중 자기장 노출 수준 평가

• 거주지와 송전선 거리에 따른 노출 수준 비교

• Spot 및 24시간 stationary 측정량과 24시간 개인 노출량과의 적합성

평가

• 개인 노출에 영향을 주근 주된 요인 분석

- 57 -

• 개인 자기장 노출량 예측 개발 및 실측 개인 노출량과의 비교

• 두 집단 사이의 생물 • 생리적 변화 평가

- 제 3차년도 -

• 실측 자기장 측정을 통한 모델의 적합성 비교

• 생활 패턴 및 불확실성 발생 요인 파악

• 가전제품의 위치 및 주파수에 따른 전자장 노출량 평가

• 전기장 측정을 통한 자기장 노출 상관성 분석

• 자기장 노출량과 생체 메커니즘의 연관성 조사

- 58 -

제 2 장. 국내 • 외 기술개발 현황

현재 전 세계적으로는 전자파 개인노출을 평가를 위한 간접적인 노출평

가 접근방법은 수행된 바가 없으며, 1982년 Duan이 미세환경에 대한 대

기오염의 인체노출모형을 최초로 설계하였으며[Duan, 1982], 일산화탄소

[Ott et al., 1988], 벤젠[Macintosh et al., 1995], 먼지[Anne et al., 2001],

포름알데하이드와 아세트알데하이드[Jouni et al., 2001], 그리고 환경담배

연기[Klepeis et al., 1996; Klepeis, 1999; Neil, 1999; Ott et al., 1992; Ott,

1999]등 일부 환경오염물질에 대해서만이 간접적인 개인노출평가모델을

개발한 연구가 수행된바 있다.

그 외의 전자파 관련 노출평가 연구로는 다음과 같다.

대부분의 거주지역 자기장 노출과 암과 관련된 역학연구에서 사용되는

노출에 관한 방법들로는

- Wire code : 각 가정에서 약 50 m 이내에 위치한 송전선의 특성

c.f.) wire-code와 소아백혈병간의 관련성은 대부분 일관되게 나타

났다.

[Wertheimer and Leeper, 1979, 1982, 1987; Savitz et al., 1988;

Severson et al., 1988; London et al, 1991; Gurney et al., 1996;

Preston-Martin et al., 1996; Linet et al., 1997], [Wertheimer and

Leeper, 1979; Savitz et al., 1988; London et al., 1991]

- Spot MF 측정 : 거주지역의 선택된 위치에서 일시적 측정

[Savitz et al., 1988; Severson et al., 1988; London et al., 1991;

Feychting and Ahlbom, 1993, 1994; Preston-Martin et al., 1996;

- 59 -

Michaelis et al., 1997; Linet et al., 1997]

- 24시간 MF 측정 : 가정내 일정한 장소에서 24시간 연속 측정

[London et al., 1991; Preston-Martin et al., 1996; Michaelis et al.,

1997; Linet et al., 1997]

- 컴퓨터 프로그램을 이용한 거주지역 MF 계산

[Feychting and Ahlbom, 1993, 1994; Li et al., 1997; Tynes et al.,

1997]

- 송전선 주변과의 거리

[McDowell, 1986; Tomenius, 1986; New York State Department

of Health, 1992; Feychting and Ahlbom, 1993, 1994; Schreiber et

al., 1993; Tynes and Haldorsen, 1997]

- Static MF 측정

[London et al., 1991; Preston-Martine et al., 1996; Kleinerman et

al., 1997]

- Harmonic 측정

[Kaune, 1994]

- Ground currents의 존재를 나타내기 위한 측정

c.f.) 거주지역 MF의 중요한 발생원인 ground current는 질병 위해

도를 평가하는데 잠재적으로 중요한 요소이다.

[Wertheimer et al., 1995], [Zaffanella, 1992]

- 60 -

최근에 와서는 장기간에 걸친 자기장 노출로 인한 인체영향을 규명하기

위한 노출평가 방법으로서 거주지역 자기장 노출에 대한 시간적 변이성에

관한 연구들이 수행되고 있다.

- Long-term trend : time of day, day of week, weekday vs

weekend, season variation

[Banks et al., 2002; Kaune et al., 2001; Baris et al., 1999]

전자파의 인체영향에 관한 연구는 1979년 미국 콜로라도 덴버에서 어린

이 백혈병 발생과 전자파 노출과의 연관성에 관한 역학적 연구결과가 발

표된 이후, 각종 암과의 관련성에 대한 논란이 끊임없이 계속되고 있다.

국내의 경우는 선진국의 전자파 인체영향에 관한 활발한 연구활동에도

불구하고 국내에서 수행되고 있는 전자파 연구는 주로 전자파 장애

(Electromagnetic Interference-EMI)에 관한 연구가 대부분으로서 전자파

의 개인노출량 평가나 인체영향에 관한 연구는 극히 제한적(주로 단면적

인 연구)으로 이루어지고 있는 실정이다.

국내에서는 선진국에 비해 이러한 현대생활에 필요불가결한 요소인 전

자파 환경에 대한 예방 및 개선 차원에서 수행되어야 할 과학적이며, 대

국민 홍보 차원 및 향후 정책방향 제시 차원의 연구는 극히 미비한 실정

이다.

일반적으로 전자파 인체 노출에 대한 정책방향 제시 및 향후 기준치 설

정을 위해서는 국내 실정에 맞는 연구사업 및 국내 연구대상자에 대한 실

험적 인체노출평가 및 인체영향 조사 사업이 수반되어야 한다. 따라서, 전

자파 연구와 관련된 궁극적인 목적인 전자파 인체 유 • 무해성에 대한 논

란을 해결하기 위한 방법 중의 하나인 역학적인 연구의 중요성이 대두되

- 61 -

고 있다. 그러나 역학적인 연구가 가지고 있는 가장 큰 제한점으로는 정

확하고 타당한 노출평가를 수행하는 것이 중요하다. 이를 위해서는 현재

수행되고 있는 역학연구에서의 노출평가방법들의 질적 타당성 및 자료의

정확성을 비교 • 분석할 필요가 있으며, 더불어 전자파 노출로 인한 인체

영향의 대부분이 급성적인 영향보다는 장기간에 걸친 노출로 인한 만성적

인 영향에 기인하는 것으로 추정되기 때문에 장기간 노출에 대한 시간적

경향에 대한 영향을 판정하는 것이 필요하다고 판단된다.

- 62 -

제 3 장. 연구개발수행 내용 및 결과

제 1 절. 시간 활동 패턴에 따른 미세 환경 선정 및

측정

1. 가전제품의 자기장 방출 특성 평가

가. 가전제품 선정 및 측정 방법

(1) 자기장 측정기기

자기장은 전하 및 전류에 의해 공기 중에 형성되는 일종의 힘으로 크기

와 방향을 갖는 벡터(vector)이므로, 어떤 지점에서의 자기장 세기를 측정

할 때 x축, y축, z축 방향에서 각각의 세기를 측정하여 벡터 합을 구하는

방법이 측정원리이다. 따라서 측정기에 센서가 하나일 경우 x축, y축, z축

으로 각각 측정하여 벡터 합을 계산하여야 하는 번거로움이 있으나 센서

가 x, y, z축에 하나씩 3개 존재하는 측정기는 단극성 측정기에 비해 고

가이나 자체에서 벡터 합이 계산되므로 편리하다는 장점이 있다.

전자장을 측정하는 기기는 발생원 주파수에 따라 여러 가지가 있다. 예

를 들면, 휴대가 간편한 Hand-held Gause/Tesla meter(F.W.Bell, Model

4048)가 있고, 전자제품 등의 측정에 유리한 ELF survey Meter(Holaday,

Model HI-3604, HI-3616)이 있고, 극저주파 측정용으로 EMDEXⅡ

(ENERTECH Inc.) 등이 있다.

- 63 -

이 중 본 연구에서는 미세환경측정 및 24시간 개인노출측정으로

EMDEXⅡ와 EMDEX LITE(ENERTECH Inc.)를 사용하였는데, HI-3604

등의 한개 축만을 측정할 수 있는 단극성 측정기에 비해 EMDEX Ⅱ와

EMDEX LITE는 미국 EPRI (Electric Power Research Institute)에서 개

발한 x, y, z 세 축 방향을 측정하여 vector 값으로 나타내는 Electric and

Magnetic Field Digital Exposure System으로서 측정이 편리하기 때문에

여러 외국연구에서 많이 이용하고 있는 추세이며 주요 구조(Figure 3.1,

Figure 3.2) 및 사양(Table 3,1 Table 3.2)은 다음과 같다.

EMDEX II는 최대의 분석 감도에서 각각 자계의 경우 0.01 μT이고, 전

계의 경우 0.0003 μA의 분석감도를 갖고 있다. 최대 분석 가능치는 자계

의 경우 300 μT, 전계는 19.66 μA이다. 측정 가능 대역은 40∼800 Hz로

서 40∼800 Hz를 Broadband(bb), 100∼800 Hz를 Harmonic(bh)라 칭했으

며 극저주파 영역에서 전자장 방출의 대부분을 차지하며 국내에서 사용하

고 있는 고정주파수인 60 Hz를 Fundamental(bf)이라 하였다. 측정치의

정확도는 각각 자계 ±3%, 전계 ±5% 이다. 측정조건 등의 결정은 Event

marker button과 Toggle button을 이용하고 측정되는 상황은 LCD 표기

창을 통해 볼 수 있다(Table 3.1).

EMDEX LITE는 전원 스위치와 자료수집 스위치(Figure 3.2)로 최소한

구성되어 있어 사용자가 매우 쉽게 사용할 수 있도록 디자인되어 있으며,

무게가 가벼워(170g) 개인노출에 주로 이용된다. Sample rate, display

unit, LCD display option의 3종류 parameter로 분류되어 있으며

EMCALC 2000 소프트웨어로 결정할 수 있다. 자기장만 측정하며 측정범

위는 0.05 ～ 700 mG이며 측정 가능 대역은 40 Hz ～ 1,000 Hz로써

broadband로 측정된다. Sample rate에 따라 측정할 수 있는 자료의 범위

가 결정되는데 4초간 측정시 24.3시간을 측정할 수 있고 10초간 측정시

- 64 -

2.53일을 측정할 수 있으며 1분간 측정시 15.2일을 측정할 수 있게 되어

있다. EMDEX LITE의 기본 특성에 대해 Table 3.2에 나타내었다. 측정

이 끝나면 주컴퓨터(main computer)에 전송하고 측정치는 전용 프로그램

인 EMCALC 2000에 의해 분석하였다.

<Figure 3.1> Structure and 3-axis sensors of EMDEXⅡ.

- 65 -

<Figure 3.2> Structure and 3-axis sensors of EMDEX Lite meter.

(2) 정도 관리 (QA/QC)

(가) Calibration

본 연구에서 사용된 측정기기인 EMDEX II(2대)는 제조회사인 미국

ENERTECH 사에 2003년 2월에 보내어 보정하였는데 60Hz 에서의 실제

자기장 값과 측정값간의 오차가 ±2% 이내로 이루어졌다.

또한 EMDEX LITE(4 대)는 2003년 5월에 미국 ENERTECH 사에서

구입하였는데 2003년 4월 28일에 실제 자기장값과 측정값간의 오차가

±2%로 이루어졌음을 증명하는 보증서를 동봉하였다.

- 66 -

(나) 배경농도(field level) 산출

자기장의 배경농도를 알아보기 위해 자기장이 방출될 수 있는 전기제품

이나 배전선 등이 배제된 공간에서 자기장 측정기기인 EMDEX II로 5초

씩 10분간 2회 측정하였다.

자기장이 방출될 수 있는 모든 환경이 배제된 장소에서의 자기장의 배

경농도를 측정한 결과를 보면 측정된 모든 평균이 0.01mG로 나타났다.

또한 Figure 3.3을 보면 시간별 자기장 측정값이 pulse 나 peak 형태가

없는 분포를 보이고 있음 알 수 있어 측정된 배경농도의 값이 일률적으로

배경농도를 대표한다고 볼 수 있다. 따라서 측정된 결과를 볼 때 자기장

의 배경농도는 거의 무시할만한 수준으로 판단되며 본 연구에서 측정된

자기장 값에 대하여 배경농도를 고려하지 않아도 된다고 할 수 있다.

0.006

0.007

11:00 PM 11:05 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0002

0.0003

0.0004

Electric Field (kV/m

)

Oct/01/200310:55:30 PM

Oct/01/200311:06:30 PM

<Figure 3.3> A example of 60 Hz magnetic fields in background level.

- 67 -

(다) Quality Control (QC)

본 연구를 수행하는데 있어 측정기 간의 재현성을 알아보기 위해 QC를

수행하였는데 본 연구소 실험실 중앙에서 지상에서 1m 위 지점에 절연

삼발이를 설치하여 EMDEX II 2대를 올려놓고 동시에 측정을 수행하였

다. 또한 EMDEX II와 동일한 조건에서 EMDEX LITE 역시 동시에 측정

하였으며 5초씩 10분간 5회 측정하여 비교하였다.

QC 결과를 보면 5번 측정한 EMDEX II와 EMDEX LITE 모두 동일

장소에서 동일한 시간에 동시 측정하였을 때 동일한 측정값을 보여주었

다.

Figure 3.4에서는 측정된 EMDEX II의 결과의 한 예를 보여주고 있는

데 자기장값이 AM, GM이 2.0 mG와 1.99mG로 조사되어 0.01mG의 차이

를 보이나 이는 배경농도 수준으로 무시할 만 하다고 볼 수 있으며 시간

별 측정 분포도 비슷한 양상을 보이고 있어 본 연구에서 사용된 측정기들

의 작동상태는 양호한 것으로 판단되며 정기적으로 반복 실시된 결과에서

도 유사한 결과를 보였다.

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

2.2

02:25 AM 02:30 AM 02:35 AM

Magnetic F

ield (mG)

Time

0.0002

0.0003

0.0004

Electric F

ield (kV/m

)

Oct/02/200302:23:49 AM

Oct/02/200302:39:59 AM

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

1.6

1.8

2.0

2.2

02:25 AM 02:30 AM 02:35 AM 02:40 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0002

0.0003

0.0004

Electric Field (kV/m

)

Oct/02/200302:23:50 AM

Oct/02/200302:40:30 AM

Event 1

<Figure 3.4> Comparison of two 60 Hz magnetic field measurements

in same area and same measured time.

- 68 -

(라) 측정 상황

본 연구에서 선정된 미세환경의 측정은 EMDEX II를 이용하여 조사하

였는데 모든 측정장소에서 일관된 측정을 위해 다음과 같은 동일한 방법

으로 수행되었다. 미세환경 중 사람들이 가장 많이 이동하는 공간으로 대

표할 수 있는 중앙지점에 보다 정확한 측정을 위해 절연 삼발이를 설치하

여 지상으로부터 1m 높이에 측정기 EMDEX II를 올려 놓고 5초씩 30분

간 측정하였다. 여기서 매 5초단위로 측정한 이유는 5초가 전기장과 자기

장을 동시에 측정할 수 있는 최소 측정 간격이기 때문이며, 본 연구에서

는 이 중 자기장만을 평가하고자 하였고 외국 연구에서 spot 측정시 주로

20분에서 30분을 측정하여 그 미세환경을 대표한 결과를 토대로 본 연구

에서도 30분간 측정을 수행하였다.

(3) 자기장 분석방법

분석은 측정자가 작성한 일일 기록표의 기록을 확인하여 전자장 노출

분석에 필요한 시간을 계산하였으며 동시에 측정치 변화에 있어서의 TV

나 PC 등의 전기제품 사용 및 고압송전선 주위 이동 등의 영향인자를 평

가하였다. 이때 측정한 주파수 대역은 우리나라 사용주파수인 60 Hz와

broadband(40 ～ 800 Hz)를 중심으로 분석했다.

분석은 시간가중평균(TWA : Time Weighted Average)값을 계산하였

다 (<공식 1>).

시간가중평균 =( C 1× T 1)+ ( C 2× T 2)+ • • • + ( C n × T n )

( T 1+ T 2+ • • • + T n )• • • <

공식 1>

- 69 -

C : 해당 시간 중 평균 전자장 노출 값

T : 해당 시간

(4) 가전제품 선정 및 측정방법

개인노출에 영향을 줄 수 있는 주요 인자인 전기제품에 대하여 일반적

으로 방출되는 자기장량을 측정하고자 하였다. 전기제품을 선정하는데 있

어 외국의 경우 블렌더(blender), 캔오프너, 커피메이커, 식기세척기, 음식

가공기(food processors), 쓰레기 처리기(garbage disposals), 토스터기 등

을 측정하였는데 반해 국내에서는 외국과 생활습관의 차이가 있어 일반적

으로 사용하는 전기제품의 종류가 많은 차이가 있었다. 따라서 일반가정

에서 가장 많이 사용하는 전기제품을 대상으로 TV(5종), 냉장고(5종), 오

디오(5종), PC(2종), 전기안마기(1종), 전기담요(1종), 헤어드라이어(5종),

책상형광등(3종), 전기면도기(2종), 김치냉장고(3종), 전자레인지(4종), 전

기청소기(5종), 세탁기(5종), 헬스기(1종), 선풍기(5종), 에어컨(4종) 등 총

16종의 전기제품을 선정하여 자기장 방출량을 조사하였다. 조사기간은

2003년 3월 1일부터 2003년 3월 31일에 걸쳐 조사하였다.

조사대상 전자제품의 전자장 측정에는 EMDEX Ⅱ(Enertech사)가 사

용되었다. 측정된 방출량은 시간 가중평균(TWA)을 이용하여 분석하였다

전자제품의 전자장 측정은 각각의 제품에 따라 거리별로 0, 30, 50, 100,

300 ㎝로 측정하였다. 각 제품은 5초 간격으로 하여 5분간 측정하였으며

측정이 끝난 후 EMCAL 2000 software를 이용하여 main computer에 측

정된 수치를 전송하였다. 분석 시 각 거리별 평균을 낸 후 제품별 자기장

방출 수치를 계산하였다.

- 70 -

나. 가전제품 별 자기장 방출량

본 연구에서는 국내 가정에서 주로 사용하고 있는 전기 제품의 종류를

조사하여 그 중 선정된 16종류의 전기제품에서 발생하는 자기장을 조사한

결과 Table 3.1과 같았다. 전자제품에 최대한 인접한 지점에서 자기장을

측정하였을 때 런닝머신에서 948.7mG로 가장 높은 전자장이 발생되고

있는 것으로 조사되었으며, 전자레인지(443.1mG), 진공청소기(309.1mG),

헤어드라이어기(275.8mG) 순으로 높은 자기장을 발생시키고 있는 것으로

조사되었다. 이에 반하여 가장 낮은 자기장이 발생된 전자제품은 전기면

도기로 2.4mG 자기장이 발생되는 것으로 조사되었다.

Table 3.1에서 보면 런닝머신은 전기면도기에 비하여 약 395배 높았고,

가정에서 가장 많이 사용하는 냉장고에 비하여 26배, 텔레비젼에 비하여

4배 정도 높았다. 특히 헤어드라이기나 진공청소기 등 몸에 매우 가깝게

사용하는 전자제품의 경우 30cm 이내에서 측정된 자기장값이 높게 측정

되어 사용하는데 주의가 필요할 것으로 판단된다.

또한 조사된 16종의 전자제품에서 발생되는 전자파가 거리가 멀어짐에

따라 급격히 감소하고 있음을 알 수 있다. 또한 거리에 따라 전자파의 발

생량이 감소하지 않는 이유는 가정집의 협소한 공간에 여러 전자제품을

측정한 결과 타 전자제품에서 발생되는 전자파의 영향으로 사료된다. 또

한 몸에 인접하여 사용하는 전기면도기의 경우 전자파가 낮게 발생된 것

은 배터리가 충전용으로 낮은 전력을 사용하기 때문인 것으로 사료된다.

- 71 -

<Table 3.1> TWA of 60Hz Magnetic Field Level of Electric Appliance

by Distance

Electronic

Appliance (mG)

Distance from electronic appliances

0 cm

(AM ±

SD)

30 cm

(AM ±

SD)

50 cm

(AM ±

SD)

100 cm

(AM ±

SD)

300 cm

(AM ±

SD)

TV 219.4±12.5 15.1±3.0 9.5±1.3 5.7±0.6 4.7±0.4

Refrigerator 36.7±2.7 22.9±1.3 15.6±2.2 3.3±0.4 2.1±0.23

Audio 23.6±1.5 6.8±0.6 7.7±1.1 6.0±0.6 6.1±0.6

Computer Monitor 20.6±1.9 4.9±0.7 4.5±0.5 3.8±0.5 1.5±0.1

Hair dryer 275.8±10.9 7.2±0.7 4.7±0.3 6.0±1.8 6.3±0.8

Kneader 5.1±0.1 5.3±0.1 5.2±0.2 5.2±0.1 6±2

Running Machine 948.7±321.8 10.6±2.6 7.2±1.2 3.9±0.7 4.2±0.4

Electric Fan 13.94±0.7 6.6±0.7 7.2±0.6 8.4±0.9 13.5±11.4

Air-conditioner 31.8±0.9 8.1±2 6.4±0.6 6.8±0.5 4.4±0.6

Electric Blanket 87.6±19.1 6.8±1.7 6.9±1.0 6.2±1.0 5.9±0.9

Kimchi

Refrigerator14.4±4.8 9.2±0.8 10.1±3.9 9.5±5.2 18.7±2.5

Microwave oven 443.1±119.8 160.3±16.2 32.3±4.3 18.0±1.8 7.9±1.8

Vacuum Cleaner 309.1±48.1 25.8±2.7 11.1±2.1 5.2±0.8 4.1±0.5

Washing machine 116.9±28.4 18.7±1.1 11.0±1.9 11.8±0.8 21.7±4.8

Desk lamp 28.2±0.1 3.5±0.1 3.1±0.2 3.0±0.4 5.5±3.2

Electric Shaving

Machine2.4±0.6 3.9±0.3 4.7±0.4 6.1±0.2 3.9±0.4

- 72 -

가전 및 사무실기기의 전자파 방출량은 국가 별 다양한 요인에 의해 그

차이를 갖는다. 국내에서 수행된 연구(1997)에서는 14종의 가전제품을 대

상으로 측정하였는데 그 중 안마기가 2,470 mG로 가장 높은 값을 나타내

었고, 전기담요는 52.4 mG, 헤어드라이기가 26.4 mG, 전자레인지 21.4

mG, 진공청소기가 15.8 mG의 순서로 나타났다. 이 연구는 거리별로 측정

한 값을 평균 내어 계산하였고 각 거리별 data는 보여주지 않고 있어 본

연구와 직접적으로 비교하기에는 어려움이 있지만 본 연구에서는 전기장

판 바로 위에서 측정한 값이 87.6 mG였고 헤어드라이기는 바로 앞에서

275.8 mG, 30 cm 떨어져 측정하였을 때 7.2 mG로 측정되었으며, 진공청

소기의 경우 30 cm 위치에서 25.8 mG가 측정되어 다소 차이가 있는 것

으로 보이나 이러한 점은 가전제품의 종류와 전기사용량에 따라 차이가

있을 것으로 사료된다.

집 또는 직장과 같은 주거지내에서의 주요 자기장 발생원인 가전제품들

의 이격 거리에 따른 자기장 세기를 측정해 보았다. 조사된 16종 중 대부

분의 전자제품에서 발생되는 자기장이 거리가 멀어짐에 따라 급격히 감소

하고 있음을 알 수 있으나, 헤어드라이어, 반죽기, 전기팬, 김치 냉장고,

식기 세척기등은 거리에 따라 전자장의 발생량이 감소하는 정도가 약간의

차이를 보임을 알 수 있다. 이는 실질적으로 측정한 전자제품이 다른 자

기장의 영향을 받지 않는 이상적인 실험공간에서 이루어지지 못하고 가정

집의 협소한 공간에 여러 전자제품을 측정한 결과 타 전자제품에서 발행

되는 자기장의 영향으로 사료된다.

Figure 3.5는 가전제품에서 발생된 자기장의 거리에 따른 추세선 차수

를 나타낸 그림이다. 자기장의 세기가 이격거리에 반비례하여 감소하는

현상을 이용, 모든 제품에 대한 각 거리별 자기장 세기의 감소 추세선 차

수를 분석 하였으며, 이를 통해, 한국, 미국, 영국의 종류 별 가전제품에

- 73 -

대한 자기장 감소 추세를 비교할 수 있었다. 분석 결과 영국과 미국 가전

제품의 자기장 감소 추세선 차수는 거리에 2승 정도에 반비례하는 경향을

보였으나, 이와는 달리 한국에서의 측정 결과는 1승 이하의 값을 보임을

확인 할 수 있었다. 거주지 내에서 가사 일을 하거나, 컴퓨터 또는 TV를

사용할 때 노출될 수 있는 자기장은 배경 자기장 또는 송전선로에서 발생

하는 자기장과는 달리 매우 산발적이며, 주거지 내 위치에 따라 급격한

자기장 감쇠를 보인다는 특징이 있다. 본 연구 결과, 영국, 미국의 자기장

의 세기가 거리의 1～3 제곱에 반비례함으로써, 가전제품으로부터 발생한

자기장의 세기가 거리의 세제곱에 반비례하여 감소한다는 Mader와

Peralta의 주장과 같이 일반적으로 가전제품이 거리의 근접성과 밀접하다

는 사실을 확인 할 수 있었다. 그러나, 다양한 가전제품이 작동하고 있으

며, 상대적으로 협소한 공간에 위치해 있는 한국 가전제품의 경우, 자기장

측정치가 1승 이하로 반비례하는 것을 확인할 수 있었으며, 이를 통해 주

거지내의 가전제품의 자기장이 상당부분 서로 중첩되는 것을 확인할 수

있었다. 따라서 역학 연구를 위한 자기장 노출량 평가에서 전신 노출과

사지 등의 국부 노출량 평가를 위해서는 가전제품이 독립된 조건과 중첩

된 조건에서의 자기장 측정이 함께 이루어져야 할 것으로 판단된다.

또한, 각 가전제품 종류별 자기장 감소 추이 비교를 위해 Table 3.2와

같이 자기장 추세선 차수를 나타내었다. 비교 결과, 냉장고의 경우 영국,

미국, 한국에서 모두 추세선 차수가 거리의 1승 이하로 가장 낮은 값을

가짐을 확인 할 수 있었다. 이는 다른 제품이 모든 방향에서 측정 될 수

있는 최대값을 조사하는 것과는 달리, 냉장고의 경우 일반적으로 제품의

전면에서만 측정하기 때문에 발생하는 차이라고 판단된다. 따라서, 가전제

품의 자기장 측정 시, 대상 제품 자체만의 자기장 감소 추이를 확인하기

위해서는 다른 전자장의 영향을 배제시킬 수 있는 측정 조건 및 방법을

- 74 -

통해서 실시하여야 할 것으로 생각된다.

0

10

20

30

40

50

60

0 10 20 30 40 50

Dis tanc e (c m)

Magneti

c F

ield

s (

μT

)

UK

US

Korea

U.K : y = 817.97x-1.9050

U.S.A : y = 250.73x-2.1208

Korea : y = 7.6849x-0.2

<Figure 3.5> The comparison of tendency line among three countries.

- 75 -

<Table 3.2> Degree of tendency form about magnetic field of the

appliance at the UK, USA, Korea

Type of applianceUK USA Korea

Number Degree Number Degree Number Degree

Microwave oven 34 -1.3799 5 -2.1553 12 -0.3404

Hair dryer 39 -2.2356 5 -2.3163 15 -0.2914

Refrigerator 23 -0.7443 4 -0.7462 16 -0.1390

Electric Shaver 1 -2.3817 4 -2.3347 9 -0.3475

Vacuum cleaner 42 -1.8054 5 -2.0501 12 -0.3003

Television 73 -1.1670 5 -1.5168 17 -0.3067

Fluorescent light 3 -1.7189 4 -1.9400 11 -0.2391

2. 미세환경의 자기장 노출 특성 평가

우리생활과 밀접한 관련성이 있는 극저주파 대역의 경우, 전기를 공급

하는 전력선(고압 송 • 배전선)이 우리 생활주변 곳곳에 분포되어 있는 가

운데 전자장의 위해성 논란과 전력선 주변 거주자의 전자장 노출로 인한

건강문제가 크게 대두되고 있다. 특히 환경오염물질에 민감한 집단인 어

린이들이 경우, 외국의 연구에서 보듯이 자기장 노출에 대해서도 문제가

될 것으로 판단되며 따라서 어린이들의 생활행동패턴을 조사하고 여러 미

세환경에서 방출되는 자기장을 측정함으로써 초등학생들이 자기장에 노출

되기 쉬운 미세환경을 최종 선정하고자 하였다.

- 76 -

가. 생활 활동 시간 조사 결과 분석

통계청에서 초등학생을 대상으로 조사한 생활활동 시간조사보고 결과를

참고로 하여 국내 초등학생의 생활활동패턴을 조사함으로써 초등학생이

주로 이용하는 미세환경을 선정하고자 하였다. 통계청에서 1999년 9. 2.

～ 9. 14. 동안 우리나라 국민들의 24시간 생활활동을 어떤 형태로 보내고

있는지를 조사하였는데 전국에 거주하는 만 10세이상 가구원 중 850조사

구의 약 17,000가구를 대상으로 가구관련 사항(주택의종류, 입주형태, 주

거전용면적 등), 개인관련 사항(가구주와의 관계, 성별, 연령, 교육정도

등), 시간일지(주행동, 동시행동, 장소, 이동수단) 등의 항목에 대해 조사

담당자가 대상가구를 방문하여 면담으로 조사하였다.

그 결과를 볼 때 초등학생에 대한 정확한 자료가 없었지만, 10세이상

19세이하의 학생들에 대한 생활패턴을 참조로 하여 보았을 때 주택에 있

는 시간이 평균 13시간 40분(57%)으로 가장 많았고 학교에서는 평균 5시

간(20%), 학교외 학습(학원포함)이 약 2시간 정도(8%) 활동하는 것으로

조사되었으며 미세환경간의 이동이 약 1시간 30분(6%)정도 소요되었다.

다만 초등학생과 중 • 고등학생의 생활활동패턴이 차이가 있을 것으로 보

여지므로 통계청의 조사결과만으로는 초등학생의 주요 활동이 이루어지는

미세환경을 선정하기에는 부족함이 있었다.

초등학생의 개인노출수준을 평가하는데 있어 주로 많이 이용하는 미세

환경을 선정하기 위해 연구대상자들의 24시간 생활활동패턴을 조사하였

다. 연구대상자 55명에게 시간활동표를 주고 24시간 동안 시간별로 앞에

서 선정된 여러 미세환경 중 해당되는 미세환경에 표시하도록 하여 주요

미세환경을 선정하도록 하였다.

따라서 본 연구에 선정된 초등학생 55명을 대상으로 24시간 시간활동표

- 77 -

를 통해 생활활동패턴을 조사하여 보았는데. 그 결과 미세환경 중 주로

많이 활동하였던 공간은 주택(57%), 학교(23%), 학원(8%), PC 방(6%) 순

으로 조사되었다. 이 중 이동에 소요되는 시간은 교통수단을 이용하는 학

생보다 주로 도보로 이동하였으며 통계청 조사와는 달리 학교가 비교적

10분 이내의 통학거리에 집이 위치하고 있어 이동하는데 걸리는 시간이

그리 많지 않았다.

따라서 본 연구에서는 통계청의 자료와 연구대상자의 생활활동패턴 결

과를 근거로 미세환경 중 주택, 학교, 학원, PC방을 최종 선정하여 개인노

출수준을 평가하는데 필요한 24시간 시간활동표 항목에 포함하였다. 최종

선정된 미세환경은 아래에서 제시한 측정방법으로 수행하였다.

나. 미세환경 별 자기장 노출량

(1) 미세환경 측정방법

미세환경 측정은 일반적으로 사람들이 활동하는 공간을 대상으로 아래

와 같이 선정하여 자기장을 측정하였는데 자기장 측정에는 60Hz의 극저

주파 자기장을 측정하는 EMDEX Ⅱ를 사용하였다. 측정방법은 Spot 측

정에서 주로 사용하는 5초단위로 하여 30분이상 측정하였고, 측정시기는

2003년 4월부터 5월까지 연구가 수행되었으며 측정지역은 서울, 경기지역

에서 이루어졌다. 측정기기의 위치는 선정된 미세환경에서 다른 외부환경

의 영향을 가장 덜 받고 일반인들이 가장 많이 이동하는 위치인 중앙 지

점을 잡아 절연삼발이 위에 측정기를 올려놓고 측정하였으며 지상에서 약

- 78 -

1m 위의 높이에서 시행하였다.

(가) 주택 (Residence)

주택은 거실, 침실, 주방 세 곳을 선정하여 전기용품 (예를 들어, TV,

공기청정기, 등, 스텐드, PC 등)을 사용한 경우(On mode: awake)와 그렇

지 않은 경우(Off mode: sleep)로 구분하여 10가구를 측정하였다. 사용하

는 가전제품의 현황사항에 대해 조사하여 천장등의 종류(형광등, 백열등)

와 침실의 경우는 전기장판 등의 사용유무, 탁상용 스탠드, 가습기 등의

사용유무를 보았고, 부엌은 전자렌지, 전기밥솥, 냉장고, 김치냉장고, 냉 •

온수기 등의 사용유무를 기록지에 표시하여 분석하는데 이용하였다.

(나) 백화점 (Department Store)

백화점은 공간이 넓고 일반인이 한자리에 계속 위치하지 않는 특성 때

문에 한 지점에 설치하여 측정하는 측정법보다 연구수행자가 측정기를 가

지고 이동하면서 측정하는 방법을 택하였고 서울 및 경기도 지역의 5곳을

선정하도록 하였다. 백화점 내 1층부터 이동하면서 층마다 EMDEX II의

event키를 눌러주어 구별을 하였고, 에스컬레이터나 엘리베이터로 이동할

때 역시 event 키로 구별하여 주었으며, 자기장이 많이 나올 가능성이 있

는 가전제품 층도 구분하였다.

(다) 학원 (Educational Institute)

학원은 초등학교 학생들을 대상으로 하며 일반적으로 학생들이 가장 많

- 79 -

이 이용하는 형태의 보습학원 10 곳을 선정하였다.

(라) PC 방 (PC Game Room)

통계청(2000)에서 조사한 자료를 보면 PC방 이용현황은 서울 31.1%, 전

국 33.5% 정도로 평균 1시간정도 PC방을 이용하는 것으로 조사되었으며

1주일 1시간 이상 이용자는 서울이 16.7%, 전국 18.1% 로 나타났다. 그러

나 PC방 규모에 대한 자료부재로 인해 본 연구에 앞서 PC방에 대한 모

니터 대수와 PC 방 평수에 대해 선조사한 결과를 바탕으로 소규모, 중규

모, 대규모 단위를 자기장 발생원인 모니터 대수로 구분하여 조사하였다.

규모별로 소규모는 모니터수가 30대 미만, 중규모로 30대에서 50대 사이,

대규모로 50대 이상으로 구분하였는데, 대규모 의 PC방 측정은 서울에서

5곳을 측정하였고 나머지 규모는 서울 및 경기도에서 5곳씩 측정하였다.

PC방의 중간지점을 선택하여 PC를 이용하는 사람들이 자기장에 노출

될 수 있는 위치인 모니터 앞에 앉은 위치에 측정기를 설치하여 측정하였

고, 측정 위치의 PC는 켜져 있는 상태에서 측정하였다. 특히 PC방의 규

모를 구분하는데 필수적인 부분으로 대상지역 내 모니터의 전원이 거의

다 켜져 있는 상태에서 측정하는 것을 원칙으로 하였다.

(마) 초등학교 (Elementary School)

국내 6,000 여개의 초등학교 중 서울시에 위치한 542개의 초등학교와

경기도에 있는 940개의 초등학교를 대상으로 송전선이 지나가지 않는 일

반환경에 위치하며 한국평균수준의 시설과 설비를 갖춘 초등학교 5 곳을

선정하였는데 학교내 교실, 복도, 운동장에서의 자기장 값을 측정하였다.

- 80 -

(바) 고압송전선(High Voltage Transmission Powerline)

실외 환경 중 고압송전선로 주변 측정을 위해 한국전력공사(2002)에서

조사한 국내 송전선로 현황을 토대로 고압송전선을 선정하였다. 국내의

송전선로는 지상(가공)과 지하(지중)로 설비되어 있는데 기간송전선인

345kV와 지역송전선인 154kV 및 66kV로 구성되어 있으며 점차적으로

765kV 대전력 송전선을 구축하고 있다. 표 12의 국내 송전선로 현황에서

보듯이 154kV 송전선이 가장 많이 있는 점과, 기간송전선인 345kV는 주

로 비주거지역에 분포하는 반면, 154kV와 66kV인 지역송전선은 비주거지

역 뿐만 아니라 주거지역에도 분포하고 있다는 점에 의거하여 본 연구에

서는 154kV와 66kV의 송전선을 선정하여 측정하였다.

측정방법은 기초측정시 송전탑 바로 밑에서 측정한 값보다 송전선과 송

전선 사이의 중앙에서 측정한 자기장값이 더 높은 점을 감안하여 송전탑

과 송전탑 사이 중앙에서 측정하였는데 이 지점에서부터 직각으로 0m,

25m, 50m, 100m 떨어진 위치에서 측정하였다. 측정장소는 건물이 드물

고, 다른 배전선이나 전기시설이 없는 공터를 선정하였으며 66kV는 2곳,

154kV는 4곳을 거리별로 측정하였다.

- 81 -

<Table 3.3> Domestic status of powerlines(2002. 12. 31 현재)

회선 길이 (C-km) 지지물(기)

가공 지중 합계 철탑 기타 합계

765 kV 662 - 662 666 - 666

345 kV 7,335 162 7,497 10,008 1 10,009

154 kV 16,501 1,643 18,144 24,638 204 24,842

66 kV 1,398 4 1,402 2,903 3,441 6,334

180

kV(HVDC)30 202 232 0 553 553

합 계 25,926 2,011 27,937 38,215 4,199 42,414

source : 한국전력공사(2002)

(사) 지하철 (Subway)

일반적으로 전류방식에 따라 교류와 직류로 구분되는데 교류에서 발생

하는 자기장값이 직류에서보다 더 높게 측정되었다는 여러 연구결과(김덕

원, 1995)를 바탕으로 본 연구에서는 지하철 측정에 있어 전기가 교류로

운행되는 국철구간(인천～남영, 회기～의정부, 4호선 오이도～남태령, 분

당선)과 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8호선 중 직류로 운행되는 구간으로 구분하여

측정하여 비교하였다. 또한 지하철 내부와 지하철역사 외부 이동공간으로

구분하여 측정하였는데 지하철 내부는 다시 출입문, 좌석중앙, 차량연결통

로부분에서 측정하였다. 주 측정은 지하철의 중간량에서 이루어졌고 지하

철 외부 이동공간은 일반인들이 한자리에 머무는 곳이 아니고 주로 이동

- 82 -

하는 곳이므로 연구수행자가 승강정에서부터 역사 내부를 이동하면서 20

분에서 30분간 측정하였다.

(아) 버스 (Bus) 및 자가용 (Automobile)

본 연구에서는 교통수단 중 주로 자기장이 발생하는 지하철 뿐만 아니

라 버스나 일반자동차에서도 약간의 자기장이 발생된다는 다른 연구

(NIH, 2002)를 바탕으로 버스와 자가용에서의 자기장 방출수준을 측정하

였다. 버스의 경우 이용 연료에 따라 자기장 발생이 큰 차이가 없을 것으

로 판단되지만 경유와 CNG로 구분하여 버스에서 측정되는 자기장의 대

표성을 보고자 하였으며 버스가 이동하는 동안 좌석 앞부분, 중간부분, 뒷

부분으로 나누어 측정하였다.

자가용은 자기장이 발생될 수 있는 발전기 용량에 따라 2000cc 이하의

소형차, 2000cc에서 3000cc 사이의 중형차, 3000cc 이상의 대형차로 구분

하여 측정하였고 자가용의 대표성을 위해 이용연료인 휘발유, 경유, LPG

로 구분하여 측정하였다. 측정위치는 운전자 위치에서 수행되었다. 2000cc

이하의 소형차와 3000cc 이상의 대형차는 경유, LPG를 이용하는 차의 종

류가 없어서 휘발유차로만 측정하였다.

(2) 미세환경 측정결과

일반적인 미세환경에서의 자기장 노출수준과 초등학생의 생활 활동 시

간분석에 따라 최종 선정된 미세환경에서의 자기장 노출 수준 결과는 다

- 83 -

음과 같다.

(가) 주택 (Residence)

미세환경 중 초등학생이 가장 많은 시간을 거주하는 환경인 주택 내 거

실, 부엌, 침실의 측정결과를 보면, 주택 내에서 활동시 전기제품을 사용

하는 경우(on mode)와 취침시 전기제품을 사용하지 않을 때(off mode)로

구분하여 측정한 결과, 예상할 수 있듯이 침실, 부엌, 거실에서 전기제품

을 사용할 때(AM = 0.78mG, GM = 0.70mG)가 사용하지 않을 때(AM =

0.42mG, GM = 0.29mG)보다 자기장이 높게 측정되었다(Table 3.4).

거실에서는 일반적으로 on mode의 경우 TV와 전등을 이용하였고 주택

에 따라 공기청정기를 사용하는 곳도 있었으며 off mode에서는 모든 전

기제품을 이용하지 않았다.

침실에서의 측정은 on mode 일 때 전등을 모두 이용하는 상태에서 수

행되었는데 주택의 상황에 따라 TV, PC를 이용하는 경우, 가습기, 전기

돌침대 등을 이용하였으며 거실과 마찬가지로 off mode 에서는 모든 전

기제품을 이용하지 않았다.

반면 부엌의 경우는 거실과 침실에서 측정할 때와 다른 환경이었는데

이는 off mode 일때 냉장고나 냉온수기의 전원을 끄고 측정할 수 없었으

므로 이들 전기제품이 켜져 있는 상태에서 측정하였으며, on mode 일때

는 전등, 전기밥솥 등을 이용하였다.

여러 주택에서 측정된 자기장값의 시간가중평균치(TWA)를 가전제품의

사용시(on mode)와 아닐 때(off mode)로 구분하여 분석한 결과는 Table

3.4에 나타내었다. 여기서 침실이 거실이나 부엌보다 on mode(AM =

0.96mG, GM = 0.79mG)와 off mode (AM = 0.64mG, GM = 0.37mG)값이

- 84 -

높게 나왔는데 이는 침실에 가전제품 특히 TV나 PC 등 주로 자기장이

많이 방출되는 전기제품이 있기 때문으로 판단되며 측정된 가구 중 전기

돌침대나 가습기 등을 이용한 침실에서 자기장값이 높았기 때문에 이러한

가전제품의 자기장 방출에 의한 영향으로 판단된다.

주택의 거실, 침실, 부엌에서 측정한 자기장 값의 예를 그림 Figure 3.6

에서 살펴보면 왼편은 가전제품을 사용할 때의 침실, 부엌, 거실을 보여주

고 있고, 오른편은 가전제품을 사용하지 않을 때의 그래프를 나타내었다.

왼편의 그래프에서 전기를 사용할 때는 사용하는 전기제품에 의해 방출되

는 자기장 spike가 많이 보이는 반면 오른편의 전기를 사용하지 않을 때

는 거의 변동이 없는 형태를 보여주고 있다.

Figure 3.7에서는 왼편에 있는 전기제품을 사용하지 않을 때 측정된 자

기장값의 변동을 보다 자세히 보기위해 y축의 자기장값을 1mG로 낮춘

그래프 결과를 보여주고 있는데 거실에서 측정된 자기장값의 예가 거의

변동이 없게 나타났다. 이에 반해 부엌의 경우 off mode에서 약간의

pulse 형태 모양이 나타난 것을 알 수 있는데 이는 부엌에서 측정시 지속

적으로 사용하는 냉장고 등에서 방출되는 자기장을 보여주는 것으로 거실

이나 침실에 비해 자기장값이 변동하였음을 보여주고 있다.

- 85 -

0

1

2

3

4

5

6

7

01 :40 PM 01:50 PM 02 :00 PM

Magnetic Field (mG)

T im e

0 .0005

0 .0006

0 .0007

May/12 /2003

01 :33 :35 PM

May/12 /2003

02:05 :00 PM

Event 1

0

1

2

3

4

5

6

7

1 1 :4 0 A M 1 1 :5 0 A M 1 2 :0 0 P M

Magnetic F

ield (mG)

T im e

0 .0 0 0 5

0 .0 0 0 6

0 .0 0 0 7

M ay /0 3 /2 0 0 3

11 :3 2 :1 7 A M

May/0 3 /2 0 0 3

1 2 :0 8 :1 7 P M

bedroom (on mode) bedroom (off mode)

0

1

2

3

4

5

6

7

02 :20 PM 02:30 PM 02:40 PM

Magnetic Field (mG)

T im e

0 .0005

0 .0006

0 .0007

May/12 /2003

02 :12 :13 PM

May/12 /2003

02:44 :43 P M

Event 1

0

1

2

3

4

5

6

7

01:30 PM 02:00 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

May/13/2003

01:17:49 PM

May/13/2003

02:25:39 PM

kitchen (on mode) kitchen (off mode)

0

1

2

3

4

5

6

7

03:30 PM 03 :40 PM 03:50 PM 04 :00 PM

Magnetic Field (mG)

T im e

0 .0005

0 .0006

0 .0007

May/13 /2003

03:26 :48 PM

May/13 /2003

04:05 :13 PM

Event 1

0

1

2

3

4

5

6

7

05:30 PM 05 :40 PM 05:50 PM 06 :00 PM

Magnetic Field (mG)

T im e

0.0005

0.0006

0.0007

May/10/2003

05:24:21 PM

May/10 /2003

06:01:41 PM

livingroom (on mode) livingroom (off mode)

<Figure 3.6> Examples of 60 Hz Magnetic Field Measurements(mG) within homes. ‘On mode' is use of electric appliances and ' off mode' is not use of them except kitchen.

- 86 -

0

1

2

3

4

5

6

7

11:40 AM 11:50 AM 12:00 PM

Magnetic Field (mG)

T ime

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

May/03/200311:32:17 AM

May/03/200312:08:17 PM

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

11:40 AM 11:50 AM 12:00 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

May/03/200311:32:17 AM

May/03/200312:08:17 PM

bedroom (off mode) bedroom (off mode, scale down)

0

1

2

3

4

5

6

7

01:30 PM 01:45 PM 02:00 PM 02:15 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

May/13/200301:17:49 PM

May/13/200302:25:39 PM

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

01:30 PM 01:45 PM 02:00 PM 02:15 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

May/13/200301:17:49 PM

May/13/200302:25:39 PM

kitchen (off mode) kitchen (off mode, scale down)

0

1

2

3

4

5

6

7

05:30 PM 05:40 PM 05:50 PM 06:00 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

May/10/200305:24:21 PM

May/10/200306:01:41 PM

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

05:30 PM 05:40 PM 05:50 PM 06:00 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

May/10/200305:24:21 PM

May/10/200306:01:41 PM

livingroom (off mode) livingroom (off mode, scale down)


within homes. ‘off mode' is not use of electronic

appliances except kitchen.

- 87 -

(나) 백화점 (Department Store)

미세환경 중 백화점은 EMDEX II를 연구자가 휴대한 후 각 층을 이동

하면서 측정하였는데 그 결과를 보면 백화점에서의 자기장값은 AM이

0.22mG ～ 0.93mG의 분포를 나타내었고 GM은 0.06mG ～ 0.55mG의 분

포를 나타내었다. 일반적으로 백화점은 조명의 위치가 높고 공간이 넓으

며 자기장이 방출될 수 있는 전기제품의 사용이 거의 없는 편이어서 높은

자기장 값은 나타내지 않았지만, Figure 3.8에서 보듯이 event 16과 event

17 사이에서 측정된 가전제품 판매 코너에서는 1mG 이상의 높은 값을

보였고, 에스컬레이터나 엘리베이터에서는 event 1, 3, 5, 12, 14, 15에 있

는 spike를 보여주고 있어 백화점내 다른 공간에 비해 조금 높은 자기장

값을 보여주었다. 각 백화점에서의 노출시간을 고려하여 나타낸 평균값인

TWA는 백화점 자기장값(AM = 0.47mG, GM = 0.22mG)이 일반 가정의

On mode에서 보다 낮게 나타난 것을 알 수 있다(Table 3.4).

(다) 학원 (Educational Institute)

선정된 학원은 초등학생들이 주로 이용하는 보습학원으로 규모가 10명

에서 20명 정도 수용할 수 있는 교실에서 측정이 이루어졌으며 이 교실에

는 주로 이용하는 전기제품이 전등 외에는 거의 없는 형태였다.

Table 3.4에서 결과를 보면 학원의 자기장 값은 AM의 경우 0.22mG ～

0.93mG의 분포를 나타내었고 GM은 0.06mG ～ 0.63mG의 분포를 나타내

었으며 Figure 3.8에서 그 예를 보여주고 있다. 학원에서의 노출시간을 고

려하여 나타낸 평균값인 TWA는 학원에서의 자기장값(AM, GM: 0.22 ~

0.47mG)이 일반 가정에서 전기제품을 사용할 때(AM = 0.78mG, GM =

- 88 -

0.70mG)보다 낮게 나타난 것을 알 수 있으며 학교에서 측정된 평균값

(AM = 0.63mG, GM = 0.53mG)보다도 낮은 수치를 보였다. 이는 학원에

서 형광등 외에는 다른 전기제품을 이용하지 않았기 때문에 비교적 낮은

값을 보인 것으로 보이며 여름이나 겨울에는 에어컨이나 히터 등 다른 전

기제품 이용의 증가에 따른 더 높은 자기장 값을 보여줄 것으로 판단된

다.

- 89 -

0

1

2

3

08:50 AM 09:00 AM 09:10 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

Apr/18/200308:45:46 AM

Apr/18/200309:19:51 AM

Event 1

Event 3

Event 5

Event 12

Event 14

Event 16

Event 17

Event 18

Department Store

0

1

2

3

01:20 PM 01:30 PM 01:40 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

May/22/200301:10:28 PM

May/22/200301:43:18 PM

Educational Institute

<Figure 3.8> Examples of 60 Hz Magnetic Field Measurements(mG) in

a department store and a educational institute. Spikes at

Event 1, 3, 5, 12, 14, 15 are measured at elevators and

escalators in a department store and a interval from

Event 16 to Event 17 is measured at electronic corner.

- 90 -

(라) PC 방 (PC Game Room)

초등학생들이 주로 많이 이용하는 미세환경 중 PC방의 경우는 선조사

결과를 바탕으로 3 종류의 규모로 구분하여 측정하였는데, 모니터가 거의

켜져 있는 상태로 측정하고자 하였으나 50대 이상의 대규모에서는 규모상

거의 다 켜져 있는 상태에서 측정하기 어려워 50% 이상 가동될 때 측정

하였고 그 때의 측정값은 30대 이상 50대 이하의 중규모 및 30대 이하의

소규모 PC방보다 높게 측정되었으며 규모별 TWA의 값을 Table 3.4에

나타내었다. 모니터가 30대 이상 50대 미만의 중규모에서는 AM, GM이

0.7mG ～ 1.7mG의 분포를 나타내었으며 30대 미만의 중규모에서는 모니

터가 20% 미만으로 켜져 있었을 때(AM = 0.49mG, GM = 0.42mG)와

100% 켜져 있을 때 (AM = 1.05mG, GM = 1.03mG)를 비교했을 때 그

차이가 있음을 보여주고 있다. 규모별 TWA 역시 50대 이상(AM =

7.62mG, GM = 5.51mG)에서 50대 이하의 규모보다 7배에서 10배의 차이

를 보이고 있어 PC 방의 규모에 따른 자기장 노출 정도가 규모가 증가함

에 따라 자기장값의 증가를 보이고 있다.

Figure 3.9에 측정값의 예를 보여주고 있는데 (a)는 30대 미만의 소규

모, (b)는 30 ～ 50대, (c)는 50대 이상의 대규모에서의 자기장의 시간에

따른 변화양상을 나타내고 있다. 규모별로 구분된 측정장소에서의 자기장

값이 큰 변화없는 일정한 pulse 형태를 보이고 있는데 특히 50대 이상의

대규모 PC방에서 측정된 자기장값 pulse의 진폭 크기가 가장 크게 나타

났다. 이는 다른 규모보다 사용되는 PC의 수가 50대 이상으로 많아 각각

의 PC에서 발생하는 자기장의 세기가 커졌고 또한 pulse의 진폭 역시 여

러 대에서 방출되는 자기장의 고유 주파에 의해 서로 상쇄되거나 상승되

는 효과를 보여주는 것으로 판단된다.

- 91 -

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

10:00 AM 10:10 AM 10:20 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

Apr/17/200309:57:46 AM

Apr/17/200310:29:51 AM

(a) < 30 VDTs1)

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

06:30 AM 06:45 AM 07:00 AM 07:15 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

Apr/17/200306:24:20 AM

Apr/17/200307:22:25 AM

Event 1

(b) 30 ~ 50 VDTs

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

02:40 PM 02:50 PM 03:00 PM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

May/01/200302:32:56 PM

May/01/200303:00:51 PM

(c) > 50 VDTs


at PC game rooms.

1. VDT : Visual Display Terminal

- 92 -

(마) 초등학교 (Elementary School)

초등학교는 송전선이 없는 지역 중 일반 평균수준의 학교를 선정하여

교실, 복도, 운동장에서 측정한 값의 TWA의 결과는 Table 3.4와 같다.

일반적으로 교실에는 교단 앞에 선생님이 사용하는 PC가 설치되어 있

고, 교실 앞부분 모서리에 TV가 있으며 에어컨은 교실 뒤 또는 교실 벽

에 설치되어 있고, 선풍기가 한 쪽 벽에 2 대씩 4대가 설치되어 있었다.

측정 대상학교의 경우 교실 바로 옆에 복도가 있었고, 복도 옆으로는 창

문이 있는 형태였다. 측정한 교실이 있는 건물 앞으로 운동장이 있었으며

운동장 주변에는 상가 및 주택들이 둘러싸고 있는 상태였다.

측정한 자기장값을 살펴보면 교실에서는 0.4mG의 자기장값을 나타내었

고 복도의 경우 AM = 1.11mG, GM = 0.83mG의 값을 보였고, 운동장에

서는 AM = 0.61mG, GM = 0.51mG를 나타내어 복도나 운동장에서 측정

한 값이 교실에서 측정한 값보다 높게 나왔다. 복도의 경우 창문 옆으로

배전선이 지나가고 있었기 때문에 이에 의한 영향으로 판단된다. 교실에

서 선풍기와 TV를 틀은 상태에서 측정한 자기장값(AM, GM = 0.43mG)

이 그렇지 않을 때(AM = 0.36mG, GM = 0.35mG)보다 높게 측정되었으

며 학교 전체 평균TWA의 값은 AM = 0.63mG, GM = 0.53mG로 나타나

주택에서의 측정값보다 근소하게 낮은 값을 보여주고 있다.

(바) 고압송전선 (Transmission Powerline)

본 연구에서는 고압송전선 측정 수행에 있어 경기도 구리시와 남양주시

도농동에 있는 66kV 송전선과 경기도 남양주시, 용인시, 의정부시, 성남

시, 서울 강남구에 있는 154kV의 고압송전선을 선정하였다.

- 93 -

66kV의 고압송전선 측정은 주변에 건물이 없는 비닐하우스 근처(남양

주시)와 하천근처(구리시)에서 이루어졌는데 송전선 바로 아래에서 측정

한 값은 산술평균값이 약 1mG 정도로 기하평균값과 비슷하게 측정되었

고, 송전선에서 멀어질수록 자기장값이 감소하여 50m 이후에는 그 값이

매우 작았다.

154kV의 고압송전선 측정은 인가가 드문 빈 공터(남양주시, 용인시,

강남구)와 건물이 있는 큰 도로변(의정부시, 성남시)에서 이루어졌는데,

이 중 의정부시에서의 측정은 주변 건물과 전선 등에 의해 측정값을 신뢰

할 수 없어서 50m 이후는 측정하지 않았고 0m 역시 제외하였으며, 강남

구에서의 경우 0m 측정값의 문제로 제외하였다. 측정 결과를 보면 154kV

의 경우 송전선 바로 아래의 자기장값은 66kV에 비해 높았으며 (AM,

GM : 3.6 ～ 5.0 mG), 송전선에서 멀어질수록 자기장값이 감소하는 경향

을 보였으나 66kV에 비해 그 값은 높게 측정되었다.

Table 3.4에서 66kV와 154kV의 거리별 TWA의 값을 살펴보면 송전

선 바로 밑(0m)에서 154kV(AM = 4.22mG, GM = 4.22mG)의 자기장값이

66kV(AM = 1.00mG, GM = 0.94mG)보다 높게 측정되었음을 보여주고

있으며 송전선에서 멀어질수록 자기장 값이 감소한 것을 알 수 있다.

Figure 3.10과 Figure 3.11에 66kV와 154kV의 측정값의 예를 (a) 0m,

(b) 25m, (c) 50m, (d) 100m 로 나타내었는데 154kV는 거의 변동없이 전

기가 전송됨을 보여주고 있는 반면 66kV는 변동피크가 크게 나타나 전송

되는 전기의 변동이 있었음을 알 수 있다. 고압송전선 측정값이 지역에

따라 조금씩 차이를 보이는 것은 자기장값이 측정 당시의 전력사용량에

좌우 될 수 있기 때문으로 사료되며 측정 지역의 측정시간 때의 전력사용

량을 확인하여 그 값을 대비할 수 있을 것으로 생각된다. 또한 고압송전

선에서 50m 이후의 자기장 측정값이 지역에 따라 차이를 보이는 것은 전

- 94 -

력사용량 뿐만 아니라 50m 이후의 배전선 유무에 관련이 있을 것으로 보

이지만 거리가 멀어질수록 그 측정값이 낮아지고 있어 배전선의 영향이

그리 크지는 않았다고 보여진다.

0

1

2

3

04:50 AM 05:00 AM 05:10 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/25/200304:45:26 AM

Apr/25/200305:18:11 AM

0.0

1.0

2.0

3.0

05:30 AM 05:40 AM 05:50 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/25/200305:24:42 AM

Apr/25/200305:55:12 AM

(a) (b)

0

1

2

3

07:00 AM 07:10 AM 07:20 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/25/200306:59:07 AM

Apr/25/200307:29:12 AM

Event 1

0

1

2

3

05:30 AM 05:40 AM 05:50 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/25/200305:25:04 AM

Apr/25/200305:57:19 AM

Event 1

(c) (d)


at various distances from 66 kV Transmission

Powerlines. (a) 0m, (b) 25m, (c) 50m, (d) 100.

- 95 -

0

1

2

3

4

5

6

08:10 AM 08:20 AM 08:30 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/25/200308:04:28 AM

Apr/25/200308:36:33 AM

0

1

2

3

4

5

6

08:10 AM 08:20 AM 08:30 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Current (A)

Apr/25/200308:05:47 AM

Apr/25/200308:37:12 AM

(a) (b)

0

1

2

3

4

5

6

08:45 AM 09:00 AM 09:15 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/25/2003

08:43:13 AM

Apr/25/2003

09:26:43 AM

0

1

2

3

4

5

6

09:00 AM 09:10 AM 09:20 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/25/200308:56:31 AM

Apr/25/200309:28:11 AM

Event 1

(c) (d)


at various distances from 154 kV Transmission

Powerlines. (a) 0m, (b) 25m, (c) 50m, (d) 100m.

- 96 -

(사) 지하철 (Subway)

지하철은 1호선부터 8호선, 국철구간을 측정하였는데, 1호선은 송전방식

이 교류에서 직류로 바뀌는 ○○역에서 ○○구간을 왕복 측정하였고, 2호

선은 ○○역에서 ○○역(좌석중앙), ○○에서 ○○역까지(출입문, 연결통

로), 3호선은 ○○역에서 ○○역을 왕복 측정하였으며, 4호선은 ○○역에

서 ○○역(좌석중앙), ○○역에서 ○○역(출입문, 연결통로)를, 5호선은 ○○역에서 ○○역(좌석중앙, 출입문), ○○역에서 ○○역(연결통로), 6호선

은 ○○역에서 ○○역을 왕복 측정하였고, 7호선은 ○○역에서 ○○역(좌

석중앙, 연결통로), ○○역에서 ○○역(출입문)을, 8호선은 ○○역에서 ○○역까지(좌석중앙, 출입문), ○○역에서 ○○역(연결통로)까지를 측정하였

으며, 국철의 경우 ○○역에서 ○○역(출입문, 연결통로), ○○역에서 ○○역(좌석중앙)까지 측정하였다.

또한 지하철 역사내 이동통로는 측정기를 지니고 승강정에서 출입구안

까지 이동하면서 20분에서 30분간 측정하였는데 국철은 ○○역, 1호선은

○○역, 2호선은 ○○역, 3호선은 ○○역, 4호선은 ○○역, 5호선은 ○○역, 6호선은 ○○역, 7호선은 ○○역, 8호선은 ○○역에서 측정하였다.

좌석중앙위치와 출입문위치에서의 측정값을 살펴보면 직류 지하철 중

지하철 6호선(좌석중앙 AM = 0.6mG, GM = 0.4mG; 출입문 AM =

0.82mG, GM = 0.5mG) 과 2호선(좌석중앙 AM = 1.65mG, GM =

0.98mG; 출입문 AM = 0.65mG, GM = 0.37mG)이 다른 지하철보다 낮게

측정되었고, 지하철 7호선(좌석중앙 AM = 7.32mG, GM = 7.01mG; 출입

문 AM = 6.68mG, GM = 5.55mG)가 가장 높게 측정되었으며, 부분적으

로 4호선 좌석중앙(AM = 5.84mG, GM = 5.34mG), 8호선 좌석중앙(AM

= 6.42mG, GM = 3.74mG), 1호선 좌석중앙(AM = 5.5mG, GM =

- 97 -

1.15mG), 출입문(AM = 5.34mG, GM = 1.19mG)이 비교적 높게 측정되었

다.

송전방식이 교류인 국철(좌석중앙 AM = 6.71mG, GM = 3.9mG; 출입

문 AM = 7.52mG, GM = 6.07mG)은 직류인 지하철보다 5호선을 제외하

고 높게 측정되었다. 특히 이동통로(AM = 37.85mG, GM = 21.71mG)에

서의 측정값이 다른 지하철보다 월등히 높게 측정된 점을 보아 국철의 차

량연결 이동통로에서 객실 내 다른 장소보다 교류로 송전되는 고압전선에

서 발생되는 자기장의 영향이 상대적으로 클 것으로 추정할 수 있다. 교

류로 운행되는 국철(AM = 17.08mG, GM = 10.38mG)이 전기이용방식이

직류인 지하철(AM = 3.10mG, GM = 1.51mG)보다 높게 측정되어 교류에

서 방출되는 자기장이 직류에서보다 높음을 알 수 있으며 이러한 자기장

노출 위험이 국철에서 높다고 볼 수 있다.

측정한 자기장값을 지하철 라인별로 TWA를 계산하였을 때 (Table

3.4) 직류로 운행되는 지하철 중 5호선(AM = 5.79mG, GM = 4.71mG)이

가장 자기장값이 높은 것으로 나왔고 6호선 (AM = 0.91mG, GM =

0.41mG)이 가장 낮게 측정됨을 알 수 있다. 1호선의 경우 AM값이

4.75mG으로 높지만 GM이 0.90mG으로 낮게 나와 측정 당시 전기변동이

커서 높게 측정된 값에 의해 AM이 영향을 받았다고 볼 수 있다.

측정위치별로 구분하여 직류의 송전방식으로 운행되는 지하철 1호선에

서 8호선까지의 TWA를 산출하였을 때 (Table 3.4) 좌석중앙의 값(AM =

4.13mG, GM = 2.60mG)이 높게 나왔고 차량연결통로(AM = 2.47mG,

GM = 0.64mG)가 낮은 값을 보고 있는데 교류방식의 국철에서는 교류고

압선에서 방출되는 높은 자기장에 영향을 많이 받을 수 있는 연결통로가

더 높은 값을 보여주었다.

지하철 외부의 역사 내에서의 자기장 측정값은 지하철 내부에서 측정

- 98 -

한 값보다 낮게 측정되었는데, 교류를 이용하는 국철(AM = 8.51mG, GM

= 5.27)의 경우 승강정에서의 측정값이 높게 나타났기 때문에 30분간 평

균값이 높게 측정되는 원인이 되었다. 지하철 1호선에서 8호선의 역사내

측정값의 TWA(Table 3.4)는 AM(0.76mG), GM(0.55mG) 모두 국철에서

의 측정값보다 낮게 나왔다.

Figure 3.12에는 지하철 1호선에서 4호선의 자기장 측정값의 예를 보여

주고 있고, Figure 3.13에는 지하철 5호선에서 8호선까지의 값을 보여주었

으며, Figure 3.14에는 국철에서 측정한 자기장값을 나타내었다. 여기서

Figure 3.12와 Figure 3.13에서 직류로 운행되는 지하철 1호선 ～ 8호선

중 다양한 위치에서 측정한 자기장값을 같은 scale로 비교하였고, Figure

3.14의 국철에서 측정한 자기장값의 spike가 240 mG까지 측정되어 직류

보다 더 큰 scale로 보여주었다. 다만 Figure 3.12에서 (a)의 경우 1호선의

차량연결통로에서 측정한 값으로 다른 지하철의 측정값보다 높게 측정되

어 동일한 scale로 표현하지 못하였다. Figure 3.12의 (a)에서 보면 event

키를 눌러주었을 때 생긴 event 1와 event 2을 볼 수 있는데 event 1과

event 2 사이의 측정값은 1호선 구간이 짧은 관계로 30분간 측정을 위해

왕복측정이 필요하여 중간에 갈아탈 때 승강정에서 기다린 시간동안의 자

기장 값을 보여준 것으로 지하철 운행 시에 노출된 자기장 값보다 낮게

나타났으며 이는 승강정에서의 자기장 노출에 영향을 줄 수 있는 고압전

력선이 승강정과 가깝게 배치되지 않았기 때문으로 사료된다. (b)는 지하

철 2호선의 차량 내 좌석중앙, (c)는 지하철 3호선 역사 내 이동통로, (d)

는 지하철 4호선 차량 내 출입문에서 측정한 자기장 값을 보여주고 있는

데 (b)와 (d)는 비교적 일정한 spike 형태인데 반해 (c)는 간헐적인 높은

spike가 측정되었음을 알 수 있다.

Figure 3.13에서도 지하철 운행시 나타나는 spike 들이 보이는데 지하

- 99 -

철 역사 이동통로에서 측정한 (c)의 경우 다른 지하철 객실에서의 측정보

다 낮은 값으로 측정되었는데 event 2 전에 측정된 자기장과 event 3 이

후에 측정된 자기장값은 승강정에서 측정된 것이고 그 사이의 자기장값은

승강정이 아닌 역사내부에서의 수행된 것으로 그 값이 낮게 분포하고 있

다. (d)의 8호선 측정값은 최고값이 81.5mG로 spike의 변동폭이 매우 크

게 나타난 것을 알 수 있는데 이렇게 높게 측정된 spike값에 의한 영향으

로 AM이 GM보다 2배 높게 나타나게 되었다.

Figure 3.14에서 보듯이 국철도 마찬가지로 높은 변동 spike가 많이 보

였으며 특히 연결통로에서는 처음 4분동안 200mG이 넘는 피크가 2개 나

타났고 이후 100mG 정도의 피크가 보여 국철에서의 교류에 의한 자기장

노출이 우려할만한 수준이라고 사료된다.

- 100 -

0

10

20

30

40

10:40 AM 10:50 AM 11:00 AM 11:10 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/24/200310:37:38 AM

Apr/24/200311:16:13 AM

Event 1

Event 2

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

09:00 AM 09:10 AM 09:20 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/15/200308:53:41 AM

Apr/15/200309:23:41 AM

(a) (b)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

04:00 AM 04:10 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/24/200303:55:38 AM

Apr/24/200304:16:43 AM

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

09:00 AM 09:10 AM 09:20 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/24/200308:57:08 AM

Apr/24/200309:29:28 AM

(c) (d)


at middle of seats, doors, linking passages in various

lines of subway and in the outside of subway in

stations. (a) linking passage in subway line 1 (b)

middle of seats in subway line 2 (c) outside of subway

line 3 in station (d) door in subway line 4.

- 101 -

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

04:10 AM 04:20 AM 04:30 AM 04:40 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/23/200304:06:57 AM

Apr/23/200304:41:22 AM

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

05:30 AM 05:40 AM 05:50 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/23/200305:24:10 AM

Apr/23/200305:54:45 AM

(a) (b)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

07:50 AM 08:00 AM 08:10 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/24/200307:47:07 AM

Apr/24/200308:12:32 AM

Event 2

Event 3

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

03:40 AM 03:50 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/23/200303:30:57 AM

Apr/23/200303:57:47 AM

(c) (d)


at middle of seats, doors, linking passages in various

lines of subway and in the outside of subway in

stations. (a) middle of seat in subway line 5 (b)

linking passage in subway line 6 (c) outside of subway

line 7 in station (d) door of seat in subway line 8.

- 102 -

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

09:30 AM 09:40 AM 09:50 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/23/200309:20:07 AM

Apr/23/200309:53:17 AM

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

08:20 AM 08:30 AM 08:40 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

subw ay korail (door)

G:\Micro-environment\SUB10-2.MDX

Apr/23/200308:16:52 AM

Apr/23/200308:47:32 AM

(a) (b)

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

08:20 AM 08:30 AM 08:40 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/23/200308:16:48 AM

Apr/23/200308:47:28 AM

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

09:00 AM 09:10 AM

Magnetic Field (mG)

Time

0.0005

0.0006

0.0007

Apr/23/200308:54:16 AM

Apr/23/200309:19:46 AM

(c) (d)


at middle of seats, doors, linking passages in Korean

rail and in the outside of subway in stations. (a)

middle of seat in Korean rail (b) door of seat in

Korean rail (c) linking passage in Korean rail (d)

outside of Korean rail in station.

- 103 -

(아) 버스 (Bus)와 자가용 (Automobile)

교통수단 중 지하철을 제외한 버스와 자가용에서의 자기장 방출수준을

조사한 결과는 다음과 같다. 버스의 측정은 경기도 ○○시에서 ○○시로

운행하는 경유버스와 수원시내버스인 LNG버스를 측정하였는데 경유버스

와 LNG버스의 TWA(Table 3.4)를 계산하였을 때 AM = 0.80 ～

0.89mG, GM = 0.55mG ~ 0.69mG로 예상할 수 있듯이 연료에 따른 차이

가 없었다. 좌석에 따른 차이를 보면 경유버스는 뒷자석에서 측정한 값

(AM = 1.73mG, GM = 1.11mG)이 가장 높게 측정되었고, 중간좌석이 낮

게 측정되었는데 (AM = 0.34mG, GM = 0.25mG) 뒷좌석과 중간좌석은

동일한 버스에서 측정하였으며, 다른 버스에 비해 밤시간에 측정하였기

때문에 뒷좌석 위치에 있는 형광등의 영향도 있었으리라 사료된다. 또한

LNG버스 역시 뒷좌석과 중간좌석을 동일한 버스에 측정하였지만 경유버

스와 다르게 중간좌석(AM = 1.02mG, GM = 0.96mG)이 뒷좌석보다 높게

측정되었고 앞좌석(AM = 0.62mG, GM = 0.44mG)이 가장 낮게 측정되어

버스에 따라 차이를 보였고, 이러한 차이가 단순한 발전기에 따른 차이도

있겠지만 버스 운행시 주위환경의 영향이 있었을 것으로 판단된다.

승용차는 배기량에 따른 발전기 용량의 차이에 기인한 자기장 방출량의

차이를 보기 위해 2000cc 이하, 2000cc 이상 3000cc 미만, 3000cc 이상으

로 구분하여 보았을 때 2000cc 이하의 소형 휘발유차(AM = 0.83mG, GM

= 0.61mG)가 가장 높게 측정되었고, 3000cc 이상의 대형 휘발유차(AM =

0.40mG, GM = 0.42mG)가 가장 낮게 나타났으며 2000cc에서 3000cc 미만

의 중형차는 사용하는 연료인 휘발유, 경유, LPG에 따라 조금씩 차이를

보였지만 큰 차이는 없었다. TWA의 값을 보면 2000cc에서 3000cc 미만

의 중형차가 이용되는 연료에 상관없이 산술평균 0.54mG, 기하평균

- 104 -

0.46mG가 계산되었는데 역시 2000cc 미만의 소형차가 가장 높은 자기장

이 측정되었음을 알 수 있다. 그러나 이렇게 측정된 값은 송전선 등의 주

요 자기장발생원에 의한 영향을 배제하지 못한 상태이고 무엇보다도 운행

하는 조건이 동일하게 되지 않아서 소형 휘발유차의 경우 고속도로를

100km/h이상으로 주행하였고, 3000cc 이상의 대형 휘발유차는 시내주행

을 하였기 때문에 비교하여 평가하는데 참고해야할 사항이라고 생각된다.

- 105 -


Measurements(mG) in micro-environments away from

transmission powerlines

Micro-EnvironmentTWA

AM1 GM2

Home

Bed roomOn mode3 0.96 0.82

Off mode4

0.62 0.36

KitchenOn mode 0.58 0.55

Off mode5

0.38 0.33

Living roomOn mode 0.80 0.74

Off mode 0.26 0.17

TotalOn mode 0.78 0.70

Off mode 0.42 0.29

School

Class room 0.40 0.39

passage 1.11 0.83

ground 0.61 0.51

Total 0.63 0.53

Educational Institute 0.43 0.43

Department store 0.47 0.22

PC room

> 50 VDTs6

7.62 5.51

30 ~ 50 VDTs 1.20 1.18

< 30 VDTs 0.78 0.73

Total 2.71 2.16

1. AM : Arithmetic Mean 2. GM : Geometric Mean

3. on mode : use of electric appliance 4. off mode : no use of electric

appliances

5. off mode in kichen : no use of electric appliances except refrigerator

6. VDT : Visual Display Terminal

- 106 -


Measurements(mG) in micro-environments away from

transmission powerlines (continued)

Micro-EnvironmentTWA

AM1

GM2

66kV

Powerlines

0 m from powerline 1.00 0.94

25m away from powerline 0.25 0.22



154kV

Powerlines

0 m from powerline 4.22 4.22




Subway

(inside of

subway)

Line 1 4.75 0.90

Line 2 1.60 0.56

Line 3 2.35 0.64

Line 4 3.43 2.13

Line 5 5.79 4.71

Line 6 0.91 0.41

Line 7 1.55 0.60

Line 8 4.42 2.13

Korean rail 17.08 10.39

Direct current

(line 1～

line 8)

middle of seats 4.13 2.60

door 2.91 1.40

linking passage 2.47 0.64

Total

Indirect current

(Korean rail )

middle of seats 6.71 3.90

door 7.52 6.07

linking passage 37.85 21.71

Total

(outside of subway in station)

Direct current (line 1~ line 8) 0.76 0.39

Indirect current (Korean rail ) 8.51 5.27

Bus

Diesel 0.89 0.55

LNG 0.80 0.69

Total

Automobile

< 2000cc 0.83 0.61

2000cc ～ 3000cc 0.54 0.46

> 3000cc 0.64 0.48

Total 0.56 0.48

1. AM : Arithmetic Mean 2. GM : Geometric Mean

- 107 -

이상의 연구는 가정 내 사용 전기제품에서 방출되는 자기장값을 조사하

였고, 여러 미세환경을 선정하여 자기장 수준을 조사한 결과 중 초등학생

의 하루 24시간 행동양식에서 가장 많은 시간을 보내는 주택, 학교, 학원,

PC방에서의 자기장을 조사하여 분석하였으며, 초등학생을 대상으로 시

간별 활동양식에 따른 24시간 개인노출평가 및 미세환경에서의 노출수준

을 조사하여 이를 토대로 시간가중 평균모델을 이용한 자기장 개인노출수

준을 예측하여 평가하고자 하였다.













통계청에서 1999년 9. 2. ～ 9. 14. 동안 우리나라 국민들의 24시간 생활

활동을 어떤 형태로 보내고 있는지를 조사한 결과와 본 연구에 선정된 초

등학생 55명을 대상으로 24시간 시간활동표를 통해 생활활동패턴을 조사

한 결과를 비교하여 보았을 때 약간의 차이가 있었지만 미세환경 중 주로

많이 활동하였던 공간은 주택(57%), 학교(23%), 학원(8%), PC 방(6%) 순

으로 조사되었고 이를 근거로 미세환경 중 주택, 학교, 학원, PC방을 최종

- 108 -

선정하여 개인노출수준을 평가하는데 필요한 24시간 시간활동표 항목에

포함하였다.

전자장 노출평가에 대한 기초조사로서, 생활 환경을 실내와 실외에서의


정하였는데, 자기장 측정에 이용된 기기로 EMDEX Ⅱ를 사용하였고 5초

간 30분이상 측정하여 분석하였으며, 측정시기는 2003년 4월부터 5월까지

측정하였고, 측정지역은 ○○, ○○지역에서 이루어졌다. 측정기기의 위치

는 그 공간의 가운데 지점을 선정하여 전열체(예를 들어, 책상이나 탁자

등) 위에 올려놓고 측정하였으며 지상에서 약 1m 위의 높이에서 시행하

였다.

첫 번째, 실내환경 중 주택 내 거실, 부엌, 침실의 자기장 노출량을 보

면 침실, 부엌, 거실에서 가전제품을 사용하는 경우(On mode)가 그렇지

않은 경우(Off mode)보다 자기장이 높게 측정되었으며, 시간가중평균값

(TWA)이 침실이 거실이나 부엌보다 가전제품 이용시(AM = 0.96mG,

GM = 0.79mG)와 비이용시(AM = 0.64mG, GM = 0.37mG)값이 높게 나

왔는데 이는 국외 여러 연구에서 보여주는 0.11mG ∼ 1.24mG의 자기장

측정값과 비슷한 분포를 보여주었다.

두 번째, 학교의 자기장 측정값을 보면 교실에서는 0.4mG의 자기장값

을 나타내었고 복도의 경우 AM = 1.11mG, GM = 0.83mG의 값을 보였

고, 운동장에서는 AM = 0.61mG, GM = 0.51mG를 나타내어 복도나 운동

장에서 측정한 값이 교실에서 측정한 값보다 높게 나왔다.

세 번째, 학원의 측정값은 자기장값(AM, GM: 0.22mG ~ 0.47mG)이 일

반 가정에서 전기 제품을 이용할 때 측정한 값보다 낮게 나타난 것을 알

수 있다. PC방의 경우 모니터가 거의 켜져 있는 상태로 측정하고자 했

는데 규모별 TWA를 보면 모니터가 50대 이상(AM = 7.62mG, GM =

- 109 -

5.51mG)에서 50대 이하의 규모보다 7배에서 10배의 차이를 보여 PC 방

의 규모에 따른 자기장 노출 정도가 규모가 증가함에 따라 자기장값의 증

가를 보이고 있다. 미세환경 중 학원, PC방의 경우 예상할 수 있듯이 PC

방에서 전자장 노출수준이 높은 것을 알 수 있다. PC방의 경우 국외에서

는 별로 존재하지 않기 때문에 비교할 수 있는 연구가 없는 단점이 있으

나 본 연구 결과를 토대로 볼 때 50대 이상의 PC방에서는 전체 PC수 중

절반에서 약 70% 정도만이 전원이 들어와 있는 상태였으므로 본 연구에

서 측정한 7.62mG보다 실질적으로 더 높게 측정될 수 있음을 알 수 있

다. 다만 이렇게 측정된 수치가 봄철에 측정된 것이므로 여름철 냉방기

사용 및 겨울철 온풍기 사용시 증가될 수 있는 전자장에 대한 계절적 변

동 요인에 대하여 고려되지 않았기 때문에 추후 연구에서는 계절적 차이

에 대한 연구가 후행되어야할 것이다.

네 번째, 고압송전선은 국내 송전선 현황을 조사한 토대로 66kV와

154kV를 선정하여 측정하였는데 66kV의 고압송전선 측정은 송전선 바로

아래에서 측정한 값은 산술평균값이 약 1mG 정도로 기하평균값과 비슷

하게 측정되었고, 송전선에서 멀어질수록 자기장값이 감소하여 50m 이후

에는 그 값이 매우 작았다. 또한 54kV의 고압송전선 측정 결과를 보면

154kV의 경우 송전선 바로 아래의 자기장값은 66kV에 비해 높았으며

(AM, GM : 3.6 ~ 5.0 mG), 송전선에서 멀어질수록 자기장값이 감소하는

경향을 보였으나 66kV에 비해 그 값은 높게 측정되었다. 66kV와

154kV의 거리별 TWA의 값을 살펴보면 송전선 바로밑(0m)에서

154kV(AM = 4.22mG, GM = 4.22mG)의 자기장값이 66kV(AM =

1.00mG, GM = 0.94mG)보다 높게 측정되었음을 보여주고 있으며 송전선

에서 멀어질수록 자기장 값이 감소한 것을 알 수 있다.

다섯 번째, 지하철은 전류방식에 따라 직류로 운행되는 1호선부터 8호

- 110 -

선, 교류방식으로 운행되는 국철구간을 측정하였는데 지하철 내부 중 출

입문, 좌석중앙, 차량연결통로 부분에서 측정하였고 또한 지하철역사 외부

이동공간에서도 측정하였다. 측정한 자기장값을 지하철 라인별로 TWA

를 계산하였을 때 직류로 운행되는 지하철 중 5호선(AM = 5.79mG, GM

= 4.71mG)이 가장 자기장값이 높은 것으로 나왔고 6호선 (AM =

0.91mG, GM = 0.41mG)이 가장 낮게 측정됨을 알 수 있고 측정위치별로

구분하여 직류의 송전방식으로 운행되는 지하철 1호선에서 8호선까지의

TWA를 산출하였을 때 (표 14) 좌석중앙의 값(AM = 4.13mG, GM =

2.60mG)이 높게 나왔고 차량연결통로(AM = 2.47mG, GM = 0.64mG)가

낮은 값을 보고 있는데 교류방식의 국철에서는 교류고압선에서 방출되는

높은 자기장에 영향을 많이 받을 수 있는 연결통로가 더 높은 값을 보여

주었다.

여섯 번째, 지하철 외부의 역사 내에서의 자기장 측정값은 지하철 내부

에서 측정한 값보다 낮게 측정되었는데, 교류를 이용하는 국철(AM =

8.51mG, GM = 5.27)의 경우 승강정에서의 측정값이 높게 나타났기 때문

에 30분간 평균값이 높게 측정되는 원인이 되었다. 지하철 1호선에서 8호

선의 역사내 측정값의 TWA(표 14)는 AM(0.76mG), GM(0.55mG) 모두

국철에서의 측정값보다 낮게 나왔다.

일곱 번째, 교통수단 중 지하철을 제외한 버스와 자가용에서의 자기장

방출수준을 조사한 결과 경유버스와 LNG버스의 TWA를 계산하였을 때

AM = 0.80 ~ 0.89mG, GM = 0.55mG ~ 0.69mG로 예상할 수 있듯이 연

료에 따른 차이가 없었고 버스내 앞좌석, 중앙좌석, 뒷좌석 간의 차이 역

시 운행 버스에 따라 다르게 측정되었는데 단순한 발전기에 따른 차이도

있겠지만 버스 운행시 주위환경의 영향이 있었을 것으로 판단된다.

승용차는 배기량에 따른 발전기 용량의 차이에 기인한 자기장 방출량의

- 111 -

차이를 보기 위해 2000cc 이하, 2000cc 이상 3000cc 미만, 3000cc 이상으

로 구분하여 측정하였으나 배기량에 따른 차이가 그리 크지 않았다. 다만

이렇게 측정된 값은 송전선 등의 주요 자기장발생원에 의한 영향을 배제

하지 못한 상태이고 무엇보다도 운행하는 조건이 동일하게 되지 않아서

소형 휘발유차의 경우 고속도로를 100km/h이상으로 주행하였고, 3000cc

이상의 대형 휘발유차는 시내주행을 하였기 때문에 비교하여 평가하는데

참고해야할 사항이라고 생각된다.

- 112 -

제 2 절. 송전선로 주변/비주변 초등학생의 자기장

노출량 평가

1. 송전선 주변/비주변 학생의 개인 노출량 비교

가. 연구 대상자의 일반적 특성

(1) 연구 대상자 선정 및 분석 방법

(가) 연구 대상 지역 선정 및 기간

2차년도 연구대상 학교는 1차 년도에 실시한 비송전선 주변의 S 초등

학교 학생 55명 외에 서울의 W 초등학교 62명을 추가로 조사하였으며,

송전선 주변학교 선정을 위해 송전선이 학교 부지를 지나가는 초등학교

10 여 곳 중 학교건물 위를 통과하는 ○○시의 B 초등학교 133 명

(Figure 3.15)을 최종 선정하였다. 그림 에서 보듯이 선정된 초등학교 인

근 지역을 보면 1 km 이내에 ○○변전소가 있고 이곳에서 접지되는 154

kV 송전선과 변전소를 지나는 154 kV 송전선이 합쳐진 345 kV 송전선이

연구대상지역을 통과하고 있으며, B 초등학교 건물 상단을 가로지르는 또

다른 154 kV 송전선이 있어 총 2개의 송전선으로 둘러싸여 있는 지역임

을 알 수 있다.

연구기간은 송전선로 주변 초등학교 학생들의 경우 2차에 걸쳐 측정하

였는데, 1차 측정은 2003년 9월 1일 ～ 9월 24일, 2차 측정은 당해 11월

- 113 -

18일 ～ 12월 30일까지 수행하였으며, 주거환경에서의 spot 측정 및 연속

측정을 2004년 3월 1일 ～ 4월 20일까지 추가로 실시하였다. 비 송전선

주변의 W 초등학교 학생들의 경우, 개인 자기장 노출량 측정이 2004년 5

월 1일부터 31일까지 수행되었고, 6월부터 보완 조사와 이에 따른 분석이

이루어졌다. Figure 3.16, Figure 3.17 에서는 연구대상지역과 송전선로 주

변 학교 및 송전선로 주변 대상자의 주거위치를 보여주고 있다.

Selected

4 classroom

<Figure 3.15> The picture of the selected primary school located near

a 154 kV overhead transmission power line.

- 114 -

SchoolSchool

<Figure 3.16> The map of selected subjects' residences located near

and away from the overhead transmission power lines.

- 115 -

Incheon-City Gyunggi-Do

Sungnam-City

Seoul

Incheon-City Gyunggi-Do

Sungnam-City

Seoul

<Figure 3.17> The location of the selected primary schools for study.

- 116 -

(나) 연구 대상자

연구대상자는 연구수행에 무리가 없는 6학년 남녀 학생을 대상으로 하

였는데, 송전선로 주변 학교의 경우는 송전선과 가장 가까운 위치의 4개

학급의 남녀 학생을 대상으로 1차 측정 시 66명, 2차 측정 시 67명을 선

정하였으며, 추가로 실시한 비송전선로 주변 초등학교에서는 남학생 62명

을 추가로 선정, 조사하였다.

개인노출측정을 수행하기위해 측정기(EMDEX LITE, EMDEX II)를 작

은 가방에 넣고 연구대상자가 열어보지 못하도록 자물쇠로 잠근 후 몸에

착용할 수 있게 하였으며(Figure 3.18), 동시에 시간별 생활 활동패턴을

알 수 있는 시간 활동표(일일기록지)를 같이 동봉하였다.

<Figure 3.18> The photo of the selected subject for study.

- 117 -

(다) 기초 설문지 및 일일 시간 활동력 조사

연구대상자들에게 연구 참여 확인여부를 물어 동의하는 학생들을 대상

으로 기초설문지를 작성하도록 하였다(Figure 3.19). 기초설문지에는 연구

대상자의 인적사항(나이, 주소, 연령 등), 주거환경(거주 연도, 집 유형, 인

근도로형태), 부모님의 인적사항(월수입, 학력), 개인노출사항(이용교통수

단, 통학시간, TV시청정도, 전기용품이용시간, PC사용정도, 냉방기기사용

정도, 스탠드 사용정도, 가전제품이용정도), 건강상태정도, 전자장 인식도

에 대한 항목으로 구성되었으며 설문지 작성과 관련하여 부모님의 확인,

지도를 받도록 하였다.

시간별 생활 활동패턴을 알 수 있는 시간 활동표는 연구대상자들에게

시간 활동표를 10분, 20분 단위로 표시하도록 하게 하여 조사한 결과, 연

구대상자들이 쉽게 표시할 수 있으면서 일일생활패턴을 좀더 자세히 알

수 있고 대표할 수 있는 20분을 기준으로 작성되었다. 초등학교 학생들의

주요 생활 활동 미세 환경인 주거, 학교, 학원, PC방, 교통수단, 기타로 구

분하여 시간 활동표를 구성하였다. 그리고 주요 미세 환경을 더 세분화하

였는데 주거의 경우 컴퓨터나 TV 등 가전제품을 이용하는 경우와 그렇

지 않은 경우, 취침으로 구분하였고, 학교는 교실, 운동장, 기타장소, 교통

수단의 경우 버스, 자가용, 기타로 구분하여 학생들이 표시하도록 하였다.

만일 20분 동안 연구대상자가 두 장소에 있었다면 그 중 많은 시간을

보낸 장소에 표시하도록 하여 연구대상자 각자의 각 장소별 보낸 시간

(time-spend fraction)을 산출할 수 있도록 하였다. 측정시작 시점과 시간

활동표 시점을 동일하게 할 수 있도록 연구 대상자들에게 측정에 사용할

수 있는 시계를 착용하게 하여 다른 시계에 의한 오차를 최대한 줄이도록

하였다.

- 118 -

<Figure 3.19> View of filling up a questionnaire.

(2) 연구 대상자 일반적 특성 및 시간 활동력 분석

(가) 연구 대상자의 일반적 특성

24시간 자기장 노출측정에 참여한 연구대상자는 송전선 비 주변 S초등

학교의 50명을 선정하였고, 송전선 주변 B초등학교의 경우 1차 측정 시

66명과 2차 측정 시 67명을 대상으로 총 133명을 선정하여 수행하였다.

이 중 S 초등학교 학생의 6명과 B 초등학교 학생의 8명이 자기장 측정수

행에 문제가 있어 연구에서 제외하였으며. 선정된 연구대상자는 모두 12

세 6학년으로 송전선 비 주변 학교 44명 (남학생: 33명, 여학생: 11명)과

송전선 주변 학교 125명 (남학생: 58명, 여학생: 67명)으로 선정되었다.

- 119 -

기초 설문지의 질문에 대해 응답한 결과를 분석하여 Table 3.6에서 비

교하였다. 주거환경에 관한 질문 중 현재 거주하고 있는 집의 거주기간은

평균 3년에서 5년 정도로 두 학교간의 통계적 차이가 없었고, 집의 유형

별로 보았을 때 두 학교 모두 주로 아파트에서 거주하는 것으로 나타났

으며 일반 단독주택보다 다세대 주택에서 더 많이 거주하는 분포를 보였

다.

또한 개인노출사항에 대한 질문에서 보면 주요 등하교 교통수단은 주로

도보 및 자전거를 이용하고 있었는데 (송전선 비 주변학교 : 61%, 송전선

주변학교 : 69 %), 이는 통학시간이 주로 10분 이내의 학생이 절반 이상

을 차지하고 있고, 송전선 주변학교 학생 5명을 제외하고는 모두 30분 이

내의 통학거리에 있으므로 주로 도보를 통해 등하교를 하고 있음을 알 수

있다. 또한 그 외 버스 및 자동차 이용은 약 23 ～ 24 %로 두 학교가 비

슷한 분포로 이용하는 것으로 조사되었으며 10분 이내로 이용하고 있어

학생들의 생활 활동 중 등하교시 교통수단 이용에 의해 자기장의 노출기

회는 비교적 적을 것으로 판단된다.

개인노출항목 중 주요전기제품의 이용에 대한 질문에서는 연구대상자들

이 TV나 컴퓨터를 제외한 하루 평균 전기제품 이용시간은 약 30분 이하

로 조사되었다. TV 시청시간은 두 학교 학생들의 75 ～ 86%가 1시간

이상 시청하는 것으로 조사되었는데 송전선 주변 학생의 경우 46 % 정도

가 2 시간 이상 시청하였고, TV 시청거리에 대한 질문에서 1 m 내외의

거리에서 시청한다고 답한 학생이 주로 많았으나 50 cm 이하로 매우 가

까이 시청하는 학생 역시 12명으로 조사되어 시청거리에 따라 TV 시청

에 따른 자기장 노출정도의 차이가 있을 것으로 판단된다. 컴퓨터 사용시

간은 주로 1 ～ 2 시간 이용하였으며 (송전선 비 주변 학교 : 44.7 %, 송

전선 주변 학교 : 40.0 %) 2시간 이상 컴퓨터를 사용하는 학생이 20 %

- 120 -

이상으로 조사되었다(Table 3.5). 초등학생의 TV시청 시간이 평균 2시간

12분, 컴퓨터 사용시간은 1시간 16분으로 평가된 1999년 생활시간조사보

고서에서의 조사결과와 비교하여 볼 때 TV 시청시간은 주로 비슷한 경

향을 보였으나 컴퓨터 사용시간은 본 연구대상자들이 일반 초등학생들보

다 더 오래 사용하는 것을 알 수 있다.

현재 가정에서 사용하는 전기 제품의 평균 사용 제품 수는 송전선 비

주변 학생이 약 18 대, 송전선 주변 학생이 약 16 대로 조사되었는데 통

계적으로 차이가 있었다. 전기제품 사용여부에 대한 응답결과는 표에서

보듯이 전기장판과 난방기기를 제외한 냉방기기, 컴퓨터, 프린터, 책상램

프, 공기청정기, 전자렌지, 전기청소기, 헤어드라이어 등의 사용여부는 두

학교 학생 모두 비슷한 분포를 보여주는 것으로 평가되었다.

따라서 본 기초설문지 항목에 따른 연구대상자들의 일반적 특성은 남녀

구성비 및 평균 사용 전기제품수를 제외하고는 송전선 주변 및 비 주변

학생들 간의 차이가 없는 것으로 나타났다.

- 121 -

<Table 3.6> Summary on characteristics of subjects attending the

primary schools located nearby and away from the line

CharacteristicsAway from

the line

Nearby the

linep value

Subject

No of subject 44 125

Age (years) 12 12

Sex : female (%) 25 53.6 <0.001

Residence

Mean age (years) 3.5±3.7 4.7±4.2 0.09

Type of

residence (%)

Detached house 20.4 9.6

0.10Multiplex village 27.3 24.8

Apartment 52.3 65.6

Electric Appliance

Mean no. of using appliance 18.3±4.7 15.6±4.1 <0.001

Mean time of

watching TV(%)

< 1 hr 24.4 13.6

0.191～ 2 hr 41.5 40.0

> 2 hr 34.1 46.4

Mean time of

using PC(%)

< 1 hr 34.2 23.3

0.531～ 2 hr 44.7 40.0

> 2 hr 21.1 36.7

Appliance

type (%)

Electrical cooling 44.2 41.1 0.96

Electrical heating 15.0 5.6 0.05

Electrical sheet 45.0 28.0 0.04

P e r s o n a l

computer95.0 93.6 0.84

Printer 85.0 79.2 0.42

Desk lamp 45.5 32.0 0.07

Air cleaner 12.5 7.2 0.29

Microwave oven 85.0 76.8 0.27

Vacuum cleaner 77.5 80.0 0.73

Hair drier 99.1 92.8 0.08

- 122 -

(나) 연구 대상자의 시간 활동력 분석

연구대상자가 하루 24 시간동안 생활한 시간 활동 형태를 살펴보면

Table 3.7와 같다. 연구대상자들의 평균 연구수행 시간은 비송전선 학교

의 경우 평균 23.3 시간, 송전선 학교 학생은 평균 22.5 시간으로 24 시간

보다 적게 노출수행이 이루어졌다. 이는 연구진행과 학교 일정에 따라 자

기장 측정기의 수거시간의 차이가 발생되었기 때문이며 두 학교 학생들의

총 노출시간이 통계적으로 차이가 있게 평가된 것도 이러한 이유에 근거

한 것으로 판단된다.

연구대상자들의 생활 활동 형태를 미세 환경별로 보면 두 학교 학생의

미세 환경에서의 활동 시간이 비슷한 경향을 보이고 있다. 주로 주거환경

에서 가장 많은 시간을 보내었는데 (약 14 시간), 주거환경에서 활동하는

시간은 평균 6시간 (24 ～ 26 %) 정도로 TV나 컴퓨터 이용 등의 전기제

품 이용시간은 약 4시간 (약 16 %)으로 조사되었고 수면시간은 약 8시간

(31 ～ 32 %) 이었다.

그 다음으로 학교환경에서 하루 중 약 5 시간(16 ～17 %)을 보냈는데,

교실에서 평균 4시간 정도 수업을 하였고, 연구대상자 중 송전선 비 주변

초등학생 24 명과 송전선 주변 초등학생 76 명이 운동장에서 평균 1시간

반 동안 수업 및 방과 후 여가활동을 한 것으로 조사되었다. 약 50 % 정

의 학생들이 하교 후 학원에서 수업을 받는 것을 알 수 있는데 학원에서

보내는 평균시간이 약 2 시간 정도였으며, PC 방 이용 학생은 5 명에서

9명으로 적은 수의 학생이 약 2 시간 이내로 이용하였다. 교통수단 중 버

스와 승용차의 이용은 약 30분 정도로 평가되었으며 송전선 비 주변 학교

학생의 약 34 %, 송전선 주변 학교 학생의 약 23 %가 이용하는 것으로

조사되었는데 이는 기초설문지의 응답률인 23 %와 송전선 비 주변 학생

- 123 -

의 이용률의 차이가 있음을 알 수 있다. 이는 등하교에서의 이용보다는

학원과 집 사이의 이동에서 학원버스 및 일반 버스의 이용에 의한 것으로

판단된다.

따라서 시간 활동표를 이용하여 하루 동안 초등학생들의 생활 활동 형

태를 살펴본 결과 주로 주거환경 및 학교환경에서 보내는 시간이 전체 시

간 중 약 75 ～ 78 %를 차지하여 다른 미세 환경에서의 활동 시간보다

많은 것을 알 수 있으며 따라서 거주시간만을 고려했을 때 주거환경과 학

교환경에서의 자기장 노출수준에 따라 24 시간 개인노출량에 영향을 줄

수 있는 주요 인자로 평가할 수 있다.

- 124 -


environments (at home, school educational institute,

internet pc game room, transportation and other place)

Microenvironments

Away from the line

Nearby the line

p value

N

Mean hours ± SD

% N

Mean hours ± SD

%

Personal exposure 44 23.3 ± 3.5 125 22.5 ± 2.5 0.002

Home

Awake 44 6.3 ± 1.9 24.012

56.7 ± 4.7 25.6 0.45

use appliance 44 4.2 ± 1.9 16.012

54.4 ± 2.2 16.8 0.61

no use

appliance41 2.2 ± 1.4 8.4 113 2.1 ± 1.3 8.0 0.66

Sleep 44 8.2 ± 0.9 31.3 125 8.4 ± 1.5 32.1 0.24

Total 44 14.5 ± 1.9 55.3 125 14.8 ± 1.9 56.5 0.38

Schoo

l

Classroom 44 4.3 ± 1.2 16.412

54.5 ± 1.0 17.2 0.27

Ground 24 1.5 ± 1.5 5.7 76 1.5 ± 0.9 5.7 0.96

Total 44 5.3 ± 1.5 20.2 125 5.7 ± 1.2 24.8 0.15

Educational Institute 24 2.3 ± 1.1 8.8 72 2.2 ± 0.9 8.3 0.73

Internet PC game room 5 1.7 ± 0.9 6.5 9 1.5 ± 0.9 5.7 0.62

Trans

-

portatio

n

Bus 10 0.6 ± 0.4 2.3 18 0.7 ± 0.4 2.7 0.43

Private car 5 0.5 ± 0.3 1.9 11 0.4 ± 0.2 1.5 0.80

Total 42 1.2 ± 0.7 4.6 79 1.0 ± 0.6 3.8 0.12

Other place 43 1.2 ± 0.9 4.6 24 1.0 ± 0.8 3.8 0.40

본 연구는 초등학생들을 대상으로 수행되었는데, 이는 선행된 여러 역

학 연구에서 자기장노출이 소아암에 영향을 준다는 일관된 결과들을 근거

로 하였다. 주로 선행 연구에서는 5세 미만 또는 이상(Foliart 등, 2002)의

어린이들이나 9세 전후의 어린이(Kleinerman 등, 1997), 초등학교에 다니

- 125 -

는 7세에서 12세의 어린이(Vistnes 등, 1997) 들을 대상으로 수행되었다.

본 연구에서는 초등학교에 진학하여 다니는 학생들 중 인지력이 높은 12

세 6학년 학생들을 대상으로 하였기 때문에 초등학생의 대표성 문제에 있

어 제한적이었지만 송전선 주변 초등학교 학생들의 경우 송전선과 가장

가까운 6학년 교실을 선정하였으므로 송전선에서의 노출영향에 대한 타당

성을 확보할 수 있었다.

일반적으로 국내의 초등학생들은 국외에서 연구된 초등학생들과의 일일

활동 형태에 차이를 보여 주고 있다. 특히 주거환경에서의 활동 시간에

있어서 주로 가장 많은 시간을 보내는 주거환경(55.3 ～ 56.5%) 중 주택

내 활동시간이 24.0 ～ 25.6 %, 수면시간이 31.3 ～ 32.1 %로 조사되어

외국에서 연구된 초등학생의 활동패턴과 차이를 보여주고 있다. 1997년

Norway에서 수행된 Vistnes 등의 연구에서 보면 초등학생들이 하루 중

67% 정도를 주택에 있었으며 이중 취침시간이 41%로 나타났고, 1994년

Kaune 등의 연구에서는 미국 초등학생이 주택에 있는 시간이 하루 중

71%를 차지하고 있으며 취침시간은 44%정도로 조사되었다고 하여, 본

연구 결과를 토대로 국내 초등학생이 주택에 거주하는 시간은 외국의 초

등학생들에 비해 비교적 적은 것으로 나타났다. 이는 학교에서의 활동 외

에 다른 미세 환경 또는 야외에서의 활동시간이 외국에 비해 많기 때문이

며 연구대상자의 약 50%가 하교 후 학원에 가는 것으로 나타나 학원 등

의 공간에서 보내는 시간으로 인해 주택에서의 거주시간이 짧은 것으로

판단된다. 또한 외국환경과 다른 국내 여건 중 하나인 PC 방에서의 이용

현황 역시 비교적 소수의 학생들이 약 2 시간미만으로 이용하는 것으로

조사되었는데 이러한 미세 환경에서의 활동이 국외 학생들과의 노출유형

과 다른 점으로 평가될 수 있다.

24시간 중 주거환경 다음으로 가장 많은 시간을 보내는 학교의 경우 외

- 126 -

국의 두 연구에서는 19 ～ 20%의 활동시간분포를 보여주었다고 하였고

이는 본 연구와 유사한 결과를 보이고 있다. 따라서 본 연구와 외국에서

보여준 연구의 초등학생들을 대상으로 시간별 활동패턴을 조사한 결과 거

주하는 시간의 차이는 있지만 주택에서 가장 많은 시간을 보내고 있다는

것을 보여주며 이는 24시간 자기장 노출량에 있어 주택에서의 노출량이

매우 큰 영향을 줄 수 있다고 판단할 수 있다.

나. 연구 대상자의 24시간 개인 자기장 노출량 평가

(1) 서 론

전자파의 열적 효과에 대하여는 잘 규명되어 있지만 그 외에 어느 정도

의 노출량이 어떠한 메커니즘에 의해 어느 정도 인체의 건강에 영향을 미

치느냐는 문제 등은 그리 많이 밝혀지지 않고 있으며, 극 저주파에 의해

발생되는 유도전류 및 접촉전류에 의한 작용과 비열적 효과와 관련된 인

체 상호작용 메커니즘은 지금까지의 많은 연구에도 불구하고 전자장 노출

기준과 같은 관련 제도에 반영될 수 있을 만큼, 명확한 실험적, 이론적 근

거가 아직 없는 상황이다. 따라서, 전자장의 인해 위해성 여부의 평가를

위해 다양한 연구 방법이 수행되고 있으며, 크게 동물(In vivo) 및 세포

(In vitro) 연구, 자원자(Human volunteer) 연구, 역학(Epidemiology) 연구

등으로 구분되어 실시되고 있다. 전자장의 노출량에 대한 평가는 위에서

구분된 연구 방법 및 목적에 따라 구분되어 실시되어지는데, 생체 내부의

생리학적 반응 또는 세부 수준에서의 연구를 위해서는 인체 내부에서의

전자장의 노출량을 필요로 하게 되며, 역학 연구와 같이 개개인이 아닌

- 127 -

인간 군집 수준에서의 조사를 위해서는 인체 외부 환경에서의 전자장 노

출량을 통해 연구를 수행하게 된다.

전자장의 인체 위해성에 대한 역학 연구에 있어서, 전자장의 다음과 같

은 특성들은 노출량 평가를 어렵게 하고 있다.

• 최소 노출량의 존재 - 모든 인간들은 어느 정도의 극저주파 전자

장에 노출되고 있으며, 따라서 노출 평가시 노출량이 적은 사람과

많은 사람들은 구분이 필요하게 된다. 이는 전자장에 노출 되지 않

는 사람과 되는 사람을 비교하는 조사에 비해 매우 어려운 일이다.

• 노출원의 확인이 어려움 - 전자장에 의한 노출원은 다양하게 존재

하기 때문에, 노출 되는 사람이 감지하거나 기억하기가 매우 어렵

다. 따라서, 역학 연구 시, 과거의 노출을 정확히 예측하기 위해서

는 설문지와 같은 자료에 의존할 수 밖에 없다.

• 고수준과 저수준 노출에 대한 명확한 구분이 어려움 - 인간 군집

에서 고농도 또는 저농도 전자장에 노출된 개개인들 사이에 노출

량의 차이는 크지 않다. 집과 같은 거주지에서 일반적으로 노출되

는 자기장의 값은 약 0.05 ～ 0.1 uT 정도이며, Ahlbom 등이 0.4

uT 이상을 고농도의 전자장 노출로 구분하고 있다.

• 단기간의 시간에 따라 노출량이 변하기 쉬움 - 전자장 중 특히 자

기장의 경우 초 또는 그 이상의 시간에서 변화하게 된다. 따라서,

일정 기간 동안의 인체 노출량 평가 시, 크게 변화한 양을 고려한

계산이 필요하다.

• 장기간의 시간에 따라서 노출량이 변하기 쉬움 - 전자장은 계절

및 연간 시간 규모에서도 변화하게 된다. 그러나, 전자장의 변화를

기록한 자료는 매우 드물다. 따라서 과거 일정 기간에서의 인체 노

- 128 -

출량을 자료 수집을 통해 평가할 경우, 노출량의 변화는 없다는 가

정이 필요하게 된다.

• 공간에 따라 노출량이 변화하기 쉬움 - 자기장은 빌딩 또는 사람

들이 움직이고 있는 공간에 따라 변화하게 되며, 이로 인해 다양한

세기의 자기장에 노출되게 된다. 개인 노출 모니터링 기법은 이와

같은 자기장 값을 측정할 수 있으나, 다른 방법들로는 측정이 어렵

다.

따라서, 노출량을 정확하게 평가 할 수 있는 기법이 연구, 시도 되고 있

으며, 크게 전자장의 측정을 실시하지 않고, 전자장 노출원과의 거리와

Wire code(송전선의 특성), 조사 기간의 전자장을 계산하여 이를 근거로

노출 평가를 실시하는 방법들과 전자장을 일정 지점에서 spot 또는 장기

간 측정하거나 측정 장치를 인체에 부착하여 개인의 전자장 노출을 모니

터링 하는 기법이 사용되고 있다. 또한, 가전제품에서 발생하는 극저주파

전자장의 노출량을 평가하는 기법들도 시도되고 있다.

전자장 노출원과의 거리를 통한 방법은 노출 특성을 평가하는 가장 단

순한 방법으로써, 송전선이나 변전소와 같은 전자장 노출원에 대한 근접

정도를 기록하는 것이다. 이 방법은 노출원으로부터의 거리에 따른 변화

특성과 다른 여러 노출원으로부터의 영향을 설명할 수 없기 때문에, 직접

거리를 측정하는 방법에 비해 신뢰성이 떨어지는 단점이 있다.

Wire code(송전선의 특성)를 이용하는 방법은 Wertherimer 와 Leeper

(1979)가 처음 고안한 분류법으로써, 일상의 자기장 세기보다 높은 경우의

위해성을 조사하기 위해 주거지를 대상으로 실시하였다. 물리적 법칙과

송전선로의 특징에 근거한 척도를 바탕으로 주거지를 2가지로 구분한 후,

1982년에 VHCC, OHCC, OLCC, VLCC 로 확대하였으며, Savitz(1988)에

- 129 -

의해 UG 가 추가되었다. 그러나, Kheifets(1997), Tarone et al.(1998),

Tarone et al.(1998)등에 의해 실제적인 자기장 측정치와의 차이점이 지적

되었고, 최근에는 지중 매설 송선전과 같은 환경에서는 적용될 수 없는

방법으로 인식하고 있다.

과거의 전자장을 계산하는 방법은 Feychting 과 Ahlbom(1993) 등에 의

해 Wire code 분류의 부족함을 보완하기 위해 실시되었다. 노출 평가를

위해 해당 전송선로로부터의 거리 및 전류 자료를 사용하여 예상 전자장

값을 계산하였는데, 연간 평균 전류 값과 같은 기록을 이용해야 하기 때

문에, 송전선의 전류량 변화 시 발생하는 차이는 연구에서 배제되는 단점

이 있다.

전자장을 직접 측정하는 방법은 wire code나 계산을 통한 방법과는 달

리 존재하는 모든 전자장 노출원으로부터 발생되는 전자장의 영향을 평가

할 수 있는 장점이 있다. 또한, 측정을 통한 방법들은 제한된 수의 카테고

리가 아닌 연속적 스케일에서 전자장을 구분할 수 있기 때문에, 보다 큰

규모의 노출 - 반응 관계와 임계치를 조사할 수 있다.

Spot 측정은 주거지의 전자장 값을 얻을 수 있는 가장 쉬운 방법으로

써, Savitz(1988)가 수행한 소아암 연구에서 wire code의 확인을 위해 사

용되기 시작하였다. 이후, Yost et al.(1992) 등이 적절한 측정 지점 선정

에 대한 연구를 수행하였으며, Zaffanella(1993)가 ‘EPRI 1000 homes

study'를 실시하여, 주거 조건을 대표할 만한 결과들을 얻었다. 향후, spot

노출이 시간적 변동을 설명하기 어렵다는 지적에 따라, Kheifets et

al.(1997), UKCCS(UK Childhood Cancer Study Investigatiors, 2000)에

의해 시간 안정성을 비교하는 연구가 진행되었다. UKCCS(1999), Schuz

et al.(2000)등은 장기간 측정과 spot 측정의 비교를 통해 가전제품과 주거

전자장에 대한 비교 및 검토를 실시하였으며, 시간의 변화에 따른 자기장

- 130 -

농도의 평가를 위해 TWA(Time weighted average)를 이용한 연구가 수

행되었다.

전자장의 개인 노출을 모니터링 하는 기법을 통해 spot 측정, 또는 장

기간 측정의 신뢰성을 평가하게 되었으며, Foliart et al.(2001)등은 역학

연구를 위해 24 시간 노출치와 TWA, 가전제품 사용등과 같은 특성을 비

교하는 연구를 실시하였다.

이와 같이 일반인의 역학 연구를 위해 주거지 외에 가전제품과 같은 노

출원 또는 다양한 노출 환경에서의 자기장 노출 평가가 다양하게 실시되

고 있다. 가전제품에 의한 전자장 노출 평가를 위해서는 제품의 형태, 수

명, 노출 거리, 노출 형태 및 사용 기간이 고려되어져야 하는데, 초기에는

Gauger(1985), Mader와 Peralta(1992)등이 가전제품과 거리에 따른 자기

장의 감소 특성에 대한 연구를 하였으며, Zaffanella(1993)의 ‘EPRI 1000

homes study'에서 다양한 가정용 가전제품에서의 노출 전자장이 검토되

었다. 향후, Mills et al.(2000), Mezei et al.(2001)등은 설문 조사를 통한

가전제품의 사용 정보가 전자장의 개인 노출량을 측정하는데 있어 제한적

인 면이 있는 것으로 보고하고 있다. 가전제품으로부터의 자기장 노출이

단기간이며, 간헐적인 특징이 있기 때문에 서로 다른 제품으로부터의 노

출에 대한 결합과 만성적 노출에 대한 적절한 평가 방법이 요구되고 있

다.

(2) 24시간 개인 자기장 노출량 및 미세 환경 평가 방법

본 연구에서는 송전선로 주변 초등학교 학생들 중 2차 측정에 참여한

연구대상자 67명의 주거환경에서 EMDEX II 를 이용하여 자기장 노출량

을 측정하였다(Figure 3.20). 측정방법은 크게 spot 측정과 24 시간

- 131 -

stationary 측정으로 수행하였다. Spot 측정의 경우 측정기를 절연삼각대

에 올려놓고 측정 공간 중 가운데에서 수행하였는데 주거 내 학생 방, 거

실, 부엌에서 가전제품을 사용할 때와 그렇지 않을 때로 나누어 10분씩

측정하였고 현관문에서 1m 안쪽의 실외에서도 수행하였다. 24 시간

stationary 측정은 측정기를 가방에 동봉하여 학생방의 침대 옆이나 잠자

리에서 가까운 곳 중 가전제품의 영향을 받지 않은 장소에 두고 24 시간

측정하였다.

<Figure 3.20> External appearance of EMDEX II & Lite.

- 132 -

<Table 3.8> EMDEX II Hardware Specifications

Description

Overall Dimensions 6.6"×2.6"×1.5"(16.8×6.6×3.8㎝)

W e i g h t ( W i t h o u t

battery)

10ounces(784g)

O p e r a t i n g

Temperature

32˚-140℉(0°-60℃)

Power 9volt alkaline or lithium battery

Operational Modes Normal(sample data stored in memory)

Survey(Display data values only)

Data Types Magnetic Field rms resultant-Broadband

Magnetic Field rms resultant-Harmonic

Equivalent Electric Field

Memory 156Kb CMOS-RAM(512Kb Memory Expansion Available)

Sampling Intervals Maximum - 1 sample per 1.5 seconds

Minimum - 1 sample per 327 seconds

Sensors Three(3)orthogonally oriented magnetic field sensor coils

Frequency Bandwidth Broadband: 40-800 Hz

Harmonic: 100-800 Hz

Frequency Response Broadband: Total variation of ±30% over entire range

Harmonic: 100 Hz: +10%to -45%

120 Hz: +25%to -30%

150 Hz: +25%to -0%

150-800 Hz: +25%to -25%

Low Frequency Field

rejection

10 Hz signal: Greater than 1000 to 1

2 Hz signal: Greater than 106 to 1Total Harmonic

Distortion

Measurements of THD down to 3% distortion

M e a s u r e m e n t

Accuracy@

calibration frequency

50/60 Hz

Resultant Broadband Magnetic Field:

Standard High Field

0.1-3000 mG 4-120,000 mG Typical: ±3% Worse

Case:

±10%

0.01-300 μT 0.4-12,000 μT Typical: ±3% Worse Case:

±10%

Equivalent Electric Field:

Typical Accuracy: ±5% plus sensor accuracy

Worst Case Accuracy: ±15%plus sensor accuracy

- 133 -

<Table 3.9> EMDEX LITE Specifications

Description

Dimensions 1.0"×2.4"×4.7"(2.5×6×12㎝)

Weight Without Battery: 4.5 oz(130 grams)

Without Battery: 6.0 oz(170 grams)

O p e r a t i n g

Temperature

Range

32-140℉ (0-60℃)

Contorols OFF/ON Power Switch

IDLE/DATA COLLECT

Switch for Starting and stopping data collection Serial Port for

communication

Dislplay 4-Charater Numeric LCD(With limited alphabetical characters)

Crest Factor Error Crest Factor of 1.5 creates an addtional error of 5%

Computer Tattletale Lite (8bit CPU)

Data Memory 128 Kb RAM

Frequency 40-1000Hz:Flat

Response Response ±30%

Magnetic Sensors Three orthogonal coils

Magnetic Field Range Standard LITE High Field LITE

0.0 - 700 mG 0.00 - 70 G

Typical Measurement

Accuracy@calibrated

frequency of

50/60Hz(27℃)

Standard LITE High Field LITE

0.1-700mG: 0.01-70.0G:±8%

Measurement Method True RMS measurement

Operating Program Residing in EEEPROM Memeoy

Power Standard 9 Volt battery

Maximum Sample

Rate

4 Seconds

Temperature Errors ±3% per 10℃ in range of 0-50℃Real Time Clock Maintains elapsed time for 30 days after data collection has

stopped.

Duration of Data

Memory

With Unit in IDLE mode, data can be maintained in memory up to

200days with an alkaline 9V battry.

- 134 -

(3) 24시간 개인 자기장 노출량 평가

연구대상자들의 24 시간 개인노출수준의 분포를 Figure 3.21에서 보여

주고 있다. 여기서 a 그림은 송전선 비주변 학교 학생의 24 시간 자기장

노출량이며, b는 log 값을 취한 그림이다. c 그림은 송전선 주변 학교 학

생의 24 시간 자기장 노출량을 나타낸 것이며, d는 log 값을 취한 그림이

다. 확인 결과, 송전선 비 주변 학교 학생들은 왼쪽으로 크게 치우치지 않

은 형태이나(Figure 3.21, a), 송전선 주변 학교 학생들의 자기장 분포는

Figure 3.21의 c에서 보듯이 왼쪽으로 치우친 일반적인 로그 분포를 하는

것을 알 수 있다. 따라서 자기장 개인노출량을 로그 치환하여 자기장 분

포를 살펴보았을 때의 분포는 정규분포에 가깝게 다가가는 것을 볼 수 있

으므로(Figure 3.21, b, d) 본 연구에서의 결과분석에서 로그치환한 자기

장 값을 이용하였다.

또한 연구대상자들의 24 시간 개인노출활동 중 일반적인 예를 Figure

3.22 과 Figure 3.23에서 보여주고 있는데 생활 활동 형태에 따라 a ～ g

로 구분하였다. Figure 3.22의 경우, a 구간은 학교 교실에서 측정된 결과

를 나타내며, b는 PC 방, c는 학원, d는 집에서 활동 중에, e는 수면 중

에, f는 다음날 교실에서 측정된 값을 나타낸다. Figure 3.23의 경우는 a

구간이 교실, b는 운동장, c는 PC방, d는 학원, e는 집에서 활동 중, f는

수면 중, g는 다음 날 교실에서 측정된 자기장 값을 나타내고 있다.

Figure 3.22의 송전선 비 주변 학교 학생의 경우 여러 활동 공간 중 pc

방에서의 자기장 값이 가장 높게 측정되었고, Figure 3.23의 송전선 주변

학교 학생의 경우 송전선이 지나가는 학교에서의 활동 때 높은 자기장 값

의 분포를 보여주고 있다.

- 135 -

MF personal exposure (uT)

.100

.094

.088

.081

.075

.069

.063

.056

.050

.044

.038

.031

.025

.019

Frequency

10

8

6

4

2

0

Std. Dev = .02

Mean = .056

N = 44.00

log MF personal exposure (uT)

-1.00

-1.06

-1.13

-1.19

-1.25

-1.31

-1.38

-1.44

-1.50

-1.56

-1.63

-1.69

-1.75

Freqeuncy

10

8

6

4

2

0

Std. Dev = .21

Mean = -1.30

N = 44.00

(a) (b)

MF personal exposure (uT)

1.251.131.00.88.75.63.50.38.25.13

Fre

quency

35

30

25

20

15

10

5

0

Std. Dev = .23

Mean = .38

N = 125.00

log MF personal exposure (uT)

0.00-.13-.25-.38-.50-.63-.75-.88

Fre

quency

16

14

12

10

8

6

4

2

0

Std. Dev = .23

Mean = -.49

N = 125.00

(c) (d)

<Figure 3.21> Histogram showing distribution of 24 h personal

exposure to magnetic fields for children attending

school located near and away from the lines. (a), (b)

are 24 h personal exposure level of children

attending school away from the line, (c), (d) are

those of children attendign school near by the line,

and (b), (d) are log transformed 24 h personal

exposure levels.

- 136 -

0

2

4

6

8

10

12

14

16

06:00 PM 12:00 AM 06:00 AM 12:00 PM

Magnetic Field (mG)

TimeJul/09/200312:12:13 PM

Jul/10/200312:03:23 PM

a b c d e f

0

2

4

6

8

10

12

14

16

06:00 PM 12:00 AM 06:00 AM 12:00 PM

Magnetic Field (mG)

TimeJul/09/200312:12:13 PM

Jul/10/200312:03:23 PM

a b c d e f

<Figure 3.22> An example of 24 hr personal exposure to magnetic fields for

school children living away from the power line. a is

measurements at a classroom in school, b is those at a

internet pc game room c is those at a educational institutes,

d is those at awake at home, e is measurements during sleep

at home, and f is those at a classroom in school.

0

5

10

15

20

25

Mon 12:00 PM Tue 12:00 AM

Magnetic Field (mG)

TimeSep/08/200310:40:11 AM

Sep/09/200310:44:21 AM

a b c d e f g

0

5

10

15

20

25

Mon 12:00 PM Tue 12:00 AM

Magnetic Field (mG)

TimeSep/08/200310:40:11 AM

Sep/09/200310:44:21 AM

a b c d e f g

<Figure 3.23> An example of 24 hr personal exposure to magnetic fields for

children attending school located near the power line. a is

measurements at a classroom in school, b is those at ground

in school, c is those at internet pc game room, d is those at a

educational institute, e is those during awake at home, f is

those during sleep at home, and g is those at a classroom in

school.

- 137 -

Table 3.8은 송전선 주변과 비 주변에서의 전자장 측정 결과를 바탕으

로 한 노출 매트릭스를 비교한 것이다. 분석을 위해 TWA, GM, 5, 25,

50, 75, 95 번째 백분위수, RCM, RCMS, CFM 과 같은 노출 매트릭스를

구하였다. 분석 결과, 송전선 주변 학교 학생들의 자기장 노출량은 0.379

μT(AM), 0.237 μT(GM) 으로써, 노출량이 0.055 μT(AM), 0.044 μT(GM)

인 비송전선 주변 학교 학생들에 비해 5배 이상 높은 것을 알 수 있었다.

Table 3.8은 각 미세 환경에 따른 자기장 노출량 값을 분석 한 것이다.

분석을 위해 미세 환경을 집, 학교, 학원, PC 방, 운송 수단으로 구분하였

고, 미세 환경 내에서의 활동 및 상황을 세분화 하여 집은 수면 중과 실

내 활동 중, 가전제품 사용 유무로 구분하여 매트릭스를 구축하였으며, 학

교는 교실과 운동장, 운송 수단은 버스, 자가용으로 구분하여 각 환경 및

상황에 따른 자기장 노출량을 분석하였다. 분석 결과, 송전선 주변 학교

학생들의 경우 학교에서의 자기장 노출량이 0.88 μT(AM) 으로써, 0.38 μ

T(AM)인 개인 평균 노출량에 비해 매우 높은 반면, 비 송전선 주변 학교

학생들은 0.06 μT인 평균 자기장 값보다 낮은 0.05 μT로 나타났다. 이와

같은 결과를 통해, 초등학교 주변의 송전선로 통과 여부가 초등학생의 평

균 자기장 노출량 결정에 매우 큰 영향을 미치고 있음을 알 수 있다. 또

한, 학원, PC 방, 기타 이동 수단의 경우에도 모두 송전선로 주변 학교 학

생들이 높은 자기장 노출량 값에 노출되고 있음을 알 수 있는데, 이는 초

등학생의 생활 반경이 일반적으로 학교로부터 멀리 떨어져 있지 않기 때

문에 항상 송전선으로부터 방사되는 자기장의 영향을 받고 있음을 의미한

다.

- 138 -



located nearby and away from the power line

MetricsAway from the line Nearby the line

p valueMean ± SD Mean ± SD

Time-weighted average

(μT)0.055 ± 0.024 0.379 ± 0.228 <0.0001

Geometric means (μT) 0.044 ± 0.021 0.237 ± 0.142 <0.0001

5th percentile (μT) 0.020 ± 0.012 0.079 ± 0.050 <0.0001

25th percentile (μT) 0.030 ± 0.016 0.138 ± 0.095 <0.0001

50th percentile: Median (μ

T)0.043 ± 0.021 0.224 ± 0.191 <0.0001

75th percentile (μT) 0.061 ± 0.030 0.413 ± 0.348 <0.0001

95th percentile (μT) 0.129 ± 0.065 1.287 ± 1.048 <0.0001

100th percentile: Max (μT) 1.217 ± 0.698 4.306 ± 17.15 0.047

RCM 1 (μT) 0.034 ± 0.015 0.083 ± 0.061 <0.0001

RCMS2

0.577 ± 0.255 0.243 ± 0.141 <0.0001

CFM 3 (h) 0.911 ± 0.823 12.74 ± 6.06 <0.0001

average % time of categorical field distribution < 0.05 μT 61.56 ± 27.12 5.69 ± 10.03 -

0.05 - < 0.1 μT 26.34 ± 18.41 21.55 ± 19.67 -

0.1 - < 0.15 μT 8.07 ± 8.92 17.21 ± 14.94 -

0.15 - < 0.2 μT 1.79 ± 2.13 10.27 ± 10.67 -

0.2 - < 0.3 μT 2.01 ± 1.58 12.59 ± 13.69 -

0.3 - < 0.4 μT 0.09 ± 1.01 5.40 ± 8.41 -

0.4 - < 0.5 μT 0.07 ± 0.53 6.42 ± 7.88 -

0.5 - < 0.6 μT 0.03 ± 1.63 4.55 ± 5.64 -

0.6 - < 0.7 μT - 3.34 ± 4.72 -

0.7 - < 0.8 μT - 3.22 ± 4.95 -

0.8 - < 0.9 μT 0.02 ± 1.22 1.83 ± 2.69 -

0.9 - < 1.0 μT - 1.55 ± 2.96 -

≥ 1.0 μT 0.04 ± 1.32 8.03 ± 11.59 -

1. RCM: Rate of change metric 2. RCMS: Standardized rate of change

metric 3. CFM : Contant field metric

- 139 -

<Table 3.11> Summary statistics of 24 h personal level and measurements

at various microenvironments to magnetic fields for children attending the

primary school located nearby and away from the power line

Metrics

Away from the line Nearby the line

N

Arithmetic

Mean

± SD

Geometric

Mean

± SD

P951 Mean

± SDN

Arithmeti

c Mean

± SD

Geometric

Mean

± SD

P951

Mean

± SD

Personal

exposure44 0.06 ± 0.02 0.04 ± 0.02 0.13 ± 0.07 125

0.38 ±

0.23

0.24 ±

0.14

1.29 ±

1.05

At Home 44 0.05 ± 0.02 0.05 ± 0.02 0.08 ± 0.03 1250.21 ±

0.19

0.19 ±

0.16

0.35 ±

0.35

Awake 44 0.07 ± 0.03 0.06 ± 0.03 0.12 ± 0.05 1250.20 ±

0.18

0.18 ±

0.15

0.36 ±

0.41

use appliance 44 0.07 ± 0.03 0.07 ± 0.03 0.13 ± 0.05 1250.20 ±

0.19

0.18 ±

0.17

0.34 ±

0.40

do not use

appliance41 0.05 ± 0.03 0.05 ± 0.03 0.08 ± 0.04 113

0.20 ±

0.18

0.18 ±

0.16

0.85 ±

4.96

Sleep 44 0.04 ± 0.02 0.04 ± 0.02 0.06 ± 0.03 1250.22 ±

0.23

0.21 ±

0.20

0.31 ±

0.34

At School 44 0.04 ± 0.03 0.04 ± 0.03 0.08 ± 0.05 1250.88 ±

0.71

0.70 ±

0.56

1.43 ±

1.24

Classroom 44 0.04 ± 0.03 0.04 ± 0.03 0.07 ± 0.05 1250.98 ±

0.77

0.86 ±

0.64

1.44 ±

1.25

Ground 24 0.05 ± 0.04 0.04 ± 0.04 0.10 ± 0.10 760.37 ±

0.24

0.29 ±

0.17

0.87 ±

0.82

At Educational

Institute31 0.08 ± 0.07 0.07 ± 0.07 0.15 ± 0.15 72

0.21 ±

0.26

0.20 ±

0.25

0.31 ±

0.34

At Internet PC

Game Room5 0.25 ± 0.26 0.23 ± 0.25 0.35 ± 0.34 9

0.28 ±

0.08

0.26 ±

0.08

0.38 ±

0.18

At

Transportation42 0.11 ± 0.06 0.07±0.04 0.32 ± 0.17 79

0.26 ±

0.21

0.19 ±

0.13

0.71 ±

0.72

at bus 10 0.14 ± 0.08 0.76 ± 0.45 0.38 ± 0.25 180.18 ±

0.13

0.12 ±

0.06

0.58 ±

0.61

at private car 5 0.08 ± 0.03 0.06 ± 0.03 0.17 ± 0.08 110.20 ±

0.16

0.16 ±

0.11

0.38 ±

0.32

1. P 95 : 95th percentile of magnetic field measurements

- 140 -

Figure 3.24, Figure 3.25는 송전선로 주변과 비 주변 학교 학생들의 여

러 미세 환경들에서의 자기장 노출 값을 비교한 것이다. Figure 3.24는

학교, 집, 학원, PC 방, 교통수단 이용 중에 노출 된 자기장 값의 AM(a)

과 GM(b)을 통해 비교한 것이고, Figure 3.25는 95번째 백분위수(a)와

RCM(b)을 구하였다. 분석 결과, 송전선로 주변 학교 학생들이 모든 미세

환경에서 높은 자기장 값을 보이고 있음을 알 수 있었으며, 산술 평균과

기하 평균 매트릭스가 유사한 경향을 보였다.

또한, 송전선로 주변 학교 학생들의 경우, 미세 환경 중에서도 학교, PC

방이 상대적으로 높았고, 집, 학원이 낮은 자기장 노출 값을 보였다. 비송

전선로 주변 학교 학생들의 경우, PC 방이 가장 높은 반면, 그 외 미세

환경에서는 낮은 자기장 노출 값을 보였다.

- 141 -

74125125912572 39444454431N =

Transportation

School

Personal

Pcroom

Hom

e

Educational insti.

AM

magnetic f

ield

(uT)

2.0

1.6

1.2

.8

.4

0.0

Line

away

near

******

***

***

***

***

(a)

74125125912572 39444454431N =

transportation

School

Personal

Pcroom

Home

Educational Instit.

GM

mangetic f

ield

(uT)

2.0

1.6

1.2

.8

.4

0.0

Line

away

near

*** ***

***

******

(b)



and away from the lines. (a) is a figure which is comparison of

arithmetic means of measurements, (b) is geometric means of

measurements, * means 0.01 < p value ≤ 0.05, ** means 0.001 < p

value ≤ 0.01, and *** means p value <0.001.

- 142 -

74125125912572 39444454431N =

Transportation

School

Personal

Pcroom

Hom

e

Educational Instit.

P95 m

angetic f

ield

(uT)

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0.0

Line

away

near

***

******

***

(a)

781241251012571 40434454328N =

Transportation

School

Personal

Pcroom

Hom

e

Educational Instit.

Rate

of

change m

etric

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

**

***

*****

(b)



and away from the lines. (a) is a figure which is comparison of 95th

percentile of measurements, and (b) is rate of change metric (RCM) of

measurements * means 0.01 < p value ≤ 0.05, ** means 0.001 < p


- 143 -

Figure 3.26은 송전선로 주변 및 비 주변 학교 학생의 주거 환경에 따

른 자기장 노출 특성을 비교한 것으로써, 주거지에서의 상황 및 환경을

깨어 있을 때와 수면 중, 가전제품을 사용하고 있을 때와 사용하고 있지

않을 때로 구분하여 각 상황에서의 자기장 값을 시간 가중 평균하여 분석

하였다. 그림 (a)는 집에서 수면, 활동 중, TV 또는 PC와 같은 가전 및

전기제품 사용 중 발생하는 자기장 노출량을 산술 평균으로 비교한 것이

며, (b)는 기하 평균, (c)는 95번째 백분위수를 (d)는 RCM을 나타내었다.

분석 결과, 주거지 내 각 활동 및 환경 별 자기장 값 사이에서 큰 차

이는 확인되지 않았으나, 송전선로와 비송전선로 주변에서의 주거지별 자

기장 차이가 존재함을 확인할 수 있었다.

Figure 3.27은 송전선로 학생들과 비송전선로 학생들의 24 시간 자기장

노출 특성을 자가용, 버스와 같은 운송 수단에 따라 비교한 것이다. 그림

(a)는 자동차, 버스, 도보 이동과 같이 운송 수단에 따른 이동 중 노출되

는 자기장 세기를 산술 평균으로 비교한 것이며, (b)는 기하 평균, (c)는

95번째 백분위수를 (d)는 RCM을 나타내었다.

비교 결과, 송전선로 주변 학교 학생들이 비 주변 학교 학생들보다 높

은 것으로 나타났는데, 이는 송전선로 주변 학교 학생들이 운송 수단 자

체의 자기장 외에 송전선로로부터 방사되는 자기장에 노출되었기 때문으

로 판단된다.

- 144 -

125125113125125 4444404444N =

HOME

usesleepnousehomeawake

AM

magnetic f

ield

s (

uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

******

****** ***

125125113125125 4444404444N =

HOME


GM

magnetic f

ield

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

*** *** *** ***

(a) (b)

125125113125125 4444404444N =

HOME


P95 m

agnetic f

ield

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

***** ******

***

125125113125125 4444394344N =

HOME


Rate

of

change m

etric

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

*** ** ** *

(c) (d)


(awake, using appliance, not using appliance, sleep) for

children attending the primary school located nearby

and away from the lines. (a) is a figure which is

comparison of arithmetic means of measurements, (b)

is geometric means of measurements, (c) is 95th

percentile of measurements, and (d) is rate of change

metric (RCM) of measurements. * means 0.01 < p

value ≤ 0.05, ** means 0.001 < p value ≤ 0.01, and

*** means p value <0.001.

- 145 -

791118 42510N =

TRANS

transcarbus

AM

magnetic f

ield

(uT)

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

*

***

791118 42510N =

TRANSPORTATION

transcarbus

GM

magnetic f

ield

(uT)

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

** ** ***

(a) (b)

791118 42510N =

TRANSPORTATION

transcarbus

P95 m

agnetic f

ield

(uT)

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

***

781018 40610N =

TRANSPORTATION

transcarbus

Rate

of

change m

etric

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

**

(c) (d)

<Figure 3.27> Comparison of magnetic fields of metrics at

transportation (bus, car, total) for children attending

the primary school located nearby and away from

the lines. (a) is a figure which is comparison of

arithmetic means of measurements, (b) is geometric

means of measurements, (c) is 95th percentile of

measurements, and (d) is rate of change metric

(RCM) of measurements. * means 0.01 < p value ≤

0.05, ** means 0.001 < p value ≤ 0.01, and ***

means p value <0.001.

- 146 -

Figure 3.28은 송전선로 학생들과 비송전선로 학생들의 학교 내에서의

자기장 노출 특성을 교실과 운동장으로 구분하여 비교한 것이다.

12576125 442444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

AM

magnetic f

ield

s (

uT)

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0.0

Line

away

near

***

***

***

12576125 442444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

GM

magnetic f

ield

(uT)

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0.0

Line

away

near

***

***

***

(a) (b)

12576125 442444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

P95 m

agnetic f

ield

(uT)

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0.0

Line

away

near

***

***

***

12476125 432444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

Rate

of

change m

etric

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

******

***

(c) (d)








<0.001.

- 147 -

Figure 3.28(a)는 교실, 운동장과 같이 학교 내 위치에 따라 변화된 노

출 자기장 세기를 산술 평균으로 비교한 것이며, (b)는 기하 평균, (c)는

95번째 백분위수를 (d)는 RCM을 나타내었다. 분석 결과, 송전선로 주변

학교 학생들이 비 주변 학교 학생들보다 높은 것으로 나타났고, 학교 내

에서도 송전선로 주변 학교 학생들의 경우, 상대적으로 송전선로로부터의

이격거리가 가까운 교실이 운동장보다 자기장 노출량이 많음을 알 수 있

다. 이와는 달리 비송전선로 주변 학교 학생들의 경우, 운동장과 교실사이

에 자기장 노출 값의 차이가 크지 않음을 알 수 있었다.

2. 송전선 주변/비주변 학교 학생의 미세 환경별 노출 특성

비교

가. 학교 환경 중의 개인 노출량 평가

개인노출수준에 영향을 줄 수 있는 주요 미세환경 중 학교환경에서의

개인노출량을 송전선의 유무로 구분한 두 집단간에 비교하였을 때(Figure

3.29), 송전선 주변 학교에서는 교실에서의 자기장 노출수준의 경우 산술

평균이 0.98 μT, 기하평균이 0.86 μT로 송전선 비 주변 학교에서의 자기

장값(AM = 0.042 μT, GM = 0.040 μT)보다 매우 높은 수준으로 노출되

는 것을 알 수 있다 (p<0.0001). 운동장에서의 노출수준도 두 집단간에 차

이를 보였는데 이는 송전선이 운동장을 지나가고 있어 송전선에 의한 영

향으로 판단되며 교실 및 운동장의 노출수준을 모두 고려한 전체 학교노

출수준 역시 두 학교간에 통계적으로 뚜렷한 차이를 보였다(Figure 3.29).

- 148 -

송전선 비 주변 학교에서의 자기장 노출수준은 다른 학교보다 큰 편차를

보이지 않았고 시간에 따른 변이(RCM = 0.019 μT) 역시 송전선 주변학

교에 비해 (RCM = 0.131 μT) 작게 나타났다(Figure 3.29). 노출수준에 따

라 분류하여 평가하였을 때 송전선 비 주변 학교에서는 학교환경내 노출

중 약 71 %가 0.05 μT 이하의 수준으로 노출되었고 거의 대부분의 학교

환경이 1 μT 이하로 노출된 반면, 송전선 주변 학교의 경우 전체 학교

노출시간 중 약 73 %의 시간동안 0.4 μT 이상으로 노출되었으며 특히 1

μT 이상에서의 고노출이 전체 학교내 노출시간의 28.4 %를 차지하였다.

- 149 -

12576125 442444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

AM

magnetic f

ield

s (

uT)

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0.0

Line

away

near

***

***

***

12576125 442444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

GM

magnetic f

ield

(uT)

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0.0

Line

away

near

***

***

***

(a) (b)

12576125 442444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

P95 m

agnetic f

ield

(uT)

3.0

2.5

2.0

1.5

1.0

.5

0.0

Line

away

near

***

***

***

12476125 432444N =

SCHOOL

schoolgroundclass

Rate

of

change m

etric

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

******

***

(c) (d)


(classroom, ground) for children attending the primary

school located nearby and away from the lines. (a) is

a figure which is comparison of arithmetic means of

measurements, (b) is geometric means of

measurements, (c) is 95th percentile of measurements,

and (d) is rate of change metric (RCM) of

measurements. * means 0.01 < p value ≤ 0.05, **

means 0.001 < p value ≤ 0.01, and *** means p

value <0.001.

- 150 -

따라서 송전선 주변 학교에서의 노출수준을 보다 정확하게 평가하기 위

해 선정된 4 개 교실 중 5층 교실 한 곳과 4층 교실 한 곳에서 약 10일간

의 stationary 측정을 실시한 결과를 보면 Figure 3.30에서 볼 수 있다. 산

술평균과 기하평균값을 보면 학생들의 노출수준보다 높은 2.20 μT과 2.10

μT의 값으로 측정된 것을 알 수 있는데 이는 개인노출을 수행한 시기와

동일하지 않았기 때문으로 사료된다. 또한 Figure 3.30의 (a)에서 보듯이

10일간의 자기장 방출량의 변동의 폭이 2 ～3 μT 정도로 상당히 큰 것을

볼 수 있으며, 특히 (b)의 그림에서 3일간의 자료로 쪼개어 분석한 결과

를 보면 주로 밤 12시를 기점으로 자기장 값이 급격히 증가하였다가 일정

시간 이후에 감소하는 경향을 보이고 있음을 알 수 있다. 이러한 결과를

토대로 주로 학교에서 노출되는 아침 8시 이후부터 오후 3시 이전까지의

시간에서 송전선에 의한 자기장 노출수준은 10 일간의 노출수준보다 낮은

수준으로 노출된다고 할 수 있다. 그리고 밤 시간대의 송전선에서 방출되

는 높은 자기장 값은 이후 주거환경 중 취침시간에서의 노출수준에 영향

을 주었다고 판단된다.

- 151 -

(a)

22-APR-2004 17:0022-APR-2004 23:51

23-APR-2004 06:4223-APR-2004 13:34

23-APR-2004 20:2524-APR-2004 03:17

24-APR-2004 10:0824-APR-2004 17:00

date

1.00

2.00

3.00

4.00

Magnet ic

Fie

l d (u

T)

(b)

<Figure 3.30> Temporal variation of the magnetic fields at a

classroom in the primary school located nearby the

power line with data taken at 10 minutes intervals

(thin line) and smoothed by calculating the moving

average (thick line). (a) is measurements from 22,

April to 02, May in 2004 and (b) is measurements

from 22, April to 25 April in 2004.

- 152 -

나. 주거지의 개인 노출량 평가

(1) 송전선과의 거리 측정 방법

송전선과 주택과의 거리는 송전선로로부터 방사되는 자기장의 세기를

예측하는데 있어서 필수적이므로 이에 대한 정확한 측정결과가 필요함에

따라 3가지의 측정 방법을 실시 한 후 비교해 보았다. 첫 번째는 가장 쉬

운 방법으로 선정 대상지역의 자세한 지도(○○ • ○○ • ○○ 1:5,000 지번

도; 영진문화사)를 통해 대략의 송전선과의 거리를 계산하였다. 이를 통해

얻어진 결과를 바탕으로 각 주거지에 따른 거리의 먼 정도를 예측해 볼

수 있었으나, 축척에 따른 한계로 인해 정확한 결과는 얻을 수 없었다. 따

라서, 좀 더 정확한 거리측정을 위해 미국의 Meter-Man 사가 제작한 워

킹메타(walking meter)로 측정하거나 영국의 Ultratech 사에서 제작한

Ultralite LR로 레이저 반사에 따른 디지털 거리측정(Figure 3.31)을 실시

하였으며, 송전선과 가장 가까운 주택위치에서 거리를 측정하였다.

Ultralite LR은 최소 0 m에서 최대 1 km 까지 측정이 가능하였으나

(Table 3.12), 기존 연구 결과를 통해 송전선로로부터 200 m 이상 이격된

경우에는 송전선로로부터 방사되는 자기장의 영향이 작다는 판단 하에,

200 m 이상 떨어진 주택의 경우에는 측정에서 제외시키고, 각각 50 m 이

내, 50 ～ 100 m, 100 ～ 150 m, 150 m 이상으로 측정 결과를 구분하였

다.

- 153 -

.

<Figure 3.31> External appearance of ULTRALYTE 100 LR.

<Table 3.12> Hardware specifications about ULTRALYTE 100 LR

Item Content

Weight 1.59 kg

Size 21 × 7 × 28 cm

Construction All - aluminum extruded housing

Power SupplyC batteries

Up to 25 hours of use

Acquisition TimeSpeed Mode : 0.3 sec.

Survey Mode : 0.3 sec.

Range AccuracySurvey Mode : +/- 5 cm ; typical

+/- 15 cm ; max

Target RangeMinimun - survey mode : 0m

Maximun - survey mode : 1km

Range Resolution 0.01 m

- 154 -

(2) 주거 환경 별 자기장 노출 특성

본 연구대상자들이 하루 중 가장 많은 시간을 보내는 주거환경에서의

개인노출량을 송전선 주변 학교 학생들과 비 주변 학교 학생에 대해 비교

한 결과를 Figure 3.32에서 볼 수 있다.

주거환경을 크게 깨어 활동할 때와 취침시의 노출량을 보면 송전선 비

주변 학교 학생들의 경우 활동시의 노출량 (AM = 0.068 μT, GM =

0.060 μT)이 취침시의 노출량 (AM = 0.039 μT, GM = 0.038 μT) 보다

통계적으로 유의한 차이를 보였다(p<0.0001). 또한 깨어 활동하는 경우 다

시 세분화하여 TV나 PC 등 가전제품을 이용하는 경우(AM = 0.073 μT,

GM = 0.065 μT) 역시 그렇지 않은 경우(AM = 0.052 μT, GM = 0.048 μ

T)보다 통계적으로 유의하게 자기장 수준이 높았다(p=0.003). 시간 변이성

의 metrics인 RCM의 경우 취침시에 거의 변동이 없는 것으로 분석되었

으나(RCM = 0.0058 μT) 활동시에는 0.034 μT로 취침시의 자기장 변동보

다 많은 것을 볼 수 있으며 통계적으로 유의한 차이를 보였고(p <0.0001),

가전제품을 사용할 때(RCM = 0.033 μT)가 그렇지 않을 때(RCM = 0.027

μT)보다 시간 변이성이 컸지만 통계적으로 유의하지는 않았다(p =

0.308).

반면 송전선 주변 학교 학생들의 경우 비송전선 학생들에 비해 통계적

으로 유의하게 더 높은 자기장 값을 보여주고 있는데, 비송전선 학생들과

는 달리 취침시의 노출량이 주거환경내 다른 활동시의 노출량보다 더 높

은 값을 보여주고 있으나 통계적 차이는 없었다. 반면 RCM의 경우 취침

시(0.0098 μT)가 깨어 활동할 때(0.0371 μT)보다 통계적으로 유의하게 낮

은 값을 보이고 있어(p<0.0001) 깨어 활동할 때가 시간적 변이성이 큰 것

을 알 수 있다. 또한 깨어 활동할 때 전기제품을 이용하는 경우와 그렇지

- 155 -

않은 경우에는 자기장 노출량의 차이가 없었으며, RCM은 전기제품을 이

용할 때(0.054 μT)가 이용하지 않을 때(0.045 μT)보다 높았으나 통계적으

로 유의한 차이를 보이지는 않았다(p=0.40).

이러한 결과에 대해 주거지에서 송전선과의 거리를 고려하여 분류한 경

우로 비교하여 보면 더 명확하게 볼 수 있다. 거주지가 송전선에서 50 m

이내에 위치한 연구대상자들은 깨어서 활동할 때(AM = 0.449 μT) 보다

취침시의 자기장 노출수준(AM = 0.449 μT)이 더 높았는데 이러한 경향

은 Figure 3.32의 (b)에서 보듯이 낮 시간대보다 밤 시간대의 송전선 방

출 자기장의 값이 높았기 때문으로 판단된다. 따라서 송전선과의 거리가

150 m 이상의 거주지의 경우는 전기 제품을 거의 이용하지 않는 취침시

에 가장 낮은 자기장값(AM = 0.127 μT)을 보이고 있어 송전선에서 방출

되는 자기장의 영향을 거의 받지 않는 것을 알 수 있으며 따라서 송전선

비 주변 학생들의 주거환경에서의 노출유형과 비슷한 경향을 보이는 것을

알 수 있다.

- 156 -

125125113125125 4444404444N =

HOME


AM

magnetic f

ield

s (

uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

******

****** ***

125125113125125 4444404444N =

HOME


GM

magnetic f

ield

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

*** *** *** ***

(a) (b)

125125113125125 4444404444N =

HOME


P95 m

agnetic f

ield

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

***** ******

***

125125113125125 4444394344N =

HOME


Rate

of

change m

etric

(uT)

1.0

.8

.6

.4

.2

0.0

Line

away

near

*** ** ** *

(c) (d)









- 157 -

(3) Spot 및 24 시간 stationary 측정 평가

주거환경에서의 노출수준을 평가하는데 있어 기본적으로 개인이 직접

측정기를 착용하고 측정하는 방법 외에 주거환경내에서 spot 및 24시간

stationary 측정방법 역시 역학연구에서 많이 이용되고 있다.

본 연구에서는 송전선 주변 학교 학생들에 대해 2차 측정시 주거지에서

의 spot 측정 및 24 시간 stationary 측정을 수행하였고 그 결과를 Table

3.13에 보여주었다. 전반적으로 24 시간동안 연구대상자의 방에서

stationary 측정한 자기장값(AM = 2.58 μT, GM = 2.03 μT)이 spot 측정

값보다 높은 것을 알 수 있었다. spot 측정의 경우 연구대상자의 방, 거

실, 부엌에서 전기제품 및 실내등을 모두 이용하는 경우(normal power)가

그렇지 않은 경우(low power)보다 더 높은 값을 보여주었지만 통계적으

로 차이를 보이지는 않았고 모두 0.2 μT 이하로 측정되었으며, 현관문 앞

1 m 안쪽에서의 측정은 다른 실내 spot 측정보다 훨씬 높은 자기장값

(AM = 2.49 μT, GM = 2.01 μT)를 보여주었다.

이러한 측정값들의 상관성을 본 결과(Table 3.14) 실내의 학생방, 거실,

부엌간의 normal power와 low power 사이에 매우 높은 상관성을 보였으

며 각 장소들간의 상관성 역시 매우 높았다 (Person R > 0.9). 24 시간

학생방에서의 stationary 측정값과 spot 측정값은 Person 상관계수가

0.844 로 약간 낮아진 것을 볼 수 있는데 연구대상자들이 주거환경에 있

을 때의 자기장 노출수준과 spot 측정값간의 상관성은 상관계수가 0.75로

더 낮아졌고, 전체 24 시간 개인노출수준과의 상관성은 더 낮게 평가되어

(Person R = 0.64) 개인노출수준에 있어 주거환경에서의 노출수준의 영향

이 중요한 변수이지만 그 외의 다른 요인에 대한 고려가 필요하다(Table

3.14).

- 158 -

또한 Spot 측정값과 24 시간 학생방에서의 stationary 측정 중 개인노

출과의 상관성을 비교하였을 때 stationary 측정이 24 시간 개인노출수준

과의 상관성(person R = 0.84, p<0.0001)과 주거환경에서의 개인노출수준

과의 상관성(person R = 0.92 p<0.0001) 모두 더 좋은 것으로 나타나

spot 측정값보다는 stationary 측정값이 24 시간 개인노출수준을 더 잘 설

명할 수 있음을 보여주고 있다.

이와 같이 24 시간 stationary 측정값과 spot 측정값은 24 시간 개인노

출량과 상당히 높은 상관성을 보이고 있는데 이러한 stationary 측정값과

spot 측정값들이 개인노출량과의 부합성(agreement)을 확인하기 위해 개

인노출량을 “gold standard'로 하여 자기장 노출수준을 0.2 μT, 0.3 μT,

0.4 μT로 기준점 (cut point)를 잡아 이 기준점 이상과 미만으로 양분한

후 평가한 결과를 Table 3.15, Table 3.16, Table 3.17에서 보여주었다. 이

결과에서 볼 때 24 시간 stationary 측정과 spot 측정이 개인노출량과 비

교적 높은 상관성을 보였음에도 불구하고 기준점으로 양분하여 분석한 결

과 그렇게 높은 부합성을 보이지 않았다. 다만 기준점을 0.2 μT보다 0.3

μT로 하여 분석하였을 때 카파(Kappa) 계수가 증가하는 것을 보여주어

좀 더 설명력이 높아진 것을 볼 수 있는데, 특히 spot 측정값보다는

stationary 측정값이 더 개인노출량에 일치하는 것을 알 수 있는 반면

(Table 3.15, Table 3.16), 0.4 μT를 기준점으로 분석하였을 때 24 시간

stationary 측정값은 카파계수가 0.35 로 떨어졌으나 spot 측정값들은 카

파계수가 0.35 이상의 값을 보여 spot 측정값의 부합성이 좀더 좋아지는

것을 볼 수 있다(Table 3.17). 기준점을 0.23 종류의 기준점에 따라 비교

한 결과에서 위양성 (false positive), 즉 개인노출량이 0.2 μT 미만일 때

spot 측정값 및 stationary 측정값이 0.2 μT 이상인 경우는 거의 없는 것

으로 나타나 특이도(specificity)는 모두 1로 계산되었지만, 개인노출량이

- 159 -

0.2 μT 이상일 때 측정된 값들 역시 0.2 μT 이상으로 일치되는 수가 비

교적 적어 민감도(sensitivity)는 낮은 값을 보였다.

- 160 -

<Table 3.13> Summary statistics of selected metrics of 24 h stationary measurements at subject' s bedroom

and spot magnetic measured in 61 homes for children attending a primary school nearby the

power line

Location

Normal power1

Low power2

Arithmetic Geometric P95 Arithmetic Geometric P95

Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD Mean SD

24 h Stationary

measurements

Subject's bedroom 2.58 2.76 2.03 1.87 4.03 4.53 - - - - - -

Spot measurements

Subject's bedroom 1.91 2.07 1.90 2.08 2.03 2.09 1.87 2.09 1.87 2.09 1.98 2.13

Living room 1.93 2.01 1.93 2.01 2.06 2.04 1.87 2.04 1.86 2.04 1.95 2.07

Kitchen 1.92 1.20 1.91 2.00 2.10 2.05 1.87 1.20 1.86 1.20 2.01 2.01

Front door 2.49 4.25 2.01 2.17 2.10 2.18 - - - - - -

1. Normal power conditions were achieved by turning all appliance and lights on

2. Low power conditions were achieved by turnign all appliance and lights off

- 161 -

<Table 3.14> Correlation coefficients between normal power spot (NPS), low power spot (LPS), 24 h stationary

measurements at subject' s room(24 h SM), residential personal exposure(RPE), and 24 h personal

exposure to magnetic fields at 61 homes for children attending a primary school nearby the

power line

Location N

NPS

and

LPS

RPE

and

NPS

RPE

and

LPS

24h SM

and

NPS

24h SM

and

LPS

24h PE

and

NPS

24h PE

and

LPS

Subject'

s

bedroom

(NPS)

Living

room

(NPS)

Kitchen

(NPS)

Front

door

Subject's bedroom 0.999 0.751 0.746 0.844 0.844 0.639 0.6401.000 0.989 0.992 0.986

0.999 0.987 0.992 0.986

Living room 0.992 0.766 0.759 0.847 0.841 0.667 0.6690.988 1.000 0.977 0.984

0.982 0.992 0.970 0.977

Kitchen 0.994 0.757 0.767 0.837 0.850 0.646 0.6590.992 0.997 1.000 0.981

0.993 0.980 0.994 0.980

Front door - 0.754 0.754 0.845 0.845 0.666 0.666 0.986 0.984 0.980 1.000

All p value were significant (<0.0001)

- 162 -

<Table 3.15> Sensitivities and specificities for the validity of spot measurements and 24 h stationary

measurements in assessing 24 h personal magnetic field exposure measurements (Gold

standard) when dichotomized at 0.2 μT

"Tested"

measurements

No. of

≥ 0.2 μT

No. of

concordant

values1

Sensitivity Specificity

Positive

predictive

value

Observed

agreement

Kappa

value

(95% CI)

Mean 24 h Stationary

Subject's bedroom 25 25 0.50 1.00 1.00 0.50 0.27

Mean Spot

Subject's bedroom

Normal power 20 20 0.40 1.00 1.00 0.40 0.19

Low power 20 20 0.40 1.00 1.00 0.40 0.19

Living room

Normal power 21 21 0.42 1.00 1.00 0.42 0.21

Low power 19 19 0.38 1.00 1.00 0.38 0.18

Kitchen

Normal power 21 20 0.42 0.90 0.95 0.37 0.15

Low power 20 20 0.42 1.00 1.00 0.42 0.19

Front door 23 23 0.46 1.00 1.00 0.46 0.24

1. Number of measurements where both "test" measure and "gold standard" measure revealed value of 0.2 μT

or more

- 163 -




"Tested"

measurements

No. of

≥ 0.3 μT

No. of

concordant

values1


Positive

predictive

value

Observed

agreement

Kappa

value

(95% CI)



Mean Spot

Subject's bedroom

Normal power 9 9 0.29 1.00 1.00 0.29 0.29

Low power 9 9 0.29 1.00 1.00 0.29 0.29

Living room

Normal power 9 9 0.29 1.00 1.00 0.29 0.29

Low power 9 9 0.29 1.00 1.00 0.29 0.29

Kitchen

Normal power 9 9 0.29 1.00 1.00 0.29 0.29

Low power 9 9 0.29 1.00 1.00 0.29 0.29

Front door 11 11 0.35 1.00 1.00 0.35 0.35


or more

- 164 -




"Tested"

measurements

No. of

≥ 0.4 μT

No. of

concordant

values1


Positive

predictive

value

Observed

agreement

Kappa

value

(95% CI)



Mean Spot

Subject's bedroom

Normal power 8 8 0.34 1.00 1.00 0.34 0.40

Low power 7 7 0.30 1.00 1.00 0.30 0.35

Living room

Normal power 8 8 0.34 1.00 1.00 0.34 0.40

Low power 8 8 0.34 1.00 1.00 0.34 0.40

Kitchen

Normal power 7 7 0.30 1.00 1.00 0.30 0.35

Low power 7 7 0.30 1.00 1.00 0.30 0.35

Front door 8 8 0.34 1.00 1.00 0.34 0.40


or more

- 165 -

(4) 송전선과 주거지의 이격거리에 따른 자기장 노출 특성

자기장 발생의 중요한 요인들은 주로 전력선(송전선 및 배전선)과 전기

제품 이용 등이 있는데 이 중 전기제품 이용 시 거리가 가까울수록 자기

장 발생의 정도가 매우 많다는 조사 결과를 토대로 송전선에서 발생하는

자기장의 노출수준에 대한 연구는 꾸준히 수행되고 있다. 송전선이란 발

전소에서 배전변전소로 전력을 보내기 위해 시설한 전선을 말하며, 배전

선은 배전변전소에서 가정까지 전력을 보내는 전선을 말한다. 이러한 송

전선과 배전선은 모두 땅 위쪽 또는 땅 아래쪽으로 설치되는데 땅 위쪽에

설치된 경우는 자기장과 전기장이 동시에 발생되며, 땅 아래쪽에 설치되

어 있는 경우는 자기장만 땅 위로 발생된다. 자계의 강도는 전자장 발생

원에 흐르는 전류의 크기에 비례하므로 같은 고압선로라 하더라도 전력

수요가 많아 많은 전류가 흐를 때 자계 강도가 증가한다.

미국의 송전선로의 경우 국내와 다르게 송전 철탑 바로 밑에서부터 양

쪽으로 일정한 거리에 일반인의 접근을 막는 서비스 지역(Right-of-Way:

ROW)을 지정해 놓았는데, 115 kV와 230 kV의 경우 그 폭이 30 m, 500

kV의 경우 40 m로 되어 있고, 그 경계를 edge of Right-of- Way라고 부

른다.

송전선에 발생하는 자기장의 일반적인 물리적 특성은 송전선에서의 거

리가 멀어질수록 자기장의 노출수준이 감소하며 100m 이상 멀어지면 거

의 주택에서의 노출수준과 비슷하게 된다. 배전선은 평균전압이 4 kV ～

24 kV 정도 되는데 배전선 바로 아래에 발생하는 전기장은 매우 다양하

며, 자기장은 일반적으로 바로 아래에서 10 uT ～ 20 uT, 측면에서는 10

uT 이하의 노출수준을 보이는데 배전선을 따라 흐르는 전류량에 따라

peak 값의 변동이 크다.

- 166 -

Table 3.18은 송전선으로부터 연구대상자의 거주지 주택과의 거리를 50

m 이내, 50 ～ 100 m, 100 ～ 150 m, 150 m 이상으로 구분하여 자기장

노출수준을 평가한 결과이다. Ultralite LR 초음파 처리 측정기를 통해 정

밀 측정(Figure 3.33) 된 결과를 바탕으로 주택 별 거리를 구분 한 후, 주

택 내에서 노출 된 연구 대상자의 자기장 값을 바탕으로 AM, GM, 95번

째 백분위수와 같은 매트릭스를 구하였다. 분석 결과, 거주지가 송전선로

로부터 50 m 이내에 살고 있는 학생의 24시간 개인 노출 값이 다른 학생

들에 비해 높은 것을 확인 할 수 있었다. 따라서, 송전선로에서 노출되는

자기장 값이 개인 노출량에 큰 영향을 미침을 알 수 있으며, 개인 노출량

저감을 위해서는 송전선로 자기장 저감 대책이 필수적일 것이다.

<Table 3.18> Time distribution of 24 h personal exposure to different

magnetic fields of children living at various distance

form the power lines

Distance

(m)

No. of

subje

cts

Arith

metic

mean (μT)

Geometri

c mean

(μT)

95th perce

ntile

(μT)

Rate of

Chan

g

(μT)

Average time spent at given field level (%)

< 0.05

μT

0.05-<

0.2

μT

0.2 -<1.0

μT

≥ 1.0

μT

≤ 50 26 0.55 0.38 1.52 0.38 2.53 24.83 58.68 15.13

50 - <

10020 0.35 0.25 1.02 0.07 3.57 40.89 54.73 2.78

100 - <

15025 0.28 0.27 1.07 0.06 10.10 54.48 30.53 7.19

≥ 150 54 0.33 0.18 1.37 0.09 5.59 60.48 27.92 6.79

- 167 -

<Figure 3.33> Photo of measuring a distance between power line

and residence with Ultralite LR.

- 168 -

Metrics

< 50 m 50 - <100 m 100 - <150 m ≥ 150m

N AM GM % N AM GM % N AM GM % N AM GM %

Personal

exposure26 0.55 0.38 100 20 0.35 0.25 100 25 0.32 0.19 100 54 0.33 0.18 100

At Home 26 0.43 0.36 52.7 20 0.24 0.23 47.4 25 0.15 0.13 28.4 54 0.13 0.12 24.4

Awake 26 0.40 0.36 27.4 20 0.21 0.19 17.5 17 0.22 0.16 9.4 54 0.14 0.12 10.5

use

appliance26 0.42 0.39 16.8 20 0.20 0.19 11.9 25 0.11 0.10 6.4 54 0.13 0.12 7.2

Do not

use

appliance

23 0.41 0.36 6.8 18 0.22 0.21 6.8 25 0.13 0.12 3.6 47 0.13 0.12 3.5

Sleep 26 0.45 0.41 30.5 20 0.26 0.26 26.9 25 0.16 0.15 18.8 54 0.13 0.12 14.2

At School 26 1.01 0.86 46.0 20 0.72 0.56 52.6 25 0.80 0.65 64.3 54 0.91 0.71 66.0

Classroom26 1.06 0.94 40.3 20 0.81 0.72 46.4 25 0.90 0.81 55.9 54 1.05 0.90 60.0

Ground 13 0.37 0.30 4.6 13 0.32 0.25 6.5 16 0.35 0.30 6.9 34 0.39 0.29 7.8

At

Educationa

l

Institute

13 0.31 0.27 4.1 8 0.09 0.09 52.6 15 0.21 0.20 6.5 36 0.20 0.19 6.1

At Internet

PC Game

Room

2 0.22 0.22 1.7 1 0.24 0.17 4.0 3 0.28 0.27 7.3 3 0.33 0.30 0

At

Transporta

tion

11 0.38 0.27 3.4 12 0.23 018 2.6 18 0.24 0.16 2.6 38 0.24 0.17 3.2

at bus 2 0.19 0.16 0.5 1 0.09 0.07 2.0 18 0.24 0.16 0 11 0.15 9.46 1.5

at car 1 0.23 0.18 0.6 1 0.11 0.06 0.4 3 0.17 0.14 0 6 0.22 0.19 1.6

<Table 3.19> Summary statistics of measurements at various

microenvironments to magnetic fields according to

distance from subject' s residence to power line

- 169 -

Table 3.19는 송전선로 주변의 거리에 따른 미세 환경의 자기장 영향을

나타낸 것으로써, 거리가 멀어질수록 24시간 개인 노출량 중 주거지에서

의 자기장 값의 비율은 감소하는 반면, 학교에서의 노출량은 증가함으로

알 수 있다. 이외에, 학원, PC 방, 기타 운송수단은 일관적인 관계를 보이

지 않음을 확인 할 수 있었다.

(5) 국외 주거지 자기장 노출 특성

자기장은 여러 환경에 따라 매우 다양한 노출수준으로 보이는데 주로

많이 연구되어진 환경이 주택이다. 주택에서의 전기장은 평균 0 V/m ～

10 V/m의 분포를 보여주지만, 주택 실외에 가까운 전력선에서 발생되는

전기장보다 매우 미약한 값을 보여주며 담벽이나 건물 지붕에 의해 급속

히 약해지는 특성이 있다. 반면 자기장의 경우 대부분의 물체를 통과하기

때문에 주택주변에 위치하고 있는 전력선에 따라 매우 큰 차이를 보이게

된다.

미국의 전력조사기관(Electric Power Research Institute: EPRI)에서 미

국 내 992가구를 대상으로 주택 내 모든 방의 중앙에서 spot 측정하여 그

평균을 산출한 결과를 보면 전체 가구의 절반이 0.06 uT 이하였고 전체

평균값이 0.09 uT로 산출되었다. 다만 이 때 측정된 값은 가전제품을 사

용하지 않는 것을 전제로 측정되었기 때문에 이러한 값은 주로 주택 내

wire 분포와 주택 실외에 설치된 전력선의 자기장 값을 나타내고 있다고

볼 수 있다.

그 외에 여러 나라에서 일반 환경 중 가장 많은 시간을 보내고 있는 주

택에 대한 자기장 노출수준을 평가하기 위해 여러 가지 방법으로 자기장

- 170 -

측정을 수행하였는데 연구 결과를 표(Swanson, 1999)에 요약하여 보여주

었다. 미국과 영국 및 스웨덴, 덴마크, 노르웨이 등에서 spot 측정,

long-term 측정(24시간, 48시간), 개인노출 방법으로 수행하였는데 약간의

차이를 보였지만 0.01 μT ～ 0.13 μT의 분포를 보여주고 있다. 여기에 사

용된 통계치는 기하평균(GM)으로 다른 연구에서 수행된 값을 모두 GM

으로 다시 계산하였다. 미국에서 수행된 연구들의 자기장값을 비교하여

분석한 결과 평균 GM이 0.068 μT로 산출되었고, 일반적으로 0.06 μT ～

0.07 μT의 분포를 보여주었다고 평가하였다. 영국의 주택에서는 미국에서

측정된 값보다 낮은 0.036 μT ～ 0.039 μT의 분포를 나타내어 미국이 약

1.5 ～ 1.9배 높은 수치를 보여주고 있다.

또한 미국의 EMF Research and Public Information Dissemination

(EMF RAPID) 프로그램에서 수행한 연구를 보면 미국 국민을 대상으로

자기장 노출수준이 얼마나 되는지를 조사하여 보았는데(NIH Publication,

2002), 모든 연령의 1,000명에게 개인노출 측정기를 주고 24시간 동안 일

일기록지에 주택과 집외의 실외에 대한 행동패턴을 기록하도록 하였다.

이 결과를 표 4에 나타내었는데 다른 지역에서 측정한 자기장 개인노출수

준과 비슷한 수준을 보였고, 남녀의 차이는 없었다. 1,000명 중 76.3%가

5.0 uT보다 낮은 노출수준을 나타냈는데 선별이 임의적으로 이루어졌다

고 가정할 때 전체 미국인구 2억6천7백만명이라고 하면 1억9천7백만명에

서 2억천백만명이 0.05 uT 이내로 자기장에 노출되고 있음을 알 수 있다.

또한 20 uT가 넘게 자기장값을 보여준 인구집단이 전체 연구 집단 중

14.3 %정도가 되었다.

Table 3.20에서는 위의 연구에서 동일한 연구 집단이 다양한 유형의 활

동을 하는 동안 노출되는 자기장 노출수준의 평균값을 보여주고 있다. 일

반적으로 주택에서의 자기장 값보다 근로장에서 자기장 노출수준이 높은

- 171 -

것으로 알 수 있었다.

자기장에 대한 일반 환경에서의 개인노출수준에 대해 미국 국제산업안

전보건기구(National Institute for Occupational Safety and Health)에서

일반 환경 중 사무실, 학교, 병원, 작업장, 식품점을 대상으로 이러한 미세

환경에 있는 사람에게서의 자기장 노출수준을 살펴보았다. 이때 사용한

통계치는 중앙값을 이용하였데 그 결과에서 보면 식품점을 제외한 일반

미세 환경에서는 0.04 uT ～ 0.13 uT의 분포를 보였고, 식품점에서는

0.11 uT ～ 0.27 uT의 분포를 보여 더 높은 자기장 노출수준을 보여주고

있다. 특히 식품점 중 계산대 근무자가 0.27 uT였고 정육점 근무자가

0.24 uT로 가장 높았다.

- 172 -

<Table 3.20> Summary of Measurement of Residential Fields in

various studies

Study AreaDescription of

measurementsTime

Number of

homes

Type of statistics

GM

(mG)GSD

North America: spot measurementsSeverson et al

1988

Washington state Spot " A d j u s t ed for time and season

138 Law power, A

0.59 2.61

Savitz et al.

1988

Denver Spot, several

rooms

278 High power, A

Law power, F

0.70

0.42

2.61

3.04

Dlogosz et al.

1989

New York Spot on doorstep,

single axis

Evening

, March

45 High power, F

Normal, A

0.68

0.74

2.67

2.16

Silva et al

1989

6states Spot, all rooms,

several times

8 a.m. to

8 p.m.

86 Normal, A 0.49 3.74

Donnelly&

Agnew, 1991

Toronto, Canada Spot, alㅣ

rooms,

single axis

June-Oct 31 Normal, D 1.24 2.99

London et al.

1991

Los Angeles

county

Spot("Normal

power")

143 Bedroom, A

Remaining

rooms, A

0.36

0.38

2.72

2.83

Kavet et al., 1992

Maine Spot, several

rooms

June/August 15 D 0.45 3.25

Zaffanella, 1993 USA Spot, several

rooms

987 U 0.56 2.78

Bracken et al.,

1994

USA Spot 396 F 0.67 2.18

Kaune et al., 1994

Washington, DC Spot, several

rooms

Spring 29 Low power, P

Normal power, P

0.86

1.10

2.44

2.25

Kaune and Zaffanella,

1994

California and

Massachusetts

Spot, several

rooms

33 TWA of rooms, P

0.56 3.4

North America : long-term measurementsKaune et al

1987

Washington State 24 h, family

room and bedroom

Oct-Jan 43 Family room,A

Bedroom, A

0.64

0.58

2.57

2.83

Mader et al

.1990

Toronto 16 or 24 hours in basement;

s i n g l e- a x i s vertical

21 D 0.48 3.53

Donnelly& Agnew,

1991

Toronto, Canada 48 h, child' s

bed, single

axis

June-Oct 24 D 1.07 3.27

London et al., 1991

Los Angeles county 24 h, child' s

bed

143 A 0.68 2.78

Kavet et al., 1992 Maine 24 h,bedroom June/August 15 D 0.58 2.82

source : Swanson and Kaune, 1999

- 173 -

(continued)


measurements

Tim

e

Number of

homes

Type of statistic

s

GM

(mG

)

GSD

North America : long-term measurements Zaffanella, 1993 USA 24 h logging

(scaled for

position by

results of spot)

986 F 0.47 2.84

Bracken et al., 1994

USA between l and 3 days

396 F 0.74 2.10

Kaune et al., 1994 Washington, DC 24 h,

bedroom

Spri

ng

29 P 0.99 2.10

Kaune & Zaffanella,

1994

California and Massachusetts

24 h, room closest to external power lines

33 P 0.67 3.6

Linet et al., 1997 9 states 24 h, bedroom 585 U 0.73 2.21

North America: personal exposure measurements Donnelly & Agnew, 1991

Toronto, Canada Roughly 48 h,

single axis

June

-

Oct

ober

31 Children

(at

home), D

1.17 2.98

Kavet et al., 1992 Maine Adults, 24h June

/Au

gus

15 At home,

D

1.34 1.80


USA 24 h 396 At home, not in bed, F

1.11 1.88

Kaune et al., 1994 Washington, DC 24 h Spri

ng

29 Residen

tial, P

96 2.38

Kaune & Zaffanella, 1994

California and

Massachusetts

24 h

(children)

31 P 0.96 2.45

London et al., 1991

Los Angeles county 24 h, child's

bed

143 A 0.68 2.78

Kavet et al., 1992 Maine 24 h,bedroom June

/ A u

gus

15 D 0.58 2.82

Zaffanella, 1993 USA 24 h logging 986 F 0.47 2.84


USA between l and 3 days

396 F 0.74 2.10

Kaune et al., 1994 Washington, DC 24 h,

bedroom

Spr

ng

29 P 0.99 2.10

Kaune & Zaffanella,

1994

California and

Massachusetts

24 h, room

closest to

external

power lines

33 P 0.67 3.6

Linet et al., 1997 9 states 24 h, bedroom 585 U 0.73 2.21

North America: personal exposure measurements Kaune et al., 1994 Washington, DC 24 h Spr

ng

29 Residen

tial, P

96 2.38

Kaune & Zaffanella, 1994

California and

Massachusetts

24 h

(children)

31 P 0.96 2.45

source : Swanson and Kaune, 1999

- 174 -

(continued)


measurementsTime

Number of

homes

Type of

statist

ics

GM

(nT)GSD

United Kingdom: spot measurements Perry et al., 1981 Midlands Spot, 0.5m

from front door, Feb-June 594 P 0.49 2.63

Myers et al., 1985 Yorkshire Spot, up to 7

rooms

40 F 0.15 3.58

United Kingdom: long-term measurements Merchant et al.,

1994a,b

England and Wales

3-7 days,

bedroom

Spread over year

208 P 0.37 2.17

Coghill et al., 1996

South england 24 h, by bed 56 A 0.47 1.83

Preece et al., 1996

Avon 24 h, several

rooms

Dec -May 44 A 0.29 2.30

United Kingdom: personal-exposure measurements Merchant et al.,

1994 a,b

England and Wales

3-7 days,

bedroom

Spread over year

204 At home P, F

0.54 2.05

Preece et al., 1996

Avon 24 h Dec -May 44 A 0.42 2.65

Other countries Eriksson et al., 1987

Sweden Spot, several

rooms over 1 h

Autumn-Spri

ng

54 D 0.74 3.24

Skotte, 1994 Denmark Personal

exposure, 24 h

298 "Non-

work", P

0.50 2.08

Hansson et al.,

1996

Norway Spot, three

rooms,

single axis

August, morning

6 D 0.11 2.07

Vistnes et al., 1997

Suburb of Oslo,

Norway

Personal exposure, 24 h

6 At home, P.A

0.15 2.40

Karner & Stamm,

1991

Braunschweig,

Germany

24 h 13 Subub

an, A

Urban

, A

0.29

0.47

2.61

2.61

Michaelis et al., 1997

Lower Saxony,

Germany

Spot, > 3 years 357 A 0.32 2.76

✝Othered first by country, then by type of measurement, then

chronologically. GM, geometric mean; GSD, geometric standard deviation.

EPRI, Electric Power Research Institute;NCI, National Cancer Institute.

aA, calculated from arithmetric statistics given in paper using Equation(1);

D, calculated from data given in paper; F, fitted to statistics given in paper

using least-squares procedure; P, geometric statistics are given in paper, U,

calculated from unpublished data.

Source : Swanson and Kaune, 1999

- 175 -

다. 교통수단에서의 개인 노출량 평가

근로환경 중 교통수단에서의 자기장 노출수준에 대한 여러 연구를 보면

일반 주거환경에서의 노출수준보다 높게 측정되는 것을 알 수 있다. 스웨

덴의 철도근로자들의 개인노출수준 및 발암 상대 위해도를 산정한

Floderus 등의 연구(1994)에서 철도기관사가 4 uT, 차장이 0.6 uT, 철도

근로자가 0.3 uT의 노출수준을 보였는데, 백혈병에 대한 상대위해도

(Relative risk: RR)가 철도기관사, 차장, 철도근로자에 대해 6 %, 1 %, 2

% 증가하는 것으로 추정되었고, 뇌암의 경우는 1 %, 3 %, 2 % 씩 통계

적으로 유의하게 증가하는 결과를 보였다. 또한 1972년부터 1993년간 스

위스 철도 코호트(Swiss railway cohort)에서의 연구결과 역시 철도 근로

자들이 0.6 uT ～ 17.9 uT의 고농도 자기장에 노출되고 있었고, 이들의

발암위해도 역시 1.0 ～ 5.06의 분포로 추정되어 일반인들에 비해 자기장

에 고노출 되고 있고 이에 따른 암 발생 위해도도 높은 것을 알 수 있다

(Minder and Pfluger, 2001).

Table 3.21은 송전선로 주변 학교 학생들의 운송 수단별 자기장 노출량

을 나타낸 표이다. 각각 도보 이동시, 버스, 자가용을 타고 이동하는 동안

에 노출된 자기장의 양을 나타낸 것으로써, 분석을 위해 AM, GM, 5, 25,

50, 75, 95, 100 번째 백분위수와 같은 노출 특성 매트릭스를 구하여 비교

를 하였다. 분석 결과, 도보일 경우 0.26 uT(AM), 0.19 uT(GM), 버스 이

용 시 0.18 uT(AM), 0.12uT(GM) 자동차 이용 시 0.20 uT(AM), 0.16

uT(GM) 과 나타났다. 도보 중의 자기장 노출량이 가장 큰 것은 버스, 자

동차에서 방사되는 자기장보다 학교에서 집으로 가는 중에 노출되는 자기

장의 세기가 더 크다는 것을 의미한다.

- 176 -


exposure to magnetic fields for children attending the

primary school located nearby the power line

Metrics

At Transportation

At Bus At Car

Mean ± SD Mean ± SD Mean ± SD

Time-weighted average

(μT)0.26 ± 0.21 0.18 ± 0.13 0.20 ± 0.16

Geometric means (μT) 0.19 ± 0.13 0.12 ± 0.06 0.16 ± 0.11

5th percentile (μT) 0.14 ± 0.63 0.05 ± 0.03 0.08 ± 0.06

25th percentile (μT) 0.12 ± 0.10 0.08 ± 0.05 0.11 ± 0.07

50th percentile: Median (μ

T)0.19 ± 0.15 0.12 ± 0.07 0.20 ± 0.22

75th percentile (μT) 0.32 ± 0.32 0.22 ± 0.15 0.26 ± 0.24

95th percentile (μT) 0.71 ± 0.72 0.58 ± 0.60 0.38 ± 0.32

100th percentile: Max (μT) 1.39 ± 1.08 1.32 ± 1.11 0.59 ± 0.53

이상의 연구는 송전선 비 주변 및 주변 초등학교 학생들을 대상으로 자

기장 개인노출평가를 하기 위해 시간 활동 행태에 따른 여러 미세 환경에

서의 자기장 노출수준을 다양한 metrics을 이용하여 비교 • 분석하고자

하였다.

첫 째, 송전선 주변 및 비 주변 초등학교 학생들의 일반적 특성에 대한

기초설문지 조사 결과를 보면 두 학교간의 통계적 차이는 거의 없었다.

24시간 동안의 생활 활동 행태를 보면 주택에서 가장 많은 시간을 보내었

고, 그 다음으로 학교수업이었으며 약 50 % 정도의 학생들이 하교 후 학

원에서 2 시간 정도, 교통 수단 중 버스와 승용차의 이용시간은 약 30분

정도로 나타났다.

둘 째, 연구대상자들의 24 시간동안의 개인노출수준 결과를 보면 송전

- 177 -

선로 주변 학생의 평균 개인노출수준은 송전선 비 주변 초등학교 학생들

보다 산술평균, 기하평균 모두 6.9 배, 5.4배 높은 값으로 산출되었고 분위

수 (5, 25, 50, 75, 95)와 최대값, RCM, CFM 역시 송전선 주변 학교 학생

들이 다른 비교 학교 학생들보다 통계적으로 유의하게 높았다. 학교 환경

중 개인 노출량은 송전선 주변 학교에서는 교실에서의 자기장 노출수준의

경우 산술평균이 0.98 μT, 기하평균이 0.86 μT로 송전선 비 주변 학교에

서의 자기장값보다 약 23 배 이상의 높았다. 주거환경에서의 개인노출량

은 송전선 비 주변 학교 학생들의 경우 활동할 때가 취침시의 노출량보다

높았고, 가전제품을 이용할 때가 그렇지 않은 경우보다 자기장 수준이 높

았다(p=0.003). 반면 송전선 주변 학교 학생들의 경우 비송전선 학생들에

비해 약 4배 높았으나, 송전선의 영향으로 주거 내 활동에 따른 차이가

뚜렷하지 않았다. 송전선로 주변 초등학생들의 주거환경 중 학생방, 거실,

부엌에서의 spot 측정 및 24 시간 학생방 stationary 측정을 수행한 결과,

24 시간 stationary 측정값이 spot 측정값보다 높았으며 spot 측정값보다

는 stationary 측정값이 24 시간 개인노출수준을 더 잘 설명할 수 있었으

나 개인노출량과의 부합성(agreement)을 평가한 결과 그렇게 높은 부합성

을 보이지 않았다. 다만 Kappa 계수 산정결과 본 연구에서는 0.2 μT보다

0.3, 0.4 μT를 기준점으로 설정하여 평가하는 것이 좀 더 타당한 것으로

판단된다.

- 178 -

제 3 절. 노출량 평가 모델의 적합성 및 인체 건강

영향 평가

1. 송전선 주변/비주변 학교 학생의 개인 노출량 모델 예측

및 평가

가. 전자장 노출 매트릭스와 개인 노출 모델

(1) 전자장 노출 매트릭스

여러 역학연구에서 노출평가를 수행하는데 있어 다양한 노출 특성

(exposure characteristics), 즉 매트릭스를 이용하여 분석하였는데 그 이

유는 첫 째, 일반인들의 노출평가에서 기존의 설문지 등으로부터 과거 노

출력을 평가하기 어렵다는 점과 둘 째, 전자장 발생원이 생활 속에 많이

산재하고 있어 그 발생원의 파악이 쉽지 않다는 점, 셋 째, 전자장이 공간

과 시간, 특히 전력사용에 따라 매우 크게 변동된다는 점, 그리고 넷 째,

전자장의 생물학적 영향에 대한 기전 및 노출 또는 반응의 생물학적 지표

(biomarker)가 아직 일반화되지 못한 점을 꼽고 있다(NIEHS Working

Group report, 1998).

Valberg의 연구(1995)에서 보면 전자기장 노출 평가를 크게 5가지 범주

로 구분하였는데 노출강도 및 시간(exposure intensity and timing), 주파

수-영역 특성(freqeuncy-domain characteristics), 공간적 특성(spatial

characteristics), 결합된 전자기장에의 노출(exposure to combined EMF),

실험실 시스템의 특성(characteristics of the laboratory system)으로 나누

- 179 -

어 평가하였다. 이중 인체노출문제에 대한 4가지 대범주에 대한 세부적

내용은 Table 3.22에서 설명하였다.

<Table 3.22> The five major categories for EMF exposure by

Valberg(1997)

Major

categoriesEMF exposrue parameters

Exposure

Intensity and

Timing

Intensity of the magnetic

fields

peak, peak to peak

rms = root mean square amplitude

Timing and duration of each

EMF exposure

age of the animal at initiation of EMF

exposure

duration of the exposure

time between the end of EMF

exposure and assessment of biological

outcom

Repetition of exposure

periods

single, chronic, muliple

separate exposures or

continuous exposure

Circadian time of exposure how the EMFs vary in time and actual

meter used

Frequency-Do

main

Characteristics

Frequency of field oscillation 50 Hz, 60 Hz, DC, 10 Hz...

Harmonic content nonsinusoidal EMF

pulses, square waves, triangle

waveforms

Intermittency turned on-off-on-off- etc., every

15s.(Graham et al, 1994)

Turn on and turn off

transients

can be turned on and off

Coherence in time any second-by-second variations

above and below the frequency are

relevant

S p a t i a l

(Geometric)

Characteristics

Circular and linear

polarization

linear polarization : an oscillation in

length only

Circular polarization : a fixed

magnitude vector with a change only in

direction

Relative orientation and magnitude of AC and DC magnetic fields

Spatial homogeneity

Exposure to

C o m b i n e d

EMFs

Superimposed electric fields

Static (earth's) magnetic

fields

Static fields(DC) : not vary in time

magnitude and orientation of

geomagnetic field vary according to

location

Incidental, unplanned EMF exposure

- 180 -

이외에 여러 역학 연구에서 사용되고 제안된 다양한 매트릭스는 Table

3.23과 같다.

<Table 3.23> Magnetic field exposure metrics used in epidemiological

studies

Exposure Metrics Abbreviation Reference Measures

Arithmetic mean(TWA) TWA All Magnitute

Geometric mean GM All Magnitute

Median (50th percentile) B50 Med All Magnitute

Peak (maximum) value Bpeak All Magnitute

99th or Nth upper percentile B99 Sahl et al, 1994

Levallois et al, 1999

Peak magnitute

Percent of time > threshold Tn Sahl et al, 1994


% magnitute > limit

Percent of time < threshold Tn Sahl et al, 1994


% magnitute < limit

Percent of time in window Tw Armstrong, 1990 % magnitute > limit &

< limit 2

Total harmonic distortion THD Peters et al, 1991

Zaffanella et al, 1993

Frequency B-field

High frequency electric

transients

HFET Deadman et al, 1988 Frequency E-field

Average absolute sequential

difference

AASD Breysse et al, 1994

Zaffanella et al, 1993

Short term variabiltiy

First lag autocorrelation RCMS Breysse et al, 1994

Thomas et al, 1996

Short term correlation

Standardized rate of change RCM Litovitz et al, 1997


Short term correlation

Jaggedness index Jag Wenzel 1997 Short term variability

RMS Rate of change RC Wilson et al, 1999 Short term variability

Standard deviation SD All Time variability

Geometric standard deviation GSD All Time variability

- 181 -

자기장 노출평가에 있어 개인노출 뿐만 아니라 노출이 발생되는 환경에

서의 평가 역시 중요하다. 이러한 접근은 2가지 이유에서 중요한데, 첫

째, 동질 노출집단의 관점으로부터 일반적인 발생원과 적절한 노출평가

방법을 통한 노출수준을 규명할 수 있다는 점과 둘째로 어느 한 환경에서

의 집중 연구는 특정 연구 집단에 대해 좀더 많은 정보를 제공할 수 있는

장점이 있다.

노출환경을 크게 주거환경, 직업 환경, 학교환경 그리고 교통수단 등으

로 분류할 수 있다. 주거환경에 대한 연구는 어린이와 어른에서의 노출수

준을 설명하고 있는데, 일반적으로 전체인구집단수준(population-based)의

일부 또는 선정된 도시에서의 환자-대조군(case-control) 역학연구 방법으

로 수행되고 있다. 직업 환경의 경우 특히 전기관련 근로환경에 대한 연

구가 많이 수행되었고, 일반 초등학교 또는 교통수단에 대한 연구 역시

수해되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 단면연구(cross-sectional design)

로 측정된 특정 시간외에 연구집단 수준에 적용될 수 있도록 인지되어야

한다.

역학연구에서 특히 만성질환에 대해 직접적인 노출 측정은 어렵기 때문

에 다른 간접측정방법(surrogate)를 사용하여 왔는데 그중 직업 환경에서

의 노출측정은 직업명(job title)을 이용하였고, 주거환경에서는 wire code

를 통해 노출수준을 평가하였다. 또한 다양한 과거 노출력에 대한 추정방

법이 이용되어 왔는데, 작업장, 학교 또는 주거환경에서의 spot 측정, 주

거 또는 직장에서의 노출측정, 개인노출측정 등을 이용하였다. 이러한 노

출평가는 방법의 타당성에 대한 고찰이 많이 요구되어 왔는데, 만일 직접

측정에 큰 오류가 있었고, 간접측정방법이 노출과 특이적이지 않거나 자

료의 신뢰도가 떨어진다면 대상자들의 노출수준을 잘못 분류하여 평가할

수 있게 된다. 이러한 노출에 대한 잘못된 분류(misclassification)는 일반

- 182 -

적으로 임의적으로 발생되며 역학연구의 정확도를 감소시킬 수 있고 질병

과 자기장 노출간의 상관성 평가에 문제를 유발시킬 수 있다.

본 연구에서는 측정된 자기장 값에 대한 개인노출량 뿐만 아니라 각 미

세 환경에서의 노출량에 대해 산술평균(Arithmetic Mean: AM), 표준편차

(Standard Deviation :SD), 기하평균 (Geometric Mean: GM), 기하표준편

차(Geometric Standard Deviation), 분위수 (Percentile; 5, 25, 50, 75, 95),

최대값(Maximum)을 이용하여 분석하였다.

특히 자기장 수준을 0.05 μT 이하, 0.05 ～ 0.1 μT, 0.1 ～ 0.15 μT,

0.15 ～0.2 μT로 구분하고 0.2 μT 이상에서는 0.1 μT 증가분에 따라 구

분함으로써 이 자기장 수준에서의 시간활동 분포를 보았다.

RCM(Rate of Change Metric)와 RCMS(Standardized Rate of Change

Metric)을 이용하여 측정값의 변이성(variability)와 첫 번째 lag 자기상관

성(autocorrelation)을 보고자 하였다(Burch 등, 1998; Yost, 1999).

RCM =∑

N

n = 1(R n - R n + 1)

2

N- 1 ............................식 1

RCMS =RCM

σ ......................................................식 2

여기서, Rn 과 Rn+1 은 연속된 자기장 측정값으로 10초 간격으로 측정

되었으며, N은 측정시간동안의 측정값의 수를 말한다.

또한 자기장의 안정도(stability)를 추정하기 위해 CFM (Constant field

metric)을 보았다. Zaffanella와 Kalton은 역치를 0.2 μT로 설정하여 CFM

을 산정하였는데 본 연구에서는 Eskelinen 등(2003)의 연구방법에 따라

- 183 -

0.15 μT 이상의 자기장에서의 노출이 적어도 10초 동안 일정한 수준으로

유지될 때의 시간의 비율(%)을 CFM으로 정의하였다.

주요 자기장 방출원인 송전선에 대해 연구대상자의 주택에서 50 m 이

내, 50 ～100 m, 100 ～ 150 m, 150 m 이상으로 구분하여 자기장 노출수

준을 평가하였다.

(2) 전자장 개인 노출 모델

자기장의 개인노출량은 각 개인이 활동한 어떤 장소의 농도와 그 장소

에서 머무른 시간을 곱하여 식 3과 같이 나타낼 수 있다.

Ec = ∑ Ck⋅ Tk ........................ (식 3)

(K = 1, …, N : microenvironment types)

Ck = 각 미세 환경의 자기장값

Tk = 각 미세 환경에서 보낸 시간

연구대상자의 자기장 노출량은 위의 식 3을 이용하여 주택, 학교, 학원,

PC 방, 교통수단(버스, 자동차)에서의 자기장값과 각 장소에서 머무른 시

간을 곱하여 시간가중 평균모델 I (Time-Weighted Average Model)로 나

타낼 수 있다.

TWA M odel I

P 1i = (H NTi • H U + H NTi • H N + H STi • H S + SCTi • SC + SGTi • SG +

I CTi • I C + BUSTi • BUS + CARTi • CAR + PCTi • PC) / (H UTi +

H NTi + H STi + SCTi + SGTi + I CTi + BUSTi + CARTi + PCTi )

- 184 -

여기서,

P1i : 참여자 I의 시간가중평균모델에 의해 예측된 자기장 개인노출량 (μ

T)

HNTi : 참여자 i의 측정기간 동안 가전제품을 사용한 시간 (hr)

HU : 참여자 i의 주택에서 가전제품을 사용하였을 때 측정된 자기장값

(μT)

HNTi :참여자 i의 측정기간 동안 가전제품을 사용하지 않은 시간 (hr)

HN : 참여자 i의 주택에서 가전제품을 사용하지 않을 때 측정된 자기장

값 (μT)

HSTi :참여자 i의 측정기간 동안 취침한 시간 (hr)

HS :참여자 i의 주택에서 취침할 때 측정된 자기장값 (μT)

SCTi : 참여자 i의 측정기간 동안 학교 교실에서 보낸 시간 (hr)

SC : 참여자 i의 학교 교실에서 측정된 자기장값 (μT)

SGTi : 참여자 i의 측정기간 동안 학교 운동장에서 보낸 시간 (hr)

SG : 참여자 i의 학교 운동장에서 측정된 자기장값 (μT)

SETi : 참여자 i의 측정기간 동안 학교 기타장소에서 보낸 시간 (hr)

SE : 참여자 i의 학교 기타장소에서 측정된 자기장값 (μT)

ICTi : 참여자 i의 측정기간 동안 학원에서 보낸 시간 (hr)

IC : 참여자 i의 학원에서 측정된 자기장값 (μT)

BUSi : 참여자 i의 측정기간 동안 버스에서 보낸 시간 (hr)

BUS : 참여자 i의 버스에서 측정된 자기장값 (μT)

CAR i : 참여자 i의 측정기간 동안 자동차에서 보낸 시간 (hr)

CAR : 참여자 i의 자동차에서 측정된 자기장값 (μT)

PCi : 참여자 i의 측정기간 동안 PC 방에서 보낸 시간 (hr)

- 185 -

PC : 참여자 i의 PC 방에서 측정된 자기장값 (μT)

그러나 TWA M odel I은 매우 이상적인 방법이나 본 연구의 목적상

연구대상자별 각 미세 환경에서의 자기장값을 모두 측정하여 평가할 수

없기 때문에 제한적일 수밖에 없다. 따라서 TWA M odel I 에서의 각 참

여자 i의 미세 환경 별 자기장값 대신 다수 확보된 연구대상자들의 미세

환경 별 평균 자기장값을 이용하여 송전선로 비 주변 초등학교 학생들의

개인노출량을 예측하였다(TWA M odel I I ).

TWA M odel I I

P 2i = (H NTi • AH U + H NTi • AH N + H STi • AH S + SCTi • ASC + SGT

i • ASG + I CTi • AIC + BUSTi • ABUS + CARTi • ACAR + PCTi •

APC) / (H UTi + H NTi + H STi + SCTi + SGTi + I CTi + BUSTi +

CARTi + PCTi )

여기서,

P2i : 참여자 i의 시간가중 평균모델에 의해 예측된 자기장 개인노출량

(μT)


AHU : 전체 연구참여자의 주택에서 가전제품을 사용하였을 때 측정된

평균 자기장값 (μT)

HNTi :참여자 i의 측정기간 동안 가전제품을 사용하지 않은 시간 (hr)

AHN : 전체 연구참여자의 주택에서 가전제품을 사용하지 않을 때 측

정된 평균 자기장값(μT)

- 186 -


AHS :전체 연구참여자의 주택에서 취침할 때 측정된 평균 자기장값 (μ

T)


ASC : 전체 연구참여자의 학교 교실에서 측정된 평균 자기장값 (μT)


ASG : 전체 연구참여자의 학교 운동장에서 측정된 평균 자기장값 (μ

T)


ASE : 전체 연구참여자의 학교 기타장소에서 측정된 평균 자기장값 (μ

T)


AIC : 전체 연구참여자의 학원에서 측정된 평균 자기장값 (μT)


ABUS : 전체 연구참여자의 버스에서 측정된 평균 자기장값 (μT)


ACAR : 전체 연구참여자의 자동차에서 측정된 평균 자기장값 (μT)


APC : 전체 연구참여자의 PC 방에서 측정된 평균 자기장값 (μT)

위와 같은 TWA M odel I I를 이용한 예측치는 송전선로 주변 학생들

의 경우 송전선과 주택간의 거리에 따라 주거환경에서의 자기장 수준이

차이가 있기 때문에 단순한 TWA M odel I I의 적용방법은 그 신뢰도가

떨어질 수 있다. 따라서 연구대상자들이 가장 많이 거주하고 활동하는 공

- 187 -

간인 주거환경에서의 노출량을 좀더 세분화하여 분석하는 것이 필요하다.

TWA M odel I I -1은 TWA M odel I I 의 방법 중 앞에서 송전선과의 거

리를 4 가지로 분류한 방법(50 m 이내 : n = 1, 50 ～ 100 m : n = 2,

100 ～ 150 m : n = 3, 150 m 이상 : n = 4)을 이용하여 각 분류된 주거

환경에서의 연구대상자들의 평균 자기장값으로 적용하였고 다른 미세 환

경은 TWA Model II의 방법을 따라 분석하였다.

TWA M odel I I -1

P 3i = (H NTi • AH Un + H NTi • AH Nn + H STi • AH Sn + SCTi • ASC +

SGTi • ASG + I CTi • AIC + BUSTi • ABUS + CARTi • ACAR +

PCTi • APC) / (H UTi + H NTi + H STi + SCTi + SGTi + I CTi +

BUSTi + CARTi + PCTi )

여기서,


(μT)


- 188 -

AHUn : 송전선과 주택간의 거리(n = 1 ～ 4)에 따라 분류된 연구 대상자들의 주택

에서 가전제품을 사용하였을 때 측정된 평균 자기장값 (μT)

H�Ti :참여자 i의 측정기간 동안 가전제품을 사용하지 않은 시간 (hr)

AH�n : 송전선과 주택간의 거리(n = 1 ～ 4)에 따라 분류된 연구 대상자들의 주택

에서 가전제품을 사용하지 않을 때 측정된 평균 자기장값(μT)


AHSn :송전선과 주택간의 거리(n = 1 ～ 4)에 따라 분류된 연구 대상자들의주택에

서 취침할 때 측정된 평균 자기장값 (μT)




ASG : 전체 연구참여자의 학교 운동장에서 측정된 평균 자기장값 (μ

T)



T)









- 189 -

그럼에도 불구하고 TWA M odel I I -2에서 사용된 방법은 송전선을 기

준으로 구분하여 평균한 자기장 값으로 평가한 방법이므로 각 주거에서의

노출수준과는 차이가 발생될 수 있는 단점이 있다. 따라서 송전선 주변

학교 초등학생들의 2차 측정에서 수행된 각 주거환경에서의 spot 및 24

시간 stationary 측정값을 이용하여 좀더 정확한 주거환경내 노출수준을

이용하여 TWA M odel I I에 적용함으로써 개인노출수준의 예측값을 실

측값 수준으로 높일 수 있을 것으로 예상할 수 있다. TWA M odel I I -2

는 각 연구대상자의 주거환경 중 학생방, 거실, 부엌에서 전기제품을 사용

할 때의 평균 측정 자기장값과 전기제품을 사용하지 않을 때의 평균 측정

값을 시간활동표에서 기록한 전기제품 사용 및 미사용시의 노출자기장값

으로 이용하였고, 취침시의 자기장값은 학생 방에서 24 시간 측정한 값으

로 이용하여 개인노출량을 예측하는 방법이다. 다른 미세 환경 중 자기장

측정값은 TWA M odel I I과 같이 연구대상자들의 평균 자기장값을 이용

하여 분석하였다.

TWA M odel I I -2

P 4i = (H NTi • AH USi + H NTi • AH NSi + H STi • AH SSi + SCTi • ASC

+ SGTi • ASG + I CTi • AIC + BUSTi • ABUS + CARTi • ACAR +

PCTi • APC) / (H UTi + H NTi + H STi + SCTi + SGTi + I CTi +

BUSTi + CARTi + PCTi )

여기서,

- 190 -


(μT)


AHUSi : 참여자 i의 주택 중 거실, 학생방, 부엌에서 가전제품을 사용하였을 때 측

정된 spot 측정값의 평균 자기장값 (μT)

H�Ti :참여자 i의 측정기간 동안 가전제품을 사용하지 않은 시간 (hr)

AH�Si : 참여자 i의 주택 중 거실, 학생방, 부엌에서 주택에서 가전제품을 사용하

지 않을 때 측정된 spot 측정값의 평균 자기장값(μT)


AHSSi:참여자 i의 주택 중 학생방에서 24 시간 측정된 자기장값 (μT)




ASG : 전체 연구참여자의 학교 운동장에서 측정된 평균 자기장값 (μT)



T)








- 191 -


본 연구에서 시간가중 평균모델을 이용하여 예측한 자기장 개인노출수

준(Pi)과 24 시간동안 측정기로 실측한 자기장 개인노출수준(P)의 차이를

모델에 적용되지 않은 다른 미세 환경에 의해서 설명될 수 있으며, 다중

회귀방정식의 회귀계수(b)를 이용하여 분석하였다.

P i - P̂ i = bse • SETi + bTE • TETi + bETC • ECTi .......................................

식 (2)

여기서,

Pi : 참여자i의 측정된 24시간 자기장 개인노출량

P̂ i: 참여자i의 TWA 모델을 통해 예측된 24시간 자기장 개인노출량

b : 회귀계수

SET : 참여자 i의 측정기간 동안 학교내 기타 장소에서 보낸 시간 (hr)

TET :참여자 i의 측정기간 동안 기타 장소에서 보낸 시간 (hr)

ETC : 참여자 i의 측정기간 동안 도보 등으로 보낸 시간 (hr)

자료의 통계분석은 SAS version 8.2(SAS Institute, Cary, NC)와 SPSS

version 11.0(SPSS Institute)를 이용하여 수행하였다. 기초설문지의 조사

항목들 중 범주화된 변수들의 관련성은 Chi-square 검정을 사용하였으

며, 미세 환경에서의 자기장 노출량의 비교는 t 검정을 이용하였고,

Pearson 상관성 검정을 수행하였다. 또한 24 시간 개인노출량에 영향을

주는 요인에 대한 평가로 다중회귀분석을 수행하였다.

- 192 -

나. 24시간 개인 노출량과 여러 미세환경간의 상관성 분석

자기장 개인노출량에 영향을 줄 수 있는 여러 미세 환경에서의 자기장

노출수준과의 상관성을 분석하여 Figure 3.34 ～ Figure 3.37에 나타내었

다.

송전선 비 주변 초등학교 학생들의 24 시간 개인노출수준과 주요 미세

환경에서의 노출수준과의 상관성 결과에서 Figure 3.34에서 보듯이 주거

환경에서 측정된 값과의 상관성이 가장 높은 것으로 나타났다(Pearson r

= 0.88, p<0.0001). 주거환경에서 깨어 활동할 때(Pearson r = 0.83,

p<0.0001)가 취침시(Pearson r = 0.81, p<0.0001)보다 더 높은 상관성을

보였다. 학교에서의 노출수준과 개인노출간에는 상관계수가 0.73 으로 두

번째 높은 상관성을 보이고 있는데 교실이나 운동장에서의 노출수준과의

상관성은 별로 차이가 나지 않았다(Figure 3.35). 그 외 다른 미세 환경

중 PC 방이 가장 높은 상관성을 보였고(Pearson r = 0.63, p=0.25) 학원이

나 버스 이용시의 자기장 노출수준과 전체 개인노출수준간에 0.5 이상의

상관계수를 보여주어 주거환경이나 학교환경이외의 활동공간에서의 자기

장 노출수준이 개인노출수준에 영향을 줄 수 있음을 알 수 있다.(Figure

3.34, Figure 3.35).

이에 반해 Figure 3.37에서와 같이 송전선 주변 학교 학생들의 24 시간

개인노출수준과 가장 높은 상관성을 보인 미세 환경은 학교환경으로 나타

났으며(Pearson r = 0.83, p<0.0001) 특히 송전선이 가장 가깝게 위치한

학교 교실이(Pearson r = 0.82, p<0.0001) 운동장보다 높은 상관성을 보여

주었다. 송전선 비 주변 학교학생들의 개인노출량과 가장 상관성이 높았

던 주거환경은 학교환경에서의 노출수준보다 상관성이 낮게 평가되었다

(Pearson r = 0.68, p<0.0001). 앞의 비송전선 거주 학생들과는 다르게 이

- 193 -

두 주요 미세 환경을 제외하고 다른 미세 환경과의 상관계수는 0.3 이하

로 낮은 상관성을 보여주었다(Figure 3.36, Figure 3.37).

- 194 -

0.025 0.050 0.075 0.100 0.125

awakeam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

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(uT)

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��

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persam = 0.01 + 0.64 * awakeamR-Square = 0.69

0.025 0.050 0.075 0.100 0.125

h_noam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

am

( uT)

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��

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�

persam = 0.02 + 0.68 * h_noamR-Square = 0.58

(a) (b)

0.02 0.04 0.06 0.08

h_sam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

am

(uT)

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persam = 0.02 + 1.00 * h_samR-Square = 0.66

0.05 0.10 0.15

h_uam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

am

(uT)

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persam = 0.01 + 0.63 * h_uamR-Square = 0.67

(c) (d)

0.02 0.04 0.06 0.08 0.10

homeam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10pers

am

( uT)

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persam = 0.01 + 0.95 * homeamR-Square = 0.78

0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

i_cam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

am

(uT)

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persam = 0.04 + 0.21 * i_camR-Square = 0.33

(e) (f)

<Figure 3.34> Relationship between 24 h personal exposure level and various microenvironments for children attending the school located away from the line. (a) is correlation between personal exposure and measurements during awake at home, (b) is during not using appliance at home, (c) is during sleep at home, (d) is during using appliance at home, (e) is measurements at home, and (f) is measurements at educational institutes.

- 195 -

0.02 0.04 0.06 0.08 0.10

schoolam

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

per s

am

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persam = 0.03 + 0.58 * schoolamR-Square = 0.53

0.02 0.04 0.06 0.08 0.10

s_cam

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

am

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persam = 0.03 + 0.57 * s_camR-Square = 0.51

(a) (b)

0.025 0.050 0.075 0.100 0.125

s_gam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

am

(uT)

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persam = 0.04 + 0.40 * s_gamR-Square = 0.51

0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

transam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

pers

am

( uT)

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persam = 0.03 + 0.24 * transamR-Square = 0.33

(c) (d)

0.05 0.10 0.15 0.20 0.25

busam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10pers

am

(uT)

�

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�

persam = 0.04 + 0.17 * busamR-Square = 0.28

0.00 0.20 0.40 0.60

pcam (uT)

0.02

0.04

0.06

0.08

0.10

per s

am

( uT)

�

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�

�

�

persam = 0.03 + 0.07 * pcamR-Square = 0.40

(e) (f)






is at internet pc game room.

- 196 -

-1.00 -0.50 0.00

lgawaam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.04 + 0.55 * lgawaamR-Square = 0.48

-1.00 -0.50 0.00

lghnoam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.10 + 0.47 * lghnoamR-Square = 0.37

(a) (b)

-2.00 -1.50 -1.00 -0.50 0.00

lghomeam (uT)

-1.00

-0.75

-0.50

-0.25

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.13 + 0.45 * lghomeamR-Square = 0.38

-1.50 -1.00 -0.50 0.00

lghsam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.19 + 0.37 * lghsamR-Square = 0.30

(c) (d)

-1.00 -0.50 0.00

lghuam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgpers

am

(uT)

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lgpersam = -0.05 + 0.54 * lghuamR-Square = 0.48

-1.50 -1.00 -0.50 0.00

lgicam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgpers

am

(uT)

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lgpersam = -0.38 + 0.14 * lgicamR-Square = 0.05

(e) (f)

<Figure 3.36> Relationship between 24 h personal exposure level and various microenvironments for children attending the school located near the line. (a)is correlation between personal exposure and measurements during awake at home, (b)is during not using appliance at home, (c)is during sleep at home, (d)is during using appliance at home, (e)is measurements at home, and (f)is measurements at educational institutes.

- 197 -

-0.25 0.00 0.25 0.50

lgscam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.41 + 0.69 * lgscamR-Square = 0.65

-0.50 -0.25 0.00 0.25 0.50

lgscham (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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�

lgpersam = -0.38 + 0.66 * lgschamR-Square = 0.64

(a) (b)

-0.80 -0.60 -0.40 -0.20 0.00

lgsgam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.28 + 0.48 * lgsgamR-Square = 0.27

-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 0.00

lgtranam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.22 + 0.37 * lgtranamR-Square = 0.15

(c) (d)

-1.00 -0.80 -0.60 -0.40 -0.20

lgbusam (uT)

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

lgper s

am

(uT)

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lgpersam = -0.12 + 0.43 * lgbusamR-Square = 0.18

-0.70 -0.60 -0.50 -0.40

lgpcam

-0.80

-0.60

-0.40

-0.20

0.00

l gpers

am

�

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�

�

lgpersam = -0.71 + -0.45 * lgpcamR-Square = 0.09

(e) (f)

<Figure 3.37> Relationship between 24 h personal exposure level and various microenvironments for children attending the school located near the line. (a) is correlation between personal exposure and measurements at school, (b) is at classroom in a school, (c) is at ground in a school, (d) is during transportation, (e) is at bus, and (f) is at internet pc game room.

- 198 -

다. 개인 노출량의 영향인자 평가

본 연구에서는 개인노출량의 영향인자에 대하여 기초설문지의 항목을

근거로 변수들을 선정하여 분석하고자 하였다. 이 때 사용된 방법은 다중

회귀분석으로, 회귀식에 포함될 변수들간에는 상관성이나 유의성이 없어

야 하기 때문에 Table 3.24에 독립 변수들 간의 관련성을 조사하였다.


regression model

resid1 resid2 resid3 per3 per5 per8 per12 per13 per17 distance linel

sexa

0.02m p=0.89

n

p=0.0

1

p=0.0

5

p=0.6

3p=0.31

p=0.00

1p=0.42 0.06 p=0.03

p=0.00

1

resid1b 0.13 -0.13 0.03 -0.07 -0.01 0.05 0.07 0.02 -0.07 0.13

resid2c p=0.0

4

p=0.4

9

p=0.6

5p=0.52 p=0.32 p=0.72 0.12 p=0.14

p=0.06

6

resid3d p=0.8

6

p=0.0

6p=0.67 p=0.59 p=0.57 0.38 p=0.002

p=0.01

9

per3e p=0.0

6

p=0.00

5p=0.97 p=0.36 -0.11 p=0.21 p=0.16

per5f p=0.72 p=0.15p=0.00

1

-0.00

2p=0.28 p=0.02

per8g

p=0.14 p=0.67 0.04 p=0.038 p=0.07

per12h

p=0.01 0.03 p=0.76 p=0.42

per13i -0.03 p=0.69 p=0.12

per17j 0.23 -0.26

distancek p=0.00

1

aGender ; b

Period of residence ; cType of home ; d

Size of home ; eTime of

watching TV ; fDistance from watching TV ; gTime of using PC ; hTime of

using cooling machine ; iDistance from cooling machine ; j

No. of using

appliance ; kDistance from powerline to residence ; l

Existence of powerline at

school; mCorrelation coefficient between continuous variable and continuous or

categorical variable; np value using chi-sqaure test between categorical

variables

- 199 -

분석결과, 독립변수 중 성별 변수는 여러 변수들과 유의한 관계가 있었

고, 집의 크기 역시 송전선에서 집까지의 거리와 유의성을 보였으며, 특히

송전선이 지나가는 학교인지에 대한 변수와 송전선에서의 거리를 고려한

변수가 유의한 관계를 나타내었으므로, 성별 변수와 집의 크기 및 학교를

송전선이 지나가는 지에 대한 변수는 전체모델에서 제외하였다.

따라서 Table 3.25는 24 시간 자기장 개인노출량에 대해 영향을 줄 수

있는 요인으로 거주기간, 집유형, TV 시청시간, TV 시청거리, 컴퓨터 이

용시간, 냉방기 이용시간, 냉방기 이용거리, 주거환경에서 이용하는 전기

제품의 수, 주거지와 송전선까지의 거리에 대해 독립변수로 모두 포함시

킨 전체 다중회귀분석 결과를 보여주고 있다. 모델의 설명력은 44.05 %로

나타났는데 송전선과 거주지와의 거리에 대한 변수를 보면 송전선까지와

의 거리가 50 m 이내인 주거지에 비해 50 ～150 m 사이에 거주하는 학

생들의 24 시간 개인노출량이 약 0.24 μT 감소하였고, 150 m 이상에 거

주하는 학생들은 약 0.52 μT 감소하는 것으로 예측되었으며 통계적으로

매우 유의한 결과를 보여주었다. 그 외에 이용하는 냉방기와의 거리가 1

m 이내의 학생보다 1 m 이상의 거리를 두고 이용하는 학생들의 경우 개

인노출량이 약 0.13 μT (p=0.016) 감소하였으며, 거주지에 사는 기간이 1

년 증가할 때 약 0.001 μT 증가하는 것으로 예측되었다. 주거형태는 단독

주택보다 다세대주택에서 거주할 때 약 0.12 μT의 개인노출량 증가를 보

였고, 아파트에서 거주할 때 개인노출량이 약 0.10 μT의 증가하는 것으로

나타났으나 통계적으로 유의하지 않았다.

Table 3.25의 결과에서 가장 설명력이 떨어지는 TV시청거리에 대한 변

수를 제외하여 분석함으로써 좀더 명확한 종속변수와 독립변수들간의 관

계를 설명하고자 하였다. Table 3.26에서는 TV시청거리를 제외시킨 후의

회귀모델에 대해 보여주고 있는데 모델의 전체설명력이 Table 3.27보다는

- 200 -

다소 떨어졌으나 (43.2 %) 각 독립변수들이 비교적 유의성이 증가한 것을

볼 수 있다.


transformed geometric mean of 24 h personal exposure

level to magnetic fields (full model - regression

model I )

VariablesParameter

Estimate

Standard

Errorp value R2

Intercept -0.2806 0.1901 0.1425 0.4405

Period of residence 0.00118 0.0005 0.0264

Type of home Single house Ref.

Multiplex villa 0.1156 0.1002 0.2510

Apartment 0.0962 0.0941 0.3082

Time of watching TV < 2 hr Ref.

≥ 2 hr -0.0199 0.0537 0.7103

Distance of watching TV < 1 m Ref.

≥ 1 m -0.0004 0.0064 0.9463

Time of using PC < 2 hr Ref.

≥ 2 hr 0.0883 0.0573 0.1257

Time of using cooler < 1 hr Ref.

≥ 1 hr -0.0091 0.0541 0.8655

Distance of cooler < 1 m Ref.

≥ 1 m -0.1263 0.0518 0.0162

No. of appliance -0.0155 0.0065 0.0180

Distance from powerline to home < 50 m Ref.

50 - ≤ 150 m -0.2435 0.0835 0.0042

> 150 m -0.5221 0.0786 <0.0001

- 201 -


transformed geometric mean of 24 h personal exposure

level to magnetic fields (excluded distance from

watching TV from full model - regression model I I )

VariablesParameter

Estimate

Standard

Errorp value R2

Intercept -0.3338 0.1848 0.0731 0.4320


Type of home

Single house Ref.

Multiplex villa 0.1150 0.0999 0.2518

Apartment 0.1028 0.0932 0.2719

Time of watching TV

< 2 hr Ref.

≥ 2 hr -0.0046 0.0522 0.9302

Time of using PC

< 2 hr Ref.

≥ 2 hr 0.0800 0.0564 0.1582

Time of using cooler

< 1 hr Ref.

≥ 1 hr -0.0185 0.0534 0.7293

Distance of cooler

< 1 m Ref.

≥ 1 m -0.1314 0.0511 0.0113

No. of appliance -0.0119 0.0059 0.0483

Distance from powerline to home

< 50 m Ref.

50 - ≤ 150 m -0.2508 0.0817 0.0026

> 150 m -0.5281 0.0764 <0.0001

- 202 -


transformed arithmetic mean of 24 h personal exposure


watching TV and time of watching TV from full model

- regression model I I I )

VariablesParameter

Estimate

Standard

Errorp value R2

Intercept -0.3394 0.1727 0.0515 0.4320


Type of home

Single house Ref.

Multiplex villa 0.1139 0.0988 0.2509

Apartment 0.1024 0.0927 0.2714

Time of using PC

< 2 hr Ref.

≥ 2 hr 0.0790 0.0550 0.1530

Time of using cooler

< 1 hr Ref.

≥ 1 hr -0.0185 0.0533 0.7289

Distance of cooler

< 1 m Ref.

≥ 1 m -0.1311 0.0508 0.0110

No. of appliance -0.0118 0.0059 0.0475


< 50 m Ref.

50 - ≤ 150 m -0.2513 0.0813 0.0024

> 150 m -0.5281 0.0761 <0.0001

- 203 -


transformed arithmetic mean of 24 h personal exposure


watching TV, time of watching TV, and time of using

cooler from full model - regression model IV)

VariablesParameter

Estimate

Standard

Errorp value R2

Intercept -0.3530 0.1654 0.0347 0.4312


Type of home

Single house Ref.

Multiplex villa 0.1084 0.0958 0.2599

Apartment 0.1100 0.0894 0.2207

Time of using PC

< 2 hr Ref.

≥ 2 hr 0.0633 0.0541 0.2439

Distance of cooler

< 1 m Ref.

≥ 1 m -0.1295 0.0498 0.0103

No. of appliance -0.0113 0.0058 0.0507


< 50 m Ref.

50 - ≤ 150 m -0.2538 0.0810 0.0021

> 150 m -0.5406 0.0750 <0.0001

- 204 -

따라서 독립변수 중 가장 설명력이 떨어지는 변수를 하나씩 제거하는

방법에 따라 Table 3.26에서 TV시청시간에 대한 변수를 제외하여 분석한

회귀모델은 Table 3.27에서 볼 수 있으며, 이때 변수들 중 가장 설명력이

없는 냉방기기 이용시간을 제외하여 최종으로 분석한 결과가 Table 3.28

에서 볼 수 있다. 그러므로 다른 변수들을 보정하여 최종으로 선정된 거

주기간, 주거형태, 컴퓨터 이용시간, 냉방기기 이용거리, 주거환경내 이용

하는 가전제품수, 거주지와 송전선까지의 거리에 대한 독립변수를 통해

연구대상자들의 24 시간 개인노출량의 영향인자를 규명하고자 하였다. 이

때의 결과를 보면(Table 3.28) 최종모델의 설명력은 43.12 % 였으며 거주

기간이 1년 증가할 때 개인노출량이 통계적으로 유의하게 0.001 μT 증가

하였고, 주거형태에 따라 단독주택보다는 다세대주택이나 아파트에서 약

0.11 μT 증가하였으며, 컴퓨터를 이용하는 시간이 2시간 이내보다 2시간

이상의 학생들이 0.06 μT 증가하는 것으로 예측되었으나 통계적으로 유

의하지는 않았다. 또한 냉방기기를 사용하는 거리가 1 m 이내인 학생이

그 이상의 거리에서 이용하는 학생보다 약 0.13 μT의 개인노출량 증가를

보였고 거주지가 송전선으로부터 50 m 이내의 학생들보다 50 ～150 m

이내, 또는 150 m 이상에서 거주하는 학생들의 개인노출량이 약 0.25 μT,

0.54 μT 감소하는 것으로 예측되었으며 통계적으로 매우 유의하였다.

라. 자기장 개인 노출량 예측 및 평가

(1) 송전선 비 주변 학교 학생들의 개인노출량 예측 및 평가

본 연구에서는 초등학생의 생활 행태와 여러 미세 환경에서의 자기장

- 205 -

노출수준을 파악한 결과를 토대로 미세 환경모델인 시간가중 평균모델을

통해 개인이 노출될 수 있는 자기장값을 예측하고자 하였다.

따라서 송전선 비 주변 학교 학생들에 대해 연구대상자들의 각 미세 환

경별 평균 자기장 노출수준과 각 연구대상자들의 시간활동표를 이용하여

시간가중 평균모델 (TWA model I I )를 통해 24 시간 개인노출량을 예측

하였다. 그 결과를 보면 24 시간 평균 자기장 개인노출수준은 산술평균인

경우 0.054 ± 0.006 μT로 예측되었고, 기하평균인 경우 0.050 ± 0.0056 μ

T로 예측되었으며, 실측된 개인노출은 AM = 0.056 ± 0.024 μT, GM =

0.044 ± 0.021 μT 이었다. 예측된 값이 산술평균의 경우 실측된 값보다

낮게 추정된 반면 기하평균의 경우는 약간 높게 추정된 결과를 보여주었

다.

예측값과 실측값간의 상관성을 보았을 때 Figure 3.38에서 볼 수 있듯

이 산술평균값을 이용한 (a)에서는 Person 상관계수 값(r)이 0.35 이었고,

기하평균값을 이용하여 분석한 (b)에서는 0.34 의 값을 보여주어 약간의

상관관계를 나타내었다.

실측된 개인노출량과 예측값간의 차이를 설명하기 위해 모델에서 고려

하지 않았던 학교 내 다른 장소와 버스나 자동차를 이용하지 않고 이동한

경우, 주요 미세 환경 외의 다른 장소에서 활동한 경우에 대해 다중회귀

방정식의 회귀계수를 이용하여 분석하였고 그 결과를 Table 3.29에 나타

내었다. 학교내 교실이나 운동장이 아닌 다른 장소에서의 활동이 통계적

으로 유의한 값을 보여주어 개인노출량의 예측값과 실측값의 차이에 영향

을 주었던 것으로 해석될 수 있다.

- 206 -

<Table 3.29> Multiple regression analysis by fraction of time in three

microenvironments for schoolchildren away from the line

VariablesParameter

Estimate

Standard

Errorp value

Intercept 0.0147 0.0074 0.0538

At school (except classroom and

ground)-0.0004 0.0001 0.0078

Transportation (except bus or car) -0.0002 0.00009 0.1122

Other microenvironments 0.00005 0.00007 0.4423

- 207 -

0.03 0.05 0.08 0.10 0.13

Measured 24h MF (uT)

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

Est im

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T)

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Y = 0.08x +0.05

Pearson R = 0.35 (p<0.02)

(a)

0.02 0.04 0.06 0.08 0.10

Measured 24 h MF (uT)

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

Est im

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4h M

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T)

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Y = 0.07x +0.05

Pearson R = 0.34 (p<0.02)

(b)

<Figure 3.38> Association between 24 h measured personal magnetic field exposure and estimated magnetic field exposure, showing regression line with 95% confidence limites by time weighted average model(TWA M odel I I ) for schoolchildren away from the line. (a) is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is geometric means of measured personal exposure.

- 208 -

(2) 송전선 주변 학교 학생들의 개인노출량 예측 및 평가

송전선 주변 학교 학생들의 개인노출량에 대한 예측은 크게 3가지 방법

을 통해 수행하였다.

첫 번째 방법은 송전선 비 주변 학교 학생들의 개인노출량을 예측한 시간

가중 평균모델(TWA model I I )을 통해 추정하였는데, 그 결과를 보면

각 미세 환경 별 산술평균 자기장값을 이용하여 분석한 경우 0.377 ±

0.033 μT의 예측값을 보여주었고, 기하평균 자기장값을 이용하여 모델에

적용한 경우는 0.332 ± 0.029 μT로 예측되었다. 산술평균은 실측값(0.379

± 0.228 μT)과 예측값이 거의 차이가 없었지만, 기하평균은 실측값(0.236

± 0.142 μT)보다 예측값이 더 높게 예측되었다.

이 두 값들이 얼마나 서로 상관성이 있는지에 대해 상관분석을 실시한

결과 산술평균을 이용한 실측값과 예측값은 Pearson 상관계수가 0.16 이

었고, 기하평균을 이용한 실측값과 예측값의 상관계수는 0.09 로 계산되어

앞의 송전선 비 주변 학교 학생들에 비해 그 예측값의 설명력이 떨어지는

것을 볼 수 있다(Figure 3.39).

이에 대해 모델에서 이용되지 않은 미세 환경에서의 자기장값이 실제

개인노출량과 예측된 노출량의 차이를 보이게 했을 가능성을 판단하기 위

해 식 (2)의 다중회귀방정식을 이용하여 분석하였다. 그러나 분석한 결과

가 모두 통계적으로 유의하지 않았고 그 영향 또한 매우 작은 것으로 예

측되어 학교내 다른 공간이나 도보 등의 교통수단이용 및 다른 미세 환경

에서의 활동이 개인 자기장 노출에 그리 큰 영향을 주지 못한 것으로 판

단된다.

- 209 -

0.25 0.50 0.75 1.00 1.25


0.300

0.350

0.400

0.450

0.500

Est im

at e

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4h M

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Y = 0.02x +0.37

Pearson R = 0.16 (p<0.07)

(a)

0.06 0.27 0.48 0.69 0.90


0.240

0.280

0.320

0.360

0.400

0.440

Est im

at e

d 2

4h M

F (u

T)

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Y = 0.02x +0.33

Pearson R = 0.09 (p<0.33)

(b)

<Figure 3.39> Association between 24 h measured personal magnetic field exposure and estimated magnetic field exposure, showing regression line with 95% confidence limites by time weighted average model(TWA M odel I I ) for children attending a school near the line. (a) is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is geometric means of measured personal exposure.

- 210 -

두 번째 개인노출량 예측방법은 앞에서 첫 번째 예측방법을 이용한 결

과가 실측값 및 예측값간에 미약한 상관성이 도출된 것을 좀더 보완하기

위해 모델에 사용되는 미세 환경내 평균자기장값을 좀더 세분화하여 평가

하는 방법이다. 연구대상자들의 거주지와 송전선간의 거리에 따라 앞에서

분류한 방법(50 m 이내, 50 ～ 100 m 이내, 100 ～ 150 m 이내, 150 m

이상)에 따라 주거환경에서의 자기장 노출량을 구분하여 평균한 후 모델

(TWA model I I -1)에 적용하여 예측하였다.

그 결과 산술평균 자기장값을 이용한 예측값은 0.381 ± 0.092 μT 이었

고, 미세 환경 내 자기장값의 기하평균을 이용한 예측값은 0.333 ± 0.076

μT 으로 예측되었는데 모두 실측값보다 높게 예측된 것을 알 수 있다.

예측값이 실측값과 얼마나 잘 부합되는지에 대해 상관분석을 수행한 결

과를 Figure 3.40에서 보여주고 있는데 산술평균의 경우 Pearson 상관계

수가 0.39 였고, 기하평균의 경우 상관계수가 0.53 으로 평가되었는데 이

는 앞의 TWA model II의 방법으로 평가하였을 때보다 훨씬 높은 상관성

을 보여주고 있다. 다만 실측값과 예측값의 차이를 설명하는 다중회귀분

석에서는 학교외 다른 장소, 자동차나 버스외의 교통수단이용 및 다른 미

세 환경에서의 활동에 대한 변수들이 모두 통계적으로 유의한 값을 보이

지 않았고, 앞의 결과에서와 마찬가지로 그 영향이 매우 작은 것으로 추

정되어 모델에서 평가하지 않은 미세 환경이 실측치에 큰 영향을 주지 않

았을 것으로 보인다. 그러나 주거환경에서의 자기장 노출수준에 대해 송

전선을 고려한 모델에서 실측값과 예측값의 상관성이 좋아진 결과를 통해

주거환경에서의 노출량이 개인노출량에 영향을 주고 있음을 알 수 있고,

특히 송전선의 거리별 분류 방법이 예측치의 설명력을 높여주었음을 알

수 있다.

- 211 -

0.10 0.40 0.70 1.00 1.30


0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

Est im

at e

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4h M

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Y = 0.16x +0.32

Pearson R = 0.39 (p<0.0001)

(a)

0.06 0.27 0.48 0.69 0.90


0.200

0.300

0.400

0.500

0.600

Est im

at e

d 2

4h M

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Y = 0.29x +0.27

Pearson R = 0.53 (p<0.0001)

(b)

<Figure 3.40> Association between 24 h measured personal magnetic field exposure and estimated magnetic field exposure, showing regression line with 95% confidence limites by time weighted average model(TWA M odel I I -1) for children attending a school near the line. (a) is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is geometric means of measured personal exposure.

- 212 -

세 번째 방법으로 2차 측정시 수행한 결과 중 각 연구대상자들의 주거

환경 중 학생방, 거실, 부엌에서 spot 측정한 값과 학생방에서 24 시간

stationary 측정 자기장값을 이용한 모델(TWA M odel I I -2)을 통해 24

시간 개인노출량을 예측하였다.

그 결과 각 미세 환경에서의 산술평균 자기장값을 이용한 예측값은

0.354 ± 0.148 μT 였고, 기하평균을 이용한 예측값은 0.344 ± 0.133 μT로

분석되었는데 산술평균은 실측값이 더 높았으나, 기하평균은 예측값이 더

높은 분포를 보였다.

두 예측값과 실측값간의 상관분석을 실시하여 평가하였을 때 Figure

3.41에서 보듯이 산술평균의 경우 Pearson 상관계수가 0.65 였으며, 기하

평균의 경우 상관계수가 0.85 로 산출되어 앞의 TWA Model II와 III의

방법으로 수행한 결과보다 매우 높은 상관성을 보여주었다. 또한 짝비교

한 결과에 의하면 예측된 값과 실측된 값은 통계적으로 유의한 차이를 보

였다 (paired t-test, p<0.001). 이러한 실측값과 예측값간의 차이를 설명

하기 위해 식 (2)의 방법으로 다중회귀분석을 수행하였으나 모든 독립변

수들이 매우 작은 β 값을 보여주어 그 영향이 거의 없는 것으로 추정되

었으며 통계적을 유의하지 않았기 때문에 모델에서 고려되지 못한 학교

내 다른 환경, 도보 및 기타 미세 환경에서의 활동이 개인노출량에 큰 영

향을 주지 않은 것으로 판단된다. 그러나 예측값의 설명력이 매우 높아진

것은 주거환경에서의 spot 측정값과 stationary 측정값이 개인노출량을 설

명하는데 어느 정도 의미가 있음을 보여주는 결과로 해석될 수 있다. 다

만 앞에서 분석한 개인노출량과 spot 및 stationary 측정값의 부합성 평가

에서는 그리 높지 않은 부합성을 보였으나 개인노출량과 높은 상관성을

보인 학교환경에서의 자기장 노출량에 대한 고려가 없었기 때문으로 본

모델에서는 모든 부분을 고려하였으므로 그 상관성이 높아진 것으로 판단된다.

- 213 -

0.12 0.42 0.72 1.02 1.32


0.16

0.41

0.66

0.91

1.16

Est im

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Y = 0.35x +0.20

Pearson R = 0.65 (p<0.0001)

(a)

0.06 0.27 0.48 0.69 0.90


0.16

0.41

0.66

0.91

1.16

Est im

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Y = 0.69x +0.16

Pearson R = 0.85 (p<0.0001)

(b)

<Figure 3.41> Association between 24 h measured personal magnetic field exposure and estimated magnetic field exposure, showing regression line with 95% confidence limites by time weighted average model(TWA M odel I I -2 for children attending a school near the line. (a) is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is geometric means of measured personal exposure.

- 214 -

본 연구에서는 전기장 측정을 하지 않았는데 이는 여러 연구에서 전기

장과 여러 발암, 특히 소아백혈병 등과의 상관성을 볼 수 없었다는 결과

(Kaune 등, 1987; London 등, 1991; Tynes 등, 1997)를 비롯하여 일반적

으로 주거내 전기장 측정이 전기장의 다양한 분포 및 측정 중 인체 등으

로 인한 교란 때문에 상대적으로 자기장 측정보다 정확한 측정이 매우 어

렵기 때문이다(Kaune, 1993).

본 연구의 명확한 결과는 기존의 연구들(Vistnes 등, 1997; Levallois

등, 1999)과같이 송전선 주변 학생들이 그렇지 않은 학생들보다 개인노출

수준이 매우 높았다는 점으로 특히 주택이 송전선과 가까울수록 더 높은

수준을 보여주고 있으며 송전선의 영향으로 인해 개인활동에 따른 노출수

준의 차이를 볼 수 없었다. 그러나 송전선이 없는 학교 학생들의 경우 가

장 많은 시간을 보내는 주거환경에서의 활동유형 즉, 전기 제품 이용 여

부나 주택자체의 배경농도(background level)가 초등학생의 24시간 개인

노출량 수준을 결정할 수 있는 주요 인자라고 추측할 수 있다. 개인노출

수준에 대한 기존 연구 결과와 비교해 보면 1991년 캐나다에서 수행된 연

구(Donnelly et al, 1991)에서 어린이들 대상으로 주택에서의 개인노출량

이 0.117 μT의 값을 보였고 미국의 연구들(Bracken at al, 1994; Kaune

at al, 1994)에서 개인노출량은 0.096 ～ 0.105 μT의 분포를 보여주어 본

연구에서 송전선 비 주변 학교 학생들의 결과보다 약간 높은 값을 보여주

었다.

또한 송전선이 없는 지역에서의 주거환경내 개인노출 영향인자에 대해

여러 연구들이 수행되어져 왔는데 1989년부터 1992년간 미국의 약 1,000

가구를 대상으로 자기장 노출수준을 평가한 연구, 즉 "1000-Home Study"

결과에서 (Zaffanella 등, 1993) 시골지역보다 도심지역이, 단독주택보다는

아파트가, 새집보다는 오래된 집일수록, 그리고 수도관이 지나가는 주거환

- 215 -

경에서 더 높은 자기장 수준을 보였다고 하였다. 이러한 1000-Home

Study의 자료 중 송전선의 영향을 받지 않는 333 가구를 선정하여 분석

한 Kavet 등의 연구(1999)를 보면 주거내 노출수준에 대한 주요 영향인자

는 지자계(ground current)가 존재하고, 주택이 오래될수록, 시골지역보다

는 도심이나 준도심지역의 독립변수들임을 회귀분석을 통해 보여주었다.

Silva 등의 연구(1989)에서는 91 가구를 대상으로 주거 측정의 가장 중요

한 예측요인이 접지상태와 주거위치(도심, 준도심, 시골)이라고 결론 내렸

으며, Clinard 등의 연구(1999)에서는 프랑스의 주거내 자기장 영향인자로

전선형태(wiring configuration), 도심지 및 주택형태 등 3가지를 꼽았다.

본 연구에서는 연구에 참여한 학생들의 주거유형에 의한 통계적 차이는

없었고 개인노출수준의 결정요인을 평가한 회귀분석결과에서도 유의한 값

을 보이지는 않았다. 다만 단독주택보다는 다세대주택이나 아파트에서 거

주하는 학생들이 더 높은 회귀계수로 산정된 결과와 다세대주택에 살고

있는 학생들이 다른 거주형태보다 비교적 높은 자기장 노출량을 보면, 아

파트나 단독주택에서는 주위 환경 중 배전선이 주택과 가깝게 위치하고

있지는 않지만, 다세대주택의 경우는 4층 건물에 약 8세대 이상이 거주하

고 있으며 다른 지역에 비해 주택과 주택사이가 1m 안쪽으로 매우 가깝

게 위치하고 있었고 주변으로 많은 배전선이 인접할 뿐만 아니라 배전선

자체가 주택건물을 감싸고 있는 등 자기장값의 변동을 줄 수 있는 주요

요인들이 많이 있는 것으로 판단된다. 특히 개인노출수준이 높은 집단의

주거형태가 대부분 다세대 주택인 점을 감안할 때 이러한 다세대 주택의

특성상 배전선이 매우 가까웠던 주택에서 높게 측정되었을 것으로 생각되

며 외국의 연구에서도 배전선에서 거리가 있는 주택에서 측정된 자기장값

보다 배전선 주변에 가깝게 위치한 주택에서 그 값이 높게 측정되었다는

연구(Swanson, 1999)가 있어 이를 뒷받침해주고 있다. 영국은 주로 주택

- 216 -

앞의 도로를 따라 배전선이 설치되어 있으며 미국의 경우는 주택 앞 또는

뒤쪽으로 배전선이 있기 때문에 개인이 주거하는 방의 위치가 현관문 옆

등 배전선이 있는 도로변에 있을 때 다른 방에서 측정한 자기장 값보다

높게 측정되는 것을 보여주었는데(Perry et al, 1981) 이러한 문제가 본

연구에서도 있었을 것으로 판단된다. 특히 자기장 측정기를 수거할 때 활

동조사표와 측정된 자료를 비교하여 일치하지 않는 부분에 대해 연구대상

자에게 다시 질문하여 장소에 대한 보다 정확한 정보를 얻고자 하였는데

몇 몇 연구수행자가 취침하는 방 바로 옆으로 cable 등의 배전선이 지나

가고 있었고 이 들의 측정값이 모두 높게 나온 점으로 미루어볼 때 주택

주변의 환경 중 배전선의 영향이 가장 큰 것으로 판단된다.

송전선 주변 학교 학생들의 주거환경에서의 spot 및 24 시간 stationary

측정결과는 다른 연구들에서 볼 수 있듯이 24 시간 stationary 측정값

(Pearson r = 0.84)이 spot 측정값(Pearson r = 0.64 ～ 0.67)보다 개인노

출량과 더 높은 상관성을 보여주었다. Kleinerman 등의 연구(1997)에서는

본 연구결과보다 더 좋은 상관성을 나타내었는데 어린이 침실에서의 24

시간 stationary 측정은 개인노출량과 0.97의 상관계수를 보였고 다른 주

거 내 장소에서의 spot 측정 역시 0.74 이상의 상당히 높은 상관성을 보

여주어 침식에서의 측정이 어린이들의 주거노출량에 대해 잘 대표할 수

있다고 결론 내렸다. 또한 Eskelinen 등(2002)은 spot 측정과 개인노출량

과의 상관성은 각 노출장소에서의 평균의 경우 0.77의 높은 상관성을 보

여주었는데 침실에서의 spot 측정값을 제외하고는 본 연구결과보다 낮은

상관계수를 나타내었다(Spearman r = 0.37 ～ 0.55). 그럼에도 불구하고

spot 측정과 개인노출수준을 대표할 수 있는지에 대해 각 측정값들의 중

앙값을 기준점(cut off point)으로 양분하여 타당성 검정(validity test)을

수행한 결과에서는 민감도가 0.67 ～ 0.73, 특이도가 0.58 ～ 0.75로 상당

- 217 -

히 높은 값을 보여주어 spot 측정의 개인노출수준을 평가하는데 이용할

수 있다고 하였다. 그러나 본 연구 결과에서는 다른 연구들과 비슷하거나

높은 상관성에도 불구하고 개인노출수준과의 적합성 및 부합성

(agreement)에 대한 검정에서는 여러 기준점(0.2, 0.3, 0.4 μT)에 대해 특

이도는 매우 높았으나 민감도는 0.5 이하의 상당히 낮은 값을 보여주었으

며 카파(Kappa) 값 역시 0.42 이하의 낮은 부합도를 보였다. 이는 Schüz

등의 연구(2000)에서도 비슷한 결과를 보여주었는데 spot 측정과 24 시간

측정의 상관성은 높았으나 역학연구에서 주로 사용되는 노출수준의 양분

화 방법에 따라 0.2 μT를 기준점으로 하였을 때 카파값이 0.32 ～ 0.38의

낮은 부합성을 보여주었다. 따라서 본 연구결과에서 spot 측정이나

stationary 측정값을 개인노출수준으로 확대하여 평가하는데 있어 신중한

검토가 필요할 것으로 판단된다. 특히 낮은 민감도와 높은 특이성의 결과

에서 볼 수 있듯이 24 시간 개인노출수준이 기준점 이하일 때 spot 이나

stationary 측정값이 기준점 이상인 경우가 거의 없었다는 것을 알 수 있

어 거의 모든 연구대상자들의 개인노출수준이 주거환경에서의 노출수준보

다 높았다는 결과를 얻을 수 있었다. 이러한 결과를 통해 다른 미세 환경

에서의 노출수준이 개인노출수준에 영향을 준 것으로 평가할 수 있으며

따라서 송전선이 지나가는 학교에서의 노출수준에 대한 고려가 필요한 것

을 알 수 있다.

또한 본 연구에서 이용한 기준점의 경우 현재까지 전통적으로 역학연구

에서 사용된 0.2 μT에 대해서 부정적인 결과가 도출되었는데 이는 0.3 μ

T일 때 stationary 측정값과 24 시간 개인노출량간의 부합성이 0.2 μT보

다 높아졌고(Kappa value = 0.42), 0.4 μT의 기준점에서 spot 측정값의

카파 값이 0.35 ～ 0.40 으로 다른 기준점보다 가장 높은 부합성을 보여준

결과에서 볼 수 있다. 일반적으로 거주지 주택에서 0.3 μT 이상의 자기장

- 218 -

노출이 드물지만 미국 국립 암 연구소(NCI : National Cancer Institute)

의 연구(1997)에서 기준한계점에 대한 분석결과 기존의 여러 연구를 바탕

으로 0.3 μT 이상에서의 위해도가 증가된다고 하였고 Preston-Martin 등

(1996)은 소아의 뇌종양에 대한 노출량 평가에 있어 0.3 μT 이상에서는

위해도가 증가하였으나 0.2 ～ 0.29 μT에서는 위해도가 거의 증가하지 않

았다고 발표하는 등 0.2 μT 이상의 기준점에 대한 역학연구들이 많이 수

행되고 있다. 본 연구에서의 측정이 송전선 주변 학교 학생들이라는 특이

적인 상황이었고 평균 측정값이 0.2 μT 내외의 spot 측정값을 보여주고

있어 일반적으로 사용되는 0.2 μT 기준점으로 평가하는 것이 적절하지

않은 것으로 판단된다.

본 연구에서 가장 중요한 결과는 미세 환경모델(Microenvironmental

model), 즉 시간가중평균모델을 이용하여 개인노출량을 예측한 것으로써

자기장 개인노출에 영향을 줄 수 있는 여러 미세 환경에서의 활동시간에

따라 개인노출량을 예측할 수 있다는 전제로 수행되었다. 처음 자기장 노

출에 대해 이러한 모델을 이용하여 분석한 연구는 Kaune 등의 연구

(1994)로 주거내 자기장 노출수준을 예측하는데 매우 단순한 시간가중평

균모델을 이용하였는데 이 연구는 1990년 미국 워싱턴 지역의 4개월부터

8세의 아동 29명을 대상으로 수행되었으며 주거내 여러 장소에서의 자기

장값을 모델예측에 이용하였다. 대상자들의 침실에서 24시간 측정한 자기

장값으로 예측한 경우 실제 개인노출량과의 상관성이 0.88 이었고, 두 번

째로 가장 많이 이용하는 거실 및 가족공동공간에서의 자기장값으로 예측

한 경우는 실측값과 0.91의 매우 높은 상관성을 보였다. 다만 부엌에서의

측정값으로 예측한 값과 실측값간의 상관성은 유의하지 않았다. 이렇게

높은 예측값의 상관성이 도출된 것은 본 연구 대상자들과는 다르게 연구

대상자들이 8세 이하의 아동들이었고 대부분의 아동들이 주로 집에서 생

- 219 -

활(17.2 시간)하였으므로 다른 미세 환경에서의 영향이 매우 적었음을 알

수 있다.

이에 반해 본 연구의 경우 연구대상자들이 매우 활동력이 많은 초등학

교 6학년 학생들이었고 다른 외국 학생들과 비교하여 PC 방이나 학원 등

의 다양한 미세 환경에서의 활동이 많기 때문에 Kaune의 연구(1994)와

같이 단순하게 주거환경에서의 자기장 노출수준만으로 평가하는 것보다

기존의 다른 대기오염물질에 대한 예측 연구들과 같이 활동 미세 환경을

좀더 세분화하여 평가하는 방법이 필요하였다. 다만 이러한 기존의 연구

들은 주로 주거내 실내환경과 실외환경 및 작업환경 등으로 크게 구분한

미세 환경에서의 활동력으로 예측하였지만(Levy 등, 1998; Lee 등, 2000;

Jurvelin 등, 2001) 본 연구에서는 여러 활동 미세 환경을 고려한 모델을

적용하여 평가하였다. 또한 위의 연구들에서 제안된 방법인 개인 각자가

활동한 미세 환경에서의 그 개인의 노출량으로 산정된 모델(TWA

M odel I )을 이용하지 않고 본 연구에서는 전체 연구대상자들의 미세 환

경별 평균노출수준으로 평가한 모델(TWA M odel I I )를 기본 모델로 설

정하여 평가하였는데 이는 각 개인의 자기장값을 이용하는 방법보다는 좀

더 보편적인 값으로 평가할 수 있다는 장점이 있다. 이 모델로 예측한 자

기장 값과 실측값과의 상관성이 송전선이 없는 지역의 학생들은 약 0.35

의 비교적 높은 상관성을 보인 반면 송전선이 있는 지역의 초등학교 학생

들은 낮은 상관성을 보였다(Pearson r = 0.09 ～ 0.16). 이러한 결과는 각

개인들의 개인노출량의 차이가 매우 컸기 때문으로 송전선이 지나가는 학

교에서는 비슷한 조건에서의 노출수준을 보였지만 송전선 주변에 위치한

주택(50 m 이내: AM = 0.43 μT, GM = 0.36 μT)과 그렇지 않은 주택

(150 m 이상: AM = 0.13 μT, GM = 0.12 μT)에서의 자기장 노출량의 차

이가 가장 큰 원인으로 분석되었다. 따라서 모델의 불확실성을 줄이기 위

- 220 -

해 다른 미세 환경은 TWA Model II와 동일하게 하되 주거환경의 경우

주택과 송전선과의 거리를 4종류로 구분하여 그 집단의 주거환경 내 평균

자기장 수준을 고려한 모델(TWA M odel I I -1)로 예측한 결과 기하평균

값의 예측값과 실측값의 상관계수가 0.53으로 매우 높아진 것을 볼 수 있

었다. 이 방법은 또한 Kaune의 연구(1994)와 비슷하게 각 개인별 주거내

에서 측정한 학생방, 거실, 부엌에서의 spot 및 학생방에서의 24 시간

stationary 측정값을 주거환경내에서 노출된 자기장 수준으로 설정한 모

델(TWA M odel I I -2)로 평가한 결과를 보면 더 실측값에 가깝게 예측

한 것을 볼 수 있다(Pearson r = 0.65 ～ 0.85). 기존의 다른 대기오염물

질에 대한 예측값과 실측값간의 상관결과를 보면 Levy 등의 연구(1998)

에서 이산화질소(NO2) 노출수준의 상관계수가 0.81이었고, Lee 등의 연구

(2000)에서는 호주에 거주하는 57명의 실측 개인노출량과 모델을 이용한

예측값간의 상관계수가 0.58이었으며, 핀란드의 헬싱키 지역에 거주하는

15명으로부터 48 시간동안의 포름알데히드(formaldehyde)와 아세트알데히

드(acetaldehyde)에 대한 개인노출평가연구(Jurvelin 등, 2001)에서 실측값

과 예측값의 상관성 결과 포름알데히드는 0.54, 아세트알데히드는 0.59의

값을 나타내었다. 위에서 검토한 각각의 자기장 예측 모델들의 경우,

TWA M odel I I 은 연구 대상자들의 미세환경 별 평균 노출을 측정함으

로써, 측정 방법이 가장 간단하다는 장점이 있으나, 다른 모델(TWA

M odel I I -1,TWA M odel I I -1)에 비해 실측값에 대한 예측 정도가 낮

다는 단점이 있다. TWA M odel I I -1 은 TWA M odel I I에 비해서 실

측값 예측이 정확하다는 장점이 있으나, 연구 대상 주거지와 송전선과의

거리를 고려해야한다는 연구 수행 차원에 있어서의 단점이 있다. TWA

M odel I I -2 역시 가장 실측값의 예측이 정확하다는 장점이 있으나, 연

구 대상자의 주거지에서 24시간 측정을 해야 되기 때문에, 연구 수행이

- 221 -

쉽지 않다는 단점이 있다.

이러한 결과들과 본 연구결과를 비교할 때 TWA M odel I I -1와

TWA M odel I I -2를 이용한 예측값이 실측값을 비교적 잘 설명하고 있

음을 알 수 있으며 따라서 건강영향과 자기장간의 상관성 규명을 위한 역

학 연구에서 이러한 모델을 이용함으로써 비용과 시간이 많이 소모되는

직접적인 개인노출량을 측정하지 않고도 spot 및 stationary 측정 등의 간

접 측정을 통해 자기장의 개인노출수준을 좀 더 정확하게 평가할 수 있을

것으로 기대된다.

2. 불확실성 평가

가. 연구 대상자의 시간 활동 평가




Table 3.30은 S 초등학교와 C 초등학교의 학생들의 24시간 활동을 평

가한 것이다. 평가결과, S 초등학교 학생과 C 초등학교 학생들의 경우 집

에서 가전제품의 사용하거나 사용하지 않는 시간과 수면 시간에서는 통계

적으로 유의한 차이를 보였다. 이는 연구 대상자의 학년에 차이가 있기

때문으로 판단된다. 또한, 송전선로 주변 B 초등학교와 K 초등학교의 경

우, 같은 학년임에도 불구하고 집에서의 생활패턴에 차이가 발생하였는데,

이는 B 초등학교 학생들의 수면 시간과 가전제품 사용 시간이 상대적으

로 적기 때문인 것으로 판단된다

- 222 -

Microenvironments

'S' School 'C' School

p valueN

Mean

hours

± SD

% N

Mean

hours

± SD

%

Personal exposure 4423.3 ±

3.528

21.4 ±

6.20.2836

Home

Awake 44 6.3 ± 1.924.

0

2

85.9 ± 2.8 0.9665

use appliance 44 4.2 ± 1.916.

0

2

82.4 ± 1.7 <.0001

no use

appliance41 2.2 ± 1.4 8.4

2

83.0 ± 2.0 <.0001

Sleep 44 8.2 ± 0.931.

3

2

89.3 ± 1.4 0.0004

Total 4414.5 ±

1.9

55.

3

2

8

14.6 ±

4.30.0147

Scho

ol

Classroom4

44.3 ± 1.2

16.

4283.9 ± 1.1 0.2429

Ground 24 1.5 ± 1.5 5.7 161.1 ± 0.9 0.3347

Total 44 5.3 ± 1.520.

2284.3 ± 1.7 0.0362

Educational Institute 24 2.3 ± 1.1 8.8 202.0 ± 0.9

Internet PC game

room5 1.7 ± 0.9 6.5 0 0

Trans

-

portati

on

Bus 10 0.6 ± 0.4 2.3 7 0.7 ± 0.4

Private car 5 0.5 ± 0.3 1.9 0 0

Total 42 1.2 ± 0.7 4.6 280.9 ± 0.7

Other place 43 1.2 ± 0.9 4.6 6 1.4 ± 0.6 0.5293


environments (at home, school educational institute,

internet pc game room, transportation and other place)

- 223 -

Microenvironments

B K

p valueN

Mean

hours

± SD

% N

Mean

hours

± SD

%

Personal exposure12

5

22.5 ±

2.530

18.6 ±

5.90.0006

Home

Awake12

56.7 ± 4.7 25.6 30 5.3 ± 2.6 0.0431

use appliance12

54.4 ± 2.2 16.8 28 2.4 ± 1.7 0.0001

no use

appliance

11

32.1 ± 1.3 8.0 30 3.0 ± 2.0 0.0223

Sleep12

58.4 ± 1.5 32.1 30 6.2 ± 2.3 0.0001

Total12

5

14.8 ±

1.956.5 30

11.5 ±

4.00.0002

Schoo

l

Classroom12

54.5 ± 1.0 17.2 30 3.9 ± 1.4 0.0334

Ground 76 1.5 ± 0.9 5.7 13 0.7 ± 0.4 <.0001

Total12

55.7 ± 1.2 24.8 4.2 ± 1.4 <.0001

Educational Institute 72 2.2 ± 0.9 8.3 25 1.8 ± 1.2

Internet PC game

room9 1.5 ± 0.9 5.7 0 0

Trans

-

portatio

n

Bus 18 0.7 ± 0.4 2.7 7 0.5 ± 0.3

Private car 11 0.4 ± 0.2 1.5 0 0

Total 79 1.0 ± 0.6 3.8 30 1.0 ± 0.9

Other place 24 1.0 ± 0.8 3.8 14 0.8 ± 0.7

(continued)

- 224 -

나. 노출량 평가 모델의 적합성 평가

(1) 노출량 세기 비교

Table 3.31은 기존의 송전선로 비주변 S 초등학교와 송전선로 주변 B

초등학교와의 적합성 평가를 위해 신규 측정한 C, K 초등학교의 초등학

생의 24시간 자기장 노출량을 비교한 것이다. 송전선로 비주변 C 초등학

교의 노출량이 0.08uT(AM), 0.07uT(GM), 송전선로 주변 K 초등학교가

0.42uT(AM), 0.35uT(GM) 으로, 기존 측정 결과와 비슷한 노출량을 보였

다. 이를 통해, 기존의 연구 결과와 동일하게 송전선로 주변 초등학생의

비주변 초등학생보다 약 0.3uT(AM) 이상의 전자장에 더 노출되고 있을

수 확인할 수 있었다.

Table 3.32는 송전선로 주변 및 비주변 초등학교 학생들의 미세환경에

서의 자기장 노출량을 비교한 것이다. 비교한 결과, 송전선로 주변의 S,

C 초등학교 학생의 경우, 집에서의 노출량이 큰 차이를 보이지 않았다.

그러나, 송전선로 주변에 위치한 B, K 초등학교의 경우 약 0.08 uT 정도

의 노출량의 차이가 발생하였다. 그 이유는 크게 2가지로 예측되었는데,

첫 번째, B 초등학교를 횡단한 송전선로의 경우에는 주변 주거지 또한 횡

단하여 지나갔으나, K 초등학교를 횡단한 송전선로는 주거지가 아닌 도로

변을 횡단해 감에 따라 상대적으로 학생들의 집과의 거리가 멀어졌기 때

문이고, 두 번째, 시간활동표에서 확인한 바와 같이 K 초등학교 학생들의

집에서의 가전제품 사용 시간이 B 초등학교 학생들보다 약 1시간 정도

적었기 때문으로 판단된다.

- 225 -

Locations of schoolsAM GM

uT p value uT p value

Away from

the line

S school 0.06±0.03

0.0006

0.05±0.03

0.0074

C school 0.08±0.02 0.07±0.02

Nearby the

line

B school 0.38±0.23

0.0631

0.34±0.20

0.1271K school 0.42±0.11 0.35±0.13

<Table 3.31> Comparison of magnetic field intensity to locations of

schools.

Table 3.33은 초등학교 내에서의 학생들의 노출량을 비교한 표이다. 비

교 결과, 송전선로 주변 및 비주변 모두 상대적으로 높은 자기장 노출량

을 보였다. 그 원인으로, 송전선로 비주변 초등학교의 경우, 학교 내 배선

등의 영향을 예측할 수 있었다. 송전선로 주변 초등학교들의 경우에는 초

등학교를 횡단하는 송전선로의 전류 세기 차이에 의해 자기장 노출량에

차이가 있는 것으로 보여지며, B 초등학교는 송전선로를 십자형으로 횡단

함에 따라 특정 반 학생들만이 최대 자기장 세기에 노출되는 반면, K 초

등학교의 경우 초등학교 건물을 따라 이동하고 있었기 때문에, 상대적으

로 많은 학생들의 최대 자기장 세기에 노출되고 있었기 때문으로 판단된

다.

- 226 -



Away from

the line

S

school0.05±0.02

0.2124

0.05±0.02

0.0514C

school0.04±0.02 0.04±0.02

Nearby the

line

B

school0.21±0.19

0.7086

0.20±0.17

0.6866K

school0.13±0.09 0.12±0.09



Away from

the line

S

school0.04±0.03

<.0001

0.04±0.03

0.0002C

school0.19±0.03 0.18±0.03

Nearby the

line

B

school0.88±0.71

<.0001

0.76±0.59

0.0013K

school1.33±0.38 1.15±0.50

<Table 3.32> Comparison of magnetic field intensity at the home and

school to locations of schools

(a) home

(b)school

(2) 노출량 모델 비교




- 227 -

평가를 실시하였다.

Figure 3.42는 송전선로 비 주변 C 초등학교 학생들에 대해 연구대상자

들의 각 미세 환경 별 평균 자기장 노출 수준과 각 연구 대상자들이 시간

활동표를 이용하여 시간가중 평균 모델(TWA model Ⅱ)을 통해 24시간

개인 노출량을 예측한 결과이다. 그 결과, 24시간 평균 자기장 개인 노출

수준은 산술 평균인 경우 0.078 ± 0.007 uT로 예측되었고, 기하평균인 경

우 0.067 ± 0.007 uT로 예측되었으며, 실측된 개인노출은 0.078 ± 0.016

uT(AM), 0.066 ± 0.015uT(GM) 이었다. 예측값과 실측값간의 상관성을

보았을 때, 그림 에서 볼 수 있듯이 산술평균값을 이용한 (a)에서는

Pearson 상관계수 값(R)이 0.37 이었고, 기하평균값을 이용하여 분석한

(b)에서는 0.42 의 값을 보여주어 약간의 상관관계를 보였던 기존의 시간

가중평균 모델(TWA model Ⅱ)에서와 유사한 결과를 보였다.

Figure 3.43은 2차 측정시 수행한 결과 중 각 연구대상자들의 주거환경

중 학생방, 거실, 부엌에서 spot 측정한 값과 학생방에서 24 시간

stationary 측정 자기장 값을 이용한 모델(TWA model Ⅱ-2)을 통해 24

시간 개인노출량을 예측한 결과이다.

그 결과, 각 미세 환경에서의 산술평균 자기장을 이용한 예측값은 0.078

± 0.009 uT 였고, 기하평균을 이용한 예측값은 0.068 ± 0.009 uT 로 분석

되었다.

두 예측값과 실측값간의 상관분석을 실시하여 평가하였을 때, Figure

3.43에서 보듯이 산술평균의 경우, Pearson 상관계수(R)가 0.54 였으며,

기하평균의 경우 상관계수가 0.68 로 산출되어 앞의 TWA model Ⅱ 의

방법으로 수행한 결과보다 높은 상관성을 보여주었다. 이를 통해 기존 연

구에서와 같이 동일한 경향을 보임을 확인 할 수 있었다.

- 228 -

Y = 0.1725x + 0.0643Pearson R = 0.37

0.06

0.07

0.08

0.09

0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 0.11 0.12 0.13

M easured 24h M F (uT)

Estim

ate

d 2

4h M

F (u

T)

Y = 0.1901x + 0.0545Pearson R = 0.42

0.06

0.07

0.08

0.09

0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.1 0.11 0.12


Estim

ate

d 2

4h M

F (u

T)



average model(TWA M odel I I ) for schoolchildren away from the line.


geometric means of measured personal expo

- 229 -

Y = 0.8777x + 0.0099Pearson R = 0.54

0.06

0.07

0.08

0.09

0.07 0.08 0.09


Estim

ate

d 2

4h M

F (u

T)

Y = 0.9205x + 0.0065Pearson R = 0.68

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

0.06 0.07 0.08


Estim

ate

d 2

4h M

F (u

T)



average model(TWA M odel I I -2) for schoolchildren away from the


geometric means of measured personal exposure.

- 230 -

Figure 3.44과 Figure 3.45는 송전선로 주변 학교 학생들에 대상으로

TWA model Ⅱ, TWA model Ⅱ-2 모델을 적용한 결과를 나타난 것이

다. 분석 결과, TWA model Ⅱ 의 경우, 0.078 ± 0.007uT (AM), 0.067 ±

0.007uT (GM)의 예측값을 보였으며, 0.078 ± 0.016 uT(AM), 0.066 ±

0.015uT (GM) 의 실측값을 보였다. 또한, TWA model Ⅱ-2 모델에서는

0.379 ± 0.076uT (AM), 0.340 ± 0.073 uT (GM)의 예측값과 0.423 ±

0.076 uT(AM), 0.387 ± 0.071 uT (GM) 의 실측값을 보였다.

각 모델에서의 실측값과 예측값의 상관성은 TWA model Ⅱ 의 경우,

0.374(AM 모델), 0.421(GM 모델)의 상관계수 값을 보였으며, TWA

model Ⅱ-2 모델의 경우, 0.98 (AM 모델), 0.99(GM모델) 의 상관계수 값

을 보였다. 본 연구의 경우, TWA model Ⅱ-2 모델을 위한 spot 측정 결

과가 상대적으로 부족하여 모델로써의 신뢰성은 떨어지는 것으로 보여지

나, 높은 상관 계수를 근거로 자기장 노출량 예측에 있어서 초등학생들의

집에서의 spot 측정 결과를 바탕으로 한 TWA model Ⅱ-2 모델 적용 가

능성은 매우 높은 것으로 판단된다.

- 231 -

Y = 0.0535x + 0.3956Pearson R = 0.374

0.3

0.4

0.5

0.6

0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

M easured 24h MF (uT)

Estim

ate

d 2

4h M

F (u

T)

Y = -0.0076x + 0.367Pearson R = 0.421

0.2

0.3

0.4

0.5

0.1 0.3 0.5 0.7

Measured 24 h M F (uT)

Estim

ate

d 2

4 h

MF (u

T)



average model(TWA M odel I I ) for schoolchildren near the line. (a) is


means of measured personal exposure.

- 232 -

Y = 0.9808x - 0.0361 Pearson R = 0.98 (p=0.0001)

0.2

0.3

0.4

0.5

0.2 0.3 0.4 0.5


Estim

ate

d 2

4 h

MF

(uT)

Y = 1.0291x - 0.0583 Pearson R = 0.99 (p<0.0001)

0.2

0.3

0.4

0.5

0.2 0.3 0.4 0.5

M easured 24 h MF (uT)

Estim

ate

d 2

4 h

MF

(uT)



average model(TWA M odel I I -2) for schoolchildren near the line. (a)

is arithmetic means of measured personal exposure, and (b) is

geometric means of measured personal exposure.

- 233 -

다. 주거지에서의 자기장과 전기장의 상관성

(1) 전기장 측정 방법

자기장이 움직이는 전하 또는 전류에 의해 생성되는데 비해, 전기장은

모두 전하에 의해 생성된다. 송전선로 아래에서의 전기장의 경우, 선로의

배열에 의해 전기장의 세기가 큰 영향을 받게 된다. 주거지의 경우는 집

내외의 전기장 특성에 차이가 발생한다. 집 외부의 경우, 집 구조가 전기

장의 감쇄에 큰 영향을 미치게 된다. 대부분의 건물 벽면 재료들로 인해

전기장은 큰 차폐가 발생하기 때문에, 주거지의 내부는 외부에 비해 전기

장이 10～100배 정도 감소한다.

주거지 내부의 경우, 전기장의 주요 원인은 가전제품이다. 전기장의 세

기는 가전제품의 배선에 의존하나, 주변의 금속 자재는 전기장의 섭동을

일으킨다. 가전제품으로부터 발생하는 전기장의 경우도 자기장과 마찬가

지로 거리가 멀어질수록 급격히 감쇄한다. 그런데, 자기장의 경우는 외부

와의 차폐가 잘 이루어지지 않기 때문에 배경자기장 세기와 합쳐진 값을

실내에서의 일반적인 자기장 세기가 된다.

전기장의 경우 도전체에 의해 쉽게 섭동되기 때문에 집의 실내에서와

같은 크기에게의 전기장의 경우는 세기가 균일하지 않고, 일정하게 변화

하지도 않는다. 또한, 대부분의 물체, 특히 금속체의 경우는 전기장의 강

한 섭동을 통해 국부적인 고전기장을 생성시킬 수 있다.

따라서, 본 연구에서는 주거지에서의 전기장의 노출 수준을 파악하고

자기장과의 상관성 여부를 확인하기 위해 주거지에서의 전기장 spot 측정

을 자기장 측정과 함께 실시하였다.

측정 장비는 전기 프루브를 장착한 EMDEX 장비를 사용하였다. 본 장

- 234 -

비는 1 V/m 에서 200 kV/m 범위의 전기장을 측정할 수 있는 장비로써,

자기장과 함께 동시에 노출되는 전기장을 측정함으로써 종합적인 노출량

평가를 실시할 수 있는 장점을 가지고 있다.

측정 장소는 자기장 측정 방법과 같이 주거지의 거실, 방, 부엌의 중앙

지점에서 실시하였다.

<Table 3.33> Specification of E-probe

항목 사양

Electric Field Range 1 V/m to 200 kV/m

Calibration Range 10 V/m to 18 kV/m

Resolution 1 V/m

Frequency Bandwidth 40 Hz to 1 kHz

- 235 -

<Figure 3.46> External appearance of E-probe.

(2) 전기장, 자기장 측정값과 상관성

Table 3.34는 자기장과 전기장 spot 측정 결과를 나타낸 것으로써, 총

11개의 주거지 내 33개 지점에서 측정한 결과를 나타내었다. 측정 결과

전기장의 경우, 최대 약 10V/m 정도의 세기를 나타내었고, 33개 측정 지

점 중, 16개 지점에서 최소 측정 범위인 1V/m 이하를 나타내어 이를 최

소 측정 한계치의 1/2 수치로 기입하였다.

이를 외국의 측정 결과와 비교해 보았을 때, London의 연구에서는 7.98

V/m 의 평균값을 나타내었고, Savitz 의 연구에서는 9 V/m 의 중간값을

나타내었다. 그러나, 본 연구에서는 이 보다 낮은 약 3 V/m 의 평균값을

나타내었으며, 거실, 방, 부엌별로 각각 4, 1, 3 V/m 이 세기를 나타내었

다.

- 236 -

livingamB roomamBkitchenam

BlivingamE roomamE

kitchenam

E

TYP

E 3

1 0.30 0.55 0.44 3.55 0.5 3.55

2 0.25 0.25 0.25 3.55 0.5 3.55

3 0.63 0.25 0.25 7.1 0.5 0.50

4 0.65 0.69 0.44 10.65 0.5 3.55

5 0.39 0.49 0.33 3.55 3.55 0.50

TYP

E 4

1 1.59 1.44 1.20 10.65 3.55 3.55

2 0.32 0.47 0.48 0.50 0.50 0.50

3 0.19 0.23 0.19 0.50 0.50 7.1

4 1.39 1.41 1.58 3.55 0.50 3.55

5 0.48 0.74 0.63 0.50 0.50 3.55

6 2.61 3.65 3.12 0.50 0.50 3.55

<Table 3.34> Electromagnetic field intensity at residences

Table 3.35는 자기장과 전기장의 상관성을 나타낸 것이다. 평가 결과,

거실, 방, 부엌에서 각각 측정 된 자기장과 전기장 사이에는 높은 상관성

을 보이지 않았다. 이러한 이유는 위에서 설명한 바와 같이 가전제품이

주거지 전기장과 자기장의 주요 발생원이기는 하나, 자기장의 경우는 배

경 자기장 세기에 따라 전체 세기에 차이가 발생하기 때문에 이에 상관성

이 떨어지는 것으로 판단된다.

- 237 -

Type 3 Type 4

Pearson R P-value Pearson R P-value

Living room

B

:Living room

E

0.619 0.265 0.307 0.553

Room B

:Room E• • 0.046 0.931

Kitchen B

:Kitcchen E0.498 0.392 -0.553 0.254

<Table 3.35> Correlation between magnetic field and electric field

라. 가전제품의 위치, 주파수 별 자기장 노출 특성 평가

가전제품은 송전선로와 함께 주요 전자장 노출원으로써, 집과 같은 실

내에서는 가전제품의 사용 시 유무에 따라 노출량에 큰 변화를 줄 수 있

으며, 제품 내 전선의 배열에 따라 위치별로 전자장 세기에 큰 차이가 발

생한다. 또한, 약 60Hz 의 특정 주파수가 지속적으로 발생되는 송전선로

와 달리, 가전제품의 경우는 기기 특성에 따라 주파수 변조등이 가능함으

로 특정 주파수가 발생할 수 도 있으며, 전류의 흐름에 변화를 줄 수도

있기 때문에 이에 따른 전자장 세기의 변화가 발생할 수 있다. 따라서, 본

연구에서는 가전제품 중 전기장판 사용 시, 위치 별 자기장 세기의 변화

정도와 5Hz ～1GHz 까지의 광대역의 주파수 방출 특성을 평가함으로써,

가전제품에 의한 전자장 노출량 평가 시 고려해야할 조건들에 대해 연구

해 보았다.

- 238 -

종

류

위치

Type 1 Type 2 Type 3 Type 4 Type 5 Type 6 Type 7 Type 8

uT

위 1.29 2.94 3.46 0.22 1.80 3.08 5.13 1.17

중간 1.16 2.19 4.00 0.28 2.41 2.07 1.64 0.90

아래 0.31 1.30 5.95 0.03 3.27 3.40 3.86 1.72

(1) 가전제품의 위치 별 자기장 노출 특성 평가

총 8종의 전기장판을 대상으로 측정을 실시하였으며, 전기장판의 위치

를 각각 상, 중, 하로 구분하여 측정을 실시하였다. Table 3.36은 위치별

자기장 측정 결과를 나타내는 것으로써,제품 별로 자기장 세기에 차이가

발생됨을 알 수 있다. 또한, 같은 장판에서도 위치별로 약간의 차이를 보

였는데, 이는 전기장판의 경우 전류가 흐르는 전선의 위치가 다름에 따라

전선의 위치에 따라 다른 자기장의 세기에 노출 될 수 있음을 알 수 있

다.

Table 3.34는 단일 제품을 동일 조건에서 측정한 것인데, 측정값이 일

정한 세기를 유지하다가, 급격히 감소하여 계속 일정한 값을 유지하는 것

을 볼 수 있었다. 이는 대상 전기장판의 제품 특성에 의해 일정기간 전류

가 차단 또는 미량 흐름에 따라 자기장 세기의 차이가 발생되는 것으로

판단된다.

<Table 3.36> Magnetic intensity to various position of appliances

- 239 -

0

0.5

1

1.5

2

2.5

0 100 200 300

Time

Inte

nsity

(uT)

<Figure 3.47> Magnetic intensity to various position of appliance.

(2) 가전제품의 주파수별 전자장 노출 특성 평가

전기장판을 대상으로 주파수 별 전자장 노출 특성을 평가하기 위해, 5

종류의 전기장판을 대상으로 실험을 실시하였다. 주파수 대역을 5Hz ～

2kHz, 2kHz ～ 400kHz, 10kHz ～ 30MHz, 30MHz ～ 1GHz 로 구분하여

측정을 실시하였다. 측정은 2003년 전파연구소에서 실시한 생활가전 측정

에 사용한 장비(Table 3.37), 측정거리(0cm), 동작조건(정상 동작)에 따라

동일한 조건에서 실시하였다.

- 240 -

구분기기명

(모델 명)규격

측정기 EM field analyzer 5Hz ～ 2kHz

Electromagnetic survey meter 2kHz ～ 400kHz안테나

Loop 안테나10kHz ～

30MHzTrilog 안테나

(VULB 9160)30MHz ～ 1GHz

기타 삼각대, RF 케이블, 노트북 PC, 프린터, 카메라, 전원선,

온습도계, 줄자

<Figure 3.48> Chamber room for uncertainty test of appliances.

<Table 3.37> List of measurement device

- 241 -

Figure 3.49는 대상 제품을 주파수 별로 Trilog 안테나, 혼 안테나로 측

정된 결과를 나타낸 것으로써, 10kHz ～ 30MHz 주파수 대역에서는 매우

낮은 전자장이, 30MHz ～ 1GHz 주파수 대역에서는 전기장판의 경우 거

의 전자장이 발생되지 않음을 확인할 수 있었다.

Table 3.38은 전기장판의 주파수 별 측정 결과를 나타낸 것으로써, 예

상했던 바와 같이 5Hz ～ 2kHz 중에서도 60Hz 에서의 전기장과 자기장

의 세기가 높게 나타나는 것을 알 수 있었다. 그러나, C 제품의 경우

10Hz 이하의 주파수에서 최대 자기장 값을 보임을 확인 할 수 있었는데,

이는 제품 내 주파수 변조를 통해 60Hz 전자장의 주파수를 변화 시킨 것

으로 예상된다.

- 242 -

<Figure 3.49> Electromagnetic intensity to frequency range.

- 243 -

<Table 3.38> Electromagnetic field intensity to change of frequency

주파수

대역

측정

단위

A B C D E

최대 주파

수세기

최대 주파

수세기

최대 주파

수세기

최대 주파

수세기

최대 주파

수세기

5Hz～

2kHz

V/m 60 Hz 13000 60 Hz 648010 Hz

이하783 60 Hz 20000 60 Hz 7460

u T 60 Hz 1.85 60 Hz 3.8 60 Hz 3.414 60 Hz 1.646 60 Hz 0.87

2kHz～

400kHz

V/m 42.4 35 1.435 54.3 12.16

u T 0.014 0.308 0.270 0.117 0.015

10kHz～

30MHzV/m

2.48 MHz 0.057 2.48 MHz 0.054 0.46 MHz 0.046 2.63 MHz 61.03 2.48 MHz 57.78





20.48 MHz 0.023 16.58 MHz 0.024 9.08 MHz 0.009 8.18 MHz 0.052

20.78 MHz 0.026 10.81 MHz 0.011 10.81 MHz 0.038

13.96 MHz 0.014 14.11 MHz 0.037

20.48 MHz 0.020 22.13 MHz 0.035

- 244 -

3. 인체 건강 영향 평가

가. 자기장 노출에 따른 생체 메커니즘

(1) 생체 물질의 상호작용 메커니즘

약한 EMF 의 생체 영향 발생 메커니즘 중에서 현재까지 공인되어지지

는 않았지만 몇 개의 메커니즘은 가능성이 있어보인다.

확실한 물리학 법칙들과 타당한 생물학적 메커니즘에 근거하여, Adair

는 안내섬광(안구에 압력을 가했을 때의 자각 광감)과 같은 고강도의 자

기장 효과들과 뼈와 연한 피부 치료에 자기장의 임상 사용은 명백한 것으

로 보았다. 많은 과학자들은 자계 노출 시, 세포 내부에 전달되는 낮은 세

기의 비 전리 EMF의 인체영향에 대해서 회의적이다. 그 이유는 다음과

같은데, 첫째, 이미 알려진 돌연변이의 발암성 효과와 비전리 방사를 발생

시키기 위해 화학적 결합을 깨뜨려야 하지만 비전리 방사 에너지의 자체

로는 충분하지 않기 때문이다. 라디오와 마이크로웨이브 주파수에서 발생

하는 높은 세기의 EMF는 조직 내부에 쉽게 스며들고 분자들을 진동시켜

서 마이크로 오븐에 이용되는 잘 알려진 가열 효과를 발생시킨다. 이것은

확실히 세포를 파괴할 수 있으나, 일반적으로 불명확하고 잠재적인 치명

적 현상일 뿐이다. 세기가 감소하여 어떠한 열도 감지되지 못할 만큼 낮

아지게 되더라도, 신경과 근육에 자극을 줄 수 있는 생체자기장은 EMF

노출로 인해 계속 발생 될 것이다. 이 세기 아래에서는 인체영향과 그것

을 발생시키는 물리적 메커니즘들이 더욱 불명확해지게 된다. EMF 스펙

트럼의 다른 끝인 극 저주파는 전력 전달과 간섭에 사용되는데, 이 전계

성분은 조직 내부로 쉽게 스며들지 못하고, 약한 자계 효과들이 대부분

- 245 -

신체 표면에 그치게 된다.

반면에 ELF 자계 성분들은 조직을 통과하므로 많은 열을 발생시키지

않게 된다. 그것은 충분한 강도에 있으면, 상당한 양의 생체 전기장들을

유도할 수 있다는 뜻이다. 그러나, 극 저주파 EMF 노출의 환경적인 수준

들로부터 실제로 신체 내부에 도달하는 에너지 수준들은 일반적으로 세포

와 근육의 일반적인 작용들에 의해 발생되는 전기장 수준 아래에 있고 신

체에서 전기장들을 야기한다. 결론적으로, 아직은 어떻게 극저주파 EMF

가 생물학적 효과를 발휘하는지를 설명할 수 있는 메커니즘이 없다는 것

이다.

내생적인 신경과 근육의 전기적인 충격에 의해 확립된 역(자극에 대해

반응하기 시작하는 분기점)이 있는 생물 막에서 발생되는 EMF 생체영향

은 불규칙한 분자운동과 전기적 잡음에 의해 발생하는 것으로 예상하고

있다. 열 잡음은 불규칙적으로 움직이는 이온들과 크기가 온도에 의존하

는 생물학적 분자들의 자연적인 에너지를 나타낸다. 이것은 유도된 EMF

가 생체 온도에서 에너지가 아닌 background heating을 내게 하는 한계

치를 만들어낸다. 이 한계치는 방정식에서 열 잡음을 표시하는 용어로 사

용되어 지곤 하기 때문에 “kT limit"로 불리 운다. 세포가 홀로 반응하여

외부 유도 EMF가 검출되어질 수 있다면 kT가 초과되는 것은 당연한 것

처럼 보여진다. 그러나 그것이 어떻게 계산되어지는지에 따라서 kT limit

는 세포 성장 형태 변화, 유전자 발현 변화, 또는 세포막에서의 칼슘 이온

밀도의 증가와 같은 생물학적 효과를 일으키는 어떤 low level EMF 보다

도 더 큰 요소 일 수 있다. 이와 같이 인체영향을 설명하기 위해서는 기

존 물리 이론인 kT limitation 문제를 해결 할 수 있는 방안들이 필요하

다.

반면에 오늘날 전형적 EMF에 의해 발생되는 에너지 세기는 그러한

- 246 -

background에 비해서 세포가 식별할 수 없을 만큼 낮지만 이러한 일반적

인 견해에서 EMF의 개념을 다시 생각해 보면 다르게 이해할 수 있다.

EMF를 연구하는 어떤 과학자들은 EMF가 noise level에도 불구하고 세포

에 의해 탐지할 수 있는 메시지를 전달한다고 주장한다. 신경생리학적

EMF 효과에 대한 오랜 연구를 한 Ross Adey는 뇌에서 측정된 세포에

의해 산출된 전기장과 특별한 관계가 있는 informational content를

”whispering between cells"로써 간주해왔다. Adey는 이러한 장들은 불규

칙적이지 않으며, 신경조직에서 규칙적 메커니즘을 형성한다고 주장한다.

EMF informational content를 설명하는 다양한 주장들은 다음에 같이 요

약되어 질 수 있는데, 외부에서 인간에 의해 발생된 EMF가 일반적인 세

포조절 신호와 유사한 신호를 만들어 내면, 일반세포가 그 잘못된 신호를

인식하여 결국, fool cell이 된다는 것이다. 이 EMF는 처음에는 신호 전달

경로를 가볍게 두드리는 것과 같지만, 일련의 과정을 거쳐 결국 생체 영

향을 발생시키게 된다. 그렇다면 최초 복사된(mimicked) 유사 신호는 무

엇인가? 현재의 연구방향은 그러한 메커니즘을 찾은 쪽으로 가고 있다.

현재까지 다양한 형태의 메커니즘들이 제안되어 지고 있는데, 우리는 여

러 가지 메커니즘 중에서 세 가지 메커니즘을 논의 해 볼 것이다.

첫 번째는 정자계와 교번 자계로 인해 칼슘과 인산 이온 같은 전기적으

로 하전된 특별한 원소가 공진 된다는 공진 이론이다. 이 칼슘과 인산 이

온들은 공진 이온과 반응하여 열리거나 닫히게 되는 세포막의 열린 통로

들을 통해 세포 내부로 출입하게 된다. 두 번째는 아직 그 반응 메커니즘

이 명확하게는 설명되어지지는 않았지만, 자기적 물질을 가지고 있는 세

포가 외부 자기장과 반응하는 이론이다. 세 번째는 자기적으로 민감한 반

응물이 화학적 반응률에 변화를 준다는 이론이다.

- 247 -

(가) kT Problem에 대한 공진 해법 (Ion cyclotron resonance)

몇 가지 메커니즘들은 kT limit를 극복하는 것을 목표로 진보되었다.

많은 실험들을 통해 유도된 EMF는 특정 주파수, 강도, 그리고 지속성과

같은 제한된 범위에서 발생되어 질 때 효과적인 것으로 알려지고 있으며,

공진 메커니즘은 위의 내용을 설명할 수 있는 이론이다. 공진 이론이란

정자계와 교번 자계로 인해 칼슘과 인산 이온 같이 전기적으로 하전된 특

별한 원소가 공진을 하게 된다는 것이다. 이 칼슘과 인산 이온들은 공진

이온과 반응하여 세포막의 열린 통로들을 통해 세포 내부로 출입하게 된

다. 이것은 그네에 비유할 수 있다. 만약, 적절한 타이밍에서 그네를 밀어

준다면, 그네는 높이 올라가게 되고, 내려 왔다가도 가볍게 밀어주는 것으

로 다시 높이 올라가게 된다. 하지만, 적절한 타이밍에 밀어주지 않는다

면, 그네는 높게 올라가지 않는다. 이와 같이 공진은 특정한 타이밍(주파

수)만 맞는다면, 작더라도 추가적인 에너지를 통해 큰 효과를 내게 하는

것이다. 공진 메커니즘에서 중요한 내용 중에 하나는 세포막들을 통해 움

직이는 칼슘 이온의 흐름이 변경된다는 점이다. 비록 몇 가지 중요한 부

분에서 의견의 불일치를 보이고 있지만, 위의 내용을 증명할 수 있는 실

험적 증거들은 많다. 칼슘은 세포에서 “second messenger" 로 불릴 정도

로 중요한 역할을 하는데, 세포 신진대사에 깊은 효력을 발휘하는 생화학

적 경로들에 관여한다. 칼슘 흐름의 변화는 실제 EMF 생체영향에서 요구

되어지고 있는 멀리까지 영향력이 미치는 형태의 신호를 제공한다.

생물막을 가로지르는 이온들의 움직임에는 특별한 형태가 있다. 생물

막은 상대적으로 수용성체에 불 침투성이며 특히 전기적으로 하전된 수용

성체에 불 침투성인 이중 층의 지방 분자들로 일반적으로 구성되어 있다.

따라서, 이온들은 막의 액체 부분을 통해 쉽게 움직일 수 없고 특별한 메

- 248 -

커니즘을 가지고 막을 통과하는 중요 이온들과 다른 수용성 화합물의 움

직임을 설명해야만 한다. 여기에는 능동 전달 펌프와 Voltage gated

channel 이라는 잘 성립된 두 개의 메커니즘이 있다. 능동 전달 펌프는

에너지의 지속적인 공급을 필요로 하고 농도의 변화에 반하여 작용하는

것으로 설명되어지고 voltage gated channel은 이온들의 능동적인 움직임

을 발생시킬 만한 전기적 신호에 반응하여 열리거나 닫히는 것을 설명하

고 있다. 여기서 우리와 관계된 것은 voltage gated channel 이다.

칼슘과 같은 이온이 막을 통과하는데 미치는 영향을 설명하기 위해서,

EMF는 일반적으로 반응하는 신호를 복사한 또 하나의 신호로 판단된다.

그러나 아직도 무엇이 최초의 EMF 신호인가 하는 질문은 남아있게 되는

데, 이것은 다음과 같이 설명되어 지고 있다. 어떤 물체의 물리적 특성들

이 특정 주파수와 조화를 이루게 되었을 때 적절한 주파수에서 물체가 진

동하는 것처럼 전기적으로 하전된 입자들은 적절한 주파수에서 번갈아 일

어나는 자기장과 전기장에 노출되었을 때 공진 하게 될 것이다. 어떤 가

능한 실험적 증거로 확실하다고 생각되는 생물학적 효과들이 칼슘 또는

다른 이온의 공진에 동조해서 EMF 의 특별한 조합에 의해 생기는 것이

라고 주장하고 있다. 지금 까지 여러 형태의 공진 조건들이 제안되고 있

으며, 다양한 실험과 연구를 통해 각각의 가설의 옮고 그름을 판단해 왔

다. 또한, 세세한 수학적 메커니즘은 복잡하기는 하지만 전적으로 타당한

것처럼 보여진다.

약한 EMF 생체영향에 대한 실험 결과 중 몇몇은 생물학적으로 중요한

특정이온의 이온 사이클로트론 공진을 입증하는 구체적 parameter 에 적

합하다. 공명을 입증하는 실험들은 종종 과거에 보고된 실험을 재현하는

과정에서 다른 결과가 발생되어지기도 하였으나, 사이클로트론 공진은 처

음 소개된 1980 년대 중반이후 low-level 생체 영향들을 설명할 수 있는

- 249 -

가장 유력한 이론으로 남아있다.

가장 일찍 그리고 광범위하게 연구된 공진 이론인 이온 사이클로트론

공진은 일정한 자계에서 하전된 입자가 시변 자계의 영향을 받게 될 때

발생된다. 정상적인 상황에서 이온은 원형 또는 나선형 경로를 따라 움직

이며 활동 반경은 그 이온의 세기, 질량, 전하의 영향에 따라 변하게 된

다. 이 상황은 정상 field 의 세기와 시변 계의 주파수비가 입자의 질량대

전하 비와 같을 때 발생한다. 중위도에서 약 0.5 G 인 지구의 정자계에서

칼슘과 인 그리고 나트륨과 같은 생물학적으로 중요한 이온들의 대부분은

10 ～ 300 Hz 의 주파수에서 반응한다. 칼슘은 약 38 Hz에서 반응한다.

이것은 이온의 수화작용 (물분자와 조합, 이것은 일반적인 발생)에 의해

물분자들이 결합됨에 따라 질량이 증가하게 되고, 결국 공진 주파수가 감

소하게 됨으로써 공진 조건에 영향을 끼치게 된다. 이온 사이클로트론 공

진 현상이 갖고 있는 문제는 내제된 에너지가 열에너지 수준 이하이기 때

문에, 세포질 또는 세포외부에서 자유 이동 이온이 그러한 메커니즘대로

발생되는 것이 어렵다는 것이다. 용액 같은 생물학적 시스템들에 있는 이

온들이 일반적으로 자유 공간 파라미터에 근거한 물리적 모델들을 근거로

해서 거대한 원 경로들에서 자유롭게 움직이기가 어렵기 때문에, 사이클

로트론 공진이 실상에서 구현되기는 어렵다. 하지만, 세포막 내부의 다양

한 이온들을 전송 할 수 있는 특별 채널에서 이온들이 나선형의 일정한

경로를 통해 이러한 채널들을 가로지르게 된다. gated 채널 부근의 지역

적인 전달 막 전위 변화가 채널이 열리는 것을 조절하게 되며 이것은

cellular oscillator system을 통해서 발생되는 지역적 칼슘 농도의 주기적

인 증감과 관계가 있다. 또, 칼슘과 결합된 Protein calmodulin 과 같은

다른 요소들을 통해서 더 큰 효과가 나타나게 된다.

이러한 이온 공진 이론에서 중요한 점은 이온 공진 이론들이 ELF 교번

- 250 -

계와 지구의 지자기장 사이의 상호작용을 허용한다는 것이다. 이온들은

삼투압을 통해서 세포막을 조절하는 것에 중요한 역할을 하는데 영향을

미치는데 세포 대사 과정에 참여하고, 막을 통해 electric potential이 생산

되는 것을 돕게 된다. 공진 메커니즘은 여러 임상적인 적용에도 이용 될

수 있는데 쉽게 낮지 않는 부러진 뼈의 성장을 촉진하기 위해

resonance-tuned EMF 가 사용되어 질 수 있다. 그러나 주거 지역에서

어린이 백혈병과 EMF 노출 (주로 50 or 60 Hz) 의 관계와 같은 다수의

생리학적 연구는 사실을 입증하기 위한 특정한 공진 조건과 기간 같은 정

확한 평가 조건을 만족시키기가 어렵다. 이는 사람들이 이러한 정자계와

시변 자계에 계속 노출되지 않고, 또 사이클로트론 공진이 발생되는 적정

주파수와 강도에 상당한 시간동안 노출되는 것이 아니기 때문이다.

(나) 생체 자기

박테리아에서 인간에 이르기까지 모든 생물의 조직은 자성 미립자

(Fe3O4)를 포함한다. 두 겹의 지질로 둘러싸인 미립자들은 종종

magnetosome이라는 선형 연결구조를 형성한다. 지자기장에 반응하여 비

틀리는 magnetosome은 작은 생체 막대 자석과 같다. 이 구조는 지구의

자기장을 사용하여 이동 방향을 정하는 박테리아나 새의 기관들에서 처음

으로 발견되었는데, 이것은 자기정보를 생물학적 응답으로 변환하기 위한

방법을 제공한다.

이론적으로 외부로부터의 자기장과 magnetosome의 상호작용 에너지는

낮은 세기의 열 잡음을 초과할 수 있다. 즉, magnetosome은 인위적 자기

장의 영향을 받는다. 이것은 외부의 인위적 자기장에 노출된 새들의 행동

으로 알 수 있는데, 보통 지자기장에서 동쪽으로 이동방향을 정했던 새들

- 251 -

은 외부의 인위적 자기장에 노출된 결과 귀소방향 감각을 잃고 우왕좌왕

하였다.

인간 두뇌의 0.1 %도 되지 않는 부분에서도 수백만 magnetosome양과

같은 자성물질(EMF-감지 세포)이 있지만, 인간에 대한 자성 함수는 아직

알려진 바가 없다. 그러나 자성 물질은 해마와 기억, 학습 그리고 지각처

리로 알려진 인간의 두뇌부분, 그리고 적용된 자기장에 민감한 사람들을

통하여 발견되어져 왔다. 이러한 자성함수를 알아보기 위해 몇 가지 가설

을 세워 보았다.

첫 번째 가설은, 세포막에 있는 자기입자의 회전운동 에너지 전달을 위

한, 두 겹으로 둘러싸인 지질 막에의 세공(기공, 세포 구멍) 형성이다. 이

세공은 자계 펄스에 노출되는 세포의 분자이동에 많은 영향을 줄 것이다.

그러나 세공을 생성하기 위해서는 열 잡음보다 훨씬 큰 에너지가 필요하

고, 세공의 물로 찬 내부보다 매우 큰 영역에서 막 분자(membrane

molecules)의 재배치를 수반해야 한다는 제약이 있다. 이러한 제약을 만

족시키기 위해, 유효신호는 단기간 동안 약 200 G ～ 500 G 정도의 강한

자계가 필요하다. 이것의 의미는 세공이 생성되는 동안 개별적

magnetosome을 포함하는 것이 이론적으로 가능하다는 것이다. 따라서 이

메커니즘은 일반적인 환경(50 mG 이하)에서는 적용되지 않는다.

자기 자극의 넓은 범위에 응답할 잠재력이 있음에도 불구하고,

magneto-somes은 생체효과에 EMF 신호를 인지하고 변환하는 일반적인

역할(role)보다는 정밀하게 분화된 역할에 적합한 구조를 나타낸다. 그러

나 조밀하게 밀집된 자철광의 기록상의 수치는 감각처리에 포함된

magnetosome의 코히런트 체인같은 유기조직과 다소 차이가 있다는 것에

유의를 해야 하는데, 이것은 외부장과 상호 작용하는 세포 내부에 자성물

질을 위한 다른 무언가가 있다는 것을 의미한다. 대안적으로, 내부세포의

- 252 -

철 성분이 분자를 저장하는 것처럼, 자철광에 대해 몇 가지의 기능적인

설명들이 가능하다.

(다) 자기적으로 민감한 화학 작용

세 번째 메커니즘은 자기적으로 민감한 화학적 반응들과 효과들에 관한

것이다. 많은 화학적 반응들은 반응분자들의 동 방향성과 밀접한 관련이

있다. 이러한 화학적 반응들 중에 많은 비율들은 자계에 따른 반응분자들

의 방향성변화에 의해 영향을 받는다.

James Weaver와 매사추세츠 공과대학 동료들은 생체학적 한계를 화학

적으로 가정하였을 때, 그러한 감도가 두뇌조직에 의한 자기 검출에 대한

가장 신빙성 있는 근거를 형성할 수 있다는 것을 보여 주었다. 만약 반응

으로부터의 생산물 형성 비율이 자계 강도에 종속적이라면, 생산물 농도

에서 발생하는 장(field)-종속 차이들을 이용하여 자기 검출을 할 수 있다.

지각능력을 포함하는 두뇌조직에서 작은 1～10 mG의 장 변동을 추출해

내려면 부피를 측정하는 극소 검출기를 사용해야 한다. 여기서 반응속도

변화에 대한 온도계수가 낮다면, 유효 온도 변화는 자기편차를 압도하지

못하기 때문에 검출 과정은 정밀해야 한다. 동물의 방향탐지 감각을 보면,

어떤 동물들은 지자기장에서 1 mG (0.2 %변화)정도의 작은 변화도 알아

내는 것으로 입증되었다. 비록 이 이론의 창시자는 특정 감각기관-동물의

항해 시스템의 일부로 자계 강도 변화의 검출을 위한 근거로서 이것의 중

요도를 고려했었지만, 이러한 개념은 광범위하게 적용될 수 있다.

이론적으로, 자유 라디컬(free radical)을 포함하는 반응률은 자계에 민

감하고, 많은 생물학적 반응들은 그러한 자유 라디컬 중간물을 포함한다.

자유 라디컬들은 그들이 가지고 있는 홀 전자들 때문에 높은 반응성을 가

- 253 -

진다. 자유 라디컬들은 전자가 회전하는 동안 공유쌍으로 재조합 된다.

그러나 알려진 바와 같이 유입된 자계는 자유 라디컬의 공유쌍 형성을

방해하여 라디컬의 life-time(자유 라디컬에서 라디컬 공유쌍을 형성까지

의 주기)을 연장한다. 이것은 연쇄반응을 통하여 더 많은 자유 라디컬들

이 생성되고, 재 조합 되지 못한 자유 라디컬들은 생물학적으로 중요한

분자들과 반응할 수도 있다. 따라서 이러한 연쇄반응은 단 기간내 DNA

와 같은 분자들에 심각한 손상을 입힐 수 있기 때문에, 라디컬의

life-time이 연장되는 만큼 발생되는 손상도 증가된다.

Adair의 계산에 따르면, 열 잡음에 의한 낮은 에너지 EMF 신호의

swamping을 극복하기 위해서는 500 mG 이상의 필드가 필요하다. 따라서

그 제한은 일반적인 환경(50 mG)에서 라디컬이 단 1 %조차 변화 할 수

없기 때문에 생물학적 시스템에 영향을 줄 수 없다. 그것은 일반적인 환

경에서의 자계가 라디컬 쌍의 재결합비를 수정하여 생체 시스템에 영향을

줄 수 없다는 것을 의미한다.

앞에서 언급된 메커니즘 외에도 몇 몇 가설들이 현재 제시되고 검토 되

어지고 있는 상황이다. 주로 거론되고 있는 가설들로는 이온화

(Ionisation), 사이클로트론 공진(Cyclotron resonance), 라머세차운동

(Larmor precession), 이온 파라메트릭 공진(Stochastic resonance), 소음

공명(Stochastic resonance)등이 있다.

나. 극저주파 자기장 노출과 멜라토닌, 성장호르몬 분비량과의 관련

성

(1) 전자장에 의한 생물 • 생리적 변화 평가 방법

- 254 -

연구대상자는 시간 활동표 작성 등의 연구수행에 무리가 없으며, 멜라

토닌 분비량이 여성의 월경(menstruation)에 영향을 받을 수 있고(Brun

등, 1995) 성별보정을 위해 6학년 남학생만을 대상으로 하였다. 연구대상

조건에 부합된 학생들에 대해서는 학교를 통해 가정통신문을 발송하여 본

연구의 목적과 취지 및 자료 확보를 위한 활동요령을 설명하였으며, 최종

적으로 학생과 학부모의 동의를 얻은 학생들에 대해서만 최종 연구대상자

로 선정하였다. 최종 선정된 연구대상자는 송전선로 주변 초등학생의 경

우는 송전선과 가장 가까운 위치의 4개 학급의 남학생 중 31명이 선정되

었으며, 송전선 비 주변 초등학생의 경우에는 6학년 8개 학급에서 62명이

최종 선정되었다. 선정된 연구대상자들은 하루 24시간 동안 극저주파 자

기장 노출 측정과 시간 활동표 및 설문지를 작성토록 하였으며, 멜라토닌

과 성장 호르몬 분비량을 조사하기 위해 뇨(urine)를 채취하였다.

멜라토닌과 성장호르몬 분비량 분석을 위해 각 연구대상자들은 취침 전

에 방뇨하여 잔류 뇨를 배출시킨 후 취침하도록 하여 기상직후의 뇨를 받

도록 하였으며, 연구대상자는 뇨를 채취하는 동안에 채취된 뇨의 전체량

과 채취시간을 기록할 수 있는 측정일지를 기록하였다. 분석방법으로는

멜라토닌의 경우 방사면역검사방법(radioimmunoassay method)을 사용하

였으며, 성장호르몬은 효소면역검사방법(enzymeimmunoassay method)을

이용하였다.

채취된 뇨 중 멜라토닌 분비량은 BüHLMANN LABORATORIES

AG(Switzerland)에서 생산된 RIA test kits를 사용하여 측정하였다. 이

RIA kit는 Kennaway G280 항 멜라토닌 항체에 의해 두 개의 항체

(primary antibody와 secondary antibody)에 의해 멜라토닌 분비량을 측

정한다. RIA의 분석과정은 최초 전 처리과정으로서 column의 준비

- 255 -

(preparation)와 조절(conditioning)과정으로 methanol과 3차 증류수를 각

1 ㎖씩 2회 투여하고, 세척(washing)과정은 10% methanol 1 ㎖를 2회 투

여하고, hexane 1 ㎖를 1회 투여한다. 그리고 5배 희석한 뇨 샘플을 투여

한 후 methanol 1 ㎖를 투여하여 최종적으로 추출하였다. 전 처리과정 후

에 뇨 샘플은 primary antibody 100 ㎕ 및 I-125 100 ㎕ 등과 함께

20±4hr 동안 반응시킨 후 secondary antibody 100 ㎕를 투여하여 최종적

으로 gamma-counter에 의해 측정되었다. 분석과정에서 사용된 primary

antibody와 secondary antibody는 한 vail에 11 ㎖의 anti-melatonin 항체

가 포함되어 있고, 냉장상태로 보관되었다. 멜라토닌 분비량 분석에 있어

서 분석의 민감도(sensitivity)는 0.3 pg/㎖ 였으며, 분석의 타당도를 검증

하기 위하여 10개의 검체에 대해 검체간 검사(intraassay)와 분석자간 검

사(interassay)를 수행한 결과, intraassay coefficiency는 6.9 % (3.1 ～

8.9 %)로 나타났고 interassay coefficiency는 11.5 % (7.4 ～ 15.8 %)로

나타났다.

한편, 성장호르몬 분비량 분석의 경우에는 뇨 내의 성장호르몬(growth

hormone, 이하 GH)과 anti-human GH mouse monoclonal Ab가 결합을

하고 biotinylated anti-human GH polyclonal Ab와 결합,

peroxidase-labeled streptavidin을 첨가해서 고체상의 Ab+Ag+biotinylated

Ab+enzyme-labeled streptavidin 복합체를 형성하였다. 그리고 hydrogen

peroxide와 TMB를 포함한 기질액을 넣어 발색을 시킨 후 흡광도를 읽어

standard curve에 맞추어 값을 계산하였다. 그런 후 표준시료와 뇨 시료

를 각각 200 ㎕씩 well에 분주한 후 plate shaker에서 90분간 실온에서 반

응시킨 후 300 ㎕로 4회 세정화하는 과정 등을 거쳐 분석하였다. 성장호

르몬 분석에 있어서 분석의 민감도(sensitivity)는 2.78 pg/㎖ 였으며, 분석

의 타당도를 검증하기 위하여 10개의 검체에 대해 검체간 검사

- 256 -

(intraassay)와 분석자간 검사(interassay)를 수행한 결과, 7개 검체가 검

출한계 이하로 분석되어 타당도 검증이 이루어지지 못했다.

자료의 통계학적 분석은 SAS version 8.0(SAS Institute, Cary, NC)을

이용하였다. 범주화된 변수의 관련성은 chi-square 검정을 사용하였으며,

평균의 비교는 t 검정이나 분산분석을 사용하였다. 또한 멜라토닌 분비량

과 관련된 변수를 평가하기 위해서 뇨 중 멜라토닌 분비량을 종속변수로

하고, 단변량 분석에서 유의한 변수들과 선행 연구에서 밝혀진 영향 요인

들을 독립변수로 하여 다중선형회귀분석을 실시하였다. 본 연구에 포함된

변수를 정리하면 다음과 같다(Table 3.39).

- 257 -

<Table 3.39> The description and categories of variables included in

this study

Variable Description and categories of the variable

Dependentvariable

MLT Nocturnal melatonin level adjusted creatinine (ng/g)

HGH Nocturnal human growth hormone level adjusted creatinine (ng/g)

Log-MLT Nocturnal log-transmitted melatonin level adjusted creatinine (ng/g)

Log-HGH Nocturnal log-transmitted human growth hormone level adjusted creatinine

(ng/g)

Independentvariable

TAM Arithmetic mean of Extremely Low Frequency Magnetic Field during 24 hours

TGM Geometric mean of Extremely Low Frequency Magnetic Field during 24 hours

THIGH 95 percentile level of Extremely Low Frequency Magnetic Field during 24 hours

HOMEAM Arithmetic mean of Extremely Low Frequency Magnetic Field during home life

HOMEGM Geometric mean of Extremely Low Frequency Magnetic Field during home life

HOMEHIGH

95 percentile level of Extremely Low Frequency Magnetic Field during home

life

SCHAM Arithmetic mean of Extremely Low Frequency Magnetic Field during school life

SCHGM Geometric mean of Extremely Low Frequency Magnetic Field during school life

SCHHIGH 95 percentile level of Extremely Low Frequency Magnetic Field during school

life

AGE Years

BMI Body Mass Index[(weight)2/height=㎏/㎡]

RESIDENCE Period of current residence (months)

APPLIANCE Number of electric appliance usage at home

DISTANCE 0 : Distance from residence to powerline is less than 100 m

1 : Distance from residence to powerline is more than 100 m

DIETARY1 0 : Frequency ate burned meat during week was 1 time less than per week

1 : Frequency ate burned meat during week was 2 to 5 time less than per

week

2 : Frequency ate burned meat during week was 5 time more than per week

DIETARY2 0 : Frequency ate fast-food during week was 1 time less than per week

1 : Frequency ate fast-food during week was 2 to 5 time less than per week

2 : Frequency ate fast-foodt during week was 5 time more than per week

SHEET 0 : Usage electric sheet during sleeping

1 : Non-usage electric sheet during sleeping

- 258 -

(2) 멜라토닌 분비량의 일반적 특성

Figure 3.50은 남성 연구대상자 88명에 대한 멜라토닌 분비량의 분포를

나타낸 것으로서 산술평균의 분포는 오른쪽으로 치우친(right-skewed) 분

포(a)를 나타낸 반면 각 평균값을 로그로 치환한 경우에는 산술평균에 비

해 정규분포(b)를 나타내었다.

또한 본 연구에서 종속변수로 사용할 멜라토닌과 성장호르몬 분비량을

독립적으로 사용할 수 있는지를 판단하기 위하여 연구대상자 중 멜라토닌

과 성장호르몬이 모두 분석된 31명에 대한 멜라토닌과 성장호로몬 분비량

간의 상관성을 분석한 결과 두 변수간에는 상관성이 없는 것

(a) (b)

<Figure 3.50> The distribution of arithmetic mean (a) and

log-transmitted level (b) for urinary Melatonin level.

- 259 -

으로 나타나 두 변수는 서로 독립적인 것으로 나타났다(Figure 3.51).

Log-transmitted HGH (ng/g-cr)

1.61.41.21.0.8.6.4.2

Log

-tr

ansm

itte

d M

ela

tonin

(ng/g

-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

Correlation Coefficient = - 0.07

<Figure 3.51> Relationship between urinary Melatonin and Human

Growth Hormone level by log-transmitted level.

(3) 극저주파 자기장 노출과 멜라토닌 분비량과의 관련성

Figure 3.52는 전체 연구대상자들에 대한 멜라토닌 분비량과 극저주파

자기장 노출수준간의 상관성을 분석한 결과로서 24시간 전체와 학교생활

및 가정에서의 극저주파 자기장 노출수준 지표인 산술평균, 기하평균, 95

분위수 모두에 있어서 매우 낮은 역상관성을 나타내었다. 또한 멜라토닌

분비량에 영향을 줄 수 있는 요인 중 체질량지수(a)와 전기제품 수(c)는

멜라토닌 분비량과 무상관의 형태를 나타낸 반면 거주기간(b)과는 낮은

정상관성을 나타내었다(Figure 3.53).

- 260 -

TAM (uT)

1.0.8.6.4.20.0

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


THIGH (uT)

3210-1

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


TGM (uT)

.7.6.5.4.3.2.10.0

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


(a) (b) (c)

SCHAM (uT)

3.02.52.01.51.0.50.0-.5

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


SCHHIGH (uT)

43210-1

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


SCHGM (uT)

2.52.01.51.0.50.0-.5

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


(d) (e) (f)

HOMEAM (uT)

.6.4.20.0

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


HOMEHIGH (uT)

1.51.0.50.0-.5

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


HOMEGM (uT)

.6.5.4.3.2.10.0-.1

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


(g) (h) (i)


Melatonin level and ELF-MF level for micro-environment. (a) is

arithmetic mean of MF at 24 hour, (b) is 95 percentile level of MF at

24 hour, (c) is geometric mean of MF at 24 hour, (d) is arithmetic

mean of MF at school-life, (e) is 95 percentile level of MF at

school-life, (f) is geometric mean of MF at school-life, (g) is

arithmetic mean of MF at home-life, (h) is 95 percentile level of MF

at home-life, and (i) is geometric mean of MF at home-life.

- 261 -

BMI (kg/m2)

2624222018161412

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


Period of residence (months)

160140120100806040200

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4

Correlation Coefficient = 0.13

Number of electric appliances

3020100

Lo

g-

MEL (

ng

/g-cr)

2.6

2.4

2.2

2.0

1.8

1.6

1.4


(a) (b) (c)


Melatonin level and related factors. (a) is body mass index, (b) is

period of residence, (c) is number of electric appliance.

Table 3.40은 연구대상자들의 뇨 중 멜라토닌 분비량에 영향을 줄 수

있는 요인별 멜라토닌 분비량의 차이를 평가한 것으로서 송전선로 주변

초등학생의 멜라토닌 분비량은 2.06 ng/g-cr으로, 비 주변 초등학생의 멜

라토닌 분비량 2.11 ng/g-cr 보다 낮았으나 통계적으로 유의한 차이를 나

타내지 않았다(p=0.2421). 한편, 송전선과 거주지까지의 거리가 100 m 이

내인 초등학생의 멜라토닌 분비량은 2.00 ng/g-cr로 100 m 이상인 초등

학생의 2.13 ng/g-cr에 비해 통계적으로 유의하게 멜라토닌 분비량이 작

은 것으로 나타났다(p=0.0139). 또한 육류 섭취의 경우 1주일의 육류 섭취

횟수에 따라 멜라토닌 분비량이 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로

나타났다(p=0.0471). 그러나 패스트푸드를 이용한 육류 간식 섭취나 전기

장판 사용 현황에 따른 멜라토닌 분비량에서는 차이를 나타내지 않았다.

또한 전기장판을 사용한 사람의 멜라토닌 분비량은 2.02 ng/g-cr로 사용

하지 않은 사람의 멜라토닌 분비량 2.10 ng/g-cr에 비해 낮게 나타났다.

결과적으로 멜라토닌 분비량에 영향을 주는 요인은 거주지와 송전선까지

의 거리와 육류 섭취인 것으로 나타났다.

- 262 -

<Table 3.40> Urinary Melatonin log-transmitted levels (ng/g

creatinine) in relation to exposure, distance from

residence to powerline, dietary habit about burned

meat, dietary habit about fast-food, and status of

electric sheet usage

Variables Na

(%) AMb

SDc

Range P-value

Exposure group

Nearby powerlines 28 (31.8) 2.06 0.24 1.55-2.43 0.2421

Away from powerlines 60 (68.2) 2.11 0.21 1.55-2.55

Distance from residence

to powerline

Less than 100m 22 (25.0) 2.00 0.25 1.55-2.35 0.0139

More than 100m 66 (75.0) 2.13 0.20 1.55-2.55

Dietary habit(burned meat)

1 time less than per week 13 (14.9) 1.96 0.23 1.65-2.38 0.0471

2 to 5 times per week 53 (60.9) 2.12 0.21 1.55-2.55

5 times more than per week 21 (24.2) 2.12 0.21 1.55-2.45

Dietary habit(fast-food)


2 to 5 times per week 31 (36.1) 2.07 0.22 1.55-2.41


Status of electric sheet usage

Yes 6 (6.8) 2.02 0.27 1.74-2.43 0.3699

No 82 (93.2) 2.10 0.22 1.55-2.55

aNumber of subject; b

Arithmetic mean; cStandard deviation.

- 263 -

(4) 다중회귀분석을 이용한 멜라토닌 분비량의 영향요인 분석

본 연구에서는 멜라토닌 분비량에 영향을 주는 요인이 무엇인지를 규명

하기 위한 방법으로 다중회귀분석을 사용하였으며, 다중회귀분석에 앞서

독립변수들간의 관련성(Table 3.41)을 조사하였다.

Table 3.41은 다중회귀분석을 통해 멜라토닌의 영향요인을 분석하기에

앞서 각 독립변수들간의 상관분석을 나타낸 표이다.


regression analysis in this study

Independent

variableCase

aTGM

bBMI

cDistance

d Appliancee Dietry1

fDietry2

gSheet

h

Case 0.80i

0.27p

=〈0.01j -0.38 p = 0.17 p = 0.01 p = 0.41

TGM 0.12 -0.57 -0.31 -0.08 0.32 0.12

BMI -0.17 0.02 0.08 0.05 -0.01

Distance 0.26 p = 0.71 p = 0.37 p = 0.14

Appliance 0.17 -0.17 -0.27

Dietry1 p = 0.42 p = 0.44

Dietry2 p = 0.13

Sheet

aSchoolchildren nearby and away from powerlines; b

Geometric mean of

magnetic field exposure levels during 24 hours; cBody mass

index[weight(㎏)/height(㎡)]; dDistance from residence to powerline(less

or more than 100m); eNumber of electric appliances usage; f

Dietary

habit about burned meat(1 time less or 2 to 5 time or 5 time more

than per week); gDietary habit about fast-food(1 time less or 2 to 5

- 264 -

time or 5 time more than per week); hStatus of electric sheet

usage(yes or no); iCorrelation coefficient between continuous variable

and continuous or categorical variable; jSignificant value using

chi-square test between categorical variables.

다중회귀분석에 포함될 변수들간에는 상관성이나 유의성이 없어야 하므

로 본 분석을 통해 송전선로 주변과 비 주변 초등학생에 대한 변수와 24

시간 동안의 자기장 노출량 변수, 그리고 거주지에서 송전선까지의 거리

변수가 높은 상관성을 나타내었으며, 송전선로 주변과 비 주변 초등학생

에 대한 변수는 패스트푸드를 이용한 육류간식 섭취변수와도 유의한 관계

를 나타내었다. 따라서 최종적인 다중회귀분석의 전체모델(full-model)에

서는 극저주파 자기장 노출과 관련이 있으면서 높은 상관성을 나타낸 송

전선로 주변과 비 주변 초등학생에 대한 변수와 24시간 동안의 자기장 노

출량 변수, 그리고 거주지에서 송전선까지의 거리변수들을 각각 분리하여

분석하였으며, 송전선 주변과 비 주변 초등학생에 대한 변수와 유의성을

나타낸 패스트푸드를 이용한 육류간식 섭취변수는 전체모델에서 제외하였

다.

Table 3.42는 멜라토닌 분비량을 종속변수로 하고, 멜라토닌 분비량에

영향을 줄 수 있는 요인인 거주지와 송전선까지의 거리, 체질량지수, 전기

제품 수, 육류 섭취, 패스트푸드를 이용한 육류간식 섭취, 그리고 전기장

판 사용유무를 독립변수에 모두 포함시킨 전체 다중회귀분석 결과이다.

모델의 전체 설명력은 21.06 %로 나타났으며, 분석결과 다른 독립변수를

보정한 후, 거주지에서 송전선까지의 거리가 100 m 이상인 초등학생은

100 m 이내에 거주하는 초등학생에 비해 멜라토닌 분비량이 통계적으로

유의하게 약 0.12 ng/g-cr 증가한 결과를 나타내었다(p=0.0341). 또한 삼

- 265 -

겹살, 갈비, 불고기 등의 육류섭취를 1주일에 2～5회 섭취한 초등학생은 1

주일에 1회 이하로 육류를 섭취한 초등학생에 비해 멜라토닌 분비량이 통

계적으로 유의하게 약 0.19 ng/g-cr 증가한 결과를 나타내었다(p=0.0112).

그러나 체질량지수의 경우에는 체질량지수가 1 ㎏/㎡ 증가할 때 마다 멜

라토닌 분비량이 약 0.004 ng/g-cr 만큼 감소하는 것으로 나타났으나 통

계적으로 유의하지 않았다. 또한 가정내 가전제품 수와 패스트푸드점을

이용한 육류간식 섭취, 그리고 전기장판 사용유무도 멜라토닌 분비량에는

영향을 주지 않은 것으로 나타났다.


urinary Log-transmitted Melatonin using multiple

regression model including status of distance from

residence to powerline (full-model)

LogMEL = β0 + β1Residence + β2BMI + β3Electric appliance + β

4Dietry1A + β5Dietry1B + β6Dietry2A + β7Dietry2B + β8Electric sheet

Variables Estimate SE P-value

Overall

model

(R2)

Intercept 1.67952 0.29472 〈 0.001 0.2106

Exposure

Distancea 0.12109 0.05608 0.0341

BMIb

-0.00411 0.00845 0.6286

Electric appliancec -0.00197 0.00533 0.7127

Dietry1dA 0.19384 0.07447 0.0112

Dietry1B 0.16513 0.08298 0.0503

Dietry2eA -0.09077 0.05149 0.0820

Dietry2B 0.20317 0.15273 0.1875

Electric sheetf 0.09327 0.09501 0.3295

- 266 -

aDistance from residence to powerline(less or more than 100m); b

Body

mass index[weight(㎏)/height(㎡)]; cNumber of electric appliances

usage; dDietary habit about burned meat(1 time less or 2 to 5 time or

5 time more than per week); eDietary habit about fast-food(1 time less

or 2 to 5 time or 5 time more than per week); fStatus of electric sheet

usage(yes or no).

한편, 회귀분석에서는 가급적 적은 수의 독립변수로 인과관계의 핵심을

간결하게 설명하는 것이 바람직하므로 전체 영향 가능 요인을 모두 포함

한 모델에서 설명력이 가장 떨어지는 전기제품 수를 배제한 결과(Table

3.43)를 통해 다시 가장 설명력이 떨어지는 체질량지수(Table 3.44)와 전

기장판 사용 유무를 제외한 후의 최종 다중회귀모델을 선정하였다(Table

3.45). 설명력이 떨어지는 변수를 제외시킨 후의 최종 모델에서는 전체 설

명력은 21.06 %에서 17.26 %로 다소 떨어졌으나 각 독립변수의 유의성은

증가한 것을 볼 수 있다.

- 267 -




number of electric appliance for full-model)

LogMEL = β0 + β1Residence + β2BMI + β3Dietry1A + β4Dietry1B +

β5Dietry2A + β6Dietry2B + β7Electric sheet

Variables Estimate SE P-valueOverall

model(R2)

Intercept 1.57843 0.27628 〈 0.001 0.1893

Exposure

Distancea 0.13758 0.05411 0.0130

BMIb -0.00262 0.00840 0.7558

Dietry1cA 0.16050 0.07076 0.0261

Dietry1B 0.13652 0.07850 0.0860

Dietry2dA -0.05854 0.04917 0.2374

Dietry2B 0.21720 0.15248 0.1583

Electric sheete 0.11135 0.09239 0.2318

aDistance from residence to powerline(less or more than 100m); b

Body

mass index[weight(㎏)/height(㎡)]; cDietary habit about burned meat(1

time less or 2 to 5 time or 5 time more than per week); dDietary habit

about fast-food(1 time less or 2 to 5 time or 5 time more than per

week); eStatus of electric sheet usage(yes or no).

- 268 -




residence to powerline (excluded number of electric

appliance and body mass index for full-model)

LogMEL = β0 + β1Residence + β2Dietry1A + β3Dietry1B + β4Dietry2A

+

β5Dietry2B + β6Electric sheet

Variables Estimate SE P-value

Overall

model

(R2)

Intercept 1.52256 0.20920 <.0001 0.1883

Exposure

Distancea

0.14073 0.05285 0.0094

Dietry1bA 0.15509 0.06820 0.0257

Dietry1B 0.13282 0.07715 0.0891

Dietry2cA -0.05895 0.04887 0.2313

Dietry2B 0.21997 0.15135 0.1501

Electric sheetd

0.11351 0.09160 0.2190

aDistance from residence to powerline(less or more than 100m);

bDietary habit about burned meat(1 time less or 2 to 5 time or 5 time

more than per week); cDietary habit about fast-food(1 time less or 2

to 5 time or 5 time more than per week); dStatus of electric sheet

usage(yes or no).

- 269 -




residence to powerline (final-model excluded number of

electric appliance, body mass index, and electric sheet

for full-model)

LogMEL = β0 + β1Residence + β2Dietry1A + β3Dietry1B + β4Dietry2A +

β5Dietry2B

Variables Estimate SE P-valueOverall model

(R2)

Intercept 1.74541 0.10722 〈 0.001 0.1726

Exposure

Distancea

0.13083 0.05242 0.0146

Dietry1bA 0.16553 0.06791 0.0170

Dietry1B 0.14565 0.07671 0.0612

Dietry2cA -0.04849 0.04829 0.3184

Dietry2B 0.22735 0.15174 0.1380

aDistance from residence to powerline(less or more than 100m);



to 5 time or 5 time more than per week).

따라서, 멜라토닌 분비량에 영향을 주는 요인을 규명하기 위한 최종모

델에서는 멜라토닌 분비량을 종속변수로 하고, 멜라토닌 분비량에 영향을

줄 수 있는 요인 중 거주지와 송전선까지의 거리, 육류 섭취, 그리고 패스

- 270 -

트푸드를 이용한 육류간식 섭취를 독립변수로 하여 다중회귀분석모형을

시행한 결과 최종 모형에서 유의한 변수는 거주지에서 송전선까지의 거리

변수와 육류 섭취 변수였다(Table 3.45). 즉 다른 독립변수를 보정한 후,

거주지가 송전선로로부터 100 m 이상인 초등학생의 멜라토닌 분비량은

100 m 이내인 초등학생의 멜라토닌 분비량에 비해 통계적으로 유의하게

약 0.13 ng/g-cr 만큼 증가하는 것으로 나타나 거주지가 멀어질수록 멜라

토닌 분비량이 증가하는 것으로 나타났다(p=0.0146). 또한 식이습관의 경

우 육류 섭취를 1주일에 한 번 한 초등학생에 비해 2번에서 5번 한 초등

학생의 멜라토닌 분비량은 통계적으로 유의하게 약 0.17 ng/g-cr 만큼 증

가한 결과를 나타내었으며(p=0.017), 통계적으로 거의 유의하게 1주일에 2

번에서 5번 육류를 섭취한 초등학생에 비해 5번 이상 육류를 섭취한 초등

학생의 멜라토닌 분비량이 약 0.15 ng/g-cr 만큼 증가한 결과를 나타내었

다(p=0.0612).

- 271 -



regression model including status of schoolchildren

nearby and away from powerline (final-model excluded

number of electric appliance, body mass index, and

electric sheet for full-model)

LogMEL = β0 + β1Case + β2Dietry1A + β3Dietry1B


(R2)

Intercept 1.97672 0.06040 〈 0.001 0.0954

Exposure

Casea

-0.07619 0.05007 0.1319

Dietry1bA 0.17566 0.06668 0.0100

Dietry1B 0.16026 0.07546 0.0367

aSchoolchildren nearby and away from powerlines; b

Dietary habit about

burned meat(1 time less or 2 to 5 time or 5 time more than per

week).

- 272 -

한편, 다중회귀분석 이전에 독립변수들간의 상관성 분석에서 높은 상관

성을 나타내어 거주지에서 송전선까지의 거리변수와 함께 모델에 포함시

키지 않은 송전선 주변 및 비 주변 초등학생 변수와 24시간 극저주파 자

기장 노출량 변수는 각각 분리하여 분석하였다(Table 3.46과 Table 3.47).

Table 3.46은 송전선로 주변 및 비 주변 초등학생 변수를 포함하여 멜라

토닌 영향요인을 분석한 최종모델로서 육류섭취와는 통계적으로 유의한

관련성을 나타내었으나 송전선 주변과 비 주변 초등학생에 따른 멜라토닌

분비량의 영향은 없는 것으로 나타났다.

- 273 -



regression model including geometric mean of ELF-MF

exposure levels during 24 hours (final-model excluded

number of electric appliance, body mass index, and

electric sheet for full-model)

LogMEL = β0 + β1TGM + β2Dietry1A + β3Dietry1B + β4Dietry2A +

β5Dietry2B


(R2)

Intercept 1.99644 0.06497 〈 0.001 0.1341

Exposure

TGMa -0.29973 0.19365 0.1256

Dietry1bA 0.17378 0.06933 0.0142

Dietry1B 0.15200 0.07867 0.0569

Dietry2cA -0.04897 0.05003 0.3306

Dietry2B 0.27617 0.16530 0.0987

aGeometric mean of magnetic field exposure levels during 24 hours;



to 5 time or 5 time more than per week).

Table 3.47은 24시간 극저주파 자기장 노출량을 포함한 최종모델로서

자기장이 1 μT 증가할 때 마다 초등학생의 멜라토닌 분비량은 약 0.30

- 274 -

ng/g-cr 만큼 감소하는 것으로 나타났으나 통계적으로 유의한 결과를 나

타내지는 못하였다(p=0.1256). 그러나 육류섭취의 경우에는 역시 통계적으

로 유의하게 섭취량이 많을수록 멜라토닌 분비량이 증가하는 것으로 타나

났다.

위 Table 3.42에서 Table 3.47까지의 결과로 초등학생의 멜라토닌 분비

량은 거주지에서부터 송전선까지의 거리와 육류섭취에 영향을 받는 것으

로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 거주지와 송전선까지의 거리별 극저

주파 자기장 노출수준과 직접적으로 비교하기 위해 Table 3.48에서는 회

귀분석결과에서 유의한 변수로 제시된 송전선과 거주지까지의 거리가 100

m 이내인 초등학생의 멜라토닌 분비량 및 극저주파 자기장 노출수준과

100 m 이상인 초등학생의 멜라토닌 분비량 및 극저주파 자기장 노출수준

을 비교하였다. 분석결과 거주지와 송전선까지의 거리가 100 m 이내인

초등학생은 22명이었으며, 100 m 이상인 초등학생은 66 명으로 나타났다.

또한, 거주지에서 송전선까지의 거리가 100 m 이상인 초등학생의 멜라토

닌 분비량은 약 2.13 ng/g-cr로서 100 m 이내인 초등학생의 약 2.00

ng/g-cr보다 통계적으로 유의하게 높게 나타났다(p=0.0139). 한편, 체질량

지수와 식이습관을 보정한 후 0.2 μT의 cut-off point를 기준으로 가정내

에서의 극저주파 자기장 노출수준에 따른 멜라토닌 분비량의 영향을 조사

한 결과, 가정내 자기장 노출수준이 0.2 μT 이하인 초등학생에 비해 0.2

μT 이상에 노출되는 초등학생의 멜라토닌 분비량이 약 0.07 ng/g-cr만큼

감소하는 것으로 나타났다(Table 3.49). 또한 동일한 조건에서 두 집단간

의 멜라토닌 분비량의 차이를 비교한 결과 통계적으로 유의한 차이를 나

타내지 않았다(p=0.2483).

- 275 -

<Table 3.48> Comparison of log-transmitted melatonin levels and

ELF-MF exposure levels between distance from

residence to powerlines during 24 hours, home-life, and

school-life

Surrogate for MF levels

by micro-environment

Distance from residence to powerlines

P-valueLess than 100 m

(Na=22)

More than 100 m

(N=66)

Log-MEL (ng/g-cr)

1.996 ± 0.246b

2.129 ± 0.203 0.0139

24 hours (μT)

Geometric mean 0.228 ± 0.176 0.057 ± 0.070 0.0002

95 percentile 0.864 ± 0.947 0.310 ± 0.666 0.0168

At home (μT)

Geometric mean 0.513 ± 0.593 0.123 ± 0.329 0.0069

95 percentile 0.836 ± 0.997 0.285 ± 0.803 0.0104

At school (μT)

Geometric mean 0.196 ± 0.157 0.059 ± 0.051 0.0005

95 percentile 0.380 ± 0.382 0.152 ± 0.216 0.0132

aNumber of subjects; b

Standard deviation

- 276 -



regression model including 0.2 μT by cut-off point of

magnetic field exposure level at home-life (full-model)

LogMEL = β0 + β1Cutpoint + β2BMI + β3Dietry1A + β4Dietry1B +

β5Dietry2A + β6Dietry2B


(R2)

Intercept 2.07481 0.16408 〈 0.001 0.1286

Exposure

Cutpointa

-0.07376 0.06750 0.2778

BMIb

-0.00551 0.00859 0.5231

Dietry1cA 0.18410 0.07208 0.0126

Dietry1B 0.17391 0.07924 0.0311

Dietry2dA -0.05337 0.05030 0.2919

Dietry2B 0.20987 0.15835 0.1889

a0.2 μT by cut-off point of magnetic field exposure level at home-life;

bBody mass index[weight(㎏)/height(㎡)]; c

Dietary habit about burned

meat(1 time less or 2 to 5 time or 5 time more than per week);

dDietary habit about fast-food(1 time less or 2 to 5 time or 5 time

more than per week).

또한, 본 연구에서는 두 집단의 사회경제적인 수준의 차이를 파악하기

위해 부모의 학력 및 가정의 월수입 등에 대한 조사를 수행한 결과, 송전

- 277 -

선 주변 초등학생 아버지 중 대졸이상은 전체의 24.00 %를 차지한 반면

송전선 비 주변 거주 초등학생의 아버지의 경우에는 78.33 %로 나타나

통계적인 차이(p〈 0.05)를 나타내었으며, 어머니의 경우에도 각각 12.00

%와 54.24 %로 나타나 통계적인 차이(p〈 0.05)를 나타내었다. 그리고 가

정의 1달간 수입을 조사한 결과에서도 두 집단간의 통계적으로 유의한 차

이를 나타내어(p〈 0.05) 송전선로 주변과 비 주변 거주에 따른 사회경제

적 수준의 차이가 있음을 제시하였다(Table 3.50).

<Table 3.50> Comparison of socioeconomic status between family of

schoolchildren nearby and away from high voltage

powerline

Surrogate for

socioeconomic status

Family of

schoolchildren

nearby powerlines

(Na=28)

Family of

schoolchildren

away from powerlines

(N=60)

P-valu

e

Father education

≥ University 6 (24.00 %) 47 (78.33 %)

0.0001 Drop university 1 (4.00 %) 0 (0.00 %)

High school 16 (64.00 %) 12 (20.00 %)

〈 High school 2 (8.00 %) 1 (1.67 %)

Missing 3 0

Mather education

≥ University 3 (12.00 %) 32 (54.24 %)

0.0002 Drop university 0 (0.00 %) 2 (3.39 %)

High school 19 (76.00 %) 25 (42.37 %)

〈 High school 3 (12.00 %) 0 (0.00 %)

Missing 3 1

Incomeb

≥ 400 2 (8.00 %) 10 (16.67 %)

0.0018 300 - 400 2 (8.00 %) 24 (40.00 %)

200 - 300 9 (36.00 %) 17 (28.33 %)

100 - 200 12 (48.00 %) 9 (15.00 %)

Missing 3 0

aNumber of subjects; b

Monthly household income (unit : 10,000 won)

- 278 -

(5) 극저주파 자기장 노출과 성장호르몬 분비량과의 관련성

Figure 3.54는 전체 연구대상자들에 대한 성장호르몬과 극저주파 자기

장 노출수준간의 상관성을 분석한 결과로서 멜라토닌과 마찬가지로 24시

간 전체와 학교생활 및 가정에서의 극저주파 자기장 노출수준 지표인 산

술평균, 기하평균, 95 분위수 모두에 있어서 매우 낮은 역상관성을 나타내

었다. 또한, Table 3.51은 연구대상자들의 뇨 중 성장호르몬 분비량에 영

향을 줄 수 있는 요인별 성장호르몬 분비량의 차이를 평가한 것으로서 송

전선로 주변 초등학생의 성장호르몬 분비량은 0.88 ng/g-cr으로, 비 주변

초등학생의 성장호르몬 분비량 1.14 ng/g-cr 보다 통계적으로 유의하게

낮게 나타났다(p=0.0316). 한편, 송전선과 거주지까지의 거리가 100 m 이

내인 초등학생의 성장호르몬 분비량은 20.99 ng/g-cr로 100 m 이상인 초

등학생의 1.09 ng/g-cr에 비해 통계적으로 유의하지는 않았으나 낮은 성

장호르몬 분비량을 나타내었다(p=0.4017). 또한 육류 섭취와 패스트푸드를

이용한 육류간식 섭취나 전기장판 사용 현황에 따른 성장호르몬 분비량에

서는 차이를 나타내지 않았다. 결과적으로 초등학생의 성장호르몬 분비량

에 영향을 주는 요인은 초등학교의 송전선로 근접여부인 것으로 나타났

다.

- 279 -

TAM (uT)

1.0.8.6.4.20.0

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


THIGH (uT)

3210-1

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


TGM (uT)

.7.6.5.4.3.2.10.0

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


(a) (b) (c)

SCHAM (uT)

3.02.52.01.51.0.50.0-.5

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


SCHHIGH (uT)

43210-1

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


SCHGM (uT)

2.52.01.51.0.50.0-.5

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


(d) (e) (f)

HOMEAM (uT)

.5.4.3.2.10.0

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


HOMEHIGH (uT)

1.21.0.8.6.4.20.0

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


HOMEGM (uT)

.4.3.2.10.0

Lo

g-

HG

H (

ng

/g-cr)

1.6

1.4

1.2

1.0

.8

.6

.4

.2


(g) (h) (i)


Human Growth Hormone level and ELF-MF level for

micro-environment. (a) is arithmetic mean of MF at 24 hour, (b) is

95 percentile level of MF at 24 hour, (c) is geometric mean of MF at

24 hors, (d) is arithmetic mean of MF at school-life, (e) is 95

percentile level of MF at school-life, (f) is geometric mean of MF at

school-life, (g) is arithmetic mean of MF at home-life, (h) is 95

percentile level of MF at home-life, and (i) is geometric mean of MF

at home-life.

- 280 -

<Table 3.51> Urinary Human Growth Hormone log-transmitted levels

(ng/g creatinine) in relation to exposure, distance from

residence to powerline, dietary habit about burned meat,

dietary habit about fast-food, and status using electric

sheet

Variables Na

(%) AMb

SDc

Range P-value

Exposure group

Nearby powerlines 10 (32.3) 0.88 0.35 0.39-1.41 0.0316

Away from powerlines 21 (67.7) 1.14 0.27 0.63-1.56

Distance from residence

to powerline

Less than 100m 11 (35.5) 0.99 0.33 0.48-1.56 0.4017

More than 100m 20 (64.5) 1.09 0.31 0.39-1.48

Dietary habit(burned meat)


2 to 5 times per week 18 (58.1) 1.02 0.32 0.39-1.56


Dietary habit(fast-food)


2 to 5 times per week 12 (38.7) 0.96 0.36 0.39-1.56

5 times more than per week 1 (3.2) 0.97 - 0.97

Status of electric sheet usage

Yes 2 (6.5) 1.35 0.18 1.22-1.48 0.1710

No 29 (93.5) 1.03 0.32 0.39-1.56

aNumber of subject; b

Arithmetic mean; cStandard deviation.

- 281 -

(6) 연구 결과에 대한 고찰

연구대상자들의 24시간 동안의 장소 및 활동별 체류시간을 조사한 결과

송전선로 주변과 비 주변 초등학생의 학교생활 시간에서 유의한 차이를

나타내었다. 이러한 결과는 송전선로 주변 초등학교에 대한 조사시기가

학기말인 관계로 1시간 단축수업(평균 5.29 시간)을 하였고, 비 주변 초등

학교에 대한 조사 시기는 학기 초로 정상수업(평균 6.01 시간)을 한 관계

로 경우 약 1교시 정도의 수업시간의 차이가 나타나 두 집단 간의 차이를

나타낸 것으로 판단되었다. 또한 멜라토닌은 빛과 반응하여 분비량이 감

소하는 경향을 나타내며 어둠(darkness)을 동반한 수면 중에 가장 활발하

게 분비한다. 따라서 본 연구에서는 두 집단 간의 정확한 멜라토닌 분비

량을 비교하기 위해 두 집단 간의 수면시간을 조사한 결과 송전선 주변

및 비 주변 초등학생이 각각 8.41시간과 8.17시간으로 나타나 차이가 수면

시간의 차이가 없는 것으로 나타났다. 한편 햄버거나 치킨 등 패스트푸드

를 이용한 육류간식 섭취에 있어서도 두 집단 간에 차이를 나타내었는데,

이러한 결과는 송전선로 주변 초등학생 가정의 사회경제적인 수준이 송전

선로 비 주변 초등학생 가정에 비해 비교적 낮을 수 있으며(Verkasalo,

1996), 과거 10년 전과 비교하여 최근 국내에서의 패스트푸드 이용의 계

층이 점차 중하위층으로 이동하고 있는 점을 감안하면 이러한 결과는 두

집단의 사회경제적 차이로 인한 것으로 판단된다.

극저주파 자기장은 순간적인 피크값에 의해 전체 노출수준이 많은 영향

을 받는 물리적인 특성으로 인해 극저주파 자기장 노출 수준에 대한 지표

로서 본 연구에서는 산술평균값 이외에 기하평균값을 동시에 사용하였다.

또한 극저주파 자기장이 노출되어 우리 인체에 어떠한 경로로 흡수되고

또 어떠한 기관에 축적되는지에 대한 생리학적 기전이 규명되지 않은 관

- 282 -

계로 본 연구에서는 공중보건학적 측면을 고려한 최악의 노출수준 지표로

서 95 분위수 값을 지표로 사용하였다. 그러나 두 집단간의 극저주파 자

기장 노출수준의 유의한 차이나 멜라토닌 영향인자 결정에 있어서 영향을

주지 않는 것으로 조사되었다. 본 연구에서 송전선로 주변 초등학생의 24

시간 전체 극저주파 자기장 노출수준과 학교 및 가정에서의 노출수준을

비교한 결과 모두 통계적으로 유의한 차이를 나타내었는데 이러한 결과는

극저주파 자기장의 주요 발생원인 송전선의 영향인 것으로 판단되며, 특

히 가정에서의 극저주파 자기장 노출수준 또한 송전선로 주변 학생의 경

우 가정 또한 송전선로 주변에 위치한 관계로 비 주변 학생에 비해 통계

적으로 유의하게 매우 높은 극저주파 자기장 노출 수준을 나타내었다. 한

편, 가정에서의 극저주파 자기장 노출수준은 집 주변의 송전선 이외에 각

가정에서 사용하는 전자제품의 수나 사용시간에 영향을 더 많이 받는 경

우도 있었으나 두 집단 간의 차이에는 영향을 주지 않는 정도로 판단되었

다. Zaffanella의 조사에 의하면 미국 캘리포니아에 위치한 992개의 가정

에서의 극저주파 자기장 노출수준을 조사한 결과 평균 0.06 μT로 나타나

본 연구의 송전선로 비 주변 거주 가정의 0.05 μT와 유사한 결과를 나타

내었으며, 992개 가정 중 극저주파 자기장 노출 수준이 높은 상위 5 %의

평균이 0.29 μT로 나타나 약 5배의 차이를 나타내었다고 보고하여 본 연

구의 송전선로 주변 가정의 노출수준인 0.23 μT와 유사한 결과를 나타내

었다(Zaffanella, 1993).

본 연구에서 인체영향 지표로 선정한 멜라토닌과 노출지표로 선정한 극

저주파 자기장 노출수준간의 상관성은 매우 낮게 나타났다. 그러나 극저

주파 자기장 노출지표인 산술평균값, 기하평균값, 95 percentile과 더불어

24시간 동안의 노출량, 가정 및 학교에서의 노출량 모두가 극저주파 자기

장 노출수준이 증가함에 따라 멜라토닌 분비량이 감소하는 일관된 경향을

- 283 -

나타내었다. 이러한 결과는 기존의 극저주파 자기장과 멜라토닌 가설에서

제시한 극저주파 자기장 노출로 인한 멜라토닌 분비량의 감소와 일치되는

결과를 나타내었다. 또한 멜라토닌 분비량의 영향요인으로 선정한 요인

중 거주지와 송전선까지의 거리에서는 100 m를 기준으로 멜라토닌 분비

량이 통계적으로 유의한 차이를 나타내어 극저주파 자기장 발생원인 송전

선과의 거리가 멀수록 멜라토닌 분비량이 증가하는 결과를 나타내었으며,

이러한 결과는 극저주파 자기장의 주요 발생원인 송전선으로부터 거리가

멀어지면 극저주파 자기장 방출량의 물리적인 특성(거리 제곱의 반비례)

으로 인해 극저주파 자기장 노출수준이 감소되어 멜라토닌 분비량이 증가

하는 것을 의미한다. 그러나 송전선 주변 초등학생과 비 주변 초등학생에

서의 멜라토닌 분비량에는 통계적으로 유의한 차이를 나타내지 않아 학교

생활 중의 극저주파 자기장 노출수준의 차이와 멜라토닌 분비량간에는 관

련성이 없는 것으로 나타났다. 이러한 상반된 결과는 크게 두 가지로 해

석이 가능하다. 첫째, 본 연구에 참여한 대상자들의 평균 학교내의 체류시

간은 약 25 %인데 반해 가정에서의 체류시간은 약 60 %인 것으로 나타

나 인체내 멜라토닌 분비량은 극저주파 자기장 노출수준과 관련하여 각

미세 환경의 체류시간과 밀접한 관련성이 있는 것으로 판단되며, 둘째, 초

등학생의 멜라토닌 분비량은 극저주파 전자장 노출수준 보다는 사회경제

적인 수준이나 식이습관 및 생활습관 등에 의해 더 큰 영향을 받는 것으

로 판단되며 이러한 결과는 기존의 전자장 노출과 유방암 관련 역학연구

에서 전자장 노출수준의 대체지표로 사용한 송전선로와 거주지까지의 거

리가 타당하지 않은 지표로 작용함으로서 측정오차(measurement bias)를

나타낼 수 있음을 시사하고 있다. 또한, 육류섭취와 멜라토닌 분비량간에

도 통계적으로 유의한 차이를 나타내었는데 이러한 결과는 육류섭취로 인

한 트립토판 증가가 생체내 멜라토닌 분비량을 증가시킨 것으로 판단된

- 284 -

다. Zimmermann 등(1993)은 4명의 30대 남성과 4명의 30대 여성을 대상

으로 트립토판 소모로 인한 야간 멜라토닌 분비량을 변화를 관찰한 결과,

8명의 대상자 모두에 있어서 트립토판이 소모됨에 따라 야간 멜라토닌 분

비량이 감소하는 결과를 나타내어 혈액 내 트립토판 수준과 멜라토닌 분

비량간에는 정상관성을 나타낸다고 보고하여 본 연구결과와 일치하는 결

과를 나타내었다. 한편, 전기장판 사용으로 인한 멜라토닌 분비량은 통계

적으로 유의한 차이를 나타내지 않았으며, 이러한 결과는 기존의 연구와

일치하는 결과를 나타내 전기장판에서 방출되는 극저주파 자기장 수준과

전기장판 사용시간으로는 멜라토닌 분비량을 변화시키지 못하는 것으로

사료된다.

본 연구에서는 야간의 멜라토닌 분비량을 조사하였는데 Iguchi 등의 연

구에서는 평균연령 26.4세의 젊은 남녀 대상자의 혈액 멜라토닌 분비량을

시간대별로 조사한 결과 전체 멜라토닌 분비량 228.8 pg/㎖ 중 낮시간(오

전 6시～오후 6시)대의 분비량은 20.8 pg/㎖로 측정된 반면 밤시간(오후

6시～오전 6시)대의 분비량은 208.0 pg/㎖로 나타나 밤시간대가 전체의

약 90.9 %를 차지하는 것으로 보고하였고(Iguchi 등, 1982), 그 외 모든

멜라토닌 연구에서도 유사한 결과를 나타내었다(Griefahn 등, 2001; Hong

등, 2001). 특히 몇몇 연구는 본 연구와 동일하게 야간의 멜라토닌 분비량

만을 조사하였으며 이러한 야간 멜라토닌 분비량에 대한 조사는 전체 멜

라토닌 분비량의 변화를 대표하는 지표로 사용되고 있다(Graham 등,

1996; Graham 등, 2001; Haugsdal 등, 2001; Kurokawa 등, 2003).

실제적으로 극저주파 자기장에 노출이 되었을 경우 멜라토닌의 야간 생

산 리듬에 대한 변화의 예상으로서 대략 다음의 세 가지 정도를 들 수 있

다. 첫째는 야간의 멜라토닌 피크치의 저하(suppression), 둘째는 야간 멜

라토닌 피크치 발현 시간의 지체(time-shift), 그리고 마지막으로 멜라토

- 285 -

닌 분비량의 감소(decrease) 등이 가설로써 제기되어 지고 있다. 이중 본

연구에서는 야간의 멜라토닌 분비량의 감소에 대해 평가한 결과, 거주지

에서 송전선까지의 거리가 멀면 멀수록 극저주파 자기장 노출 수준은 상

대적으로 감소하게 되므로 극저주파 자기장 노출 수준이 감소할수록 멜라

토닌 분비량은 증가하며, 식이습관 중 육류 섭취로 인해 체내 트립토판

증가가 멜라토닌 분비량을 증가시키는 결과를 나타내었다.

극저주파 자기장 노출과 인체 멜라토닌 분비량간의 관련성을 규명한 연

구는 크게 두 가지 형태로 보고되고 있다. 첫째는 극저주파 자기장의 작

업환경에서 근무하는 근로자를 대상으로 한 연구로서, Arnetz과

Berg(1996)가 47명의 컴퓨터 단말기(Video Display Terminal) 근로자들을

대상으로 근로일과 휴일에서의 멜라토닌 분비량을 비교한 결과 근로일이

휴일에 비해 멜라토닌 분비량이 감소하였다는 결과를 제외하고는 모두 극

저주파 자기장이 멜라토닌 분비량에 영향을 주지 않은 것으로 보고되었다

(Table 3.52). 두 번째 연구 형태는 인위적으로 극저주파 자기장 노출량을

조절하여 실험실에서 자원자를 대상으로 한 연구로서, 최근까지의 모든

연구에서 극저주파 자기장 노출이 멜라토닌 분비량에 영향을 주지 않는

것으로 보고되었다(Table 3.53). Graham 등(1996)은 40명의 남성을 노출

그룹(exposure group)과 비 노출그룹(sham group)으로 구분하여 저녁 11

시부터 아침 7시까지 60 Hz, 20 μT의 극저주파 자기장에 노출시킨 후 매

시간별로 혈액 내 멜라토닌 분비량의 변화를 조사한 결과, 두 그룹간의

멜라토닌 분비량의 차이를 발견하지 못하였다고 보고하였다. 그러나 1시

간 동안 5,500 룩스의 빛에 노출 시켰을 경우 멜라토닌 농도가 약 50 %

감소하는 결과를 나타내어 멜라토닌 분비량이 자기장 노출에 의한 영향보

다는 빛에 의해 더 큰 영향을 받는 것으로 보고하였다. Akerstedt 등

(1999)은 18명의 자원자를 대상으로 50 Hz, 1 μT의 극저주파 자기장에

- 286 -

노출과 비노출로 구분하여 수면시간과 호르몬 분비량의 변화를 조사한 결

과, 수면시간은 감소된 결과를 나타내었으나 멜라토닌 • 성장호르몬 • 프로

락틴 • 테스토스테론 분비량에는 변화를 발견하지 못하였다고 보고하였다.

Graham 등(2001)은 53명의 성인여성을 대상으로 60 Hz, 28.3 μT(노출) /

0.2 μT(비교)의 극저주파 자기장과 야간 빛(LAN : light at night)에 노출

시켜 시간별 혈액 내 멜라토닌 분비량의 차이를 비교한 결과, 극저주파

자기장 노출에 따른 변화는 발견하지 못하였으나 야간 빛에 의해서는 멜

라토닌의 최고치 분비량이 지연되는 지연효과를 발견하였다. Graham 등

(2001)은 22명의 중년 남성과 24명의 중년 여성을 대상으로 60 Hz, 28.3

μT(노출) / 0.2 μT(비교)의 극저주파 자기장 노출에 따른 멜라토닌 분비

량의 차이를 비교한 결과, 혈액 중 멜라토닌과 뇨 중 멜라토닌 전구체 모

두에 있어서 유의한 차이를 나타내지 않았다고 보고하였다. 이러한 결과

는 고농도의 극저주파 자기장에 단기간 노출되는 것보다는 저농도 일지라

도 장기간에 걸쳐 노출되었을 경우 멜라토닌 분비량에 더 크게 영향을 주

는 것으로 판단된다.

- 287 -

<Table 3.52> Literature review of environmental studies on effects of

exposure to EMF on melatonin and its metabolite in

humans

Refere

ncesubjects Magnetic field parameters End-points Major results

Wilson

et al.,

1990

32

women

10 men

tested at

home

Home use of

standard(conventional)

versus modified AC or DC

CPW electric

blankets for 8 weeks

(0.2-0.6μT

exposure range)

Morning and

evening

6-OHMS

levels

(not

creatinine)

No overall effect. 7 of 28

CPW users

had decreased 6-OHMS in

the last

3-week test period and

showed a

rebound effect.

Pfluger

and

Minder

, 1996

108 male

electric

railway

workers

42 controls(50Hz, 1μT), 66

locomotive

engineers(16.7Hz, 20μT)

continuous sampling of

MF(30min-4hr)

Morning and

evening

urinary

6-OHMS

levels

(creatinine)

Evening 6-OHMS decreased

on work

days, but not on leisure

days.

No effect on morning

6-OHMS levels.

No evidence for

dose-response curve.

Kaune

et al.,

1997

203

women

(control

group

breast

cancer

study)

20-74

yrs

72hr EMDEX measurement of

bedroom

MF in levels(0-15μT) and

light intensity.

Personal exposure monitoring.

Morning

6-OHMS

levels on 3

consecutive

days,

3 or 6

months apart

(creatinine)

As log mean bedroom MF

increased,

log 6-OHMS levels

decreased. Effect is

strongest in summer and in

women

taking medications which

reduce

melatonin. No effect on

6-OHMS of

wire code, intermittency,

personal

dosimetry, or light-at-night.

Hong

et al.,

2001

9 healthy

male

23-37

yrs

Home use of

standard(conventional)

versus modified AC nonheated

electric

sheet for 16 weeks(50Hz, 0.7,

3.81, 9.13

μT)

Urinary

melatonin

samples

collected

5 times

(not

creatinine)

Melatonin levels did not

reveal any

statistically significant

difference

between exposure periods

and nonexposure periods.

- 288 -

<Table 3.53> Literature review of laboratory studies on effects of

exposure to EMF on melatonin and its metabolite in

humans

Refere

ncesubjects Magnetic field parameters

End-point

sMajor results

Graha

m

et

lal.,199

6

33 men

18-35

yrs

60Hz, circular polarization

11 men : no-exposure, sham

control group

11 men : 60Hz, 1μT, intermittent

exposure

11 men : 60Hz, 20μT,

intermittent exposure

(Exposure duration

23:00-07:00hr)

Hourly

melatonin

No overall effect. Mean with low

basal melatonin had greater

suppression in a response to

light and magnetic fields.

Selmao

ui

et al.,

1996

32 men,

20-30

yrs

50Hz, 10μT, continuous and

intermittent exposure linear and

circular polarization

(23:00-08:00) (Each subject was

his own control)

Hourly

melatonin

Hourly

6-OHMS

Effect of exposure not different

from sham exposure.

Graha

m

et al.,

1997

40 men

18-35

yrs

60Hz, circular

polarization(23:00-07:00hr)

All men sham exposed in one

session.

All men continuously exposed to

20μT in two session (Each man

his own control)

Hourly

melatonin

Effects of exposure no different

from sham exposure. No effect in

men with low basal melatonin.

Wood

et al.,

1998

30 men

18-49

yrs

50Hz, 20μT, circularly polarized,

sinusoidal and square wave

fields, 1.5-4.0hr exposure

(18:00-07:00)

Periodical

ly

melatonin

No effect when sinusoidal or

square wave exposure examined

separately. No effect when

exposure occurred at MLT peak

time or later at night.

Akerst

edt

et al.,

1999

18

men/wo

men

24-49

yrs

50Hz, 1μT, continuous exposure,

Linear polarization (23:00-07:00)

Hourly

melatonin

Effect of exposure not different

from sham exposure.

Graha

m

et al.,

2001

53

young

women,

18-35

yrs

60Hz, 28.3μT, circularly

polarization (23:00-07:00)

Hourly

melatonin

All-night exposure to industrial

strength magnetic fields had no

effect on the blood levels of

melatonin.

- 289 -

지금까지의 극저주파 자기장 노출과 멜라토닌 분비량과의 관련성을 규

명한 연구들은 멜라토닌 분비가 10세 전후로 가장 활발하게 분비됨에도

불구하고 어린이를 제외한 성인들만을 대상으로 제한적으로 조사되었으

며, 특히 대부분의 연구들이 인위적인 실험연구 혹은 직업적으로 노출되

는 직업군에 한정하여 연구가 수행되었을 뿐 극저주파 자기장의 가장 중

요한 발생원이며 불특정 다수의 일반대중에 무방비상태로 노출되어 있는

송전선을 대상으로는 멜라토닌 연구가 수행된 바가 없었다. 또한 초등학

생의 경우 가장 활발한 성장시기이므로 극저주파 자기장 노출이 초등학생

의 성장호르몬에 어떠한 영향을 주는 지에 대해 아직까지 보고된 바가 없

어 본 연구에서는 국민보건학적 측면에서 송전선로 주변의 초등학생과 비

주변 초등학생을 대상으로 극저주파 자기장 노출에 따른 멜라토닌 분비량

과 성장호르몬 분비량의 차이를 평가하였다. 본 연구결과는 기존의 극저

주파 자기장 노출과 멜라토닌 분비량과의 관련성이 없음을 규명한 인체연

구 결과와 일치되는 결과이며 또한 향후 극저주파 자기장 노출과 성장호

르몬과의 관련성 규명을 위한 방향제시에 기여할 것으로 판단된다.

- 290 -

다. 전자파 위해성에 대한 사전 예방 이론적 접근 방안

(1) WHO 의 사전 예방 계획

(가) 개요

① 정의 및 목적

공중보건을 위한 세계보건기구의 사전예방계획(WHO PF)은 심각한 손

해가 일어나기 전에, 건강상의 위협에 대처하는 것을 기본적인 목표로 하

고 있다. 위험에 대한 경고는 무시되는 경우가 많았으며, 특히 위험에 대

한 이해가 부족했던 경우에 사망, 질병, 부상의 위협으로부터 대중을 보호

하기 위한 조치들이 이루어지지 않았다. 비록 인과관계를 명확히 정립할

수 없더라도, 위험에 대한 보호조치는 정당화 할 수 있을 것이다.

WHO의 사전예방계획에서는 위험을 다루기 위해 과학, 경제학, 심리학

과 법학의 지식들을 분명하고 체계적인 구조로 통합시킨다. 물론, 일반적

인 계획안이 모든 의문사항에 대한 답변을 미리 제시하지는 못한다. 하지

만 다음 사항들에 대한 해답을 제시함으로써 일련의 분석들을 정립시킬

수는 있을 것이다:

� 위험에 대한 부적절하고 과도한 반응을 어떻게 피할 수 있는가?

� 보호를 위한 개입조치들을 기존의 증거와 어떻게 일치 시키는가?

� 의도되지 않은 부작용을 초래하는 위험과 손실들을 어떻게 다룰

수 있는가?

- 291 -

� 사전예방조치를 위한 의사결정과정에 사회적 가치를 고려하고 대

중들이 보호조치를 취할 수 있게 하면서, 어떻게 이해관계자들과

대중들을 참여시킬 수 있는가?

② 반응의 분류

공중보건을 위한 사전예방조치들은 과학적 불확실성의 정도와 손해의

심각성, 영향을 받는 계층의 규모, 특성 및 소요비용에 비례하여 취해져야

한다. 예상되는 손해의 정도에 따라 반응을 분류할 수 있다. 물론, 예상

손실이 구체화되지 않고 손실의 범위만을 예측할 수 있는 경우가 종종 있

다.

위험에 대한 증거가 미미할 경우에는, 일반적으로 그에 대한 규제조치

들을 피해야 한다. 이럴 때에도 기존 지식들의 부족함을 보충하고, 위험상

황이 현재 알려진 정도보다 크지 않다는 점을 증명하기 위한 지속적인 연

구가 필요하다. 위험에 대한 증거가 어느 정도 발견될 경우엔 정부는 위

험상황을 대중에게 알리거나, 관련상품에 이를 표시할 것(상품표시,

Product labelling)을 요구할 수 있다. 대중들이 위험에 대해 이해하고 어

떻게 대처해야 할 지 선택하는 것을 돕기위한 정보교환과 참여 프로그램

등이 이용될 수 있다.심각한 위험이 일어날 수 있다는 타당한 증거가 있

는 경우엔, 그러한 위험을제거하거나 감소시키기 위한 규제 및 완화 조치

들이 고려되어야 한다. 그리고 위험에 대한 증거가 명백할 경우엔, 노출의

제한이나 일반적인 금지조치 들이 고려되어야 하며 그러한 금지조치 들로

인해 또 다른 위험이 야기되거나 그런 조치를 통한 이득보다 더 많은 비

용이 소요되어서는 안 된다. 어떤 경우든, 사전예방조치 들이 위험에 대한

기존의 지식들과 부합해야 한다.

- 292 -

③ 비용과 부작용의 역할

㉮ 비용효과

최적의 비용효율을 가져오는 사전예방 대책들을 찾아내는 것이 중요하

다. 사전예방목적을 달성하는 여러 가지 대안들이 있을 경우에, 최소의 비

용과 최고의 효율을 가져오는 방법을 선택해야만 한다.

㉯위험-위험 분석

어떤 경우든, 정부는 규제조치로 인해 야기될 수 있는 위험에 대해 이

해하고 주의를 기울여야 한다. 만약 규제조치들이 위험을 초래할 위협이

있는 경우에는, 적절한 사전예방조치를 선택할 때 이러한 상황을 고려해

야 한다. 사전예방조치들은 부차적이거나 새로운 위험을 발생시키지 않도

록 신중히 선택되어야 한다. 또한, 여러 가지의 위험들을 한꺼번에 감소시

킬 수 있는 사전예방대안들이 바람직하다.

㉰비용과 이득

사전예방 조치들은 가능한 한, 비용과 이득양측의 균형을 고려하여 실

행되어야 한다. 위험의 정도가 매우 높다는 것을 납득시킬 만한 근거가

없다면, 그 실행비용이 너무 높은 사전예방 조치들은 피해야 한다. 그 실

행비용이 낮은 경우엔, 위험의 정도가 매우 미미한 경우라도 예방조치가

취해져야만 한다. 쉽게 이해 할 수 없는 위험상황에서는 저 비용의 조치

- 293 -

들이 신중한 사전예방을 위해 요구될 것이다.

④분배에 대한 고려

WHO의 사전예방계획은 사회의 최약체 집단을 보호하고자 한다. 만일

약자집단의 구성원들이 위험에 직면해 있다면, 이는 사전예방조치를 취해

야 하는 예외적인 이유가 된다.규제조치들이 약자집단의 구성원에게 위험

을 초래할 수 있으므로, 규제조치들을조심해서 실행할 수 있도록 해야 한

다. 사회의 약자집단이 본의 아니게 직면하는 위험에 대해서 특별한 관심

을 기울여야 한다.

⑤민주주의, 대중, 이해관계자

새로운 과학적 사고는 사전예방계획을 실행, 적용하는 방법을 찾는데

도움을 주므로,

WHO의 사전예방계획을 올바르게 실천하기 위해서 건전한 과학적인

자세가 필요하다. 그러나 과학은 종종 불확실하며 불완전하다. 어쨌든 과

학적 지식만으로는 불충분한 것이다. 사전예방을 위한 의사결정을 위해선

문화적 가치와 사회적 공약을 고려하는 것이 중요하다. 대중과 이해관계

자들은 관련된 위험에 대해 통보 받아야 하고, 그러한 위험들을 다룰 수

있는 최선의 방법들을 찾아야 한다. 때때로 정부의 사전예방조치보다, 통

보를 받은 대중들의 개별적인 조치가 더 효율적인 경우도 있다.

사전예방계획에서는 위험의 근거, 설명, 사례에 관한 대중적인 정보교환

이 필수적이다. 위험에 대한 대중적인 공포는 그 자체로도 위험한 것이다.

- 294 -

대중적 공포는 위험의 결과를 확대 해석하는 "파급효과"와 같은 형태로,

다양한 범위의 부가적인 위험과 혼란을 가져온다. 대중이과민 반응하는

위험을 줄이는 동시에, 심각한 위험상황을 간과하는 것을 막는 것이

WHO 사전예방계획의 중요한 목표 중 하나이다. 대중은 위험상황에 대해

통보 받아야 하며, 그들의 판단은 사전예방을 위한 의사결정 시에 중요한

역할을 해야 한다.

WHO의 사전예방계획은 또 다른 희생을 통해 특정 산업에 도움을 주

거나 '보호주의'의 근거로 이용되어서는 안 된다. 그러나 사전예방계획은

대중과 이해관계자들의 관여가 정당한 것인지 여부에는 주의를 기울여서

실행되어야 한다.

(나)서론

①사전예방원칙

변화하는 사회와 급속한 신기술의 발달은, 점점 다양해지고 있는 원인

과 주변환경이 보건에 미치는 결과를 예측하고 다루기 힘들게 한다. 위험

요소나 위험에 노출된 상황이 불확실하고, 혹은 그 영향이 정확하게 수치

화 될 수 없고, 과학적 자료들이 정확한 위험관리계획을 결정하기에 불완

전한 경우, 또는 공적 관심사와 연관된 경우를 위해 '사전예방원칙'의 이

용이 제시되어 왔다.

사회는 사전예방원칙과 일치하는 조언이나 법률을 시행함으로써, 신기

술과 기존의 과학기술의 혜택을 계속해서 누리면서 위험을 최소화하려는

노력을 한다. 사회의 문화, 전통, 경험, 과학자, 다른 이익단체와 정치가들

이 이러한 위험-혜택에 관한 상충관계에 대해 해법을 제시한다.

- 295 -

유럽위원회(1992)의 조약에서 제시된 사전예방원칙은, 유럽 환경법의 기

초가 된다. 유럽위원회 회의에서는 언제 사전예방원칙이 이용되어야 하는

가에 대한 개요를 제시했다. 또, 회의에서는 정치적으로 투명하게 사전예

방원칙을 적용하기 위한 권장사항을 제시하고, 관련된 과학적 자료들을

주의 깊게 검토할 필요성이 있음을 강조했다. 그러나 사전예방원칙은 정

의되지는 않는다. 오히려 사전예방원칙의 정의와, 적용범위, 권한 등은 판

례법과, 일반적인 사회적, 정치적 가치를 따르도록 되어있다. 좀더 구체적

으로 말해서, 명백하고 보편적으로 받아들여지는 사전예방원칙의 정의는

없으며, 일부국가에서는 사전예방원칙의 의미와 그것의 적용방법에 관한

논의를 가질 것을 제안했다.

②WHO의 역할

세계보건기구(WHO)는 좀더 복잡해지고, 불확실하며 세계화되고 있는

건강상의 위협문제에 관심을 가지고 있다.

건강

단지 질병이나 장애가 없는 것이아닌, 육체,정신,사회적으로 건강한상태

WHO Constitution, 1946

인과 관계가 정립되거나 확고하게 계량화 되기 전에 공중보건을 위한

예방조치를 취하는 것이 중요하다. 이렇게 함으로서, 자연스럽게 사전예방

원칙이 기존의 공중보건정책에 흡수되고, 인과관계가 정립된 이후의 질병

예방행위를 보완할 수 있다.이는 공중보건의 의의와 WHO의 건강증진 목

표와도 일치하는 것이다.

- 296 -

과학적으로 불확실한 상황에서의 사전예방원칙의 오용가능성, 적용시기

의 적절성, 원칙의 타당성을 고려하여, WHO가 이해관계자들과 관련해서

사전예방원칙을 적용하기 위해 종합적인 접근방안을 개발하는 것이 중요

하다.

1999년에 환경, 보건에 관한 제3회 유럽 상호협력 회의에서는 위험에

대해 "좀더 사전적으로 예방 할 수 있는 대응방안"을 채택할 것을 WHO

에 요구했다. 그 결과 WHO는 워크샵과 심포지움을 통해 이와 관련한 정

책개발을 추진해왔다. 최근에는 사전예방원칙을 건강문제나 공적 관심사

에 적용하는 일반적인 계획안을 만들기 위한 WHO의 국제 학술회의가

개최되었다.

공중보건을 위한 WHO의 사전예방원칙

어떤 행위나 노출이 건강상에 위협을 줄 수 있다는 증거가 입증되기 전

일지라도,인간의 건강에 대한 악영향의 가능성을 확인하고 관리할 수 있

다는, 융통성 있는 접근법을 인정하는 개념.

③WHO의 공중보건을 위한 사전예방계획

여기서 소개 된 WHO의 사전예방계획은 공중보건영역에서 예방원칙을

실천하는 방법 중 하나이다. WHO의 사전예방계획 수립에서 기초가 되는

것은 WHO, 유럽위원회, 기타 관련기구 등에서 계획된 사전예방원칙이다.

WHO의 사전예방계획은, 공중보건을 위해 사전예방과 관련한 의사결정을

내리고 보호조치를 취하는 방법이나 정의상의 모호함을 해결하기 위한 것

이다.

- 297 -

WHO의 공중보건을 위한 사전예방 계획

위험이 알려졌던지 불확실하던지 간에, 인간의 건강에 대한 위험을 관

리하는 것과 관련한 과정들을 망라하는 중요한 접근법이다. 종래의 과학

적 기준에 따라,위험의 원인에 대한 증명이라고 인정되는 증거에 의해 그

존재가 입증되었을 경우에 위험이 알려졌다고 말한다. 반대의 경우 위험

은 불확실하다고 하지만 어떤 문제상황에 대한 논리적인 근거가 될 수 있

다.

㉮범위

WHO의 사전예방계획은 모든 WHO정회원 국에 지침을 제공한다.

㉯목적

WHO의 사전예방조치는, 해당 국가기관이 과학적으로 불확실한 상황에

서 건강상의 위험을 다루는 공중보건정책과 연관된 사전예방조치를 이용

하여 계획수립, 평가, 실행,감리 등의 업무를 하는데 도움을 준다.

WHO의 사전예방조치의 목표는 환경위험과 관련한 신체상의 악영향을

감소시킴으로써 공중보건의 목적을 달성하자는데 있다. 이는 과학적으로

불확실한 상황에서 그러한 위험을 다루기 위한 조치들을 개발, 실행, 검토

함으로써 가능하다.

WHO의 사전예방조치는 모든 위험들을 다음과 같이 다루는데 중점을

둔다:

� 건강에 대한 위협을 미리 예견하고,원인이 발생하기 전에 잠재적

- 298 -

인 악영향을 최소화 시키기 위해 적절히 대응하는 것.

� 공중보건에 대한 위협을 가져오는 원인이 발생한 이후에 제기되

는 공적 관심사들을 고려하여,그 원인에 의한 건강상의 잠재적인

악영향을 최소화 시키는 조치를 취하는 것.

� 과학적으로 불확실한 정도,예상되는 손실의 심각성, 영향을 받을

수 있는 집단의 규모와 특성 및 비용등에 따라, 그에 맞는 공중보

건을 위한 조치들을 선택하고 관련방안을 개발하는 것.

(다) WHO 사전예방계획의 세부과정

미국 특별/연방 위험평가, 관리 위원회에 의해 개발된 '알려진 위험'에

대한 위험관리계획을 추진하는 과정에서, 의사결정에 이르는 과정이 공개

되어야 하고 뿐만 아니라 모든 이해 관계자들의 입장에 대한 설명과 실행

방안들에 대한 분석이 중요하다. 이것은 불확실한 위험을 관리하는데 있

어서 사전예방적인 원리를 위험관리과정에 접목시키기 위한 WHO 사전

예방원칙의 기본 원리이다. 따라서WHO의 사전예방원칙(도표.1)에서는 '

알려진 위험'들을 관리하는 경우와 불확실한 위험들을 관리하는 경우에

대한 각각의 특징들을 묶어 하나의 진보된 위험관리과정으로 승화시킨다.

①건강관련 문제

기존의 위험관리 계획들은 대부분 이미 알려진 위험들을 다룬다. 그 계

획들은 건강문제들을 과학적인 사실과 자료들에 근거를 두어 논점화 한

다. 일반적으로 위험의 공공노출을 다루는 '위험감소팩터' 들을 포함한 지

침 및 제한치 들은 과학적 증거에 기초하여 개발되었다. 이 지침과 제한

- 299 -

치 들은 비용편익분석이나 비용효율 분석을 거친 후에 사회적으로 적용될

수 있다. 이들이 잘 지켜지지 않더라도 일단 제기된 건강문제는 논의 상

태로 남을 수 있다. 기존의 위험관리계획에서 불확실한 위험에 대해 고려

하는 것은, 이미 위험하다고 알려진 위해 원인들과 비교하여 생물학적,화

학적 혹은 물리적인 특성이 유사한 원인에 대한 것으로 국한된다.

WHO의 사전예방원칙은 '불확실한 위험'의 의미를 다음과 같은 것을

포함하는 위험까지 확대시킨다:

� 경험으로부터 나온 증거나, 관찰만을 기초한 증거 혹은,

� 경험으로부터 나온 증거나, 관찰만을 기초한 증거 혹은, 어떻게

손해가 일어났는가에 관한 논리적인 이론설명(필요한 경우 등위

검토에 의해 검토된) 柱)등위검토:등위 검토(peer review, 등위검

토, 상호심사)란 비슷한 수준이나 역할을 가진 사람이 프로그램의

소스 코드를 분석하는 방법 등을 통해서 세부적인 사항들을 검토

하는 작업을 말한다.

여기서 경험과, 추론, 직관 등이 중요한 역할을 한다. 사전경험, 종교적

신념, 사회적 가치 등은 WHO의 사전예방계획과 관련한 건강문제를 다룰

때 고려해야 할 중요한 사항들이다.

� 많은 사회가 환자, 노인층, 어린이와 같은 약자집단의 보호에 대

한 관심을 높이고 있는데, 이는 그들이 위험에 대해 효과적으로

대처할 수 있는 조치를 취하는 것이 불가능하기 때문이다. 게다

가, 많은 사회가 어린이와 태아들은 좀 더 높은 수준의 보호를 받

- 300 -

아야 한다고 생각한다. 왜냐하면 그들은 허약한데다가, 일생 동안

위험에 노출될 가능성이 크고, 이 세대의 미래이기 때문이다.

� 위험에 대한 실질적이고 잠재적인 (개별적이고 전체적인) 노출 정

도의 크기 및 분포의 차이, 그리고 노출로부터 비롯되는 건강상의

악영향은 공중보건에 대한 잠재적인 영향의 일부분이다.

� 개개인에게 미치는 건강상의 위협이 상대적으로 적을지라도(감지

하기 어려울지라도) 공공보건영역에서는 심각한 결과를 초래할 수

있기 때문에 편재된 노출에 대해서도 특별한 주의를 기울여야 한

다.

� 위험에 대한 노출이 무의식적으로 일어나는 경우에도, 그 노출이

사회적 상황이나, 시간, 공간적인 분포와 관련하여 불공평한 것으

로 간주된다면, 위험에 대처하는 방법을 다루는데 영향을 줄 수

있다. 사회적 소외계층이 의지와 관계없이 직면하게 되는 위험에

대해서 특별한 관심이 요구된다.

.

� 당연하게 여겨지는 자연적인 신체영향들도 논의 되어야 할 건강

문제 중 하나이다. 암과 같은 질병들은 특별한 두려움의 대상이

다. 반면 두통과 불면증 같은 다른 만성질환은 생명에 위협을 주

지 않고 쉽게 치료가능 한 것이지만, 개인의 건강과 노동력에 심

각한 영향을 가져다 줄 수 있다.

기존의 지침과 제한치 들을 충족시키는 WHO의 사전예방계획도, 불확

- 301 -

실한 건강상의 위협을 감소시키거나 없애기엔 충분하지 않을 수도 있다.

②위해도 평가

기존의 위험관리 계획들은 모두 알려진 위험에 중점을 둔 것으로, 과학

이 중요한 역할을 한다. 따라서 세계보건기구의 사전예방계획은 과학적

지식에 배치되는 것이 아니라, 그것에 근거를 두고 있다.

.

� 모든 위해도 평가는 WOE(weight of evidence)방법을 기초로 한

다. 이 때 과학적 지식들은 정확하고, 여러 분야에 기초한 것이며

상호심사 학술지에 공표되고, 위험평가에 적절한 것이어야 한다.

� 위험평가의 모든 단계에는 다음에 관한 불확실성이 존재 할 수

있다: 위험의 상존, 노출의 정도, 용량반응관계(柱:용량반응관계:

원인적 요인에 노출되는 정도가 변화함에 따라 질병발생률이 비

례적으로 변화하는 관계), 위험의 심각성.적절한 위해도 평가를 위

해 필요한 가정들과 불확실성에 대해서 명확하게 밝히고, 증명해

야 한다.

� 제시된 증거가 일반적으로 받아들여지는 과학적인 기준들에 부합

되지 못하는 경우에는, 과학에 기초한 가정들이나 외삽법

(extrapolations: 이미 검출된 표본을 바탕으로 특정 인구에 내포

된 위험비율을 결정하는 것)이 이용된다.

WHO의 사전예방계획은 다양한 배경지식에 기초하며, 불확실한 위험

외에도 알려지지 않은 위험을 밝혀내고자 한다. 여기에서도 과학이 중요

한 역할을 한다. 기존 지식의 한계나 결함에 관한 평가는 과학적인 자료

에 근거하여 이루어 질 수 있고 또 그래야만 한다.

- 302 -

� 핵심적인 증거(역학자료 나 독성자료)가 없거나 불충분한 경우

에 대한 설명이 특히 중요하다.

� 제한된 시간 동안 일어난 신체상의 부작용을 증명하지 못했다고

해서, 미래에 그 위험이 일어날 수 있다는 가능성이 배제되는 것

은 아니다.

� 위험에 대한 시험체계가 그 영향을 감지하기에는 너무 둔감할

수 있기 때문에, 신체상의 부작용을 증명하지 못했다고 해서 위

험의 존재가능성이 배제되는 것은 아니다.

� 알려지지 않은 위험에 대해서 식별하는 것이, 모든 행동과 노출

에 대해서 대응조치를 취해야 함을 의미하지는 않는다.

건강관련문제

위험관리 방안의평가와 선택

비용효과 분석: 위험에 대한노출과 영향의 감소

비용편익 분석: 규제사항 충족

불확실한 건강 관련 문제

알려진 건강 관련 문제

대응책 평가

인체영향에 대한 감시

규제책 수행여부에 대한 감시불확실한 위험(개인,사회적 가치들)

인지된 위험(위해도 평가)

위해도 평가

위험에 대한 노출과그 영향의 감소를 위한 조치

공 학 & 기 술 적 해 결방법: 규제사항에 대한충족

위험관리방안의 개발

개인과 사회의 예방조치

규제책 집행

대응책 실행

이해관련자들의 참여

건강관련문제











대응책 평가


규제책 수행여부에 대한 감시

대응책 평가


규제책 수행여부에 대한 감시불확실한 위험(개인,사회적 가치들)


위해도 평가

불확실한 위험(개인,사회적 가치들)


위해도 평가








규제책 집행

대응책 실행


규제책 집행

대응책 실행

이해관련자들의 참여이해관련자들의 참여

<Figure 3.55> Precautionary principle of WHO.

- 303 -

③위험관리방안의 개발

기존의 위험관리계획에서는, 알려진 신체위험에 대한 지침과 법령들에

명시되어 있는 노출기준치를 따르도록 건강보호를 위한 방안들이 개발되

었다. 여기에서 이런 위험관리방안의 개발은 공학적 해법에 의해 노출량

을 줄이는데 중점을 두는 경향이 있고, 기술적 실현가능성에 의해 좌우된

다. 어떤 관리방안은 교육, 자발적 발의, 규제준수의 강화, 공해세, 시장유

인 같은 개념에 기초할 수 있다.

WHO의 사전예방계획은 불확실한 신체위험관리방안에 대해서도 고려

하고 있다. 이 경우 위험에 대한 노출을 감소시키는 것을 목표로 하며, 그

목표가 법령이나 지침에 명시된 기준을 따르는 것에 한정되지 않는다. 또

한, '행동수정' , 정보 및 의사소통과 같은 개인적 선택사항을 포함하는 관

리방안에 대한 중요성이 부각될 수 있다. 몇 몇 위험관리방안의 예가 아

래 도표에 제시 되어 있다.

WHO 사전예방계획의 위험관리방안 사례

� 위험의 정도가 매우 미미하고, 그 증거가 공식적인 대응조치를 정

당화시키기에는 불충분하거나, 적합한 대안이 없을 경우에는 공식

적인 대응조치를 취하지 않기로 결정하는 것이 적절한 대응이다.

� 위험에 관한 지식의 결함을 보충하고, 문제 상황에 대한 입증에

도움을 주며 향후에 더 나은 위험평가를 위해서 연구에 대한 노력

을 강화 하는 것이 적절한 조치이다.

� "Watchful waiting": 연구 및 실험 결과와, 기준, 표준 등에 의해

이루어진 결정 들을 모니터링 하는 것.

- 304 -

� 대중들이 위험관련문제에 대해 이해하고, 예방과정에 참여시키며,

위험상황에서 어떤 조치를 취할지에 대해 결정하는 것을 돕기 위

해, 위험에 관한 정보교환과 참여 프로그램이 이용될 수 있다.

� 때때로 작업장이나 주변 환경에서 일어나는 노출을 수용한다는

조건으로 보상책이 제공될 수 있다. 대중들은 증대된 노출에 대한

보상을 기꺼이 수용하려 할 것이다.

� 어떤 기술적인 위험관리방안(위험의 완화)들은 공학 혹은 다른 기

술적 변화를 통해, 알려지거나 불확실한 위험에 대한 노출을 궁극

적으로 감소시키고자 한다.

� 규제조치에는 위험상황의 발생과 잠재적인 영향을 제한하기 위한

자율적인 규제조치나 공식적인 정부의 규제조치 모두가 포함된다.

규제조치는 다양한 형태로 이루어 질 수 있다. 규제준수를 위한 수

단으로 여러 가지 기준들이 부과 될 수 있고 혹은 이 기준들이 달

성 되어야 할 목적을 제시할 수 있다.

� 위험임이 확실하거나, 제한과 금지조치에 소모되는 비용이 적은

경우, 혹은 두 경우 모두 해당될 때에는, 노출을 제한하거나 위험에

대한 원인을 제거하는 것과 같은 관리 방안들이 이용된다. 노출을

제한하는 방식과 같은 행동기준이 설계기준보다 선호되는 경우가

있는데 이는 별도의 지시 없이 건강 및 안전 목표를 좀더 융통성

있게 달성 할 수 있기 때문이다. 노출을 제한하는 방법에는 산업별

실무지침과, 위험을 유발하는 활동 또는 공정을 억제하거나, 혹은

위험을 유발하지 않는 활동 또는 공정을 장려하기 위한 '경제적

유인책' 등이 포함된다. 여기에는 위험의 효율적인 감소를 보장하

기 위해 마련된 프로그램들 또한 포함될 수 있다.

- 305 -

④위험관리방안 평가

현재의 위험관리계획에서, 알려진 위험에 대한 관리방안의 평가는 과학

적,경제적, 기술적인 자료들을 근거로 한다. 만일 위험예방에 소요되는 비

용이 지나치게 높지만 않다면 단지 위험을 규제하는 것이 아니라, 위험을

예방하는 것이 우선시 된다. 그 실현가능성과, 예상되는 건강상의 혜택이

실현비용과 비교해 적당한지 여부를 근거로 위험관리방안을 평가한다.

WHO의 사전예방계획에서 위험관리방안평가는 위와 같은 특징들을 불

확실한 위험에도 적용한다.

알려진 위험과 불확실한 위험에 대한 관리방안의 평가는 편익비용 분석

(각기 다른 건강보호수준에 따른 건강기준(e.q: 매우 특이한 위험)을 달성

하기 위한 비용과 이득을 평가하는 경제적 분석방법)과 비용효율 분석(특

정한 위험의 노출을 감소시킬 수 있는 최적의 방법을 모색하는 경제적 분

석방법)을 통해 이루어진다.

예를 들어 국제암연구소(IARC)나 유사단체가 위험의 원인을 "발암가능

성 내재" 혹은 "건강을 해칠 수 있는 원인이 될 가능성" 등으로 분류하는

경우에는 편익비용 분석이 알려진 위험에 대한 분석과 유사하게, 상당히

정량적이고 객관적일 수 있다.

위험에 대한 분류단계가 위의 경우보단 작을 때는(e.g. 불충분한 증

거,IARC group 3), 위험관리방안의 평가는 불가피하게 객관성이 떨어지

고, 불충분하며, 호응을 얻기가 어렵게 될 것이다. 그러므로 위험관리방안

의 평가는 매우 적은 비용을 수반하는 방안에 대한 것으로 제한될 수밖에

없을 것이다. 그러나, 아무리 위험에 대한 개입을 통해 소모되는 피상적인

비용이 적게 들지라도, "저비용"의 관리방안이 실제로 적은 비용으로 목

적한 이득을 달성할 수 있는 지를 증명하는 기본적인 편익비용 분석은 이

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루어 져야 할 것이다.

⑤이득평가

위험관리방안을 평가 할 때, 건강에 대한 부작용을 제거하거나 예방하

기 위해 노출을 감소시킴으로써 예상이득에 대해 평가하고 설명해야 한

다. 이 때, 위험에 대한 개입이 서로 다른 양상의 노출상황에 영향을 줄

수 있고 (risk offset),집단이나 대중을 통해서 노출량이 재분배 될 수 있

기 때문에(risk transfer) 문제가 복잡해 질 수 있다. 만일 위험예방을 위

한 개입이 새로운 위험을 유발한다면(risk transformation), 그러한 상황

또한 주의를 기울여야 한다. 원칙적으로, 위험에 대한 개입이 집단을 통해

여러 형태의 노출에 미치는 상황을 종합적으로 묘사할 필요가 있다. 실제

로, 완전한 정보를 얻기가 어렵기 때문에 이는 불가능하다. 그렇지만 결과

가 노출의 감소 정도를 나타내는 단순 수치의 형태로 표현될 수 있다고

가정하는 것은 피하는 것이 중요하다. 가능한 범위 안에서, 위험관리방안

과 대안들의 예상결과에 대한 정보를 제공할 수 있는 조치가 있어야 한

다.

노출을 줄이기 위한 노력이 실행 불가능 한 환경에서는, 신체영향의 심

각성을 최소화하기 위한 방안(e.g 질병감시제도의 강화, medical

surveillance)이 강구되어야 한다.

노출 감소를 통한 이득은, 위험의 영향이 개인에게 미쳤는지 혹은 집단

의 일부나 전체 집단에 대해 미쳤는가를 분명히 하기 위해 단위형태로 표

현할 필요가 있다. 위험에 대한 영향은 분명하게 명시될 필요가 있다. 위

험에 대한 영향이 질병발생률이나 연령과는 반대로 '사망건수'와 같은 형

태로 정의가 된다면 각기 다른 해석이 나올 수 있다. 이득은 '장애보정

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생존년수' (柱: 장애보정 생존년수, DALYs장애에 적응하느라 소모된 시

간, 즉 장애 때문에 제대로 생활을 하지 못하는 햇수가 얼마나 되는가, 다

시 말하면 장애 때문에 몇 년이나 수명이 단축 되는가 또는 장애를 가지

고 비생산적으로 살았던 햇수가 몇 년인가 하는 것을 종합한 것) 의 형식

으로 측정될 수 있다. 정부는 위험의 영향에 대해 각기 다른 추정방법을

선택할 수 있다.

어쨌든, 예상되는 영향의 범위에 대해 적절한 상 • 하한선을 포함하여

식별 가능한 범위까지 인지하는 것이 중요하다. 물론 모든 국가에서, '사

망건수'의 평균치가 중요 관심사이다. 인간의 삶과 질병에 재정적인 가치

를 부여하는 것은 불가능한 일이지만, 위험관리방안 간의 비교를 가능케

하고 의사결정에 도움을 주는 개념적인 단위를 할당할 필요가 있다. 위험

의 영향은 '예방재난건수'와 같은 다양한 방식으로 계량화 될 수 있다.값

을 표시하는 개념적 단위는, 사회가 얼마나 많은 비용을 소비해야 하는가

에 대한 관찰로부터 유래하기 때문에 그것은 주변 환경에 따라 얼마든지

변할 수 있다.

WHO의 사전예방계획에서 위험관리방안을 평가할 때, 위험의 불확실성

을 고려하는 것이 중요하다. 특정한 개입을 통해 위험이나 질병이 감소한

경우에 사회가 그 가치를 평가할 때, 이러한 감소가 실제로 일어났다고

가정을 한다. 즉. 알려진 위험이라는 것이다. 위험이 불확실한 경우, 위와

같은 개념적인 단위를 적용할 필요가 있다. 개념적으로, 위험에 대한 노출

이 실제로 질병을 일으켰다는 가능성에 대한 단위를 유도할 필요가 있다.

노출이 질병을 유발한다는 가능성과 일치하는, 개입으로 인한 이득을 감

소시키는 여러 가지 방법으로 분석을 통해 이러한 가능성을 구체화 할 수

있다. (i.e. 영향을 미칠 가능성이 적다는 것은 제시된 대응방안을 통한 이

득이 적다는 것을 암시한다)

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⑥비용과 비용 효율

위험에 대해 계획적인 개입하는데 소모되는 비용을 평가할 필요가 있

다. 비용은 세 가지 요소로 분류할 수 있다: 초기비용(위험에 대한 개입을

실행하면서 소모된 실제적인 비용), 진행비용(개입에 의해 직접적으로 발

생하거나 그 개입상황을 유지하기 위해 요구되는 재발비용), 결과비용(개

입의 결과로 발생되는 비용, 예를 들어 위험에 대한 개입으로 인해 대중

의 행동이 어떠한 방식으로든 수정되는 경우에 해당).

일부 비용은 한번 만 발생하는 반면, 어떤 비용들은 이득의 경우처럼

계속해서 발생하는 경우가 있다. 그러므로 비용과 이득은 적절한 모델을

이용하여 그 가치를 감소시켜야 한다.

⑦각각의 위험관리방안에 대한 편익-비용과 비용 효율평가

각각의 위험관리방안에 대한 비용과 이득은, 어떤 방안이 적절한가를

평가하기 위해 편익비용 분석이나 비용효율분석을 통해 비교될 수 있다.

공리주의적 접근법에서는 노출감소에 따른 소요 비용이 그 이득과 같아질

때까지 노출을 줄이고자 한다. 그러나 사회는 예방의 측면에서 치우친 나

머지, 예상 이익을 초과하여 더 많은 비용을 소모할 수 있다. 이는 모든

위험에 해당될 수 있지만,특히 적은 위험이 심각한 결과를 가져오는 것에

대비하는 보호정책의 경우와 같이, 무의식적인 노출을 포함하는 환경이나,

어린이에 대한 노출, 혹은 특정질병과 관련이 있다. 이것은 가치판단이며,

현 단계에서 비용과 이득이 "균등"한지가 아니라 "비례"하는지를 비교하

거나, 혹은 이전 단계에서 건강상의 부작용을 예방한 것에 대한 가치판단

을 고려할 수가 있다. 위험규제책을 이용해 보호정책을 시행하려고 노력

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할 때에는, 이러한 정책자체가 위험을 증대 시키거나 새로운 위험을 유발

하지 않는 가에 대한 증명이 요구된다.

편익비용분석 과 비용효율 분석에 대한 최종평가는 전체사회의 수준에

서 이루어지는 것으로 가정한다. 그러므로 비용을 누가 부담하느냐에 관

계없이, 즉 비용이 산업분야에서 나오는 것이든, 납세자로부터 나오는 것

이든 상관없이 모든 비용들이 고려대상에 포함되어야 한다. 비용의 소모

는 항상 처분가능소득과 건강이 연계되어 결과를 수반한다. WHO의 사전

예방계획을 적절하게 이용하기 위해 그러한 결과들이 검토되어야 한다.

⑧대응방안의 선택 및 실행

전통적인 위험관리계획에서는 법적 기구 혹은 규제기구의 요구사항에

맞게 그 계획이 실행되었다.

WHO의 사전예방계획에서는, 비용이 거의 들지 않으면서도 협의된 보

호수준을 따르고, 강제성이 없는 대응방안이 선택되어야 한다. 과학적 증

거는 대응방안의 선택과 실행에 영향을 준다.

� 전염성이 있고, 그 영향이 심각한 비가역적인 신체영향과

관련한 과학적 기준들을 따르며, 위험의 원인에 관한 증명

으로 인정되는 증거는 대응방안들을 뒷받침 하기는 하지만

강제적인 대응방안에 대한 선택을 요구하지는 않는다.

� 범위가 제한적이고 크기가 미미한 신체영향에 관한 과학

적 기준들을 따르는, 위험의 원인에 대한 증명으로 인정되

는 증거들은 강제성이 떨어지는 대응방안에 대한 선택을

- 310 -

뒷받침 할 수 있다.

� 전염성이 있고 그 영향이 심각한 비가역적인 신체영향에

대한 경험이나 관찰만을 기초로 한 증거나 위험의 원인에

대한 증명으로서, 일반적으로 인정되는 과학적 기준들을 충

족시키지 못하는 증거들은 강제성이 떨어지는 대응방안에

대한 선택을 뒷받침 할 수 있다

� 범위가 제한적이고 크기가 미미한 신체영향에 대한 경험

이나 관찰만을 기초로 한 증거나, 위험의 원인에 대한 증명

으로서, 일반적으로 인정되는 과학적 기준들을 충족시키지

못하는 증거들은, 강제성이 떨어지는 대처방안의 선택이나"

공식적인 대응방안의 결정"을 뒷받침 할 수는 있지만 그 선

택이나 결정을 요구할 수는 없다

어떤 측면에서는, 위험을 발생시키는 원인이나 행위를 금지시키는 조치

를 선택하는 것은 이에 대한 대안 (특히 덜 위험한)이 존재하는가에 좌우

된다. 대안이 존재한다면 잠재적인 신체영향에 대한 대안이 실행되는 경

우에 비용과 이득에 대해 검토되어야 한다. 만약 대안이 없거나, 위험에

대한 노출을 감소시키는 것이 불가능 하다면, 대응방안이 가져오는 이득

이 그 부작용에 비해 어떠한가에 대한 평가에 중점을 둘 필요가 있다.

다른 측면에서 보면, 공식적인 조치 없이 대응방안을 선택하는 경우에

위와 비슷한 방법의 평가가 이루어 져야 한다. 종종 공식적인 조치를 취

하지 않는 것이 최선의 선택으로 여겨지지만, 잠재적인 비용을 발생시킬

수 있고 또는 공식적인 조치가 없다면 정신적, 사회적으로 좋지 않은 영

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향을 가져올 수 있기 때문에 불안을 증폭시킬 수가 있다.

대응조치를 취하는 시점은 실행 중에 얻게 되는 정보에 좌우 될 것이

다. 긴급한 필요에 의해 즉시 실행할 수 있는 대처방안을 선택할 수도 있

다.

대응방안을 선택 하는 이해관계자와 그 실행의 책임자들은 각각의 대응

방안에 따라 입장이 달라질 것이다. 그러나 선택된 대응방안의 성공적인

실행을 위해서는, 다양한 계층의 이해관계자들이 능동적으로 참여해야 한

다. 이이해관계자들은 사전예방계획 이전단계의 참여자로 머물지 않아야

한다.

대응방안을 통한 이득이 만족스럽지 못하거나, 재정이나 비용측면에서

부담이 되는 경우에도 다양한 이해관계자들의 참여가 요구된다.

⑨대응방안평가

알려진 문제상황에 대처하기 위해 계획되었고, 기존의 지침들, 실무지

침, 규제책 혹은 법령을 따르는 대응방안들은 그 이행여부에 관해 평가된

다.

WHO의 사전예방계획에서, 그 적절한 이행을 요구하지 않는 대응방안

들은 그 목적과 관련하여 평가하기가 어려울 수 있다. (e.g:노출의 감소,

과학적 불확실성의 감소, 공적인 관심의 감소 등)

게다가, WHO의 사전예방계획에서 대응방안평가는 위험관리과정의 종

결을 의미하는 것이 아닌, 주기적인 검토의 대상이 된다. WHO의 사전예

방계획에서 대응방안평가는, 이전에 불확실하다고 여겨진 위험이 지금은

확인이 되었는지, 여전히 불확실한지 또는 위험이 아닌 것으로 밝혀졌는

지를 결정하기 위하여 새로운 자료들을 기초로 한다. 위와 같은 결정을

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통해 새롭거나 더 적절한 대응방안들이 제시될 수 있다. 위험의 유무를

알려주는 새로운 정보를 통해 규제가 완화될 수 있다.

위의 과정은 반복이 되며, 사회적 가치의 변화나 새로운 정보의 제공에

반응할 수 있도록 계획 되어있다. 그러한 모든 조치들은, 과학적 불확실성

및 공적 관심사와 관련하여 그 타당성과 효율성을 결정하기 위해 주기적

으로 검토된다.

⑩기타 고려사항

㉮사전예방원칙

WHO의 사전예방계획에서는 사전예방원칙을 따를 필요는 없다. 왜냐하

면 위험관리과정을 통해 항상 사전예방조치가 고려되고 있기 때문이다.

㉯오류의 영향

WHO의 사전예방계획이 적용된 이후 실제로는 위험이 존재하지 않았

던 것으로 판명된다면, 위험에 대한 대응방안은 건강을 보호하지 못하고

오히려 불필요한 비용을 소모한 셈이 된다. 그러나 이런 결과는, 위험이

존재 하지 않을 것이라 판단하여 사전예방계획을 적용하지 않고 공중보건

을 위한 보호조치가 미루어지거나 무시되었는데, 결국 위험이 존재하고

예방조치가 취해졌어야 하는 것으로 결론지어지는 경우보다는 용인되기

쉽다.

일반적인 대중과 과학자들은 위험의 존재에 대해 판단착오를 일으키는

것과 관련하여 서로 다른 입장을 나타낼 수 있다. 과학자들은 위험이 존

재하지 않는 경우에, 무엇인가 존재한다고 발언하지 않는 것에 대해 조심

스러운 입장이다. 대중은 불확실하거나 모호한 상황에 대해 더 민감해 할

수 있다. 시민들은 존재하지 않는다고 생각했던 무엇인가가 존재하는 것

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으로 판단되는 경우보다, 존재한다고 생각했던 무엇인가가 존재하지 않는

것으로 판단된 경우에 대해 그 통계와는 상관없이 더 관대한 입장이다.

즉, 대중은 실제 존재하는 위험이 간과되는 상황을 원하지 않는 것이다.

㉰과학의 역할

WHO의 사전예방계획은 과학적 정보에 근거한 위험관리방안을 대체하

는 것이 아니라 강화시키는 역할을 한다. 사전예방계획은 건강 위험도에

관한 증거의 적절성과 확실성을 검토하기 위해서 상호심사(등위평가)결과

를 근거로 한다. 사전예방계획은 상호심사를 거친 과학적 지식을 근거로

하고, 알려지지 않은 위험과 불완전하게 알려진 위험이 무엇인가에 관해

구체화 시키고자 한다.

WHO의 사전예방계획은. 과학적평가결과의 일부분이 아닌 부가적인 정

보를 포함시킴으로써 이해관계자 들의 요구를 처리하는데, 그들의 경험은

문제 상황을 이해하는데 논리적이고 지적인 근거를 제공한다.

� WHO의 사전예방계획은, 증거와 이론, 사회적 요소, 가치,

경험 혹은 관찰을 바탕으로 한 예측들이 여전히 유익하고,

각 방안들을 검토하기 위한 근거를 제공할 수 있다는 점을

인정한다..

� 대중적 가치의 타당성을 인식하고, 여기에 경험이나 관찰

을 바탕으로 한 예측을 더함으로써, 과학적 평가를 거치지

않은 증거상의 결점과 지식격차를 식별하는데 도움을 준다.

� WHO의 사전예방계획에서 과학과 경험 또는 관찰을 바탕

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으로 한 예측은, 대응방안의 효율성을 평가하는데 도움을

주고, 특별한 관심을 필요로 하는 취약집단과, 국가 혹은 지

역 뿐 아니라 초기 경고에 대해서도 인지함으로써, 의도되

지 않은 결과를 회피할 수 있다는 점을 보장해준다.

㉱지침

과학적 기준에 따라 원인에 대한 증명으로 받아들여지는 증거가 없을

경우에, WHO의 사전예방계획은 과학적 지침을 대체하거나 확장시키기

위한 기초가 되지 못한다.

인간에 대한 위험의 노출을 제한하는 국제적 지침들은, 모순점이 없고

재현이 가능하며, 다른 실험에 의해 확증될 수 있고, 물리적, 생물학적, 화

학적 원인에 대한 노출이 언제 인간에게 유해한가를 분명하게 밝힐 수 있

는 연구결과를 토대로 한다.덧붙여서, 노출에 대한 제한치 들에는 확인된

영향에 대한 임계치의 불확실성을 묵인하는 ‘안전계수'가 포함된다. 이러

한 접근은 WHO의 사전예방계획에서는 불가피한 것이다.

㉲사전예방조치를 이용할 때의 법적인 관점

일부 사회나 계층에서는, 건강에 대한 위험이 존재한다고 인정된 경우

에도 사전예방조치의 시행을 제한한다. 어느 정도, 이것은 그 문제에 대한

사회적인 인식과 연관된다. 이러한 인식은 완전히 고쳐지지는 못할지라도

의사소통을 통해서 어느 정도 개선될 수는 있다. 그러나, 다른 한편으로는

다음과 같은 인식은 합법적인 것이다 사전예방조치의 실행에는 그 책임에

대한 승인이 있어야 한다 사전예방행위를 취하기 전에 유사한 노출상황에

대한 책임을 부과 할 수 있다 그리고 왜 예방행위를 취하지 않았는가와

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왜 그러한 행동을 했는가에 대해서 정당화 할 수 있는 입장에 있다면 개

인이나 국가기관 혹은 회사가 대응조치를 취하게끔 할 수 있다.

사전예방조치를 취할 때, 개인이나 국가기관 혹은 회사가 사전예방조치

를 취하지 않아서 일어난 결과에 대한 책임을 인정하지 않으려 하는 경우

에 대해 명백히 밝혀내야 한다 또는 사전예방조치가 필요하거나 타당하다

는 것조차 인정하지 않으려는 경우에 대한 해명이 있어야 한다.

(라) 요약



을 망라하는 중요한 접근법이다. WHO의 사전예방계획은 다음과 같은 것

을 용이하게 한다:

� 물리적, 화학적, 혹은 생물학적인 위험인자에 대한 노출을 억제하

기 위한 대응방안의 평가와 개발.

� 위험에 대해 적절한 대응방안을 선택하는 것

� 선택된 위험관리방안(들)에 대한 평가와 검토.

WHO의 사전예방계획에서 위험관리방안은 반복적인 과정이며, 새로운

관련정보의 개발과 불확실한 상황에서의 예방조치에 대한 검토를 권장한

다. 많은 계층의 이해관계자가 참여하는 과정에서, WHO의 사전예방원칙

은 의사결정에 도달하는 과정상의 투명 뿐 아니라 이해관계자들의 입장에

대한 해명을 필요로 한다. 또한 이해관계자들은 의사결정과정에서 필요한

정보를 제공할 수 있다.

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(2) 전자파 사전 예방 정책의 국내 적용 방안

(가) 사전 예방적 정책을 채택한 전자파 노출 기준

현재, 몇몇 국가에서는 사전 예방적 정책에 근거해 ICNIRP에서 권고한

기준보다 10～100배 낮은 기준을 적용하고 있다. 스위스는 1999년에 송전

선로, 변전소, 전기설비, 철도, 레이더 등의 설비로부터 발생되는 자기장

노출량을 제한하는 법령을 제정하였다. 일반적인 노출 기준량은 100 uT

이나, 추가적으로 민감 지역, 또는 사람들이 장기간 거주하는 장소에 대해

사전 예방적 이론에 근거한 노출량인 1uT 의 자기장 세기를 제시하고 있

다.

이스라엘 환경부에서도 권고안으로 새롭게 설립된 설비의 경우, 시간

가중 평균으로 1uT를 넘지않을 것을 권고하고 있다.

이탈리아는 2003년에 관련 기준을 수정하였는데, 일반적 상황에서는

100uT의 자기장 노출량을 기준으로 하나, 송전선로의 경우, 24시간 중간

값 기준으로 10 uT 세기가 하루에 4시간 이상 초과하면 안 되며, 신설하

는 송전선로와 주거지 사이에는 3 uT를 노출 최대치로 정하였다.

(나) 기준의 현상 유지를 근거로 한 사전 예방 정책

미국의 경우, 국가적 규제안은 마련하지 않은 대신 IEEE가 2003년

ELF 에 대한 기준안을 마련하여 적용하고 있다. 그러나, 몇 몇 주에서는

송전선로 주변 지역을 "right-of-way"로 지정하여 전자파 노출을 제한하

고 있다. 공식 또는 비공식적으로 적용되고 있는 노출 기준은

"right-of-way"내에서는 10,000 V/m, "right-of-way" 경계에서는 전기장

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은 2,000 V/m, 자기장은 15～25uT 를 넘지 않도록 하였다.

(다) 전자파 노출원과 사람의 이격을 위한 사전 예방적 정책

위에서의 노출량 규제와 달리 신규 건설 설비와 송전선로의 거리를 이

격시키는 방안도 실시되고 있는데, 아일랜드에서는 전기 회사가 현재 존

재하는 건물로부터 22M 이내에 신규 송전선로 또는 변전소를 설립할 수

없도록 하였다. 이를 위해, 지방 정부가 학교 또는 유치원 주변에 전기

시설 선립을 승인하지 않도록 하였다.

네델란드에서는, 집과 학교와 같은 공공지역과 신규 전기 설비사이에

아이들에 대한 자기장 노출 이론치가 0.4 uT 이상이 되지 않도록 제안하

고 있다.

캘리포니아의 경우, 교육부가 신규 학교부지 선정 시, 송전선로로부터

충분히 떨어지도록 하고 있다.

(라) 관련 비용에 근거한 사전 예방적 정책

캘리포니아주내 공공 설비 위원회는 신규 송전선로 건설에 있어서 ‘최

소 또는 저비용’ 정책을 실시하고 있다. 실질적으로 15% 이상의 전자파

감소를 시킬 수 있을 경우, 프로젝트 비용의 4%까지 책정가능 하다는 것

이다.

(마) 사전 예방적 정책의 근거 적용 방안


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제 4 절. 결 론

1. 시간 활동 패턴에 따른 미세환경 선정 및 측정

가. 가전제품의 자기장 방출 특성 평가













나. 미세환경의 자기장 노출 특성 평가

전자파 노출평가에 대한 기초조사로서, 생활환경을 실내와 실외에서의


정한 결과, 실내환경에서의 자기장의 평균노출량은 가정에서 가전제품을

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사용하였을 때 산술평균값이 0.78mG, 기하평균값이 0.7mG 였고 가전제품

을 사용하지 않을 때의 산술평균값과 기하평균값은 0.42mG, 0.27mG로 나

타났으며, 백화점이나 학원에서는 0.4 mG의 자기장 값을 나타내고 있지

만 PC 방의 경우 모니터가 많을수록 높은 값(AM = 7.62mG, GM = 5.51)

을 보였고 평균 노출량은 산술평균값이 2.71mG, 기하평균값이 2.16mG로

나타났다. 실외환경 중 고압송전선에서의 자기장 측정값은 고압선 바로

밑(0m)에서 측정한 자기장값이 66kV에서 1.0mG, 154kV에서 4.2mG로 나

타났는데 거리가 멀어질수록 그 자기장 노출량이 감소하는 경향을 나타내

었다. 또한 교통 수단에서의 자기장의 평균노출량을 살펴보면 버스나 승

용차보다 지하철에서 높게 측정되었는데 교류로 운행되는 국철에서 가장

높게 측정되었고(AM = 17.08mG, GM = 10.38mG), 직류로 운행되는 지

하철 1호선에서 8호선 중 5호선이 가장 높은 측정값(AM = 5.79mG,

GM= 4.71mG)을 보였고 6호선이 가장 낮은 값(AM = 0.91mG, GM =

0.41mG)을 나타내었다. 버스에서의 자기장 측정값은 평균 0.8mG를 보인

반면 자동차에서의 평균 노출량은 산술평균값이 0.56mG, 기하평균값이

0.48mG로 나타났다.

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2. 송전선로 주변/비주변 초등학생의 자기장 노출량

평가

가. 송전선로 주변/비주변 학생의 개인 노출량 비교

비송전선로 주변 학교 학생들과의 자기장 노출량 비교를 위해 송전선이

지나가는 ○○시에 위치한 B 초등학교 6학년 학생 남녀 133 명을 대상으

로 2003년 9월 1일부터 2004년 4월 20일 까지 연구를 수행하였다. 송전선

로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 집단의 통계적 차이

여부에 관한 조사를 위해 생활 및 주거 환경 조사 결과, 주거환경에 관련

하여 현재 거주하고 있는 집의 거주기간은 평균 3년에서 5년 정도로 두

학교간의 통계적 차이가 없었고, 집의 유형별로 보았을 때 두 학교 모두

주로 아파트에서 거주하는 것으로 나타났으며 일반 단독주택보다 다세대

주택에서 더 많이 거주하는 분포를 보였다. 또한 자기장의 개인노출사항

중 주요 등하교 교통수단은 주로 도보 및 자전거를 이용하고 있었으며

(송전선 비 주변학교 : 61%, 송전선 주변학교 : 69 %), 버스 및 자동차

이용은 약 23 ～ 24 %로 두 학교가 비슷한 분포로 이용하는 것으로 조사

되었으며 10분 이내였다. 개인노출항목 중 주요전기제품의 이용 관련해서

는 연구대상자들이 TV나 컴퓨터를 제외한 하루 평균 전기제품 이용시간

은 약 30분 이하로 조사되었다. TV 시청시간은 두 학교 학생들의 75 ～

86%가 1시간 이상 시청하였으며, 컴퓨터 사용시간은 주로 1 ～ 2 시간

이용하였다(송전선 비 주변 학교 : 44.7 %, 송전선 주변 학교 : 40.0 %).

현재 가정에서 사용하는 전기 제품의 평균 사용 제품 수는 송전선 비 주

- 322 -

변 학생이 약 18 대, 송전선 주변 학생이 약 16 대로 조사되었는데 통계

적으로 차이가 있었다. 따라서 본 기초설문지 항목에 따른 연구대상자들

의 일반적 특성은 남녀 구성비 및 평균 사용 전기제품수를 제외하고는 송

전선 주변 및 비 주변 학생들 간의 차이가 없는 것으로 나타났다.

송전선로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 집단의 24시

간 활동 특성을 비교해 본 결과, 연구대상자들의 생활 활동 형태를 미세

환경별로 보면 두 학교 학생의 미세 환경에서의 활동 시간이 비슷한 경향

을 보이고 있다. 주로 주거환경(약 14 시간)에서 가장 많은 시간을 보냈으

며, 활동하는 시간 평균 6시간 중 TV나 컴퓨터 이용 등의 전기제품 이용

시간은 약 4시간, 수면시간은 약 8시간 이었다. 학교환경에서는 5 시간을

보냈는데, 교실에서 평균 4시간 , 운동장에서 평균 1시간 반 정도 활동을

한 것으로 조사되었다. 약 50 % 정의 학생들이 학원에서 약 2 시간 정도

들 보냈으며, 5 명에서 9명의 학생들이 2 시간 이내로 PC 방을 이용하

였다. 교통수단 중 버스와 승용차의 이용은 약 30분 정도였다. 따라서 초

등학생들은 주로 주거환경 및 학교환경에서 보내는 시간이 전체 시간 중

약 75 ～ 78 %를 차지하여 다른 미세 환경에서의 활동 시간보다 많은 것

을 알 수 있으며 따라서 거주시간만을 고려했을 때 주거환경과 학교환경

에서의 자기장 노출수준에 따라 24 시간 개인노출량에 영향을 줄 수 있는

주요 인자로 평가할 수 있다.

송전선로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 사이의 24 시

간 개인노출수준의 분포를 비교를 위해 TWA, GM, 5, 25, 50, 75, 95 번

째 백분위수, RCM, RCMS, CFM 과 같은 자기장 노출 매트릭스를 구하

였다. 분석 결과, 송전선 주변 학교 학생들의 24시간 자기장 노출량은


T(GM) 인 비송전선 주변 학교 학생들에 비해 5배 이상 높은 것을 알 수

- 323 -

있었다.

나. 송전선로 주변/비주변 학생의 미세 환경별 노출 특성

비교

각 미세 환경에 따른 자기장 노출량 값을 분석을 위해 미세 환경을 집,

학교, 학원, PC 방, 운송 수단으로 구분하였고, 미세 환경 내에서의 활동

및 상황을 세분화 하여 집은 수면 중과 실내 활동 중, 가전제품 사용 유

무로 구분하고, 학교는 교실과 운동장, 운송 수단은 버스, 자가용으로 구

분하여 각 환경 및 상황에 따른 자기장 노출량을 분석한 결과, 송전선 주

변 학교 학생들의 경우 학교에서의 자기장 노출량이 0.88 μT(AM) 으로

써, 0.38 μT(AM) 인 개인 평균 노출량에 비해 매우 높은 반면, 비 송전

선 주변 학교 학생들은 0.06 μT인 평균 자기장 값보다 낮은 0.05 μT로

나타났다. 이와 같은 결과를 통해, 초등학교 주변의 송전선로 통과 여부가

초등학생의 평균 자기장 노출량 결정에 매우 큰 영향을 미치고 있음을 알

수 있었으며, 학원, PC 방, 기타 이동 수단의 경우에도 모두 송전선로 주

변 학교 학생들이 높은 자기장 노출량 값에 노출되고 있음을 알 수 있는

데, 이는 초등학생의 생활 반경이 일반적으로 학교로부터 멀리 떨어져 있

지 않기 때문에 항상 송전선으로부터 방사되는 자기장의 영향을 받고 있

음을 의미한다.

송전선로 주변 자기장 값을 10일 동안 연속 측정한 결과 자기장 값이


에 영향을 받음을 확인 할 수 있었다.

송전선로 주변 학교 학생들이 학교, 집 안, 학원, PC 방과 같은 미세 환

경에서 받는 자기장 노출 특성을 분석한 결과, 송전선로에 근접한 교실이

- 324 -

가장 높은 자기장 값을 보였으며, 집 안, 학원, PC 방등은 비 송전로 주변

학교 학생들과 큰 차이를 보이지 않았다.

3. 노출량 평가 모델의 적합성 및 인체 건강 영향

평가

가. 송전선 주변/비주변 학교 학생의 개인 노출량 모델 예

측 및 평가

24 시간 개인노출량에 가장 영향을 많이 준 미세 환경은 송전선이 없는

지역에서는 주거환경, 학교환경 순이었고, 송전선 주변 학교 학생들의 경

우 학교에서의 노출이 가장 큰 영향을 주었으며 주거환경은 보다 낮은 상

관성을 보였다. 자기장 개인노출량에 영향을 주는 인자를 규명하기 위한

다중회귀분석결과 거주지에서 송전선까지의 거리가 가장 영향을 많이 주

는 변수로 나타났다. 다른 유의 변수로 거주기간과 냉방기기를 사용하는

거리가 개인노출량에 영향을 주었다.

전체 연구대상자들의 미세 환경 내 평균 자기장 값으로 계산한 시간가

중 평균모델 (TWA model II)을 이용하여 예측된 자기장 개인노출수준을

보면 실측된 개인노출수준과 약간의 상관성을 보였다(Pearson r = 0.34

～ 0.35). 실측된 개인노출량과 예측값간의 차이는 다중회귀분석을 통해

예측한 결과 모델에 적용되지 못한 학교내 교실이나 운동장이 아닌 다른

장소에서의 활동이 영향을 준 것으로 판단된다. 송전선 주변 학교 학생들

에 대한 24 시간 개인노출량 예측은 TWA model II에서는 실측값과 예

측값 사이에 상관성이 매우 낮았다. 반면 TWA model II-1에서는 연구대

- 325 -

상자들의 거주지와 송전선간의 거리에 따라 구분된 주거환경에서의 평균

자기장값을 이용하였는데 실측값과의 상관성이 0.39 ～ 0.53으로 훨씬 높

아졌으며 spot 측정한 값과 24 시간 stationary 측정값을 이용한 TWA

Model II-2로 예측한 결과 실측값간의 상관성이 0.65 ～ 0.85 로 산출되어

TWA 모델 중 가장 실측값을 잘 설명하였다. 실측값과 예측값간의 차이

에 대한 설명으로 3 종류의 TWA 모델에 대해 다중회귀분석을 수행하였

으나 모든 독립변수들이 매우 작은 β 값을 보여주어 그 영향이 거의 없

었다.

나. 불확실성 평가




학생들의 24시간 활동을 평가한 결과, 가전제품의 사용하거나 사용하지

않는 시간과 수면 시간, 또는 학교에서의 활동시간에서 통계적으로 유의

한 차이를 보이는 경우가 있었는데, 이는 연구 대상자의 연령 또는 사회

경제적 상황의 차이가 있기 때문으로 판단된다.

기존의 송전선로 비주변 S 초등학교와 송전선로 주변 B 초등학교와의

적합성 평가를 위해 신규 측정한 C, K 초등학교의 초등학생의 24시간 자

기장 노출량을 비교한 결과, 송전선로 비주변 C 초등학교의 노출량이

0.08uT(AM), 0.07uT(GM), 송전선로 주변 K 초등학교가 0.42uT(AM),

0.35uT(GM) 으로, 기존 측정 결과와 비슷한 노출량을 보였다. 이를 통해,

기존의 연구 결과와 동일하게 송전선로 주변 초등학생의 비주변 초등학생

보다 약 0.3uT(AM) 이상의 전자장에 더 노출되고 있을 수 확인할 수 있

- 326 -

었다.

송전선로 주변 및 비주변 초등학교 학생들의 미세환경에서의 자기장 노

출량을 비교한 것 결과, 송전선로 주변의 S, C 초등학교 학생의 경우, 집

에서의 노출량이 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나, 송전선로 주변에 위치

한 B, K 초등학교의 경우 약 0.08 uT 정도의 노출량의 차이가 발생하였

는데, 송전선로와 학교 건물, 주거지의 위치 특성과 가전제품 사용 시간의

차이가 그 원인으로 판단된다.




평가를 실시하였다. 송전선로 비 주변 C 초등학교 학생들에 대해 연구대

상자들의 각 미세 환경 별 평균 자기장 노출 수준과 각 연구 대상자들이

시간 활동표를 이용하여 시간가중 평균 모델(TWA model Ⅱ)을 통해 24

시간 개인 노출량을 예측한 결과와 각 연구대상자들의 주거환경 중 학생

방, 거실, 부엌에서 spot 측정한 값과 학생방에서 24 시간 stationary 측정

자기장 값을 이용한 모델(TWA model Ⅱ-2)을 통해 24시간 개인노출량

을 예측한 결과, TWA model Ⅱ-2 이 산술평균의 경우, Pearson 상관계

수(R)가 0.54 였으며, 기하평균의 경우 상관계수가 0.68 로 산출되어 앞의

TWA model Ⅱ 의 방법으로 수행한 결과보다 높은 상관성을 보여주었

다. 이를 통해 기존 연구에서와 같이 동일한 경향을 보임을 확인 할 수

있었는데, TWA model Ⅱ-2 모델을 위한 spot 측정 결과가 상대적으로

부족하여 모델로써의 신뢰성은 떨어지는 것으로 보여지나, 높은 상관 계

수를 근거로 자기장 노출량 예측에 있어서 초등학생들의 집에서의 spot

측정 결과를 바탕으로 한 TWA model Ⅱ-2 모델 적용 가능성은 매우 높

은 것으로 판단된다.

- 327 -

연구 대상자의 집중에서 총 33개 지점에서 측정한 결과. 전기장은 최대

약 10V/m 정도의 세기를 나타내었고, 평균 3 V/m 의 전기장 값을 나타

내었다. 자기장과 전기장의 상관성의 경우에 거실, 방, 부엌 모든 지점에

서 높은 상관성을 보이지 않았다. 이러한 이유는 위에서 설명한 바와 같

이 가전제품이 주거지 전기장과 자기장의 주요 발생원이기는 하나, 자기

장의 경우는 배경 자기장 세기에 따라 전체 세기에 차이가 발생하기 때문

으로 판단된다.

다. 인체 건강 영향 평가

현재까지 관찰되고 있는 전자장에서의 생물학적 효과에 대한 연구 결과

는 원자 수준에서 물리적 메커니즘을 찾는 기존 상호작용의 근거에 좀 더

연구가 필요한 것 으로 보여진다. 극저주파와 무선주파수 전자장의 경우

미세한 생물학적 변화는 확인되고 있으나, 건강에 악영향을 미치는 지에

대한 여부는 확실치가 않은 상황이다. 따라서 이에 대한 연구에 요구되고

있다.

멜라토닌과 극저주파 자기장 노출수준간의 상관성을 분석한 결과 매우

낮은 역상관성을 나타내었으며, 거주기간과 거주지와 송전선까지의 거리,

육류 섭취 및 전기장판 사용 현황은 낮은 정상관성을 나타내었다. 송전선

로 주변 초등학생의 멜라토닌 분비량은 2.06 ng/g-cr으로, 비 주변 초등

학생의 멜라토닌 분비량 2.11 ng/g-cr 보다 낮았으나 통계적으로 유의한

차이를 나타내지 않았다(p 〉0.05). 한편, 송전선과 거주지까지의 거리가

100 m 이내인 초등학생의 멜라토닌 분비량은 2.00 ng/g-cr로 100 m 이

상인 초등학생의 2.13 ng/g-cr에 비해 통계적으로 유의하게 멜라토닌 분

비량이 작은 것으로 나타났다(p〈 0.05). 또한 육류 섭취의 경우 1주일의

- 328 -

육류 섭취 횟수에 따라 멜라토닌 분비량이 통계적으로 유의하게 차이가

있는 것으로 나타났다(p〈 0.05). 멜라토닌 분비량에 영향을 주는 요인을

규명하기 위한 최종모델에서는 멜라토닌 분비량을 종속변수로 하고, 멜라

토닌 분비량에 영향을 줄 수 있는 요인 중 거주지와 송전선까지의 거리,

육류 섭취, 그리고 패스트푸드를 이용한 육류간식 섭취를 독립변수로 하

여 다중회귀분석모형을 시행한 결과 최종 모형에서 유의한 변수는 거주지

에서 송전선까지의 거리 변수와 육류 섭취인 것으로 나타났다.

성장호르몬과 극저주파 자기장 노출수준간의 상관성을 분석한 결과 매

우 낮은 역상관성을 나타내었다. 또한 성장호르몬 분비량에 영향을 줄 수

있는 요인별 차이를 평가한 결과, 송전선로 주변 초등학생의 성장호르몬

분비량은 0.88 ng/g-cr으로 비 주변 초등학생의 성장호르몬 분비량 1.14

ng/g-cr 보다 통계적으로 유의하게 낮게 나타났다(p〈 0.05). 한편, 송전

선과 거주지까지의 거리가 100 m 이내인 초등학생의 성장호르몬 분비량

은 0.99 ng/g-cr로 100 m 이상인 초등학생의 1.09 ng/g-cr에 비해 통계

적으로 유의하지는 않았으나 낮은 성장호르몬 분비량을 나타내었다(p 〉

0.05).



을 망라하는 중요한 접근법으로써, 물리적, 화학적, 혹은 생물학적인 위험

인자에 대한 노출을 억제하기 위한 대응방안의 평가와 개발, 위험에 대해

적절한 대응방안을 선택하는 것, 선택된 위험관리방안(들)에 대한 평가와

검토를 용이하게 해준다. WHO의 사전예방계획에서 위험관리방안은 반복

적인 과정이며, 새로운 관련정보의 개발과 불확실한 상황에서의 예방조치

에 대한 검토를 권장한다. 또한, 많은 계층의 이해관계자가 참여하는 과정

에서, WHO의 사전예방원칙은 의사결정에 도달하는 과정상의 투명 뿐 아

- 329 -

니라 이해관계자들의 입장에 대한 해명을 필요로 한다. 또한 이해관계자

들은 의사결정과정에서 필요한 정보를 제공할 수 있다.









- 330 -

제 4 장. 연구개발목표 달성도 및 대외기여도

본 연구는 송전선로 주변/비주변 초등학생의 전자장 노출에 대한 향후

정부차원의 관리 및 기준안을 수립하기 위한 구체적인 실증자료의 확보를

위해 수행되었으며 과학적인 타당성을 확보뿐만 아니라 환경정책에 있어

서 실제로 적용 가능한 형태를 갖추고자 수행되었다. 이에, 송전선로 비주

변 초등학교의 학생들의 경우는 24 시간 자기장 노출량이 0.06～0.08 uT,

송전선로 주변 초등학교 학생들의 경우는 0.38～0.42uT 인 것을 확인 할

수 있었다.

이러한 결과들이 실질적으로 환경정책에 직접 활용되기 위해서는 환경

민간 집단인 초등학생들에 대상으로 한 정확하고 손쉬운 노출량 평가 방

법이 마련되어져야 하며, 다음은 본 연구결과의 구체적인 연구 개발 목표

달성도 및 대외기여도이다.

제 1 절. 연구개발목표 달성도

□ 본 연구에서는 총 16종의 전자제품을 대상으로 거리별 전자장 방출량

을 조사하였으며, 그 결과 전자제품의 인접한 지점에서 최대 948.7mG를

포함하여 200 ～400mG 높은 전자장을 발생시키고 있는 것으로 조사되었

다. 이러한 결과는 송전선로와 같이 자기장의 세기가 낮지만 지속적이고,

피할 수 없는 반면, 가전제품의 경우에는 노출 시간은 짧지만 높은 세기

의 자기장 노출이 이루어진다는 특징이 있음을 제시하였다. 즉, 향후 자기

장 노출에 대한 사전 예방 정책 중, 노출원에 대한 관리 및 저감 정책을

- 331 -

적용할 경우 가전제품도 이에 대한 적절한 관리방안 마련이 필요함을 제

시하였다고 할 수 있다.

□ 전자파 노출평가에 대한 기초조사로서, 생활환경을 실내와 실외에서의


정한 결과, 실내환경에서의 자기장의 평균노출량은 가정에서 가전제품을

사용하였을 때 산술평균값이 0.78mG, 기하평균값이 0.7mG 였고 가전제품

을 사용하지 않을 때의 산술평균값과 기하평균값은 0.42mG, 0.27mG로 나

타남에 따라, 국내 실내 환경의 평균 배경 자기장 세기가 약 0.36mG 정

도 됨을 알 수 있었다. 이 결과는 국내 주거지의 전기 배선으로 인해 발

생하는 자기장의 노출량 관리의 근거가 될 수 있을 것이며, 향후 주거지

배경 수준의 자기장으로 인한 인체 영향 연구의 기초자료로 활용 될 수

있을 것이다.

□ 송전선로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 사이의 24

시간 개인노출수준의 분포를 비교를 위해 TWA, GM, 5, 25, 50, 75, 95

번째 백분위수, RCM, RCMS, CFM 과 같은 자기장 노출 매트릭스를 구

하였다. 분석 결과, 송전선 주변 학교 학생들의 24시간 자기장 노출량은


T(GM) 인 비송전선 주변 학교 학생들에 비해 높은 것을 알 수 있었다.

위의 결과를 통해 송전선로 주변 학교 학생의 약 0.3 uT 정도의 자기장

을 더 받게 됨을 알 수 있었으며, 향후, 송전선로 주변의 환경 민감 시설

에 대한 사전 예방적 정책 방안 수립 시, 기준 설립의 근거자료로 활용

될 수 있을 것이라 할 수 있다.

- 332 -

□ 각 미세 환경인 집, 학교, 학원, PC 방, 운송 수단에서의 자기장 노출

량 값을 분석한 결과, 송전선 주변 학교 학생들의 경우 학교에서의 자기

장 노출량이 0.88 μT(AM) 으로써, 0.38 μT(AM) 인 개인 평균 노출량에

비해 매우 높은 반면, 비 송전선 주변 학교 학생들은 0.06 μT인 평균 자

기장 값보다 낮은 0.05 μT로 나타났다. 이와 같은 결과를 통해, 초등학교

주변의 송전선로 통과 여부가 초등학생의 평균 자기장 노출량 결정에 매

우 큰 영향을 미치고 있음을 보여준 결과라 할 수 있으며, 송전선로 주변

환경 민감 시설에 대한 정책적 근거 마련 시, 주요한 기초자료로 활용 될

수 있을 것으로 판단된다.

□ 송전선로 주변 자기장 값을 10일 동안 연속 측정한 결과 자기장 값이


에 영향을 받음을 확인 할 수 있었다. 또한, 자기장 개인노출량에 영향을

주는 인자를 규명하기 위한 다중회귀분석결과 거주지에서 송전선까지의

거리가 가장 영향을 많이 주는 변수로 나타났다. 이는 환경 민감 집단에

대해 전자장의 사전적 예방 정책 적용 시, 초등학교와 같은 환경 민감 시

설과 송전선로의 거리를 이격하는 것이 적합한 방안이 될 수 있음을 보여

주는 결과라 할 수 있다.

□ 24 시간 개인노출량에 가장 영향을 많이 준 미세 환경을 평가한 결과,

송전선이 없는 지역에서는 주거환경, 학교환경 순이었고, 송전선 주변 학

교 학생들의 경우 학교에서의 노출이 가장 큰 영향을 줌을 알 수 있었다.

이러한 결과를 근거로 향후, 초등학생들의 전자장 노출 저감 방안 수립

시, 여러 미세 환경 중 우선적으로 저감 방안을 실시해야할 미세 환경 선

정에 기여할 수 있을 것으로 본다.

- 333 -

□ 전체 연구대상자들의 미세 환경 내 평균 자기장 값으로 계산한 시간가

중 평균모델 (TWA model II, II-1, II-2)을 이용하여 예측된 자기장 개인

노출수준을 비교한 결과, TWA Model II-2로 예측한 결과의 상관성이 가

장 높음을 확인할 수 있었다. 이는 추후 실시된 적용성 평가 연구에서도

동일하게 검증되었는데, 이러한 결과는 전자장 개인 노출 평가의 문제점

인 측정 시간 및 측정 장비의 부족을 spot 측정과 24시간 stationary 측정

값을 통해 단축시킬 수 있음을 보여주는 연구 결과로써, 본 연구를 통해

제언된 개인 노출량 평가 모델은 향후 실시될 다양한 전자장 노출량 연구

및 현황 조사 사업에서 구체적인 과학적 근거로써 기여할 수 있을 것으로

본다.

□ 주거지에서의 전기장과 자기장의 상관성, 가전제품의 주파수 별, 위치

별 노출 특성을 평가해 본 결과, 가전제품의 위치 별 노출량에 차이가 있

음을 확인 할 수 있었다. 이러한 결과는 가전제품에 의한 개인 노출량 평

가 시 좀 더 세부적이고 부분적인 노출량 평가가 이루워져야 함을 보여주

는 것으로써, 향후 관련 연구 추진 시, 기초적인 자료로써 활용될 수 있을

것이다.

□ 국내 • 외의 전자장에 대한 위해성 연구 결과 및 이에 대한 사전 예방

적 정책 방안에 대해 조사, 분석한 결과는 향후, 전자장의 사전 예방적 정

책 결정 시 제도 마련의 근거가 될 수 있을 것으로 판단된다. 향후 전자

장에 대한 효율적 관리 방안 마련 시 risk communication의 필요성이 증

대될 것으로 판단되는데, 이에 대한 대국민 신뢰성을 마련하기 위해서는

객관적인 연구 및 risk communication 을 수행할 수 있는 범부처적 통합

조직이 필요할 것으로 보여진다. 따라서 본 연구 결과도 향후 관련 정책

- 334 -

입안 시 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

<Table 3.54> Achievement to research's goals

세부 연구 목표 연구 성과달성도

(%)

가전제품의 자기장 방출

특성 평가

• 총 16종의 전자제품 거리별 전자장 방출량

조사100

미세환경의 자기장 노출

특성 평가

• 생활환경을 실내와 실외에서의 노출,교통수

단에서의 노출로 구분

• 학교, 집, 학원, PC 방의 주요 미세환경 별

노출 특성 평가

100

송전선로 주변/비주변 학

교 학생의 개인 노출량

평가

• 송전선로 주변 학생 133명과 송전선로 비주

변 학생 62명에 대한 개인 노출량 평가 실시100

송전선로 주변/비주변 학

교 학생의 개인 노출량

모델 예측 및 평가

• TWA 1,2,2-1,2-2 모델에 대한 모델 예측

및 평가 실시100

불확실성 평가

• 송전선로 주변 학생 30명, 송전선로 비주변

학생 30명에 대한 추가 개인 노출량 평가를 통

해 모델의 범용성 및 정확성 평가

100

인체 건강 영향 평가

• 송전선로 주변 학생 30명, 송전선로 비주변

학생 62명에 대한 멜라토닌, 성장호르몬의 분

비량 측정 및 전자장과의 상관성 평가

100

- 335 -

제 2 절. 대외 기여도

□ 이번 연구 사업을 수행하면서 중점을 두었던 부분의 하나는 본 연구가

공공기반기술 분야의 과제로서 연구 수행에서 얻어지는 성과물을 전문가

심사과정이 있는 학술지에 가능한 많이 게재하는 것이었다. 이에 본 사업

과 직접적으로 관련하여 2005년 7월 현재 발표된 논문은 국내 전물학술지

편, 국외 학술발표 편, 그리고 국내 학술발표 편이다. 아래 표는 발표된

논문의 리스트이다.

□ 국내 전문학술지 게재

1. 조용성, 김윤신, 이종태, 홍승철, 장성기. 송전선로 주변과 비주변 초등

학생을 대상으로 극저주파 자기장 노출과 멜라토닌 분비량간의 상관성 연

구. 한국환경보건학회지. 30(3), 191～206, 2004.

2. 김윤신, 현연주, 조용성, 최성호, 이규수, 홍승철,. 미세 환경 별 전자장

노출 특성,. 한국실내환경학회지, Vol. 2 No. 1 PP. 1～11 2005. 8.

3. 조용성, 김윤신, 이종태, 최성호, 홍승철, 장성기,. 송전선로 주변과 비주

변 초등학생을 대상으로 극저주파 자기장 노출과 뇨중 성장 호르몬 분비

량간의 상관성 연구,. 한국실내환경학회지, Vol.2 No. 1 PP.12～26 2005.8.

□ 국외 학술대회 발표

1. Kim YS, Hyun YJ, Hong SC, Chio SH, Cho J.H. Exposure of school

children to extremely low frequency magnetic fields in Korea.

WHO/US Asia Pacific EMF Conference, p. 63, January 7-8, 2004,

- 336 -

Bangkok, Thailand.

2. Kim YS, Hyun YJ, Cho YS, Hong SC, Cho J.H. Comparison of

personal exposure to magnetic fields on children in primary schools

nearby and away from high voltage power line. Bioelectromagnetics

Society 26th Annual meeting, June 20 – 24, 2004, Washington, USA.

3. Choi SH, Kim YS, Hong SC, Kim N. The statistical technique for

dosimetric pooled analysis at in-vivo and in-vitro research papers

about bioeffects of RF electromagnetic field. June 19 - 24, 2005,

Dublin, Ireland.

4. Hong SC, Cho YS, Kim YS. Relationship between urinary melatonin

levels and extremely low frequency magnetic fields for the selected

promary schoolchildren living nearby and away from overhead

transmission power line. June 19 - 24, 2005, Dublin, Ireland.

5. Kim YS, Hyun YJ, Hong SC. Assessment of personal exposure to

extremely low frequency magnetic fields for the selected primary

schoolchildren living nearby and away from a overhead transmission

power line. June 19 - 24, 2005, Dublin, Ireland.

□ 국내 학술대회 발표

1. 김윤신, 홍승철, 현연주, 조용성. 송전선로 주변 학교 학생의 극저주파

자기장에 대한 노출평가. 제7회 전자기장의 생체 영향에 관한 워크숍,

- 337 -

p47-62, 서울교육문화회관, 2003년 10월 20일-21일.

2. 김윤신, 홍승철, 현연주, 조용성, 최성호, 조정현. 송전선로 주변 학교

학생의 ELF 자기장 노출에 관한 연구. 제8회 전자기장의 생체영향에 관

한 워크숍, p134-153, 서울교육문화회관, 2004년 10월 21일.

3. 김윤신, 홍승철, 현연주, 조용성, 최성호, 조정현. 실내 환경에서의 극저

주파 방출 수준에 관한 연구. 실내 환경학회 학술대회, p207-209, 한양대

학교, 2004년 9월 17일.

4. 김윤신, 홍승철, 현연주, 조용성, 최성호, 조정현. 가전제품의 극저주파

방출 수준에 관한 연구. 실내 환경학회 학술대회, p62-65, 한양대학교,

2004년 9월 17일.

- 338 -

제 5 장. 연구개발결과의 활용계획

본 연구과제를 통해 기대할 수 있는 활용방안을 크게 두 가지 관점에서

강조할 수 있는데, 첫 번째는 전자장의 24시간 개인 노출 모델 개발을 통

한 측정 방법 및 평가 방법의 근거 제시를 통해 향후 관련 연구 및 현황

조사 시에 적용할 수 있을 것이며, 두 번째는, 사전 예방적 정책에 근거한

기준안을 설정하는데 있어서 정부가 정책 입안의 당위성을 확보할 수 있

는 과학적인 실증자료로 사용될 수 있다. 다음은 본 연구 결과를 통한 보

다 구체적인 활용계획이다.

□ 가전제품은 노출 시간은 짧지만 높은 세기의 자기장 노출의 원인이 된

다. 반면에, 저감 또는 회피 방안 적용에 있어서도 큰 비용이 들지 않을

수 있기 때문에 사전 예방적 정책 방안 수립 시 구체적인 방안 마련이 가

능할 것으로 판단된다.

□ 주거지에서의 전자장 노출량 평가를 통해, 배경 자기장 세기의 정량화

가 가능해졌는데, 이러한 결과는 국내 주거지의 전기 배선으로 인해 발생

하는 자기장의 노출량 관리의 근거 자료로 사용할 수 있을 것이며, 향후

주거지 배경 수준의 자기장으로 인한 인체 영향 연구의 기초자료로 활용

될 수 있을 것이다.

□ 송전선로 주변 학교 학생과 비송전선로 주변 학교 학생들 사이의 노출

량 차이에 대한 정량화가 가능해졌는데, 이러한 결과는 향후, 송전선로 주

변의 환경 민감 시설에 대한 사전 예방적 정책 방안 수립 시, 기준 설립

의 근거자료로 활용 될 수 있을 것이다.

- 339 -

□ 각 미세 환경에서의 전자장 노출량 평가는 초등학교 주변의 송전선로

통과 여부가 초등학생의 평균 자기장 노출량 결정에 매우 큰 영향을 미치

고 있음을 보여준 결과라 할 수 있으며, 송전선로 주변 환경 민감 시설에

대한 정책적 근거 마련 시, 주요한 기초자료로 활용 될 수 있을 것으로

판단된다.

□ 10일 stationary 측정과 다중회귀분석 결과를 통해, 거주지에서 송전선

까지의 거리가 가장 영향을 많이 주는 변수로 나타났으며, 이는 환경 민

감 집단에 대해 전자장의 사전적 예방 정책 적용 시, 초등학교와 같은 환

경 민감 시설과 송전선로의 거리를 이격하는 것에 대한 근거로써, 활용할

수 있을 것이다.

□ 24 시간 개인노출량에 가장 영향을 많이 준 미세 환경을 평가한 결과

를 바탕으로 향후 초등학생들의 전자장 노출 저감 방안 수립 시, 여러 미

세 환경 중 우선적으로 저감 방안을 실시해야 할 미세 환경 선정에 기여

할 수 있을 것으로 본다.

□ 본 연구를 통해 제언된 개인 노출량 평가 모델은 향후 실시될 다양한

전자장 노출량 연구 및 현황 조사 사업에서 구체적인 과학적 근거로써 기

여할 수 있을 것으로 본다.

□ 국내 • 외의 전자장에 대한 위해성 연구 결과 및 이에 대한 사전 예방

적 정책 방안에 대해 조사, 분석한 결과는 향후, 전자장의 사전 예방적 정

책 결정 시 제도 마련의 근거가 될 수 있을 것으로 판단된다.

- 340 -

제 6 장. 참고문헌

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부록 1. WHO EMR 프로젝트 활동 보고(한국)

위해성평가 관리 요소기술 Risk Assessment and Management Technology 송전...

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