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기계 학습의 활용을 통한 아동의 실내 ELF-MF 노출 분석
Use of Machine Learning in the Analysis of Indoor ELF-MF Exposure in Children
2019. 02. 20.
출처: "Electric, Magnetic, and Electromagnetic Fields in Biology and Medicine:
From Mechanisms to Biomedical Applications"
저자: Gabriella Tognola, Marta Bonato 등 8명
□ 개요
o 본 내용은 2019년 2월 20일 "Electric, Magnetic, and Electromagnetic Fields
in Biology and Medicine: From Mechanisms to Biomedical Applications"에
게재되었음
□ 배경
o 어린이의 극저주파수 및 중간주파수 자기장(ELF-MF, 40-800 Hz에서) 노출의
분석에 대한 관심은 극저주파수(ELF) 노출이 소아 백혈병에 대해 건강의 위험
요인으로 발견된 최초의 역학 조사와 함께 제기되었음
□ 연구 결과
o 기술 결과
- 총 1,793건의 기록에 따른 자기장(GM)의 평균값은 0.02 μT(1분위, 1분위(??)
: 0.006 μT, 3분위 : 3 분위 : 0.042 μT)이고 최대 값은 1.09 μT이었음.
자기장은 1793건 중 5건만 0.4 μT 이상으로 나타났음
□ 결론
o 분석 결과 어린이의 집이나 학교 주변의 지하 선로망, 전력 선로, 변전소의 패턴이
현저히 다른 4개의 실내 ELF-MF 노출 군집이 밝혀졌음. 연구에서 고려한 전기
선로의 유형에 따른 분석 결과에 따르면 초고압에서부터 가정이나 학교 근처의
고압 및 변전소의 가공선이 실내 MF 노출의 4 개 군집을 차별화하는 데 크게
기여한 것으로 나타났음.
문헌 출처 : https://www.mdpi.com/1660-4601/16/7/1230/htm
(리포터 : 이석제 선임연구원, 미래전파공학연구소) |
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