위해성평가 신뢰도 향상을 위한 불확실도...

발 간 등 록 번 호 NIER NO. RP2013-129

11-1480523-001551-01

위해성평가 신뢰도 향상을 위한 불확실도 연구

환경건강연구부 위해성평가연구과

김탁수, 서정관, 윤효정, 조아름,

김정곤, 권정택, 한혜진, 최경희, 김필제

Uncertainty analysis to improve reliability

of risk assessment

Taksoo Kim, Jungkwan Seo, Hyojung Yoon, Areum Jo,

Jungkon Kim, Jungtaek Kwon, Hyejin Han, Kyunghee Choi, Pilje Kim

Risk Assessment Division

Environmental Health Research Department

National Institute of Environmental Research

2013

목 차❚

ⅰ

목 차

목차···························································································································ⅰ

표목차 ·······················································································································ⅱ

그림목차···················································································································ⅲ

Abstract ·····················································································································ⅳ

Ⅰ. 서 론 ·················································································································· 1

Ⅱ. 연구 내용 및 방법

1. 연구 목표 ········································································································ 2

2. 연구 내용 및 방법 ························································································ 2

Ⅲ. 연구 결과 및 고찰

1. 위해성평가에서의 불확실도 고찰 ······························································ 4

2. 불확실도 발생 요인 ······················································································ 6

3. 불확실도 평가를 위한 접근법 ···································································· 9

4. 불확실도 평가에 대한 사례연구 ······························································ 16

5. 불확실도 저감과 정책 활용과의 연계 ···················································· 27

6. 불확실도 평가를 위한 표준화된 절차 (안) ··········································· 30

Ⅳ. 결 론 ············································································································· 31

참고문헌 ··············································································································· 32

부 록 ····················································································································· 35

목 차❚

ⅱ

표 목 차

<Table 1> Literature review of uncertainty analysis in Korea ···················4

<Table 2> Literature review of uncertainty analysis in the foreign countries

········································································································································5

<Table 3> Definitions of uncertainty and variability ····································6

<Table 4> Possible uncertainties in each stage of risk assessment ···········7

<Table 5> Summary of considerations in scenario, model, and parameters 8

<Table 6> Tiered approaches for uncertainty analysis ··································11

<Table 7> Qualitative evaluation matrix for exposure assessment ·········13

<Table 8> Detailed specification of each criterion evaluating the knowledge-

based uncertainty ··············································································13

<Table 9> Detailed specification of each criterion evaluating the uncertainty

related to the subjectivity of choices ···········································14

<Table 10> The formula of sensitivity ratio (SR) and score ····················14

<Table 11> Analytical methods of probabilistic uncertainty ·····················15

<Table 12> Example of the scenario, algorithm, and exposure factor for

uncertainty analysis ·········································································16

<Table 13> The description of distribution and variable inputs in

monte-carlo analysis ·······································································17

<Table 14> Characterization of the uncertainties in the scenario ···········18

<Table 15> Evaluation of the uncertainties in the scenario ······················19

<Table 16> Application of uncertainty reduction plan in risk assessment · 29

목 차❚

ⅲ

그 림 목 차

<Figure 1> A conceptual model of exposure assessment ························10

<Figure 2> A reduction approach of uncertainty with three steps ······12

<Figure 3> Probabilistic density function of benzene cancer risk ·········20

<Figure 4> Cumulative distribution function of benzene cancer risk ·· 21

<Figure 5> The result of sensitivity analysis ··············································21

<Figure 6> Results of correlation analysis between variables and cancer

risk ··································································································22

<Figure 7> The result of 2-dimensional overlay chart ···························23

<Figure 8> The result of 2-dimensional trend chart ·································24

<Figure 9> Expression of variability and uncertainty for benzene cancer

risk in the cumulative distribution function ·························25

<Figure 10> 90 % credible interval of uncertainty in each percentile from

benzene cancer risk ······································································26

Abstract❚

ⅳ

Abstract

Risk assessment has been developed as a key tool for identifying health

effects associated with chemical exposure on a scientific basis. However,

there are many uncertainties due to the incomplete input data and

inter-individual variability in realistic exposure environment. Therefore, it is

important to understand and analyze these uncertainties and assumptions in

both qualitative and quantitative manner. It is also necessary to develop an

uniform guideline for uncertainty analysis, which is helpful not only to

improve reliability of scientific result but also to link decision-making and

risk communication.

This study was performed to investigate the major sources of uncertainty

and determine methods to analyze the uncertainty in risk assessment with

collected research materials. In order to review the applicability of suggested

methods, case study was conducted for uncertainty analysis with risk

assessment study of indoor air pollutants in Korea.

As a result, three major factors including scenario, model, and parameter

were identified as the main sources of uncertainty that highly influenced

estimate risk level. Also, in assessing uncertainty, two main methods were

observed to be effectively including qualitative method for identification of

main sources and quantitative method for probabilistic analysis. In addition, to

reduce uncertainty, we suggested QA/QC for exposure data and model,

education of risk assessment assessors and establishment of science advisory

committee for peer review. Consequently, we developed a provisional

guideline describing definitions, principles and evaluation processes.

Furthermore, we plan to revise risk assessment guideline by adding

uncertainty evaluation part through expert review. Further studies are required

for the development of a technical guideline and exposure handbook in

various fields, such as consumer products.

Ⅰ. 서 론❚

1

Ⅰ. 서 론

위해성평가는 오염물질의 환경배출로부터 질병발생 가능성을 예측하기 위

한 다양한 과정으로 구성되어 있다. 이들 과정에서는 실제 환경을 반영하기

위한 다양한 예측 모델과 노출계수를 사용함으로써 불확실도의 발생은 필수

불가결하며 따라서 불확실도를 확인하고 효과적으로 평가하는 것 또한 중요

하다. 미국 국립과학아카데미 (National Academy of Science)의 국립연구회의

(National research council)에서 발간된 정부의 위해성평가에 관한 보고서에

서는 화학물질노출과 건강위해성에 관련하여 가장 분석하기 어려운 사항으

로, 평가과정에서 전반적으로 만연하고 있는 불확실도를 언급하고 있다1. 또

한, 위 보고서의 주요 권고사항으로 위해성평가에 대한 정형화된 과학적인

평가 지침을 개발해야 하며, 여기에는 평가결과에 수반되는 불확실도를 제시

하는 방법을 포함해야 한다고 제안하고 있다.

최근 국외 연구현황을 살펴보면 위해성평가에서 발생하는 주요 불확실도 요인 및

분석방법, 불확실도를 포함한 위해소통방안 등 다양한 관점에서 연구가 활발하게

수행되고 있는 실정이다2,3,4.

현재까지 국내 위해성평가에 대한 지침은 환경부를 비롯하여 식품의약품

안전처, 질병관리본부 등 여러 관련 기관에서 제시하고 있으며, 많은 연구자

들이 이들 지침에 근거하여 위해성평가를 수행하고 있다. 그러나 대부분의

국내 위해성평가 지침에는 불확실도 평가방법 및 결과제시에 관한 사항이 구

체적으로 제시되어 있지 않으며, 환경부 지침에서는 단지 평가에 활용된 자

료 및 시험법 등에 대한 신뢰도 분석을 수행하도록 명시하고 있다. 현재 환

경관리수단으로서 위해성평가를 이용한 방법은 널리 사용되고 있으며 이에

따라 정책결정과의 연계에 있어 불확실도를 포함한 신뢰성 있는 위해성평가

결과를 제시하는 과정 역시 필수적이다.

따라서, 본 연구에서는 위해성평가 과정에서 발생 가능한 불확실도의 특성을 파

악하고 단계별 분석방법을 사례연구와 함께 제시함으로써 정책 활용 제고를 위하

여 불확실도 저감방안을 도출함과 동시에 위해성평가 지침에 포함될 불확실도 평

가절차 (안)을 제안하고자 한다.

Ⅱ. 연구내용 및 방법❚

2

Ⅱ. 연구 내용 및 방법

1. 연구 목표

위해성평가의 신뢰도 향상을 위해 불확실도의 발생특성을 분석하고, 효과적

인 저감방안을 마련하여 평가결과의 명확한 이해를 통한 위해소통 및 정책

활용에 기여함과 동시에 불확실도 평가절차 (안)을 마련하여 위해성평가 지침

을 보다 효과적으로 개선하고자 추진되었다.

2. 연구 내용 및 방법

가. 국내·외 연구현황 분석

국내·외 주요 연구기관에서 제시한 위해성평가에서의 불확실도에 대한 선

행 연구를 검토하여 국내 연구현황 및 현재 수준 등을 파악하고, 국외 불확

실도 연구자료를 토대로 위해성평가에 포함하여야 할 불확실도 평가방법 및

저감방안 등을 파악하는데 참고하였다.

나. 불확실도 요인 분석

불확실도의 정의 및 발생특성과 위해성평가의 위험성 확인, 노출평가 등 주

요 단계에서 나타날 수 있는 불확실도의 종류 및 특성을 조사하였으며 불확

실도의 요인을 시나리오, 모델, 파라미터로 구분하여 설명하였다.

다. 불확실도 평가방안 수립

불확실도 평가에 필요한 불확실도 평가 수행원칙과 계획 수립시 고려할 사

항을 제시하였으며 실질적인 불확실도 분석을 수행하는 방법으로 4단계의 단

계적 접근법을 제시하였다. 대표적인 불확실도 분석 방법인 정성적 방법과

정량적 방법에 대해서는 세계보건기구의 연구자료5와 미국 환경보호청의 연

구자료6,7를 참고하여 상세하게 다루었다.

Ⅱ. 연구내용 및 방법❚

3

라. 사례 연구

위해성평가와 관련된 환경 연구자료를 이용하여 불확실도 평가 사례연구를

수행하였다. 평가에 이용된 연구 자료는 실내 주택공간에서의 벤젠의 위해성

평가에 대한 연구로서 불확실도 사례연구에 적합하게 일부 변경하여 사용하

였다. 정성적인 평가는 주요 요인 중 시나리오와 입력변수를 대상으로 수행

하였으며 정량적인 평가는 1차원 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 사용하여 발

생 가능한 위해도 분포를 확률밀도함수로 나타내고, 민감도 및 상관성 분석을

수행하였다. 추가적으로 위해도에 포함된 불확실도를 나타내기 위한 방법으로

2차원 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용하여 각 백분위수별 위해분포의 신뢰

구간을 도출하였다. 확률론적 분석에는 크리스탈볼 프로그램 (Decisioneering,

St. Arapahoe, Denver, USA)을 이용하여 불확실도를 평가하였다.

마. 불확실도 저감을 통한 정책 활용방안

불확실도 저감을 통한 정책 활용방안 도출을 위해서 우선적으로 불확실도

저감을 위한 국외 위해성평가에 관련된 정책추진 사례를 검토하여 효과적인

위해저감방안을 도출하였다. 또한, 불확실도 분석을 통한 정책연계방안을 사례

연구 등의 결과와 비교하여 실질적인 위해성평가 결과의 효과적인 이용방안

을 도출하였다. 추가로 위해성평가 결과를 대중에게 설명하기 위한 위해소통

방안을 제안하였다.

바. 불확실도 분석을 위한 표준화된 절차 (안) 마련

위의 연구결과를 토대로 신뢰성 있는 국제기관에서 제안하고 있는 방법론

을 사례연구 등의 수행을 통하여 검토하고, 위해성평가 지침에 포함될 필수

적인 내용을 중심으로 평가원칙 및 절차에 관하여 불확실도 평가를 위한 절

차 (안)을 마련하였다.

Ⅲ. 연구결과 및 고찰❚

4

기관명 주요 내용

식품의약품안전처

○ 식품의약품안전처 고시 제2012-120호 (2012. 12. 18. 개정)

에서는 동물실험결과의 적용 및 위해도 결정시 불확실도

평가를 포함

○ 확률 위해평가의 작업표준화 연구 및 위해성평가를 위한

통계분석활용연구 (2006)등을 통해 확률위해평가를 위한

지침서 (안)마련

국립독성연구원

○ 인체노출평가지침서 (2007)에서 불확실도 평가방법에 대해

세계보건기구 등의 평가방법을 번역하여 제시하였으며

자료의 신뢰도 검증 및 정도관리를 통해 평가의 신뢰성을

제고하도록 제안

국립환경과학원

○ 생활공감 유해물질의 매체통합위해성평가 (2012)에서 세계

보건기구에서 권고한 방법에 따라 주요 불확실도 발생요인에

대해 정성적인 불확실도 분석을 수행

○ 위해성평가 지침 (환경부 예규 480호, 2013.4.17. 개정)에

위해성평가 수행 시에는 수집된 자료 및 시험법에 대해

신뢰도평가 실시를 규정

Ⅲ. 연구 결과 및 고찰

1. 위해성평가에서의 불확실도 고찰

가. 국내 연구현황 분석

국내 불확실도 연구자료는 환경부를 비롯하여 식품의약품안전처 및 국립독성

연구원에서 제시한 위해성평가 지침, 노출평가 지침서 등을 검토하여 주요 내용

을 제시하였다8,9,10,11.

<Table 1> Literature review of uncertainty analysis in Korea


5

나. 국외 연구현황 분석

세계보건기구 (WHO) 및 미국 환경보호청 (U.S. EPA)등 주요 국제기관에서

제시한 불확실도에 대한 연구의 주요내용을 중심으로 분석하였다. 주로 불확

실도의 주요 요인에 대한 특징 및 평가방법을 다루고 있으며 정성적 및 정량

적 분석방법을 이용하여 단계적으로 분석하도록 제안하고 있다12,13,14,15.

<Table 2> Literature review of uncertainty analysis in the foreign countries

기관 주요 특징

세계보건기구

(WHO)

○ 노출평가에서의 불확실도를 중점으로 설명하며 주요 요인을

세 가지 (시나리오, 모델, 파라미터)로 구분하여 분석

○ 단계적 접근방법을 추천 (0단계: 스크리닝, 1단계: 정성적 분

석, 2단계: 결정론적 분석, 3단계: 확률론적 분석)하며 정성

적인 분석방법을 상세하게 제시

미국

환경보호청

(U.S. EPA)

○ 슈퍼펀드에 대한 위해성평가 지침서 중 확률론적 평가 부분에서

중점적으로 다루고 있으며 불확실도의 요인을 네 가지 (입력변수,

모델, 결정원칙, 변이성)로 구분하여 설명

○ 불확실도 정량적 분석방법에 대하여 결정론적 방법인 민감도

분석 및 확률론적 방법인 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한

방법에 초점을 두고 접근

유럽

식품안전청

(EFSA)

○ 단계별 접근방법으로 스크리닝, 상세평가 (1단계: 정성적 평가,

2단계: 결정론적 평가, 3단계: 확률론적 평가)로 세계보건기

구와 동일한 평가방법 제안

○ 위해의사소통의 중요성을 언급하였으며 전문가 집단을 이용하여

사용된 가정이나 모델 등에 대해 검토하도록 제안

국내·외 불확실도 연구자료를 검토한 결과, 국외기관에서는 위해성평가 지침에

불확실도 분석 및 위해소통 방안 등을 포함하여 상세하게 기술하고 있는 것으로

파악되었다16. 불확실도 평가는 위해성평가에 필수적인 부분으로 다루어지고 있

어 국내 국가기관에서 위해성평가에 관련되어 불확실도에 대한 상세한 지침서의

개발이 필요한 것으로 확인되었다. 국내 위해성평가 발전을 위하여 정성적인 방

법 및 확률적인 방법 등 다양한 접근법의 제시가 필요할 것으로 판단된다.


6

2. 불확실도 발생 요인

위해성평가 과정은 여러 분야가 결합된 응용과학으로 노출시나리오, 환경측정농

도, 동물실험 외삽을 통한 독성참고치 등 참값을 알지 못하거나 실제 상황을 반영

하기 힘든 불완전한 요소를 포함하고 있다. 따라서 주요 불확실한 요인들을 파악하

고 분석하는 과정이 필요하다. 불확실한 요인은 개념적으로 지식에 관련된 불확

실도 (Epistemic uncertainty)와 자연적으로 내제된 불확실도 (Variability

uncertainty) 2가지로 구분될 수 있다17. 본 연구에서는 2가지 불확실도 요인에

대해 불확실도 (Uncertainty)와 변이성 (Variability)으로 구분하여 설명하였다.

가. 불확실도와 변이성

일반적으로 두 가지 용어를 같은 의미로 사용하기도 하지만 엄격하게 구분

할 수 있으며, 위해성평가 결과에 포함되어 위해도의 분포를 변화시키는 요인으

로 작용한다. 다음 Table 3에 불확실도와 변이성에 관하여 주요 특징을 상세히

설명하였다.

<Table 3> Definitions of uncertainty and variability

주요 특징

불확실도

(Uncertainty)

☞ A lack of knowledge and inability to know for sure- 정확한 특정 노출량이나 변수에 대한 지식의 부족에서

기인하며 추가적인 자료의 수집 보완으로 감소 가능

예) 주로 동물실험값의 인체 외삽, 환경농도 측정, 수학적

모델에 대한 불완전한 정보에서 기인

변이성

(Variability)

☞ True heterogeneity or diversity- 변수의 물리적 또는 생물학적 변이성에 기인

예) 주로 시간 및 공간적 차이, 집단 간 또는 개인 간의

차이를 통해 발생됨


7

나. 위해성평가 각 단계에서의 불확실도

위해성평가는 다양한 과학학문의 응용분야로 인간 또는 자연의 상태를 예측

하는 학문으로 다른 분야에 비해 상대적으로 넓은 불확실도를 필연적으로 내

포할 수밖에 없다. 또한 위해성평가는 주로 위험성 확인, 용량-반응평가, 노출

평가, 위해도 결정의 4단계로 구성되며 각 단계에서는 다음과 같은 불확실도

가 발생하게 된다.

<Table 4> Possible uncertainties in each stage of risk assessment

단계 발생 가능한 불확실도

위험성 확인

○ 건강 유해영향을 확인하는 단계로 생물학적, 물리·화학적

물질의 특성을 파악하는 실험과정에서 발생

○ 급·만성 세포독성 실험과 동물실험을 기초로 하여 위험성 확인을

하는 과정 및 모델을 통한 종말점 산출 시에 발생

용량-반응평가

○ 주로 동물실험의 결과를 모델을 이용하여 인체에 외삽 하는

과정에서 발생함

○ 용량-반응 관계 모델은 실제 생물학적인 관점에서 불확실한

정보로 인해 많은 제한점을 수반

노출평가

○ 노출량 산출을 위한 시나리오, 모델, 입력변수에 대해 실제

노출행태를 반영하기에는 정보의 부족으로 제한점 따름

○ 노출평가에서는 개인의 감수성, 측정농도, 노출기간 등 다양한

입력변수 분포에 따라 노출량에 차이가 발생

위해도 결정○ 위해도 결정과정은 위해성평가의 각 평가과정을 종합하는

과정으로 전체적인 불확실도가 수렴됨

다. 불확실도의 주요 요인

불확실도를 발생시키는 요인은 크게 다음 3가지 시나리오, 모델, 파라미터로

구분할 수 있으며 평가과정에서는 이들 요인이 복합적으로 발생되므로 어떤


8

요소에 의해 기인하는 것인지 파악하는 것은 어렵다. 특히 노출평가의 경우

궁극적인 목적은 각 요인들의 관계를 만드는 단계로 노출 시나리오, 모델 또

는 입력변수 등에 대한 지식의 부족에 주로 기인하게 된다. 다음 Table 5에

불확실도 주요 요인별 특성을 설명하였다.

<Table 5> Summary of considerations in scenario, model, and parameters

주요 요인 고려할 사항 세부 내용

시나리오오염원, 화학물질, 대상인구,

활동, 오염원 배출, 노출경로

화학물질 오염원 및 배출 (량) 선택

노출집단, 노출경로, 노출사건 선택

시공간적 노출정보 선택

활동양상 및 활동 공간 (국소환경) 선택

모델 모델의 개념적 가정 및 수식

적용된 시나리오에 대한 모델 적합성

모델 입력변수간의 의존성, 상관성

모델 수식의 단순 및 복잡성

모델수식에 대한 가정 및 외삽

입력변수화학물질 및

비화학물질 관련 입력변수

측정 오차 (랜덤 및 시스템적 오차)

자료의 분포 등에 대한 대표성

외삽, 대체, 초기 설정값 자료의 사용

(1) 시나리오

시나리오의 불확실도는 일반적으로 기술적인 오류 (잘못되거나 불완전한

정보), 평가의 오류 (잘못된 모델 선택), 불완전한 분석의 오류 (중요한 노출

경로를 간과)를 통해 실제 노출상황을 정확하게 반영하지 못하여 발생할 수

있다. 또한 노출시나리오는 보수적인 가정에서 출발하므로 충분한 노출대상,

노출경로, 화학물질의 특성 등의 분석을 통해 포함 또는 제외된 시나리오에

대한 근거를 기술하여 평가결과의 타당성을 향상시켜야 한다18.

(2) 모델

노출평가에서 노출농도를 파악하거나 노출량산정에 사용되는 수학적 모델

은 노출과정의 전체나 일부분을 설명하며 노출계수 사이의 관계와 결과를 정

량적으로 표현함으로써 실제상황을 간단하게 표현할 수 있다. 또한 모델에


9

의한 불확실도는 주로 모델의 적용된 시나리오 및 입력 변수간의 관계와, 모

델의 가정 및 인체로의 외삽 등에서 발생하게 된다. 모델의 선정과정 및 사용

단계에서 다른 모델과의 상호비교 및 모델 결과와 대표성 있는 실측자료와의

비교로 시나리오에 적합한 모델을 선택 및 검증할 수 있다18.

(3) 입력변수

노출계수 등의 입력변수는 노출대상 및 시나리오에 적합한 자료를 사용하

는 것이 중요하며, 노출계수의 불확실도는 특히 측정분석의 오류, 표본의 대

표성, 초기 설정값 자료의 사용에 의한 불확실도, 외삽에 의한 불확실도 등

여러 입력 자료에 대한 부정확한 정보를 통해 발생하게 된다. 또한 노출에

대한 자료는 시공간적 다양성을 본질적으로 내포하고 있으므로 이들에 대한

변이성을 줄이는 것 또한 중요하다3. 추가적으로 불확실도를 발생시키는 요인

으로 위해성평가자의 역할을 들 수 있으며 위해성평가를 수행하는 전문가는

위해성평가의 목적 및 상황을 충분하게 이해하여 노출시나리오를 작성하고

노출시나리오에 적합한 모델 및 입력변수를 검증하여 선택하여야 한다. 때로

는 위에서 제시한 3가지 주요 불확실도 요인보다 평가자의 주관적인 판단이

불확실도의 발생에 많은 기여를 할 수 있다.

3. 불확실도 평가를 위한 접근법

가. 불확실도 평가 수행원칙

위해성평가에서 불확실도 평가는 위해성평가 결과의 신뢰성 향상을 통하여

정책적인 의사결정에 도움을 줄 수 있는 과정으로 위해성평가 수행 시 필요에

따라 수행될 수 있다17. 다음은 위해성평가 과정의 부분으로서 불확실도 평가

단계를 포함하기 위해 고려할 판단원칙을 나타내었다.

필수적으로 불확실도 평가를 위해성평가 단계에 포함해야 할 경우는 첫째

보수적인 변수 및 가정 하에서 수행된 위해성평가 결과는 실제 환경 중 위해

도를 과대평가 할 수 있기 때문에 이러한 잠재된 편향적인 결과는 불확실도

분석 결과와 함께 제시되어야 하며, 둘째 저감대책이 필요한 우선순위 (오염


10

원 및 노출경로 등) 파악이 필요 할 때, 불확실도 분석 중 민감도분석 기술이

활용되어야 한다. 마지막으로 부족한 정보 및 잘못된 가정 등으로 위해도가

높게 산출되었다고 판단될 때 불확실도 분석을 통해 위해도 산출과정에서 불

확실도를 줄이기 위해 우선적으로 조사가 필요한 요인 등을 파악할 수 있다.

또한 불확실도 평가를 위해성평가 계획 단계에 포함하지 않아도 될 경우는 스

크리닝평가 결과가 규제기준보다 현저하게 낮을 경우와 부정확하거나 제한적

인 노출정보로 인하여 노출량 및 위해도 산출에 제약이 따를 경우 부정확한

자료 보완을 위한 추가연구가 우선시 되어야 한다.

나. 불확실도 평가 계획 수립

불확실도의 평가는 위해성평가 추진전략 수립단계에서부터 불확실도가 발

생되는 부분을 예측하고 평가계획을 수립하는 것이 바람직하다. 예를 들어

불확실도의 주요 발생과정인 노출평가의 목적은 시나리오에 대한 노출량산정

및 노출시나리오의 신뢰성을 확인하는 것으로 해당과정에서의 불확실도의 계

획수립은 중요한 요소이다. 다음은 화학물질 노출평가에 대한 가능한 접근방

법을 도식화하여 나타낸 그림이다 (Fig. 1).

<Figure 1> A conceptual model of exposure assessment.

Source: NRC (1991). Human exposure assessment for airborne pollutants: Advances and opportunities


11

대기오염물질에 대한 노출평가는 크게 개인노출 모니터링 위주의 직접적인

방법과 환경모니터링, 모델, 설문지 등을 이용한 간접적인 방법으로 나눌 수

있다19. 직접적인 방법 중 개인노출평가 방법은 개개인의 특성 및 시공간적

변이에 따른 불확실도가 발생될 수 있으며 간접적인 방법은 모델에 사용되는

입력변수 및 수식에 따른 불확실도의 발생이 예상되며 환경모니터링과 설문

지 등에서는 측정분석에 관한 오류에 대한 분석이 필요하다.

전체적으로는 시료의 크기에 따른 대표성 및 노출시나리오의 신뢰성평가를

계획할 수 있다5. 따라서 위해성평가 단계별로 적합한 수행계획을 수립하고 오

염물질의 특성에 따라 발생 가능한 불확실도의 종류 및 성격을 파악하여 불확

실도 분석계획을 수립하는 것이 필요하다. 일반적으로 불확실도 분석의 수행에

있어 주요 불확실도 요인의 정성적 확인이 우선시되며 이후 정량화하는 단계를 수행

한다. 불확실도 분석방법은 주로 단계적 접근법을 사용하는 것을 권고하고 있으며, 주

로 정성적인 설명위주의 분석에서 통계 및 확률론적 정량적 방법으로 상세분석을 수행

한다. 다음 Table 6에 불확실도의 단계적 분석방법에 대하여 나타내었다.

<Table 6> Tiered approaches for uncertainty analysis

단계 특 징

0단계

(스크리닝)

○ 사용된 가정에 대해 적절한지를 스크리닝 수준에서 확인하기

때문에 상세한 불확실도 분석을 필요치 않는 경우에 활용됨

○ 예상된 노출이나 위해 수준이 참고값을 초과하는지에 대해

알아보기 위한 목적으로 수행

1단계

(정성적 분석)

○ 불확실도에 영향을 주는 주요 요인들을 확인하며 각 요인의

불확실도를 방향이나 크기의 정도를 기술적으로 평가

○ 주요 불확실도 요인에 대해 자료의 과학적인 신뢰성 및 선택의 주관

성 등을 평가함

2단계

(결정론적 분석)

○ 주로 민감도 분석을 통하여 이루어지며 결정론적 점추정치

(Point estimate)의 정성 또는 정량적인 불확실도 평가 실시

○ 수학적인 방법을 통하여 민감도율 등을 산출하여 노출량에

대한 입력변수의 상대 기여율 등을 수치적으로 표현

3단계

(확률론적 분석)

○ 위해도를 확률분포를 통하여 정량적으로 나타내며 민감도

및 상관성 분석 등을 수행하고 그래프로 표현 가능

○ 확률론적 분석을 통한 통계적인 방법으로 위해수준에 대한

불확실도를 포함하는 신뢰구간 제시 가능


12

다. 정성적 불확실도 분석 방법

정성적인 평가 과정에서 불확실도의 특성을 효과적으로 평가하기 위한 주

요 고려사항을 다음에 나타내었으며, Figure 2에 세계보건기구에서 제시한 3

차원의 불확실도 요인 확인과정을 통해 결과에 영향을 줄 수 있는 불확실도

의 주요 요인을 파악하고 감소시킬 수 있는 방법을 나타내었다5. 다음은 정성

적 불확실도 확인방법에 대한 6가지의 주요 요소를 설명하였다.

첫째, 개별 구체적인 요인들의 불확실도 정도를 정성적으로 평가한다.

둘째, 주요 불확실도를 야기하는 요인을 한정한다.

셋째, 각각의 주요 요인에 대해 가능한 과학적 지식에 근거하여 평가한다.

넷째, 논란이 많은 불확실도 요인을 결정한다.

다섯째, 각각의 논란이 많은 요인에 대해 평가자 선택의 주관성을 평가한다.

여섯째, 평가결과가 이해관계자들을 만족시킬 때까지 위의 과정을 반복한다.

Source: WHO (2008). Uncertainty and data quality in exposure assessment (Part 1)

<Figure 2> A reduction approach of uncertainty with three steps.

정성적 분석은 주요 요인에 대해 불확실도 정도를 상, 중, 하 등으로 표현

하며, 평가자가 과학지식 및 선택의 주관성 등을 고려하여 사용된 시나리오,

모델, 입력변수에 대한 주요 불확실도 원인을 파악하고 신뢰성 등을 설명할

수 있다 (Table 7).


13

<Table 7> Qualitative evaluation matrix for exposure assessment

불확실도 수준 타당한 근거설명

주요 요인 상, 중, 하, 판단불가 객관적으로 기술

주요 요인

불확실도 표현 항목

불확실도 수준 지식기반 평가선택의 주관성

평가시나리오, 모델,

파라미터상 중 하

정성적 분석 단계는 주요 요인 (시나리오, 모델, 파라미터)에 대한 전반적인 평가

와 세부적으로 지식기반 및 선택의 주관성 평가를 설명방식으로 기술하게 되며, 지

식을 기반으로 한 평가에서는 정확성, 신뢰성, 타당성, 과학적 일관성 등을 평가하게 된

다. 또한 선택의 주관성 측면에서는 공간선택, 선택의 상호주관성, 공간 제약의 영향, 선

택의 민감성, 결과에 대한 선택의 영향의 정도를 평가해야 한다. 지식기반에 대한 평가

는 주로 사용된 정보가 가능한 과학수준에서 타당한지, 과학적으로 논란 및 제한점은 없

는지, 결과에 영향은 없는지에 관해 평가한다. 다음 Table 8과 9에 정성적 평가의 두 가

지 고려사항에 대하여 세계보건기구에서 제안한 사항을 요약하여 제시하였다.

<Table 8> Detailed specification of each criterion evaluating the knowledge

-based uncertainty

기준 주요 고려사항

정확성

- 적절한 결과를 얻기 위해 적합한 지식을 적용 평가

- 과학적 논쟁여부 및 정보부족을 보완하기 위한 가정 평가

- 불확실도 및 결과에 가장 영향을 미치는 요인 확인

신뢰성- 실제 상황 및 방법론 적용에 대한 적절성의 평가

- 과학적 지식의 확인 및 질적 건전성 평가

타당성- 지식베이스의 완성도 평가

- 적용가능성의 정도 및 시간에 따른 변화의 가능성 평가

과학적

일관성

- 과학적 근거의 일관성 및 한계 평가

- 기본적인 과학기술의 성숙도 평가

견고성 - 결과와 값의 예측 가능성 및 상호의존성을 평가


14

<Table 9> Detailed specification of each criterion evaluating the uncertainty

related to the subjectivity of choices

기준 주요 고려사항

공간의 선택- 대안으로서의 고려되는 선택의 제한점 평가

- 평가자들 사이의 선택의 유사성 및 논쟁점을 명시

- 선택된 가정에 따른 영향을 미치는 정도를 평가

- 결과에 대해 선택이 미치는 영향의 범위를 평가

상호주관성

공간 제약의 영향

선택의 주관성

결과선택의 영향

라. 결정론적 불확실도 분석

결정론적 불확실도 분석에서는 주로 대표적인 점 추정치인 중심경향적노출

수준 (CTE; Central tendency exposure) 및 합리적인 최고노출수준 (RME;

Reasonable maximum exposure)에 대해 민감도 분석 (Sensitivity

analysis)을 실시하여, 주요 요인들의 결과에 미치는 영향을 분석하는 방법을

사용한다. 또한, 각각의 노출경로 및 변수별 기여도를 정량적으로 표현하기

위해서는 입력변수 점 추정치의 변화에 따른 위해도 결과의 민감도를 비율

및 점수 등 수학적인 방법을 이용하여 분석할 수 있다.

<Table 10> The formula of sensitivity ratio (SR) and score

평가 방법 수 식 비고

민감도 비율 SR X

X X ×

Y

Y Y × Y1 = 기준 입력변수를 사용한

결과변수의 기준값

Y2 = 하나의 입력변수 변화에

따른 결과변수의 값

X1 = 입력 변수의 기준 점추정값

X2 = 입력 변수의 기준 점추정값

변화에 대한 입력 변수의 값

δ : 분산, μ : 평균

민감도점수sensitivity score SR ×

or SR ×

maxmin


15

마. 확률론적 불확실도 분석

확률론적 불확실도 분석에서는 평가결과에 사용된 입력자료 분포 등의 특

성을 반영하여 이들이 복합적으로 위해도에 미치는 영향의 크기를 확률적 모

델을 이용하여 분석하고 확률분포로서 제시할 수 있다. 몬테카를로 시뮬레이

션은 수치화된 방법 중 가장 보편적인 방법이며 일반적으로 1차원과 2차원으

로 분석이 가능하다. 1차원 분석은 위해도의 확률분포 및 민감도 분석을 수

행할 수 있으며, 2차원 분석은 불확실도와 변이성을 구분하여 표현이 가능하

며 위해도에 대한 신뢰구간 추정에 효과적이다3,20,21. 하지만 단점으로는 입력

변수의 분포 등이 부정확할 경우 정확한 결과 생산에 제한적이며 제시된 불

확실도에 대한 변수들의 기여도를 파악하기 힘들다. 다음 Table 11에 확률론

적 분석방법에 대해서 1차원 및 2차원 시뮬레이션 방법의 특징에 대해서 설

명하였다.

<Table 11> Analytical methods of probabilistic uncertainty

평가 방법 특 징

1차원

몬테카를로 모델

- 민감도 차트, 상관성 그림 등을 그래픽적으로 나타내어 노출

경로 및 입력변수가 위해도에 미치는 기여율 및 상관관계

등을 정량

- 생태위해성평가에서 종민감도분포를 활용하여 X %의 생물종

을 보호 할 수 있는 예측무영향환경농도를 산출

2차원

몬테카를로 모델

- 위해도의 범위를 누적확률분포함수 등으로 표현하며 위해도의

변이에 대한 불확실도를 신뢰구간으로 표현

위에서 불확실도 분석방법에 대하여 다양한 접근법을 제시하였으며, 정성

적인 방법은 주요 불확실도 요인을 여러 관점에서 검토하여 불확실도에 많은

영향을 주는 요인을 파악하고 추가자료 필요여부를 파악하기에 유용하며 확

률적인 모델을 이용한 정량적 평가는 시각적으로 위해도의 불확실도 신뢰구

간의 제시를 가능하게 하여 위해도 기준값 등과의 비교에 효과적이다. 따라

서 두가지 정성 및 정량적 불확실도 분석방법을 함께 수행하는 것이 효과적

으로 불확실도를 평가하는 방안으로 판단된다.


16

4. 불확실도 평가에 대한 사례연구

위해성평가 관련 환경 연구자료에 대해 불확실도 평가 사례연구를 수행하였으며

연구자료에서 사용된 시나리오, 모델, 노출계수 등에 대해 정성적인 평가를

실시하였고 평가결과에 포함된 불확실도를 정량적으로 평가하였다.

가. 연구 배경 및 가정

다음 자료는 성인 남성의 주택 내 실내공기 오염물질 중 벤젠의 공기 중

노출에 대한 발암 위해성평가 연구 자료이며 사례연구를 위하여 연구 자료에

제시된 노출계수 자료 등을 인용하였다. 노출평가 등에 사용된 시나리오, 모

델, 입력변수는 실내공기 관련 연구논문 내용을 연구목적에 맞게 일부 수정

하여 사례연구에 적용하였다 (Table 12 & 13).

<Table 12> Example of the scenario, algorithm, and exposure factor for

uncertainty analysis

구 분 설 명

노출시나리오

- 노출공간: 주택 내 실내 공간

- 노출경로: 흡입경로를 통한 노출

- 노출대상: 성인 남성 (18~60세)

- 기본가정: 하루 일정시간 집안 실내공기에 평생 노출

노출알고리즘 - 발암위해도 (Cancer risk) =BW×LT

C × IR ×ED ×EF×CSF

노출계수

- C (concentration in inhalated air): 노출농도 (mg/m3)

- IR (inhalation rate): 호흡률 (m3/day)

- ED (exposure duration): 노출기간 (years)

- EF (exposure frequency): 노출빈도 (days/year)

- BW (body weight): 체중 (kg)

- LT (life time): 기대수명 (years)

- CSF (cancer slope factor): 발암잠재력 (mg/kg·day)-1


17

<Table 13> The description of distribution and variable inputs in monte-carlo

analysis

Parameter

PointEstimate

ProbabilityDistribution Units Reference

CTE RME Type Parameters

노출농도 (C) 6.90 15.55 NMmean: 6.90

SD: 6.70μg/m3 백성옥 등,

1996

호흡률 (IR) 20 30 TR

max: 46.32

min: 12.96

likeliest:31.92

m3/day EPA, 1997

노출빈도 (EF) 12.36 22.04 NMmean: 12.36

SD: 4.02hr/day 환경부, 2001

노출기간 (ED) 72.84 100 TR

max: 100

min: 0

likeliest:72.84

year 통계청, 2001

체중 (BW) 68.8 71.6 TR

max: 71.6

min: 64.9

likeliest: 68.8

kg한국표준과학연구원(1997)

기대수명 (LT) 72.84 72.84 Point - year 통계청, 2001

단위 위해도 7.76 x 10-6 Point μg/m3 U.S. EPAIRIS

- TR: Triangular distribution

- NM: Normal distribution

- Point: Point estimation

나. 불확실도 요인 분석

(1) 시나리오 분석

시나리오에 대한 불확실도 분석은 시나리오에 기본이 되는 구성성분을 중

심으로 수행하였다. 실제 벤젠은 다양한 실내공간에서 노출이 되지만 해당

시나리오에서는 주택에서의 노출만을 가정하여 평가하였으며 환기의 정도나

계절적인 변화에 따라 노출조건이 변화될 수 있지만 이들 요소는 고려하지

않았다. 위해성평가시 정성적인 불확실도를 평가하기 위하여, 우선적으로 사례연구에


18

적용된 시나리오를 토대로 오염원, 화학물질, 노출인구, 활동양상과 오염원으로

부터의 배출 특성 및 노출경로 등을 고려하여 벤젠 노출에 대한 시나리오를

분석하였다 (Table 14). 시나리오 분석은 사용된 모델, 변수에 대한 자료의 신

뢰성 및 노출상황에 대한 가정 및 제한점 등을 검토하여 노출 시나리오에 대

한 위해성평가의 불확실도를 판단하였다.

<Table 14> Characterization of the uncertainties in the scenario

분석항목 내 용

오염원- 벤젠의 확실한 오염원을 파악하는 것은 어려우며, 한 가지

매체 (집안 실내공기)만을 고려하여 노출평가를 수행함

화학물질- 벤젠은 가연성 무색의 액체로 방향 냄새가 있으며 휘발성이

매우 큰 물질임

노출인구 - 노출 인구는 우리나라 성인 남성에만 한정하여 평가를 수행함

활동양상

- 활동은 주로 실내 (집)에서만 이루어지며 하루 평균 약

12시간 거주함

- 해당 연구 자료에서 사용된 노출빈도 자료의 확인에 제

한점이 따름

오염원을 통한

배출

- 담배연기나 벤젠을 함유한 제품 (건축자재, 페인트 등)에서의

배출 및 외부공기 실내유입을 통하여 오염

- 정확한 오염원으로 부터의 배출량 파악은 제한적임

노출경로

- 주요 노출경로: 실내 배출원 (담배연기, 건축자재, 페인트 등)

에서 공기 중으로 휘발

- 공기 중에 존재하는 벤젠은 호흡 시 호흡기를 통해 인체에 노

출되거나 노출된 벤젠은 호흡기나 조혈기관을 통해 인체에

흡수되기도 함

노출기간- 주택 내 실내공기 호흡을 통해 평생 집안에 거주하는 기간

동안 노출

인체노출경로- 흡입경로를 통한 노출이 주요 노출경로로, 이외의 경로는

평가에서 제외함


19

(2) 정성적 평가

정성적 평가는 앞에서 제시한 노출시나리오를 분석한 자료를 토대로 수행

하였으며 결과를 Table 15에 제시하였고 연구논문에 사용된 노출계수의 신뢰

성, 시나리오 수식, 노출시나리오의 한계 등을 검토하였다.

<Table 15> Evaluation of the uncertainties in the scenario

평가항목 수준 해당 근거

불확실도 평가 상

- 우리나라 주택 실내에 대한 대표성이 부족함

- 시나리오에 다양한 집단과 다양한 노출을 반

영하지 못함지식 기반에 둔 평가

정확성 중

- 오염원은 우리나라 주택 내 측정데이터 이외

외기유입 및 환기 등이 미포함

- 성별, 지역 간, 개인 간의 차이 고려하지 못함

- 모집단의 대표성이 없음

신뢰성 상

- 다양한 주택 실내농도에 대한 정보 부족으로

실제 상황에 대한 적절한 반영에 제한점 존재

- 노출빈도에 대한 자료의 신뢰성 검토 필요

타당성 중

- 벤젠의 노출경로는 흡입경로에 높은 노출

기여를 보이므로 타당함

- 시/공간에 따른 노출의 정도의 변화 가능

과학적 일관성 중 - 기본적인 노출평가 시나리오를 적용하였음

견고성 중- 노출대상 및 장소가 변동될 경우, 결과가 다소

변화될 수 있음

선택의 주관성

공간의 선택 중 - 공간적, 계절적 변동 고려하지 못함

상호주관성 상- 이해관계자의 관점에서 유사한 선택의 경향은

낮으며 동료평가 등의 검토 과정이 필요함

상황 제약의 영향 하 - 제한된 재원 및 시간 등으로 한계 존재

선택의 민감성 상 - 분석자 선택의 주관성 높음

선택에 의한 결과 영향 중- 특정지역, 민감집단 등에 대한 평가시 노출시

나리오 변동 필요

노출 시나리오에 대하여 정성적인 평가를 수행한 결과, 시나리오에 대한 불

확실도는 높은 것으로 확인되었다. 전반적으로, 노출평가에 사용된 노출농도


20

및 노출빈도 등의 노출계수 자료에 대한 신뢰성이 낮은 것으로 확인되었다.

주요 요인으로는 실내공기에 대한 노출농도 등의 대표성 및 다양한 집단,

노출경로, 노출행태를 시나리오에 반영하지 못한 점을 들 수 있으며, 대표성

확보를 위하여 추가적인 자료의 보완이 필요한 것으로 판단된다.

(3) 정량적 평가

(가) 1차원 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 확률론적 평가

다음은 벤젠의 발암 위해도를 위의 시나리오, 노출알고리즘에 근거하여 1차

원 몬테카를로 시뮬레이션을 수행한 결과이며, 입력된 변수의 분포가 내포하

고 있는 불확실도와 변이성이 합쳐져서 산출된 결과를 나타낸다.

1) 확률밀도함수를 이용한 위해도 제시

발암 위해도가 나타날 수 있는 확률을 확률밀도함수를 통해 분포로 나타내었

다 (Fig. 3). 총 10,000번의 시뮬레이션을 수행하였고 평균 발암 위해도는 3.45 x

10-5 이었다. 또한 최대·최소값의 범위는 1.02 x 10-4 ~ 6.64 x 10-7 로 산출되었다.

<Figure 3> Probabilistic density function of benzene cancer risk.

Figure 4는 누적분포함수를 사용하여 발암 위해수준을 나타내었으며 50, 95

백분위수에 해당하는 위해도는 3.30 x 10-5과 6.39 x 10-5이었다. 해당 결과에


21

서 점추정치에 해당하는 결정론적 위해도 산출 방식보다 확률분포를 나

타내어 위해도에 따른 인구분포를 파악할 수 있다.

<Figure 4> Cumulative distribution function of benzene cancer risk.

2) 민감도 분석을 이용한 주요영향인자 파악

위해성 평가시 가장 영향을 줄 수 있는 변수를 민감도 차트를 통해 분석하

였다. 분석결과 노출기간이 발암 위해도를 산출하는데 있어 가장 큰 영향을

미치는 것으로 확인되었다 (노출기간 > 호흡률 > 노출빈도 > 오염물질의 농

도 > 몸무게 > 기대수명 > 발암잠재력). 추가적으로 다매체 위해성평가의 경

우에는 민감도 분석을 통하여 가장 영향을 주는 요인 및 위해관리가 필요한

매체의 확인이 가능할 것으로 판단된다 (Fig. 5).

<Figure 5> The result of sensitivity analysis.


22

위해성평가에 사용된 각각의 변수를 대상으로 발암 위해도와 상관성을 파악

하기 위해 상관성 분석을 실시하였다. 상관성 분석결과 노출기간과 발암 위해

도의 상관계수 (r) = 0.776으로 강한 양의 상관관계를 보였으며, 호흡률 역시 r

= 0.457로 호흡률이 증가할수록 발암위해도가 증가함을 확인할 수 있었다. 이

결과는 위의 민감도 분석의 결과를 보완 설명해 줄 수 있다 (Fig. 6).

<Figure 6> Results of correlation analysis between variables and cancer risk.

(나) 2차원 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 확률론적 평가

1) 확률밀도함수를 이용한 위해도 제시

2차원 시뮬레이션 방법은 1차원 방법과 달리 위해도를 정확하게 확인하

기 위해서 변이성과 불확실도를 구분해서 표현할 수 있다는데 차이가 있

다. 2차원 방법은 두가지 형태의 변이성의 효과를 두 가지 시뮬레이션 (변

이성을 위한 내부 루프와 불확실도를 위한 외부 루프 구조)의 수행을 통해

위해도 분포와 신뢰구간을 제시해 준다. 이번 사례연구에서는 외부 루프의


23

입력변수로 벤젠의 실내 농도, 평균수명, 그리고 발암잠재력을 입력하였으

며, 이들은 주로 고정된 단일값으로 참값을 알 수 없지만 측정분석에 대한

불확실도를 포함하고 있다. 또한, 내부 루프의 입력변수로 호흡률, 노출빈

도, 노출기간, 체중을 입력하였으며 이들은 대상 집단 내에서 개인 간 변이

를 내포하고 있는 변수들이다.

다음은 1000번의 내부 루프 반복 시뮬레이션과 250번의 외부 루프 반복

시뮬레이션을 통한 위해도 분포 및 신뢰구간을 오버레이 차트 (overlay

chart)와 트랜드 차트 (trend chart)로 나타낸 그림이다. 오버레이 차트는 각각

의 불확실도 가정 값에 대한 여러 번의 시뮬레이션을 수행한 위해곡선을 보

여준다 (Fig. 7). 오버레이 차트는 발암 위해구간에서의 불확실도를 표현하며

트랜드 차트는 각 백분위수 별로 불확실도의 신뢰구간을 표현할 수 있다. 오

버레이 차트 그래프의 중앙 쪽으로는 값들이 빽빽하게 밀집되어 있지만, 오

른쪽에는 몇몇 극단치가 흩어져 있어져 있는 것을 확인할 수 있다. 이는 큰

발암위해가 발생할 확률이 낮다는 것을 보여준다.

<Figure 7> The result of 2-dimensional overlay chart.


24

위 그래프에서 나타내는 다양한 색의 위해곡선은 여러 번의 시뮬레이션을 통해

도출된 발암 위해도에 대한 변이성을 나타낸다. 위의 그림에서 구간 A와 B는 변이

성의 95백분위수와 50백분위수에서의 불확실도의 최대 최소구간을 나타내고 있다

(Fig. 7).

<Figure 8> The result of 2-dimensional trend chart.

트랜드 차트는 위해 곡선에 해당하는 각 백분위수에 대한 확실성의 범위

(Certainty band)를 보여준다. 각각의 범위의 넓이는 모든 분포에 대한 각각

의 백분위수 값의 수준에서의 불확실도의 양을 나타낸다. 또한, 2차원 몬테

카를로 시뮬레이션 결과와 1차원 시뮬레이션 결과 값을 비교하면 1차원 시뮬

레이션은 변이성과 불확실도가 함께 섞여서 제시되므로 2차원 시뮬레이션 결

과에 비해 과대평가 될 수 있음을 보여준다. 여기서는 1차원 시뮬레이션 결

과 95 백분위수에 해당하는 위해도는 6.29 x 10-5이지만 2차원 시뮬레이션 결

과에서의 6.39 x 10-5로 산출되었다 (Fig. 8).


25

2) 불확실도와 변이성의 제시

2차원 몬테카를로 시뮬레이션 수행결과를 토대로 위해도에 대한 불확실도

는 변이성과 함께 구분하여 나타낼 수 있다. 시뮬레이션을 통해 산출된 위해

분포의 변이성에 대한 각 백분위수별로 산출된 불확실도 결과를 박스 그림

이나 확률분포로 나타낼 수 있다 (Fig. 9 & 10).

아래 Fig. 9는 2차원 시뮬레이션 수행 후 위해분포의 평균값을 사용하여 누

적확률분포를 나타냈으며 박스-수염그림은 누적확률분포의 선택된 25, 50, 75,

95 백분위수에서의 신뢰구간을 보여준다. 이중 최고노출수준 수준에 상응하

는 변이성의 95 백분위수에서의 위해도 불확실도 90 % 신뢰구간은 5.58 x

10-5 ~ 7.37 x 10-5로 산출되었다.

<Figure 9> Expression of variability and uncertainty for benzene cancer risk

in the cumulative distribution function.


26

Fig. 10은 2차원 시뮬레이션으로부터 얻어진 추정 발암 위해도와 산술평균,

그리고 각각의 선택된 백분위수에 대한 90 % 신뢰구간을 나타내었다. 박스-수

염 그림으로 표현된 부분은 각 백분위수에 상응하는 발암 위해도의 불확실도를

나타낸다. 95 백분위수에서의 발암 위해도는 합리적인 최고노출수준 (RME)에

상응하는 수준으로 사용될 수 있으며 그림에서 발암 위해도가 약 7.0 x 10-5보다

낮을 가능성은 95 %라고 할 수 있다. 따라서, 합리적인 최대노출수준 및 중심

경향적 노출수준 (RME 및 CTE)에 상응하는 수준에서의 위해도 확률밀도분포

의 신뢰구간을 제시함으로써 발생한 위해가 우려할만한 수준인지 아닌지를 보

다 명확하게 평가하는데 참고 할 수 있다.

<Figure 10> 90 % credible interval of uncertainty in each percentile from

benzene cancer risk.

- MCA: Monte-Carlo Analysis


27

5. 불확실도 저감과 정책 활용과의 연계

가. 불확실도 저감방안

불확실도를 저감하는데 필수적인 사항으로 위해성평가에 대한 정형화된

지침라인 및 위해성평가 모델수식에 사용되는 노출 계수를 개발하는 것이 필

요하다1. 그러나 정형화된 지침 및 노출계수 등의 개발 및 제공만으로는 위해

성평가 과정에서 발생하는 불확실도를 줄이는데 한계가 있다. 우리가 직면하

는 위해성평가가 필요한 사건은 다양하며, 이에 따라 적합한 평가방법 및 입

력변수의 선택 및 적용과 과학적인 해석은 차이가 발생하며 이는 평가결과에

중요한 요소로 작용한다. 따라서, 앞에서 언급한 불확실도를 발생하는 요인을

고려하여 상황에 적합한 평가를 수행하기 위해서는 위해성평가에 이용되는

데이터 및 모델 등의 질을 확인하고 적용 및 해석하는 평가자의 역할이 보다

중요하다고 할 수 있다4. 또한, 과학적이고 정책에 뒷받침되는 결과를 제공하

기 위해서 위해성평가 과정 및 결과에 대해서 정책결정 이전에 전문가 집단

을 통해 여러 분야별로 검토하는 단계가 필요하다1,23.

본 연구에서는 위해성평가에서 불확실도 저감방안을 5가지로 구분하여 다음과 같이

상세하게 제시하였다.

첫째, 위해성평가 과정에 대해 포괄적이고 세부적인 그리고 유연한 지침을

제공하는 것이 필요하며, 본 연구에서는 불확실도 분석의 정성적 방법과 정량

적 방법에 대한 지침 (안)을 제시하여 불확실도를 포함한 위해성평가 결과 제시

를 가능하게 하였다.

둘째, 위해성평가에 사용되는 주요 노출계수의 신뢰성 및 대표성이 담보될 때

에 보다 정확한 평가가 이루어질 수 있으며, 다양한 위해성평가 분야에 대해

우리나라의 대표성이 확보된 연령별 호흡률, 활동양상, 제품 사용행태 등의 노

출계수를 개발하여 핸드북으로 배포하는 것이 필요하다.

셋째, 화학물질의 환경모니터링 및 모델의 사용 측면에서 시료채취부터 분석

단계까지 정도관리를 실시하는 것이 매우 중요하며, 모델의 사용을 통해서 실

측값을 추정할 때 다른 모델과의 상호비교 및 모델 결과와 대표성 있는 실측자

료와의 비교로 시나리오에 적합한 모델 선택을 할 수 있다.


28

넷째, 위해성평가를 수행할 평가자는 실제 노출상황을 고려한 시나리오 및

모델에 대한 과학적인 전문성을 가져야 한다. 이는 모델의 예측결과는 적절한

입력변수의 선택을 통한 가정에 많은 영향을 받기 때문이다. 이러한 관점에서

위해성평가자를 위한 적절한 교육체계의 마련 및 관련 정보의 제공방안이 필요하

다.

마지막으로 전문가 집단을 활용한 위해성평가 결과를 검토하는 기구 및 절

차의 마련이 필요하며, 이는 위해성평가 결과에 대해 과학적인 질을 높이는

역할을 하기 때문에 궁극적으로 정책수행에 뒷받침되는 객관적이고 신뢰성

있는 자료를 제공하는데 도움을 준다.

나. 불확실도 저감을 통한 정책 활용방안

잠재적인 발암영향 등 건강영향에 대한 위해성평가 결과와 정책적 의사결정과

연계는 불확실도와 관련되는 분석 능력의 한계와 외부의 압력이 야기하는 현실적

의사결정의 제약 등 두 가지 큰 어려움이 존재한다고 제시하고 있다1.

위해성평가 결과와 정책활용과의 연계측면에서 위해성평가 과정 및 결과는

정책입안자들에게 이해되기 어려우며 정책결정시 평가에 고려된 가정 및 불

확실도가 함께 제시되므로 활용에 제한이 따를 수 있다. 이러한 이유로 정책

활용측면에서는 불확실도를 포함한 복잡한 위해도 결과의 제시보다는 한가지

의 확정적인 대안의 제시가 최종 결정에 유리하다. 그러나 정책결정에 근거

로 사용되기 위해서는 과학적으로 제한점이 충분히 검토되고 전문가 합의가

이루어진 평가결과가 필요할 것이다. 따라서, 과학적인 위해성평가 결과 산

출을 위해서는 위에 제시한 불확실도 저감방안을 충분히 검토하고 이행한다

면, 위해성평가를 통해 산출된 과학적 결정이 정책수립 시 효과적인 과학적

근거자료로 활용될 수 있다.


29

<Table 16> Application of uncertainty reduction plan in risk assessment

구분 적용방안

정성적 평가주요 불확실도 발생 요인에 대한 평가자의 선택의 주관성 및 과학적인

신뢰성 등을 평가하고 추가적인 자료보완이 필요한 요인을 파악

정

량

적

평

가

민감도

분석

대상 집단의 노출특성에 따른 노출 인자가 위해도에 영향을 미치는 정

도를 정량화하고 정책적으로 관리가 필요한 매체 및 원인 파악이 가능

예) 유아에 대하여 노출매체인 집 바닥먼지와 주요 노출경로인 손가락

빨기 행태가 민감도가 가장 높아 위해관리 우선순위로 파악

확률론적

분석

위해도 결정과정에서 위해도 변이에 따른 위해도의 불확실도 신뢰구간

을 파악하여 해당 구간과 환경관리를 위한 기준점과의 초과여부의 비

교를 통해 명확한 위해관리가 필요한지를 파악, 정책결정에 활용 가능

예) 95 백분위수 (RME 수준)에서의 위해지수가 1을 초과하였으며

위해도의 95 % 불확실도 신뢰구간 역시 위해지수 1을 초과한다면 대

상물질에 대해 위해관리의 필요에 대한 정확한 근거가 될 수 있음

다. 불확실도에 대한 위해소통 방안

위해성평가 결과를 일반 대중 및 정책관리자 등 위해성평가에 대한 과학적

지식이 부족한 비전문가집단에게 평가결과를 설명하는 것은 매우 어려운 일

이다. 특히, 일반 대중은 단일 성격의 집단이 아니며 지식의 수준 및 체감하

는 위해정도에 따라 집단별로 이해관계 및 주요 고려사항 또한 다르다7. 대중

은 복잡한 확률 함수로 표현된 정보 보다는 현실적인 상황을 단순화 시킨 표

나 그래프로 설명할 때 이해하기 쉽다. 그렇기 때문에 대중에게 위해성평가를

효과적으로 설명하기 위해서는 가능한 한 대상 집단의 의도와 지식의 정도를

파악하여 대상에 적합한 표현방법을 마련하는 것이 필요하다. 뿐만 아니라, 위

해도 표현의 수단으로 숫자와 언어의 선택보다는 믿음과 신뢰가 대화의 기본이

될 때 정확한 정보의 전달이 대중의 위해인식에 영향을 줄 수 있는 가장 중요

한 요소로 작용될 수 있다4. 따라서, 평가결과에 내포되어있는 불확실도를 명확

하고 솔직하게 제시하여 다양한 관점에서 결과의 해석 및 제한점에 따른 다양

한 대안 및 장·단점을 제시하는 방법이 대중의 신뢰를 얻고 정책수행에 도움


30

을 줄 수 있다23.

최근 환경보건에 대한 국민인식이 높아지면서 생활주변 화학물질에 대한 위

해성이 이슈가 되고 있다. 대중들의 위해성에 관한 불확실한 정보로 인한 막연

한 불안감을 해소시키기 위해서는 생활주변 화학물질의 위해성평가 결과에 대

한 국민의 눈높이에 맞춘 정보제공 및 평가결과를 반영한 정책수립 이전에 대

중 및 이해관계자와의 의견수렴이 필요하다. 추가적으로 위해성평가 연구와 함

께 평가대상과 목적에 적합한 대중의 위해인식도 연구가 추가된다면 효과적인

위해소통에 도움이 될 것이다.

6. 불확실도 평가를 위한 표준화된 절차 (안) 마련

불확실도 평가를 위한 표준화된 절차 (안)을 마련하는 것은 위해성평가 과

정 및 결과의 불확실도를 저감하는데 중요하다. 지침으로서 제안된 접근법의

사용은 보수적인 가정을 기초로 하며 이는 위해성평가 과정에서 정책적인 가

정을 세우는데 도움을 줄 수 있다1,22. 또한 이러한 과정은 여러 연구자들이

사용하던 서로 다른 가정 및 접근법에서 오는 불확실도를 합리적으로 저감하

는 효과가 있다.

본 연구에서는 신뢰성 있는 국제기관에서 제안하고 있는 불확실도 평가방

법론을 검토하고 사례연구를 실시하여 일반적이고 활용 가능한 불확실도 평

가방법을 제안하는데 중점을 두었다. 부록에 제안된 위해성평가에서의 불확

실도 평가절차 (안)은 불확실도의 평가원칙 및 분석절차를 중심으로 정성 및

정량적 접근법에 대한 분석도구 및 세부 평가방법을 제시하였다.

Ⅳ. 결 론❚

31

Ⅳ. 결 론

최근 환경관리수단으로서 사전예방적인 접근법인 위해성평가를 활용하는

방안이 널리 사용되면서 평가결과의 과학적 신뢰도를 향상시키기 위한 불확

실도 연구를 수행하였다. 본 연구에서 위해성평가에서 발생 가능한 불확실도

의 특성을 파악하고 불확실도 평가방법 및 저감방안을 검토하여 다음과 같은

결론을 얻었다.

1. 위해성평가시 불확실도를 발생하는 주요 요인으로는 시나리오, 모델, 입

력변수로 확인되었으며, 주요 불확실도 요인을 확인하는 정성적 평가와 확

률론적 분석을 이용한 정량적 평가를 단계적으로 수행하는 것이 상호 보완

적으로 불확실도를 효과적으로 평가하는 방안으로 파악되었다.

2. 사례연구를 수행한 결과, 정성적 평가방법은 주요 불확실도 발생요인을

확인하고 추가조사가 필요한 요인을 도출하는데 효과적이었으며, 정량적 평

가방법 중 확률론적 분석은 불확실도를 포함한 위해도의 신뢰구간을 제시

할 수 있어 환경관리를 위한 기준과의 비교에 유용하였다.

3. 위해성평가의 불확실도 저감을 위해서는 다양한 평가분야에 대한 기술지

침서 및 대표성이 확보된 노출계수 핸드북의 마련, 측정분석 정도관리, 위

해성평가를 수행하는 평가자에 대한 교육, 그리고 전문가 집단을 활용한 검

토기구를 마련하는 것이 필요하였다.

4. 또한, 위해성평가결과의 과학적 신뢰도 및 정책 활용도 향상을 위해 일

반적인 불확실도의 평가원칙과 정성 및 정량적 분석절차를 중심으로 불확

실도 평가절차 (안)을 마련하였다.

본 연구결과는 위해성평가에서의 불확실도 저감을 위한 과학적 기초자료

제공 및 위해성평가 지침 개정 (보완)에 활용될 수 있을 것이다. 향후, 생활화

학용품 위해성평가 등 다양한 분야에 대한 기술지침서 및 대표성이 확보된

노출계수 핸드북의 마련을 위한 연구가 추가적으로 필요하다.

참 고 문 헌❚

32

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부 록❚

35

부록

위해성평가 지침에 반영될 불확실도 평가 절차(안)

부 록❚

36

불확실도 평가 절차(안)

1. (목적) 화학물질 위해성평가 과정에서 발생 가능한 불확실도를 알기

쉽도록 구체화하여 평가결과의 명확한 이해를 통해 위해관리를 위한 정

책결정과 대중과의 효과적인 의사소통에 근거자료로서 활용되는 것을

목적으로 한다.

2. (정의) 이 고시에서 사용되는 용어의 정의는 다음과 같다.

① “불확실도(Uncertainty)”란 위해성평가에 고려되는 생물체, 시스템,

인구집단 등의 현재와 미래 상태에 대한 불완전한 정보를 나타낸다.

② “불확실도 평가(Uncertainty analysis)”란 위해성평가에 사용되는 기술지

식 및 제한점 등을 분석하는 방법으로 시나리오, 모델, 입력변수 등에서

발생하는 불확실도를 정성 또는 정량적으로 평가하는 것을 말한다.

3. (불확실도 평가원칙) ① 위해성평가에 영향을 미치는 한계점, 불확

실도, 가정은 평가의 각 단계에서 명확하게 기술해야 하며, 위해성평가

의 전반적인 범위와 목적에 부합하여야 한다.

② 불확실도 평가 시에는 위해성평가 각 단계에서 불확실도를 발생시키

는 주요 요인인 입력변수, 모델, 시나리오 등을 포함하여야 한다.

③ 위해도 산출과정에서 예상되는 불확실도는 정성적 또는 정량적으로

표현할 수 있으나 과학적으로 가능한 범위에서 정량적으로 표현한다.

④ 불확실도 평가결과는 위해도 산출 결과를 뒷받침하고 정책결정자 및

이해당사자들이 이해하기 쉽도록 수치 또는 그래프로 표현한다.

부 록❚

37

4. (불확실도 평가절차) 불확실도 평가는 위해성평가 수행 조건 등에

따라 다음 각호에 제시한 단계를 고려하여 평가할 수 있으며, 세부 방

법은 별표 1에 따라 수행한다.

1) 스크리닝 분석은 위해성평가에 적용된 일반적인 변수값(default), 보

수적 시나리오 가정, 안전계수 등의 적절한 사용에 대한 검토를 목적으

로 한다.

2) 정성적 분석은 주요 불확실도 요인에 대해 개별적 또는 복합적으로

평가에 미치는 영향을 과학지식 및 선택의 주관성 등을 중심으로 불확

실도의 정도와 방향을 명확하게 기술하는 것을 목적으로 한다.

3) 결정론적 분석은 주로 점 추정치에 대한 위해도 산출 과정에서 민감

도 분석 등을 통해 주요 요인들이 위해도 결과에 미치는 기여도를 확인

하는 것을 목적으로 한다.

4) 확률론적 분석은 평가결과에 사용된 입력자료 분포 등의 특성을 반

영하여 이들이 복합적으로 미치는 불확실도 등 영향의 크기를 확률적

모델을 주로 이용하여 정량화하는 것을 목적으로 한다.

주요 요인 평가 항목 세부 평가 항목 타당한 근거

불확실도

판단결과총 불확실도 요약

판단된 불확실도

수준(상, 중, 하,

판단불가)에 대한

[별표 1]

불확실도 세부 분석방법

1. 정성적 세부 분석방법

부 록❚

38

시나리오

적용모델

파라미터

지식 기반

평가

정확성

신뢰성

타당성

과학적 일관성

견고성 세부 평가항목별

과학적 판단근거

설명 선택의

주관성

평가

공간의 선택

동료간 상호주관성

상황적 제한의 영향

선택의 민감성

결과선택의 영향

구분 분석 도구 세부 설명

결정

론적

분석

민감도

비율,

민감도

점수

○ 점 추정치(중간 및 최대노출수준 등)에 대

한 민감도 분석을 통해 각각의 노출경로

및 변수가 위해도에 미치는 기여도를 파악

확률

론적

분석

1차원

몬테카를로

모델

○ 민감도 차트, 상관성 그림 등 그래픽적으

로 각 노출경로 및 입력변수가 위해도에

미치는 기여율 및 상관관계 등을 제시

2차원

몬테카를로

모델

○ 위해도의 범위를 누적확률분포함수 등으로

표현하며 변이성과 불확실도를 구분하여

여러 변수가 미치는 위해도 변이에 대한

불확실도를 신뢰구간으로 표현

2. 정량적 세부 분석방법

위해성평가 신뢰도 향상을 위한 불확실도...

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