●제목 : Use of big data for estimation of impacts of meteorological variables on environmental radiation dose on Ulleung Island, Republic of Korea

●저자 : 주한영, 김재욱, 정소윤, 김영서, 문주현(단국대학교)

●원문 : NET Volume 53, Issue 12, December 2021, Pages 4189-4200

배경

□ 지구에는 자연적으로 만들어지는 자연방사선뿐만 아니라 원자력시설 운영 등 여러 가지 인공적 활동으로 만들어진 인공방사선이 존재한다. 따라서 지구상 어느 곳이든 방사선이 존재한다. 이 두 가지
    방사선 모두 사람에게 방사선 피폭을 유발할 수 있다. 어떤 지역의 환경방사선량은 그 지역의 자연방사선량과, 그 지역이나 인근에 있는 원자력시설 등에 의한 인공방사선량의 합으로 정해진다.
    우리 정부는 만약의 경우를 대비해, 원자력시설 주변이나 도심 등 주요 지점의 환경방사선량이 법적 허용한도를 초과하는지를 감시하고 있다.

□ 인공방사선을 배출하는 시설이 없는 지역의 환경방사선량은 자연방사선량에 의해 결정된다. 그런데 이 자연방사선량도 해당 지역의 지반 특성과 측정 시점의 기상 상황에 따라 측정값이
    달라진다고 알려져 있다. 즉, 그 지역 기반암에서 방출되는 라돈의 양이나, 측정 시점에 눈이나 비가 오는지 등의 기상 상황에 따라 영향을 받는다.

□ 본 연구는 기상변수와 환경방사선량 사이에 상관관계가 있는지, 어떤 기상변수가 환경방사선량 변화에 큰 영향을 미치는지를 확인하는 데 목적을 두었다. 이를 위해, 그림 1에서
    보듯이 국내 원자력 발전소와 100km 이상 떨어져 있어서 이들 시설에서 방출된 인공방사선에 의한 영향이 거의 없을 것으로 판단된 울릉도를 분석대상 지역으로 선정하였다.



분석방법

□ 본 연구에서 사용한 분석 데이터는 울릉도에서 2011~2015년까지 측정된 기상변수 값들과 환경방사선량률이다. 기상변수들과 환경방사선량률 사이의 상관관계는 회귀분석법을 적용하여 분석하였다.
    회귀분석을 위해 빅데이터 분석 프로그램인 R을 사용하였다.

   ○회귀분석이란 관찰된 연속형 변수들에 대해, 종속변수(Y)와 독립변수(X)들 사이의 모형을 구한 뒤 적합도를 측정해내는 방법이다.
      본 연구에서는 종속변수를 환경방사선량률, 독립변수는 각 기상변수로 두었으며, 여기서는 16개 변수의 36종 기상변수를 고려했다.

   ○본 연구에서는 간결한 회귀분석 모형을 만들기 위해, 36종의 기상변수 모두를 고려하지 않고, 예비 상관분석을 통해 환경방사선량률과 일정 수준 이상의 상관계수 값을 보이는 변수
      4~5개만 선별하였다. 상관분석은 종속변수와 독립변수 사이의 상관 정도를 분석하며, 변수 간 상관계수는 –1 ~ +1 사이의 값을 갖는다. 상관계수의 절댓값이 1에 가까울수록 상관 정도가 크다.


분석결과

□ 1년을 봄(3월~5월), 여름(6월~8월), 가을(9월~11월), 겨울(12월~2월)로 구분하여, 환경방사선량률에 크게 영향을 미치는 기상변수를 확인하였다.

   ○봄, 여름, 가을에는 강수량(또는 강수 시간), 지중온도, 해면 기압이 환경방사선량율에 영향을 미치는 주요 변수임을 확인하였다.
      울릉도에 눈이 많이 내리는 11월에서 다음 연도 3월까지의 기간에는 적설량이 환경방사선량률에 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

□ 다음으로 계절을 나누지 않고 2011~2015년 전체 측정데이터를 대상으로 회귀분석을 수행하였다.

   ○계절과 무관한 회귀분석 모형에 사용할 변수로 선정된 기상변수는 표 1과 같다.

표 1. 전체 측정데이터 대상 회귀모형에 사용된 기상변수와 그 변수의 5년간 통계치
변수 평균 표준편차 중위값 최소값 최고값
강수 지속시간 [h] 8.35 6.84 6.50 0.08 24
평균 해면기압 [hPa] 1015.16 7.49 1015.30 994.00 1034.30
최심 적설량[cm] 24.05 26.22 13.80 0.10 133.00
30cm 지중온도[℃] 13.948 8.63 14.75 0.20 30.60

   ○표 1의 기상변수와 환경방사선량률에 대한 5년간 데이터를 대상으로 회귀분석을 수행한 결과, 식 (1)과 같은 회귀모형을 얻을 수 있었다.


    여기서 Y = 환경방사선량률(nSv/h), X1 = 강수 지속시간(h), X2 = 평균 해면기압(hPa), X3 = 최심 적설량(cm), 그리고 X4 = 30cm 지중온도(℃).

   ○식 (1)을 이용해 예측한 환경방사선량율과 실제 측정값을 비교하면 그림 2와 같다. 눈이 많이 내리는 겨울철에 환경방사선량율이 크게 떨어짐을 확인할 수 있다.



   ○회귀모형으로서 식 (1)의 적합도와 관련한 통계치는 표 2와 같다. 이를 보면 식 (1)의 회귀모형이 환경방사선량률의 약 78%를 설명할 수 있다고 해석할 수 있다.

표 2. 5년간 측정데이터의 회귀모형에 대한 통계치
R2 Adjusted R2 Degrees of freedom RMSE Std. error
0.782 0.781 1815 6.560 6.570
결론

□ 본 연구에서는 울릉도의 기상변수와 환경방사선량률에 대해 5년간 측정한 데이터를 대상으로 회귀분석법을 적용하여, 환경방사선량률에 영향을 미치는 주요 기상변수를 확인하였다.
    봄, 여름, 가을에는 강수량(또는 강수 시간), 지중온도, 해면 기압이 환경방사선량율에 영향을 미치는 주요 기상변수였다. 울릉도 지역에 눈이 많이 내리는 11월에서 3월까지의 기간에는 적설량이
    큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다.