목적 : 본 연구는 상위흉수손상군, 하위흉수손상군, 정상군을 대상으로 체간과 상지의 컴퓨터 사용과 관련된 여덟 가지 근육의 활성도를 측정하여 흉수손상자에게 적절한 키보드의 위치를 제시하고자 실시되었다. 연구방법 : 연구대상자는 미국 척수 손상 협회(American Spinal Injury Association; ASIA) A 또는 B의 흉수손상자 중 상위흉수손상자(T2-T8) 9명, 하위흉수손상자(T9-T12) 11명, 그리고 정상인 9명이었다. 적절한 키보드의 위치를 알아 보고자 두 가지 위치 즉, 팔꿈치 굽힘 100°위치와 팔꿈치 굽힘 70°위치에서 근활성도를 측정하였다. 모든 대상자는 2분간 메트로놈의 박자에 맞춰 키보드 중간열의 키를 1초에 4타의 속도로 타이핑하였으며 이때 표면근전도기를 이용하여 목과 어깨의 목세움근, 위등세모근, 앞어깨세모근, 뒤세모근, 중간등세모근과 손목폄근군, 그리고 척수손상자의 체간유지 보조근육인 넓은 등근과 큰가슴근의 근활성도(%RVC)를 측정하였다. 결과 : 상·하위흉수손상군의 측정치는 정상인과 동일하게 팔꿈치 굽힘 100°의 자세에 비해 팔꿈치 굽힘 70°인 위치에서 위등세모근, 손목폄근군, 앞어깨세모근의 활성도가 유의하게 낮게 나타났다. 또한 하위흉수손상군의 경우 정상인과 다르게 팔꿈치 굽힘 100°높이에서 목세움근과 넓은등근의 활성도가 유의하게 증가하였다. 결론 : 흉수손상자의 체간과 상지의 근긴장도를 감소시키기 위해 적절한 키보드 위치는 팔꿈치 굽힘 70°정도의 높이였다. 차후 연구에서는 보다 많은 척수손상자를 대상으로 장시간의 포괄적 컴퓨터 작업을 적용하여 장애특성에 적합한 VDT 환경을 파악하는 연구가 필요할 것으로 사료된다.

This research, sponsored by the Korean Ministry of Environment in 2014, was the first epidemiological study in Korea that investigated the health impact assessment of radon exposure. Its purpose was to construct a model that calculated the annual mean cumulative radon exposure concentrations, so that reliable conclusions could be drawn from environment-control group research. Radon causes chronic lung cancer. Therefore, the long-term measurement of radon exposure concentration, over one year, is needed in order to develop a health impact assessment for radon. Hence, based on the seasonal correction model suggested by Pinel et al.(1995), a predictive model of annual mean radon concentration was developed using the year-long seasonal measurement data from the National Institute of Environmental Research, the Korea Institute of Nuclear Safety, the Hanyang University Outdoor Radon Concentration Observatory, and the results from a 3-month (one season) survey, which is the official test method for radon measurement designated by the Korean Ministry of Environment. In addition, a model for evaluating the effective annual dose for radon was developed, using dosimetric methods. The model took into account the predictive model for annual mean radon concentrations and the activity characteristics of the residents