Since radon was detected in mattresses of famous bed furniture brands in 2018, the nuclear safety and security commission (NSSC) announced the radiation safety management act in April 2021 to protect the public health and environment. This act stipulates the safety management of radiation that can be encountered in the natural environment such as the notification of radioactivity concentration of source materials, process by-products, the installation and operation of radioactive monitors. In this study, a model was established to predict radioactive exposure dose from radioactive materials such as radon and uranium detected in consumer products such as bed mattresses, pillows, shower, bracelets and masks in order to identify major radioactive substances that largely affect the exposure dose. A period of seven years from 2014 to 2020 was investigated for the source materials and exposure doses of consumer products containing naturally occurring radioactive materials (NORMs). We analyzed these using machine learning models such as classification and regression tree (CART), Random Forest and TreeNet. Index development and verification were performed to evaluate the predictive performance of the models. Overall, predictive performance was highest when Random Forest or TreeNet was used for each consumer product. Thoron had a great influence on the internal exposure dose of bedding, clothing and mats. Uranium had a great influence on the internal exposure dose of other consumer products except whetstones. When the number of data is very small or the missing value rate is high, it is difficult to expect accurate predictive performance even with machine learning techniques. If we significantly reduce the missing value rate of data or use the limit of detection value instead of missing values, we can build a model with more accurate predictive performance.

본 연구는 일반 X선 검사에서 CR 시스템을 이용한 환자의 근사적 피폭 선량을 평가할 수 있는 실험적 모델을 제시하고 저선량 영역에서 의료 피폭에 대한 방어의 최적화 조건으로 환자의 선량 권고량(diagnostic reference level.DRL)을 비교하고자 하였다. 이를 위하여 기준선량계와 광자극발광선량계(optically stimulated luminescencedosimeters. OSLDs)를 이용하여 관전압(kVp) 및 관전류‧노출시간의 곱(mAs)에 따른 입사표면선량(entrance surface dose. ESD)을 교차 측정하였으며 CR 시스템에서 각 노출 조건에 대한 Hounsfield unit (HU) scale을 측정하여 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적 피폭 선량을 구하였다. 또한 임상적으로 적용 가능한지를알기 위하여 두부, 경부, 흉부, 복부, 골반부 노출 조건으로 물 팬텀에 모사하여 피폭 선량을 구하였다. 결과적으로 두선량계의 평균 ESD는 각각 2.10, 2.01, 1.13, 2.97, 1.95 mGy 이었으며 CR 영상에서 측정한 HU 스케일은 각각 3,276±3.72, 3,217±2.93, 2,768±3.13, 3,782±5.19, 2,318±4.64 이었다. 이 때 ESD와 HU 스케일에 대한 특성 관계를 이용하여 근사적으로 구한 ESD는 각각 2.16, 2.06, 1.19, 3.05, 2.07 mGy이었으며 평균 측정값과 근사적으로 구한 ESD의 오차는 3% 미만으로 영상의학 분야의 측정 오차 5%를 감안한다면 신뢰할 수 있는 오차 범위라 할 수 있었다.결론적으로 CR 시스템을 이용한 일반 X선 검사에서 환자의 피폭 선량을 근사적으로 평가할 수 있는 새로운 실험적 모델을 제시하였으며 CR 검사뿐 만 아니라 디지털 방사선촬영(digital radiography. DR) 시스템 및 필름-증감지 시스템에 적용 가능할 것으로 판단되었다.

한 대학병원 응급실에 방문한 응급환자들이 방사선에 얼마나 피폭되는지를 알아보고자, 2006년 3월 16일 부터 31일까지 15일 동안 방문환자 200명을 임의 추출하여 방사선 피폭선량을 측정한 결과는 다 음과 같다 1. 연구대상자의 분포는 타병원전원환자 50명(25.0%), 교통사고환자 24명(8.3%),기타사고환자 50명 (25.0%), 일반환자 76명(38.0%)이었다. 2. 환자의 방사선 촬영횟수를 보면 환자 1인당 타병원, 전원환자 6.4회, 교통사고환자 14.5회, 사고환 자 2.6회, 일반환자 2.4회로 교통사고환자들이 타환자군에 비해 방사선촬영 건수가 3～4배 많았다 3. 환자의 방사선촬영종류별 피폭선량을 보면 일반촬영 28.9mGy, CT촬영 84.2 mGy, 특수촬영 1.02mGy로 CT촬영피폭이 일반촬영 비해 10배 정도 많았다. 4. 환자의 평균 방사선 피폭선량을 보면 타병원 전원환자는 24.6mGy, 교통사고환자는 55.2 mGy, 사 고환자는 17.1mGy 일반환자는 17.0mGy로 타병원 전원환자와 교통사고환자가 상대적으로 피폭이 많았다. 5. 방사선촬영 부위별로 보면 일반촬영에서는 두부피폭 1.7mGy로 사고환자에서 피폭이 많았고, 흉 부 2.0mGy, 복부 1.6mGy는 일반환자 에게 많았으며, 척추 3.4mGy, 골반부 1.8mGy, 상지부 0.5mGy, 하지부 0.6mGy는 교통사고 환자에게 피폭이 많았으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다 (P<0.001). 6. CT촬영에서는 타병원 및 전원환자가 두부 10.9mGy으로 많았고, 흉부와 복부는 각각 2.9mGy, 3.6mGy로 일반환자에게 많았고, 척추, 골반부 1,9mGy 2.7mGy는 교통사고환자에게 많았다. 특히 복부피폭은 통계적으로 유의한 차이를 보였다.(P<0.05) 결론적으로 한 대학병원 방문한 응급환자 특히 교통사고환자의 방사선 검사시 일반 외래 환자들의 촬영보다는 과다한 검사와 피폭이 노출선량한도가 2배 이상 증가하는 실정이다. 따라서 병원 관리자 및 방사선취급자는 환자 방사선 촬영시 노출을 최소한으로 제한하고, 방사선피폭감소를 위해 병원의 종 사자인 방사선사의 기술적인 연구와 및 보조연구자 및 의료인 등 모두가 예방할 수 있는 대책이 필요할 것으로 생각한다.