Studies evaluating the health effects of hazardous air pollutants assume that people's exposure to typical pollutant level is the same as specific regional pollutant level. However, depending on social and demographic factors, time-activity pattern of people can vary widely. Since most people live in indoor environments over 88% of the day, evaluating exposure to hazardous air pollutants is hard to characterize. Objective of this study was to estimate the exposure levels of university students of $NO_2$, VOCs(BTEX) and $PM_{10}$ using the scenarios with time-activity pattern and indoor concentrations. Using data from time-use survey of National Statistical Office in 2009, we investigated time-activity pattern of university students and hourly major action. A total of 1,057 university students on weekday and 640 on weekend spent their times at indoor house 13.04 hr(54.32%), other indoors 7.70 hr(32.06%), and transportation 2.36 hr(9.83%). Indoor environments in which university students spent their times were mainly house and school. Air pollutants concentrations of other indoor environments except house and school such as bar, internet cafe and billiard hall were higher than outdoors, indicating that indoor to outdoor ratios were above 1. According to three types of exposure scenarios, exposure to air pollutants could be reduced by going home after school.
Public interest has been increasing the focus on the management of exposure to pollutants and the related health effects. This study reviewed exposure assessment methodologies and addressed future directions. Exposure can be assessed by direct (exposure monitoring) or indirect approaches (exposure modelling). Exposure modelling is a cost-effective tool to assess exposure among individuals, but direct personal monitoring provides more accurate exposure data. There are several population exposure models: stochastic human exposure and dose simulation (SHEDS), air pollutants exposure (APEX), and air pollution exposure distributions within adult urban population in Europe (EXPOLIS). A South Korean population exposure model is needed since the resolution of ambient concentrations and time-activity patterns are country specific. Population exposure models could be useful to find the association between exposure to pollutants and adverse health effects in epidemiologic studies. With the advancement of sensor technology and the internet of things (IoT), exposure assessment could be applied in a real-time surveillance system. In the future, environmental health services will be useful to protect and promote human health from exposure to pollutants.
Objective: This study aims to evaluate the workloads of industrial and automobile storage battery industries and their association to biological exposure indices. Background: Occupational lead exposure at battery manufacturing workplace is the most serious problem in safety and health management. Method: We surveyed 145 workers in 3 storage battery industries. Environmental factors(lead in air, temperature, humidity and vibration)), biological exposure indices(lead in blood and zinc protoporphyrin in blood) and individual workload factors(process type, work time, task type, weight handling and restrictive clothing) were measured in each unit workplace. Results/Conclusion: Air lead concentration is statistically significant in associations with workload factors(process type, work time, task type, and restrictive clothing) and environmental factors (humidity and vibration), whereas zinc protoporphyrin in blood are significantly associated with work time and weight handling. And lead in blood is significantly associated with work time, weight handling and temperature. Application: The results of this study are expected to be a fundamental data to job design.
Personal exposure relies on characteristics of time activity patterns of the population of concern as human activities impact the timing, location, and level of personal exposure. The information about time spent in microenvironments plays a critical role for personal exposure to air pollutants. It is useful to determine the precise times of the day that the subjects are in certain locations or engaging in specific activities because exposure to some air pollutants can depend on temporal trends. This study investigated time activity pattern for workers of Korean population over 19 years old with 8,778 workers in weekday. The residential indoor times were 12 hours. Time activity was different by gender and the mean times stayed at home in weekday were 12.9 hours in female and 11.42 hours in male, respectively. The major factors on residential indoor time and workplace time were age, monthly income, occupation and industry type, work position, education, and gender. Considering shorter than those in other countries, Korean workers spent less time at home after the working hours. Determinants of time activity pattern need to be taken into account in exposure assessment, epidemiological analyses, exposure simulations, as well as in the development of preventive strategies. Since there are substantial difference of Korean worker activity pattern, this information can be critical for exposure assessment in Korea.
Objectives: Exposure to hazardous air pollutants could be affected by sociodemographic factors such as age, gender and more. Information on time spent in microenvironments has a critical role in exposure assessment. The purpose of this study was to analyze the exposure pathways which influence personal exposure through time-activity patterns and sociodemographic factors. Methods: A total of 379 subjects were collected from the second term of the Korean National Environmental Health Survey. A questionnaire survey in relation to sociodemographic factors and a time-activity diary were carried out for personal exposure to toluene. Focusing on personal exposure to toluene, factors affecting personal exposure were analyzed using multiple regression analysis. Results: Participants spent their time in an indoor house for $16.8{\pm}4.0hr$, workplace or school $2.3{\pm}3.5hr$, and other indoor $2.1{\pm}2.2hr$. Sociodemographic factors were significantly different among each personal exposure and microenvironment. Time of staying at an office turned out to be a main factor from point of exposure in exposure pathway using multiple regression analysis. As a result, this means that exposure may be different according to the time of staying in each microenvironment. Conclusions: Personal exposure to air pollutants might be decided by time-activity pattern indicating when, where, and which activities people pursue, as well as individual sociodemographic factors.
Objectives: The objective of this study was to evaluate the inhibitory effect of non-thermal dielectric barrier discharge (DBD) plasma by air volume against Mycobacterium tuberculosis (MTB). Methods: Plasma generators (TB-300, Shinyoung Airtec, Seongnam-si, Korea) were operated in a 2A type biosafety cabinet. The plasma generator was set to a wind flow rate of 14 ($80m^3/h$), 18 ($110m^3/h$), and 22 ($150m^3/h$), and exposure times were set to 0 hours, 3 hours, 6 hours, 9 hours, and 24 hours. Results: The inhibitory effects of plasma at air volume 14 with prolonged exposure time of three hours was 20%, 64% at six hours, 82.3% at nine hours, and 100% after 24 hours exposure. With air volume of 18, the inhibitory effects upon plasma exposure were 36% for three hours, and 100% from 24 hours. Greater air volume resulted in greater inhibition of tuberculosis bacterial growth. In particular, the maximum inhibitory effect (100%) was shown in air volume of 22 ($150m^3/h$) after three hours of plasma exposure. Conclusions: The results showed the correlating inhibitory effects of plasma on the growth of MTB in combination with increasing plasma exposure time and air volume.
The concentrations of $SO_2$ and $SO_3$ were measured to estimate a new developed long time exposure $SO_2$ sampler at Onsan industrial area considering the meteorological factors from June to October, 1992. The mean concentration of $SO_3$ by $PbO_2$ method was 0.924 mg $SO_3 / 10cm^2$$PbO_2$/day and their high values were shown in the center of the industrial area, which show potential pollution due to the increase of industrial activities and micrometeorological factors in and around the sites. As a result of statistical correlation between $SO_2$ concentration by new sampling method and $SO_3$ concentration by $PbO_2$ method in July and August, 1992, correlation coefficients were high (r=0.87, 0.91) and shown more than 0.83 value in the high concentration data set, which was arbitrarily divided into 7~10${\mu}l$$SO_2$ concentration in an attempt to further investigate these relationships. Therefore, use of new developed long time exposure TEX>$SO_2$ sampler is good for TEX>$SO_2$ measurement and valuable for estimation of air quality in the urban and industrial area. Key Words : a new developed long time exposure TEX>$SO_2$ sampler, correlation coefficients, high, $SO_2$ measurement, estimation of air Quality.
Since the World Health Organization (WHO) officially announced a global pandemic on March 12, 2020, the aviation industry in the world has been experiencing difficulties for a long time. Meanwhile, the Ukraine war broke out in February, and from March 15, domestic airlines must operate air routes bypassing Russian airspace despite the longer flight time. Therefore, as the flight time increases, the cosmic radiation exposure dose of the crew members is also expected to increase. Here we compare the radiation exposure dose between the route doses for the eastern United States and Europe before and after the detour route usage. Through the comparison analysis, we tried to understand how cosmic radiation changes depending on the flight time and the latitude and which one contributes more. We expect that this study can be used for the policy update for the safety management of cosmic radiation for aircrews in Korea.
Objectives: Time-activity studies have become an integral part of comprehensive exposure assessment and personal exposure modeling. The aims of this study were to estimate exposure levels to nitrogen dioxide($NO_2$) and volatile organic compounds(VOCs), and to compare estimated exposures by using time-activity patterns and indoor air concentrations. Methods: The major microenvironments for office workers were selected using the Time-Use Survey conducted by the National Statistical Office in Korea in 2009. A total of 9,194 and 6,130 workers were recruited for weekdays and weekends, respectively, from the Time-Use Survey. It appears that workers were spending about 50% of their time in the house and about 30% of their time in other indoor areas during the weekdays. In addition, we analyzed the time-activity patterns of 20 office workers and indoor air concentrations in Daegu using a questionnaire and time-activity diary. Estimated exposures were compared with measured concentrations using the time-weighted average analysis of air pollutants. Conclusions: According to the time-activity pattern for the office workers, time spent in the residence indoors during the summer and winter have been shown as $11.12{\pm}2.20$ hours and $12.48{\pm}1.77$ hours, respectively, which indicates higher hours in the winter. Time spent in the office in the summer has been shown to be 1.5 hours higher than in the winter. The target pollutants demonstrate a positive correlation ($R^2=0.076{\sim}0.553$)in the personal exposure results derived from direct measurement and estimated personal exposure concentrations by applying the time activity pattern, as well as measured concentration of the partial environment to the TWA model. However, these correlations were not statistically significant. This may be explained by the difference being caused by other indoor environments, such as a bar, cafe, or diner.
Objectives: Personal exposure to air pollution is affected by contact over time and by location. The purpose of this study was to determine the relationship between personal exposure to $PM_{2.5}$ and the time-activity patterns of the elderly in urban and rural areas. Methods: A total of 44 elderly participants were recruited for a 24-hour $PM_{2.5}$ personal exposure measurement. Twenty-four were from Seoul (urban area) and 20 were from Asan (rural area). Energy expenditure and spatiotemporal positioning were monitored through $PM_{2.5}$ measurement. Spearman correlation analysis was conducted to determine the relationship between $PM_{2.5}$ and time-activity pattern. Results: Daily average $PM_{2.5}$ personal exposures were $19.1{\pm}9.7{\mu}g/m^3$ in Seoul and $29.1{\pm}16.9{\mu}g/m^3$ in Asan. Although outdoor exposure was higher in Seoul than in Asan, residential indoor exposure was higher in Asan than in Seoul. Higher $PM_{2.5}$ personal exposure in Asan could be explained by longer time in residential indoor environments and higher indoor $PM_{2.5}$ concentrations. Seoul elderly had higher energy expenditure, which may be due to the use of mass transportation. Conclusion: Personal exposure to $PM_{2.5}$ was higher among Asan elderly than Seoul elderly because of high residential indoor concentrations and longer residential time. Lack of energy spent and higher personal exposure to $PM_{2.5}$ might have led to higher risk among the Asan elderly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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