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작업환경측정자료 기반 장기적 소음 노출 특성 분석

Other Titles
 Long-Term Analysis of Occupational Noise Exposure Characteristics Based on Workplace Environmental Monitoring Data 
Authors
 최규영 
College
 Graduate School of Public Health (보건대학원) 
Department
 Graduate School of Public Health (보건대학원) 
Degree
석사
Issue Date
2025-08
Abstract
배경 및 목적 산업현장에서의 소음은 전 세계적으로 가장 흔한 직업적 유해요인 중 하나이며, 특히 소음성 난청은 국내 직업병 유소견자(D1) 중 98%를 차지할 정도로 높은 비중을 보이고 있다(한국산업안전보건공단, 2021). 이에 따라 산업안전보건법은 소음 유해작업장에 대해 청력보존프로그램 운영, 보호구 지급, 근로시간 제한 등의 법적 조치를 규정하고 있으나, 그 실효성에 대한 평가는 여전히 미비한 실정이다(고용노동부, 2021). NIOSH 보고서에 따르면, 소음 노출 근로자의 약 53%는 보호구를 항상 착용하지 않는다고 하였으며(Masterson et al., 2016), 이러한 이행 수준의 편차는 특히 소규모 사업장에서 더욱 뚜렷하게 나타나는 것으로 알려져 있다. 기존의 작업환경측정 제도는 시점(Point) 중심의 측정 방식에 머물러 있으며, 같은 사업장에서 일시적으로 85dB 미만이 측정되면 다음 해에는 측정이 면제되는 구조이다((산업안전보건법 시행규칙 제190조 제2항, 2025). 이로 인해 85dB 이상의 소음 노출의 ‘지속성’을 파악하는 데 한계가 있으며, 장기적 노출의 누적 위험을 반영하기 어렵다. 이에 본 연구는 2012년부터 2024년까지 13년간의 전국 작업환경측정자료 중 12년 연속 측정된 5,081개 사업장을 분석 대상으로 설정하여, 85dB 이상의 소음 노출의 분포와 지속성, 업종·공정·규모별 집중도를 입체적으로 분석하고자 하였다. 이를 통해 고위험 사업장 및 소외된 관리대상을 실증적으로 도출하고, 보다 실효성 있는 소음 관리 정책 수립에 기초자료를 제공하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법 본 연구는 산업안전보건법 시행규칙 제188조에 따라 전국 작업환경측정기관이 보고한 소음 측정값을 기반으로 하며, 2012년부터 2024년까지의 측정 결과 중 12개 연도에서 누락 없이 연속적으로 측정된 사업장(총 5,081개)을 대상으로 하였다. 분석 대상은 8시간 TWA 기준 50dB 이상 110dB 미만의 유효 측정값이며, 극단값을 배제하고 일반적인 산업현장의 소음 특성을 정밀하게 반영하고자 하였다. 소음 노출 기준은 법정 기준인 85dB를 기준점으로 하여 90, 95, 100, 105, 110dB까지 총 6단계의 구간으로 나누었고, 업종, 취급공정, 근로자 수 규모, 사업장 단위 등 다양한 변수에 따라 85dB 이상의 소음 노출의 분포와 변동성을 분석하였다. 특히, 평균이나 중앙값 외에도 상하 사분위수 및 IQR(사분위범위) 지표를 통해 노출의 이질성과 편차, 집중도를 정량적으로 측정하였다. 또한, 기존 연구에서는 조선업종에서 연속 측정 데이터를 분석한 결과, 하루 전체 노출량을 포함할 경우 기존 점 측정 방식보다 1.3dB 높게 나타났다는 점이 보고된 바 있으며(김민경 외, 2021), 이는 연속성 기반 측정의 필요성을 강조한 선례로 본 연구 설계의 타당성을 뒷받침한다. 연구결과 업종별 분석에서 평균값과 중앙값은 대부분 연도에서 85dB 미만이었으나, 상위 사분위수(Q3)는 기준을 초과하였고, 사분위범위(IQR)는 2012년 6.5에서 2024년 10.4까지 확대되었다. 이는 소음 노출의 편차가 점차 커지고 있으며, 일부 업종에서 85dB 이상의 소음 환경이 심화되고 있음을 시사한다. 기준치를 상향 적용할수록 해당 기준 이상 노출 업종 수는 감소하였으며, 제조업은 모든 구간(85~110dB)에서 가장 높은 노출 비율을 보였다. 취급공정별 분석에서도 유사한 양상이 관찰되었으며, 특히 ‘사상’, ‘조립’, ‘프레스성형’ 등 일부 공정에서 110dB 이상의 소음이 확인되었다. 이는 공정 특성에 따른 맞춤형 소음 관리 필요성을 보여준다. 규모별 분석에서는 300인 이상 대규모 사업장에서 높은 소음 측정값을 보였으나 시간이 지날수록 감소하는 경향이 나타났고, 50인 미만 소규모 사업장에서는 낮은 수준이지만 변화 없이 고착된 특성을 보였다. 사업장 단위로는 85dB 이상이 1회 이상 측정된 사업장 수는 2020년을 기점으로 감소했으며, 평균값 기준 85dB 이상인 사업장 수는 2014년 이후 꾸준히 줄었다. 그러나 두 그룹 간 격차는 점차 확대되어, 일부 사업장은 소음이 완화되는 반면 다른 일부는 지속적으로 높은 소음에 노출되고 있었다 또한, 12개 연도 모두에서 반복적으로 85dB이상의 소음이 측정된 사업장은 총 966개였고, 이 중 91.1%가 제조업이었다. 평균 소음 기준으로도 410개 사업장이 고위험군으로 분류되었으며, ‘금속 가공제품 제조업’, ‘자동차 및 트레일러 제조업’, ‘섬유제품 제조업’ 등이 주요 업종으로 확인되었다. 결론 본 연구는 12년간의 연속 측정 데이터를 기반으로 소음 노출의 분포, 집중도, 변동성, 반복성을 종합적으로 분석함으로써 기존의 시점 중심 분석의 한계를 보완하였다. 특히, 85dB(A) 소음 노출이 특정 업종과 공정, 대규모 사업장에 집중되어 있으며, 소규모 사업장은 상대적으로 낮음 소음 측정치가 확인되었지만 관리의 사각지대에 놓여 있음을 보여주었다(정윤주 외, 2024). 이러한 결과는 산업현장 내 고위험군 식별과 청력보존 프로그램, 보호구 지급, 저감설비 등 관리자원의 효율적 분배를 위한 실증적 근거를 제공하며, 향후 직업병 발병자료와의 연계 연구나 정책 평가 모델로의 확장이 가능하다. 본 연구는 작업환경측정제도의 실효성을 높이고, 85dB 이상의 소음 작업환경에 대한 구조적·지속적 관리 필요성을 강조하는 데 기여할 수 있을 것이다(WHO, 2018). 또한 향후에는 산업재해 통계, 건강검진 결과 등과의 연계를 통해 소음 노출의 건강영향을 규명하고, 고위험 사업장의 반복 노출 패턴을 장기적으로 추적할 수 있는 모니터링 체계 구축 연구로 확장될 수 있을 것이다

Background and Objectives Noise is one of the most common occupational hazards globally, and in Korea, noise-induced hearing loss accounts for approximately 99% of all cases classified as occupational diseases (D1) (KOSHA, 2021). Although legal measures such as hearing conservation programs, provision of personal protective equipment (PPE), and work hour limitations are stipulated by the Occupational Safety and Health Act, their effectiveness remains under-evaluated (MoEL, 2021). According to NIOSH, about 53% of noise-exposed workers do not consistently wear PPE (Masterson et al., 2016), and this compliance gap is more pronounced in small-scale workplaces. Furthermore, the current workplace environmental monitoring system in Korea adopts a point-in-time measurement approach. If a business records noise exposure below 85 dB at any given time, it is exempt from measurement the following year (OSHA Enforcement Rule, Article 190(2), 2025), thereby limiting its ability to capture chronic or repetitive exposure patterns. This study aims to address these limitations by analyzing long-term noise exposure characteristics. Specifically, it targets 5,081 workplaces where noise measurements were continuously conducted for 12 consecutive years between 2012 and 2024. The study investigates the distribution, persistence, and intensity of high noise exposure by industry type, process, and workplace size to identify high-risk groups and inform more effective noise control policies. Methods The study utilized national workplace environmental measurement data collected under Article 188 of the Enforcement Rules of the Occupational Safety and Health Act. The analysis included only workplaces with valid noise measurement data between 50 dB and 110 dB, continuously recorded for 12 years. To assess noise distribution and variability, the study employed a range of metrics including averages, medians, interquartile ranges (IQR), and upper/lower quartiles. Exposure levels were categorized into six intervals based on the Korean legal standard of 85 dB (i.e., 85, 90, 95, 100, 105, 110 dB). Additional stratification was performed by industry classification, work process, and workforce size. The study design is further supported by previous research showing that full-day noise measurements in shipbuilding reported exposures 1.3 dB higher than point-in-time methods (Kim et al., 2021), emphasizing the importance of continuous monitoring. Results While mean and median values by industry remained below 85 dB in most years, the upper quartile (Q3) exceeded this threshold, and the IQR widened from 6.5 dB in 2012 to 10.4 dB in 2024, indicating growing noise exposure disparity across workplaces. As stricter noise thresholds were applied, fewer industries met the high-exposure criteria, but the manufacturing sector consistently exhibited the highest proportion of high-noise exposure across all intervals. Similar trends were observed by work process, with processes such as grinding, assembly, and press-forming showing exposure above 110 dB. Large-scale workplaces (300+ employees) exhibited higher exposure levels that gradually decreased over time, while small-scale businesses (fewer than 50 employees) maintained consistently low but stagnant exposure levels. At the individual workplace level, the number of workplaces with at least one measurement above 85 dB declined after 2020, and the number of those with annual mean exposure exceeding 85 dB began decreasing from 2014 onward. However, the gap between these two groups widened, suggesting a bifurcation: some workplaces are improving, while others remain chronically exposed. Of the 5,081 workplaces, 966 recorded high noise levels in all 12 years, with 91.1% of them in the manufacturing sector. Additionally, 410 of them had average exposure levels above 85 dB, primarily in the fabricated metal, automotive, and textile manufacturing industries. Conclusion By analyzing continuous exposure data over 12 years, this study addresses the limitations of snapshot-based monitoring systems and provides a comprehensive understanding of structural and persistent noise exposure in Korean workplaces. The findings confirm that high noise exposure is concentrated in specific industries, processes, and larger workplaces, while small-scale businesses, though generally lower in exposure, remain outside the scope of active noise management. This research provides empirical evidence for targeted intervention strategies, including enhanced hearing conservation programs and prioritized deployment of noise control resources. It also highlights the necessity of strengthening regulatory monitoring for under-managed workplaces. Future studies should integrate noise exposure data with occupational disease statistics and health screening results to evaluate health impacts more holistically and to develop long-term surveillance systems for high-risk sites.
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4. Graduate School of Public Health (보건대학원) > Graduate School of Public Health (보건대학원) > 2. Thesis
URI
https://ir.ymlib.yonsei.ac.kr/handle/22282913/210929
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