어느 정도면 괜찮은가?

갑자기 대량의 방사선을 받으면 피를 만드는 세포가 줄어들거나 화상을 입기도한다. 이런 피해를 "확정적 영향"이라고 말한다. 대략 500 밀리 시버트 미만 피폭은 확정적 영향이 보이지 않는다.

피폭량이 적으면 "확정적 영향"은 없지만 

앞으로 암이나 유전 질환을 일으킬지도 모른다는 위험이있다. 이런 피해를 "확률 적 영향"이라고 말한다. 확률 적 영향의 크기를 나타 내기 위해 "위험"이라는 지표를 사용한다.

    피폭 된 사람은 확정적 영향과 확률 적 영향이라는 해를 입을 있지만, 그 주위에 피폭 되지않은 사람에게는       전혀 해가 없다 . 피폭 된 사람에 손을 대어도 전혀 문제 없다. 만약 피폭 된 사람을 멀리하려고 하거나       피폭된 사람을 위협 할 사람이 있으면 심한 차별 이므로 주의 해 두자.

어느 정도가 위험합니까?

"많은 사람들이 같은 양의 피폭을하면 그 사람들 중에서 건강을 해칠 사람이 몇 명 증가 하느냐 '는 비율은 위험하다.

     무엇 비율을할지, 어떤 조건을 고려하거나라고 한, 위험을 예측하는 방법은 사람에 따라 다르다. 여기에서는          ICRP의 2007 년 권고와 ECRR의 2010 년 권고에 대해 살펴 보자.

국제 방사선 방호위원회 (ICRP) 2007 년 권고 Publication 103 의 생각

ICRP Publication 103에서 피폭 한 사람들 중에서, 암에 걸린 사람의 비율이나 유전 질환을 일으킨 사람의 비율   등을 계산하여 위험을 추정하고있다. 과거 문서에서 발표되는 위험과 비교하기 위해 "암이나 유전 질환으로 죽는 사람이 몇 명 증가 하느냐 '는 위험으로 환산 한 비율도 계산하고있다. 사람은 모두 언젠가는 죽을 것이지만 그 사인이 암이나 유전 질환이었던 사람의 비율이다.

ICRP의 견적에서는 소량의 방사선을 장기간 받고 계속하면 암이나 유전 질환으로 죽을 위험은 어느 정도 일까?

100 밀리 시버트 이상의 피폭을 한 경우 내용은 통계적인 결과를 얻을 수있다. ICRP Publication 103의 부록 A.4.4의 (A164)에 따르면 

피폭량이 1 시버트 증가하면 암으로 죽을 위험이 0.055 (1000 명에 55 명의 비율) 증가, 

(자식이) 유전 질환으로 죽을 위험이 0.002 (1000 명 중 2 명꼴) 늘어난다.

피폭량의 증가가 1 시버트가 아닌 경우에 대해서도,이 비율에 따라 위험이 증감한다. 예를 들어, 피폭량이 200 밀리 시버트 증가 할때 위험은 1 시버트 증가하는 경우의 5 분의 1이다. 즉, 전체 인구 1000 명당 암으로 죽는 사람이 11 명 증가 위험이있다. 피폭량이 2 시버트 증가 할 위험은 1 시버트 증가하는 경우의 2 배이다. 즉, 전체 인구 1000 인당, (자식이) 유전 질환으로 죽는 사람이 4 명 증가 위험이있다.

피폭량의 증가가 100 밀리 시버트보다 적은 경우의 위험은 통계에서 모른다. 그래도 ICRP의 권고는 100 밀리 시버트보다 많은 경우와 동일한 비율로 피폭 양에 따라 위험이 증감한다는 가설 에 따라 계산한다. 예를 들어 피폭량이 1 밀리 시버트 증가 할 위험은 1 시버트 늘어날 경우 1000 분의 1이다. 즉, 전체 인구 백만명 당 암으로 죽는 사람이 55 명 증가할 위험이있다.

(이 ICRP는 원자력을 옹호하는 입장으로서 내부피폭의 위험을 너무 낮게 책정한다는 비난이 있습니다)

유럽 ​​방사선 리스크위원회 (ECRR)의 2010 년 권고

ECRR은​​ ICRP 낸 위험이 주로 외부 피폭 만의 영향을 고려하지 않은 생각, 게다가 내부 피폭의 위험을 고려하고있다. 또한 암과 유전 질환 이외의 건강 피해에 대해서도 고려하고있다.

ICRP의 등가 선량 100 밀리 시버트 미만 피폭의 영향에 대해 통계적으로 의미있는 결과를 얻을 수 없다라고 하는 말에 대해선 ECRR도 동의하고있다 . 

그러나 ECRR의 2010 년 권고의 8.2 절에서는 위험을 계산하기 위해 2 개의 결정을하고있다.

1. 건강 피해가 늘어난 것이 피폭 탓인지 모르며, 통계적으로 의미있는 결과를 얻을 수 없어도, 조금이라도 해가 늘었다는 것은 모두 피폭 때문이라고 간주한다.
2. 베이스 통계학을 사용하는 것.

첫번째 결정은 주관적인 가설 이며, 과학적으로 입증 된 것은 아니다. 그러나 제 2의 결정과 결합하여 어느 정도 의미심장 한 행동 지침으로 위험을 계산할 수있게된다.

가설 검정을 사용 같은베이스가 아닌 통계는 조사 샘플 수가 적 으면 통계적으로 의미있는 결과를 얻을 어렵다. 한편,베이스 통계학에서는 먼저 주관적인 예상을 수립하여 새로운 데이터를 얻을 때마다 예상을 수정 해 나가는 방법을 사용한다. 수정 된 예상 (위험)도 주관적 사실이라는 것에는 변함 없지만, 첫 예상보다는 타당성 있는것이된다.

먼저 세우는 예상은 다양한 과학적 근거를 고려하고있다해도, 다소 주관적이므로 데이터가 적은 중 위험이 신뢰할 수없는 경우도있다. 특히 'ECRR의 후쿠시마 위험 계산은 망상의 산물 - buvery의 일기' 에서 지적되고있는, 정당성이 의심되는 논문을 근거로하는 것은 피해야 한다. 그러나 베이스 통계학은 대량의 샘플이 없어도 수정을 거듭하여 주관적이긴하지만 실용적인 정보가 점차 형성되어 간다는 점에서 위험을 계산하는 데 적당하다.

위험의 계산에 베이스 통계학을 사용하는 이유에 대해 좀 더 자세하게 알고 싶은 사람은 

"왜 베이지안 통계는 위험 평가에 적합 있는가? : 그 철학에와 실질적인 이유 - Take a Risk : 린 가쿠 언의 연구 노트"라는 프리젠테이션 자료를 읽어보길 바란다.

ECRR의 2010 년 권고에서는 보통보다 피폭량이 생물학적 유효 선량 1Sv 늘어난 경우에, 다음과 같은 위험이 추정되고있다.

    치명적인 암에 걸릴 위험이 0.1 (10 명 중 1 명꼴)

• 치명적인가 아닌 암에 걸릴 위험이 0.2 (10 명 중 2 명꼴)
• (자식이) 유전 질환에 걸릴 위험이 0.04 (100 명 중 4 명꼴)
• 심장병에 걸릴 위험이 0.05 (100 명 5 명꼴)
• 태아 때 노출하고 무거운 지적 장애에 걸릴 위험이 0.8 (10 명 중 8 명꼴)

그러나 ICRP와 달리 ECRR는 유아 나 태아에 미치는 영향이 피폭량에 비례하지 않는다고 생각하여