이동통신 가입자가 증가함으로 인하여 휴대전화로부터 유발되는 전자파 노출 유해성 여부에 대한 논란이 끊임없이 제기되면서 이와 관련한 연구가 국제적으로 활발하게 이루어지고 있다. 휴대전화 사용에 관한 정보로 사용자 본인이 정량적인 전자파 노출량을 직접 알 수 있다면 매우 이상적일 것이다. 그러나 인체에 노출되는 전자파의 양을 직접적으로 측정하는 것은 매우 어렵기 때문에 정확한 노출량을 아는 것은 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 국내외에서 선행된 연구 결과 및 쉽게 알 수 있는 휴대전화의 모델에 관한 간단한 정보, 사용경향을 이용하여 개인의 휴대전화 전자파의 노출 정도를 제시해 보고자 한다. 휴대전화 사용에 따른 노출 정도를 제시하기 위하여 1일 평균 통화시간, 총 사용기간에 관한 정보와 선행된 연구 결과들을 기반으로 휴대전화 사용시 이격거리와 기울기, 핸즈프리와 안테나의 사용 여부, 휴대전화의 SAR(Specific Absorption Rate), 플립 혹은 폴더형인지 등에 관한 인자들을 이용하였다. 이 인자들을 신경망 회로를 이용하여 노출 정도를 간접적으로 평가하여 사용자에게 제시해 보고자 하였다.
The wide and growing use of cellular phones has raised the question about the possible health risks associated with radio-frequency electromagnetic fields. It would be helpful for phone users to blow the exposure levels during cellular phone use. But it is very difficult to recognize the amount of exposure, because measuring accurate level of RF is a difficult matter. In this study, we developed a model to estimate the exposure level and the individual risk of exposure by utilizing the available informations that we can get. We used such parameters as usage time a day, total using period, distance between cellular phone and head, slope of cellular phone, hands-free usage, antenna pulled out or not SAR(Specific Absorption Rate) of cellular phone, and flip or folder type. We proposed a model presenting individual risk of RF exposure from level 0 to 10 by using a neural network.
