Summary
이 연구는 측정 장치의 측정으로 개인 exposimeters의 사용으로 인 한 불확실성을 피하고 2.4 g h z 대역에서 노출 수준을 측정 하는 프로토콜을 설명 합니다. 노출 레벨의 이러한 변경 계정에, 적합성 테스트, 노출 한계 비 교란 데이터에서 정의에서 특히 취해야 한다.
Abstract
장치 측정으로 개인 exposimeters (PEMs)의 사용으로 인 한 불확실성을 피하는 동안 최대 노출 조건 최악의 시나리오를 평가 하는 잘 정의 된 실험 절차 앞으로 넣어: 몸 그림자 효과 (광우병)는 제한 된 감도 범위, 그리고 방사선 소스 신원 확인. 여러 가지 실내 인클로저에 EMF에 노출 레벨 상한 측정 되었고 시뮬레이션. 연구에 사용 된 주파수 2.4 g h z, 그것은 실내 통신에 가장 일반적으로 사용 되는 밴드입니다. 기록 된 값 비 이온화 방사선 보호 (ICNIRP) 기준 레벨에 대 한 국제 위원회 아래 있지만, 특히 민감한 환경에서 신뢰할 수 있는 노출 레벨을 제공 하는 특정 필요가 있다. 전자기 필드 (EMF) 노출에서 건강 보호에 대 한 국내 및 국제 표준에도 교란된 노출 조건;에 대 한 설정 된 즉, 진짜와 객관적인 노출 데이터를 어떤 식으로든에서 변경 되지 않은.
Introduction
무선 로컬 영역 네트워크 (WLAN)를 사용 하 여 최근 몇 년 동안에서 상당히 더 광범위 하 게 되고있다. 무선 기술 대안 전통적인 고정된 액세스 것 들을 되 고 결과적으로, 많은 수의 액세스 포인트 (AP), 직업, 주거 및 공공 분야1,2에 설치 되었습니다. 이 많은 수의 AP와 개인 통신 장치 전자기 필드 (EMF) 노출3에 관련 된 가능한 위험에 상당한 관심을 주도하 고 있다.
개인 exposimeters (PEMs)는 역학의 분야에서 일반적으로 사용 하는 개별 노출의 측정에 대 한 휴대용 장치입니다. 여러 연구 PEMs EMF 측정에 사용 하는 경우 불확실성을 감지 했습니다. 이러한 연구 결과 표시 효과 PEMs 얻은 결과4신뢰성의 수준에 있다. 일부 솔루션 좋은 PEM 입고 기술, 작은 샘플링 간격, 및 충분 한 길이5의 측정 등 이러한 불확실성의 영향을 최소화 하기 위해 제안 되었습니다.
특정 저자는 듀티 계수 (또는 듀티 사이클)를 고려 하 고 노출 측정에서의 중요성에 대 한 작업을 출판 했습니다. 실제 상황에서 Wi Fi 장치는 결코 전체 듀티 사이클 전송합니다. 고주파 (RF) 에너지와 어떤 전송 없이 기간의 간헐적인 파열 Wi Fi 신호에 의하여 이루어져 있다. 따라서, 매우 낮은, 자주 감도 범위 아래로 떨어지는 고는으로 기록 비 감지 PEMs에 의해 보고 된 노출 측정의 큰 비율이 있다. 몇 작품6이론적 계산 통해 실제 값을 가져올 요소를 사용 하 여를 제안 합니다.
인체의 그림자 효과의 불확실성 PEMs 로깅된 데이터에 불확실성을 일으키는 착용의 존재와 함께 사용자가 착용 하도록 설계는 특별 한 관심으로 수정 되었습니다. 지식과 광우병의 정량화, 없이 노출 데이터의 정확한 해석을 제공 하는 데 도움이 그것은 엄격한 측정 절차를 수행 해야 할 것 이다. 인간의 신체7의 다른 부분에 있는 여러 PEMs 착용 하거나 획득된 결과5,,910,11,12 보정 요소를 적용 하 여는 광우병을 피할 수 있습니다. . 한편, 다른 경우에, 시체는 실린더13의 사용과 시뮬레이션 기법에서 대체 되었습니다. 일부 작품 제안 인체13의 영향을 피하기 위해 특정 측정 기법을 구현 합니다. 현재 연구 노출 데이터 조작 없이 실제 실내 인클로저에 본문의 영향을 방지 하는 측정 방법론을 제시 한다.
PEMs의 기능 중 하나는 비-방사선 소스의 id입니다. PEMs 특정 주파수 대역에서 전기 분야 (전자-필드) 수준을 측정 하지만 여러 소스 또는 장치는 동일한 주파수에 방출, 경우 PEM 각 특정 소스에서 기여를 식별 하지 않고 E 필드 레벨을 측정 합니다.
따라서, PEMs' 로그 데이터에 있는 불확실의이 소스 때문에 노출 수준 분석 필요 합니다 절차를 EMF 수준의 수치 예측 및 실험 평가 대 한 신뢰할 수 있는 결과 얻기 위하여. 이 작품은 실내 인클로저에 전자 분야 (2.4 g h z 주파수) 노출을 평가 하는 데 사용할 수 있는 적합 한 방법론을 선물 한다. 으로 인 한과, 이전에 언급 한 불확실성 때문에 광우병, 과소로 인 한이 방법론을 사용 하 여 비 감지, 그리고 방사선 소스 신원 확인의 신뢰성을 피할 수 있습니다. 이 향상 된 신뢰성 EMF 노출에 불리 한 조건에의 한 상한 제공 하는 제안 된 메서드를 사용 하 여 얻은 데이터를 의미 합니다. 노출 제한 국가에 설립 하 고 국제 표준 건강 보호 교란 EMF 데이터 정의 대 한 모든 효과 또는 에이전트에 의해 불변. 제안 된 실험 절차는 규정 테스트 준수 측면에서 적절 한 노출 임계값과 대조 될 수 있는 신뢰할 수 있는 정보를 제공 하는 기록된 데이터에서 불확실성은 피할 수 있기 때문.
실험 프로토콜 구현, 후 얻은 결과 임계값에 비해 고 유럽 입법에서 노출 값을 권장 되었습니다. 이것은 차례 차례로 일반적인 직장 컨텍스트를 대표 하는 전형적인 실내 환경에서 Fi 시스템으로 인해 EMF 노출의 규정 준수를 확인 하기 위해 수행 되었습니다. 현재, 2.4 g h z 와이파이 주파수를 더 광범위 하 게 사용 가능한 데이터에 있다 일반 대 중에 노출 통신 밴드 중 하나입니다. 이 특정 밴드에 정치적인 관심은 RF 에너지 노출의 효과, 의료 센터, 병원, 학교, 민감한 환경에서 무선 장치에서 방출 되 고 심지어 가능한 건강에 대 한 광범위 한 우려 가정용 설정15.
이 작품 전자 필드 노출 조건에 대하여, PEMs의 사용과 관련 된 불확실성을 피하고 교란된 측정을 제공 하는 프로토콜을 제공 합니다. 이 작품의 목적은 적합성 테스트 측정 장치로 PEMs의 사용을 개선입니다.
Protocol
제안 된 프로토콜 카를로스 3 세 보건 Institute´s 인간의 연구 윤리 위원회의 지침을 따릅니다.
1. 케이스 선택 및 전자기 환경 제어 테스트
- 넓은 인클로저, 신호 페이딩이 눈 PEM 기록 데이터에 충분히 큰 볼륨에 적어도 20 m3 를 선택 합니다. 비록이 절대적으로 필요한 가구와 같은 작은 장애물, 전파 모델 실내 엔클로저16E 필드 레벨을 예측 하는 데 사용 되는 계정에 촬영 되지 않습니다으로 선호, 인클로저 비어, 이어야 한다.
- 해제 휴대 전화, 컴퓨터, 노트북, 주변 장치의 Wi-Fi 인터페이스 액세스 포인트, 등. 1 PEM 불확실성은 방사선 샘의 일반적인 식별, PEMs 각 전송 장치를 식별 하지 않고 각 주파수에 대 한 전자 필드를 측정 하는 즉. 따라서, 실험을 방해할 수 있는 2.4 g h z 대역에서 Wi Fi 장치는 있는지 확인 합니다.
- 4의 샘플링 레이트와 함께 하나의 PEM 구성 PEM와 함께 제공 되는 특정 소프트웨어 s.
- 예비 측정, PEM은 착용 하는 위치는 해당 PEM 허리 높이에 놓습니다.
- PEM, 시작 하 고 사용자 쪽으로 약 10 ㎝의 속도로 다른 케이스의 한쪽 끝에서 도보/s. E 필드 레벨 PEM에 의해 로깅된 데이터 사용자 산책 하는 동안.
- PEM에와 함께 제공 되는 특정 소프트웨어와 함께 기록 된 데이터를 다운로드 합니다. 모든 로그 데이터에 PEM, 2.4 g h z의 주파수 대역에 대 한 0.05 V/m의 감도 범위의 최저 한도 확인 합니다.
- 실험의 재현성을 보장 하 고 그들의 신뢰성에 영향을 미칠 수 없는 중요 한 변화는 결과에 일관성을 다른 일에 제어 측정을 수행 합니다.
참고: 컨트롤을 테스트는 다른 날에 확인, Wi-Fi 방사선 샘의 부재는 추측 될 수 있다, 고 로그 데이터 실험의 방사선 샘의 기여에 때문일 수 있습니다.
2. 측정 장치의 위치 고정
- 3 PEMs를 사용 하 여 실내 인클로저 중 하나에이 예비 테스트를 실시 합니다. 최고의 기록된 데이터에 착용의 영향을 피할 수는 PEM의 위치를 해결 하기 위해 세 PEMs의 위치를 동시에 평가 됩니다.
- 4의 샘플링 속도 함께 세 PEMs 구성 각 PEM 함께 제공 되는 구성 소프트웨어를 사용 하 여 s.
- 시체는 PEM을 극대로 어디 차폐 요 추 영역에서 다시의 아래 부분에 첫 번째 dosimeter를 놓습니다. 방사선 소스와 라인의 시야 (LoS)에 허리 높이에서 두 번째 dosimeter를 놓습니다.
- 어디 그것 것입니다 영향을 받지는 광우병에 의해 (그들의 어깨에는 사용자에 의해 개최 튜브 끝) 세 번째 dosimeter 사용자에서 1 미터를 놓습니다. 1 m의 판지 튜브를 사용 하 여 길이; 예를 들어, 지도 홀더입니다. 3 PEMs의 위치는 그림 1에 표시 됩니다.
- 실제 액세스 포인트를 사용 하 여 방사선 소스로.
- 설정에서 PEMs 동시에 측정을 수행 하기 전에 그냥.
참고: 다른 PEMs 데이터 사이 작은 간격이 발생할 수 있습니다; 이 결과에 관련 되지 않습니다. 일반적으로이 갭 2 또는 3 샘플에 대 한 이며 샘플의 총 수는 약 300. - 천천히 10 cm/s의 속도로 방사선 소스에서 다음으로, 위치 앞의 사용자, 뒤에 각각 AP와 도보 사용자가 있다. 그림 2 의 실험 인클로저 다이어그램 이며, 미리 정의 된 경로의 방향과 PEMs의 위치를 보여 줍니다.
- PEMs에서 데이터를 다운로드 합니다.
3. 방사선 소스
- 4 단계에서 사용 된 방사선 소스에 대 한 저 손실 케이블 biconical 안테나에 연결 하는 아날로그 신호 발생기를 사용 합니다. Biconical 안테나 3 g h z 80 MHz의 주파수 범위를 커버 하는 광대역 안테나가 이다.
- 변조, 없이 연속 신호를 생성 하기 위해 아날로그 신호 발생기를 구성 하 고 2,437 m h z의 주파수에서이 중 하나는 가장 일반적으로 주파수 시스템에 의해 사용-Fi.
- 구성 생성 된 신호와 동등한 등방성 방사 전력 (EIRP) 100 mw로, 유럽에서 허용 되는 최대 EIRP.
- 인클로저 동적 조건에서 실험의 실현을 촉진 하기 위하여 (그림 2)의 1 개의 측의 센터에서 biconical 안테나를 놓습니다.
- PEM은 광우병에 의해 영향을 받지 않는 의해 기록된 수준에 관하여 사용자와 biconical 안테나는 사용자가 직접 로그 된 데이터에 의해 비-시력의 라인 (NLoS) PEM, 최대 광우병 과소를 탐지 하기 위해 소스, 얼굴을 맞춥니다.
4. 측정 방법론
- 두 개의 PEMs를 사용 하 여 측정을 실시 합니다. 4의 샘플링 주기는 PEMs 구성 각 PEM와 함께 제공 된 구성 소프트웨어 s.
- 뒷면에, 완전히 NLoS 방사선 소스와 첫 번째 dosimeter 센터 및 시체는 PEM을 극대로 어디 차폐.
- 사용자 (사용자가 그들의 어깨에 개최 하는 튜브의 끝)에서 1m의 거리에서 두 번째 dosimeter 장소 인체에의 영향을 피하기 위하여. 이 위치는 2 단계에서 결정 되었다. 두 PEMs의 위치는 그림 3에 표시 됩니다.
- 수직 위치에서 biconical 안테나를 놓습니다.
- 설정에서 PEMs 동시에 측정을 수행 하기 전에 그냥. 2.6 단계에서 여기에 작은 차이 결과에 관련 되지 않습니다.
- 약 10 cm/s의 연속 느린 속도로 그림 3에서에서와 정의 된 경로 따라 방사선 소스 쪽으로 회랑의 반대편에서 천천히 걸어 사용자가 있다. 사용자 걷고 PEM E 필드 데이터 로깅입니다.
- 제공 된 소프트웨어를 사용 하 여 PEMs에서 데이터를 다운로드 합니다.
- 양극 화 유형의 영향을 탐지 하기 위해 4.5, 4.6, 4.7 biconical 안테나는 수평 위치에 단계를 반복 합니다.
5입니다. 레이 모델링 추적
- 개발 또는 이미지 이론 (전자기장16의 전파를 분석 하기 위한 광선 추적 기법에 사용 되는 전략)에 따라 광선 추적 소프트웨어를 사용 하 여 실험을 비교 하 여 방법론의 효과 확인 하기 위해 고 시뮬레이션된 결과입니다. 모델은 빈 공간, E 필드 수준 예측 하 고 주변 환경 전자기파의 상호 작용을 허용 해야 합니다. 이 소프트웨어를 개발할 때 다음이 단계를 따르십시오.
- 수직 및 수평 비행기에서 2D 이미지 생성에 따라 3D 경로 생산 하기 위해서는 여러 단계에서 모델을 개발. E-필드 주 레이 반사 및 주변 환경 내에서 각 평가 시점에서 등록 된 전자파의 diffractions 다른 기여의 벡터 합으로 계산 합니다. 지정된 된 최대 수의 환경과 상호 작용 후 소스에서 모든 기여 (광선)의 벡터 합으로 평가 포인트 E 필드 값을 계산 합니다. 인클로저 벽에 반사의 번호를 사용 하 여 입력된 매개 변수, 최대 값11으로 10으로.
- Holm의 추론 회절 계수 회절 모델링, 네차예프와 Constantinou에 의해 제안 된와 로드리게스 외 에 사용의 확장 사용 10
- 구성 매개 변수로 실험적인 체제의 기능을 사용: 크기와 유전율 시험 되 고 각 케이스의 일부를 구성 하는 재료의 전도도. 표 111 시뮬레이션에 사용 되는 재료의 전자기 매개 변수를 보여 줍니다. 전도성 재료와 관련 된 반사 계수는 높은 크기. 자성 하 고 비 미디어의 반사 계수 값은 충분히 높은 전자-필드, 직접 레이의 주요 기여 및 diffractions 및에서 다른 기부금의 합으로 계산에 영향을.
- 구성 매개 변수로 biconical 안테나 방사 패턴, 분극의 속성을 소개 합니다.
- 주파수 (2,437 MHz) 및 아날로그 신호 발생기의 전원 (20 dBm) 구성 매개 변수로 소개 합니다.
- 제대로 모든 입력을 포함 한 후 프로그램을 실행 합니다.
- 0.01 V/m, PEM의 근무 조건 모방 목적으로 결과 수량화 합니다.
- 결과 재생 하기 위하여 값이 0.05 V/m, PEM 감도의 최저 한도 이하로 대체는 비 감지는 PEMs 기록.
Representative Results
다양 한 크기의 4 개의 실내 인클로저 누구의 볼륨 했다 63 m3 (12 × 1.26/3 × 2.45 m의 크기), 162 m3 (27.15 × 1.93 × 3.1 m), 57 m3 (9 × 2.56 × 2.47 m), 및 63 m3 (10 × 실험 측정을 수행 하기 위해 선정 됐다 2.56 × 2.47 m). 첫 번째 케이스의 폭 일정 하지 않았다. 첫 번째 및 두 번째 인클로저에서 미리 정의 된 경로 길이 12 m 이었다. 세 번째 및 네 번째 인클로저에서 미리 정의 된 경로 길이 최대 차원 즉, 9 및 10 m, 각각. 광우병에 영향을 미치는 1 개의 요인은 이다 만드는 재료의 종류 실내 인클로저를 노출 수준 증가 환경 전도성 재료의 경우. 특히, 우리가 사용 하는 인클로저 비 반사 재료 구성 되어 있었다. PEM 광우병에서 기록한 반사 광선은 전도성 재료의 경우 보다 약한으로 그 조건에는 광우병 관련, 된다.
예비 단계에서 얻은 결과 그림 4, 사용자와 AP. E-필드에서 걷고 있는 동안 3 개의 PEMs (뒷면에 하나씩, 전면, 그리고 세 번째 위치한 1 m 거리에 다른)에 의해 기록 된 데이터를 비교 하는에서 요약 된다 방사선 소스와 로스에서 착용된 PEM으로 기록 레벨은 매우 비슷합니다 비록 신체 접촉 PEM 저수준7 등록 감지할 수 있는 방사선 소스와 로스에 모두 착용에서 1 m PEM으로 기록 . 두 경로 대 한 착용된 PEMs 그림자 지역에서 수집한 수치는 착용 하 고 하지 착용 PEMs 로스에 의해 수집 된 데이터 보다 낮습니다.
각 위치에 PEMs 기록한 전자 필드 수준 모두 경로에 매우 유사 했다 하지만 몇 가지 차이점이 있었다. AP에서 경로 고려 유한 차이점 시간 도메인 (FDTD) 분석이 보여주었다 사고 파도 바디 사용자 주위 벤드 하 고 반대 측에 착용된 PEM에 도달 수 그리고 심지어 PEM 1 m 거리, 위치는 광우병은 약한. 작은 바디의 그림자 영역으로이 효과 실내 환경에서 더 중요 한. 이것은 왜 PEMs 위치 1 미터 거리에 있고 두 경로 있는 사용자에 의해 기록 되는 데이터 노출된 조건에 유사 했다.
착용된 PEMs에 관한 신체와 결합의 효과 이후에 기록 된 데이터를 영향을 PEM 방사 패턴 (RD)에서 왜곡을 발생 합니다. 그러나, 착용된 PEMs 로스에 의해 로깅된 데이터 비슷하지만 PEMs 로깅된 데이터 1 m 거리 위치 보다 낮은 경향이 있다, 그것은 결론 수 있습니다 수 로스 조건에서 인간의 몸은 때문에 광우병 왜곡에 비해 무시할 수 영향.
그림 4에서 보듯이 모든 PEM 위치 E 필드에서에서 레벨 낮은 경향이 AP, 사용자 위치는 어디를 향해 경로 대 한 방사선 소스에 정면. G h z 범위에서 특별 행정구 (SARWB) 몸 전체에 건드렸다는 사건 평면 파에서 약간 더 높은 때문에 인간의 형태: 큰 피부 지역 및 거친 표면 (발가락, 발, 턱, 얼굴) 본문의 정면에 포함 되어 있습니다. E-필드17g h z 범위 전형적인 피크 SAR 위치는이 작은 신체 부 위에 효과적으로 충돌 수 있습니다.
그래서 많은 PEMs에 의해 기록된 수준 낮은 감도 임계값에 도달 하지 않습니다 및 수 비-감지 된다 너무 큰 AP에서 전송 불연속, 이다. 비율 비 감지 어디 대체 허용 될 수 있습니다, Helsel18에 의해 설명 하는 60%가 수용으로 간주 됩니다. 비록 그림 4에 표시 된 결과에 최대 수 비-감지 했습니다 50%, 60%, AP와 테스트의 허용된 수준에 가까운 그 1 분을 확인 하는 광우병을 방지 하는 최적의 거리를 충분히 신뢰할 수 있습니다.
따라서, 사용자에서 1 m에 위치한 PEM의 위치는 E 필드에 노출의 신뢰할 수 있는 수준의 로그 최적의 이며 본문의 영향으로 인 한 과소에 의해 영향을 받지 않습니다. 이러한 고려 사항 고려, 측정 4 선택한 환경, 둘 다 수평 및 수직 분극에 이전 섹션에 설명 된 방법론에 따라 수행 했다: 사용자가 착용에 하나 두 PEMs와 NLoS, 그리고 두 번째 방사선 소스와 1 m 사용자 그리고 로스에 자리 잡고 있습니다.
그림 5 와 그림 6 첫 번째 및 두 번째 인클로저, 반 눈금 및 방사선 소스 biconical 안테나와 신호 발생기의 구성으로 경로 따라 두 분극 전자 필드 레벨 표시. 광우병 싼 직접 환경 크기에 따라 달라 집니다:는 과소, 두 번째에 더 큰 이며, 효과 보다는 실내, 야외, 인클로저에 큰. 그것은 주목할 만한 광우병 과소와 크면 수직 보다 수평 편광과 편광 유형의 주요 방사선 소스는 광우병의 영향의 정도 영향을 미치는 이후. 높은 수를 피하기 위하여 비 검색 로그 데이터의 추가 처리 없이 그림자의 경우 두 분극에 측정 25 dBm의 전송 힘 반복 했다 (316.12 mW)에 두 번째. 그림 6 두 분극 그리고 그림자의 경우 E 필드 레벨을 인식 하는 반 눈금 20 db 스케일이 측정을 제공 합니다. 수평 편광의 경우는 비 감지 피할 수직 편광, 백분율은 아직도 상당한.
두 분극 측정 테스트 조건 하에서 모든 케이스에서 수행 했다. 그림 5 는 첫 번째 인클로저, 비슷한 두 분극 되 고 숨겨진된 데이터의 결과 보여 줍니다. 그러나, 두 번째 케이스의 결과 그림 6두 분극에 숨겨진된 데이터의 차이가 큰 것은 그림 5에 보다 더 주목할 만한.
각에 두 분극에 숨겨진된 데이터의 차이 계량 하기 위해서는 표 2 분극 요소 (PF) (1)에서 같이 두 분극에 비 그림자와 그림자가 데이터의 의미 간의 비율을 관련 된 선물 :
(1)
표 2 에서 큰 인클로저는, 수직 분극에 대 한 비 그림자 및 숨겨진 데이터 사이의 큰 차이점 추론 될 수 있다. 이 연구의 결과 보여 더 싼 수평 편광에 보다 수직에서 약 2100 MHz 주파수, 사지와 머리/트렁크에 지역화 된 SAR 더 높기 때문에 선 자세에서 수직 분극에 대 한 때 파도 앞 또는 뒤로17에서 시체에 충돌. 또한, 사용자 이므로 하지는 파장에 비해 작은 수직 분극 사건 웨이브24의 흡수 면에서 최악의 수준 이다. 인간의 신체의 주요 축 평행한 전기장 벡터 (있는 biconical 안테나의 분극 수직 때) 일 때, 인간의 신체의 특정 흡수 율 (SAR) 최대 값19에 도달 합니다. 이론적으로, 수직으로 편광 된 파도 크게 수평 편광된 파에 비해 인체에 의해 보호 됩니다. 이 사실은 수직 편광에서 전자-필드 착용8의 긴 축에 평행 하 게 진동입니다. 안테나의 양극 화는 광우병에 중요 한 요소 이다, 적절 한 분극 NLoS20에서 착용된 PEM의 측정에 사용자의 존재의 최대 영향을 탐지 하기 위해 수직 이다.
테스트 조건 하에서 4 개의 케이스에서 노출 수준 반 눈금에 그림 7 에 나와 있습니다. 시뮬레이션 결과 미리 정의 된 경로 두 가지 유형의 데이터 방사선 소스에서 그들의 거리에 관하여 동일에서 다 보여주는의 각 지점에서 측정 함께 표시 됩니다.
표 3 측정 및 시뮬레이션 전자 필드 레벨을 각각 요약 되어 있습니다. 각 실내 인클로저에 대 한 평균, 표준 편차, 및 최대 및 최소 값이 제공 됩니다. 실험 및 시뮬레이션 된 데이터의 통계 값 사이의 유사성을 지적 하는 가치가 있다. 실험 및 시뮬레이션 된 데이터 계열의 각 쌍 사이의 유사성 또한 p에서 확인 되었습니다-Kolmogorov-스미 르노 프 (KS) 시험으로 얻은 값. P-값은 표 3에 나와 있습니다. P-값 이므로 실험 및 시뮬레이션 된 데이터 계열의 각 쌍 사이 일치 하는 적절 한 0.05의 의미 수준 보다 큰 항상 했다. 또한, 그것은 또한 확인 되었습니다 실험 또는 시뮬레이션, 각 시리즈의 누적 분포 함수 (CDF) 항상 두 분극에 로그 정규 통계 분포를 다음과 같이 KS 테스트를 사용 하 여.
그림 7 에서는 테스트와 현재 많은 노출 기준의 근거를 형성 하는 ICNIRP 기준 유럽 입법에 임계값에 대 한 준수를 위해 사용 되 고 실내 인클로저 측정 및 시뮬레이션 된 데이터 전세계 일반, 가정, 및 직업 상황에 적용. 일반 인구 경우 노출에 비 이온화 방사선 2.4 g h z 주파수에서의 제한 61 V/m 이다. 61 V/m는 ICNIRP에서 설립의 값 노출 측면에서 가장 제한적인 제한을 않습니다. 세계의 존재 하는 다른 표준: 북미 지역에서 IEEE 덜 제한적인 한계 설정: 통제 환경 66.7 V/m는 ICNIRP에서 일반 대 중에 대 한 동등한. 또한, 보다 제한적인 규칙 동유럽, 러시아 일반 인구에 대 한 엄격한 제한이 3.14 V/m의 경우에 존재 합니다. 그림 7에서 ICNIRP 임계값과 비교 하는 측정은 규정 준수와 관련 하 여 끌어낸된 결론에 신뢰성을 제공 하는 PEM의 불확실성에 의해 영향을 받지.
그림 1 : 실험 기간 동안 PEMs의 위치.
그림 2 : 미리 정의 된 컨트롤을 테스트, 그리고 방사선 원본에서의 경로 위치 세 가지 않습니까.
그림 3 : 4 개의 인클로저, 방사선 소스와는 않습니까의 위치에서에서 측정의 미리 정의 된 경로 수행. 첫 번째 및 두 번째 인클로저, 12 m, 내부 테스트 영역의 길이 표시 됩니다.
그림 4 : 다른 위치에 세 PEMs의 결과의 CDFs. 결과 표시 1 m 거리, 로스, 사용자에 의해 착용 착용 NLoS에 사용자 모두 미리 정의 된 경로에-그리고 방사선 소스에서.
그림 5 : 실험 데이터에 63 m3 첫번째 얻은. 데이터는 표시 (a) 수직 및 (b) 수평 편광, 100의 전송 전력으로 몸 영향 없이 mW. 데이터는 사용자는 소스 쪽으로 걷고는 PEM으로 기록 하는 샘플 수의 기능에 표시 됩니다. 결과 반 눈금에 표시 됩니다.
그림 6 : 162 m에서 얻어진 실험 데이터 3 두 번째 인클로저. 데이터는 표시 (a) 수직 및 (b) 수평 편광, 25 dBm의 전송 전력으로 몸 영향 없이 (316.12 mW)와 20 dBm rescaled (100 mW). 데이터는 사용자는 소스 쪽으로 걷고는 PEM으로 기록 하는 샘플 수의 함수로 표시 됩니다. 결과 반 눈금에 표시 됩니다.
그림 7 : 측정 및 수직 분극에 대 한 전자 분야의 수준 시뮬레이션. 레벨은 (는)에 대 한 표시 됩니다 처음 (63 m3), (b) 초 (162 m3), (c) 3 (57 m3), 및 (d) 4 (63 m3) 인클로저. 레벨 61 V/m 및 2.4 g h z 대역에 대 한 일반 인구에 대 한의 ICNIRP 노출 한도의 비율의 기능으로 표시 됩니다. 데이터는 사용자는 소스 쪽으로 걷고는 PEM으로 기록 하는 샘플 수의 함수로 표시 됩니다.
| 재료 | 전도도 | 상대 |
| (S/m) | 유전율 | |
| 천장-마분지 | 0.001 | 2.5 |
| 층-대리석 | 0.00022 | 7 |
| 측면 벽 | 0.005 | 3 |
| 금속 | 100 | 3 |
| 유리 | 1E-10 | 6 |
| 나무 | 0.0006 | 2 |
표 1: 전자기 매개 변수 시뮬레이션에 사용.
| 인클로저 | 볼륨 | 분극 |
| (m3) | 요소 | |
| 1 | 63 | 1.0635 |
| 2 | 162 | 1.3325 |
| 3 | 57 | 1.0235 |
| 4 | 63 | 1.0590 |
표 2: 비 그림자와 그림자 데이터의 의미 사이의 관계로 각 케이스에 대 한 분극 요소 계산. 케이스의 크기 표시 됩니다.
| 인클로저 | 크기 | 평균 (V/m) | 성병 (V/m) | 최대 (V/m) | 분 (V/m) | p-값 | p-값 | ||||
| (m3) | Exp | Sim | Exp | Sim | Exp | Sim | Exp | Sim | PolV | PolH | |
| 1 | 63 | 0.27 | 0.29 | 0.17 | 0.22 | 1.45 | 1.36 | 0.05 | 0.05 | 0.7296 | 0.8924 |
| 2 | 162 | 0.22 | 0.24 | 0.2 | 0.23 | 1.47 | 1.41 | 0.05 | 0.05 | 0.4579 | 0.3802 |
| 3 | 57 | 0.25 | 0.26 | 0.15 | 0.17 | 1.18 | 0.9 | 0.05 | 0.05 | 0.3740 | 0.3452 |
| 4 | 63 | 0.23 | 0.25 | 0.20 | 0.21 | 1.24 | 1.18 | 0.05 | 0.05 | 0.4679 | 0.4263 |
표 3: 4 개의 인클로저를 수직 및 수평 편광에 대 한 테스트 조건에서 실험과 시뮬레이션 결과의 주요 통계 값. 케이스의 크기 표시 됩니다.
Discussion
이의 정서의 노출 데이터, PEM 불확실성의 영향의 신뢰할 수 있는 컬렉션에 대 한 필수적인 측면 PEM의 위치입니다. PEM 싼 몸의 영향에 의해 발생을 피하려면 사용자에서 1m 위치 해야 하 고 암시적으로, 많은 수의를 피하기 위해 비-검색 기록된 데이터에. 프로토콜을 변경할 수 있습니다;의 측면 수정 및 제안 된 기술의 한계는 다음과 같이 평가 됩니다.
실험을 수행 하도록 선택한 측정 계기는 사용 되었습니다 수많은 연구에서 EMF 노출 야외 환경에서의 분석에 대 한 동적으로, 그리고 큰 지역24,25, PEM 26. 수많은 역학 연구는 PEMs 측정 데이터는 스펙트럼 분석기 (SA)에서 제공 하는 측정으로 정확 하지 않더라도, 그들의 쉬운 취급 및 측정 속도26, 4 PEMs을 사용 되 고 최소 샘플링 기간 s. 작품에 사용 된 PEMs 감도 범위 0.05 V/m의 최소 한도 있다. 현대 PEMs 넓은 감도 범위 0.005 V/m의 2.4 g h z의 주파수 대역의 수 비 감지 그래서 낮은 것 몸 PEM 차폐는 때 최저 제한 되 판매 되어 있다. 그러나, 광우병 불확실성 없이 얻은 결과 항상 0.05 V/m 보다 큰 때문에이 사실을이 실험에 대 한 관련 되지 않습니다. 낮은 샘플링 기간, PEMs의 다른 모델 하지만 극대 PEM 차폐는 어디 시체는 시체에, 허리 높이에서 쉽게 휴대용 이기 때문에이 실험에 사용 되는 모델 선정 되었습니다.
예비 실험, 2.4 g h z 와이파이 주파수 대역에서 작동 하는 Wi-Fi AP 방사선 원으로 고용 되었다. SA와 AP에 의해 방출 된 전력, 평가 후 표 정보 패킷을 계속 전송 되지 됐다 전송27,28없이 기간 이었다고 확인 실시 됐다. 결과적으로, RF EMF 수준의 상당한 비율은 PEMs의 검출 한계 (0.05 V/m) 밑에 있었다. 최소 Wi-fi AP 듀티 사이클 신호 신호에 의해 해결 되었습니다 하 고 0.01% 정도 이었다. 100%의 상위 듀티 사이클 제한 연속 신호를 피하고 있는 동안 최악의 노출 조건을 재현 하는 한편,은 비 감지 불확실성. 이러한 이유로, 신호 발생기 및 biconical 안테나 사용 되었다 방사선으로는 연속파 100 mW 전력, Wi-Fi 주파수 및 변조 없이 생성 하.
E-필드 레벨의 4 개의 선택 된 실내 인클로저에 이미지 이론에 따라 광선 추적 소프트웨어와 함께 예상 했습니다. SA는 프로브와 같은 다른 실험적인 기술을 사용 하 여 실험 결과의 평가 하지 간주 되어, 이후 목표는 광우병 및 다른 PEM 불확실성과 다른 작동 하지 PEM의 능력의 영향을 분석 하는 측정 장치입니다. 이미지 이론에의 한계는 비 이상적 환경 조건 즉, 반영 표면 얇은, 평면, 또는 평면 때 한다. 전파 모델 결과 환경 조건이 아닌 이상 일 때의 반사 계수의 불확실성을 수집 합니다. 때 표면 넓이에서 제한 됩니다, 그들과 함께 요격 하지 않는 광선을 제거 가능 하다. 반사의 수가 증가 하면, 프레넬 ellipsoids의 크기 증가, 하 고 근사 나쁘다. 그러나, 여러 반사에서 광선은 약한 있고 최종 결과에 영향을 덜.
순진한 접근의 불확실성을 해결 하기 위해 적용 되는 비 감지. 더 낮은 검출 한계29와 감도 범위 제한 값의 대체가이 방법에 의하여 이루어져 있다. 다른 방법의 불확실성을 해결 하기 위해 존재 하는 기록 된 데이터의 대체와 비 감지. 주문 통계 (선생님) 방법에 강력한 회귀 고려 로그 정규 분포를 따라 그들은 들 키 지 않고 값을 예측 합니다. 다른 메서드는 데이터에 적용할 수 있지만 견적 항상 허용 오차를 제시. 고정 된 값으로 대체 수의 식별으로 낮은 검출 한계에 의해 대체 방법 사용 되었습니다는 비 감지. 또한, Cdf는의이 지역 분석에서 여러 사례 중 관련 차이 표시 하지 않습니다.
특별 한 관심, 인간의 신체의 그림자 효과의 불확실성을 해결 해야 합니다 주어진 PEMs 사용자에 의해 착용 될 하도록 설계 되었습니다 그리고 착용의 존재는이 불확실성의 원인. 또한, 과소는 광우병의 증가 포함할 수 있습니다에 비-감지. 광우병 여러 PEMs 몸30,31;의 다른 부분에 착용 하 여도 피할 수 있다 본문의 반대편에 위치한 두 개의 PEMs의 기록된 데이터를 평균 작은 싼, 그리고 하나의 단일 PEM5의 기록된 데이터 보다 작은 불확실성을 리드. 다른 대체 방법은 노출 데이터의 해석에 광우병으로 인해 노출 레벨의 변경을 고려 하 고 적절 한 보정 요소를 적용입니다. 그러나,이 활동 및 환경의 기능에서 개별적으로 결정 될 필요가 있으며 올바르게 적용 하려면 매우 복잡 한 됩니다. 또한,이 연구에 사용 된 기술만 필요한 데이터의 처리를 피하고 단일 PEM 광우병을 피하는 실용적인 방법을 제안 합니다.
모바일 기술, 그리고 미래에 5 G (5 세대) 라디오 시스템32이 연구에서 제시 하는 기술은 새로운 세대 네트워크에 인간 노출 평가를 사용할 수 있는 인체 감쇠에 대 한 관심에 진보를 계정에 복용 앞서 언급 한 불확실성을 피하고.
Disclosures
저자는 공개 없다.
Acknowledgments
이 작품 프로젝트 "전자기 특성화 의료, 스마트 환경에서" 및 개인, 직업, 및 환경 건강, 그들의 참여에 의해 지원 되었다 (DGPY-1285/15, PI14CIII/00056)과의 인사는 "네트워크 플랫폼을 위한 개발의 의료에 스페인" (DGPY-1301/08-1-TS-3), 두 연구 평가 및 승진 (카를로스 3 세 보건 연구소)에 대 한 하위 Directorate 일반에서 자금을 프로젝트.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Personal exposimeter | SATIMO | EME SPY 121/100 | Worn personal exposimer to log expsure data |
| Personal exposimeter | ANTENNESSA | EME SPY 121/120 | Worn personal exposimer to log expsure data |
| Wi-Fi Access Point | CISCO | Aironet 1130 | Wi-Fi access point, vertial polarization |
| Analog Signal Generator | AGILENT | N5181A MXG | Analog Signal Generator |
| Precision Conical Dipole | SEIBERSDORF | PCD 8250 | Broadband antenna 80 MHz - 3 GHz. Dipole-like radiation pattern that is omnidirectional in the horizontal plane |
| Cable | ROHDE & SCHWARZ | LARG-214/U | Low loss cable |
References
- Aguirre, E., et al. Analysis of estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in conventional road vehicle environments. Electromagn. Biol. and Med. 34 (1), 19-28 (2015).
- Aguirre, E., et al. Estimation of electromagnetic dosimetric values from non-ionizing radiofrequency fields in an indoor commercial airplane environment. Electromagn. Biol. and Med. 33 (4), 252-263 (2014).
- Barbiroli, M., Carciofi, C., Guiducci, D. Assessment of population and occupational exposure to Wi-Fi systems: Measurements and simulations. IEEE Trans. Electromagn. Compat. 53 (1), 219-228 (2011).
- Knafl, U., Lehmann, H., Riederer, M. Electromagnetic field measurements using personal exposimeters. Bioelectromagnetics. 29 (2), 160-162 (2008).
- Bolte, J. F. Lessons learnt on biases and uncertainties in personal exposure measurement surveys of radiofrequency electromagnetic fields with exposimeters. Environ. Int. 94, 724-735 (2016).
- Bechet, P., Miclaus, S., Bechet, A. C. Improving the accuracy of exposure assessment to stochastic-like radiofrequency signals. IEEE Trans. Electromag. Comp. 54 (5), 1169-1177 (2012).
- Najera Lopez, A., Gonzalez-Rubio, J., Villalba Montoya, J. M., Arribas, E. Using multiple exposimeters to evaluate the influence of the body when measuring personal exposition to radio frequency electromagnetic fields. COMPEL. 34 (4), 1063-1069 (2015).
- Bolte, J. F. B., van der Zande, G., Kamer, J. Calibration and uncertainties in personal exposure measurements of radiofrequency electromagnetic fields. Bioelectromagnetics. 32 (8), (2011).
- Blas, J., Lago, F. A., Fernández, P., Lorenzo, R. M., Abril, E. J. Potential exposure assessment errors associated with bodyworn RF dosimeters. Bioelectromagnetics. 28 (7), 573-576 (2007).
- Rodríguez, B., Blas, J., Lorenzo, R. M., Fernández, P., Abril, E. J. Statistical perturbations in personal exposure meters caused by the human body in dynamic outdoor environments. Bioelectromagnetics. 32 (3), 209-217 (2011).
- De Miguel-Bilbao, S., García, J., Ramos, V., Blas, J. Assessment of human body influence on exposure measurements of electric field in indoor enclosures. Bioelectromagnetics. 36 (2), 118-132 (2015).
- Neubauer, G., et al. The association between exposure determined by radiofrequency personal exposimeters and human exposure: A simulation study. Bioelectromagnetics. 31 (7), 535-545 (2010).
- Ghaddar, M., Talbi, L., Denidni, T. A., Sebak, A. A conducting cylinder for modeling human body presence in indoor propagation channel. IEEE Trans. Antennas Propag. 55 (11), 3099-3103 (2007).
- Thielens, A., et al. Personal distributed exposimeter for radio frequency exposure assessment in real environments. Bioelectromagnetics. 34 (7), 563-567 (2013).
- De Miguel-Bilbao, S., et al. Analysis of exposure to electromagnetic fields in a healthcare environment: Simulation and experimental study. Health Phys. 105 (5), S209-S222 (2013).
- Catedra, M. F., et al. Efficient ray-tracing techniques for three-dimensional analyses of propagation in mobile communications: application to picocell and microcell scenarios. IEEE Antennas Propagat. Mag. 40 (2), 15-28 (1998).
- Uusitupa, T., Laakso, I., Ilvonen, S., Nikoskinen, K. SAR variation study from 300 to 5000 MHz for 15 voxel models including different postures. Phys. Med. Biol. 55 (4), 1157-1176 (2010).
- Helsel, D. R. Fabricating data: How substituting values for nondetects can ruin results and what can be done about it. Chemosphere. 65 (11), 2434-2439 (2006).
- Ahlbom, A., et al. Guidelines for limiting exposure to time-varying electric, magnetic, and electromagnetic fields (up to 300 GHz). Health Phys. 74 (4), 494-522 (1998).
- De Miguel-Bilbao, S., Ramos, V., Blas, J. Assessment of polarization dependence of body shadow effect on dosimetry measurements in 2.4 GHz band. Bioelectromagnetics. 38 (4), 315-321 (2017).
- Lopez-Iturri, P., De Miguel-Bilbao, S., Aguirre, E., Azpilicueta, L., Falcone, F., Ramos, V. Estimation of radiofrequency power leakage from microwave ovens for dosimetric assessment at nonionizing radiation exposure levels. Biomed. Res. Int. 603260, 1-14 (2015).
- De Miguel-Bilbao, S., et al. Evaluation of electromagnetic interference and exposure assessment from s-health solutions based on Wi-Fi devices. Biomed. Res. Int. 784362, 1-9 (2015).
- Vermeeren, G., Joseph, W., Martens, L. Whole-body SAR in spheroidal adult and child phantoms in realistic exposure environment. Electron. Lett. 44 (13), 1-2 (2008).
- Beekhuizen, J., Vermeulen, R., Kromhout, H., Bürgi, A., Huss, A. Geospatial modelling of electromagnetic fields from mobilephone base stations. Sci. Total Environ. 445, 202-209 (2013).
- Gonzalez-Rubio, J., Najera, A., Arribas, E. Comprehensive personal RF-EMF exposure map and its potential use in epidemiological studies. Environ. Res. 149, 105-112 (2016).
- Urbinello, D., Huss, A., Beekhuizen, J., Vermeulen, R., Röösli, M. Use of portable exposure meters for comparing mobile phone base station radiation in different types of areas in the cities of Basel and Amsterdamn. Sci. Total Environ. 468, 1028-1033 (2014).
- Fang, M., Malone, D. Experimental verification of a radiofrequency power model for Wi-Fi technology. Health Phys. 98 (4), 574-583 (2010).
- Miclaus, S., Bechet, P. Electromagnetic field strength in proximity of WLAN devices during data and video file transmission. Electron. Lett. 50 (19), 1397-1399 (2014).
- Röösli, M., et al. Statistical analysis of personal radiofrequency electromagnetic field measurements with nondetects. Bioelectromagnetics. 29 (6), 471-478 (2008).
- Thielens, A., et al. On-body calibration and measurements using a personal, distributed exposimeter for wireless fidelity. Health Phys. 108 (4), 407-418 (2015).
- Thielens, A., et al. On-body calibration and processing for a combination of two radio frequency personal exposimeters. Radiat. Prot. Dosim. 163 (1), 58-69 (2015).
- Zhao, X., et al. Attenuation by human bodies at 26-and 39.5-GHz millimeter wavebands. IEEE Antennas Wireless Propag. Lett. 16, 1229-1232 (2017).
