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Original Article

J Environ Health Sci. 2021; 47(3): 227-244

Published online June 30, 2021 https://doi.org/10.5668/JEHS.2021.47.3.227

Copyright © The Korean Society of Environmental Health.

A Review of the Literature Using the Korean National Environmental Health Survey (cycle 1-3)

국민환경보건기초조사 1~3기의 연구성과 검토

Seungho Lee*† , Jin Hee Kim** , Yoon-Hyeong Choi*** , Sungkyoon Kim**** , Kyung mu Lee***** , Jae Bum Park*

이승호*† · 김진희** · 최윤형*** · 김성균**** · 이경무***** · 박재범*

*Department of Occupational and Environmental Medicine, Ajou University School of Medicine
**Department of Integrative Bioscience & Biotechnology, Sejong University
***Department of Preventive Medicine, Gachon University
****Department of Environmental Health Sciences, Seoul National University
*****Department of Environmental Health, Korea National Open University

*아주대학교 의과대학 직업환경의학과, **세종대학교 바이오융합공학과, ***가천대학교 의과대학 예방의학교실, ****서울대학교 보건대학원 환경보건학과, *****한국방송통신대학교 보건환경학과

Correspondence to:Department of Occupational and Environmental Medicine, Ajou University School of Medicine, 164 Worldcup-ro, Yeongtong-gu, Suwon 16499, South Korea, Tel: +82-31-219-7353, E-mail: lgydr@aumc.ac.kr

Received: May 31, 2021; Revised: June 14, 2021; Accepted: June 20, 2021

Graphical Abstract

Objectives: The Korean National Environmental Health Survey provides representative biomonitoring data for environmental pollutants in South Korea. Over the last decade, there have been various studies published using this data. In this study, we aimed to provide information and implications by reviewing each study.
Methods: We searched comprehensive electronic databases from PubMed, Google Scholar, and Naver Academic database using the key words ‘Korean National Environmental Health Survey’ and ‘KoNEHS’ through March 2021. A total of 57 studies were selected after reviewing the relevance of the data.
Results: The most frequently studied pollutants were heavy metals (10), Cotinine (8), Bisphenol A (7), and Phthalates (6), in that order. In particular, Phthalates, Bisphenol A, and Parabens were often studied together (6). A decline in urinary cotinine and heavy metals in the body was shown over time among studies on exposure association. It was demonstrated that Phthalates and Bisphenol A were significantly related to obesity and diabetes from the studies of health impacts. Cross-section study design, spot urine, and insufficient health status information were mostly reported as limitations of the data.
Conclusion: Since research has been focused on adults, further investigations of children and adolescents are required. In this regard, it is necessary to maintain the consistency of the data structure and provide integrated weights for all ages. In addition, it would allow the measurement of several environmental pollutants by considering subsample design. Lastly, integrated studies with multi-cycles and the health effects from coexposure to multiple chemicals would be expected to provide important knowledge.

KeywordsKoNEHS,biomonitoring,exposure,health effect

국민환경보건기초조사는 환경보건종합계획과 환경보건법 제14조에 기반하여 수행되고 있는 대표적인 국내 환경성 유해화학물질의 바이오모니터링 조사 프로그램이다. 본 조사의 목적은 전 국민을 대상으로 유해물질 노출수준의 공간적 분포 및 시간적 변화를 조사하고 영향요인을 체계적, 지속적으로 분석하여 환경보건정책 수집을 위한 기초자료를 제공하는 것이다.1) 2021년부터 본격적으로 추진되는 제 2차 환경보건종합계획 발표에 따르면 “환경보건 안전망 구축을 통한 환경성 질병부담 완화”라는 목표 아래 환경유해인자의 사전감시 강화 전략으로 국민환경보건기초조사의 조사항목이 총 100종으로 확대되는 방안이 포함되어 있다. 또한, 환경 유해인자와 건강영향 간 상관성을 밝히기 위한 신규 연구개발 관련 계획들도 발표되었다.2)

2009년 1기 조사를 시작으로 매 3년 주기마다 조사가 진행되고 있으며 현재 3기 조사 자료까지 이용 가능한 상태이다. 1기(2009~2011)에서는 대표성을 지닌 성인 약 6,000명을 대상으로 환경성 유해화학물질 18종의 체내 농도수준을 측정하고 환경노출을 평가하기 위한 설문조사를 실시하였으며3) 2기(2012~2014)는 측정물질이 21종으로 확대되면서 간지표, 지질지표 및 갑상선호르몬 등의 임상검사항목이 추가되었다.4) 조사대상을 전 연령집단으로 확대하면서 3기(2015~2017)부터는 영유아, 어린이, 청소년 집단이 추가되었고 26종의 유해물질 측정결과가 제공되었다.5,6) 추후 4기에서는 총 33종에 대한 체내 농도수준이 공개될 예정이다(Fig. 1). 설문항목은 크게 거주지특성, 실내환경, 식생활, 인구·사회·경제학적 특성, 교통 및 이동수단, 생활습관, 건강보조식품 및 치료약물 복용, 여성력, 최근 생활·식이습관 등에 관한 문항으로 구성되며 질병 관련 정보는 현재 복용중인 약의 여부와 복용의 원인을 작성하는 설문으로 조사되고 있다. 청소년과 어린이, 영유아의 경우 알레르기, 신체발달 항목 관련 문항이 추가되며 특히 알레르기성 질환인 아토피피부염, 천식, 알레르기 비염에 대한 진단력과 치료여부 등을 조사한다.

Figure 1.Study subjects and analytes of KoNEHS

국민환경보건기초조사와 함께 자주 언급되는 국민건강영양조사는 질병관리본부에서 주관하는 대표적인 국가단위 조사로서 검진조사, 건강설문, 그리고 영양조사로 구성된다. 마찬가지로, 3년 주기로 진행되고 있으며 인구주택총조사 결과를 기반으로 매 기수 당 576개 조사구에서 25가구가 추출되어 대표성을 지닌 표본가구로 선정된다. 1998년 제1기 조사를 시작으로 현재 8기 조사가 진행중이며 이중 1차년도(2019년) 자료는 이용가능한 상태이다. 그동안 국민건강영양조사 자료를 이용한 많은 연구들이 수행되어왔고 다양한 매체를 통해 연구결과가 발표되어 보건학적으로 중요한 정보들이 공개될 수 있었다. 현재 질병관리청 홈페이지에 등록된 논문 건수는 1,834건(2020년 5월까지 발표된 논문 기준)7)으로 확인되었다.

국민환경보건기초조사 역시, 제1기 자료가 공개된 이래 여러 연구성과가 발표되어 기초자료로서의 역할을 충실히 수행하고 있다. 체내 환경성 유해화학물질의 노출현황 및 지난 10년 간의 연도별 추이를 파악할 수 있었고 사회적으로 이슈가 된 물질들에 대한 노출특성을 확인하는데 많은 기여를 하였다. 따라서 본 연구에서는 국민환경보건기조초사 자료를 이용하여 발표된 연구성과를 검토하면서 국내 환경성 유해화학물질의 노출 수준을 파악하고 그에 따른 건강영향과의 연관성을 종합적으로 정리하였다. 또한 각 논문에서 언급하는 제한점들을 바탕으로 국민환경보건기초조사에서 고려되어야 할 부분들과 보건학적 측면에서 향후 수행되어야 할 연구들을 제언하고자 하였다.

2021년 3월 기준으로 PubMed, Google Scholar, 네이버 학술정보를 이용하여 논문을 검색하였다. 키워드는 ‘Korean National Environmental Health Survey’, ‘KoNEHS’, ‘국민환경보건기초조사’를 사용하였고 검색기간은 2011년부터 2021년 3월까지로 지정하였다. 검색된 논문의 제목과 abstract, 그리고 연구방법에 국민환경보건기초조사가 언급된 연구자료를 확인하면서 포스터 발표자료와 출판 철회된 논문은 대상에서 제외하였고 총 57편의 논문이 최종 선정되었다.

연구 주제별로 노출평가 및 노출특성에 대한 부분과 건강영향과의 연관성에 대한 부분으로 구분하여, 각 연구의 출판연도, 사용된 자료의 기수(Cycle), 대상 물질과 대상 집단을 정리하였다. 여러 자료를 사용하여 분석한 연구의 경우, 기초조사에 해당하는 내용을 위주로 정리하였다. 혈중 납과 혈중 수은 외 물질농도는 소변 중에서 분석한 값이며 농도는 기하평균을 위주로 기술하였으나 저자가 산술평균이나 중위수를 산출한 경우 해당 지표를 사용하였다. 또한 소변 중 물질농도는 원농도와 크레아티닌 보정농도 중 저자가 제시한 자료를 사용하였으며 다른 보정방법을 이용한 경우 별도 표기하였다.

1. 연구분류

연구 주제별로 살펴보면, 노출평가와 노출특성에 대한 연구논문이 30편(51.6%), 건강영향 연관성 및 위해성평가에 대한 연구논문이 23편(40.4%)이었고 국민환경보건기초조사 자료 소개 및 설문항목의 타당도 평가 등의 연구소개 관련 논문이 4편(7.0%)이었다(Fig. 2). 논문에 가장 많이 사용된 자료는 국민환경보건기초조사 2기 자료로, 검색시점 기준 총 34편이 2기 자료를 사용하였고, 이중 7편은 다른 기수자료와 통합 분석을 수행하였다.

Figure 2.Trends of KoNEHS literatures - (A) Characteristics of the articles (B) The number of articles over time

물질 군에 따라 살펴보면, 중금속3종에 대한 연구가 10건, 코티닌 관련 연구가 8건, 비스페놀A 연구가 7건, 프탈레이트류 관련 연구가 6건 순으로 분류되었다. 또한, 여러 물질군을 함께 분석한 15건의 논문 중 프탈레이트와 환경성 페놀류(Parabens, Bisphenol, Triclosan)를 함께 분석한 논문이 6건이었다.

2. 노출특성과의 연관성 및 노출평가

노출특성과의 연관성을 보는 연구는 주로 노출에 영향을 주는 요인에 따라 환경성 유해화학물질의 농도를 제시하고 각 요인들의 영향력을 평가하거나 고농도로 검출된 집단이 될 위험도를 분석하는 형태가 많았다. 총 30편의 노출 관련 연구를 확인하여 각 연구대상집단에 따른 체내 유해 물질 농도를 Table 1에 제시하였다.

Table 1 Summary of the main results for exposure association using KoNEHS

PollutantsYearAuthorCycleSubjectResults
Cotinine2015Park et al.8)1Non-smoking worker (n=2,475)(GM in 2009, 2010, 2011) 2.91 ng/mL, 2.12 ng/mL, 1.31 ng/mL
Cotinine2016Kim et al.9)1Non-smoking Adult
(n=814)
(GM) 0.98 ng/mg Cr.
Cotinine2016Park et al.10)1Non-smoking Adult
(n=4,612)
(GM in 2009, 2010, 2011) 2.92 ng/mL, 1.93 ng/mL, 1.25 ng/mL
Cotinine2018Kim et al.11)2Non-smoking female (n=1,322)(GM) 1.75 μg/g cr.
Subway: 1.72 μg/g Cr., Bus: 1.75 μg/g Cr., Taxi: 2.00 μg/g Cr.
Cotinine2019Moon et al.12)1Adult, never smoked & no exposure to second-hand smoke (n=1,360)(GM) 1.55 ng/mL Cr.
Male: 1.28 ng/mL Cr., Female: 1.62 ng/mL Cr.
Cotinine2020Kim and Lee13)2Non-smoking Adult
(n=4218)
(LSGM in 2012, 2013, 2014)
2.95 μg/g Cr., 1.54 μg/g Cr., 1.47 μg/g Cr.
Cotinine2020Jeon et al.4)1,2,3Non-smoking adult-
(cycle 1, n=4,618),
(cycle 2, n=5,049),
(cycle 3, n=3,035)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
1.93 μg/L, 1.04 μg/L, 1.37 μg/L
Cotinine2021Kim et al.14)3Non-smoking Adult
(n=2,575)
(GM) smoking home: 2.4 μg/g Cr., smoking-free home: 1.4 μg/g Cr.
Hg2016Kim et al.15)2Adult
(n=553)
(GM) Male: 3.92 μg/L, Female: 2.61 μg/L (in blood)
(Average Hg intake) Male: 4.74 μg/day, Female: 3.07 μg/day
Pb, Hg2017Lee et al.16)1Elders above 60 years (n=1,429)(GM) blood Pb: 2.07 μg/dL, blood Hg: 2.78 μg/L
Pb2017Cho et al.17)219-24 years old youth (n=251)(Mean) 2.29 μg/dL (in blood)
Pb2019Son et al.18)2Adult
(n=6,455)
(GM) 19.5 μg/L,
Male: 22.8 μg/L, Female:16.6 μg/L (in blood)
Pb, Hg, Cd2019Joo et al.19)1,2,3Adult-
(cycle 1, n=5,700),
(cycle 2, n=5,550),
(cycle 3, n=3,338)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
blood Pb: 1.79 μg/dL, 1.96 μg/dL, 1.61 μg/dL
blood Hg: 3.12 μg/L, 3.17 μg/L, 2.80 μg/L
Hg: 0.56 μg/L, 0.42 μg/L, 0.39 μg/L
Cd: 0.61 μg/L, 0.43 μg/L, 0.40 μg/L
Pb, Hg2019Choi et al.20)1,2Elders above 50 years (n=6,681)(GM in cycle 1, cycle 2) blood Pb: 2.16 μg/dL, 2.29 μg/dL
blood Hg: 3.44 μg/L, 3.27 μg/L
BPA2017Park et al.22)2Adult
(n=5,402)
(GM) Male: 1.33 μg/g Cr., Female: 1.77 μg/g Cr.
BPA2019LaKind et al. 21)1,2Adult-
(cycle 1, n=6,309),
(cycle 2, n=6,478)
(GM in cycle 1, cycle 2) Male: 0.76 ng/mL, 1.17 ng/mL
Female: 0.65 ng/mL, 1.07 ng/mL
adjusted conc. - Male: 0.75 μg/g Cr., 1.25 μg/g Cr.
Female: 0.93 μg/g Cr., 1.78 μg/g Cr.
BPA2020Kim et al. 23)2Adult
(n=5,402)
(GM) Male: 1.22 μg/g Cr., Female: 1.68 μg/g Cr.
BPA2021Jung et al. 5)3Children & Adolescent (n=2,380)(GM) Male: 1.34 μg/L, Female: 1.57 μg/L,
Age 3-5: 2.87 μg/L, age 6-11: 1.57 μg/L, age 12-17: 0.86 μg/L
Severala2018Hwang et al. 24)2Adult
(n=6,478)
(GM) blood Hg: 3.11 μg/L, blood Pb: 1.94 μg/dL, Cd: 0.38 μg/L,
Hg: 0.38 μg/L, DEHP: 50.4 μg/L, MBzP: 2.82 μg/L, MnBP: 23.6 μg/L,
BPA: 1.09 μg/L, HA: 0.12 g/L, t-MuA: 58.8 mg/L, PGA: 0.16 mg/L,
MA: 0.15 mg/L, MHA: 0.23 mg/L, 1-OHP: 0.15 μg/L, 2-NAP: 2.22 μg/L,
1-OHPHE: 0.10 μg/L, 2-OHFLU: 0.27 μg/L, 3-PBA: 1.41 μg/L
Severala2019Hwang et al. 25)2Adult
(n=6,478)
(Adjusted proportional changes)
Severalb2019Kim et al. 26)2Non-smoking Adult
(n=3,533)
Proportion of exceeding 95 percentile of environmental harmful substances, (%)
Severalc2019Park et al. 27)2Adult
(n=6,470)
(GM) MEHHP: 24.3 μg/g Cr., MEOHP: 16.8 μg/g Cr., MECPP: 28.0 μg/g Cr., MBzP: 3.82 μg/g Cr., MnBP: 32.5 μg/g Cr., BPA: 1.49 μg/g Cr.
Severale2019Kwon et al. 28)1,2,3Adult-
(cycle 1, n=5,700),
(cycle 2, n=5,550),
(cycle 3, n=3,338)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
1-OHP: 0.121 μg/L, 0.171 μg/L, 0.144 μg/L
2-NAP: 3.36 μg/L, 2.65 μg/L, 2.96 μg/L
t-MuA: 45.7 μg/L, 69.6 μg/L, 100 μg/L
Severalf2020Lim29)3Age 3-86 (n=5,962)(SG corrected GM of Pre-schoolers/Children/Adolescents/Adults)
MEHHP: 38.37/30.37/16.79/15.31; MEOHP: 28.33/20.28/11.33/11.51;
MECPP: 50.26/47.0/34.84/26.95; MnBP: 52.44/45.66/45.03/25.89;
MBzP: 3.47/2.95/3.41/2.32; MCOP: 1.79/2.36/2.09/1.25;
MCNP: 0.55/0.56/0.55/0.51; MCPP: 2.00/1.65/1.81/1.32;
MeP: 51.37/30.46/31.89/41.08; EtP: 15.73/12.07/23.65/36.12;
PrP: 4.84/1.94/3.91/3.59; TCS: 0.57/0.48/0.52/0.4 (unit: μg/L)
Phthalates2015Jung et al.30)1Adult
(n=5,258)
(GM) MnBP: 57.67 μg/g Cr., MEOHP: 19.47 μg/g Cr., MEHHP: 26.01 μg/g Cr.
Phthalates2020Lee et al.31)*3Non-pregnant women, aged 26-42 (n=159)(AM) Creatinine: 95.7 mg/dL, SG: 1.016
PAHs2018Park et al.32)2Non-smoking housewives (n=1,269)(GM) 2-NAP: 2.62 μg/g Cr., 2-OHFLU: 0.28 μg/g Cr., 1-OHPHE: 0.13 μg/g Cr., 1-OHP: 0.19 μg/g Cr.
1-OHP2020Koh et al.33)1,2,3Adult
(n=15,125)
(GM) 1-OHP: 0.16 μg/g Cr.
VOCs2017Oh et al.34)1Non-smoking female homemakers (n=893)(GM) t-MuA: 46.8 μg/g Cr., HA: 0.25 g/g Cr., MA: 0.25 mg/g Cr., PGA: 0.26 mg/g Cr., MHA: 0.30 mg/g Cr
Triclosan2019Park et al.35)2Adult
(n=6,288)
(Mean) TCS: 0.35 μg/L**

aMetals, PAHs, VOCs, Phenols, Phthalates, 3-PBA etc.; bMetals, PAHs, VOCs, Phenols, cotinine etc.; cPhthalates, BPA; dPAHs, VOC (t-MuA); ePhthalates, Parabens, Triclosan

*Creatinine levels and SG from KoNEHS data were only used in this study.

**Since the percentage of less than LOD was 58%, the arithmetic mean and the geometric mean of Triclosan was not provided in the official report.


국민환경보건기초조사 자료를 활용한 노출 관련 연관성 연구에서 가장 많은 성과를 보인 물질은 코티닌이었다. 이 물질은 담배에 존재하는 니코틴이라는 물질의 주요 대사산물로 흡연자와 비흡연자를 구분할 수 있는 유용한 지표로 사용된다. 따라서 체내 코티닌 농도는 금연 정책의 실효성을 평가할 수 있는 좋은 기초자료가 되었다. 총 8건의 코티닌 관련 연구에서는 비흡연자들을 대상으로 체내 코티닌 수준 감소 추이와 간접흡연 노출 감소효과를 제시하였다.5,8-14) Jeon 등의 연구에서는 2009년부터 2017년까지의 전체자료를 분석하였는데 비흡연자의 비율은 73.2% (1기)에서 80.1% (3기)로 증가하였고, 이들의 체내 코티닌 농도는 1.93 μg/L (1기)에서 1.37 μg/L (3기)로 감소했다고 기술하였다.5) 이러한 감소추세는 2011년 공공기관 및 공중이용시설 금연구역 지정 및 2014년 100 m2 이상 음식점 금연구역 지정 등에 따른 단계별 금연정책이 효과적이었음을 알려준다.13) 또한, 간접흡연의 영향요인으로서 거주지의 건물형태9)와 대중교통 이용,11) 그리고 서비스 판매직이나 단순 노동직 등 간접흡연에 노출될 연관성이 높은 직업군12)에 대한 보고도 있었다.

납, 수은, 카드뮴 등의 중금속 물질군은 미국과 캐나다 등 다른 나라에 비해 높은 체내 농도 수준과 위해성 등으로 인해 1기 조사에서부터 지속적으로 측정대상물질에 포함되어 왔으며 노출평가, 노출특성 간 연관성 그리고 시간에 따른 추이를 보는 6건의 연구 등을 확인할 수 있었다.15-20) Joo 등이 제시한 2009년부터 2017년까지의 성인집단 체내 중금속 수준을 보면 연도별 감소추세를 확인할 수 있었으며 혈중 납과 수은은 각각 60대와 50대에서 최고 농도 수준을 보이다 감소하는 경향, 요중 카드뮴은 연령대가 증가할수록 농도가 증가하는 경향을 보였다.19) 연령대 별 평균농도를 비교했을 때, 1기 자료를 기준으로 전체 성인의 혈중 납 농도는 60세 이상 집단보다 낮은 수준이었으나(성인: 1.79 μg/dL19) vs. 60세 이상: 2.07 μg/dL16)), 혈중 수은은 전체 성인이 60세 이상 집단 보다 높았다(성인: 3.12 μg/L19) vs. 60세 이상: 2.78 μg/L16)). 2기 자료를 이용한 연구결과에서도 전체 성인의 혈중 납 농도는 50세 이상 집단보다 낮은 수준으로 유사한 경향성(성인: 1.96 μg/dL19) vs. 50세 이상: 2.16 μg/dL20)) 을 보인 반면, 혈중 수은 농도는 50세 이상 집단이 전체 성인보다 다소 높은 수준(성인: 3.17 μg/L19) vs. 50세 이상: 3.27 μg/L20))으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 물질의 노출특성과 체내 체류기간을 반영한 연구대상 선정이 중요하다는 점을 의미한다.

대표적인 내분비계 교란물질로 잘 알려져있는 비스페놀 A (BPA)는 국민환경보건기초조사 뿐 아니라 National Health and Nutrition Examination Survey (US), Canadian Health Measures Survey (Canada), Japan Environment and Children’s Study, 그리고 Norwegian Mother and Children Cohort Study 등 여러 나라에서 관심을 가지고 꾸준히 모니터링하는 물질이다. LaKind 등의 연구에 따르면 미국은 2009년부터 2014년까지 체내 요중 BPA 농도가 1.9 ng/mL에서 1.3 ng/mL로 감소한 반면, 캐나다는 1.1~1.2 ng/mL로 일정한 수준을 유지하였고, 같은 기간 한국은 0.7 ng/mL에서 1.1 ng/mL로 증가하였음을 보고하였다.21) 노출관련 요인으로는 시판되는 생수를 주 식수원으로 이용하거나 냉동음식을 주1회 이상 먹는 것이 높은 연관성을 보였다.22) 또한, Kim 등은 성인집단을 대상으로, Jung 등은 어린이·청소년집단을 대상으로 분석한 결과, 남성에 비해 여성이 높은 수준을 보였으며 연령이 낮을수록, 그리고 생선 섭취빈도가 높을수록 체내 BPA 농도가 높다는 결과를 발표하였다.6,23) 그러나 단일시료(spot sample) 분석결과를 이용하였기 때문에 반감기가 짧은 BPA의 노출상태를 반영하기 어렵다는 점과, 6시간 내 섭취정보가 없는 점 등이 연구 제한점으로 언급되었다.6,21-23)

노출과 관련된 영향요인에 대하여 여러 물질군을 함께 고려한 연구는 총 6건 있었다.24-29) 흡연과 중금속, VOCs 및 PAHs 노출 간 연관성을 확인한 연구들과,25,26) 샘플링 시점의 계절적 요인이 체내 검출수준에 미치는 영향을 평가한 연구가 있었다.24) 또한, Lim은 비중을 보정한 농도를 사용하여 미취학아동 집단에서 향수나 메이크업, 방향제 사용과 ethyl paraben의 농도 간 연관성을 평가한 연구를 보고하였다.29) 이 밖에 프탈레이트류,30,31) PAHs,32,33) VOCs,34) Triclosan35)의 노출특성에 대한 연구도 발표되었다.

3. 건강영향

건강영향과의 연관성을 보는 연구들의 경우, 해당 건강영향의 유무에 따라 위험도를 분석하거나 혹은 호르몬 수치의 증감을 설명하는 계수를 제시함으로 환경성 유해화학물질의 영향을 나타내었다. 총 23편의 건강영향 연구 중 비만이나 대사증후군 연관성을 평가한 논문이 12건, 갑상선 호르몬 교란 관련 논문이 7건이었으며 이 밖에 아토피 피부염과 조기 초경 및 신장 기능과의 연관성을 평가한 논문도 보고되었다. 각 물질 별로 연구된 건강영향과 연관성 결과를 Table 2에 제시하였다.

Table 2 Summary of the main results for health effects using KoNEHS

PollutantsHealth effectsYearAuthorCycleSubjectResults
PhthalatesObesity (BMI ≥30 Kg/m2)2019Kang et al.36)2Adult (n=4,572)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
Men - DEHP: OR=0.86, MEHHP: OR=1.07, MEOHP: OR=0.89,
MECPP: OR=0.87, MBzP: OR=1.13, MnBP: OR=0.71 (95% CI: 0.50, 0.99)
Women - DEHP: OR=1.52 (95% CI: 1.04, 2.21), MEHHP: OR=1.72 (95% CI: 1.19, 2.49), MEOHP: OR=1.33, MECPP: OR=1.31, MBzP: OR=1.03, MnBP: OR=0.83
PhthalatesDiabetes2020Nam et al.37)3Adult (n=3,781)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
DEHP: OR=2.49 (95% CI: 1.43, 4.33), MEHHP: OR=3.03 (95% CI: 1.69,5.45), MEOHP: OR=1.74 (95% CI: 1.03, 2.92), MECPP: OR=1.67 (95% CI: 1.02, 2.73), MnBP: OR=2.17 (95% CI: 1.28, 3.66), MBzP: OR=1.89 (95% CI: 1.11, 3.22), MCOP: OR=1.54, MCNP: OR=1.07, MCPP: OR=2.01 (95% CI: 1.19, 3.42).
PhthalatesAtopic Dermatitis2021Kim et al.38)3Age 12-17 (n=797)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
MEHHP: OR=1.38, MEOHP: OR=1.37, MECPP: OR=1.81 (95% CI: 1.01, 3.25), MnBP: OR=1.17, MBzP: OR=1.81 (95% CI: 1.01, 3.25), MCOP: OR=1.32, MCNP: OR=1.05, MCPP: OR=1.15
PhthalatesMenarche2021Park et al.39)3Middle school students (n=236)Prevalence across tertile of phthalates: (High vs. Low)
MEHHP: OR=0.99, MEOHP: OR=1.44, MECPP: OR=1.26,
ΣDEHP: OR=1.44, MnBP: OR=2.09 (95% CI: 1.03, 4.23), MBzP:
OR=1.37, MCOP: OR=0.80, MCNP: OR=1.19, MCPP: OR=1.26,
Σtotal Phthalates: OR=2.22 (95% CI: 1.10, 4.49)
BPAObesity (BMI)2018Hwang et al.46)2Adult (n=6,123)Adjusted regression coefficients
Male - β= -0.023 (p-value 0.767),
Female - β=0.231 (p-value 0.0023)
BPAEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2020Kwon et al.47)2Adult (n=5,108)Adjusted regression coefficients
BMI<25 kg/m2 - T3: β= -0.521, T4: β= -0.030, TSH: β=0.003
BMI≥25 kg/m2 - T3: β= -0.844, T4: β= -0.098, TSH: β= -0.022
BPAObesity (BMI ≥25 Kg/m2)2021Moon et al.45)2,3Adult (n=10,021)Prevalence across quartile of BPA: (Q4 vs. Q1)
Male - OR: 1.27 (95% CI: 1.06, 1.52),
Female - OR: 1.52 (95% CI: 1.28, 1.81)
SeveralaEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2017Park et al.41)2Adult (n=6,003)Adjusted regression coefficients (association) *
T3: MBzP (-), MnBP (-)
T4: total DEHP (-), MEHHP (-), BPA (-)
TSH: MEOHP (+), BPA (-)
SeveralbMetabolic syndrome2019Shim et al.42)2Adult (n=5,251)Prevalence across quartiles of chemicals: (Q4 vs. Q1)
blood Pb: OR=0.859, blood Hg: OR=0.990, Cd: OR=1.094,
t-MuA: OR=1.393 (95% CI: 1.069, 1.816), PGA: OR=1.171 (95% CI: 0.902, 1.520), MA: OR=1.097, MEHHP: OR=1.334, MEOHP: OR=1.181, MECPP: OR=1.176, MnBP: OR=0.897, MBzP: OR=1.090
SeveralcEndocrine disrupting (thyroid autoantibodies, TBG, DIO activity)2020Choi et al.44)**3Adult (n=1,254)Adjusted regression coefficients (association) *
freeT3: MEHHP, MEOHP, MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MBzP (-), MnBP (+)
Total T3: MEHHP, MEOHP, MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MnBP, MBzP, MP (+), BPA (-)
free T4: MBzP (-)
Total T4: MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MBzP (-), MnBP, BPA (+)
SeveralcKidney function (ACR, eGFR)2020Lee et al.43)**3Adult (n=1,292)Adjusted regression coefficients (association) *
ACR: MEHHP (+), MEOHP (+), MECPP(+), ΣDEHP (+), MnBP (-), MBzP (-), MCOP (+), MCNP (+), MCPP (-), BPA (+), MP (-), EP (-), PP (+)
eGFR: MEHHP (-), MEOHP (-), MECPP(+), ΣDEHP (+), MnBP (-), MBzP (+), MCOP (+), MCNP (+), MCPP (-), BPA (-), MP (-), EP (-), PP (-)
SeveralcDiabetes2021Lee et al.40)3Adult (n=3,782)Adjusted regression coefficients (association) *
Direction of association could be differed by the adjusting methods
SeveraleEndocrine disrupting (T3, T4, TSH, TBG, DIO activity, thyroid's secretory capacity)2021Kim et al.52)**3Adult (n=1,254)Adjusted regression coefficients (association) *
Male: free T4 & blood Hg (+), total T3 & 1-OHP (-)
Female: total T4 & Urinary Hg (+),total T3 & blood Pb (+),
total T3 & blood Hg (+)
HgMOE2017Lee et al.48)1Adult (n=6,311)Estimated daily intake of MeHg: 35.8 ng/kg/day (MOE: 2.79)
Pb, Hg, CdEndocrine disrupting (FSH)2019Lee et al.49)2Men and postmenopausal women over 50 years (n=4,689)Adjusted regression coefficients
Men - blood Pb: β=0.005, Urinary Cd: β= -0.016, Blood Hg:
β=0.030
postmenopausal women - blood Pb: β=2.929 (p-value 0.019),
Urinary Cd: β=1.355, Blood Hg: β= -1.000
HgHyperlipidemia, elevated liver enzyme2020Lee et al.50)2Adult (n=6,454)Prevalence
Hyperlipidemia - OR: 1.105 (95% CI: 1.013, 1.206)
Elevated liver enzyme - OR: 1.345 (95% CI: 1.206, 1.500)
Hglipid profiles2020Sohn et al.51)3Adult (n=3,228)Adjusted regression coefficients
Total Cholesterol: β=2.927 (p-value <0.001)
HDL-Cholesterol: β=0.835 (p-value <0.001)
LDL-Cholesterol: β=1.962 (p-value <0.001)
TG: β=0.647
PAHsHypertension2020Lee et al.53)2Adult (n=6,478)Prevalence across quartiles of chemicals: (Q4 vs. Q1)
1-OHPHE: OR=1.604 (95% CI: 1.158, 2.223), 1-OHP: OR=0.876, 2-OHFLU: OR=1.292, 2-NAP: OR=0.967
1-OHPInsulin resistance (TG/HDL ratio)2020Sa et al.54)2Adult (n=5,717)Adjusted regression coefficients
β=0.087 (p-value <0.001)
PAHsDiabetes2020Nam & Kim55)2Adult (n=6,478)Prevalence across quartiles of PAHs: (Q4 vs. Q1)
Men - 2-NAP: OR=2.07 (95%CI: 1.20, 3.55), 1-OHP: OR=1.50,
1-OHPHE: OR=0.78, 2-OHFLU: OR=2.19
Women - 2-NAP: OR=1.94 (95%CI: 1.18, 3.18), 1-OHP:
OR=0.74, 1-OHPHE: OR=0.71, 2-OHFLU: OR=1.90
3-PBAObesity (BMI ≥25 Kg/m2)2016Yoo et al.56)1Adult (n=3,671)Prevalence across quintiles of 3-PBA: (reference: Q1)
Q2: OR=1.277,
Q3: OR=1.606 (95% CI: 1.228, 2.100)
Q4: OR=1.659 (95% CI: 1.211, 2.273)
Q5: OR=1.666 (95% CI: 1.245, 2.230)
3-PBAEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2019Hwang et al.57)2Adult (n=6,208)Adjusted regression coefficients
Male - TSH: β=0.008, T4: β= -0.024 (p-value <0.01), T3: β= -0.011
Female - TSH: β= -0.006, T4: β= -0.011 (p-value 0.02), T3: β= -0.006
Low exposed - TSH: β=0.038, T4: β= -0.024 (p-value <0.01), T3: β= -0.018 (p-value 0.01)
High exposed - TSH: β= -0.033, T4: β= -0.018 (p-value <0.01), T3: β= -0.010
TriclosanEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2019Ha et al.58)2Adult without thyroid hormone extremes (n=5,990)Adjusted regression coefficients
Male - T3: β=0.00, T4: β= -0.011, TSH: β=0.028
Female - T3: β=-0.01, T4: β= -0.01, TSH: β=0.066

[Abbreviation] ACR: albumin to creatinine ratio; eGFR: estimated glomerular filtration rate; TBG: thyroxine-binding globulin; DIO: calculated deiodinase activity

aPhthalates, BPA; bMetals, VOCs, Phthalates, BPA; cPhthalates, BPA, Parabens; dMetals, PAHs

*Because of too many regression coefficients, directions of the association were only shown in the table.

**Additional experiments using those samples obtained from KoNEHS were included in this study as well dataset.


대표적인 내분비계 장애물질인 프탈레이트류에 대하여 비만, 당뇨, 아토피 피부염, 조기 초경 등 여러 건강영향과의 연관성 연구가 발표되었다.36-39) 특히 di-(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP)와 대사체 mono-(2-ethyl-5-hydroxyhexyl) phthalate (MEHHP)는 저농도 집단에 비해 고도비만의 위험성이 각각 1.52배, 1.72배로 분석되었고36) 이들의 당뇨 위험성은 2.49배, 3.03배로 보고되어 유의한 연관성을 보여주었다.37) 그러나 Lee 등의 연구에서는 공변수를 고려한 표준화 보정방법(covariate-adjusted standardization, CAS)으로 소변의 묽기를 보정했을 때 비만 및 당뇨와의 연관성이 변화함을 언급하면서 각 보정방법 별 비만 및 당뇨와의 연관성 분석결과를 제시하였다.40) 이러한 결과는 소변농도를 보정하기 위해 사용했던 크레아티닌과 비중이 근육량, 또는 요단백/요당량 등과의 연관성으로 인해 특정 건강영향에 교란효과를 가져올 수 있음을 보여준다.

BPA도 내분비계 장애를 유발하는 물질로서 프탈레이트와 함께 연구된 논문들이 많이 있었다.41-44) BPA 상위 25퍼센타일 집단에서 비만 위험도가 남성은 1.27배, 여성은 1.52배 상승한다는 연구결과가 있었고,45,46) 회귀분석 결과를 통해 Total T3, Total T4와는 음의 관계가 있음이 보고되었다.41,47) 또한, 앞서 언급되었던 CAS 보정 시 ACR (albumin to creatinine)과는 양의 관계, eGFR (estimated glomerular filtration rate)과는 음의 관계가 있으며43) 보정방법에 따라 차이는 있지만 당뇨와 유의한 연관성이 있음을 보고하였다.40) 특히, 사구체 여과율에 따라 소변으로 배출되는 유해 물질의 양이 영향을 받아 연관성이 나타날 수 있는 상황에서 CAS 보정방법이 교란영향을 억제할 수 있다는 연구결과는 향후 CAS를 이용한 건강영향 분석이 이루어질 필요성을 보여준다는 면에서 주목할 만하다.

중금속 중에서는 수은과 관련하여 다양한 건강영향에 대한 연구논문이 발표되었다.42,48-52) 수은의 비만유발가능성이 제기되면서 국내외에서 비만과의 연관성을 보는 연구들이 진행되어 왔으나 연구대상집단의 노출특성과 분석방법, 교란변수 통제 방법 등이 상이하여 결과의 일관성을 확보하지는 못하였다. 국민환경보건기초조사 자료를 이용한 연구들에서도 대사증후군과 연관성이 없다는 보고가 있는 반면, 혈중 수은농도 증가 시 간수치 상승위험은 약 35% 증가하고 lipid profile (HDL, LDL, Total Cholesterol, TG)과도 약한 양의 관계가 있다는 연구들이 있었다.50,51) 또한, 요중 수은이 T3 감소 및 T4 증가와 유의한 연관성이 있다는 보고도 있었다.52) 생리학적 거동모델(Physiologically based Pharmaco-kinetic model)을 이용한 국내 메틸수은 섭취량 연구에 따르면 국내 일일 메틸수은 섭취추정량(35.8 ng/kg/day)은 US Environmental Protection Agency가 제시한 일섭취허용기준(Reference dose, 100 ng/kg/day) 보다는 낮은 수준이지만 전체 인구집단의 margin of exposure는 1.6~4.1로 일섭취허용기준에 근접한다는 보고가 있었다.48) 연도별 감소추세를 보이긴 했으나 국내 혈중 수은농도는 건강영향을 일으킬 가능성이 있는 수준으로서 여전히 주의가 필요한 상황이며 비만을 포함한 건강영향과의 연관성을 꾸준히 고려해볼 필요가 있다.

PAHs는 고혈압, 인슐린저항성, 당뇨와의 연관성을 본 연구들이 수행되었으며 특히, 2-NAP는 저농도군에 비해 고농도군의 당뇨위험성이 약 2배가량 높다는 보고가 있었다.53-55) 3-PBA도 비만과 유의한 연관성이 보고되었으며 특히 T4와 음의 상관관계가 있다는 결과가 있었다.56,57) 트리클로산과 갑상선 호르몬 간 연관성을 분석한 연구에서는 연관성이 드러나지 않았다.58) 다만, 트리클로산은 전체 인구집단의 약 60%가 검출한계 미만으로 조사되었기 때문에 추후 통합자료를 이용하여 연관성을 재검토하는 작업이 필요할 것이다.

4. 국민환경보건기초조사 연구의 제한점과 대책

노출 연관성 연구들에서는 공통적으로 단면연구 디자인과 단일시료(spot sample)에 대해 기술하면서 특히 반감기가 짧은 물질의 경우 노출을 제대로 반영하기 어렵다는 한계점이 언급되었고, 노출을 추정할 수 있는 식이 설문정보나 샘플링 시기를 고려할 수 없어 제한적이라는 의견들이 있었다.5,9,11,15,23,25,26,33) 이러한 한계점을 보완하기 위한 방법으로 일부 조사 대상자들에서 24시간 소변을 수집하는 안을 고려해볼 수 있는데 반감기가 짧은 물질들의 노출에 대한 안정적인 지표를 통해 노출원과의 연관성을 분석하는 합리적 방안이 될 수 있다. 또한 어린이 환경보건 출생코호트 연구사업의 디자인처럼 소수의 코호트를 구축하여 기수 별 추적연구를 진행하는 방안을 추진해볼 수 있다. 기초조사 내 코호트가 구축된다면 노출의 경향성을 확인하고 개개인의 체내 농도 변이 정도를 확인하는데 좋은 기초자료가 될 것이다.

국외 대표적 바이오모니터링 조사로 언급되는 미국의 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES)의 경우, 전체 표본을 일정한 주기별로 조사하는 순환표본 설계를 통해 층 효과를 유지하면서도 다양한 물질을 측정할 수 있도록 부분 표본 설계를 적용하여 2018년 기준, 약 350 여종의 유해화학물질 측정결과를 제공하였다. 또한, Canadian Health Measures Survey (CHMS)는 표본지점에 따라 표본 거처를 추출하는 확대표본 설계방식을 적용하고 있으며 약 160 여종의 측정항목을 조사하여 발표한다. 이와 관련하여, 현행 국민환경보건기초조사는 표본크기 유지 및 조사 효율성을 높이기 위하여 성인과 어린이/청소년, 그리고 영유아 집단 별 각기 다른 추출방식을 적용하고 있으며 유해화학물질 33종의 측정은 표본 내 전수조사로 진행되고 있다. 따라서 측정결과의 대표성을 확보할 수 있는 장점이 있는 반면, 인구집단 별 추출틀이 다르기때문에 전체 대상자 통합분석이 어렵다는 한계가 존재한다. 이에 대한 대안으로 추출틀을 통합하는 방법과 순환표본 설계, 그리고 부표본 이용방안 등을 고려할 수 있다. 연령별 통합가중치 및 부분표본을 이용한 분석물질의 확대 필요성 부분과 관련하여 꾸준히 논의되어 왔고, 향후 조사결과에서 도입될 가능성이 높은 만큼, 전 연령집단을 대상으로 다양한 물질과 관련한 중요한 연구결과들이 발표될 것으로 예상된다.

한편, 설문문항의 개편으로 인한 기수 간 통합분석의 어려움과 통합가중치의 필요성을 제한점으로 제시한 연구들도 있었다.5,19,28,29) 측정물질에 따라 노출원 관련 설문문항이 추가 혹은 수정되는 것은 연구 추진 시 불가피한 부분이지만, 같은 설문 문항에 대한 분석자료 상의 변수명 일치 및 응답보기의 일관성 유지 등 자료 이용에 대한 검토가 함께 이루어져야 한다. 국민건강영양조사의 경우, 자료 구조가 일관성을 유지하면서 분석방향에 따라 사용자가 가중치를 직접 계산할 수 있도록 제공하고 있어 다른 기수 간 통합분석이 가능한 것이 특징이다. 자료의 일관성을 고려한다면 국민환경보건기초조사 전 기수통합자료를 통해 의미 있는 추가 연구가 도출될 수 있을 것으로 기대한다.

건강영향 연구 중 비만과의 연관성을 본 연구들에서는 공통적으로 연구대상자의 섭취 칼로리를 고려할 수 없는 점을 한계로 언급하였고,36,46,51,56) 대사증후군의 판단 기준에 해당하는 지표들 - 이를테면 혈압이나 당 수치, 복부 둘레 등의 정보가 없다는 점도 지적되었다.42,45,54) 또한 당뇨나 이상지질혈증, 아토피피부염 등의 질환을 설문응답에 근거하여 판단하였기 때문에 과소추정 또는 오분류 가능성이 있을 수 있다는 의견도 있었다.38,40,50,55) 그리고 갑상선 호르몬과의 연관성을 보는 연구들에서는 과거 질병력에 관한 정보의 부재가 언급되었고 특정 건강영향이 발생하기 이전의 유해물질 농도를 알 수 없어 인과관계를 설명할 수 없다는 점도 함께 기술하였다.39,47,49,58) 질병여부와 과거력 등의 정보가 제공되면 환경성 유해화학물질과 건강영향 연구들이 더욱 활발히 수행될 수 있을 것으로 기대되며, 현 조사에서 포괄하기보다는 해당 정보를 보유한 타 부처 자료 - 국민건강영양자료 및 건강보험공단자료 등과의 협력을 추진하여 연계분석이 가능한 환경을 조성하는 것이 합리적인 방안으로 생각된다. 이에 더해 고노출 물질 혹은 특정 물질에 대한 고노출 집단이 규명된 경우, 대상자가 정밀조사를 받을 수 있는 연계 체계 구축과 해당 인구집단에 대한 정책적인 지침을 제공하는 시스템을 마련할 것을 제안하는 바이다. 시간에 따른 체내 코티닌 감소추이를 통해 단계별 금연정책의 효율성이 평가된 것처럼, 정밀조사 및 정책에 대한 효율성이 차기 연구들을 통해 평가된다면 유해화학물질의 노출과 건강 영향에 대한 기초자료로서 국민환경보건기초조사의 보건학적 의미가 더욱 중요해질 것으로 기대된다.

국민환경보건기초조사를 이용하여 현재까지 발표된 연구논문들은 대체로 성인집단을 대상으로 분석되었다. 1기와 2기 자료의 조사대상자는 19세 이상 성인이었고 3기부터 영유아, 어린이, 청소년 집단이 추가되었기 때문에 향후 이들 집단에 대한 심도 있는 연구들이 진행될 필요가 있다. 각 연령 집단에 대한 노출평가 및 연관성 연구와 성인집단과의 차이점, 그리고 건강영향 간 연관성을 통해 보건학적으로 의미있는 주요한 연구결과들을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 국민환경보건기초조사 자료가 공개된 이래 발표된 총 57편의 논문을 검토하면서 국내 환경성 유해화학물질의 노출수준과 그에 따른 건강 영향을 정리하였다. 노출평가와 연관성을 분석한 논문들은 코티닌과 중금속류를 대상으로 한 연구가 많았으며 건강영향 연구로는 비만과 대사증후군, 내분비계 교란영향에 대하여 프탈레이트류와 BPA, 수은 등을 중심으로 많은 결과들이 발표되었다. 이러한 단일 물질군 연구와 더불어 여러 물질에 대한 동시노출효과(co-exposure)를 분석하면서 연령집단에 따라 같은 생활환경에서 노출되는 물질들의 연관성, 식이로부터 노출되는 물질들 간 연관성, 지역 특성에 따른 특정 노출원의 영향 등에 대한 연구들이 이루어질 필요가 있다. 또한, 여러 환경성 유해화학물질이 하나의 건강상태에 미치는 영향 평가도 보건학적 측면에서 중요한 연구가 될 것이다.

본 논문은 국립환경과학원 “국가 환경보건 바이오뱅크 구축 및 운영 로드맵 마련” 사업에서 연구비를 지원받아 수행된 연구결과를 포함하고 있습니다. 연구지원과 국민환경보건기초조사 자료를 위한 모든 노력에 감사드립니다.

[Abbreviation] HM: heavy metal, As: arsenic, Cd: cadmium, Hg: mercury, Mn: manganese, Pb: lead; VOCs: volatile organic compounds, BMA: benzylmercapturic acid, HA: hippuric acid, MA: mandelic acid, MHA: methylhippuric acid, PGA: phenylglyoxylic acid, t-MuA: t,t-muconic acid; PAHs: poly aromatic hydrocarbons, 1-OHP: 1-hydroxypyrene, 2-NAP: 2-hydroxynaphthalene, 1-OHPHE: 1-hydroxyphenanthrene, 2-OHFLU: 2-Hydroxyfluorene; Phthalates DEHP: di-(2-ethylhexyl) phthalate, MEHHP: mono-(2-ethyl-5-hydroxyhexyl) phthalate, MEOHP: mono-(2-ethyl-5-oxohexyl) phthalate, MnBP: mono-n-butyl phthalate, MECPP: mono-(2-ethyl-5-carboxypentyl) phthalate, MBzP: mono-benzyl phthalate, MCNP: mono-(carboxynonyl) phthalate, MCOP: mono-(carboxyoctyl) phthalate, MCPP: mono-(3-carboxypropyl) phthalate, MEP: Mono-ethyl phthalate, MMP: monomethyl phthalate; Phenols BPA: bisphenol A, BPF: bisphenol F, BPS: Bisphenol S, TCS: triclosan, BP-3: benzophenone-3, MP: methyl paraben, EP: ethyl paraben, PP: propyl paraben, BP: butyl paraben; Pesticide 3-PBA: 3-phenoxybenzoic acid; PFAS: perfluoroalkyl substances, PFOA: perfluorooctanoic acid , PFOS: perfluorooctanoic sulfonate, PFHxS: perfluorohexane sulfonate, PFNA: perfluorononanoic acid, PFDeA: perfluorodecanoic acid; Cr: creatinine; SG: specific gravity

이승호(연구교수), 김진희(교수), 최윤형(교수), 김성균(교수), 이경무(교수), 박재범(교수)

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Article

Original Article

J Environ Health Sci. 2021; 47(3): 227-244

Published online June 30, 2021 https://doi.org/10.5668/JEHS.2021.47.3.227

Copyright © The Korean Society of Environmental Health.

A Review of the Literature Using the Korean National Environmental Health Survey (cycle 1-3)

Seungho Lee*† , Jin Hee Kim** , Yoon-Hyeong Choi*** , Sungkyoon Kim**** , Kyung mu Lee***** , Jae Bum Park*

*Department of Occupational and Environmental Medicine, Ajou University School of Medicine
**Department of Integrative Bioscience & Biotechnology, Sejong University
***Department of Preventive Medicine, Gachon University
****Department of Environmental Health Sciences, Seoul National University
*****Department of Environmental Health, Korea National Open University

Correspondence to:Department of Occupational and Environmental Medicine, Ajou University School of Medicine, 164 Worldcup-ro, Yeongtong-gu, Suwon 16499, South Korea, Tel: +82-31-219-7353, E-mail: lgydr@aumc.ac.kr

Received: May 31, 2021; Revised: June 14, 2021; Accepted: June 20, 2021

Abstract

Objectives: The Korean National Environmental Health Survey provides representative biomonitoring data for environmental pollutants in South Korea. Over the last decade, there have been various studies published using this data. In this study, we aimed to provide information and implications by reviewing each study.
Methods: We searched comprehensive electronic databases from PubMed, Google Scholar, and Naver Academic database using the key words ‘Korean National Environmental Health Survey’ and ‘KoNEHS’ through March 2021. A total of 57 studies were selected after reviewing the relevance of the data.
Results: The most frequently studied pollutants were heavy metals (10), Cotinine (8), Bisphenol A (7), and Phthalates (6), in that order. In particular, Phthalates, Bisphenol A, and Parabens were often studied together (6). A decline in urinary cotinine and heavy metals in the body was shown over time among studies on exposure association. It was demonstrated that Phthalates and Bisphenol A were significantly related to obesity and diabetes from the studies of health impacts. Cross-section study design, spot urine, and insufficient health status information were mostly reported as limitations of the data.
Conclusion: Since research has been focused on adults, further investigations of children and adolescents are required. In this regard, it is necessary to maintain the consistency of the data structure and provide integrated weights for all ages. In addition, it would allow the measurement of several environmental pollutants by considering subsample design. Lastly, integrated studies with multi-cycles and the health effects from coexposure to multiple chemicals would be expected to provide important knowledge.

Keywords: KoNEHS,biomonitoring,exposure,health effect

I. 서 론

국민환경보건기초조사는 환경보건종합계획과 환경보건법 제14조에 기반하여 수행되고 있는 대표적인 국내 환경성 유해화학물질의 바이오모니터링 조사 프로그램이다. 본 조사의 목적은 전 국민을 대상으로 유해물질 노출수준의 공간적 분포 및 시간적 변화를 조사하고 영향요인을 체계적, 지속적으로 분석하여 환경보건정책 수집을 위한 기초자료를 제공하는 것이다.1) 2021년부터 본격적으로 추진되는 제 2차 환경보건종합계획 발표에 따르면 “환경보건 안전망 구축을 통한 환경성 질병부담 완화”라는 목표 아래 환경유해인자의 사전감시 강화 전략으로 국민환경보건기초조사의 조사항목이 총 100종으로 확대되는 방안이 포함되어 있다. 또한, 환경 유해인자와 건강영향 간 상관성을 밝히기 위한 신규 연구개발 관련 계획들도 발표되었다.2)

2009년 1기 조사를 시작으로 매 3년 주기마다 조사가 진행되고 있으며 현재 3기 조사 자료까지 이용 가능한 상태이다. 1기(2009~2011)에서는 대표성을 지닌 성인 약 6,000명을 대상으로 환경성 유해화학물질 18종의 체내 농도수준을 측정하고 환경노출을 평가하기 위한 설문조사를 실시하였으며3) 2기(2012~2014)는 측정물질이 21종으로 확대되면서 간지표, 지질지표 및 갑상선호르몬 등의 임상검사항목이 추가되었다.4) 조사대상을 전 연령집단으로 확대하면서 3기(2015~2017)부터는 영유아, 어린이, 청소년 집단이 추가되었고 26종의 유해물질 측정결과가 제공되었다.5,6) 추후 4기에서는 총 33종에 대한 체내 농도수준이 공개될 예정이다(Fig. 1). 설문항목은 크게 거주지특성, 실내환경, 식생활, 인구·사회·경제학적 특성, 교통 및 이동수단, 생활습관, 건강보조식품 및 치료약물 복용, 여성력, 최근 생활·식이습관 등에 관한 문항으로 구성되며 질병 관련 정보는 현재 복용중인 약의 여부와 복용의 원인을 작성하는 설문으로 조사되고 있다. 청소년과 어린이, 영유아의 경우 알레르기, 신체발달 항목 관련 문항이 추가되며 특히 알레르기성 질환인 아토피피부염, 천식, 알레르기 비염에 대한 진단력과 치료여부 등을 조사한다.

Figure 1. Study subjects and analytes of KoNEHS

국민환경보건기초조사와 함께 자주 언급되는 국민건강영양조사는 질병관리본부에서 주관하는 대표적인 국가단위 조사로서 검진조사, 건강설문, 그리고 영양조사로 구성된다. 마찬가지로, 3년 주기로 진행되고 있으며 인구주택총조사 결과를 기반으로 매 기수 당 576개 조사구에서 25가구가 추출되어 대표성을 지닌 표본가구로 선정된다. 1998년 제1기 조사를 시작으로 현재 8기 조사가 진행중이며 이중 1차년도(2019년) 자료는 이용가능한 상태이다. 그동안 국민건강영양조사 자료를 이용한 많은 연구들이 수행되어왔고 다양한 매체를 통해 연구결과가 발표되어 보건학적으로 중요한 정보들이 공개될 수 있었다. 현재 질병관리청 홈페이지에 등록된 논문 건수는 1,834건(2020년 5월까지 발표된 논문 기준)7)으로 확인되었다.

국민환경보건기초조사 역시, 제1기 자료가 공개된 이래 여러 연구성과가 발표되어 기초자료로서의 역할을 충실히 수행하고 있다. 체내 환경성 유해화학물질의 노출현황 및 지난 10년 간의 연도별 추이를 파악할 수 있었고 사회적으로 이슈가 된 물질들에 대한 노출특성을 확인하는데 많은 기여를 하였다. 따라서 본 연구에서는 국민환경보건기조초사 자료를 이용하여 발표된 연구성과를 검토하면서 국내 환경성 유해화학물질의 노출 수준을 파악하고 그에 따른 건강영향과의 연관성을 종합적으로 정리하였다. 또한 각 논문에서 언급하는 제한점들을 바탕으로 국민환경보건기초조사에서 고려되어야 할 부분들과 보건학적 측면에서 향후 수행되어야 할 연구들을 제언하고자 하였다.

II. 연구방법

2021년 3월 기준으로 PubMed, Google Scholar, 네이버 학술정보를 이용하여 논문을 검색하였다. 키워드는 ‘Korean National Environmental Health Survey’, ‘KoNEHS’, ‘국민환경보건기초조사’를 사용하였고 검색기간은 2011년부터 2021년 3월까지로 지정하였다. 검색된 논문의 제목과 abstract, 그리고 연구방법에 국민환경보건기초조사가 언급된 연구자료를 확인하면서 포스터 발표자료와 출판 철회된 논문은 대상에서 제외하였고 총 57편의 논문이 최종 선정되었다.

연구 주제별로 노출평가 및 노출특성에 대한 부분과 건강영향과의 연관성에 대한 부분으로 구분하여, 각 연구의 출판연도, 사용된 자료의 기수(Cycle), 대상 물질과 대상 집단을 정리하였다. 여러 자료를 사용하여 분석한 연구의 경우, 기초조사에 해당하는 내용을 위주로 정리하였다. 혈중 납과 혈중 수은 외 물질농도는 소변 중에서 분석한 값이며 농도는 기하평균을 위주로 기술하였으나 저자가 산술평균이나 중위수를 산출한 경우 해당 지표를 사용하였다. 또한 소변 중 물질농도는 원농도와 크레아티닌 보정농도 중 저자가 제시한 자료를 사용하였으며 다른 보정방법을 이용한 경우 별도 표기하였다.

III. 결과 및 고찰

1. 연구분류

연구 주제별로 살펴보면, 노출평가와 노출특성에 대한 연구논문이 30편(51.6%), 건강영향 연관성 및 위해성평가에 대한 연구논문이 23편(40.4%)이었고 국민환경보건기초조사 자료 소개 및 설문항목의 타당도 평가 등의 연구소개 관련 논문이 4편(7.0%)이었다(Fig. 2). 논문에 가장 많이 사용된 자료는 국민환경보건기초조사 2기 자료로, 검색시점 기준 총 34편이 2기 자료를 사용하였고, 이중 7편은 다른 기수자료와 통합 분석을 수행하였다.

Figure 2. Trends of KoNEHS literatures - (A) Characteristics of the articles (B) The number of articles over time

물질 군에 따라 살펴보면, 중금속3종에 대한 연구가 10건, 코티닌 관련 연구가 8건, 비스페놀A 연구가 7건, 프탈레이트류 관련 연구가 6건 순으로 분류되었다. 또한, 여러 물질군을 함께 분석한 15건의 논문 중 프탈레이트와 환경성 페놀류(Parabens, Bisphenol, Triclosan)를 함께 분석한 논문이 6건이었다.

2. 노출특성과의 연관성 및 노출평가

노출특성과의 연관성을 보는 연구는 주로 노출에 영향을 주는 요인에 따라 환경성 유해화학물질의 농도를 제시하고 각 요인들의 영향력을 평가하거나 고농도로 검출된 집단이 될 위험도를 분석하는 형태가 많았다. 총 30편의 노출 관련 연구를 확인하여 각 연구대상집단에 따른 체내 유해 물질 농도를 Table 1에 제시하였다.

Table 1 . Summary of the main results for exposure association using KoNEHS.

PollutantsYearAuthorCycleSubjectResults
Cotinine2015Park et al.8)1Non-smoking worker (n=2,475)(GM in 2009, 2010, 2011) 2.91 ng/mL, 2.12 ng/mL, 1.31 ng/mL
Cotinine2016Kim et al.9)1Non-smoking Adult
(n=814)
(GM) 0.98 ng/mg Cr.
Cotinine2016Park et al.10)1Non-smoking Adult
(n=4,612)
(GM in 2009, 2010, 2011) 2.92 ng/mL, 1.93 ng/mL, 1.25 ng/mL
Cotinine2018Kim et al.11)2Non-smoking female (n=1,322)(GM) 1.75 μg/g cr.
Subway: 1.72 μg/g Cr., Bus: 1.75 μg/g Cr., Taxi: 2.00 μg/g Cr.
Cotinine2019Moon et al.12)1Adult, never smoked & no exposure to second-hand smoke (n=1,360)(GM) 1.55 ng/mL Cr.
Male: 1.28 ng/mL Cr., Female: 1.62 ng/mL Cr.
Cotinine2020Kim and Lee13)2Non-smoking Adult
(n=4218)
(LSGM in 2012, 2013, 2014)
2.95 μg/g Cr., 1.54 μg/g Cr., 1.47 μg/g Cr.
Cotinine2020Jeon et al.4)1,2,3Non-smoking adult-
(cycle 1, n=4,618),
(cycle 2, n=5,049),
(cycle 3, n=3,035)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
1.93 μg/L, 1.04 μg/L, 1.37 μg/L
Cotinine2021Kim et al.14)3Non-smoking Adult
(n=2,575)
(GM) smoking home: 2.4 μg/g Cr., smoking-free home: 1.4 μg/g Cr.
Hg2016Kim et al.15)2Adult
(n=553)
(GM) Male: 3.92 μg/L, Female: 2.61 μg/L (in blood)
(Average Hg intake) Male: 4.74 μg/day, Female: 3.07 μg/day
Pb, Hg2017Lee et al.16)1Elders above 60 years (n=1,429)(GM) blood Pb: 2.07 μg/dL, blood Hg: 2.78 μg/L
Pb2017Cho et al.17)219-24 years old youth (n=251)(Mean) 2.29 μg/dL (in blood)
Pb2019Son et al.18)2Adult
(n=6,455)
(GM) 19.5 μg/L,
Male: 22.8 μg/L, Female:16.6 μg/L (in blood)
Pb, Hg, Cd2019Joo et al.19)1,2,3Adult-
(cycle 1, n=5,700),
(cycle 2, n=5,550),
(cycle 3, n=3,338)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
blood Pb: 1.79 μg/dL, 1.96 μg/dL, 1.61 μg/dL
blood Hg: 3.12 μg/L, 3.17 μg/L, 2.80 μg/L
Hg: 0.56 μg/L, 0.42 μg/L, 0.39 μg/L
Cd: 0.61 μg/L, 0.43 μg/L, 0.40 μg/L
Pb, Hg2019Choi et al.20)1,2Elders above 50 years (n=6,681)(GM in cycle 1, cycle 2) blood Pb: 2.16 μg/dL, 2.29 μg/dL
blood Hg: 3.44 μg/L, 3.27 μg/L
BPA2017Park et al.22)2Adult
(n=5,402)
(GM) Male: 1.33 μg/g Cr., Female: 1.77 μg/g Cr.
BPA2019LaKind et al. 21)1,2Adult-
(cycle 1, n=6,309),
(cycle 2, n=6,478)
(GM in cycle 1, cycle 2) Male: 0.76 ng/mL, 1.17 ng/mL
Female: 0.65 ng/mL, 1.07 ng/mL
adjusted conc. - Male: 0.75 μg/g Cr., 1.25 μg/g Cr.
Female: 0.93 μg/g Cr., 1.78 μg/g Cr.
BPA2020Kim et al. 23)2Adult
(n=5,402)
(GM) Male: 1.22 μg/g Cr., Female: 1.68 μg/g Cr.
BPA2021Jung et al. 5)3Children & Adolescent (n=2,380)(GM) Male: 1.34 μg/L, Female: 1.57 μg/L,
Age 3-5: 2.87 μg/L, age 6-11: 1.57 μg/L, age 12-17: 0.86 μg/L
Severala2018Hwang et al. 24)2Adult
(n=6,478)
(GM) blood Hg: 3.11 μg/L, blood Pb: 1.94 μg/dL, Cd: 0.38 μg/L,
Hg: 0.38 μg/L, DEHP: 50.4 μg/L, MBzP: 2.82 μg/L, MnBP: 23.6 μg/L,
BPA: 1.09 μg/L, HA: 0.12 g/L, t-MuA: 58.8 mg/L, PGA: 0.16 mg/L,
MA: 0.15 mg/L, MHA: 0.23 mg/L, 1-OHP: 0.15 μg/L, 2-NAP: 2.22 μg/L,
1-OHPHE: 0.10 μg/L, 2-OHFLU: 0.27 μg/L, 3-PBA: 1.41 μg/L
Severala2019Hwang et al. 25)2Adult
(n=6,478)
(Adjusted proportional changes)
Severalb2019Kim et al. 26)2Non-smoking Adult
(n=3,533)
Proportion of exceeding 95 percentile of environmental harmful substances, (%)
Severalc2019Park et al. 27)2Adult
(n=6,470)
(GM) MEHHP: 24.3 μg/g Cr., MEOHP: 16.8 μg/g Cr., MECPP: 28.0 μg/g Cr., MBzP: 3.82 μg/g Cr., MnBP: 32.5 μg/g Cr., BPA: 1.49 μg/g Cr.
Severale2019Kwon et al. 28)1,2,3Adult-
(cycle 1, n=5,700),
(cycle 2, n=5,550),
(cycle 3, n=3,338)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
1-OHP: 0.121 μg/L, 0.171 μg/L, 0.144 μg/L
2-NAP: 3.36 μg/L, 2.65 μg/L, 2.96 μg/L
t-MuA: 45.7 μg/L, 69.6 μg/L, 100 μg/L
Severalf2020Lim29)3Age 3-86 (n=5,962)(SG corrected GM of Pre-schoolers/Children/Adolescents/Adults)
MEHHP: 38.37/30.37/16.79/15.31; MEOHP: 28.33/20.28/11.33/11.51;
MECPP: 50.26/47.0/34.84/26.95; MnBP: 52.44/45.66/45.03/25.89;
MBzP: 3.47/2.95/3.41/2.32; MCOP: 1.79/2.36/2.09/1.25;
MCNP: 0.55/0.56/0.55/0.51; MCPP: 2.00/1.65/1.81/1.32;
MeP: 51.37/30.46/31.89/41.08; EtP: 15.73/12.07/23.65/36.12;
PrP: 4.84/1.94/3.91/3.59; TCS: 0.57/0.48/0.52/0.4 (unit: μg/L)
Phthalates2015Jung et al.30)1Adult
(n=5,258)
(GM) MnBP: 57.67 μg/g Cr., MEOHP: 19.47 μg/g Cr., MEHHP: 26.01 μg/g Cr.
Phthalates2020Lee et al.31)*3Non-pregnant women, aged 26-42 (n=159)(AM) Creatinine: 95.7 mg/dL, SG: 1.016
PAHs2018Park et al.32)2Non-smoking housewives (n=1,269)(GM) 2-NAP: 2.62 μg/g Cr., 2-OHFLU: 0.28 μg/g Cr., 1-OHPHE: 0.13 μg/g Cr., 1-OHP: 0.19 μg/g Cr.
1-OHP2020Koh et al.33)1,2,3Adult
(n=15,125)
(GM) 1-OHP: 0.16 μg/g Cr.
VOCs2017Oh et al.34)1Non-smoking female homemakers (n=893)(GM) t-MuA: 46.8 μg/g Cr., HA: 0.25 g/g Cr., MA: 0.25 mg/g Cr., PGA: 0.26 mg/g Cr., MHA: 0.30 mg/g Cr
Triclosan2019Park et al.35)2Adult
(n=6,288)
(Mean) TCS: 0.35 μg/L**

aMetals, PAHs, VOCs, Phenols, Phthalates, 3-PBA etc.; bMetals, PAHs, VOCs, Phenols, cotinine etc.; cPhthalates, BPA; dPAHs, VOC (t-MuA); ePhthalates, Parabens, Triclosan.

*Creatinine levels and SG from KoNEHS data were only used in this study..

**Since the percentage of less than LOD was 58%, the arithmetic mean and the geometric mean of Triclosan was not provided in the official report..



국민환경보건기초조사 자료를 활용한 노출 관련 연관성 연구에서 가장 많은 성과를 보인 물질은 코티닌이었다. 이 물질은 담배에 존재하는 니코틴이라는 물질의 주요 대사산물로 흡연자와 비흡연자를 구분할 수 있는 유용한 지표로 사용된다. 따라서 체내 코티닌 농도는 금연 정책의 실효성을 평가할 수 있는 좋은 기초자료가 되었다. 총 8건의 코티닌 관련 연구에서는 비흡연자들을 대상으로 체내 코티닌 수준 감소 추이와 간접흡연 노출 감소효과를 제시하였다.5,8-14) Jeon 등의 연구에서는 2009년부터 2017년까지의 전체자료를 분석하였는데 비흡연자의 비율은 73.2% (1기)에서 80.1% (3기)로 증가하였고, 이들의 체내 코티닌 농도는 1.93 μg/L (1기)에서 1.37 μg/L (3기)로 감소했다고 기술하였다.5) 이러한 감소추세는 2011년 공공기관 및 공중이용시설 금연구역 지정 및 2014년 100 m2 이상 음식점 금연구역 지정 등에 따른 단계별 금연정책이 효과적이었음을 알려준다.13) 또한, 간접흡연의 영향요인으로서 거주지의 건물형태9)와 대중교통 이용,11) 그리고 서비스 판매직이나 단순 노동직 등 간접흡연에 노출될 연관성이 높은 직업군12)에 대한 보고도 있었다.

납, 수은, 카드뮴 등의 중금속 물질군은 미국과 캐나다 등 다른 나라에 비해 높은 체내 농도 수준과 위해성 등으로 인해 1기 조사에서부터 지속적으로 측정대상물질에 포함되어 왔으며 노출평가, 노출특성 간 연관성 그리고 시간에 따른 추이를 보는 6건의 연구 등을 확인할 수 있었다.15-20) Joo 등이 제시한 2009년부터 2017년까지의 성인집단 체내 중금속 수준을 보면 연도별 감소추세를 확인할 수 있었으며 혈중 납과 수은은 각각 60대와 50대에서 최고 농도 수준을 보이다 감소하는 경향, 요중 카드뮴은 연령대가 증가할수록 농도가 증가하는 경향을 보였다.19) 연령대 별 평균농도를 비교했을 때, 1기 자료를 기준으로 전체 성인의 혈중 납 농도는 60세 이상 집단보다 낮은 수준이었으나(성인: 1.79 μg/dL19) vs. 60세 이상: 2.07 μg/dL16)), 혈중 수은은 전체 성인이 60세 이상 집단 보다 높았다(성인: 3.12 μg/L19) vs. 60세 이상: 2.78 μg/L16)). 2기 자료를 이용한 연구결과에서도 전체 성인의 혈중 납 농도는 50세 이상 집단보다 낮은 수준으로 유사한 경향성(성인: 1.96 μg/dL19) vs. 50세 이상: 2.16 μg/dL20)) 을 보인 반면, 혈중 수은 농도는 50세 이상 집단이 전체 성인보다 다소 높은 수준(성인: 3.17 μg/L19) vs. 50세 이상: 3.27 μg/L20))으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 물질의 노출특성과 체내 체류기간을 반영한 연구대상 선정이 중요하다는 점을 의미한다.

대표적인 내분비계 교란물질로 잘 알려져있는 비스페놀 A (BPA)는 국민환경보건기초조사 뿐 아니라 National Health and Nutrition Examination Survey (US), Canadian Health Measures Survey (Canada), Japan Environment and Children’s Study, 그리고 Norwegian Mother and Children Cohort Study 등 여러 나라에서 관심을 가지고 꾸준히 모니터링하는 물질이다. LaKind 등의 연구에 따르면 미국은 2009년부터 2014년까지 체내 요중 BPA 농도가 1.9 ng/mL에서 1.3 ng/mL로 감소한 반면, 캐나다는 1.1~1.2 ng/mL로 일정한 수준을 유지하였고, 같은 기간 한국은 0.7 ng/mL에서 1.1 ng/mL로 증가하였음을 보고하였다.21) 노출관련 요인으로는 시판되는 생수를 주 식수원으로 이용하거나 냉동음식을 주1회 이상 먹는 것이 높은 연관성을 보였다.22) 또한, Kim 등은 성인집단을 대상으로, Jung 등은 어린이·청소년집단을 대상으로 분석한 결과, 남성에 비해 여성이 높은 수준을 보였으며 연령이 낮을수록, 그리고 생선 섭취빈도가 높을수록 체내 BPA 농도가 높다는 결과를 발표하였다.6,23) 그러나 단일시료(spot sample) 분석결과를 이용하였기 때문에 반감기가 짧은 BPA의 노출상태를 반영하기 어렵다는 점과, 6시간 내 섭취정보가 없는 점 등이 연구 제한점으로 언급되었다.6,21-23)

노출과 관련된 영향요인에 대하여 여러 물질군을 함께 고려한 연구는 총 6건 있었다.24-29) 흡연과 중금속, VOCs 및 PAHs 노출 간 연관성을 확인한 연구들과,25,26) 샘플링 시점의 계절적 요인이 체내 검출수준에 미치는 영향을 평가한 연구가 있었다.24) 또한, Lim은 비중을 보정한 농도를 사용하여 미취학아동 집단에서 향수나 메이크업, 방향제 사용과 ethyl paraben의 농도 간 연관성을 평가한 연구를 보고하였다.29) 이 밖에 프탈레이트류,30,31) PAHs,32,33) VOCs,34) Triclosan35)의 노출특성에 대한 연구도 발표되었다.

3. 건강영향

건강영향과의 연관성을 보는 연구들의 경우, 해당 건강영향의 유무에 따라 위험도를 분석하거나 혹은 호르몬 수치의 증감을 설명하는 계수를 제시함으로 환경성 유해화학물질의 영향을 나타내었다. 총 23편의 건강영향 연구 중 비만이나 대사증후군 연관성을 평가한 논문이 12건, 갑상선 호르몬 교란 관련 논문이 7건이었으며 이 밖에 아토피 피부염과 조기 초경 및 신장 기능과의 연관성을 평가한 논문도 보고되었다. 각 물질 별로 연구된 건강영향과 연관성 결과를 Table 2에 제시하였다.

Table 2 . Summary of the main results for health effects using KoNEHS.

PollutantsHealth effectsYearAuthorCycleSubjectResults
PhthalatesObesity (BMI ≥30 Kg/m2)2019Kang et al.36)2Adult (n=4,572)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
Men - DEHP: OR=0.86, MEHHP: OR=1.07, MEOHP: OR=0.89,
MECPP: OR=0.87, MBzP: OR=1.13, MnBP: OR=0.71 (95% CI: 0.50, 0.99)
Women - DEHP: OR=1.52 (95% CI: 1.04, 2.21), MEHHP: OR=1.72 (95% CI: 1.19, 2.49), MEOHP: OR=1.33, MECPP: OR=1.31, MBzP: OR=1.03, MnBP: OR=0.83
PhthalatesDiabetes2020Nam et al.37)3Adult (n=3,781)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
DEHP: OR=2.49 (95% CI: 1.43, 4.33), MEHHP: OR=3.03 (95% CI: 1.69,5.45), MEOHP: OR=1.74 (95% CI: 1.03, 2.92), MECPP: OR=1.67 (95% CI: 1.02, 2.73), MnBP: OR=2.17 (95% CI: 1.28, 3.66), MBzP: OR=1.89 (95% CI: 1.11, 3.22), MCOP: OR=1.54, MCNP: OR=1.07, MCPP: OR=2.01 (95% CI: 1.19, 3.42).
PhthalatesAtopic Dermatitis2021Kim et al.38)3Age 12-17 (n=797)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
MEHHP: OR=1.38, MEOHP: OR=1.37, MECPP: OR=1.81 (95% CI: 1.01, 3.25), MnBP: OR=1.17, MBzP: OR=1.81 (95% CI: 1.01, 3.25), MCOP: OR=1.32, MCNP: OR=1.05, MCPP: OR=1.15
PhthalatesMenarche2021Park et al.39)3Middle school students (n=236)Prevalence across tertile of phthalates: (High vs. Low)
MEHHP: OR=0.99, MEOHP: OR=1.44, MECPP: OR=1.26,
ΣDEHP: OR=1.44, MnBP: OR=2.09 (95% CI: 1.03, 4.23), MBzP:
OR=1.37, MCOP: OR=0.80, MCNP: OR=1.19, MCPP: OR=1.26,
Σtotal Phthalates: OR=2.22 (95% CI: 1.10, 4.49)
BPAObesity (BMI)2018Hwang et al.46)2Adult (n=6,123)Adjusted regression coefficients
Male - β= -0.023 (p-value 0.767),
Female - β=0.231 (p-value 0.0023)
BPAEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2020Kwon et al.47)2Adult (n=5,108)Adjusted regression coefficients
BMI<25 kg/m2 - T3: β= -0.521, T4: β= -0.030, TSH: β=0.003
BMI≥25 kg/m2 - T3: β= -0.844, T4: β= -0.098, TSH: β= -0.022
BPAObesity (BMI ≥25 Kg/m2)2021Moon et al.45)2,3Adult (n=10,021)Prevalence across quartile of BPA: (Q4 vs. Q1)
Male - OR: 1.27 (95% CI: 1.06, 1.52),
Female - OR: 1.52 (95% CI: 1.28, 1.81)
SeveralaEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2017Park et al.41)2Adult (n=6,003)Adjusted regression coefficients (association) *
T3: MBzP (-), MnBP (-)
T4: total DEHP (-), MEHHP (-), BPA (-)
TSH: MEOHP (+), BPA (-)
SeveralbMetabolic syndrome2019Shim et al.42)2Adult (n=5,251)Prevalence across quartiles of chemicals: (Q4 vs. Q1)
blood Pb: OR=0.859, blood Hg: OR=0.990, Cd: OR=1.094,
t-MuA: OR=1.393 (95% CI: 1.069, 1.816), PGA: OR=1.171 (95% CI: 0.902, 1.520), MA: OR=1.097, MEHHP: OR=1.334, MEOHP: OR=1.181, MECPP: OR=1.176, MnBP: OR=0.897, MBzP: OR=1.090
SeveralcEndocrine disrupting (thyroid autoantibodies, TBG, DIO activity)2020Choi et al.44)**3Adult (n=1,254)Adjusted regression coefficients (association) *
freeT3: MEHHP, MEOHP, MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MBzP (-), MnBP (+)
Total T3: MEHHP, MEOHP, MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MnBP, MBzP, MP (+), BPA (-)
free T4: MBzP (-)
Total T4: MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MBzP (-), MnBP, BPA (+)
SeveralcKidney function (ACR, eGFR)2020Lee et al.43)**3Adult (n=1,292)Adjusted regression coefficients (association) *
ACR: MEHHP (+), MEOHP (+), MECPP(+), ΣDEHP (+), MnBP (-), MBzP (-), MCOP (+), MCNP (+), MCPP (-), BPA (+), MP (-), EP (-), PP (+)
eGFR: MEHHP (-), MEOHP (-), MECPP(+), ΣDEHP (+), MnBP (-), MBzP (+), MCOP (+), MCNP (+), MCPP (-), BPA (-), MP (-), EP (-), PP (-)
SeveralcDiabetes2021Lee et al.40)3Adult (n=3,782)Adjusted regression coefficients (association) *
Direction of association could be differed by the adjusting methods
SeveraleEndocrine disrupting (T3, T4, TSH, TBG, DIO activity, thyroid's secretory capacity)2021Kim et al.52)**3Adult (n=1,254)Adjusted regression coefficients (association) *
Male: free T4 & blood Hg (+), total T3 & 1-OHP (-)
Female: total T4 & Urinary Hg (+),total T3 & blood Pb (+),
total T3 & blood Hg (+)
HgMOE2017Lee et al.48)1Adult (n=6,311)Estimated daily intake of MeHg: 35.8 ng/kg/day (MOE: 2.79)
Pb, Hg, CdEndocrine disrupting (FSH)2019Lee et al.49)2Men and postmenopausal women over 50 years (n=4,689)Adjusted regression coefficients
Men - blood Pb: β=0.005, Urinary Cd: β= -0.016, Blood Hg:
β=0.030
postmenopausal women - blood Pb: β=2.929 (p-value 0.019),
Urinary Cd: β=1.355, Blood Hg: β= -1.000
HgHyperlipidemia, elevated liver enzyme2020Lee et al.50)2Adult (n=6,454)Prevalence
Hyperlipidemia - OR: 1.105 (95% CI: 1.013, 1.206)
Elevated liver enzyme - OR: 1.345 (95% CI: 1.206, 1.500)
Hglipid profiles2020Sohn et al.51)3Adult (n=3,228)Adjusted regression coefficients
Total Cholesterol: β=2.927 (p-value <0.001)
HDL-Cholesterol: β=0.835 (p-value <0.001)
LDL-Cholesterol: β=1.962 (p-value <0.001)
TG: β=0.647
PAHsHypertension2020Lee et al.53)2Adult (n=6,478)Prevalence across quartiles of chemicals: (Q4 vs. Q1)
1-OHPHE: OR=1.604 (95% CI: 1.158, 2.223), 1-OHP: OR=0.876, 2-OHFLU: OR=1.292, 2-NAP: OR=0.967
1-OHPInsulin resistance (TG/HDL ratio)2020Sa et al.54)2Adult (n=5,717)Adjusted regression coefficients
β=0.087 (p-value <0.001)
PAHsDiabetes2020Nam & Kim55)2Adult (n=6,478)Prevalence across quartiles of PAHs: (Q4 vs. Q1)
Men - 2-NAP: OR=2.07 (95%CI: 1.20, 3.55), 1-OHP: OR=1.50,
1-OHPHE: OR=0.78, 2-OHFLU: OR=2.19
Women - 2-NAP: OR=1.94 (95%CI: 1.18, 3.18), 1-OHP:
OR=0.74, 1-OHPHE: OR=0.71, 2-OHFLU: OR=1.90
3-PBAObesity (BMI ≥25 Kg/m2)2016Yoo et al.56)1Adult (n=3,671)Prevalence across quintiles of 3-PBA: (reference: Q1)
Q2: OR=1.277,
Q3: OR=1.606 (95% CI: 1.228, 2.100)
Q4: OR=1.659 (95% CI: 1.211, 2.273)
Q5: OR=1.666 (95% CI: 1.245, 2.230)
3-PBAEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2019Hwang et al.57)2Adult (n=6,208)Adjusted regression coefficients
Male - TSH: β=0.008, T4: β= -0.024 (p-value <0.01), T3: β= -0.011
Female - TSH: β= -0.006, T4: β= -0.011 (p-value 0.02), T3: β= -0.006
Low exposed - TSH: β=0.038, T4: β= -0.024 (p-value <0.01), T3: β= -0.018 (p-value 0.01)
High exposed - TSH: β= -0.033, T4: β= -0.018 (p-value <0.01), T3: β= -0.010
TriclosanEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2019Ha et al.58)2Adult without thyroid hormone extremes (n=5,990)Adjusted regression coefficients
Male - T3: β=0.00, T4: β= -0.011, TSH: β=0.028
Female - T3: β=-0.01, T4: β= -0.01, TSH: β=0.066

[Abbreviation] ACR: albumin to creatinine ratio; eGFR: estimated glomerular filtration rate; TBG: thyroxine-binding globulin; DIO: calculated deiodinase activity.

aPhthalates, BPA; bMetals, VOCs, Phthalates, BPA; cPhthalates, BPA, Parabens; dMetals, PAHs.

*Because of too many regression coefficients, directions of the association were only shown in the table..

**Additional experiments using those samples obtained from KoNEHS were included in this study as well dataset..



대표적인 내분비계 장애물질인 프탈레이트류에 대하여 비만, 당뇨, 아토피 피부염, 조기 초경 등 여러 건강영향과의 연관성 연구가 발표되었다.36-39) 특히 di-(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP)와 대사체 mono-(2-ethyl-5-hydroxyhexyl) phthalate (MEHHP)는 저농도 집단에 비해 고도비만의 위험성이 각각 1.52배, 1.72배로 분석되었고36) 이들의 당뇨 위험성은 2.49배, 3.03배로 보고되어 유의한 연관성을 보여주었다.37) 그러나 Lee 등의 연구에서는 공변수를 고려한 표준화 보정방법(covariate-adjusted standardization, CAS)으로 소변의 묽기를 보정했을 때 비만 및 당뇨와의 연관성이 변화함을 언급하면서 각 보정방법 별 비만 및 당뇨와의 연관성 분석결과를 제시하였다.40) 이러한 결과는 소변농도를 보정하기 위해 사용했던 크레아티닌과 비중이 근육량, 또는 요단백/요당량 등과의 연관성으로 인해 특정 건강영향에 교란효과를 가져올 수 있음을 보여준다.

BPA도 내분비계 장애를 유발하는 물질로서 프탈레이트와 함께 연구된 논문들이 많이 있었다.41-44) BPA 상위 25퍼센타일 집단에서 비만 위험도가 남성은 1.27배, 여성은 1.52배 상승한다는 연구결과가 있었고,45,46) 회귀분석 결과를 통해 Total T3, Total T4와는 음의 관계가 있음이 보고되었다.41,47) 또한, 앞서 언급되었던 CAS 보정 시 ACR (albumin to creatinine)과는 양의 관계, eGFR (estimated glomerular filtration rate)과는 음의 관계가 있으며43) 보정방법에 따라 차이는 있지만 당뇨와 유의한 연관성이 있음을 보고하였다.40) 특히, 사구체 여과율에 따라 소변으로 배출되는 유해 물질의 양이 영향을 받아 연관성이 나타날 수 있는 상황에서 CAS 보정방법이 교란영향을 억제할 수 있다는 연구결과는 향후 CAS를 이용한 건강영향 분석이 이루어질 필요성을 보여준다는 면에서 주목할 만하다.

중금속 중에서는 수은과 관련하여 다양한 건강영향에 대한 연구논문이 발표되었다.42,48-52) 수은의 비만유발가능성이 제기되면서 국내외에서 비만과의 연관성을 보는 연구들이 진행되어 왔으나 연구대상집단의 노출특성과 분석방법, 교란변수 통제 방법 등이 상이하여 결과의 일관성을 확보하지는 못하였다. 국민환경보건기초조사 자료를 이용한 연구들에서도 대사증후군과 연관성이 없다는 보고가 있는 반면, 혈중 수은농도 증가 시 간수치 상승위험은 약 35% 증가하고 lipid profile (HDL, LDL, Total Cholesterol, TG)과도 약한 양의 관계가 있다는 연구들이 있었다.50,51) 또한, 요중 수은이 T3 감소 및 T4 증가와 유의한 연관성이 있다는 보고도 있었다.52) 생리학적 거동모델(Physiologically based Pharmaco-kinetic model)을 이용한 국내 메틸수은 섭취량 연구에 따르면 국내 일일 메틸수은 섭취추정량(35.8 ng/kg/day)은 US Environmental Protection Agency가 제시한 일섭취허용기준(Reference dose, 100 ng/kg/day) 보다는 낮은 수준이지만 전체 인구집단의 margin of exposure는 1.6~4.1로 일섭취허용기준에 근접한다는 보고가 있었다.48) 연도별 감소추세를 보이긴 했으나 국내 혈중 수은농도는 건강영향을 일으킬 가능성이 있는 수준으로서 여전히 주의가 필요한 상황이며 비만을 포함한 건강영향과의 연관성을 꾸준히 고려해볼 필요가 있다.

PAHs는 고혈압, 인슐린저항성, 당뇨와의 연관성을 본 연구들이 수행되었으며 특히, 2-NAP는 저농도군에 비해 고농도군의 당뇨위험성이 약 2배가량 높다는 보고가 있었다.53-55) 3-PBA도 비만과 유의한 연관성이 보고되었으며 특히 T4와 음의 상관관계가 있다는 결과가 있었다.56,57) 트리클로산과 갑상선 호르몬 간 연관성을 분석한 연구에서는 연관성이 드러나지 않았다.58) 다만, 트리클로산은 전체 인구집단의 약 60%가 검출한계 미만으로 조사되었기 때문에 추후 통합자료를 이용하여 연관성을 재검토하는 작업이 필요할 것이다.

4. 국민환경보건기초조사 연구의 제한점과 대책

노출 연관성 연구들에서는 공통적으로 단면연구 디자인과 단일시료(spot sample)에 대해 기술하면서 특히 반감기가 짧은 물질의 경우 노출을 제대로 반영하기 어렵다는 한계점이 언급되었고, 노출을 추정할 수 있는 식이 설문정보나 샘플링 시기를 고려할 수 없어 제한적이라는 의견들이 있었다.5,9,11,15,23,25,26,33) 이러한 한계점을 보완하기 위한 방법으로 일부 조사 대상자들에서 24시간 소변을 수집하는 안을 고려해볼 수 있는데 반감기가 짧은 물질들의 노출에 대한 안정적인 지표를 통해 노출원과의 연관성을 분석하는 합리적 방안이 될 수 있다. 또한 어린이 환경보건 출생코호트 연구사업의 디자인처럼 소수의 코호트를 구축하여 기수 별 추적연구를 진행하는 방안을 추진해볼 수 있다. 기초조사 내 코호트가 구축된다면 노출의 경향성을 확인하고 개개인의 체내 농도 변이 정도를 확인하는데 좋은 기초자료가 될 것이다.

국외 대표적 바이오모니터링 조사로 언급되는 미국의 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES)의 경우, 전체 표본을 일정한 주기별로 조사하는 순환표본 설계를 통해 층 효과를 유지하면서도 다양한 물질을 측정할 수 있도록 부분 표본 설계를 적용하여 2018년 기준, 약 350 여종의 유해화학물질 측정결과를 제공하였다. 또한, Canadian Health Measures Survey (CHMS)는 표본지점에 따라 표본 거처를 추출하는 확대표본 설계방식을 적용하고 있으며 약 160 여종의 측정항목을 조사하여 발표한다. 이와 관련하여, 현행 국민환경보건기초조사는 표본크기 유지 및 조사 효율성을 높이기 위하여 성인과 어린이/청소년, 그리고 영유아 집단 별 각기 다른 추출방식을 적용하고 있으며 유해화학물질 33종의 측정은 표본 내 전수조사로 진행되고 있다. 따라서 측정결과의 대표성을 확보할 수 있는 장점이 있는 반면, 인구집단 별 추출틀이 다르기때문에 전체 대상자 통합분석이 어렵다는 한계가 존재한다. 이에 대한 대안으로 추출틀을 통합하는 방법과 순환표본 설계, 그리고 부표본 이용방안 등을 고려할 수 있다. 연령별 통합가중치 및 부분표본을 이용한 분석물질의 확대 필요성 부분과 관련하여 꾸준히 논의되어 왔고, 향후 조사결과에서 도입될 가능성이 높은 만큼, 전 연령집단을 대상으로 다양한 물질과 관련한 중요한 연구결과들이 발표될 것으로 예상된다.

한편, 설문문항의 개편으로 인한 기수 간 통합분석의 어려움과 통합가중치의 필요성을 제한점으로 제시한 연구들도 있었다.5,19,28,29) 측정물질에 따라 노출원 관련 설문문항이 추가 혹은 수정되는 것은 연구 추진 시 불가피한 부분이지만, 같은 설문 문항에 대한 분석자료 상의 변수명 일치 및 응답보기의 일관성 유지 등 자료 이용에 대한 검토가 함께 이루어져야 한다. 국민건강영양조사의 경우, 자료 구조가 일관성을 유지하면서 분석방향에 따라 사용자가 가중치를 직접 계산할 수 있도록 제공하고 있어 다른 기수 간 통합분석이 가능한 것이 특징이다. 자료의 일관성을 고려한다면 국민환경보건기초조사 전 기수통합자료를 통해 의미 있는 추가 연구가 도출될 수 있을 것으로 기대한다.

건강영향 연구 중 비만과의 연관성을 본 연구들에서는 공통적으로 연구대상자의 섭취 칼로리를 고려할 수 없는 점을 한계로 언급하였고,36,46,51,56) 대사증후군의 판단 기준에 해당하는 지표들 - 이를테면 혈압이나 당 수치, 복부 둘레 등의 정보가 없다는 점도 지적되었다.42,45,54) 또한 당뇨나 이상지질혈증, 아토피피부염 등의 질환을 설문응답에 근거하여 판단하였기 때문에 과소추정 또는 오분류 가능성이 있을 수 있다는 의견도 있었다.38,40,50,55) 그리고 갑상선 호르몬과의 연관성을 보는 연구들에서는 과거 질병력에 관한 정보의 부재가 언급되었고 특정 건강영향이 발생하기 이전의 유해물질 농도를 알 수 없어 인과관계를 설명할 수 없다는 점도 함께 기술하였다.39,47,49,58) 질병여부와 과거력 등의 정보가 제공되면 환경성 유해화학물질과 건강영향 연구들이 더욱 활발히 수행될 수 있을 것으로 기대되며, 현 조사에서 포괄하기보다는 해당 정보를 보유한 타 부처 자료 - 국민건강영양자료 및 건강보험공단자료 등과의 협력을 추진하여 연계분석이 가능한 환경을 조성하는 것이 합리적인 방안으로 생각된다. 이에 더해 고노출 물질 혹은 특정 물질에 대한 고노출 집단이 규명된 경우, 대상자가 정밀조사를 받을 수 있는 연계 체계 구축과 해당 인구집단에 대한 정책적인 지침을 제공하는 시스템을 마련할 것을 제안하는 바이다. 시간에 따른 체내 코티닌 감소추이를 통해 단계별 금연정책의 효율성이 평가된 것처럼, 정밀조사 및 정책에 대한 효율성이 차기 연구들을 통해 평가된다면 유해화학물질의 노출과 건강 영향에 대한 기초자료로서 국민환경보건기초조사의 보건학적 의미가 더욱 중요해질 것으로 기대된다.

국민환경보건기초조사를 이용하여 현재까지 발표된 연구논문들은 대체로 성인집단을 대상으로 분석되었다. 1기와 2기 자료의 조사대상자는 19세 이상 성인이었고 3기부터 영유아, 어린이, 청소년 집단이 추가되었기 때문에 향후 이들 집단에 대한 심도 있는 연구들이 진행될 필요가 있다. 각 연령 집단에 대한 노출평가 및 연관성 연구와 성인집단과의 차이점, 그리고 건강영향 간 연관성을 통해 보건학적으로 의미있는 주요한 연구결과들을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

IV. 결 론

본 연구에서는 국민환경보건기초조사 자료가 공개된 이래 발표된 총 57편의 논문을 검토하면서 국내 환경성 유해화학물질의 노출수준과 그에 따른 건강 영향을 정리하였다. 노출평가와 연관성을 분석한 논문들은 코티닌과 중금속류를 대상으로 한 연구가 많았으며 건강영향 연구로는 비만과 대사증후군, 내분비계 교란영향에 대하여 프탈레이트류와 BPA, 수은 등을 중심으로 많은 결과들이 발표되었다. 이러한 단일 물질군 연구와 더불어 여러 물질에 대한 동시노출효과(co-exposure)를 분석하면서 연령집단에 따라 같은 생활환경에서 노출되는 물질들의 연관성, 식이로부터 노출되는 물질들 간 연관성, 지역 특성에 따른 특정 노출원의 영향 등에 대한 연구들이 이루어질 필요가 있다. 또한, 여러 환경성 유해화학물질이 하나의 건강상태에 미치는 영향 평가도 보건학적 측면에서 중요한 연구가 될 것이다.

감사의 글

본 논문은 국립환경과학원 “국가 환경보건 바이오뱅크 구축 및 운영 로드맵 마련” 사업에서 연구비를 지원받아 수행된 연구결과를 포함하고 있습니다. 연구지원과 국민환경보건기초조사 자료를 위한 모든 노력에 감사드립니다.

[Abbreviation]

[Abbreviation] HM: heavy metal, As: arsenic, Cd: cadmium, Hg: mercury, Mn: manganese, Pb: lead; VOCs: volatile organic compounds, BMA: benzylmercapturic acid, HA: hippuric acid, MA: mandelic acid, MHA: methylhippuric acid, PGA: phenylglyoxylic acid, t-MuA: t,t-muconic acid; PAHs: poly aromatic hydrocarbons, 1-OHP: 1-hydroxypyrene, 2-NAP: 2-hydroxynaphthalene, 1-OHPHE: 1-hydroxyphenanthrene, 2-OHFLU: 2-Hydroxyfluorene; Phthalates DEHP: di-(2-ethylhexyl) phthalate, MEHHP: mono-(2-ethyl-5-hydroxyhexyl) phthalate, MEOHP: mono-(2-ethyl-5-oxohexyl) phthalate, MnBP: mono-n-butyl phthalate, MECPP: mono-(2-ethyl-5-carboxypentyl) phthalate, MBzP: mono-benzyl phthalate, MCNP: mono-(carboxynonyl) phthalate, MCOP: mono-(carboxyoctyl) phthalate, MCPP: mono-(3-carboxypropyl) phthalate, MEP: Mono-ethyl phthalate, MMP: monomethyl phthalate; Phenols BPA: bisphenol A, BPF: bisphenol F, BPS: Bisphenol S, TCS: triclosan, BP-3: benzophenone-3, MP: methyl paraben, EP: ethyl paraben, PP: propyl paraben, BP: butyl paraben; Pesticide 3-PBA: 3-phenoxybenzoic acid; PFAS: perfluoroalkyl substances, PFOA: perfluorooctanoic acid , PFOS: perfluorooctanoic sulfonate, PFHxS: perfluorohexane sulfonate, PFNA: perfluorononanoic acid, PFDeA: perfluorodecanoic acid; Cr: creatinine; SG: specific gravity

<저자정보>

이승호(연구교수), 김진희(교수), 최윤형(교수), 김성균(교수), 이경무(교수), 박재범(교수)

Fig 1.

Figure 1.Study subjects and analytes of KoNEHS
Journal of Environmental Health Sciences 2021; 47: 227-244https://doi.org/10.5668/JEHS.2021.47.3.227

Fig 2.

Figure 2.Trends of KoNEHS literatures - (A) Characteristics of the articles (B) The number of articles over time
Journal of Environmental Health Sciences 2021; 47: 227-244https://doi.org/10.5668/JEHS.2021.47.3.227

Table 1 Summary of the main results for exposure association using KoNEHS

PollutantsYearAuthorCycleSubjectResults
Cotinine2015Park et al.8)1Non-smoking worker (n=2,475)(GM in 2009, 2010, 2011) 2.91 ng/mL, 2.12 ng/mL, 1.31 ng/mL
Cotinine2016Kim et al.9)1Non-smoking Adult
(n=814)
(GM) 0.98 ng/mg Cr.
Cotinine2016Park et al.10)1Non-smoking Adult
(n=4,612)
(GM in 2009, 2010, 2011) 2.92 ng/mL, 1.93 ng/mL, 1.25 ng/mL
Cotinine2018Kim et al.11)2Non-smoking female (n=1,322)(GM) 1.75 μg/g cr.
Subway: 1.72 μg/g Cr., Bus: 1.75 μg/g Cr., Taxi: 2.00 μg/g Cr.
Cotinine2019Moon et al.12)1Adult, never smoked & no exposure to second-hand smoke (n=1,360)(GM) 1.55 ng/mL Cr.
Male: 1.28 ng/mL Cr., Female: 1.62 ng/mL Cr.
Cotinine2020Kim and Lee13)2Non-smoking Adult
(n=4218)
(LSGM in 2012, 2013, 2014)
2.95 μg/g Cr., 1.54 μg/g Cr., 1.47 μg/g Cr.
Cotinine2020Jeon et al.4)1,2,3Non-smoking adult-
(cycle 1, n=4,618),
(cycle 2, n=5,049),
(cycle 3, n=3,035)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
1.93 μg/L, 1.04 μg/L, 1.37 μg/L
Cotinine2021Kim et al.14)3Non-smoking Adult
(n=2,575)
(GM) smoking home: 2.4 μg/g Cr., smoking-free home: 1.4 μg/g Cr.
Hg2016Kim et al.15)2Adult
(n=553)
(GM) Male: 3.92 μg/L, Female: 2.61 μg/L (in blood)
(Average Hg intake) Male: 4.74 μg/day, Female: 3.07 μg/day
Pb, Hg2017Lee et al.16)1Elders above 60 years (n=1,429)(GM) blood Pb: 2.07 μg/dL, blood Hg: 2.78 μg/L
Pb2017Cho et al.17)219-24 years old youth (n=251)(Mean) 2.29 μg/dL (in blood)
Pb2019Son et al.18)2Adult
(n=6,455)
(GM) 19.5 μg/L,
Male: 22.8 μg/L, Female:16.6 μg/L (in blood)
Pb, Hg, Cd2019Joo et al.19)1,2,3Adult-
(cycle 1, n=5,700),
(cycle 2, n=5,550),
(cycle 3, n=3,338)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
blood Pb: 1.79 μg/dL, 1.96 μg/dL, 1.61 μg/dL
blood Hg: 3.12 μg/L, 3.17 μg/L, 2.80 μg/L
Hg: 0.56 μg/L, 0.42 μg/L, 0.39 μg/L
Cd: 0.61 μg/L, 0.43 μg/L, 0.40 μg/L
Pb, Hg2019Choi et al.20)1,2Elders above 50 years (n=6,681)(GM in cycle 1, cycle 2) blood Pb: 2.16 μg/dL, 2.29 μg/dL
blood Hg: 3.44 μg/L, 3.27 μg/L
BPA2017Park et al.22)2Adult
(n=5,402)
(GM) Male: 1.33 μg/g Cr., Female: 1.77 μg/g Cr.
BPA2019LaKind et al. 21)1,2Adult-
(cycle 1, n=6,309),
(cycle 2, n=6,478)
(GM in cycle 1, cycle 2) Male: 0.76 ng/mL, 1.17 ng/mL
Female: 0.65 ng/mL, 1.07 ng/mL
adjusted conc. - Male: 0.75 μg/g Cr., 1.25 μg/g Cr.
Female: 0.93 μg/g Cr., 1.78 μg/g Cr.
BPA2020Kim et al. 23)2Adult
(n=5,402)
(GM) Male: 1.22 μg/g Cr., Female: 1.68 μg/g Cr.
BPA2021Jung et al. 5)3Children & Adolescent (n=2,380)(GM) Male: 1.34 μg/L, Female: 1.57 μg/L,
Age 3-5: 2.87 μg/L, age 6-11: 1.57 μg/L, age 12-17: 0.86 μg/L
Severala2018Hwang et al. 24)2Adult
(n=6,478)
(GM) blood Hg: 3.11 μg/L, blood Pb: 1.94 μg/dL, Cd: 0.38 μg/L,
Hg: 0.38 μg/L, DEHP: 50.4 μg/L, MBzP: 2.82 μg/L, MnBP: 23.6 μg/L,
BPA: 1.09 μg/L, HA: 0.12 g/L, t-MuA: 58.8 mg/L, PGA: 0.16 mg/L,
MA: 0.15 mg/L, MHA: 0.23 mg/L, 1-OHP: 0.15 μg/L, 2-NAP: 2.22 μg/L,
1-OHPHE: 0.10 μg/L, 2-OHFLU: 0.27 μg/L, 3-PBA: 1.41 μg/L
Severala2019Hwang et al. 25)2Adult
(n=6,478)
(Adjusted proportional changes)
Severalb2019Kim et al. 26)2Non-smoking Adult
(n=3,533)
Proportion of exceeding 95 percentile of environmental harmful substances, (%)
Severalc2019Park et al. 27)2Adult
(n=6,470)
(GM) MEHHP: 24.3 μg/g Cr., MEOHP: 16.8 μg/g Cr., MECPP: 28.0 μg/g Cr., MBzP: 3.82 μg/g Cr., MnBP: 32.5 μg/g Cr., BPA: 1.49 μg/g Cr.
Severale2019Kwon et al. 28)1,2,3Adult-
(cycle 1, n=5,700),
(cycle 2, n=5,550),
(cycle 3, n=3,338)
(GM in cycle 1, cycle 2, cycle 3)
1-OHP: 0.121 μg/L, 0.171 μg/L, 0.144 μg/L
2-NAP: 3.36 μg/L, 2.65 μg/L, 2.96 μg/L
t-MuA: 45.7 μg/L, 69.6 μg/L, 100 μg/L
Severalf2020Lim29)3Age 3-86 (n=5,962)(SG corrected GM of Pre-schoolers/Children/Adolescents/Adults)
MEHHP: 38.37/30.37/16.79/15.31; MEOHP: 28.33/20.28/11.33/11.51;
MECPP: 50.26/47.0/34.84/26.95; MnBP: 52.44/45.66/45.03/25.89;
MBzP: 3.47/2.95/3.41/2.32; MCOP: 1.79/2.36/2.09/1.25;
MCNP: 0.55/0.56/0.55/0.51; MCPP: 2.00/1.65/1.81/1.32;
MeP: 51.37/30.46/31.89/41.08; EtP: 15.73/12.07/23.65/36.12;
PrP: 4.84/1.94/3.91/3.59; TCS: 0.57/0.48/0.52/0.4 (unit: μg/L)
Phthalates2015Jung et al.30)1Adult
(n=5,258)
(GM) MnBP: 57.67 μg/g Cr., MEOHP: 19.47 μg/g Cr., MEHHP: 26.01 μg/g Cr.
Phthalates2020Lee et al.31)*3Non-pregnant women, aged 26-42 (n=159)(AM) Creatinine: 95.7 mg/dL, SG: 1.016
PAHs2018Park et al.32)2Non-smoking housewives (n=1,269)(GM) 2-NAP: 2.62 μg/g Cr., 2-OHFLU: 0.28 μg/g Cr., 1-OHPHE: 0.13 μg/g Cr., 1-OHP: 0.19 μg/g Cr.
1-OHP2020Koh et al.33)1,2,3Adult
(n=15,125)
(GM) 1-OHP: 0.16 μg/g Cr.
VOCs2017Oh et al.34)1Non-smoking female homemakers (n=893)(GM) t-MuA: 46.8 μg/g Cr., HA: 0.25 g/g Cr., MA: 0.25 mg/g Cr., PGA: 0.26 mg/g Cr., MHA: 0.30 mg/g Cr
Triclosan2019Park et al.35)2Adult
(n=6,288)
(Mean) TCS: 0.35 μg/L**

aMetals, PAHs, VOCs, Phenols, Phthalates, 3-PBA etc.; bMetals, PAHs, VOCs, Phenols, cotinine etc.; cPhthalates, BPA; dPAHs, VOC (t-MuA); ePhthalates, Parabens, Triclosan

*Creatinine levels and SG from KoNEHS data were only used in this study.

**Since the percentage of less than LOD was 58%, the arithmetic mean and the geometric mean of Triclosan was not provided in the official report.


Table 2 Summary of the main results for health effects using KoNEHS

PollutantsHealth effectsYearAuthorCycleSubjectResults
PhthalatesObesity (BMI ≥30 Kg/m2)2019Kang et al.36)2Adult (n=4,572)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
Men - DEHP: OR=0.86, MEHHP: OR=1.07, MEOHP: OR=0.89,
MECPP: OR=0.87, MBzP: OR=1.13, MnBP: OR=0.71 (95% CI: 0.50, 0.99)
Women - DEHP: OR=1.52 (95% CI: 1.04, 2.21), MEHHP: OR=1.72 (95% CI: 1.19, 2.49), MEOHP: OR=1.33, MECPP: OR=1.31, MBzP: OR=1.03, MnBP: OR=0.83
PhthalatesDiabetes2020Nam et al.37)3Adult (n=3,781)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
DEHP: OR=2.49 (95% CI: 1.43, 4.33), MEHHP: OR=3.03 (95% CI: 1.69,5.45), MEOHP: OR=1.74 (95% CI: 1.03, 2.92), MECPP: OR=1.67 (95% CI: 1.02, 2.73), MnBP: OR=2.17 (95% CI: 1.28, 3.66), MBzP: OR=1.89 (95% CI: 1.11, 3.22), MCOP: OR=1.54, MCNP: OR=1.07, MCPP: OR=2.01 (95% CI: 1.19, 3.42).
PhthalatesAtopic Dermatitis2021Kim et al.38)3Age 12-17 (n=797)Prevalence across quartiles of phthalates: (Q4 vs. Q1)
MEHHP: OR=1.38, MEOHP: OR=1.37, MECPP: OR=1.81 (95% CI: 1.01, 3.25), MnBP: OR=1.17, MBzP: OR=1.81 (95% CI: 1.01, 3.25), MCOP: OR=1.32, MCNP: OR=1.05, MCPP: OR=1.15
PhthalatesMenarche2021Park et al.39)3Middle school students (n=236)Prevalence across tertile of phthalates: (High vs. Low)
MEHHP: OR=0.99, MEOHP: OR=1.44, MECPP: OR=1.26,
ΣDEHP: OR=1.44, MnBP: OR=2.09 (95% CI: 1.03, 4.23), MBzP:
OR=1.37, MCOP: OR=0.80, MCNP: OR=1.19, MCPP: OR=1.26,
Σtotal Phthalates: OR=2.22 (95% CI: 1.10, 4.49)
BPAObesity (BMI)2018Hwang et al.46)2Adult (n=6,123)Adjusted regression coefficients
Male - β= -0.023 (p-value 0.767),
Female - β=0.231 (p-value 0.0023)
BPAEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2020Kwon et al.47)2Adult (n=5,108)Adjusted regression coefficients
BMI<25 kg/m2 - T3: β= -0.521, T4: β= -0.030, TSH: β=0.003
BMI≥25 kg/m2 - T3: β= -0.844, T4: β= -0.098, TSH: β= -0.022
BPAObesity (BMI ≥25 Kg/m2)2021Moon et al.45)2,3Adult (n=10,021)Prevalence across quartile of BPA: (Q4 vs. Q1)
Male - OR: 1.27 (95% CI: 1.06, 1.52),
Female - OR: 1.52 (95% CI: 1.28, 1.81)
SeveralaEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2017Park et al.41)2Adult (n=6,003)Adjusted regression coefficients (association) *
T3: MBzP (-), MnBP (-)
T4: total DEHP (-), MEHHP (-), BPA (-)
TSH: MEOHP (+), BPA (-)
SeveralbMetabolic syndrome2019Shim et al.42)2Adult (n=5,251)Prevalence across quartiles of chemicals: (Q4 vs. Q1)
blood Pb: OR=0.859, blood Hg: OR=0.990, Cd: OR=1.094,
t-MuA: OR=1.393 (95% CI: 1.069, 1.816), PGA: OR=1.171 (95% CI: 0.902, 1.520), MA: OR=1.097, MEHHP: OR=1.334, MEOHP: OR=1.181, MECPP: OR=1.176, MnBP: OR=0.897, MBzP: OR=1.090
SeveralcEndocrine disrupting (thyroid autoantibodies, TBG, DIO activity)2020Choi et al.44)**3Adult (n=1,254)Adjusted regression coefficients (association) *
freeT3: MEHHP, MEOHP, MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MBzP (-), MnBP (+)
Total T3: MEHHP, MEOHP, MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MnBP, MBzP, MP (+), BPA (-)
free T4: MBzP (-)
Total T4: MECPP, MCOP, MCNP, MCPP, MBzP (-), MnBP, BPA (+)
SeveralcKidney function (ACR, eGFR)2020Lee et al.43)**3Adult (n=1,292)Adjusted regression coefficients (association) *
ACR: MEHHP (+), MEOHP (+), MECPP(+), ΣDEHP (+), MnBP (-), MBzP (-), MCOP (+), MCNP (+), MCPP (-), BPA (+), MP (-), EP (-), PP (+)
eGFR: MEHHP (-), MEOHP (-), MECPP(+), ΣDEHP (+), MnBP (-), MBzP (+), MCOP (+), MCNP (+), MCPP (-), BPA (-), MP (-), EP (-), PP (-)
SeveralcDiabetes2021Lee et al.40)3Adult (n=3,782)Adjusted regression coefficients (association) *
Direction of association could be differed by the adjusting methods
SeveraleEndocrine disrupting (T3, T4, TSH, TBG, DIO activity, thyroid's secretory capacity)2021Kim et al.52)**3Adult (n=1,254)Adjusted regression coefficients (association) *
Male: free T4 & blood Hg (+), total T3 & 1-OHP (-)
Female: total T4 & Urinary Hg (+),total T3 & blood Pb (+),
total T3 & blood Hg (+)
HgMOE2017Lee et al.48)1Adult (n=6,311)Estimated daily intake of MeHg: 35.8 ng/kg/day (MOE: 2.79)
Pb, Hg, CdEndocrine disrupting (FSH)2019Lee et al.49)2Men and postmenopausal women over 50 years (n=4,689)Adjusted regression coefficients
Men - blood Pb: β=0.005, Urinary Cd: β= -0.016, Blood Hg:
β=0.030
postmenopausal women - blood Pb: β=2.929 (p-value 0.019),
Urinary Cd: β=1.355, Blood Hg: β= -1.000
HgHyperlipidemia, elevated liver enzyme2020Lee et al.50)2Adult (n=6,454)Prevalence
Hyperlipidemia - OR: 1.105 (95% CI: 1.013, 1.206)
Elevated liver enzyme - OR: 1.345 (95% CI: 1.206, 1.500)
Hglipid profiles2020Sohn et al.51)3Adult (n=3,228)Adjusted regression coefficients
Total Cholesterol: β=2.927 (p-value <0.001)
HDL-Cholesterol: β=0.835 (p-value <0.001)
LDL-Cholesterol: β=1.962 (p-value <0.001)
TG: β=0.647
PAHsHypertension2020Lee et al.53)2Adult (n=6,478)Prevalence across quartiles of chemicals: (Q4 vs. Q1)
1-OHPHE: OR=1.604 (95% CI: 1.158, 2.223), 1-OHP: OR=0.876, 2-OHFLU: OR=1.292, 2-NAP: OR=0.967
1-OHPInsulin resistance (TG/HDL ratio)2020Sa et al.54)2Adult (n=5,717)Adjusted regression coefficients
β=0.087 (p-value <0.001)
PAHsDiabetes2020Nam & Kim55)2Adult (n=6,478)Prevalence across quartiles of PAHs: (Q4 vs. Q1)
Men - 2-NAP: OR=2.07 (95%CI: 1.20, 3.55), 1-OHP: OR=1.50,
1-OHPHE: OR=0.78, 2-OHFLU: OR=2.19
Women - 2-NAP: OR=1.94 (95%CI: 1.18, 3.18), 1-OHP:
OR=0.74, 1-OHPHE: OR=0.71, 2-OHFLU: OR=1.90
3-PBAObesity (BMI ≥25 Kg/m2)2016Yoo et al.56)1Adult (n=3,671)Prevalence across quintiles of 3-PBA: (reference: Q1)
Q2: OR=1.277,
Q3: OR=1.606 (95% CI: 1.228, 2.100)
Q4: OR=1.659 (95% CI: 1.211, 2.273)
Q5: OR=1.666 (95% CI: 1.245, 2.230)
3-PBAEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2019Hwang et al.57)2Adult (n=6,208)Adjusted regression coefficients
Male - TSH: β=0.008, T4: β= -0.024 (p-value <0.01), T3: β= -0.011
Female - TSH: β= -0.006, T4: β= -0.011 (p-value 0.02), T3: β= -0.006
Low exposed - TSH: β=0.038, T4: β= -0.024 (p-value <0.01), T3: β= -0.018 (p-value 0.01)
High exposed - TSH: β= -0.033, T4: β= -0.018 (p-value <0.01), T3: β= -0.010
TriclosanEndocrine disrupting (T3, T4, TSH)2019Ha et al.58)2Adult without thyroid hormone extremes (n=5,990)Adjusted regression coefficients
Male - T3: β=0.00, T4: β= -0.011, TSH: β=0.028
Female - T3: β=-0.01, T4: β= -0.01, TSH: β=0.066

[Abbreviation] ACR: albumin to creatinine ratio; eGFR: estimated glomerular filtration rate; TBG: thyroxine-binding globulin; DIO: calculated deiodinase activity

aPhthalates, BPA; bMetals, VOCs, Phthalates, BPA; cPhthalates, BPA, Parabens; dMetals, PAHs

*Because of too many regression coefficients, directions of the association were only shown in the table.

**Additional experiments using those samples obtained from KoNEHS were included in this study as well dataset.


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The Korean Society of Environmental Health

Vol.48 No.5
October, 2022

pISSN 1738-4087
eISSN 2233-8616

Frequency: Bimonthly

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