[논문]서울 대기 중 미세 먼지 노출로 인한 위해도에 근거한 우선 관리 지역 선정 -이론적 사망 위해도 및 손실비용을 근거로-

김예신; 이용진; 신동천

서울 대기 중 미세 먼지 노출로 인한 위해도에 근거한 우선 관리 지역 선정 -이론적 사망 위해도 및 손실비용을 근거로-
Selection of Priority Areas Based on Human and Economic Risk from Exposure to Fine Particles in Seoul 원문보기

환경독성학회지 = Journal of environmental toxicology, v.19 no.1, 2004년, pp.49 - 58

김예신 (연세대학교 환경공해연구소) , 이용진 (연세대학교 환경공해연구소) , 신동천 (연세대학교 의과대학 예방의학교실)

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It is important to select a risk based priority area for environmental policy formation and decision-making. We estimated the health risks and associated damage costs from exposure to fine particles and assigned priority areas for twenty -five districts in Seoul. In order to estimate the theoretical mortality incidence of the health risk, baseline risks were estimated from mortality rates in two low level areas of fine particles, Seocho Gu and Cheju city To estimate the damage cost from the risk estimates, we investigated and estimated the willingness to pay (WTP) for specific risk reduction. We assumed two different locations as the reference area, Cheju city as Scenario I and Seocho gu as Scenario II. From the results, the five districts, Kwangjin, Chungnang, Kangbuk, Nowon, and Kangnam, ranked high in the categories of both health risk and economic risk. Damage costs were over twenty billion won in each of these districts. As there are uncertainties in these results, the parameter values such as PM$_{2.5}$ level, dose -response slope factor, baseline risk, exposure population and WTP should be continuously validated and refined.d.

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문제 정의

따라서 이 연구에서는 서울 지역을 모델로 하여 미세 먼지에 대한 위해성을 평가하고 손실 비용을 추정하여, 이들 두 가지 지표에 근거하여 우선적 인관리가 필요한 지역을 선정하고자 한다.

가설 설정

5의 농도는 Table 1 과 같다. 또한 이때 노출 인구수는 행정 구역상의 구에 포함되는 30세 이상의 모든 인구수(통계청, 2002)로 가정하였다. 여기서 30세 이상의 인구만을 고려한 것은 미세먼지로 인한 만성 사망을 주요 영향으로 규정하였기 때문이다.
미세 먼지로 인한 이론적 사망수를 추정하기 위해서, PM_2.5 농도 자료를 이용해야 하나, 서울지역에서 대표성 있는 실측 자료를 얻기가 어려웠으므로, 자동 측정망에서 제공되는 PM₁₀, 자료(환경부, 2000, 2001, 2002)를 이용하였고 이 농도에 미세먼지에 대한 분율을 고려하여 PM_2.5의 농도로 가정하였다. 이 농도에 노출 인구수, 역학연구에서 도출된 용량-반응 함수 기울기과 바탕 위해도를 고려하여 위해도를 추정하였다.
야 한다. 보통 lOjig/n?에서의 사망율을 바탕 위해도로 간주하나, 우리나라에서는 이들에 대한정보가 없기 때문에, 두 가지를 가정하였다. 첫 번째 가정 (Scenarios I)은 서울 이외의 지역인 제주도의 제주시의 평균농도(E어)와 이 때 사망율을 바탕 위해도(P어)로 간주하고, 두 번째 가정 (Scenarios Ⅱ)은 서울지역 내에서 가장 낮은 농도(E0?) 지역, 서초구의 사망율을 바탕 위해도(PO₂)로 간주하였다(그림 1).
5에 대한 분율, 용량-반응 기울기 등이다. 이들 모수(input parameter)는 표 3에 제시한 확률 분포를 가정하여, Equation 1에 따라 최종 위해도나tput paramew) 추정을 하였다. 그 외 나머지 모수 값은 하나의 값 (point value)을 입력하였다.
보통 lOjig/n?에서의 사망율을 바탕 위해도로 간주하나, 우리나라에서는 이들에 대한정보가 없기 때문에, 두 가지를 가정하였다. 첫 번째 가정 (Scenarios I)은 서울 이외의 지역인 제주도의 제주시의 평균농도(E어)와 이 때 사망율을 바탕 위해도(P어)로 간주하고, 두 번째 가정 (Scenarios Ⅱ)은 서울지역 내에서 가장 낮은 농도(E0?) 지역, 서초구의 사망율을 바탕 위해도(PO₂)로 간주하였다(그림 1).

제안 방법

PM₁₀ 농도로부터 미세 먼지 (PM_2.5)의 농도를 추정하기 위해서, 국내 연구결과(권호장 등, 2001)로부터 도출된 PM_2.5와 PM₁₀의 분율을 적용하였다. 국내에서 측정된 PM_2.

건강 손실 비용에 대한 불확실성을 감안하기 위하여, 1.-3)과 동일한 방법을 적용하였고, 표 3에서 제시한 변수를 포함하여, 손실비용 추정을 위한 주요 변수인 WTP 분포 (Weibull 분포)를 추가하였다.

건강 손실 비용은 각각의 환경문제에 해당하는통계적 생명 가치액에 인체 위해도 평가에서 추정된 이론적 사망수를 곱하여 산출하였다(equation 3).

건강 손실 비용은 사망 (mortality)으로 인한 손실 비용과 질병 이환 (morbidity)으로 인한 손실 비용으로 분류할 수 있으나, 본 연구에서는 사망 손실 비용만을 추정하였다.

WTP는 개인 면접을 통해 정보를 입수하게 되고, 소득과 같은 여러 가지 변수에 의해 영향을 받게 된다. 따라서 WTP 추정 모형내에는 이러한 변수들을 포함하고 있어야 하므로, 이들 영향 변수들을 설문에 포함하여 조사하였다.

설문지 구성은 총 6개 영역으로 지불 의사금액을 묻는 부분 이외에 5개 세부 영역으로 분류하였다(Part A: 건강상태 및 삶의질 조사, Part B: 위해도 인식, Part C: 확률 및 위해도에 대한 이해도 PartD: 소득 및지출비용, Part E: 지불의사금액, Part F: 기타 정보).

5의 농도로 가정하였다. 이 농도에 노출 인구수, 역학연구에서 도출된 용량-반응 함수 기울기과 바탕 위해도를 고려하여 위해도를 추정하였다.

이용하였다. 이 방법에서 초기 제시 금액 설정은 투표 모형에서 발생할 수 있는 출발점 편의 (starting point bias)를 최소화하기 위해서 예비조사를 실시하여 10,000원, 20,000원, 40,000원과 60,000원으로 결정하였다. 그리고 지불 의사 금액을 유도하기 위하여 2단계 양분선택법 (double bounded dichotomous choice)을 이용하였으며, 지불수단 (vehicle payment)으로는 기부금을 선택하였다.

이들 값들로 이루어진 이론적 사망수 및 손실 비용에 대한 분포에서 각각 20, 40, 60, 80 percentile 값에 경계 값으로 하여 5가지 범주로 분류하였고, 상대적인 우선 순위를 위해서 각 지역에 해당하는 위해도 및 손실 비용의 50 percentile값들을 각 범주에 할당하였다(표 4).

이들 자료들을 근거로 바탕 수준에서의 농도와 위해도, PM_2.5가 10 ㎍/㎥ 증가할 경우의 사망 기여 발생률(D₁₀)과 해당 지역에서의 오염도를 이용하여, 미세 먼지로 인한 만성 사망수를 추정하였다 (Kunzli et al., 2000),

통계적 생명가치액은 각각의 환경문제로 인한 위해도 감소를 위한 지불의사금액(3가지 모델에 의한 평균값의 추정치)을 위해도 감소분(AR; 이 연구에서는 5/10,000)으로 나누어서 산출하였다(equ ation 2).

현재 미세먼지의 노출 수준(E)에서 사망수(D)를추정하기 위하여, 바탕수준(Eo)에서의 사망률 (P₀)을 고려한 후 바탕 수준 이상에서 미세 먼지 농도와 용량-반응 함수 기울기를 고려하였다(Fig. 1). 이 때, D₁₀ (미세 먼지 농도가 10 ㎍/㎥ 증가하였을 때, 사망수의 증분)을 정확히 정의하여야 한다.

대상 데이터

대기오염으로 인한 10년간 5/1,000(년간 5/ 10,000)에 해당하는 위해도 감소에 대한 지불의사금액을 추정하기 위하여, 서울 시민 200명을 대상으로 개인면접을 통한 설문조사를 실시하였다. 설문지 구성은 총 6개 영역으로 지불 의사금액을 묻는 부분 이외에 5개 세부 영역으로 분류하였다(Part A: 건강상태 및 삶의질 조사, Part B: 위해도 인식, Part C: 확률 및 위해도에 대한 이해도 PartD: 소득 및지출비용, Part E: 지불의사금액, Part F: 기타 정보).

미세 먼지로 인한 인체 영향을 평가하기 위하여, 연구 대상 지역은 자동 측정망을 통해 세부 지역에 대한 정보가 많고, 자료 입수가 용이한 서울을대상으로 하였으며, 세부 지역은 행정구역상의 25 개 구(區)로 분류하였다. 보통 각 구에는 1개 동에자동 측정망이 있으며, 1개 동의 3개년간 연평균오염도(1999년, 2000년, 2001 년)를 해당 구의 대표농도 (Table 1)로 간주하였다.

폐암으로 인한 사망률 (P₀_lung cancer mortality)은 제주도가 150명 (백만명당)이었고 서울 서초구가 210명 (백만명당)이었다. 이 때, 지역의 사망자수(P₀)는 30 세 이상만을 고려하였고, 통계청 (2000)의 인구동태 자료를 사용하였다.

데이터처리

이론적 사망수를 계산하는뎨 있어, 적용한 모수의 값에 불홬실성이 존재하므로, 이러한 불확실성을 감안하기 위해서 Monte-Carlo simulation 을 실행하였다. 여기서 불확실성이 존재하는 모수로서는 PM₁₀ 오염도, PM₁₀ 중 PM_2.

이론/모형

이 방법에서 초기 제시 금액 설정은 투표 모형에서 발생할 수 있는 출발점 편의 (starting point bias)를 최소화하기 위해서 예비조사를 실시하여 10,000원, 20,000원, 40,000원과 60,000원으로 결정하였다. 그리고 지불 의사 금액을 유도하기 위하여 2단계 양분선택법 (double bounded dichotomous choice)을 이용하였으며, 지불수단 (vehicle payment)으로는 기부금을 선택하였다.

이 때, D₁₀ (미세 먼지 농도가 10 ㎍/㎥ 증가하였을 때, 사망수의 증분)을 정확히 정의하여야 한다. 여기서 D₁₀을 구하기 위해서 필요한 용량-반응 함수의 기울기 (slope, β 또는 상대 위해도, Relative Risk)는 최근 Pope 등(2002)이 보고한 역학 연구 결과를 인용하였으며, 미세 먼지 10 ㎍/㎥ 증가 당 전체 사망은 4%(RR, 1.04), 폐암사망은 8%(RR, 1.08)를 적용하였다.

여기서, 지불의사금액 (WTP)을 이끌어 내기 위하여 가상 가치 평가법 (contingent valuation method) 을 이용하였다. 이 방법에서 초기 제시 금액 설정은 투표 모형에서 발생할 수 있는 출발점 편의 (starting point bias)를 최소화하기 위해서 예비조사를 실시하여 10,000원, 20,000원, 40,000원과 60,000원으로 결정하였다.

지불의사금액을 추정하기 위한 기본 모델로는 lower-bounded Turnbull method, Weibull model, Spike model을 사용하였다. 이들 추정모형에 설명변수로서 소득, 성, 연령, 질병 상태, 주택 소유 여부, 삶의 질, 인식도(환경오염에 대한 일반적인 인식도, 환경오염으로 인한 사회적 가치에 대한 영향), 확률 및 위해도에 대한 검사 점수를 포함시켜 WTP를 추정하였다(김예신 등, 2003).

성능/효과

25개구 각각에서 사망수를 추정하고 각 구별 사망수를 합산하여, 서울 지역의 미세 먼지 오염으로인한 이론적 사망수를 추정한 결과, 바탕 수준에서의 위해도를 제주도로 한 경우, 전체 사망자는 연간 약 1, 789명, 폐암 사망자는 약 156명으로 추정되었으며, 서초구를 바탕 수준에서의 위해도로 한경우, 전체 사망자는 연간 약 885명, 폐암 사망자는약 기명으로 추정되었다(Table 5, 7). 또한 선행 연구 (김예신 등, 2003)에서 바탕 수준을 고려하지 않고 영점에서 용량-반응 함수가 linear하다고 가정하고 추정한 전체 사망자는 6,212명이며, 폐암 사망자는 350명으로 바탕 수준의 위해도를 고려하고추정하였을 때 보다 과대 평가 되었다.

각 구의 평균 농도를 적용하여 추정된 이론적 사망수의 불확실성을 고려하여 결과치를 범주화한 결과 (Table 6), 시나리오 I, II에서 공히 광진구, 중랑구, 강북구, 노원구, 강남구가 우선 순위가 높은지 역 (high)으로 선택되었고, 그 다음으로 보통-높음(medium-high)으로 분류된 지역은 종로구, 성동구, 동대문구, 마포구, 양천구로 분류되 어 우선 관리가 필요한 지역으로 판단된다. 여기서 낮음(low)은 상대적인 순위가 낮음을 의미한다.

Weibull 모델을 기준으로 할 때, 대기오염으로 인한 지불의사금액은 12,000원으로 추정되었다. 그리고 통계적 생명 가치액은 1 인당 약 2.9억으로 추정었고, 각 모델에서 도출된 값의 범위는 약 2.3~3.1 억 정도였다.

후속연구

작업이 필요하다. 그러나 상대적인 우선 순위는 크게 변화하지 않을 것으로 예측되고, 또한 범주화(categorization)를 통해 순위에 대한 불확실성을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

단, 앞에서 추정된 사망수나 손실 비용의 수치적 결과물들에는 불확실성을 포함하고 있으므로 절대값에 대한 고려보다, 문제의 위해도와 손실 규모를 파악하고, 다른 지역 또는 다른 물질과의 상대적비교를 통해 우선 순위를 결정하는 지수로서 간주하면 될 것 같다. 또한 지역 자치 단체에서 감축율만 설정한다면 대기오염 정책을 실행하는데 드는 예산의 규모를 책정하는데 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다.

또한 선행 연구 (김예신 등, 2003)에서 바탕 수준을 고려하지 않고 영점에서 용량-반응 함수가 linear하다고 가정하고 추정한 전체 사망자는 6,212명이며, 폐암 사망자는 350명으로 바탕 수준의 위해도를 고려하고추정하였을 때 보다 과대 평가 되었다. 따라서 위해도 수치에 대한 신뢰성을 확보하기 위해서는 우리나라 고유의 용량-반응 관계를 규명하기 위한장기간의 역학 연구 뿐만 아니라 바탕 수준에서의위해도(Po)를 결정하는 연구가 뒷받침되어야 할 것으로 판단된다.

될 것 같다. 또한 지역 자치 단체에서 감축율만 설정한다면 대기오염 정책을 실행하는데 드는 예산의 규모를 책정하는데 도움이 될 수 있을 것으로 생각된다. 역으로 말하면, 제한된 예산 투자금액으로 인한 오염도나 위해도 감축 정도를 예측할 수 있다.

마지막으로 인체 위해성을 평가하는 과정에서 발생할 수 있는 불확실성 때문에 추정된 수치에 비중을 두기는 어려울 것으로 판단되고, 이들 수치는 계속적으로 불확실성을 감소시키면서 보완 · 수정해나가는 작업이 필요하다. 그러나 상대적인 우선 순위는 크게 변화하지 않을 것으로 예측되고, 또한 범주화(categorization)를 통해 순위에 대한 불확실성을 줄일 수 있을 것으로 판단된다.

것이 매우 중요하다. 불확실성을 줄일 수 있는 결과물들이 계속 도출된다면, 언제든지 정책에 반영하고 새로운 대안을 제안할 수 있는 탄력적인 사고를 지녀야 할 것으로 생각된다.

위해도 추정치의 불확실성을 감소시키는 방안은 앞서 기술한 바와 같고, 지불의사금액은 조사대상자 수를 충분히 늘리고, 내적 및 외적 척도 검증 (internal and external scope test)통해, 수치를 검증 · 보완해야 할 것이다.

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이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

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용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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