[논문]공간분석 기법을 이용한 대기오염 개인노출추정 방안 소개 및 적용의 사례

손지영; 김윤신; 조용성; 이종태

doi:10.5572/kosae.2009.25.4.339

공간분석 기법을 이용한 대기오염 개인노출추정 방안 소개 및 적용의 사례
Prediction Approaches of Personal Exposure from Ambient Air Pollution Using Spatial Analysis: A Pilot Study Using Ulsan Cohort Data 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.25 no.4, 2009년, pp.339 - 346

손지영 (한양대학교 일반대학원 보건학과) , 김윤신 (한양대학교 일반대학원 보건학과) , 조용성 (캘리포니아주립대학교 보건대학원 역학과) , 이종태 (고려대학교 보건과학대학 환경보건학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The objectives of this study were to introduce spatial interpolation methods which have been applied in recent papers, to apply three methods (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) to domestic data (Ulsan cohort) as an example of estimating the personal exposure levels. We predicted the personal exposure estimates of 2,102 participants in Ulsan cohort using spatial interpolation methods based on information of their residential address. We found that there was a similar tendency among the estimates of each method. The correlation coefficients between predictions from pairs of interpolation methods (except for the correlation coefficient between nearest montitor and kriging of CO and $SO_2$) were generally high (r=0.84 to 0.96). Even if there are some limitations such as location and density of monitoring station, spatial interpolation methods can reflect spatial aspects of air pollutant and spatial heterogeneity in individual level so that they provide more accurate estimates than monitor data alone. But they may still result in misclassification of exposure. To minimize misclassification for better estimates, we need to consider individual characteristics such as daily activity pattern.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 대기오염의 개인노출추정 기법을 소개하고 적용사례를 보여주기 위한 목적을 가지고 있다. 따라서 노출추정 방법으로는 가장 널리 이용되고 있는 3가지 공간내삽법을 적용하였다.
본 연구는 최근 대기오염 노출평가에서 현재 활발히 수행되고 있는 공간분석 기법들을 소개하고 현재 널리 사용되고 있는 3가지 추정 기법 (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging)에 대해 국내자료에 시범적으로 적용해 보고자 하였다. 2003년부터 2007년까지 울산시 주민 코호트 참여자 2, 102명의 거주지 정보를 이용하여 공간내삽법을 적용한 결과, 3가지 추정방법별로 구한 대기오염 개 인노출추정치 간에는 대체로 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다.
본 연구는 최근 대기오염 역학연구에서 관심이 되고 있는 대기오염 노출평가의 개인노출추정 기법을 소개하고, 현재 널리 사용되고 있는 3가지 추정 기법 (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) 에 대해 국내자료에 시범적으로 적용해 보고자 하였다. 본 연구자료를 이용하여 공간내삽법을 적용한 결과, 3가지 추정방법별로 구한 대기오염 개인 노출추정치 간에는 대체로 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다.
있지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 대기오염 노출평가에서 현재 활발히 수행되고 있는 몇 가지 공간분석 기법들을 소개하고 이를 국내자료에 적용해 보고자 하였다.

제안 방법

미세먼지 (PM10), 아황산가스(SO) 그리고 이산화질소(NO?) 의 경우 먼저 시간별로 측정지점 전체 평균값을 구하고 이들 24개의 시간별 평균값을 이용하여 일 일 평균값을 구하였다. 이는 각 측정지점에서 연속적으로 측정값이 빠지게 될 경우를 보정하기 위함이다.
본 연구는 2003년부터 2007년까지 울산시 주민 코호트 참여자의 거주지 정보를 토대로 공간분석 기법 (nearest monitor, inverse distance weighting, kriging) 을 이용하여 대기오염의 개 인노출수준을 추정하였다.
보편크리깅의 경우에는 평균의 경향성을 고려하는 방법으로 평균이 고정된 상수가 아니라는 가정하에서 공간을 예측한다. 본 연구에서는 보통 크리깅 기법을 사용하여 개인 수준에서의 대기오염 농도를 예측하였다.
이 사업에서는 연구사업에 참여하기를 동의한 참여자들을 대상으로 건강검진 및 설문조사 등을 수행하였고 본 연구에서는 지난 2003년부터 2007년까지 이 코호트에서 얻어진 4년간의 자료를 바탕으로 울산 코호트 참여자 총 2, 102명의 거주지 정보를 이용하여 건강검진 당일의 개인노출추정치를 구하였다. 그림 1은 연구지역 및 대기오염 측정망의 위치를 나타낸 그림 이다(그림 1).
이용하여 일일평균값을 구하였다. 이렇게 얻어진 각 오염물질별 일평균값을 이용하여 개인 노출 수준을 추정하였다.
점에서의 일일 8시간 이동평균값(17개/일)의 최대값을 이용하여 일일평균값을 구하였다. 이렇게 얻어진 각 오염물질별 일평균값을 이용하여 개인 노출 수준을 추정하였다.

대상 데이터

본 연구에서는 울산광역시에 설치된 총 13개 대기오염 자동측정망에서 상시 측정된 미세먼지 (PM”), 아황산가스(SO) 이산화질소(NO₂), 오존 (O₃), 일산화탄소(CO)의 5개 물질에 대해, 해당 연구기간 동안의 시간별 원자료를 국립환경과학원으로부터 얻어, 각 오염물질별로 일별 대푯값을 구하였다. 미세먼지 (PM10), 아황산가스(SO) 그리고 이산화질소(NO?) 의 경우 먼저 시간별로 측정지점 전체 평균값을 구하고 이들 24개의 시간별 평균값을 이용하여 일 일 평균값을 구하였다.

데이터처리

본 연구에서는 전체 모니터링 평균값과 3가지 예측 방법별로 추정된 추정치들 간의 결과를 비교하기 위해 피어슨 상관계수를 구하였다. 그림 3은 전체 모니터링 평균값 및 예측방법 쌍 간의 PMg 추정치의 산 점도 및 피어슨 상관계수를 나타낸 그림 이다.

이론/모형

있다. 따라서 노출추정 방법으로는 가장 널리 이용되고 있는 3가지 공간내삽법을 적용하였다. 적용된 3가지 방법은 다음과 같다.
IDW의 경우, 비교적 간단한 계산에 의해 측정되지 않은 지점의 추정치가 결정되나 이 방법의 적용에 있어서 몇 개의 측정소 관측값을 사용해야 할지 또는 예측지점에서 얼만큼 떨어진 경우를 주변 (search radius)으로 정의 하는 것이 좋을지 에관한 명확한 기준이 제시되어 있지 않다. 본 연구에서는 IDW 기법을 이용한 추정치를 구함에 있어서 울산시 전체 측정소 자료를 모두 포함하도록 하였고 다음과 같은 가중치를 사용하였다(Kinney et al., 1998; Kunzli et al., 1997).
이는 경험적 베리오그램을 이상적 형태의 함수에 적합 시켜 수학적으로 취급하기 용이하도록 하기 위한 것으로 이론적 모형을 적합시키는 방법은 공간자료에 대한 경험적 차의 분산 산점도를 가장 부드럽게 연결시켜 줄 수 있는 곡선을 찾아가면서 적합시킬 수 있다. 일반적으로 사용되는 이론적 모형으로는 구 모형 (spherical model), 가우스모형 (gaussian model), 지수모형 (exponential model)이 있으며 본 연구에서는 가장 널리 사용되는 형태인 구모형을 사용하였다. 크리깅의 형태에는 크게 단순크리깅 (simple kriging), 보통크리 깅 (ordinary kriging), 보편크리 깅 (universal kriging)이 있다.

성능/효과

2003년부터 2007년까지 울산시 주민 코호트 참여자 2, 102명의 거주지 정보를 이용하여 공간내삽법을 적용한 결과, 3가지 추정방법별로 구한 대기오염 개 인노출추정치 간에는 대체로 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. C。와 SO?에 대해 nearest monitor 기 법 에 의한 추정치와 크리깅 기법에 의한 추정치 쌍을 제외하고, 예측방법 쌍 간의 상관계수가 대체적으로 높은 편으로 나타났다 (r=0.
PM”과 CO 모두 크리깅 기법에 의해 추정된 평균이 가장 높巴 것으로 나타났다. 추정된。3의 평균은 각각 39.37 ppb (nearest monitor), 37.51 ppb(IDW), 37.10ppb (kriging)로 nearest monitor 기법에 의해 추정된 평균이 다른 두 평균에 비해 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다(Duncan test, p<0.05). IDW 및 크리깅 기법에 의해 추정된 두 평균 간에는 차이가 없는 것으로 나타났다.
05). IDW 및 크리깅 기법에 의해 추정된 두 평균 간에는 차이가 없는 것으로 나타났다. NC)2와 SO₂의 경우에는 IDW 및 크리깅 기법에 의해 추정된 평균 간에는 서로 차이가 없는 것으로 나타났고 두 평균은 nearest monitor 기법에 의해 추정된 평균보다 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다.
IDW 및 크리깅 기법에 의해 추정된 두 평균 간에는 차이가 없는 것으로 나타났다. NC)2와 SO₂의 경우에는 IDW 및 크리깅 기법에 의해 추정된 평균 간에는 서로 차이가 없는 것으로 나타났고 두 평균은 nearest monitor 기법에 의해 추정된 평균보다 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다.
그림 3은 전체 모니터링 평균값 및 예측방법 쌍 간의 PMg 추정치의 산 점도 및 피어슨 상관계수를 나타낸 그림 이다. PM10 의 전체 모니터링 사이트 평균값은 크리깅 기법에 의한 예측치와 가장 높은 상관관계를 보이는 것으로 나타났다(r=0.98). 예측방법 간의 상관계수는 0.
3가지 예측방법별 평균 간에 통계적으로 유의하게 차이가 있는 것으로 나타났다. PM”과 CO 모두 크리깅 기법에 의해 추정된 평균이 가장 높巴 것으로 나타났다. 추정된。3의 평균은 각각 39.
96). 가장 낮은 상관관계는 nearest monitor 기법에 의한 CO 추정치와 크리깅 기법에 의한 CO 추정치 비교 간에 관찰되었다(r=0.71). SO?의 경우에는 nearest monitor 기 법 에 의한 추정치와 크리깅 기법에 의한 추정치 쌍(r=0.
예측방법별로도 추정치들 간에 대기오염물질별로 다른 경향을 보였다. PM]。과 CO의 경우에는.3가지 예측방법별 평균 간에 통계적으로 유의하게 차이가 있는 것으로 나타났다. PM”과 CO 모두 크리깅 기법에 의해 추정된 평균이 가장 높巴 것으로 나타났다.
본 연구자료를 이용하여 공간내삽법을 적용한 결과, 3가지 추정방법별로 구한 대기오염 개인 노출추정치 간에는 대체로 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다.
2003년부터 2007년까지 울산시 주민 코호트 참여자 2, 102명의 거주지 정보를 이용하여 공간내삽법을 적용한 결과, 3가지 추정방법별로 구한 대기오염 개 인노출추정치 간에는 대체로 비슷한 경향을 보이는 것으로 나타났다. C。와 SO?에 대해 nearest monitor 기 법 에 의한 추정치와 크리깅 기법에 의한 추정치 쌍을 제외하고, 예측방법 쌍 간의 상관계수가 대체적으로 높은 편으로 나타났다 (r=0.84 to 0.96).
98). 예측방법 간의 상관계수는 0.89에서 0.96까지로 나타나 대체로 높은 편인 것으로 나타났다. NO?와 0의 경우에도 비교적 높은 상관계수를 나타내 었다(from 0.
기술통계량을 나타낸 표이다. 전체 모니터링 사이트의 평균값과 예측치 간에는 오염물질에 따라 다른 특성을 보이는 것으로 나타났다. PM”의 경우 모니터링 평균값과 크리깅 기법에 의한 추정치 평균 간에는 차이가 없는 것으로 나타났다.

후속연구

더 좋은 추정치를 제공할 수 있다. 그러나 본 연구결과만으로는 어떤 추정방법을 사용하는 것이 더 나은지에 관해서는 판단하기 어려우며 오염 물질별 특성 등에 따라 각기 다른 방법이 적용되어야 할 것으로 생각된다. 따라서 이에 대한 후속 연구가 이루어져야 할 필요가 있다.
또한 공간분석 기법을 이용한 개 인노출추정 역시 ambient 수준에서의 농도를 이용하여 개인노출 수준을 추정하는 것이기 때문에 여전히 앞서 지적한 노출에서의 분류오류 문제는 남아 있다. 또 개 인노출에 있어서 매우 중요한 개 인의 daily activity pattern을 반영 하여 야만 분류오류를 최소화할 수 있을 것이다. 따라서 보다 정확한 노출평가를 위해서는 개인노출수준 모니터링과 같은 다른 방안들이 보완되어야 할 필요가 있다.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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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