[논문]서울시 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 단기노출로 인한 사망영향

배현주

doi:10.5668/jehs.2014.40.5.346

서울시 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 단기노출로 인한 사망영향
Effects of Short-term Exposure to PM10 and PM2.5 on Mortality in Seoul 원문보기

韓國環境保健學會誌 = Journal of environmental health sciences, v.40 no.5, 2014년, pp.346 - 354

Abstract ▼ AI-Helper

Objectives: Although a number of epidemiologic studies have examined the association between air pollution and mortality, data limitations have resulted in fewer studies of particulate matter with an aerodynamic diameter of ${\leq}2.5{\mu}m$ ($PM_{2.5}$). We conducted a time-series study of the acute effects of particulate matter with an aerodynamic diameter of ${\leq}10{\mu}m$($PM_{10}$) and $PM_{2.5}$ on the increased risk of death for all causes and cardiovascular mortality in Seoul, Korea from 2006 to 2010. Methods: We applied the generalized additive model (GAM) with penalized splines, adjusting for time, day of week, holiday, temperature, and relative humidity in order to investigate the association between risk of mortality and particulate matter. Results: We found that $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ were associated with an increased risk of mortality for all causes and of cardiovascular mortality in Seoul. A $10{\mu}g/m^3$ increase in the concentration of $PM_{10}$ corresponded to 0.44% (95% Confidence Interval [CI]: 0.25-0.63%), and 0.95% (95% CI: 0.16-1.73%) increase of all causes and of cardiovascular mortality. A $10{\mu}g/m^3$ increase in the concentration of $PM_{2.5}$ corresponded to 0.76% (95% CI: 0.40-1.12%), and 1.63% (95% CI: 0.89-2.37%) increase of all causes and cardiovascular mortality. Conclusion: We conclude that $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ have an adverse effect on population health and that this strengthens the rationale for further limiting levels of $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ in Seoul.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서 일별 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지 (PM_2.5) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 평가하기 위하여 시계열분석하였다. 일반적으로 전체 인구집단에서 일별 사망은 매우 드문 사건이므로 일별 사망자수에 대한 확률모형은 포아송분포(Poission distribution)를 사용한다.
본 연구에서는 서울시 전체 연령집단과 65세 이상 연령집단을 대상으로 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지 (PM_2.5) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 파악하였다. 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.
5)와 건강영향에 대한 연구는 미비한 상황이다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)의 단기 노출로 인한 전체원인 및 심혈관계 사망영향을 파악하고자 하였다.

제안 방법

이것은 사망률의 일일변동이 기온, 습도와 해수면기압의 변화에 따라 관련성이 있는 것으로 보고되었기 때문이다.²¹⁾ 기온과 상대습도는 1시간 간격으로 관측되고 있으며, 기온의 경우 당일 (lag=0)과 하루 전날(lag=1) 일별 평균 기온의 이동 평균값(moving average)를 일별 대푯값으로 사용하였다. 상대습도는 일별 평균값을 일별 대푯값은 사용하였다.
또한 대기오염으로 인한 건강영향은 대기오염이 발생한 당일에 즉시 영향을 줄 수도 있지만, 일정 시간이 경과한 이후에 나타날 수도 있으므로 대기오염이 일별 사망에 미치는 지연효과(lag effect)를 고려하였다. 대기오염-건강영향에 대한 적절한 지연효과에 대해 확정된 바가 없으므로 건강영향 발생 당일(lag=0) 부터 최고 6일 이전(lag=6)까지의 지연효과를 분석하였다. 대기오염과 건강영향의 관련성이 가장 높게 나타난 날을 지연효과일로 선정하였다.
노출자료는 개개인의 노출 측정자료를 적용하는 것이 바람직하지만 시간적, 경제적 제약으로 개인 노출자료를 생산 및 적용하는 것이 어려우므로 본 연구에서는 대기질 측정망자료를 이용하였다. 둘째, 본 연구에서는 시계열연구의 GAM모형을 적용하기 위해 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)의 서울시 평균 농도를 적용하였다. 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지 (PM_2.
03 μg/m³으로 입자상 물질의 농도 범위가 상당히 크게 나타났다. 따라서 일별 평균 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5) 농도의 변동이 심한 상위 1%에 대한 것은 이상치(outlier)로 간주하여 결측(missing) 처리하였다.
또한 대기오염으로 인한 건강영향은 대기오염이 발생한 당일에 즉시 영향을 줄 수도 있지만, 일정 시간이 경과한 이후에 나타날 수도 있으므로 대기오염이 일별 사망에 미치는 지연효과(lag effect)를 고려하였다. 대기오염-건강영향에 대한 적절한 지연효과에 대해 확정된 바가 없으므로 건강영향 발생 당일(lag=0) 부터 최고 6일 이전(lag=6)까지의 지연효과를 분석하였다.
미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5) 농도 증가가 심혈관계 사망에 대한 영향을 평가하였다. 분석대상은 연령에 따라서 전체 연령집단과 65세 이상 연령 집단으로 나누어 분석하였다.
본 연구는 2006년부터 2010년까지 서울시를 대상으로 대기오염자료, 기상자료, 사망자료를 이용하여 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)가 사망에 미치는 영향을 정량적으로 분석하였다.
GAM 모형은 혼란변수들을 보정하고 예측변수에 대한 비선형적 관계를 반영하기 위하여 비모수적 평활(nonparametric smoothing)에 의해 회귀분석에 적합시키는 것이다. 본 연구에서는 일별 사망에 대한 장기추세, 계절변동, 기상요인, 요일 효과 등의 혼란변수를 보정하였다. 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.
5) 농도 증가가 심혈관계 사망에 대한 영향을 평가하였다. 분석대상은 연령에 따라서 전체 연령집단과 65세 이상 연령 집단으로 나누어 분석하였다.
사망자료는 통계청의 사망원인 통계자료를 이용하였다. 사망자료는 사망원인에 따라서 전체원인 사망과 심혈관계 사망으로 구분하였다. 전체원인 사망의 경우 사망원인이 사고사(International Classification of Disease, 10th Revision; ICD-10, code V00~Y99) 인 사망외인을 분석에서 제외한 전체원인 사망(ICD10, code A00~U99)을 대상으로 하였다.
서울시는27개 대기오염자동측정소를 운영하고 있 으며, 본 연구에서는 대기측정망의 시간대별 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5) 농도값을 평균하여 일 24회 시간별 대푯값을 계산하고, 이것의 일별 평균 값을 일별 대푯값으로 사용하였다.²⁰⁾
전체원인 사망에 대한 영향을 평가하였다. 인구집단은 연령에 따라서 전체 연령집단과 65세 이상 연령 집단으로 나누어 분석하였다.
전체원인 사망에 대한 영향을 평가하였다. 인구집단은 연령에 따라서 전체 연령집단과 65세 이상 연령 집단으로 나누어 분석하였다.
통계모형의 선정은 모형적합도(goodness of fit)의 기준이 되는 통계량인 Akaike's information criterion (AIC)가 가장 작은 값을 가지는 각 변수에 대한 평활함수를 선택하여 모형으로 선정하였다.

대상 데이터

기상자료는 기상청의 기상 자동측정망 자료를 이용하였고, 기상자료 중 기온, 상대습도와 해수면 기압을 이용하였다. 이것은 사망률의 일일변동이 기온, 습도와 해수면기압의 변화에 따라 관련성이 있는 것으로 보고되었기 때문이다.
5)의 농도 자료는 대기질 측정망자료를 사용하였다. 노출자료는 개개인의 노출 측정자료를 적용하는 것이 바람직하지만 시간적, 경제적 제약으로 개인 노출자료를 생산 및 적용하는 것이 어려우므로 본 연구에서는 대기질 측정망자료를 이용하였다. 둘째, 본 연구에서는 시계열연구의 GAM모형을 적용하기 위해 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.
대기오염-건강영향에 대한 적절한 지연효과에 대해 확정된 바가 없으므로 건강영향 발생 당일(lag=0) 부터 최고 6일 이전(lag=6)까지의 지연효과를 분석하였다. 대기오염과 건강영향의 관련성이 가장 높게 나타난 날을 지연효과일로 선정하였다.
전체원인 사망의 경우 사망원인이 사고사(International Classification of Disease, 10th Revision; ICD-10, code V00~Y99) 인 사망외인을 분석에서 제외한 전체원인 사망(ICD10, code A00~U99)을 대상으로 하였다. 또한 우리나라 3대 사망원인 중의 하나인 심혈관계 사망의 경우 ICD-10 코드가 I00~I99를 대상으로 하였다.
미세먼지(PM₁₀) 농도 자료는 국립환경과학원의 국가 지역 대기측정망 자료를 이용하였고, 초미세먼지 (PM_2.5) 농도 자료는 서울시 보건환경연구원의 대기측정망 자료를 이용하였다.
사망자료는 통계청의 사망원인 통계자료를 이용하였다. 사망자료는 사망원인에 따라서 전체원인 사망과 심혈관계 사망으로 구분하였다.
사망자료는 사망원인에 따라서 전체원인 사망과 심혈관계 사망으로 구분하였다. 전체원인 사망의 경우 사망원인이 사고사(International Classification of Disease, 10th Revision; ICD-10, code V00~Y99) 인 사망외인을 분석에서 제외한 전체원인 사망(ICD10, code A00~U99)을 대상으로 하였다. 또한 우리나라 3대 사망원인 중의 하나인 심혈관계 사망의 경우 ICD-10 코드가 I00~I99를 대상으로 하였다.
본 연구에서는 몇가지 제한점이 있다. 첫째, 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)의 농도 자료는 대기질 측정망자료를 사용하였다. 노출자료는 개개인의 노출 측정자료를 적용하는 것이 바람직하지만 시간적, 경제적 제약으로 개인 노출자료를 생산 및 적용하는 것이 어려우므로 본 연구에서는 대기질 측정망자료를 이용하였다.

이론/모형

대기오염의 건강영향을 분석하기 위해 일반화 부가모형(Generalized additive model, GAM)을 적용하였다. GAM 모형은 혼란변수들을 보정하고 예측변수에 대한 비선형적 관계를 반영하기 위하여 비모수적 평활(nonparametric smoothing)에 의해 회귀분석에 적합시키는 것이다.
5) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 평가하기 위하여 시계열분석하였다. 일반적으로 전체 인구집단에서 일별 사망은 매우 드문 사건이므로 일별 사망자수에 대한 확률모형은 포아송분포(Poission distribution)를 사용한다. 포아송 회귀 모형(Poisson Regression Model)의 일반식은 다음 식과 같다.

성능/효과

또한 65세 이상 연령집단에서 미세먼지(PM10) 농도와 초미세먼지(PM2.5) 농도가 10 μg/m3 증가시 초과사망발생위험은 각각 0.64% (95% CI : 0.41~0.87%) 와 1.37% (95% CI : 0.90~1.84%) 높였다.
37%) 높였다. 또한 65세 이상 연령집단에서 미세먼지(PM₁₀) 농도와 초미세먼지(PM_2.5) 의 농도 증가시 심혈관계 초과사망발생위험은 각각 0.80% (95% CI : 0.39~1.21%), 1.75% (95% CI :0.91~2.59%) 높였다.
5) 농도 증가가 일별 사망에 미치는 영향을 파악하였다. 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5) 농도 증가는 전체원인과 심혈관계 초과사망발생위험을 통계적으로 유의하게 높였다.
미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)로 인한 사망원인별 초과사망발생위험을 살펴보면, 입자상물질로 인하여 전체원인 초과사망발생위험보다는 심혈관계 초과사망발생위험이 다소 높은 것으로 나타났다. 12개 유럽도시지역을 대상으로 한 Samoli 연구²⁴⁾에서 초미세먼지(PM_2.
미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 초과사망발생위험을 비교하면, 전체 연령집단에서 미세먼지 (PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 농도 10 μg/m3 증가시 전체원인 초과사망발생위험을 각각 0.44% (95% CI : 0.25~0.63%)와 0.95% (95% CI : 0.57~1.34%) 높였고, 심혈관계 초과사망발생위험을 각각 0.76% (95% CI : 0.40~1.12%)와 1.63% (95% CI : 0.89~2.37%) 높였다.
5)의 초과 사망발생위험이 다소 높은 것으로 나타났다. 본 연구결과와 비교하면, 서울시의 경우 미세먼지(PM₁₀) 로 인한 초과사망발생위험은 네덜란드와 유사하였으나 유럽지역보다는 약간 높았고, 초미세먼지(PM_2.5) 로 인한 초과사망발생위험은 네덜란드와 유럽지역의 연구결과보다 다소 높게 나타났다. 또한 미국 EPA 에서 입자상 물질과 건강영향을 종합하여 분석한 연구에서는 초미세먼지(PM_2.
본 연구에서는 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)로 인한 초과사망발생위험을 평가한 결과, 미세먼지 (PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)의 단기노출로 인하여 전체원인 및 심혈관계 초과사망발생위험을 유의하게 높이고 있었다. 향후 호흡기계와 심혈관계 관련질환 등 다양한 건강영향을 대상으로, 여러지역을 대상으로, 단기노출 뿐만 아니라 장기노출로 인한 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.
분석대상 인구집단을 연령별로 나누어 살펴보면 전체연령집단보다는 65세 이상 고령집단에서 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)로 인한 전체원인 초과사망발생위험이 높은 것으로 나타났다. Sacks 등²⁷⁾ 과 Bell 등²⁸⁾은 18세 미만 어린이, 65세 이상 고령자, 심혈관계 질환자, 천식과 만성폐쇄성폐질환 등 호흡기계 질환자, 당뇨 등 기존 질환자, 교육수준 또는 소득의 사회경제적 수준이 낮은 집단을 입자상물질에 대한 민감집단으로 파악하였다.
연구결과 미세먼지(PM10) 10 μg/m3 증가시 전체원인 초과사망발생위험은 0.6% (95% CI : 0.2~1.0%)이었고, 초미세먼지 (PM2.5) 10 μg/m3 증가시 전체원인 초과사망발생위험은 0.8% (95% CI : 0.3~1.2%)으로 보고하였다.
5) 농도 증가에 따른 심혈관계 사망에 대한 영향을 평가한 결과는 Table 3과 같다. 일별 미세먼지(PM₁₀), 일별 초미세먼지(PM_2.5)와 일별 심혈관계 사망의 관련성에서 지연효과를 살펴본 결과, 전체 연령집단과 65세 이상 연령집단에서 모두 당일(lag=0)에 관련성이 가장 강한 것으로 나타났다.
일별 미세먼지(PM₁₀), 일별 초미세먼지(PM_2.5)와 일별 전체원인 사망의 관련성에서 지연효과를 살펴본 결과, 전체 연령집단과 65세 이상 연령집단에서 모두 당일(lag=0)에 관련성이 가장 강한 것으로 나타났다.
84%) 높였다. 전체 연령집단에 비하여 민감집단으로 보고된 65세 이상 연령집단에서 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5) 농도 증가로 인한 전체원인 초과사망발생위험이 더 높은 것으로 나타났다.
전체 연령집단에서는 미세먼지(PM10) 농도가 10μg/m3 증가시 심혈관계 초과사망발생위험을 0.76% (95% CI : 0.40~1.12%) 높였고, 초미세먼지(PM2.5) 농도가 10 μg/m3 증가시 초과사망발생위험을 1.63% (95% CI : 0.89~2.37%) 높였다.
전체 연령집단에서는 미세먼지(PM10) 농도가 10μg/m3 증가시 초과사망발생위험을 0.44% (95% CI : 0.25~0.63%) 높였고, 초미세먼지(PM2.5) 농도가 10 μg/m3 증가시 초과사망발생위험을 0.95% (95% CI : 0.57~1.34%) 높였다.
전체원인 사망의 경우 미세먼지(PM10) 10 μg/m3 증가시 초과사망발생위험은 0.32% (95% CI : 0.13~0.52%)이었고, 초미세먼지(PM2.5) 10 μg/m3 증가시 초과사망발생위험은 0.55% (95% CI : 0.27~0.84%) 로 미세먼지(PM10) 보다 초미세먼지(PM2.5)의 초과 사망발생위험이 다소 높은 것으로 나타났다.
37%) 높였다. 전체원인 초과사망발생위험과 심혈관계 초과사망발생위험은 미세먼지(PM₁₀) 보다 초미세먼지 (PM_2.5)에서 다소 높은 것으로 나타났으며, 이것은 기존에 수행된 연구결과와 동일한 경향을 보였다. Janssen 등은(2013)²³⁾은 2008-2009년 네덜란드를 대상으로 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.

후속연구

5)의 서울시 평균 농도를 적용하였다. 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지 (PM_2.5) 농도는 지역에 따라 차이가 크므로 지역의 대기오염 농도를 반영하는 환자-교차연구 등의 통계분석방법을 적용한 분석이 향후에 진행되어야 할 것이다.
5)의 단기노출로 인하여 전체원인 및 심혈관계 초과사망발생위험을 유의하게 높이고 있었다. 향후 호흡기계와 심혈관계 관련질환 등 다양한 건강영향을 대상으로, 여러지역을 대상으로, 단기노출 뿐만 아니라 장기노출로 인한 미세먼지(PM₁₀)와 초미세먼지(PM_2.5)의 건강영향 연구가 진행되어야 하며, 또한 대기오염과 건강영향에 대한 환경역학 연구결과를 토대로 지속적인 대기환경기준에 대한 검토가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	입자상 물질의 악영향은 무엇인가?	대기오염물질 중 입자상 물질(Particulate Matter; PM)은 천식 악화, 만성폐쇄성폐질환 등 호흡기계 관련질환1-3)과 불규칙한 심장박동, 혈관 기능 장애, 부정맥 등 심혈관계 관련질환 발생위험4-6)을 높이는 것으로 보고되었다. 또한 세계 여러 지역을 대상으로 한 연구에서 입자상 물질은 급성 및 만성 조기사망과도 유의한 관련성이 있는 것으로 보고되었다.
	입자상물질은 크기에 따라 어떻게 구분할 수 있는가?	입자상 물질의 크기와 성분은 매우 복잡하고 다양하며, 입자의 크기, 표면적, 화학적 조성이 건강영향을 결정하게된다.14-16)입자상물질은크기에따라 TSP(Total Suspended Particle), PM10(Particulate Matter less than 10 μm in diameter), PM10-25 (Particulate Matter in the 2.5-.10 μm range), PM2.5( Particulate Matter less than 2.5 μm in diameter)로 구분할 수 있다.
	본 연구의 몇 가지 제한점은 무엇인가?	본 연구에서는 몇가지 제한점이 있다. 첫째, 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 농도 자료는 대기질 측정망자료를 사용하였다. 노출자료는 개개인의 노출 측정자료를 적용하는 것이 바람직하지만 시간적, 경제적 제약으로 개인 노출자료를 생산 및 적용하는 것이 어려우므로 본 연구에서는 대기질 측정망자료를 이용하였다. 둘째, 본 연구에서는 시계열연구의 GAM모형을 적용하기 위해 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 서울시 평균 농도를 적용하였다. 미세먼지(PM10)와 초미세먼지 (PM2.5) 농도는 지역에 따라 차이가 크므로 지역의 대기오염 농도를 반영하는 환자-교차연구 등의 통계분석방법을 적용한 분석이 향후에 진행되어야 할 것이다.

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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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