[논문]공간 자료를 이용한 대기오염이 순환기계 건강에 미치는 영향 분석

박진옥; 최일수; 나명환

doi:10.7469/jksqm.2016.44.3.677

공간 자료를 이용한 대기오염이 순환기계 건강에 미치는 영향 분석
A Study on the effects of air pollution on circulatory health using spatial data 원문보기

品質經營學會誌 = Journal of Korean society for quality management, v.44 no.3, 2016년, pp.677 - 688

박진옥 (전남대학교 통계학과) , 최일수 (전남대학교 통계학과) , 나명환 (전남대학교 통계학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Purpose: In this study, we examine the effects of circulatory diseases mortality in South Korea 2005-2013 using the air pollution index, Methods: We cluster the region of high risk mortality by SaTScan$^{TM}$9.3.1 and compare this result with the regional distribution of air pollution. We use the Geographically Weighted Regression (GWR) to consider the spatial heterogeneity of data collected by administrative district in order to estimate the model. As GWR is spatial analysis techniques utilizing the spatial information, regression model estimated for each region on the assumption that regression coefficients are different by region. Results: As a result of estimating model of the collected air pollution index, circulatory diseases mortality data combined with the spatial information, GWR was found to solve the problem of spatial autocorrelation and increase the fit of the model than OLS regression model. Conclusion: GWR is used to select the air pollution affecting the disease each year, the K-means cluster analysis discover the characteristics of the distribution of air pollution by region.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 순환기계통질환 사망자 사망자에 대한 대기오염의 영향을 알아보기 위해 대기오염의 지역별 분포와 유의한 영향을 주는 대기오염 종류를 살펴보았다. 이때, 행정구역 별로 수집된 공간 자료의 공간적 자기상관 문제를 해결하기 위해 지리가중회귀분석을 적용하였다.

제안 방법

이를 통해 질환 사망자 수에 영향을 미치는 대기오염을 규명하고 공간 자료의 분석에 있어 지리가중회귀모형 적용의 유용성을 검토하고자 한다. 또한, 지리가중회귀분석을 사용하여 추정된 회귀계수를 K-means 군집분석을 통해 대기오염의 지역적 분포의 특성을 살펴보았다.
본 연구에서는 순환기계통질환 사망자 사망자에 대한 대기오염의 영향을 알아보기 위해 대기오염의 지역별 분포와 유의한 영향을 주는 대기오염 종류를 살펴보았다. 이때, 행정구역 별로 수집된 공간 자료의 공간적 자기상관 문제를 해결하기 위해 지리가중회귀분석을 적용하였다. 순환기계통질환 사망자에 대한 지리가중회귀분석 결과는 지역 내의 위치에 따라 모형에 포함된 대기오염 변수의 영향이 차이가 있다는 것을 보여주었다.

대상 데이터

본 연구를 수행하기 위하여 2005년부터 2013년까지 한국의 대기오염 자료와 순환기 질환 표준화 사망자 수 자료를 사용하였다. 대기오염 자료는 국립환경과학원에서 해당 지역의 도시대기측정망과 도로변대기측정망에서 측정한 자료로 관심 변수는 이산화황(SO2), 미세먼지(PM10), 오존(O3), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO)가 있다. 대기오 염은 관측소별로 해당 연도 1월 1일 1시부터 12월 31일 24시까지 시간 마다 농도가 측정 되었다.
본 연구를 수행하기 위하여 2005년부터 2013년까지 한국의 대기오염 자료와 순환기 질환 표준화 사망자 수 자료를 사용하였다. 대기오염 자료는 국립환경과학원에서 해당 지역의 도시대기측정망과 도로변대기측정망에서 측정한 자료로 관심 변수는 이산화황(SO2), 미세먼지(PM10), 오존(O3), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO)가 있다.
대기오염과 관련된 많은 질환 중 특히 순환계통 질환(고혈압성 질환, 심장 질환, 허혈성 심장 질환, 기타 심장 질환, 뇌혈관 질환)에 미치는 영향을 보고자 한다. 본 연구에서는 2012년 시군구(총 251개 구역)를 기준으로 하여 대기오염과 질환의 지역별 분포를 살펴보았으며 대기오염의 농도는 연도별 평균값을 사용하였고 결측값은 해당 연도 전후로 가장 가까운 연도의 관측값의 평균값을 사용하였다.

데이터처리

스캔 통계는 Joseph Naus(1965)가 직선과 평면상에서 관측점의 군집화 경향을 검정하기 위해 개발한 통계량이다. 본 연구에서 질환에 의한 사망자의 위험이 큰 지역의 클러스터링을 결정하기 위해 시공간 스캔통계량을 이용하는 소프트웨어 SaTScan™9.3.1(Martin Kulldorff, Boston, MA, USA)을 사용하였다. 관심 지역의 통계적 클러스터는 SaTScan의 우도비에 따라 지도에 표시 되는데, 본 연구에서 수집된 자료의 특성을 고려하여 적용한 포아송 모델의 우도비 $γ$는 다음과 같다.

성능/효과

지리가중회귀분석으로 추정한 모형이 OLS 회귀모형보다 모형의 설명력과 적합도가 개선되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 지리가중회귀분석을 적용하여 공간적 자기상관 문제가 제거되었거나 완전히 제거되지는 못했지만 보다 개선이 된 것으로 나타났다.
이때, 행정구역 별로 수집된 공간 자료의 공간적 자기상관 문제를 해결하기 위해 지리가중회귀분석을 적용하였다. 순환기계통질환 사망자에 대한 지리가중회귀분석 결과는 지역 내의 위치에 따라 모형에 포함된 대기오염 변수의 영향이 차이가 있다는 것을 보여주었다. 지리가중회귀분석으로 추정한 모형이 OLS 회귀모형보다 모형의 설명력과 적합도가 개선되었음을 확인할 수 있었다.
순환기계통질환 사망자에 대한 지리가중회귀분석 결과는 지역 내의 위치에 따라 모형에 포함된 대기오염 변수의 영향이 차이가 있다는 것을 보여주었다. 지리가중회귀분석으로 추정한 모형이 OLS 회귀모형보다 모형의 설명력과 적합도가 개선되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 지리가중회귀분석을 적용하여 공간적 자기상관 문제가 제거되었거나 완전히 제거되지는 못했지만 보다 개선이 된 것으로 나타났다.

후속연구

이는 추후 연구를 통해 검토돼야 할 필요성이 있다고 본다. 또한 공간적 상관성 뿐만 아니라 공간적 이질성을 반영하는 다른 상관구조(예, MRF(Markov-random field; Cressie, 1993) 또는 CAR(conditional autoregressive model; Besag et al., 1991)를 사용할 필요도 있을 것 같다. 이러한 제한점에도 불구하고 지리가중회귀분석의 특성을 고려해 보았을 때, 본 연구 방법론을 활용 가능할 뿐만 아니라 대한 향후 지속적인 연구를 통해 대기오염의 관리 및 질환의 예방에 근거가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서 순환기계통질환 사망자 사망자에 영향을 미치는 요인으로 대기오염 변수를 제외한 다른 요인들을 배제하여 나타나는 제한점이 있었다. 매해 발생한 대기오염과 같은 해의 질환 사망자 수를 비교하는 것이나 환자의 지역 이동사항 등에 대한 정보의 제한점이 있다.
, 1991)를 사용할 필요도 있을 것 같다. 이러한 제한점에도 불구하고 지리가중회귀분석의 특성을 고려해 보았을 때, 본 연구 방법론을 활용 가능할 뿐만 아니라 대한 향후 지속적인 연구를 통해 대기오염의 관리 및 질환의 예방에 근거가 될 수 있을 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	아황산가스가 일으키는 문제는?	전 세계적으로 대기 오염에 의한 질환은 지속적으로 증가하고 있으며, 세계보건기구는 대기오염에 의한 사망자의 수가 약 700만 명에 이른다고 추정하고 있다(WHO, 2014). 대기오염 중 아황산가스는 만성폐질환과 호흡장애 등을 일으키며 오존, 미세먼지 등의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다(Pope, 2002).
	공간적인 상관성을 고려한 방법으로 모형을 추정하는 방법은?	따라서 일반적인 회귀분석 방법보다 공간적인 상관성을 고려한 지리가중회귀분석(GWR; Geographically weighted regression)을 이용하여 모형을 추정하는 것이 바람직하다. 이를 통해 질환 사망자 수에 영향을 미치는 대기오염을 규명하고 공간 자료의 분석에 있어 지리가중회귀모형 적용의 유용성을 검토하고자 한다.
	지리가중회귀분석으로 정확하게 규명하고자 하는 것은?	따라서 일반적인 회귀분석 방법보다 공간적인 상관성을 고려한 지리가중회귀분석(GWR; Geographically weighted regression)을 이용하여 모형을 추정하는 것이 바람직하다. 이를 통해 질환 사망자 수에 영향을 미치는 대기오염을 규명하고 공간 자료의 분석에 있어 지리가중회귀모형 적용의 유용성을 검토하고자 한다. 또한, 지리가중회귀분석을 사용하여 추정된 회귀계수를 K-means 군집분석을 통해 대기오염의 지역적 분포의 특성을 살펴보았다.

참고문헌 (10)

Besag, J., York, J., & Mollie, A. 1991. Bayesian image restoration, with two applications in spatial statistics. Annals of the institution of Statistical Mathematics 43(1):1-20.

상세보기
Cressie, N., 1993. Statistics for spatial data. Wiley Series in probability and statistics.
Fotheringham, A. S., Brunsdon, C., Charlton, M. 2002. Geographically weighted regression: The analysis of spatially varying relationships. Wiley.
Jo, Dong-Gi. 2009. GIS and Geographically weighted regression in the survey research of small areas. The Korean Association for Survey Research 10(3):1-19.
Kulldorff, M., 2009. $SaTScan^{TM}$ User Guide for version 8.0. www.satscan.org.
Lee, H. Y., and Noh, S. C. 2013. Advanced Statistical Analysis Theory. MoonWooSa.
Naus, J.I., 1965. The distribution of the size of the maximum cluster of points an a line, Journal of the American Statistical Association 60(310):532-538.

상세보기
Park, J. O. 2016. A Study on the effects of air pollution on health using spatial data. Dissertation of master course, Chonnam National University.
Pope CA 3rd. Burnette RT, Thun MJ, Calle EE, Krewski D, Ito K, Thurston GD. 2002. Lung cancer, cardiopulmonary mortality, and long-term exposure to find particulate air pollution. JAMA2002;207:1132-1141.
WHO (World Health Organization). 2014. Burden of disease from the joint effects of Household and Ambient Air Pollution for 2012. Geneva, Switzerland.

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