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문제 정의
- 19) 즉, 변수 간 공분산 및 상관관계가 높은 변수들끼리 모아 동질적인 요인으로 축소하여 데이터에 대한 복잡성을 줄이고 정보를 쉽게 요약해 용이한 해석을 목적으로 한다. 본 연구에서 추출할 요인의 수는 고유 값을 기준으로 결정하였으며 고유 값이 “1” 이상인 요인의 수만큼 추출하였으며, 어떤 변수들이 어떤 요인에 높게 관계되는지 명확하게 판단하기 어렵기 때문에 요인구조를 단순화하고 해석이 가장 용이한 방식으로 알려진 VARIMAX 회전방법을 이용하였다.
- 본 연구에서는 국내 환경보건지표와 환경보건과 관련된 지표들을 활용하여, 환경보건수준을 종합적으로 평가하기 위해 주성분분석 및 퍼지집합을 적용해보고, 그 활용가능성을 알아보고자 하였다.
- 환경보건지표의 개발과 산출의 목적은 국가 또는 지역의 환경보건 상태를 비교·분석하여 적절한 환경보건정책의 수립을 지원하고 지역사회 환경보건상태에 대한 개선방안 등을 발굴하기 위한 것이다.
제안 방법
- 또한 자료의 신뢰성을 확보하기 위해 국가통계로 발표되고 있으며, 16개 지자체 모두 산출이 가능한 지표 총 18개를 선정하였다.15-18) 각 지표들은 DPSEEA 모형에 따라 분류하여 주성분 분석을 실시하고자 하였으나, 지표의 종류 및 개수와 평가결과의 해석 등의 한계로 인해 DPSEEA 모델의 원형인 PSR (Pressure-State-Response) 모형을 활용하여 최종적으로 자료의 특성에 따라 환경압력 (environmental pressure), 환경상태 (environmental state), 환경대응 (environmental response)으로 분류하고, 각 지점에서의 주성분을 추출하였다 (Table 1).
- 본 연구는 환경보건 관련 지표를 선정한 후 주성분분석 및 퍼지분석을 활용하여 국내 16개 지자체에 대한 환경보건수준을 종합적으로 평가하였다. 주성분분석은 자료를 통합하는 중요한 과정으로 본 연구에 선정된 18개 지표들을 PSR 모형 구조에 따라 분류하여 분석하였다.
- 본 연구에서 주성분분석은 자료를 통합하는 중요한 과정으로 선정된 지표의 특성에 따라 환경압력, 환경상태, 환경대응 분야별로 분류하여 수행하였다. 각 분야의 주성분결과를 살펴보면, 환경압력 분야는 2개의 주성분이 추출되었고, 전체 표본 변동량 중 91.
- 따라서 다양한 환경현상을 나타내는 지표들을 근거로 지수를 개발하기 위한 과학적인 접근방법을 개발하고, 그 결과를 평가하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 환경보건과 관련이 있는 지표를 대상으로 주성분분석 및 퍼지집합을 적용하여 지수를 산출해보고, 16개 지자체별 환경보건수준을 평가해보았다.
- (2004)13)이 제안한 방법을 이용하여 지수를 산출하였다. 자료수집, 주성분분석 (Principal component analysis), 퍼지집합 (Fuzzy sets)을 단계별로 적용하여 최종적으로 지수를 산출하였으며, 지자체별 산출결과를 비교하여 환경보건 상태를 평가하였다.
- 분야별 주성분분석 결과를 살펴보면, 각 추출된 주성분의 누적설명비율은 환경압력 67%, 환경대응 74%, 경제지표 78%, 사회지표 85% 로 나타났다. 저자는 주성분분석을 통해 측정치들을 설명할 수 있는 상호 독립적인 소수의 주성분 변수들을 추출할 수 있는 것으로 평가하였다.
- 본 연구는 환경보건 관련 지표를 선정한 후 주성분분석 및 퍼지분석을 활용하여 국내 16개 지자체에 대한 환경보건수준을 종합적으로 평가하였다. 주성분분석은 자료를 통합하는 중요한 과정으로 본 연구에 선정된 18개 지표들을 PSR 모형 구조에 따라 분류하여 분석하였다. 각 분야별 주성분분석 결과, 환경압력(pressure) 2개, 환경상태(state) 2개, 환경대응(response) 1개로 총 5개의 주성분이 추출되었다.
- 지자체별 환경보건 상태를 비교하기 위해 국내에서 산출되고 있는 건강과 관련이 있다고 평가되는 환경지표와 환경과 관련이 있을 것으로 판단되는 보건지표들을 선정하여 활용하였다. 대기오염, 수질오염, 폐기물발생, 자원소비 등의 환경자료뿐만 아니라 잠재적으로 환경에 영향을 줄 수 있는 인구밀도, 환경보호 세출예산 등 사회, 행정 분야의 자료들도 포함시켰다.
- 반대로 환경보건수준이 “미흡”한 퍼지집합은 하위 25%에 속하는 지역을 “1”로 나머지 지역은 “0”으로 변환하였다. 최종적으로 퍼지변환 항목의 평균값을 활용하여 최종지수를 도출하고 지역별 환경보건수준을 비교하였다. 주성분분석 결과와 퍼지집합 결과는 지역별 분포 파악 및 해석이 용이하도록 지리정보시스템(ArcGIS 10.
대상 데이터
- 대기오염, 수질오염, 폐기물발생, 자원소비 등의 환경자료뿐만 아니라 잠재적으로 환경에 영향을 줄 수 있는 인구밀도, 환경보호 세출예산 등 사회, 행정 분야의 자료들도 포함시켰다. 또한 자료의 신뢰성을 확보하기 위해 국가통계로 발표되고 있으며, 16개 지자체 모두 산출이 가능한 지표 총 18개를 선정하였다.15-18) 각 지표들은 DPSEEA 모형에 따라 분류하여 주성분 분석을 실시하고자 하였으나, 지표의 종류 및 개수와 평가결과의 해석 등의 한계로 인해 DPSEEA 모델의 원형인 PSR (Pressure-State-Response) 모형을 활용하여 최종적으로 자료의 특성에 따라 환경압력 (environmental pressure), 환경상태 (environmental state), 환경대응 (environmental response)으로 분류하고, 각 지점에서의 주성분을 추출하였다 (Table 1).
데이터처리
- 3)을 사용하여 나타내었다. 각각의 퍼지변환 항목의 평균값을 활용하여 최종지수를 도출하였다.
- 퍼지집합은 환경보건수준 지수를 산출하기 위한 마지막 단계로 주성분분석 결과의 주성분점수를 이용하여 산출하였다. 환경보건수준이 “양호”한 퍼지 집합의 지수는 16개 지역 중 제주도가 0.
이론/모형
- 국내 지자체별 환경보건 상태를 비교·평가하기 위한 접근방법은 Clerici et al.(2004)13)이 제안한 방법을 이용하여 지수를 산출하였다. 자료수집, 주성분분석 (Principal component analysis), 퍼지집합 (Fuzzy sets)을 단계별로 적용하여 최종적으로 지수를 산출하였으며, 지자체별 산출결과를 비교하여 환경보건 상태를 평가하였다.
- 본 연구에서 추출할 요인의 수는 고유 값을 기준으로 결정하였으며 고유 값이 “1” 이상인 요인의 수만큼 추출하였으며, 어떤 변수들이 어떤 요인에 높게 관계되는지 명확하게 판단하기 어렵기 때문에 요인구조를 단순화하고 해석이 가장 용이한 방식으로 알려진 VARIMAX 회전방법을 이용하였다.
- 최종적으로 퍼지변환 항목의 평균값을 활용하여 최종지수를 도출하고 지역별 환경보건수준을 비교하였다. 주성분분석 결과와 퍼지집합 결과는 지역별 분포 파악 및 해석이 용이하도록 지리정보시스템(ArcGIS 10.3)을 사용하여 나타내었다. 각각의 퍼지변환 항목의 평균값을 활용하여 최종지수를 도출하였다.
성능/효과
- ‘대기오염상태’ 주성분은 서울, 인천, 경기 등의 지역이 주성분점수가 높아 수도권 지역이 대기오염이 큰 것으로 보였으며, ‘토양오염상태’ 주성분은 강원, 부산, 대구 지역 등이 주성분 점수가 높은 것으로 나타났다 (Fig. 2).
- ‘산업압력’ 주성분은 경기, 충남, 전북 지역 등이 주성분 점수가 높았고, ‘인구정착 압력’ 주성분은 인구가 밀집되어 있는 서울, 인천, 경기도 지역 등이 주성분 점수가 다른 지역에 비해 높은 것으로 나타났다.
- 16개 시·도별‘환경예산’주성분점수는 경기도, 경상북도 등 산업시설이 많은 지역이 주성분 점수가 높게 나타나 환경오염시설에 대한 감시나 환경예산 편성이 높은 것으로 나타났다 (Fig. 3).
- 인천과 경기도는 인구정착으로 인한 환경압력과 대기오염 환경상태의 부정적인 영향이 큰 것으로 나타났다. 16개 지역 중 인구수가 가장 많은 경기도의 가정용 전력사용량은 14,496,372 MWh 로 전국에서 가장 높았으며, 생활 폐기물 발생량도 1,202,214 ton/day 로 서울과 인천 다음으로 높은 것으로 나타나 거주불균형에 따른 환경압력 부담 요인으로 인해 환경보건수준이 좋지 않은 것으로 평가되었다. 인천도 생활폐기물 발생량이 1,669,084 ton/day 로 전국에서 두 번째로 높았으며, 대기오염수준이 전국 평균보다 높은 것으로 확인되었다.
- 26) 환경보건수준이 “미흡”한 퍼지집합의 지수는 인천과 경기도가 0.6으로 점수가 가장 높게 나타났다.
- 주성분분석은 자료를 통합하는 중요한 과정으로 본 연구에 선정된 18개 지표들을 PSR 모형 구조에 따라 분류하여 분석하였다. 각 분야별 주성분분석 결과, 환경압력(pressure) 2개, 환경상태(state) 2개, 환경대응(response) 1개로 총 5개의 주성분이 추출되었다. 환경보건지수를 산출하기 위한 마지막 단계로 퍼지 분석을 실시한 결과, 퍼지분석은 본 연구처럼 환경 보건 취약지역을 도출함에 있어 그 정도를 정량적으로 평가하기 어려운 경우에 논리적으로 접근하여 자료를 처리하는 것이 가능할 뿐 아니라, 비교 가능한 결과를 의사결정자들에게 제공할 수 있는 장점이 있는 것으로 나타났다.
- 본 연구에서 주성분분석은 자료를 통합하는 중요한 과정으로 선정된 지표의 특성에 따라 환경압력, 환경상태, 환경대응 분야별로 분류하여 수행하였다. 각 분야의 주성분결과를 살펴보면, 환경압력 분야는 2개의 주성분이 추출되었고, 전체 표본 변동량 중 91.14%를 설명하는 것으로 나타나 제1주성분과 제 2주성분만을 고려하여도 정보의 손실이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 처음 2개 주성분은 표본변동을 매우 잘 설명하고 있으며, 8개 변수로 구성된 자료를 2개 주성분으로 구성된 자료로 축약할 수 있었다.
- 즉 제1주성분과 제2주성분만을 고려하여도 정보의 손실이 거의 없음을 알 수 있다. 각 주성분별로 고유벡터(주성분계수)를 살펴보면, 제1주성분은 인구밀도(P1) 변수와 나머지 변수들 간의 대비(contrast)를 나타내는 일차결합이 되며, 제2주성분은 산업용전력소비량(P3) 및 폐수발생량(P6) 변수와 나머지 변수들 사이의 대비를 보여주는 것으로 나타났다. 제1주성분은 특히 산업용전력소비량(P3), 폐수발생량(P6), 산업폐기물발생량(P7), 대기오염물질배출량(P5), 도로교통연료소비량(P4) 변수들로부터 양(+)의 영향을 강하게 받으며, 제2주성분은 인구밀도(P1), 생활폐기물발생량(P8), 가정용전력소비량(P2)로부터 영향이 강한 것으로 나타났다 (Table 3).
- 14%를 설명하는 것으로 나타나 제1주성분과 제 2주성분만을 고려하여도 정보의 손실이 거의 없는 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 처음 2개 주성분은 표본변동을 매우 잘 설명하고 있으며, 8개 변수로 구성된 자료를 2개 주성분으로 구성된 자료로 축약할 수 있었다. 환경대응 분야도 추출된 1개 주성분이 전체 표본 변동량 중 83.
- 그 다음으로는 광주와 대전광역시의 지수가 0.6으로 높게 분석되었으며, 두 지역 모두 ‘산업 압력’, ‘대기오염상태’, ‘토양오염상태’변수가 다른 지역에 비해 좋은 것으로 나타났다.
- Nicola clerici 등은 이탈리아 45개 지방 자치단체의 환경성과를 종합적으로 평가하기 위해 자원소비, 대기질, 수질 등 6개 분야 19개 지표를 종합된 정보로 요약하고, 해석이 쉬운 정보로 산출하기 위한 방법론으로 주성분분석을 채택하였다. 분야별 주성분분석 결과를 살펴보면, 각 추출된 주성분의 누적설명비율은 환경압력 67%, 환경대응 74%, 경제지표 78%, 사회지표 85% 로 나타났다. 저자는 주성분분석을 통해 측정치들을 설명할 수 있는 상호 독립적인 소수의 주성분 변수들을 추출할 수 있는 것으로 평가하였다.
- 16개 지역 중 인구수가 가장 많은 경기도의 가정용 전력사용량은 14,496,372 MWh 로 전국에서 가장 높았으며, 생활 폐기물 발생량도 1,202,214 ton/day 로 서울과 인천 다음으로 높은 것으로 나타나 거주불균형에 따른 환경압력 부담 요인으로 인해 환경보건수준이 좋지 않은 것으로 평가되었다. 인천도 생활폐기물 발생량이 1,669,084 ton/day 로 전국에서 두 번째로 높았으며, 대기오염수준이 전국 평균보다 높은 것으로 확인되었다. 2011년 PM10 인구가중 연평균 농도를 살펴보면 전국 평균은 49.
- 인천은 ‘인구정착 압력’, ‘대기오염상태’, ‘토양오염상태’ 주성분이 ‘미흡’으로 분류되었고, 경기도는 ‘산업압력’과 ‘인구정착 압력’ 및 ‘대기오염상태’ 주성분이 ‘미흡’으로 나타났다 (Table 9).
- 각 주성분 별로 고유벡터를 살펴보면, 제1주성분은 토양 중 Pb(S5) 및 As(S7) 농도 변수와 나머지 변수들 간 대비를 나타내는 일차결합이 되며, 제2주성분은 대기 중 CO(S4), PM10(S3), NO2(S2) 농도 변수와 나머지 변수들 사이에 대비를 보였다. 제1주성분은 대기 중 CO(S4), PM10(S3), SO2(S1), NO2(S2) 농도 변수들로부터 양(+)의 영향을 강하게 받으며, 제2주성분은 토양 중 Pb(S5), As(S7), Cd(S6) 농도 변수로부터의 영향이 강한 것으로 나타났다(Table 5). 따라서 제1주성분은 대기오염 수준을 보여주는 ‘대기오염상태 (state of air pollution)’, 제2주성분은 토양오염 수준을 나타내는 ‘토양오염상태(state of soil pollution)’ 로 축약할 수 있다.
- 606%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1주성분은 변수들 간 대비를 보이는 변수는 없었으며, 폐수처리시설단속건수(R3), 대기오염시설단속건수(R2), 환경보호예산(R1) 변수 모두 양(+)의 영향을 강하게 받는 것으로 나타났다. 따라서 추출된 주성분은 환경보호예산 편성 및 환경오염배출시설 감시에 의해 환경대응을 높이는 ‘환경 예산(environmental expenditure)’ 요인으로 축약할 수 있다 (Table 7).
- 각 주성분별로 고유벡터(주성분계수)를 살펴보면, 제1주성분은 인구밀도(P1) 변수와 나머지 변수들 간의 대비(contrast)를 나타내는 일차결합이 되며, 제2주성분은 산업용전력소비량(P3) 및 폐수발생량(P6) 변수와 나머지 변수들 사이의 대비를 보여주는 것으로 나타났다. 제1주성분은 특히 산업용전력소비량(P3), 폐수발생량(P6), 산업폐기물발생량(P7), 대기오염물질배출량(P5), 도로교통연료소비량(P4) 변수들로부터 양(+)의 영향을 강하게 받으며, 제2주성분은 인구밀도(P1), 생활폐기물발생량(P8), 가정용전력소비량(P2)로부터 영향이 강한 것으로 나타났다 (Table 3). 한편 폐수발생량(P6)은 제2주성분에 거의 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
- 제주도는 ‘환경예산’변수를 제외한 모든 변수가 ‘양호’로 분류되어 산업 및 인구정착으로 인한 환경압력이 낮고, 대기 및 토양오염상태가 다른 지역에 비해 낮아 환경보건수준이 가장 ‘양호’한 것으로 분석되었다.
- 주성분분석 결과에서 총 18개의 변수로부터 도출된 5개 주성분은 “산업압력”, “인구정착압력”, “대기오염상태”, “토양오염상태”, “환경예산”으로 퍼지집합을 이용하여 지자체별 환경보건수준에 대한 최종 지수를 산출하였다.
- 지자체별 환경보건수준이 ‘양호’로 분석된 지역은 16개 지역 중 제주도가 0.8로 지수가 가장 높았다.
- 결과적으로 처음 2개 주성분은 표본변동을 매우 잘 설명하고 있으며, 8개 변수로 구성된 자료를 2개 주성분으로 구성된 자료로 축약할 수 있었다. 환경대응 분야도 추출된 1개 주성분이 전체 표본 변동량 중 83.61%를 설명하는 것으로 나타나 관찰 자료의 정보손실이 낮은 것으로 나타났다. 한편 환경상태 분야는 처음 2개 주성분에 의한 전체 표본 변동량이 65.
- 환경대응 지표들의 주성분분석 결과는 Table 6에서 볼 수 있듯이 3개의 변수에 대해 1개의 주성분이 추출되었으며, 전체 표본 변동량 중 83.606%를 설명하는 것으로 나타났다. 제1주성분은 변수들 간 대비를 보이는 변수는 없었으며, 폐수처리시설단속건수(R3), 대기오염시설단속건수(R2), 환경보호예산(R1) 변수 모두 양(+)의 영향을 강하게 받는 것으로 나타났다.
- 환경보건수준이 “양호”한 퍼지 집합의 지수는 16개 지역 중 제주도가 0.8로 가장 높았고, 그 다음으로는 광주광역시와 대전광역시가 다른 지역에 비해 환경보건수준이 좋은 것으로 나타났다.
- 환경보건수준이 ‘미흡’으로 분석된 지역은 인천과 경기도의 지수가 0.6으로 점수가 가장 높게 나타났다.
- 각 분야별 주성분분석 결과, 환경압력(pressure) 2개, 환경상태(state) 2개, 환경대응(response) 1개로 총 5개의 주성분이 추출되었다. 환경보건지수를 산출하기 위한 마지막 단계로 퍼지 분석을 실시한 결과, 퍼지분석은 본 연구처럼 환경 보건 취약지역을 도출함에 있어 그 정도를 정량적으로 평가하기 어려운 경우에 논리적으로 접근하여 자료를 처리하는 것이 가능할 뿐 아니라, 비교 가능한 결과를 의사결정자들에게 제공할 수 있는 장점이 있는 것으로 나타났다. 그러나 분석결과의 정책적 활용을 위해서는 지표의 가용성 및 타당성, 지표에 대한 가중치 등을 고려한 후속 연구들이 수행될 필요가 있다.
- 환경상태의 주성분분석 결과, 환경압력과 동일하게 2개 주성분이 추출되었으며, 제1주성분과 제2주성분에 의해 전체 표본 변동량의 총 65.127%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다 (Table 4). 각 주성분 별로 고유벡터를 살펴보면, 제1주성분은 토양 중 Pb(S5) 및 As(S7) 농도 변수와 나머지 변수들 간 대비를 나타내는 일차결합이 되며, 제2주성분은 대기 중 CO(S4), PM10(S3), NO2(S2) 농도 변수와 나머지 변수들 사이에 대비를 보였다.
- 환경압력의 주성분분석 결과, 고유값 ‘1’을 넘는 주성분은 2개였으며, 고유 값은 각각 4.917, 2.734 이고 두 개 주성분에 의해 전체 표본 변동량 중 91.139%를 설명할 수 있는 것으로 나타났다 (Table 2).
후속연구
- 환경보건지표는 국가 또는 지역단위로 산출하여 환경보건 상태를 지속적으로 모니터링하고, 이를 활용하여 국가의 환경보건수준을 평가하거나 정책적 방안을 마련하는데 활용 될 수 있다. 그러나 EU의 Environment and Health Information System과 미국의 Health Tracking System에서 알 수 있듯이, 지표별 자료의 지리적 또는 시간적 분포를 보여주고 있으나, 여러 가지 지표를 종합하여 분석하거나 정책적으로 활용하기 위해서는 관련 분야의 추가적인 연구 또는 정책적 판단이 필요하다. 국내에서도 환경보건지표는 대기, 수질 등 다양한 분야에 걸쳐 있기 때문에 개별적인 지표 값을 비교하는 것만으로는 종합적인 환경보건수준을 평가하고 정책적 우선순위를 결정하기 위한 근거자료로 활용하는데 한계가 있다.
- 환경보건지수를 산출하기 위한 마지막 단계로 퍼지 분석을 실시한 결과, 퍼지분석은 본 연구처럼 환경 보건 취약지역을 도출함에 있어 그 정도를 정량적으로 평가하기 어려운 경우에 논리적으로 접근하여 자료를 처리하는 것이 가능할 뿐 아니라, 비교 가능한 결과를 의사결정자들에게 제공할 수 있는 장점이 있는 것으로 나타났다. 그러나 분석결과의 정책적 활용을 위해서는 지표의 가용성 및 타당성, 지표에 대한 가중치 등을 고려한 후속 연구들이 수행될 필요가 있다.
- 27) 본 연구처럼 환경보건수준 역시 환경보건수준의 좋고 나쁨의 정도를 구분할 때 그 구분이 애매하고 정확하게 평가하기가 쉽지 않다. 따라서 이러한 불확실성과 모호성을 제거하고 과학적이고 수학적인 근거로 논리적인 결과를 제시한다면 환경보건 취약지역을 도출하기 위한 논리적인 의사결정이 가능할 것으로 생각된다.
- 또한, 지역의 환경보건수준에 대한 명확한 정의가 있어야 하며, 이러한 정의를 바탕으로 추가로 필요한 분야의 지표를 발굴, 산출하여 보다 정확한 환경보건상황의 평가가 가능할 것으로 사료된다. 또한 분석결과의 정책적 활용을 위하여 정책 수립자, 정책 이행 기관, 환경보건 전문가, 민감집단을 포함하는 일반국민들이 판단하는 세부지표별 가중치를 산출하고 적용하여, 각 이해당사자 그룹이 요구하는 정책을 수립할 수 있을 것이며, 정책이행에 대한 만족도를 높일 수 있을 것으로 생각된다.
- 환경보건지표의 개발과 산출의 목적은 국가 또는 지역의 환경보건 상태를 비교·분석하여 적절한 환경보건정책의 수립을 지원하고 지역사회 환경보건상태에 대한 개선방안 등을 발굴하기 위한 것이다. 또한, 지역의 환경보건수준에 대한 명확한 정의가 있어야 하며, 이러한 정의를 바탕으로 추가로 필요한 분야의 지표를 발굴, 산출하여 보다 정확한 환경보건상황의 평가가 가능할 것으로 사료된다. 또한 분석결과의 정책적 활용을 위하여 정책 수립자, 정책 이행 기관, 환경보건 전문가, 민감집단을 포함하는 일반국민들이 판단하는 세부지표별 가중치를 산출하고 적용하여, 각 이해당사자 그룹이 요구하는 정책을 수립할 수 있을 것이며, 정책이행에 대한 만족도를 높일 수 있을 것으로 생각된다.
- 일반적으로 가중치 산정에 활용되는 통계적 방법이나 정책 수립자, 정책 이행기관, 환경보건 전문가, 민감집단을 포함한 일반국민들의 평가방법 등 다양한 방법을 적용하여 보다 현실적인 가중치를 적용할 필요가 있다. 마지막으로 본 연구에서 적용된 방법론에 대한 불확실성에 대한 평가가 필요하다. 불확실성은 자료의 선정, 분류과정 모델의 적용 등 모든 과정에서 발생할 수 있으므로 이러한 불확실성을 최대한 줄이려는 노력과, 자료의 의미와 결과의 해석에 대한 의사전달을 명확하게 할 필요가 있다.
- 둘째, 산출된 지표와 지역의 환경보건 수준과의 정량적 분석이 불가능하여 정량적인 해석에는 한계가 있다. 셋째, 지표의 정책연관성, 비교가능성 등 우선 순위 등이 고려된 가중치가 적용되지 않아 해석 또는 활용에 한계가 있다. 일반적으로 가중치 산정에 활용되는 통계적 방법이나 정책 수립자, 정책 이행기관, 환경보건 전문가, 민감집단을 포함한 일반국민들의 평가방법 등 다양한 방법을 적용하여 보다 현실적인 가중치를 적용할 필요가 있다.
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