[논문]지역별 미세먼지 농도의 알레르기비염 외래이용에 대한 영향 분석

박주현; 박영용; 이은주; 이광수

doi:10.4332/kjhpa.2020.30.1.50

지역별 미세먼지 농도의 알레르기비염 외래이용에 대한 영향 분석
Analysis on the Effects of Particular Matter Distribution on the Number of Outpatient Visits for Allergic Rhinitis 원문보기

Health policy and management = 보건행정학회지, v.30 no.1, 2020년, pp.50 - 61

박주현 (연세대학교 대학원 보건행정학과) , 박영용 (연세대학교 대학원 보건행정학과) , 이은주 (국민건강보험공단 빅데이터실) , 이광수 (연세대학교 보건과학대학 보건행정학과)

Abstract ▼ AI-Helper

Background: This study aims to analyze the effects of air pollutants, such as particular matter, to the number of outpatient visits for allergic rhinitis in eup, myeon, and dong administrative boundaries. Methods: Dependent variable was the number of outpatient visits for allergic rhinitis per 10,000 people by region. Independent variables were air pollutants such as PM10, PM2.5, SO2, O3, CO2, NO2, and temperature that estimated by using Kriging analysis in all eup, myeon, and dong boundaries. Panel analysis was applied for the analysis to prove the relation between outpatient visits and the concentration of air pollutants. Results: Analysis results showed that particular matter concentration varied by regions and season. Panel analysis showed that outpatient visits for allergic rhinitis had positive relationships with PM10, PM2.5, SO2, O3, and CO2 in all panel models. Conclusion: Regional variation of particular matter concentration should be considered in establishing regional policies for allergic rhinitis.

주제어

표/그림 (9)

그림 Figure 1. Study model.
표 Table 1. Descriptive statistics of study variables by season
그림 Figure 2. Changes in daily average concentrations of PM₁₀ (A) and PM_2.5 (B) in the eup, myeon, dong boundaries in 2017.
그림 Figure 3. Change in daily average of number of outpatients per population of allergic rhinitis.
표 Table 2. Result of correlation analysis
표 Table 3. Result of panel analysis for rhinitis outpatient visits with PM₁₀ (male)
표 Table 4. Result of panel analysis for rhinitis outpatient visits with PM₁₀ (female)
표 Table 5. Result of panel analysis for rhinitis outpatient visits with PM_2.5 (male)
표 Table 6. Result of panel analysis for rhinitis outpatient visits with PM_2.5 (female)

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

둘째, 2017년의 읍 · 면 · 동 지역별 일별 미세먼지 농도 변화와 인구 만명당 알레르기비염의 외래이용건수와 미세먼지 농도를 패널모형을 통해 확인하고자 한다.
본 연구에서는 전체 읍 · 면 · 동 지역의 대기오염물질 농도(PM 10 , PM 2.5 , SO 2 , NO 2 , CO, O 3 )를 추정하기 위해 에어코리아 환경부대기환 경정보에서 제공하는 전국 300여 개의 대기오염측정망에서 시간단위로 측정되어 제공되는 자료를 통해 24시간으로 일평균 자료를 구축하 였다.

제안 방법

2017년 동안 관측소의 수에 변화가 있었으나 2017년의 모든 날짜 별로 대기오염물질 농도를 추정해야 하였기 때문에 각 날짜에 해당하는 모든 관측소를 포함하여 kriging 분석을 시행하였다. 2017년의 모든 날짜의 미세먼지를 포함한 대기오염물질, 기온을 추정하기 위해각 변수별로 365번의 kriging 분석을 시행하였다.
2017년 동안 관측소의 수에 변화가 있었으나 2017년의 모든 날짜 별로 대기오염물질 농도를 추정해야 하였기 때문에 각 날짜에 해당하는 모든 관측소를 포함하여 kriging 분석을 시행하였다. 2017년의 모든 날짜의 미세먼지를 포함한 대기오염물질, 기온을 추정하기 위해각 변수별로 365번의 kriging 분석을 시행하였다.
결론적으로, 연구는 전국 3,449개의 읍 · 면 · 동을 대상으로 2017년동안의 일별 미세먼지 PM 10 , PM 2.5 농도를 추정하여 환경성 호흡기질 환인 알레르기비염의 외래의료이용과의 연관성을 시간지연효과를 고려하여 당일, 3일 평균, 5일 평균의 모형으로 구분하여 고정효과모 형을 통해 확인하였다.
다중회귀분석을 통해 분산팽 창인자(variance inflation factor, VIF) 값을 계산한 결과 CO와 NO ₂등에서 VIF가 5 이상으로 다중공선성이 의심되었다. 따라서 패널분석 모형에서는 기타 대기오염물질 중 CO와 NO ₂를 제외하여 분석을 시행하였다.
Figure 1은 연구모형이다. 본 연구는 미세먼지의 농도 변화가 알레르기비염의 외래이용에 미치는 영향을 알아보기 위하여 ArcGIS ver. 10.0 (ESRI, Redlands, CA, USA)과 SAS ver. 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, USA), Stata ver. 15.0 (Stata Corp., College Station, TX, USA)를 이용하였으며, 다음과 같은 순서로 분석을 시행하였다.
본 연구는 전국 3,449여 개의 행정동 기준 읍 · 면 · 동 지역을 대상으로 2017년의 일별 미세먼지 및 기타 대기오염물질 농도와 환경성 질환 중 호흡기질환인 알레르기비염의 관계를 분석하였다.
본 연구에서는 대기오염물질들을 독립변수로 사용하면서 다중공 선성이 우려되어 NO 2 와 CO를 제외하여 분석을 시행하였다. 대기오 염물질 농도를 독립변수로 하여 건강과의 연관성을 분석한 일부 선행 연구들에서도 모든 대기오염물질 변수를 모형에 포함시키지 않았고, 일부 물질의 농도만을 분석에 이용하였다[25,26].
국민건강보험공단의 환경성 질환 DB에서는 각 읍 · 면 · 동 지역의 성별, 연령별(0세부터 80세 이상까지 연령의 5세 구간) 알레르기비염(J30)의 일별 외래이용건수를 제공하고 있다. 본 연구에서는 지역별 비교를 위해 이 자료를 통해 직접표준 화법을 이용하여 지역별 남성과 여성의 인구 10,000명당 연령표준화 외래이용건수를 계산하여 분석에 이용하였다.
본 연구의 종속변수는 전국 읍 · 면 · 동 행정구역의 인구 10,000명당 연령표준화 외래이용건수이다.
분석을 시행하기 전 패널 개체의 고정된 특성인 ui에 대한 검정결과, 합동 ordinary least square에 비해 고정효과모형이 적합한 것으로 나타났으며, 하우즈만 검정결과를 통해 고정효과모형이 적합한 분석 모형인 것으로 판단되었기 때문에 패널모형 중 고정효과모형을 이용 하여 분석을 실시하였다[20].
5 , SO ₂, NO ₂ , CO, O ₃)를 추정하기 위해 전국에 위치한 300여 개의 대기오염측정망에서 측정한 자료를 이용하였다. 에어코리아에서 제공하는 대기오염물질 자료는 시간단위로 측정되어 제공하고 있는데, 이 자료를 이용하여 각 물질의 농도값을 일평균(24시간)으로 계산하여 분석에 사용하였다.
우리나라는 계절요인이 대기오염물질 농도에 영향을 줄 수 있으며[21], 이로 인한 분포의 차이를 보일 수 있기 때문에 봄(3–5월), 여름 (6–8월), 가을(9–11월), 겨울(1–2월, 12월)로 각각 구분하여 기술통계를 실시하였다[22].
두 번째 단계에서는 일별 대기오염 농도 변화와 외래이용건수와의 관계를 분석하기 위하여 지역별 · 일별 남/여의 알레르기비염 외래이 용건수를 종속변수로 설정하고, 독립변수로 위에서 구축된 일별 · 지역별 미세먼지 농도 및 기타 대기오염물질 농도를 설정하여 패널회귀 분석(panel regression)을 시행하였다. 이때 시간지연효과(lag effect) 를 고려하여 (1) 당일 모형, (2) 3일 이동평균모형, (3) 5일 이동평균모 형을 각각 구축하여 분석을 실행하였다.
이를 위하여 전국에 분포해 있는 대기오염측정망 및 기상관측소에서 측정하여 제공하는 자료를 바탕으로 일별 대기오염물질 및 기온 분포를 지구통 계학적(geostatistics) 방법인 kriging을 사용하여 읍 · 면 · 동 단위로 추정하여 PM 10 , PM 2.5 의 지역별 농도의 차이를 확인하였다.
이후 당일 모형뿐만 아니라 미세먼지 및 대기오염물질 농도가 알레 르기비염의 외래이용에 영향을 미칠 수 있는 시간지연효과를 고려하여 3일 이동평균모형, 5일 이동평균모형을 계산하여 자료를 구축하 였다. 이때 이동평균모형은 당일을 포함한 기간이며, 예를 들어 3일이동평균모형은 당일을 포함하여 이전의 2일, 5일 평균모형은 당일을 포함하여 이전의 4일 동안의 농도값을 평균으로 계산한 것이다.
5 의 지역별 농도의 차이를 확인하였다. 이후 미세먼지 및 기타 대기오염물질과 알레르기비염의 외래이용건수와의 관련성을 확인하기 위하여 패널분석을 시행하였다.
전국 300여 개 대기오염측 정망에서 측정된 미세먼지 농도(PM 10 , PM 2.5 ) 및 대기오염물질(SO 2 , NO 2 , O 3 , CO) 자료를 이용하여 각각의 24시간 일평균 자료를 구축한후, ArcGIS의 Kriging 보간법을 사용하여 전국 읍 · 면 · 동의 값을 추정하여 자료를 구축하였다.
첫 번째 단계는 Kriging 보간법을 이용하여 전체 읍 · 면 · 동에서의 대기오염물질 농도값을 추정하는 것이다.
첫째 전국의 300여 개 대기오 염측정망에서 측정된 자료를 이용하여 대기오염물질 농도를 추정한후 읍 · 면 · 동 지역 간 계절별 대기오염물질 농도의 추세를 확인한다.

대상 데이터

Kriging 분석을 위해 사용된 행정구역 경계지도는 통계지리정보서 비스(statistical geographic information service)에서 제공하는 센서스용 행정구역경계(읍 · 면 · 동)를 이용하였다. 또한 대기오염물질 농도 자료는 에어코리아 환경부 대기환경정보에서 관측소별로 제공하는 자료를 이용하였다. 일평균 기온은 기상청 기상자료개방포털에서 종상기상관측소, 방재기상관측소 기준으로 제공하는 일평균자료를 이용하였다.
본 연구에서는 전체 읍 · 면 · 동 지역의 대기오염물질 농도(PM 10 , PM 2.5 , SO 2 , NO 2 , CO, O 3 )를 추정하기 위해 전국에 위치한 300여 개의 대기오염측정망에서 측정한 자료를 이용하였다.
본 연구의 분석대상은 2017년 12월 1일 기준의 읍 · 면 · 동 단위의 행정기관 코드기준 행정구역이다.
알레르기비염의 일별 · 성별 연령표준화 외래이용건수는 국민건 강보험공단에서 제공하는 환경성 질환 database (DB)자료를 이용하 였다.
또한 대기오염물질 농도 자료는 에어코리아 환경부 대기환경정보에서 관측소별로 제공하는 자료를 이용하였다. 일평균 기온은 기상청 기상자료개방포털에서 종상기상관측소, 방재기상관측소 기준으로 제공하는 일평균자료를 이용하였다.
통합절차를 거친 연구대상은 인구가 거주하지 않는 읍 · 면 · 동 지역을 제외하고 최종적 으로 3,449개 지역이 되었다.
환경 관련 변수는 AirKorea (Korea Environment Corporation, Incheon, Korea)에서 제공하는 미세먼지 농도(PM 10 , PM 2.5 ) 및 기타 대기오염물질(SO 2 , NO 2 , O 3 , CO), 기상청 기후정보포털에서 제공하는 일평균 기온 자료를 사용하였다.
환경성 질환 DB에서는 2013년부터 2017년에 걸쳐 변경 전후의 모든 행정구역이 포함되어 있기 때문에 행정구역분류기준을 참고하여 2017년 12월 1일을 기준으로 존재하는 행정구역을 대상으로 하였다. 예를 들어 세종특별자치시의 한솔동은 2017년 10월 6일 한솔동과 새롬동으로 나누어져 한솔동과 새롬동은 연구대상지역이 되며, 용인시 처인구의 모현면은 2017년 12월 11일에 모현읍으로 변경되었으나, 2017년 12월 1일 기준으로는 모현면이기 때문에 모현면이 연구대상 지역이 된다.

데이터처리

두 번째 단계에서는 일별 대기오염 농도 변화와 외래이용건수와의 관계를 분석하기 위하여 지역별 · 일별 남/여의 알레르기비염 외래이 용건수를 종속변수로 설정하고, 독립변수로 위에서 구축된 일별 · 지역별 미세먼지 농도 및 기타 대기오염물질 농도를 설정하여 패널회귀 분석(panel regression)을 시행하였다.
이때 semi-variogram 모형 및 실제 관측지점의 거리 및 최대 개수 등을 변경하며 반복 시행하는 과정을 거쳐 원자료와의 평균, 표준편차, 최대값, 최소값의 비교하였으며, 관측소가 위치한 지역에서 측정된 실제값과 추정된 결과값을 비교하여 가장 적합한 모형을 선택하였다.
전국 읍 · 면 · 동을 분석대상으로 하여 의료이용이 거의 없는 공휴일 및 일요일을 제외한 2017년의 295일의 미세먼지(PM 10 , PM 2.5 ) 및기타 대기오염물질(SO 2 , NO 2 , O 3 , CO)과 알레르기비염의 외래의료 이용과의 관계를 확인하기 위하여 패널회귀분석을 사용하였다.

이론/모형

Kriging 분석을 위해 사용된 행정구역 경계지도는 통계지리정보서 비스(statistical geographic information service)에서 제공하는 센서스용 행정구역경계(읍 · 면 · 동)를 이용하였다.
5 농도를 추정하여 환경성 호흡기질 환인 알레르기비염의 외래의료이용과의 연관성을 시간지연효과를 고려하여 당일, 3일 평균, 5일 평균의 모형으로 구분하여 고정효과모 형을 통해 확인하였다. 전국의 미세먼지를 포함한 대기오염물질 농도는 ArcGIS의 kriging 보간법을 통해 추정하였으며, 이러한 방법은 단순히 관측소의 위치의 측정값을 특정 지역의 값으로 대체하였던 제한점을 극복할 수 있는 방안으로 판단된다.

성능/효과

75로 가장 낮은 외래 이용을 나타내었다. 계절별 미세먼지 농도의 기술통계를 확인한 결과 PM ₁₀과 PM _2.5의 농도는 서로 유사한 패턴을 보이는 것으로 나타났다. PM ₁₀은 봄(3–5월)에 황사의 영향을 받기 때문에 가장 높은 평균 (57.
Figure 3은 의료이용이 거의 없는 공휴일, 일요일을 제외한 날짜의 전체 읍 · 면 · 동 지역의 알레르기비염의 인구 만 명당 외래이용건수의 일별 평균을 그래프로 나타낸 것이다. 그래프를 확인한 결과 기온이 높은 월에 낮고, 기온이 낮은 월에 높은 형태를 보이고 있으며, 이는 질환의 특성을 반영하는 결과이면서 미세먼지(PM ₁₀, PM _2.5) 농도의 일별 추세와도 유사한 형태를 나타내었다.
남성의 PM 10 을 주요 독립변수로 한 5일 평균모형에서 PM 10 이 10 μ g/m 3 증가함에 따라 남성의 알레르기비염 외래이용건수는 3.8% 증가 하였으며, SO 2 와 O 3 가 한 단위 증가함에 따라 각각 0.69%, 0.79% 증가 하였다(Table 3).
남성의 PM 2.5 를 주요 독립변수로 한 5일 평균모형에서는 PM2.5가 10 μg/m 3 증가하면 남성의 알레르기비염 외래이용건수는 3.0% 증가 하는 것으로 나타났으며 SO 2 와 O 3 는 한 단위 증가할 때 외래이용건수가 각각 0.81%, 0.91% 증가하는 결과가 나타났다(Table 5).
671)인 것으로 나타났다. 다중회귀분석을 통해 분산팽 창인자(variance inflation factor, VIF) 값을 계산한 결과 CO와 NO ₂등에서 VIF가 5 이상으로 다중공선성이 의심되었다. 따라서 패널분석 모형에서는 기타 대기오염물질 중 CO와 NO ₂를 제외하여 분석을 시행하였다.
대기오염물질들 간 상관계수를 살펴보았을 때 0.5 이상이었던 변수들은 SO ₂와 NO ₂ (0.532), NO ₂ 와 PM _2.5(0.500), CO와 PM _2.5(0.693), CO와 NO ₂(0.671)인 것으로 나타났다. 다중회귀분석을 통해 분산팽 창인자(variance inflation factor, VIF) 값을 계산한 결과 CO와 NO ₂등에서 VIF가 5 이상으로 다중공선성이 의심되었다.
모든 모형의 분석결과에서 대기오염물질인 PM 10 , SO 2 , O 3 과 기온은 알레르기비염의 외래이용건수에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 봄에 비해 여름에 알레르기비염의 외래이 용건수가 낮아지는 것으로 확인되었으며, 당일의 모형에서보다 3일평균모형에서, 3일 평균모형에서보다 5일 평균모형에서 회귀계수의 증가 및 within R 2 의 증가를 보였다.
모든 모형의 분석결과에서 대기오염물질인 PM 10 , SO 2 , O 3 과 기온은 알레르기비염의 외래이용건수에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 봄에 비해 여름에 알레르기비염의 외래이 용건수가 낮아지는 것으로 확인되었으며, 당일의 모형에서보다 3일평균모형에서, 3일 평균모형에서보다 5일 평균모형에서 회귀계수의 증가 및 within R 2 의 증가를 보였다.
미세먼지 농도는 계절에 따라서 지역별로 편차가 있는 것으로 나타 났으며, 미세먼지를 포함한 대기오염물질 농도는 알레르기비염의 외래의료이용에 영향을 주는 것으로 나타났다. 미세먼지 농도에 영향을 받아 알레르기비염의 의료이용의 증가한다는 것은 미세먼지가 알레르기비염을 악화시켜 건강을 위협할 수 있는 것으로 이해할 수 있다.
본 연구에서는 오차항의 가설검정을 통해 선형회귀분석과 고정효 과모형 중 고정효과모형이 선택되었으며, 이후 하우즈만 검정을 통해 고정효과모형과 확률효과모형 중 고정효과모형이 최종적으로 선택되었다. 고정효과모형은 상수항이 패널 개체별로 다르면서 고정되어 있다고 가정하는 모형이며 기울기가 모두 동일하여 변수의 한계효 과가 모든 패널 개체에 동일하게 적용된다[20].
분석결과에 따르면 PM ₁₀과 PM _2.5를 포함한 대기오염물질은 알레 르기비염의 외래이용량과 관련이 있는 것으로 나타났으며, 5일 평균의 모형에서 가장 높은 영향력과 모형의 적합도를 나타내었다. 이는 당일의 미세먼지 농도보다 지속적으로 미세먼지의 농도가 높은 경우 알레르기비염의 외래이용이 증가하는 것으로 생각해볼 수 있을 것이다.
Table 2는 패널분석을 시행하기 전 데이터의 알레르기비염과 독립 변수가 되는 당일의 대기오염물질들 간의 상관관계분석결과이다. 상관관계분석결과 PM ₁₀과 PM _2.5는 상관계수가 0.761로 매우 높은 것으로 나타나 다중공선성이 우려되어 PM ₁₀과 PM _2.5는 각각의 모형을 통해 분석할 필요가 있었다.
여성의 PM 10 을 주요 독립변수로 한 5일 평균모형에서 PM 10 이 10 μg/m 3 증가하게 되면 여성의 알레르기비염 외래이용건 수는 4.1% 증가하는 결과를 보였다.
여성의 PM d5일 평균모형에서는 PM 2.5 가 10 μg/m 3 증가함에 따라 여성의 알레르기비염 외래이용건수는 3.3% 증가하는 결과를 보였다.
연구결과에서 미세먼지(PM ₁₀, PM _2.5) 농도를 포함한 모든 대기오 염물질은 3일 평균모형에서보다 5일 평균 모형에서 외래의료이용건 수에 더 높은 영향력을 보였으며, 모형의 설명력 또한 높아지는 것을 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 당일의 미세먼지와 대기오염물질 농도보다는 지속적으로 대기오염물질의 농도가 높은 경우에 외래 의료이용이 증가한다는 것으로 생각할 수 있으며, 선행연구들의 연구결과와도 유사하였다[29,30].
일별 그래프를 확인한 결과 PM 10 과 PM 2.5 는 매우 비슷한 패턴을 가지는 것으로 나타났다.
본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 독립변수로 사용된 미세먼지 농도(PM ₁₀, PM _2.5)를 포함한 대기오염물질의 농도는 관측소에서 측정한 값을 바탕으로 추정한 값이기 때문에 실제 농도와 약간의 차이가 있을 수 있다. 그럼에도 불구하고 미세먼지 농도를 추정하는 데있어 kriging 보간법은 다른 보간법에 비해 높은 정확도를 보이며[17], 관측소가 없는 지역들에서 가까운 관측소의 측정값을 사용하는 방법 보다 지역의 미세먼지 농도 차이를 명확히 확인할 수 있다는 점에서 강점이 있다.
패널분석결과 남성과 여성 모두에서 PM ₁₀과 PM _2.5및 대기오염물질 농도(SO ₂, O ₃)는 당일 모형, 3일 평균모형 및 5일 평균모형에서 알레르기비염의 의료이용건수에 통계적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 미세먼지를 포함한 SO ₂, O ₃등의 대기오염물질 농도가 알레르기비염의 병원 방문건수에 영향을 줄 수 있다는 선행연구와 일치하였다[12,13,28].

후속연구

고농도 지방자치단체를 중심으로 알레르기비염과 같이 미세먼지와 관련된 환경성 질환에 대한 교육과 홍보를 효율적으로 시행하기 위해 취약계층을 대상으로 하여 해당 지역의 보건소, 교육기관 등의 자원을 활용하여 체계적인 교육프로그램을 도입하는 것이 하나의 방안이 될 수 있을 것이다.
둘째, 연구대상을 지역으로 설정하였기 때문에 개인의 알레르기비 염에 영향을 줄 수 있는 다양한 요인들을 고려하지 못하였다는 제한 점이 있다. 이러한 제한점에는 개인이 속해 있는 실내환경, 생활습관, 유전적 요인 등이 포함될 수 있다.
따라서 우리나라의 가장 세밀한 행정구역단위인 읍 · 면 · 동을 대상으로 설정하고 시간을 일단위로 하여 알레르기비염의 외래이용에 대한 미세먼지 농도의 영향을 분석한다면 분석결과에 대한 신뢰성을 높일 수 있을 것으로 예상된다.
이러한 정책들이 시행되고 있음에도 불구하고 우리나라 미세먼지의 대책이 주로 미세먼지의 발생원에 초점이 맞춰져 있어 보건학적인 측면의 접근이 부족하다는 문제점이 제기되고 있다. 따라서 이후 보건분야에서 미세먼지에 대한 대책이 필요함을 제시할 수 있으며, 그방안의 예로 미세먼지로 인한 건강영향 민감계층을 위한 대책 마련과 함께 미세먼지에 대비한 건강대응교육과 홍보 등을 제시할 수 있을 것이다[4].
아토피 · 천식 교육정보센터는 지역 보건소와 네트워크를 구축하여 교육에 대한 지원을 하는 등 지역을 중심으로 한 프로그램 들을 시행하고 있다[35]. 따라서 추후 시행될 필요가 있는 지역사회 중심의 미세먼지와 관련된 보건사업들은 이러한 사업들을 기초로 하여 확장시킬 수 있는 방안이 필요한 것으로 생각된다.
이러한 분석에서의 제한점을 해결하기 위한 하나의 방안으로 최소 단위의 행정구역을 기준으로 미세먼지 등 대기오염물질 농도를 추정 하는 것을 제시할 수 있다[11]. 또한 여러 국가들의 미세먼지와 관련된 코호트 자료를 비교해보았을 때 우리나라의 환자 주소자료가 상대 적으로 조밀하지 않았으며, 세밀한 주소정보를 이용할 수 있다면 추정된 미세먼지 농도와 질환과의 관련성을 보다 명확히 제시할 수 있을 것이다[3].
이처럼 미세먼지 농도와 환경성 질환과의 연관성을 밝히기 위한 지속적인 연구가 이루어지고 있으나, 우리나라의 선행연구들은 특정 지역만을 대상으로 분석하였거나[7,9], 미세먼지 농도 및 대기오염물 질을 연평균으로 처리하여 분석하였다[10]. 또한 외부환경에서의 미세먼지 농도라는 요인의 특성에 의해 연구대상이 되는 인구집단에 그값이 동일하게 적용된다는 제한점을 가지고 있다.
또한 우리나라에서는 천식 및 알레르기비염과 같은 알레르기질환과 관련된 사업들이 시행되고 있으며, 이미 시행되고 있는 이러한 사업들과 연계하여 알레르기질환에 대한 미세먼지의 영향 및 행동요령 등을 교육한다면 효율적인 알레르기질환 관리방안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
셋째, 자료의 한계로 인해 입원/외래, 계획된 외래 등의 다양한 형태의 의료이용을 구분하여 분석하지 못하였다.
그럼에도 불구하고 미세먼지 농도를 추정하는 데있어 kriging 보간법은 다른 보간법에 비해 높은 정확도를 보이며[17], 관측소가 없는 지역들에서 가까운 관측소의 측정값을 사용하는 방법 보다 지역의 미세먼지 농도 차이를 명확히 확인할 수 있다는 점에서 강점이 있다. 추후 연구에서 관측소의 실측값을 얻을 수 있는 지역들을 대상으로 분석하여 결과를 비교할 필요가 있다.
이러한 제한점에는 개인이 속해 있는 실내환경, 생활습관, 유전적 요인 등이 포함될 수 있다. 추후 연구에서는 이러한 개인단위 요인들을 고려한 분석모형을 활용하는 연구를 진행한다면 더 정확한 미세먼지의 건강영향을 추정할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	우리나라 미세먼지 농도 현황은 어떠한가?	최근 우리나라에서는 미세먼지에 대한 국가적인 관심이 높아지고 있는 추세이다. 우리나라 미세먼지 농도는 2012년까지 개선되는 추세였으나 2013년 이후 정체되고 있는 상태이며, 이와 함께 주의보 · 경보 발령횟수가 증가하는 것이 그 원인으로 보인다[3]. 초미세먼지를 포함한 미세먼지 농도의 수치 또한 세계 주요 도시와 비교했을 때 매우 높은 것으로 나타나고 있다.
	미세먼지와 같은 대기오염물질과 알레르기 비염의 관계는 어떠한가?	여러 선행연구에 따르면 외부환경에서의 미세먼지는 대표적인 호흡기계 질환인 알레르기비염의 발병과 관련이 있을 뿐만 아니라 증상을 악화시킬 수 있는 요인이다. Oh 등[7]은 우리나라 인천에서의 대기 오염물질(PM 10 , CO, NO 2 , O 3 , SO 2 )과 인천지역 초등학생들의 알레르 기비염의 유병률 및 증상과의 관계를 연구하였으며, 대기오염물질 농도가 상대적으로 높은 집단에서 알레르기비염의 유병률이 통계적 으로 유의하게 높은 결과를 제시하였다. Chen 등[8]은 대만의 일개도시 Taipei에서 대기오염수준과 알레르기비염의 의원 외래이용과의 관련성을 분석하기 위해 기온, 계절성 등을 보정하여 2006–2011년의 데이터를 통해 시계열분석을 시행하였다.
	알레르기질환의 특성은 무엇인가?	대표적인 알레르기질환인 알레르기비염은 전 세계적으로 증가하고 있는 추세이다. 이러한 알레르기질환의 증가는 개인의 삶의 질을 저하시키고 사회적으로는 의료비용의 증가를 가져올 수 있기 때문에 질환의 위험요인을 파악하고 체계적인 관리를 필요로 하는 질환이다. 또한 알레르기질환 중에서 상대적으로 중요성이 낮은 것으로 인지되 었으나 지난 20년간 지속적으로 유병률이 증가하면서 과거에 비해 알 레르기비염의 진단과 치료가 늘어났다.

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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