시기별 노출 메트릭을 활용한 도시 대기오염도와 심혈관계 및 호흡기계 사망률의 패턴 분석 및 지도화Pattern Analysis and Mapping of Urban Air Pollution Using Exposure Time Metric and Mortality Caused by Cardiovascular and Respiratory Illnesses

우리나라에서의 역학자료 지도화 관련 연구 동향을 살펴보면, 2004년에 역학자료 지도의 작성에 있어 HGLM과 경험적 Bayesian 분석을 활용한 논문이 소개되었다(김영원·조나경, 2004). 경상도 및 전라도 지역을 중심으로 하여 45세 이상 폐암 사망률을 산출하여 지도를 작성하였고 그 통계량의 안정성을 중심으로 추정방법들의 특징을 비교하였다. 또한 최근 우리나라의 저체중아 출생의 공간적 클러스터를 탐지하고자 하는 연구가 이루어진 바 있다(노영희·박기호, 2016). 이렇게 소수의 연구들이 진행되어 온 것을 보면, 역학 자료의 지도화 관련 연구는 국내에서 아직 활발하게 이루어지고 있지 않은 분야인 것을 알 수 있다. 국내에서 질병의 원인이나 문제점을 제시한 연구들은 있어 왔지만, 공간분포 특성에 대해 분석한 연구 혹은 이를 지도화한 사례는 비교적 찾아보기 어려운 것이 현실이다. 역학 자료를 지도화할 때에는 지도로 표현되는 현황 정보가 왜곡되지 않도록 해야 한다. 관측수 자료만을 지도화할 경우에는 지역의 인구수를 고려하지 않기 때문에 단순히 인구가 많은 지역에서 사망자가 많이 발생하는 것으로 해석할 여지를 줄 수 있다. 또한 비율 자료인 사망률 자료를 공간적으로 비교할 때에는 표준화 과정을 거쳐야 한다. 인구가 비교적 적은 지역에서의 사망률은 인구가 많은 지역에서의 사망률에 비해 통계적으로 신뢰도 낮은 사망률이 산출되어 오판독될 가능성이 높아진다. 이러한 사망률의 오판독을 사전에 해소하기 위해 동일한 인구구성을 설정하고 이에 맞추어 표준인구집단의 각 연령 코호트별 사망률을 적용하는 과정이 필요하다 본 연구에서는 전체 사인(외인사 제외), 대기오염에 취약한 심혈관계 및 호흡기계 사망, 그리고 COPD로 인한 사망 자료를 기반으로 하여 각 지역별 SMR(Standardized Mortality Ratio)을 산출하였다. SMR은 사망에 대한 관측값과 기대값의 비로 정의된다(Fox and Collier, 1976). 본 연구에서는 우리나라 수도권 지역의 대기오염 패턴과 사망률 간의 특성을 파악하기 위해 다양한 대기오염 물질의 시기별 메트릭을 구성하고, 이 메트릭과 수도권의 각 시군구별로 집계된 사망자 수 정보를 GAM 기법을 활용하여 시계열적으로 분석하였다. 2010년도 제6차 개정 한국표준질병·사인분류(Korean standard classification of diseases, KCD)에 기초하여, 종속 변수인 사망자 수는 심혈관계(I) 및 호흡기계(J), 그리고 COPD(Chronic obstructive pulmonary disease, J40-J44, J47)로 인한 사망으로 구분하고, 이에 대한 설명 변수는 폴루턴트, 기온, 날짜, 요일 정보를 활용하였다. 기온 정보는 일반적으로 자주 사용되는 일별 평균 값뿐만 아니라 일별 최대값을 활용하여 두 값과 종속변수 간 특성을 파악하고자 하였다. 또한 수도권 지역의 심혈관계 및 호흡기계 사망자에 대한 사망률과 위험비 지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 대기오염 농도의 메트릭별 농도값과 관련 질병으로 인한 사망률의 관계를 파악할 수 있도록 함으로써 대기오염에 민감한 위험군을 위한 효과적인 보건정책을 제안하고 수립하는데 도움이 될 수 있다.. 대기오염물질의 농도와 일별 사망률과의 관련성은 어떠한 시간적 범위에서 어떠한 연구 지역을 대상으로 어떠한 질병을 대상으로 하는가 그리고 어떠한 대기오염 노출의 시계열 메트릭을 활용하는가에 따라 그 결과가 달라질 수 있다. 일반적으로 일별 농도값을 계산할 때 24시간 평균값을 대푯값으로 사용하고 있으나, 24시간 최대값이 대기오염에 취약한 계층에게 영향력이 더 높을 수 있다. 또한 교통수단과 도로에의 노출량이 많은 출퇴근 시간대의 농도가 시민들에게 더 많은 영향력을 줄 수 있고 대기오염물질의 화학적 특성상 낮·밤 시간의 농도를 활용함으로써 그 영향력을 파악할 수도 있다. 이렇게 다양한 경우의 시기별 노출 메트릭을 구성하여 사망률과의 관련성을 분석하는 것은 농도값의 평균화로 인해 상쇄되는 정보를 최소화할 수 있는 방법 가운데 하나이다. 대기오염 농도와 사망률을 분석하여 통계적으로 유의한 결과가 도출된다면 심혈관계나 호흡기계 환자들 뿐만 아니라 대기오염으로 인한 질병에 취약한 노년층에 대해서도 위험 정보를 제공하여 줄 수 있다.