1. 대기오염 단기 노출 분석 방법
시계열 자료는 2010년부터 2018년까지 우리나라 17개 시·도를 대상으 로 미세먼지 농도 증가에 따른 건강영향을 평가하였으며, 건강영향은 순환 계통질환(I00-I99)과 호흡계통질환(J00-J98, U04)의 사망영향을 중심으로 분석하였다. 대기오염 단기 노출에 대한 건강영향을 평가하기 위해 사망 자료와 대기오염자료를 가공하였다. 건강자료는 2010년에서 2018년 통계청의 사망 자료를 이용하였다. 대기오염자료는 한국환경공단 전국실시간대기오염도 공개 홈페이지인 에어코리아(www.airkorea.or.kr)의 대기오염 측정망자료를 이용하 였다.
대기오염의 농도 증가에 따른 사망영향 평가를 정량적으로 평가하기 위해 시 계열 분석을 실시하였다. 시계열 연구는 인구집단을 대상으로 환경위해요인의 단기 노출로 인한 건강영향을 분석하는 데 적용되며, 인구집단을 대상으로 하므 로 개인적 요소는 고려하지 않았다(안소은 외, 2016; Schwartz et al., 1996).
또한 시간에 대한 자료이므로 대기오염 노출에 따른 건강영향 평가에서 영향을 줄 수 있는 요일변수, 계절변동, 장기적인 추세변동 등의 혼란변수를 보정하여 야 한다(김선영, 2005; 안소은 외, 2016). 이러한 혼란변수를 보정하기 위하여 장기적 추세와 요일변수에 가변수를 적용하여 혼란변수를 보정하였다.
본 연구에서는 대기오염물질인 아황산가스(SO2), 일산화탄소(CO), 일산화탄 소(CO), 오존(O3), 미세먼지(PM10)의 단기 노출에 따른 사망발생 관계를 검증 하기 위하여 2018년 12월을 기준으로 당일(lag=0)부터 11일 전(lag=11)까지 의 대기오염과 호흡계통질환 및 순환계통질환과의 관련성이 제일 높은 기간을 선정하였다.
2. 대기오염 장기 노출 분석 방법
입원환자 중에서 대기오염에 따른 사망위험의 영향을 평가하기 위하여, 2010 년부터 2018년까지의 우리나라 17개 시·도의 사망자 수를 대상으로 하였다. 대 기오염은 112개 시·도의 398개의 관측소를 대상으로 크리깅을 이용하여 시·도의 월별 대기오염의 평균값을 변환하여 각 년도별 시계열로 재구성하였다.
본 연구는 지연효과를 고려하여 호흡계통질환 및 순환계통질환의 사망발생 시 점인 2018년 12월부터, 1개월 전, 2개월 전, ... 36개월 전까지를 당월(lag=0) 부터 1개월 전((lag=1), 2개월 전(lag=2), ... 36개월 전(lag=36)까지의 누적 된 대기오염농도를 적용하여 호흡계통질환 및 순환계통질환의 사망발생에 관련 성이 제일 높은 기간을 선정하였다.
3. ARIMA 개입모형을 이용한 미래값 예측 방법
대기오염 노출에 대한 호흡계통질환 및 순환계통질환의 사망발생 위험의 변화 를 예측하기 위한 ARIMA개입모형의 절차는 모형탐색, 조건입력, 미래예측과 같 은 순서로 설정하였다(우경, 이성석, 2015).
먼저, 모형탐색은 원시계열의 추세를 살펴보아 외부적인 충격이 없었던 시계열 자료 부분을 선정하고 ARIMA모형을 먼저 시행하였다(이상호, 신정훈, 2017).
다음으로, 조건입력은 선택된 최적의 ARIMA모형과 아황산가스(SO2), 일산화탄 소(CO), 이산화질소(NO2), 오존(O3), 미세먼지(PM10)와 호흡계통질환 및 순환 계통질환에 가장 높은 영향력이 있었던 사망발생 기간의 평균값을 대푯값으로 변수를 추가하여 모형을 추정하였다. 마지막으로, 미래예측은 추정된 파라미터 (parameter)값의 검정을 통하여 선택된 모형이 만족하는지를 잔차 ACF, 잔차 PACF의 검정과 백색잡음으로부터 독립을 확인하였다(이상호, 신정훈, 2017).
이러한 ARIMA개입모형을 통하여 자기상관 존재여부를 통계적으로 모형을 검 토한 후에 선택된 모형이 2019년 1월부터 6월까지의 호흡계통질환 및 순환계통 질환의 사망발생 위험에 대한 미래값을 예측하였다(이상호, 신정훈, 2017).
4. 통계처리 방법
본 연구에서는 대기오염물질인 아황산가스(SO2), 일산화탄소(CO), 일산화탄소 (CO), 오존(O3), 미세먼지(PM10) 노출에 따른 사망발생 위험의 관계를 검증하 기 위하여 2010년 1월부터 2018년 12월까지의 자료를 중심으로 자료를 분석 하였다.
이러한 연구를 검증하기 위한 구체적인 통계처리 방법은 다음과 같다.
첫째, 한국환경공단 에어코리아, 한국 통계청, 국민건강보험공단 데이터서비스 에서 자료를 추출하였다.
둘째, 대기오염물질인 아황산가스(SO2), 일산화탄소(CO), 일산화탄소(CO), 오존(O3), 미세먼지(PM10)를 크리깅(kriging) 기법을 이용하여 일별, 월별, 연 도별 대푯값을 선정하였다.
셋째, 호흡계통질환 및 순환계통질환의 사망발생 영향 검증하기 위하여 포아송 회귀분석을 실시하여 대기오염 단기 노출 및 장기 노출의 유의성을 분석하였다.
넷째, 대기오염 단기 노출 및 장기 노출에 따른 호흡계통질환 및 순환계통질환의 사망발생 위험을 예측하기 위하여 2019년 1월부터 6월까지의 미래값 ARIMA 개입모형을 실시하였다.
모든 통계처리 방법은 SPSS Ver. 21.0 통계 프로그램을 이용하여 자료를 분 석하였고, 유의수준은 p<.05로 설정하여 자료를 분석하였다.