병원위치정보를 이용한 지리적 거리기반의 대기환경 데이터셋 구축

Abstract

최근 심혈관계질환의 발병에 영향을 미칠 수 있는 환경적 위험요인을 찾기 위해 대기환경정보를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구들은 대기환경정보에 대해 행정구역 단위로 구분된 광의적인 통계 자료를 활용하였기 때문에 세밀한 분석을 하기에는 다소 제한적이다. 이에 본 논문에서는 보다 세밀한 분석을 위한 신뢰성 높은 데이터셋을 수집 및 구축하는 단계로써, 전국 주요병원의 지리학적 위치정보를 이용한 거리기반의 통합 대기환경 데이터셋 구축 방법을 제안한다. 데이터 구축을 위해, 전국 병원들 중 심혈관계질환자가 내원한 병원을 기준으로 인접한 대기환경관측소와의 거리계산을 통해 매칭하였으며, GMap.net 기반의 대기환경정보 획득시스템 개발을 통해 데이터 획득 및 시각화에 활용하였다. 또한, 기존 행정구역으로 구분한 지역기반 대기환경정보와의 비교평가를 통해 거리, 매칭률 및 정보의 오차에 대한 신뢰성을 확보하였다. 이렇게 구축된 통합데이터는 심혈관계질환 뿐 아니라 다양한 발병에 영향을 미칠 수 있는 환경적 위험요소 발견을 위한 다각적 연구에 보다 신뢰성 있는 기초정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. As of late, air quality information has been actively gathered and investigated in order to find possible environmental risk factors that may affect the onset of cardiovascular disease. Nevertheless, existing studies are limited in the detailed analysis because they take advantage of the air quality information of the macro statistics divided into administrative districts. This paper proposes the construction of distance-based air quality dataset using a domestic hospital’s geographical location information as a reliable data gathering step for a more detailed analysis of environmental risk factors. For the construction of the dataset, air quality information was obtained by utilizing the geographical location of a hospital—in which a patient with cardiovascular disease had been admitted—and then matching the hospital with a meteorological and air pollution station in its vicinity. An air quality acquisition system based on GMap.net was devised for the purpose of data gathering and visualization. The reliability of the experiment was confirmed by evaluating the matching rate and error of air quality values between the acquired dataset with existing area-based air quality datasets from matched distances. Therefore, this dataset, which considers geographical information, can be utilized in multidisciplinary research for the discovery of environmental risk factors that can affect not only cardiovascular diseases but also potentially other epidemic diseases.