Ⅰ. 서론
1. 연구 배경 및 필요성
비만은 체지방의 과도한 축적으로 인한 만성 질 환 상태로 정의되며[1], 성인 비만 유병률은 전 세 계적으로 증가하고 있고 최근 10년간 증가 추세를 보이고 있다[2]. 대한민국 성인의 비만 유병률 또 한 꾸준히 증가하고 양상을 보인다[3]. 성인 비만 은 심혈관 질환, 당뇨병, 암, 신경계 질환, 만성 호 흡기 질환 및 소화기 질환과 같은 다양한 비전염 성질환(Non-Communicable Disease, NCDs)으로 인한 이환율 및 사망률 증가와 밀접하게 연관되어 있다[2]. 또한, 비만군이 정상군보다 더 많은 의료 비와 의료이용을 하는 것으로 나타났다[4]. 이에 따라 비만의 위험 요인을 규명하고 효과적인 예방 및 관리 전략을 마련하는 것이 필요하다.
비만에 영향을 미치는 요인 중 실외 대기오염은 모든 인구집단에 영항을 미치는 주요한 환경적 요 인이다[5]. 미세먼지(Particulate matter, PM)는 대 기 중 부유하거나 흩날리는 흡입성 먼지를 말하며, 직경에 따라 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)로 분류된다[6]. 미세먼지는 대기오염의 대표적 지표이며 [5], 2013년 세계보건기구(World Health Organization, WHO) 산하 국제암연구소(International Agency for Research on Cancer, IARC)는 미세먼지를 1급 발암 물질로 지정하였다[7]. 또한, 미국 환경보호국 (Environmental Protection Agency, EPA)과 유럽연합 (European Union, EU)은 대기오염의 건강영향 평가 시 미세먼지를 평가지표로 사용하고 있다[8]. 특히, PM2.5는 직경이 작고 표면적이 넓으며 활동 수준 이 높다. 따라서 독성 물질을 운반하기 용이하고 [9], 폐포 깊숙이 침투하여 모세혈관을 통해 전신 순환계로 이동할 수 있어 건강에 보다 심각한 영 향을 초래할 수 있다[10].
신체활동은 골격근의 수축 및 이완을 통해 에너 지가 소비되는 신체의 모든 움직임을 의미한다 [11]. 그러나 미세먼지 농도가 높은 환경에서 야외 신체활동을 수행할 경우, 대기 중 미세먼지의 흡입 량이 증가하여 질병 노출 위험이 높아질 수 있다 [12][13]. 선행 연구에 따르면 미세먼지 농도가 높 을 때 도시 거주자가 야외 신체활동을 제한하는 등의 회피행동을 보이는 것으로 보고되고 있다 [14]. 반면, 미세먼지로 인한 신체활동 감소는 비만 율, 심혈관질환 발병율 증가와 같은 건강악화로 이 어질 수 있다[15]. 신체활동의 부족은 다양한 질병 의 발병 및 사망 위험 증가와 밀접하게 관련되어 있다[11]. 신체활동을 증가시키고 좌식 시간을 줄 이는 것은 비만을 감소시키고 비만 관련 대사질환, 심뇌혈관 질환의 위험을 낮추는 것으로 보고되고 있다[16]. ‘한국인을 위한 신체활동 지침서’에서는 성인 및 노인의 경우 중강도 유산소 신체활동을 일주일에 150∼300분 또는 고강도 유산소 신체활 동을 일주일에 75∼150분, 근력 운동을 일주일에 2 일 이상 수행하고 하루 동안 앉아있는 시간을 가 능한 한 최소화하도록 지침을 마련하고 있다. 그러 나 대한민국 성인의 절반 이상이 유산소 신체활동 지침을 준수하지 않으며[11], 2023 국민건강통계에 따르면 2014∼2021년 사이 유산소 신체활동 실천 율은 남녀 모두 감소하는 추세를 보이고 있다.
이처럼 미세먼지(PM2.5)는 건강에 심각한 부정 적 영향을 미치는 주요 환경보건 문제로 대두되고 있으며, 높은 미세먼지 농도는 야외 신체활동 참여 에 부정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 또 한, 신체활동의 감소는 비만을 포함한 여러 질병의 발병 및 사망 위험의 증가로 이어질 수 있다. 최근 연구들에서는 미세먼지가 과체중 및 비만의 주요 위험 요인으로 작용할 수 있다는 보고가 증가하고 있다. 그러나 현재까지 미세먼지가 비만에 미치는 영향에 대한 선행연구들은 혼재된 결과를 보이며, 기전 또한 명확히 규명되지 않은 상황이다. 특히 미세먼지가 비만에 미치는 영향을 조사한 연구는 중국인, 아동 및 청소년을 대상으로 실시한 연구가 대부분이다[17][18][19]. 대한민국 성인을 대상으로 미세먼지와 비만 간의 관련성을 파악하거나 신체 활동이 미세먼지와 비만의 관계를 매개하는지 여 부를 조사한 연구는 부족한 실정이다. 더욱이 국민 건강영양조사 원시자료와 국민건강영양조사-대기오 염DB 연계자료를 이용한 연구는 미흡한 상황이다.
이에 본 연구는 국민건강영양조사 제7기(2016∼ 2018년), 제8기(2019∼2021년) 원시자료 및 국민건 강영양조사-대기오염DB 연계자료를 이용하여 독립 변수를 미세먼지(PM2.5) 농도로, 종속변수를 비만 으로 설정하여 두 변수 사이의 연관성을 분석하고, 신체활동량이 이들 간의 관계에서 매개효과를 갖 는지를 검증하고자 한다.
2. 연구 목적
본 연구는 국민건강영양조사 제7기(2016∼2018 년), 제8기(2019∼2021년) 원시자료와 국민건강영양 조사-대기오염DB 연계자료를 활용하여, 대한민국 성인을 대상으로 미세먼지(PM2.5) 농도와 신체활 동량, 그리고 비만 간의 관련성을 규명하고자 한 다. 독립변수는 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도 로, 종속변수는 비만 유병 여부로 설정하여 두 변 수 사이의 연관성을 분석하고, 국제 신체활동 설문 지(Global Physical Activity Questionnaire, GPAQ) 로 측정된 성인의 신체활동량이 미세먼지와 비만 간의 관계에서 매개 역할을 하는지 검증하고자 한 다. 본 연구 결과는 정부의 미세먼지 저감 정책, 신체활동 권장 사업의 효과적 추진을 위한 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다. 구체적인 연구 목 적은 다음과 같다.
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1) 대한민국 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도, 성인의 신체활동량, 성인 비만 유병률을 파악한다.
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2) 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도와 성인 비 만 및 신체활동량의 연관성을 분석한다.
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3) 성인의 신체활동량과 비만의 연관성을 분석 한다.
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4) 대한민국 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도와 성인 비만 유병의 관계에서 신체활동량의 매개효 과를 확인한다.
Ⅱ. 연구방법
1. 연구대상 및 자료
본 연구는 국민건강영양조사 제7기(2016∼2018 년), 제8기(2019∼2021년) 원시자료와 국민건강영양 조사-대기오염DB 연계자료를 이용하였다.
국민건강영양조사는「국민건강증진법」제16조에 근거하여 질병관리청에서 시행하는 전국 규모의 건강 및 영양조사로, 대한민국 국민의 건강수준, 건강행태, 식품 및 영양섭취 실태에 대한 국가 단 위의 대표성과 신뢰성을 갖춘 법정조사이다. 대한 민국에 거주하고 있는 만 1세 이상 국민을 목표 모집단으로 하고, 대한민국을 대표하는 신뢰성 있 는 표본을 추출하기 위해 층화집락복합표본추출법 (stratified, clustered and systematic sampling)으 로 조사대상을 선정한다. 국민건강영양조사 원시자 료의 검진조사, 건강설문조사, 영양조사 영역의 원 시자료를 활용하였다.
국민건강영양조사-대기오염DB 연계자료는 국민 건강영양조사를 기반으로 한 대기오염 건강 영향 연구를 위해 국민건강영양조사 조사 참여자 주소 와 검진일을 기반으로 연계한 자료이며, 대기오염 물질 농도 6항목(PM10, PM2.5, SO2, NO2, CO, O3)과 기상 7항목(기온, 풍속, 습도, 강수량, 풍향, 일사량, 지표압력)을 공개하고 있다. 국민건강영양 조사-대기오염DB 연계자료의 대기오염 물질 농도 중 PM2.5의 0∼364일 전까지의 이동평균 PM2.5 농도를 활용하였다.
해당 자료는 개인정보보호법 및 통계법을 준수 하여 개인을 추정할 수 없도록 비식별 조치된 자 료를 질병관리청 국민건강영양조사 포털 (http://knhanes.cdc.go.kr)에서 활용하였으며, 연세 대학교 미래캠퍼스 생명윤리심의위원회(IRB)의 심 의면제승인(IRB No. 1041849-202502-SB-026-01)을 받은 후 연구를 진행하였다.
본 연구에서는 국민건강영양조사 제7기(2016∼ 2018년), 제8기(2019∼2021년)에 참여한 총 46,828 명 중 만 19세 이상 성인을 대상으로 선정하였다. 국민건강영양조사 원시자료에서 비만 유병 여부에 대한 자료 구축 시 비임신자를 대상으로 하는 점 을 고려하여 만 19세 이상 성인 중 임신부는 제외 하였다. 이 외에도 건강설문조사, 영양조사 및 검 진조사 자료 결과가 누락된 대상자와 대한비만학 회 기준에 근거하여 저체중(체질량지수<18.5kg/㎡) 에 해당하는 대상자를 제외한 총 27,155명(남성 11,785명, 여성 15,370명)의 자료를 최종 분석에 활 용하였다.
2. 연구설계 및 연구모형
본 연구는 제7기, 제8기 국민건강영양조사 원시 자료와 국민건강영양조사-대기오염DB 연계자료를 이용하여 대한민국의 미세먼지(PM2.5)가 성인 비 만에 미치는 영향과 신체활동량의 매개효과를 확 인하기 위한 후향적 코호트 연구이다.
연구모형은 건강 결정요인의 가장 대표적인 모 형인 Lalonde 모형을 이용하였다. Lalonde 보고서 의 건강 장(Health Field) 개념을 이용하여 생물학 적, 환경, 생활습관, 보건의료 요인이 대한민국 성인 의 비만 여부에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.
또한, 매개효과 분석을 위해 병렬다중매개모형 을 이용하였다. 병렬다중매개모형은 매개변수가 두 개 이상이면서 어떠한 매개변수도 다른 매개변수 에 인과적으로 영향을 미치지 않는 모형이다. 독립 변수인 대한민국 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도 와 종속변수인 성인 비만 유병 여부의 관계에서 매개변수로서의 신체활동량을 분석하고자 한다.
3. 연구 변수
1) 통제변수
본 연구의 통제변수는 대상자의 인구사회학적 특성인 성별, 연령, 가구 소득, 교육 수준, 경제활 동 여부, 결혼 여부를 포함하였다.
(1) 생물학적 요인
생물학적 요인에 해당하는 성별은 응답된 문항 에 따라 남성, 여성으로 이분변수화 하였고, 연령 은 연구대상자를 ‘2020 한국인 영양소 섭취기준’의 연령기준으로 19∼29세, 30∼49세, 50∼64세, 65∼ 74세, 75세 이상의 5개 그룹으로 설정하였다.
(2) 환경 요인
환경 요인에 해당하는 가구 소득은 소득 4분위 수 하, 중하, 중상, 상의 4개 그룹으로 구분하였으 며, 교육 수준은 초등학교 졸업 이하, 중학교 졸업, 고등학교 졸업, 대학교 졸업 이상의 4개 그룹으로 설정하였다. 경제활동 여부는 실업자 및 비경제활 동인구와 취업자의 2개 그룹으로 나누고, 결혼 여 부는 미혼, 기혼의 2개 그룹으로 설정하였다.
(3) 생활습관 요인
비만 관련 생활습관 요인은 흡연 여부, 음주 여 부, 식생활평가지수를 조사하였다. 흡연 여부는 비 흡연, 과거 흡연, 현재 흡연의 3개 그룹으로 나누 었으며, 음주 여부는 음주하지 않음(평생 음주 경 험이 없거나 최근 1년 동안 월 1회 미만으로 마 심), 적당한 음주(월 1회 정도나 2∼4회로 마심), 과도한 음주(일주일에 2∼3회 정도나 4회 이상 마 심)의 3개 그룹으로 설정하였다.
식생활평가지수(Korean Healthy Eating Index, KHEI)는 전반적인 식생활의 질을 평가하기 위해 2015년에 질병관리청과 한국영양학회에서 개발한 지표이다. KHEI는 국민건강영양조사 데이터를 기 반으로 식품섭취빈도 조사지를 사용하여 대한민국 성인에 맞게 개발되었으며 총 14개 항목으로 구성 되었고, 3개의 영역(식사의 충분도, 식사의 절제성, 식사의 균형성)으로 나뉜다. 식사의 충분도 영역에 8항목(55점), 식사의 절제성 영역에 3항목(30점), 식 사의 균형성 영역에 3항목(15점)으로 구성되어 총 점수는 100점이며, 점수가 높을수록 식사의 질이 전반적으로 높다고 평가한다.
(4) 보건의료 요인
보건의료 요인에 해당하는 건강검진 수진 여부 는 ‘최근 2년 동안 건강을 위해 건강검진을 받은 적이 있습니까?’에 응답된 결과에 따라 아니오, 예 로 이분변수화 하였다.
2) 종속변수
본 연구의 종속변수는 비만이며, 비만을 평가하 는 방법은 체질량지수를 이용하는 방법과 허리둘 레를 측정하는 방법이 있지만, 본 연구에서는 체질 량지수를 이용하여 비만을 판단하였다. 체질량지수 는 몸무게를 키의 제곱으로 나눈 값으로 국민건강 영양조사 검진조사의 신체계측 자료를 이용하였다.
질병관리청에서는 체질량지수 18.5kg/㎡ 미만은 저체중, 18.5∼22.9kg/㎡은 정상, 23∼24.9kg/㎡은 비만 전 단계(과체중 또는 위험체중), 25∼29.9kg/ ㎡은 1단계 비만, 30∼34.9kg/㎡은 2단계 비만, 35kg/㎡ 이상은 3단계 비만(고도 비만)으로 분류 하고 있다. 본 연구에서는 체질량지수 18.5kg/㎡ 미만(저체중)에 해당하는 대상자는 제외하였으며, PM2.5 연간 평균 농도와 비만 여부의 연관성 분석 을 위해 이항 로지스틱 회귀모델 적용 시에는 종 속변수인 비만 여부를 체질량지수 25kg/㎡ 미만을 ‘비비만’으로 25kg/㎡ 이상은 ‘비만’으로 분류하여 범주화하였으며, PM2.5 연간 평균 농도와 체질량 지수의 연관성 분석을 위해 일반화 부가 모형 적 용 시에는 체질량지수를 연속형 변수로 사용하였 다.
3) 독립변수
본 연구의 독립변수는 PM2.5 연간 평균 농도이 다. 국민건강영양조사-대기오염DB 연계자료의 0∼ 364일 전까지의 이동평균 PM2.5 농도를 이용하였 다. 연계자료에 활용된 대기오염DB는 질병관리청 학술연구용역사업을 통해 구축한 자료이며, 대기오 염 물질 농도는 화학수송 물질 모델인 Community Multiscale Air Qual-ity(CMAQ) 모델에 자동동화와 다중회귀분석을 추가로 적용하여 생성한 자료이다.
PM 물질(PM10, PM2.5)은 최종적으로 1km 격자 단위 값으로 산출하였다. PM2.5 1km 격자단위 값 산출은 인공위성관측 Aerosol Optical Depth(AOD) 자료를 활용하였으며, PM2.5와 상관성이 있는 다양 한 자료(AOD, NDVI, 온도, 습도, 혼합고, 풍속, 압 력, 대기질 모델 결과 등)를 활용하여 다중회귀분 석 모델을 구축하여 산출한 값이다.
국민건강영양조사 원시자료와 대기오염DB를 위 경도 좌표로 변환한 대상자 주소와 검진일을 기반 으로 연계하여 국민건강영양조사-대기오염DB 연계 자료를 구축하였다. 대기오염물질 농도는 미세먼지 의 장, 단기 노출 연구가 가능하도록 검진일을 기 준으로 검진일과 1∼14일 전 농도, 1∼6개월 전 이 동평균 농도(30일 단위), 1∼5년 전 이동평균농도(1 년 단위)를 산술평균하여 산출하였다. 본 연구에서 는 대상자의 검진일 기준 1년 전 PM2.5 이동평균 농도(검사일로부터 전 1년의 PM2.5 농도 일평균을 계산하여 산출)를 이용하여 PM2.5 장기 노출에 대 한 영향을 분석하고자 한다.
대한민국 대기환경 기준에서 PM2.5 연평균 농 도를 2015년부터 25㎍/㎥ 이하, 2018년부터는 15 ㎍/㎥ 이하로 설정한 점을 고려하여 본 연구에서 는 제7기(2016∼2018년) 자료의 경우 0∼364일전까 지의 이동 평균 PM2.5 농도 25㎍/㎥ 이하, 25㎍/ ㎥ 초과로 범주화하고, 제8기(2019∼2021년) 자료 의 경우 0∼364일전까지의 이동평균 PM2.5 농도 15㎍/㎥ 이하, 15㎍/㎥ 초과로 범주화하였다. 또 한, PM2.5 연간 평균 농도의 대기환경 기준 이하, 초과에 따른 비만에 미치는 영향뿐만 아니라 PM2.5 연간 평균 농도가 비만에 미치는 영향을 분 석하기 위해 연속형 변수로도 분석하였다.
4) 매개변수
본 연구의 매개변수는 신체활동량이다. 신체활 동량은 국민건강영양조사에서 2014년부터 도입한 국제 신체활동 설문지(Global Physical Activity Questionnaire, GPAQ)의 한국어판과 추가적으로 수행된 근력 운동 일수에 대한 설문 응답 자료를 취합하여 분석하였다. GPAQ는 세계보건기구가 개 발한 표준화된 신체활동 측정 지표로, 2014년 이전 의 조사에서 활용된 IPAQ(International Physical Activity Questionnaire)의 단점을 보완하여 국내에 서의 타당도 및 신뢰도 검증을 진행한 후 사용되 고 있다.
본 연구에서 신체활동량 분석을 위해 근력 운동 일 수(days/week), 유산소 신체활동량(Mets-hours/week) 및 좌식 시간(hours/day)을 산출하였다.
근력 운동 일수는 ‘최근 1주일 동안 팔굽혀펴기, 윗몸일으키기, 아령, 역기, 철봉 등의 근력 운동을 한 날은 며칠입니까?’라는 설문 응답 자료를 통해 수집된 1주일 간 근력 운동을 한 날을 활용하였으 며, 전혀 하지 않음, 1일, 2일, 3일, 4일, 5일 이상 의 6개 그룹으로 설정하였다.
유산소 신체활동량은 GPAQ 설문 항목 중 일 관련 신체활동, 장소이동 관련 신체활동 그리고 여 가 관련 신체활동의 설문 응답 자료를 활용하였다. 각 항목은 평소 하루에 10분 이상 지속적으로 시 행한 신체활동이 일주일에 며칠이었으며, 평균적으 로 얼마나 수행했었는지를 시간, 분으로 응답할 수 있도록 구성되어 있다. 또한, 일 관련, 여가 관련 신체활동은 고강도와 중강도로 구분이 되며, 고강 도 활동은 격렬한 신체활동으로 숨이 많이 차거나 심장이 빠르게 뛰는 활동이 포함되며, 중강도 활동 은 중간 정도의 신체활동으로 숨이 약간 차거나 심장이 약간 빠르게 뛰는 신체활동이 포함된다. 본 연구에서는 일/여가 관련 고강도 신체활동의 경우 8 METs(Metabolic Equivalents), 일/여가 관련 중 강도 신체활동 및 장소이동 관련 신체활동의 경우 4 METs을 각 신체활동 실천시간(hours)에 곱하여 일주인간 신체활동량(METs-hours/week)을 산출하 여 분석에 사용하였다.
좌식 시간은 ‘평소 하루에 앉아 있거나, 누워 있 는 시간이 몇 시간 입니까?(단, 자는 시간 제외)’라 는 설문 응답 자료를 통해 수집된 하루 동안의 좌 식 시간을 활용하였다.
4. 분석 방법
통계분석은 국민건강영양조사의 층화 및 집락 설계, 건강설문조사, 검진조사, 영양조사의 연계성 을 고려하여, 복합표본분석방법을 적용하였다. 국 민건강영양조사 제7기(2016∼2018년), 제8기(2019∼ 2021년)의 연도별 가중치와 통합비율을 곱하여 기 수 내 통합가중치를 산출한 후 분석을 진행하였다.
통계분석은 SAS 9.4 version(SAS Institute Inc., Cary, NC, USA) 및 R version 4.5.0을 사용하였으 며, 통계분석의 유의수준은 p<.05로 설정하였다.
본 연구에서는 PM2.5 연간 평균 농도가 비만에 미치는 영향을 분석함에 있어 분석 결과의 신뢰성 검증을 위해 독립변수와 종속변수의 유형에 따라 4가지 모델(MODEL 1∼4)로 분석하였다. MODEL 1에서는 독립변수, 종속변수 모두 범주형 변수로 분석하였으며, MODEL 2에서는 연속형 독립변수, 범주형 종속변수로, MODEL 3에서는 범주형 독립 변수, 연속형 종속변수로, MODEL 4에서는 독립변 수, 종속변수 모두 연속형 변수로 분석하였다. 통 제변수와 매개변수는 MODEL 1∼4에서 변수 유형 을 동일하게 하여 분석하였다. 정리하면, 독립변수 의 경우 MODEL 2와 MODEL 4에서는 연속형으 로 분석하여 전체 분포를 고려한 통계적 정확성을 확보하였다. 또한, MODEL 1과 MODEL 3에서는 범주형으로 분석하여 구간별 위험 차이를 평가하 고 임상적 해석을 용이하게 하였다. 종속변수는 MODEL 3와 MODEL 4에서 연속형으로 분석하였 고, MODEL 1과 MODEL 2에서는 범주형으로 분 석하여 동일한 목적을 달성하고자 하였다. 분석과 정은 다음과 같이 진행하였다.
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1) 비만 유병 여부에 따른 연구 대상자 특성 분 석 시 비비만군과 비만군으로 분류한 후 연속형 변수는 t-test를 이용하여 평균±표준 오차(Standard Error, SE)를 나타내고, 범주형 변수는 카이제곱 검 정(Chi-square test)을 이용하여 빈도(n) 및 백분율 (%)로 나타내었다.
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2-1) MODEL 1과 MODEL 2에서는 PM2.5 연간 평균 농도, 신체활동량, 인구사회학적 특성, 생활습 관 요인 및 보건의료 요인이 비만 유병 여부(비비 만, 비만)에 미치는 영향을 알아보기 위해 이항 로 지스틱 회귀분석을 실시하여 오즈비(Odds ratio, OR)와 95% 신뢰구간(Confidence Interval, CI)을 산출하였다.
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2-2) MODEL 3과 MODEL 4에서는 PM2.5 연간 평균 농도, 신체활동량, 인구사회학적 특성, 생활습 관 요인 및 보건의료 요인이 비만(체질량지수)에 미치는 영향을 알아보기 위해 GAM(Generalized Additive Model) 모형을 적용하였다. 범주형 변수 는 추정계수(estimate)와 표준 오차(SE) 및 유의수 준(p-value)으로 제시하고, 연속형 변수는 효과 자 유도(Effective Degrees of Freedom, EDF)와 F 통 계량, 유의수준 및 변수의 효과 추정 그래프로 표 현하였다.
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3) PM2.5 연간 평균 농도와 비만 유병 여부의 관계에서 신체활동량의 매개효과를 검증하기 위해 MODEL 1을 대상으로 Process Macro를 활용한 부트스트래핑(bootstrapping) 방법을 활용하여 다 중회귀분석을 시행하였다. Process Macro 4.3의 4 번 모형을 적용하여 매개효과 분석을 진행하였으 며, 매개효과 분석에서는 독립변수가 종속변수에 미치는 직접적인 효과와 매개변수인 신체활동량이 독립변수와 종속변수 간의 관계에 간접적으로 영 향을 미치는지, 간접효과를 보이는지를 검증하였 다. 매개효과의 유의성은 부트스트래핑 방법을 통 해 검토하였다. 무작위 복원추출을 통한 검증 방식 을 위해 기본 부트스트랩 표본 수는 5,000으로 분 석하였으며, 신뢰구간(95% CI)에 0이 포함되지 않 는 경우 매개효과가 유의한 것으로 판단하였다.
Ⅲ. 연구결과
1. 연구 대상자의 비만에 따른 일반적 특성과 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도 및 신체활 동량
인구사회학적 특성(생물학적 요인, 환경 요인), 생활습관 요인, 보건의료 요인의 분포를 비교한 결 과는 <Table 1>과 같다.
<Table 1>
General characteristics and annual average PM2.5 concentration and physical activity levels according to obesity status (N=27,155)
* Values are expressed as n (%) for categorical variables and mean ± SE for continuous variables.
| Characteristics | Categories | Obesity | Normal | p-value | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| Total | 9,922 | (37.0) | 17,233 | (63.0) | ||
| Gender | Female | 4,885 | (41.4)* | 10,485 | (56.3) | <.0001 |
| Male | 5,037 | (58.6) | 6,748 | (43.7) | ||
| Age group | 19∼29 | 915 | (14.0) | 2,144 | (17.9) | <.0001 |
| 30∼49 | 3,216 | (38.4) | 5,627 | (36.9) | ||
| 50∼64 | 2,990 | (29.7) | 4,962 | (28.2) | ||
| 65∼74 | 1,789 | (11.1) | 2,746 | (10.3) | ||
| ≥75 | 1,012 | (6.8) | 1,754 | (6.7) | ||
| Household Income | Low | 1,974 | (15.4) | 3,102 | (14.3) | <.0001 |
| Mid-low | 2,553 | (24.6) | 4,122 | (23.0) | ||
| Mid-high | 2,733 | (29.7) | 4,653 | (28.9) | ||
| High | 2,662 | (30.2) | 5,356 | (33.8) | ||
| Education level | ≤Elementary | 2,233 | (15.2) | 3,082 | (12.5) | <.0001 |
| Middle school | 1,083 | (9.1) | 1,690 | (8.0) | ||
| High school | 3,213 | (35.5) | 5,652 | (35.8) | ||
| ≥University | 3,393 | (40.2) | 6,809 | (43.7) | ||
| Economic activity status | No | 3,776 | (33.8) | 6,960 | (37.1) | <.0001 |
| Yes | 6,146 | (66.2) | 10,273 | (62.9) | ||
| Marital status | Not Married | 1,497 | (21.4) | 2,953 | (23.4) | 0.0028 |
| Married | 8,425 | (78.6) | 14,280 | (76.6) | ||
| Smoking status | Non-smoker | 5,553 | (51.6) | 11,014 | (61.3) | <.0001 |
| Past smoker | 2,519 | (26.3) | 3,620 | (21.1) | ||
| Current smoker | 1,850 | (22.2) | 2,599 | (17.6) | ||
| Frequency of alcohol | None | 4,658 | (42.1) | 8,310 | (44.2) | <.0001 |
| 1∼4 times/month | 2,997 | (33.1) | 5,523 | (34.9) | ||
| 2∼4 times/week | 2,267 | (24.7) | 3,400 | (20.9) | ||
| HEI | 60.19±0.13* | 61.20±0.10 | <.0001 | |||
| Health check-up status | No | 3,036 | (32.5) | 4,955 | (30.7) | 0.0139 |
| Yes | 6,886 | (67.5) | 12,278 | (69.3) | ||
| Annual average PM2.5 concentration (㎍/㎥) | 22.07±0.03 | 22.15±0.02 | 0.0668 | |||
| Annual average PM2.5 concentration | Below standard | 4,228 | (40.8) | 7,692 | (43.1) | 0.0040 |
| Above standard | 5,694 | (59.2) | 9,541 | (56.9) | ||
| Days of muscle-strengthening activities (days/week) | 0 | 7,685 | (75.1) | 12,758 | (71.7) | <.0001 |
| 1 | 297 | (3.5) | 589 | (4.0) | ||
| 2 | 461 | (5.3) | 910 | (5.8) | ||
| 3 | 497 | (5.7) | 1,038 | (6.7) | ||
| 4 | 237 | (2.8) | 437 | (3.0) | ||
| ≥5 | 745 | (7.7) | 1,501 | (8.9) | ||
| Aerobic physical activity (Mets-hours/week) | 16.79±0.30 | 15.39±0.19 | <.0001 | |||
| Sedentary time(hours/day) | 8.60±0.04 | 8.30±0.03 | <.0001 | |||
생물학적 요인 중 성별에 따른 비만군 분포를 살펴본 결과, 남성이 5,037명(58.6%)으로 여성 4,885명(41.4%)에 비해 높은 비율을 차지하였으며, 이러한 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타났 다. 연령에 따른 비만군 분포는 30∼49세 그룹이 3,216명(38.4%)으로 가장 높았으며, 75세 이상 그룹 이 1,012명(6.8%)으로 비만군의 비율이 가장 낮았 고, 통계적으로 유의하였다.
환경 요인 중 가구 소득 수준에 따른 비만군 분 포를 살펴본 결과, 소득 4분위 수 상 그룹이 2,662 명(30.2%)으로 가장 높았으며, 소득 4분위수가 낮 아질수록 비만군의 비율이 감소하였고, 통계적으로 유의하였다. 교육 수준에 따른 비만군 분포는 대학 교 졸업 이상 그룹이 3,393명(40.2%)으로 가장 높 았으며, 중학교 졸업 그룹이 1,083명(9.1%)으로 가 장 낮게 나타났고, 통계적으로 유의하였다. 경제활 동 여부에 따른 비만군 분포를 살펴본 결과, 취업 자 그룹이 6,146명(66.2%)으로 실업자 그룹 3,776명 (33.8%)보다 유의하게 높았다. 결혼 여부에 따른 비만군 분포는 기혼 그룹이 8,425명(78.6%)으로 미 혼 그룹 1,497명(21.4%)보다 높았으며, 통계적으로 유의하였다.
생활습관 요인 중 흡연 여부에 따른 비만군 분 포를 살펴본 결과, 비흡연 그룹이 5,553명(51.6%)으 로 가장 높게 나타났으며, 현재 흡연 그룹이 1,850 명(22.2%)으로 가장 낮았고, 통계적으로 유의하였 다. 음주 여부에 따른 비만군 분포는 음주를 하지 않는 그룹이 4,658명(42.1%)으로 비만군의 비율이 가장 높았고, 과도한 음주 그룹이 2,267명(24.7%)으 로 가장 낮게 나타났으며, 통계적으로 유의하였다. 전반적인 식생활의 질을 평가하는 지표인 식생활 평가지수는 비비만군이 비만군보다 통계적으로 유 의하게 높았다.
보건의료 요인에 해당하는 건강검진 수진 여부 에 따른 비만군 분포를 살펴본 결과, 건강검진을 받은 그룹이 6,886명(67.5%)으로 건강검진을 받지 않은 그룹 3,036명(32.5%)보다 통계적으로 유의하 게 높았다.
PM2.5 연간 평균 농도를 연속형 변수로 분석하 였을 때, 비비만군에서 비만군보다 PM2.5의 연간 평균 농도가 높게 나타났지만 통계적으로 유의하 지 않았으며, 대기환경 기준으로 범주화하여 분석 하였을 때, 비만군의 비율은 대기환경 기준 초과 그룹이 5,694명(59.2%)으로 대기환경 기준 이하 그 룹 4,228명(40.8%)보다 높았으며, 통계적으로 유의 하였다.
신체활동량 중 근력 운동 일수에 따른 비만군 분포를 살펴본 결과, 근력 운동을 일주일에 4일 하 는 그룹이 237명(2.8%)으로 가장 낮고, 전혀 하지 않는 그룹 7,685명(75.1%)으로 가장 높게 나타났으 며 이는 통계적으로 유의하였다. 유산소 신체활동 량은 비만군이 비비만군보다 통계적으로 유의하게 높았으며, 좌식 시간은 비만군이 비비만군보다 통 계적으로 유의하게 높았다.
2. 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도와 신체활동 량의 연관성
미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도와 신체활동 량(근력 운동 일수, 유산소 신체활동량, 좌식 시간) 의 연관성 확인을 위해 다항 로지스틱 회귀 모형 과 일반 선형 회귀 모형을 적용하였다. PM2.5 연 간 평균 농도는 대한민국 대기환경 기준 이하, 초 과로 범주화하여 분석하였다.
PM2.5 연간 평균 농도와 근력 운동 일수의 연 관성은 근력 운동 일수 0일과 다른 범주들 간의 오즈비를 비교하는 방식으로 수행되었다. 연구 대 상자의 인구사회학적 특성(생물학적 요인, 환경 요 인), 생활습관 요인, 보건의료 요인을 모두 통제하 였을 때 PM2.5 연간 평균 농도가 대기환경 기준을 초과한 경우, 기준 이하인 경우에 비해 근력 운동 2일 시행의 오즈비가 1.194(p<0.01), 5일 초과 시행 의 오즈비가 1.308(p<0.001)로 나타났으며, 이는 통 계적으로 유의하였다. 근력 운동 1일, 3일, 4일 시 행의 오즈비는 각각 1.091, 1.097, 1.101로 나타났으 며, 유의하지 않았다.
PM2.5 연간 평균 농도와 유산소 신체활동량 및 좌식 시간의 연관성을 분석한 결과 PM2.5 연간 평균 농도가 대기환경 기준 이하인 경우, 기준 초과 인 경우에 비해 유산소 신체활동량이 1.371Mets-hours/week(p<0.01) 높았으며, 통계적으 로 유의하였다. 좌식 시간은 PM2.5 연간 평균 농 도가 대기환경 기준 이하인 경우, 기준 초과인 경 우에 비해 0.384hours/day(p<0.001) 유의하게 낮은 것으로 나타났다.
3. 신체활동량과 비만의 연관성
신체활동량(근력 운동 일수, 유산소 신체활동량, 좌식 시간)과 비만 유병 여부의 연관성 확인을 위 해 이항 로지스틱 회귀 모형을 적용하였다. 비만은 체질량지수 25kg/㎡을 기준으로 비비만과 비만으 로 범주화하여 분석하였다.
연구 대상자의 인구사회학적 특성(생물학적 요인, 환경 요인), 생활습관 요인, 보건의료 요인을 모두 통제하였을 때 근력 운동 일수의 경우 전혀 하지 않 는 그룹을 기준으로 일주일에 5일 이상 근력 운동을 하는 경우 비만의 오즈비가 0.711(p<0.001)로 가장 낮았고, 근력 운동을 1일, 2일, 3일, 4일 모두 비만의 오즈비가 1보다 낮게 나타났으며 유의하였다. 유산소 신체활동량의 경우 신체활동량이 1Met-hour/week 증가할수록 비만의 오즈비가 1.003(p<0.001)으로 나 타났으며, 통계적으로 유의하였다. 좌식 시간은 1hour/day 증가할수록 비만의 오즈비가 1.035(p<0.001)으로 나타났으며 유의하였다.
4. 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도와 비만의 연관성
본 연구에서는 분석 결과에 대한 신뢰성 검증을 위해 다양한 분석 결과를 제시하고자 분석 시 독립 변수와 종속변수의 유형에 따라 4가지 모델로 분석 하였다. MODEL 1에서는 미세먼지(PM2.5) 연간 평 균 농도와 비만 모두 범주형 변수, MODEL 2에서 는 PM2.5 연간 평균 농도를 연속형 변수로, 비만을 범주형 변수로 분석하였으며, MODEL 1, MODEL 2는 이항 로지스틱 회귀 모형을 적용하였다.
MODEL 3에서는 PM2.5 연간 평균 농도를 범주형 변 수로, 비만을 연속형 변수로 분석하고, MODEL 4에서는 PM2.5 연간 평균 농도, 비만 모두 연속형 변수로 분석하 였으며, MODEL 3, MODEL 4는 일반화 부가 모형을 적 용하였다.
대한민국 대기환경 기준 이하, 초과로 범주화한 PM2.5 연간 평균 농도가 체질량지수 25kg/㎡을 기준으로 범주 화한 비만 여부에 미치는 영향을 이항 로지스틱 회귀 분 석한 MODEL 1의 결과는 <Table 2>와 같다.
<Table 2>
Association between annual average PM2.5 concentration (categorical) and prevalence of obesity (N=27,155)
| Characteristics | Categories | Odds ratio | 95% CI | p-value | |
|---|---|---|---|---|---|
| LLCI | ULCI | ||||
| Gender | Female | Reference | |||
| Male | 2.088 | 1.93 | 2.26 | <.001 | |
| Age group | 19∼29 | Reference | |||
| 30∼49 | 1.478 | 1.287 | 1.696 | <.001 | |
| 50∼64 | 1.386 | 1.195 | 1.609 | <.001 | |
| 65∼74 | 1.221 | 1.034 | 1.441 | 0.019 | |
| ≥75 | 0.944 | 0.777 | 1.146 | 0.557 | |
| Household Income | Low | Reference | |||
| Mid-low | 1.031 | 0.926 | 1.148 | 0.580 | |
| Mid-high | 1.014 | 0.909 | 1.131 | 0.807 | |
| High | 0.881 | 0.789 | 0.985 | 0.026 | |
| Education level | ≤Elementary | Reference | |||
| Middle school | 0.817 | 0.722 | 0.924 | 0.001 | |
| High school | 0.698 | 0.625 | 0.778 | <.001 | |
| ≥University | 0.594 | 0.530 | 0.667 | <.001 | |
| Economic activity status | No | Reference | |||
| Yes | 1.030 | 0.962 | 1.103 | 0.396 | |
| Marital status | Not Married | Reference | |||
| Married | 1.100 | 0.976 | 1.239 | 0.117 | |
| Annual average PM2.5 concentration | Below standard | Reference | |||
| Above standard | 1.098 | 1.030 | 1.170 | 0.004 | |
| Smoking status | Non-smoker | Reference | |||
| Past smoker | 0.977 | 0.894 | 1.068 | 0.607 | |
| Current smoker | 0.920 | 0.830 | 1.019 | 0.111 | |
| Frequency of alcohol | None | Reference | |||
| 1∼4 times/month | 0.961 | 0.893 | 1.035 | 0.294 | |
| 2∼4 times/week | 1.007 | 0.923 | 1.099 | 0.869 | |
| HEI | 0.996 | 0.994 | 0.999 | 0.002 | |
| Days of muscle- strengthening activities (days/week) | 0 | Reference | |||
| 1 | 0.775 | 0.657 | 0.915 | 0.003 | |
| 2 | 0.807 | 0.704 | 0.926 | 0.002 | |
| 3 | 0.764 | 0.671 | 0.870 | <.001 | |
| 4 | 0.786 | 0.648 | 0.952 | 0.014 | |
| Aerobic physical activity (Mets-hours/week) | ≥5 | 0.706 | 0.628 | 0.793 | <.001 |
| 1.003 | 1.002 | 1.004 | <.001 | ||
| Sedentary time(hours/day) | 1.034 | 1.025 | 1.043 | <.001 | |
| Health check-up status | No | Reference | |||
| Yes | 0.880 | 0.821 | 0.944 | <.001 | |
연구 대상자의 인구사회학적 특성(생물학적 요 인, 환경 요인), 생활습관 요인, 보건의료 요인을 모두 통제하였을 때 PM2.5 연간 평균 농도가 대기 환경 기준을 초과한 경우, 기준 이하인 경우에 비 해 비만의 오즈비가 1.098로 나타났으며, 이는 통 계적으로 유의하였다.
PM2.5 연간 평균 농도와 비만의 연관성을 추가 적으로 분석한 MODEL 2, MODEL 3, MODEL 4 와 결과는 <Table 3>, <Figure 1>과 같다.
<Table 3>
Results of Models 2, 3, and 4 (N=27,155)
| Model | Characteristics | Categories | Odds ratio | 95% CI | p-value | |
| LLCI | ULCI | |||||
| Model 2 | Annual average PM2.5 concentration | Continuous(㎍/㎥) | 0.993 | 0.983 | 1.002 | 0.137 |
| Model | Characteristics | Categories | Estimate/EDF | Std.Error/F | p-value | |
| Model 3 | Annual average PM2.5 concentration | Below standard | Reference | |||
| Above standard | 0.131 | 0.043 | 0.002 | |||
| Model 4 | Annual average PM2.5 concentration | Continuous(㎍/㎥) | 4.606(EDF) | 4.784(F) | <.001 | |
<Figure 1>
Graph of the effect estimation of annual average PM2.5 concentration (㎍/㎥) using the GAM(Model 4)
Model 2 결과, 연구 대상자의 인구사회학적 특 성(생물학적 요인, 환경 요인), 생활습관 요인, 보 건의료 요인을 모두 통제하였을 때 PM2.5 연간 평 균 농도가 1㎍/㎥ 증가할수록 비만의 오즈비가 0.993으로 나타났으며, 이는 통계적으로 유의하지 않았다.
Model 3 결과, PM2.5 연간 평균 농도가 대기환 경 기준을 초과한 경우, 기준 이하인 경우에 비해 체질량지수가 0.131kg/㎡ 높았으며, 이는 통계적으 로 유의하였다.
Model 4 결과, PM2.5 연간 평균 농도는 비선형 적으로 체질량지수에 영향을 미치는 것으로 나타 났다. PM2.5 연간 평균 농도 15∼35㎍/㎥ 구간에 서 PM2.5 연간 평균 농도가 증가할수록 체질량지 수가 유의하게 증가하였다.
5. 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도와 비만의 관계에서 신체활동량의 매개효과
PM2.5 연간 평균 농도와 비만 유병 여부의 직 접 효과를 확인한 결과는 <Table 4>와 같다. 직접 효과 크기는 0.076이며, 신뢰구간의 하한값과 상한 값 사이에 0이 포함되어 있지 않아 PM2.5 연간 평 균 농도가 비만 유병 여부에 미치는 직접 효과는 정적으로 유의한 것으로 확인되었다.
<Table 4>
Direct effects of annual average PM2.5 concentration and prevalence of obesity and indirect effects of physical activity level (N=27,155)
| Direct effects | effect | SE | p-value | BootLLCI | BootULCI | |
| PM2.5 concentration→Obesity | 0.076 | 0.026 | 0.004 | 0.025 | 0.127 | |
| Indirect effect pathway | effect | Boot SE | BootLLCI | BootULCI | ||
| Total indirect effects | 0.003 | 0.002 | -0.002 | 0.008 | ||
| PM2.5 concentration→Days of muscle-strengthening activities→Obesity | -0.006 | 0.002 | -0.009 | -0.003 | ||
| PM2.5 concentration→Aerobic physical activity→ Obesity | -0.002 | 0.001 | -0.004 | -0.001 | ||
| PM2.5 concentration→ Sedentary time→Obesity | 0.011 | 0.002 | 0.008 | 0.015 | ||
PM2.5 연간 평균 농도와 비만 유병 여부 관계 에서 신체활동량(근력 운동 일수, 유산소 신체활동 량, 좌식 시간)의 간접 효과를 확인한 결과는 <Table 4>와 같다. 근력 운동 일수, 유산소 신체활 동량, 좌식 시간의 간접 효과 크기의 합인 총 간접 효과의 크기는 0.003으로 하한값과 상한값 사이에 0이 포함되어 있어 총 간접 효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 근력 운동 일수의 간접 효과 크 기는–0.006, 유산소 신체활동량의 간접 효과 크기 는–0.002, 좌식 시간의 간접 효과 크기는 0.011이 며, 세 변수의 모두 신뢰구간의 하한값과 상한값 사이에 0이 포함되어 있지 않아 간접 효과가 유의 한 것으로 확인되었다.
종합하면, PM2.5 연간 평균 농도는 비만 유병 여부에 유의한 직접 효과가 있으며, 신체활동량(근 력 운동 일수, 유산소 신체활동량, 좌식 시간)의 총 간접 효과는 유의하지 않으나 각 변수별 간접 효 과는 유의하므로 변수 개별적으로 PM2.5 연간 평 균 농도와 비만 유병 여부 관계를 매개하는 것으 로 나타났다.
Ⅳ. 고찰
본 연구는 한국의 미세먼지(PM2.5) 연간 평균 농도가 성인 비만에 미치는 영향을 확인하고, PM2.5 연간 평균 농도와 성인 비만 유병의 관계에 서 신체활동량의 매개효과를 분석하기 위해 2016 년부터 2021년까지의 질병관리청 국민건강영양조 사 원시자료 및 국민건강영양조사-대기오염DB 연 계자료를 활용하였다.
PM2.5 연간 평균 농도가 비만에 미치는 영향의 분석 결과에 대한 신뢰성 검증을 위해 다양한 분 석 결과를 제시하고자 PM2.5 연간 평균 농도가 비 만에 미치는 영향을 이항 로지스틱 회귀 모형 및 일반화 부가 모형에 적용하였다.
이항 로지스틱 회귀 모형 적용 결과(MODEL 1) PM2.5 연간 평균 농도가 대기환경 기준을 초과한 경우, 기준 이하인 경우에 비해 비만 발생 위험이 유의하게 높았으며, 오즈비는 1.098로 나타났다. 또 한, 일반화 부가 모형 적용 결과(MODEL 3) PM2.5 연간 평균 농도가 대기환경 기준을 초과한 경우 체질량지수가 0.131kg/㎡ 높았으며, 이는 통 계적으로 유의하였다. 이는 PM2.5 노출과 비만과 의 연관성을 연구한 많은 선행 연구와 동일한 결 과이다.
한편, PM2.5 연간 평균 농도를 연속형 변수로 취급하여 이항 로지스틱 회귀 모형 적용 결과 (MODEL 2) 비만 유병과는 통계적으로 유의하지 않았다. 일반화 부가 모형을 적용한 결과(MODEL 4) PM2.5 연간 평균 농도는 비선형적으로 체질량 지수에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, PM2.5 농도 15∼35㎍/㎥ 구간에서 체질량지수가 유의하 게 증가하는 것으로 나타났다.
PM2.5 연간 평균 농도를 대기환경 기준으로 범 주화하여 분석했을 때에는 비만 유병 여부와 체질 량지수 모두에서 통계적으로 유의한 것으로 나타 났지만, 연속형 변수로 분석했을 때에는 체질량지 수만 유의한 것으로 나타나고 비만 유병 여부와는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이는 PM2.5 연평 균 농도가 일정 기준을 초과할 경우 건강에 미치 는 영향이 명확해지는 ‘문턱 효과(threshold effect)’ 가능성을 시사한다[20]. 즉, 대기오염이 체중 증가 와 같은 연속적인 변화에는 민감하게 작용할 수 있지만, 비만 유병 여부와 같은 이분형 지표에 는 상대적으로 약한 영향을 줄 수 있음을 보여준 다. 따라서 대기오염 노출과 건강지표 간의 관계를 해석할 때 변수의 형태(범주형 또는 연속형)에 따 른 차이를 고려할 필요가 있다.
PM2.5 연간 평균 농도와 비만 유병 여부의 관 계에서 신체활동량의 매개효과를 확인한 결과 신 체활동량의 총 간접효과는 통계적으로 유의하지 않으나, 근력 운동 일수, 유산소 신체활동량, 좌식 시간 별로 각각의 간접 효과는 유의한 것으로 나타 나 변수 개별적으로 PM2.5 연간 평균 농도와 비만 유병 여부 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이러 한 결과는 중국 성인 49,819명을 대상으로 PM2.5 화학 성분이 체질량지수, 허리둘레 및 내장 지방 지수에 미치는 영향을 분석하고, 신체활동의 매개 효과를 확인한 선행 연구 결과[21]와 유사하다.
본 연구는 다음과 같은 몇 가지 제한점이 있다. 첫째, 본 연구에서 사용된 소득 수준, 경제활동 여 부, 음주 여부, 흡연 여부, 신체활동량 등 변수는 자기기입식(self-reported) 설문조사를 통해 수집된 자료로, 응답자의 주관적 기억 오류 및 사회적 바 람직성 편향(Social Desirability Bias)의 가능성이 존재한다. 둘째, 본 연구에서는 대기오염 노출에 대한 지표를 PM2.5 연간 평균 농도만으로 분석하 였다. PM10, CO, O3 등의 다른 대기오염물질이나 기온, 습도 등과 같은 기상 정보를 함께 고려하지 못하였기 때문에 대기 환경이 비만에 미치는 영향 을 보다 정확하게 평가하는 데 한계가 있었다. 셋 째, PM2.5 연간 평균 농도는 대상자 주소지 기준 1km 격자 단위 값으로 산출된 자료로 이는 PM2.5 의 정확한 개인 노출량을 평가할 수 없었다. 미세 먼지의 건강 영향 연구에서 개개인에 대한 측정값 부재는 널리 지적되는 한계이며[22], 대규모 역학 연구를 수행함에 있어 개인 노출 평가가 가능한 오염물질은 환경 오염원의 다양성을 고려할 때 지 극히 제한적이다. 또한, 개인 노출 평가를 위한 연 구 참여자의 동의를 구하는 것 또한 현실적으로 어렵다. 대부분의 대기오염 역학 연구에서는 실외 대기오염 자동측정망 자료를 이용하는 간접적인 방법으로 개인 노출량을 추정하여 사용하고 있으 며, 이로 인해 예견되는 노출 편견의 가능성을 완 전히 배제할 수 없다. 따라서 실외 대기오염 역학 연구에서는 가능한 범위 내에서 최대한 타당한 원 자료를 확보하고, 적절한 연구 설계 및 통계 분석 기법을 적용하여 혼란변수를 통제하는 노력이 필 요하다[23]. 넷째, 본 연구에서는 비만을 체질량지 수로만 분석하였기 때문에 비만 유병에 대해 근육 량, 체지방량 및 허리둘레 등을 종합적으로 고려하 여 평가할 수 없었다.
향후 연구에서는 PM10, CO, O₃등 다양한 대 기오염물질과 기상 요인을 함께 고려할 필요가 있 다. 또한 PM2.5 개인 노출량을 측정 및 보정하여 건강 영향 평가의 정확성을 높이고, 비만 평가 시 근육량, 체지방량, 허리둘레 등을 종합적으로 분석 해 보다 정밀한 결과를 도출할 필요가 있다.
본 연구는 다음과 같은 강점을 지닌다. 첫째, 대 한민국을 대표하는 대규모 국민건강영양조사 데이 터를 기반으로 가중치를 적용한 복합표본분석방법 을 적용함으로써 연구 결과의 대표성과 신뢰성을 확보하였다. 둘째, 국민건강영양조사 원시자료와 국민건강영양조사-대기오염DB 연계자료를 결합하 여 미세먼지와 비만의 연관성을 분석한 연구라는 점에서 의의가 크다. 셋째, 다양한 통계 모형을 적 용하여 PM2.5와 비만 간의 관계를 다각도로 분석 하였으며, 신체활동량이 PM2.5와 비만 간의 관계 를 매개하는지를 검증한 최초의 국내 연구라는 점 에서 학술적 가치가 있다.
Ⅴ. 결론
본 연구는 국민건강영양조사 제7기(2016∼2018 년), 제8기(2019∼2021년) 원시자료 및 국민건강영 양조사-대기오염DB 연계자료를 활용하여 한국의 미세먼지(PM2.5) 농도와 신체활동량, 그리고 성인 비만의 연관성을 확인하고, PM2.5 연간 평균 농도 와 비만 유병 여부 간의 관계에서 신체활동량의 매개효과를 분석한 연구이다.
인구사회학적 특성(생물학적 요인, 환경 요인), 생활습관 요인, 보건의료 요인을 모두 통제하였을 때 PM2.5 연간 평균 농도가 대기환경 기준을 초과 한 경우, 기준 이하인 경우에 비해 비만 발생 위험 과 체질량지수가 유의하게 높았다. PM2.5 연간 평 균 농도를 연속형 변수로 취급하여 비만에 미치는 영향을 분석한 결과 PM2.5 연간 평균 농도가 1㎍ /㎥ 증가할수록 체질량지수가 통계적으로 유의하 게 증가하는 것으로 나타났으나 비만 발생 위험에 는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
또한, PM2.5 연간 평균 농도와 비만 유병 여부 의 관계에서 신체활동량의 매개효과를 분석한 결 과, 근력 운동 일수, 유산소 신체활동량 및 좌식 시간의 총 간접 효과는 유의하지 않았으나, 각 변 수별 간접 효과는 유의한 것으로 나타나 변수 개 별적으로 PM2.5 연간 평균 농도와 비만 유병 여부 관계를 매개하는 것으로 나타났다.
이러한 결과는 PM2.5 연간 평균 농도의 증가는 신체활동량에 영향을 미쳐 비만 발생 위험 및 체 질량지수 증가에 유의한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 본 연구는 미세먼지 및 미세먼지 생성물 질의 배출을 저감하고 관리함으로써 국민건강에 미치는 위해를 예방하기 위해 마련한 법률 및 미 세먼지 관리 종합계획을 위한 근거가 될 수 있다. 또한, 고농도 미세먼지 상황에서 외출 자제 및 활 동량 조절을 권고하는 국민 행동수칙 마련의 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한, 신체활동 관련 통합 건강증진사업에 활용되는 ‘한국인을 위한 신체활동 지침서’에서 제안하고 있는 신체활동 지침의 근거 로도 활용될 수 있다. 향후 미세먼지 저감 노력을 통해 국민 건강에 미치는 위해를 예방하는 것은 물론, 대기오염이 심한 날에도 안전하게 신체활동 을 지속할 수 있도록 실내외 공간의 건강친화적 환경 조성이 병행되어야 하며, 본 연구는 이러한 공간 환경 마련의 정책적 논의에 있어 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.
