지역 특성 데이터에 기반한 코로나19 사망 위험 요인 분석

Ⅰ. 서 론

세계보건기구에서 2020년 3월 11일 코로나 감염증-19(COVID-19, 이하 코로나19)를 전염병의 세계적 대유행인 글로벌 팬데믹으로 공식 선언하였다[1]. 2021년 5월 21일 현재 전 세계 220개국으로 확산되어 확진자 165,940,194명, 사망자 수는 3,446,534명을 기록하고 있어 사망률은 약 2.08%이다[2]. 코로나19 감염자가 사망에 이르기까지 위험 요인으로 고령, 면역 저하, 비만, 만성 신장 질환, 심장질환, 폐 질환 등의 개인에 국한된 사망 위험 요인이 발표[3]된 바 있으나 지역 특성에 따른 사망 위험 요인은 아직 구체적으로 명시된 바가 없다.

본 논문은 코로나19로 인한 사망 위험에 영향을 미치는 지역 특성 데이터를 분석한다. 이를 위해 시군구별 보건 분야 예산액, 인구밀도, 의료시설 현황 등에 관한 데이터를 수집하고 이를 선형회귀분석하여 시군구별 사망자 수를 예측하는 모형을 제시한다. 이를 통해 지역 특성에 관한 연구 사례가 미비한 점을 보완하여 코로나19로 인한 사망 위험을 낮추기 위한 정책 수립에 활용하고자 한다.

본 논문의 2장에서는 코로나19 발생 및 사망 관련 요인에 관한 관련 연구와 본 논문에서 사용한 선형회귀분석 방법을 설명한다. 3장에서는 본 논문에서 수행한 데이터 수집, 저장, 처리, 분석 과정을 설명한다. 4장에서는 분석 결과를 보인다. 마지막으로 5장에서는 본 논문의 결론과 향후 연구에 관하여 기술한다.

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 데이터 분석

3.1 데이터 파이프라인

본 논문에서 만들고자 하는 데이터 파이프라인은 아래의 그림 1과 같다. 선형회귀분석에 사용되는 데이터를 수집하여 주기적으로 최신화시켜 준다. 수집한 데이터는 오브젝트 스토리지 또는 데이테베이스에 저장하며, 분산병렬처리 플랫폼을 통해 데이터를 처리 및 분석한다. 다음으로 시군구별로 예측된 코로나19 사망자 추이를 시각화한다. 본 논문에서 사용한 분석 도구는 파이썬(Python) 언어 및 관련 라이브러리이다.

Fig 1.

Data pipeline

3.2 데이터 수집

본 논문에서는 KOSIS 국가통계포털[10]의 지역적 특성과 관련된 다양한 데이터 세트를 활용한다. 지역적 특성 데이터는 시군구별 분류가 가능하며, 특정 시군구 측면의 세부화를 통해 사망 위험 요인에 대한 폭넓은 기초 자료로 활용될 수 있는 장점이 있다.

데이터 세트는 시군구별 보건소 운영 예산액, 인구밀도, 흡연율, 음주율 등 약 1만 개의 통계수치가 포함되며 모두 2020년의 데이터를 사용한다.

사망자 수 데이터는 2021년 3월을 기준으로 하고, 사망자 수 데이터 중 수집할 수 없었던 시군구는 결측치로 두고 시도별 사망자 수 데이터에서 각 시군구 평균값으로 대체한다.

표 1의 데이터 중 보건 분야 예산액, 의료시설 현황, 의료 인력 데이터는 시군구별 인구수로 나누어 각각 시군구 별 1인당 보건 분야 예산액, 1인당 의료시설 현황, 1인당 의료 인력 현황 데이터로 변환시켜준다. 표 1의 데이터는 우리나라의 행정구역 시군구의 개수에 맞게 총 226개의 행을 가진다.

Table 1.

Experimental data sets

3.3 데이터 처리

본 논문의 분석에 사용할 데이터 중 극단값이 있으면 선형회귀분석의 결과가 왜곡될 수 있다. 따라서 상자 그림(Box plot)을 통해 각 변수에 극단값이 있는지 확인한다.

인구밀도 변수를 상자 그림으로 표현하면 그림 2와 같은데, 시군구별 인구밀도 값 사이에 많은 극단값들이 출력되는 것을 관찰할 수 있다. 따라서 log 변환을 수행하여 한쪽으로 치우친 데이터를 그림 3과 같이 정규분포가 되도록 변환한다.

Fig. 2.

Box plot of population density before log

Fig. 3.

Box plot of population density after log

흡연율 변수를 상자 그림으로 표현하면 그림 4와 같으며 양옆의 극단값을 제거한다. 그 외 보건분야 예산액, 나이, 고령화 비율, 음주율도 동일하게 극단값을 제거해주며, 의료시설 현황, 의료진 현황, 사망자 수는 log 변환을 수행하여 정규분포가 되도록 변환한다. 이때, 사용한 변수들의 왜도는 표 2와 같다.

Fig 4.

Box plot of smoking rate

Table 2.

Data skewness distribution

3.4 데이터 분석

Pearson의 상관분석 결과, 보건분야 예산액, 의료시설 현황은 코로나 사망자 수 간에 음의 상관관계를 보이며 인구밀도, 음주율은 양의 상관관계를 보인다.

먼저, 코로나19 사망자 수 예측모형을 개발하기 전 모든 독립변수를 대상으로 회귀분석을 수행한다. 분석결과, 회귀계수로 R-squared는 0.324, Adj. R-squared는 0.278, F-statistic은 7.071로 도출되며 그 외 분석 결과는 표 3과 같다.

Table 3.

Results of the first regression analysis of COVID-19 deaths

다음으로 독립변수 간의 다중공선성이 존재하는지 진단하기 위해 분산팽창계수(VIF, Variance Inflation Factor)를 구한다. 표 4의 독립변수들의 VIF결과를 살펴보면, 나이와 고령화 비율 변수가 서로 관련성이 있다는 것을 알 수 있다. 하지만 일반적으로 나이, 고령화 비율 모두 p-값이 유의미하기 때문에 VIF가 크더라도 특별히 대처할 필요가 없다.

Table 4.

Multicollinearity diagnostics

Ⅳ. 분석 결과

본 장에서는 코로나 사망과 관련된 다양한 독립변수(보건분야 예산액, 나이, 인구밀도 등)들을 사용하여 시군구별 코로나19 사망자 수 예측모형을 개발하는 것으로써 여러 독립변수를 사용하고자 다중회귀모형을 적용한다. 독립변수의 추가와 제거를 거쳐 최적의 회귀모형을 도출하는 단계별 회귀 방법을 이용하여 변수를 선택한다.

첫 번째 회귀분석 결과를 보면 Intercept의 계수가 –11.9730가 산출된다. 코로나19 사망자의 수는 음수가 될 수 없기에 절편을 0으로 고정해준다. 그리고 두 번째 회귀분석 수행 결과, 결정계수(R-Squared)는 0.757, 조정된 결정계수(Adjusted R-Squared)는 0.741, F-통계량(F-Statistic)은 46.31로 도출되었으며 그 외 분석결과는 표 5와 같다.

Table 5.

Results of the second regression analysis of COVID-19 deaths

다음으로 p-값이 0.1 이상의 변수들을 제거해준다. 따라서 보건분야 예산액, 흡연율 변수를 제거해준 뒤 남은 독립변수들로 세 번째 회귀분석을 수행한다. 분석결과, 결정계수는 0.749, 조정된 결정계수는 0.737, F-통계량은 60.34로 도출되었으며 그 외 분석 결과는 표 6과 같다.

Table 6.

Results of the third regression analysis of COVID-19 deaths

독립변수들의 p-값이 모두 0.1 미만으로 90% 신뢰 검정 결과 유의미하게 나온 것을 알 수 있다. 하지만 독립변수 중 고령화 비율, 음주율, 의료진은 계수부호가 의미상으로 맞지 않아 추가 분석이 필요하여 제외하기로 하였다. 따라서 본 논문의 분석 결과를 종합하면 나이가 많을수록, 인구밀도가 높을수록, 의료시설이 적을수록 시군구별 사망자 수가 높다는 것을 보여주고 있다.

상기에서 도출한 회귀분석 결과들로부터 종합적으로 검토한 결과, 시군구별 코로나19 사망자 수 예측 모형을 식 (1)과 같이 유도하였다.

• 주 : Y=시군구별 코로나19 사망자(명)
• 　　X₁=나이
• 　　X₂=인구밀도(명/㎢)
• 　　X₃=1인 대비 의료시설 현황

이 모형의 검정통계량에서 결정계수는 0.749, 조정된 결정계수는 0.737로 모델이 적합하다고 볼 수 있으며, F-통계량은 60.34로 높게 나왔으며 모형이 통계적으로 적절하였음을 알 수 있다.

Ⅴ. 결론 및 향후 과제

본 논문에서는 코로나19 사망 위험에 영향을 미치는 지역 특성 요인으로 나이, 인구밀도, 의료시설을 도출하였고 이를 다중 선형회귀분석 기법을 사용하여 시군구별 사망자 수 예측을 위한 모형을 생성하였다. 이 모형을 검정한 결과 결정계수는 0.749였으며 모형이 적합하다고 판단된다.

본 논문의 분석 결과가 지역별 의료 자원 배분의 효율성 증진과 정책 활용에 도움이 될 것으로 기대한다. 본 논문은 계속해서 추가적인 개인 특성과 지역 특성을 함께 고려하여 코로나19 사망 요인에 대해 종합적으로 분석할 계획이다.

Acknowledgments

본 논문은 2021년 한국정보기술학회 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회에서 “시군구별 코로나19 사망자 수 예측을 위한 선형회귀분석[15]”로 발표된 논문을 확장한 것이다.

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