• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제28권1호
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• pp.53-66
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• 2003

본 연구는 2002년 2월 한 달 동안 전국 보건지소에 근무하는 공중보건의사 1,036명을 대상으로, 보건지소의 전반적인 의료서비스 제공여건과 지역사회를 기반으로 이루어지고 있는 보건사업의 수행 현황을 조사하고, 보건사업의 기획, 수행, 평가의 각 단계별 참여 현황과 지역보건사업에 대한 견해 및 관련특성 등을 파악하고자 하였다. 보건지소의 전반적인 의료여건으로는 근무하는 의사수가 1명 내지 2명인 경우가 98.7%였고, 의사 이외의 직원수는 3명 이내인 경우가 89.7%였다. 보건지소 관할 구역인 읍 면단위에서 보건지소 이외에 다른 의료기관이 있는 경우가 45.9%였고, 이 경우 해당 의료기관까지의 소요시간은 도보로 평균 5분정도였다. 보건지소의 33.5%가 의약분업제도 시행지역에 위치하고 있었고, 보건지소 이외에 타 의료기관이 있는 지역 중 의약분업을 시행하는 곳은 68.8%였다. 평균 1일 진료건수는 2000년 5월 18.0${\pm}$15.6건에서 2001년 11월 14.8${\pm}$14.8건으로 점차 감소하는 추세였으며, 특히 의약분업 실시 지역인 경우 감소정도가 크게 나타났다. 보건지소에서 이루어지고 있는 보건사업은 예방접종사업이 96.7%로 가장 높았고 보건교육이 76.5%로 가장 낮았으며, 각 사업의 기획 및 평가단계에 관여하는 경우는 예방접종사업과 방문보건사업이 각각 49.5%, 49.1%로 높게 나타난 반면 전혀 관여하고 있지 않은 경우가 29.6%였다. 보건사업의 세부 항목별 참여에서는 예방접종예진, 방문보건사업대상자 방문, 근무지역내 학교 수 인지도가 각각 94.2%, 81.5%, 75.5%로 높게 나타났으며, 보건사업의 기획, 수행, 평가의 각 단계별 참여는 평균적으로 수행 단계가 61.8%로 높게 나타났고, 기획 단계가 34.8%, 평가 단계가 22.6%로 나타났다. 보건지소에서 이루어지는 지역보건사업이 주민 보건향상에 긍정적인 효과를 나타낼 것이라고 보는 견해가 55.8%, 지역보건향상에 공중보건의사의 역할을 긍정적으로 보는 경우가 37.6%, 지역보건사업에 참여 의사가 있는 경우가 58.7%로 나타났다. 현재 농어촌 지역에서 보건지소의 단순진료실적이 감소하고 있는 상황인 반면 보건지소의 지역보건사업 중추기관으로서의 요구가 증가되고 있다. 주로 진료 위주의 역할에 국한되었던 공중보건의사를 보건사업 인력으로 활용하여 지역보건사업 인력 확충 및 전문화 등 지역보건사업의 양적 질적 향상을 도모할 수 있을 것이다. 아울러 공중보건의사에 대한 지속적인 보건사업 관련 교육 및 보건사업 참여에 대한 동기부여를 통해 지역보건사업의 수행단계에 수동적으로 참여하는 단계에서 기획 및 평가 단계에까지 능동적으로 참여하게끔 유도하는 정책적인 지원이 필요할 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.329-352
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• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.