표제지
목차
요약문 3
Ⅰ. 서론 13
1. 연구배경 및 필요성 14
2. 연구 목표 15
3. 기대효과 및 활용방안 15
1) 기대효과 15
2) 활용방안 16
Ⅱ. 연구방법 17
1. 근로자 표준 대조집단 설계 및 표 산출 18
1) 근로자 집단 대상자 정의 18
2) 표준 대조집단 정의(공무원집단/건강보험직장가입자 등) 19
3) 표준 대조집단 질환 데이터 설계 19
2. 빅데이터를 이용한 업종별 질환 발생 위험도 산출 소프트웨어 개발 20
1) 업종 분류별 질병 발생 위험도 산출 20
2) 산재 업종분류 호환 가능 표 산출 21
3) 업종 병합이 가능한 인터랙티브 기반 앱 개발 21
4) 업종 병합에 따른 질병 발생 위험도 병합 가능 방법 제시 22
3. 업종별 질환 발생 위험도 산출 알고리즘을 적용한 시각화 소프트웨어 개발 및 매뉴얼 제작 22
1) 데이터 시각화의 중요성 22
2) 웹 어플리케이션 개발 과정 도식화 및 장점 23
3) 활용 시나리오 밴치마킹 프로그램 23
Ⅲ. 연구결과 25
1. 근로자 표준 대조집단 설계 및 표 산출 26
1) 근로자 집단 대상자 데이터 선정 26
2) 대조군 집단 정의 방법론 28
3) 표준 대조집단 정의(공무원집단/건강보험직장가입자 등) 31
2. 빅데이터 직업성 코호트 자료 활용 36
1) 데이터 정제 및 표준화 36
3. 업종별 노출위험 분포 및 질환 발생 위험도 산출 38
1) 집단간 건강 위험 비교 방법론 38
2) 생명표 분석 시스템 검토 43
3) 연구설계시 고려사항 49
4) 표준화 대조집단에 따른 표준화 발생비/사망비 산출 53
4. 질환 발생 위험도 산출 알고리즘을 적용한 시각화 소프트웨어 개발 281
1) 업종 분류 앱 281
2) 질환 발생 위험도 시각화 285
3) 질환 발생 위험도 시각화 애플리케이션 287
4) 위험도 산출 애플리케이션 299
5. 근로자 표준 대조집단 데이터 활용 시나리오 306
1) 직업성 유해인자 노출 현황 및 정의 306
2) 질병, 손상 및 사망 307
3) 건강영향 및 생활습관 308
4) 외부 자료 활용 가능성 고찰 308
5) 대조군 데이터 활용 시나리오 예시안 309
참고문헌 313
[부록 1] 국민건강보험공단 및 표준산업분류 업종 호환표 318
판권기 352
〈표 Ⅲ-1〉 질병의 특수제표용 분류표: 악성신생물 32
〈표 Ⅲ-2〉 국민건강보험공단 빅데이터 내 직업과 관련된 변수 34
〈표 Ⅲ-3〉 PMR 적용 예시 43
〈표 Ⅲ-4〉 LTAS를 이용한 대표적인 연구 목록 44
〈표 Ⅲ-5〉 LTAS 대조집단의 구성요소 46
〈표 Ⅲ-6〉 LTAS 프로그램으로부터 도출 가능한 연구 시나리오 안 53
〈표 Ⅲ-7〉 전체 근로자 일반적 특성 54
〈표 Ⅲ-8〉 교육직공무원 일반적 특성 55
〈표 Ⅲ-9〉 대조군 집단에 따른 암 발생자 수/사망자 수 56
〈표 Ⅲ-10〉 전체근로자 대조군 전체암 표준화 발생비 71
〈표 Ⅲ-11〉 전체근로자 대조군 표준화 사망비 86
〈표 Ⅲ-12〉 교육직공무원 대조군 전체암 표준화 발생비 101
〈표 Ⅲ-13〉 교육직공무원 대조군 표준화 사망비 116
〈표 Ⅲ-14〉 전체 근로자 일반적 특성 131
〈표 Ⅲ-15〉 교육직공무원 일반적 특성 132
〈표 Ⅲ-16〉 대조군 집단에 따른 암 발생자 수/사망자 수 133
〈표 Ⅲ-17〉 전체근로자 대조군 전체암 표준화 발생비 148
〈표 Ⅲ-18〉 전체근로자 대조군 표준화 사망비 163
〈표 Ⅲ-19〉 교육직공무원 대조군 전체암 표준화 발생비 178
〈표 Ⅲ-20〉 교육직공무원 대조군 표준화 사망비 193
〈표 Ⅲ-21〉 전체 근로자 일반적 특성 209
〈표 Ⅲ-22〉 교육직공무원 일반적 특성 210
〈표 Ⅲ-23〉 대조군 집단에 따른 암 발생자 수/사망자 수 211
〈표 Ⅲ-24〉 전체근로자 대조군 전체암 표준화 발생비 226
〈표 Ⅲ-25〉 전체근로자 대조군 표준화 사망비 241
〈표 Ⅲ-26〉 교육직공무원 대조군 전체암 표준화 발생비 254
〈표 Ⅲ-27〉 교육직공무원 대조군 표준화 사망비 268
〈표 Ⅲ-28〉 검진데이터 중 업종별 유해물질 데이터 (예시) 282
〈표 Ⅲ-29〉 업종별 유해물질 노출률 산출 예시 283
〈표 Ⅲ-30〉 시각화 도구 비교 286
〈표 Ⅲ-31〉 근로자 표준 대조집단 데이터 활용 방안 모색 309
[그림 II-1] 개발 과정 도식화 23
[그림 Ⅲ-1] 전통적 근로자 집단 정의 28
[그림 Ⅲ-2] 시작시점 코호트 근로자 집단 정의 29
[그림 Ⅲ-3] 다이나믹 코호트 근로자 집단 정의 30
[그림 Ⅲ-4] 고정 업종 코호트 근로자 집단 정의 30
[그림 Ⅲ-5] 공무원 직업군 연령별 분포도 (65세 초과자 제외 필요함) 35
[그림 Ⅲ-6] 전체 직업군 연령별 부포도 (65세 초과자 제외 필요) 36
[그림 Ⅲ-7] 업종 분류 추출 및 조인 SAS 코드 예시 37
[그림 Ⅲ-8] 그림 8. 질환 분류 SAS 코드 예시 38
[그림 Ⅲ-9] 조율(crude rate)의 비교 예시 39
[그림 Ⅲ-10] SMR과 SIR의 단순계산식 40
[그림 Ⅲ-11] SMR의 계산식 41
[그림 Ⅲ-12] SMR계산식의 의사코드 표현 42
[그림 Ⅲ-13] SQL Server Express 설치 시 주의사항 45
[그림 Ⅲ-14] LTAS 대조집단의 실제 예시 (신장암) 47
[그림 Ⅲ-15] SMR연구에 적합한 대상 조건 52
[그림 Ⅲ-16] 유해물질 노출률 및 총 근로자에 따른 업종 분포 시각화 예시 284
[그림 Ⅲ-17] 업종 대분류별 상위 노출 유해물질 분포 예시 285
[그림 Ⅲ-18] 암종별 우선순위 업종 애플리케이션 289
[그림 Ⅲ-19] 암종별 우선순위 업종 애플리케이션 입력 값 290
[그림 Ⅲ-20] 암종별 우선순위 업종 애플리케이션 예시 290
[그림 Ⅲ-21] 암종별 우선순위 표 예시 291
[그림 Ⅲ-22] 업종별 암 발생 위험도 애플리케이션 입력 값 292
[그림 Ⅲ-23] 토사석 광업 암 발생 위험성 애플리케이션 예시 293
[그림 Ⅲ-24] 토사석 광업 암 발생 위험성 표 예시 294
[그림 Ⅲ-25] 암 발생 업종간 비교 애플리케이션 입력 값 295
[그림 Ⅲ-26] 방광암 발생 광업 업종간 비교 예시 296
[그림 Ⅲ-27] 폐암 발생 광업 업종간 비교 예시 296
[그림 Ⅲ-28] 광업 암 발생 업종간 비교 표 예시 298
[그림 Ⅲ-29] 대조군 통계 예시(폐암) 301
[그림 Ⅲ-30] 위험도 산출 애플리케이션 입력 302
[그림 Ⅲ-31] 위험도 산출 애플리케이션 선택항목 예시 302
[그림 Ⅲ-32] 위험도 산출 파일입력 파일 303
[그림 Ⅲ-33] 위험도 산출 애플리케이션 파일입력 303
[그림 Ⅲ-34] 위험도 산출 애플리케이션 결과(그림) 304
[그림 Ⅲ-35] 위험도 산출 애플리케이션 결과(표) 305
[그림 Ⅲ-36] 유기용제 취급근로자의 음주 형태에 따른 간질환 위험도 311