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영어

This research aims to identify appropriate regression models and suggest relevant space-ecological variables for scrub typhus disease occurrence analysis in Korea. This study expects to provide theoretical backgrounds for anti-epidemic measures of scrub typhus disease. Statistical tests for three different regression models, such as ordinary least square (OLS) model, spatial error model (SEM), and eigenvector spatial filtering model, present that the eigenvector spatial filtering model performs best. The analysis results show that six covariates (fall temperature, fall precipitation, fall humidity, fall NDVI, and paddy farm population rate) are statistically significant predictors for scrub typhus disease occurrence. Meanwhile, the OLS model indicates that rice farming population rate is the most significant factor in the covariance analysis. From the study, we concluded that socioeconomic factors are relatively more influential determinants of scrub typhus occurrence compared to environmental variables.

한국어

본 연구는 지속적으로 증가하고 있는 국내 쯔쯔가무시증 발병 분석에 적합한 회귀모형을 선정하고, 이에 영향을 미치는 공간 생태학적 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 통하여 향후 쯔쯔가무시증 방역사업 및 대상지 선정에 이론적 배경을 제시하고자 한다. 이 연구는 일반선형회귀모형, 공간오차모형, 아이겐벡터 공간필터링 모형 세 모형을 비교하였고, 이 중 아이겐벡터 공간필터링 모형이 가장 뛰어난 것으로 나타났다. 쯔쯔가무시증 발병 요인 분석 결과 가을 기온, 가을 강수량, 가을 습도, 가을 NDVI, 논경작인구비율이 유의미한 변수로 나타났다. 한편 일반선형회귀모형의 상대적 중요도 분석 결과 논 경작 인구비율이 결정계수 중 가장 큰 비중을 차지하여, 자연환경변수보다 인문환경이 쯔쯔가무시증 발병률에 더 큰 영향을 미치는 것으로 평가되었다.