목적: 본 연구는 graph autoencoder(GAE)를 사용하여 한국에서 대기오염과 심혈관 및 뇌혈관 질환에 대한 응급실 방문 간의 시공간적 연관성을 평가하고자 하였다. 다변량 그래프 기반 접근법을 사용하여 오염물질-질환 관계에서의 계절 및 지역 변이를 규명하였다. 방법: 우리는 2022년부터 2023년까지 월별 데이터를 수집하였으며, 6종의 대기오염물질(SO2, NO2, O3, CO, PM10, PM2.5) 농도와 4가지 질환 유형(심정지, 심근경색, 허혈성 뇌졸중, 출혈성 뇌졸중)에 대한 응급실 방문을 포함하였다. 피어슨 상관계수로 인접 행렬을 구성하였고, 정규화된 특징 행렬과 함께 이를 GAE의 입력으로 사용하였다. 모형은 오염물질-질환 연관성의 강도를 추정하기 위해 월과 지역마다 각각 별도로 학습하였다. 결과: 오염물질-질환 네트워크 구조는 뚜렷한 계절 변이를 보였다. 겨울에는 O3, NO2와 모든 질환 결과 간의 강한 연관성이 관찰되었다. 봄에는 PM2.5와 PM10이 심장 및 뇌졸중 관련 방문과 강하게 연결되어 있었다. 이러한 연결은 여름 동안 약화되었으나 가을에 다시 더 뚜렷해졌으며, 특히 NO2와 심정지에서 그러하였다. 도시 지역은 비도시 지역보다 더 조밀하고 강한 연관성을 나타냈다. 결론: 본 연구의 결과는 계절과 지역에 특화된 대기질 관리 전략의 필요성을 강조한다. 겨울에는 도시 지역에서 O3와 NO2에 대한 집중적 관리가 필요하며, 봄에는 도시 및 일부 농촌 지역에서 PM 저감이 요구된다. 가을의 NO2 관리는 특히 비도시 지역에서 유익할 수 있다. 시공간에 맞춘 중재는 대기오염 관련 응급실 방문의 부담을 줄일 수 있다.

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