본 연구에서는 질병 데이터를 활용한 사망률의 지도화에서 지역별 사망률의 변동성을 안정화할 수 있도록 하는 베이지언 기법을 적용하고, 기본적으로 활용되고 있는 SMR (Standardized mortality ratio)과 그 결과를 비교하였다. 우리나라 전국의 시군구 단위의 전립선암 사망자 수 데이터에 표준화와 베이지언 기법을 적용하고, 산출된 사망률을 지도화하여 기존에 없던 우리나라의 전립선암 사망률 지도를 질병 지도의 예시 자료로 작성하였다. 분석 결과, Bayesian 모델링 기법을 통해 계산된 위험비는 기존 SMR에 비해 좀 더 수렴된 형태의 안정적인 통계량을 가지는 것을 알 수 있었다. 국지적 Bayesian 기법은 이웃 지역들의 정보만을 반영하여 위험비를 평활화하기 때문에 본 연구에서 사용된 전역적 기법들과 비교할 때 평활화의 강도가 크지 않았다.

In this study, Bayesian methods were applied to stabilize the variance of mortality. We explored and applied several variance stabilizing transformations. As an application study, we produced the maps of prostate cancer mortality in South Korea for the first time. In addition, we made a comparison between the maps of the posterior distribution of mortality and the standardized mortality ratio (SMR). As a result, the relative risks calculated from the Bayesian modeling were found to have more stabilized variance of mortality than SMR. The strength of variability shrinkage of the statistics applying local (spatial) Bayesian modeling that has been developed based on the idea of pooling information from neighboring areas was not larger than other stabilizing transformations.

요약
 Abstract
 I. Introduction
 II. SMR and Bayesian Approaches for Representing Relative Risks
 III. Application of Bayesian Methods for Case Study
 IV. Conclusion
 References

• Young-hee Roh(Researcher, Institute for Korean Regional Studies, Seoul National University) | 노영희
• Key-ho Park(Professor, Department of Geography, Seoul National University) | 박기호