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Title Page

Abstract

Contents

Ⅰ. Introduction 14

1. Study Backgrounds and Purposes 14

2. Study Flow 20

Ⅱ. Literature Review 22

1. Incident of Patients with Heat-related Illness 22

(1) Definition of Patients with Heat-related Illness 22

(2) Status of Patients with Heat-related Illness 25

(3) Onset Characteristics of Patients with Heat-related Illness 28

(4) Conclusions 30

2. The Impact of Urban Spatial Characteristics and Heatwave Phenomenon on the Patients with Heat-related Illness 32

(1) The Impact of Urban Spatial Characteristics on the Patients with Heat-related Illness 32

(2) Impact of Heatwave Phenomenon on the Patients with Heat-related Illness 40

(3) Conclusions 56

3. Policies regarding the response to the Incidence of heat-related Illness 58

(1) Policies regarding the response in South Korea 59

(2) Policies regarding the response in overseas 64

(3) Conclusions 65

4. Review of Preceding Studies and Research Questions 69

(1) Previous studies on Heatwave Phenomenon 69

(2) Previous studies on Patients with Heatwave-related Illness 74

(3) Comprehensive Analysis and Research Questions 83

Ⅲ. Research Methods 89

1. Conceptual Model and Hypothesis Establishment 89

(1) Conceptual Model Development 89

(2) Study Hypothesis Establishment 90

2. Hypothesis Testing 94

(1) Variable Establishment and Data Collection 94

(2) Hypothesis Testing Methods 96

Ⅳ. The Impacts of Urban Spatial Characteristics and Heatwave Phenomenon on the Patients with Heat-related Illness 100

1. Basic Statistical Analysis 100

(1) Descriptive Statistical Analysis 100

(2) Analysis of Inter- and Intra- Regional Differences 104

(3) Correlation Analysis 115

2. Testing Hypotheses 118

(1) Running the model and its results 118

(2) Testing Hypothesis I 128

(3) Testing Hypothesis II 132

3. Comprehensive Analysis and Discussions 134

(1) Comprehensive Analysis 134

(2) Discussions 137

4. Policy Implications 139

(1) Establishment of medical and welfare service systems for efficiently managing age groups vulnerable to heat-related illness 139

(2) Expansion of natural spaces tailored to the structural characteristics of the city 140

(3) Structural management of heat emission sources for managing patients with heat-related illness 141

(4) Introduction of efficient wind management and planning techniques in urban areas 141

(5) Strengthening the capacity of local members responding to climate change 142

Ⅴ. Conclusions 143

1. Conclusions 143

2. Limitation and Further Studies 146

References 148

List of Tables

〈Table 1〉 Classification and major symptoms of patients with heat-related illness in South Korea 23

〈Table 2〉 Status of Patients with Heat-related Illness 26

〈Table 3〉 Standards of heatwave 46

〈Table 4〉 Standards of heatwave by studies 48

〈Table 5〉 Heatwave policy cases in South Korea(2018) 62

〈Table 6〉 Heatwave policy cases in Cheongju city(2018) 63

〈Table 7〉 Previous studies analysis 80

〈Table 8〉 The Influence of Urban Spatial Characteristics and and Heatwave Phenomenon on the Patients with Heat-related illness 87

〈Table 9〉 Variables 95

〈Table 10〉 Descriptive Statistics Table 103

〈Table 11〉 Simple Correlation Analysis 116

〈Table 12〉 Pooled OLS analysis results : Patients with Heat-related Illness 120

〈Table 13〉 Regression model : Heat-related Illness 121

〈Table 14〉 Panel analysis results 124

〈Table 15〉 Panel analysis results 125

〈Table 16〉 Panel Model Comprehensive Analysis Results 127

〈Table 17〉 Hypothesis verification results : Demographic characteristics 128

〈Table 18〉 Hypothesis verification results : Radiant heat 129

〈Table 19〉 Hypothesis verification results : Artificial heat 130

〈Table 20〉 Hypothesis verification results : Natural space 131

〈Table 21〉 Hypothesis verification results : Adaptation Capacity 132

〈Table 22〉 Hypothesis Verification Results : Heatwave Phenomenon 133

〈Table 23〉 Rejected Hypothesis Verification 135

List of Figures

〈Figure 1〉 The Flow of Study 21

〈Figure 2〉 The number of excess death due to the heatwave phenomenon 27

〈Figure 3〉 The incidence of patients with heat-related illness 31

〈Figure 4〉 Observation and prediction of global temperature change 41

〈Figure 5〉 Changes in the number of heatwave days(2006~2019) 44

〈Figure 6〉 Relationship between urban spatial structure and heatwave phenomenon on the patients with heat-relate illness 57

〈Figure 7〉 Conceptual Model of Research 89

〈Figure 8〉 Analysis process 99

〈Figure 9〉 Time series graph by region of Patients with Heat-related Illness 102

〈Figure 10〉 Panel graph : Heat-related Illness 105

〈Figure 11〉 Panel graph : Heatwave Phenomenon 107

〈Figure 12〉 Panel graph : Demographic characteristics 109

〈Figure 13〉 Pane graph : Radiant heat 110

〈Figure 14〉 Pane graph : Artificial heat 111

〈Figure 15〉 Pane graph : Natural space 113

〈Figure 16〉 Pane graph : Adaptation Capacity 114

초록보기

 우리나라 기상청의 미래 전망 분석 결과에 따르면 21세기 후반기 우리나라의 폭염 일수는 35.5일, 열대야일수는 45.2일로 현재 10.1 일, 3.8일에 비해 약 3배~10배 더 빈번해질 것으로 전망된다. 이러한 기후의 변화는 온열질환 발병률과 사망률을 높인다. 신체가 장기간 고온 다습한 환경에 노출될 경우 증발산 능력이 떨어져 온열질환의 위험을 증가시킨다. 또한 유아, 청소년 및 노인일수록, 만성 알코올 중독자, 청소년, 비만 등의 사람일수록 더 위험할 수 있다.

온열질환자란 고온에 장시간 노출되어 순환기장애, 열사병, 체온조절기능장애 등이 진행된 사람을 일컫는다. 온열질환자 발생의 근본적인 원인은 고온 현상을 유지하게 시키는 기상현상이다. 그러나 온열환자의 수는 도시는 열을 많이 방출하는 공간구조를 가지거나, 온열질환에 취약한 계층이 많이 거주하는 지역이거나, 폭염에 적응할 수 있는 역량 수준이 낮은 지역일수록 영향을 받는다. 온열질환자 수는 개인의 신체 온도 조절능력과 지역의 특성에 따라 달라질 수 있다.

따라서, 온열질환자 발생에 영향을 미치는 요인은 기상현상과 지역적 특성으로 구분할 수 있다. 온열질환자에 영향을 미치는 기상현상은 봄, 여름, 가을, 겨울이 뚜렷한 우리나라의 4계절 중 여름철에 관측되는 고유의 측정값을 일컫기 위해 폭염현상으로 구분하였다. 또한 지역적 특성은 도시의 공간구조적 특성과 이러한 공간 내에서 형성된 경제·사회적 특성을 종합하여 도시 공간적 특성으로 재정의하였다..

이와 관련된 선행 연구들을 살펴보면 대체로 온열질환자의 발생 원인을 단편적으로 보는 한계가 있다. 대부분의 연구는 온열질환자의 발생 원인을 단편적으로 보고 있는데 구체적으로는 도시공간적 측면, Demographic characteristics, 사회적 특성, 기상학적 특성을 각각 연구하고 있다. 그러나 온열질환자가 고온에 노출되게 하는 도시의 물리적 환경 및 고온 노출에 더 취약한 Demographic characteristics, 또한 매년 심화되는 기상학적 특성을 동시에 고려한 연구는 부족한 실정이다.

위와 같은 고찰에 따라 다음과 같은 연구문제를 도출하였다. 첫째, 온열질환자 수에 미치는 영향요인은 각각 어떻게 다른가? 즉, 도시 공간 특성과 폭염 현상은 온열질환자 발생에 서로 다르게 영향을 미치는가? 둘째, 온열질환자 발생은 도시 공간 특성인 Demographic characteristics, 복사열 배출, 인공열 배출, 자연공간에 영향을 받는가? 각 요소는 어떻게 온열질환자 발생에 영향을 미치는가? 셋째, 온열질환자 발생은 폭염현상인 일최고기온, 월강수량, 평균온도, 평균풍속에 영향을 받는가? 각 요소는 어떻게 온열질환자 발생에 영향을 미치는가?

이런 연구질문에 대한 대답을 도출하기 위해 본 연구는 도시 공간적 특성과 폭염 현상이 온열질환자에 미치는 영향을 분석한다. 도시 공간적 특성과 폭염현상 별 영향요인의 차이를 종합적으로 규명하고 온열질환자 수에 미치는 영향을 반영하여 패널모형을 이용해 분석한다.

따라서 본 연구는 도시 공간적 특성과 폭염 현상이 온열질환자에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 도시 공간적 특성과 폭염현상 별 영향요인의 차이를 선행연구를 통해 규명하고 온열질환자 수에 미치는 영향을 반영하여 패널모형을 이용해 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구의 대상지는 한국의 패널 모델 구축을 위해 전국 시군구 지역 중 폭염 현상 및 기상 자료가 시계열적으로 동시에 제공되는 35개 시군구를 대상으로 하였다. 종속변수는 온열질환자 수로 하였고, 독립변수는 도시 공간적 특성(Demographic characteristics, 배출원 및 인공열 배출 특성, 자연공간, 적응 역량)과 폭염현상 등에 대한 23개 세부 변수를 선정하였다. 연구가설 설정을 위해 선행연구에서 온열질환자 발생에 대한 폭염 현상과 도시 공간적 특성 간의 영향 관계를 고찰하였다. 이 결과 기상특성, 사회경제적 특성, 도시공간구조 특성, 흡수원 특성 등이 온열질환자 수에 영향을 미칠 것이며 지역 간, 지역 내 차이에 따라 다르게 나타날 것 이라는 개념 모델을 설정하였다. 35개 지자체에 대한 2008년부터 2018년까지의 월 평균 패널 데이터를 구축하였다. 또한 같은 시기의 독립변수들에 대한 자료도 구축하였다. 도시 공간적 특성 및 폭염 현상에 의한 온열질환자 발생 모델 검정을 위해 통계적 기법인 패널 모형을 이용하였다.

이를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 온열질환자 수는 지역 간 차이와 지역 내 차이가 모두 고려된 확률 효과 모델이 채택되었다. 이는 지역 간 온열질환자 수의 구조적 특성이 반영된 것으로 보인다. 개체 내 효과와 개체 간 효과를 비교해보면 이러한 특성을 좀 더 자세하게 살펴볼 수 있다. 최종 모델인 확률효과 모델의 지역 내, 지역 간 설명계수는 각각 0.26, 0.53으로 나타났다. 온열질환자 모델은 지역 간 차이에 의해 더 잘 설명되고 있는 것을 알 수 있다. 본 연구는 선행연구를 토대로 14개의 가설을 설정하였고 이 중 총 인구수 및 도시지역 인구, 도로지역 비율, 1인당 도시지역 면적, 자동차 등록대수, 녹지면적, 임야면적, 재정자립도, 건강보험적용인구, 노인인구 등 총 9개의 가설을 지지하는 결과가 도출되었다. 변수별로 온열질환자 발생에 미치는 영향을 살펴보면 다음과 같다. 온열질환자 발생에 장 큰 영향을 미치는 요소는 도시공간특성 중 인공열인 자동차 등록대수인 것으로 확인되었다. 이는 여름 폭염현상의 대표적인 변수인 일최고기온 보다 높은 결과로 기상학적 요인 보다 도시 공간적 특성이 온열질환자에 더 큰 영향을 미친다는 의미로 해석할 수 있다. 온열질환자 감소에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 건강보험적용인구로, 도시 온도를 저감하는 녹지면적이나 평균풍속보다 영향이 더 크다. 도시의 온도를 저감하는 물리적인 요소의 개선과 마찬가지로 지역별 의료보건제도와 연결되는 사회 시스템의 개선, 즉 적응역량을 강화시켜 온열질환자 발생을 감소시킬 수 있는 효과를 낼 수 있다는 의미로 해석할 수 있다.

위와 같은 결과를 토대로 다음과 같은 정책적 시사점을 도출하였다. 첫째, 온열질환 취약 연령대의 효율적 관리를 위한 의료 및 복지 서비스 체계를 구축해야 한다. 둘째, 도시의 구조적 특성에 맞춘 녹지공간을 확충해야 한다. 셋째, 온열질환자 관리를 위한 열 배출원의 구조적인 관리가 필요하다. 넷째, 도시지역에서의 효율적인 바람 관리 및 계획 기법을 도입해야 한다. 다섯째, 기후변화에 대응하는 지역 구성원의 역량을 강화해야 한다.

한편, 본 연구는 온열질환자는 관찰 시점 이전부터 누적된 건강 문제가 고온에 노출되면서 발생할 수 있는 복잡한 과정을 가지기 때문에 본 연구의 시간 범위 동안 주변 환경의 영향으로 인해 온열질환으로 이어졌는지를 규명하기는 어렵다. 또한, 본 연구에서 사용한 온열질환자 수 데이터는 진료받은 병원의 소재지에 따라 집계가 되고 있어, 실제 지역별 온열질환자 수에 왜곡이 발생할 우려가 있다. 그리고 연구의 대상을 전국 시군구 단위로 확대하였을 연구의 결과가 다른 방향으로 도출될 수 있다는 한계도 있다.

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