본 연구는 조건부가치측정법(Contingent Valuation Method)을 이용하여 한파로 인한 건강피해를 감소하기 위한 정부 정책의 경제적 가치를 추정하고자 하였다. 경제적 가치 추정시 흔히 발생하는 영(0)의 응답 문제를 해결하기 위해 본 연구는 혼합모형을 적용하고 Weibull 분포를 가정한 베이지안 방법을 이용하여 지불의사금액을 추정하였다. 분석에 사용된 자료는 소득이 있는 만 30세 이상에서 75세 미만 성인남녀 1,500명 중 가구를 대표하는 세대주 또는 주부를 대상으로 수집한 자료이다. 연구결과, 한파로 인한 건강피해 적응대책에 대한 평균 지불의사금액은 가구당 연간 8,492원이었다. 한파지역 거주 여부, 한파빈도에 대한 주관적 생각, 성별, 연령, 교육수준, 가구의 소득수준은 한파 건강피해 적응정책에 대한 지불의사금액과 양의 관계를 보였으나 한파 피해경험은 통계적 유의성이 관찰되지 않았다. 폭염에 대한 연구에 비해 한파에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 향후 한파의 건강영향과 사회적 부담에 대한 연구 및 미래 리스크 기반 적응정책에 대한 연구가 필요하다.;The purpose of this study is to estimate the amount of willingness to pay (WTP) for adaptation policy to reduce the health damage attributable to cold waves using contingent valuation method (CVM). The survey was conducted on 1,500 adult males and females aged from 30 to 75 years old in Wonju, Ganwon Province, Yeoncheon-gun, Gyeonggi-do, Seoul, Geoje, Gyeongsangnam-do, Namhae, Gyeongsangnam-do, Gwangju from January 23, 2015 to February 13, 2015. In order to solve the problem of treating nonpayment amount, which is common in CVM, we applied the mixed model and estimated the payment amount by the Bayesian method assuming the Weibull distribution. As a result, the average WTP for adaptation policy to prevent the health damage caused by cold waves was 8,492 won per household per year and the median price was 363 won per household. There was a positive relationship between the respondents living in the cold wave areas, the subjective thoughts on the frequency of the cold waves, sex, age, education level and income level of the households. The study of cold wave is insufficient compared to the study of heat wave. Future research should be conducted on health impacts, social burdens of the cold waves and risk based adaptation policies.
2004~2008년(5년) 기간의 건강보험심사평가원 전산 청구자료와 기상청의 자동기상관측시스템에서 측정된 기후자료를 활용하여 온도 등 기후변화와 설사병 발생과의 관계를 모델링하였고, 구축된 모델을 활용하여 향후 기온 상승에 따른 설사병 발생 양상 변화를 예측하였다. 기온과 설사병 발생의 연관성 분석 결과, 기온상승에 따라 설사병 발생도 증가하다 일정 기온에서 감소하고 이후 또다시 증가하는 옆으로 누운 “N”자 형태의 양상을 보였다. 기후변화에 따른 설사병 발생 모델링 결과, 단위온도 증가시 증가하는 시군구별 주별 환자발생수는 인구천명당 0.0051명인 것으로 나타났으며, 이를 우리 나라 전체 연간 환자수 발생으로 환산하면, 단위온도 1℃ 증가시 우리나라 전체의 설사병 환자수는 인구천명당 평균 68.35명(6.84%) 증가하는 것으로 나타났다. 단위온도 증가에 따른 연령그룹별 설사병 환자 발생 변화를 추정한 결과, 단위온도 증가시 19세 미만 집단의 경우 인구천명당 64.45명(6.45%), 19~64세 집단의 경우 인구천명당 72.20명(7.2%), 65세 이상 집단의 경우 인구천명당 67.23명(6.72%)이 증가하는 것으로 나타났다.;We analysed the outbreak of diarrheal disease due to climate change using 2004~2008 claim data from the National Health Insurance and Automatic Weather System data. Weather data were taken, including daily temperature and precipitation from 194 AWS managed by the Korea Meteorological Administration. We used a generalized estimation equation and a generalized linear model for a time-series of poisson distribution and considered the seasonal patterns of the disease and time lags to estimate the relationship between climate factor and the prevalence of diarrheal disease. The main results of the study were that mean prevalence rate of diarrheal disease was rising year by year during the study period and that there were positive associations between the prevalence of diarrheal disease reports and temperature. These results are consistent with the findings of previous research and suggest that climate change is likely to exacerbate diarrheal disease in Korea.
말라리아는 우리나라에서는 1970년대 이후 사라졌지만, 1993년 휴전선 근처에서 재발생한 이후 매년 환자가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구의 목적은 말라리아 발생에 있어서 기후요소의 영향을 살펴보고 기온 증가에 따른 말라리아 발생자수를 예측하는 것이다. 건강보험심사평가원으로부터 제공받은 2005~2007년 건강보험심사완결 원시자료 중 말라리아 16,898건이 분석대상에 포함되었다. 말라리아 발생 자료는 행정단위로 시군구, 발생기간은 주(week)를 분석단위로 하여 해당기간 시군구에서 발생한 전염병을 합산하였다. 기온자료는 전국 AWS(Automatic Weather Station)에서 3년간(2005~2007년) 최고기온, 최저기온, 평균기온, 일강수량 자료를 1일을 기준으로 작성된 자료를 이용하였다. 분석방법은 시계열 자료 분석방법인 Poisson 분포의 일반화추정방정식(Generalized Estimation Equation, GEE)을 기반으로 기온변수에 대한 3차원 스플라인, 다항 시간지연효과를 고려하였고 연간 주기성(Annual Periodicity)을 가지고 사인 함수와 코사인 함수로 표시되는 최대 6주기 조화함수인 Fourier Term을 회귀식 포함하였다. 말라리아 발생 회귀방정식에서 추정된 예측값과 기온과의 관계를 해석하는데 변곡점 영향을 살펴보았고 GIS(Geographic Information System) 상에 결과치를 표시하는 다양한 방법을 고려하였다. 분석기간 중 연도별 시군구 말라리아 발생자수는 계속 증가하였다. 2005년 평균 1.3명, 최대 262명이었으나 2006년 평균 1.6명 최대 240명, 2007년 평균 2.5명 최대 400명으로 증가하였다. 본 연구에서 제안된 기온상승에 따른 말라리아 발생예측 모형을 따라 분석을 수행한 결과 변곡점이 0.8℃, 20.2℃, 31.2℃인 영문글자 ‘M’자 모양을 나타내었다. 두 번째 변곡점(20.2℃) 이후의 경우, 기온이 1도 상승하면 주간 시군구단위 환자수가 0.212(95 CI, 0.201~0.224)명 증가할 것으로 예측되었다. 지역 결핍지수와 말라리아 발생과의 상관성을 살펴본 결과 말라리아 발생은 시군구 통합결핍지수가 낮은 지역에서 더 많이 발생하는 경향이 있었다. 말라리아 발생은 일부지역에 국한된 양상을 보였으나 해안가와 대도시의 경우 보다 세밀한 조사가 필요할 것으로 보인다.;Malaria has been eradicated since 1970’s, but has re-emerged near the DMZ in 1993. Malaria prevalence rates have tended to increase over time. The purpose of this study is to investigate the impact of weather factors on municipal malaria patient numbers, and to predict the future prevalence rate of malaria. The data came from 2005~2007 claim data from the National Health Insurance, which is calculated based on the municipal level in weekly time bands. Weather data were taken, including daily temperature and precipitation from 194 automatic weather station (AWS) managed by the Korea Meteorological Administration. The analytical approach that was used were a generalized estimation equation and a generalized linear model for a time-series of Poisson distribution. To account for the seasonal patterns of malaria not directly due to weather factors, Fourier terms with annual periodicity were introduced into the model. To allow autocorrelation due to the biological process of pathogen development and host reactions, we also considered time lags, cubic spline, and change point analysis. Malaria patients had continuously shown an increase during the study period. In 2007, for example, malaria patients were 2.5 on average and 400 in the maximum compared to those of the year 2005, which were 1.3 on average and 262 in the maximum. The distribution of the predicted model showed the shape of a character ‘M’, which had three change points in temperature 0.8℃, 20.2℃, and 31.2℃. In the prediction model of malaria, marginal temperature effects after the second change point temperature (20.2℃) was a 0.202 increase of the weekly municipal patients per 100,000 of population. While analyzing the effects of a regional socioeconomic status on malaria prevalence, we found the inverse relationship between estimated malaria patients and the deprivation index. In this study, malaria largely occurred near the DMZ, but we need more detailed investigations in specific regions such as costal areas and large cities.