기후변화에 대한 관심이 고조되고 있고 기후변화에 대응한 적응정책의 수립은 각 분야가 당면한 주요과제이다. 식중독 및 수인성 전염병의 경우 미생물 유기체와 독성이 있는 식품의 섭취 및 오염된 식수원에 의해 감염될 위험이 있으며 이러한 질병매개체의 활동은 기상 및 기후변화에 영향을 받는다. 본 연구의 목적은 기후변화와 식중독 발생과의 관계를 조명하고 미래 기후변화 시나리오에 입각하여 식중독 발생 예측을 수행하는 것이다. 본 연구의 예측모형은 기온상승, 상대습도변화에 따른 주간 식중독 발생 건수 및 환자 수의 변화에 주목하여 분석을 수행하였다. 분석은 임의효과 Poisson 시계열 분석과 식중독 발생의 계절성과 기온 및 상대습도의 시간지연효과를 고려한 분석 분배시차모형(Distributed Lag Model) 두 가지를 사용하였다. 식중독 발생 감시자료는 우리나라 16개 광역단위별 주간 식중독 발생보고 자료 중 2003년 이후 자료를 이용하였고 기상자료는 기상대와 관측소 관측 지점의 기온과 상대습도 값을 사용하였다. 분석결과 상대위험률(Relative Risk Rate, IRR)은 단위기온 상승 당 5.27%(시간지연효과 포함) ~ 5.99%의 식중독 발생 건수가 증가하는 것으로 예측되었다. 상대습도 계수는 음의 값을 보이나 통계학적으로 유의하지 않아 발생 건수에 영향을 미치지 못하는 것으로 보인다. 주간 환자 수의 경우 기온이 평균 1도 상승하면 6.18%(시간지연효과 포함) ~ 7.01%의 환자수가 증가하는 것으로 예측되었다. 주간최고 상대습도는 주간 발생 건수의 경우와 달리 식중독 발생 환자 수에 통계적으로 유의한 영향을 미쳐 상대습도가 1% 증가할수록 환자수는 1.7% 감소하는 것으로 예측되었다. 기준연도인 2003년과 비교하여 식중독 발생 건수는 연도별에 따라 높고 낮음의 차이가 있고 분석방법에 따라서도 약간의 차이를 보여 일정한 경향을 보이지 않았다. 식중독 발생에 대한 기온 효과는 지구 온난화에 따른 일반적 경향과 예측 불가능한 기후변화를 동시에 고려하여 판단하여야 한다. 이 같은 현상을 반영할 경우 식중독 발생은 경시적 변화에 따른 발생증가보다 훨씬 큰 폭으로 나타날 수 있다. 본 연구의 결과 수입식품에 대한 안전관리, 식중독에 대한 예방법과 교육 홍보활동의 강화, 공공부문 관련자, 식품생산자, 식품소비자간 의사소통 개선 등 잠재적 식품 위해 발생 분야와 요인을 분석하여 효과적인 대응전략을 마련하며 향후 식중독 증가 등 식품안전사고에 의한 사회 경제적 피해를 최소화할 필요가 있다.;There is enormous public interest in measuring the impacts of climate change. Food borne diseases may be one of the most significant contemporary public health problems. The purpose of this study was to estimate the prevalence of food borne diseases due to the climate change and to predict their future impact. The analytical approach used generalized linear Poisson regression models adapted for timeseries data. To account for seasonal patterns of food-borne disease not directly due to weather factors, Fourier terms with annual periodicity were introduced into the model. To allow autocorrelation due to biological process of pathogen development and host reaction and the longterm trend, we considered time lags and year variable. The data we used was a panel data for the years between 2003 and 2007. The food-borne disease patients increased 5.27~5.99%(relative risk rate) per a Celsius degree. Moreover, the weekly food-borne disease patients increased 6.18~7.01%(relative risk rate) per a Celsius degree. In the case of the weekly patients, the relative humidity was significant, so the weekly patient decreased 1.7% when the relative humidity increased 1%. Compared to reference year, 2003, there was no a certain trend in the food borne disease patients due to differences as per year and analysis methods. Climate change will not result in a uniform warming over the globe. With the oceanic and atmospheric circulations, large scale change will adjust smaller scale weather features including the frequency of extreme events, and in turn the prevalence of food-borne diseases. Disease surveillance, proper case management, environmental monitoring and international communication systems were the keys for curbing the spread of contamination and the outbreak of food-borne diseases.
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.