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저자정보
한아름 (국립생태원) 이태훈 (에스알) 이선준 (인사혁신처) 곽한솔 (행정안전부)
저널정보
응용생태공학회 Ecology and Resilient Infrastructure Ecology and Resilient Infrastructure Vol.11 No.4
발행연도
2024.12
수록면
186 - 202 (17page)

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기온상승과 폭염, 열대야 등 극한기온 일수의 증가로 전 세계적으로 인명과 재산 피해가 급증하고 있고, 국내에서도 온열질환자수는 폭우, 태풍으로 인한 인명피해보다 월등히 높으며 지속적으로 증가하는 경향을 보이고 있어 적극적인 대책 마련이 시급하다. 본 연구에서는 온열질환자 발생을 229개 시군구의 인구사회학적 특성 인자와 기상인자를 사용하여 예측하고자 한다. 질병관리청에서 제공하는 229개 시군구 단위 온열질환자 발생자정보(2021 ~ 2023)와 파생변수를 포함한 인구사회학적 변수 35개 중 24개, 기상변수 70개 중 32개의 변수를 선정하여 온열질환자수 예측 모델을 구축하였다. 전국 229개 지자체를 대상으로 인구 10만명당 온열질환자수를 예측하는데 적용한 기계학습 모델(Ridge, Support Vector Regressor, Decision-TreeRegressor, Gradient Boosting, RandomForestRegressor, XGBoost, LightGBM)을 각각 사용하여 개발되었고, 가장 설명력 이 높은 모델은 XGBoost (R² = 0.76)이었다. 온열질환자 발생수와 관련이 높은 인구사회학적 중요 변수는 비도시인구(%), 공동주거시설면적(%), 요양의료기관현황, 65세 이상 인구수(%)와 같은 인구사회학적 인자였다. 기상변수 중에서는 일최저기온 25°C 이상 연속일수, 일최고기온 29°C 이상 누적일수와 같은 고온의 지속성에 대한 중요도가 높았다. 온열질환자수 예측 모델의 주요 변수 특성을 고려할 때, 열 스트레스로 인한 인명피해는 사회시스템과 구조의 영향이 크지만, 취약 인구와 기상 인자간 복합적인 영향으로 발생하는 것으로 보인다. 따라서 온열질환자 발생 예방 관리를 위해서 취약 집단, 지역 등과 같은 단일 인자들을 대상으로 접근하기보다 인구사회학적 인자, 기상 인자 모두를 고려한 종합적인 취약집단과 지역을 도출한 세심한 관리대책 마련이 필요하다. 따라서 본 연구는 온열질환자 발생 예방 관리를 위해서 인구사회학적 인자와 기상인자를 고려해 취약집단과 지역에 대한 세심한 관리대책을 수립하는데 활용할 수 있다.
#Cumulative heat #Heat-related illnesses #Predictive model #Proportion of communal housing facilities #Proportion of rural population #XGBoost #고온지속성 #온열질환 #예측모델 #공동주거시설면적 #비도시인구비율

목차

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론 및 제언
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