I. 서론

1. 연구의 배경 및 목적

전 세계적으로 산업화 이후 지구의 평균온도는 1.45°C가 상승하였으며, 2023년은 산업화 이후 가장 더운 해로 기록되었다(기후변화감시과 등, 2024). 이와 같은 지구의 평균온도 상승에 의해 폭염의 발생 빈도와 강도가 과거에 비해 현저히 높아졌으며, 한반도를 비롯한 전 세계에서 수많은 사회･경제적인 피해가 발생하고 있다.

예를 들어, 2021년 캐나다의 리턴 지역에서는 49.6°C라는 기록적인 최고 기온으로 인해 수백 명의 주민이 사망하였으며, 2022년에는 유럽에서 극심한 폭염이 발생하였다. 특히, 스페인, 프랑스, 이탈리아, 독일 등 여러 국가에서 40°C가 넘는 고온이 지속되면서 수천 명이 사망하였다. 또한, 스페인과 포르투갈에서는 폭염과 함께 대규모 산불이 발생해 수천 헥타르의 산림이 소실되었으며, 수많은 사람들이 대피하는 일이 발생하였다. 우리나라 역시 2024년 여름철 전국 평균기온이 25.6°C(평년 23.7°C)로 역대 최고 수준을 기록하면서 전국 주요 기상관측지점 66곳 중 총 36곳이 여름철 열대야 일수 역대 1위를 경신하였는데, 특히 서울에서는 39일간 열대야가 발생하였다(기상청, 2024). 이와 같은 사례들은 기후변화로 인해 폭염과 같은 극단적인 기상현상이 더욱 빈번해지고 강도도 세지고 있음을 보여준다. 또한, 이러한 기상재해는 사회･경제적 피해를 크게 증가시킴으로써 기후변화에 대한 효과적인 대응의 중요성을 더욱 부각시키고 있다.

기후변화로 인해 발생하는 피해는 모든 지역에 동일하게 나타나지 않고, 지역의 특성 및 사회･경제적 여건에 따라 그 영향이 다르게 나타난다. 특히, 기후변화가 가져오는 극단적인 기상현상은 지역 간의 불평등을 더욱 심화시킨다. 이러한 불평등을 해소하기 위해서는 기후정의(Climate Justice) 관점에서의 평가가 필요하다. 기후정의란, 기후변화로 인한 피해와 대응 자원이 특정 지역과 계층에 불평등하게 분배되는 문제를 해결하기 위한 윤리적이고 정책적인 원칙이다(Bulkeley et al., 2014). 이는 기후변화를 단순한 자연적 재해로 보는 것을 넘어, 사회･경제적 불평등과 밀접하게 연관된 구조적 문제로 인식함으로써 이를 공정하게 해결하기 위한 노력을 제시할 것을 요구한다. 기후정의 원칙은 또한 국내 도시 맥락에서도 동일한 구조적 불평등 문제로 확장될 수 있다(Mitchell and Chakraborty, 2014). 도시 내부에서는 사회적 취약계층이 기후변화로 인한 재해에 더욱 취약하며, 이로 인해 지역 간, 계층 간 불평등이 심화되고 있다. 이는 서울시와 같은 대도시에서 특히 중요한 정책적, 윤리적 문제로 제기된다.

따라서 본 연구의 목적은 최근 몇 년간 심각한 피해를 유발한 폭염을 중심으로 서울시의 기후정의를 평가함으로써, 기후변화가 도시 내 다양한 지역 및 사회 집단에 미치는 영향을 명확하게 진단하고, 지역적 불평등 문제를 해결할 수 있는 보다 공정하고 효과적인 기후변화 대응 전략을 제시하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 서울시 전역을 도시기본계획에 따른 5개 생활권(도심권, 동북권, 동남권, 서북권, 서남권)으로 구분하여 분석을 진행함으로써 서울시의 지역별 불평등을 평가하였다. 이는 각 권역의 특성과 도시적 요인이 폭염 피해에 미치는 영향을 보다 정확하게 분석하기 위함이다. 또한, 지역적 특성뿐 아니라 사회･경제적 특성과의 관계를 분석함으로써 기후정의를 평가하는 데 있어 보다 심층적이고 통계적으로 유의미한 결과를 도출하고자 한다.

2. 연구의 범위 및 방법

1) 연구의 범위

연구의 공간적 범위는 서울시이고, 분석단위는 서울시의 행정동으로 설정하였다. 본 연구에서는 행정동 단위의 분석을 통해 서울시 내 지역별 기후변화의 영향을 보다 세밀하게 평가하고자 하였다. 행정동 단위의 데이터는 정책 결정 및 지역 맞춤형 대응 전략 수립에 필요한 구체적인 정보를 제공할 수 있다는 점에서 실질적으로 적용 가능한 기후변화 대응 방안을 제시하는 데 유용하다는 장점이 있다. 연구의 시간적 범위는 최신자료가 제공되는 2023년 7, 8월을 대상으로 한다.

2) 연구의 방법

본 연구는 먼저 이론 및 선행연구 검토를 통해 폭염에 의한 기후정의를 평가하기 위한 변수를 선정하여 이를 행정동 단위의 데이터로 구축한다. 그 다음 서울시의 생활권역을 구분한 더미변수를 포함한 일반선형회귀분석(OLS)을 통해 폭염 피해가 지역별로 어떻게 차별적으로 나타나는지를 분석하였다. 더미변수를 적용한 이유는 서울시 내 지역별 물리적･사회적 환경의 차이가 각 권역의 폭염에 따른 온열 질환 발생에 어떠한 영향을 미치는지를 파악하기 위함이다.

분석을 위해 ArcGIS와 SPSS 프로그램을 활용하였으며, 분석에 필요한 자료는 기상청, 소방재난본부(정보공개청구), 서울시, 국토교통부를 통해 구득하였다.

II. 이론 및 선행연구 검토

1. 기후정의

기후정의(Climate Justice)란, 기후변화로 인한 피해와 대응 자원이 특정 지역과 계층에 불평등하게 분배되는 문제를 해결하기 위한 윤리적이고 정책적인 원칙이다(Bulkeley et al., 2014). 이는 기후변화를 단순한 자연적 재해로 보는 것을 넘어, 사회･경제적 불평등과 밀접하게 연관된 구조적 문제로 인식하며, 이를 공정하게 해결하기 위한 노력을 포함한다.

산업혁명 이후 이산화탄소 배출량이 증가하면서 지구 온난화가 시작되었고, 이후 수세기 동안 산림파괴와 도시화로 인해 기후변화가 가속되고 있다. IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)는 「IPCC 6차 평가보고서」에서 현재 수준의 온실가스 배출이 지속될 경우, 2021~2040년 사이에 지구의 평균 온도가 1.5°C 이상 상승할 가능성이 높다고 경고하였다(IPCC, 2021).

기후변화는 전 세계적으로 다양한 형태의 극단적인 기상현상을 초래하고 있다. 예를 들어, 미국 캘리포니아, 호주 등 건조한 지역에서는 화재의 규모가 커지고 있으며, 아프리카 사하라사막 지역에서는 가뭄이 심화되고 있다. 우리나라도 여름이 길어지고 겨울이 짧아졌으며, 여름 강수량이 크게 증가하는 등 기후변화의 영향을 크게 받고 있다. 이처럼 기후변화로 인한 피해는 점점 더 심각해지고 있지만, 그 영향은 모든 지역과 사회 집단에 균등하게 나타나지 않는다. 기후변화로 인한 피해는 사회적, 경제적, 지리적 요인에 따라 불평등하게 분포되며, 이로 인해 특정 지역과 사회적 취약계층이 더 큰 피해를 입고 있다. 이러한 맥락에서 기후정의접근은 기후변화로 인한 피해와 그 영향이 불평등하게 분포된다는 사실을 인정하고, 피해를 공정하게 배분하며 모든 계층과 지역에 평등한 대응방안을 마련하는 것을 목표로 한다(Bulkeley et al., 2014).

기후정의는 환경정의(Environmental Justice) 개념에서 출발한다(Mitchell and Chakraborty, 2014). 환경정의는 산업화와 개발로 인한 혜택과 환경적 피해가 인종, 사회계층, 소득수준, 연령 등에 따라 불평등하게 분배된다는 점을 강조하는 개념이다(Mohai and Saha, 2015). 기후정의는 환경정의의 문제의식을 확장한 개념으로, 기후변화로 인한 피해와 그 원인이 불균형하게 분포된다는 점에서 그 필요성이 제기되었다(Robinson, 2018). 특히, 기후정의는 선진국과 개발도상국 간의 책임성 문제뿐만 아니라, 기후변화로 인한 피해가 도시와 농촌, 그리고 도시지역 내의 다양한 사회･경제적 맥락에서도 불평등하게 나타날 수 있음을 강조한다. 따라서 기후정의는 모든 계층과 지역에 평등한 대응 방안을 마련하고, 취약한 지역과 집단을 보호하며, 기후변화의 원인 제공자들에게 더 큰 책임을 부과하는 정책을 지향한다(Schlosberg and Collins, 2014).

우리나라 역시 「기후위기 대응을 위한 탄소중립･녹색성장 기본법」에서 기후정의를 기후위기 대응의 원칙 중 하나로 제시하고 있다. 이 법은 온실가스 배출에 대한 사회계층별 책임이 다름을 인정하고 모든 이해관계자가 기후위기 극복 과정에서 동등하고 실질적으로 참여해야 함을 강조한다. 또한, 기후변화의 책임에 따라 탄소중립 사회로의 이행 부담과 녹색성장의 이익을 공정하게 나누어 사회･경제 및 세대 간의 평등을 보장해야 한다고 명시하고 있다(법제처, 2024). 국내에서는 기후정의라는 용어를 직접적으로 사용한 실증 연구가 거의 없지만 취약성 평가에 취약한 지역과 집단을 보호해야 한다는 인식이 반영되어 있다.

2. 도시와 폭염

폭염은 사전적으로 매우 심한 더위를 뜻하며, 불볕더위가 계속되는 시기를 폭염 철이라고 한다(표준국어대사전). 폭염은 인체에 심각한 악영향을 미칠 수 있기 때문에 기상청에서는 일 최고 기온이 33°C 이상인 경우가 2일 정도 지속되면 ‘폭염 주의보’, 일 최고 기온이 35°C 이상인 경우가 2일 이상 지속되면 ‘폭염 경보’를 발령한다. 또한, 폭염이 사람의 수면을 방해할 정도로 한밤중까지 매우 심하게 지속되는 날을 열대야라고 부르는데, 기상청 기준으로 해당일 오후 6시부터 다음 날 오전 9시까지의 최저기온이 25°C 이상인 날을 의미한다.

도시지역은 지속적인 개발로 인해 녹지와 수공간 같은 자연환경이 감소하고, 건물과 도로 같은 인공 구조물이 증가함에 따라 주변의 비도시 지역보다 도시 내 온도가 2~5°C정도 더 높게 나타나는 도시열섬(Urban Heat Island)현상이 나타나고 있다(Howard, 1833; Landsburg, 1981). 이러한 현상은 기후변화로 인해 앞으로 더 심해질 것으로 예상되며, 폭염의 빈도와 강도 역시 증가할 것으로 예상된다. 폭염은 특히 도시 내 고밀도 개발지역에서 더 강하게 나타남으로써 도시 주민들의 건강과 생명에 심각한 위협을 가하고 있다. 이에 따라 정부 및 지자체에서는 폭염으로 인한 피해를 완화하기 위해 다양한 대책을 마련하고 있다. 특히, 기후변화로 인한 폭염의 피해가 더욱 심화될 것으로 예상되면서, 도시의 폭염 취약성을 평가하고 이를 해결하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다.

3. 관련 선행연구 고찰

김권･엄정희(2018)는 열 환경 개선 정책과 연관된 취약성 지표를 선정한 후, IPCC의 취약성 개념에 따라 대구광역시의 열 환경 취약성 평가를 시행하였고, 최예술 등(2018) 역시 IPCC의 기후변화 취약성평가 개념을 바탕으로 서울시의 폭염 취약지역을 도출한 후, 폭염에 대한 적응능력이 낮은 행정동을 파악하여 우수한 지역과 비교하였다. 이수미 등(2019)은 도시지역의 물리적･사회적 특성이 온열질환자에 미치는 영향을 회귀분석을 통해 분석하였으며, 조혜민 등(2019)은 Hotspot 분석을 바탕으로 서울시의 열섬지역을 도출한 후, 로지스틱 회귀분석을 통해 사회적 취약계층과 도시열섬지역이 중첩된다는 사실을 밝혔다. 김근한･정휘철(2020)은 AHP 분석을 통해 우리나라 시군구 전체에 대한 폭염위험지도를 작성한 후, 취약성 지표가 타지역에 비해 취약하게 나타나는 지역과 폭염위험성이 높은 지역이 중첩되는 지역을 기후부정의가 나타나는 지역이라고 정의하였으며, 권혁기･이채연(2023)은 서울시(서대문구, 도봉구), 구례군, 순창군을 대상으로 Moran’s I 분석을 활용하여 폭염 취약 요인들을 분석한 후, 도시지역과 비도시지역의 폭염 취약요인을 비교하였다.

해외 연구로서 Chow et al.(2012)은 회귀분석과 공간통계기법(Moran’s I)을 활용하여 피닉스(Phoenix)의 기온과 사회적 취약성 사이의 관계를 분석하였고, Wolf and McGregor(2013)는 폭염에 의한 건강 문제를 해결하기 위해 주성분 분석과 Hotspot 분석을 통해 런던 내에서 폭염에 더 취약한 지역을 식별하였다. Mitchell and Chakraborty(2014)는 플로리다 파넬라스 카운티를 대상으로 공간오차모형(SEM) 분석을 바탕으로 도시열섬에 따른 열적 불평등이 인종, 연령, 경제적 상태와 관련이 있다는 것을 밝혔다. Inostroza et al.(2016)은 폭염에 대한 주성분 분석을 활용하여 폭염에 대한 민감성과 적응능력을 평가하고 Moran’s I 통계량을 활용하여 칠레 산티아고의 폭염 취약성을 평가하였다. 한편, Lee et al.(2022)은 Hot Spot 분석을 활용하여 수원시의 폭염 취약성 개선이 필요한 우선지역을 도출한 후, IPCC 개념을 바탕으로 한 노출, 민감성, 적응력에 대한 진단을 통해 폭염 취약지역의 공간 관리 방안을 제안하였으며, Sidiqui et al.(2022)은 호주 빅토리아 주의 지롱시를 대상으로 도시열섬현상이 도시환경과 주민들에게 미치는 영향을 IPCC 개념에 기반하여 평가하였다.

선행연구 고찰 결과, 폭염 취약성은 인프라, 사회경제적 요인, 지리적인 특성 등 다양한 요소에 따라 달라지며, 특히 사회적 취약계층이 더 많은 피해를 받는 경향이 있는 것으로 나타났다. 기존 연구들은 이러한 요인들을 반영하여 도시 내에서 어떤 지역과 집단이 더 큰 피해를 입는지 분석해왔으나, 대부분 IPCC의 취약성 평가 개념(노출+민감성-적응능력)을 기반으로 분석하였다. 이러한 접근은 폭염 취약성에 대한 전반적인 개념은 제공할 수 있지만, 지역적 불평등을 파악하는 데에는 한계가 있다. 특히, 서울시와 같은 대도시의 경우 생활권역별로 물리적, 사회･경제적 환경의 차이가 크기 때문에 이 차이를 반영한 분석이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자 생활권역 더미변수를 적용한 OLS 모형 분석을 통해 서울시 내 지역적 특성이 폭염 피해에 미치는 영향을 보다 명확하게 분석하고 서울시 내에서 어떤 생활권역이 폭염에 가장 취약한지를 평가하였다.

한편, 대부분의 선행연구에서 온열 질환자 수 데이터는 질병관리청에서 제공하는 시군구 단위의 자료를 사용하고 있다. 본 연구에서는 소방재난본부에서 제공하는 온열질환 의심환자 출동건수 동별 자료를 활용함으로써, 지역별 폭염 취약성을 보다 정밀하게 평가하였고, 이를 통해 기후정의 문제를 해결하기 위한 구체적이고 실질적인 정책적 대응 방안을 제시하였다.

III. 분석의 틀

1. 변수 선정

선행연구 고찰을 통해 폭염 피해에 대한 기후정의를 평가하기 위한 예비변수를 선정하였다. 각 예비변수의 의미와 자료의 출처는 표 1에 정리하였다. 본 연구의 종속변수는 온열 질환자 밀도이고, 독립변수는 크게 자연환경, 사회환경, 도시환경으로 구분되는 총 18개의 변수를 활용하였다. 이러한 구분은 폭염 피해가 기후적 요인뿐만 아니라 지역 사회의 사회･경제적 특성과 도시 구조적 특성에 의해 영향을 받을 수 있다는 점을 반영하기 위함이다.

1) 종속변수

본 연구에서는 폭염 피해를 나타내는 종속변수를 설정하기 위해 선행연구에서 활용된 다양한 지표들을 검토하였다. 기존 연구에서는 지표온도(Land Surface Temperature, LST), 온열 질환자 수, 체감온도, 실내 최고온도, 폭염 위험지수 등 다양한 변수를 활용하여 폭염 피해를 평가하였다. 그러나 본 연구는 폭염 피해를 보다 구체적으로 분석하기 위해 온열 질환자 밀도를 종속변수로 선정하였다. 온열 질환자 밀도는 단순한 질환자 수를 사용하는 기존 접근법의 한계를 보완하며, 지역별 폭염 피해의 공간적 분포를 효과적으로 반영할 수 있다. 특히, 온열 질환은 열사병과 열탈진 등 폭염 강도에 따른 건강 영향을 직접적으로 평가할 수 있는 주요 지표로서 의의를 갖는다(권호장 등, 2022).

2) 독립변수

자연환경 요인은 폭염 발생의 빈도와 열 환경을 직접적으로 반영하며, 폭염 피해 분석에 중요한 역할을 한다. 선행연구에서는 폭염 발생일 수, 열대야 발생일 수, 지표온도(LST), 녹지 면적률, 수역 면적률, NDVI, 녹지 부족 인식 비율 등이 주요 지표로 활용되어 왔다. 본 연구에서는 자료의 적합성과 구득 가능성을 고려하여 폭염 발생일 수, 열대야 발생일 수, 녹지 면적률, 수역 면적률을 선정하였다. 폭염 발생일 수는 폭염 발생 빈도를 정량적으로 분석하는 데 유용하다(김권･엄정희, 2018). 열대야 발생일 수는 수면의 질 저하와 같은 건강문제와 밀접한 관련성을 갖는 변수로, 밤 시간대 폭염 피해의 심각성을 평가하는 데 중요한 지표이다(Minor et al., 2022). 녹지 면적률과 수역 면적률은 도시의 열섬현상을 완화하고 폭염 피해를 줄이는 데 중요한 자연적 요인으로, 다양한 선행연구에서 그 중요성이 확인된 바 있다(이수미 등, 2019; 서정은･오규식, 2020).

사회환경 요인은 인구 구성, 경제적 조건, 사회적 지원 체계 등을 반영하며, 기후변화의 영향이 사회적 취약계층에 불평등하게 나타나는 경향을 분석하는 데 중요한 역할을 한다. 선행연구에서는 폭염 피해와 관련하여 인구밀도, 고령자 비율, 기초생활수급자 비율, 장애인 비율, 재정자립도, 평균소득, 의료시설 등 다양한 변수가 활용되어 왔다. 본 연구에서는 사회적 취약계층과 폭염 피해 간의 관계를 분석하기 위해 적합한 변수들을 선정하였다. 구체적으로, 인구밀도는 사회적 취약성과 직접적으로 연결되지는 않지만, 도시의 열 축적과 폭염 피해의 공간적 집중 현상을 반영하는 중요한 변수로 활용된다(Wolf and McGregor, 2013). 고령자 계층은 체온 조절 능력이 낮고 건강 상태가 취약한 계층으로서, 폭염으로 인한 피해가 특히 심각한 집단이다(질병관리청, 2024). 기초생활수급자 비율은 경제적 여건이 부족한 계층의 비율로서, 이들은 냉방시설과 같은 폭염 대응 자원에 접근하기 어려운 특성을 보인다(김수영 등, 2015). 노숙자 밀도는 주거 안정성이 낮아 폭염에 직접 노출되는 계층으로, 사회적 취약계층의 대표적인 사례로 꼽히며(Abrar et al., 2022), 장애인 비율은 신체적 조건으로 인해 폭염에 대한 대처 능력이 제한되는 취약 집단을 반영한다(오충원 등, 2017). 재정자립도는 지역의 경제적 자립 수준을 나타내어 폭염 대책 마련을 위한 자원과 지원 능력을 평가하는 데 유용하다. 평균소득은 지역 주민의 경제적 여건을 나타내는데, 높은 소득은 더 나은 주거환경과 냉방시설 접근성을 가능하게 한다(Chow et al., 2012). 마지막으로, 무더위 쉼터 밀도는 폭염 발생 시 대피소 역할을 수행하는 사회적 인프라로, 폭염 피해 완화에 기여하는 중요한 변수로 활용된다(김근한･정휘철, 2020).

도시환경 요인은 건물 밀도, 주거 형태, 도시화 정도 등 물리적 환경을 반영하며, 폭염 피해의 공간적 특성을 설명하는 데 중요한 역할을 한다. 선행연구에서는 주거 유형, 노후주택 비율, 시가화면적률, 건폐율, 용적률 등이 주요 변수로 활용되었다. 건폐율과 용적률은 건물 밀도를 나타내는 지표로, 건폐율이 높은 지역은 열 축적이 심화되어 열섬현상이 악화될 가능성이 있다. 용적률은 고층 건물 밀집 지역의 열 환경 특성을 분석하는 데 유용하다(Oke, 1982). 시가화면적률은 도시 열섬현상의 주요 요인으로, 고도의 시가화가 이루어진 지역은 열 축적이 심화되어 폭염 피해가 증가할 가능성이 있다(Lissner et al., 2012). 노후주택 비율은 30년 이상 경과된 주택의 비율로, 단열 성능이 낮고 건축물의 노후화로 인해 폭염 피해가 증가할 가능성이 높다(엄정희, 2016). 단독주택 비율과 공동주택 비율은 주거 유형이 폭염 피해에 미치는 영향을 분석하기 위해 선정되었다. 단독주택 지역은 상대적으로 냉방 여건이 부족하거나 노후화된 경우가 많아 폭염에 취약할 가능성이 높다(서울연구원, 2018). 반면, 공동주택 지역은 소득 수준이 비교적 높은 경우가 많아 폭염 피해의 회피 요인으로 작용할 수 있다(배웅규･최준혁, 2021).

2. 변수 구축 방법

1) 종속변수

본 연구에서는 폭염의 피해 현황을 파악하기 위해 소방재난본부에서 제공받은 온열질환 의심환자 법정동 별 출동건수 자료를 활용하였다. 소방재난본부에서 제공받은 자료는 법정동 단위로 집계되었으므로 본 연구의 분석단위에 맞추어 행정동 단위로 데이터를 재구성하였다. 이를 위해 7~8월 생활인구 데이터를 활용하여 법정동 대비 행정동 생활인구 비율을 산출한 후, 법정동의 출동 건수를 행정동 단위로 재분배하였다. 추가적으로, 분석의 일관성을 유지하고 지역 간 비교 가능성을 높이기 위해 산출된 온열질환자 수를 시가화면적률로 나누어 온열질환자 밀도로 변환하였다(그림 1).

그림 1.

폭염 기후정의 평가 변수 현황

2) 독립변수

자연환경 요인에 해당하는 독립변수는 폭염 발생일 수, 열대야 발생일 수, 녹지 면적률, 수역 면적률이다(그림 1). 폭염 발생일 수와 열대야 발생일 수는 기상청에서 제공하는 단기예보자료를 활용하여 산출하였다. 단기예보는 전국을 5㎞ 격자로 나눈 후, 읍, 면, 동 단위의 행정구역 중심의 날씨를 제공한다. 기상청 기준에 따라 폭염 발생일 수는 일 최고기온이 33°C 이상인 날의 수로 산출하였으며, 열대야 발생일 수는 밤(당일 18:01 ~ 익일 09:00) 최저기온이 25°C 이상인 날의 수로 산출하였다. 녹지 면적률, 수역 면적률은 서울시 생태현황도 자료를 활용하여 행정동별 면적률로 변환시켰다. 녹지는 생태현황도의 산림지와 조경녹지에 해당하고, 수역은 하천 및 습지에 해당한다.

사회환경 요인에 해당하는 독립변수는 인구밀도, 고령자 비율, 기초생활 수급자 비율, 노숙자 밀도, 장애인 비율, 재정자립도, 평균소득, 무더위 쉼터 밀도이다(그림 1). 인구밀도와 고령자 비율은 서울시에서 제공하는 생활인구 데이터를 활용하였으며, 그 중 폭염에 의한 피해가 가장 뚜렷하게 나타나는 7~8월 생활인구 수를 활용하였다. 이는 폭염 피해가 주로 여름철에 집중된다는 점을 고려하여, 해당 기간 동안 실제로 해당 지역에서 거주하거나 활동하는 생활인구를 기반으로 인구밀도와 고령자 비율을 산출하기 위함이다. 기초생활수급자 비율, 노숙자 밀도, 장애인 비율은 서울시에서 제공하는 통계 자료를 활용하였다. 기초생활수급자 비율은 국민기초생활 수급자 동별 현황 자료를, 노숙자 밀도는 노숙인 생활시설 및 생활인원 통계자료를, 장애인 비율은 장애인 현황 동별 통계 자료를 바탕으로 산정하였다. 특히, 노숙자 밀도의 경우, 구 단위 자료로만 제공되기 때문에 자치구 생활인구 대비 동별 생활인구 비율을 적용하여 행정동 단위의 노숙자 수를 추정한 후, 시가화면적률로 나누어 노숙자 밀도를 계산하였다. 재정자립도와 평균소득에 대한 통계자료 역시 서울시에서 제공하는 자료를 활용하였다. 재정자립도는 서울시의 재정자립도 통계를 활용하였는데, 이는 구 단위로 제공되는 자료로서 행정동 수준의 데이터가 없기 때문에 구 단위 자료를 그대로 사용하였다. 평균소득은 서울시의 상권분석서비스(소득소비-행정동) 자료를 활용하였으며, 극단적으로 높은 값(이상치)을 포함할 가능성이 크기 때문에 이를 방지하기 위해 자연로그 변환을 통해 변수 간의 관계를 보다 선형적으로 분석할 수 있도록 조정하였다. 무더위 쉼터 밀도는 서울시에서 제공하는 무더위 쉼터 위치정보(경도, 위도)를 활용하여 산출하였다. 각 행정동에 위치한 무더위 쉼터 수를 산정한 후, 이를 시가화면적률로 나누어 무더위 쉼터 밀도로 변환하였다.

도시환경 요인에는 건폐율, 용적률, 시가화면적률, 노후주택 비율, 공동주택 비율, 단독주택 비율이 포함된다(그림 1). 건폐율과 용적률은 국토교통부에서 제공하는 건물통합정보 마스터 자료를 구득한 후, 행정동별 평균 건폐율과 평균 용적률을 산정하였다. 시가화면적률은 서울시 생태현황도를 활용하여 산출하였으며, 주거지, 상업 및 업무용지, 공업용지 및 도시기반시설지, 교통시설에 해당하는 자료를 추출하여 행정동별 면적률로 변환하였다. 노후주택 비율, 공동주택 비율, 단독주택 비율은 국토교통부에서 제공하는 건물통합정보 마스터와 건축데이터 개방 시스템에서 제공하는 건축물대장을 join한 후, 주택에 해당하는 건물을 추출하여 산정하였다. 노후주택 비율은 승인일자가 1994년 이전인 건물을 추출하여 산정하였고, 단독주택은 건축물대장 주용도 코드가 01에 해당하는 건물, 공동주택은 건축물대장 주용도 코드 02에 해당하는 건물을 추출하여 산정하였다.

IV. 분석

1. 기초통계량 분석 결과

수집된 데이터의 기본적인 특성을 파악하기 위해 각 변수의 기초통계량을 확인하였다. 변수의 최솟값, 최댓값, 평균, 표준편차를 분석한 결과는 표 2와 같다.

독립변수들 간의 VIF 값을 살펴본 결과, 녹지 면적률과 시가화면적률에서 VIF 값이 10 이상으로 나타났고, 두 변수 사이에 상관성이 높게 발생하는 것을 확인하였다. 녹지는 증발산 작용을 통해 주변 온도를 낮추고, 도시 열섬 효과를 완화하는 역할을 하기 때문에 녹지 면적률이 높을수록 온열질환자 발생이 줄어들 가능성이 크다. 따라서 녹지 면적률이 시가화면적률보다 온열 질환자 발생률과의 관계를 파악하는데 있어서 보다 적절한 변수라는 점에서 그리고 다중공선성을 해결하기 위해서 본 연구에서는 시가화면적률을 제외하였다.

2. 공간적 자기상관성 검정

전역적 관점의 공간적 자기상관성을 판단하기 위해 Global Moran’s I 분석을 실시하였으며, GeoDa 프로그램의 Weights Manager를 통해 공간 가중치를 설정하였다. 본 연구에서는 인접성(Contiguity)을 기반으로 공간 가중치를 결정하였으며, 경계를 접하고 있는 지역만을 근접 지역으로 인식하도록 설정하였다. 분석결과, 온열질환자 수의 Moran’s I 통계량은 유의수준 0.001에서 0.171의 양의 공간자기상관성이 있는 것으로 나타났다(그림 2). Moran’s I 값은 1에 가까울수록 강한 자기상관을 의미하기 때문에 온열질환자의 공간적 자기상관성은 통계적으로는 유의하지만 공간적 자기상관성은 매우 작다고 판단하였다. 따라서, 서울시 내 지역적 특성과 폭염 피해의 관련성을 보다 적절하게 파악하기 위해 본 연구에서는 공간계량모형 대신 일반선형회귀 모형에 생활권역 더미 변수를 포함하여 분석을 수행하였다. 권역별 특성을 반영한 분석은 지역 간 불평등한 폭염 피해 양상을 이해하고, 맞춤형 대응 방안을 마련하기 위한 기초 자료를 제공한다.

그림 2.

온열 질환자의 공간적 자기상관성 산포도

3. 권역별 현황

서울시 권역별 물리적 환경과 사회적 특성을 기반으로 지역 맞춤형 폭염 피해 대응 방안을 마련하기 위해, 우선 서울시 5개 권역(도심권, 동남권, 서남권, 동북권, 서북권)의 현황을 검토하였다(표 3).

검토 결과, 도심권은 열대야 발생일 수와 고령자 비율이 높아 밤 시간대에 피해를 입을 가능성이 크고, 동남권과 서남권은 높은 건물 밀도와 낮은 녹지 면적률로 인해 열 축적이 심화될 가능성이 있으며, 동북권과 서북권은 사회적 취약계층 비율이 높아 재해 발생 시 피해가 집중될 가능성이 크다는 사실을 확인하였다. 이와 같은 권역별 현황 검토는 지역의 물리적, 사회적 특성을 반영한 폭염 대응 전략 수립에 유용한 정보를 제공한다.

4. 회귀분석 결과

온열 질환자 밀도와 도시특성 간의 관련성을 파악하기 위해 OLS 분석을 실시하였다(표 4). 자연환경 요인에서 열대야 발생일 수는 온열 질환자 밀도와 양(+)의 방향, 녹지 면적률은 음(-)의 방향으로 관련성이 있는 것으로 나타났다. 열대야 발생일수가 1일 증가할 때, 온열 질환자 밀도가 0.008명/㎢ 증가한다는 결과는 기후변화로 인한 야간 온도의 상승이 인체에 미치는 영향을 나타낸 것으로, 야간 온도가 높아지면 수면의 질과 양이 떨어져 신체가 충분히 회복할 수 없고, 신체적･정신적 건강에 심각한 영향을 미칠 수 있으며, 장기적으로 건강 악화를 초래할 수 있다는 Minor et al.(2022)의 연구 결과와 유사한 결과이다. 반면, 녹지 면적률이 1% 증가할 때, 온열 질환자 밀도는 0.022명/㎢ 감소하는 것으로 나타나, 녹지가 주변 환경의 기온을 낮추고 쾌적한 환경을 제공함으로써, 열에 대한 노출을 줄이는 데 중요한 역할을 하여 온열 질환자 발생을 낮출 수 있음을 보여주었다.

사회환경 요인에서는 기초생활수급자 비율과 노숙자 밀도가 온열 질환자 밀도와 양(+)의 방향, 평균소득과 무더위 쉼터 밀도가 음(-)의 방향으로 관련성이 있는 것으로 나타났다. 기초생활수급자 비율이 1%, 노숙자 밀도가 1명/㎢ 증가할 때, 온열 질환자 밀도는 각각 0.055명/㎢, 0.007명/㎢ 증가하는 것으로 나타났다. 이는 경제적 취약계층과 주거 안정성이 낮은 취약계층이 폭염에 더 취약하다는 사실을 보여주는 결과로서, 사회적 취약계층이 더 크게 폭염 피해에 노출된다는 Mitchell and Chakraborty(2014)의 연구와 유사한 결과이다. 반면, 평균소득이 1단위 증가할 때, 온열 질환자 밀도가 0.012명/㎢ 감소하는 것은 경제적 여건이 부족한 경우 냉방시설 이용이 제한될 수 있어 폭염에 의한 피해가 더욱 커질 수 있다는 것을 의미한다. 또한, 무더위 쉼터 밀도가 1개/㎢ 증가할 때 온열 질환자 밀도가 0.009명/㎢ 감소하는 결과는 무더위 쉼터가 폭염에 취약한 주민들의 피해를 줄이는데 중요한 역할을 수행한다는 것을 나타낸다. 이를 통해, 무더위 쉼터의 접근성을 높임으로써 폭염에 대한 대응 능력을 강화할 수 있음을 추론할 수 있다.

도시환경 요인에서 건폐율은 온열 질환자 밀도와 양(+)의 방향, 용적률과 공동주택 비율은 음(-)의 방향으로 관련성이 있는 것으로 나타났다. 건폐율이 1% 증가할 때 온열질환자 밀도는 0.015명/㎢ 증가하였다. 이러한 결과는 건폐율이 높은 지역에서 녹지 공간 부족으로 인해 열섬현상이 두드러지고, 공기 순환이 제한되어 폭염 피해가 더 심각하게 나타날 수 있기 때문으로 이해된다. 또한, 해당 지역은 상대적으로 소득 수준이 낮아 냉방시설 이용 등 고온에 대한 대응 능력이 부족할 가능성이 높다. 반면, 용적률과 공동주택 비율이 1% 증가할 때, 온열 질환자 밀도는 각각 0.002명/㎢, 0.006명/㎢ 감소하는 것으로 나타났다. 이는 고층 건물이 밀집한 지역이 단층 건물이 밀집한 지역에 비해 열 축적이 덜 하고 공동주택 단지 내 녹지 공간이 주변 기온을 낮추는 역할을 수행한 결과로 해석할 수 있다. 또한, 아파트 거주자의 생활수준이 상대적으로 높아 소득 수준과 관련된 폭염 대응 능력이 온열 질환 발생 감소에 영향을 미친 것으로 추론할 수 있다.

서울시 권역별 폭염 피해 분석 결과, 도심권이 온열질환자 발생 밀도에서 가장 높은 수준을 보였으며, 동남권과 서남권이 그 뒤를 이었다. 이는 도심권이 폭염 피해에 상대적으로 더 취약한 환경적 특성을 가지고 있음을 시사한다. 도심권은 녹지 면적률이 비교적 높은 편이지만 열대야 발생일 수가 가장 많아, 야간 온도에 취약한 고령자와 취약계층의 피해가 심화되었을 가능성이 크다. 이에 따라 도심권에서는 녹지의 기능성을 강화하고, 야간 온도 완화를 위한 체계적인 도시 인프라 개선이 필요하다.

동남권과 서남권은 상대적으로 낮은 녹지 면적률과 높은 건물 밀도로 인해 열 축적이 심화되는 구조적 특성을 보였다. 특히 동남권은 녹지 면적률(21.42%)이 낮고 고밀도 개발로 인해 열섬현상이 두드러지며, 서남권은 녹지 면적률(20.57%)이 서울시에서 가장 낮고, 건폐율(26.75%)이 높아 폭염 피해가 심각한 지역으로 나타났다. 서남권의 경우, 단독주택 비율(42.49%)과 기초생활수급자 비율(4.25%) 또한 높은 수준을 보여, 경제적 취약성과 불리한 물리적 환경의 이중적 요인이 폭염 피해를 가중시켰을 가능성이 있다. 이러한 지역에서는 녹지 공간 확충과 열섬현상을 완화하기 위한 도시계획적 접근이 필수적이며, 특히 저소득층 대상 폭염 완화 지원 정책이 병행되어야 한다.

반면, 동북권과 서북권은 녹지 면적률(34.00%, 31.21%)이 상대적으로 높아 폭염 피해가 억제되는 경향을 보였다. 이는 녹지가 폭염 피해를 완화하는 데 중요한 역할을 한다는 점을 뒷받침하며, 녹지 접근성을 높이는 정책의 중요성을 시사한다. 그러나 이들 권역에서도 저소득층과 노후주택 비율이 높은 지역을 중심으로 주거 환경 개선 및 에너지 효율화 방안이 요구된다.

V. 결론

본 연구는 서울시를 대상으로 폭염 피해와 관련된 기후정의 요인을 분석하고, 이를 기반으로 지역별 폭염 대응 전략을 제시하고자 수행되었다. 연구 결과, 자연환경, 사회환경, 도시환경 요인과 생활권역 간 특성이 온열질환자 밀도에 유의미한 영향을 미치며, 이러한 요인들이 폭염 피해의 불평등한 분포를 초래한다는 사실이 밝혀졌다.

먼저, 자연환경 요인에서는 열대야 발생일 수와 녹지 면적률이 온열질환자 밀도에 중요한 영향을 미치는 변수로 나타났다. 열대야 발생일 수가 증가할수록 야간 온도가 높아지고, 이는 수면 부족과 건강 악화를 초래해 온열질환자 발생을 증가시키는 것으로 나타났다. 반면, 녹지 면적률은 온열질환자 밀도를 감소시키는 효과가 있는 것으로 확인되었다. 이는 녹지가 주변 기온을 낮추고, 쾌적한 환경을 제공함으로써 열에 대한 노출을 줄이는 데 기여하기 때문으로 이해된다.

사회환경 요인에서는 기초생활수급자 비율과 노숙자 밀도가 온열질환자 밀도와 양의 상관관계를 가지는 변수로 나타났다. 이는 경제적 취약계층과 주거 안정성이 낮은 계층이 폭염 피해에 더 큰 위험에 노출된다는 점을 보여준다. 반면, 평균소득과 무더위 쉼터 밀도는 온열질환자 밀도와 음의 상관관계를 보였다. 평균소득이 높은 지역에서는 냉방시설 접근성과 같은 폭염 대응 능력이 상대적으로 높아 피해를 줄일 수 있었다. 또한, 무더위 쉼터 밀도가 높은 지역에서는 쉼터가 폭염 피해를 완화하는 데 중요한 역할을 수행하는 것으로 나타났다.

도시환경 요인에서는 건폐율이 온열질환자 밀도와 양의 상관관계를 보였으며, 용적률과 공동주택 비율은 음의 상관관계를 나타냈다. 건폐율이 높은 지역은 녹지 공간이 부족하고, 열섬현상이 심화되며, 이러한 지역에는 경제적 취약계층이 거주하는 경우가 많아 폭염 피해가 더 심각하게 나타나는 것으로 해석된다. 반대로, 용적률과 공동주택 비율이 높은 지역에서는 녹지가 포함된 구조적 설계가 폭염 완화에 기여하는 것으로 보인다. 특히, 공동주택 단지는 상대적으로 소득 수준이 높은 거주자의 특성을 반영하여 폭염 대응 능력이 우수한 환경을 제공했을 가능성이 있다.

서울시의 권역별 폭염 피해 분석 결과, 도심권이 온열질환자 발생 밀도에서 가장 높은 수준을 보였으며, 동남권과 서남권이 그 뒤를 이었다. 도심권은 열대야 발생일 수가 가장 많고 고령자 및 사회적 취약계층 비율이 높아 폭염 피해가 집중된 지역으로 나타났다. 이에 따라 도심권에서는 녹지의 기능성을 강화하고, 야간 온도 완화를 위한 도시 인프라의 체계적인 개선이 요구된다. 동남권과 서남권은 낮은 녹지 면적률과 높은 건폐율로 인해 열섬현상이 심화되고, 폭염 피해가 집중되는 것으로 나타났다. 특히, 서남권은 단독주택 비율과 기초생활수급자 비율이 높아 경제적 취약성과 물리적 환경이 폭염 피해를 가중시키는 구조적 요인으로 작용는 것으로 파악되었다. 반면, 동북권과 서북권은 녹지 면적률이 상대적으로 높아 폭염 피해가 억제되는 경향을 보였으나, 저소득층과 노후주택 비율이 높은 일부 지역에서는 주거 환경 개선과 에너지 효율화 사업이 필요한 것으로 판단된다.

이와 같은 분석 결과를 바탕으로, 본 연구는 서울시 폭염 피해에 대한 기후정의 관점의 대응 전략을 제시하고자 한다. 첫째, 녹지 면적률이 낮은 동남권과 서남권을 중심으로 유휴공간과 공공부지를 활용한 녹지 확충 정책을 장기적으로 추진해야 한다. 둘째, 폭염에 취약한 사회적 계층을 대상으로 냉방시설 지원, 무더위 쉼터 접근성 강화, 야간 온도 완화를 위한 건강관리 프로그램을 확대해야 한다. 셋째, 고밀도 개발 지역에서는 녹지 확보를 의무화하고, 단독주택 밀집 지역에서는 주거 환경 개선과 냉방설비 지원을 병행하여 열섬현상을 완화할 필요가 있다. 마지막으로, 도심권과 같은 고위험 지역에서는 야간 온도 완화를 위한 도시계획적 대책을 수립하고, 취약계층 보호를 위한 종합적인 지원 시스템을 마련해야 한다.

본 연구는 서울시를 대상으로 폭염 피해의 지역적 불평등을 분석하고 기후정의 관점에서 실효성 있는 대응 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 그러나 본 연구는 노동자의 근무 환경(실외 고온환경 및 냉방시설이 부족한 실내 고온환경)과 온열 산업재해와의 관련성을 충분히 고려하지 못한 한계가 있다. 향후 연구에서는 산업재해와 폭염 피해의 연관성을 분석하고, 실외 및 실내 노동자를 대상으로 한 맞춤형 예방 정책과 대책을 수립하는 연구가 필요하다. 또한, 본 연구가 단기적인 분석에 그친 점을 고려하여 중장기적인 기후변화 시나리오와 공간계량모형을 반영한 후속 연구가 수행될 필요가 있다.