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문제 정의
- 따라서 이 연구에서는 현재 기상청에서 생명기상예보의 일환으로 제공하고 있는 체감온도지수가 우리나라에서 지역적으로 어떤 특성과 분포를 보이는 지에 대해서 살펴보고자 군집 분석을 통해서 지역을 구분하고 그 지역 기후에 영향을 주고 있는 각종 기상요소가 지역별로 어떠한 범주에 속하고 있는지 알아본다. 이와 더불어 현재까지 제시되고 있는 체감온도지수 모델의 민감도 분석을 통해 각 모델에 따른 체감온도 결정 요소를 살펴본다.
- 하지만 저온이 아닌 영상의 온도의 경우 증발에 의한 열 손실을 고려하여야 하므로 Missenard 모델에서는 체감온도를 결정하는 변수로 기온과 풍속 그리고 습도를 사용하고 있다. 따라서 이번에는 습도 변수가 체감온도에 어떤 영향을 미치는 지에 대해서 알아보았다. 우선 상대 습도를 60, 65, 70, 75%의 4가지로 설정하고 일정 풍속(5 m 广)하에 기온을 변화시킨 결과를 Fig.
- 이들 네 지역의 전반적인 기온과 풍속의 특성을 통해 한반도의 극한적 기후를 찾아내어 체감온도지수개선을 위한 실험의 조건을 선정하고자 하였다. 그러나 기온의 측면에서 본다면 산간지역이 다른 지역에 비해 낮아 가장 최악의 조건으로 보이지만 풍속이 약하였고, 해안도서지역의 경우에는 풍속은 강하지만 기온이 다른 지역에 비해 높게 나타나서 각 군집이 모두 포함된 통계적인 값을 통해서만 실험조건을 선정하기에는 무리가 있다고 판단되어 각 지역에서도 그 지역을 잘 대표할 수 있는 지점의 기온이나 풍속의 분포경향을 추가적으로 분석하여 실험조건을 선정하였다.
- 이와 더불어 현재까지 제시되고 있는 체감온도지수 모델의 민감도 분석을 통해 각 모델에 따른 체감온도 결정 요소를 살펴본다. 이상의 분석결과를 이용하여 향후 반드시 이루어져야할 한국형 체감온도지수(Korea Wind Chill Temperature Index, KWCTI) 의기본 자료를 제공하고자 한다.
- 현재 기상청에서 사용하고 있는 체감온도지수가 온도에 따른 풍속의 변화에 얼마나 민감하게 반응하는지, 각 풍속에 따른 기온의 변화에 따라 체감온도지수가 어떻게 달라지는지를 분석하고 이와 더불어 각 요소 가운데 어느 요소가 더 중요한 변수로 작용하는지를 살펴보았다.
제안 방법
- JAG/TI 모델은 캐나다인 자원봉사자 12명(남 6, 여 6)의 풍동실험 데이터를 분석하여 개발되었다. 이 실험에서 피험자들은 태양복사가 없는 조건에서 안면 부위의 코, 이마, 뺨, 귀의 피부온도를 측정하기 위한 센서를 부착하였고, 직장온도계를 이용하여 심부 온도를 측정하였으며, 뺨과 이마의 열유량을 추가로 측정하였다.
- 각 관측소별 군집의 분포를 살펴보면, 군집 1에 속하는 지점은 주로 내륙에 위치하고 있으므로 내륙지역으로 구분하였고, 군집 2에 속하는 지점은 내륙에 위치하고 있으나 해발고도가 높은 특징을 가지고 있어 산간지역으로 구분하였다. 그리고 군집 3과 4에 속하는 지점은 모두 해안이나 도서지역에 위치하고있고 군집간의 중심거리가 가까우므로 두 군집을 하나로 생각하여 해안도서지역으로 구분하였다.
- 그러나 기온의 측면에서 본다면 산간지역이 다른 지역에 비해 낮아 가장 최악의 조건으로 보이지만 풍속이 약하였고, 해안도서지역의 경우에는 풍속은 강하지만 기온이 다른 지역에 비해 높게 나타나서 각 군집이 모두 포함된 통계적인 값을 통해서만 실험조건을 선정하기에는 무리가 있다고 판단되어 각 지역에서도 그 지역을 잘 대표할 수 있는 지점의 기온이나 풍속의 분포경향을 추가적으로 분석하여 실험조건을 선정하였다. 각 지역의 대표지점 선정은 군집분석 시 군집 내에서 중심거리가 가깝고 비교적 지명도가 있거나 인구가 많이 거주하고 있는 지점을 중심으로 선정하였다(Table 3).
- 산간지역으로 구분하였다. 그리고 군집 3과 4에 속하는 지점은 모두 해안이나 도서지역에 위치하고있고 군집간의 중심거리가 가까우므로 두 군집을 하나로 생각하여 해안도서지역으로 구분하였다.
- 지점을 분석하였다. 분석에 이용한 기상요소 중기 온, 습도 자료는 3시간 간격, 풍속은 1시간 간격 그리고 강수량은 1일 총강수량자료를 사용하였다. 이때 각 자료는 결측치와 이상치를 제거한 후 Larsen (1973)5] 통계적 유효 자료 선정법에 의해 선정된 자료를 이용하였다.
- 이 실험에서 피험자들은 태양복사가 없는 조건에서 안면 부위의 코, 이마, 뺨, 귀의 피부온도를 측정하기 위한 센서를 부착하였고, 직장온도계를 이용하여 심부 온도를 측정하였으며, 뺨과 이마의 열유량을 추가로 측정하였다. 이때 기온과 풍속을 변화시켰을 때의 피부 온도와 열손실량을 측정.
- 이 연구에서 지역구분을 위해 사용된 방법은 여러 군집 방법 중에 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있으며, 그 알고리즘도 비교적 간단한 방법인 K-평균 군집 방법을 기본으로 하고 있는 SAS Enterprise-Miner4.4의 Clustering node를 이용하여 지역 구분을 수행하였는데 분석에 사용된 입력변수는 Table 1에 제시하였다.
- 이 실험에서 피험자들은 태양복사가 없는 조건에서 안면 부위의 코, 이마, 뺨, 귀의 피부온도를 측정하기 위한 센서를 부착하였고, 직장온도계를 이용하여 심부 온도를 측정하였으며, 뺨과 이마의 열유량을 추가로 측정하였다. 이때 기온과 풍속을 변화시켰을 때의 피부 온도와 열손실량을 측정.분석하여 얻은 체감온도지수는 식(1)과 같다(Nelson et al.
- 이와 더불어 현재까지 제시되고 있는 체감온도지수 모델의 민감도 분석을 통해 각 모델에 따른 체감온도 결정 요소를 살펴본다. 이상의 분석결과를 이용하여 향후 반드시 이루어져야할 한국형 체감온도지수(Korea Wind Chill Temperature Index, KWCTI) 의기본 자료를 제공하고자 한다.
- 2에 나타내었다. 일반적으로 선행연구(김수현 외, 2003)에서는 월평균 기온과 월평균 풍속만을 이용하여 전국의 체감온도 분포도를 작성하고 있으나 본 연구에서는 극한의 상황이 되는 곳까지를 고려하여 그 범위 내의 체감온도 지수에 대한 검증이 이루어져야 하므로 월최저기온과 월 최대풍속을 사용하여 극한 상황의 체감온도 분포도도 함께 비교하였다.
- 최근 10년간(1995-2004)의 월평균기온, 월최고기온, 월최저기온, 월평균풍속, 월최대풍속, 월총강수량 그리고 관측지점의 해발고도를 입력변수(Table 1)로 하여 군집 분석을 수행한 결과 4개의 군집으로 나누어졌으며, 각 관측소별 군집을 Fig. 1에 나타내었다.
- 한편, 서울과 부산은 각각 군집 1과 3으로 구분되었으나 한반도 전체인구의 약 28 %가 집중되어 있는 대도시로 다른 군집과의 차이를 살펴보기 위하여 도심지역으로 추가 구분하였고 내륙지역, 산간지역, 해안도서지역의 3개 군집을 포함하여 최종적으로 4 개 지역으로 구분하였다.
대상 데이터
- JAG/TI 모델: 한반도 체감온도의 분포 특성과 기존의 체감온도지수의 민감도를 살펴보기 위하여 사용된 JAG/TI 모델은 NWS(National Weather Service) 와 MSC(Meteorological Service of Canada)에서 지금까지의 체감이론을 토대로 새로운 최적의 모델을 개발하기 위한 연구팀인 JAG/TI(Joint Action Group for Temperature Indices)를 구성하여 개발한 것으로 2001년 10월 1일부터 공식적으로 사용하게 되었다. 또한 현재 우리나라 기상청에서는 이 JAG/TI 모델을 그대로 도입하여 겨울철 체감온도를 계산하여 생활 기상예보에 활용하고 있다.
- 그러나 기온의 측면에서 본다면 산간지역이 다른 지역에 비해 낮아 가장 최악의 조건으로 보이지만 풍속이 약하였고, 해안도서지역의 경우에는 풍속은 강하지만 기온이 다른 지역에 비해 높게 나타나서 각 군집이 모두 포함된 통계적인 값을 통해서만 실험조건을 선정하기에는 무리가 있다고 판단되어 각 지역에서도 그 지역을 잘 대표할 수 있는 지점의 기온이나 풍속의 분포경향을 추가적으로 분석하여 실험조건을 선정하였다. 각 지역의 대표지점 선정은 군집분석 시 군집 내에서 중심거리가 가깝고 비교적 지명도가 있거나 인구가 많이 거주하고 있는 지점을 중심으로 선정하였다(Table 3).
- 분석에 이용한 기상요소 중기 온, 습도 자료는 3시간 간격, 풍속은 1시간 간격 그리고 강수량은 1일 총강수량자료를 사용하였다. 이때 각 자료는 결측치와 이상치를 제거한 후 Larsen (1973)5] 통계적 유효 자료 선정법에 의해 선정된 자료를 이용하였다. 연구기간동안 선정된 유효자료의 수는 75.
- 지역구분을 위한 기상자료는 기상청에서 제공하는 지상관측 자료와 자동기 상관측 (AWS)자료를 사용하였고 그 중에서 관측기간이 10년(1995~2004년)이 되지 않는 지점의 자료는 제외시켜 분석에는 정규기상관측지점 73개와 AWS지점 236개를 사용하여 총 309개의 지점을 분석하였다. 분석에 이용한 기상요소 중기 온, 습도 자료는 3시간 간격, 풍속은 1시간 간격 그리고 강수량은 1일 총강수량자료를 사용하였다.
이론/모형
- Missernad 모델: 기존 체감온도지수의 민감도 분석을 위해서 사용된 Missenard 모델은 1957년 Missenard 에 의해 제시된 것으로써 식(2)와 같이 나타낸다.
성능/효과
- 군집분석에 의해 구분되어진 내륙지역과 산간지역, 해안도서지역 그리고 도심지역 모두 기온은 하계가 높고 동계가 낮아지는 중위도 지역의 전형적인 분포를 잘 나타내고 있으나 도심지역은 하계에는 도심의 영향으로 다소 높은 기온을 나타내었으나, 내륙지역은 그 효과가 강하지 못하여 도심지역에 비해 낮게 나타났다. 산간지역의 경우 기온이 가장 낮게 나타났으며, 해안도서지역의 경우 최저기온이 다른 지역에 비해 다소 높게 나타나 지역의 특성을 잘 반영하고 있다.
- 5(a)와 같이 체감온도 변화경향이 비슷하게 나타났다. 그러나 영상 5℃에서는 풍속이 0ms「'에서 25 ms「'로 증가할 때, 기온이 20℃ 정도 감소하는 것에 비해 영하 25℃에서는 45℃ 정도가 감소하는 결과를 보여, 기온이 낮을수록 기온 감소율이 더 크다는 것을 확인할 수 있었다. 풍속의 경우는 풍속이 0ms「' 일 때는 기온이 영상 5℃에서 영하 25℃로 감소할때 체감온도는 20℃ 정도 감소하고 있고, 5 m 广 일 38℃ 정도 감소하여 풍속이 5 m 广 증가함에 따라 체감온도가 2배 정도 급격하게 감소하였다.
- 그러나 30 m 广에서는 체감온도가 43℃ 정도 감소하고 있어 역시 JAG/TI 모델의 결과에서와 같이 풍속이 증가함에 따라서 체감온도의 감소율은 오히려 낮은 것을 알 수 있었다. 그러나 전체적으로 Missenard 모델의 체감온도가 JAG/ TI 모델에서의 체감온도에 비해 최고 10℃까지 체감온도를 낮게 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 그리고 JAG/TI 모델이 Missenard 모델에 비해서 5 m s-1 이하의 저 풍속구간에서 급격한 기온변화를 보이고있음을 알 수 있었다.
- 그러나 전체적으로 Missenard 모델의 체감온도가 JAG/ TI 모델에서의 체감온도에 비해 최고 10℃까지 체감온도를 낮게 나타내고 있는 것을 알 수 있었다. 그리고 JAG/TI 모델이 Missenard 모델에 비해서 5 m s-1 이하의 저 풍속구간에서 급격한 기온변화를 보이고있음을 알 수 있었다. 체감온도에 영향을 주는 기상요소로는 기온과 일사량, 바람과 습도를 들 수 있는데, 특히 낮은 기온에서는 정상상태에서 땀을 흘리는 경우가 거의 없어 증발에 의한 열 손실이 거의 이루어지지 않으므로 습도를 고려하지 않으며 jag/ti 모델에서도 습도 항을 고려하지 않았다.
- 0℃에서 영상 5℃까지 5℃ 간격으로 설정) 풍속을 변화시킨 결과 각 기온에 따른 체감온도 변화경향이 유사하다고 판단된다. 그리고 영상 5 ℃에서는 풍속이 OmL에서 25ms「'로 증가할 때, 기온이 20℃ 정도 감소하는 것에 비해 영하 25℃에서는 45℃ 정도가 감소하는 결과를 보여, JAG/TI 모델과 같이 기온이 낮을수록 기온 감소율이 더 크다는 것을 확인할 수 있었다. 풍속의 경우는 풍속이 0 ms '일 때는 기온이 영상 5。€!에서 영하 25℃로 감소할 때 체감온도는 20℃ 정도 감소하고 있고, 5 m 广 일 35℃ 정도 감소하였다.
- 3에 나타내었다. 기상청에서 체감온도를 제공하는 10월에서 이듬해 4월까지 7개월의 체감온도 빈도를 살펴본 결과(Fig. 3 참조) 동계기간에 해당되는 12월에서 이듬해 2월까지의 체감온도가 낮게 나타나고 동계기간 중에서도 특히 1월에 체감온도의 값이 더 낮게 나타남을 알 수 있다. 또한 전 지역적으로 가장 높은 빈도를 나타내는 체감온도의 범주는 영하 5℃에서 0℃였으며, 평균 50%정도의 빈도를 나타내었다.
- 동계기간 중 지역별 체감온도 분포 특성을 살펴보기 위해 보호 장구 없이 장기간 노출될 때 저체온증에 빠질 위험이 발생하는 영하 10℃와 실제 극도의 추위를 느끼게 되는 영하 20℃의 발생빈도를 살펴본 결과(Table 4), 도심지역에 해당하는 서울과 부산지역의 경우에는 영하 10℃ 이하인 경우가 각 7.12%와 1.01%로 나타나고 영하 20℃ 이하인 경우는 서울지점에서만 0.32%로 나타났다. 내륙지역의 경우는 수원이 영하 10℃ 이하인 경우가 4.
- 7(b) 참조). 두 모델의 결과를 비교하였을 때는 Missenard 모델이 JAG/TI 모델에 비해 과대평가되는 것으로 나타났고 그 차이 값은 최대 15℃ 정도였으며 풍속보다는 기온이 체감온도에 더 큰 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 또한 저온의 경우 증발에 의한 열 손실은 그 영향이 미약하며 각 풍속과 기온에 따른 습도의 변화가 체감온도에 미치는 영향은 그다지 크게 영향을 주지 않으므로 실제 풍동에서 저온상태에서 풍속에 따른 피부온도나 체감온도의 변화를 조사할 경우 습도는 고려하지 않아도 될 것으로 판단된다.
- 따라서 현 JAG/TI 모델의 경우 체감온도는 바람보다는 기온이 더 민감하게 작용하고 있음을 알 수 있으며, 특히 저온에서 풍속이 증가할 경우 체감온도가 급격히 떨어져 추위에 익숙하지 않은 경우가 저온이지속되어 익숙해진 경우보다 더욱 춥게 느끼게 된다고 판단된다.
- 3 참조) 동계기간에 해당되는 12월에서 이듬해 2월까지의 체감온도가 낮게 나타나고 동계기간 중에서도 특히 1월에 체감온도의 값이 더 낮게 나타남을 알 수 있다. 또한 전 지역적으로 가장 높은 빈도를 나타내는 체감온도의 범주는 영하 5℃에서 0℃였으며, 평균 50%정도의 빈도를 나타내었다.
- 모델의 민감도 분석결과, Missenard 모델이 JAG/ TI 모델에 비해 과대평가되는 것으로 나타났고 그 차이 값은 최대 15℃ 정도였으며 바람보다는 기온이 체감온도에 더 큰 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 또한 저온의 경우 증발에 의한 열 손실은 그 영향이 미약하며 각 풍속과 기온에 따른 습도의 변화가 체감온도에 미치는 영향은 그다지 크게 영향을 주지않으므로 실제 풍동에서 저온상태에서 풍속에 따른 피부 온도나 체감온도의 변화를 조사할 경우 습도는 고려하지 않아도 좋을 것으로 생각된다.
- 01%가 나타나서, 앞서 살펴본 도심지역과 내륙지역에 비해 낮은 체감온도의 발생 비율이 낮음을 알 수 있다. 반면의 산간지역의 경우 대관령 지점은 영하 1O℃ 이하인 경우가 43.34%이고 영하 20℃ 이하인 경우도 11.51%로 나타나서, 앞서 분석한 지역들에 비해 낮은 온도에서 체감온도의 빈도가 크게 나타남을 알 수 있으며 태백지점의 경우는 대관령 지점에 비해 체감온도가 전체적으로 높은 경향을 보이지만 영하 10℃ 이하에서의 발생비율이 12.07%, 영하 20℃ 이하가 0.79%로 역시다른 3개의 지역보다는 높게 나타나 산간지역에서 낮은 체감온도의 빈도수가 높음을 알 수 있다.
- 이때 각 자료는 결측치와 이상치를 제거한 후 Larsen (1973)5] 통계적 유효 자료 선정법에 의해 선정된 자료를 이용하였다. 연구기간동안 선정된 유효자료의 수는 75.33~100%의 범위를 나타내어 Larsen의 최소자료 수를 만족하고 있으므로 통계적 분석에 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
- 5배 정도 높게 나타남을 확인할 수 있다. 이것으로 볼 때 기온과 더불어 큰 영향을미치지만 그 영향 정도는 영상의 기온에서 보다는 영하의 기온에서 크게 작용하여 특히 영하 5℃ 혹은 영하 10℃ 이하에서는 풍속의 작은 증가도 체감온도의 감소에 큰 영향을 미칠 수 있어 실제 실험 시에는 기온이 높을 때에는 각 풍속범위 사이의 차이를 크게 두어 살펴보는 것이 타당하다는 것을 알 수 있다. 현재 기상청에서 사용하고 있는 체감온도식을 이용하여 309개 관측지점의 동계 체감온도지수 분포도를 Fig.
- 파악할 수 있다. 이들 두지점간의 체감온도를 분석해 본 결과, 기온은 유사하고 풍속이 약 6 ms-1 정도 약한 태백 지점이 대관령 지점에 비해 인체에 영향을 줄 수 있을 정도의 낮은 체감온도 빈도가 약 3.5배 낮게 나타나고 있으며, 풍속은 유사하지만 기온이 10℃ 정도 높았던 완도 지점의 경우 낮은 체감온도의 빈도가 약 42.5배 정도 높게 나타남을 확인할 수 있다. 이것으로 볼 때 기온과 더불어 큰 영향을미치지만 그 영향 정도는 영상의 기온에서 보다는 영하의 기온에서 크게 작용하여 특히 영하 5℃ 혹은 영하 10℃ 이하에서는 풍속의 작은 증가도 체감온도의 감소에 큰 영향을 미칠 수 있어 실제 실험 시에는 기온이 높을 때에는 각 풍속범위 사이의 차이를 크게 두어 살펴보는 것이 타당하다는 것을 알 수 있다.
- 이상의 결과를 볼 때 우리나라는 동계에 주로 1, 2, 3단계에 해당하는 체감온도가 발생하며, 4, 5단계는 거의 나타나지 않는다. 따라서, 현재 기상청에서 5단계로 제공 중인 체감온도에 따른 증상과 대처요령은 초기 1, 2, 3단계를 더욱 구체적으로 세분화하고, 새롭게 개발되는 한국형 체감온도지수 또한 1, 2, 3 단계에 해당되는 구간에 대한 분석이 세밀하게 이루어져야 할 것으로 판단된다.
- 5 m 广로 약하게 나타나고 있다. 최대풍속의 경우는 해안도 서 지역과 산간지역이 40ms-1 이상의 강한 풍속을 보였지만 이는 하계기간의 태풍의 영향에 의한 것일 수도 있어 체감온도지수를 고려할 때는 동계기간의 값을 보는 것이 더 적합할 것이라 판단된다.
- 최고기온의 경우도 해안도서지역에서 가장 높게 나타나고 있다. 최저기온은 도심지역과 해안 도서 지역이 높게 나타나고 내륙지역과 산간지역이 낮은 값을 나타내고 있는데 이 둘의 차이가 약 10℃ 정도로 나타나고 있어 평균기온이나 최고기온에 비해 지역적 차이가 크게 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 평균풍속은 해안도서지역과 도심지역이 약 3ms"1 로 비교적 강하게 나타나고 내륙지역과 산간지역은 1.
- 풍속은 체감온도에 기온과 더불어 큰 영향을 미치지만 그 영향 정도는 영상의 기온일 때 보다는 영하의 온도 대에서 증가하게 되고 특히 기온이 영하 5℃ 혹은 영하 10℃ 이하에서는 풍속의 미세한 증가가 체감온도의 감소에 큰 영향을 미칠 수 있으므로실제 실험 시에는 기온이 높을 때에는 낮은 때에 비해 각 풍속범위 사이의 차이를 크게 두어 살펴보는 것이 타당할 것으로 판단된다.
- 산간지역의 경우 기온이 가장 낮게 나타났으며, 해안도서지역의 경우 최저기온이 다른 지역에 비해 다소 높게 나타나 지역의 특성을 잘 반영하고 있다. 풍속의 경우 특정계절에 태풍과 같은 영향을 제외하면 연중 고르게 분포하나, 산간지역과 해안 도서 지역의 경우 동계에 풍속이 강하게 나타났다.
- 평균풍속 또한 전체기간의 평균풍속과 비슷한 경향을 보이고 있으나 최대풍속은 해안도서지역과 내륙지역이 전체기 간의 최대풍속과 유사한 결과를 보이고 있다. 하지만 도심지역과 산간지역의 경우 전체기간의 최대풍속에 비해 그 값이 현저히 약한 것을 알 수 있었고 풍속이 강할 것이라 예상했었던 산간지역이 내륙이나 해안지역에 비해 풍속이 강하지 않음을 알 수 있다.
- 한반도의 기후특성과 체감온도 지수 모델의 민감도를 살펴보기 위하여 1995년부터 2004년까지 최근 10 년간의 월평균기온, 월최대풍속, 월최저기온, 월평균 풍속, 월 최대 풍속, 월 총 강수량 그리고 관측지점의 해발고도를 입력변수로 하여 군집분석을 실시한 결과 3개 군집으로 나눌 수 있었으며, 서울과 부산 과 같은 대도시의 특성을 살펴보기 위해 3개 군집인 내륙지역, 산간지역, 해안도서지역에 도심지역을 추가한 4개 지역으로 나눌 수 있었다.
후속연구
- 분석방법이다. 대용량 데이터에서 개개의 관측치를 요약하는 것보다는 전체를 유사한 관측치들의 군집 (cluster)으로 구분하여 복잡한 전체보다는 그를 잘 대표하는 군집들을 관찰함으로써 전체 데이터에 대한 의미 있는 정보를 얻어낼 수 있을 것이다.
- 거의 나타나지 않는다. 따라서, 현재 기상청에서 5단계로 제공 중인 체감온도에 따른 증상과 대처요령은 초기 1, 2, 3단계를 더욱 구체적으로 세분화하고, 새롭게 개발되는 한국형 체감온도지수 또한 1, 2, 3 단계에 해당되는 구간에 대한 분석이 세밀하게 이루어져야 할 것으로 판단된다.
- 두 모델의 결과를 비교하였을 때는 Missenard 모델이 JAG/TI 모델에 비해 과대평가되는 것으로 나타났고 그 차이 값은 최대 15℃ 정도였으며 풍속보다는 기온이 체감온도에 더 큰 영향을 주고 있음을 알 수 있었다. 또한 저온의 경우 증발에 의한 열 손실은 그 영향이 미약하며 각 풍속과 기온에 따른 습도의 변화가 체감온도에 미치는 영향은 그다지 크게 영향을 주지 않으므로 실제 풍동에서 저온상태에서 풍속에 따른 피부온도나 체감온도의 변화를 조사할 경우 습도는 고려하지 않아도 될 것으로 판단된다.
- 있었다. 또한 저온의 경우 증발에 의한 열 손실은 그 영향이 미약하며 각 풍속과 기온에 따른 습도의 변화가 체감온도에 미치는 영향은 그다지 크게 영향을 주지않으므로 실제 풍동에서 저온상태에서 풍속에 따른 피부 온도나 체감온도의 변화를 조사할 경우 습도는 고려하지 않아도 좋을 것으로 생각된다.
- 관한 연구가 있다. 또한 최근에 김수현 외(2003) 가 기상청에서 제공하고 있는 생활 기상지수를 과거의 기후자료를 이용하여 한반도의 생활환경을 평가하는 일환으로 체감온도지수를 살펴본 바 있지만 동계의 특정 지역을 대상으로 하여 보다 세밀한 추가 연구의 필요성이 있다.
- 현재 사용되고 있는 체감온도지수는 서양인의 평균적 신체특징자료를 바탕으로 개발된 것이므로 신체의 물리적 특성(키, 몸무게, 체질량지수 등)이 서양인과 큰 차이를 보이는 한국인을 포함한 동양인에게도 동일하게 적용할 수 있는지에 대한 과학적이고 객관적인 연구가 전무한 실정이므로 이에 대한 새로운 연구가 시도되어야 할 것이다.
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