[논문]기상 특보 발표가 기상청 콜센터 상담 건수에 미치는 영향 분석

지영미; 박태영; 이영섭

doi:10.14191/atmos.2017.27.4.377

문제 정의

기상청 콜센터 상담 건수는 계절에 민감하게 반응하는 경향이 있기 때문에 기상 특보 발표에 따른 기상청 콜센터 상담 건수의 변화율에 대한 추이를 계절별로 파악하고자 하였다. 또한, 콜센터 상담 건수가 발생 지역에 따라 달라질 수 있는 점을 고려하여, 서울 · 경기 지역에 대해 콜센터 상담 건수의 민감도를 추가로 분석하였다.
, 2016). 따라서 본 연구에서는 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료를 병합하여 기상 특보 발표가 기상청 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 분석하고자 한다.
본 논문은 기상청 콜센터 상담 건수와 기상 특보 자료를 시간대별로 연계하여 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 분석하였다. 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 반영되는 시간 지연 분석 결과, 기상 특보 발표 이후에 1시간이 지연되었을 때 콜센터 상담 건수가 통계적으로 유의하게 증가하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 기존 연구와 달리 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료의 병합을 통해 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 먼저 한국기상산업기술원(구 한국기상산업진흥원)에서 제공받은 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료를 이용하여, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수로 반영되기까지 걸리는 시간을 고려한 시간 지연(time lag) 분석을 실시하였다.
시간대별로 통합한 기상 특보 발표 자료와 콜센터 상담 건수 자료를 이용하여, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수로 반영되기까지 걸리는 시간을 고려한 시간 지연 분석을 수행하였다. 즉, 발표된 기상 특보가 여러 경로를 통해 일반인들에게 전달되어 콜센터 상담의 반응으로 연결되기까지는 시간이 지연될 것으로 예상되기 때문에, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 영향을 주는 데까지 걸리는 지연 시간을 통계적으로 추정하고자 하였다.
특히 ‘기상 특보 발표 변화 여부’ 변수의 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 없음’ 의 항목과 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 있음’ 항목 간의 콜센터 상담 건수 평균 변화율을 비교하여 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.

제안 방법

기상 특보에 대한 반응이 특보 발생 지역에 따라 달라질 수 있는 점을 고려하여, 서울 · 경기 지역에 발표되는 특보에 대해 서울 · 경기 지역의 콜센터 상담 건수의 민감도를 추가로 분석하였다.
오전 1시에서 오전 9시까지와 오후 12시에서 오후 5시까지는 변화율이 양수로 기상청 콜센터 상담 건수가 증가하는 시간대인 반면, 오후 5시에서 오전 1시까지와 오전 9시에서 오후 12시까지는 변화율이 음수로 기상청 콜센터 상담 건수가 감소하는 시간대이다. 따라서 시간에 따른 콜센터 상담 건수 변화율의 차이를 고려하여 기상 특보 유무에 따른 콜센터 상담 건수의 변화율을 비교하였다. 즉, 특정 시간대의 특보 유무 상황을 ‘기상 특보 발표 없음(이전 시간) → 기상 특보 발표 없음(해당 시간)’과 ‘기상 특보 발표 없음(이전 시간) → 기상 특보 발표 있음(해당 시간)’으로 구분하고, 시간대별로 콜센터 상담 건수의 변화율을 비교 검정하였다.
또한 특보 발생 지역에 따른 영향 분석을 위해 대표적으로 서울 · 경기 지역에 대하여 추가로 분석하였다.
또한, 콜센터 상담 건수가 발생 지역에 따라 달라질 수 있는 점을 고려하여, 서울 · 경기 지역에 대해 콜센터 상담 건수의 민감도를 추가로 분석하였다.
본 연구에서는 기존 연구와 달리 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료의 병합을 통해 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 분석하고자 한다. 먼저 한국기상산업기술원(구 한국기상산업진흥원)에서 제공받은 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료를 이용하여, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수로 반영되기까지 걸리는 시간을 고려한 시간 지연(time lag) 분석을 실시하였다. 이를 바탕으로 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 시간대별로 분석하였고, 계절별 비교를 위하여 계절에 따른 교차분석을 수행하였다.
콜센터 상담 건수와 기상 특보 자료는 총 39,345개의 시간대별로 병합되었으며, 이는 2012년 1월 1일 오전 0시부터 2016년 6월 29일 오후 11시까지 총 4년 6개월 동안의 자료이다. 병합된 자료는 일자, 시각, 계절, 특보(경보, 주의보) 발표 여부, 특보 발표 변화 여부, 콜센터 총 상담 건수, 콜센터 상담 건수 변화율 등의 변수로 구성되어 있다. ‘계절’ 변수는 ‘봄(3, 4, 5월)’, ‘여름(6, 7, 8월)’, ‘가을(9, 10, 11월)’, ‘겨울(12, 1, 2월)’의 네 가지 항목으로 구성하였다.
본 연구에서는 시간대별 기상청 콜센터 상담 자료와 기상 특보 발표 자료의 병합 자료로부터 전체적인 기술 통계량을 먼저 살펴보고, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수로 반영되기까지 걸리는 시간을 고려한 시간 지연 분석을 시행하였다. 이를 바탕으로 기상청 콜센터 상담 건수의 기상 특보 발표에 대한 민감도를 분석하였다.
본 연구에서는 실제로 응대가 완료된 콜센터 상담 건수를 분석에 사용하였다. 추후과제에서는 기본적으로 콜센터 상담 건수가 많은 여름철에 기상 특보 발표가 미치는 영향을 보기 위해 콜센터 ARS 자료와 같은 인입 콜수에 대한 분석을 할 수 있을 것이다.
따라서 기상 특보 발표가 여러 경로를 통해 일반인들에게 전달되어 콜센터 상담의 반응으로 연결된다는 가정하에서 기상 특보 발표와 콜센터 상담 건수에는 1시간의 시간 지연이 존재한다는 것을 통계적으로 추정할 수 있다. 시간 지연 분석 결과에 따라 기상 특보 발표가 기상청 콜센터 상담 건수의 관계에 미치는 영향을 분석하는 데 있어 본 논문에서는 1시간의 시간 지연을 고려하였다.
시간대별로 통합한 기상 특보 발표 자료와 콜센터 상담 건수 자료를 이용하여, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수로 반영되기까지 걸리는 시간을 고려한 시간 지연 분석을 수행하였다. 즉, 발표된 기상 특보가 여러 경로를 통해 일반인들에게 전달되어 콜센터 상담의 반응으로 연결되기까지는 시간이 지연될 것으로 예상되기 때문에, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 영향을 주는 데까지 걸리는 지연 시간을 통계적으로 추정하고자 하였다.
먼저 한국기상산업기술원(구 한국기상산업진흥원)에서 제공받은 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료를 이용하여, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수로 반영되기까지 걸리는 시간을 고려한 시간 지연(time lag) 분석을 실시하였다. 이를 바탕으로 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 시간대별로 분석하였고, 계절별 비교를 위하여 계절에 따른 교차분석을 수행하였다. 또한 특보 발생 지역에 따른 영향 분석을 위해 대표적으로 서울 · 경기 지역에 대하여 추가로 분석하였다.
본 연구에서는 시간대별 기상청 콜센터 상담 자료와 기상 특보 발표 자료의 병합 자료로부터 전체적인 기술 통계량을 먼저 살펴보고, 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수로 반영되기까지 걸리는 시간을 고려한 시간 지연 분석을 시행하였다. 이를 바탕으로 기상청 콜센터 상담 건수의 기상 특보 발표에 대한 민감도를 분석하였다. 특히 ‘기상 특보 발표 변화 여부’ 변수의 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 없음’ 의 항목과 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 있음’ 항목 간의 콜센터 상담 건수 평균 변화율을 비교하여 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 파악하고자 하였다.
기상청 콜센터 자료는 2012년 1월 1일부터 2016년 9월 30일까지 약 4년 9개월 동안 기상청 콜센터에 걸려오는 상담 건수를 정리한 자료로 총 4,871,533개의 상담 건수를 가지고 있다. 자료는 상담별 상담일시, 지역(도) 등의 변수들로 구성되어 있으며, 시간대별 상담 건수 분석을 위하여 상담일시 변수를 주로 사용하였다. 기상 특보 자료는 2006년 1월 2일부터 2016년 6월 29일까지 약 10년 6개월 동안 총 183,410개의 특보 발표 건수를 가지고 있다.
즉, 특정 시간대의 특보 유무 상황을 ‘기상 특보 발표 없음(이전 시간) → 기상 특보 발표 없음(해당 시간)’과 ‘기상 특보 발표 없음(이전 시간) → 기상 특보 발표 있음(해당 시간)’으로 구분하고, 시간대별로 콜센터 상담 건수의 변화율을 비교 검정하였다.
지역에 따른 분석은 콜센터 상담 자료의 문의 지역 관측치 개수가 가장 많은 서울 · 경기 지역에 한해서만 분석하였다.

대상 데이터

자료는 상담별 상담일시, 지역(도) 등의 변수들로 구성되어 있으며, 시간대별 상담 건수 분석을 위하여 상담일시 변수를 주로 사용하였다. 기상 특보 자료는 2006년 1월 2일부터 2016년 6월 29일까지 약 10년 6개월 동안 총 183,410개의 특보 발표 건수를 가지고 있다. 기상 특보 자료는 기상 특보 발표시각, 특보구역, 특보 타입 등의 변수로 구성되어 있다.
기상 특보 자료는 2006년 1월 2일부터 2016년 6월 29일까지 약 10년 6개월 동안 총 183,410개의 특보 발표 건수를 가지고 있다. 기상 특보 자료는 기상 특보 발표시각, 특보구역, 특보 타입 등의 변수로 구성되어 있다. 본 연구에서는 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료를 시간 단위로 연계하는 것이 가능한 2012년 1월 1일 0시부터 2016년 6월 29일 24시까지의 병합된 자료를 대상으로 하였다.
본 연구에서 사용된 자료는 한국기상산업기술원 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료이다. 기상청 콜센터 자료는 2012년 1월 1일부터 2016년 9월 30일까지 약 4년 9개월 동안 기상청 콜센터에 걸려오는 상담 건수를 정리한 자료로 총 4,871,533개의 상담 건수를 가지고 있다. 자료는 상담별 상담일시, 지역(도) 등의 변수들로 구성되어 있으며, 시간대별 상담 건수 분석을 위하여 상담일시 변수를 주로 사용하였다.
예를 들어 2014년 7월 2일 오전 4시부터 오전 8시까지는 콜센터 상담 자료가 존재하지 않기 때문에, ‘오전 3시~오전 4시’와 ‘오전 8시~오전 9시’에 해당하는 콜센터 상담 건수 변화율 값은 정확하지 않다고 판단하여 분석에서 제외하였다. 따라서 총 39,345개의 시간대별 병합 자료 중 26개를 제외한 39,319개의 시간대별 병합 자료를 이용하여 분석을 진행하였다.
시간대별 특보 발표 여부는 각 시간의 0분 0초부터 59분 59초까지 한 건 이상의 기상 특보가 발표 되었는지를 의미한다. 따라서 특보 발표 자료는 39,345개의 시간대별로 특보 발표 여부가 기록되었다.
본 논문은 총 4장으로 구성되어 있다. 2장에서는 사용되는 자료에 대한 수집 및 구조를 설명하고 분석의 수행 절차와 효율적인 분석을 위한 자세한 전처리 과정을 설명한다.
본 연구에서 사용된 자료는 한국기상산업기술원 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료이다. 기상청 콜센터 자료는 2012년 1월 1일부터 2016년 9월 30일까지 약 4년 9개월 동안 기상청 콜센터에 걸려오는 상담 건수를 정리한 자료로 총 4,871,533개의 상담 건수를 가지고 있다.
기상 특보 자료는 기상 특보 발표시각, 특보구역, 특보 타입 등의 변수로 구성되어 있다. 본 연구에서는 기상청 콜센터 자료와 기상 특보 자료를 시간 단위로 연계하는 것이 가능한 2012년 1월 1일 0시부터 2016년 6월 29일 24시까지의 병합된 자료를 대상으로 하였다.
본 연구에서는 시간대별로 연계한 기상청 콜센터 상담 건수와 기상 특보 발표 여부의 자료를 분석에 사용한다. 따라서 두 자료에 대해 시간대별 상담 건수와 기상 특보 발표 여부를 정의하는 것이 중요하다.
서울 · 경기 지역에 대한 민감도 분석은 서울 · 경기 지역에 발표되는 특보 자료와 서울 · 경기에 대한 콜센터 상담 건수 자료만을 병합한 자료를 이용하였다.
서울 · 경기 지역에 대한 분석은 서울 · 경기 지역에 발표되는 특보 자료와 서울 · 경기에 대한 콜센터 상담 건수 자료를 병합한 자료를 이용하였다.
콜센터 상담 건수와 기상 특보 자료는 총 39,345개의 시간대별로 병합되었으며, 이는 2012년 1월 1일 오전 0시부터 2016년 6월 29일 오후 11시까지 총 4년 6개월 동안의 자료이다.

성능/효과

본 논문은 기상청 콜센터 상담 건수와 기상 특보 자료를 시간대별로 연계하여 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 미치는 영향을 분석하였다. 기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 반영되는 시간 지연 분석 결과, 기상 특보 발표 이후에 1시간이 지연되었을 때 콜센터 상담 건수가 통계적으로 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 시간 지연 분석 결과를 고려하였을 때, 콜센터 상담 건수의 평균 변화율은 기상 특보 발표가 없을 때 비하여 기상 특보 발표가 있을 때 더욱 증가하는 경향이 있었다.
Figure 2는 시간이 지연됨에 따라 특보 발표 여부에 따른 콜센터 상담 건수의 평균 변화율에 대한 차이를 보여준다. 기상 특보가 발표되었을 때와 발표되지 않았을 때의 콜센터 상담 건수의 평균 변화율은 시간 지연이 1일 때 차이가 0.1347로 극대화되며, 이는 유의수준 5%에서 통계적으로 유의하였다. 특보 발표 여부에 따른 콜센터 상담 건수의 평균 변화율에 대한 차이는 2시간 이상 지연되었을 때 통계적으로 유의하지 않게 된다.
서울 · 경기 지역의 비교 분석 결과 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 없음’에 비해 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 있음’의 콜센터 상담 건수에 대한 평균변화율 차이는 0.0866으로 나타났으며, 이는 5%의 유의수준 하에서 통계적으로 유의하다.
서울 · 경기 지역의 콜센터 상담 건수 분석 결과 서울 · 경기 지역의 기상 특보 발표가 서울 · 경기 지역의 콜센터 상담 건수의 변화율에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
기상 특보 발표가 콜센터 상담 건수에 반영되는 시간 지연 분석 결과, 기상 특보 발표 이후에 1시간이 지연되었을 때 콜센터 상담 건수가 통계적으로 유의하게 증가하는 것으로 나타났다. 시간 지연 분석 결과를 고려하였을 때, 콜센터 상담 건수의 평균 변화율은 기상 특보 발표가 없을 때 비하여 기상 특보 발표가 있을 때 더욱 증가하는 경향이 있었다. 따라서 특보 발표 이후에는 콜센터 상담원을 한시적으로 보강하여 콜센터 상담 건수의 증가를 대비할 필요가 있을 것으로 보인다.
시간대와 계절별 차이를 동시에 고려한 비교 분석 결과, ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 없음’에 비해 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 있음’의 콜센터 상담 건수에 대한 평균 변화율이 통계적으로 유의하게 높은 계절은 봄, 가을, 겨울이었다.
전체적으로는 오전 2시부터 오전 9시까지 기상청 콜센터 상담 건수가 증가하는 경향을 보이다가 오전 9시부터 오후 1시까지 서서히 감소하는 경향을 보였다. 오후 1시부터 오후 5시까지는 기상청 콜센터 상담 건수가 다시 증가하는 경향을 보였으며, 이후 오전 2시까지는 서서히 감소하는 경향을 보였다.
오후 5시부터 오전 1시의 저녁 시간대에는 기상청 콜센터 상담 건수의 변화율이 감소하는 경향을 보였으며 특히 취침 시각인 오후 9시부터 오후 11시에는 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 없음’에 비해 ‘기상 특보 발표 없음 → 기상 특보 발표 있음’의 경우에 변화율의 평균이 높은 것을 확인할 수 있다.
79건으로 가장 많았다. 전체적으로는 오전 2시부터 오전 9시까지 기상청 콜센터 상담 건수가 증가하는 경향을 보이다가 오전 9시부터 오후 1시까지 서서히 감소하는 경향을 보였다. 오후 1시부터 오후 5시까지는 기상청 콜센터 상담 건수가 다시 증가하는 경향을 보였으며, 이후 오전 2시까지는 서서히 감소하는 경향을 보였다.

후속연구

본 연구에서는 실제로 응대가 완료된 콜센터 상담 건수를 분석에 사용하였다. 추후과제에서는 기본적으로 콜센터 상담 건수가 많은 여름철에 기상 특보 발표가 미치는 영향을 보기 위해 콜센터 ARS 자료와 같은 인입 콜수에 대한 분석을 할 수 있을 것이다. 콜센터 상담 건수와 인입 콜수 간의 비교 분석은 향후 관심 있는 주제가 될 수 있으며 이는 추후 과제로 남겨두고자 한다.
추후과제에서는 기본적으로 콜센터 상담 건수가 많은 여름철에 기상 특보 발표가 미치는 영향을 보기 위해 콜센터 ARS 자료와 같은 인입 콜수에 대한 분석을 할 수 있을 것이다. 콜센터 상담 건수와 인입 콜수 간의 비교 분석은 향후 관심 있는 주제가 될 수 있으며 이는 추후 과제로 남겨두고자 한다. 지역에 따른 분석은 콜센터 상담 자료의 문의 지역 관측치 개수가 가장 많은 서울 · 경기 지역에 한해서만 분석하였다.
지역에 따른 분석은 콜센터 상담 자료의 문의 지역 관측치 개수가 가장 많은 서울 · 경기 지역에 한해서만 분석하였다. 향후 연구에서는 기상 특보가 발표된 지역과 종류와 콜센터 문의를 요청한 지역에 따른 기상 특보 발표의 영향 분석을 전 지역으로 확장하여 더욱 정확한 분석을 할 수 있을 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기상청 콜센터 상담 건수는 어떠한 원인으로 차이가 나는가?	Lee et al. (2016)에 따르면 기상청 콜센터 상담 건수는 계절에 따라 시간당 최대 9,000여 건 정도 차이가 난다. 이처럼 콜센터 상담 건수가 크게 변동하는 경우에는 콜센터의 한정된 인력으로 콜센터 상담 수요에 적절하게 대응하기 곤란해진다.
	기상청 콜센터에 걸려오는 콜센터 상담 건수는 무엇을 알 수 있는가?	기상청 콜센터에 걸려오는 콜센터 상담 건수는 기상 현상에 대한 관심을 나타내는 지표라고 할 수 있다. Lee et al.
	기상청 콜센터 상담 건수의 변동이 차이가 클 때 어떠한 문제가 생기는가?	(2016)에 따르면 기상청 콜센터 상담 건수는 계절에 따라 시간당 최대 9,000여 건 정도 차이가 난다. 이처럼 콜센터 상담 건수가 크게 변동하는 경우에는 콜센터의 한정된 인력으로 콜센터 상담 수요에 적절하게 대응하기 곤란해진다. 콜센터는 고객 만족의 접점으로서 고객과의 피드백 시스템을 구축하기 때문에 콜센터 상담 수요를 예측하고, 콜센터 상담 수요에 따라 콜센터를 관리하는 것은 매우 중요하다(Kim et al.

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