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제8장 인터넷의 기상정보

세계는 변하고 있다. 국가간 인적·물적 자원의 교류가 늘어나고 통신 기술의 발전으로 정보의 교환량이 많아지고 있다.
기상위성·기상레이더 등의 원격탐사 기술의 발전, 멀티미디어용 퍼스널 컴퓨터의 대량 보급, 슈퍼컴퓨터를 이용한 시뮬레이션 기술의 발전으로 기상기술이 객관화되고 기상정보가 대량으로 복제·가공될 수 있게 되어, 기상정보 서비스도 다양한 사회적 요구 내용과 형식에 맞추어 변모하고 있다.

산업발전으로 인한 환경오염이 심해지고 지구 온난화와 오존층 파괴 등과 같이 기후변화가 전지구적으로 확대되고 있다. 인구증가와 도시화의 진전으로 사회는 자연재해에 대해 보다 취약한 구조로 바뀌고 있다. 구름등의 인공조절 활동이 빈번해지자 자연재에 대한 새로운 소유권 다툼이 생겨나고 있다.

제한된 자연자원은 경제성장의 한계요소로 작용하기에 이르렀고, 자연환경의 훼손과 그에 따른 기후변화는 국제분쟁의 원인이 되고 있다. 또한 전지구적 기후변화와 그에 따른 환경 위기에 대처하기 위한 사회운동이 활발해지고 국제적 정치연대화의 움직임도 가시화 되고 있다.

세계 각국은 지구 환경문제에 대해서 국제협력을 도모하는 한편, 자국시장의 국제경쟁력을 강화하기 위하여 공공부문에도 상업화 기능을 도입하고, 조직도 수직 체계에서 수평 체계로 전환하고 있다. 서비스의 내용도 기술 중심에서 기능 중심으로 탈바꿈하고 있다.
자연재난에 대한 인식과 그 대응전략에도 변화가 생기고 있다. 가뭄·홍수 등의 자연 현상을 이상기후로 보는 대신 정상적인 기후변동의 한 양식으로 보려는 견해가 많아지고 있다. 자연재난이 오기 전에 적극적으로 대처하여 그 위험을 시간적으로 분산시키려는 위험관리정책을 택하는 국가들이 늘어나고 있다.

변화하고 불확실한 자연환경과 사회환경에 탄력적으로 대처하기 위해서는 무형의 자원인 정보를 효과적으로 이용해야 한다. 정보는 어둠 속에서 동굴밖으로 빠져나오는데 필요한 빛이요 힘이다. 기상정보는 농산물의 가격안정·물류비용의 절감·에너지 절약·대체에너지 개발·날씨와 재해보험의 활용·보건환경의 향상·국가방위의 강화·과학교육의 생활교재 제공 등과 같이 환경을 보전하면서 국가발전을 지속적으로 추진하는데 기여할 수 있다. 또한 기상정보는 매스미디어에 의한 공익정보의 대국민 전파를 통해서 기상재해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하고 일상생활의 편익을 증진하는데 큰 몫을 담당하고 있다.

국가 기상 서비스는 환경보전과 발전·국제협력과 국내경쟁력 강화·공익과 효율 등의 서로 상충하는 가치들간의 균형을 유지하면서 자연재해로부터 국민의 생명과 재산을 보호하고 자연재해에 대한 탄력성과 산업생산성을 높여서, 궁극적으로 국민의 삶의 질을 높이는 방향으로 나아가야 한다.
선진 각국은 그 동안 확립된 대기과학 지식·기상 레이더·기상위성·슈퍼컴퓨터·고속 디지털 통신망을 동원하여 악기상 현상의 감시·예보·경보에 이르기까지 신속하고 정확한 정보를 생산하기 위해 총력을 기울이고 있다. 한편 산업활동에 기인한 기후변화로 환경훼손과 기상재해의 피해규모가 커지자, 전지구 기후의 진단과 예측에 관한 연구도 크게 강화되고 있다.

우리나라의 자연재해도 상당 부분이 집중호우·태풍 등의 악기상과 엘니뇨 등의 이상기후에 그 원인이 있어서, 국가 기상정책은 (1)악기상의 감시와 예측 (2)전지구 기후의 감시와 예측이라는 두 축을 기조로 하여, 전자의 경우 경쟁원리를 도입하고 후자의 경우 국제협력을 강화하여 사회 전체에 대한 기상정보의 부가가치를 높임과 동시에 기상정보가 갖는 환경 친화적인 특징이 충분히 발현될 수 있도록 추진되어야 할 것이다.
우리나라의 근대 기상 서비스는 일제의 영향하에 시작되었기 때문에 산업지원에 취약한 구조를 가질 수밖에 없었을 것이다. 한국전쟁 직후에는 경제적 빈곤으로, 70년대 이후에는 중공업 위주의 경제정책으로 인하여 기상서비스와 같은 정보산업은 국가의 우선 투자 순위 밖에 있었다. 따라서 기상서비스는 예보나 항공분야와 같이 좁은 분야에 집중되었고, 자원·에너지·공업·유통·해운·보험 등의 분야로 적극적으로 나아가지 못했다.

최근 세계가 좁아지고 우리나라도 정보화 사회로 급진전함에 따라 선진국이 그동안 개발한 응용분야의 기상정보 처리 기술을 손쉽게 받아들일 수 있는 절호의 기회를 맞고 있다. 이러한 기술 이전 과정이 순조롭게 진행되기 위해서는 과학적 정신과 합리성에 기반을 둔 문화가 먼저 우리 사회에 정착되어야 한다. 선진국이 그동안 개발하여 실용화한 응용기상 기술을 받아들이는 것이 효과적이나, 궁극적으로 기초 대기과학의 발전을 통한 기술자립 여건을 확립하기 위해 노력해야 한다. 또한 교육기관에서 배출된 대기과학 전공자는 산업체에서 근무하는데 필요한 실무적 기술과 문제해결을 위한 응용력을 갖추어야 한다.
기상정보가 사회발전에 적극적으로 응용되려면, 공공기관의 공익성과 민간기업의 효율성이 조화를 이루어야 하고, 이를 통해 최종 고객인 국민이 양질의 기상정보 서비스를 받을 수 있어야 한다.

우선 공공기관에서 제공하는 기간 기상정보 서비스의 품질과 신뢰도가 향상되어야 한다. 기간 기상정보를 생산하는 데에는 관측망과 슈퍼컴퓨터 운영·예보 모형 개발·기후자료 관리 등에 막대한 비용이 든다. 또한 기상관측 자료와 예보자료는 국제적으로 무료로 교환되고 있다. 따라서 기간 기상정보 서비스는 공공기관에서 운영될 수밖에 없고, 시장의 경쟁원리를 적용하기 어렵다. 대신 국민의 만족도가 서비스 효율을 측정하는 지표가 되고 동기유인이 될 수 있도록 조직과 제도를 개선해야 한다. 또한 적극적인 마케팅 기법을 동원하여 국민의 요구를 청취하고 이를 바탕으로 고객을 위한 서비스 상품을 개발하고 이를 국민에게 홍보 교육하여야 한다.
한편 정부의 규제는 사기업이 사익을 추구하는 과정에서 일어날 수 있는 환경오염 등의 공익훼손에 대한 감시에 제한되어야 하고, 공공기관의 기득권에 의해 시장질서가 왜곡되지 않도록 공공기관의 경쟁중립화가 유지되어야 한다.

둘째, 기간 기상정보가 효과적으로 산업에 응용되어 정보의 고부가가치를 창출하기 위해서는 민간 부문에서 경쟁원리에 기초한 정보산업이 진흥되어야 한다. 또한 산업체에 종사하는 기상 전문가의 전문성·창의성·그리고 관련 산업 전문가와의 팀웍이 갖추어져야 한다.
민간 기상정보 서비스가 활성화되면 그 이윤의 일부가 연구사업을 통해서 기간 기상정보의 품질향상에 재투자될 수 있어서, 기상정보의 사회적 효용이 증진되고 나아가서 지속적인 국가발전에 기여하게 된다. 또한 민간 기상정보 사업이 진흥되면 지역 경제단위의 응용기상 산업이 발전하고, 자연히 지역개발 투자의 여력이 생기고, 지방 대학의 연구를 촉진하여 지방의 균형적 발전에도 기여할 것이다.

대기과학은 대기의 환경문제를 통해서 기초과학·공학·사회과학과 긴밀하게 연관되어 있다. 응용기상학이 발전하기 위해서는 대기과학의 기초분야는 물론이고 수학·통계학·물리학·화학·정보처리공학·전기전자공학·정보분류학 등 여러 분야 전문가의 협동이 필요하고, 이들이 기상분야에서 일할수 있는 동기유인책이 필요하다.
응용기상학이 사회발전에 적극적으로 쓰이기 위해서는 정부조직 내에서 기상 유관기관간의 협력과 조정의 채널이 실질적으로 조성되어야 하고, 국가 전체의 입장에서도 대기과학 전문기관·정책결정기구·민간 기상정보 서비스회사·매스 미디어 담당기관 그리고 국민 각자에 이르는 기상정보 전달체제상의 각 기능간에 유기적인 협조체제가 갖추어져야 한다.

기후학적인 측면을 고려한 건물 설계

(Climatic Design of Buildings - An Overview)
By Sam C M Hui, Ph.D., Department of Architecture, The University of Hong Kong

(내용 요약)
"기상"이란 주어진 시간과 장소에서의 대기의 조건을 말하며, "기후"는 어떤 지리학적 위치에서 시간적으로 누적된 기상조건이라고 정의할 수 있다. 전지구적인 관점에서 기후는, 태양에너지의 불균등한 지표면 가열, 기단의 이동 등에 따라 결정된다.
...
건축에 있어 기후분석은 다음과 같은 용도에 이용된다.
- 설계방법의 개발
- 단열재의 최적 사용

세부적인 견물 설계에 있어서는 기후자료가 다음과 같은 목적으로 이용된다.
- 냉,난방율 계산
- 냉방, 통풍, 에어 컨디셔닝(HVAC)장치 설계
- 건물이 소비하는 에너지량 추정
...

도시지역은 대기오염 및 높은 인구밀도, 건물과 도로 분포 등에 의하여 다른 지역보다 높은 온도와 약한 바람/일사 등 특별한 기후조건을 갖게 된다. 도시의 미기상학적 분석은 다른 지역과 다른 태양복사, 기온, 바람 조건등을 모두 고려해야 하는 매우 어려운 분야인데, 건축설계분야에 있어서 도시 미기상의 이해는 필수적이라 할 수 있다.
...

건물은 그 내부의 사람들로 하여금 외부 환경과 격리시키는 역할을 하는 일종의 '기후 변경자(氣候 變更者)'라 할 수 있다. 그 건물이 사람들로 하여금 'shelter'와 같은 역할을 하기 위해서는 어떤 지역에 건물의 설계하기 전에 그 지역의 기후학적 특성을 먼저 이해해야 한다. 이를 위하여 기후자료를 분석, 이해하고 건물 설계에 그 결과를 적용하는 일이 필수적이라 하겠다.

본문으로

<참고 문헌>

Hui, S. C. M. and Cheung, K. P., 1997. Climatic data for building energy design in Hong Kong and Mainland China, In Proc. of the CIBSE National Conference 1997, 5-7 October 1997, London (paper for CIBSE Virtual Conference 1997).

Hui, S. C. M. and Cheung, K. P., 1997. Multi-year (MY) building simulation: is it useful and practical?, In Proc. of the IBPSA Building Simulation '97 Conference, 8-10 September, 1997, Prague, Czech Republic, Volume II, pp. 285-292.

<관련 site>

Analysis of Building Climatic Data (ABCD)

The Fridge : Climatic Design

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제1장 산업과 기상

[산업과 기상은?] [기상청이 제공하는 정보] [산업에 바탕한 기상정보] [문제점과 장래전망]

1.1 산업과 기상은

기상의 영향을 받지 않는 사물은 없을 것이다. 이러한 정도가 크냐 작냐의 차이는 있다. 산업활동의 기본이 되는 인간의 생활, 체내의 리듬은 기상의 리듬에 지배되며, 섭취칼로리에서 에너지소비에 이르기까지 기상의 영향을 받고 있다. 과거에는 1차산업이 주로 기상의 영향을 받았으나 현재는 3차산업에까지 영향하는 것 같다. 사회·경제가 발전함에 따라 기상의 영향은 다방면에서 나타나고 있어 전력소비량과 슈퍼의 내장객수부터 패션까지 미치고 있다. 이러한 경향은 점점 강해지는 것으로 보여 '산업과 기상'은 새로운 시대의 각광을 받고 있다.

기상학의 일분야로 '산업기상학'이 있다. 이는 농업, 공업, 건설, 수산 등의 제산업의 생산, 설계, 판매 등과 기상과의 관계를 구명하는 학문이다. 또한 기상처에는 산업기상과가 있어 기상업무와 산업계와의 파이프역할을 하고 있고, 기상정보의 활용을 추진하고 있지만 이 발전의 역사를 더듬어보면 당연히 최초는 기상의 영향을 직접적으로 받는 농업, 수산업이 주체이었다. 현재에도 이 경향은 남아 있지만 조금씩 폭이 넓어지고 공업에서 정보산업으로 진전되고 있다.

산업기상의 주된 분야은 매년 확대하는 경향이다. 예를 들면 스케일이 작은 분야로는 헬리콥터에 의한 논에 농약살포로부터 대규모가 되는 브롬에 의한 오존층파괴 등 지구환경보전까지 생각되어진다. 1차산업에서 3차산업까지 산업기상의 분야에는 다음과 같은 것이 있다.

ⓐ 농업과 기상
농작물 품종의 선정, 파종시기, 시비, 농약살포, 병해충 등에 기상을 이용한다.

ⓑ 축산업과 기상
목초의 생산, 예취, 우유생산, 축사의 통풍, 고기수요 등에 기상을 이용한다.

ⓒ 공업과 기상
공업입지, 노동조건, 생산능률, 공업생산에 기상을 이용한다. 환경오염방지의 견지에서도 기상은 중시된다.

ⓓ 건축과 기상
건조물의 설계, 안전기준, 옥외작업일, 빌딩의 냉난방에 기상을 이용한다. 고층건축 인근의 빌딩풍, 자연환경보전을 위한 설계, 빌딩옥상의 녹화 등에 의한 도시온난화방지와 기상, 새로운 도시설계에는 기상이 중요한 역할을 한다.

ⓔ 전력과 기상
수력발전에 이용하는 댐의 선정, 구축, 수량의 콘트롤 및 발전량의 예상에 기상을 이용한다. 쿨러가 보급되는 여름의 소비전력은 기온에 의해 증감한다. 또한 송전에 관련하여 여름은 번개, 겨울은 눈이 중요한 기상정보가 된다.

ⓕ 제조업과 기상
에어콘, 맥주, 아이스크림, 청량음료, 난방기구 등의 계절상품은 기상에 의해 매출이 영향받는다.

ⓖ 무역과 기상
수출선의 기상은 제품의 품질관리에 이용된다. 또 한발과 한파에 의한 수로 등 수송경로의 폐쇄는 제품의 납입기를 교란하고, 원료의 수입이 지연되기도 하기 때문에 기상정보를 이용하여 빨리 대책을 취한다.

ⓗ 의료와 기상
폭서, 냉하 혹은 난동, 한동에 의해 의료의 종류 및 매상이 크게 변한다. 기온이 특히 영향하는 것은 5월, 9월, 11월에 각각 하복, 추동복의 착용하는 달이다.

ⓘ 유통과 기상
우유, 계란, 야채, 육류 등의 일상품의 매출, 내장객숭 등은 맑은가 흐린가, 더운가 추운가에 따라 변한다.

ⓙ 관광, 레져와 기상
비가 많고 서늘한 여름에는 레져손님이 감소하여 항공, 철도, 선박의 수입이 감소한다. 난동은 스키손님을 감소시키고 골프손님을 증가시키는 등 기상의 영향을 받는다.

ⓚ 선박과 기상
선박의 경제적 운항, 방재 등의 측면에 기상과 관계가 깊다.

ⓛ 항공기와 기상
안전대책, 경제비행 등에 기상정보는 없어서는 안된다.

ⓜ 수도, 급수와 기상
도시의 인구집중이 진행되면 수원지의 확보, 댐의 저수, 급수계획에 기상이 사용된다. 또한 수질의 보전, 양질의 물 등도 기상과 관계가 있다.

ⓝ 보건, 건강과 기상
인간은 기상의 영향을 받아 특유의 병기가 다발한다. 이를 기상병이라 한다. 이상한동의 해에는 인플루엔자가 유행하여 보건재정을 압박하기도 한다.

ⓞ 산업활동과 지구환경
산업활동은 언제나 환경을 파괴하지만 활동이 거대화할 의도가 없더라도 산성비, 삼림파괴, 사막화, 오존층파괴, 지구규모 기후온난화 등 인간이 스스로의 손으로 인간의 생존이 걸린 환경을 파괴하고 있는 것이다.

 

1.2 기상청이 산업계에 제공하는 기상정보

 

기상청은 일반을 대상으로 여러 가지 정보를 제공하고 있다. 말하자면 불특정 다수를 대상으로 하기 때문에 개개의 사용자가 구체적인 문제에 이용하는 경우에는 필요하여도 충분한 언급은 없다. 특정 유저을 위해서는 민간기상회사가 유료로 정보서비스를 수행하고 있다. 주요 민간기상회사는 표 1-1에 실려있다.

기상청이 발표하고 있는 주요 정보는 다음을 통하여 매일의 일기예보, 주간예보, 장기예보, 농업기상통보 등이 있다.

ⓐ 단기예보
오늘, 내일, 모레까지의 일기예보를 하루 4회 발표한다.

ⓑ 주간예보
모레 이후의 5일 기상을 예보한다. 하루 2회 발표한다.

ⓒ 장기예보
1개월앞까지를 순별로 나누어 예보하는 1개월예보, 3개월씩 예보하는 계절예보, 6개월앞까지를 예보하는 6개월예보가 있다.

ⓓ 기상주의보
기상이 원인으로 재해가 일어날 듯 할 때 발표된다. 예로 호우주의보, 대설주의보, 폭풍주의보 등.

ⓔ 지면현상주의보
고조, 파랑, 홍수, 침수 등의 주의보

ⓕ 기상경보
기상이 원인으로 중대한 재해가 발생할 가능성이 있을 때 발표된다. 호우경보, 대설경보, 폭풍경보 등.

ⓖ 기상정보
기상주의보 및 기상경보에 관련된 기상정황에 대한 간단명료한 해설

ⓗ 지면현상경보
고조, 파랑, 홍수, 침수경보 등

1.3 산업에 바탕한 기상정보

1.3.1 경기보다 기상 - 배경에는 생활수준의 향상

'경기보다 매기, 매기보다 일기'. '경기 3할, 일기 7할' 유통업계에서 흔히 들리는 말이다. 도회지에서는 눙이 내리면 손님이 줄고, 일상품은 곧 재고가 산처럼 쌓인다. 어떤 점포주인이 다음날 눈이 올 것을 안다면 납품을 줄여 손해를 최소한으로 하여 이익을 늘릴수 있다.

이 예로는 텔레비젼 및 라디오의 기상정보를 유년하여 들으면 되므로 특별한 일은 아니다. 그러나 생각해야할 대목도 있다. 적설이 몇센치가 되면 손님이 주는가, 눈속을 찾아오는 손님은 무엇을 사는가, 오후 3시에 눈이 내리다 그치면 손니은 줄지 않는가, 등을 과거의 데이터로 분석하여 보면 기상정보가 판매정보로의 가치 전환되어 진다. 이것이 중요한 일이다. 경쟁이 심한 사회에서 생존하기 위해서는 기상정보를 생존정보로 만드는 과학적인 판단과 합리적인 운영을 필요로하는 시대가 도래한 것이다.

지금은 어떤 업계에도 퍼스컴이 도입되어 합리화가 진행되고 있다. 철저한 불필요의 배제는 구석구석(모든 곳)에까지 확대되고 있다. 그리고 인력부족, 인건비의 상승 중에서도 이익을 남기는 것은 부확정 요인에 의한 변동을 최소한으로하지 않으면 안된다. 이 불확정요인의 최대값이 일기이다.

달리 말할 방도가 없다면, 고려되어야 할 합리화는 한결같이(전부) 완료되었기 때문이다. 남은 것은 합리화할 수 없는 대상이다. 그것은 경영자의 의지 및 판단이 멀리 미치지 않는 세계라 생각하면 좋을 것이다. 예를 들면, 소비자의 감성 행동이다. 그리고 일기이다. 소비자행동은 자주(누차) 일기에 의해서도 변하기 때문에 일길르 계수로하여 소비자행동을 추정할 수 있다. 이 상관은 생활수준이 향상하는 정도가 크게 되는 성질이 있다. 즉 일기는 경기보다도 소비동향을 지배하게 되는 것이다.

물품이 부족한 시대에는 일기에 관계없이 언제라도 팔린다. 이때는 일기의 영향을 생각할 필요는 없다. 기상정보를 필요로 하는 것은 주로 농업과 어업 등의 1차산업에 국한되어왔다. 그러나 생활수준이 향상되면 생활을 유지하는 생필품은 다양화되기 때문에 팔려면은 어떤 방법이 좋은가 생각해야 할 품목이 있다. 무엇이 보다 좋은가는 소비자의 기호에 따라 결정되는 시대가 되었다. 알기 쉬운예을 들면 무더운 여름철에 쿨러가 필요하다고 느끼지 시원한 여름에는 필요성이 없다. 대신 가구와 같은 내구성 소비재를 필요하다고 느끼게 된다. 즉 기후에 의해 소비자가 필요하다고 느끼는 상품이 변하는 시기가 되었기 때문에 일기는 경기보다도 소비동향을 지배한다고 말할 수 있다.

장마가 일찍 개어 더운 여름이 찾아오게 되면 여름철 소비경제의 움직임은 변하게 된다. 여름은 더우면 소비가 활발해지고 시원한 여름이 되면 계절상품의 소비는 떨어지기 때문에 상품에 따른 낙차가 크다. 에를 들어, 폭서가 되면 에어컨의 매상은 신장하고 보급율은 상승한다. 이렇게 되면 기온 1도의 상승이 전력소비량에 커다란 영향을 주게 된다. 이것이 시원한 여름이 되면 에어컨의 매상은 혹서에 못미쳐 전력소비량의 전년 같은 달의 신장율는 저하게 된다. 냉하였던 1988년 여름, 전국의 전력소비량은 508억1800KW로 전년 같은 달 대비 1.4% 감소하였다. 호경기였음에도 감소한 것은 냉방수요가 저하하는 일이 생겼기 때문이 었다. '경기보다도 일기'였던 것이다.

냉하는 또한 인간의 활동을 멈추게 한다. 소비는 인간의 활동에 대해서도 반응하기 때문에 냉하는 소비를 냉각하게 된다. 에를 들면 레져손님이다. 1988년 7월은 기록적인 저온과 악천후가 일어났다. 이때 여행사 7개 회사가 취급한 국내여행의 ?급고는 약 2,033억엔으로 전년 같은 달 대비 1.5% 감소되었다. 외식산업도 손님이 들어오지 않았다. 오랜 비에 의한 내장객수의 둔화, 야채가격의 급등의 더블펀치를 받은 것이 주요인이 되어 유력한 페밀리 레스토랑은 계획보다 1-2억엔의 수입 감소가 났다.

또한 동년 8월의 전국 백화점 매상고는 전년 같은 달 대비 5.1% 증가하여 이해에 가장 저조한 신장율이 되었다. 특히 불순한 기후로 냉해가 일어난 동북지방은 약 0.6%의 증가로 부진이 극에 달하였다. 이 해는 암호경기에 힘입어 호경기였음에도 일기가 소비를 좌우하였던 것이다. 이 중에서는 식품이 불순한 여름에 의한 부진이 가장 컸다. 그러나 소비자는 대신 가구 등을 구매하여 10%대의 신장율을 보였다.

이것은 무슨 까닭때문일까. 소비자는 돈을 가지고 있다. 무엇에 쓸것인가는 기후에 의해 레져에 사용하는 경우도 있고, 내구성 소비재에 사용하는 경우도 있는 것이다. 기후가 소비동향을 결정하는 하나의 예이다. 따라서 기후를 앞서 알아내어 소비자의 요구를 파악, 파내방법의 합리화, 집중화를 시도할 수 있다. 이에 정보화된 산업기상의 필요성이 해마다 커지게 되어 오고 있다.

1.3.2 기술혁신시대에 있어서의 전략 - 기상정보의 적극 이용

지금의 일본경제는 기술혁신에의해 활성화되고 있다. 어떤 분야에는 하이테크이 파도가 밀려와 고도의 정보화 사회가 형성되고 있다. 정보가 무기가 되는 시대로 정보의 무장화는 시대의 조류이다. 최근 이 흐름에 따라 기상정보가 산업개 각분야에 주목을 받게 되었다. 이것이 새로운 시대의 산업기상정보이다.

산업기상이라는 말은 오래전부터 사용되어 왔지만 산업구조가 변화되면 이 내용도 당연히 변화하는 것이다. 종래에는 앞절에서 언급한 것처럼 제산업의 생산, 설계, 재해 등과 기상과의 관계를 총칭하여 사용하여 왔다.

일본기상협회(問前滿彦)은 새로운 기술혁신시대의 산업기상정보로서 다음 항목을 들었다.

ⓐ 교통 운수업계

Security정보로서 - 호우예칙, 안개예측, 강설예측, 태풍정보, 기상재해예측, 노면동결예측, 파랑예측, 항공기상예측, 항로예측

승객에 대한 정보서비스로서 - 일기예보, 각종 기상정보

ⓑ 유통업계

재고관리정보로서 - 판매 주력품에 대한 기상정보, POS를 활용한 Weather Merchandising

고객에 대한 정보서비스 차원 - 커뮤니티 백화점, 대중 공간의 활성화 정보

판매전략정보로서 - 타점포에 대한 차별화 전략, 특매상품의 결정

유통전략정보 - 세계의 곡창지대의 기상정보 수집

ⓒ 농업 어업계

생산관리정보차원 - 농작물 경지의 기상파악 및 농작업 대책(온라인데이터의 활용, 메쉬기후도의 작성)

조업손실의 저감화 정보차원 - 조업계획, 안전관리, 양한 어장탐사(해역수온분포, 파랑예측, 기상예측)

시장에의 공급전략정보로서 - 각 공급지의 농작물의 생육상황의 파악, 수산물의 수량 추정

ⓓ 제조업계

계절상품의 생산관리계획으로서 - 여름상품, 겨울상품의 매출 예상과 생산량의 결정

제품의 품질관리정보로서 - 뇌우에 의한 정전대책, 음료수의 적수대책

ⓔ 서비스업계

인포메이션서비스로서 - 여행대리점, 뉴미디어 관련기업 등에 대한 기상 기본정보, 수요별 기상정보의 제공,

인포메이션의 차별화 등에 의한 기업의 신뢰성과 이미지의 제고

1.4 산업기상의 문제점과 장래전망

 

산업계가 기상정보를 이용하는 경우, 업계에 의해 기상의 영향도가 다르기 때문에 일률적으로 말하기는 어려우나 기본적인 생각방향은 같다. 이의 중요한 것으로는 다음의 3원칙이 있다.

기본 3원칙 : 최대문제는 예측의 정확성

제1원칙 기상정보 빨리 입수하여 정확히 판단한다.
모처럼의 정보가 지연되는 것은 변명의 여지가 없다. 중요한 것은 정확히 이해하는 것이지만 이것이 의외로 어렵다. 특히 자신의 경험에 의해 해석하게 되면 잘못된 판단을 한다. 초심자에게는 많은 실수가 있다.

제2원칙 기상과 상품 등과의 관계를 구명하여 두어라
계절 및 기후에 민감한 상품도 있지만 그렇지 않은 상품도 있다. 취급하고 있는 물품이 어떠한 기상조건의 경우에 잘 팔리는지 혹은 판매되지 않는지 정리하여 두는 일이 기상정보를 활용하는 길이다. 이것이 불가능할 경우에는 관념적인 이용이 가능하지만 실리는 따르지 않는다.

제3원칙 위험분산을 시도하라.
기상정보는 예측을 포함하고 있기 때문에 벗어나는 경우가 있다. 예측에는 당연히 오차가 내포되어 있다는 철칙을 잊어서는 안된다. 따라서 대책을 취하는 경우에는 예측이 벗어날 경우의 손해를 최소한으로 하기 위해 구체적인 위험분산을 시킨다.

이상은 이용자의 입장에서 본 대응이지만 기본이 되는 기상정보의 정확도가 낮으면 이용가치는 작다. 산업기상정보의 최대 문제점은 예측의 정도에 있다고 하여도 과언은 아닐 것이다. 혹서라고 예측하고 냉하가 된 경우가 빈번하게 일어나면 이용가치는 거의 없다. 에어컨, 청량음료 등의 계절상품에 의한 장기예보의 수요는 크지만, 소극적으로 사용되고 있는 것은 예보정보가 낮기 때문이라 아니 할 수 없다. 이에 대해 매일예보의 정확도는 높기 때문에 유통업계에서는 이용하는 경우가 증가하고 있다.

장기예보는 예보정확도가 낮기 때문에 이용가치가 없다는 것은 아니다.에보가 적중한 경우도 적중하지 못한 경우의 이익과 손실의 비율에 따라 결정되어 진다. 어느 정도의 적중율이 있는 기상정보가 어떤 경우에 유효하고 어떤 경우에 유효하지 않는 것인까. 立平良三은 다음과 같이 제안하고 있다.

판매실적이 따뜻한 때에는 200개, 서늘한 경운에는 100개정도밖에 팔리지 않는 것이 알려져 있다. 따뜻하다고 예보된 것이다. 이 예보가 맞는다면 200개 만들면 여기서 벗어난 100개는 판매하지 못해 손해를 본다. 여기서 A개가 남게된다, 에보가 맞으면 100-A개의 재고부족. 이 부분이 손실이 되게 된다. 1개 S엔으로 하면 S x (100 - A)엔 손해가 된다. 예보가 벗어나면 A개나 남게된다. 1개당 제조단가가 R엔으로 하면 RA엔의 손실이 있다. 예보의 적중율를 P로 하면, 벗어난 확률은 (1-P)로 일어난다. 이렇게 하면

        손실의 기대치 = S(100-A) x P + RA(1-P)
                      = A(R-P(S+R))+ 100S x Pn

가 된다.

윗식이 음의 값이 되면 손실이 있다. 이 경우는 A가 빠져있는 식에서 결정된다. P가 R/(S+R)보다 크면 A를 100으로 할 경우 손실은 최소가 된다. 작으면 A를 0이 되게하면 손실은 최소가 된다. P의 값은 단기예보에서 80%정도, 장기예보에서 60%이하이다. R/(S+R)이 80부터 단깅베보를 사용하여 다음날의 생산량을 결정하는데 유효하지만 장기예보는 사용하진 않는 것이 좋다. R/(S+R)가 50%이면 단깅예보도 장기예보도 이용가치가 있는정보라 말할 수 있다. 뭐라해도 예측정확도를 높히는 일이 기상정보의 이용가치를 높이기 위한 기본이다.

제2장 Weather Merchandising

[Weather Merchandising이란?] [기상과 고객수] [소비동향과 기온] [기온1℃의 경제효과] [날씨와 소비행동]

눈이 내리면 고객의 발길이 뚝 끊겨 버리는데 석유나 전력 등의 소비는 증가한다. 우리의 생활은 의외라고 할 만큼 날씨에 지배되고 있기 때문이다. 일요일에 비가 오면 집에 있지만 맑으면 외출하고 싶어진다. 사람의 통행이 있는 곳에서 상행위가 이루어지므로 일요일의 날씨는 당연히 그 날의 매출액과 직결된다. 즉 일기예보를 잘 이용하면 어느 정도 팔릴지 알 수 있어, 상품 구입량을 조절할 수 있으므로 팔고 남는 것을 최소화하는 것도 그리 어려운 일은 아니다. 종래에는 팔고 남는 것이 생기면 날씨 탓으로 돌리는 습관이 있었다. 그 때문에 판매가 부진하면「날씨 핑계를 대지 마라!」고 꾸짖는 사장님들도 있었다. 그러나 이런 사고방식은 낡았다. 이제는 「날씨 덕분에 돈을 버는」시대인 것이다. 여기서 등장한 것이 Weather Merchandising이다.

2.1 Weather Merchandising이란?

Weather(날씨)로 Merchandise하는 것을 Weather Merchandising이라 한다. 쉽게 말하면 날씨상업이다. Merchandising이란 상인이 생산자와 소비자 사이에서 소비자가 원하는 상품을 한데 모아 판매하는 것이다. 얼핏보면 당연한 일처럼 보이나 그렇지가 않다. 소비자의 욕구는 개성화 되고 복수의 상품을 요구하게 되었으므로, 항상 소비자의 모든 요구에 맞춰 수많은 상품을 갖춰놓기란 여간 곤란하지가 않다. 소비자의 요망에 부응하지 못하는 점포는 존속할 수 없으므로 무리를 해서라도 많은 상품을 취급하게 되고, 그 결과 재고가 늘어 손실이 증가한다. 손실을 줄이고 경영효율을 높이기 위해 상품 수를 줄이면 고객이 떨어져 나가게 된다. 이 모순을 해소하여 소비자의 욕구를 충족시키고 쓸데없는 재고를 떠맡지 않게 하는 것이 Merchandising이다. 이 난제를 어떻게 해결하면 좋을까? . 이 문제를 해결하려면 상품별 수요의 동향을 남보다 먼저, 그것도 정확히 알 수 있는 정보시스템을 구축하는 것이다. 그러기 위해서는 필요한 정보를 선택해야만 한다. 금융, 경기, 신제품 및 패션의 trend, 소비동향 등 세상에는 헤아릴 수 없이 많은 정보가 있다. 여기다 기상정보를 더하여 어떤 정보를 많이 요구하는지 시장조사를 해본 결과, 직접 상업에 도움이 되고, 상인들이 원하는 정보는 기상이었다. 다른 정보는 이미 넘쳐날 정도이므로 새삼스럽게 일부러 제공받을 필요가 없다고 한다.

이것은 도대체 무슨 까닭일까? 1980년대에 들어와서 소매업자에게 이상기상은 문자 그대로 "천적"이 되었기 때문이다. 소비자가 느끼는 미소한 기온 차가 매상에 큰 영향을 미치게 되었다고 실감하는 사업자가 늘어난 것이다. 지금까지 소비는 소득의 함수라는 사고방식이 강했었는데 1억 인구가 모두 중류라고 하는 풍족한 시대의 소비성향은 어느 유명한 슈퍼마켓 사장이 「의지보다 기력, 기력보다 날씨」라고 술회했다는 데서도 알 수 있듯이 소비에서 날씨가 점하는 비율이 커졌다. 상업의 성패를 좌우하는 요인은 「경기 7할, 날씨가 3할」 이라는 의식이 흔들리게 된 것 같다. 정부도「경제백서」(1981년)중에서 "이상기상이 소비에 미치는 영향"이라는 제목 하에 다음과 같이 기술하고 있다. 「1980년도에 있어서 소비둔화의 요인으로는 선선한 여름과 혹한을 들 수 있다. 수요면에서는 선선한 여름이 대표적인 여름철 계절상품의 매출에 상당한 영향을 주어, 에어컨, 선풍기 등 내구성소비재의 매출 감소를 비롯하여 식음료에서도 청량음료와 맥주의 소비가 감소했다. 이하생략」

이와 같이 기상이 소비에 미치는 효과는 상상할 수 없으리 만큼 사회는 변했다. 만약 정확한 기상정보를 알 수 있다면, 돈을 얼마든지 내겠다고 어떤 사장이 말했다. 즉 생 기상정보라면 TV를 통해 무료로 입수할 수 있으므로 돈이 들지 않겠지만, 가공된 정확한 기상정보가 있다면 지금이라도 바로 사고 싶다는 것이다. 상품의 제조, 판매에 기상정보를 활용하는 상업이 "Weather Merchandising"이다.

표현을 달리 하자면 기상과 상품과의 관계를 요인 분석하여 기상정보를 상품가치로 전환하는 것이다. 구체적으로는 상품매상 자료와 기상자료를 사용하여
① 상품유통 및 고객 수와 기상과의 관계를 품목별로 요인 분석한다.
② 기상 요인에 의한 고객 수, 상품별 수요 예측식을 만든다.
③ 기상상태에 따른 소비자의 심리, 행동을 분석한다.
④ 특별판매, 광고전단 등 이벤트 효과와 기상과의 관계를 요인 분석한다.
⑤ 기타
등으로부터 제품기획, 판매촉진, 재고관리에 직접 도움이 되는 가공된 정보를 제공하는 것이다. 정보는 일반화된 것이 아니고 특정되었을 때 가치가 생성되는 것이 원칙이다. Weather Merchandising도 특정회사를 향해 제공된다.

 

그림 2-1은 분석시의 사고방식을 보여주는 간단한 흐름도 이다. 먼저 대상 상품의 매출이 기상에 어느 정도 좌우되는지가 중요한 단서가 된다. 아이스크림, 보리차와 같이 기상에 민감하게 반응하는 상품도 있고 액세서리와 같이 둔감한 상품도 있다. 민감하게 반응하는 상품이 대상이 된다.
① 어떤 계절에 반응하는지를 결정한다. 예컨대 소면은 7∼9월까지의 기온과 날씨에 반응하는데 다른 계절이나 달에는 반응하지 않는다. 그 중에는 고객 수와 같이 연중 기상의 영향을 받는 것도 있다.
② 연중 판매되는 상품이라면 요일, 날씨, 기온, 바람, 월급날, 행사 등과의 관련을 요인 분석한다.
③ 계절상품이라면 어느 계절, 달과 관계가 깊은지 분석한다.
④ 그 계절·월의 상품 판매량과 요일, 날씨, 기온, 바람, 월급날, 행사 등과의 관련을 요인 분석한다.
⑤ 마지막으로 판매량을 (요일, 기온, 강수(설)량, 바람, 월급날, 행사)의 함수로 나타낸다. 이 식이 작성되면 이것에 기상 예상치를 In-Put하면 즉시 예상 판매량을 알 수 있다. 그 결과에 점포장은 경쟁 업체의 휴무 여부 등의 요인을 포함시켜 최종 판단을 한 후 다음날 판매할 상품의 매입량을 결정하여 발주하므로 손실을 줄일 수 있으며, 과학적이고 합리적인 재고관리를 할 수 있게 된다. 제조기획에서부터 판매까지 각 단계에 따라 이용 가능한 기초적인 일기예보는 그림2-2에 정리하여 보여주고 있는 바와 같다. 6개월 예보로 계절상품의 매입계획, 3개월 예보로 매입상품의 선별, 매입량의 결정, 1개월 예보로 상품의 매입, 판매시기의 결정, 중점 판매상품의 선정, 주간예보로 광고, 특별판매 등의 이벤트계획, 재고관리를 계획하고, 한 주간의 발주를 한다. 그리고 72시간예보로 발주량의 최종결정, 계획판매, 점포 내 진열의 결정, 고객수의 예상을 확정한다.

 

2.2 기상과 고객 수

판매량을 예측하는데 가장 기본이 되는 것은 과연 몇 명의 고객이 찾아올까 이다. 따라서 Weather Merchandising에서는 고객수의 예측이 중요하다. 비가 오면 고객수가 감소한다는 것은 상식적으로 알고 있지만, 몇 mm가 내리면 몇 명이 감소하는지 정량적으로 예측하기는 어렵다. 이것은 점포에서 역까지의 거리, 주차장의 완비 여부에 따라서도 변하기 때문이다. 고객 수의 변동에는 장기경향과 계절에 따른 변화가 있다(그림2-3). 주변에서 택지개발이 진행되고 있는 점포는 매년 고객 수가 증가하는데, 개발이 완료된 곳에서는 장기적인 증감은 적다. 또 리조트 지역에서는 계절변화가 크다. 해변에서 가까운 곳에 있는 점포는 여름에 증가하고 겨울에는 감소하며, 겨울철 스포츠 지역에서는 여름에 감소하고 겨울에 증가한다. 따라서 기온이 높을수록 고객수가 증가하는 점포와 거꾸로 감소하는 점포가 있다.

고객 수에서 장기경향과 계절변화를 빼면 요일별 고객 수를 얻을 수 있는데, 입지조건에 따라 A∼D의 4가지형으로 분류된다(그림 2-4).
A형 : 주중인 수요일이나 목요일과 주말인 토·일요일에 고객수가 많은 Double Peak형. 지역주민의 생활 패턴과 밀착된 형으로 가장 많이 볼 수 있다.
B형 : 토, 일요일에 Peak가 나타나는 형. 점포가 주택지에서 약간 멀리 있으므로 토, 일요일에 모아서 사러 가는 형이다.
C형 : 역 앞의 상점가에 있어서 퇴근길에 쇼핑하기 좋은 점포의 형. 비라도 내리면 고객수가 급격히 감소하는 형이다.
D형 : 토, 일요일은 고객수가 적으나 주중에는 일정한 형. 일일상품이 갖춰져 있어 단골고객을 확보하고 있는 번화가에 있는 형이다. 이들 형은 각각 기상의 영향을 받는다. 일반적으로 기온이 높으면 고객이 증가하고 기온이 내려가면 감소한다. 그림 2-5는 1주일간의 고객 수와 기온의 변화를 비교한 것인데, 흰 점은 기온이 올라가 고객수가 증가했을 때, 검은 점은 기온이 내려가 고객수가 감소한 때를 나타내고 있다.

 

고객 수와 기상과의 관계는 점포에 따라 다르나 일반적인 관계를 보기 위하여 점포의 규모와 입지 조건이 비슷한 전국 24개 점포의 자료와 기상과의 관계를 조사해 보니 그림 2-6과 같았다. 이를 요약하면
① 비가 오면 약 5%, 눈이 내리면 약10% 고객이 감소한다. 맑은 날과 흐린 날은 차이가 없다.
② 강우량이 많을수록 고객 수는 감소한다. 일 강우량이 10mm이상이 되면 고객수가 약5%감소한다.
③ 일 최고기온이 높을수록 고객 수는 증가, 최고 15%에 달한다.
④ 바람이 강하면 고객 수는 약간 감소하며, 변동이 크다.
⑤ 요일별 변화가 있어, 토·일요일과 휴일(특히 연휴)에 고객수가 증가하고 평일의 월, 금요일에 감소하는 경향이 있다.

이와 같은 조건을 기초로 일기예보를 병용하면 고객 수를 정량적으로 예상할 수 있다. 그림2-7은 1989년의 예상치와 실측치를 비교한 결과인데 상당히 잘 맞고 있는 것을 볼 수 있다. 예측식은 대상점포의 과거 수년간의 자료와 기상자료를 가지고 도출할 수 있으므로 각 점포마다 PC를 설치하면 예상 고객 수를 즉시 알 수 있는 시스템을 만들 수 있다.

 

특정 점포마다 고객 수와 기상요인과의 관계가 프로그래밍 되어있는 PC를 설치해 두고, 그곳에 기상 예측치를 통보해 주면 그 점포에서는 키만 몇 번 두드리면 곧바로 다음날의 예상 고객 수를 알 수 있다. 그림 2-8은 그 한 예인데 일본기상협회가 개발한 것이다. 먼저 시스템을 오픈하면 메뉴가 선택화면에 뜬다. 여기서 1을 선택하면 아래화면이 나타나며 월, 일, 요일, 날씨, 최고기온, 강수량 등을 입력하면 화면에 예상 고객수가 표시된다. 메뉴화면 2를 선택하면 실측치와 예측치의 산포도가 표시되며, 특별히 이상이 있는 자료를 기각하면 예측식이 수정되어 새로운 예측치를 얻을 수 있다. 이 시스템은 AMeDAS를 모방하여 고객DAS라고 부르고 있다.

 

2.3 소비동향과 기온

낮 기온이 30℃를 넘으면 수영복을 눈에 잘 띠는 곳에 진열하고, 눈 소식이 있으면 스키복과 스키용품을 가게 입구 쪽에 배치하는 시대이다. 소비자는 기상에 민감하게 반응하여 소비패턴을 결정하므로 판매방식도 이를 따라가지 못하면 손님을 빼앗기게된다. 이점에서도 기상변화를 미리 예측하여 고객이 원하는 상품을 재빨리 갖춰 둬야할 필요성이 대두되고 있다. 장어구이는 언제 먹어도 맛이 있는데도 연중 똑같이 팔리는 것이 아니고 겨울보다 여름철에 잘 팔린다. 즉 기온이 28℃를 넘으면 장어구이는 잘 팔린다. 특히 더위가 맹위를 떨칠 때는 너무 팔릴 지경이지만, 서늘한 여름에는 남아돈다. 이와 같이 소비자는 기온에 따라 소비성향을 극단적으로 바꿔버린다. 이것은 소비자에게 그 필요성을 느껴 구매행위로 옮기게 하는 요인으로서 기상이 큰 작용을 하고 있다는 것을 말해주고 있다. 따라서 기온에 따라 어떤 상품이 팔리는지 특정하면 그림2-9와 같은 기온 Merchandising이 가능하다.

 

예를 들면 18℃가 되면 청량감을 주는 유리제 식기가 팔리고, 19℃가 되면 반팔셔츠가 팔리기 시작한다, 동경의 날씨로는 그림2-9에서 보는바와 같이 5월 중순에 해당한다. 계절이 평년보다 빠른 해라면 Golden Week가 시작되는 4월 하순부터 반팔셔츠가 팔리기 시작한다. 19℃가 됐을 때 쇼핑 나온 고객이 어느 메이커의 어떤 무늬를 선호하는지가 그 해 HIT상품의 힌트가 된다. 기온이 올라갔기 때문에 팔렸다고 생각할게 아니라 19℃가 됐을 때의 소비자의 소비성향을 중시하여, 그 때 팔린 상품을 기록해 두고 그 후의 상품 매입에 참고하면 낭비가 적은 만큼 이익이 크다.

여름은 에어컨으로 시작하여 빙수, 샤베트로 끝난다. 에어컨은 20℃가되면 가동하기 시작하는데 계절로 치면 5월 하순이다. 5월부터 초여름의 더위가 계속되는 해의 에어컨 판매는 시작부터 호조를 띤다. 그러나 기온이 낮은 편이고 장마가 뚜렷했던 1989년 5월은 시작부터 난조를 보였다. 22℃가 되면 맥주를 마시는 가정이 많아진다. 꼭 하지 무렵에 해당한다. 마른 장마인 해는 맥주의 계절이 평년보다 한달이나 빨리 앞당겨 시작되며 물량이 달릴 정도로 호황을 보인다. 23℃가 되면 무명홑옷, 24℃가 되면 수영복이다. 계절은 6월 말에서 7월초에 해당하며, 여름철 축제와 칠석날 무명홑옷은 필수 불가결하다. 24℃가 되는 7월 상순은 수영복의 성수기인데, 낮 기온이 30℃를 넘는 더운 날씨에는 잘 팔리지만 장마 추위와 비가 계속 내리는 해에는 소비자가 외면해버려 전혀 매기가 없다. 그러나 장마가 일찍 끝나고 무더워지면 즉시 수영복은 팔려나간다. 해외여행이 보편화되어 수영복은 연중 팔리는 상품이 되어 가고 있으나 양적으로 보면 장마의 양상에 따라 매상은 크게 다르다. 25℃가 되는 것은 장마가 끝나기 전인 7월 중순에 해당하는데, 냉국수, 아이스크림, 쥬스, 보리차가 팔려나가는 기온이다. 이들 상품은 모두 여름철 더위 정도에 따라 매출액에서 큰 차이를 보이며, 가장 민감하게 반응하는 것이 보리차이다. 선선한 여름이었던 1980년에는 전년대비 -80%로 격감한 일이 있다. 26℃가 되면 벌레가 많아지므로 살충제, 27℃가 되면 수박이 팔린다. 마침 초등학교가 여름방학에 들어갈 무렵인데 7월 하순의 더위 여부에 매출액이 좌우된다. 28∼29℃는 한여름 더위로 양산이 팔린다. 30℃를 넘으면 빙수와 샤베트가 팔린다. 아이스크림은 더울수록 잘 팔린다고 만은 할 수 없다. 어느 슈퍼마켓에서 아이스크림의 매상과 낮 기온과의 관계를 조사해보니 그림2-10에서 보는 것과 같이 25℃에서 30℃까지는 기온이 높아짐에 따라 매상이 늘었는데 30℃를 넘자 급격히 줄기 시작했다. 30℃를 넘으면 수분이 많은 것을 선호하여 빙수와 샤베트는 잘 팔리지만, 지방이 많고 수분이 적은 아이스크림은 그다지 찾지 않기 때문이다.

냉국수는 25℃부터 팔리기 시작하여 30℃를 넘어 9월에 25℃로 내려갈 무렵에 멈춘다. 그리고 맥주는 22℃부터 출하가 활발해지는데, 9월에 22℃정도가 되면 여름철의 피크는 끝나며, 기후로 보면 9월 하순 추분 무렵에 해당한다. 여름상품의 시작이 5월인 것처럼 가을·겨울상품의 시작은 9월이다. 이 시기는 기온이 낮을수록 의류의 매출이 많다. 19℃를 밑돌면 반팔옷은 팔리지 않게 되고 17℃부터 긴팔옷이 팔린다. 16℃가되면 벌써 반코트가 팔리기 시작한다. 10월 하순에 해당하며 삿뽀로에는 첫눈이 오고 동경에서는 초겨울의 찬바람이 불어오는 계절에 해당한다. 15℃가 되면 모포, 가운 등 겨울 생활에 대비한다. 14℃로 내려가면 드디어 남비요리 시즌이 시작된다. 동경에서는 11월 상순에 해당하며 전골에 필요한 고기, 두부, 곤약, 파 등의 수요가 증가한다. 13℃는 양복정장, 12℃는 꼬치, 11℃는 스웨터이다. 10℃로 내려가면 방한의류, 롱코트, 가죽옷이 팔려나간다. 11월 하순∼12월 상순에 해당한다. 이 무렵에 한파가 불어닥치면 겨울상품이 잘 팔린다. 마침 보너스철과도 겹치므로 이 시기의 기온이 평년보다 낮으면 1988년과 같이 두터운 옷, 난방기구의 한해겨울 분이 반달동안에 팔린 일이 있다. 9℃로 내려가면 물두부, 8℃ 난방기구, 7℃ 등유로 겨울상품 판매전이 기온 저하와 함께 시작된다.

 

이와 같이 더위 추위와 소비동향과는 밀접한 관련이 있어 인간의 소비행동과 기상을 연구하는 경계영역의 학문이 필요해질 것이다. 이것을 선취하여 기상전략을 수립하여 판매하는 것도 가능하다. 동경의 한 가게에서는 400개정도의 메뉴 중에서 그날의 기상에 따라 80종류의 손으로 만든 반찬을 진열해놓고 있다. 이것은 「고객이 원하는 상품을 고객이 원하는 때 갖춰놓고 팔려면, 기상정보를 잘 이용하여 대처해야 한다」는 것을 보여주고 있다. 예를 들면 기온이 급상승하여 한여름 무더위가 된다고 알았다면 즉각 냉국수, 소면을 주력상품으로 하여 맑은장국의 재료, 고추냉이, 잘게 썬 김, 버찌 통조림 등의 관련 상품을 세트로 하여 권한다. 날씨에 기민하게 대응하는 마음가짐 여하에 따라 상업의 방식이 달라지는 예이다. 소비동향이 기온에 따라 변하며 가격에까지도 반영된 실례가 있다. 경제기획청의 물가보고에 의하면 여름상품의 가격은 에어컨에서 의류까지 기온에 따라 상당히 가격이 내려가는 때와 그렇지 않은 때가 있다. 여름상품 가격은 출하가 시작되는 5월이 가장 높고 7월에는 약간 떨어지며 8월에는 대폭 하락하는 것이 보통인데, 이 가격 하락폭을 결정하는 요인은 경기보다도 여름철의 기온이다. 기온이 높으면 소비가 활발하여 가격은 내려가지 않는다. 1978, 84년의 혹서(酷暑) 때는 바겐세일 시기가 되어도 그다지 내려가지 않았다. 그러나 선선한 여름이었던 1976, 80년은 여름상품이 팔리지 않아 유명 브랜드 상품도 남아돌았으므로 가격을 낮춰 바겐세일을 앞당겼다. 1975년 이후 여름상품의 가격 하락율과 여름철 평균기온을 비교해보면 그림 2-11에서 보는 것처럼 매우 유사한 변화를 하고 있다. 고온은 고가에, 저온은 저가에 잘 대응되고 있다. 여자용 여름스웨터와 스커트의 가격 하락율은 기온과 상관관계가 높아 더운 여름과 시원한 여름에는 그 가격이 3할이나 차이가 났다. 따라서 무더운 여름에는 정기 바겐세일을 기다리지 않고 파는 편이 현명하며, 선선한 여름에는 바겐세일을 기다려 파는 것이 좋다는 결론이 나온다. 상품에 따라서는 기온과의 관계가 밀접한 계절과 그렇지 않은 계절이 있다. '오바야시'는 동경 23개 구 지역 전 세대의 가계지출 중 피복비가 소비지출과 기온에 따라 어느 정도 변화하는지 상관모델을 작성했다(그림2-12). 그에 의하면 기온과 상관관계가 큰 것은 여름의류의 출하가 시작되는 5, 6월로 기온이 높을수록 지출이 많다. 또 9, 11월도 상관관계가 커서 기온이 낮을수록 지출이 늘어난다. 9월 피복비 지출의 기온 탄성값은 -1.35이다. 즉 월평균기온이 평년보다 1℃낮으면 피복비의 지출은 1.35배 증가한다. 1, 2월은 기온보다도 소득이 더 많은 기여를 하고, 소득이 그다지 기여하지 못하는 것은 보너스시즌인 6, 12월이다.

 

2.4 기온 1℃의 경제효과

기온이 오르내림에 따라 상업에 영향을 미치는 것은 분명하지만, 그것을 정량적으로 표현하기란 곤란하며, 상당한 불확실성을 내포하고 있다. 이런 의미에서 기상과 상업과의 관계에는 해결해야할 문제가 있다. 그것을 해명하는 첫걸음은 기온 1℃의 경제효과를 평가하는 데서부터 출발한다. 현재는 대충 짐작하는 단계이나 장차 더욱 발전해 나갈 것이다. 1979년 2월 제네바에서 열린 세계기후회의에서 미국 와이오밍대학의 "랄프·C·다르게"는 지구 평균기온이 0.5℃ 상승한 경우와 1℃ 하강한 경우 경제에 미치는 영향에 대해 추론했다(표 2-1). 예를 들면 옥수수는 전 세계 60%의 산지에서 기온이 변화했을 때의 수확량을 추정하고 그 증감이 시장가격에 미치는 영향을 산출하여 그 가격에 수요량을 곱하면 경제효과를 알 수 있다. 또 기온이 내려간 경우의 임금에 대해서는 추운 지역으로 전출시키면 그 나름의 급료를 더 낸다고 하는 가정 하에 산출했다. 이 표에 의하면 기온이 1℃ 내려가면 옥수수는 4억2천만 달러의 감수, 석탄·석유대금은 35억2천만 달러, 임금은 733억4천만 달러, 주거·의류비는 101억4천만 달러 증가한다.

 

날씨와 밀접한 관계가 있는 업종에 대해 기온1℃의 경제효과를 추정해 보면 다음과 같다.
① 일본의 벼농사 7, 8월의 평균기온이 1℃ 올라가면 평년작을 100으로 하는 작황지수는 북해도에서 약30, '토후쿠'지방 약20, '칸토'지방 약15, '호쿠리쿠'지방 약5 만큼 상승한다.
② 맥주 한여름 기온이 1℃ 상승하면 맥주는 하루에 큰병으로 230만병(약 6억9천만엔)이 더 팔린다. 맥주 소비량은 날씨와도 관계가 있다. 맑은 날의 소비량을 100으로 하면 흐린 날은 92, 비 오는 날은 79로 내려간다. 맑고 무더운 날 최고기온이 1℃ 올라갈 때마다 맥주 소비량은 4%씩 증가한다.
③ 전력 여름철 낮 기온이 30℃를 넘어 1℃ 상승하면 전력 소비량이 110만KW(도쿄전기), 전국적으로는 300만KW나 증가한다. 이것은 발전소 3개의 발전량에 상당한다.
④ 가스·등유 겨울에 기온이 1℃ 내려가면 가스 소비량은 하루에 100만㎥, 등유는 150만㎘ 증가한다.
⑤ 옥수수 미국에서는 여름철 월평균기온이 1℃상승하면 옥수수 수확량은 11% 감소한다. 여름철 월평균기온이 2℃ 올라가고 강수량이 10% 줄면 24.2%나 감수된다.
⑥ 밀 기온이 1℃ 상승하고 강수량이 10% 감소하면 미국 오클라호마주의 밀 생산량은 1에이커당 1.8붓셀 감수된다. 소련 카자흐스탄 지방의 생산량은 20% 감수된다.

슈퍼마켓의 매출액을 통해 본 상품매상과 기온과의 관계에서는 다음과 같은 경향을 볼 수 있는데, 기온 1℃의 경제효과는 가게에 따라 달라, 신뢰할 수 있는 수치는 아니나 대략적인 경향은 알 수 있을 것이다.
① 일본국수 국물의 재료 일 최고기온이 25℃가 될 무렵부터 매출이 활발해져 30℃ 전후에 피크에 도달한다. 25℃를 넘어 1℃상승 할 때마다 매출은 15%의 비율로 증가한다.
② 인스턴트 봉지국수 일 최고기온이 20℃이상 올라가면 팔리지 않게 된다. 기온이 1℃상승 할 때마다 약10%의 비율로 덜 팔린다.
③ 과즙 일 최고기온이 20℃를 넘으면 팔리기 시작하여, 25℃를 넘으면 1℃ 상승 할 때마다 약20%의 비율로 더 팔린다.
④ 사이다 일 최고기온 18℃ 부근부터 팔리기 시작하여 25℃를 넘으면 잘 팔린다. 1℃ 상승 할 때마다 약 10%의 비율로 많이 팔린다.
⑤ 콜라 사이다보다 기온의 영향을 더 받으며 더울수록 잘 팔린다. 25℃를 넘으면 매출이 급격히 증가하고, 1℃ 올라갈 때마다 약15%의 비율로 많이 팔린다.
⑥ 캔 커피 30℃가까이 되면 갑자기 잘 팔린다. 기온과의 상관관계는 다소 높아 상관계수 0.65를 보인다. 25℃를 넘고 1℃상승 할 때마다 약18%의 비율로 많이 팔린다.
⑦ 스포츠 드링크 일 최고기온이 20℃를 넘어 23℃정도부터 매출이 늘어난다. 30℃ 가까이 되면 매출이 급격히 증가한다. 25℃를 넘어 기온이 1℃ 상승 할 때마다 약 8%의 비율로 매출이 증가한다. 계절상품은 위와 같이 기상의 영향을 많이 받으므로 각 점포마다 기온 등과 매출액과의 관계를 정량화 해두면 판매, 매입을 합리적으로 할 수 있어 손실이 적어진다.

2.5 날씨와 소비행동 ― 어느 점포장의 하루

최근 소비자의 동향을 짐작하기 어렵게 되었다고 하는데, 그 원인 중 하나는 소비자의 취향이 개성화 되어 예컨대 Long과 Mini가 공존하는 시대가 되었기 때문일 것이다. 오늘 어떤 옷을 입을까 결정하는 하나의 단서는 날씨이다. 오늘날은 소비자 취향의 개성화에 맞춰 생산도 다품종, 소량생산이 상식이 되어 있으므로 기온 및 날씨에 따른 점포의 상품 진열에 한치의 오차도 없이 하는 것이 가게 운영에 매우 중요한 일이다. 여기서도 기상정보를 재빨리 입수하여 이용하는 것이 얼마나 유용한지 알 수 있을 것이다. 기상의 변화가 소비욕구, 소비행동을 결정하는 한 요인으로서 주목받게 된 것은 생활수준이 향상되었기 때문이다. 너도나도 중류라는 생활의식에서 볼 수 있는 포만감을 가진 소비자에 대해 어떻게 해서 사게 할까 하는 기본전략으로서 유효한 것은 돈이 아니고 "주변환경"이다. 즉물적인 것이 아니고 심리, 정서적 요소가 큰 작용을 하는 것이다. 소비의욕을 유발시켜 소비행동으로 이행시키는 창시자는 먼저 기상이다. 특히 일본인은 기상에 잘 순응하는 민족이기 때문에 더욱 그러하다. 그리고 흥행자는 사러온 소비자의 센스에 맞춘 상품진열이다. 이 상품진열은 기상을 포함하는 함수이다. 한번 소비자를 놓쳐버리면 두 번 다시 판매기회는 되돌아오지 않는다고 한다. 이 창시자와 흥행자와의 협력관계를 잘 이어주는 것 중 하나가 기상에 부가가치를 가한 정보이다. 날씨가 소비행동에 미치는 영향은 의외로 크다. 표2-2는 당월의 날씨에 따른 매출증가율의 변화를 전3개월 간의 평균증가율과 비교한 것이다. 기온이 높으면 소비가 활발해지는 경우가 많으나 기온이 지나치게 높으면 거꾸로 마이너스 효과가 나온다. 8월의 지독한 혹서, 수그러들 줄 모르는 9월의 늦더위, 가을부터 초겨울에 걸친 따뜻한 겨울은 소비를 1∼3%위축시킨다. 기온이 너무 낮을 때도 소비를 위축시킨다. 6∼7월의 장마추위는 2∼3%, 이에 비라도 계속 내리면 소비는 더욱 후퇴한다. 이와 같이 날씨는 소비행동과 관련이 깊으므로 적절한 기상정보가 요구된다. 산업계가 요구하는 기상정보는 구체적인 전략에 이용할 수 있는 정보이다. 당연히 예보의 정확도가 높을 것이 전제조건이 되는데, 최근에는 수치예보의 정확도가 슈퍼컴퓨터의 도입으로 한층 향상되어 적어도 2일 앞의 예측은 실용성이 있다. 이를 이용하는 예를 들어 보면, 우유의 발주시간 제한은 2일전인데, 수치예보를 통하여 2일전부터 맑고 무더울지 아니면 비가 오고 시원할지 높은 정확도로 알 수 있기 때문에 우유의 판매량이 사전에 예측 가능하다. 그 결과에 따라 효율적인 재고관리와 손실을 줄일 수 있는 판매계획이 세워지므로 이윤을 높일 수 있는 것이다. 또 팔고 남는 우유가 없으므로 언제나 신선한 우유가 진열되어 고객의 신용도 높아진다.

 

유통에 도움이 되는 기상정보에는 다음 두 가지 종류가 있다.
① 보다 상세하고 정확도가 높은 생 기상정보 상품 판매량과 기상과의 상관관계를 분석하여 판매량 예측모델이 개발되어 있는 점포에서는 고객의 거주지역을 대상으로 한 지역 밀착형의 보다 상세하고 정확도가 높은 생 기상정보가 도움이 된다. 이 노하우를 가진 기업은 많지 않다.
② 경영에 직접 도움이 되는 가공된 기상정보 대다수 기업은 생 기상정보는 이용할 수 없으므로 경영전략에 직접 활용할 수 있는 가공된 기상정보가 요구된다.

재고관리 및 판매량관리에 유용한 상품별 예측정보를 생 기상정보로부터 도출해 내는 예이다. 또는 고객 수 예측정보, 생활기상정보 등도 이에 해당한다. 이와 같은 기상정보를 이용하지 않는 경우가 있는데, 그 이유는 두 가지 이다.
① 이용하고 싶어도 일기예보의 정확도가 낮아 상업에 사용하기에는 위험성이 너무 큰 경우. 특히 주간예보, 장기예보가 이에 해당한다.
② 상품과 기상과의 관련이 적다. 일기예보의 정확도가 높아도 상품과 기상과의 상관관계가 낮아 이익에 직결되지 않는다.

대다수 유통업계는 적극적으로 주먹구구식 경영을 배제하고 가능한 부분은 거의 합리화를 완료했다. 나머지는 불확정 요인인데, 그 중에서도 가장 큰 것은 소비자의 감성과 날씨이다. 감성은 또 날씨의 함수이므로 불확정 요인을 되도록 줄이려면 기상정보를 이용하는 것이 급선무일 것이다. 기상정보를 이용한 유통업은 어떠한 경영을 하는 것일까, 「어느 점포장의 하루」로서 다음과 같은 흐름을 생각할 수 있다.

08 : 30 점포장 출근, On-Line단말기에서 오늘의 예상 고객 수, 예상 판매량 등 유통기상정보를 출력. 어제 저녁의 예측과 비교하여 판매촉진을 위해 직원들을 지도할 내용을 파악한다.
09 : 00 조회, 오늘의 일기예보와 소비동향의 예상을 설명. 매출 목표를 제시. 질의 응답.
09 : 30 상품의 중점 진열에 대해 점검
10 : 00 개점
11 : 00 ∼ 14 : 00 POS단말기로 고객 수, 상품 판매량, 매출액을 매시간 점검. 예상치와 비교. 주력상품의 보 충, 기상자료 감시.
15 : 00 내일 상품의 발주 검토. On-Line단말기에서 3일후까지의 날씨, 고객 수, 각 상품의 판매량을 출력. 오 늘의 판매 상황, 이벤트, 경쟁점의 휴일 유무 등을 재검토 한 후 재고량을 추정하여 부족분을 주문.
16 : 00 도매상에 익일분의 주문을 단말기에 입력. 주간예보의 유통기상정보를 검토. 수요일은 비 때문에 고 객수가 감소할 것으로 예상됨. On-Line단말기에 몇 가지 이벤트 인자를 입력하여 다음주 수요일의 예상 고객 수, 판매량, 매출액을 시뮬레이션. 그 결과를 이용하여 비에 강한 상품을 특정. 이들 상품을 중점적으로 진열함과 동시에 당일의 구체적인 판매촉진 계획을 재검토. 요즘 소비자에 게 인기 있는 상품을 특매품으로 하여 다음날 조간신문에 광고전단을 끼워 돌리기로 하고 광고기획 담당자에게 지시.

이와 같이 날씨와 소비행동과의 상관관계를 해명할 수 있으면 기상정보로부터 유통정보가 생산된다. 유통기상정보를 이용하면 재고관리를 한층 더 과학적으로 하게되므로 손실을 줄일 수 있고, 소비자의 요구나 취향을 미리 알 수 있게 된다. 당연히 이익은 커져서 유통기상정보에 지불하는 비용을 크게 상회할 것이다.