Comparative Analysis of the Effects of Heat Island Reduction Techniques in Urban Heatwave Areas Using Drones

드론을 활용한 도시폭염지역의 열섬 저감기법 효과 비교 분석

Abstract

The purpose of this study is to apply urban heat island reduction techniques(green roof, cool roof, and cool pavements using heat insulation paint or blocks) recommended by the Environmental Protection Agency (EPA) to our study area and determine their actual effects through a comparative analysis between land cover objects. To this end, the area of Mugye-ri, Jangyu-myeon, Gimhae, Gyeongsangnam-do was selected as a study area, and measurements were taken using a drone DJI Matrice 300 RTK, which was equipped with a thermal infrared sensor FLIR Vue Pro R and a visible spectrum sensor H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP. A total of nine heat maps, land cover objects (711) as a control group, and heat island reduction technique-applied land covering objects (180) were extracted every 1 hour and 30 minutes from 7:15 am to 7:15 pm on July 27. After calculating the effect values for each of the 180 objects extracted, the effects of each technique were integrated. Through the analysis based on daytime hours, the effect of reducing heat islands was found to be 4.71℃ for cool roof; 3.40℃ for green roof; and 0.43℃ and -0.85℃ for cool pavements using heat insulation paint and blocks, respectively. Comparing the effect by time period, it was found that the heat island reduction effect of the techniques was highest at 13:00, which is near the culmination hour, on the imaging date. Between 13:00 and 14:30, the efficiency of temperature reduction changed, with -8.19℃ for cool roof, -5.56℃ for green roof, and -1.78℃ and -1.57℃ for cool pavements using heat insulation paint and blocks, respectively. This study was a case study that verified the effects of urban heat island reduction techniques through the use of high-resolution images taken with drones. In the future, it is considered that it will be possible to present case studies that directly utilize micro-satellites with high-precision spatial resolution.

본 연구의 목적은 EPA(Environmental Protection Agency)에서 활용하는 도시열섬 저감기법(옥상녹화, 쿨루프, 차열도료포장 및 차열블럭포장 등)을 연구지역에 적용하여 토지피복 객체간 비교 분석으로 실질적 효과 파악을 목적으로 한다. 이를 위해, 경상남도 김해시 장유무계지역을 연구지역으로 선정하고, 드론 DJI Matrice 300 RTK에 열적외선 영역센서 FLIR Vue Pro R과 가시광선 영역센서인 H20T 1/2.3" CMOS, 12 MP를 활용하여 계측하였다. 계측 일정은 7월 27일 아침 7시 15분부터 저녁 7시 15분까지 1시간 30분 간격으로 총 9장의 열지도와 비교군 토지피복 객체(711개) 열섬 저감기법 토지피복 객체(180개) 를 추출하였다. 추출한 180개의 객체 별 효과값 산출 후, 기법 종류별 효과를 종합한 결과 주간시간 기준 쿨루프 4.71℃, 옥상녹화 3.40℃, 차열도료포장 0.43℃, 차열블록포장 -0.85℃의 열섬 저감효과가 있는 것으로 분석되었다. 시간대별 효과 비교 결과 촬영일 기준 남중시각 인근인 13시에서 기법들의 열섬 저감효과가 가장 높은 것으로 나타났으며, 해당 시각을 지난 13시에서 14:30분 사이에 쿨루프 -8.19℃, 옥상녹화 -5.56℃, 차열도료포장 -1.78℃, 차열블록포장 -1.57℃의 온도 저감의 효율이 변화하였다. 본 연구는 드론과 같은 고해상도 영상을 활용하여 도시열섬 저감기법을 검증한 사례 연구이다. 향후, 고정밀 공간해상도를 가지는 초소형 위성 등의 직접적인 활용 예시가 가능할 것으로 사료된다.

1.서론

기후변화로 인한 극단적 피해사례인 폭염은 발생 빈도 및 강도가 점점 강해지고 있으며, 향후 더욱 심해질 것으로 예측되고 있다(Solomon et al., 2007). 특히 폭염은 온열 질환에 따른 사망률과 높은 연관성이 있어 건강적 측면에 있어서 중요한 사건이다(Golden et al., 2008). 이러한 폭염이 발생할 경우 가장 취약한 지역은 도시지역으로 도시열섬 효과로 인해 교외지역보다 높은 폭염에 의한 피해를 가진다(Gabriel and Endlicher, 2011; Buechley et al., 1972; Smoyer, 1998; Tan et al., 2010). 도시열섬은 도시화로 인해 나타난 미기후 현상으로 교외지역보다 높은 열환경을 조성하는 것이 특징이다(Oke, 1982). 이러한 높은 온도의 열환경은 도시 내 에너지 사용 증가, 시민들의 열 쾌적 감소 등 부정적 영향을 미치고 있다(Li et al., 2019; Potchter et al., 2006). 대표적 사례로 영국 웨스트미틀랜드 주에서 발생한 2003년 폭염에 의한 온열 질환 사망률 중 50%가 도시 열섬에 의한 영향이 있었다 (Heaviside et al., 2016).

도심지가 폭염 발생시 피해가 큰 이유는 도시 내 분포하고 있는 토지피복 유형 중 불투수 피복이 주요한 요인이다(Gabriel and Endlicher, 2011). 콘크리트 및 아스팔트 와 같은 불투수 피복은 높은 열 용량을 갖고 있어 태양으로부터 오는 열 에너지를 높은 비율로 흡수하여 고온환경을 유지한다(Radhi et al., 2015; Schwarz et al., 2012). 이러한 폭염 발생시 도심지의 피해를 완화하기 위해서는 도시열섬 저감을 위한 대책을 수립할 필요가 있다(Gabriel and Endlicher, 2011).

현재 미국 환경 보호국(Environmental Protection Agency, EPA)에서는 열섬 저감기법(Heat Island Cooling Strategies)으로 식재(Trees and Vegetation), 옥상녹화(Green Roofs), 차열포장(Cool Pavements), 쿨루프(Cool Roofs)을 제시하고 있다(EPA, 2008). 식생과 연관된 식재 및 옥상녹화는 피복에 수분을 함유한 식생을 입혀 증발산(Evapotranspiration) 작용을 통해 온도를 저감한다. 그리고 차열포장과 쿨루프는 피복의 반사도를 높여 태양복사를 반사시켜 지표온도 감소를 통해 대기온도를 낮추는 효과를 보인다(Oke et al., 2017).

열섬 저감기법의 검증 방법은 ‘관측(Observation)’ 및 ‘시뮬레이션(Simulation)’을 통해 해당 기법의 저감효과를 정량적으로 분석할 수 있다. 보다 구체적인 ‘관측’의 평가수단은 단일 건물의 옥상 또는 인위적으로 조성한 표본의 상태를 센서를 활용하여 분석 대상의 온도 변화를 분석한다. ‘관측’ 기반의 분석 방법은 정확한 측정 값으로 정밀한 온도 변화를 파악할 수 있으나, 광범위한 지역인 도시 단위 공간에 대한 동일한 시공간 상황에서의 온도변화를 평가하기 어렵다(Park et al., 2019; Um, 2017; Jin, 2012). 이에 비교하여, 시뮬레이션 기반의 분석 방법은 가상의 분석 공간을 구현하여 넓은 면적의 공간의 대상을 정량적으로 분석할 수 있다. 그러나 시뮬레이션 기법을 통한 결과 값은 예측 값으로 관측 값에 비해 상대적으로 낮은 신뢰도의 문제점이 지적된다. 최근 들어 드론 비행이 고도화됨에 따라, 기체에 원격탐지 열적외 영억 센서를 장착하여 관측하려는 대상의 온도를 신속하고 광역적으로 측정할 수 있다(Ryu and Um, 2013; Feng et al., 2020; Tepanosyan et al., 2021; Song and Park, 2020; Naughton and McDonald, 2019; Gaitani et al., 2017).

본 연구의 목적은 열섬 저감기법인 EPA에서 도시열섬 저감을 위해 개발 및 활용하고 있는 옥상녹화(Green Roof), 차열포장(Cool Pavement) 및 쿨루프(Cool Roof)의 열섬 저감효과를 국내 연구지역에 적용하여 효과를 파악하는 것이다. 이를 위해, 연구지역 내 저감기법이 적용된 토지피복 객체들이 주변 일반 토지피복 객체와의 온도 차이를 상호 비교하며, 세부 방법은 다음과 같다. 첫째, 열섬 저감기법에 대한 고찰 및 분석 대상을 선정 한다. 둘째, 열섬 저감기법이 적용된 검증이 용이한 연구지역을 선정 및 검토를 진행한다. 셋째, 드론 비행을 통해 연구 대상지의 가시광선 및 열적외선 센서 영상을 취득한다. 넷째, 획득한 가시광선 영상을 기반으로 연구 대상지의 토지피복도를 재구축하여 분석을 위한 토지 피복 객체를 추출한다. 다섯째, 획득한 열적외선 영상의 온도값을 기반으로 구축한 토지피복 객체 별 온도 값을 파악하여 열섬 저감기법의 열섬 저감효과를 파악한다 (Fig. 1.).

Fig. 1. Study Flow

2.연구 방법 및 분석 대상

1) 연구지역

본 연구 수행을 위하여, 연구지역은 경상남도 김해시 장유전통시장 일원으로 선정하였다. 연구지역은 환경부의 “2019년 지역특화 취약성 개선 시범사업지역으로 선정되어 기후변화 적응을 위해 폭염예방사업을 시행한 지역으로 대상지 내에 도로에는 차열도료포장을 하였으며 보행로에는 차열블록포장을 시행하여 도시열섬현상 저감을 위해 시행하였다. 또한 연구지역 곳곳에 옥상에 녹화 및 정원을 조성한 건축물이 분포하고 있다 (Fig. 2.). 이처럼 기존의 열섬 저감기법이 적용되어 있기에 본 연구대상지로 선정하였다. 연구지역의 전체 면적 은 약 184,783 m2이다(Fig. 3.).

Fig. 2. Heat Island Strategies in Study Area (a) Cool Road, (b) Cool Sidewalk, (c) Cool Roof and (d) Green Roof.

Fig. 3. Study Area.

2) 분석방법

본 연구를 위해 활용되는 장비는 드론, 이미지 센서, GNSS(Global Navigation Satellite Systems) Station을 이용한다. 드론은 DJI(Da-Jiang Innovations)사의 Matrice 300 RTK(Real-Time Kinematic)를 이용하였다. 해당 드론은 최대 이륙 시간 50분으로 비교적 장시간 비행이 가능하여 보다 넓은 지역을 안정적으로 비행이 가능하도록 개발되었다(Yakovlev and Borisov, 2021). 촬영을 위해 사용한 센서는 H20T 1/2.3” CMOS, 12 MP 가시광선(Visible) 영역센서와 표면온도를 관측하는 FLIR사의 Vue Pro R 열적외선(Thermal Infrared; TIR) 영역센서이다. 드론을 통해 촬영한 가시광선 및 열적외선 영상의 위치 정확도를 높이기 위해 GNSS Station을 활용한다(Table 1).

Table 1. Detailed Specifications of Equipment

드론 비행은 센서 별 가장 좋은 품질의 영상 취득을 위해 서로 다른 날짜에 촬영하였다. 가시광선 영상은 태양 입사각에 의한 음영 발생 등으로 인한 피복 정보 확인이 모호한 부분을 최소화하기 위해 그림자가 가장 나타나지 않는 2021년 하짓날 인근인 2021년 6월 23일 남중 시간에 촬영하였다. 열적외선 영상은 여름철 열환경이 가장 높았던 시기의 열환경 파악을 위해 2021년 7월 27일의 주간 시간대 전 시간을 약 1시간 30분 간격으로 촬영을 진행한다.

연구지역의 전체 온도 분포를 파악하기 위해 각각의 촬영 영상을 정사화하여 공간적 비교를 수행하였다. 이를 위해 Pix4d Mapper 프로그램을 활용하였다. 또한, 해당 과정에서 촬영 결과물의 위치 정확도를 높이기 위해 지점 측량 값 정보를 반영하여 제작한다.

본 연구의 대상이 되는 건물 옥상, 도로, 보행로의 토지피복 정보는 현재 구축되어 있는 환경부 세분류 토지피복도를 활용하기에는 한계가 있다. 토지피복지도 작성 지침에 따르면 동일 속성을 가진 인접 분류경계의 폐합은 경계 간격기준 3 m 이내로 한다(https://www.law. go.kr). 연구지역 내 건축물은 3 m 이내의 간격으로 인접해있어,건축물피복객체간분류가되어있지않고있다. 전술된 사유로 인해 앞 단계에서 구축한 가시광선 정사 영상을 기반으로 디지타이징을 수행하여 본 연구를 위한 토지피복도 재구축 작업을 진행한다.

열섬 저감기법의 효과파악 방법은 토지피복 객체 중 저감기법이 적용된 객체와 일반 객체 간 상대적 온도 값 비교를 통해 파악한다. 객체 간 상호 비교를 위해 서로 유사한 면적을 가지며 인접한 객체 간 비교를 진행한다. 이를 위한 세분화 단계로 첫째, 디지타이징을 통해 구축한 토지피복 객체의 온도 값을 파악한다. 둘째, 객체 간 상호 비교를 위한 비교군을 구축한다. 셋째, 구축한 비교군 별 열섬 저감효과를 파악한다.

3.현장조사 (Field Survey)

현장조사는 지점측량, 가시광선 및 열적외선 영역 영상 취득을 위한 드론 항공 촬영으로 총 3회에 걸쳐서 현장조사를 진행하였다. 드론항공촬영의 경우 센서 별 최적의 영상 취득을 위해 가시광선 영역 영상은 그림자가 가장 적게 나타나는 시기인 2021년 6월 23일 남중시각 인근에 촬영하였으며, 열적외선 영역센서 촬영은 도시 폭염의 열환경 파악을 위해 폭염 경보일 2021년 7월 27일에 1시간 30분 간격으로 촬영하였다.

1)지점 측량

지점측량은 드론 항공촬영을 마친 다음날 2021년 7월 28일에 진행하였다. 본 연구를 위해 활용한 가시광선 센서인 H20T에는 GPS 센서가 부착되어 있지만 열적외선 센서인 Vue Pro R은 GPS가 부착되어 있지 않는 등 센서 간 촬영 영상물의 위치 정확도가 일치하지 않다. 이로 인해 두 영상의 공간적 위상을 동일하게 하기 위하여 지점 측량한 좌표 값을 반영하여 데이터 처리를 진행하였다. GCP(Ground Control Point)는 센서를 통해 촬영된 영상의 좌표를 정확한 위치로 보정하기 위해 사용되는 지점으로 해당 지점마다 대공표지판을 Fig. 4에 나타나 있는 지점에 설치하였다. 대공표지판은 대상지 내에서 총 6개 지점에 비교적 균일한 간격으로 배치하였으며, 각 지점 마다 GNSS(Global Network Satellite System) 측량을 통해 지점별 위치 정보를 취득하였다. 측량 방식은 Rapid Static으로 GCP 한 지점당 15분간 측위를 진행하였다.

Fig. 4. Ground GCP Survey.

2)드론 항공 촬영

본 연구 수행에 필요한 드론 촬영물은 가시광선 및 열적외선 영역이다. 최적의 촬영물을 취득하기 위해 서로 다른 일자에 촬영을 진행하였다. 가시광선 영상은 연구지역의 정밀한 토지피복 구축을 통한 객체 분류를 위하여 촬영하였다. 특히, 가시광선 영상은 태양에 의한 그림자 효과로 인하여 영상처리가 어렵다(Fig. 5). 이에, 본 연구에서는 그림자의 영향이 가장 적은 시기인 2021년 하짓날 인근 2021년 6월 23일 남중 시각 구간인 12시 에서 13시 사이에 촬영하였다. 해당 시점은 태양고도가 가장 높아 그림자가 다른 시점보다 그림자가 나타나지 않는다.

Fig. 5. (a) Visible Spectral image with unshadowing effect and (b) Visible Spectral image with shadowing effect.

열적외선 촬영일은 2021년 7월 27일로, 기온 34°C, 체감온도 35°C로, 폭염경보가 발생하였다(https://data. kma.go.kr). 주간시간 전체의 열환경 파악을 위해 7시 15분부터 19시 15분까지 약 1시간 30분 간격으로 총 9회의 촬영을 진행하였다(Table 2).

Table 2. Drone Flight Planning Parameters

4.자료구축(공간정보 구축)

1)드론 영상 처리

드론에 장착한 가시광선 및 열적외선 센서촬영 결과물을 정사화하기 위해 스위스 Pix4d 사의 Pix4d Mapper 4.6.3 소프트웨어를 활용하여 구축했다. 해당 프로그램의 이미지 접합은 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘을 기반으로 구동하게 된다. 촬영 개별 영상마다 위치 정보가 정확하지 않기 때문에 현장조사에서 측정한 GCP 좌표를 입력하여 위치 보정 작업을 함께 수행하였다. 해당 과정을 통해 구축한 정사영상은 Fig. 6 와 Fig. 7과 같다.

Fig. 6. UAV Visible Orthomosaic.

Fig. 7. UAV TIR Orthomosaic (a) 07:15, (b) 08:40, (c) 10:00, (d) 11:30, (e) 13:00, (f) 14:30, (g) 16:00, (h) 17:30, (i) 19:15.

2) 토지피복 객체 추출

본 연구 수행에 적합한 토지피복 객체를 추출하기 위해 드론 비행을 통해 구축한 가시광선 정사영상과, 환경부 세분류 토지피복지도, 행정안전부 건축물 및 실폭도로 GIS 데이터를 활용하여 수행한다. 추출하려는 토지피복 객체는 본 연구에서 분석하려는 대상인 보행로(Sidewalk), 도로(Road), 지붕(Roof)을 디지타이징 (Digitizing) 작업을 통해 추출하였으며 구축 결과는 Fig. 8와 같다. 추출 과정에서 기준에 맞지 않거나, 복잡한 피복 형태를 갖는 객체는 본 연구를 위한 샘플에서 제외하였다. 구축 결과 연구지역내 본 연구를 위해 선정한 피복 객체 수는 851개이며, 그 중 열섬 저감기법이 적용된 피복 객체는 180개이다(Table 3).

Fig. 8. Land Cover Features for this research.

Table 3. Landcover Classes information

3)피복 객체 별 온도 추출

본 연구 방법인 토지피복 객체 간 비교를 위해 객체 별 대표 온도 값을 산출한다. 이를 위해 Zonal Statics을 이용하여 토지피복 객체 별 평균 온도 값을 추출했다. 래스터 형식의 9개 시점의 열적외선 정사영상을 토지 피복도에 중첩(Overlay)한 후, 851개의 객체마다 총 9개 시점에 대한 평균 온도 데이터를 산출한다. 전술된 방법에 따라 구축한 피복 객체 별 추출한 온도 값은 다음과 같다(Fig. 9.).

Fig. 9. Zonal Static Result of Each Land Cover Features.

4)피복 객체 별 효과 파악을 위한 비교군 선정

본 연구방법은 연구지역에 분포하고 있는 열섬 저감 기법이 적용된 피복 객체들의 개별적 효과를 각각 산출하는 것이다. 피복 객체마다 위치하고 있는 지리적, 공간적 특성이 다르기 때문에 객체 별 해당되는 비교대상 선정 작업이 선행되어야 한다. 이를 위해, 본 단계에서는 열섬 저감기법이 적용된 피복 객체 별 비교군 선정을 진행한다. 비교군 선정 기준은 피복간 유사한 면적을 가지며 인접한 객체들을 선정한다. 그리고, 연구지역에 적용된 열섬 저감기법은 지붕, 도로, 보행로에 서로 다른 종류의 기법이 적용이 되어 있어, 공간적으로 동일한 위계간 비교군 선정을 위해 지붕, 도로, 보행로 간 분류하여 진행한다.

서로 유사한 면적을 갖는 객체는 ArcMap 10.8.1.의 “Similarity Search”를 통해 통계적으로 유사한 면적을 찾 아서 선정한다. 인접한 객체 선정은 보로노이(Voronoi) 다이어그램 기반으로 인접 객체를 도출한다. 보로노이 다이어그램은 인접한 객체 선정하는데 쓰이는 방법이다(Boots et al., 1999). 본 단계 수행하는 과정은 Fig. 10과 같다. 전술된 기준에 따라 연구지역에 분포하고 있는 180개의 열섬 저감기법 객체 별 비교군을 선정한다.

Fig. 10. The Process of Building an Analysis Set for Each Features.

5.결과분석

본 단계에서는 피복 객체 별 비교군을 활용하여 열섬 저감기법의 효과를 파악한다. 첫째, 연구지역에 분포하고 180개의 열섬 저감기법이 적용된 피복 객체들의 개별 효과를 파악한다. 둘째, 객체 별 효과 값을 열섬 저감 기법 종류별 분류한다. 각각의 저감기법의 종류마다 구분된 데이터 값을 대표 값을 나타내는 중심경향치와 (Central Tendency)와 흩어진 정도를 나타내는 산포도(Degree of Scattering)로 분석한다. 본 연구에서는 열섬 저감기법의 전반적 특징을 파악을 위해 극단 값의 영향을 제외한 분포 특성을 파악한다. 이에 중심 경향치 파악에는 중위수(Median)을 이용하며, 산포도 파악으로는 Q1(25th Percentile), Q3(75th Percentile) 값을 이용하여 사분위수 범위(Interquartile Range; IQR)를 산출하여 파악한다. 오름차순으로 순서화된 열섬 저감객체 별 효과 값으로 산출한 Q1과 Q3는 각각 열섬기법객체 중 하위 25%에 해당하는 효과 값을 나타난다. 이와 반대로 Q3는 상위 75%에 해당되는 열섬 저감객체의 효과 값을 의미한다.

1)피복 객체 별 열섬 저감효과 산출

열섬 저감기법 종류 별 효과 파악에 앞서, 연구지역에 분포하고 있는 180개의 열섬 저감기법이 적용된 모든 객체들의 개별 효과 값을 산출한다. 이를 위해, 앞 단계에서 구축한 피복 객체 별 비교군 데이터를 활용한다. 객체 별 효과 값 산출은 파악 대상이 되는 1개의 열섬 저감기법 객체의 온도 값과 해당 객체의 비교군 평균 온도 값 차이로 산정하였다. 해당 산정 기준에 따라 연구 지역 180개의 열섬 저감기법 객체들의 개별 효과를 산출하였다 (Fig.11.).

Fig. 11. Flow of Calculating the Effect of Each Heat Island Cooling Strategies.

2)중심경향치

중위수 산출을 위한 값들은 앞 단계에서 구축한 180 개의 열섬 저감기법 객체 별 효과 값을 이용한다. 주간 시간동안 열섬 저감기법 별 열섬 저감의 종합 결과는 Table 4와 같다. 종합 방법은 총 9회 동안 촬영한 모든 시간대의 효과 값을 종합한 중위수를 산출하였다. 주간 전체 시간대 기준, 쿨루프(Cool Roof) 4.71°C, 옥상녹화 (Green Roof) 3.40°C, 차열도료포장(Cool Pavement Road) 0.43°C, 차열블럭포장(Cool Pavement Sidewalk) -0.85°C의 순으로 효과의 차이가 있었다.

Table 4. Summary of Heat Island Cooling Strategies Effect at daytime

기법별 시간 변화에 따른 효과의 차이는 Table 5, Fig. 12와 같다. 차열블럭포장를 제외하고, 13시에 옥상녹화 (10.52°C), 쿨루프(12.85°C), 차열도료포장(2.68°C) 모두 주간 시간대 기준 가장 높은 저감효과를 보이고 있다. 해당 시각은 촬영일 기준 남중시각 12시 31분과 인접한 시간으로 하루 중 태양 고도가 가장 높은 시간대인 것으로 나타난다(https://astro.kasi.re.kr). 하지만, 13시를 지난 후, 모든 기법들의 효과가 급격하게 하강하는 것으로 나타나고 있다. 14시 30분의 기법들의 효과 값은 13시 효과 값 대비 옥상녹화 -5.56°C, 쿨루프 -8.19°C, 차열포장블록 -1.57°C, 차열도료포장 -1.78°C로 효과가 감소하는 것으로 나타났다. 일몰 직전 시간대인 19시 15분의 저감효과는 쿨루프 -0.54°C, 차열블럭포장 -1.52°C, 차열도료포장 -0.30°C로 효과가 없는 것으로 나타나고 있고 옥상녹화만 1.07°C의 저감효과가 있는 것으로 나타나고 있다(Table 5).

Table 5. The Quartile values of Heat Island Reduction Effect by the Cooling Strategies

Fig. 12. The Median Value of Heat Island Cooling Effect by the Cooling Strategies.

3)산포도

본 단계에서는 연구지역에 동일한 열섬 저감기법에 속하는 토지피복 객체 간 효과의 분포를 살펴본다. 이를 위해 IQR을 산출하여 동일한 저감기법 객체들의 다양성 범위를 시간대별로 비교하고, Q1, Q3 값을 통해 시간대별로 4가지 종류의 열섬 저감기법 객체들이 실질적으로 열섬 저감에 영향을 미치는 범위를 수치적으로 파악한다.

옥상녹화의 IQR은 촬영일 기준 주간 시간대 1.18에 서 7.82의 범위를 갖고 있으며 주간 시간 전체 평균 값은 4.21을 보이고 있다. 가장 높은 IQR값을 보이는 시간은 08시 40분으로 7.82°C 값을 나타내고 있다. 시간대별 IQR 값을 파악한 결과, 오전 시간대인 08시 40분부터 남중시각 인근인 13시까지의 IQR 값이 5.35°C에서 7.82°C의 범위의 값을 가져 평균 4.21°C보다 높은 다양성을 갖고 있다. 그에 반해 남중시각이 지난 14시 30분부터 일몰 직전 시간대인 19시 15분의 IQR 범위가 1.18°C에서 3.7°C범위의 값을 갖고 있다. 이를 통해, 객체 별 효과의 다양성으로는 오전 시간대가 객체 별 효과의 차이가 큰 것으로 파악된다(Fig. 13).

Fig. 13. Effects of Each Heat Island Cooling Strategies.

쿨루프의 IQR은 촬영일 기준 주간 시간대 1.63°C에서 8.78°C의 범위를 갖고 있으며 주간 시간 전체 평균 값은 4.53°C을 보이고 있다. 가장 높은 IQR값을 보이는 시간은 11시 30분으로 8.78°C값을 나타내고 있다. 시간대별 IQR 값을 파악한 결과, 오전 시간대인 08시 40분부터 남중시각 인근인 13시까지의 IQR 값이 6.14°C에서 8.78°C의 범위의 값을 가져 평균 4.53°C보다 높은 다양성을 갖고 있다. 그에 반해 남중시각이 지난 14시 30분부터 일몰 직전 시간대인 19시 15분의 IQR 범위가 1.63°C 에서 3.7°C범위의 값을 갖고 있다. 이를 통해, 쿨루프 또 한 옥상녹화와 유사하게 객체 별 효과의 다양성으로는 오전 시간대가 객체 별 효과의 차이가 큰 것으로 파악된다(Fig. 13).

차열도료포장의 IQR은 촬영일 기준 주간 시간대 1.03°C에서 5.12°C의 범위를 갖고 있으며 주간 시간 전체 평균 값은 3.35°C을 보이고 있다. 가장 높은 IQR값을 보이는 시간은 13시로 5.12°C값을 나타내고 있다. 시간대별 IQR 값을 파악한 결과, 오전 시간대인 08시 40분부터 16시까지의 IQR 값이 3.61°C에서 5.12°C의 범위의 값을 가져 평균 3.35°C 보다 높은 다양성을 갖고 있다. 그에 반해 17시 30분부터 일몰 직전 시간대인 19시 15분의 IQR 범위가 1.03°C에서 1.23°C 범위의 값을 갖고 있다. 이를 통해, 차열포장도료는 옥상녹화 및 쿨루프와 달리 남중시각을 지나고 16시까지 상대적으로 옥상에 적용된 기법보다 긴 시간 동안 객체 간 효과의 차이가 큰 것으로 나타난다(Fig. 13.).

차열블록포장의 IQR은 촬영일 기준 주간 시간대 1.52°C에서 6.52°C의 범위를 갖고 있으며 주간 시간 전체 평균 값은 3.68°C을 보이고 있다. 가장 높은 IQR값 을 보이는 시간은 08시 40분으로 6.52°C값을 나타내고 있다. 시간대별 IQR 값을 파악한 결과, 오전 시간대인 08시 40분부터 14시 30분 그리고 16시 IQR 값이 3.84°C 에서 6.52°C의 범위의 값을 가져 평균 3.68°C 보다 높은 다양성을 갖고 있다. 그에 반해 남중시각이 지난 14시 30분, 그리고 17시 30분부터 일몰 직전 시간대인 19시 15분의 IQR 범위가 1.52°C에서 2.52°C 범위의 값을 갖고 있다. 이에 차열블록포장 또한 차열도료포장과 유사한 산포도 특성을 보여 쿨루프 및 옥상녹화보다 주간시간 동안 전반적으로 객체 별 효과의 다양성이 높은 것으로 파악된다(Fig. 13).

4)결과 고찰

본 연구는 도심지의 열섬 저감기법들이 적용된 토지 피복들과 비적용된 피복 객체의 온도 저감효과를 드론에 장착한 열적외선 센서를 활용하여 분석하였다. 결과적으로, 옥상에 설치한 기법들의 열섬 저감에 대한 효과가 높은 것으로 나타나고 있다. 이는 피복 객체 별 영향을 미치는 주변 요인에 대한 영향정도의 차이로 인한 것으로 파악된다. 동일한 피복의 객체일지라도, 해당 피복 객체에 영향을 주는 공간 요소가 분포할 경우 온도 형성에 기여를 할 수 있다.

특히, 건축물 옥상의 경우 SVF(Sky View Factor)가 높아 외부에 의한 영향이 적고 천공의 개방감이 반면, 주변 영향 요소가 높은 도로 및 보행로와 같은 가로협곡은 SVF가 낮은 특징을 보인다. 이러한 가로협곡은 종횡비(Height/Width Ratio, H/W), 향(Axis, Orientation)에 따라 일조 환경의 차이가 있다(Pearlmutter et al., 2007). 전술된 사유로 인해, 본 연구에서 살펴본 주간 전체 시간 기준 4.71°C와 3.40°C의 열섬 저감효과를 가지는 쿨루프와 옥상녹화에 비해 -0.85°C, 0.43°C의 효과를 보이는 차열도료포장(Cool Pavement Road) 및 차열블록포장 (Cool Pavement Sidewalk)의 효과가 명확하게 나타나지 않는 것으로 사료된다.

6.결론

본 연구는 기후변화에 따른 고온화된 도시 열환경 개선을 위해 적용하는 도시열섬 저감기법의 도시내 실질적 저감효과 정도의 차이 파악을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 드론을 통해 구축한 고해상도 도시 열지도를 기반으로 연구 대상지에 분포하고 있는 도시열섬 저감기법인 옥상녹화(Green Roof), 쿨루프(Cool Roof), 차 열도료포장(Cool Pavement Road), 차열블록포장(Cool Pavement Sidewalk)의 실질적 열섬 저감효과의 차이를 비교 분석하였다. 기술별 효과 파악을 토지피복 객체 간 비교 분석을 통해 연구 대상지 내 열섬 저감기법 토지 피복 객체 별 열섬 저감효과를 도출하였다. 객체 별 열섬 저감 정도의 데이터 값을 종합적으로 나타내는 중심 경향치 및 산포도 특성을 기반으로 4가지 종류의 열섬 저감기법 열섬 저감효과의 전반적 특징을 파악하였다. 분석 결과 열섬 저감기법의 종류에 따라 실질적 저감효과의 차이가 있는 것이 파악되었으며, 시간에 따라 그 효과 정도의 차이 또한 있는 것이 도출되었다. 이에 대한 주요한 시사점은 다음과 같다.

첫째, 비교적 개방감이 높은 지점에 설치된 기법일수록 대조군에 비해 낮은 온도 분포를 보이고 있다. 이에 건축물 옥상에 적용된 옥상녹화(Green Roof) 및 쿨루프 (Cool Roof) 기법의 열섬 저감효과가 도로 및 보행로에 적용된 기법보다 높은 것으로 나타난다. 둘째, 저감기법의 열섬 저감효과가 오전에서 더 높은 열섬 저감효과를 보이고 있으며, 특히 촬영일 기준 태양 고도가 가장 높은 남중시각 인근 시간대였던 13시에서의 열섬 저감효과가 가장 큰 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 토지피복에 적용하는 기술인 지표면 녹화 및 차열포장의 효과를 극대화하는데 있어서, 어느 공간 요소에 적용하는 것이 더욱 효과적인 것에 대한 기초 자료로 활용될 것으로 사료된다.

전술된 연구성과 이외에도, 몇가지 한계를 가지고 있다. 도시 공간요소 중 지붕, 도로, 보행로를 대상으로 적용된 열섬 저감기법들이 실질적 열섬 저감효과 유무를 살펴보았으며, 유형별 효과 정도의 차이가 있는 것을 살펴보았다. 하지만, 각 효과가 실질적으로 영향을 미치는 요인들에 대한 고려는 하지 못하였다. 도시 열 환경에 영향을 미치는 공간요소들은 토지피복의 특성뿐만 아니라 주면 기하학적 요소에 의한 영향 또한 밀접한 연관이 있다. 이에 미기후 단계에서의 온열 분석에 있어서는 도시 열환경에 미치는 다양한 공간 및 물리적 요소들을 살펴볼 필요가 있다. 이에 전술된 항목 들을 종합적으로 고려한다면 도시내 열섬 저감기법의 적용하는데 있어서 더욱 효율적으로 적용할 수 있을 것으로 사료된다.