• 제목/요약/키워드: $CO_2$ emissions prediction

검색결과 32건 처리시간 0.019초

위성영상과 머신러닝 활용 도시열섬 지역 옥상녹화 효과 예측과 이산화탄소 흡수량 평가 (Predicting the Effects of Rooftop Greening and Evaluating CO2 Sequestration in Urban Heat Island Areas Using Satellite Imagery and Machine Learning)

  • 김민주;박정우;박주현;박지수;현창욱
    • 대한원격탐사학회지
    • /
    • 제39권5_1호
    • /
    • pp.481-493
    • /
    • 2023
  • 고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.

지하주차장 수소연료차 수소탱크 폭발 압력 예측을 위한 기초 연구 (A basic study for explosion pressure prediction of hydrogen fuel vehicle hydrogen tanks in underground parking lot)

  • 이호형;김효규;유지오;이후영;권오승
    • 한국터널지하공간학회 논문집
    • /
    • 제23권6호
    • /
    • pp.605-612
    • /
    • 2021
  • 지구온난화로 인한 이상기후로 전 세계적 피해가 커지고 있는 가운데, 내연기관의 온실가스 배출을 줄이기 위하여, 친환경자동차 도입이 가속화되고 있다. 이에 각국에서는 수소연료자동차의 안전성 확보를 위해 터널이나 지하주차장과 같은 반밀폐공간에서 수소 연료 폭발에 대비한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 반밀폐공간이라 할 수 있는 지하주차장을 대상으로 수소탱크의 폭발을 등가 TNT 모델을 적용하여 폭발압력을 예측하고 이 값을 폭발압력에 따른 피해범위 및 영향을 분석하였다. 등가 TNT 모델을 적용한 수소탱크 폭발압력 예측 결과 수소용량이 52 Liter인 경우를 기준으로 75 Liter, 156 Liter인 경우 1.5 m 높이에서 각각 약 1.12배, 2.30배 높은 것으로 나타났다. 예측된 최대폭발압력을 충격량으로 환산하여 인체 및 건물에 미치는 영향을 검토한 결과 모든 예측값이 폐 손상 또는 심각한 부분 파괴가 발생할 것으로 예측 되었으며, 예측된 피해정도는 폭발에 따른 충격량만으로 환산 적용한 것이며, 폭발에 따른 부가적인 피해를 고려한다면 실제 피해는 더욱 증가되어 이에 대한 안전 및 방재의 대책이 강구되어야 할 것으로 사료된다.