본 연구는 다양한 기상자료와 공간분석기법을 통해 영남지역의 열쾌적성평가도를 구축하여 우선적인 열환경 개선 정책이 추진되어야 하는 지역을 도출하였으며, 토지피복 현황과의 비교를 통해 향후 지역적 범위의 도시 녹지계획 수립에 활용하여 쾌적한 야외활동을 도모하고자 하였다. 기상청의 RCP시나리오자료와 GIS공간분석기법을 통해 열쾌적성 지수인 PET를 산출한 결과, 대구광역시(33.65)가 여름철 열적스트레스가 가장 높은 지역으로 나타났으며, 봉화군(28.44)은 PET값이 낮게 나타나 타 지역에 비해 여름철 열적스트레스가 낮은 것으로 평가되었다. 지역별 특성에 따라 영남지역을 광역시, 대도시, 도 농촌형, 농촌형으로 구분하여 산출된 PET값을 비교해 본 결과, 창녕군, 함안군, 고령군 등은 농촌형 지역임에 불구하고 PET값이 높게 나타났는데, 타 농촌지역에 비해 녹지면적이 현저히 낮은 것으로 분석되었다. 다음으로 산출된 PET값에 따라 군집분석을 통해 영남지역을 분류한 결과 열쾌적성이 높은 등급일수록 시설지역 면적율은 낮고, 녹지지역 면적율은 높은 것으로 나타났다. 이상의 결과를 통해 구축된 열쾌적성 평가도는 영남지역의 열쾌적성을 정량적으로 평가함으로써 기후변화에 대응 가능한 도시계획에 적극적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
도시화와 기후변화로 인해 홍수피해의 증가, 수질의 악화 등의 피해가 커지고 있다. 이에 대응하기 위해 전세계적으로 도시유역의 수문학적 체계를 가능한 자연 상태로 복원하고자 하는 기술인 저영향개발(Low Impact Development, LID) 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근 정부에서 발표한 저탄소녹색성장기본법, 친수구역 특별법 등에서는 LID 기법과 같은 기술의 중요성을 명시하고 있다. 현재 저영향개발 요소기술은 다양하게 개발되고 있으나 요소기술의 효율성 검증에 대한 연구는 거의 전무한 실정이다. 본 연구에서는 초보 단계에 있는 저영향개발(LID)기법의 효율성 검증을 위해 K-LIDM 모형을 사용하여 주차장의 투수 불투수 포장 최적 공간 분포를 분석하였다. 8가지의 포장 시나리오와 3가지 강우강도 시나리오를 활용하였으며, 하부 40%의 투수포장이 전체 투수포장과 유사한 약 90%의 유출 저감 효과를 나타내는 것으로 나타났다. 이러한 분석과 실제 투수포장에 대한 실험의 연계를 통하여 향후 도시 계획, 단지 조성 등에 LID 시설을 배치하기 위한 근거 자료로 활용 될 것이다.
최근 기후변화와 도시화로 인한 수재해 문제가 증가하고 있으며, 이에 대응방안인 저영향개발(Low-Impact Development, LID) 기법에 관한 연구가 확대되고 있다. LID 기법은 도시 내의 우수유출수를 저감시켜 다양한 수재해 문제를 친환경적으로 제어하고, 도시 개발 이전의 물순환 체계로 회복시키는 기술이다. 하지만 LID 기법에 관한 정량적 데이터가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저류형 LID 기술인 식생화분(Planter Box)의 Curve Number (CN)값을 산정하여, 물순환(침투, 유출, 월류수) 분석을 실시하였다. Planter Box의 물순환 분석에 관한 강우강도 시나리오(60.4 mm/hr, 83.1 mm/hr, 97.4 mm/hr, 108.2 mm/hr)는 부산시 확률강우강도표(2010)를 이용하여 선정하였다. 실험 결과는 건물화분3(BPB-3)과 거리화분3(SPB-3)에서 우수저류율이 각각 43.5%~52.9%, 33.4%~39.0%로 나타났다. 또한 BPB-3에서 CN값은 평균 83이 산출되었고, Horton 침투능 곡선식 적용에 따른 우수유출효과는 17%~96%로 나타났다.
An apartment complex is a building use with great potential to contribute to solving problems related to urban ecological environment and climate change. The first goal of this study is to grasp the current situation of application and limitations of the ecological area rate, which is a representative evaluation index used to evaluate the environmental performance of the external space of an apartment complex in Green Standard for Energy and Environmental Design (G-SEED). The second goal is to propose a prototype of the evaluation index for evaluating greenhouse gas (GHG) reduction performance in order to supplement the evaluation index for the environmental performance of the external space in terms of response to climate change. We analyzed 43 cases of apartment complexes certified according to G-SEED, which was enforced since July 1, 2010, and found application characteristics of each space type and the limitations of ecological area rate. We analyzed overseas green building certification systems such as LEED and BREEAM that derived implications for supplementing the limitations of ecological area rate, which is focused on the evaluation of soil and water circulation function, and set up a development direction of complementary measures. Through analysis of previous studies, relevant regulations and standards, and technical documents of the manufacturer, the heat island mitigation performance of the pavement and roof surfaces of the apartment complex and the carbon uptake performance of the trees in the apartment complex was selected as parameters to yield the GHG reduction performance of the external space of the apartment complex. Finally, a quantitative evaluation method for each parameter and a prototype of the evaluation index for the GHG reduction performance were proposed. As a result of applying the prototype to an apartment complex case, the possibility of adoption and applicability as an evaluation index of G-SEED were proved.
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
현대도시에서 생물종다양성 확보, 기후변화 대응, 지속가능한 발전을 위한 식물원의 역할이 중요해지고 있다. 국내 식물문화를 선도적으로 견인한 사립식물원은 국 공립 식물원과 유사 여가 관광 목적지의 증가, 정책적 지원 미흡, 선진 경영전략 도입 부재 등의 복합적 원인으로 쇠퇴하고 있다. 사립식물원은 보존가치가 높은 다수의 식물 종을 보유하고 있을 뿐만 아니라, 국민들의 문화 교육 공간으로서 다양한 공익적 기능을 제공하므로 운영 활성화를 위한 정부 차원의 노력이 필요하다. 본 연구의 목적은 사립식물원이 제공하는 공익적 기능의 중요도와 가치를 계층화분석(AHP)과 조건부가치측정법(CVM)을 사용해 알아보는 것이다. 이를 통해 정부 차원에서의 사립식물원을 대상으로 한 정책적 제도적 지원 근거를 마련하고자 한다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 계층화분석(AHP) 결과, 사립식물원이 제공하는 공익적 기능은 '보전(23.4%)', '휴양 관광(17.5%)', '조사 연구(16.6%)' 순으로 중요하게 인식되었다. 둘째, 사립식물원이 제공하는 가치 가운데 '유산가치(33.0%)'와 '존재가치(32.5%)'가 중요하게 인식되었다. 셋째, 사립식물원의 공익적 기능을 보전하기 위한 지불의사금액(WTP)은 12,234원이 도출되었다. 이를 토대로 전국 사립식물원의 경제적 가치를 추산한 결과, 약 2,338억 원이 도출되었다. 사립식물원의 운영 활성화와 질적 제고를 위해 재정 지원 관련 법령과 권역별 국 공립 및 사립식물원 간의 협력적 운영 체계 구축이 필요하겠다.
본 연구는 기후변화에 대응하여 광범위한 지역에서 가로수 식재에 활용 가능한 상록활엽수를 선발하기 위한 연구의 일환으로서 국내 남부지역에서 생육하는 굴거리나무, 녹나무, 동백나무, 다정큼나무, 종가시나무, 후박나무, 황칠나무 등 7수종에 대하여 내한성을 비교하기 위해 수행되었다. 저온처리에 따른 7종 상록활엽수의 전해질 용출을 측정한 결과 처리 온도가 낮아질수록 값이 증가하였고, 전해질 용출량과 처리 온도와의 관계를 비선형회귀를 통하여 분석한 결과 도출된 함수들은 S자 반응곡선의 형태로 나타났다. 예측치사 온도를 통하여 수종별 내한성을 분석한 결과 동백나무(-11.586℃)> 다정큼나무(-9.348℃)> 종가시나무(-8.719℃)> 후박나무(-8.090℃)> 굴거리나무(-7.409℃)> 황칠나무(-7.085℃)> 녹나무(-6.995℃) 순으로 조사되었다. 앞서 평가한 것처럼 국내 남부지역의 동일한 지역에서 생육하는 7종 상록활엽수들 중에서도 상대적 내한성 차이가 5℃ 이상을 나타냈고 동일한 과에 속하는 종간에서도 녹나무과는 내한성 차이가 2℃ 이상을 나타냈다. 내한성이 강한 우수 수종을 분석한 결과 종가시나무, 동백나무, 다정큼나무이며 이들은 중부지역 도시들에서 외부 온도 조건으로 생존 가능성을 평가할 필요가 있다고 판단된다.
기후변화 문제에 대응한 온실가스 감축 방안 중 하나로 정부는 바이오가스의 공급 확대를 추진하고 있다. 이를 위한 정책수단의 일환으로 신재생연료혼합의무제(RFS)의 도입이 논의되고 있는데 여기에는 바이오가스도 포함된다. 이에 따라, 본 논문에서는 2011년에 발표된 투입산출표를 이용한 투입산출 분석을 통해 RFS 도입이 가져올 바이오가스 공급 확대의 경제적 파급효과를 분석하고자 한다. RFS의 도입 내용을 감안할 때 바이오가스 공급부문은 액화석유가스 공급부문 및 도시가스 공급부문으로 구성된다. 따라서 이들 2개 부문을 바이오가스 공급부문으로 정의한 후 바이오가스 공급 확대가 가져올 경제적 파급효과로 생산유발효과, 부가가치 유발효과, 취업유발효과를 분석한다. 추가적으로 바이오가스 공급부문의 공급차질로 인한 부정적 파급효과를 의미하는 공급지장효과 및 바이오가스 공급부문 제품가격 변동이 가져올 물가파급효과도 분석한다. 분석결과 바이오가스 공급부문에서의 1원의 투자 혹은 생산이 가져오는 생산유발효과 및 부가가치 유발효과는 각각 1.0539원 및 0.1998원이다. 아울러 10억원 투자 혹은 생산의 취업유발효과는 0.5279명, 바이오가스 공급부문의 공급지장효과는 1.6229원, 바이오가스 공급부문의 산출물 가격 10% 인상의 물가파급효과는 0.0183%로 분석되었다.
본 연구의 목적은 스마트시티 실증과 확산을 위해 필요한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 스마트시티 분야에서 대표적인 선진사례로 알려진 유럽의 라이트하우스 프로젝트에 대해 분석하였다. EIP-SCC 스마트시티 실증사업인 라이트하우스 프로젝트의 총 18개 그룹을 대상으로 핵심주제, 적용 솔루션, 참여기관과 협력방식, 확산방식으로 구분하여 특징을 분석한 결과 국내 적용을 위한 4가지 시사점을 도출할 수 있었다. 첫째, 기후변화와 같은 전 세계적인 이슈에 대응하는 방법으로 스마트시티를 추진하는 것과 같은 근본 철학과 원칙마련이 필요하다. 둘째, 첨단기술 적용을 목적으로 추진되는 스마트시티가 아닌 문제해결을 위한 하나의 방법론으로 스마트시티가 적용되어야 하며, 이를 위해서는 정책프로그램의 적극적인 활용도 고려되어야 한다. 셋째, 스마트시티 실증에 참여하는 주체들의 수요를 맞출 수 있는 사업체계 구축이 필요하다. 마지막으로 넷째, 실증성과를 검증할 수 있는 평가체계가 필요하고, 우수한 성과의 경우 타 도시로의 확산을 지원하기 위한 표준화 작업이 필요하다. 연구결과로 제시된 시사점들은 후속 연구를 통한 구체화를 통해 국내 스마트시티의 발전적 모델개발에 기여할 수 있을 것이다.
최근 산림청이 기후 변화 대응 대책으로써 지자체 바람길숲 조성 사업을 시행함에 따라 다양한 바람길에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 바람길숲 조성을 위해서는 바람길 기능에 대한 평가가 선행되어야 한다. 하지만, 현재 바람길을 직접적으로 평가하고, 바람길의 유형에 따라 공간을 구분할 평가 지표가 없어 간접적인 지표를 기준으로 분석을 수행하고 있다. 따라서 본 연구에서는 냉각에너지 분석을 찬공기 생성에 대한 평가 지표로 활용함으로써 바람길을 평가 및 분류하는 방법을 제안하였다. Kaltluftabflussmodell_21(KLAM_21)이라는 찬공기 분석 모형을 활용하여 냉각에너지 분석을 하였다. 그리고 시뮬레이션 분석 결과에 따라 바람길을 찬공기 생성지역, 찬공기 취약지역, 찬공기 유동지역으로 분류하였다. 냉각에너지량을 기준으로 상위 5퍼센트를 찬공기 생성지역, 하위 5퍼센트를 찬공기 취약지역으로 분류하였다. 또한 찬공기 유동지역은 찬공기 생성지역에서 이동하는 찬공기의 흐름을 파악하여 분류하였다. 분석 결과, 대구광역시의 바람길 6개의 바람 생성지역이 존재하며, 찬공기 취약지역은 시가지 내부에 집중되어 있었고, 찬공기 유동지역은 대구광역시의 주요 하천과 도로를 따라 형성되어 있었다. 본 연구의 방법론을 통해 바람길의 효과를 정량적 평가 방법으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한 바람길숲 조성 사업지 선정에 제시할 수 있는 평가 지표로 활용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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