본 연구는 기상이변과 도시열섬현상으로 국지성 호우가 잦아져 도시침수피해가 매년 반복되고 있으며, 건기시에는 비가 모자라 지하수 부족으로 이어져 하천 건천화 현상이 빈번히 발생하고 있어 이를 해결하고자 "도시침수 저감을 위한 by-pass 빗물침투성 우수관거"를 제안한다. 집중호우로 확률년수 이상의 호우발생시 관거를 확대 교체하지 않고 기존우수 관거를 그대로 사용하며 배제시스템과 연계하여 by-pass 빗물침투성 우수관거를 설치하여 본 연구지역 대한민국 서울특별시 강남구 강남역사거리 지역 3.07 ha에서 관거확대공사와 비교시 평균 27백만원(44%) 공사비절감 및 기존 우수관거 유지로 별도의 우수처리 대책이 불필요하다. "도시침수 저감을 위한 by-pass 빗물침투성 우수관거"는 여름철 확률년수 이상의 비가 오더라도 by-pass관로를 통하여 통수능력을 증가시키며, 봄, 가을에 내리는 소량의 비는 by-pass 침투공을 통하여 전량 지중 수자원 확보에 기여한다.
This study carried out to understand the thermal characteristics of various surface material which compose the city through the observation in the summer. To examine passive cooling effect of planting of building, it is arranged four different materials that is natural grass, grass block, concrete slab and artificial grass. The results of this study are as follows; (1) Natural grass and grass block show the lower surface temperature because of the structures of leaf can do more thermal dissipation effectively. (2) There is little surface temperature between artificial grass and concrete. But there is little high surface temperature difference between natural grass and concrete because of latent heat effect. (3) The concrete can play a role of the tropical nights phenomenon as high heat capacity of concrete compare with other materials. (4) It is nearly same color in artificial grass and natural grass but there is large difference between natural grass and artificial grass at albedo. There is different albedo in near infrared ray range. (5) A short wave radiation gives more effect at the globe temperature than long wave radiation. (6) The artificial turf protected the slab surface temperature increase in spite of thin and low albedo materials.
The present study observed temperature in order to identify factors affecting temperature by zoning and to measure the intensity of their impact on temperature. The empirical results of analyzing observed data are as follows. In order to make up for multicollinearity, a problem in multiple regression analysis, and to give more specific explanations, this study conducted factor analysis and obtained desirable data with adequacy and statistical significance. In the correlation matrix, factors decreasing temperature were planted areas, water surfaces and grasslands, and those increasing temperature were bare grounds, paved areas, and building area. According to land cover patterns, commercial areas had the highest temperature lowering effect. Through the rotated component matrix, we found that factors are grouped into those decreasing temperature, those increasing temperature, and those with low significance in increasing or decreasing temperature. In order to solve the problem of multicollinearity in multiple regression analysis, we performed factor analysis between the land use patterns and temperature and confirmed the usability of factor analysis as a new analysis method in urban heat island.
Because of lack of accurate understanding of the mechanism of urban heat island (UHI) phenomenon and lack of scientific discussion, it is hard to come up with effective measures to mitigate UHI phenomenon. This study systematically described the UHI and suggested the solutions using green-infrastructure (green-infra). The factors that control UHI are very diverse: radiant heat flux, latent heat flux, storage heat flux, and artificial heat flux, and the air temperature is formed by the combination effect of radiation, conduction and convection. Green-infra strategies can improve thermal environment by reducing radiant heat flux (the albedo effect, the shade effect), increasing latent heat flux (the evapotranspiration effect), and creating a wind path (cooling air flow). As a result of measurement, green-infra could reduce radiant heat flux as $270W/m^2$ due to shadow effect and produce $170W/m^2$ latent heat flux due to evaporation. Finally, green-infra can be applied differently on the macro(urban) scale and micro scale, therefore, we should plan and design green-infra after the target objects of structures are set.
도시녹지는 열섬현상을 감소시키고 여가나 휴식 공간으로 활용되는 등 도시민의 삶의 질을 향상시키는 중요한 역할을 하는 도시 기반시설이다. 그러나 양적인 개발효율에 치중한 관행으로 도시녹지의 체계적인 관리가 미흡했던 것이 사실이다. 녹지총량제와 같은 보존을 위한 제도적 틀은 갖추어 가고 있지만, 정확한 녹지량을 산정하는 기술적 측면은 상대적으로 보완할 여지가 크다. 최근 들어 원격탐사를 이용한 녹지나 도시 기반시설의 정량적 탐지를 수행한 다양한 연구들이 수행 되었다. 그러나 기존 연구들이 활용한 자료의 공간 해상도를 고려하였을 때 도시 내에 무수히 존재하는 소규모 녹지공간의 탐지가 효과적으로 되었다고 보기 힘들다. 이러한 맥락에서 본 연구에서는 초분광 영상(CASI-1500)을 활용한 도시 내 소규모 녹지에 대한 정량적 탐지를 수행하였다. 이를 위해 식생지수를 산출하여 소규모 녹지공간의 탐지 여부를 검토한 뒤, ISODATA와 SAM 기법을 적용한 감독분류, 무감독분류를 통해서 각 방법들이 소규모 녹지공간 탐지에 적절한지 비교하였다. 미분류, 불투수성, 녹지로 의심되는 영역, 녹지의 4개의 피복으로 분류하여 SAM 기법에 사용된 참조스펙트럼의 차이를 비교하였다.
본 연구의 목적은 토지피복의 입체적 분포가 도시기온의 변화에 작용하는 영향을 구명하여 열섬현상 완화에 기여할 도시조경의 전략을 모색하는 것이다. 연구대상지는 서울시 24개 AWS 지점별 직경 300m 공간이었고, 대상공간의 여름철 에너지 수지 및 기온에 영향을 미칠 수 있는 다양한 변수의 자료를 구득하였다. 또한, 춘천시에서 연구목적을 고려한 6개 지점을 선정하여 기온을 실측하고, 기온변화에 더 민감하게 반응할 30m 소공간의 지점별 토지피복을 실사하여 서울시 의 경우와 비교하였다. 서울시 AWS 지점의 여름철 기온을 추정하는 단순회귀모델을 도출한 결과, 식생체적, 녹지면적, 건물체적, 건물면적, 인구밀도, 포장로면적 등의 변수가 통계적으로 유의하게 여름철 기온변화에 기여하는 것으로 나타났다. 이들 중 기온변화의 설명력이 가장 높은 변수는 식생체적과 건물체적이었다. 기온변화에 유의한 변수들을 조합하여 유도한 다중회귀모델에서도 식생체적과 건물체적의 양 변수가 통계적으로 가장 적합한 모델을 생성하였다. 이 다중회귀모델에 따르면 식생체적의 10% 증가는 기온을 약 0.14% 감소시킨 반면, 건물체적의 10% 증가는 기온을 0.26% 증가시켰다. 소공간스케일에서 실측한 춘천시의 여름철 기온과 토지피복 간의 상관성 역시, 기온은 식생체적, 녹지면적 등의 증가에 따라 감소하는 반면 하드스케이프 면적의 증가에 비례하여 상승하는 경향이었다. 식생체적 변수를 적용하여 가장 적합한 단순회귀모델을 도출한 결과, 소공간스케일의 여름철 기온은 서울시 AWS 지점의 단순회귀모델과 유사하게 식생체적을 10% 증가시킴에 따라 0.32%($0.08^{\circ}C$)씩 감소하였다. 본 연구에 근거하면, 여름철 기온저감을 지향하는 도시조경은 식생체적을 증가시키면서 동시에 건물체적을 감소시키는 전략이 요구된다. 서울시 AWS 지점의 기온변화에 기여하는 건물체적의 영향력은 식생체적보다 약 2배 큰 것으로 분석된다. 따라서, 자연지반에서는 다층식재를 추진하여 식생체적을 확충하되, 건물의 입체적 표면에 의한 대기 가열을 제어하기 위해 벽면과 옥상의 녹화로 식물의 차양 및 증발산 효과를 증진해야 한다.
도시에 불투수면적이 증가하고, 기후변화가 극심해져감에 따라 홍수 및 열섬현상과 같은 도시의 물 문제가 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 정책의 일환으로 우리나라의 녹색건축인증제도(Green Standard for Energy and Environmental Design, G-SEED)에서는 물순환 관리를 평가하고 있다. 하지만, 현재 G-SEED의 평가방법을 살펴보면 빗물관리시설의 설치 정도로 평가하고 있고, 강우 특성 또한 고려되고 있지 않다. 그러므로 본 연구에서는 G-SEED의 빗물관리 및 이용 항목에 대해 수문 모델을 통해 효과를 정량화함으로써 성능에 따라 평가할 수 있는 방법을 제안하였다. 빗물관리 항목에서는 유출저감률을, 빗물이용 항목에서는 빗물이용률을 평가지표로 선정하였고, 각 평가인자를 산출하기 위하여 개념모델을 적용하였다. 빗물이용시설의 경우 초기우수배제장치 용량과 필터 효율에 따른 빗물유입량의 변화와 급수인원에 따른 수요량 변화를 고려한 수문모델을 개발하였고, 수요량과 빗물저장조 용량에 따른 유출저감률과 빗물이용률을 알아보기 위해 MATLAB을 이용하여 모의해보았다. 또한, 옥상녹화의 경우에는 강우, 저류, 증발산, 유출을 고려한 수문흐름모델을 적용하였고, 토층의 두께와 배수(저장) 층의 용량에 따라 모의하여 평가기준을 선정하였다. 제안된 수문모델의 검증을 위하여 서울대학교 기숙사와 35동 옥상녹화의 실측데이터를 비교하였고, 적용성 평가를 위해 RMSE(Root Mean Square Error)와 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)를 이용하였다. 본 연구에서 제안된 방법을 통해 빗물관리시설의 수문학적 성능에 따른 평가가 가능해질 것이며 설계자와 건축가들로 하여금 실질적인 효과를 내는 시설을 설치하게끔 유도할 수 있을 것이다.
지금까지 우리나라는 빗물을 빨리 그리고 많이 집수하여 배수하는 중앙 집중식 빗물관리 방식을 취하면서 도시 환경에 많은 악영향을 미쳐왔다. 이제는 개발 이전의 자연 상태에 최대한 근접하는 빗물 침투와 증발산이 이루어지도록 발생원에서 분산형으로 빗물을 관리하도록 개발할 필요가 있다. 이는 개발로 인한 영향을 최소화하는 저영향개발(LID; Low Impact Development)기법이기도 하다. 이러한 자연 순응형 빗물관리에 따라 개발로 인한 유출량 저감, 열섬 현상 저감 등 기후변화에 대응하는 새로운 도시 조성을 기대해 볼 수 있다. 이에 따라 신도시 개발 지구 등에서 LID 시설의 적용 계획에 따른 물순환 영향 연구 사례가 보고되고 있다. 다만, 단지나 신도시와 같이 대규모 개발 부지에서 LID 시설과 기법을 개발 초기부터 계획, 설계하여 적용한 사례가 거의 없다. 또한, 대규모 개발 사업의 LID 적용 계획에 따른 물순환 복원 효과 예측과 실제 적용 후 물순환 복원 효과를 연구한 사례도 많지 않다. 본 연구에서는 대규모 개발 부지에 계획한 아산 탕정 LID 물순환 시범도시의 물순환 개선 효과를 분석하였다. 이를 통하여 향후 개발에 따른 도시 물순환 회복을 위한 도시 물관리 계획 패러다임의 변화 여부를 검토하고자 한다. 도시 물순환 개선효과 모의는 최근 EPA(United States Environmental Protection Agency, 미국환경보호국)에서 LID 시설을 모의할 수 있도록 개선 개발한 SWMM5 모형을 이용하였다.
대규모의 에너지 소비 및 인구의 증가로 온실가스 증가 및 열섬 현상이 빈번한 도시는 녹지공간의 증대가 요구되었고, 한정된 도시 공간에서는 건축물 옥상에 녹지공간을 형성하는 옥상녹화가 증대되었다. 옥상녹화에 사용하는 경량토양은 주로 펄라이트를 사용하나 비산, 분진 등 작업환경의 악화로 다른 경량토양의 요구가 증대되었다. 한편 화력발전소에서 발생하는 바텀애시는 재활용을 위한 다양한 연구가 진행되었는데, 인공경량토양으로의 활용가능성도 확인된 바 있다. 본 연구는 기존의 바텀애시 활용 인공경량토양보다 혼합량이 높은 바텀애시를 사용한 인공경량토양을 개발하고자, 바텀애시의 물리적, 화학적 특성을 분석한 후 유기물의 필요성을 확인하고, 바크, 퇴비, 코코피트 등의 유기재료 배합을 달리하여 최적의 배합을 도출하였고, 이 배합을 조경설계기준에서 제시한 토양성능 항목에 적합여부를 확인한 결과, 중급 정도의 성능을 갖는 인공경량토양임을 확인하였다.
도시화에 따른 인공피복의 증가는 도시지역의 온도가 주변 교외지역보다 높아지는 UHI (Urban Heat Island; UHI) 현상을 야기한다. 국지기후대(Local Climate Zone; LCZ)는 빌딩의 기하학적 구조와 피복특성에 따라 도시를 분류하는 체계로, UHI 분석을 위해 제안되어 현재 다양한 도시기후 연구에 활용되고 있다. 본 연구는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network)과 Landsat 8 위성영상을 이용하여 수원시와 대구광역시의 LCZ 분류모델을 구축하였고, LCZ 지도와 Landsat 8 지표면온도(Land Surface Temperature; LST)를 이용하여 도시 구조적 특성에 따른 LST와 Surface UHI (SUHI) 강도를 분석하였다. LCZ 분류모델은 수원시와 대구광역시에 대해 각각 87.9%와 81.7%의 높은 분류 정확도를 보였다. 대구가 수원보다 전반적으로 모든 LCZ 클래스에서 LST가 높게 나타났으며 건물이 밀집할수록, 건물의 높이가 낮을수록 LST가 증가하는 공통점을 보였다. SUHI 강도는 두 도시 모두 여름철에 가장 강한 값을 가지고 봄과 가을에도 일부 LCZ 클래스를 제외하고 양의 SUHI 강도가 나타났지만 겨울에는 다수의 LCZ 클래스에서 음의 값이 나타났다. 이는 UHI가 여름철에 가장 강하게 나타나며, 겨울에는 일부 도시지역이 교외지역보다 더 차가운 현상이 나타나기도 함을 의미한다. 본 연구는 우리나라 UHI 분석에 있어 LCZ 분류체계의 활용가능성을 확인하였고, 향후 도시기후 분석 및 기후변화 대응 전략수립에 있어 도시의 구조적 특성을 고려하는데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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