본 논문은 중소형 규모의 도시고형 폐기물소각시설 배가스의 수은, 납, 비소, 셀렌과 같은 휘발성중금속의 방출특성을 조사하는데 있다. 대체로, 소형 도시고형 폐기물소각시설에서 배출되는 수은, 납, 비소, 셀렌이 중형 소각시설에서 배출되는 것 보다 높게 나타났다. 이는 중형소각시설에 비하여 소형소각시설의 빈약한 대기오염제어장치의 가동과 높은 배가스 온도에 기인하는 것으로 판단된다. 중소형 소각시설의 배가스 온도는 2개의 온도그룹으로 나누어지는 것을 확인할 수 있다. 첫 번째 온도그룹은 대략 $100^{\circ}C$이고, 두 번째 온도그룹은 $400{\sim}700^{\circ}C$ 정도였다. 2번째 그룹에서의 배가스 중 수은, 납, 비소, 셀렌은 각각 $70.43\;{\mu}g/Sm^3$, $0.94\;{\mu}g/Sm^3$, $9.83\;{\mu}g/Sm^3$, $5.05\;{\mu}g/Sm^3$였다. 첫 번째 온도그룹에서 배가스의 수은, 납, 비소 셀렌은 두 번째 온도그룹의 것보다 낮은 특징을 가지고 있다. 한편, 중형소각시설에서의 수은제거효율은 $55.16{\sim}95.89%$로 나타났다. 이러한 수은의 감소는 폐열보일러의 온도저감이 기여를 하고 있었다. 상기 결과로, 중소형 소각시설에서 휘발성 중금속 제어에 중요한 역할을 하는 것은 배가스의 온도가 큰 역할을 한다. 따라서, 휘발성 중금속의 제거효율을 개선하기 위해서는, 냉각시스템의 온도가 제어되고 대기오염제어장치가 잘 운영되어야 한다.
도시가스 수요량은 강한 계절성을 보이는 자료이다. 따라서 도시가스 수요량을 예측하기 위한 모형 구축에서 가장 중요한 요인은 계절성이다. 또한, 실제 도시가스 수요량에는 추가적 인 여러 요인들에 의하여 영향을 받을 수 있는데, 온도, 요일효과, 명절효과, 유효일 수, 수용가수 등이 영향 요인들이다. 본 연구에서는 이와 같은 요인들이 도시가스 수요량에 미치는 영향력의 정도를 파악하고 효율적으로 향후 도시가스 수요량 예측을 위한 시계열 모형을 구축하였다. 적용된 모형은 오차항이 자기상관을 따르는 시계열 회귀모형을 이용하였으며 실제 자료를 이용한 예측결과 매우 우수한 예측력을 보였다.
최근 다양한 기상 이변과 해수 온도 상승으로 인해 더욱 빈번하게 발생하고 있는 국지성 집중 호우 및 돌발홍수는 각 유역 특성별 수문 기초자료의 축적 및 분석을 더욱 요구하고 있다. 또한, 수문현상은 시간과 공간에 따른 큰 변동성을 가지고 있어 규명하기 복잡한 특성을 가지고 있다. 특히 산악지역이 많은 우리나라의 지형학적 특성과 최근의 집중 호우 특성 등으로 인하여 이러한 변동성이 더욱 커지고 있다. 집중 호우시 인명과 재산의 피해가 더 가중되는 도시 지역은 더욱더 중요하다. 도시지역의 수문 모니터링이 부족한 실정을 고려한다면 도시하천별, 소배수구역별 수문 관측 및 자료 분석이 절실하다. 우리나라 주거지역의 토지이용 형태를 반영하는 과학적이고 체계적인 도시하천 수문 모니터링시스템 운영 및 자료 축적, 제공이 필요하다. "도시홍수재해관리기술연구사업단"에서는 도시하천 유역의 수문현상 규명을 위한 기초 정보 축적을 위해 중랑천 유역에 시험배수구역(신내1 배수구역, 군자 배수구역, 어린이대공원 배수구역)을 운영하여 수문 관측 및 자료 분석을 수행하고 있다. 본 연구에서는 도시하천 시험유역의 운영 결과와 미흡한 부분을 개선하기 위해 보완한 내용을 소개하고자 한다. 또한, 도시하천 시험유역 운영시 인식해야할 중요한 사항에 대해 조사하였다. 이러한 결과는 향후 도시하천 시험유역 선정 및 운영, 수문자료 분석에 활용될 것으로 판단된다.
도시열섬 완화를 위한 계획을 세울 때 가장 먼저 해결해야 할 문제는 도시 내 어느 곳이 열 환경에 가장 취약한 곳인지를 파악하는 것이다. 즉, 도시 내 온도가 상대적으로 더 높은 지역과 낮은 지역(핫스팟과 콜드스팟)이 존재하는지 여부를 파악해야 한다. 본 연구는 전주시를 공간적 범위로 도시열섬의 공간적 밀집지역을 도출하고, 밀집요인을 알아보는데 목적이 있다. 먼저 도시열섬이 밀집해서 발생하는 지역을 알아보기 위해 2017년 Landsat 8 위성영상을 활용해 지표면온도(Land Surface Temperature : LST)를 추출한 뒤 국지적 Moran's I 분석과 Getis-Ord Gi* 분석을 통해 핫스팟 분석을 실시하였다. 그 결과, 통계적으로 유의한 밀집지역은 전주시 원도심이라 불리는 중심부와 공업지역으로 나타났다. 또한 높은 LST를 유발하는 요인을 알아보고자 토지피복도 중 시가화·건조지역의 상세분류로 상관분석과 회귀분석을 진행한 결과, 주거지역의 단독주거시설, 공업지역의 공업시설, 상업지역의 상업·업무시설이 LST를 높이는 요인으로, 별도의 항목이 존재하지 않는 녹지율을 대신해 변수로 선정한 NDVI가 LST를 낮추는 요인으로 작용하고 있었다. 본 연구의 결과는 도시열섬 저감 정책이 어느 곳을 중심으로 이루어져야 하는지, 가장 먼저 고려해야 할 요인은 무엇인지를 판단하고자 할 때 근거가 된다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.
블랙아이스는 눈에 쉽게 구분되지 않아 많은 교통사고를 초래하고 있다. 한국교통연구원 교통사고분석시스템에 따르면, 2017년부터 2021년까지 5년간의 서리/결빙으로 인한 교통사고 사망자는 122명, 적설로 인한 교통사고 사망자는 40명으로, 블랙아이스는 적설에 비해 위험성이 높은 것으로 나타난다. 과거의 다양한 연구에서 블랙아이스 생성조건을 기압과 한기 축적등의 조건에서 예측해왔지만, 이러한 기상학적 모델은 봄철 해빙기의 일교차로 인한 눈의 해동과 재냉각과 같은 다양한 기상 조건에서의 블랙아이스 탐지가 어렵다는 한계가 있어 최근에는 이미지 판별과 딥러닝모델(YOLO 등)을 기반으로 한 센서가 제시되고 있다. 그러나, 이러한 방법은 충분한 컴퓨팅 자원이 뒷받침되어야 하며, 블랙아이스 탐지까지 걸리는 속도가 빠르지 못한 편으로, 블랙아이스 초입 구간에서의 제동에 취약하다는 잠재적인 약점을 가지고 있다. 그러므로 본 연구에서는 블랙아이스의 주 원인인 서리나 어는비가 발생하기 위해서 주변 공기가 이슬점 온도 이하, 노면온도와 이슬점이 어는점보다 낮아야 함을 이용, IoT 센서 모듈을 통해 Magnus 방정식으로 계산한 이슬점 온도와 노면 온도를 사용하는 이동식 블랙아이스 추정 장치를 제시한다. 본 장치는 대기압, 온도, 습도로부터 계산된 이슬점 온도와 노면 온도를 통한 서리발생 가능성과 대기 온도, 노면 온도를 통해 어는비의 발생환경 여부를 계산한다. 본 연구 결과를 통해 블랙아이스 추정과 기상정보 생산을 동시에 가능케 하며, 추정 결과를 통합 수집서버에 전송함으로서 운전자에게 전방 블랙아이스 위험 구간을 조기에 전달하는 시스템과 이를 관리하기 위한 인프라를 구축하여 운전 시 결빙 미끄러짐 사고를 저감하고자 한다.
본 연구는 국지온도에 영향을 미치는 요소를 도출함으로써 국지온도 관리 및 열섬현상 저감을 위한 효과적인 정책제시를 위한 기초데이터 확보를 목적으로 한다. 국지온도에 영향을 미치는 요소로 자연환경, 토지이용, 토지피복 등의 세 가지를 선정하였다. 이를 위해 2007년, 2011~2016년 7월과 8월의 전국 자동기상관측시스템(AWS. Automatic Weather System) 측정 지점 500m 반경($0.79km^2$) 내의 토지피복도, 토지이용 면적 데이터를 활용하였다. 연구를 위해서 다중회귀분석을 바탕으로 위계적 회귀분석(Hierarchical Regression Analysis)을 이용하여 각 변수의 투입에 따른 모델의 설명력을 검토하였다. 연구결과, 도시열섬 저감 및 국지온도 상승을 억제하기 위해서 교통관련 인자들에 대한 조절을 위한 적절한 정책적 수단이 필요하며, 그리고 국지온도 상승을 억제하기 위해서 산림지 면적을 증가시킬 수 있도록 토지이용계획상의 배려가 필요하다는 결론을 얻을 수 있었다. 본 연구는 추후 열섬현상 저감을 위해 보다 효과적인 정책 수립과 도시의 지속성 제고 전략을 마련 할 수 있는 방안을 제시했으며, 토지이용과 토지피복면적 등의 상세한 자료들을 분석에 활용했다는 점에서 의의가 있다.
도시의 발달에 따른 환경변화를 분석하는 것은 앞으로의 개발계획 수립시 중요한 지표가 된다. 본 연구에서는 Landsat TM자료를 이용하여 최근 10년간 광주시의 토지피복변화를 분석하므로서 도시개발의 확산 추세를 정량화하고 그 특징을 추출하며, 지표면 온도 분석을 통한 영향 평가를 실시하고자 하였다. 토지피복변화의 분석결과 약 3%의 도시지역 증가가 이루어졌으며, 이러한 확산의 대부분이 기존 농경지역에서 진행되었고 논에 비닐하우스 단지가 많이 들어서는 영농형태의 변화를 알 수 있었다. 또한 새로이 광주시에 편입된 광산구의 집중개발 현상을 확인할 수 있었다. 지표면 은도 분석결과 온도가 토지피복종류와 밀접한 관계를 갖고 있으며, 도시확산에 따른 온도변화를 추정해본 결과 여름에 약 $0.3^{\circ}C$의 상승효과를 가져 왔음을 알 수 있었다. 이러한 분석을 통하여 인공위성 자료를 이용한 환경변화 분석의 효율성을 입증하였다.
논문에서는 상용급 가스터빈을 대상으로 해서 셰일가스를 연료로 공급할 때 유동 및 연소특성을 3-D 수치해석적 방법으로 구하였다. 이 때, Standard k-e 난류모델, 2단 메탄산화반응, Finite rate/Eddy dissipation 반응모델, DTRM 복사모델이 사용되었고, 기준조건(도시가스, PR 0.07)에서 출구 측에서 형성되는 온도는 이전 문헌 값과 비슷한 값을 보였다. 위 모델을 바탕으로 해서 연료조건으로 기존의 도시가스 외에 세 가지 셰일가스 조건(도시가스 대비 열량기준 80%, 90%, 105%)을 선정하였고, 각 연료조건에 대하여 세 가지 연료분사조건(PR=0.7, 0.9, 0.11)에 대한 해석을 수행하였다. 해석결과, 모든 셰일가스 연료공급 조건에 대하여 도시가스 대비 온도 혹은 NOx 측면에서 연소안정화를 만족하였다. 또한 모든 조건에 대해서 PR이 증가할수록 출구측 평균온도는 일정했지만 NOx량은 증가하였다. 이는 파일럿비가 증가할수록 상대적으로 확산연소가 증가했기 때문이다.
도시의 개발과 고밀화는 도시공간의 기온이 주변지역보다 높아지는 도시열섬(Urban Heat Island)현상의 원인이 되고 있으며, 도시열섬현상은 기후변화와 함께 그 강도가 증가하고 있다. 이와 더불어 여름철 도시의 대기온도가 상승할 때 소득이 낮은 계층, 고령인구, 건강에 문제가 있는 사회적 취약계층은 높아진 열환경에 대처할 수 있는 능력이 부족하다. 따라서 본 연구의 목적은 서울시의 열섬지역을 공간통계 기법인 Hotspot 분석을 통해 도출하고, 로지스틱 회귀분석을 활용하여 열섬지역의 물리적 환경과 인구 및 사회경제적 특성을 분석하는 것이다. 서울시 423개 행정동을 대상으로 동별 평균 대기온도를 이용하여 도시열섬 Hotspot 분석을 실행한 결과, 서울시 중구, 종로구, 용산구, 영등포구에서 도시열섬 지역이 집중적으로 분포하는 것을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통해 열섬지역의 물리적 환경 특성을 분석한 결과, 주거시설 연면적 비율, 상업시설 연면적 비율, 용적률, 불투수면 비율, 정규화식생지수(NDVI)가 열섬지역에 영향을 미치는 유의한 변수로 나타났다. 또한, 열섬지역의 인구 및 사회·경제적 특성을 고려한 열환경 취약지역을 분석한 결과, 기초생활수급자 비율, 독거노인 비율, 기초생활수급을 받는 독거노인 비율 등이 유의한 변수로 나타났다. 본 연구의 결과는 도시열섬현상에 영향을 미치는 물리적 환경변수를 도출하고 사회적 취약계층의 공간적 분포와 도시열섬지역이 중첩되어 있는 지역을 판별함으로써 향후 취약계층을 고려한 도시 열환경 설계와 정책 개발에 있어 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구는 2차원적 도시특성변수를 이용한 기존 선행연구와 달리, 도시기하학적인 특성을 중심으로 도시열섬현상에 관한 설명모형을 구축하고 이에 대한 정책적 시사점을 제시하고 자하는 연구이다. 오하이오주 콜럼버스 도시(Columbus, Ohio)의 3차원 도시공간구축을 위하여 LiDAR 데이터가 활용되었고, 건축물의 외부공간을 구축하기 위하여 건물수치지도가 이용되었다. 또한 식생지수와 도시온도 자료를 추출하기 위하여 Landsat TM 영상의 band 3, band 4, Thermal band 가 이용되었다. 복잡한 자료 추출 과정을 통해 획득된 6가지 변수들(건물의 총 부피, 건물의 총 표면적, 평균 건물의 높이-도로폭 비율, 공극률, 건물바닥면적비율, 식생지수)을 도입하여 단순회귀 및 다중회귀 모형을 구축하였다. 회귀모형구축에 있어서는 비선형관계에 있는 변수를 선형화하기 위해 Box-Tidwell 변형기법을 적용하였으며 최적화된 변수변형을 통한 선형회귀모형을 구축하였다. 공극률, 식생지수, 건축 표면적 변수로 추정된 다중회귀모형은 전체 온도변이의 57%를 설명할 수 있는 것으로 나타났으며, 도시열섬을 저감시키기 위한 다양한 정책수립(오픈스페이스 확대정책, 옥상녹화, 벽면녹화 등)에 의미있는 결과를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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