본 연구에서는 동일한 열환경 특성을 가진 공간 분류와 관련하여 전 세계적으로 활용되고 있는 World Urban Database and Access Portal Tools(WUDAPT) protocol의 Local Climate Zone(LCZ) 분류체계 및 분류 방법론을 바탕으로 사례지역인 서울특별시의 도시기후구역 유형을 분류하고, 유형별 특징을 분석하였다. 이를 위해, 구글 어스(Google Earth)를 활용하여 서울특별시를 포함하는 분석 지역을 대상으로 17개 LCZ 유형별 10개의 훈련지역(training area)을 선정한 후 SAGA GIS에서 LCZ 분류 및 분석결과에 대한 보정(Filtering)을 실시하였다. 그 후, ArcGIS를 이용하여 적절한 보정 횟수 분석 및 LCZ 유형별 특징을 도출하였다. 분석 결과, 보정 횟수는 1회가 가장 적절한 것으로 파악되었다. 또한, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 높은 구 중 양천구와 영등포구는 저층 건물이 밀집해 있으며, 녹지가 적은 LCZ 3과 고층건물이 일정한 간격으로 있으며, 녹지가 풍부한 LCZ 4 유형의 비율이 높은 것으로 나타났으며, 연 평균기온 및 최고평균기온이 다른 구에 비해 낮은 구 중 종로구, 은평구, 노원구, 관악구는 녹지가 많고, 자연피복으로 이루어진 LCZ A의 비율이 가장 높았다. LCZ 유형별 평균 건폐율, 불투수포장율 및 건물높이는 WUDAPT에서 제시하는 LCZ 유형별 특징의 범위에 속해 있으나, 투수포장율은 LCZ 4~6 및 9~10에서 그 범위를 벗어났다. 본 연구는 국내 도시를 대상으로 한 기존의 도시기후구역 분류 연구에서 활용하지 않았던 WUDAPT protocol의 LCZ 분류 방법론을 활용함으로써 기후구역 분류에 관한 새로운 방법론을 제시하였으며, 기후변화 적응에 관한 공간계획 및 정책수립 과정에서 열환경 요소를 보다 적극적으로 고려하는데 기여할 것으로 기대된다.
[1]에서 LCZ 수열군의 2배 확장을 제안하였다. 본 논문에서는 [1]에서의 2배 확장방법을 일반화하는 새로운 확장방법을 제안한다. 이 생성방법을 사용하면 인수가 (N,M,L,${\epsilon}$)인 q진 LCZ 수열군은 인수가 (pN,pM,p[(L+1)/p]-1,p${\epsilon}$)인 q진 LCZ 수열군이 된다. 이 때, p는 소수이고 p는 q의 약수다. 특히 L${\equiv}$p-1modp일 때, 확장된 q진 LCZ 수열군의 인수는 (pN,pM,L,p${\epsilon}$)이 된다.
본 논문에서는 매개 변수가 (N,M,L,1)인 특정 성질을 가진 이진 낮은 상관 구역 수열균(LCZ sequence)를 이용하여 매개 변수가 (2N,2M,L,2)인 4진 낮은 상관 수열군을 생성하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 이용하는 이진 낮은 상관 수열군은 balance property를 가지고 있어야 하며, 주기 N이 $N{\equiv}3$ mod 4이어야 하고, 특정한 상관 특성을 가져야 한다. 새로 제안된 생성법은 특정 성질을 가진 이진 낮은 상관 수열군을 이용하여 이진 낮은 상관 수열군을 생성한 Kim, Jang, No, and Chung의 생성법을 응용한 것이다.
이 논문에서는 파라미터 $(2^{n+1}-2,M,L,2)$를 갖는 새로운 낮은 상관 구역 수열을 생성한다. 이 방식에서는 자유롭게 낮은 상관 구간의 길이 L을 선택할 수 있으며, 이에 따라서 집합의 크기 M이 결정이 된다. 그리고 이 생성방식을 사용하게 되면 선택된 낮은 상관 구간의 길이 L과 집합의 크기 M이 Tang, Fan, 그리고 Matsufuji 한계를 기준으로 최적에 가까운 집합을 생성할 수가 있다.
본 논문에서는 짝수 N에 대하여 매개 변수가 (N,M,L,$\varepsilon$)인 이진 낮은 상관 구역 수열군(LCZ sequence)를 이용하여 동일한 매개 변수를 갖는 4진 낮은 상관 구역 수열군을 생성하는 방법을 제시한다. 새로 제안된 생성법은 이진 낮은 상관 구역 수열과 위상을 변화시킨 수열에 Krone와 Sarwate의 논문에 나온 역 gray 사상을 적용하였다. 본 논문에서 제시하는 생성법은 주기 N이 짝수인 모든 이진 낮은 상관 구역 수열군에 적용하는 것이 가능하다.
효율적인 공간계획은 기후변화에 성공적으로 대응하기 위해 필요한 요소 중 하나이다. 연구자들은 흔히 토지이용 및 공간계획 연구를 수행하기 위해 LULC(Land-Use/Land-Cover) 데이터를 활용하고 있다. 그러나 LULC 데이터는 어떠한 도시 표면의 특징을 분류할 수 있는 조건이 몇 가지로 한정되어 있어 여러 도시에서 나타나는 각기 다른 도시구조를 기존 토지피복 분류법으로는 쉽게 분석할 수 없다. 이러한 토지피복 자료의 한계는 도시 열섬 분야에서 사용되는 LCZ(Local Climate Zone) 자료를 통해 극복될 것으로 보인다. 따라서 본 연구는 먼저 LCZ 데이터가 도시 열섬 분야뿐만 아니라 다른 분야에도 적용될 수 있는지를 논의하고, 두 번째로 LCZ 데이터가 기존 LULC 데이터의 문제점을 동일하게 가지는지 논의하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법론은 크게 두 가지로 진행된다. 첫째, 문헌고찰을 통해 LCZ와 관련된 기후, 토지이용, 도시공간구조 분야의 연구를 종합하여 현재 어떤 연구에 LCZ 데이터가 활용되고 있는지, 토지이용과 도시공간구조 분야에서 어떻게 적용·활용될 수 있는지 분석한다. 다음으로 GIS 공간분석을 활용하여 LCZ 데이터도 역시 LULC 데이터에 내재한 몇 가지 오류를 공유하고 있는지에 대해 비교·분석한다.
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.
In this paper, using binary (N, M, L, $\epsilon$) low correlation zone (LCZ) sequence sets, we construct new quaternary LCZ sequence sets with parameters (2N, 2M, L, $2{\epsilon}$). Binary LCZ sequences for the construction should have period $N\;{\equiv}\;3$ mod 4, L|N, and the balance property. The proposed method corresponds to a quaternary extension of the extended construction of binary LCZ sequence sets proposed by Kim, Jang, No, and Chung [1].
2019년 기준 우리나라는 OECD 38개 국가들 중에서 미세먼지가 가장 심각한 수준이며 같은 해 「재난 및 안전관리 기본법」을 개정하여 미세먼지를 사회재난으로 규정하였다. 현재 정부는 총 5대 분야, 42개 과제, 177개 세부과제로 구성된 미세먼지 관리 종합계획(2022년~2023년)을 마련하여 배출량 저감 목표를 달성하기 위해 노력하고 있다. 하지만 단순히 배출원으로만 저감대책을 세우는 것이 아니라, 도시의 다양한 공간 특성을 고려하여 대책을 마련할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 부산광역시를 대상으로 도시의 건축물유형과 토지피복유형별 17개의 형태로 분류된 LCZ(Local Climate Zone)분류체계를 활용하여 도시의 형태를 분류하였고, IDW기법을 활용하여 연평균 PM10, PM2.5 농도를 매핑하였다. 또한, LCZ분류체계를 정량화하기 위해 Fragstats와 Moving window를 활용하였다. 마지막으로 상관분석과 회귀분석을 실시하여 LCZ분류체계와 PM10, PM2.5 간의 관계를 분석하였다. 그 결과, 건축물의 높이가 낮은 유형과 나무가 있는 녹지 유형은 PM10, PM2.5 농도에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구는 효율적인 공간계획에 기반한 미세먼지 저감 정책 수립을 위해 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이진 낮은 상관 구역 수열군의 새로운 생성법을 제안한다. 새로운 수열군은 Kim과 Jang, No, Chung이 제안한 4진 낮은 상관 구역 수열군에 Gray 사상을 적용하여 생성한다. 새로 생성된 이진 수열군의 주기는 생성에 사용한 4진 수열군의 주기의 2배이며, 낮은 상관구역 내 상관 값의 최대 크기 및 수열군의 크기는 생성에 사용한 수열군의 그것의 2배가 된다. 그러나 낮은 상관 구역의 크기는 그대로 유지된다. 생성에 사용한 4진 낮은 상관 구역 수열군의 최적인 경우 새로 생성된 이진 수열군은 높은 확률로 최적의 수열군이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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