• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제9권2호
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• pp.128-136
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• 2015

Sky View Factor (SVF) is one of the urban morfometri parameters that impact on the Urban Heat Island (UHI). SVF analisys was conducted in the city of Jakarta to investigate the relationship between urban temperature with urban morfometri. Jakarta City is the most populous city in the world that has a surrounding area $66,152km^2$ and the total population around 23 million people. The population of the city is the sixth highest in the world today. SVF measurements done by taking pictures at the six stations that have different morphological characteristics namely (1) the narrow streets Apartment Cempaka Mas (JS ITC), (2) the width of the road Apartment Cempaka Mas (JL ITC), (3) in front of Colleges Kanisius (DKK), (4) in front of office Journalist of Indonesia (DKWI), (5) Utan Kayu (UK), and (6) Tambun (TB). SVF value is obtained from the photgraphic image. Taking pictures at the location using a Nikon D90 camera with a Nikon Fisheye Nikkor 10.5 mm 1 : 2.8 G ED, further processed through a global mapper program. Therefore, the SVF derived from the six stations that vary 0.21 to 0.78. Temperature measurement is done during daylight hours from 06:00 am to 18:00 pm during the Western Part of Indonesia (WIB). Measurements performed at three different times, namely working days (HK) regular holidays (HCB) national holidays (HCN). The results showed that the highest average temperature of $33.32^{\circ}C$, occurring at UK station (SVF=0.45) at the time of HCB. Meanwhile, the average low temperature of $31.22^{\circ}C$ occurred at JLITC station (SVF=0.42). The two-time occurred on ordinary holidays. Maximum temperature of $38.4^{\circ}C$ occurred in Utan Kayu station (SFV=0.45) that occurred at 11.00 hrs, normal holidays. Furthermore minimum temperature 24.5 occurred at Tambun station (SVF=0.78) at 06.00 hrs in the morning at the usual holidays and national holidays. In general, the results showed that areas with large SVF has a lower temperature compared with areas with smaller SVF. Though, are not the only factors that matter, but this research may show that an increase in temperature in the city of Jakarta. Therefore, it is necessary to mitigate the serious from the government or society.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.26-49
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• 2018

본 연구는 도시지역을 대상으로 태양복사모델링을 수행하고 검증하여, 도시 내 열스트레스 완화에 대한 적용 가능성을 논의하였다. 이를 위해 연구지역은 항공 LiDAR 자료를 기반으로 실제 건물과 식생의 형태와 높이가 구현되었고, 보행자높이에서의 단파 및 장파복사 플럭스가 모의될 수 있도록 해상도를 향상시켰다. 고층 및 저층 건물이 고밀도로 존재하는 주거지역 $4km^2$에서 SOLWEIG 모델을 이용하여 복사플럭스를 모의하고, 지표에너지수지시스템의 Net radiometer를 이용한 복사플럭스 관측자료로 검증하였다. 그 결과 여름철 맑은 날 가장 높은 정확도를 나타냈고, 같은 날에 대한 평균복사온도를 모의한 결과, 그림자영향이 적은 저층 건물지역과 도로표면에서 가장 높은 수치를 나타냈으며, 고층 건물지역과 식생지역에서는 그림자의 영향으로 상대적으로 낮은 수치를 나타냈다. 본 연구에서 제안된 방법은 보행자높이에서 도시 내 열스트레스 지역 관리를 위한 높은 신뢰도를 보여주었다. 더욱 확장되고 있는 도시재생 및 재개발에 있어서, 새로운 주거환경을 도입하기 위해 도시 기반시설을 계획할 때 자연 및 인공 도시환경 설정과 관련된 많은 기능이 적용될 수 있다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.145-160
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• 2023

본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicles, UAV) 기반 물리적 환경인 Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), Sky View Factor(SVF)와 ENVI-met 모델링을 활용하여 시간대별 열적 환경을 비교 분석하는 것을 목적으로 수행하였다. 연구 결과 NDVI, SVF는 열적 환경 요소인 Upward short-wavelength(S↑), Downward short-wavelength(S↓), Upward long-wavelength(L↑), Downward long-wavelength(L↓), Land Surface Temperature (LST), Mean Radiant Temperature(Tmrt)와 유의수준 1% 이내에서 모두 상관관계를 보이는 것으로 도출되었다. 특히, NDVI는 S↑와 12시에 최대 -0.52^**의 상관관계를 가지는 것으로 분석되었고, L↓와 모든 시간대에서 0.53^** 이상의 상관성을 보였다. LST와는 -0.61^**(13시)의 상관성을 보여 NDVI는 장파 복사에너지의 관련성이 높은 것으로 판단된다. SVF의 경우 SVF 범위에 따라 장파 복사에너지와의 관련성이 높은 것으로 도출되었다. 본 연구결과는 공간의 열적 쾌적성과 미기후를 평가하기 위한 통합 접근 방식을 제공할 수 있으며, 도시 디자인 및 경관 특성이 보행자의 열 쾌적성 미치는 영향 관계 규명 등에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제27권2호
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• pp.61-77
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• 2024

본 연구는 무인항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV) 기반 데이터를 사용하여 도시 열 쾌적성을 신속하게 진단하는 방법을 개발하는 것을 목표로 수행하였다. 연구 대상지는 경상남도 창원시에 위치한 창원대학교 공과대학 부지 및 용지공원을 대상으로 수행하였으며, 기초자료 구축에는 현장측정 및 UAV를 활용하였다. 세부적으로 현장측정 기반 열 쾌적성 지수 PET, UTCI를 산출하였으며, UAV를 활용하여 식생지수(NDVI), 하늘시계지수(SVF) 및 지표면 온도(LST) 영상을 제작 후 분석에 활용하였다. 연구결과, UAV 기반 예측된 PET와 UTCI는 각 유의수준 1% 이내에서 0.662, 0.721의 높은 상관관계를 보이는 것을 확인하였다. 예측 모델의 설명력은 PET 43.8%, UTCI 52.6%로 도출되었으며, RMSE는 PET 6.32℃, UTCI 3.16℃로 나타나 UAV 기반 열 쾌적성 평가 시 UTCI 지수를 활용하는 것이 더 적합한 것으로 도출되었다. 본 연구에서 개발된 방법은 기존 접근 방식에 비해 상당한 시간 절약 이점을 제공하여 실시간 도시 열 쾌적성 평가 및 완화 계획에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국전통조경학회지
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• 제29권3호
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• pp.61-77
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• 2011

본 연구는 문헌 및 인터넷조사를 중심으로 민간어원적으로 신선사상의 흔적이 장소와 결합하여 고착화된 '신선[仙]' 관련 바위 지명어에 주목하였다. 특히 신선 지명소를 포함한 대표적 지명의 유형을 분류하는 한편, 각 신선 지명별 입지 및 장소 특성을 개관함으로써 바위 지명에 남겨진 신선과 관련된 문화의 흔적을 조명하였다. 본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 신선 관련 바위지명 중 가장 흔하게 발견되는 지명은 신선바위(52개소)였으며, 이어서 신선봉(38개소), 신선대(31개소) 등의 지명이 압도적으로 많이 발견되었다. 그밖에 강선대(12개소), 선유대(10개소), 사선대(5개소) 등의 순으로 나타났다. 2. 신선대는 '대(臺)' 라는 대상 자체의 경관성도 뛰어나지만 원경의 부감경관(俯瞰景觀) 조망이 탁월함 곳에 입지하고 있다. 3. 신선봉의 위치는 해당 산의 최고봉 그 자체를 의미하기도 하지만 봉(峰)의 의미에는 '하늘과 맞닿아 있는' 그리고 '우러러 올려보는' 등의 숭배의 개념이 내포된 공간이다. 4. 신선봉에는 신선바위와 같이 '신선 바둑' 또는 '신선 하강'과 관련된 전설을 잉태하고 있는 지명도 상당수 있었는데 '신선과 바둑'은 신선 지명 바위의 민간어원설을 이끄는 매우 중요한 모티프가 되고 있다. 그리고 신선대와 함께 신선바위는 내륙은 물론 해양경관이 수려한 바닷가 암상 위에도 다수 존재하고 있다. 5. 신선 바위가 위치한 고도 분석 결과, 신선봉-신선대-신선바위 순으로 '해당 위치'뿐만 아니라 '지명이 속한 최고봉의 높이' 역시 동일한 순으로 나타났다. 이는 신선봉이 산의 정상에 위치하거나 단일 산봉의 명칭으로 불리고 있음에 기인된다. 이에 비해 신선대는 대부분 파노라믹한 원경이 부감되는 곳으로, 정상은 아니더라도 신선경(神仙境)을 이루는 듯한 조망이 펼쳐지는 곳에 입지하였다. 그러나 신선바위는 높은 곳에 위치한 경우와 높지는 않지만 인가에서 멀리 떨어지지는 않았지만 암경(巖景)이 수려하고 계곡이 잘 발달된 곳에 입지하고 있는 경우도 많은 것으로 보아 고도 보다는 장소성에 기인된 지명임을 알 수 있다. 6. 신선지명을 보이는 곳의 암경적 특성은 숭배 대상의 시각적 존재감이 인정되고, 숭배 주체의 태도와도 밀접하게 관련된 것으로 보인다. 또한 숭배대상과 숭배주체의 소통방식과 깊이 관련되고 있는데 이는 신선 바위지명의 민간어원설을 이끄는 주요 사유인 것으로 보인다. 7. 신선사상이 시대 변천에 따라 점차 가시적이며 현실적 차원으로 우리 곁에서 구현되어 왔음을 가장 여실이 보여주는 대상이 바로 지명으로 표상(表象)되는 '신선[仙] 바위'이다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제7권4호
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• pp.227-237
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• 2020

도시지역의 여름철 밤 시간대 열환경을 알아보기 위해, 토지피복 대분류에 따라 10개의 도시기후지역 지점에서 미기후 자료를 측정하여 인간 열환경지수를 분석하여 보았다. 미기후 요소 비교 분석 결과, 그린인프라 지역이 그레이인프라 지역보다 기온에서는 평균 1.6℃ 최대 2.4℃ 낮은 결과를 보였으며, 상대습도에서는 반대로 그린인프라 지역이 평균 9.0% 최대 15.0% 높은 결과를 보였다. 풍속에서는 그린인프라 지역과 그레이인프라 지역에서 차이가 거의 없는 것으로 나타났으며, 수목의 영향으로 가장 낮은 풍속을 보인 산림지점을 제외하고는 모든 지점에서 유의성이 없는 것으로 나타나, 건물이나 수목의 높이에 의해 결정되는 표면거칠기 뿐만 아니라 지역풍의 영향이 풍속을 결정하는 주 요인인 것으로 보인다. 평균복사온도에서는 수목의 영향으로 산림지역이 가장 높은 값을 보였으며, 산림지역을 제외하면 그린인프라 지역이 그레이인프라 지역에 비해 평균 5.5℃의 저감 효과를 보였다. 평균복사온도를 결정하는 주 요인으로는 하늘시계지수라고 할 수 있다. 인간 열환경지수 분석에서는 그린인프라 지역은 거의 덥지도 춥지도 않는 '중립'의 열지각 단계를 나타내었으며, 그레이인프라 지역은 그것보다 한 단계 높은 '약간 따뜻함'의 단계를 나타내었다. 가장 높게 나온 산림지역을 제외하면, 그린인프라 지역이 그레이인프라 지역에 비해 3.2℃ 저감 효과를 보여 1/2 단계의 인간 열환경 개선 효과가 있는 것으로 나타났다.