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기본연구
기본연구 도시 신진대사(Urban Metabolism)를 고려한 도시기후대(Urban Climate Zone) 분류방법 연구

요 약

제1장 서론
1. 연구 배경 및 목적
2. 연구의 추진체계 및 방법

제2장 도시 미기후 연구를 위한 도시 신진대사 개념 정의
1. 도시화
2. 도시 미기후
3. 도시 신진대사

제3장 국지기후대 분류 방법
1. 국지기후대
2. 국지기후대 분류 방법
3. 기상 및 대기질 관측망의 국지기후대 분류

제4장 국지기후대 고찰 및 도시 신진대사 활용방안
1. 국지기후대 분류 방법의 비교 분석
2. 기상 및 대기질 관측망 개선을 위한 제언
3. 도시 신진대사의 정책적 활용방안

제5장 결론
1. 주요 연구 결과 및 정책 제언
2. 향후 연구 방향

참고문헌

부 록
Ⅰ. 기상 관측망의 국지기후대 분류
Ⅱ. 대기오염 관측망의 국지기후대 분류

Executive Summary
Ⅰ. 서론
1. 연구 배경
ㅇ 지난 60여 년간의 압축적 도시화를 겪은 우리나라는 기후위기의 시대에 효과적인 대응 정책 수립·이행을 위해 도시와 기후·환경과의 상호작용에 대한 이해 노력을 지속하여야 함
ㅇ 기존의 도시 미기후 연구는 도시의 구조적 측면에서의 해석이 주류를 이루어 왔으나, 현대의 다양한 도시의 모습을 담아내기 위해서는 인간의 활동을 나타내는 도시 신진대사(Urban Metabolism)를 고려한 분석이 필요함

2. 연구 목적
ㅇ 도시의 구조에 기반한 기존의 토지 이용 분류 모델인 국지기후대(Local Climate Zone)를 상세 분석함
- 전국의 기상 관측망(기상청), 대기질 관측망(환경부) 관측지점에 대해 국지기후대 분류를 수행하고 관측망 분포 특성을 분석함
- 인공위성 기반의 자동분류 결과와 항공사진 기반의 전문가 분류 결과의 비교 분석으로 기존 분류 방법의 장단점을 분석하고, 개선방안을 연구함
ㅇ 도시 신진대사의 정의를 제시하고, 도시 기후·환경 연구 및 정책적 활용방안을 마련함
- 도시 신진대사의 정책적 활용을 위한 정책여건, 활용예시, 데이터 구축 전략을 마련함
- 도시 신진대사를 활용한 국지기후대 분류 방법의 개선을 제언함

Ⅱ. 국지기후대 분류 방법
1. 국지기후대 분류 방법
ㅇ 국지기후대는 도시 연구에 활용하는 연구 지점 주변 환경을 경관의 관점에서 객관적으로 분류할 수 있는 토지 이용 분류 방법임
ㅇ 국지기후대는 10개 유형의 건축 유형(고층, 중층, 저층, 고밀도, 저밀도, 산개 분포, 공단 등)과 7개 유형의 토지 유형(숲, 초지, 나지, 물, 불투수층 등)으로 구성됨
ㅇ 국지기후대를 활용한 도시 미기후 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 도시 신진대사를 충분히 반영하지 못하여 도시 내 기후·환경의 시공간 변동성을 충분히 설명하지 못하고 있음

2. 기상 및 대기질 관측망의 국지기후대 분류
ㅇ 기상 관측망(618개 지점)과 대기질 관측망(412개 지점)의 국지기후대 분류를 수행함
- 항공 및 위성사진에 기반하여 관측지점 중심 약 300m 반경의 국지기후대를 대표적인 2개의 유형으로 나타냄
- 전문가 검토 결과 2개의 유형으로 구분이 어렵거나, 주의가 필요한 경우 기록을 남겨 참조할 수 있도록 함
- 모든 분류 결과는 <부록 Ⅰ>, <부록 Ⅱ>에 수록하여, 향후 관측데이터를 활용하는 모든 연구자가 활용할 수 있도록 수록함
ㅇ 전국 기상 및 대기질 관측망 국지기후대 분류 결과를 활용하여 관측망 분포 특성을 분석하고, 향후 관측망 개선 방향을 제안함
- 기상 관측망의 관측지점 분포는 대체로 국토의 토지 피복 비율을 적절하게 반영하고 있으나, 도심지를 중심으로 더욱 상세한 관측망 구축을 추진해야 할 것으로 평가됨
- 대기질 관측망은 관측망 구축 목적에 따라, 도심지에 밀집 분포하는 특성을 나타내었으나, 과학적인 대기질 모니터링과 예측기술 개선을 위해서는 도시 외곽지역을 중심으로 국토의 토지 피복 비율을 고려한 관측망 개선을 추진해야 할 것으로 평가됨
ㅇ 위성 원격탐사 자료 기반 딥러닝 방법을 활용한 국지기후대 자동분류 결과의 교차 검증 분석을 수행함
- Sentinel 2A, Landset 8 위성 자료와 이미지 인식 기반의 딥러닝(CNN: Convolutional Neural Networks)을 활용한 서울지역 50m 해상도 국지기후대 분류 결과 분석
- 서울지역의 사진 기반 전문가 분류 결과와의 비교를 수행함
- 대체적으로 두 방법론의 분류 결과는 일치하는 것으로 나타났으나, 위성 기반 분류 결과는 식생량에 민감한 결과를 나타내는 것으로 평가됨

Ⅲ. 도시 신진대사 활용방안
1. 도시 신진대사 데이터 구축 전략
ㅇ 도시 신진대사의 정책적 활용을 위해 시공간적 고해상도의 에너지 소비량(예: 전기 및 도시가스), 교통량, 유동 인구 데이터의 구축이 필요함
- 기존의 사회·경제적 통계자료의 해상도는 제한적인 항목에 대하여 연별, 동 단위별 데이터 구축에 그치는 실정임
- 고해상도의 도시 신진대사 데이터 구축을 통해 정책 목적에 맞는 대상과 그 효과를 극대화(예: 기상 조건 고려, 주중과 휴식일 구분, 주야간 및 출·퇴근 시간 구분, 공간별 정책 수립 등)할 수 있음
- 구축 가능성을 평가했을 때, 통신량 기반의 유동인구, 내비게이션의 실시간 교통량 정보, 건물별 전기 및 도시가스 사용량 데이터를 정책적으로 확보하여 연구에 활용해 나가야 함
ㅇ 도시 신진대사 데이터 구축을 위해 데이터의 경제적 가치, 데이터 생산·관리·활용 체계 및 데이터 활용과 관련한 윤리원칙 마련이 시급한 과제로 보임

2. 도시 신진대사를 고려한 국지기후대 개선방안
ㅇ 읍·면·동 단위(전국 3,494곳)의 인구밀도 분포 데이터를 구축 분석한 결과, 기존의 국지기후대 분류와 더불어 4단계의 인구밀도를 함께 표기할 것을 제안함
- 인구밀도 분포의 Jenks natural breaks 적용 결과, 저밀도(1,487곳, 42.6%), 중밀도(873곳, 25.0%), 고밀도(602곳, 17.2%), 초고밀도(532곳, 15.2%)의 4단계 분류 적용이 적절하다고 평가됨

3. 도시 신진대사의 정책적 활용방안
ㅇ 도시 신진대사는 ‘탄소중립 2050’ 비전 실현을 위한 기후변화 대응(완화 및 적응) 정책에 적극적으로 활용되어야 함
- 기존의 온실가스 배출량 감시는 행정구역 단위 또는 주요 배출 거점에 대해서 이루어지고 있지만, 전 국토에 대한 모니터링과 배출량 제어 정책 추진을 위해, 도시 신진대사를 고려한 공간정보의 활용이 반드시 적용되어야 함
- 기후변화 적응 정책 마련을 위한 기존의 리스크 평가 결과는 행정구역 단위로만 제공되고 있어, 도시 신진대사를 활용한 실질적 의사결정 단위의 고해상도 리스크 관리 체계 마련이 필요함
- 전라북도 전주시의 50m o 1시간 유동인구 데이터 시범 구축 결과에 따르면, 유동인구 데이터를 활용한 기후변화 적응 중점관리지역(hotspot) 분석 등을 통해, 국민 체감형 적응 대책 마련에 효과적일 것으로 예상됨
ㅇ 도시 신진대사 데이터는 도시의 폐기물 관리와 자원 순환 등 환경정책의 시행과 국가종합계획, 국토종합계획, 도시계획 등 도시의 건물, 교통, 에너지 정책의 시행을 위해 활용 가치가 높음

Ⅳ. 결론
ㅇ 도시 신진대사는 국민 체감형 정책 마련을 위한 기초정보로, 기후·환경 정책뿐만 아니라 건축, 교통, 에너지를 위한 공간계획에의 활용에 도움이 될 것으로 기대함
ㅇ 기존의 도시 연구에서 적용되었던 경관 관점의 국지기후대 분류 체계는 관측지점 메타정보 관리와 관측망 개선을 위해 적극적으로 활용되어야 하며, 도시 신진대사의 특성을 반영하기 위해 지속 노력해야 함
ㅇ 도시 신진대사의 정책적 활용을 위해 유동인구, 실시간 교통량, 에너지 사용량에 대한 데이터가 구축 관리되어야 하며, 데이터의 생산·관리·활용체계 및 데이터 윤리 원칙 마련을 위한 노력이 필요함
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