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

Abstract

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 , 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 ？ 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

Ⅰ. Introduction 1. Background ㅇ Over the past 60 years, Korea has achieved economic growth and urbanization. ㅇ Therefore, it is necessary to understand the interaction between cities and the climate/environment for implement the policies in the era of climate crisis. ㅇ Urban researches has mainly focused on urban structural analysis, but in order to capture the various characteristics of cities, it is necessary to analyze urban metabolism (UM) that represents human activities. 2. Purpose ㅇ To analize the Local Climate Zones (LCZs), a land-use classification model based on the urban structure. ㅇ To present the definition of UM, and to suggest the application strategy on policy planning. Ⅱ. LCZs Classification Method 1. LCZs Classification Method ㅇ LCZs is standardized land use classification method that can classify the environment based on the landscapes around the urban observation sites. ㅇ LCZs classes consist of 10 built type classes (high-rise, mid-rise, low-rise, compact, open, sparsely, heavy, etc) and 7 land cover class (forest, grassland, bare-soil, low-plant, water, impervious, etc). ㅇ Urban climate researches are actively increasing, but they cannot be explained the spatial and temporal variability of the urban climate and environment well because they does not reflect the UM. 2. LCZs Classification of AWS and AirKorea network ㅇ Classification LCZs of the automatic weather station (AWS; 618 sites) and the urban air quality monitoring network (AirKorea; 412 sites). ㅇ Analysis of the distribution characteristics of observation networks (AWS and AirKorea) located across the country, and suggestion of future directions for improving the observation network. ㅇ Cross-validation analysis of classification results using deep learning method based on satellite remote sensing data. Ⅲ. Application of Urban Metabolism 1. Strategy of Building UM Database ㅇ It is necessary to build a high-resolution UM database including population mobility, traffic accounts, energy consumption rates (ex, electricity and natural gas) for an application of UM to a policy ㅇ It is necessary the discussion on the economic value of UM data, the establishment of data production, management, and utilization processes, and the publishment of ethical principles. 2. Improvement Method for LCZs Considering UM ㅇ As a result of analyzing the population density distribution (3,494 towns), it is suggested that the four categories of population density along with LCZs classification. 3. Policy Use of UM ㅇ The concept and data of UM should be utilized in climate change actions (i.e., mitigation and adaptation policies) to achieve the carbon-neutral 2050 vision. ㅇ UM data could be utilized in the implementation of environmental policies such as urban waste management and resource circulation, as well as the implementation of urban management policies for the building, transportation, and energy. Ⅳ. Conclusion ㅇ It is expected the UM will be helpful in planning not only climate and environment policies but also spatial planning for architecture, transportation and energy. ㅇ LCZs should be continuously applied in the urban researches as a meta data, and continuous efforts should be made to reflect the characteristics of UM. ㅇ Data on floating population, real-time traffic volume, and energy consumption should be built and managed for the policy utilization of the UM, and efforts should be made to establish a data production, management, and utilization system and data ethics principles.