최근 대도시지역의 고밀화와 주거환경에 대한 관심의 증가로 인해 일조권 확보를 위한 분쟁이 빈발하고 있다. 일조권 분석에서 정확한 일조 침해여부를 분석하기 위해서는 주변 지형 지물의 영향으로 인한 일조시간 변화를 고려하여야 한다. 이에 본 연구에서는 정확한 일조 침해분석을 위하여 부산광역시를 대상으로 HV 알고리즘을 이용하여 지형에 의한 일조시간 변화를 분석하였다. 분석결과 첫째, 표고가 50m 증가함에 따라 대상지역의 최소일조시간과 평균 일조시간이 감소하는 지형에 의한 영향이 나타났다. 둘째, 법적 기준에서 지정된 시간범위에서 최고 78.6%에 해당하는 지역이 일조시간에 영향을 받았다. 셋째, 주변지역의 지형별 특성이 일조시간에 큰 영향을 미치고 있었다. 따라서 정확한 일조권 분석을 위해서는 반드시 주변지역의 지형에 대한 고려가 필요하다고 하겠다. 또한 본 연구에서 사용된 HV 알고리즘과 그 결과로 나온 하늘에 대한 가시권은 실질적인 일조권 분석에 앞서 법적 일조시간에 영향을 미치는 주변지역의 지형에 의한 영향을 분석하기에 도움이 될 것으로 간주된다.
최근 대도시지역의 고밀화와 주거환경에 대한 관심의 증가로 인해 일조권 확보를 위한 분쟁이 빈발하고 있다. 일조권 분석에서 정확한 일조 침해여부를 분석하기 위해서는 주변 지형 지물의 영향으로 인한 일조시간 변화를 고려하여야 한다. 이에 본 연구에서는 정확한 일조 침해분석을 위하여 부산광역시를 대상으로 HV 알고리즘을 이용하여 지형에 의한 일조시간 변화를 분석하였다. 분석결과 첫째, 표고가 50m 증가함에 따라 대상지역의 최소일조시간과 평균 일조시간이 감소하는 지형에 의한 영향이 나타났다. 둘째, 법적 기준에서 지정된 시간범위에서 최고 78.6%에 해당하는 지역이 일조시간에 영향을 받았다. 셋째, 주변지역의 지형별 특성이 일조시간에 큰 영향을 미치고 있었다. 따라서 정확한 일조권 분석을 위해서는 반드시 주변지역의 지형에 대한 고려가 필요하다고 하겠다. 또한 본 연구에서 사용된 HV 알고리즘과 그 결과로 나온 하늘에 대한 가시권은 실질적인 일조권 분석에 앞서 법적 일조시간에 영향을 미치는 주변지역의 지형에 의한 영향을 분석하기에 도움이 될 것으로 간주된다.
With the recent overcrowding of metropolitan cities and people's increasing interest in housing environment, there are frequent disputes occurring over the right to daylight. In order to determine whether daylight has been encroached accurately. we need to consider the daylight change by the effect ...
With the recent overcrowding of metropolitan cities and people's increasing interest in housing environment, there are frequent disputes occurring over the right to daylight. In order to determine whether daylight has been encroached accurately. we need to consider the daylight change by the effect of the geographical features of the surrounding areas but most of the previous relevant studies overlooked this consideration. Thus, in order to determine the encroachment of daylight accurately, this study analyzed the change in the duration of daylight according to geographical features by applying the Hemispherical Viewshed Algorithm to Busan Metropolitan City. According to the results of the analysis, the minimum and average duration of daylight decreased with an increase of altitude by 50m. Second, according to the time bound designated by law, up to 78.6% of the area was influenced by the duration of daylight. Third, the geographical features of the surrounding areas had a significant effect on the duration of daylight. Accordingly, in order to analyze the right to daylight accurately, it is essential to consider the geographical features of the surrounding areas. Furthermore, the Hemispherical Viewshed Algorithm used in this study and the visible area of the sky obtained from the algorithm are considered helpful to analyze the influence of the geographical features of surrounding areas on the legal duration of daylight before analyzing the practical right to daylight.
With the recent overcrowding of metropolitan cities and people's increasing interest in housing environment, there are frequent disputes occurring over the right to daylight. In order to determine whether daylight has been encroached accurately. we need to consider the daylight change by the effect of the geographical features of the surrounding areas but most of the previous relevant studies overlooked this consideration. Thus, in order to determine the encroachment of daylight accurately, this study analyzed the change in the duration of daylight according to geographical features by applying the Hemispherical Viewshed Algorithm to Busan Metropolitan City. According to the results of the analysis, the minimum and average duration of daylight decreased with an increase of altitude by 50m. Second, according to the time bound designated by law, up to 78.6% of the area was influenced by the duration of daylight. Third, the geographical features of the surrounding areas had a significant effect on the duration of daylight. Accordingly, in order to analyze the right to daylight accurately, it is essential to consider the geographical features of the surrounding areas. Furthermore, the Hemispherical Viewshed Algorithm used in this study and the visible area of the sky obtained from the algorithm are considered helpful to analyze the influence of the geographical features of surrounding areas on the legal duration of daylight before analyzing the practical right to daylight.
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문제 정의
따라서 정확한 일조권 침해 여부를 분석하기 위해서는 일조권 분석 시 대상지 주변 지형에 대한 고려가 반드시 선행되어야 한다. 대상지 주변의 지형을 고려하기 위하여 본 연구에서는 하늘에 대한 가시권을 이용하여 지형별 특성을 유형화하고, 이렇게 유형화된 지형별 일조시간의 영향을 분석하였다.
따라서 본 연구에서는 분석대표지역을 선정하여각 지점별 태양의 영향력을 분석하였다. 대상 지역에는 다양한 지형 특징이 존재하고 있으므로 대표적인 분석지역을 어떻게 선정하느냐 하는 것은 연구의 객관성을 위하여 매우 중요하다.
본 연구에서는 이러한 법적 기준에서 지정된 시간 범위에서 대상지역의 주변 지형으로 인하여 일조시간을 침해받는 지역을 분석하였다. 그림 4는 최소한 4시간 일조시간이 확보되어야 하는 오전 8시부터 오후 4시 사이에 일조를 침해받는 지역을 나타낸 것으로, 5기개 대상지의 78.
선정된 분석대상지역을 바탕으로 일조권 분석 시지형에 의한 영향을 분석하기 위하여 본 연구는 크게 세 단계로 진행하였다. 첫째, HV 알고리즘을 바 탕으로 대상지역의 지형에 의한 일조시간 영향을 분석하여 HV 알고리즘의 정확성 확인 및 지형에 의한 영향을 분석하였다.
이에 본 연구에서는 실제 부산지역을 대상으로 일조권분석지점을 선정한 후, 각 지점별 지형에 의한 일조시간변화를 분석하고자 한다. 이 과정에서 지형에 의한 일조시간의 변화가 현행일조권 침해의 법적 기준에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고, 이러한 결과를 바탕으로 실질적인 일조권 분석에 앞서 정확한 결과 도출을 위한 사전점검 사항 및 방안을 제시하고자 한다.
필요하다. 이에 본 연구에서는 실제 부산지역을 대상으로 일조권분석지점을 선정한 후, 각 지점별 지형에 의한 일조시간변화를 분석하고자 한다. 이 과정에서 지형에 의한 일조시간의 변화가 현행일조권 침해의 법적 기준에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고, 이러한 결과를 바탕으로 실질적인 일조권 분석에 앞서 정확한 결과 도출을 위한 사전점검 사항 및 방안을 제시하고자 한다.
이에 본 연구에서는 정확한 일조권 침해에 관한 분석을 위하여, 부산지역을 대상으로 일조권분석지점을 선정한 후, 각 지점별 지형에 의한 일조시간변화를 분석하였으며, 분석결과를 정리하면 다음과 같다.
제안 방법
대상지 주변의 지형을 고려하기 위하여 본 연구 에서는 HV 알고리즘을 이용한 하늘에 대한 가시권을 적용하여 주변지역을 지형별로 유형화하였다. 본연구에서는 주변지역의 유형을 일조시간의 침해 특징에 따라 크게 4가지로 나누었다.
첫째, HV 알고리즘을 바 탕으로 대상지역의 지형에 의한 일조시간 영향을 분석하여 HV 알고리즘의 정확성 확인 및 지형에 의한 영향을 분석하였다. 둘째, 일조권에 관한 법적 기준을 바탕으로 지형에 의한 일조시간 변화를 분석하여 법적 기준에 의해 제시된 시간 내에 확보되어야 하는 일조시간의 침해여부를 분석하였다. 셋째, 하늘에 대한 가시권을 적용하여 주변지역을 지형별로 유형화하고, 유형화된 지형별 일조시간의 영향을 분석하였다.
본연구에서는 주변지역의 유형을 일조시간의 침해 특징에 따라 크게 4가지로 나누었다. 첫 번째 유형 (A) 의 대상지는 5기개 대상지 중에서 가장 적은 일조시간이 확보되는 곳으로 총 5시간 48분의 일조시간이 확보되었다.
둘째, 일조권에 관한 법적 기준을 바탕으로 지형에 의한 일조시간 변화를 분석하여 법적 기준에 의해 제시된 시간 내에 확보되어야 하는 일조시간의 침해여부를 분석하였다. 셋째, 하늘에 대한 가시권을 적용하여 주변지역을 지형별로 유형화하고, 유형화된 지형별 일조시간의 영향을 분석하였다.
대상 지역에는 다양한 지형 특징이 존재하고 있으므로 대표적인 분석지역을 어떻게 선정하느냐 하는 것은 연구의 객관성을 위하여 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 객관적인 분석결과를 얻기 위하여 대상지역을 Ikmxlkm의 격자구조로 분할 한 후, 각 격자의 중심지역을 대상지역으로 선정하였다. 1km 단위로 분할된 대상지는 그림 2와 같다.
세 단계로 진행하였다. 첫째, HV 알고리즘을 바 탕으로 대상지역의 지형에 의한 일조시간 영향을 분석하여 HV 알고리즘의 정확성 확인 및 지형에 의한 영향을 분석하였다. 둘째, 일조권에 관한 법적 기준을 바탕으로 지형에 의한 일조시간 변화를 분석하여 법적 기준에 의해 제시된 시간 내에 확보되어야 하는 일조시간의 침해여부를 분석하였다.
하지만 지형에 의해 일조시간이 어떠한 영향을 받는지 분석하기 위하여, 이렇게 계산된 일조시간을 지형요소 중 하나인 표고별로 분류하여 분석하였디..
대상 데이터
대상지의 수리적 위치로 위도는 남단 34°52'5 0 ” 에서 북단 35°23'36 " 에 위치 하고, 경 도는 동단 동경 128°45'54 ”에서 서단 129°18'13 "에 위치하고 있다. 본 연구에서는 일조 분석을 위한 태양의 위치를 계산하기 위하여 대상지역의 대표적인 위치인 위도 35.
대상지로 선정하였다. 대상지인 부산광역시는 남쪽과 동쪽은 바다에 접해 있으며, 서쪽과 북쪽은 내륙지역에 접해 있다. 지형적 특징을 살펴보면 대하천인 낙동강을 중심으로 동쪽은 구릉 성지대로 산지로부터 한 단계 낮은 독립구릉과 산각이 발달한 낮은 구릉산지의 특성을 나타내고 있으며, 서쪽은 평야지대로 낙동강의 하구를 향해 넓게 펼쳐진 거대한 삼각주의 평야지대이다.
있다. 본 연구에서는 일조 분석을 위한 태양의 위치를 계산하기 위하여 대상지역의 대표적인 위치인 위도 35.10°, 경도 129.03°를 적용하였다. 일조권분석 시에 적용되는 동짓날(12월 22일) 대상 지역의 일출 시간은 07시 28분, 일몰시간은 17시 15분이며 약 9시간 47분 동안 일조가 지속되는 것으로 나타났다.
지형요인에 의한 태양의 영향력을 분석하기 위하여 본 연구에서는 다양한 지형 특성을 가지고 있는 부산광역시를 대상지로 선정하였다. 대상지인 부산광역시는 남쪽과 동쪽은 바다에 접해 있으며, 서쪽과 북쪽은 내륙지역에 접해 있다.
본연구에서는 주변지역의 유형을 일조시간의 침해 특징에 따라 크게 4가지로 나누었다. 첫 번째 유형 (A) 의 대상지는 5기개 대상지 중에서 가장 적은 일조시간이 확보되는 곳으로 총 5시간 48분의 일조시간이 확보되었다. 두 번째 유형 (B)의 대상지는 A와 반대로 대상지 중에서 가장 많은 일조시간이 확보되는 곳으로, A와 비교하여 3시간 19분이나 많은 총 9시간 7분의 일조시간이 확보되었다.
또한 일조권에 관한 분쟁은 건축행위가 일어나는 지역에서 발생하기 때문에 건축행위가 제한되는 표고 200m이상의 지역은 본 연구에서 제외하였다. 표고 200m이상 지역을 제외한 총 5기개의 분석 대상은 그림 3과 같다.
이론/모형
본 연구에서는 일조권 분석을 위하여 Rich둥에의해 개발되고 Fu와 Rich에 의해 개선된 방법이 적용된 Solar Radiation Analysis Tool을 사용하였다 [3, 4, 5, 6]. Solar Radiation Analysis Toole Hemispherical Viewshed 알고리즘(이하 HV 알고리즘) 에 기반을 두고 있으며, 태양의 일사량 및 일조시간 등의 분석이 가능히, 다.
본 연구에서는 지형에 의한 일조시간의 영향을 분석하기 위하여 대상지역의 일사량과 일조시간의 분석에 사용되는 HV알고리즘을 적용하였다. 먼저 HV 알고리즘의 정확도를 비교하기 위하여, 대상 지역을 산악이 없는 평탄한 지역으로 보고 분석한 결과 평균 일조시간은 평균 9시간 34분으로 실제 일조시간인 9시간 47분의 97.
성능/효과
검증된 HV 알고리즘을 바탕으로 대상지역에 대한 일조시간을 분석한 결과 최대 일조시간은 9시간 7분, 최소 일조시간은 5시간 48분이며, 평균 8시간 42분의 일조시간이 지속되는 것으로 나타났다. 하지만 지형에 의해 일조시간이 어떠한 영향을 받는지 분석하기 위하여, 이렇게 계산된 일조시간을 지형요소 중 하나인 표고별로 분류하여 분석하였디.
첫 번째 유형 (A) 의 대상지는 5기개 대상지 중에서 가장 적은 일조시간이 확보되는 곳으로 총 5시간 48분의 일조시간이 확보되었다. 두 번째 유형 (B)의 대상지는 A와 반대로 대상지 중에서 가장 많은 일조시간이 확보되는 곳으로, A와 비교하여 3시간 19분이나 많은 총 9시간 7분의 일조시간이 확보되었다. 세 번째 유형 (C)의 대상지는 오전에 가장 적은 일조시간이 확보되는 곳으로, 가장 늦은 오전 8시 54분에 일출이 일어났다.
둘째, 일조권에 관한 법적 기준을 바탕으로 법적 기준에 의해 확보되어야 하는 일조시간의 침해여부를 분석한 결괴-, 최소 4시간 일조시간이 확보되어야 하는 시간적 기준으로는 78.6%에 해당하는 지역이, 연속 2시간 일조시간이 확보되어야 하는 시간적 기준으로 9.6%에 해당하는 지역이 일조시간에 영향을 받는 것으로 나타났다. 셋째, 분석된 일조시간 및 법적 기준을 바탕으로 지형별 특성을 분류한 후 지형별 특성에 의한 일조시간 영향을 분석한 결과, 동, 서.
먼저 HV 알고리즘의 정확도를 비교하기 위하여, 대상 지역을 산악이 없는 평탄한 지역으로 보고 분석한 결과 평균 일조시간은 평균 9시간 34분으로 실제 일조시간인 9시간 47분의 97.8%수준으로 유사하게 나타났다.
법적기준에서 지정된 시간범위에서 대상지의 서쪽에 위치한 평야지대를 제외하고 대부분의 지역이 지형에 의한 영향으로 일조시간에 침해가 발생하는 것으로 나타났다. 따라서 정확한 일조권 침해 여부를 분석하기 위해서는 일조권 분석 시 대상지 주변 지형에 대한 고려가 반드시 선행되어야 한다.
두 번째 유형 (B)의 대상지는 A와 반대로 대상지 중에서 가장 많은 일조시간이 확보되는 곳으로, A와 비교하여 3시간 19분이나 많은 총 9시간 7분의 일조시간이 확보되었다. 세 번째 유형 (C)의 대상지는 오전에 가장 적은 일조시간이 확보되는 곳으로, 가장 늦은 오전 8시 54분에 일출이 일어났다. 마지막 유형 (D)는 C와 반대로 오후에 가장 적은 일조시간이 확보되는 곳으로, 가장 이른 오후 2시 30분에 일몰이 시작되었다.
첫째, HV 알고리즘을 바탕으로 대상지역의 지형에 의한 영향을 분석한 결과 표고가 50m 증가함에 따라 대상지역의 최저 일조시간 및 평균 일조시간이 감소하는 지형에 의한 영향이 나타났다. 둘째, 일조권에 관한 법적 기준을 바탕으로 법적 기준에 의해 확보되어야 하는 일조시간의 침해여부를 분석한 결괴-, 최소 4시간 일조시간이 확보되어야 하는 시간적 기준으로는 78.
표고는 대상지역의 분석대상이 분포된 200m이하 지역 에 대하여 50m간격으로 분류하였으며, 표고가 50m 씩 증가함에 따라 최소 일조시간과 평균 일조시간이 감소하는, 지형에 의해 영향을 받은 결과가 나타났다,
후속연구
따라서 보다 정확한 일조권 침해 분석을 위해서는 일조권에 영향을 주는 주변 요인들에 대하여 고려해야 할 필요가 있으며, 이러한 요인이 일조권 분석 시에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 연구가 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 실제 부산지역을 대상으로 일조권분석지점을 선정한 후, 각 지점별 지형에 의한 일조시간변화를 분석하고자 한다.
본 연구에서 사용한 HV 알고리즘과 그 결과로 나온 하늘에 대한 가시권은 실질적인 일조권 분석에 앞서 일조시간에 영향을 미치는 지형의 유형을 판단하고, 주변지역의 지형에 의한 영향을 분석하는데 도움이 될 것으로 판단된다. 이를 바탕으로 현재 사용되고 있는 일조권 분석기법의 개선이 이루어지고 이를 위한 법적, 제도적 개선이 동반된다면, 향후 일조권 침해분석에서 더욱 정확성을 기할 수 있을 것으로 사료된다.
도움이 될 것으로 판단된다. 이를 바탕으로 현재 사용되고 있는 일조권 분석기법의 개선이 이루어지고 이를 위한 법적, 제도적 개선이 동반된다면, 향후 일조권 침해분석에서 더욱 정확성을 기할 수 있을 것으로 사료된다.
참고문헌 (14)
A. Marsh, 2004, Using RADIANCE for right-to-light and solar access studies, 3rd RADIANCE workshop, Fribourg, pp. 1-52.
A. Marsh, 2005, A computational approach to regulatory compliance, 9th International IBPSA Conference. Montreal, Canada, pp. 717-724.
P. Fu, and P.M. Rich, 2000, The Solar Analyst users manual. Helios Environmental Modeling Institute (HEMI), USA.
P. Fu and P.M. Rich, 2002, "A geometric solar radiation model with applications in agriculture and forestry," Computers and Electronics in Agriculture, vol 37, pp. 25-35.
P.M. Rich, R. Dubayah, W.A. Hetrick and S.C. Saving, 1994, Using Viewshed models to calculate intercepted solar radiation: applications in ecology, American Society for Photogrammetry and Remote Sensing Technical Papers, pp. 524-529.
구신회, 2007, 3차원 도시공간정보 구축에 의한 일조환경 분석, 경상대학교 대학원 석사학위논문.
김재윤, 2001, "사이버 도시 실현을 위한 3차원 공간 데이터베이스 구축과 활용," 한국GIS학회지, 제9권, 제2호, pp. 325-340.
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