GIS 자료사용을 위한 건물 구축 알고리즘 개선 및 건물 주변 흐름과 확산 분석 Improvement of Building-Construction Algorithm for Using GIS data and Analysis of Flow and Dispersion around Buildings원문보기논문타임라인
본 연구에서는 건물 꼭지점의 위 경도 좌표를 제공하는 GIS로부터 수치 모델의 건물 정보를 구축할 수 있는 알고리즘을 개선하였다. 이 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위 경도 좌표를 지나는 선분을 순차적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, Lee et al. (2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다. 본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다. 건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규모를 과소 모의 하는 등의 결과를 초래하였다. 건물 변형에 따른 평균 바람장 변화는 건물 주변 지역에서 배출된 스칼라 오염물질의 확산 패턴에도 큰 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 건물 꼭지점의 위 경도 좌표를 제공하는 GIS로부터 수치 모델의 건물 정보를 구축할 수 있는 알고리즘을 개선하였다. 이 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위 경도 좌표를 지나는 선분을 순차적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, Lee et al. (2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다. 본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다. 건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규모를 과소 모의 하는 등의 결과를 초래하였다. 건물 변형에 따른 평균 바람장 변화는 건물 주변 지역에서 배출된 스칼라 오염물질의 확산 패턴에도 큰 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
In this study, we developed a new algorithm which can construct model buildings used as a surface boundary in numerical models using GIS with latitudinal and longitudinal information of building vertices. The algorithm established the outer boundary of a building first, by finding segments passing n...
In this study, we developed a new algorithm which can construct model buildings used as a surface boundary in numerical models using GIS with latitudinal and longitudinal information of building vertices. The algorithm established the outer boundary of a building first, by finding segments passing neighboring two vertices of the building and connecting the segments. Then, the algorithm determined the region inside the outer boundary as the building. The new algorithm overcame the limit that the algorithm developed in the previous study had in constructing concave buildings. In addition, the new algorithm successfully constructed a building with complicated shape. To investigate effects of the modification in building shape caused by the building-construction algorithm on flows and pollutant dispersion around buildings, a computational fluid dynamics model was used and three kinds of building type were considered. In the downwind region, patterns in flow and pollutant dispersion were little affected by the modification in building shape caused. However, because of reduction in air space resulted from the building-shape modification, vortex structure was not resolved or smaller vortex was resolved near the buildings. The changes in flow pattern affected dispersion patterns of scalar pollutants emitted around the buildings.
In this study, we developed a new algorithm which can construct model buildings used as a surface boundary in numerical models using GIS with latitudinal and longitudinal information of building vertices. The algorithm established the outer boundary of a building first, by finding segments passing neighboring two vertices of the building and connecting the segments. Then, the algorithm determined the region inside the outer boundary as the building. The new algorithm overcame the limit that the algorithm developed in the previous study had in constructing concave buildings. In addition, the new algorithm successfully constructed a building with complicated shape. To investigate effects of the modification in building shape caused by the building-construction algorithm on flows and pollutant dispersion around buildings, a computational fluid dynamics model was used and three kinds of building type were considered. In the downwind region, patterns in flow and pollutant dispersion were little affected by the modification in building shape caused. However, because of reduction in air space resulted from the building-shape modification, vortex structure was not resolved or smaller vortex was resolved near the buildings. The changes in flow pattern affected dispersion patterns of scalar pollutants emitted around the buildings.
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문제 정의
이 절에서는 본 연구의 알고리즘으로 구축한 건물을 대상으로 수치 실험(이하, 규준 실험)을 수행하였고, Lee2009로 구축한 건물을 대상으로 같은 실험을 반복하였다. 규준 실험과의 비교를 통해, 각 건물 주변에 형성되는 바람장 차이를 보이고자 한다. 이를 위하여, Fig.
본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다.
본 연구에서는 GIS로부터 수치 모델의 지형 자료를 구축하는 알고리즘을 개선하였다. 이 알고리즘은 건물 정보가 건물 꼭지점의 위·경도 좌표로 제공되는 GIS에 적합한 것이다.
본 연구에서는 수치 모델의 건물을 구축하는 과정에서 발생할 수 있는 알고리즘의 오차가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하기 위하여, Fig. 5와 같이 형태가 복잡하거나 건물의 폭이 비교적 작은 건물을 대상으로 건물 주변의 흐름과 오염물질 분포 특성을 비교·분석하였다.
본 연구에서는 위 · 경도로 표현된 건물 꼭지점의 위치 정보를 포함하는 GIS로부터 수치 모델의 건물을 구축할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
본 연구에서는 위 · 경도로 표현된 건물 꼭지점의 위치 정보를 포함하는 GIS로부터 전산유체역학 모델의 지면 경계 자료를 구축할 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 새로운 건물 구축 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 다음의 과정을 통하여 건물을 구축한다.
앞 절에서는 각 알고리즘에 의해 구축된 건물을 대상으로 수치 실험을 수행하여 각 건물 주변에 형성되는 바람장 차이를 보였다. 이 절에서는 각 알고리즘에 의해 구축된 건물을 대상으로 오염물질 확산 모델링을 수행하여 각 건물 주변으로 확산되는 오염물질의 농도장 차이를 보이고자 한다. 오염물질은 건물이 위치한 중심 지역 (64 × 64 m)을 제외한 모든 영역의 바닥 근처(z = 1 m)에서 배출된다고 가정하였다.
가설 설정
건물이 존재하는 64 m × 64 m의 영역을 제외한 모든 영역에서 3600초 동안 100 ppb s-1의 배출율로 오염물질이 배출된다고 가정하였다.
오염물질은 건물이 위치한 중심 지역 (64 × 64 m)을 제외한 모든 영역의 바닥 근처(z = 1 m)에서 배출된다고 가정하였다.
, 2014). 이 CFD 모델은 Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) 방정식 계에 기초하였고, 3차원, 비정수, 비압축 대기 흐름 계를 가정한다.Versteeg and Malalasekera(1995)의 벽면 함수를 사용하여 벽면 경계에서의 난류 경계층 효과를 잘 반영하도록 고안되었다.
제안 방법
4. A procedure constructing a concave building by the new algorithm developed in this study.
모델 격자의 크기는 x, y, z 방향 모두 2 m이고, 모델 격자수는 x, y, z 방향으로 각각 200, 200, 100 개로 설정하였다. Fig. 5에 제시한 3가지 형태의 건물을 구축하여, 구축된 건물 형태가 건물 주위의 흐름과 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 시간 간격은 0.
건물 구축 알고리즘으로 구축한 수치 모델의 건물을 기반으로 수치 시뮬레이션을 수행하여, 구축한 수치 모델의 건물 차이가 수치 시뮬레이션 결과에 미치는 영향을 조사하였다.이를 위하여 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델을 사용하였다(Kim et al.
(2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 극복할 수 있음을 보였다. 그리고 선행 연구에서 사용된 건물 구축 알고리즘의 오류가 건물 주변에서 나타날 수 있는 흐름과 확산 수치 모의에 미치는 영향을 분석하였다.
먼저, 건물의 모든 꼭지점 위 · 경도를 읽은 후, 건물의 위 · 경도를 각각 산술 평균한 위치를 계산한다.
반면에 본 연구에서 개발한 알고리즘은 위 · 경도 좌표를 순서대로 선으로 연결하여 건물을 구축하기 때문에, Lee2009의 오류를 발생시키지 않고 실제 건물과 일치하는 건물을 구축할 수 있다(Figs. 6b, 6d and 6f).
Lee2009는 볼록한 형태의 건물을 구축에는 적합하지만, 오목한 형태의 건물을 구축할 때에는 다소의 오차를 포함할 수 있다. 앞에서 설명한 바와 같이, 이 알고리즘은 산술 평균한 건물 중심과 인접한 두 꼭지점이 이루는 삼각형으로부터 건물 유무를 판별한다. 그런데, 산술 평균한 건물 중심위치가 건물 외부에 위치하게 될 때에는 건물이 아닌 부분을 건물로 인식하는 오류를 발생시킨다(Fig.
앞 절에서는 Lee2009의 오류와 이 알고리즘에 의해 구축된 수치 건물과 실제 건물의 형태 차이를 보였다. 이 절에서는 본 연구의 알고리즘으로 구축한 건물을 대상으로 수치 실험(이하, 규준 실험)을 수행하였고, Lee2009로 구축한 건물을 대상으로 같은 실험을 반복하였다. 규준 실험과의 비교를 통해, 각 건물 주변에 형성되는 바람장 차이를 보이고자 한다.
규준 실험과의 비교를 통해, 각 건물 주변에 형성되는 바람장 차이를 보이고자 한다. 이를 위하여, Fig. 5의 세 건물을 대상으로 수치 실험을 수행하였고 건물 a와 b에 대해서는 남동풍의 유입류에 대해서, 건물 c는 북풍의 유입류에 대한 결과를 제시하였다. Fig.
본 연구에서는 GIS로부터 수치 건물을 구축할 때, 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 형태의 변화가 건물 주변의 흐름과 오염물질 확산에 미치는 영향을 조사하였다. 이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다.
대상 데이터
본 연구에서는 도메인의 크기를 x 방향으로 400 m, y 방향으로 400 m, z 방향으로 200 m로 설정하였다. 모델 격자의 크기는 x, y, z 방향 모두 2 m이고, 모델 격자수는 x, y, z 방향으로 각각 200, 200, 100 개로 설정하였다. Fig.
본 연구에서는 도메인의 크기를 x 방향으로 400 m, y 방향으로 400 m, z 방향으로 200 m로 설정하였다. 모델 격자의 크기는 x, y, z 방향 모두 2 m이고, 모델 격자수는 x, y, z 방향으로 각각 200, 200, 100 개로 설정하였다.
이론/모형
6. Building configurations constructed by Lee2009 (left panels) and a new algorithm developed in this study (right panels).[(a) and (b)], [(c) and (d)], and [(e) and (f)] are constructed for the building configurations, a, b, and c in Fig.
5. The left and right panels are based on the building configurations constructed by Lee2009 and the algorithm of this study (control run), respectively.
또한 난류 모수화를 위하여 RNG k-ε 난류 종결 방법을 사용하였다(Yakhotet al., 1992).
본 연구에서는 위 · 경도로 표현된 건물 꼭지점의 위치 정보를 포함하는 GIS로부터 전산유체역학 모델의 지면 경계 자료를 구축할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘 개발을 위해 Hearn and Baker(1997)의 방법을 이용하였다. 간단한 형태의 건물 구축을 통해, 본 연구에서 개발한 알고리즘이 Lee et al.
오염물질은 건물이 위치한 중심 지역 (64 × 64 m)을 제외한 모든 영역의 바닥 근처(z = 1 m)에서 배출된다고 가정하였다. 오염물질의 확산 특성을 분석하기위해 무차원화한 농도를 사용하였고, 무차원화 방법은 Pavageau and Schatzmann(1999)를 따랐다. 무차원농도(K)는 다음과 같이 표현된다.
, 1992). 이 CFD 모델에서 지배방정식 계는 유한 체적법과 Patankar(1980)가 제안한 Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equation (SIMPLE) 알고리즘을 사용하여 엇갈림 격자 계에서 수치적으로 풀이된다.
건물 구축 알고리즘으로 구축한 수치 모델의 건물을 기반으로 수치 시뮬레이션을 수행하여, 구축한 수치 모델의 건물 차이가 수치 시뮬레이션 결과에 미치는 영향을 조사하였다.이를 위하여 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델을 사용하였다(Kim et al., 2014). 이 CFD 모델은 Reynolds Averaged Navier-Stokes (RANS) 방정식 계에 기초하였고, 3차원, 비정수, 비압축 대기 흐름 계를 가정한다.
성능/효과
건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규모를 과소모의 하는 등의 결과를 초래하였다. 건물 변형에 따른 평균 바람장 변화는 건물 주변 지역에서 배출된 스칼라 오염물질의 확산 패턴에도 큰 영향을 미침을 확인할 수 있었다.
9는 건물 c에 대한 바람장을 고도별로 나타낸다. 바닥 근처(z = 1 m)에서는 Lee2009로 구축한 건물 주변에서 유선 간격이 더 좁게 나타나고(즉, 바람의 수평 경도가 더 큼을 의미) 재순환 영역도 더 크게 수치 모의 되었으며, 연직 바람도 약하게 모의되었다(Figs. 9a and 9b). 그리고 Lee2009는 규준 실험에 비해 ③과 ④ 영역에서 건물을 과대하게 구축하였고 빈 공간을 실제보다 좁게 구현하였다.
본 연구에서 개발한 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위·경도 좌표를 지나는 선분을 순차적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, 선행 연구에서 개발한 알고리즘의 오류를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다.
이를 위해, 알고리즘에 의한 건물 변형이 나타날 수 있는 세 가지 형태의 건물을 대상으로 전산유체역학 모델을 이용한 수치 실험을 수행하였다. 알고리즘 한계에 의해 발생한 건물 변형은 풍하영역의 흐름 패턴에는 상대적으로 작은 영향을 미쳤으나, 건물 사이의 공간에 나타나는 소용돌이와 같은 건물 규모 대기 현상의 수치 모의에는 매우 중요한 영향을 미쳤다. 건물 변형에 따른 건물 사이 공간의 축소는 건물 주위에 나타날 수 있는 소용돌이를 전혀 모의하지 못하거나 소용돌이 규모를 과소모의 하는 등의 결과를 초래하였다.
후속연구
도시 지역 흐름과 확산에 관한 수치 연구의 대부분은 GIS로부터 정교한 건물 정보를 제공 받아 수치 모델의 건물을 구축한다. 본 연구에서 개발한 건물 구축 알고리즘은 GIS를 활용한 도시 지역 흐름과 확산에 관한 연구를 수행할 때, 보다 정교한 건물 구축을 통해서 도시 지역 흐름과 오염물질 확산 현상을 보다 현실적으로 재현하는데 공헌할 것으로 판단된다. 향후에는 본 연구에서 개발한 알고리즘을 실제 도시 지역에 적용하여 도시 지역 흐름과 확산에 관한 연구를 수행하고자 한다.
본 연구에서 개발한 건물 구축 알고리즘은 GIS를 활용한 도시 지역 흐름과 확산에 관한 연구를 수행할 때, 보다 정교한 건물 구축을 통해서 도시 지역 흐름과 오염물질 확산 현상을 보다 현실적으로 재현하는데 공헌할 것으로 판단된다. 향후에는 본 연구에서 개발한 알고리즘을 실제 도시 지역에 적용하여 도시 지역 흐름과 확산에 관한 연구를 수행하고자 한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지리정보시스템을 이용하는 까닭은?
또한 도시 지역 대기 흐름과 오염 확산 연구를 위해서는 세밀한 지형과 건물 정보가 필요하다. 전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al.
도시 지역 대기 흐름과 오염 확산에 주된 영향을 미치는 요인은?
, 2005; Yang and Shao, 2007), 그 상세한 흐름을파악하는것은매우중요하다.특히,건물외관비(건물 너비와 높이의 비)나 건물 배치와 같은 기하학적 특성은 도시 지역 대기 흐름과 오염 확산에 주된 영향을 미치는 요인 중 하나이다. 높이와 형태가 불규칙적인 건물이 존재하는 도심 지역에서는 대기 흐름 패턴이 매우 복잡 하다(Hanna et al.
선행 연구에서 개발한 알고리즘의 오류는 무엇인가?
(2009)에서 개발한 알고리즘은 건물 꼭지점의 위·경도 좌표를 산술 평균한 지점과 인접한 두 건물 꼭지점이 이루는 삼각형을 구성하고, 이 삼각형 내에 포함된 격자 지점을 건물로 인식한다. 따라서 볼록한 형태의 건물은 비교적 정확하게 구현했지만, 건물 꼭지점 위·경도 좌표를 산술 평균한 지점이 실제 건물 외부에 위치하거나 오목한 형태의 건물을 구현할 때에는 빈 공간을 건물로 인식하는 한계가 발생하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘은 인접한 건물 꼭지점 위·경도 좌표를 지나는 선분을 순차적으로 연결하여 건물 외곽선을 구성하고, 외곽선 내부의 지점을 건물로 인식하기 때문에, 선행 연구에서 개발한 알고리즘의 오류를 개선하였고, 복잡한 형태의 건물을 실제에 가깝게 재현할 수 있었다.
Ashie, Y., K. Cho, and T. Kono, 2007. Large-scale CFD simulation of heat island phenomenon and countermeasures in Tokyo, Annual Report of the Earth Simulator Center.
도시화는 열섬 현상, 지표 거칠기 증가 등 이전에는 존재하지 않았거나 주목받지 못했던 다양한 현상들을 야기하고, 도시 대기의 흐름과 확산에 많은 영향을 미친다(Hamlyn and Britter, 2005; Ashie et al., 2007; Stone Jr. and Rodgers, 2007).
Baik, J.J., J.J. Kim, and H.J. Fernando, 2003. A CFD Model for Simulating Urban Flow and Dispersion, Journal of Applied Meteorology, 42(11): 1636-1648.
전산유체역학(Computational Fluid Dynamics,CFD) 모델은 도시 지역의 특성을 상세히 반영할 수 있고, 다양한 기상 인자에 대한 분석이 용이하기 때문에 많은 연구에서 사용되어 왔다(Baik et al., 2003; Blocken et al., 2011;Neophytou et al., 2011;Kimetel., 2014).
Blocken, B., W.D. Janssen, and T. van Hooff, 2011. CFD simulation for pedestrian wind comfort and wind safety in urban areas: General decision framework and case study for the Eindhoven University campus, Environmental Modelling & Software, 30: 15-34.
전산유체역학(Computational Fluid Dynamics,CFD) 모델은 도시 지역의 특성을 상세히 반영할 수 있고, 다양한 기상 인자에 대한 분석이 용이하기 때문에 많은 연구에서 사용되어 왔다(Baik et al., 2003; Blocken et al., 2011;Neophytou et al., 2011;Kimetel., 2014).
Buccolieri, R., S.M. Salim, L.S. Leo, S. Di Sabatino, A. Chan, P. Ielpo, G. de Gennaro, and C. Gromke, 2011. Analysis of local scale tree-atmosphere interaction on pollutant concentration in idealized street canyons and application to a real urban junction, Atmospheric Environment, 45(9): 1702-1713.
이로 인하여 도시 기후에 대한 관심이 증가하고 있고, 도시 지역의 대기 흐름과 오염 확산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다(Chu et al., 2005; Hanna et al., 2006; Yang and Shao, 2007; Gromke et al., 2008; Heist et al., 2009; Buccolieri et al., 2011; Neophytou et al., 2011).
Castro, I.P. and D.D. Apsley, 1997. Flow and dispersion over topography: a comparison between numerical and laboratory data for two-dimensional flow, Atmospheric Environment, 31(6): 893-850.
유입 경계에서 바람(U, V, W)은 식(1) ~(3)과 같은 로그법칙을 이용하여 연직 분포를 결정하였다(Castro and Apsley, 1997).
Cha, J.G., E.H. Jung, J.W. Ryu, and D.W. Kim, 2007. Constructing a Green Network and Wind Corridor to Alleviate the Urban Heat-Island, Journal of Korean Association of Geographic Information Studies, 10(1): 102-112 (in Korean with English abstract).
또한, 대기환경영향평가를 통해 도시 재개발과 신도시 건설 등에 대한 가이드라인을 제시하거나(Cha et al., 2007; Lee et al., 2009; Song and Park, 2013) 도시 지역의 지상기상관측 환경평가를 수행한 연구가 진행되어 왔다(Lee and Kim, 2011).
Choi, Y.K., K.H. Kim, and C.Y. Lee, 2014. Development of an Integrated DB Management System for GIS-Based Client/Server Data Sharing in Climate and Environment Fields, Journal of Korean Association of Geographic Information Studies, 17(2): 32-43(in Korean with English abstract).
이를 위해서는, 먼저, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어의 사용을 통해 건물 경계 자료를 추출한다(Döllner and Hagedorn, 2007; Yoon and Park, 2007; Ha et al., 2010;Kneisslet al., 2011;Choiet al., 2014).
Chu, A.K.M., R.C.W. Kwok, and K.N. Yu, 2005. Study of pollution dispersion in urban areas using Computational Fluid Dynamics (CFD) and Geographic Information System (GIS), Environmental Modelling & Software, 20(3): 273-277.
이로 인하여 도시 기후에 대한 관심이 증가하고 있고, 도시 지역의 대기 흐름과 오염 확산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다(Chu et al., 2005; Hanna et al., 2006; Yang and Shao, 2007; Gromke et al., 2008; Heist et al., 2009; Buccolieri et al., 2011; Neophytou et al., 2011).
도시 지역 대기 흐름은 오염물질 확산에 영향을 미치므로(Chu et al., 2005; Yang and Shao, 2007), 그 상세한 흐름을 파악하는것은 매우 중요하다.
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
Dollner, J. and B. Hagedorn, 2007. Integrating urban GIS, CAD, and BIM data service-based virtual 3D city models, Urban and Regional Data Management-Annual, 157-160.
이를 위해서는, 먼저, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어의 사용을 통해 건물 경계 자료를 추출한다(Döllner and Hagedorn, 2007; Yoon and Park, 2007; Ha et al., 2010;Kneisslet al., 2011;Choiet al., 2014).
Goh, I.D., J.H. Choi, E.D. Kim, Y.S. Jeong, and J.M. Lee, 2008. Extracting Building Geometry from BIM for 3-D City Model, The Journal of GIS Association of Korea, 16(2): 249-261 (in Korean with English abstract).
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
Gromke, C., R. Buccolieri, S. Di Sabatino, and B. Ruck, 2008. Dispersion study in a street canyon with tree planting by means of wind tunnel and numerical investigations-Evaluation of CFD data with experimental data, Atmospheric Environment, 42(37): 8640-8650.
Ha C.Y., K.Y., Han, and W.H. Cho, 2010. 2-D Inundation Analysis According to Post-Spacing Density of DEMs from LiDAR Using GIS, Journal of Korean Association of Geographic Information Studies, 13(1): 74-88 (in Korean with English abstract).
Hamlyn, D. and R. Britter, 2005. A numerical study of the flow field and exchange processes within a canopy of urban-type roughness, Atmospheric Environment, 39(18): 3243-3254.
도시화는 열섬 현상, 지표 거칠기 증가 등 이전에는 존재하지 않았거나 주목받지 못했던 다양한 현상들을 야기하고, 도시 대기의 흐름과 확산에 많은 영향을 미친다(Hamlyn and Britter, 2005; Ashie et al., 2007; Stone Jr. and Rodgers, 2007).
Hanna, S.R., M.J. Brown, F.E. Camelli, S.T. Chan, W.J. Coirier, O.R. Hansen, A.H. Huber, S.R. Kim, and R.M Reynolds, 2006. Detailed simulations of atmospheric flow and dispersion in downtown Manhattan: An Application of Five Computational Fluid Dynamics Models, Bulletin of the American Meteorological Society, 87(12): 1713-1726.
이로 인하여 도시 기후에 대한 관심이 증가하고 있고, 도시 지역의 대기 흐름과 오염 확산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다(Chu et al., 2005; Hanna et al., 2006; Yang and Shao, 2007; Gromke et al., 2008; Heist et al., 2009; Buccolieri et al., 2011; Neophytou et al., 2011).
높이와 형태가 불규칙적인 건물이 존재하는 도심 지역에서는 대기 흐름 패턴이 매우 복잡하다(Hanna et al., 2006; Van Hoff and Blocken, 2009).
Hearn, D. and M.P., Baker, 1997. Computer Graphics, C version, Vol. 2, Prentice Hall, pp. 305-310.
알고리즘 개발을 위해 Hearn and Baker(1997)의 방법을 이용하였다. 간단한 형태의 건물 구축을 통해, 본 연구에서 개발한 알고리즘이 Lee et al.(2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 극복할 수 있음을 보였다.
알고리즘 개발을 위해 Hearn and Baker(1997)의 방법을 이용하였다.
Heist, D.K., L.A. Brixey, J. Richmond-Bryant, G.E. Bowker, S.G. Perry, and R.W. Wiener, 2009. The effect of a tall tower on flow and dispersion through a model urban neighborhood, Part 1. Flow characteristics, Journal of Environmental Monitoring, 11(12): 2163-2170.
Kim, J.J., E. Pardyjak, D.Y. Kim, K.S. Han, and B.H. Kwon, 2014. Effects of Building-Roof Cooling on Flow and Air Temperature in Urban Street Canyons, Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences, 50(3): 365-375.
전산유체역학(Computational Fluid Dynamics,CFD) 모델은 도시 지역의 특성을 상세히 반영할 수 있고, 다양한 기상 인자에 대한 분석이 용이하기 때문에 많은 연구에서 사용되어 왔다(Baik et al., 2003; Blocken et al., 2011;Neophytou et al., 2011;Kimetel., 2014).
이를 위하여 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델을 사용하였다(Kim et al., 2014).
Kneissl, T., S. van Gasselt, and G. Neukum, 2011. Map-projection-independent crater sizefrequency determination in GIS environments-New software tool for ArcGIS, Planetary and Space Science, 59(11-12): 1243-1254.
이를 위해서는, 먼저, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어의 사용을 통해 건물 경계 자료를 추출한다(Döllner and Hagedorn, 2007; Yoon and Park, 2007; Ha et al., 2010;Kneisslet al., 2011;Choiet al., 2014).
Jackson, D.W.T., J.H.M. Beyers, K. Lynch, J.A.G. Cooper, A.C.W. Baas, and I. Delgado-Fernandez, 2011. Investigation of three-dimensional wind flow behaviour over coastal dune morphology under offshore winds using computational fluid dynamics(CFD) and ultrasonic anemometry, Earth Surface Processes and Landforms, 36(8): 1113-1124.
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
Lee, J.H., J.W. Choi, J.J. Kim, and Y.S. Suh, 2009. The effect of an urban renewal plan on detailed air flow in an urban area, Journal of Korean Association of Geographic Information Studies, 12(2): 69-81 (in Korean with English abstract).
또한, 대기환경영향평가를 통해 도시 재개발과 신도시 건설 등에 대한 가이드라인을 제시하거나(Cha et al., 2007; Lee et al., 2009; Song and Park, 2013) 도시 지역의 지상기상관측 환경평가를 수행한 연구가 진행되어 왔다(Lee and Kim, 2011).
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
알고리즘 개발을 위해 Hearn and Baker(1997)의 방법을 이용하였다. 간단한 형태의 건물 구축을 통해, 본 연구에서 개발한 알고리즘이 Lee et al.(2009)에서 개발한 알고리즘의 한계를 극복할 수 있음을 보였다.
Leeet al.(2009)에서 개발한 건물 구축 알고리즘(이하, Lee2009)은 다음과 같은 과정을 통하여 수치 모델의 지표 경계 자료로 사용되는 건물을 구축한다(Fig. 2).
Lee et al.(2009)에서 개발한 알고리즘은 건물 꼭지점의 위·경도 좌표를 산술 평균한 지점과 인접한 두 건물 꼭지점이 이루는 삼각형을 구성하고, 이 삼각형 내에 포함된 격자 지점을 건물로 인식한다.
Lee, Y.S. and J.J. Kim, 2011. Effects of an Apartment Complex on Flow and Dispersion in an Urban Area, Atmosphere, 21(1): 95-108 (in Korean with English abstract).
또한, 대기환경영향평가를 통해 도시 재개발과 신도시 건설 등에 대한 가이드라인을 제시하거나(Cha et al., 2007; Lee et al., 2009; Song and Park, 2013) 도시 지역의 지상기상관측 환경평가를 수행한 연구가 진행되어 왔다(Lee and Kim, 2011).
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
래스터 형식의 자료는 건물 정보가 격자화되어 제공되기 때문에 CFD 모델의 해상도와 GIS 자료의 해상도를 일치시키는 비교적 간단한 과정을 통해 CFD 모델의 입력 자료 구축이 가능하다(Lee and Kim, 2011).
Neophytou, M., A. Gowardhan, and M. Brown, 2011. An inter-comparison of three urban wind models using Oklahoma City Joint Urban 2003 wind field measurements, Journal of Wind Engineering and Industrial Aerodynamics, 99(4): 357-368.
이로 인하여 도시 기후에 대한 관심이 증가하고 있고, 도시 지역의 대기 흐름과 오염 확산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다(Chu et al., 2005; Hanna et al., 2006; Yang and Shao, 2007; Gromke et al., 2008; Heist et al., 2009; Buccolieri et al., 2011; Neophytou et al., 2011).
전산유체역학(Computational Fluid Dynamics,CFD) 모델은 도시 지역의 특성을 상세히 반영할 수 있고, 다양한 기상 인자에 대한 분석이 용이하기 때문에 많은 연구에서 사용되어 왔다(Baik et al., 2003; Blocken et al., 2011;Neophytou et al., 2011;Kimetel., 2014).
Okamoto, E., T. Hashimoto, T. Inoue, and Y. Mitamura, 2003. Blood Compatible Design of a Pulsatile Blood Pump Using Computational Fluid Dynamics and Computer-Aided Design and Manufacturing Technology, Artificial Organs, 27(1): 61-67.
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
Patankar, S.V., 1980. Numerical Heat Transfer and Fluid Flow, McGraw-Hill, New York, pp. 197.
이 CFD 모델에서 지배방정식 계는 유한 체적법과 Patankar(1980)가 제안한 Semi-Implicit Method for Pressure-Linked Equation (SIMPLE) 알고리즘을 사용하여 엇갈림 격자 계에서 수치적으로 풀이된다.
Pavageau, M. and M. Schatzmann, 1999. Wind tunnel measurements of concentration fluctuations in an urban street canyon, Atmospheric Environment, 33(24): 3961-3971.
Song, B.G. and K.H. Park, 2013. Air Ventilation Evaluation at Nighttime for the Construction of Wind Corridor in Urban Area, Journal of Korean Association of Geographic Information Studies, 16(2): 16-29 (in Korean with English abstract).
또한, 대기환경영향평가를 통해 도시 재개발과 신도시 건설 등에 대한 가이드라인을 제시하거나(Cha et al., 2007; Lee et al., 2009; Song and Park, 2013) 도시 지역의 지상기상관측 환경평가를 수행한 연구가 진행되어 왔다(Lee and Kim, 2011).
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
Stone Jr, B. and M.O. Rodgers, 2007. Urban Form and Thermal Efficiency: How the Design of Cities Influences the Urban Heat Island Effect, Journal of the American Planning Association, 67(2): 186-198.
도시화는 열섬 현상, 지표 거칠기 증가 등 이전에는 존재하지 않았거나 주목받지 못했던 다양한 현상들을 야기하고, 도시 대기의 흐름과 확산에 많은 영향을 미친다(Hamlyn and Britter, 2005; Ashie et al., 2007; Stone Jr. and Rodgers, 2007).
Van Hooff, T. and B. Blocken, 2009. Coupled urban wind flow and indoor natural ventilation modelling on a high-resolution grid: A case study for the Amsterdam ArenA stadium, Environmental Modelling & Software, 25(1): 51-65.
Versteeg and Malalasekera(1995)의 벽면 함수를 사용하여 벽면 경계에서의 난류 경계층 효과를 잘 반영하도록 고안되었다.
Wong, D.W., F. Cameli, and M. Sonwalkar, 2007. Integrating computational fluid dynamics (CFD) models with GIS: an evaluation on data conversion formats, Geoinformatics 2007, International Society for Optics and Photonics, pp. 675312.
전산유체역학 모델을 이용한 도시 지역 흐름과 확산 연구의 대부분은 지면 경계 자료 구축을 위하여 지리정보시스템(Geographic Information System, GIS), Light Detection And Rangin (LiDAR), Computer Aided Design (CAD), Building Information Model (BIM) 등을 이용한다(Okamoto et al., 2003; Chu et al., 2005; Wong et al., 2007; Goh et al., 2008; Leeet al., 2009; Lee andKim, 2011; Jackson et al., 2011; Song and Park, 2013).
Yakhot, V., S.A. Orszag, S. Thangam, T.B. Gatski, and C.G. Speziale, 1992. Development of turbulence models for shear flows by a double expansion technique, Physics of Fluids, 4: 1510-1520.
또한 난류 모수화를 위하여 RNG k-ε 난류 종결 방법을 사용하였다(Yakhotet al., 1992).
Cµ는 경험적 상수(= 0.0845)이다(Yakhot et al., 1992).
Yang, Y. and Y. Shao, 2007. Numerical simulations of flow and pollution dispersion in urban atmospheric boundary layers, Environmental Modelling & Software, 23(7): 906-921.
이로 인하여 도시 기후에 대한 관심이 증가하고 있고, 도시 지역의 대기 흐름과 오염 확산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다(Chu et al., 2005; Hanna et al., 2006; Yang and Shao, 2007; Gromke et al., 2008; Heist et al., 2009; Buccolieri et al., 2011; Neophytou et al., 2011).
도시 지역 대기 흐름은 오염물질 확산에 영향을 미치므로(Chu et al., 2005; Yang and Shao, 2007), 그 상세한 흐름을 파악하는것은 매우 중요하다.
Yoon, H.C. and J.K. Park, 2007. A Study on the Construction of 3D GIS DB by LiDAR, Journal of Korean Association of Geographic Information Studies, 10(2): 171-182 (in Korean with English abstract).
이를 위해서는, 먼저, ArcGIS와 같은 상용 소프트웨어의 사용을 통해 건물 경계 자료를 추출한다(Döllner and Hagedorn, 2007; Yoon and Park, 2007; Ha et al., 2010;Kneisslet al., 2011;Choiet al., 2014).
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