공간정보기반 건축물의 풍속고도분포계수 산정 방법 개발 Development of Estimation Method for Velocity Pressure Exposure Coefficient of Buildings Based on Spatial Information원문보기
최근 급격한 도시팽창 및 각종 산업시설의 밀집화는 도심지역의 지형지물 변화에 많은 영향을 줌으로써 한 지역에 다양한 높이의 건축물 또는 평지와 산지가 함께 존재하는 현상을 초래하였다. 본 연구에서는 내풍설계 시 중요한 인자인 풍속고도분포계수를 산정하기위해 건축물의 높이별로 공간정보 기반 밀집도 분석을 활용하여 지표면조도를 구분하고자 한다. 공간데이터의 확보를 위해 수치지형도에서 건축물 레이어를 추출한 후, 밀집도 분석을 위한 방사형 방안을 생성하였으며, 방안별로 건축물 높이별 도수분포 현황을 조사하였다. 건축물의 분포도를 통해 VMR(Variation-to-Means Ratio) 및 포아송분포 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공간정보 분석을 바탕으로 GIS를 이용하여 연구를 진행함으로써 기존의 다소 정성적, 주관적인 방법에서 벗어나 지형 지물을 반영하여 보다 정량적, 객관적인 풍속고도분포계수의 산정이 가능하였다. 본 연구를 통해 설계자의 주관에 따라 풍속고도분포계수가 산정되는 기존의 문제점을 해결하고 보다 합리적인 내풍설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 급격한 도시팽창 및 각종 산업시설의 밀집화는 도심지역의 지형지물 변화에 많은 영향을 줌으로써 한 지역에 다양한 높이의 건축물 또는 평지와 산지가 함께 존재하는 현상을 초래하였다. 본 연구에서는 내풍설계 시 중요한 인자인 풍속고도분포계수를 산정하기위해 건축물의 높이별로 공간정보 기반 밀집도 분석을 활용하여 지표면조도를 구분하고자 한다. 공간데이터의 확보를 위해 수치지형도에서 건축물 레이어를 추출한 후, 밀집도 분석을 위한 방사형 방안을 생성하였으며, 방안별로 건축물 높이별 도수분포 현황을 조사하였다. 건축물의 분포도를 통해 VMR(Variation-to-Means Ratio) 및 포아송분포 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 공간정보 분석을 바탕으로 GIS를 이용하여 연구를 진행함으로써 기존의 다소 정성적, 주관적인 방법에서 벗어나 지형 지물을 반영하여 보다 정량적, 객관적인 풍속고도분포계수의 산정이 가능하였다. 본 연구를 통해 설계자의 주관에 따라 풍속고도분포계수가 산정되는 기존의 문제점을 해결하고 보다 합리적인 내풍설계에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
Recent rapid urban expansion and crowding of various industrial facilities has affected the features of a significant part of downtown area, resulting in areas having buildings with a wide range of height and the foothills. To compute a velocity pressure exposure coefficient, namely the design wind ...
Recent rapid urban expansion and crowding of various industrial facilities has affected the features of a significant part of downtown area, resulting in areas having buildings with a wide range of height and the foothills. To compute a velocity pressure exposure coefficient, namely the design wind speed factor, this study defines ground surface roughness by utilizing concentration analysis for the height of each building. After obtaining spatial data by extracting a building layer from digital maps, the study area was partitioned for the concentration analysis and to allow investigation of the frequency distribution of building heights. Concentration analysis by building height was determined with the Variation-to-Means Ratio (VMR) and Poisson distribution analysis using a buildings distribution chart, with statistical significance determined using Chi-square verification. Applying geographic information systems (GIS) with the architectural information made it possible to estimate a velocity pressure exposure coefficient factor more quantitatively and objectively, by including geographic features, as compared to current methods. Thus, this method is expected to eliminate inaccuracies that arise when building designers calculate the velocity pressure exposure coefficient in subjective way, and to help increase the wind resistance of buildings in a more logical and cost-effective way.
Recent rapid urban expansion and crowding of various industrial facilities has affected the features of a significant part of downtown area, resulting in areas having buildings with a wide range of height and the foothills. To compute a velocity pressure exposure coefficient, namely the design wind speed factor, this study defines ground surface roughness by utilizing concentration analysis for the height of each building. After obtaining spatial data by extracting a building layer from digital maps, the study area was partitioned for the concentration analysis and to allow investigation of the frequency distribution of building heights. Concentration analysis by building height was determined with the Variation-to-Means Ratio (VMR) and Poisson distribution analysis using a buildings distribution chart, with statistical significance determined using Chi-square verification. Applying geographic information systems (GIS) with the architectural information made it possible to estimate a velocity pressure exposure coefficient factor more quantitatively and objectively, by including geographic features, as compared to current methods. Thus, this method is expected to eliminate inaccuracies that arise when building designers calculate the velocity pressure exposure coefficient in subjective way, and to help increase the wind resistance of buildings in a more logical and cost-effective way.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 KBC 2009의 기준을 반영하여, 공간정보를 활용한 풍속고도분포계수 산정 방법을 개발하고자 한다. 건축물 주변의 지형지물을 반영하여 설계풍속 인자를 산정하는 방법을 제안함으로써, 설계자의 주관을 최대한 배제한 합리적인 내풍설계를 이뤄내고자 한다. 본 연구를 통해 설계자가 언제 어디서든 원하는 건축물의 풍속고도분포계수 값을 쉽고 빠르게 획득할 수 있도록 함으로써 기존의 정성적인 방법을 개선하고 정량적이고 합리적인 내풍설계에 기여하고자 한다.
그러나 공간정보 데이터를 활용하여 설계풍속인자를 산정하기 위한 연구는 아직 초기 단계로 관련 연구가 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 KBC 2009의 기준을 반영하여, 공간정보를 활용한 풍속고도분포계수 산정 방법을 개발하고자 한다. 건축물 주변의 지형지물을 반영하여 설계풍속 인자를 산정하는 방법을 제안함으로써, 설계자의 주관을 최대한 배제한 합리적인 내풍설계를 이뤄내고자 한다.
따라서 지표면조도 및 풍속고도분포계수를 산정하기 위한 기존의 방법들을 보완하기 위해 본 연구에서는 공간정보데이터 활용함으로써 설계건축물의 주변 지형·지물의 높이 및 밀집도를 반영하여 지표면조도를 결정하는 방법을 개발하고자 한다.
건축물 주변의 지형지물을 반영하여 설계풍속 인자를 산정하는 방법을 제안함으로써, 설계자의 주관을 최대한 배제한 합리적인 내풍설계를 이뤄내고자 한다. 본 연구를 통해 설계자가 언제 어디서든 원하는 건축물의 풍속고도분포계수 값을 쉽고 빠르게 획득할 수 있도록 함으로써 기존의 정성적인 방법을 개선하고 정량적이고 합리적인 내풍설계에 기여하고자 한다.
본 연구에서는 기존의 지표면조도 구분 방법을 보완하기 위해 건축물의 높이별로 밀집도 분석을 활용하여 지표면조도를 구분하고자 한다. 건축물 높이별 밀집도 분석을 활용한 지표면조도의 구분은 그림 4과 같이 진행하였다.
본 연구에서는 내풍설계 시 요구되는 풍속고도분포계수가 설계자 주관에 의해 결정되어 지는 문제점을 해결하기 위해, 공간정보데이터 및 GIS를 활용하여 설계건축물 주변 건축물을 반영하여 지표면조도를 구분하였으며 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
본 연구에서 제안한 밀집도 분석을 활용한 지표면조도 구분 방법은 기존의 공간정보 기반 지표면조도 구분 방법들의 보완필요부분을 고려하여 개발한 방법으로, 대표적인 밀집도 분석 방식인 VMR 분석 및 카이제곱 검증을 통해서 건축물의 높이별 밀집 유무를 반영하여 지표면조도를 구분하고자 하였다. 연구지역의 건축물의 높이 및 밀집여부를 모두 반영함으로써 KBC 2009에서 고시하고 있는 기준에 적합한 결과를 도출 하고자 한다.
가설 설정
포아송분포는 영역 내에서 모든 점들의 입지 확률이 같고 점의 입자는 상호독립적이며, 점개체는 공간적으로 완전히 임의적인 분포를 하고 있다고 전제한다. 따라서, 방안분석은 점 개체들이 포아송 분포에 의해 완전하게 임의적으로 분포되어 있다는 귀무가설에 기초한다. 완전히 임의적으로 분포하는 경우에 기대되는 분포패턴에 대한 실제 분포패턴을 카이자승 검증을 통해 통계적 유의도를 판정할 수 있으며, 산출식은 식 (1)과 같다.
본 연구에서는 그림 5와 같이 대구광역시 북구 침산동 및 동구 괴전동 일대를 연구대상지역으로 선정하였으며, 설계풍속을 산정하고자 하는 설계건축물을 층고가 5m인 6층 건축물로 가정하였다. 풍속고도분포계수의 적용범위는 40H(1.
제안 방법
건축물의 높이별로 밀집도를 분석하기 위해 그림 6과 같이 연구지역별로 각각의 지표면조도 높이에 해당하는 건축물을 추출 한 후 중심점을 획득하였다. 이때 건축물의 중심점에는 건축물의 위치정보와 높이정보가 포함되어 있다.
따라서 본 연구에서는 수치지형도의 건축물 높이 데이터를 바탕으로 GIS를 이용하여 침산동 및 괴전동 지역에 적용하여 설계건축물 주변 지형·지물의 높이 및 밀집도를 반영하여 지표면조도 및 풍속고도분포계수를 산정하였다.
이때 건축물의 중심점에는 건축물의 위치정보와 높이정보가 포함되어 있다. 먼저 건축물의 밀집도를 분석하기 위해 그림 7과 같이 건축물 높이별로 중심점을 추출한 후 방안별로 개체의 분포 현황을 분석하였다.
건축물 높이별 밀집도 분석을 활용한 지표면조도의 구분은 그림 4과 같이 진행하였다. 먼저 수치지형도에서 건축물 레이어를 추출한 후, 밀집도 분석을 위한 방안을 생성하였으며, 방안별로 건축물 높이별 도수분포 현황을 조사하였다. 건축물의 분포도를 통해 VMR 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정 하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다.
먼저 지표면조도 C에 해당하는 건축물의 밀집도 분석을 위해 높이 3.5m 미만의 건축물을 추출하였다. 연구대상지역을 24개의 방안으로 나눈 후에 각 방안 당 건축물의 개수와 평균치를 산출 하였으며, 이를 기반으로 분산값을 산정하였다.
따라서 지표면조도 및 풍속고도분포계수를 산정하기 위한 기존의 방법들을 보완하기 위해 본 연구에서는 공간정보데이터 활용함으로써 설계건축물의 주변 지형·지물의 높이 및 밀집도를 반영하여 지표면조도를 결정하는 방법을 개발하고자 한다. 본 연구에서 제안한 밀집도 분석을 활용한 지표면조도 구분 방법은 기존의 공간정보 기반 지표면조도 구분 방법들의 보완필요부분을 고려하여 개발한 방법으로, 대표적인 밀집도 분석 방식인 VMR 분석 및 카이제곱 검증을 통해서 건축물의 높이별 밀집 유무를 반영하여 지표면조도를 구분하고자 하였다. 연구지역의 건축물의 높이 및 밀집여부를 모두 반영함으로써 KBC 2009에서 고시하고 있는 기준에 적합한 결과를 도출 하고자 한다.
즉 서로 다른 크기, 모양을 가지거나 지도상에 무작위로 구축 될 수 도 있으며, 특히 행정구역에 따른 분석을 진행 할 때는 부득이하게 방안의 형태가 변경 될 수 있다. 본 연구에서는 부채꼴 형태를 가지는 지표면조도의 분석 범위로 인해 그림 6과 같이 연구지역을 24개의 균등한 넓이의 방사형 방안으로 나누었다.
5m 미만의 건축물을 추출하였다. 연구대상지역을 24개의 방안으로 나눈 후에 각 방안 당 건축물의 개수와 평균치를 산출 하였으며, 이를 기반으로 분산값을 산정하였다. 침산동지역의 경우 높이 3.
첫째, 본 연구에서는 실제 지형·지물을 반영한 지표면조도 산정 방법을 개발함으로써, 설계자의 주관을 최소화하여 정량적인 풍속고도분포계수를 산정할 수 있었다.
건축물의 분포도를 통해 VMR 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정 하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다. 통계적으로 유의한 판정이 나올 경우 건축물의 높이별 밀집도를 활용하여 지표면조도를 구분하고, 풍속고도분포계수를 산정하였다.
대상 데이터
또한 북쪽에는 해발고도 200m의 산지가 위치하고 있어 지형에 의한 할증이 발생할 가능성이 높다. 즉 연구대상지역인 침산동 및 괴전동은 두 지역 모두 서로 다른 지표면조도가 혼재하고 있을 뿐만 아니라 설계건축물 주변에 산, 언덕이 위치하여 지형에 의한 할증을 고려하기에 적합하므로 본 연구의 대상지역으로 선정하였다.
본 연구에서는 그림 5와 같이 대구광역시 북구 침산동 및 동구 괴전동 일대를 연구대상지역으로 선정하였으며, 설계풍속을 산정하고자 하는 설계건축물을 층고가 5m인 6층 건축물로 가정하였다. 풍속고도분포계수의 적용범위는 40H(1.2km)와 3km이내이므로 설계건축물 중심 반경 1.2km를 연구범위로 선정하였다. 침산동은 경북도청, 북구청, 도서관, 대구도시공사 등 행정편의시설 및 기반시설들이 위치해 있으며, 대형마트와 백화점이 들어서면서 최근 고층 아파트단지와 상가들이 급격하게 증가했지만, 기존의 저층단독주택 및 공단 역시 다수 남아 있어 다양한 높이의 건축물들이 존재하고 있음을 알 수 있다.
데이터처리
건축물의 분포도를 통해 VMR 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정 하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확인하였다.
산출된 VMR 값은 통계적 유의도를 검증하여야 하며, 본 연구에서는 완전한 임의적 분포패턴인 포아송 분포패턴과 카이제곱 검증을 활용해 통계적 유의도를 확인하였다. 연구지역의 방안별 포아송 확률 및 카이제곱 값은 표 3과 같이 산정 할 수 있다.
성능/효과
2010년에서 2012년까지의 실제 대구·경북 지역의 건축설계 심의자료를 분석한 결과 대구지역의 경우 한곳을 제외하고는 모두 지표면조도 B를 적용하였으며, 경북지역의 경우에도 해안가와 같은 특별한 경우를 제외하면 모두 지표면조도 B를 적용한 것으로 나타났다.
첫째, 본 연구에서는 실제 지형·지물을 반영한 지표면조도 산정 방법을 개발함으로써, 설계자의 주관을 최소화하여 정량적인 풍속고도분포계수를 산정할 수 있었다. 건축물의 높이 및 밀집도를 기준으로 지표면조도를 구분한 결과 도시중심지역인 침산동 지역은 지표면조도 A로, 논, 밭, 하천이 넓게 분포하고 있는 괴전동 지역은 지표면조도 C로 나타났다. 이러한 데이터를 반영하여 산정한 풍속고도분포계수를 지표면조도 B로 고려한 기존의 산정 값과 비교 해보면, 침산동은 71%, 괴전동은 124%의 수치가 나타났다.
이때 VMR이 1보다 작을 경우에는 분산이 평균값보다 작고 0에 가까울수록 방안 별로 점의 수가 유사하여 균등분포하고 있음을 의미한다. 그러나 VMR이 1보다 크면 분산이 평균값보다 커지며, 건축물의 군집된 패턴이 나타난다고 해석 할 수 있으므로 연구지역의 3.5m 미만 건축물은 매우 밀집하고 있음을 확인 할 수 있다.
둘째, 공간정보데이터를 바탕으로 GIS를 이용하여 지표면조도를 구분한 결과 기존의 다소 정성적, 주관적인 방법에서 벗어나 보다 정량적, 객관적으로 풍속고도분포계수를 산정할 수 있었다. 이는 설계풍속 산정에 소요되는 시간과 비용을 단축할 수 있을 뿐만 아니라, 언제 어디서나 설계자에게 필요한 설계풍속 인자들의 자료 제공이 가능하게 함으로써 정량적이고 경제적인 내풍설계에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
따라서 주변 지형·지물을 고려하지 않고 설계자의 주관에 따라 풍속고도분포계를 산정할 시, 풍하중의 과다 또는 과소 설계를 유발함으로써 주거자의 안전 및 설계의 경제성 확보에 문제를 발생시킬 우려가 있음을 확인할 수 있다.
따라서 본 연구에서는 수치지형도의 건축물 높이 데이터를 바탕으로 GIS를 이용하여 침산동 및 괴전동 지역에 적용하여 설계건축물 주변 지형·지물의 높이 및 밀집도를 반영하여 지표면조도 및 풍속고도분포계수를 산정하였다. 산정 결과 고층의 아파트 및 중, 저층의 주택이 밀집한 침산동의 경우는 지표면조도 A로 나타났으며, 논, 밭, 하천 등이 넓게 분포하고 창고나 관리 시설과 같은 저층건축물이 산재해 있는 괴전동 지역은 지표면조도가 C로 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 풍속고도분포계수 산정 값을 비교해보면 기존 지표면조도 B와 비교했을 때 Roof층 기준 침산동의 경우 71%의 값을, 괴전동의 경우 124%의 값을 가지는 것으로 확인할 수 있었다.
1826의 값으로 나타났다. 이러한 계산 결과값은 기존의 값과 비교했을 때 상당한 편차를 보이는 것으로 건축물의 과소 및 과다 설계로 인한 안정성과 경제성에 큰 영향을 줄 것으로 판단된다.
건축물의 높이 및 밀집도를 기준으로 지표면조도를 구분한 결과 도시중심지역인 침산동 지역은 지표면조도 A로, 논, 밭, 하천이 넓게 분포하고 있는 괴전동 지역은 지표면조도 C로 나타났다. 이러한 데이터를 반영하여 산정한 풍속고도분포계수를 지표면조도 B로 고려한 기존의 산정 값과 비교 해보면, 침산동은 71%, 괴전동은 124%의 수치가 나타났다. 따라서 주변 지형·지물을 고려하지 않고 설계자의 주관에 따라 풍속고도분포계를 산정할 시, 풍하중의 과다 또는 과소 설계를 유발함으로써 주거자의 안전 및 설계의 경제성 확보에 문제를 발생시킬 우려가 있음을 확인할 수 있다.
산정 결과 고층의 아파트 및 중, 저층의 주택이 밀집한 침산동의 경우는 지표면조도 A로 나타났으며, 논, 밭, 하천 등이 넓게 분포하고 창고나 관리 시설과 같은 저층건축물이 산재해 있는 괴전동 지역은 지표면조도가 C로 나타나는 것을 확인 할 수 있다. 풍속고도분포계수 산정 값을 비교해보면 기존 지표면조도 B와 비교했을 때 Roof층 기준 침산동의 경우 71%의 값을, 괴전동의 경우 124%의 값을 가지는 것으로 확인할 수 있었다. 또한 지형계수를 1로 가정하였을 때 이러한 풍속고도분포계수를 반영하여 설계풍속을 산정하면 침산동의 경우 Roof 층 기준 80%의 수치로, 괴전동의 경우 Roof 층 기준 143%의 수치가 나타난다.
후속연구
따라서 주변 지형·지물을 고려하지 않고 설계자의 주관에 따라 지표면조도를 결정할 시, 풍하중의 과다 또는 과소 설계를 유발함으로써 주거자의 안전 및 설계의 경제성 확보에 문제를 발생시킬 수 있으므로, 본 연구와 같이 정량적인 분석 방법의 적용이 필요하다.
그러나 건축물의 면적은 반영하는 반면 건축물이 존재하는 않는 지표면의 영역은 고려하지 않았으며, 밀집도에 대한 고찰이 부족하다는 한계점이 있다. 또한 지표면조도의 비율에 따라 가중치를 적용하는 것의 실효성에 대해서 검증이 다소 부족하다는 한계가 있으므로 이에 대한 보완이 필요하다.
그러나 건축물의 최적화 설계를 위하여 다양한 분야에서 활발히 연구가 이루어지고 있으며 성과를 내고 있지만 풍하중이나 지진하중과 같이 자연현상에 의해 발생하는 하중의 설계 인자들은 최근까지도 경험식이나 주변지역의 유사사례에 의해 정성적 이고 주관적인 판단에 의해 산정되고 있다. 본 연구에서는 설계자의 주관을 최소화하여 정량적이고 객관적인 설계풍속 산정 방법을 제안함으로써 내풍설계 뿐만 아니라 다양한 자연현상에 의해 발생하는 설계하중의 합리적인 산정방법을 개발하는데 기여할 것으로 기대된다.
둘째, 공간정보데이터를 바탕으로 GIS를 이용하여 지표면조도를 구분한 결과 기존의 다소 정성적, 주관적인 방법에서 벗어나 보다 정량적, 객관적으로 풍속고도분포계수를 산정할 수 있었다. 이는 설계풍속 산정에 소요되는 시간과 비용을 단축할 수 있을 뿐만 아니라, 언제 어디서나 설계자에게 필요한 설계풍속 인자들의 자료 제공이 가능하게 함으로써 정량적이고 경제적인 내풍설계에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
풍속고도분포계수란 무엇을 의미하는가?
풍속고도분포계수는 높이에 따른 풍속의 분포를 의미한다. 지표면 부근의 바람은 지표면과의 마찰 때문에 수직방향의 풍속이 변하게 되는데 지표면 가까이에서는 감소하고 상공으로 올라갈수록 증가하게 된다.
풍속고도분포계수는 지표면에서 상공으로 올라갈수록 어떤 경향을 보이는가?
풍속고도분포계수는 높이에 따른 풍속의 분포를 의미한다. 지표면 부근의 바람은 지표면과의 마찰 때문에 수직방향의 풍속이 변하게 되는데 지표면 가까이에서는 감소하고 상공으로 올라갈수록 증가하게 된다. 풍속고도분포계수는 지수법칙에 잘 부응하며 각 지표면조도에 대응하는 풍속을 지표면조도 C인 평탄한 지형의 지상높이 10m 풍속으로 기준화시킨 것이다.
풍속고도분포계수를 산정하기 위해 가장 먼저 결정되어야 하는 것은 무엇인가?
따라서 풍속고도분포계수를 산정하기 위해서는 설계건축물 주변 지표면의 거칠기를 구분하는 지표면조도가 먼저 결정되어야 한다. 건축구조기준(KBC 2009)에서는 건축물의 높이가 대기경계층보다 아래에 있을 때, 해당 지역의 지표면조도가 B인 경우에는 0.
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