[논문]유휴지를 활용한 최적의 도시 녹지 공간 탐색 - 녹지연결성과 열 환경 개선을 목적으로 -

김은섭; 이동근; 윤은주; 박채연

doi:10.13087/kosert.2019.22.5.45

유휴지를 활용한 최적의 도시 녹지 공간 탐색 - 녹지연결성과 열 환경 개선을 목적으로 -
Exploration of Optimal urban green space using unused land - To improve green connectivity and thermal environment - 원문보기

環境復元綠化 = Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology, v.22 no.5, 2019년, pp.45 - 56

김은섭 (서울대학교 대학원 생태조경.지역시스템공학부) , 이동근 (서울대학교 조경.지역시스템공학부) , 윤은주 (일본국립환경연구소 기후변화적응센터) , 박채연 (서울대학교 농업생명과학연구원)

Abstract ▼ AI-Helper

Urban green areas are generally composed of relatively small and fragmented patches, but it is a critical factor for the quality of an urban environment. They have positive effects such as increasing green connectivity, reducing runoff, and mitigating urban heat. But, there is a lack of urban greening plans that consider the comprehensive effects of green space in real urban areas. To fill this gap in this literature, this study identifies a planning model that determines the optimal locations for maximizing green areas' multiple effects(e.g., heat mitigation and enhancement of connectivity) by using unused lots. This model also considers minimizing costs using meta-heuristic optimization algorithms. As a results, we finds 50 optimal plans that considers two effects within the limited cost in Nowon-gu. The optimal plans show the trade-off effect between connectivity, heat mitigation and cost. They also show the critical unused land lots for urban greening that are commonly selected in various plans. These optimal plans can effectively inform quantitative effectiveness of green space and their trade-off. We expect that our model will contribute to the improvement of green planning processes in reality.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. Resistance values according to land cover in analysis extent
표 Table 2. Local mitigation surface temperature
그림 Figure.1. Process of the multi-objective planning model for urban greening
표 Table 3. Fitness values of the selected plans (the gray boxes indicate a performance better than the mean of each objectives
그림 Figure. 2. Trade-offs between the Pareto-plans for urban greening: (a) Pareto-optimal plans on three dimensions, (b) relationship between heat mitigation effect and connectivity, (c) relationship between heat mitigation effect and cost, and (d) relationship between connectivity and cost (the black arrows on each figure indicate the direction to a better performance of each objective).
그림 Figure3. Selected plans for greening : (a)6th, high performance plan for heat mitigation (b) 18th, high performance plan for connectivity (black spots:overlapping spots for both plans, red spots: a or b single spots) (c) New vegetation for heat mitigation (d) New vegetation for connectivity
그림 Figure4. (c) New vegetation located at Wonkwang Elementary School Intersection (d) New vegetation located between Bulam Mountain and Chungsuk Park

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 서울시의 환경문제 중 ‘도시 열 환경 개선’과 생물 서식지 확보를 위한 ‘녹지 연결성 증대’를 정량적으로 평가하고, 가장 효율적인 도시녹지를 탐색하기 위해 유휴지를 대상으로 최저의 비용으로 최대의 효과를 나타낼 수 있는 공간을 확인하였다.
본 연구는 도시개발로 인한 복합적인 환경문제가 예상되는 노원구 지역을 대상으로 두 가지 환경문제(도시 열 환경, 녹지연결성)와 비용을 고려한 최적의 녹지 공간 계획 모델을 제시하였다. 소규모 유휴지를 도시 녹지로 조성함에 따라 각 효과간에 trade-off효과가 나타났으며 계획안에 따라 환경 문제 해결정도가 다르게 나타났다.
본 연구에서 녹지의 LST 저감효과를 정량화하기 위하여, 연구 대상 유휴지의 평균 면적과 유사한 녹지의 효과를 평가한 선행연구를 조사하였다(Table 2). 선행연구 조사 결과, 녹지 규모에 따른 녹지의 LST(Land Surface Temperature)값, 주변 LST 저감량 및 저감 범위가 균일하게 나타나지 않았으나, 본 연구에서의 연구 대상 유휴지 평균 면적이 6,000m²임을 고려하여 녹지가 갖게 되는 표면온도 저감효과를 1℃, 효과범위를 30m로 설정하였으며(Li et al.
녹지 선정 위치에 따라 두 가지 효과 수준이 달라지는 것을 고려해 볼 때 녹지의 복합적인 효과와 비용을 고려한 공간 최적화 계획은 중요하다. 본 연구에서는 녹지 조성의 공간을 기존의 유휴지로 설정하였으며 실제 공간적용을 위해 각 목표에서 정량적인 평가 도면을 구축하여 녹지의 효과에 대해 분석하였다.
본 연구에서는 녹지의 연결성을 증진하기 위해 써킷스케이프를 활용하여 전류의 흐름이 높게 나타나는 지역에 녹지 조성이 필요한 곳으로 설정하였다. 써킷스케이프의 입력 자료로 활용되는 저항값 산출은 개별적인 서식지나 생물종을 목표로 하지 않고, 지역 전반적인 연결성 평가를 바탕으로 저항값을 설정한 선행연구를 참고하여(Pelletier et al.
그러나 실제지역을 대상으로 녹지계획을 할 때는 대부분이해당사자의 주관적인 의견이 반영되어 수행되고 있다. 본 연구에서의 무작위 변경(교차 및 변이)과 정량적 평가(적합성평가), 더 나은 계획의 선택을 위해 반복함으로써 녹지의 복합적이고 정량적인 효과가 반영된 계획과정을 만들고자 하였다.
하지만 기존의 철거비, 용도변경시 소요되는 준비기간, 소유권의 이해관계, 관련 법・제도 등의 문제들이 수반하게 됨에 따라 유휴지를 적극 활용하기 위한 복잡한 운영절차를 밟아야 하는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 유휴지 23개소(9931.27)를 대상으로 녹지 계획의 현실적인 측면을 고려하여(비용, 간편한 절차) 도시 내 소규모 유휴지를 활용하고자 하였다.

가설 설정

본 연구에서 녹지의 LST 저감효과를 정량화하기 위하여, 연구 대상 유휴지의 평균 면적과 유사한 녹지의 효과를 평가한 선행연구를 조사하였다(Table 2). 선행연구 조사 결과, 녹지 규모에 따른 녹지의 LST(Land Surface Temperature)값, 주변 LST 저감량 및 저감 범위가 균일하게 나타나지 않았으나, 본 연구에서의 연구 대상 유휴지 평균 면적이 6,000m²임을 고려하여 녹지가 갖게 되는 표면온도 저감효과를 1℃, 효과범위를 30m로 설정하였으며(Li et al. 2018), 2개 이상의 녹지의 효과범위가 겹치는 곳은 시너지 효과가 발생한다고 가정하여 1.5℃ 감소 효과를 설정하였다(Yoon etal 2019a; Zhang et al.,2017). 또한 도시녹지로 바뀐 유휴지에 대해서는, 기존의 노원구 지표면 온도자료(Landsat 8, 2018 7.

제안 방법

소규모 유휴지를 도시 녹지로 조성함에 따라 각 효과간에 trade-off효과가 나타났으며 계획안에 따라 환경 문제 해결정도가 다르게 나타났다. 녹지 조성을 통한 환경문제 해결은 비용과 상충효과가 나타나며 유전알고리즘은 세 가지 목적을 종합적으로 판단할 수 있는 파레토 계획안을 제시하였다. 도시 녹지는 다원적 기능을 보유하고 있음에도 불구하고, 도시 녹지 도입으로 다양한 효과를 최대화 할 수 있는 계획 모델이 미흡하다는 점에서 본 연구의 기여도가 클 것으로 예상된다.
이 같은 노원구의 환경적인 문제를해결할 수 있는 유휴지가 다른 지역보다 적은 편이나 밀집되어 있지 않고, 고르게 분포하고 있어 유휴지의 도시녹지화를 통해 문제를 효과적으로 해결할 수 있을 것이라 판단하였다. 따라서 본 연구에서는 세 가지 측면을 고려하여 대상지를 선정하였다.
본 논문에서 개발한 최적화 계획 모형은 각 환경에 대한 정량적인 평가도면을 통해 문제를 해결 할 수 있는 최적의 녹지 위치 도출에 초점을 맞추어 구축하였다. 최적화 기법의 특성 상 목표를 평가할 때 계산 시간이 지연될 경우 분석과정에서 어려움이 있기 때문에 본 연구에서는 열 환경과 녹지 연결성을 평가할 때 단순하지만 계산속도가 빠른 방법을 활용하였다.
이후 적절한 변형(교차, 변이)과정을 반복해 각 목적에 대한 적합도를 점차 높이는 과정을 반복해 목적을 가장 크게 만족시키는 최적의 계획안들을 도출한다(Figure 1). 본 연구에서는 초기 계획안을 40개로 하였으며, 50번의 반복 횟수를 지정하여 파레토 최적의 계획안을 제시하였다. 파레토 최적이란 각 목적에 대해 가장 효율적으로 해결된 상태를 의미하며(Deb et al.
연결성 증진을 가장 크게 만족시키는 계획안(18th)과 열 환경 개선효과를 가장 크게 만족시키는 계획안(6th)을 비교해보았다. 녹지 연결성 증진에 큰 효과를 가져 오는 (18th) 계획안의 경우 기존녹지와 인접한 지역에 새로운 녹지가 위치하고 있다.
본 논문에서 개발한 최적화 계획 모형은 각 환경에 대한 정량적인 평가도면을 통해 문제를 해결 할 수 있는 최적의 녹지 위치 도출에 초점을 맞추어 구축하였다. 최적화 기법의 특성 상 목표를 평가할 때 계산 시간이 지연될 경우 분석과정에서 어려움이 있기 때문에 본 연구에서는 열 환경과 녹지 연결성을 평가할 때 단순하지만 계산속도가 빠른 방법을 활용하였다. 그러나 실제 열 평가의 경우 복합적인 주변 환경적 요인에 따라 그 결과가 다르게 나타날 수 있으며, 동일한 규모의 녹지라도 온도저감 효과 범위와 강도가 다르게 나타나므로 개별적 녹지에 대한 온도저감 효과 산정 방법이 추가되어야 할 것이다.

대상 데이터

본 연구 대상지는 서울특별시의 북동부에 위치한 노원구로 설정하였다. 도시환경문제를 해결할 수 있는 도시녹지를 파악하기 위하여 연구 대상지역을 시가화 지역으로 제한하였다.

이론/모형

2017). 본 연구에서는 녹지 연결성 증진과 열 환경 개선 효과를 최대화 하고, 비용을 최소화 하는 목적 하에 최적의 녹지 공간을 찾고자 다목적 최적화 알고리즘인 NSGA-II (non-dominated sorting genetic algorithm II)를 사용했다.

성능/효과

도시 열 환경개선과 비용간의 관계, 녹지 연결성과 비용간의 관계에서는 녹지 증가에 따라 비용이 증가함으로 설명할 수 있다. 녹지 연결성과 열 환경 완화의 경우 기존의 녹지 공간에서 근접한 위치에 녹지를 도입했을 때 연결성의 효과를 크게 기대 할 수 있으나 열 환경 완화의 경우 기존녹지에서 멀리 떨어진 시가화 지역에서 효과가 크게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 따라서 파레토 최적에 해당하는 계획안들은 3가지 목표(녹지 연결성 증진, 도시 열 환경 개선, 비용 최소화)를 최대로 달성하는 계획안 이지만, 그중에서도 특정 목표에 치우치거나 (e.
본 연구에서 고려할 녹지의 복합적인 효과는 녹지 연결성 증진과 도시 열 환경 개선 효과이다. 추가로, 도심지 녹지 선정의 경우 그 지역의 경제적 가치가 주요한 선택의 기준이 될 수 있기 때문에(Lee et al.
본 연구에서 제시한 파레토 계획안은 어떤 계획안을 선택하느냐에 따라 생물의 서식지(생태적 혜택)와 도시민의 열 쾌적성 향상(인간의 혜택)간에 trade-off 효과를 보임을 밝혔다. 개선된 계획안 중 18th 대안을 보면, 연결성-비용 그래프, 연결성- 열 환경 개선 그래프에서 녹지 연결성이 개선되는 방향으로 경사가 급변하는 변곡점에 위치하고 있어, 최대의 녹지 연결성 효과를 기대할 수 있는 대안이라고 할 수 있다.
본 연구는 도시개발로 인한 복합적인 환경문제가 예상되는 노원구 지역을 대상으로 두 가지 환경문제(도시 열 환경, 녹지연결성)와 비용을 고려한 최적의 녹지 공간 계획 모델을 제시하였다. 소규모 유휴지를 도시 녹지로 조성함에 따라 각 효과간에 trade-off효과가 나타났으며 계획안에 따라 환경 문제 해결정도가 다르게 나타났다. 녹지 조성을 통한 환경문제 해결은 비용과 상충효과가 나타나며 유전알고리즘은 세 가지 목적을 종합적으로 판단할 수 있는 파레토 계획안을 제시하였다.

후속연구

최적화 기법의 특성 상 목표를 평가할 때 계산 시간이 지연될 경우 분석과정에서 어려움이 있기 때문에 본 연구에서는 열 환경과 녹지 연결성을 평가할 때 단순하지만 계산속도가 빠른 방법을 활용하였다. 그러나 실제 열 평가의 경우 복합적인 주변 환경적 요인에 따라 그 결과가 다르게 나타날 수 있으며, 동일한 규모의 녹지라도 온도저감 효과 범위와 강도가 다르게 나타나므로 개별적 녹지에 대한 온도저감 효과 산정 방법이 추가되어야 할 것이다. 또한 녹지 연결성의 경우 써킷스케이프를 통한 결과물을 바탕으로 낮은 전류값을 가진 지역에 녹지도입의 우선순위를 부여하였으나, 이 또한 하나의 녹지가 도입될 때 기대되는 효과를 반영한 평가가 필요하다.
향후 더 정확하고 효율적으로 평가할 수 있는 녹지의 정량 효과 산정방법이 개발된다면 위 논문에서 갖는 한계를 극복할 수 있을 것이다. 더 나아가 실제 계획에서 고려되는 형평성 문제, 유동인구, 비오톱 지도, 소유주 등 다양한 법규 문제가 다목적 계획에 고려된다면 확장성이 넓은 최적의 계획 모델을 제시할 수 있을 것이다.
녹지 조성을 통한 환경문제 해결은 비용과 상충효과가 나타나며 유전알고리즘은 세 가지 목적을 종합적으로 판단할 수 있는 파레토 계획안을 제시하였다. 도시 녹지는 다원적 기능을 보유하고 있음에도 불구하고, 도시 녹지 도입으로 다양한 효과를 최대화 할 수 있는 계획 모델이 미흡하다는 점에서 본 연구의 기여도가 클 것으로 예상된다. 특히 본 연구에서 제안한 최적화 모델은 목표 간 가치에 가중치를 부여하지 않고 파레토 계획안을 제시하여 이해당사자가 원하는 계획안을 선택할 수 있다.
그러나 실제 열 평가의 경우 복합적인 주변 환경적 요인에 따라 그 결과가 다르게 나타날 수 있으며, 동일한 규모의 녹지라도 온도저감 효과 범위와 강도가 다르게 나타나므로 개별적 녹지에 대한 온도저감 효과 산정 방법이 추가되어야 할 것이다. 또한 녹지 연결성의 경우 써킷스케이프를 통한 결과물을 바탕으로 낮은 전류값을 가진 지역에 녹지도입의 우선순위를 부여하였으나, 이 또한 하나의 녹지가 도입될 때 기대되는 효과를 반영한 평가가 필요하다. 향후 더 정확하고 효율적으로 평가할 수 있는 녹지의 정량 효과 산정방법이 개발된다면 위 논문에서 갖는 한계를 극복할 수 있을 것이다.
따라서 본 연구에서는 서울시의 환경문제 중 ‘도시 열 환경 개선’과 생물 서식지 확보를 위한 ‘녹지 연결성 증대’를 정량적으로 평가하고, 가장 효율적인 도시녹지를 탐색하기 위해 유휴지를 대상으로 최저의 비용으로 최대의 효과를 나타낼 수 있는 공간을 확인하였다. 본 연구는 정량적인 녹지의 효과를 바탕으로 실제 유휴지의 녹지조성 계획안을 제공 할 것이며, 서울시의 도시문제를 해결할 수 있는 효율적인 유휴지 활용을 지원할 수 있을 것으로 예상된다.
특히 본 연구에서 제안한 최적화 모델은 목표 간 가치에 가중치를 부여하지 않고 파레토 계획안을 제시하여 이해당사자가 원하는 계획안을 선택할 수 있다. 본 연구에서 제시한 최적화 계획 모델은 최적화 알고리즘과 적합도 분석을 위한 평가도면(도시 열 환경, 녹지연결성)을 결합한 구조로 활용성이 높다. 이는 해결 하고자 하는 목적을 세우고, 정량적인 평가도면을 구축한다면 다양한 분야에서 적용이 가능할 것으로 예상된다.
또한 녹지 연결성의 경우 써킷스케이프를 통한 결과물을 바탕으로 낮은 전류값을 가진 지역에 녹지도입의 우선순위를 부여하였으나, 이 또한 하나의 녹지가 도입될 때 기대되는 효과를 반영한 평가가 필요하다. 향후 더 정확하고 효율적으로 평가할 수 있는 녹지의 정량 효과 산정방법이 개발된다면 위 논문에서 갖는 한계를 극복할 수 있을 것이다. 더 나아가 실제 계획에서 고려되는 형평성 문제, 유동인구, 비오톱 지도, 소유주 등 다양한 법규 문제가 다목적 계획에 고려된다면 확장성이 넓은 최적의 계획 모델을 제시할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	도시 내 유휴지는 무엇인가?	도시 내 유휴지는 지역 주민의 생활공간에 위치함에 따라 향후 활용 가능성을 잠재적으로 내포하고 있는 공간이라 할 수 있다. 하지만 기존의 철거비, 용도변경시 소요되는 준비기간, 소유권의 이해관계, 관련 법・제도 등의 문제들이 수반하게 됨에 따라 유휴지를 적극 활용하기 위한 복잡한 운영절차를 밟아야 하는 어려움이 있다.
	본 연구 대상지로, 서울특별시의 북동부에 위치한 노원구가 선정된 이유는?	도시환경문제를 해결할 수 있는 도시녹지를 파악하기 위하여 연구 대상지역을 시가화 지역으로 제한하였다. 서울시의 행정구역간 환경적 문제를 비교하여 시가화지역의 1) 표면온도가 높고, 2) 생태축이 단절된 지역, 3) 유휴지가 고르게 분포하고 있는 지역을 기준으로 노원구가 선정 되었다. 2018년07월28일 landsat8영상 자료를 통해 서울시 시가화 지역을 대상으로 지표면온도를 도출한 결과 노원구의 평균온도는 32.
	노원구의 생태계 훼손과 파편화된 서식처와 같은 문제점을 해결할 방안은?	파편화된 서식처는 생물다양성을 증진시키지 못하며, 생태계 회복에 어려움이 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 파편화된 도시 내 녹지 간 연결성을 평가하고 생태적으로 중요한 위치에 효율적으로 연결하는 방안 마련이 필요하다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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