[논문]원격탐사 및 시뮬레이션의 열지도 구축을 위한 공간정보 활용 효율화 연구

조영일; 윤동현; 임영신; 이명진

doi:10.7780/kjrs.2020.36.6.1.11

[국내논문] 원격탐사 및 시뮬레이션의 열지도 구축을 위한 공간정보 활용 효율화 연구
A Study on the Efficient Utilization of Spatial Data for Heat Mapping with Remote Sensing and Simulation 원문보기

대한원격탐사학회지 = Korean journal of remote sensing, v.36 no.6 pt.1, 2020년, pp.1421 - 1434

조영일 (한국환경정책.평가연구원 환경데이터전략센터) , 윤동현 (한국환경정책.평가연구원 환경데이터전략센터) , 임영신 (한국환경정책.평가연구원 기후변화적응센터) , 이명진 (한국환경정책.평가연구원 환경데이터전략센터)

초록
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기후변화로 인해 폭염 발생 빈도 및 강도가 심해지고 있다. 도시지역은 도시열섬현상과 맞물려 폭염에 의한 피해가 더욱 심하기 때문에 면밀한 대비가 필요하다. 국외 많은 지자체에서는 폭염 대비 및 대책을 위해 다양한 공간정보를 이용하여, 열 지도를 구축 및 도시 내 서로 다른 공간적 특징을 가지는 지역별 적합한 폭염 대책을 세워 대비를 하고 있다. 열지도 구축은 폭염 대비를 위해 우선적으로 수행되어야 할 단계이며 중요하다. 열지도 구축 및 열 환경 분석 사례는 넓은 면적을 가지는 도시단위부터 좁은 면적을 가지는 지역단위까지 다양한 면적 분포를 가진다. 열지도 구축 방법은 원격탐사를 통한 방법부터 시뮬레이션을 활용하는 방까지 다양하지만, 공간적 규모에 따른 차별화된 공간정보 활용 기준은 잡혀져 있지 않아 연구자마다 각기 다른 방법을 통해 열 지도를 구축 및 열 환경을 분석하고 있다. 전술된 사유로 인해 분석 규모에 적합한 열지도 구축에 필요한 공간정보 기준이 수립될 필요가 있다. 이에 본 연구는 도시 열지도 구축을 위해 활용되는 공간정보 활용 효율화 방안을 제시하기 위해 국내외 폭염 및 도시 열 환경 분석 연구를 공간정보, 분석방법론, 최종결과물을 살펴보았다. 분석결과 공간정보 활용에 있어서는 원격탐사를 활용한 열지도 구축을 위해서는 기본 해상도인 공간, 시간, 분광해상도가 필요한 것으로 파악되었다. 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건 정보인 기상데이터의 종류와 공간해상도가 분석 대상지의 규모별 상이함이 있음이 파악되었다. 따라서 원격탐사를 활용한 열지도의 경우는 공간·분광·시간 해상도를 고려해야 하며, 시뮬레이션은 구동을 위한 입력 조건인 공간해상도와 입력하는 기상정보의 조건을 사전에 고려해야 할 것으로 사료된다. 그리고 폭염 분석을 위한 모니터링 요소의 종류를 파악한 결과 토지피복, 도시 공간적 특징, 건축물, 지형, 식생, 그림자 관련 19가지 요소 종류를 파악했으며 규모별 요소의 종류가 차이가 있는 것이 파악되었다. 본 연구를 통해 폭염 분석 시, 수행하려는 연구 대상지의 면적 규모에 적합한 공간정보 활용 및 모니터링 요소 설정에 있어 연구의 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The frequency and intensity of heatwaves have been increasing due to climate change. Since urban areas are more severely damaged by heatwaves as they act in combination with the urban heat island phenomenon, every possible preparation for such heat threats is required. Many overseas local governments build heat maps using a variety of spatial information to prepare for and counteract heatwaves, and prepare heatwave measures suitable for each region with different spatial characteristics within a relevant city. Building a heat map is a first and important step to prepare for heatwaves. The cases of heat map construction and thermal environment analysis involve various area distributions from urban units with a large area to local units with a small area. The method of constructing a heat map varies from a method utilizing remote sensing to a method using simulation, but there is no standard for using differentiated spatial information according to spatial scale, so each researcher constructs a heat map and analyzes the thermal environment based on different methods. For the above reason, spatial information standards required for building a heat map according to the analysis scale should be established. To this end, this study examined spatial information, analysis methodology, and final findings related to Korean and oversea analysis studies of heatwaves and urban thermal environments to suggest ways to improve the utilization efficiency of spatial information used to build urban heat maps. As a result of the analysis, it was found that spatial, temporal, and spectral resolutions, as basic resolutions, are necessary to construct a heat map using remote sensing in the use of spatial information. In the use of simulations, it was found that the type of weather data and spatial resolution, which are input condition information for simulation implementation, differ according to the size of analysis target areas. Therefore, when constructing a heat map using remote sensing, spatial, spectral, and temporal resolution should be considered; and in the case of using simulations, the spatial resolution, which is an input condition for simulation implementation, and the conditions of weather information to be inputted, should be considered in advance. As a result of understanding the types of monitoring elements for heatwave analysis, 19 types of elements were identified such as land cover, urban spatial characteristics, buildings, topography, vegetation, and shadows, and it was found that there are differences in the types of the elements by spatial scale. This study is expected to help give direction to relevant studies in terms of the use of spatial information suitable for the size of target areas, and setting monitoring elements, when analyzing heatwaves.

Keyword

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Study flow.
그림 Fig. 2. Thermal environment researches (Reference: SCOPUS).
표 Table 1. Classifying research cases
그림 Fig. 3. Methodology.
그림 Fig. 4. Classifying the researches for heat mapping.
그림 Fig. 5. Relationship between each resolutions (a) temporal & spatial resolution and (b) temporal & wave length and (c) wave length & spatial resolution.
그림 Fig. 6. Characteristic of input data for climate simulation.
표 Table 2. Data characteristics using remote sensing method for heat mapping
표 Table 3. Characteristics using simulation method for heat mapping
표 Table 4. Monitoring factors for heat waves analysis in urban area
그림 Fig. 7. Monitoring factors for heat waves analysis in urban and regional scale area.

AI 본문요약
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제안 방법

본 연구는 서론에서 언급했듯이, 효율적인 도시 폭염 모니터링 및 시뮬레이션을 효과적으로 분석하기 위한 체계 성립이 목적이기 때문에, 이와 관련된 키워드인 도시열섬(Urban Heat Island), 폭염(Heat waves), 열 환경(Thermal Environment)를 기준으로 삼는다. 그리고 전술된 현상을 분석하기 위해 활용되는 원격탐사(Remote Sensing), 시뮬레이션(Simulation)을 중심 키워드로 하여 문헌을 수집했다
그러나 서로 간 열 환경 분석을 위해 활용되는 입력데이터가 서로 달라 공간접근의 차이가 발생하게 된다. 이러한 입력데이터의 공간적 차이를 본 연구는 도시 폭염 모니터링 및 시뮬레이션의 공간 크기 차이에 의한 공간정보, 분석 방법, 결과의 차별화를 도출하기 위해 폭염 관련 문헌을 살펴본다.
본 연구는 분석 규모에 적합한 열지도 구축 방안 및 열 환경 분석 방안을 제시하도록 한다. 전술에서 언급한 기준으로 폭염 모니터링 관련 문헌을 수집한다.
전술에서 언급한 기준으로 폭염 모니터링 관련 문헌을 수집한다. 첫째, 열지도 제작을 위한 활용 도구 및 입력 데이터 종류를 파악한다. 둘째, 앞 단계에서 파악한 입력데이터의 특징을 구분한다.
해당 단계에서 구분된 유형들의 대상지면적 규모의 특징을 파악하여 도시단위와 지역단위 규모로 구분하도록 한다. 셋째, 도시단위와 지역단위규모의 대상지의 도시 열 환경 분석 방법을 살펴보며, 이를 통해 도출한 모니터링 요소들의 종류를 대상지 규모별 구분을 한다. 궁극적으로 도시 폭염 분석을 하기에 앞서 대상지 규모에 적합한 공간정보 활용, 분석 방법 및 적합한 열 환경 모니터링 요소를 제시하도록 한다(Fig.
수집된 도시 폭염 연구 사례를 기반으로, 도시단위와 지역단위의 폭염 모니터링 요소의 종류를 분석 대상지의 면적 규모의 차이에 따른 요소 종류를 비교했다. 사례 분석을 통해 파악한 총 19개 모니터링 요소를 파악했다.

대상 데이터

그리고 전술된 현상을 분석하기 위해 활용되는 원격탐사(Remote Sensing), 시뮬레이션(Simulation)을 중심 키워드로 하여 문헌을 수집했다. 결과적으로 본 연구에 활용된 문헌은 전술된 열 환경 분석 논문 및 보고서 등 총 52편을 대상으로 하였다.
본 연구는 폭염대책 활용 수단인 열지도 구축을 위한 공간정보 활용 효율화 방안을 위한 연구를 진행했다. 연구 수행을 위해 국내외 폭염 및 도시 열 환경 분석 연구 사례들을 수집했다.

성능/효과

연구자의 열 환경 분석 시 활용하려는 목적에 적합한 것을 사전에 결정하여 활용해야 할 것이다. 둘째, 폭염 분석을 위해서는 열지도 구축을 위한 공간정보뿐만 아니라, 분석을 위한 독립변수 별 공간정보 또한 중요한 분이다
시뮬레이션을 활용한 열지도 구축을 위한 공간정보는 시뮬레이션 구동을 위한 입력자료인 기상자료와 공간해상도를 기반으로 도시단위와 지역단위를 구분했다. 열지도 구축한 연구 사례들을 분석한 결과 분석 대상지의 면적 규모에 따라 활용되는 공간정보의 차이가 있는 것을 도출했다.

후속연구

이 중 도시단위의 모니터링 요소는 토지피복 관련 요소 9개, 도시 공간적 특징 관련 요소 1개, 건축물 관련 요소 4개, 지형 관련 요소 2개를 파악하고 있다. 지역단위 규모의 모니터링 요소는 토지피복 관련 요소 2개, 식생 관련 요소 1개, 그림자 관련 요소 1개를 폭염 모니터링 요소로 활용하고 있다. 본 연구를 통해 분석 대상지에 적합한 공간정보 활용 방안 및 열 환경 분석 방안에 대해 사전에 파악할 수 있으며, 폭염 분석 시 나아가야 할 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
둘째, 공간정보 기반의 열지도 결과에 대한 현장 중심 기온 데이터 등과 비교체계를 만드는 것이다. 본 연구를 통하여 도출된 결과와 같이, 유사한 공간 크기의 시뮬레이션에 활용한 데이터를 통한 검증도 필요하다.
앞으로, 효율적인 열지도 구축을 위해서는 크게 2가지를 선행하여 고려할 필요가 있다, 첫째, 대상 지역의 사전적 정보가 필요하며, 공간적 크기뿐만 아니라, 토지이용 및 자연환경 현황을 고려한 위성영상, 항공영상 및 드론 등을 단독 활용 여부 및 융합 분석을 통한 열지도 상관관계 분석 가능성, 분석 필요성 등을 현장에 맞게 조율하는 과정이 필수적으로 고려되어야 한다.
둘째, 폭염 분석을 위해서는 열지도 구축을 위한 공간정보뿐만 아니라, 분석을 위한 독립변수 별 공간정보 또한 중요한 분이다. 본 연구에서는 독립변수의 종류는 도출하였으나, 해당 요소들을 구축하기 위한 공간정보의 종류는 제시하지 못하였다. 향후 연구에 있어 해당 부분을 발전시키면 통합적인 폭염 분석 연구 체계를 위한 연구로 될 것으로 판단된다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

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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