빌딩 숲 바람길 예측해야 폭염 막고 대기질 개선…고려대, 도시기후모델 풍속 예측 정확도 높여

△ 서울 전역 72개 도시기상 관측망을 기반으로 도시기후모델을 보정한 결과. 실제 도시의 복잡한 환경 조건을 반영하면서도 기존 도시풍속 예측 연구와 비교해 높은 수준의 예측 정확도를 확보해, 고밀도 도시의 바람길 분석과 기후적응형 도시설계에 활용 가능성을 확인했다

바람의 흐름을 읽어야 도시가 더 쾌적해진다. 고려대학교(총장 김동원) 건축사회환경공학부 허연숙 교수 연구팀이 서울 전역의 실제 도시 기상 관측자료를 활용해 도시기후모델의 풍속 예측 정확도를 높이는 새로운 보정 방법을 제시했다.

폭염, 열섬현상, 미세먼지 등 보행자가 체감하는 기후환경은 도심 속 공기 흐름과 밀접하다. 바람이 잘 통하지 않는 지역은 열과 대기오염물질이 정체되기 쉽고, 반대로 바람길이 확보되면 열섬현상이 완화되고 오염물질 정체가 해소되어 야외공간이 보다 쾌적해진다. 

따라서 기후위기 시대의 도시계획과 건축·단지 설계에서는 도시 바람을 정량적으로 예측하는 기술이 점점 중요해지고 있다. 그러나 실제 도시는 고층 건물, 좁은 도로, 불규칙한 건물 배치, 곳곳의 녹지와 복잡한 지형 등의 요소로 이뤄져 바람을 정확하게 예측하기 어렵다. 

연구팀은 다층 도시기후모델인 ‘VCWG(Vertical City Weather Generator) v1.4.5’를 서울의 실제 도시 기상 관측자료와 비교·보정했다. SK텔레콤 도시기상 관측자료(2017년)와 서울시 S-DoT 도시데이터 센서 자료(2021년)를 활용, 총 72개 관측소의 풍속 자료를 분석했다. 또 각 관측소 주변의 건물 높이, 건폐율, 전면면적지수, 녹지 등 도시 형태 정보를 지리정보시스템인 GIS에서 추출하고, 건물 에너지 시뮬레이션을 통해 인공배열을 반영했다. 

*전면면적지수: 바람이 불어오는 방향을 기준으로 건물이 바람을 가로막는 수직 단면적의 비율을 나타낸 지표로, 도시의 바람길 분석에 핵심적으로 활용된다

*인공배열: 에어컨 실외기나 보일러 난방, 자동차 등 인간 활동으로 인해 외부에 배출되는 인공적인 열

도시기후모델은 건물에 의한 바람 저항, 난류, 압력 변화 등 복잡한 공기역학 과정을 단순화된 수식으로 표현하는데, 이때 실제 도시 조건을 충분히 반영하지 못하면 입력값을 정교하게 조정하더라도 예측에 한계가 있다. 이에 연구팀은 기존 입력값 보정 방식에서 나아가, 서울의 실제 관측 자료를 바탕으로 도시 바람을 계산하는 핵심 수식까지 함께 보정했다. 

그 결과, 전체 관측소 기준 예측오차는 기존 모델 86.07%에서 입력값 보정 후 80.15%, 입력값과 계산식을 함께 보정한 후 77.18%로 낮아졌다. 변동성이 큰 바람의 특성 때문에 기존 도시 기후 모델의 오차율이 약 80~100%로 높다는 점을 감안한다면 괄목할 만한 성과다. 특히 기존 모델 대비 예측오차가 도시캐노피층에서는 10.68%, 건물 밀도가 높은 고밀도 시가지에서는 18.70% 감소했다. 

*도시캐노피층: 건물 지붕 아래부터 지표면 사이의 공간으로, 시민들이 실제 활동하는 생활 영역

전 세계 주요 도시풍속 예측 연구와 비교해도 우수한 정확도를 보였다. 기존 연구들이 상대적으로 제한된 관측지점이나 단순화된 도시 조건을 대상으로 한 경우가 많았던 반면, 이번 연구는 서울 전역 72개 관측소를 활용해 더 복잡하고 세밀한 도시 조건에서도 높은 수준의 예측 성능을 확보했다. 

허연숙 교수는 “이번 연구는 도시기후모델의 입력값만 조정하는 데 그치지 않고, 모델이 도시의 공기 흐름을 표현하는 방식 자체를 실제 관측자료로 개선했다는 점에서 의미가 있다”며 “기후위기 시대에는 도시를 더 시원하고 건강하게 만들기 위한 과학적 설계 기반이 필요한데, 이번 연구가 고밀도 도시에서 바람길, 녹지, 건물 배치, 열 환경 개선 전략을 정량적으로 평가하는 데 활용될 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.

본 연구 성과는 도시·환경 분야 국제 학술지인 ‘Sustainable Cities and Society(Volume 144)’에 7월 1일 정식 게재됐다. 

*논문명: Closing prediction gaps in urban canopy models through handling parameter and model-form uncertainties

*DOI: 10.1016/j.scs.2026.107404

*URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S221067072600291X

이번 연구는 과학기술정보통신부 재원으로 한국연구재단(NRF)의 지원을 받아 수행됐다(과제번호: RS-2026-25470942).

[연구진 사진]

△ (왼쪽부터) 고려대 건축사회환경공학부 허연숙 교수(교신저자), 세티안토 기기 라흐만다니(Gigih R. Setyantho) 박사과정(제1저자)