KR20190057024A - 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템 - Google Patents

도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20190057024A
KR20190057024A KR1020190031429A KR20190031429A KR20190057024A KR 20190057024 A KR20190057024 A KR 20190057024A KR 1020190031429 A KR1020190031429 A KR 1020190031429A KR 20190031429 A KR20190031429 A KR 20190031429A KR 20190057024 A KR20190057024 A KR 20190057024A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
area
building
urban
grid
local climate
Prior art date
Application number
KR1020190031429A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102219574B1 (ko
Inventor
이채연
Original Assignee
한국외국어대학교 연구산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국외국어대학교 연구산학협력단 filed Critical 한국외국어대학교 연구산학협력단
Priority to KR1020190031429A priority Critical patent/KR102219574B1/ko
Publication of KR20190057024A publication Critical patent/KR20190057024A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102219574B1 publication Critical patent/KR102219574B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템이 개시된다. 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 시스템은, 도시를 포함하는 대상지역의 수치건물지도, 토지피복자료 및 위성영상자료를 획득하는 도시지리정보 획득부, 수치건물지도 및 토지피복자료를 토대로 미리 설정된 대상지역에 대한 격자 기반 지표면 속성 분류를 수행하는 격자기반 지표면 속성 분류부, 및 격자기반 지표면 속성 분류부에 의해 분류된 분류 영역 각각에 대하여 수치 건물과 식생 모델로부터 조합된 도시지표면 구조를 생성하는 국지기후 유형화부를 포함한다.

Description

도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템{Method and System for Calculating the Local Climate Type for Urban Micro-climate Environmental Management}
본 발명의 실시예는 국지기후유형 산출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템에 관한 것이다.
전 세계적으로 발생하는 도시화와 도시 미기후 시스템을 이해하고 관리하기 위한 연구가 다각적으로 수행되고 있다. 우리나라도 지난 40년간 수도권 인구 유입과 토지이용활동 가속화로 도시 구조가 변화하였으며, 주거 및 경제활동의 큰 부분을 차지하는 서울 및 수도권의 시가화 건조 환경에서 나타나는 미기후의 공간적 특성들을 유형화 하고 관리하기 위한 노력들이 필요하다.
도시의 구조는 건물, 식생, 도로 등의 피복형태에 따라 다르며, 이 특성은 그 지역의 기상 및 기후를 변화시킨다. 이러한 도시구조 변화와 지면 미기후 환경변화의 관계가 규명되면서, 지자체에서는 미기후적 특성을 반영하는 도시의 구조를 유형화하고 운영 및 관리하기 위한 정책들이 수용되고 있다.
이에 도시 미기후적 특성을 반영하는 적절한 국지기후유형 산출 방안이 요구되고 있는 실정이다.
국내 등록특허공보 제10-1721695호(2017.03.24.)
본 발명의 목적은 도시 미기후적 특성을 반영하는 국지기후유형 산출 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템을 제공하는데 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 국지기후유형 산출 시스템은, 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 시스템으로서, 도시를 포함하는 대상지역의 수치건물지도, 토지피복자료 및 위성영상자료를 획득하는 도시지리정보 획득부; 상기 수치건물지도 및 토지피복자료를 토대로 미리 설정된 대상지역에 대한 격자 기반 지표면 속성 분류를 수행하는 격자기반 지표면 속성 분류부; 및 상기 격자기반 지표면 속성 분류부에 의해 분류된 분류 영역 각각에 대하여 수치 건물과 식생 모델로부터 조합된 도시지표면 구조를 생성하는 국지기후 유형화부를 포함한다.
일실시예에서, 상기 격자기반 지표면 속성 분류부는 건물의 점유면적의 비율과 건물의 평균높이에 따라 복수의 유형으로 대상지역의 적어도 일부를 분류 영역으로 할당할 수 있다.
일실시예에서, 상기 격자기반 지표면 속성 분류부는 100m 내지 300m에서 선택되는 미기후 단위의 격자 간격으로 건물의 면적이 단위 격자 내 소정 비율 이상을 차지하는 영역에 대해 분류 영역으로 설정할 수 있다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 측면에 따른 국지기후유형 산출 방법은, 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법으로서, 도시를 포함하는 대상지역의 수치건물지도, 토지피복자료 및 위성영상자료를 획득하는 단계; 상기 수치건물지도 및 토지피복자료를 토대로 미리 설정된 대상지역에 대하여 100m 내지 300m에서 선택되는 미기후 단위의 격자 간격으로 건물의 면적이 단위 격자 내 소정 비율 이상을 차지하는 영역에 대해 분류 영역으로 설정하는 단계; 및 상기 격자기반 지표면 속성 분류부에 의해 분류된 분류 영역 각각에 대하여 수치 건물과 식생 모델로부터 조합된 도시지표면 구조를 생성하는 단계를 포함한다.
일실시예에서, 상기 설정하는 단계는, 건물의 점유면적의 비율과 건물의 평균높이에 따라 복수의 유형으로 대상지역의 적어도 일부를 분류 영역으로 할당할 수 있다.
본 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템을 사용하는 경우에는, 도시 미기후적 특성을 반영하여 도시의 구조를 유형화하고 운영 및 관리하기 위한 시스템을 효과적으로 구축할 수 있다.
또한, 본 발명에 의하면, 도시의 국지적 온열환경의 차이가 토지의 이용특성 및 건물의 구조에 의해 발생하는 것을 고려하여 서울시 등의 도시의 구조적 특성을 국지기후대로 유형화하고 유형에 따른 맞춤관리 정책을 추진하여, 시민들에게 쾌적한 기후환경을 제공해 줄 수 있고, 이에 대한 효과적인 관리에 기여할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 시스템에 대한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 국지기후유형 분류에 사용가능한 유효지역에 대한 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 수치 건물 및 식생모델로부터 조합된 도시지표면 구조에 대한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 지표면 속성 분류방법으로 유형화하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 서울 지역의 국지기후유형화 결과에 대한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 국지기후유형 분류에 의한 기후환경 관리정책에의 활용을 예시한 도면이다.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 시스템(이하, 간략히 '국지기후유형 산출 시스템'이라 한다)에 대한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 국지기후유형 산출 시스템(100)은, 도시지리정보 획득부(110), 격자기반 지표면 속성 분류부(120) 및 국지기후 유형화부(130)를 포함하며, 이러한 구성요소들과 이들의 조합에 의해 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형을 산출할 수 있다.
도시지리정보 획득부(110)는 본 실시예에 따른 국지기후유형 산출 시스템(100)을 위해 구축된 대상지역 수치건물지도, 토지피복자료, 위성영상자료를 획득할 수 있다. 대상지역 수치건물지도, 토지피복자료 및 위성영상자료는 구축 자료에 포함될 수 있다.
도시지리정보 획득부(110)는 국지기후유형 산출 시스템(100)에 포함된 데이터베이스나 저장장치에서 구축 자료를 획득할 수 있다. 또한, 도시지리정보 획득부(110)는 국지기후유형 산출 시스템(100)의 통신장치를 통해 연결되는 네트워크 상의 데이터베이스 시스템, 서버 장치 혹은 클라이언트 장치로부터 구축 자료를 획득할 수 있다. 이러한 구축 자료는 미리 정해진 일정, 시간, 조건, 설정 등에 따라 외부에서 도시지리정보 획득부(110)로 전달되거나, 도시지리정보 획득부(110)에서 외부 장치에 접근하여 직접 획득할 수 있다.
격자기반 지표면 속성 분류부(120)는 구축 자료를 토대로 미리 설정된 대상지역에 대한 격자 기반 지표면 속성 분류를 수행한다. 격자 기반 지표면 속성 분류는 미기후 단위 예컨대 100m 내지 300m, 바람직하게는 200m 간격의 격자를 기준으로 건물의 면적이 단위 격자 내 소정 비율 이상을 차지하는 영역에 대해 분류 영역으로 설정할 수 있다. 소정 비율은 1% 이상일 수 있으나, 이에 한정되지 않고, 수% 등으로 설정될 수 있다.
격자 기반 지표면 속성 분류에 의하면, 건물의 점유면적의 비율과 건물의 평균높이에 따라 복수의 유형으로 대상지역의 적어도 일부를 분류 영역으로 할당할 수 있다.
국지기후 유형화부(130)는 수치건물지도와 토지피복자료를 참조하여 분류 영역 각각에 대한 수치 건물과 식생 모델로부터 조합된 도시지표면 구조를 생성할 수 있다. 국지기후 유형화부(130)에서 조합된 도시지표면 구조는 국지기후유형지도의 자료로서 사용될 수 있다. 국지기후 유형화부(130)는 국지기후 유형화 및 지도화부로 지칭될 수 있다.
국지기후유형 산출 시스템(100)은 컴퓨팅 장치로 구현될 수 있다. 또한, 국지기후유형 산출 시스템(100)은 프로세서와 메모리를 구비할 수 있다. 이 경우, 전술한 구성부들(110 내지 130) 중 적어도 하나 이상은 메모리에 저장되고 프로세서에 의해 수행되어 해당 기능을 수행하도록 구현될 수 있다.
또한, 국지기후유형 산출 시스템(100)의 적어도 하나의 구성부는 소프트웨어적인 구성으로 컴퓨터에서 처리 가능한 프로그램으로 제작 가능하다. 즉, 본 실시예의 국지기후유형 산출 시스템(100)에 포함되는 구성부는 소프트웨어 또는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 FPGA(field programmable gate array), ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 등과 같은 하드웨어 구성요소로 구현될 수 있다.
또한, 국지기후유형 산출 시스템(100)의 적어도 하나의 구성부는, 상술한 소프트웨어 또는 하드웨어로 한정되지는 않고, 적어도 하나의 구성부는 중앙처리장치나 프로세서에 의해 어드레싱 가능한 적어도 하나의 저장 매체에 저장되도록 구현될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 국지기후유형 분류에 사용가능한 유효지역에 대한 예시도이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 수치 건물 및 식생모델로부터 조합된 도시지표면 구조에 대한 예시도이다. 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 지표면 속성 분류방법으로 유형화하는 과정을 나타낸 도면이다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 서울 지역의 국지기후유형화 결과에 대한 도면이다. 그리고 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법에 채용할 수 있는, 국지기후유형 분류에 의한 기후환경 관리정책에의 활용을 예시한 도면이다.
본 실시예의 구현예에서, 도시 지면 미기후를 유형화하기 위해서, 대상지는 서울지역으로 선정하였다. 서울시의 토지피복형태와 입체적 건물 밀도를 고려해 시가화 건조 공간을 중심으로 국지기후대 유형화를 수행하였다. 고해상도 지면 정보들을 이용해 서울시 수역, 교목, 초지, 나지, 불투수면(도로), 건물 층수 자료에 대한 점유비율을 구하여 서울시 국지기후유형지도를 산출하였다.
전술한 구현예를 도 1의 구성부들에 의해 수행되는 과정을 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
먼저, 도시지리정보를 구축할 수 있다. 일례로, 서울지역 수치건물지도, 토지피복자료, 위성영상자료를 구축할 수 있다. 이러한 구축 자료는 외부 장치나 관련자에 의해 구축된 후 소정 장소의 장치에 저장되거나 본 실시예의 시스템에 포함되는 데이터베이스나 저장매체에 저장될 수 있다.
다음, 격자기반 지표면 속성을 분류할 수 있다.
본 실시예에서는, 도 2 및 3에 도시한 바와 같이, 대상지역(A)에서 200m 격자(미기후 단위)를 기준으로 하여 건물의 면적이 1% 이상 차지하는 영역에 대해 분류 영역으로 설정할 수 있다. 일례로, 서울시 내 15,691개의 격자 중 10,621개 격자를 선택하여 사용할 수 있다. 도 3에서 (a)는 서울지역 건물층수 및 건물면적 속성이 포함된 수치건물지도, (b)는 위성영상과 토지피복자료로부터 분류된 식생높이 및 식생면적 속성이 포함된 식생지도의 예시이다.
격자 기반의 지표면 속성 분류에서는, 도 4에 도시한 바와 같이, 건물의 점유면적 10% 이상에서 평균높이 20m 이상은 HrB(High-rise Building) 유형으로 할당할 수 있다. 또한, 점유면적 10% 이상에서 평균높이 7m 이상, 20m 미만은 MrB(Mid-rise Building) 유형으로 할당할 수 있다. 또한, 점유면적 10% 이상에서 평균높이 7m 미만은 LrB(Low-rise Building) 유형으로 할당할 수 있다. 또한, HrB 유형 중 점유면적 30% 이상은 CHr(Compact high-rise) 유형으로 할당하고, 그 외는 OHr(Open high-rise) 유형으로 할당할 수 있다. 또한, MrB 유형 중 점유면적 30% 이상은 CMr(Compact mid-rise) 유형으로 할당하고, 그 외는 OMr(Open mid-rise) 유형으로 할당할 수 있다. 또한, LrB 유형 중 점유면적 30% 이상은 CLr(Compact low-rise) 유형으로 할당하고, 그 외는 OLr(Open low-rise) 유형으로 할당할 수 있다. 그리고, 점유면적 10% 미만은 SB(Sparsely Built)로 할당할 수 있다.
다음, 국지기후를 유형화하고 지도화할 수 있다.
즉, 본 실시예에 따른 시스템은 위의 격자기반 지표면 속성을 분류하는 방법으로 산출된 격자기반 유형을 모두 7가지 유형(유형 1 내지 유형 7)으로 분류할 수 있다.
도 5에 도시한 바와 같이, 유형 1은 CHr(Compact high-rise)로, 전체 격자 10,621개 중 347개로 분류되었고, 강남, 광화문, 여의도, 가산, 상암, 서초, 송파 등에서 나타났다. 유형 2는 CMr(Compact mid-rise)로, 3230개로 분류되었고, 서울 대부분의 아파트 및 빌라형태의 주거지역에서 나타났다. 유형 3은 CLr(Compact low-rise)로, 367개로 분류되었고, 3층미만의 저층 주거지역에서 나타났다. 유형 4는 OHr(Open high-rise)로, 2118개로 분류되었고, 구도시의 식생이 많이 분포하는 아파트 또는 근래에 건축되고 있는 아파트 형태에서 나타났다. 유형 5는 OMr(Open mid-rise)로, 2653개로 분류되었고, 식생이 함께 분포하는 빌라형태에의 주거지역에서 나타났다. 유형 6은 OLr(Open low-rise)로, 471개로 분류되었고, 3층미만의 산 주변의 저층 지역에서 나타났다. 그리고, 유형 7은 SB(Sparsely Built)로, 1435개로 숲이나 강 주변에서 우세하게 나타났다.
위의 7가지 유형들은 국지기후유형지도로 활용할 수 있다.
예를 들어, 도 6에 도시한 바와 같이, 서울지역의 High-rise building이 분포하는 곳(빨간색)을 추출하면, 유효건물지역 중 23.2%로 나타나며 이러한 곳에서 기온이 높게 나타난다. 현재 도시재개발 등으로 고층건물은 계속 증가하는 추세이다. 도시계획의 지구단위 계획 및 재개발/재건축 계획에서 건물의 높이와 밀도 조절을 통해, 유형 4로 전환이 되어야 하며, 이를 통해 도시기온 및 도시환기를 위한 바람의 관리가 필요한 지역으로 도출된다. 그리고 유형 3의 Compact low-rise로 분포하는 지역에 대해서는 여름철 낮 시간 동안 그늘이 없는 지역으로, 인공 및 자연적 그늘을 조성해 주는 정책이 필요하다.
이와 같이, 본 실시예에 의하면, 도시 미기후 관리를 위해 국지기후유형을 분류하고 이를 정보화하는 필요성에 따라, 서울시 등의 도시의 토지피복형태와 입체적 건물 밀도를 고려해 시가화 건조 공간을 중심으로 국지기후대 유형화를 수행할 수 있다. 또한, 고해상도 지면 정보들을 이용해 도시 수역, 교목, 초지, 나지, 불투수면(도로), 건물 층수 자료에 대한 점유비율을 구하여 도시 국지기후유형 지도를 산출할 수 있다. 이렇게 산출된 지도 정보는 도시의 쾌적한 기후조성을 위하여, 온열환경 관리 및 도시 환기 등 도시계획 및 운영관리 분야에서 참고정보로 활용될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시 예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의해서 정하여져야 할 것이다.

Claims (1)

  1. 컴퓨터에서 처리 가능한 프로그램을 저장하는 메모리와 상기 메모리에 연결되어 상기 프로그램을 수행하는 프로세서를 구비하는 국지기후유형 산출 시스템에 의해 수행되는, 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법으로서,
    상기 프로그램에 포함되는 소프트웨어 모듈인 도시지리정보 획득부에 의해 도시를 포함하는 대상지역의 수치건물지도, 토지피복자료 및 위성영상자료를 상기 프로세서에 연결되는 데이터베이스나 저장장치에서 획득하는 단계;
    상기 프로그램에 포함되는 소프트웨어 모듈인 격자기반 지표면 속성 분류부에 의해 상기 수치건물지도 및 토지피복자료를 토대로 미리 설정된 대상지역에 대하여 200m 격자를 기준으로 하여 건물의 면적이 상기 200m 격자 내 1% 이상을 차지하는 영역에 대해 분류 영역으로 설정하는 단계; 및
    상기 격자기반 지표면 속성 분류부에 의해 분류된 격자기반 유형의 상기 분류 영역 각각에 대하여 수치 건물과 식생 모델로부터 조합된 도시지표면 구조를 생성하는 단계를 포함하며,
    상기 설정하는 단계는 상기 건물의 점유면적의 비율과 상기 건물의 평균높이에 따라 복수의 유형으로 상기 대상지역의 적어도 일부를 상기 분류 영역으로 할당하고,
    상기 수치 건물과 식생 모델로부터 조합된 도시지표면 구조는 국지기후유형지도의 자료로서 사용되는, 국지기후유형 산출 방법.
KR1020190031429A 2019-03-19 2019-03-19 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템 KR102219574B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190031429A KR102219574B1 (ko) 2019-03-19 2019-03-19 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190031429A KR102219574B1 (ko) 2019-03-19 2019-03-19 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170153798 Division 2017-11-17

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190057024A true KR20190057024A (ko) 2019-05-27
KR102219574B1 KR102219574B1 (ko) 2021-02-23

Family

ID=66679508

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190031429A KR102219574B1 (ko) 2019-03-19 2019-03-19 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102219574B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE202021002490U1 (de) 2020-07-27 2021-09-17 Dario Milani Autonomes , adaptives und selbstlernendes System zur Analyse des Windverhaltens
CN114266968A (zh) * 2021-12-16 2022-04-01 河南大学 一种城市不同土地覆盖类型遥感自动解译方法
KR20220078941A (ko) * 2020-12-04 2022-06-13 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 전지구 기후 변화 예측 모델 수행을 위한 지면식생 입력자료 생산 방법 및 장치
CN116611678A (zh) * 2023-07-21 2023-08-18 北京阿帕科蓝科技有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050063615A (ko) * 2003-12-22 2005-06-28 재단법인 포항산업과학연구원 지리 정보 시스템에서의 지면 거칠기 지도 제공 방법
KR100953219B1 (ko) * 2009-06-30 2010-04-15 주식회사 일도엔지니어링 Ｇｉｓ를 이용한 예비 토취장 후보지 선정 시스템 및 그 방법
KR20140041972A (ko) * 2012-09-25 2014-04-07 건국대학교 산학협력단 토지피복과 산림특성 정보를 이용한 식생기능유형 데이터베이스 맵 생성 시스템
KR20170033711A (ko) * 2015-09-17 2017-03-27 한국외국어대학교 연구산학협력단 도시 개발 대상지역의 미래 기후환경 변화 예측 분석시스템 및 이를 이용한 기후 환경 변화 예측 분석 방법
KR20170060487A (ko) * 2015-11-24 2017-06-01 한국외국어대학교 연구산학협력단 도시 기후 분석 시스템 및 방법

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050063615A (ko) * 2003-12-22 2005-06-28 재단법인 포항산업과학연구원 지리 정보 시스템에서의 지면 거칠기 지도 제공 방법
KR100953219B1 (ko) * 2009-06-30 2010-04-15 주식회사 일도엔지니어링 Ｇｉｓ를 이용한 예비 토취장 후보지 선정 시스템 및 그 방법
KR20140041972A (ko) * 2012-09-25 2014-04-07 건국대학교 산학협력단 토지피복과 산림특성 정보를 이용한 식생기능유형 데이터베이스 맵 생성 시스템
KR20170033711A (ko) * 2015-09-17 2017-03-27 한국외국어대학교 연구산학협력단 도시 개발 대상지역의 미래 기후환경 변화 예측 분석시스템 및 이를 이용한 기후 환경 변화 예측 분석 방법
KR101721695B1 (ko) 2015-09-17 2017-03-30 한국외국어대학교 연구산학협력단 도시 개발 대상지역의 미래 기후환경 변화 예측 분석시스템 및 이를 이용한 기후 환경 변화 예측 분석 방법
KR20170060487A (ko) * 2015-11-24 2017-06-01 한국외국어대학교 연구산학협력단 도시 기후 분석 시스템 및 방법

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE202021002490U1 (de) 2020-07-27 2021-09-17 Dario Milani Autonomes , adaptives und selbstlernendes System zur Analyse des Windverhaltens
IT202000018169A1 (it) 2020-07-29 2022-01-29 Dario Milani Sistema e metodo autonomi, adattivi e ad autoapprendimento per analisi di comportamento del vento
KR20220078941A (ko) * 2020-12-04 2022-06-13 대한민국(기상청 국립기상과학원장) 전지구 기후 변화 예측 모델 수행을 위한 지면식생 입력자료 생산 방법 및 장치
CN114266968A (zh) * 2021-12-16 2022-04-01 河南大学 一种城市不同土地覆盖类型遥感自动解译方法
CN114266968B (zh) * 2021-12-16 2023-01-31 河南大学 一种城市不同土地覆盖类型遥感自动解译方法
CN116611678A (zh) * 2023-07-21 2023-08-18 北京阿帕科蓝科技有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN116611678B (zh) * 2023-07-21 2023-12-01 北京阿帕科蓝科技有限公司 数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
KR102219574B1 (ko) 2021-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20190057024A (ko) 도시 미기상과 미기후 환경 관리를 위한 국지기후유형 산출 방법 및 시스템
Lahoti et al. Benchmark assessment of recreational public Urban Green space provisions: A case of typical urbanizing Indian City, Nagpur
Wicht et al. Detection of ventilation corridors using a spatio-temporal approach aided by remote sensing data
Khalil et al. Could/should improving the urban climate in informal areas of fast-growing cities be an integral part of upgrading processes? Cairo case
Downes et al. Understanding Ho Chi Minh City’s urban structures for urban land-use monitoring and risk-adapted land-use planning
Kwok et al. Refined dataset to describe the complex urban environment of Hong Kong for urban climate modelling studies at the mesoscale
Ali et al. Investigating the applicability of sustainable urban form and design to traditional cities, case study: the old city of sana'a
Kwok et al. To what extent can urban ventilation features cool a compact built-up environment during a prolonged heatwave? A mesoscale numerical modelling study for Hong Kong
Giannopoulou et al. Exploring the benefits of urban green roofs: a GIS approach applied to a Greek city
Won et al. Does compact development mitigate urban thermal environments? Influences of smart growth principles on land surface temperatures in Los Angeles and Portland
Tarabanis et al. Using network analysis for emergency planning in case of an earthquake
Magarotto et al. Methodology for the development of 3D GIS models in the Coastal Zone
Karaulan et al. Analyzing fringe belt phenomenon in the historico–geographical structure of Milan, Italy
Soomro et al. Planning failure of satellite town: A case study of Korangi, Karachi-Pakistan
Frimpong et al. Analysis of urban expansion and its impact on temperature utilising remote sensing and GIS techniques in the Accra Metropolis in Ghana (1986–2022)
Al-Saad Sustainable tourism management at potential world heritage sites: Land use analysis by using gis: Case study: Jerash archaeological site, Jordan
Yamamoto et al. Partitioning vertical evacuation areas in Umeda underground mall to minimize the evacuation completion time
Siddiqui et al. Smart Chandigarh tri-city region: Spatial strategies of transformation
van der Laan et al. Statistics on the built infrastructure at the Vancouver EPiCC experimental sites
CN113127950A (zh) 生成，分析和评估配备完善的城市住宅区的方法
Andrade et al. Urban climatic map studies in Brazil: Salvador
Pirowski et al. Distribution of Krakow’s population by dasymetric modeling method using urban atlas and publicly available statistical data
Kruger et al. Densification in the ‘absence’of policy: The case of Die Weides, Stellenbosch, 2000–2016
Brunner Prediction of urban growth using the bucket model
Fabrizio et al. Visual impact in the urban environment. The case of out-of-scale buildings

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant