서 론
급격한 도시화와 기후변화는 도시 열환경 악화를 유도해 왔는데, 이는 전 세계적으로 심각한 사회적·환경적 문제로 부상하고 있다(Ren et al., 2022). 특히 고밀도 도시 지역의 인공열 배출, 광범위한 불투수성 포장, 고층 건물 집적에 따른 복잡한 열 교환 구조는 도시의 열적 불균형을 초래하여 도시 열환경을 악화시킨다(Ma et al., 2023). 도시 열환경 악화는 도시 거주자의 열쾌적성 저하, 냉방 에너지 수요 증가, 공기질 악화, 열 건강위험 증대와 같은 부정적 영향을 유발할 수 있다(Santamouris, 2020). 따라서 도시 지역의 열환경을 정량적으로 분석하고, 도시 표면 온도를 정확히 예측하는 것은 도시 기후 변화 대응과 에너지 관리 전략 수립을 위한 핵심 과제이다. 나아가, 지표와 외피 물성(전도, 열관성, 방사율 등)과 지반과 구조체의 열적 거동은 지질·지반공학적 관점에서도 도시 열환경의 경계 조건을 규정한다는 점에서 학술적 의의가 크다.
도시의 표면 온도는 복사, 대류, 전도, 증발 등 다양한 열 교환 메커니즘의 상호작용에 의해 결정된다(Vallati et al., 2017; Yang et al., 2023). 특히 도시 표면 온도는 실내·외 에너지 흐름뿐 만 아니라 도시 공간 내 복사열 축적과 방출 특성에도 직접적인 영향을 미친다(Loupa et al., 2016; Tabatabaei and Fayaz, 2023). 따라서 도시 열환경 평가, 에너지 소비량 예측, 열쾌적성 분석, 냉방부하 산정 등 다양한 응용 분야에서 적용하기 위해서는 도시 표면 온도의 시·공간적 분포를 정확하게 예측하는 것이 필요하다(Sezer et al., 2023). 그러나 실제 도시 규모에서 상세한 도시 표면 온도를 측정하기 위해서는 많은 시간과 비용이 소요되고, 복잡한 도시 구조로 인한 열적 비균질성으로 인해 한정된 지점에서의 측정 자료만으로는 도시 전체의 열분포를 대표하기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 다양한 수치 모델과 원격탐사 기반의 도시 표면 온도 예측 기법이 사용되고 있다. CitySim 모델은 도시 단위의 에너지 균형을 기반으로 건물의 복사와 열적 상호작용을 계산하는 도시 에너지 시뮬레이션 도구로, 건물의 기하학적 형상과 재료 특성, 일사와 기상조건을 고려하여 표면 온도와 에너지 소비를 예측할 수 있다(Vermeulen et al., 2013). CitySim은 건물 단위의 복사 교환과 에너지 흐름을 효율적으로 모사할 수 있기 때문에 도시 지역의 열환경 분석과 도시 에너지 효율성 계획 연구에 널리 활용되고 있다(Lai et al., 2020). 그럼에도 불구하고, 실제 도시 현장에서 열화상 실측과의 정량 비교를 통해 CitySim의 표면 온도 예측 성능을 평가한 연구는 제한적이다. 특히, 복잡한 도시 형태와 다양한 표면 재질로 구성된 실제 도시 지역에서 CitySim 모델이 도시 표면 온도를 얼마나 신뢰성 있게 재현할 수 있는지에 대한 체계적 실증은 매우 드물다.
최근에는 적외선 열화상 카메라를 이용한 원격 열영상 측정기술의 발전으로 도시 표면 온도를 정밀하게 측정할 수 있는 기반이 마련되었다(Morrison et al., 2021). 열화상 측정은 비접촉식 방식으로 넓은 면적의 표면 온도 분포를 단시간에 획득할 수 있고, 건물 별 온도 차나 열 누출 현상을 정량적으로 분석할 수 있다. 이러한 측정 자료를 이용하여 수치 모델의 표면 온도 예측 결과를 비교·검증함으로써 수치 모델의 신뢰성과 예측 성능을 평가할 수 있다. 특히, 지리정보시스템(geographic information system, GIS) 기반의 상세한 건물 자료와 결합할 경우, 측정과 수치 모델 결과를 공간적으로 시각화하여 열환경의 공간적 패턴을 체계적으로 분석할 수 있다.
본 연구에서는 GIS 자료를 이용하여 도시 지역의 상세한 건물 자료를 구축하고 CitySim 모델을 이용하여 도시 지역의 표면 온도를 예측하였다. 예측한 표면 온도를 열화상 측정 자료와 비교하여 CitySim 모델의 예측 정확도를 검증하였다. 연구 대상 지역은 부산광역시 남구에 위치한 국립부경대학교를 선정하였고, 건물 벽면과 지표면의 열화상 이미지를 수집하여 시·공간적 온도 분포를 분석하였다. 이후 CitySim 모델을 이용하여 동일 시점의 표면 온도를 예측하고 측정 자료와 수치 모델 결과를 통계적으로 비교하였다. 본 연구는 실제 도시 캠퍼스 규모에서의 열화상 기반 표면 온도 측정과 CitySim 모델 예측의 정량 검증 절차를 통합 구성함으로써, 향후 도시 열환경 분석과 에너지 계획 적용을 위한 모델 개선 방향을 도출한다. 본 연구의 주요 목적은 다음과 같다. (1) 실제 도시 지역에서 적외선 열영상 기법을 이용하여 건물 표면과 지표면 온도를 측정하고, 공간적 온도 분포의 특성을 분석한다. (2) CitySim 모델을 이용하여 동일 지역의 건물 표면 온도를 예측하고, 측정 자료와의 비교를 통해 모델의 예측 정확도를 검증한다. (3) CitySim 모델의 오차 발생 요인을 분석하고, 향후 도시 열환경 예측과 에너지 계획 연구에 적용 가능한 개선 방향을 제시한다.
연구방법
본 연구에서는 CitySim 모델을 활용하여 도시 지역의 건물 표면 온도를 예측하고, 적외선 열화상 카메라를 이용한 현장 측정 결과와 비교하여 모델의 예측 정확성을 검증하였다. 연구의 절차는 (1) 대상 지역 선정과 현장 측정 수행, (2) 측정 자료의 전처리와 공간정보화, (3) CitySim 모델을 이용한 표면 온도 예측, (4) 측정 결과와의 비교·검증 단계로 구성된다. 본 장에서는 대상 지역과 기간, 표면 온도 현장 측정 방법, 그리고 CitySim 모델 구성과 기상 입력자료에 대해 상세히 기술하였다.
대상 지역과 기간
본 연구의 대상 지역은 부산광역시 남구 대연동에 위치한 국립 부경대학교 대연캠퍼스내에 위치한 환경해양관 건물이다(Fig. 1a). 대상 지역은 해안과 인접한 복합 도시형 캠퍼스로서 다양한 외피 재질을 가진 중·저층 건물이 밀집해 있으며 지면은 아스팔트, 보도 블록, 녹지 등이 혼재되어있다. 이로 인해, 대상 지역은 복사 교환과 표면의 열적 비균질성이 뚜렷하게 나타나기 때문에 CitySim 모델의 건물 표면 온도 예측 성능 검증에 적합한 대상지로 판단된다. 현장 측정은 2025년 3월 21, 28일, 4월 11, 18일, 5월 16, 23, 30일에 걸쳐 총 7회 실시하였으며, 09시부터 18시까지 1시간 간격으로 수행되었다. 측정은 동일한 지점에서 반복 측정을 수행하여 시간대별 표면 온도 변화를 비교·분석하였다. 야간의 경우에는 태양 복사에 의한 영향을 받지 않기 때문에 제외하였다. 해당 기간은 부산 지역의 일사량이 점차 증가하며 기온 변화가 뚜렷한 시기로 계절 변화에 따른 일사 특성이 뚜렷하게 나타난다.
표면 온도 측정
건물 표면 온도를 정량적으로 측정하기 위해 적외선 열화상 카메라(FLIR-E95)를 사용하였다. 적외선 열화상 카메라는 -20–1,500°C 범위의 온도를 측정할 수 있으며 주변 기온이 15–35°C 범위에 있고 목표 대상의 온도가 0°C 이상일 경우에는 ±2°C 또는 ±2%의 정확도를 갖는다. 해상도는 464 × 348 (161,472) 픽셀이다. 측정은 건물 외벽으로부터 약 15–30 m 떨어진 위치에서 높이 1.5–2.0 m로 매 측정마다 동일한 장소에서 수행하였다. 측정 지점은 국립 부경대학교 환경 해양관(Fig. 1b)의 동, 서, 남, 북쪽면과 옥상이다(Fig. 2). 측정한 열화상 이미지는 Python의 Pytesseract 라이브러리를 이용하여 이미지마다 자동 할당된 컬러바의 최소, 최대값을 추출하고 OpenCV 라이브러리를 이용하여 이미지를 RGB값으로 변환하였다. 그 이후 관측장비의 해상도에 맞게 이미지를 분할하여 각 격자의 기온 값을 매핑하였다(Fig. 3).
표면 온도 측정 시, 상세한 바람 특성을 분석하기 위해 동일한 기간 동안 3차원 초음파 풍속계(CSAT 3D SONIC)를 이용하여 풍향, 풍속과 기온을 측정하였다. 3차원 초음파 풍속계는 송·수신기 사이의 초음파 전파 시간차(time-of-flight) 비대칭을 이용하여 축별 풍속을 역산하는 비접촉식 장비로 대기 중 음파 전파 속도가 바람의 속도와 방향에 따라 달라지는 원리를 활용한다. 3차원 초음파 풍속계는 환경해양관의 서쪽에 위치한 충무관 건물 옥상에서 2 m 높이에 설치하였으며 인근 구조물·케이블·벽면의 간섭을 최소화하기 위해 전방향으로 장비 높이의 수 배 이상 이격 거리를 확보하였다. 측정 자료는 0.1 s 간격(10 Hz)으로 수집하였다.
CitySim 모델
본 연구에서 사용한 CitySim 모델은 스위스 로잔공과대학교(École polytechnique fédérale de Lausanne, EPFL)에서 개발된 도시 단위 에너지 균형 모델로 도시 표면 특성에 따른 표면 온도 변화를 도시 규모부터 개별 건물 규모까지 정밀하게 계산한다. CitySim 모델은 단파·장파 복사, 대류, 전도 등 열교환을 상세하게 계산하고, 표면 반사, 반사율, 방출율, 열용량, 두께 등 표면 물성을 상세히 정의하여 각 건물 외피의 시간별 온도 변화를 수치 모의한다. CitySim 모델은 3차원 도시 형상, 건물 재질, 기상 조건 등을 입력 조건으로 GIS 기반 도시정보를 바탕으로 건물 표면에서의 복사열 교환과 에너지 흐름을 계산하여 시공간적으로 상세한 표면 온도를 계산하여 도시 환경 내 복잡한 열 상호작용을 효과적으로 재현한다.
CitySim 모델은 1시간 간격으로 계산되며, Perez Sky Model을 이용하여 일사 복사량을 계산한다. 표면 간 복사 교환은 Hemisphere Discretization Method를 이용해 각 표면의 뷰 팩터(view factor)를 계산한다. 도시의 복잡한 입체 구조로 인한 다중 반사 효과를 고려하였으며, 각 표면의 열적 평형은 다음 에너지 균형식으로 계산된다.
여기서, 는 단파복사, 는 장파복사, 는 대류연전달, 는 전도열전달 항을 의미하며, 모델은 반복 계산을 통해 각 표면의 에너지 수지를 만족시키는 온도를 산출한다.
실험 설계
기상 입력 자료
대상 지역의 건물 자료는 국토지리정보원에서 제공하는 1:5,000 축척의 3차원 GIS 건물 자료(shapefile)를 이용하였다. 3차원 GIS 자료는 건물 높이, 면적, 위치 등의 정보를 포함한다. 건물과 지면 재질은 항공사진과 현장조사를 통해 분류하였다. CitySim 모델의 기상입력 자료는 태양 복사, 기온, 풍속, 풍향, 상대습도, 강수량, 운량 등이다. 태양 복사 자료는 기상청 현업 예보 모델인 LDAPS (Local Data Assimilation and Prediction System)가 예측한 시간별 자료를 사용하였고, 풍속과 풍향은 3차원 초음파 풍속계로 측정한 바람 자료를 사용하였다. 운량 자료는 대상 지역에서 7.5 km 떨어진 지점에 위치한 자동 종관기상관측시스템(Automatic Synoptic Observing System, ASOS 159)에서 측정된 자료를 이용하였으며, 기온, 상대습도, 강수량은 환경해양관에서 남쪽으로 약 360 m 떨어진 지점에 설치된 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)에서 측정한 자료를 사용하였다(red symbol in Fig. 1a).
상세 건물 표면 구성 설정
도시 외피의 실제 구성은 매우 이질적이므로 본 연구에서는 모든 건물에 대해 대표 단면을 정의해 일관되게 적용하였다(Table 1). 표면 온도는 주로 반사율과 장파 방출률(ε)에 좌우되며, 반사율이 높을수록 단파 흡수가 줄어 냉각되고, 장파 방출률이 높을수록 장파 복사 방출이 커져 표면 냉각이 강화된다. 대상지의 주된 외장재는 콘크리트 타일로 구성되었으며 이를 반영해 매개변수를 다음과 같이 부여하였다. 건물 외벽의 구성과 열적 특성은 Table 1에 정리하였으며 반사율과 장파 방출률은 0.6과 0.9로 설정하였다.
Table 1.
Composition and thermal properties of the building’s exterior walls, roof, and floor
결 과
기상 조건과 건물 표면 온도
측정 기간 동안의 기상 조건을 분석하기 위해, CitySim 모델의 입력자료로 사용된 기상 변수들과 적외선 열화상 카메라로 측정한 환경 해양관의 벽면 온도를 함께 분석하였다(Fig. 4). 풍속과 풍향의 경우, 측정 기간 내에 주로 북-북서풍 계열의 풍향이 측정되었고, 비교적 풍속이 강한 3월 21일을 제외한 기간 동안에는 평균 풍속이 3 m s-1를 초과하지 않았다(Fig. 4a). 산란과 직달 일사는 운량에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다(Fig. 4b and c). 운량이 많은 경우에는 대기 중 에어로졸로 인해 산란이 증가하면서 산란 일사가 증가하고, 구름에 의해 태양 복사가 차단되면서 직달 일사는 감소한다. 5월 16일에는 15:00–18:00 동안 시간당 1 mm의 강수(blue shaded area in Fig. 4c)가 나타났으며, 해당 기간에 상대 습도도 높게 나타났다. 측정 기간은 3월에서 5월까지 태양 복사가 강해지면서 기온이 점차 상승하는 기간으로 표면 온도도 상승하는 경향이 나타났다(Fig. 4d and e). 주간의 평균 기온과 평균 표면 온도는 3월 21일에 각각 14.67°C, 14.13°C이며, 5월 30일은 각각 20.33°C, 24.34°C으로 표면 온도의 상승폭이 더 크게 나타났다(Table 2). 이는 표면 온도가 태양 복사 변화에 대해 기온보다 더 민감하게 반응하기 때문이다. 이는 표면 온도의 일변화 경향에서도 확인할 수 있다. 측정 기간 중 운량이 높고 직달 일사량이 작은 3월 28일, 5월 16일, 23일은 기온과 관계없이 표면 온도의 일변동이 거의 없었지만, 운량이 거의 없는 맑은 날에는 표면 온도의 일변동이 뚜렷하게 나타남을 확인할 수 있다. 이는 태양 복사에너지가 도시 표면 온도를 조절하는 주요 요인임을 시사한다. 또한, 강수가 나타난 5월 16일의 경우에 표면 온도의 일변동이 가장 작았는데, 특히 지붕면의 경우에 운량이 많은 다른 날에는 지붕면에서의 표면 온도가 13:00–14:00 사이에 최고 온도가 나타나고 이후에 감소하는 경향이 나타났지만, 강수가 있는 날에는 주간 동안 표면 온도가 거의 일정하게 나타났다. 측정 위치에 따라 표면 온도의 일변화 경향이 다르게 나타났다. 동쪽면의 경우, 오전에 표면 온도가 점차 상승하였고 정오를 지나면서 점차 감소하는 경향이 나타났으며 서쪽면에서는 이와 반대의 경향이 나타났다. 북쪽면은 표면 온도의 일변동이 가장 작았는데 이는 북쪽면의 경우에 건물 구조 상 그림자의 영향을 크게 받기 때문이다. 이는 건물의 배치와 형태가 표면온도에 크게 기여한다는 것을 시사한다.
Table 2.
Average temperature of the building’s exterior walls and average air temperature during the observation period
| Date | Mean surface temperature (°C) | Mean air temperature (°C) |
| 03/21 | 14.13 | 14.67 |
| 03/28 | 15.07 | 12.35 |
| 04/11 | 19.76 | 17.16 |
| 04/18 | 24.98 | 20.87 |
| 05/16 | 22.39 | 20.83 |
| 05/23 | 24.72 | 19.15 |
| 05/30 | 24.34 | 20.33 |
CitySim 모델 수치 모의 결과
3월 21일
CitySim 모델은 3월 21일 건물 동쪽면을 제외한 서, 남, 북쪽면의 측정 표면 온도의 일변화를 잘 재현(Pearson 상관 계수, R > 0.8)하였다(Fig. 5). 동쪽면의 경우, CitySim 모델은 측정 표면 온도를 과대 모의하고 일변화 경향 재현에 실패하였다(MBE = 9.97°C, R = 0.34; Fig. 5a). 건물 동쪽면 주변에 수목과 같은 장애물이 존재하는데, 이러한 장애물이 복사를 차단하면서 표면 온도에 영향을 주지만 CitySim 모델은 이를 고려하지 않아 미세한 복사 영향의 차이로 인해 표면 온도 예측 오차가 증가한 것으로 분석된다. 서쪽과 남쪽면의 경우, CitySim 모델은 측정 표면 온도와 근접한 표면 온도를 예측하였다(서쪽면: MBE = -1.88°C, R = 0.97; 남쪽면: MBE = 5.16°C, R = 0.90; Fig. 5b and c). 북쪽면의 경우, CitySim 모델의 예측 표면 온도가 측정 온도와 가장 유사하였다(MBE = 1.51°C, R = 0.93; Fig. 5d). 지붕면의 경우, CitySim 모델은 표면 온도를 과대 모의하고 일변화 경향을 거의 재현하지 못했다(MBE = 8.48°C, R = 0.0; Fig. 5e). 모델의 입력 자료로 사용된 ASOS와 AWS의 풍향·풍속·기온·운량이 단시간 내 크게 변동하였다(Fig. 4). 이러한 기상 변동은 지붕 표면의 열적 응답을 빠르게 교란시켜 모델 입력에 민감하게 작용하며, 결과적으로 예측 오차를 확대한다. 단시간의 기상 변화가 발생하면 지붕면의 열적 완충 과정이 복잡해지면서 단일 열용량·단일 재질 기반의 모델이 실제 일변화를 온전히 재현하기 어려워진다.
3월 28일
3월 28일은 운량이 높은 날로 태양 복사에 의한 영향이 비교적 약한 날이다. CitySim 모델은 건물 동쪽면을 제외한 모든 벽면과 지붕면의 측정 표면 온도를 잘 예측하였다(R ≥ 0.9; Fig. 6). 이는 CitySim 모델이 현실적인 기상 조건을 반영한 복사 효과를 잘 재현하였음을 시사한다. 주변에 수목 등 장애물이 다수 위치한 동쪽면의 경우, 오전 시간대에는 비교적 측정과 모델이 유사한 경향이 나타났으나, 오후에 모델이 측정에 비해 과대 모의하였다(MBE = 1.70°C, R = 0.58; Fig. 6a). 오후에는 주변 건물, 난간, 수목 등의 그림자가 복합적으로 영향을 미치면서 동쪽 면에 도달하는 일사가 급격히 감소하였다. 그러나 건물 형상과 주변 요소를 단순화한 CitySim 모델은 이와 같은 그림자에 의한 복사 차폐 효과를 충분히 반영하지 못하였다. 서쪽면은 오전 11시부터 14시까지 표면 온도를 미세하게 과소 모의하였지만, 그 외의 시간대에는 측정과 유사한 표면 온도를 예측하였다(MBE = -0.65°C, R = 0.94; Fig. 6b). 남쪽면은 정오 부근 시간대를 제외하고 측정 표면 온도를 다소 과대 모의하였다(MBE = 2.25°C, R = 0.93; Fig. 6c). 북쪽면과 지붕면의 경우, 일부 시간대에 과소 모의하였지만 대체로 측정과 매우 유사한 표면 온도를 예측하였다(북쪽면: MBE = -0.82°C, R = 0.95; 지붕면: MBE = -1.18°C, R = 0.94; Fig. 6d and e).
4월 11일
4월 11일은 동쪽면을 제외한 모든 벽면과 지붕면에서 전반적인 일변화가 잘 재현되었다(R > 0.9; Fig. 7). 동쪽면은 11시 이후 수목에 의한 그림자 효과가 단순화되면서 과대 모의와 낮은 상관성이 두드러진다(MBE = 5.37°C, R = 0.31; Fig. 7a). 서쪽면은 전반적인 경향은 유사하지만, 오전 과대·오후 과소 모의가 교차하며 오차가 크게 증가한다(MBE = 2.92°C, R = 0.91; Fig. 7b). 측정에서는 13:00–14:00 사이 표면 온도가 급격하게 증가하였으며 이는 서쪽면이 정오 이전까지는 직달 일사를 거의 받지 않았지만 정오 이후부터는 직달 일사의 직접적인 영향을 받기 때문이다. 모델에서도 정오를 기준으로 표면 온도가 증가하였지만 측정과 비교하여 그 영향이 크게 나타나지 않았다. 남쪽면과 북쪽면은 공통적으로 관측에 비해 다소 과대 모의되었으며 특히 남쪽면에서 편향이 크지만 두 면 모두 측정과 모델의 경향은 유사하게 나타난다(남쪽면: MBE = 7.74°C, R = 0.97; 북쪽면: MBE = 2.75°C, R = 0.96; Fig. 7c and d). 지붕면의 경우에는 모델이 측정의 일변화를 매우 잘 재현하였다(MBE = -3.09°C, R = 0.90; Fig. 7e).
4월 18일
4월 18일은 서쪽과 지붕면을 제외한 동, 남, 북쪽면에서 모델이 측정과 비교하여 일변화를 잘 재현하였다(R > 0.8; Fig. 8). 동쪽면은 09:00–11:00 사이에는 모델이 다소 과소 모의하였으나 이후에는 측정과 유사하게 나타났다(MBE = -0.97°C, R = 0.84; Fig. 8a). 서쪽면은 4월 11일과 동일하게 13:00–14:00 이후에는 측정에서 급격한 표면 온도 상승이 나타났지만, 모델에서는 이를 재현하지 못하였다(MBE = -4.19°C, R = 0.61; Fig. 8b). 남쪽면과 북쪽면에서는 일변화를 잘 재현하였다(남쪽면: MBE = 3.52°C, R = 0.97; 북쪽면: MBE = -1.02°C, R = 0.89; Fig. 8c and d). 지붕면에서 모델은 측정에서의 표면 온도 변화 경향은 비교적 잘 재현하였지만 전체적으로 과소 모의가 지속되었다(MBE = -7.84°C, R = 0.66; Fig. 8e). 운량이 낮은 조건에서 실제 지붕면에서는 강한 태양 복사의 영향으로 고온에 도달하지만, 모델의 입력 자료로 사용된 LDAPS의 태양 복사량이 상대적으로 낮아 모델에서 태양 복사 영향을 충분히 반영하지 못한 것으로 분석된다(Fig. 4d).
5월 16일
5월 16일은 모든 면에서 모델과 측정의 일변화 경향이 유사하였고, 편차 규모도 대부분 -1.7–0.94°C 이내로 제한되었다. 5월 16일은 운량이 가장 높은 날로 표면 온도 측정 결과, 일변화가 거의 없었으며 모델에서도 이러한 경향이 잘 재현되었다(Fig. 9). 이는 태양 복사의 영향이 거의 없기 때문에 주간 동안 장애물에 의한 그림자 생성과 같이 수치 계산 시에 표면 온도 변화에 변화를 주는 요인이 작기 때문이다. 동쪽면과 남쪽면은 모델과 측정이 가장 유사하게 나타났다(동쪽면: MBE = -0.50°C, R = 0.87; 남쪽면: MBE = -0.28°C, R = 0.56; Fig. 9a and c). 서쪽면과 북쪽면에서는 모델이 측정에 비해 다소 과소 모의지만 편차가 크지 않았다(서쪽면: MBE = -1.70°C, R = 0.72; 북쪽면: MBE = -1.64°C, R = 0.54; Fig. 9b and d). 지붕면은 오전 시간대에 모델이 다소 과대 모의하였지만, 정오 이후는 잘 재현한다(MBE = 0.94°C, R = 0.74; Fig. 9e).
5월 23일
5월 23일은 서쪽면, 북쪽면, 지붕면에서 표면 온도의 일변화를 비교적 잘 재현하였다(R > 0.8; Fig. 10). 동쪽면은 오전–정오 무렵 과대 모의로 인해 양의 편차가 발생하였고(MBE = 2.02°C, R = 0.70; Fig. 10a), 13시 이후 기온 하강 경향을 재현해 상관성이 양호한 것으로 나타났다. 서쪽면은 시간대에 따라 과소, 과대 편차가 교차하지만 전체적인 오차와 평균 편차는 작았다(MBE = -0.16°C, R = 0.84 Fig. 10b). 남쪽면은 종일 측정보다 높은 온도를 모의하였지만, 일변화 경향을 잘 따라간다(MBE = 3.53°C, R = 0.44; Fig. 10c). 북쪽면과 지붕면은 모델이 측정을 잘 재현한다(북쪽면: MBE = 0.38°C, R = 0.94; 지붕면: MBE = 0.59°C, R = 0.92; Fig. 10d and e).
5월 30일
5월 30일은 서쪽면, 북쪽면, 지붕면에서 측정과 일치도가 높았다(서쪽면: MBE = -0.70°C, R = 0.94; 북쪽면: MBE = 0.69°C, R = 0.95; 지붕면: MBE = -2.49°C, R = 0.85; Fig. 11b, d, and e). 동쪽면은 정오 이후 높은 표면 온도를 모의하여 양의 편차가 크게 나며(MBE = 5.52°C, R = 0.16; Fig. 11a), 오후 시간대 복잡해지는 복사 환경을 모델이 단순화하여 재현하지 못한 결과로 해석된다. 남쪽면은 오전 시간대 측정보다 높은 표면 온도를 모의하여 양의 편차가 크게 나타났으며 특히 정오에 편차가 확대된다(MBE = 6.12°C, R = 0.55; Fig. 11c). 남쪽면은 전면에 건물이나 구조물이 없어 강하게 유입된 직달일사의 차폐가 거의 없는 완전 개방된 구조다. 개방 지형은 반사광이 적어 실제 표면 가열이 제한되지만 CitySim은 이러한 주변 조건을 충분히 고려하지 못해 남향면 입사 복사량이 상대적으로 과대 계산되었을 가능성이 높다. 또 남쪽면은 창문 비율이 높지만 모델에서는 유리 재질의 특성과 비율을 단순화하여 표면의 유효 흡수율이 실제보다 높게 계산되어 직달일사가 최대로 유입되는 정오 전후 시간대에 과열 편향을 강화한다.
토 의
본 연구는 CitySim 모델을 이용해 건물 표면 온도를 모의하고, 실제 측정된 건물 표면 온도과 비교하여 표면 온도 계산 성능을 평가하였다. 전반적으로 CitySim 모델은 표면 온도의 일변화 경향을 잘 재현하였으나, 면(방위)별로 뚜렷한 체계적 편향이 나타났다. 동쪽면은 전면 수목, 난간, 주변 구조물 등 표면 온도에 직·간접적인 영향을 주는 요인이 많기 때문에, 모델이 예측한 표면 온도와 측정 표면 온도의 일치도가 가장 낮았다. 측정의 경우, 오전에는 상대적으로 단순한 복사 환경으로 표면 온도 변화에 영향을 주는 요인이 거의 없지만, 오후에는 장애물에 의해 태양 복사를 직접적으로 받는 영역이 감소한다. 반면 CitySim 모델은 주변 장애물(수목, 주변 구조물 등)을 고려하지 않음으로써 이러한 영향을 충분히 반영하지 못했기 때문에 오후의 측정 온도를 반복적으로 과대 모의하였다. 날짜별 변동이 가장 다양하게 나타난 곳은 서쪽면이다. 일반적으로 서향면은 직달 일사 영향이 크기 때문에 주변 복사 환경이 비교적 단순하여 총 측정 기간 중 다수의 기간 동안 CitySim 모델의 예측 성능이 대체로 우수하였다. 그러나 오후 시간대에는 태양 고도각과 방위각 변화에 따른 복사량 급증을 CitySim이 충분히 반영하지 못해서 과소와 과대 모의가 교차적으로 발생하는 경우가 확인되었다. CitySim은 대체적으로 남쪽면의 표면 온도를 과대 모의하였다. 남쪽면은 개방된 녹지 공간과 마주하고 있기 때문에, CitySim 모델은 입사 복사량을 상대적으로 과대 산정하였고, 유리 비율이 높은 건물 표면의 광학적 물성이 단순화되면서 표면 흡수율이 실제보다 높게 계산된다. 이러한 요인들이 결합하면서 정오 전후의 표면 온도 과대 모의가 반복적으로 나타났다. 북쪽면의 예측 표면 온도와 측정 표면 온도의 일치도가 가장 높았다. 북향면은 대부분의 시간 동안 직달 일사 영향을 거의 받지 않고 그림자 영역에 속해 복사 환경이 단순하다. CitySim 모델은 이를 비교적 정확하게 반영하였고, 대부분 측정 일 동안 작은 편차(MBE - ±2°C 이내)와 높은 상관성(R ≈ 0.89)을 보였다. CitySim 모델은 지붕면의 표면 온도를 대체적으로 과소 모의하였고, 이러한 과소 모의는 고온과 강일사 조건에서 더욱 두드러졌다. 지붕면은 표면 재질, 태양광 발전 설비에 의한 국지적 차폐 등 다양한 요소의 영향을 받지만, 모델에서는 이러한 세부 요소가 단순화되어 있다. 그 결과 표면 최대 온도와 오후 고온 지속 시간이 측정보다 짧게 나타나는 경향이 반복되었다. 그럼에도 불구하고 대부분의 측정 일 동안 상관성이 비교적 높게 유지(R - 0.7–0.9)되었고 일변화 경향도 대체로 정확히 재현되었다.
종합하면, 실제 측정은 개별 지점의 국지적 복사·차폐 효과에 민감하게 반응하는 반면, CitySim 모델은 면 전체를 대표하는 평균 조건을 사용하기 때문에 두 표면 온도 간 편차가 존재한다. 또한 측정 지점 수가 제한적이라는 불확실성도 일부 영향을 미친 것으로 분석된다. 그렇지만 CitySim 모델은 방위별로 일관된 체계적 편향을 보이면서도, 실측 기반의 일변화를 전반적으로 재현할 수 있는 수준의 신뢰도를 확보한 것으로 판단된다.
결 론
본 연구에서는 적외선 열화상 카메라로 측정한 건물 표면 온도 자료와 에너지 균형 기반의 CitySim 모델 계산 결과를 비교하여 국립 부경대학교 환경해양관을 대상으로 건물 표면 온도 모의 성능을 검증하였다. 2025년 3–5월 동안 총 7일에 걸쳐 09:00–18:00 동안 동·서·남·북·지붕면의 표면 온도를 1시간 간격으로 측정하였으며, 동일한 기간의 기상 조건을 입력하여 CitySim 모델을 이용하여 표면 온도를 계산하였다. 또한, 본 연구에서는 GIS 자료를 활용하여 건물의 실제 형상, 주변 건물 배치와 같은 세부 도시 지형 정보를 모델에 반영하였다. 이를 통해 실제 환경해양관 주변의 국지적 복사환경·차폐조건·반사 특성을 고려하였다.
건물 표면온도를 측정한 결과, 태양 복사는 표면 온도에 가장 큰 영향을 미쳤다. 이로 인해, 태양 복사량이 많은 날의 경우에는 표면 온도의 일변화가 뚜렷하게 나타난 반면, 흐린 날과 같이 운량이 높은 날에는 약한 태양 복사로 인해 표면 온도의 일변화가 거의 나타나지 않았다. 또한, 측정 위치 주변의 장애물과 건물의 배치, 형태에 따라 표면 온도의 변화 경향이 달라졌다. CitySim 모델을 수행한 결과, 방위별로 일관된 편향이 반복적으로 나타났으며, 이는 복사 환경·차폐 조건에 의한 영향으로 분석되었다. 동쪽면은 수목 등 주변 구조물에 의한 시간대별 그림자를 모델이 충분히 반영하지 못해 오후에 과대 모의가 두드러졌다. 서쪽면은 전반적으로 양호한 경향을 보였으며, 남쪽면은 개방된 남향 입면에 유입되는 강한 태양 복사로 인해 모델에서 과대 모의되는 경향이 확인되었다. 북쪽면에서는 모델이 측정과 가장 일치도가 높았으며 이는 북쪽면에서 태양 복사의 영향을 가장 잘 재현했음을 의미한다. 지붕면은 운량이 적은 날 실제 측정에서 나타나는 강한 일사 가열을 충분히 재현하지 못해 과소 모의가 발생하였으나 일변화 경향은 잘 재현하였다.
열화상 적외선 카메라는 단일 시야각(FOV)에 기반하기 때문에 수목 그림자, 부속 구조물의 반사, 주변 건물의 미세 차폐 등 국지적 복사환경 변화에 매우 민감하게 반응한다. 반면, 본 연구에서는 CitySim 모델의 건물 외피 재질을 대표적인 하나의 단면으로 단순화하였고 주변 장애물(수목, 난간 등)을 고려하지 않았기 때문에, 상세한 국지적 영향 인자와 이로 인한 변동 가능성을 반영하지 못했다. 그럼에도 불구하고 CitySim 모델은 건물 표면 온도의 일변화 경향을 전반적으로 잘 재현하였다.
본 연구는 CitySim 모델에서는 건물 재질을 단순한 단일 값으로 적용하였기 때문에 실제 건물 표면이 가지는 재질별 비균질성(콘크리트, 금속 패널, 유리)을 충분히 고려하지 못하였다. 또한 수목 정보를 모델에 포함하지 않아 나뭇가지·수관에 의해 시간대별로 달라지는 그늘 효과와 반사·산란 복사를 재현하지 못하였다. 이러한 요소들은 실제 표면 온도 변동에 중요한 기여를 하는 만큼, 모델–관측 간 차이를 유발한 주요 요인으로 판단된다. 향후 연구에서는 현장 조사 기반의 표면 재질별 열물성 매개변수 보정, 대류계수 및 방출률의 실측 기반 보정, 주변 수목·건물·부속 구조물에 대한 3차원 차폐·반사 정보를 상세하게 구축하여 모델 입력으로 활용할 계획이다. 이를 통해 CitySim 모델의 복사·열수지 모듈이 실제 도시 환경을 보다 정밀하게 반영하도록 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
