I. 서 론
1. 연구의 배경 및 목적
지구 온난화에 가장 크게 기여하고 있는 이산화탄소의 농도는 산업혁명 이후 거의 2배 이상 증가하였고, 그 결과 온실효과를 통해 전 지구적으로 평균온도를 가파르게 증가시키고 있다. 이로 인해 기후변화가 가속화됨에 따라 폭염과 집중호우, 한파 등 극한의 기상현상 또한 증가하고 있다. 특히 영하의 날씨를 보이는 겨울철은 지구 지표면의 평균기온이 상승하면서 따뜻한 겨울이 늘어나고 있지만 일시적으로 기온이 큰 폭으로 떨어지는 한파가 발생하는 일수는 거의 줄어들지 않았다. 오히려 발생일수 패턴이 예측 불가능할 정도로 불규칙해지면서 피해가 점차 더 커질 것으로 예측되고 있으며 기상청 관측자료에 따르면 서울의 경우 올 1월 8일 최저기온이 –18.6oC를 기록하는 등 강력한 한파가 이어지고 있다. 한파가 지속되면 추위에 장시간 노출되는 경우 저체온증, 동상 등으로 한랭질환자가 급증하게 되는데 질병관리청의 2020-2021절기 「한랭질환 응급실감시체계」운영결과, 신고된 한랭질환 추정 사망자는 모두 저체온증 추정으로 신고되었으며, 70세 이상이 전체의 71.4%(5명)를 차지하였다<Figure 1>과 같이 인구 10만 명당 발생률은 고령층일수록 증가하는 경향을 보이는데 특히 노년층이 많이 거주하고 있는 서울시의 저층주거지는 30년 이상 노후주택 비율이 32.9%로 단열성능과 구조 등이 취약하고, 기반시설 부족 문제가 발생하고 있으며 구릉성 산지가 많은 지형특성으로 강추위뿐 아니라 도로결빙에 따른 낙상사고와 차량통행제한 등 눈에 취약한 경사진 골목이 다수 분포하고 있다. 저층주거지의 골목길은 체계적으로 도시관리체계가 확립되지 못해 방치되고 노령화 및 슬럼화되었으며 주민의 생활환경과 직결되어있는 온열환경에 대한 관심도가 매우 낮다. 영유아, 독거노인, 거동이 불편한 노약자 등 한파에 취약한 계층을 위해 순찰 및 상담, 난방비 추가 지원 등 여러 대책이 이루어지고 있으나, 저층주거지 골목길의 전반적인 온열환경 개선을 위한 방안에 대해서는 미비하며 혹한의 체감온도 분포특성을 연구한 사례가 전무하다. 이에 따라 한파와 같은 극단적 이상기후로부터 대응력을 갖출 수 있는 기초연구가 시급한 실정이다.
따라서 본 연구의 목적은 저층주거지의 골목길을 유형화하고 CFD (Computational Fluid Dynamics) 시뮬레이션을 통해 한파기간 동안 저층주거지의 기온 및 바람 분포특성을 구체적으로 분석하고 이를 기초로 실제 주민의 체감온도분포특성을 규명하는 것이다. 또한 이러한 연구결과를 참고하여 골목환경의 개선과 겨울철 주민안전을 확보할 수 있는 방향을 제언하고자 한다. 본 연구를 통해 확인된 골목 유형별 체감온도분포특성 결과를 토대로 다양한 골목 유형이 나타나는 저층주거지의 한랭환경 특성을 고려하여 적극적인 건축행위를 허용하는 등 법 제도까지 유동적으로 보완된다면 저층주거지의 환경개선에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
2. 연구의 방법 및 내용
이 연구의 공간적 범위는 경사지형 저층주거지인 서울시 동작구 본동 일대로 한다. 본동은 법정동 기준으로 노들나루공원과 여러 공동주택단지를 포함하고 있으나 본 연구에서 다루는 구역은 노들역 우측에 위치한 경사지형 노후 저층주거지역이다. 시간적 범위는 2021년 기상청 한파특보1)가 발효된 기간 중 한파경보기간2)에 해당하며 최저기온이 관측됐던 2021년 1월 8일 08시 30분의 기상현상을 시뮬레이션하였다. 내용적 범위는 대상지에 대한 CFD 시뮬레이션을 통해 기온 및 바람의 분포특성을 밝히고, 이를 통해 체감온도를 규명하여 혹한에 취약한 골목 구간의 특성과 연계된 안전한 주거지 조성을 위해 골목환경 개선 방향을 제언하는 것이다.
본 연구는 크게 문헌연구와 골목길 유형화, CFD 시뮬레이션으로 나누어 진행되었다. 문헌연구는 한파에 대응한 국내외 사례들을 조사하고, 한파에 취약한 65세이상 노인인구분포와 건축물의 용도, 노후도, 층수 및 표고 분석 등으로 대상지의 기초현황을 파악하였다. 골목길 유형화는 현장조사를 통해 개별 골목길들의 제원 및 특성을 도출하여 틀을 마련하였고 공간 구조적 특성 및 위계 등을 고려하여 유형화하였다. CFD 시뮬레이션은 도시 공간을 대상으로 당시 기상 현황의 구현이 가능한 ANSYS Fluent 17.0을 활용하였다. 1월 8일의 기상데이터는 기상청에서 제공하는 지역별상세관측자료(AWS: Automatic Weather System) 중 본 연구대상지와 가장 근접한 한강지점 데이터를 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 기온과 풍속 등 한랭환경특성을 도출하고, 한파경보기간의 체감온도를 산출하였다. 이를 통해 저층주거지의 한랭환경 개선을 위한 시사점을 제시한다.
II. 이론적 고찰 및 선행연구 검토
1. 겨울철 한파와 저층주거지 환경특성
한파란 겨울철에 기온이 갑작스럽게 하강하면서 들이닥치는 추위를 뜻한다. 기상청의 기온분석결과, 2000년부터 2020년까지 평균온도와 최저기온을 살펴보면 평균기온은 비슷한 영향을 보이는 반면 최저기온의 변화폭은 큰 것을 알 수 있다<Figure 2>. 우리나라의 연평균 기온은 전반적으로 상승하고 있으나, 겨울철 일별 최저기온은 낮아지면서, 한파 발생빈도는 증가하는 추세이다(Jang, 2014). 이러한 한파에 노출될 경우 저체온증, 동상, 심뇌혈관 질환 등의 한랭질환에 의해 건강에 악영향을 끼치고, 심할 경우 사망에까지 이르기도 한다(Lane K et al., 2018).
저층주거지는 4층 이하로 구성된 단독·다세대 주택 등이 집중된 주거지역이며 주로 경사지에 위치하여 폭이 좁은 도로, 주택밀집이 특징이다(Maeng, 2017). 이러한 저층주거지는 환경정비가 이루어지지 못하여 부정적인 문제가 발생하고 있다. 난방장치나 단열재가 적절하게 설치되지 않은 노후주택들의 밀집과 좁은 골목길로 기반시설이 부족하고 쇠퇴하고 있다. 특히 겨울철 한파에는 적은 적설량으로도 도로결빙 문제가 발생하여 더욱 취약한 상황이다. 또한 수도관 동파, 고령노인의 건강악화, 연료비 부담으로 난방을 사용하지 않는 사례 등의 문제가 발생하고 있다(Bae, 2014).
2. 한파기(혹한기) 체감온도 모델
체감온도는 외부에 있는 사람이 바람과 한기에 노출된 피부로부터 열을 빼앗길 때 느끼는 추운 정도를 나타내는 지수를 뜻한다. 대표적으로 사용되는 체감온도 모델은 Siple-Passel 모델(S-P모델), Steadman 모델, JAG/TI모델 등이 있다.
S-P모델은 일반적으로 실제 대기의 온도와 상응하는 바람냉각인자(Windchill factor, Fwc)로 계산되어 겨울철 야외활동에 널리 활용되어 왔지만 현실적이지 못하다는 비판을 받았다. 인체의 열 평형을 고려하지 않고 열손실량만을 계산하여 바람에 의한 인체의 냉각효과를 크게 하였다는 점과 풍속이 1.79~25 m/s 구간에서만 적용되는 한계가 있으며, 다음과 같다.
Steadman 모델은 열 평형(Thermal Equilibrium) 이론을 기초로 제안되었으며, 키 170 cm 신체면적 1.7 m2의 사람이 1.33 ms−1의 속도로 걷고 있다고 가정하고, 얼굴은 노출시키고, 손과 발은 장갑으로, 몸은 옷을 입고 있을 때의 열 생산량(Heat Generated)을 188Wm−2로 가정하였다. Steadman모델은 고도 10m에서의 풍속을 1.7 m에서의 풍속으로 보정하였다는 점에서 보다 현실적으로 체감온도를 계산하였다. 그러나 Steadman 모델은 사람을 대상으로 하는 실험에 의해 도출된 모델이 아니기 때문에 널리 활용되지 못하였으며, 다음과 같다.
JAG/TI 모델은 2001년 8월 Joint Action Group for Temperature Indices (JAG/TI) 회의에서 발표된 것으로 미국과 캐나다 등 최근에 가장 널리 사용되고 있으며, 다음과 같다.
이 산출식은 풍속 1.3 m/s를 기준풍속으로 가정하고 있으며, 보다 낮을 경우 체감온도는 대기온도보다 높게 계산되므로 이때의 체감온도는 주변의 대기온도와 같다고 간주한다(Park, 2002). 본 연구에서 사용하는 체감온도 산출식은 과학적 이론과 인체실험을 통하여 개발되어 보다 정확하고, 체감온도에 따른 추위의 정도를 이해하기 쉽고, 현재 우리나라 기상청에서도 사용하고 있는 JAG/TI 산출식을 사용한다. 기상청에서는 지수를 총 4개(위험, 경고, 주의, 관심) 단계로 구분하였다. 관련한 내용은 <Table 1>과 같다. 지수별 대응요령 또한 제공하고 있으나 주로 개인의 대응요령에 치우쳐져 있으며 도시환경 측면에서의 대응방안에 대한 내용은 없다.
3. CFD 시뮬레이션 특징 및 활용
CFD (Computational Fluid Dynamic)는 유체의 흐름방정식인 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes Equations)을 유한차분법(FDM), 유한요소법(FEM), 유한체적법(FVM) 등의 방법들을 사용하여 변환된 방정식으로 이를 수치 기법(numerical methods)의 알고리즘으로 유체 유동 문제를 해석하는 것을 의미한다(Cho, 2012). CFD프로그램은 가상공간에서 단시간에 분석할 수 있는 장점이 있으며, Star-CCM+, Sanalyst 4.0, ANSYS Fluent, ENVI-met 등이 있다.
도시 및 건축분야에서는 실내 환경의 열환경해석, 환기평가, 설계기법을 적용하여 열환경 변화분석 등으로 활용되고 있다. 이는 설계 시공 단계, 사업 후 확인검증으로 활용되며, 다양한 도시 환경에 따라 시뮬레이션 수행이 가능하다는 장점이 있어 도시설계 및 계획분야에서도 미세먼지와 같은 대기환경문제와 여름철 폭염, 겨울철 한파 등의 열 환경에 대응하기 위해 사용 폭이 확대되고 있다. 본 연구에서 활용하는 ANSYS Fluent 프로그램은 유한요소법(Finite Element Method)을 기준으로 계산알고리즘을 수행한다. 앞서 언급한 프로그램들과 비교해 보았을 때, 상대적으로 공간 적용범위가 크고, 분석의 정밀도가 높은 장점이 있다. 본 연구의 대상지인 저층경사지 같이 복잡한 경우 실제와 유사하게 모델링이 가능하고, 높은 정밀도를 가진 ANSYS Fluent를 사용하여 신뢰도 높은 분석을 진행하고자 이를 적용한다.
4. 선행연구 검토 및 차별성
우리나라 겨울철 기온에 관한 연구는 대부분 관측기온으로부터 계절 변동, 연 변동, 경년 변동 그리고 장기변동 경향에 집중되어 있다. Jeon(2015)은 한국의 25개 관측소를 대상으로 겨울철 기온의 변화 경향성을 살펴보기 위해 1981~2010년의 평년값과 2004~2014년의 겨울철 기온의 변화를 평균기온, 최저 및 최고 기온의 변화를 분석하였고, 겨울철 한파 발생빈도는 점차 증가하고 극단적 현상은 점차 심각해 질것으로 예상하였다. Choi(2010)은 1971~2000년 동안 한국 중부지방의 한파 분포와 변화의 특성을 분석하였고, 한파와 관련된 다양한 극한기후지수(서리일수, 결빙일수, 최대한파지속기간, 혹한일수, 한파발생일수)를 설정하여 분석하였다. Lee(2011)는 도시화와 극한기온의 관계를 규명하기 위하여 기상청에서 관측한 총 60개 관측지점의 일별기온을 이용하여 극한기온지수(일 최고기온의 월 최저값, 일 최저기온의 월 최저값, 참겨울 일수, 서리 일수, 한랭기 지속일, 한랭일 비율, 한랭야 비율, 한파 지속일)의 변화 경향을 분석하였다. Moon(2014)은 1973~2012년 동안 우리나라 60개 지점의 일 평균, 최고기온, 최저기온 자료를 통해 겨울철 계절 내 변동의 특성 변화를 분석하였다.
저층주거지 주거 환경 관련 연구로는 저층주거지에 대해 주로 현황과 문제점 분석, 특성파악에 집중되어 있다. Shin(2018)은 소규모 개발의 대표적 사례인 도시형성생활주택 밀집지역에서 가로구역·토지이용의 유형별 개발특성과 관련 제도의 변화가 개발패턴이 물리 환경적 주거환경에 미치는 영향을 분석하였다. Maeng(2017)는 저층주거지의 특성에 따라 유형별로 개선방향을 제안하였다. 정책제안으로 특성별 관리 방향과 세분화된 관리체계 마련, 공공의 역할 강화, 제도적 개편에 따른 대응방안 마련의 필요성을 밝혔다. Bae(2011)는 저층주거지의 현황과 문제점, 보존을 위한 가치는 무엇인지를 기존의 연구에서 제시되어온 요소들을 분석하여 종합하고, 저층주거지 관리방향을 도출하여 법제도 개선을 위한 검토과제를 제시하였다.
Table 2.
Previous Studies and Implications
| Topic | Author | Major analysis | Implications |
|---|---|---|---|
| A Study on Winter Temperature | Jeon, Mi Jeong (2015) | It is analyzed that the frequency of cold waves in winter will gradually increase and the extreme phenomenon will gradually become serious | Most of them are concentrated on seasonal fluctuations, annual fluctuations, annual fluctuations, and long-term fluctuations from observation temperatures, and there is no study that intensively analyzes the target site where residents reside |
| Choi, Young eun (2010) | The characteristics of cold wave distribution and change and the extreme climate index related to cold wave were analyzed | ||
| Lee, Seung ho (2011) | The trend of change in the extreme temperature index (monthly lowest value of daily maximum temperature, monthly lowest value of daily minimum temperature, etc.) was analyzed | ||
| Moon, Ja Yeon (2014) | Changes in the characteristics of winter fluctuations in 60 branches in Korea from 1973 to 2012 were analyzed | ||
| A Study on the Residential Environment of Low-rise Housing | Shin, Myung Cheul (2018) | The development characteristics of each type of street area and land use in urban-formed residential areas and the effect of changes in related systems on the physical residential environment were analyzed | Low-rise residential areas are mainly focused on analyzing the current status, problems, and identifying characteristics, and studies linked to the microclimate are also insufficient. In particular, there is no research related to winter |
| Maeng, Da M (2017) | Improvement directions for each type were proposed according to the characteristics of low-rise residential areas, and the management direction of each characteristic and countermeasures according to institutional reorganization were revealed | ||
| Bae, Woong Kyoo (2011) | A comprehensive analysis of the current status, problems, and values for preservation of low-rise residential areas, and a review task for improving the legal system is presented by deriving the management direction of low-rise residential areas | ||
| A study using CFD in urban and architectural fields | Edward Ng(2012) | Temperature changes according to the height of trees, shrubs, and buildings were analyzed, and the higher the green spot oil ratio, the greater the reduction effect of trees planting, and the lower the building height, the greater the reduction effect of rooftop greening | It is focused on research on the effect of reducing fine dust and temperature due to factors such as building arrangement type, vegetation, and albedo, and is focused only on heat waves in summer. It is also concentrated in apartment complexes |
| Choi, Hyun jeong (2016) | The thermal environment in the city of vertical diffusion speed, turbulence, temperature, humidity, and thermal comfort was evaluated, and the building distribution effect and the building's highest floor height effect were identified | ||
| Kwon, yu jin (2019) | The temperature reduction effect of seven types of urban street tree planting was analyzed, and the difference in temperature reduction was analyzed by arranging the spacing, heat water, and type of the street tree planting | ||
| Oh, keum dong (2020) | The thermal environment of the apartment complex was analyzed for the minimum temperature and maximum temperature time at the pedestrian height by applying concentrated, distributed, and mixed ground recording to the surface |
도시·건축 분야에 CFD를 활용한 연구로는 건물배치형태, 식생, 알베도 등의 요인으로 인한 온도, 미세먼지 감소효과에 관한 연구로 치중되어 있고 여름철 폭염에만 집중되어 있다. Edward Ng(2012)는 교목, 관목, 녹지점유비율, 건물 높이 등에 따른 온도 변화를 분석하였다. 결과적으로 녹지점유비율이 높고, 교목 식재일수록 온도감소 효과가 컸으며, 건물 높이가 낮으면 보행자에 영향을 미치는 옥상녹화의 온도감소 효과가 큰 것으로 밝혔다. Choi(2016)은 도심 내의 연직확산속도, 난류량, 기온, 습도, 열적 쾌적도의 도시 내 열환경에 대한 안전도 평가를 하였으며, 건물 분배효과, 건물 최고층 높이효과, 식생효과 파악하였다. Kwon(2019)은 도시 가로수 식재의 7가지 유형별 온도감소 효과 분석하였으며, 가로수 식재 시나리오를 식재의 간격, 열 수, 종류 등을 기준으로 배치하여 온도감소 차이를 분석하였다. Oh(2020)은 지표면에 집중형, 분산형 및 혼합형 지면녹화를 적용하여 보행자 높이에 최저온도 및 최고온도시간에 대해 아파트단지 열환경을 평가하였다.
III. 분석의 틀 및 시뮬레이션 기상조건 설정
1. 연구대상지 선정과 분석의 틀
서울시 내 용도지역상 1·2종 일반주거지역으로 지정된 지역 중 주거환경 개선이 필요한 저층주거지를 연구대상지로 한다. 본 연구에서의 저층주거지는 5층 이하의 노후된 단독·다가구·다세대·연립·다중 주택건물이 밀집된 주거지역로 한정한다. 이 중 저층주거지 골목길의 온열환경 개선방향을 제시하기 위하여 전형적인 골목길 형태3)가 두드러지는 구릉형의 저층주거지로 한다. 이 결과에 따라 다가구, 다세대, 연립주택 등 5층 이하의 형태로 밀집되어있는 1·2종 일반주거지역으로 구릉지 공간구조의 특징을 가진 서울시 동작구 본동 일대를 선정하였으며 <Figure 3>과 같다.
이 연구는 한파경보기간 저층주거지의 CFD 시뮬레이션을 통해 골목길에서 주민이 느끼는 체감온도 분포특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 <Figure 5>와 같이 가장 먼저 기초현황 및 지형분석이 이루어지며 시뮬레이션에 적용시킬 기상데이터 수집과 CFD 시뮬레이션 단계를 거친다. 기초현황 및 지형분석 단계에서는 건축물의 용도와 노후도, 층수 그리고 한파에 취약한 노인과 어린이의 인구분포를 조사하고 토지이용과 표고 등을 분석한다. 이를 기초로 대상지 전체의 지형특성을 분석한다. 두 번째로 대상지의 공간 구조적 특징을 기준으로 골목길 현황을 분석하고 위계별로 총 3개 유형(진입도로, 내부도로, 내부보행로)으로 구분한다. 기상경계조건은 한파경보기간 내 지역별 상세관측자료(한강지점)의 데이터를 활용하며 CFD 시뮬레이션 분석을 위한 모델링은 수치지형도를 기반으로 실제와 동일하게 생성하고 시뮬레이션 결과를 기온과 바람의 분포지도로 도출한다. 또한 각 유형별 골목길을 4구간4)으로 구분하고 분포지도에서 산출된 온도와 풍속 데이터를 체감온도지수 산출공식에 적용하여 골목길 체감온도를 산출하고 구간별 해당지수를 도출한다. 최종적으로 체감온도지수 단계의 분석결과를 종합하여 저층주거지의 한랭환경을 규명하고 열악한 골목 환경개선을 위한 시사점과 향후 과제를 제시하고자 한다.
2. 대상지 기초현황
연구대상지는 한강대교와 상도터널 사이 동측에 위치하고 있으며 제1·2종 일반주거지역의 전형적인 경사지형 저층주거지이다. 면적은 80,509 m2 (가로·세로 약 300미터가량)이며 주택이 대부분이고 346동에 1,526세대가 거주하고 있다. 노후건축물(20년 이상) 비율은 82.3% (285동, 30년 이상 103동 포함)로 대부분의 건축물이 노후화되어있다. 층수는 주로 2~3층이며 5층 이상의 고층건물은 11개동이 있다. 390.5명/ha의 인구밀도 중 65세 이상 노인인구의 거주비율이 상당히 높다. 지난 20년동안의 인구 추이를 살펴보면 15세이상 64세이하의 청장년층 인구비율은 거의 그대로 유지되나 0세~14세이하의 인구비율이 급격하게 감소하였다. 65세이상 노인인구는 이와 반비례하여 지속적으로 증가하는 추세를 보이며 10년 전인 2010년보다 6% 증가하였다. 북측 초입에서 남측 상부까지 경사면으로 이루어져 있으며 전체적으로 북서향의 낮은 구릉지형의 특성을 가지고 있다. 표고 해석은 수치지형도 자료부터 생성된 DEM을 기반으로 하였으며 표고분석 결과 대상지역 및 주변의 표고를 약 8~90 m로 표현할 수 있었다. 연구 대상지역은 표고 36 m 미만이 약 60% (5만 m2 미만)의 비율로 가장 큰 비중을 차지하고 있다<Figure 6>.
3. 대상지 지형특성
연구대상지는 한강이 인접하고 있고 강북의 시가지와 한산을 한눈에 볼 수 있는 양호한 조망권을 확보하고 있으며 후면부에 공원이 인접해있어 쾌적한 자연환경을 보유하고 있다. 양쪽에 산맥으로부터 둘러 쌓여있는 구릉지역으로 계곡부의 완만한 경사를 따라 주거지가 자연발생적으로 형성되어 구조적으로 자연에 순응하는 지형특성을 가지고 있다. 이러한 구릉지의 특성으로 인해 앞집의 상층부가 뒷집의 전면부의 단차와 비슷한 특징이 있다. 또한 비탈길과 골목길이 형성됐고 각 골목길마다 연출되는 주위 환경들이 바뀌면 새로운 환경에 맞춰 세부적인 모습은 계속해서 변해왔다. 전체적으로 북서측에서 남동측을 향해 경사가 심해지고 있어 마을의 큰 골격을 형성하는 골목들의 방향은 북서향의 구조로 이루어져있다. 여기에서 파생되는 작은 골목길들은 동서방향과 남북방향으로 복잡하게 얽혀있으며 구릉지형에 위치한 저층주거지 골목길의 전형적인 모습을 보여준다.
현재 경사가 심하고 구릉지의 상단부에 위치한 지역은 보행편의를 위해 계단이 조성되어 있으나 노인과 같은 보행에 불편함을 겪고 있는 이용자의 접근이 어렵다. 또한 마을버스가 진입이 불가능할 정도로 도로폭이 좁고 공간이 부족하여 주민의 생활에 많은 불편이 있고 겨울철 안전사고로부터 취약하다. 마을의 최북측은 접근성을 고려해 노량진 교회 등 주차 및 차량이 밀집된 구역으로 한강대교와 인접하여 대상지의 주·출입구 기능을 한다. 상도터널과 노들역 인근의 골목에는 낮은 표고에 마을전체를 고려했을 때 비교적 평지부근에는 상업시설이 밀집되어있는 것을 볼 수 있다. 남측의 주택이 밀집돼있는 구역은 주로 개별주호접근 기능을 하는 작은 골목들로 구성되어 보행자만 통행이 가능하다. 마을 최동측에는 안산 등 주변 산지를 활용해 용봉정 근린공원과 소규모 놀이터가 형성돼있다.
4. 위계를 고려한 골목길 유형 분류
대상지역의 골목길 위계 분류는 가로의 공간 구조적 특징을 일반적인 전제로 일차 분류하고, 현장조사를 통해 폭원이나 통행 특성, 연접 건물용도 등을 추가로 파악하였다. 마을 내 전체 골목 수는 총 39개로 조사되었으나 차량통행이 불가능하며 너비 3 m 미만의 보행로와 막다른 골목 등은 전체주민이 이용하지 않고 개별 주호의 진·출입 기능만이 존재하기 때문에 본 연구에서는 제외하였다. 앞서의 선별기준에 따라 대상지 내 공간구조적인 기능과 수행역할 및 물리적 특성에 따라 총 21개의 도로를 3개의 위계로 구분하였고 <Figure 8, Table 3>와 같다.
5. CFD 시뮬레이션 기상조건 및 대상지 모델링
본 연구의 시뮬레이션 기상조건은 최근 3년간 발령된 한파 특보 중 한파경보를 기초로 경보기간 내 평균기온(-14.9oC) 및 최저기온(-18.6oC)이 가장 낮았던 2021년 1월 8일을 기준으로 설정하였다. 하지만 대상지 내에 기후요소와 관련하여 측정된 자료가 없기 때문에 대상지 중심과의 거리가 북서측으로 약 1km 정도 떨어져 있는 여의도 한강 지점 AWS(Automatic Weather System) 자료를 기준으로 설정하였다. 특히 한랭질환이 주로 발생하는 시간대인 06~09시 중 7시와 8시의 기상 현황을 적용하고자 하였으나 일출(07:47)을 고려한 일사의 영향을 반영하기 위해 8시 전체의 평균 기상데이터를 기준삼아 평균에 가장 근접한 시간대인 08시 30분의 기상현황을 시뮬레이션에 적용하였다. 당시 기상현황은 다음 <Table 4>와 같다.
Table 4.
Weather Boundary Condition at 08:30
| Time | Temperature | Wind | Humidity | |
|---|---|---|---|---|
| 8:30 | –17.1oC | NW (322.9) | 2.9 (m/s) | 45%RH |
모델링은 주변 지형 및 건물의 영향을 고려하기 위해 본동 전체의 현장조사 및 국토정보플랫폼의 1000:1 수치지형도에 근거하여 지형·지물 등을 [Sketch Up 2020]을 활용하여 3차원으로 1차 모델링을 진행하였다. 이 모델링 결과 화일을 [Ansys Fluent ver.17.0]에 불러들여 최종 분석용 모델링을 진행하였으며, 사용 컴퓨터의 제원을 고려하여 원활한 유동해석을 위한 격자의 최소크기(Mesh Minimum size)는 0.23 mm로 생성하였다. 생성된 격자의 Orthogonal Quality5)는 최소 0.20의 결과 값을 확인하여 본 연구의 모델링 정밀도를 확인하였다. 이렇게 생성한 대상지 모델링과 그 주변 영역에서 온도의 흐름 분포를 계산하기 위해 격자(Mesh)라고 부르는 이산화된 유한 체적의 해석 공간으로 모델링하였다. 모델링 크기는 AIJ guideline(2008)의 기준을 근거로 설정하였으며 앞서 설정한 경계조건(Boundary Conditions)을 반영하여 Inlet과 Outlet을 설정하였다.
여기서 H는 가장 높은 건물을 기준으로 하고 Inlet은 5H, Outlet은 15H, 전체크기는 지표면에서 5H로 설정하였다. 위도(Latitude)와 경도(Longitude)는 각각 37.511, 126.956으로 설정하였고 Timezone (GMT)은 +9로 설정하였다. 건물의 층수는 1F당 3 m로 설정하여 건물의 높이를 모델링하였다. 시뮬레이션 기상경계조건에서 풍향과 풍속은 모두 동일한 높이에서 적용되며, 빌딩의 음영효과를 고려하여 작동한다. CFD 시뮬레이션에 따른 분석 결과 자료는 대상지의 지형을 고려하여 보행자 높이인 1.5M에 지표면과 동일한 높이로 가상의 면을 설정하여 이 면상에서 채굴하는 바람, 온도 등 데이터를 사용한다.
IV. 대상지 시뮬레이션 결과분석
당시 기상현황을 적용한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 <Figure 8>과 <Table 3>의 3개 위계로 분류한 골목길을 대상으로 한랭환경특성을 파악하고자 한다. 또한 정밀한 분석을 위해 <Figure 4>에 따라 추출된 결과값을 통해 골목길 체감온도를 도출하였으며 분석 내용은 다음과 같다.
1. 풍환경 시뮬레이션 분석
시뮬레이션 결과 당시 풍향인 북서풍을 고려하였을 때 한강에서 유입된 바람이 대상지 초입부근에는 약 2 m/s로 강하게 불어오는 것을 볼 수 있다. 특히 북측의 A3-a 구간을 제외한 나머지 골목들의 초입구간(a)에서 강한 바람이 유입되지만 이어지는 b구간에서는 풍속이 현저히 감소하나 B위계 골목이 밀집된 구역의 “B6, B7, B8” 골목은 바람의 세기가 유지되고 있다. 위 골목들은 다른 골목들 과는 다르게 골목의 초입 구간이 건물이나 구조물 등으로 막히지 않아 바람의 강도가 보존되어 유입된다는 차별성이 있다. 이를 통해 도로의 초입 구간이 다른 골목이나 건물들로 인해 단절되거나 가로의 방향이 북서향의 형태가 아니라면 풍속이 감소되어 유입되는 것을 확인할 수 있다. 이에 따라 바람이 마을 중심부로 진입하게 되면 1 m/s 미만의 고요한 상태로 분포한다. 마을 최남단측 출입구 부근 골목구간들(A2-d, A5-d, B2-d)의 풍속은 1.5 m/s 이상으로 급격하게 상승한다. ‘A4-d’ 구간도 급격하게 상승하는 것을 볼 때, 차와 보행자가 동시에 이용가능할만큼 넓은 도로 폭원(약 6 m)에 급격한 경사지일 때 풍속이 증가하는 공통된 특징을 확인할 수 있다.
2. 기온분포 시뮬레이션 분석
전체적으로 골목 구간별 평균기온값을 보면 –16.5oC에서 –17.0oC로 기온 차이가 최대 0.5oC로 온도 차가 크지않다. 마을 전체의 온도분포가 고르게 나타나지만 한강에서 유입되는 강한 바람의 영향으로 인해 마을 북측의 골목 온도는 전부 최저온도인 –17.0oC를 나타낸다. 마을 북측의 극심한 최저기온은 마을의 중단부로 진입하면서 0.2oC 내외로 조금씩 상승하는 경향을 보인다. 특히 A4-d의 경우 비슷한 풍속이 불었던 A2-d와 주변의 건물의 밀도와 녹지여부에 따라 0.2oC의 온도차이가 발생하는 것을 확인하였다. A2-d 구간은 –16.9oC대로 상지 외부의 아파트단지로 연결되는 입구부근을 제외하고는 3,4층으로 구성된 주택이 양측으로 밀집되어 있다. 반면 A4-d구간은 –16.7oC로 좌측에 어린이집과 우측에 실버센터만 위치해있어 건물의 밀도가 매우 낮고 남북측으로 용봉정 근린공원의 녹지부분이 맞닿아있다. 최고온도인 –16.5oC의 분포는 일부 골목의 결점점과 건물과 건물사이의 간격이 협소한 골목 구간에 집중돼있다. 관련한 내용은 <Figure 9>와 같다.
3. 체감온도 분석
위 시뮬레이션 결과에 따라 4.1에서 추출한 온도·풍속 데이터를 활용하여 한파에 취약한 저층주거지의 겨울철 체감온도 지수와 단계를 도출한다. 체감온도 지수의 산출은 기상청에서 제공하는 체감온도 지수 공식을 활용한다. 기상청에서 현재 사용하고 있는 체감온도 산출식은 2001년 8월 캐나다 토론토에서 열린 Joint Action Group for Temperature Indices (JAG/TI) 회의에서 발표된 것으로 미국과 캐나다 등 북아메리카 국가들을 중심으로 최근에 가장 널리 사용되고 있으며 다음과 같다.
기상청에 따르면 기온 10oC 이하, 풍속 1.3 m/s 이상일 때 체감온도가 산출된다고 한다. Steadman 모델(1971)과 JAG/TI-모델도 기준풍속을 1.33 m/s (3mph)로 가정하는 등 대부분의 체감온도 모델들은 풍속 1.33~2.22 m/s를 기준풍속으로 가정하고 있으며 실제 풍속이 기준풍속보다 낮을 경우에 체감온도는 대기온도보다 높게 계산되므로 이 때의 체감온도는 주변의 대기온도와 같다고 간주한다. 그러므로 본 연구가 대상으로 하는 골목 구간별 풍속이 1.3 m/s 미만일 시 동일지점의 대기온도를 체감온도로 간주한다.
체감온도 산출결과 전체 21개 골목의 체감온도 지수는 위험 단계를 띄고 있으며 풍속이 1.3 m/s 미만인 골목 구간은 체감온도가 대기온도와 같아 –17oC 미만이지만 1.3m/s 이상시 –20oC보다 낮다. 마을의 기온분포가 고르기 때문에 이는 체감온도분포 또한 바람의 분포형태와 매우 흡사하다. 기상청은 우리나라의 체감온도 발생 분포를 분석하여 지수단계별 대응요령을 우리 실정에 맞게 개선 후 제시하였다. 이에 따르면 –15.4oC 미만의 위험단계시 실제 보행자 측면에서 대응가능한 요령은 장시간 야외활동시 저체온증과 더불어 동상의 위험이 있기 때문에 지속적으로 몸을 움직이도록 해야한다. 또한 피부가 바람에 직접 노출되지 않도록 해야한다. 하지만 강한 바람이 부는 곳은 체감온도가 최소 –20oC 이하로 급격히 떨어지기 때문에 한랭질환 위험성이 더 크다고 판단되어 본 연구에서는 극히 위험(Extreme dangerous) 단계를 추가하였다.
위계별 골목길의 평균체감온도를 비교하면 바람의 영향이 거의 미치지 않았던 C 골목의 경우 -16.9oC로 대기온도와 거의 흡사하였고 다음으로 A 골목이 –18.1oC로 낮았다. 바람의 영향을 많이 받았던 마을북측에 다수 분포하는 B골목이 평균 –18.9oC로 3위계 중 가장 낮은 체감 온도를 보였다. A위계 골목은 B골목과 평균대기온도는 같지만 체감온도는 0.8oC 더 높게 나타났다. 특히 위계를 불문하고 마을의 남북측 진·출입구에 연접된 골목 구간의 체감온도가 풍속의 영향으로 인해 매우 낮게 나타난다. 풍속이 1.3 m/s 미만일 시 동일지점의 대기온도를 체감온도로 간주하기 때문에 풍속이 완화되는 단지 중심부에는 대기온도와 같은 체감온도를 보인다. B6-b 구간의 골목은 최고풍속과 더불어 최저기온으로 인해 –23.9oC의 최저 체감온도가 나타난다. 특히 B위계 골목에서 풍속이 2 m/s 이상으로 발생되는 B6-c, B8-a, B9-a 구간 등에서는 –23oC 이하로 최저체감온도에 가까운 체감온도가 산출됐다. C위계의 경우 체감온도는 평균기온과 동일하게 나타난다. 차량통행이 불가능한 좁은 골목과 A와 B위계의 골목으로부터 구분 및 분리되어질 때 바람의 흐름이 단절 또는 차단되는 특징이 있고 아스팔트 포장과 건물과 건물 사이의 간격이 좁아 일사량에 따른 지표면 온도상승이 주변의 대기온도를 상승시키는 것으로 보인다.
4. 종합분석 및 시사점
앞서의 시뮬레이션 분석결과를 토대로 한파경보기간 중 구릉지형 저층주거지의 한랭환경을 규명하고, 골목길 위계별로 체감온도를 추출하여, 그 결과를 기초로 대상지의 지형과 골목길의 형성 방향 등을 고려하여 다음과 같은 결과를 도출하였다.
<Figure 9>에서 확인한 풍환경 시뮬레이션 결과는 첫째, 당시 풍속향(2.9 m/s, 북서풍)이 대상지 북서면의 초입부와 표고가 높아 바람이 맞닿는 동측 및 남측경계부에 손실없이 유입됐다. 이에 따라 <Figure 10>에서 대상지 북서면에 접속된 골목길(A1·4, B3·6·7·8·9)의 구간 ‘a’에서 강한 바람을 볼 수 있으나, 연속된 ‘b’ 구간에서 현저히 감소했으며, 표고가 높은 동측, 남측 외곽부에 한정된 것을 확인할 수 있다. 둘째, 밀집된 건축물 사이의 골목 중 대상지 북서면에 직접 접하지 않거나 골목길의 방향이 주풍향과 다른 경우에는 풍속이 감소된 것으로 분석되었다. 셋째, 대상지 내부의 풍속은 1 m/s 미만으로 분포하나 북서향의 폭원 6 m 골목길의 급경사인 경우와 능선부에서는 다소 증가하는 특징을 보였다.
<Figure 9>에서 확인한 기온 시뮬레이션 결과는 첫째, 전체 골목 구간별 평균온도 차이가 최대 0.5oC로 온도 차가 크지 않으나, 북서면 초입부와 표고가 높고 경사가 있는 동측면과 내부의 능선 지형 부분은 상대적으로 낮았다. 둘째, 주 풍향 바람에 직접 면하고 한강에 근접한 대상지 북측부의 골목 초입 부분의 온도는 최저온도인–17.0oC였다. 셋째, 대상지 내부는 건축물의 밀집도가 높아 바람의 속도가 저감됨에 따라 외곽부에 비해 0.2oC 내외로 높게 분포하는 경향을 보였다. 넷째, 풍속과 골목길의 폭원 및 방향이 유사하더라도 녹지와 근접하고 건물의 밀집도가 낮을 경우 0.2oC 내외로 낮은 온도가 나타났다. 다섯째, 대상지의 중심부와 남측부의 능선지형을 제외한 비교적 완만한 구릉지의 골목길 변에 가장 높은 온도(약 −16.5oC)가 관찰된다.
이를 활용한 체감온도 산출결과는 일부 지형에 의한 차이를 제외하면 크지 않기 때문에 바람의 분포형태와 유사한 패턴을 보인다. 첫째, 전체 21개 골목은 체감온도 지수가 위험단계로 나타났고, 풍속이 1.3 m/s 미만인 골목 구간은 체감온도가 –17oC 이상이지만, 1.3 m/s 이상인 경우 더 낮은 체감온도인 –20oC보다 이하로 산출되었다. 둘째, 위계별 골목길의 평균 체감온도를 비교하면 C (−16.9oC)>A (−18.1oC)>B (−18.9oC) 순으로 나타났다. 셋째, 위계를 불문하고 풍속의 영향으로 인해 대상지의 북서면과 최남단부에 접속된 골목길 구간의 체감온도는 <Figure 10>과 <Table 6>에서 확인한 바와 같이 –20oC 이하의 매우 낮은 분포를 보였다. 넷째, 풍속이 저감되는 대상지 내부의 골목은 대기온도와 체감온도가 동일하게 나타났으며, 이는 내부에 주로 분포한 C위계 골목의 체감온도의 평균을 산출한 경우에도 같음을 알 수 있었다. 체감온도는 지수단계별로 주의사항이 제시되어있으나 위 분석결과를 고려하였을 때 같은 위험단계의 골목이지만 1.5 m/s 정도의 바람만 불어도 실제 대기온도와 –4oC의 차이까지 발생한다. 특히 위험단계의 최소값은 수치상 한계가 없이 설정되어 있으므로 분석결과와 같이 동일지역에서도 지형특성에 따라 보다 편차가 큰 체감온도가 발생될 수 있다는 점을 고려할 때 해당 단계의 세분화가 필요하다.
Table 6.
Wind Speed, Temperature, Sensory Temperature by Alley Type
앞서의 체감온도 분석결과에 따라 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 각 골목길마다의 지형과 특성에 따라 한랭환경 및 체감온도의 차이가 발생하므로 각 골목길의 개별 특성을 반영하여 유형화하고, 이에 적합한 주민생활 및 골목길 정비 가이드라인이 필요하다. 둘째, 피부의 열 손실률은 바람이 강할수록 높아지는 경향이 있으므로 체온이 급격히 떨어지는 것을 대비하기 위해 통기성이 높은 골목과 풍속이 강한 구역에 대한 바람을 저감하거나 회피할 수 있는 방한 대책 도입이 요구된다. 특히 대상지 중 표고가 높은 곳에 위치한 주민들은 외출 후 귀가 시 한파에 노출되는 시간이 상대적으로 길어질 수 밖에 없는 상황이므로 대중교통 정류장 또는 주진입 골목길에서 주민의 주택으로 향하는 골목길에 우선적인 대책 시행이 요구된다고 볼 수 있다. 셋째, 분석결과 골목길을 중심으로 바람이 강하게 부는 점을 고려하여 주요 골목변의 건축물에 대해서는 단열성능을 향상시킬 필요가 있다. 또한, 이와 관련하여 골목길은 낮은 온도로 인해 도로결빙 등으로 미끄럼 등 각종 보행자 사고가 우려되는바 이에 대응할 수 있도록 안전시설을 보강할 필요가 있다. 넷째, 한파로 인해 일상생활이 마비될 경우를 대비하여 한랭 취약 골목 및 그 주변지역의 주민들이 비상연락 네트워크를 구축하는 등 자발적 행동을 취할 수 있는 행정지원 노력을 할 필요가 있다. 이같은 한랭환경을 감안하여 본 연구와 같은 구체적인 분석결과를 기초로 취약지역을 발굴하여 적절한 수준의 대책을 실행한다면 한랭환경의 취약성에 대응력이 높은 안전하고 건강한 주거환경을 조성할 수 있을 것이다.
V. 결 론
이 연구는 저층주거지의 현실을 고려하여 한파경보기간 중 최저기온이 나타난 특정 시간에 CFD 시뮬레이션을 통해 대상지의 한랭환경을 규명하고, 이를 기초로 주민들의 일상생활에 직결되는 골목 공간에서 체감온도 분포특성을 골목 단위로 추출하여 한랭환경에서 효과적으로 대응할 수 있도록 시사점을 제시하는 것이다. 이에 따라 이 연구에서 실행한 시뮬레이션의 주요한 결과는 다음과 같다.
풍환경 시뮬레이션 결과, 대상지 북서면의 초입부와 이에 접속된 골목길 그리고 높은 표고의 동측 및 남측경계부에는 당시 강한 바람(2.9 m/s)이 손실없이 유입됐고, 주풍향과 다른 방향의 골목과 대상지 내부의 골목길은 1 m/s 미만의 상대적으로 약한 바람이 분포했다. 기온 시뮬레이션 결과, 전체 골목의 평균온도 차이는 0.5oC로 크지 않지만, 높은 표고와 급경사 및 능선지형 등의 특성을 가진 골목 구간은 상대적으로 낮았다. 건축물의 밀집도가 높고 바람의 속도가 저감되는 대상지 내부는 외곽부에 비해 0.2oC 내외로 높게 분포했고, 유사한 물리적 구조를 가진 골목길에서도 녹지 인접여부와 건물 밀집도에 따라 0.2oC 내외의 온도 차이가 발생하였다. 또한 비교적 완만한 구릉지역의 골목길 변에서는 가장 높은 온도가 관찰됐다.
시뮬레이션 결과를 기초로 체감온도 산출결과, 전체 골목이 위험단계로 나타났고 풍속이 1.3 m/s 이상인 골목 구간은 –20oC보다 이하로 산출되었다. 특히 최고 수위 단계인 위험단계의 최소값이 낮아서 지형특성에 따라 편차가 큰 체감온도 발생에 대해 구분하여 표현할 수 없기에 세분화가 필요하다. 골목길 유형의 평균 체감온도는 C>A>B 골목유형 순으로 나타났다. 대상지의 북서면과 최남단부에 접속된 골목길 구간의 체감온도는 강한 풍속에 의해 –20oC 이하로 낮게 나타났다. C위계 골목과 같이 대상지 내부에 주로 분포한 골목은 대기온도와 체감온도가 동일하였다.
이 연구는 시뮬레이션을 통해 한파경보기간 중 최저온도가 발생하는 특정시간에 구릉지형 저층주거지의 바람과 기온 분포특성을 중점적으로 파악하여 한랭환경의 현실을 구체적으로 규명하였다. 이를 기초로 체감온도를 도출하고 그 분포특성에 따른 시사점을 제시하였다는데 의의가 있다. 또한 구릉지형 저층주거지 골목길의 한랭환경 개선을 위한 기초자료로 활용 가능하다. 하지만 이 연구는 하나의 대상지를 대상으로 특정 시점의 기상환경을 고려하여 시뮬레이션함에 따라 일반화하는데는 어려움이 있다. 시뮬레이션을 위한 모델링 과정에 있어서도 지형과 건물이나 도로 등을 단순화함에 따라 실제 환경을 정밀하게 반영할 수 없었다는 점도 언급할 부분이다. 또한 실제 거주하는 사람들의 시각에서 한랭환경의 체감도와 대응방안에 대해서는 접근하지 못한 면이 있다는 점도 아쉬운 부분이다. 향후 이 연구를 기초로 한랭기 동안의 저층주거지 골목길 내부의 열환경을 고려하여 주민들이 불편없이 건강한 생활을 영위할 수 있도록 구체적인 여건 조성 및 환경개선을 위한 방안에 대한 연구가 요구된다. 특히, 코로나 상황으로 활동범위가 축소되고 노령화가 심한 저층 주거지 거주자 특징을 고려할 때 주민이 안전하고 건강하게 삶을 이어갈 수 있는 저층주거지의 실효적인 재생방안에 대한 연구도 절실하다.
