영천시 스마트 그늘막 입지 선정

주제

영천시 스마트 그늘막 입지 선정 및 응급 환자 신속 대응 시스템 구축 사업 제안

 

인원 및 기간

• 인원 : 4 명 (팀장, 데이터 수집 및 WBGT 변수 추정 담당)
• 기간 : 2개월 (25. 04. 09 ~ 25. 06. 13)

사용한 기술

• ML 분류 예측 모델 (RandomForest, LightGBM, XGBOOST)
• 격자 데이터, POI 좌표 데이터를 바탕으로 커널밀도 추정법을 사용하여 활동중심지 도출
• POI 유형 (대형마트, 학교 등) 마다 유동 인구에 미치는 영향이 다름을 반영하고자 함.
  ML 분류 예측 모델을 (RandomForest, LightGBM, XGBOOST)반복하여 그늘막 존재 여부를 분류하고, 변수중요도를 수렴시켜 이를 커널 밀도 추정의 대역폭으로 사용함
• 건물 높이 데이터를 사용하여 이미 건물의 음영이 존재하리라 예측되는 지역 Buffer 처리

위기 극복 경험

1. 선행 연구 NDVI, LST의 한계 확인하고 온열 질환에 연관이 더 깊은 WBGT 채택. 위성 데이터 + 위경도 매핑, 연평균 기온, 연평균 상대 습도. 3가지를 조합하여 WBGT 지표 계산
   • 습구 온도 : Stull (2011) 근사식
   • 흑구 온도 : Dimiceli, R., Piltz, S., Amburn, S.(2011) 근사식
   • WBGT : 실외 기준 공식 (직사광선 환경)
2. 기상청 위성데이터 다루기
   • 위경도 좌표로 매핑 ⇒ 따로 NetCDF를 다운로드 받아서 영역에 맞게 매핑해야 됨
   • 낮 타임 복사열이 없음 ⇒ KST가 아니라 UTC 씀
3. 영천시의 횡단보도 데이터가 존재하지 않고, 기존 그늘막 설치 갯수도 충분하지 않음
   • 그늘막 설치에 적극적인 지역, 산업 구조가 비슷한 지역 등 3가지 지역을 조사하여 훈련데이터를 구축하고, 성능을 확인 

     	Random Forest	LightGBM	XGBOOST
     평균 Accuracy	0.8320	0.8259	0.8335
     평균 F-1 Score	0.8308	0.8240	0.8334

   • 네이버 지도와 비교하며 직접 횡단보도 데이터를 수집하였고, 반복 작업을 편리하게 하기 위해서 간단한 스트림릿으로 수집 툴을 제작하여 협업으로 이를 해결함
     

     

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💡 문제 정의

기후변화로 인해 폭염이 일상화되며 건강 위협이 심화되고 있습니다. 특히 영천시는 고령 인구 비율이 34%에 달하고, 실외 노동자 비율도 높아 폭염에 매우 취약한 지역입니다. 이에 따라 우리는 WBGT(습구흑구온도지수)와 POI 밀도, 접근성, 고령 인구 분포를 종합 분석하고, MCLP(최대 커버리지 위치 문제) 기반의 최적 스마트 그늘막 설치 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 공공시설 설치의 효과를 수치화하고, 비용 대비 효율을 고려한 확장 가능한 폭염 대응 전략을 제시합니다.

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📦 데이터 수집

	출처	링크
각 지자체의 POI, 횡단보도, 스마트그늘막 데이터	공공데이터포털	https://www.data.go.kr/
기상청 융합기상, 위성정보 데이터	기상청 OPEN API	https://apihub.kma.go.kr/
고령인구 분포, 건물 높이 격자 데이터	국토정보지리원	https://map.ngii.go.kr/ms/map/NlipMap.do
경상북도 영천시 시군구 단위 유동인구 데이터	LG U+	https://www.bigdata-lifelog.kr/portal

🧹 데이터 전처리

가. WBGT

기상청 OPEN API 에서 제공하는 융합기상 (기온, 습도)와 위성데이터 (SWRAD 복사량 중 DSR 단파 복사량)을 사용하여 WBGT를 추정하였습니다. 격자 중심점에 간단하게 선형보간을 적용한 WBGT 값을 투사하였습니다.

$$ WBGT=0.7\times T_{wb}+0.2\times T_g+0.1\times T_{db} $$

$T_{wb}$ : 습구온도. 공기가 포화되어 땀이 증발되지 못할 때 인체에 가해지는 부담

$T_g$ : 흑구온도. 태양 복사열의 영향을 반영하시 위해 직사광선 아래의 열 환경

$T_{db}$ : 건구온도. 일반적인 기온

나. KDE_poi

다양한 지역 특성을 가지면서도 스마트 그늘막 설치가 적극적으로 이루어져 있는 세종 구리, 이천시 데이터를 학습 기반 지역으로 선정하였습니다.

	인구 (만 명)	면적 (km2)	POI (개)	스마트 그늘막 (개소)
구리시	18.6	33.3	8288	189
이천시	23.5	461.3	4895	196
세종시	39.2	465.2	6320	107

그리고 k-fold 검증, 변수 중요도 추출 후 기존 가중치와 비교 후, 변화가 나타난다면 가중평균 적용 후 다시 반복하여 최종 변수 중요도를 얻어내었고, 마지막 test 데이터셋으로 실험한 결과 세 가지 모델 모두 0.8 이상의 정확도와 F-1 스코어를 얻어 성능을 증명하였습니다.

📊 데이터 시각화

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🛠️ 모델링 및 분석

Score_{최종}=0.3\cdot Score_{KDE_{poi}}+0.3\cdot Score_{count}+0.3\cdot Score_{WBGT} + 0.1 \cdot Score_{elder}

후보지의 수요는 네 가지 지표를 종합하여 적용하였습니다. POI 개수 기반 접근성 점수, KDE 기반 공간 밀도 점수, WBGT 기반 폭염 노출 점수, 고령인구 분포도 점수를 사용하였습니다.

630여 개의 횡단보도를 초기 후보지로 설정한 후, WBGT 기반 체감온도, POI 밀집도, 반경 150m 내 POI 수를 종합한 ‘수요 점수’를 산정하였습니다. 이 중 상위 30%에 해당하는 지점을 ‘수요지’로 정의하고, 상위 50개 후보지를 1차 선정했습니다. 이후 기존 그늘막 반경 100m 이내 중복 여부를 검토해 중복 설치를 방지했으며, 그 결과 최종적으로 36개소의 그늘막 설치 후보지를 도출했습니다.

선정된 36개 후보지는 기존 35개 그늘막과 함께 약 200m 반경 기준으로 ‘수요지’를 커버할 수 있는지를 분석한 결과, 기존 설치만으로는 수요지의 약 45%만을 커버할 수 있었던 반면, 제안된 후보지를 포함하면 커버율은 88.5%까지 향상되어 기존 대비 96.7%의 개선 효과를 보였습니다. 특히 금호강 북쪽처럼 기존 그늘막이 부족했던 POI 밀집 지역에 신규 후보지가 집중 배치되어, 공간 효율성과 수요 충족도 측면에서 정책적 타당성을 확보했습니다.

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📈 분석 결과 및 해석

스마트 그늘막 설치의 실질적 추진 가능성을 평가하기 위해 경제적 타당성 분석을 수행하였습니다. 먼저, 그늘막 추가 설치 시 커버율 증가 폭을 나타내는 ‘한계 커버율’을 통해 설치 효율성을 평가한 결과, 36개 설치 시점에서 한계 커버율이 1% 미만으로 감소하며 수확 체감 구간에 진입함을 확인했습니다. 이는 효율성과 확장성 사이의 균형점으로, 최적 설치 수량을 36개로 설정한 근거가 됩니다.

이후에는 사회적 편익을 질병 부담 감소, 노동 생산성 보전, 전기요금 절감의 세 가지 항목으로 나누어 정량 분석했습니다. 온열질환 진료비 데이터를 활용해 질병 부담 편익을 추정하고, 콥-더글러스 생산함수를 이용해 폭염에 따른 노동 생산성 저하를 1인당 GRDP 감소로 환산했으며, 그늘막의 체감온도 저감 효과를 반영해 냉방 에너지 절감 편익도 계산했습니다. 이 세 가지 항목을 합산한 연간 사회 편익은 보수적 추정(편익 전환율 0.2%) 기준으로도 충분한 가치가 있는 것으로 나타났습니다.

해당 편익을 기준으로 15년간 지속 사용을 가정하고 순현재가치(PV) 및 비용-편익비(B/C 비율)를 산출한 결과, 최적 설치 개수 32개, B/C 비율 4.48로 도출되어 경제성이 입증되었습니다. 또한 연간 편익 전환율을 0.3%로 상향했을 경우, 최적 설치 개수는 58개로 증가하면서도 B/C 비율은 여전히 4.28로 높은 수준을 유지해, 대규모 설치의 타당성도 확보됨을 보여주었습니다.

결과적으로, 스마트 그늘막은 시민의 열 스트레스 완화라는 비경제적 가치가 경제적 편익으로 전환되었을 때 높은 수익률을 갖는 사회적 투자로 평가될 수 있으며, 단순한 지출이 아닌 지속 가능성과 확장성을 겸비한 전략적 인프라 사업으로서의 타당성이 충분함을 입증했습니다.

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💭 참고자료

2023년 온열질환 응급실 감시체계 운영 결과 – 이주현 (2023)
폭염취약지역 도출 및 온도저감시설 적지분석 대구광역시를 기반으로 – 성지훈 (2023
Landsat-8 위성영상을 활용한 쿨링포그 최적입지 선정 – 임희수 (2023)
온열질환자 예측을 위한 최적의 지표 분석 – 김상혁 (2024)
기후변화에 따른 질병부담 측정 – 김진남 (2024)
영농 규모별 총요소생산성 추이 분석 – 허용준 (2013)
기후변화에 따른 시간별 WBGT 변화와 노동력 손실 – 박채연(2023)