폭염 시 건물 외부공간의 온열환경 평가를 위한 지표의 수정회귀식에 대한 연구

1. 서론

기후변화로 인해 전 세계적으로 폭염 현상이 가속화되고 있다. 폭염은 인간의 건강, 생활, 그리고 경제에 심각한 영향을 미치고 있으며, 그 결과 사람들의 삶의 질이 저하되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 도시의 외부공간에는 그린인프라 기술을 포함하는 다양한 자연기반해법(NBS: Nature Based Solutions)이 도입되고 있으나[1], 그 효과에 대한 객관적인 평가 및 검증은 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 이와 함께 폭염대응을 위한 자연기반해법이 사람들에게 미치는 영향을 평가하고 그 효과를 측정할 수 있는 기준도 명확하지 않은 상황이다.

온열환경에 대하여 인체가 느끼는 평가에 대해서는 인종, 성별, 문화 등 여러 요소가 영향을 미친다. 여기에 개개인의 대사량, 환경조건 등의 차이와 특성을 각각 고려하여 평가하는 것도 한계가 있다. 이러한 특성 때문에 온열환경에 대한 평가는 사람들에게 보편적으로 적용할 수 있는 지표를 이용하여 수행되는 것이 일반적이다.

온열환경을 조성하는 공간은 큰틀에서 건물내부인 실내 공간과 건물 외부인 실외 공간으로 구분할 수 있다. 온열환경을 평가하는 지표는 단순하게 기온이나 상대습도만을 고려하는 것부터 기온, 상대습도, 복사온도, 기류, 착의량, 대사량 등을 모두 고려한 복합요소로 구성된 지표도 확인할 수 있다. 후자의 대표적인 지표가 예상평균온열감(Predicted Mean Vote; 이하 PMV)이다. 그 밖에도 유효온도(Effective Temperature; ET), 신유효온도(New Effective Temperature; ET*), 표준유효온도(Standard Effective Temperature; SET), 신표준유효온도(New Standard Effective Temperature; SET*) 등도 확인할 수 있다.

그러나 이러한 지표는 대부분 실내 공간에서의 온열환경을 평가하는 데 사용하는 지표로 개발되었다. 실내 온열환경 평가지표가 대부분인 까닭은 하루 중 사람이 건물 실내에서 활동하는 시간이 건물 외부에서 활동하는 시간보다 훨씬 많기 때문으로 추정된다. 그렇기에 사람이 실내에 쾌적한 상태로 재실할 수 있는 환경을 만들기 위한 다양한 평가 방법들이 개발되고 발전해 온 것으로 판단된다. 반면 외부공간을 대상으로 한 온열환경 평가지표가 많지 않은 이유는 실외 공간의 경우 온열환경 구성과 관련된 요소가 다양하고 해당 요소들간의 상관관계를 규명하기 어려운 점에 있다고 생각된다. 즉, 인간의 다양한 활동에 대하여 외부공간에서의 물리적인 특성을 계산하고 예측하기는 매우 어려운 문제로 다루어지고 있다[2].

실외(외부) 공간을 대상으로 사용되는 온열환경 평가지표로는 습구흑구온도(Wet-Bulb Globe Temperature; 이하 WBGT), 범용열기후지수(Universal Thermal Climate Index; 이하 UTCI) 등을 들 수 있다. 그 밖에도 외부공간을 대상으로 한 몇몇 평가지표가 존재하지만, 지표의 개발환경이 매우 춥거나, 더운 극한적인 외부 열환경에서 일을 하는 작업자를 대상으로 만들어진 것이 대부분으로 나타났다[3].

이에 본 연구에서는 외부 온열환경를 위한 수정회귀식을 만들기 위하여 WBGT, UTCI를 우선 검토하였다. WBGT는 인체가 체감하는 온도를 수치로 표현하는데 흑구온도, 건구온도, 습구온도만을 이용하여 온열 쾌적성을 평가하는 지표이다. 다만 착의량이나 대사량, 풍속 등에 대한 검토는 없다는 한계를 지니고 있다[4]. 그래서 보다 다양한 요소를 담고 있는 UTCI를 활용하였다. UTCI는 외부공간의 특정 기상 조건 하에서 인간 신체의 생리적 편안함을 묘사하기 위한 생물기후학적 지수[5]로 실외 환경 조건을 진단하기에는 용이하지만 계산이 어렵다는 지적이 있다. 여기에 본 연구에서는 PMV를 추가하여 검토하였다. PMV는 실내를 기준으로 고안된 지표이지만, 다양한 요소를 포함하고 있는 지표이며, 임은나 외 4인(2013)[6], 윤용한 외 3인(2014)[6], 김정호 외 2인(2015)[7], 김수영(2019)[8], 송도윤 외 3인(2022)[9], 지은주 외 3인(2023)[10] 등 다수의 연구에서 외부공간의 온열환경을 평가하는 지표로서 활용한 사례가 있어 의미가 있다고 판단하였다.

PMV와 UTCI는 인체가 느끼는 온열감을 평가하기 위한 주요 환경인자, 개인적 요소 등을 모두 포함하여 복합적인 관계를 설명하는 평가지표이다. 그러나 다양한 인자, 요소들이 포함된 만큼 수치계산이 어렵고 산식이 복잡하며, 오차도 발생하기에 더욱 쉽게 적용할 수 있는 지표 연구가 필요하다[12].

이에 본 연구에서는 우리나라 지역 내 외부공간에서 측정 및 조사한 데이터를 바탕으로 폭염 시 외부공간에서의 온열쾌적감을 간단하게 분석 및 평가할 수 있도록 PMV와 UTCI를 활용한 수정식을 제안하고자 한다. 이를 위하여 기존 PMV와 UTCI를 대상으로 다중회귀분석을 활용해 수정회귀모델을 도출하였다. 연구 결과를 통해 폭염 시 외부공간에 대한 온열환경 평가 방법의 다양성을 제시하는 한편, 관련 데이터를 구축하여 추가적인 연구를 위한 기초데이터를 마련하고자 한다.

2. 이론적 배경

2.2. UTCI의 개요

UTCI는 PMV와 유사하게 기온, 복사온도, 풍속, 습도의 영향을 모두 통합하여 평가하는 지표이다. UTCI는 사람이 4 km/h의 속도로 걷는 것을 상정하고 대사량 2.3 met, 풍속 0.5 m/s, 상대습도 50%로 가정하고 있다. 여기에 기온과 평균복사온도가 동일한 환경조건을 표준(기준)상태로 정의하고 있다[11]. UTCI는 등가온도로 표현되는 지표이며, 모델을 통해 실제 환경조건에서의 생리학적 반응을 유도하는 기온을 모델링하여 도출한다. UTCI를 도출하는 모델은 (Eq. 5)와 같이 도출할 수 있다. 식에서의 Offset은 UTCI로 나타나는 등가온도와 실제 공기온도 간의 차이를 의미한다.

$\[ \begin{array}{c}UTCI\left(T_a,T_r,va,pa\right)=T_a+\text{Offset}\left(T_a,T_r,va,pa\right)\hfill \\ \begin{array}{cc}\hfill & Ta :\text{Temperature}\hfill \\ \hfill & Tr :\text{Mean Radiant Temperature}\hfill \\ \hfill & va :\text{Airflow and Atmospheric Pressure}\hfill \\ \hfill & pa :\text{Water Vapor Pressure}\hfill \end{array}\hfill \end{array} \]$

(Eq. 5)

UTCI는 926개의 참고 데이터를 바탕으로 기온과 평균복사온도를 변수로 두고 기류, 습도 그리고 기압을 범주화하여 시뮬레이션을 통해 도출한 값이다. 그렇기에 전술한 바와 같이 일반적인 지표와 달리 계산이 어렵고 활용하기가 까다롭다는 지적이 있다. PMV와 UTCI는 지표의 정확성을 인정받고 있음에도 불구하고 이들이 가진 한계로 인하여 국내 많은 연구에서는 두 가지 지표 외에도 다양한 온열환경 지표를 활용하고 있다(Table 1.).

Table 1.

Basic information of survey data

PMV와 UTCI가 정확도를 인정받은 유효한 지표임에도 불구하고 다른 온열환경 평가지표가 다수의 연구에 활용된다는 점은 PMV와 UTCI의 활용이 용이하지 않다는 점을 반증하고 있다고 생각된다. 다른 지표들의 특징을 보면 지표가 의외로 간단하게 구성되어 있다는 점을 들 수 있다. 만약 PMV와 UTCI의 산정이 간단해 질 수 있고 더불어 우리나라의 기후특성을 반영하여 수정될 수 있다면 활용성이 높아질 수 있다고 기대된다. 이에 본 연구에서는 여름철 폭염 조건에서 인체가 느끼는 체감을 간단히 평가할 수 있도록 실제 우리나라의 외부공간에서 측정한 데이터를 기반에 두어 PMV와 UTCI에 대한 수정회귀식을 제안하고자 한다.

3. 연구방법

3.1. 조사 방법 및 데이터 구성

PMV와 UTCI의 수정회귀식을 만들기 위하여 폭염 시 외부공간에서 측정과 시민 설문을 통하여 데이터를 확보하였다. 확보한 전체 데이터는 기온, 기류, 평균복사온도, 상대습도, 착의량, 대사량 등 2,646개이며, 설문과 측정은 2021년~2023년, 6월~9월의 여름철 폭염이 발생하는 청천일 주간의 외부환경에서 진행하였다. 설문 및 측정 장소는 광주광역시와 김해시내 위치한 공원(상무시민공원, 거북공원)등에서 직달일사가 닿는 외부공간을 대상으로 하였으며, 바닥은 콘크리트 보도블록으로 포장된 곳에서 진행하였다. 설문은 구조화된 설문지를 활용하여 온열환경에 대한 개인 지표인 착의량과 대사량에 대하여 진행하였다. 측정은 기온, 상대습도, 복사온도, 기류를 대상으로 측정하였으며, 측정기기는 TESTO400¹⁾을 이용하였다.

연도별 데이터는 2021년도에 786개, 2022년도에 1092개, 2023년도에 768개의 데이터를 활용하였다. Table 2.는 연도별 데이터 수와 평균 기온, 평균습도, 평균 복사온도에 대해 나타냈다. Table 3.는 분석에 활용한 데이터의 기술통계량(최대, 최소, 평균, 표준편차) 값을 나타내었다.

Table 2.

Basic information of survey data

Table 3.

Descriptive statistical analysis results of the dataset

일반적으로 온열환경 평가 시, 기류(풍속)가 온열감에 미치는 영향은 크다. 그러나 본 연구에서의 측정한 데이터상의 기류는 매우 낮게 나타나 온열감에 미치는 영향을 무시할 수 있는 수준으로 판단할 수 있었다. 또한 대사율 역시 표준편차가 거의 없는 것으로 확인되어 변수로서 유의미성을 갖지 못할 것으로 판단되어 제외하였다. 이러한 내용에 기반을 두어 PMV와 UTCI에 대한 산출식에서 기류 변수를 제외하여 기온(Ta)과 복사온도(Tr), 상대습도(RH), 착의량(Clo)만을 변수로 선정하였다.

4. 분석결과

4.1. 다중회귀분석

단계선택방법(Stepwise)은 전진선택(Feedforward Selection)과 후진제거(Backward Elimination)가 결합된 방식으로 변수의 유의도에 따라 진입과 제거가 결정되며, 확률 F가 충분히 커지게 되면 분석이 종료된다. 종속변수는 PMV와 UTCI이며, 진입/제거에 활용한 변수는 기온(Ta)과 복사온도(Tr), 상대습도(RH), 착의량(Clo)이다. 우선 PMV에 대한 수정회귀식을 도출하기 위한 분석을 수행하였다. 분석 결과, Table 4.에 나타낸 것과 Met를 제외한 4개의 변수가 선택되었다. 이때, AP(AU)는 Ta가 PMV(UTCI)에 미치는 영향력을 확인한 모델이며, BP(BU)는 Ta, Tr, CP(CU)는 Ta, Tr, RH 그리고 DP(DU)는 Ta, Tr, RH, Clo를 독립변수로 한 회귀분석 모델이다.

Table 4.

Entered / removed variables(regression analysis for PMV)

회귀분석에서의 R²값은 모형의 설명력으로 이해할 수 있으며 Table 5.에 다중회귀분석 결과를 정리하여 나타내었다. 모형 AP~DP 중 가장 설명력이 높은 모형은 DP로 볼 수 있다. DP의 회귀식의 설명력은 99.3%이며, 해당 수식을 통해 PMV를 간소화하여 계산할 경우 본 수식의 99.3% 수준의 예측이 가능한 것으로 판단된다. DP를 정리하면 (Eq. 6)과 같다. 두 번째로 높은 설명력을 지닌 모형은 CP로 볼 수 있으며, (Eq. 7)과 같이 나타낼 수 있다.

Table 5.

Results of multiple regression analysis on PMV

$\[ Y_{DP}=-5.74+0.09Ta+0.01RRH+0.16Tr-0.66Clo \]$

(Eq. 6)

$\[ Y_{CP}=-6.27+0.08Ta+0.01RH+0.16Tr \]$

(Eq. 7)

다음으로 UTCI에 대한 수정회귀식을 도출하기 위한 분석을 수행하였다. 분석 결과, Table 6.에 나타낸 것과 같이 4개의 변수가 선택되었다.

Table 6.

Entered / removed variables(regression analysis for UTCI)

Table 7.은 UTCI에 대한 다중회귀분석 결과를 정리하여 나타내었다. 모형 AU~EU 중 가장 설명력이 높은 모형은 CU, DU로 볼 수 있다. CU와 DU의 회귀식의 설명력은 99.7%이며, 해당 수식은 Eq. 8과 Eq. 9에 나타내었다. 두 수식을 통해 UTCI를 간소화하여 계산할 경우 본 수식의 99.7% 수준의 예측이 가능한 것으로 이해할 수 있다.

$\[ Y_{CU}=-17.64+0.94Ta+0.15RH+0.40Tr \]$

(Eq. 8)

$\[ Y_{DU}=-17.96+0.93Ta+0.15RH+0.40Tr+0.39Clo \]$

(Eq. 9)

Table 7.

Results of multiple regression analysis on UTCI

4.2. 회귀분석식 검토

도출된 수정식의 검토를 위해, 분석에 활용한 데이터 외 실제 환경에서 수집한 기온, 상대습도, 복사온도, 기류데이터를 바탕으로 분석을 수행하였다. 착의량의 경우 회귀식을 도출할 때 활용했던 데이터의 평균값을 일정하게 대입하였다. 회귀식의 적정성 검토는 평균제곱근편차(Root Mean Squared Error; 이하 RMSE)분석을 수행하여 검토하였다. RMSE는 예측값과 실제값 간의 차이를 나타내는 지표 중 하나이며, 그 값이 0인 경우 예측이 실제와 완벽하게 일치하는 것을 뜻한다.

PMV의 경우 모형 CP와 DP를 각각 산출하여 확인하였다(Fig. 1.). CP의 RMSE값은 0.4, DP의 RMSE값은 0.1로 확인되었다. PMV의 예측에 있어서는 DP가 더 좋은 예측력을 지닌 수정식이라고 확인되었다. 다음으로 UTCI의 경우 모형 CU와 DU를 각각 산출하여 확인하였다(Fig. 2.). CU의 RMSE값은 0.5, DU의 RMSE값은 0.3으로 확인되었다. UTCI의 예측에 있어서는 DU가 더 좋은 예측력을 지닌 수정식으로 나타났다.

Fig. 1.

Review of PMV and the modified regression equation

Fig. 2.

Review of UTCI and the modified regression equation

검토결과를 통해 PMV는 외부환경에서 적용하기 어렵다는 점을 수정회귀식을 통해 해소할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 다음으로 UTCI는 거의 유사하게 나타나고 있어 계산이 어렵다는 등의 문제를 해소할 수 있을 것으로 기대된다. 다만, 수정회귀식은 폭염시기에 확보한 데이터에 기반을 두어 고려되었기에 일년 전체를 통해 활용 가능한지에 대한 문제점은 해결해야 할 과제로 남아 있다.

5. 결론

본 연구에서는 PMV와 UTCI의 한계를 극복하고 보다 간단히 계산하는 것을 목적으로 여름철 실측 및 설문 데이터를 활용하여 수정회귀식을 도출하였다. 연구를 위해 다중회귀분석에서 제공하는 Method 기능 중 단계선택방법을 이용하여 분석을 수행하였으며, 기온(Ta)과 복사온도(Tr), 상대습도(RH), 대사율(Met), 착의량(Clo)을 변수로 활용하였다.

본 연구를 통해 PMV와 UTCI 모두 기온과 복사온도, 상대습도로 이루어진 수정회귀식만으로도 설명력이 각각 96.1%, 99.7%로 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 특히, 수정회귀식의 도출은 이론기반의 형태가 아니라 국내에 발생한 폭염시 건물 외부공간에서 설문과 측정을 통해 확보한 데이터를 기반에 두어 도출했다는 점에서 의의를 지닌다고 생각된다. 또한 수정회귀식에 실제 측정한 다른 데이터를 대입하여 검토한 결과에서도 높은 수준에서 기존 식과 일치하고 있어 PMV와 UTCI식을 간략하게 하여 활용하고자 하는 것에 대한 가능성도 확인할 수 있었다.

다만, 본 연구에서의 수정회귀식은 폭염기간을 한정으로 확보한 데이터를 기반에 두어 작성하고 있어 폭염 이외의 기간에 활용하는 것은 별도의 검토가 필요할 것이다. 하지만 폭염기간에 외부공간을 대상으로 한다면 본 연구에서 제시한 수정회귀식도 활용 가능할 것이다. 또한 본 연구는 특정 폭염시기에 체감조사와 측정을 통해 확보한 데이터만을 가지고 진행하여 수정회귀식을 도출한 것으로 다른 조건에 활용가능한지에 대해서는 다양한 검토가 필요할 것으로 생각된다.

향후 과제로서 건물의 외부공간에서 우리나라 기후특성과 도시의 공간적 특성을 연계하여 다양한 온열환경 조건에서도 활용가능한 온열환경평가지표에 대한 연구가 수행되어야 할 것으로 생각된다. 특히, PMV의 경우 실내평가지표로서 최대값과 최소값의 범위가 ±3으로 한정되어 있는데, 본 수정식을 활용하기 위해서는 더위에 대한 온열환경평가범위에 대한 제안이 함께 연구되어야 할 것으로 생각된다. 더불어 폭염 현상이 나타나는 여름 이외의 계절에 대해서도 검토가 필요하여 향후 연구는 이를 다양한 계절에서 사용 가능한지에 대한 추가적인 연구를 계획하고 있다.

Acknowledgments

이 논문은 행정안전부 도심환경을 고려한 폭염저감기술 최적화 개발연구 사업의 지원을 받아 수행된 연구임 (2020-MOIS35-001 / RS-2020-ND629021)

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