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솔루션

도시 폭염 · 열섬

도시 열환경 진단 (CFD · GNN)

OpenFOAM 기반 미기상 시뮬레이션과 GATv2 서로게이트 모델로 UTCI·PET·SVF를 정량 평가하고, 가로수·옥상녹화의 최적 배치를 도출합니다.

OpenFOAMGATv2PyTorch GeometricUTCI/PET/SVFTransfer LearningOptuna

무엇을 해결합니까

도심 폭염의 위험은 단순 기온이 아니라 체감온도 로 결정됩니다. UTCI(Universal Thermal Climate Index), PET, SVF(Sky View Factor)는 인체 열스트레스를 정량화하는 핵심 지표이지만, 이를 블록 스케일에서 정확히 산정하려면 3차원 도시 형상 위 운동량·열·복사 전달을 풀어야 합니다.

OpenFOAM CFD는 신뢰성 있는 답을 주지만 한 시나리오에 수 시간–수일이 걸려, 수많은 가로수·옥상녹화 설계 대안을 비교하기엔 비용이 너무 큽니다.

어떻게 분석합니까

| 단계 | 도구 | 산출물 | |---|---|---| | 1. 도시 형상 모델링 | CityGML, GeoPandas, OSMnx | 3D 블록 메쉬 | | 2. 미기상 CFD | OpenFOAM (Boussinesq) | 노드별 풍속·온도·복사 | | 3. AI 서로게이트 학습 | GATv2 + Transfer Learning | 추론 0.01초 | | 4. 다목적 최적화 | Optuna · NSGA-II | 가로수 간격·LAI·예산 Pareto front | | 5. 평가지표 산정 | UTCI / PET / SVF | 정량 비교 보고서 |

사례 결과

서울 서초·강남 사례에서, 본 솔루션은:

  • 1,500개 CFD 시나리오 학습으로 zero-shot 인접 도시 R² = 0.845 달성
  • 가로수 5–8 m 간격·LAI 4–5 가 최적 냉각 전략임을 도출
  • 블록당 평균 0.23 °C, 최대 1.98 °C 냉각 효과

의뢰 시 받을 수 있는 산출물

  • 대상지 3D 도시 모델 + UTCI/PET 분포도
  • 대안 가로수·옥상녹화 배치 Pareto front
  • 권고안 1·2·3안 정량 비교 보고서
  • 발주처 요청 시 GNN 모델 패키지 인계 (재학습 가능)