도시 열 스트레스 대응을 위한 AI 기반 인구 밀도-기후 상관 분석
도시 열 스트레스 문제와 인구 밀도의 복합적 영향기후위기가 심화되면서 도시 지역의 열스트레스(Heat Stress) 문제가 전 세계적인 공공보건 이슈로 부상하고 있다. 열스트레스는 단순히 고온 상태를 넘어서, 체감온도, 습도, 복사열, 통풍 조건 등이 복합적으로 작용하여 인체에 심각한 부담을 주는 기후성 스트레스 요인을 의미한다. 특히 고령자, 기저질환자, 노숙인, 아동 등은 열에 더 민감하게 반응하며, 도시 내 사망률 상승, 생산성 저하, 질병 악화 등의 부작용으로 이어진다. WHO와 IPCC는 2030년까지 폭염으로 인한 사망자가 연간 25만 명을 초과할 수 있다고 경고하고 있다.열스트레스의 영향은 도시 내에서도 불균등하게 발생한다. 인구 밀도가 높은 지역, 녹지가 부족한 구역, 에어컨 사용이 적은 ..
2025. 5. 5.
기후 모델링의 진화: 전통적 시뮬레이션에서 AI 기반 분석까지
기후 모델링 기술이 어떻게 발전해왔고, AI 기반 분석이 기존 접근을 어떻게 보완하고 있는지를 설명하며,기후 예측의 정확성 향상을 위한 기술적 흐름을 살펴보고자 한다.기후 시뮬레이션은 어떻게 작동해왔는가기후 모델은 대기, 해양, 빙권, 생태계 등 지구 시스템 요소의 복잡한 상호작용을 수치적으로 재현하는 도구다.주요 모델은 '일반순환모델(General Circulation Model, GCM)'로, 지구를 3차원 격자로 나누고, 각 셀(cell) 단위에서 에너지 교환, 물질 이동, 복사 균형 등을 미분방정식 형태로 계산한다. 이 모델은 1960년대부터 발전해왔으며, 현재는 수백 개의 변수를 포함하는 초대형 시스템으로 진화했다.GCM은 물리학적 법칙(뉴턴의 운동 방정식, 열역학 법칙, 복사전달식 등)을 기반..
2025. 4. 30.
