본 과제는 리빙랩 기반으로 지역의 미래 기후변화 적응경로와 공간계획을 함께 설계하는 지원도구를 개발하는 연구임.
연구목표는 공간계획 의사결정을 위한 리빙랩 기법과 적응경로 도출을 위한 인벤토리 구축, 리빙랩 기반 공간계획 및 적응경로 선정 방법 개발에 있음. 연구내용은 공간계획 의사결정 과정 프레임워크 고도화, 적응경로의 유효성 검증, 공간계획 의사결정 지원도구 및 매뉴얼 작성 포함함. 기대효과는 광역·기초 지자체 적응대책 계획수립 지원, NDC·적응보고 등 국제 보고체계 보완, 시민체감형 데이터 기반 평가도구 보완 및 적응 주류화 기여함.
본 과제는 기후변화와 폭염으로 악화되는 도시회복력에 대응하여, 도시기후공간과 그린인프라의 물 수요·공급을 효율적으로 관리하기 위한 최적화 모델을 개발하는 연구임. 코로나19 이후 높아진 양질의 외부공간 요구와 제한된 도시 자원 문제를 함께 고려한 도시 환경 관리 기술 개발 과제임.
연구 목표는 기후변화와 도시환경을 반영한 새로운 물 수요 공간 유형 구분, 물 사용량 예측 기술 개발, 공간 유형별 물 수요·공급 최적화 방안 마련에 있음. 주요 내용은 Lidar, 고해상도 위성영상, 현장 조사, 스마트서울 도시데이터 센서, 딥러닝을 활용한 유형화와 시나리오 분석, 계절별·유형별 물 사용량 관리 알고리즘 개발임. 기대 효과는 유지관리 비용 절감, 물 사용량 절감, 기후변화 대응 도시관리 의사결정 지원, 디지털 트윈 연계 외부공간 관리 고도화에 있음.
본 과제는 기후변화와 폭염으로 악화되는 도시회복력에 대응해, 그린인프라의 물 수요와 공급을 체계적으로 관리하는 최적화 모델 개발 연구임. 도시의 외부공간과 그린인프라를 더 효율적으로 운영하기 위한 기반 마련 과제임.
연구 목표는 기후변화 및 도시환경을 반영한 물 수요 공간 유형 구분, 물 사용량 예측 기술 개발, 유형별 물 수요·공급 최적화 방안 마련임. 딥러닝, 스마트서울 도시데이터 센서, Lidar, 고해상도 위성영상, 현장조사를 활용한 유형화 알고리즘과 미래 기후 시나리오 기반 예측·관리 모델을 구축함. 기대 효과는 유지관리 비용 절감, 물 사용량 절감, 지자체·민간의 도시관리 의사결정 지원, 디지털 트윈 연계 기반의 신뢰도 높은 외부공간 관리 체계 마련임.