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AEM-Lab

박승부 교수

전이대기경계층 내 난류확산의 특성 분석 및 대기경계층 모수화 방법 개선

전산유체역학 모델을 활용한 서울시 도시대기환경영향평가 연구

컴퓨터 비전 기법을 이용한 관측자료 융합기술 개발

지형을 고려한 딥러닝 이산화탄소 풋프린트 모델 개발 및 서울도심 지역 적용

온실가스 집중관측 및 배출량 분석을 통한 서울시 온실가스 모니터링 체계 구축방안

AEM-Lab

박승부

서울시립대학교 환경공학부 대기환경모델링연구실(AEM-Lab)은 도시 대기환경의 복잡한 문제를 해결하기 위해 물리 기반 수치모델링, 전산유체역학(CFD), 인공지능(AI) 기법, 그리고 다양한 관측자료를 융합한 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 도시 내 미세먼지, 오존, 이산화탄소 등 주요 대기오염물질의 이동 및 확산 경로를 정밀하게 예측하고, 실제 도시 환경에서 발생하는 다양한 대기질 문제를 과학적으로 분석하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 도시 내 건물 밀집 지역, 도로 협곡, 고층 건물 주변 등에서의 대기 흐름과 오염물질 분포를 고해상도로 재현하기 위해 OpenFOAM, PALM 등 첨단 CFD 모델을 활용하고 있습니다. 또한, 대기경계층 및 행성경계층(PBL) 동역학, 도시 기상 및 난류 구조 해석, 코히어런트 구조 식별 및 추적 등 도시 기상 현상에 대한 심층 연구를 통해 도시 환경의 미기후 변화와 오염물질 확산 특성을 규명하고 있습니다. 최근에는 딥러닝, LSTM, GRU, Bi-LSTM 등 인공지능 기반 예측 모델을 도입하여 대기질 예측의 정확도를 높이고, 다양한 도시 환경 및 기상 조건에 대한 예측 성능을 향상시키고 있습니다. 실제 서울, 대전, 부산 등 대도시를 대상으로 한 연구에서, 인공지능 모델이 단기 및 장기 대기질 예측에 우수한 성능을 보임을 확인하였으며, 중국 등 인접 국가의 대기질 자료를 활용한 예측 정확도 향상 연구도 병행하고 있습니다. 이와 같은 융합 연구는 도시 대기환경 문제의 복잡성을 효과적으로 해소하고, 정책적·실무적 의사결정에 필요한 과학적 근거를 제공합니다. 또한, 미래 도시의 기후 변화 대응, 오염물질 저감, 쾌적한 생활환경 조성 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 혁신적 대기환경 예측 시스템 개발에 기여하고 있습니다. AEM-Lab은 앞으로도 도시 대기환경의 지속가능한 발전과 시민의 건강 보호를 위해, 첨단 모델링 기법과 인공지능 기술을 융합한 창의적이고 실용적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.

전이대기경계층 내 난류확산의 특성 분석 및 대기경계층 모수화 방법 개선
전산유체역학 모델을 활용한 서울시 도시대기환경영향평가 연구
컴퓨터 비전 기법을 이용한 관측자료 융합기술 개발
지형을 고려한 딥러닝 이산화탄소 풋프린트 모델 개발 및 서울도심 지역 적용
온실가스 집중관측 및 배출량 분석을 통한 서울시 온실가스 모니터링 체계 구축방안
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
AI예측
AI 융합 초정밀 대기질 예측 시스템
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도시환경시뮬레이션
도시 미기후 및 오염물질 확산 정밀 시뮬레이션
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글로벌리더십
국제 공동연구를 통해 검증된 세계적 수준의 모델링 역량
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지속가능기술
쿨루프·건물 녹화 기반 지속가능한 도시 환경 솔루션
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정부협력
정부·공공기관이 신뢰하는 대기환경 정책 파트너
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핵심원천기술
대기경계층 및 난류 현상 규명을 통한 핵심 원천기술
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