• CFD–복사 결합 모델은 대구에서 겨울철 나무의 UTCI(유니버설 열 환경 기후 지수) 영향을 평가한다. • 풍속이 UTCI에 가장 큰 영향을 미치며(상관계수 R≈−0.97), 기온과 MRT(평균복사온도)는 부차적이다. • 키가 큰 상록침엽수는 바람에 노출된 복도에서 특히 아침과 밤 시간에 한랭 스트레스를 완화한다. • 반면, 차폐된 구역에서는 상록수의 그늘이 MRT를 낮추는 동시에 오후 한랭 스트레스를 악화시킨다. • 낙엽수 또는 저목은 차폐된 지역에 적합하며, 상록수는 바람이 강한 지역에 적합하다. 중위도 및 아열대 도시에서 점차 관측이 늘고 있는 극심한 한파는 보행자에게 심각한 건강 및 안전 위험을 초래한다. 여름철 열 완화 측면에서 도시 나무와 같은 자연 기반 해법은 널리 인지되어 왔으나, 겨울철 효과는 충분히 탐구되지 않았고 그 결과도 일관되지 않다. 나무는 풍속을 낮춰 대류에 의한 열 손실을 감소시키는 동시에 태양복사를 줄여 MRT를 낮추며, 이로 인해 한랭 스트레스를 악화시킬 가능성도 있다. 본 연구는 대구(대한민국) 고밀도 도심 지역에서 한파 발생 시기에 대해, 낙엽수와 상록수의 영향이 보행자의 한랭 스트레스에 어떻게 작용하는지 유니버설 열 환경 기후 지수(UTCI)를 이용해 규명하기 위해 전산유체역학(CFD) 모델을 사용한다. 복사 모델과는 단방향(one-way) 오프라인 결합 방식을 적용하였다. 시나리오는 수종과 수고(높이)를 달리하여 공력 항력, 차폐(그늘), 냉각 효과를 평가하였다. 결과는 풍속이 UTCI의 지배적 요인임을 보여주었으며(피어슨 상관계수, R≈−0.97), 반면 기온(R≈0.3)과 MRT(R≈0.15)는 부차적 조절자로 작용하였다. 상록수는 노출 구역에서 강한 바람 발생 확률을 낮추고 중증 한랭 스트레스(UTCI ≤ –13°C)를 완화하였으며, 키가 큰 상록수일수록 아침과 야간에 가장 효과적이었다. 반대로 바람이 이미 약한 차폐된 저층 지역에서는 추가적인 차폐가 MRT와 기온을 낮추어 오후의 열적 쾌적성을 악화시켰다. 낙엽수는 겨울철 잎면적이 작아 영향이 제한적이었다. 이러한 결과는 겨울철 식재 전략이 수종, 수관 높이, 그리고 국지적 형태를 고려해야 함을 강조한다. 상록수는 바람에 노출된 복도에 적합하고, 낙엽수 또는 더 짧은 수종은 차폐된 구역에 더 적합하다.

도심 항공 모빌리티(UAM) 항공기는 일반적으로 복잡한 도심 지형 상공에서 1000–2000피트의 고도에서 운항하며, 구조물과의 공기 흐름 상호작용이 역동적인 조건을 초래함에 따라 정밀하고 실시간의 기상 예측이 요구된다. 전통적인 대규모 예측 시스템은 거친 격자 해상도로 인해 난류 경계층 특성을 충분히 포착하기 어려운 반면, 고해상도 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션은 실시간 운영을 위한 계산 비용이 지나치게 크다. 이러한 과제를 극복하기 위해 본 연구는 한국 기상청이 운영하는 지역 데이터 동화 및 예측 시스템의 데이터를 활용하여 CFD와 유사한 결과를 신속하게 생성하는 딥러닝 기반 에뮬레이터를 제안한다. 잔차 밀집 블록(residual dense blocks)과 풍향 분류 시스템을 통합함으로써, 에뮬레이터는 예측 정확도와 계산 효율을 유의미하게 향상시킨다. 이 접근법은 UAM 운항과 더 나아가 광범위한 도심 기상 응용에 필수적인 도시 규모의 고해상도 일기예측을 가능하게 하며, UAM의 안전하고 효과적인 통합을 위한 새로운 표준을 정립한다.