본 연구실은 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 모델을 활용하여 도시 내 대기 흐름과 미세먼지, 대기오염물질의 확산 특성을 심층적으로 연구하고 있습니다. 도시 환경은 복잡한 건물 구조와 다양한 지형적 특성으로 인해 대기 흐름이 매우 복잡하게 변화하며, 이에 따라 오염물질의 이동 및 분포도 크게 달라집니다. 연구실에서는 GIS(지리정보시스템) 자료와 결합된 CFD 모델을 통해 실제 도시의 건물, 도로, 녹지 등 다양한 요소를 수치적으로 재현하고, 이를 바탕으로 미세먼지(PM2.5, PM10), 이산화질소(NO2), 오존(O3) 등 주요 대기오염물질의 확산 경로와 농도 분포를 정밀하게 예측합니다. 특히, 최근에는 도시숲, 수직숲, 방풍벽 등 도시 내 녹지 및 인공 구조물이 대기질 개선에 미치는 영향을 수치적으로 분석하고 있습니다. 예를 들어, 수목의 항력 효과를 반영한 CFD 모델을 개발하여, 도심 내 수목 식재가 미세먼지 저감과 보행자 풍환경 개선에 어떻게 기여하는지 정량적으로 평가합니다. 또한, 대형 화재, 교통량 변화, 건물 신축 등 다양한 도시 이벤트가 대기질에 미치는 영향도 시나리오별로 모의하여, 도시 환경 관리 및 정책 수립에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 이러한 연구는 도시 대기환경의 미세 규모에서의 오염물질 거동을 이해하고, 고해상도 대기질 예측 및 맞춤형 환경 개선 방안 도출에 필수적입니다. 연구실의 CFD 기반 도시 대기환경 연구는 국내외 다양한 도시에서 실제 관측자료와의 비교 검증을 통해 신뢰성을 확보하고 있으며, 도시 기상-대기질 통합 모델의 고도화, 스마트시티 기상 서비스, UAM(도심 항공 모빌리티) 운항 지원 등 미래 도시 환경 문제 해결에도 적극적으로 활용되고 있습니다.

연구실은 저비용 고밀도 대기질 센서 네트워크와 첨단 데이터 융합 기법을 활용하여 도시 내 대기오염의 시공간적 변동성을 정밀하게 모니터링하고 있습니다. 최근 대기오염 문제는 미세먼지, 초미세먼지(UFP), 오존 등 다양한 오염물질의 복합적 영향으로 인해 더욱 복잡해지고 있으며, 이에 따라 기존의 대기질 관측망만으로는 도시 내 미세 환경 변화까지 포착하기 어렵습니다. 연구실에서는 수백 개의 저비용 센서를 활용한 고해상도 관측망을 구축하고, 이를 통해 도로, 터널, 학교, 공원 등 다양한 도시 미세환경에서의 오염 특성을 실시간으로 파악합니다. 이와 함께, 관측 데이터의 품질 향상을 위해 인공지능 및 통계적 보정 기법을 적용하고, CFD 모델 결과와의 융합을 통해 3차원 대기질 분포를 재구성합니다. 예를 들어, 센서 네트워크에서 수집된 데이터와 CFD 기반 가상 센서(virtual sensor) 데이터를 결합하여, 실제 관측이 어려운 지역에서도 신뢰성 높은 대기질 정보를 제공합니다. 또한, 이러한 데이터 융합 기반의 대기질 분석 결과는 모바일 플랫폼, 스마트시티 환경, 맞춤형 대기질 서비스 등 다양한 응용 분야에 활용되고 있습니다. 이러한 연구는 도시 내 대기오염의 미세 공간적 분포와 단기 변동성을 정밀하게 파악할 수 있게 하며, 시민 건강 보호, 정책 수립, 환경 교육 등 사회적 파급 효과가 매우 큽니다. 연구실은 앞으로도 IoT, 빅데이터, 인공지능 등 첨단 기술을 접목하여 도시 대기환경 모니터링 및 예측의 새로운 패러다임을 제시할 계획입니다.