AI와 도시 나무 그늘 면적 분석과 보행자 체감온도 예측 기술의 융합

 

기후 변화로 인한 폭염 현상이 전 세계 도시를 위협하고 있다. 특히 아스팔트, 콘크리트, 유리로 뒤덮인 도시 환경은 열을 축적하고 반사하는 특성으로 인해 실외 체감온도를 더욱 높인다. 이러한 도시 열섬 효과는 단순한 불쾌함을 넘어 건강 위험을 초래하고 특히 고령층과 유아, 야외노동자들에게 심각한 생리적 스트레스를 유발한다. 이 문제를 해결하기 위한 가장 자연스럽고 비용 효율적인 방법 중 하나는 바로 ‘도시 나무’를 활용하는 것이다.
도시 나무는 광합성을 통해 탄소를 흡수할 뿐만 아니라 그늘을 만들어 햇빛을 차단하고 증산작용으로 주변 공기를 냉각시킨다. 특히 여름철, 인도와 도로변에 조성된 가로수 그늘은 시민들에게 일종의 자연 에어컨으로 기능한다. 그러나 이러한 그늘의 효과는 단순히 나무 한 그루의 존재 유무로 결정되지 않는다. 나무의 수종, 수관의 형태, 잎의 밀도, 그늘이 만들어지는 방향과 시간대, 주변 건물과의 간섭 등 수많은 요소가 보행자에게 주는 체감온도에 영향을 준다.

 

 

 

 

전통적인 방식으로는 그늘 면적을 현장 실측하거나 단순한 시뮬레이션으로 추정했지만, 최근에는 인공지능이 이 분야의 패러다임을 바꾸고 있다. AI는 위성 영상, 드론 이미지, 실시간 기상 데이터, 수관 구조 데이터를 학습하여 나무가 만들어내는 그늘의 면적을 정밀하게 추정할 수 있다. 더 나아가 그 그늘 아래의 보행자가 실제로 느끼는 온도, 즉 체감온도를 예측함으로써 도시 환경 설계의 핵심 의사결정에 과학적 기반을 제공하고 있다.
이 글에서는 도시 나무가 형성하는 그늘의 물리적 특성과 그로 인해 발생하는 보행자의 체감온도 변화가 AI 기술과 어떻게 융합되고 있는지를 4가지 주제로 나누어 구체적으로 살펴본다. 기존 조경 기술과의 차이점, AI 분석 방법론, 실제 활용 사례, 향후 도시 설계 적용 가능성까지 폭넓게 다룬다.

 

AI와 도시 나무 그늘면적 추정을 위한 이미지 기반 수관 인식 기술

도시 나무의 그늘면적을 정확히 파악하는 첫 번째 관건은 나무 수관의 모양과 크기, 그리고 태양의 이동 경로를 정확히 인식하는 것이다. AI는 이러한 복합적 요소들을 동시에 고려할 수 있는 기술로 발전하고 있으며, 그 중심에는 컴퓨터 비전 기반의 수관 인식 알고리즘이 존재한다. 기존에는 나무 아래 그림자의 길이를 현장에서 측정하거나 2D CAD로 단순화된 시뮬레이션을 통해 면적을 예측했지만, 이는 실제 상황을 반영하지 못하고 많은 오차가 발생했다. 이에 반해 AI는 고해상도 항공 영상, 드론 촬영 이미지, 스트리트 뷰 등을 학습하여 실제 나무 수관의 형상, 높이, 잎 밀도, 계절별 변화 등을 정밀하게 모델링할 수 있다. 이를 위해 주로 활용되는 기술은 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 객체 분할 기술로, 이미지 내에서 나무 수관과 주변 배경을 분리하고 각 픽셀 단위로 영역을 식별할 수 있게 된다.
AI는 시간대별 태양 고도와 방향을 계산하여 수관이 형성하는 그늘의 방향성과 면적을 시간에 따라 예측한다. 예를 들어 오전 10시, 오후 1시, 오후 4시의 햇빛 방향과 강도를 적용하면 나무가 해당 시간대에 어느 방향으로 몇 m²의 그늘을 형성하는지를 실시간으로 추정할 수 있다. 더불어 나무 수종별 수관 구조 특성을 학습하여 단순한 원형 투영이 아닌 정확한 입체형 그늘 모델을 구성할 수 있게 되었다. 또한 AI는 계절별 변화도 반영한다. 낙엽수의 경우 봄과 여름에는 최대의 그늘을 제공하지만 겨울에는 거의 무의미한 수관만 존재한다. AI는 NDVI(정규화 식생지수)와 잎 색상 패턴, 기후 데이터를 분석하여 그늘 제공 기간의 정확한 예측도 가능하게 한다. 이런 데이터는 도심 내 그늘이 필요한 위치에 어떤 수종을 선택하고 식재할지를 결정하는 데 과학적인 근거로 작용한다.

 

AI와 도시 나무 그늘의 체감온도 영향 예측을 위한 마이크로기후 분석

그늘이 단순히 햇빛을 가리는 기능에 그치지 않고 실제 보행자의 체감온도에 미치는 영향을 분석하기 위해서는 마이크로기후(Microclimate) 분석이 필요하다. AI는 이러한 분석을 기존의 일괄적 온도 평균 데이터 대신, 장소별·시간대별·환경 조건별 세분화된 기후 특성으로 정리하여 그늘 아래에서의 인간 체감온도를 계산할 수 있게 한다.
AI가 사용하는 대표적인 체감온도 지표는 UTCI(Universal Thermal Climate Index), PET(Physiological Equivalent Temperature), 그리고 WBGT(Wet Bulb Globe Temperature)이다. 이 지표들은 단순한 기온이 아니라, 풍속, 상대습도, 일사량, 복사열, 복사 그늘 여부 등 다양한 요소를 함께 계산하여 사람이 느끼는 온도를 정량화한다. 특히 UTCI는 보행자의 활동 강도, 복장, 신체 반응까지 통합하여 실질적인 더위 체감을 모델링하는 데 적합하다.
도시 나무의 그늘은 이러한 체감온도 지표에 큰 영향을 미친다. 동일한 장소에서도 그늘의 존재 여부에 따라 체감온도는 5도 이상 차이가 나며, 대기 정체로 인해 복사열이 축적되는 건물 밀집 지역에서는 그 차이가 78도 이상 벌어지는 경우도 관측되었다. AI는 고해상도 그늘 예측 결과와 시간대별 마이크로기후 데이터를 결합해 '오전 10시12시 사이, 이 나무 아래 그늘은 체감온도를 6.5도 낮춘다' 와 같은 결과를 시각적으로 제공할 수 있다. 특히 AI는 수종별, 수관 구조별 체감온도 완화 기여도 분석도 가능하다. 예를 들어 단풍나무는 수관이 넓고 그늘 효과가 강하지만 낙엽이 빨리 지기 때문에 여름 후반기엔 효과가 줄어든다. 반면, 느티나무는 비교적 오랫동안 수관을 유지하며 연중 고른 체감온도 개선 효과를 낸다. AI는 이런 생태적 특성과 실제 도시 환경 데이터를 결합하여, 위치 맞춤형 수종 선택과 식재 설계에 과학적 기준을 제공한다.
나아가 AI는 도로의 포장 재질, 주변 벽면의 반사율, 통풍 조건까지 고려해 동일한 나무가 주는 그늘 효과가 상황에 따라 어떻게 달라지는지를 학습한다. 예를 들어 흑색 아스팔트 위와 반사율 높은 인도 위에서는 동일한 그늘도 체감온도 완화 효과가 상이하다. 이러한 정밀한 해석을 통해 AI는 단순한 식재 제안이 아니라 기후 복원 설계 전략으로서의 도시 나무 활용 방안을 제공할 수 있다.

 

AI와 도시 나무 기반 보행 환경 시뮬레이션을 통한 쾌적성 최적화

AI 기술은 도시 나무의 그늘과 체감온도를 단순히 분석하는 수준을 넘어 미래 시나리오 기반의 보행 환경 시뮬레이션으로 확장되고 있다. 즉, 단지 현재의 기후 조건을 분석하는 데서 끝나는 것이 아니라 다양한 변수 변경에 따라 보행자가 경험할 환경을 가상으로 예측할 수 있게 된다. 이는 도시 설계와 정책 수립의 결정적 데이터로 활용된다. 대표적인 AI 기반 시뮬레이션 시스템은 도심 가로환경에 도시 나무 식재 시 체감온도 변화 예측 시뮬레이션이다. 예를 들어 3차선 도로변에 5미터 간격으로 느티나무를 식재할 경우, 한여름 오후 2시 기준 보행자의 체감온도가 33도에서 26도로 감소한다는 결과가 도출된다. 반면, 같은 공간에 은행나무를 식재할 경우 그늘 효과는 강하지만, 악취와 낙과로 인해 불쾌지수가 올라가 실질적 쾌적성은 낮아진다는 결과도 있다. 이처럼 AI는 다양한 식재 조건과 환경 시나리오를 반복 시뮬레이션하여 최적의 도시 녹지 설계안을 도출한다.
또한 AI는 시간적·공간적 불균형 문제도 분석할 수 있다. 특정 거리 구간에만 나무가 집중되어 있거나 오후 시간대에만 그늘이 형성되는 공간이 있다면 AI는 이를 시각화하고 개선 제안을 도출한다. 예컨대 500m의 보행로 중 250m 구간에만 오후 3시 이후 그늘이 형성된다는 분석이 나오면 그 외 공간에 대해 신규 식재 또는 구조물형 그늘을 제안할 수 있다.
AI 시뮬레이션은 고령자, 아동, 교통약자 등 사용자 특성에 따라 다른 기준을 적용하는 것도 가능하다. 고령자는 30도 이상의 체감온도에 민감하기 때문에 AI는 동일 공간에서 이들이 체감하는 열 스트레스 수준을 시뮬레이션하고, 고위험 경로 구간을 식별해 정책적으로 대응할 수 있게 한다. 이는 기존의 일괄적 설계 방식에서 벗어나 사용자 맞춤형 도시 조경 설계로 나아가는 중요한 전환점이 된다.

 

AI와 도시 나무 그늘 기반 도시계획 통합의 미래 방향

도시 나무와 AI 기술이 결합한 그늘 체감온도 분석은 이제 도시계획 전반에 걸쳐 통합되어야 한다. 단순히 조경이나 미관 요소가 아닌 기후 적응형 인프라로서 도시 나무의 기능을 정식으로 인정하고 AI가 제공하는 데이터를 도시 설계와 정책 수립의 핵심 근거로 활용해야 한다는 의미다.
AI는 그늘의 효과를 기반으로 도시 전역에서 열 저감 우선 지역을 도출할 수 있다. 특히 고층건물 밀집 지역, 대형 교차로, 대중교통 환승 지점, 공공 보건시설 주변 등 체감온도가 급상승하는 히트존(heat zone)을 분석하고 해당 지역에 최적화된 나무 수종과 식재 방식, 가로수 간격 등을 제안할 수 있다. 이는 단순한 나무 심기를 넘어, 도시의 구조 자체를 기후 복원형으로 재설계하는 시도다.
또한 AI는 장기 시뮬레이션을 통해 기후 변화에 따른 도시 나무의 역할 변화를 예측할 수 있다. 예를 들어 평균기온이 2도 상승할 경우 그늘 효과가 10% 감소한다는 예측이 나오면 이에 대응해 더 넓은 수관을 가진 수종을 선제적으로 식재하거나 인공지반녹화기술과 연계하는 설계를 추진할 수 있다. 정책적으로도 이러한 AI 기반 분석은 시민의 참여와 연결될 수 있다. 스마트폰 앱이나 웹포털을 통해 시민이 실시간 그늘 위치, 체감온도 정보를 확인하고, 이동 경로를 조정하거나 쉼터를 찾을 수 있도록 하는 등 AI 기반 도시 정보 서비스로 확대 적용될 수 있다. 무엇보다 중요한 것은 이러한 데이터가 단지 기술적 분석으로 끝나지 않고 정책, 설계, 시공, 유지관리까지 이어지는 선순환적 도시 생태 시스템의 일부로 기능하는 것이다. 그 중심에 AI와 도시 나무가 함께 설계되고 있다는 점은 기후 위기 시대 도시가 나아가야 할 방향성을 명확히 보여준다.


AI는 이제 단순한 도심 나무 관리 도구를 넘어 도시의 체감온도와 보행자 쾌적성을 직접 설계하는 핵심 기술로 떠오르고 있다. 특히 그늘이라는 눈에 보이지 않는 공간적 요소를 과학적으로 분석하고, 그것이 인체 체감에 미치는 영향을 정량화하며 설계와 정책에 반영하는 일련의 과정은 도시의 기후 복원력 강화에 결정적인 역할을 한다.
이 글에서 다룬 AI 기반 도시 나무 그늘 분석과 보행자 체감온도 예측 기술은 기술적 정밀도와 실용적 정책 적용 가능성을 동시에 갖춘 미래형 도시조경 솔루션이다. 고온현상이 일상이 된 도심 환경 속에서 한 그루 나무가 얼마나 전략적으로 활용될 수 있는지를 보여주는 가장 과학적인 사례이기도 하다.