전 세계 50개 이상 도시에 열 회복력 데이터 확대 제공!

구글 리서치에서는 도시 계획자들이 쿨 루프 솔루션을 적용하고 폭염을 완화할 수 있도록, 전 세계 50개 이상 도시에 대한 건물 단위 옥상 반사율 데이터를 확대 공개하고 있어요. 이 데이터는 새로운 고해상도 열 회복력 지구 엔진 앱을 통해 접근할 수 있게 만들었어요.

매년 약 50만 명의 사망자가 폭염 때문에 발생하고 있어요. 이 위기는 도시 열섬 효과로 더 심해지는데, 이 효과 때문에 도시 지역의 온도는 전 세계 평균의 두 배로 더 빠르게 올라간다고 해요. 이달 초 서유럽을 휩쓴 기록적인 폭염으로 기온이 40°C(104°F)를 넘기도 했죠. 어두운 포장 도로와 지붕 같은 열 흡수 재료의 보급, 그리고 부족한 녹지가 주로 이러한 국지적 온난화를 가속화하고 있어요. 이런 피해를 줄이려면 열 완화 조치가 정말 중요하고, 특히 쿨 루프는 매우 비용 효율적인 해결책을 제공해요. 옥상 반사율(알베도)을 높이면 건물이 흡수하는 태양 에너지의 양을 크게 줄일 수 있어서, 결국 지역 표면 온도를 낮추고 취약 계층을 보호할 수 있는 거죠.

이 문제를 해결하기 위해 구글 리서치 팀은 도시 온도를 낮추고 지역 사회를 안전하게 지킬 수 있도록 AI 기반 도구를 개발하고 있어요. AI를 고해상도 위성 및 항공 이미지에 적용해서, 열 회복력 도구들은 도시가 목표 냉각 개입의 효과를 정량화하도록 돕고 있어요. 2024년, 구글 리서치 팀은 14개 도시에서 이 접근 방식을 시범 운영하며 옥상 반사율 데이터를 제공했어요. 이를 통해 폭염에 매우 취약한 지역을 파악하고, 어디에 쿨 루프를 설치해야 가장 큰 온도 저감 효과를 얻을 수 있을지 결정할 수 있었죠. 이 데이터는 여러 도시의 중요한 의사 결정을 안내했고, 쿨 루프 조례나 적응 계획 같은 이니셔티브로 이어지기도 했어요.

이제 구글 리서치 팀은 이러한 영향력을 더욱 확대하려고 해요. 네이처 커뮤니케이션즈에 게재된 논문 "도시 적용을 위한 고해상도 알베도 추정"에서, 구글 리서치 팀은 다양한 도시 환경에서 건물 단위 반사율을 매핑하는 방법론을 자세히 설명하고 있어요. 이 연구는 일반적인 기후 관측과 실행 가능한 건물 단위 데이터 사이의 간극을 메워주고 있죠. 또한, 전 세계 도시 계획자들이 쿨 루프 개입의 우선순위를 정할 수 있도록, 50개 이상 글로벌 도시에 대한 확대된 알베도 데이터셋도 공개하고 있어요. 이 데이터셋은 새로운 고해상도 열 회복력 지구 엔진 앱을 통해 개방되어 누구나 접근할 수 있어요.

구글 리서치의 접근 방식

행성 정보를 실행 가능한 인텔리전스로 변환하기 위한 Google Earth AI 지리 공간 모델 및 데이터셋 컬렉션의 일환으로, 구글 리서치 팀은 센티넬-2 위성 데이터와 고해상도(30cm) 위성 이미지(에어버스 플레야데스 네오)를 융합하는 새로운 방법을 개발했어요. 이처럼 매우 세분화된 데이터셋은 단순히 이웃 지역 평균을 넘어 실행 가능한 건물 단위 인사이트를 제공하죠. 중요한 점은, 구글 리서치의 모델링 결과에 따르면 이 데이터를 활용한 목표 지향적인 쿨 루프 계획이 전 세계적으로 도시 폭염을 최대 0.5°C (1.8°F)까지 완화할 수 있어서, 도시 계획가들에게 아주 효과적인 방향을 제시한다는 점이에요.

센티넬-2에서 파생된 위성 기반 알베도 추정치는 전 세계적으로 무료로 이용할 수 있지만, 10미터의 공간 해상도로는 개별 옥상을 정확하게 파악하기에는 충분하지 않아요. 이런 한계를 극복하기 위해, 구글 리서치의 접근 방식은 머신러닝 모델과 방사 보정 기술을 사용해서 센티넬-2의 방사 정확도와 글로벌 커버리지를 상업 이미지의 정밀한 공간 세부 정보와 융합하고 있어요. 다양한 파장에서 캡처된 데이터를 혼합함으로써, 각 도시 픽셀에 대한 종합적인 스펙트럼 반사율 프로필을 재구성할 수 있게 되는 거죠.

정확성을 확보하기 위해, 구글 리서치 팀은 콜로라도 볼더에서 수집된 고해상도 항공 초분광 측정값을 이용해 이 방법론을 검증했어요. 융합된 30cm 알베도 지도는 실측 데이터에 비해 단 0.04의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 달성하며 높은 정밀도를 보여줬어요. 이러한 세분화의 획기적인 발전 덕분에 도시 계획가들은 이웃 지역 평균 수준을 넘어서서, 개별적이고 넓은 면적의 건물들을 대상으로 쿨 루프 개보수를 정확하게 우선순위화할 수 있게 되었어요.

열 회복력 지구 엔진 앱

의사 결정자들이 이 데이터에 쉽게 접근할 수 있도록, 구글 리서치 팀은 열 회복력 지구 엔진 앱을 출시했어요. 이 플랫폼은 고해상도 옥상 알베도(반사율) 데이터를 제공해서 능동적인 시정 계획을 지원하고 있어요.

이 앱의 주요 기능은 다음과 같아요:

• 건물 단위 시각화: 알베도 데이터가 중심점으로 표시되어 반사율이 낮은 표면을 쉽게 식별할 수 있어요.
• 기준선 분석: 도시가 현재 반사율을 이해하고 시간 경과에 따른 변화를 모니터링할 수 있도록 돕는 도구들을 제공해요.
• 데이터 이동성: 지역 분석 및 정책 개발을 위해 고해상도 데이터를 다운로드할 수 있는 기능을 갖추고 있어요.
• 동적 줌: 인구조사 구역별 집계에서 개별 건물 인사이트로 전환되는 중첩 인터페이스를 제공해요.

확대된 서비스 범위

이번 공개를 통해 구글 리서치 팀은 9개국 50개 이상 도시로 데이터를 확장했어요. 새로 추가된 지역에는 유럽의 주요 도시(런던, 아테네, 바르셀로나 포함), 브라질(리우데자네이루, 상파울루 포함), 그리고 미국(로스앤젤레스, 오스틴, 뉴욕시 포함)이 포함되어 있어요. 이 건물 단위 알베도 데이터를 개방적으로 제공함으로써, 구글 리서치 팀은 도시들이 반사성 표면의 채택을 가속화해서 도시 표면 온도를 낮추는 데 도움을 주고자 해요.

데이터 접근 방법

열 회복력 지구 엔진 앱은 현재 서비스 중이며 누구나 사용할 수 있어요. 이번에 공개된 50개 이상 모든 도시의 옥상 알베도를 시각화하려면 인터랙티브 데이터를 직접 둘러볼 수 있어요.

자세한 기술 문서와 자체 분석을 위한 고해상도 데이터셋을 다운로드하려면 열 회복력 사이트를 방문해 주세요.

감사 말씀

이 연구는 구글 리서치 팀이 월드 리소스 인스티튜트(WRI)와 협력하여 개발했어요.

구글과 WRI의 협력자들에게 감사드려요: Elizabeth J. Wesley (WRI), Salil Banerjee, Vishal Batchu, Aniruddh Chennapragada, Kevin Crossan, Bryce Cronkite-Ratcliff, Ellie Delich, Tristan Goulden (National Ecological Observatory Network), Mansi Kansal, Jonas Kemp, Eric Mackres (WRI), Yael Mayer, Rebecca Milman, John C. Platt, Shruthi Prabhakara, Gautam Prasad, Aaron Bell, Shravya Shetty, Charlotte Stanton, Wayne Sun, Lucy R. Hutyra.