대기 오염 확산 분석은 오염 물질이 대기 중에서 어떻게 이동하고 퍼지는지를 연구하는 과정으로, 공기 질 개선, 공중 보건, 공공 정책, 도시계획 등 많은 분야에서 필수적인 역할을 한다.
정확한 대기 오염 확산 분석을 위해 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 기법을 사용하였다. 분석 환경을 공공(한국국토정보공사)의 디지털 트윈 플랫폼 상에 SaaS 서비스로 구현함으로써 활용성과 접근성을 극대화 하였으며, 센서 계측 데이터와 시뮬레이션 데이터를 융합하였다.
개발 범위
- 대상지의 지형, 건축물, 지표면 인근의 바람 저항 요소들의 CAD 데이터 자동 생성
- 기상 정보 연계를 통해 실제 기상 정보를 시뮬레이션에 반영하여 결과의 정확성과 신뢰도 향상
- 자동 격자 생성 및 시뮬레이션 수행으로 전문적 지식이 없이도 시뮬레이션이 가능한 SaaS 구축
- 3차원 시뮬레이션 결과의 가시화 렌더링 엔진 구동을 위한 클라우드 인프라 설계 개발
대상지는 경기도 시흥시 소재 시화국가산업단지(약 22.627$km2$) 일원으로 대기오염 등 환경적으로 매우 취약한 지역이다.
활용 방안
- 확산시뮬레이션을 통해 화재 및 대기오염물질 확산 발생시 경로를 예측하여, 예상 피해 지역 도출 및 긴급 안내문자 등을 적시에 제공
- 역추적 시뮬레이션과 IoT 대기 측정센서를 연동하여, 실제 측정값에 따른 주요 복합악취 발생 업체 추적 관리
- 데이터 분석과제 등 R&D 활용
전산유체역학 시뮬레이션 방법
해석 소프트웨어
전산유체역학 프로그램은 대표적인 공개 소스 코드인 OpenFOAM을 사용한다. 공개 소스 코드는 별도의 라이선스 비용이 들지 않고 병렬 계산에도 제한이 없을 뿐 아니라, 이후 새로운 기능의 추가를 위한 개발 및 수정이 용이하여 공공서비스 플랫폼에 적합하다.
공개되어 있는 OpenFOAM 코드에 다음과 같은 기능을 개발하여 추가하였다.
- 대기안정도를 고려한 대기경계층 경계조건 – 매우 불안정부터 안정까지 6가지 Pasquill Class 구현
- 오염물질 확산 시뮬레이션 기능
- 센서의 데이터로부터 오염물질의 발생 위치를 역추적하는 시뮬레이션 기능
- 솔버 안정화 장치 추가
공간 데이터를 이용한 형상 및 격자 자동 생성
한국국토정보고사의 3D 공간정보 플랫폼에 구축되어 있는 대상지의 지형, 건축물, 지표면 인근의 바람 저항 요소들의 데이터를 활용한다. 이를 위해 플랫폼에서 사용되는 공간데이터의 형식과 시뮬레이터에서 사용하는 데이터 형식 간의 상호 인터페이스 모듈을 개발하였다.
수치지형도의 지형 데이터는 obj 파일로 변환되고, 건축물 데이터를 이용해 건물의 3차원 형상을 만든다. 이를 이용해서 OpenFOAM의 격자 생성 유틸리티인 snappyHexMesh를 이용하여 3차원 격자를 만든다. 일련의 절차는 입력되는 조건으로 부터 자동화 스크립트를 이용하여 사용자 개입 없이 자동으로 진행된다.
시뮬레이션
기상정보 연계를 통해 실제 풍속, 풍향, 온도가 주어지면 계산에 필요한 파일들이 생성되고 클라우드에서 시뮬레이션이 시작된다. 계산된 데이터를 바탕으로 오염물 센서 데이터가 입력되면 역추적 시뮬레이션을 실행하여 악취 발생 지역을 추정한다.
후처리 자동화
OpenFOAM 계산 결과를 3차원 데이터 처리 프로그램인 ParaView의 스크립트를 이용해 이미지와 동영상을 자동으로 생성하고, 미들웨어에서 3D 시각화 데이터로 변환하여 디지털 트윈 플랫폼에서 가시화한다.
오염원의 종류와 위치에 따른 오염 확산 범위 분석 보고서를 자동으로 생성하고, 오염물질 확산에 의해 피해가 예상되는 지역을 미리 예측하여 적절한 조치를 취하는 용도로 활용된다. 역추적 보고서를 통해 센서가 오염을 감지했을 때 오염원 배출 의심 기업 목록을 작성한다.
실시간 시뮬레이터 구현
전산유체역학은 계산에 많은 시간이 소요되기 때문에, 여러 조건에 대한 시뮬레이션 데이터를 이용해 실시간으로 데이터를 얻기 위한 차수축소모델을 제작한다.
주어진 풍향 및 풍속 범위에서 실험점을 도출하고, 각각에 대한 시뮬레이션을 통해 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 해석 데이터를 이용해 적합직교분해(Proper Orthogoanl Decomposition, POD) 기법을 이용해 주성분 분석을 수행하고, 인공신경망 학습을 통해 차수축소모델을 생성한다. 생성된 모델은 계산하지 않은 조건에 대해서 전산유체역학 시뮬레이션과 거의 같은 정확도의 3차원 공간의 결과 데이터를 수초 내에 만들어주기 때문에, 조건만 입력하면 실시간으로 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있다. 아래 그림의 왼쪽이 전산유체해석 결과이고 오른쪽이 차수축소모델이 재건한 결과이다.
대기오염 확산 분석을 위해 CFD, 디지털 트윈, SaaS를 결합하여 공공 플랫폼에 구축하고 성능을 검증하였다.
디지털 트윈에 CFD를 구현하기 위해서는 전처리/계산/후처리 전체 프로세스의 자동화와 데이터베이스를 활용한 실시간 시뮬레이터 개발이 필요하다. 이를 위해서는 코드 개발과 자동화가 쉽고, 다양한 프로그램과 쉽게 연동될 수 있으며, 라이선스 비용이 없는 공개소스 코드의 사용이 필수적인 것으로 생각된다.