급격한 도시팽창 및 각종 산업시설의 밀집화는 도심지역의 지형지물 변화에 많은 영향을 줌으로써 한 지역에 다양한 높이의 건축물 또는 평지와 산지가 함께 존재하는 현상을 초래하며, 이는 건축물의 내풍설계 시 가장 중요한 요소인 설계풍속을 산정함에 있어 설계자에게 어려움을 주게 된다. 최근에는 이상기후로 인해 국지적 강풍 및 태풍에 의한 피해규모가 증가하고 있다. 대한민국은 반도로써 대륙과 해양에서 발생하는 기상의 영향을 모두 받고 있으며, 연중 태풍과 같은 위험기상현상이 자주 발생한다. 특히 최근 지구온난화 등 기후변화 및 이상기후 현상으로 국지적 강풍이 증가하고 태풍의 강도가 강해지므로 바람에 의한 피해규모가 더욱 증가하고 있는 추세이다.
예상치 못한 강한 바람에 의한 피해를 최소화하고 건축물의 안정성 증대 및 입주자들의 불쾌함과 불안함을 해소하기 위해 KBC 2016에서는 풍하중에 대한 기준을 마련하고 설계풍속을 산정하여 구조물의 내풍설계를 하도록 권고하고 있다. 그러나 고층건축물과 저층건축물이 공존하는 도심지에서의 내풍설계 시 별도의 구별 없이 설계자의 주관에 따라 설계풍속 인자들을 산정하고 있으며, 도심의 지형정보를 고려해야 함에도 불구하고 건축물에 작용하는 설계풍속을 해석할 때 필요한 기본풍속과 풍속고도분포계수, 지형계수 등의 인자들이 일괄적으로 산정되고 있다. 또한 건축구조기준에서 제시된 산정과정에 따라 설계풍속 인자들을 산정하기 위해서는 고려해야할 변수가 매우 많을 뿐만 아니라, 현지측량으로 인한 비용적, 시간적 어려움이 있어, 실무에서는 복잡한 경우에 대부분 적용하지 않기 때문에, 내풍설계의 합리성 및 건축물의 안정성에 큰 문제가 되고 있다.
이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 연구에서는 KBC 2016의 기준을 반영하여, 공간정보를 활용한 설계풍속을 산정 방법을 개발 하였다. 건축물 주변의 지형지물을 반영하여 설계풍속 인자를 산정하는 방법을 제안함으로써, 설계자의 주관을 배제한 합리적인 내풍설계에 기여하고자 하였다.
특히 설계풍속 인자인 풍속고도분포계수를 산정하기위해 건축물의 높이별로 밀집도 분석을 활용하여 지표면조도를 구분하였다. 공간데이터의 확보를 위해 수치지형도에서 건축물 레이어를 추출한 후, 밀집도 분석을 위한 방안을 생성하였으며, 방안별로 건축물 높이별 도수분포 현황을 조사하였다. 건축물의 분포도를 통해 VMR 및 포아송분포 분석을 진행함으로써 높이별 밀집도를 판정 하였으며, 카이제곱 검증을 통해 통계적 유의성을 확보하였다. 지형계수의 경우 기존의 산정 방식들을 개선하여, 표고점의 높이 및 위치정보를 활용한 지형계수 산정 방법을 개발하였다. 연구지역 지형의 공간정보데이터를 기반으로 풍상측의 방향에 따라서 연구 범위를 결정 한 후 정점 및 지표면을 추출 하는 방법을 제안하였으며, 추출한 정점과 점데이터들 간의 거리 및 높이 차를 GIS를 활용하여 산정한 후 지형계수 인자들의 위치정보를 분석하고, 이를 기반으로 지형계수를 산정 하였다.
공간정보데이터를 바탕으로 GIS를 이용하여 설계풍속을 산정한 결과 기존의 다소 정성적, 주관적인 방법에서 벗어나 보다 지형·지물을 반영하여 정량적, 객관적으로 설계풍속 인자를 산정하였다. 이를 실제 설계건축물의 설계풍속 산정 값과 비교한 결과 지표면조도 B, 지형계수를 1의 기본값을 사용할 경우 건축물의 과다·과소 설계가 발생함으로써 건축물의 안정성 및 경제성에 문제를 일으킬 수 있음을 확인 할 수 있었다.
또한 본 연구에서는 이러한 과정을 자동화한 프로그램을 개발함으로써 설계풍속 산정에 소요되는 시간과 비용을 단축할 수 있었다. 본 연구를 통해 설계자에게 필요한 설계풍속 인자들의 자료 제공을 언제 어디서나 가능하게 함으로써 합리적이고 경제적인 내풍설계에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

Rapid urban expansion and crowding of the various industrial facilities affect a lot the terrain feature changes of downtown area so that it results in one area having buildings with a wide range of height and also both the foothills and mountainous areas, which gives a designer difficulties in calculating design wind speed that is the most important factor for the wind resistant design of a building. Recently, a scope of damage is increasing by localized heavy winds and typhoon, which is all caused by abnormal climate. As the peninsula, South Korea is affected by weather arising from both continent and the ocean, and dangerous weather phenomenon like a hurricane often occur every year. Especially, because of global warming, climate change and abnormal climate phenomena, localized strong wind has been increasing and typhoon’s strength became stronger and therefore, damage caused by the wind had a tendency to be getting bigger. KBC 2016 recommended to perform wind resistant design for buildings by establishing standards to wind load and calculating design wind speed, in order to minimize damage by unexpected strong wind, secure the stability of buildings and resolve residents’ displeasure and nervousness. With respect to wind resistant design in downtown high buildings and low storied building are coexist, however, without particular distinction, designers frequently not only calculate factors of design wind speed with their own leeway, but also, despite the necessity to consider the geographic information of urban areas, compute en bloc factors such as basic wind speed, velocity pressure exposure coefficient and topography factor, which are necessary when interpreting the design wind speed. There are many variables to be considered to calculate design wind speed factors in accordance with computation process suggested by standards for architectural structures, and furthermore, since they do not normally apply it to most of the complex cases in practice due to difficulties of cost and time by location survey, it becomes a big problems to the rationality of wind design or the stability of buildings.
To sort out these problems, reflecting KBC 2016 criteria, the present study developed measurement to calculate the design wind speed by applying spatial information. It aimed at contributing to the rational wind resistant design in which a designer’s leeway was excluded, by suggesting a measurement to calculate the design wind speed factors reflecting the terrain feature around buildings.
Particularly, to compute velocity pressure exposure coefficient, namely the design wind speed factor, this research project has divided ground surface roughness by utilizing concentration analysis for each height of a building. After extracting buildings layer from digital map to secure spatial data, it drew up a measure for concentration analysis and investigated the frequency distribution status by building height for each measure. It judged concentration analysis by height by carrying out VMR and Poisson distribution analysis through buildings’ distribution chart, and secured statistical significance with Chi-square verification. As for topography factor, it improved the existing calculation methods, and devised a calculation method on the topography factor applying the height of bench mark and location information. It proposed a way to extract peak and ground surface, after having determined the scope of the research in accordance with the direction of windward side based on the spatial information of research area terrain. And then, it calculated the differences of distance and height between the peak and point data using GIS, analyzed the location information of topology factors and then, calculated topology factor.
As a result of computing the design wind speed applying GIS based on spatial information, it was able to estimate the design wind speed factor quantitatively and objectively relatively more reflecting geographic features, apart from the previous somewhat qualitative and subjective ways. As comparing it with the value of design wind speed for the actual design architecture, if using the default value of 1 for ground roughness B, topology factor, the excessive and insufficient design of buildings occur so that it has been identified that it caused problems with the stability and economic efficiency of buildings. In addition this project could save time and cost spent for design wind speed calculation by developing an automated program for these procedures. Through the present research that it is expected that designers can obtain the available information of design wind speed factors anytime and anywhere and it will contribute to cost-effective wind resistant design.