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9월 초, 임팩트 투자사 소풍벤처스와 카카오임팩트가 주최한 ‘2025 기후테크 스타트업 서밋’에 다녀왔다. 국내외 기후 기술 연구자와 기업가, 투자자 등이 모이는 자리로 2022년 시작해 올해 네 번째 개최됐다. 최근 3년은 주제가 기후와 인공지능(AI)일 정도로, 기후위기를 새로운 기술을 이용해 해결하는 데 주력하고 있다.


첫날엔 기후, AI 개발, 정책, 투자 등 각계 전문가들이 논의의 기반이 될 각 분야 동향을 점검하는 발제 세션이 있었다. 나는 AI 대유행 시대에 자칫 간 소방관야간수당 과하기 쉬운 데이터의 중요성을 짚었다. 주제는 크게 둘이었다. 좋은 기후위기 해법을 도출하기 위해서는 기후 문제에 어울리는 적절하고 차별화된 데이터가 필요하다는 주장이 하나였고, 데이터의 공개·공유 생태계가 튼튼해야 한다는 주장도 했다.


이 가운데 첫 번째인 기후 문제에 어울리는 데이터가 바로 ‘ sbi 광고모델 미시적 데이터’, 위치 정보와 시간 정보가 잘 갖춰진 장기 데이터 세트다. 이 데이터는 적응에 중요하다. 이미 산불이나 홍수, 호우 경보 등 여러 분야에서 국내외 스타트업들이 해법을 찾고 사업 모델을 갖춰가고 있다. 데이터를 기업이 직접 구축하면 상당한 경쟁력이 될 수 있지만, 시간과 돈이 많이 드는 일이다. 서로 나눠서 구축한 뒤 공유하거나, 공공의 안전 한달육아비 을 위한 일이므로 정부가 구축을 지원하는 것도 한 방법이다. 어느 경우나 공개와 공유를 전제해 더 많은 기업이 해법을 찾고 경쟁하도록 유도하는 것이 필요하다.


해법이 중요하지만, 기후위기라는 재난의 진행 양상을 진단하는 데에도 이런 미시적 데이터가 유용하다. 거시적인 지표 아래 뭉뚱그려지는 불평등 대구nh캐피탈 한 지점들을 짚는 데에 도움이 된다.


사례를 보자. 지난 7월 국립산림과학원은 흥미로운 연구 결과를 발표했다. 지도 두 장을 공개했는데, 하나는 서울 전체의 지표면 평균온도를 인공위성을 이용해 확인한 지도(〈그림 1〉 참조)이고, 다른 하나는 시내 숲(도시숲)의 분포를 표시한 지도였다(〈그림 2〉 광주파산신청 참조). 짐작할 수 있듯, 숲 비중이 높은 지역은 지표 온도가 낮고, 숲 비중이 낮은 지역은 높았다.


인공위성으로 확인한 서울시의 지표면 평균온도. ⓒ국립산림과학원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070946451mhpa.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="97Ga4aFOeT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070946451mhpa.jpg" width="658">

<그림 1> 인공위성으로 확인한 서울시의 지표면 평균온도. ⓒ국립산림과학원



인공위성으로 확인한 서울 시내 숲의 분포도. ⓒ국립산림과학원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070946647jtjb.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="21VWkWxpiv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070946647jtjb.jpg" width="658">

<그림 2> 인공위성으로 확인한 서울 시내 숲의 분포도. ⓒ국립산림과학원



여기까지는 자연과학의 영역이다. 그 의미를 해석할 필요가 있다. 산림과학원은 광역행정구역인 구를 중심으로 도시숲 면적 비율과 지표면 온도의 관계를 구했다(〈그림 3〉 참조). 숲 비중이 높은 강북구·종로구·관악구·은평구·도봉구·노원구·서초구 등이 지표 온도가 월등히 낮았다. 가장 온도가 높은 곳과 낮은 곳은 약 4℃나 차이가 났다.


여름철 지표면 온도와 도시숲 면적 비율의 관계. ⓒ국립산림과학원" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070946883uixw.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="VpJpSpNfRS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070946883uixw.png" width="658">

<그림 3> 여름철 지표면 온도와 도시숲 면적 비율의 관계. ⓒ국립산림과학원



해외에서도 여럿 이뤄진 방식의 연구였고, 국내에 적용한 것도 의미가 있다. 하지만 조금 더 나아가면 훨씬 많은 사실이 보인다. 조금 더 미시적인 시각으로 전환하고 각종 사회경제적 지표와 결합해 살펴보면 더 많은 이야기가 나온다.

소득 1만 달러마다 0.64℃씩 차이

요약하면, 도시민에게 녹지는 결코 평등하게 누릴 수 있는 자원이 아닌 불평등한 자원이다. 미국 잡지 〈내셔널지오그래픽〉은 2021년, 미국 로스앤젤레스를 대상으로 녹지의 형평성을 분석한 결과를 보도했다. 기사는 로스앤젤레스의 지역을 세세하게 쪼갰다. 사회경제적 지표에 따라 4등급으로 나눴는데 가장 부유한 지역과 그렇지 않은 지역은 가구당 연소득이 3배가량 차이가 났다. 부유한 지역은 백인 인구 비율이 50% 이상이었고, 경제적으로 가장 낙후한 지역은 유색인종 비율이 80%에 이르렀다.


이들 사이에 녹지 차이는 명확했다. 위성 영상을 이용해 분석한 결과, 가장 부유한 지역의 녹지 비율은 37%였고 도로 등 포장이 된 지역의 비율은 40%로 낮았다. 이 지역의 집은 넓고 간격도 넓었으며 녹지가 풍부했다. 반면 가장 낙후한 지역은 녹지가 거의 없었고(0%) 포장된 지표 비율은 67%로 높았다. 두 지역의 여름 지표면 온도 차는 4.5℃였다(이번에 나온 서울의 자치구별 차이와 비슷하다). 2023년에는 미국 캘리포니아 공대 연구팀이 같은 지역을 대상으로 아예 선형 모형을 만들어 분석했는데, 이 연구에서는 가계소득이 1만 달러(약 1400만원) 떨어질 때마다 지표 온도가 0.64℃ 올라간다는 결과가 나왔다.


국내에서도 비슷한 연구가 시도됐다. 전북대와 영남대, 한반도생태연구소팀이 2019년 〈한국조경학회지〉에 발표한 논문이 대표적이다. 서울 중구·성동구·동대문구의 46개 행정동의 녹지를 위성 영상으로 파악하고 사회경제적 지표와 함께 분석했다. 결과를 보면, 기초생활수급자와 독거노인, 장애인 등 사회적 소외계층 인구 비율이 높은 지역은 녹지 분포가 적은 반면 지표 온도는 높았다. 연구팀은 독특하게 주거 형태와의 관계도 분석했는데, 흥미롭게도 아파트는 단독 및 다가구주택 밀집지역에 비해 녹지를 나타내는 정규 식생 지수가 2배 이상 높았고, 지표 온도는 2℃가 낮았다. 한국항공우주연구원팀이 경기도 고양시를 대상으로 진행한 2012년 연구에서도 동일하게 확인된다.


한양대 연구팀이 구글 스트리트뷰 이미지와 딥러닝 기술을 이용해 서울시 전체 지역의 도로별 녹지를 분석한 연구 결과도 비슷하다. 연구팀은 ‘녹시율’을 기준으로 삼았다. 보행자가 거리에서 보는 시야 속 녹지 비율로, 위성 영상을 이용한 거시적 지표에 비해 보행자의 눈높이에서 생활권 녹지를 평가하기에 유리하다. 녹지 비율과 행정동별 아파트 가격, 다세대 및 연립주택 비율, 기초생활수급자 및 독거노인 비율 등을 분석한 결과, 산지가 많은 관악산 주변이나 광진구 등에서 거리의 녹시율은 오히려 떨어졌고, 강남구와 서초구, 잠실과 청담, 압구정 등 고소득층이 거주하는 지역의 거리 녹시율은 높았다.

뜨거워지는 지구의 필수 공간 ‘녹지’

같은 경향은 필자가 2022년 수행한 프로젝트 결과에서도 똑같이 나타났다. 도보권 생활녹지와 지표 온도의 관계를 구하기 위해 시민들과 함께 서울 시내 마을버스 정류장 약 160곳의 녹시율을 조사하고 위성 지표 온도와 비교했다. 그 결과 주변에 아파트가 있는 정류장의 녹시율은 아파트가 없는 정류장보다 9%포인트 높았고, 지표 온도는 약 1.5℃ 낮았다. 서울 시내 전체 정류장을 확인하고자 데이터 과학 방법을 써서 이름에 아파트를 암시하는 단어나 브랜드명이 들어간 정류장을 뽑아서 그렇지 않은 정류장과 비교해봤다. 여기에서도 마찬가지로 통계적으로 유의미하게 약 1℃ 온도 차이가 확인됐다(〈그림 4〉 참조).


서울 시내 버스 정류장 가운데 아파트 이름이 들어간 정류장 부근의 평균 최고 온도가 그렇지 않은 정류장의 부근의 평균 최고 온도보다 낮았다. ⓒ윤신영" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070947109gupj.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="fvXj6j0Cel" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/30/sisain/20250930070947109gupj.png" width="658">

<그림 4> 서울 시내 버스 정류장 가운데 아파트 이름이 들어간 정류장 부근의 평균 최고 온도가 그렇지 않은 정류장의 부근의 평균 최고 온도보다 낮았다. ⓒ윤신영



한국에서는 주거 유형에 따른 사회경제적 차이가 확연하다. 대체로 노후한 저층 주거지역의 사회경제적 지표가 다른 주거 유형에 비해 낮게 나타난다. 예를 들어 기초생활수급자 비율을 분석한 2019년 연구에 따르면, 단독 및 다가구·다세대 밀집지역과 취약계층 밀집지역의 상관관계가 높으며, 이 관계는 최근으로 올수록 점점 더 높아지고 있다. 소득 또는 자산도 아파트에서 높게 나타난다. 국토교통부 부동산실거래가 공개시스템상 2025년 8월 실거래가 평균도 아파트(4억3400만원)가 단독 및 다가구(3억4500만원)나 연립·다세대(2억4100만원)보다 높다.


이런 얘기를 하면 꼭 “아파트 주민은 그 녹지 비용을 이미 부담했다” 같은 반응이 따라온다. 그걸 부정하자는 게 아니다. 기후위기 시대에 필수적인 적응 정책을 펼치려면 어디에 우선적으로 자원을 투입해야 할지 결정해야 한다. 이런 결정을 위한 참고 자료로서 앞서의 연구 결과를 쓸 수 있다. 더위를 피할 방법이 부족한 지역이 어디인지, 이런 격차를 해소하기 위해서 녹지나 인공 그늘을 우선 설치할 곳이 어디인지 찾는다면 데이터가 힌트를 줄 수 있다.


녹지는 단순히 아름다움이나 여유를 위한 공간이 아니다. 갈수록 뜨거워지는 지구에서 사망 위험을 줄이기 위한 필수적 적응 정책의 핵심 공간이다. 2021년 10월, 스페인 바르셀로나 국제보건연구소(ISGlobal) 연구팀은 유럽 31개국 1000여 개 도시를 대상으로 녹지 접근성과 사망률 간의 관계를 분석한 결과를 발표했다. 연구팀은 매년 유럽에서만 최대 4만3000명이 순전히 녹지를 자주 접하지 못해 사망하고 있다고 밝혔다. 이 지역 전체 사망자의 2.3% 수준이다.

윤신영 (과학 저널리스트) editor@sisain.co.kr

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