• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제12권3호
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• pp.469-485
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• 2003

본 연구는 최근 선진국에서 기존의 미세먼지 규제대상인 PM10의 대안으로서 부각되고 있는 PM2.5의 국내 실측자료를 대상으로 미세먼지의 호흡기질환 영향을 투입반응함수를 통해 추정한 것이다. 총 3차에 걸친 110여 일의 조사기간 동안 일별 PM10, PM2.5, 온도, 습도 등을 측정하였으며, 동시에 해당 지역에 거주하는 80여명의 노인들을 대상으로 일별 역학조사 및 설문조사를 통한 각종 호흡기질환 여부를 확인하였다. 미세먼지에 따른 호흡기 반응을 나타내는 최대호기유속량(PEFR)에 대한 투입반응함수 추정 결과 미세먼지인 PM2.5에 대한 계수는 음의 값을 갖는 것으로 추정되어 미세먼지의 증가는 호흡기능의 저하를 통해 호흡기질환을 유발할 수 있는 것으로 확인되었다. 또한 10여 가지 항목에 대한 호흡기질환 증세 유무를 대상으로 이산적 선택모형인 probit모형 추정 결과 PM10은 유의한 추정치를 보이지 않은 반면, PM2.5의 증가는 각종 호흡기질환의 증가를 가져오는 것으로 추정되었다. 이는 PM2.5가 정부의 대기정책에 있어 보다 바람직한 미세먼지 규제대상이 될 수 있음을 시사하는 것이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1069-1079
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• 2019

In this study, we developed a $PM_{10}$ forecasting model using DNN and Membership Function, and improved the forecasting performance. The model predicts the $PM_{10}$ concentrations of the next 3 days in the Seoul area by using the weather and air quality observation data and forecast data. The best model(RM14)'s accuracy (82%, 76%, 69%) and false alarm rate(FAR:14%,33%,44%) are good. Probability of detection (POD: 79%, 50%, 53%), however, are not good performance. These are due to the lack of training data for high concentration $PM_{10}$ compared to low concentration. In addition, the model dose not reflect seasonal factors closely related to the generation of high concentration $PM_{10}$. To improve this, we propose Julian date membership function as inputs of the $PM_{10}$ forecasting model. The function express a given date in 12 factors to reflect seasonal characteristics closely related to high concentration $PM_{10}$. As a result, the accuracy (79%, 70%, 66%) and FAR (24%, 48%, 46%) are slightly reduced in performance, but the POD (79%, 75%, 71%) are up to 25% improved compared with those of the RM14 model. Hence, this shows that the proposed Julian forecast model is effective for high concentration $PM_{10}$ forecasts.

• 대기
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• 제22권1호
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• pp.13-28
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• 2012

The $PM_{10}$ concentration data is useful for indentifying intensity and a transport way of Asian dust. However, it is difficult to identify them properly due to the limited spatial resolution and coverage. Therefore, a methodology to estimate $PM_{10}$ concentration using visibility data obtained from synoptic observation was developed. To derive the converting function, correlation between visibility and $PM_{10}$ concentration is investigated using visibility and $PM_{10}$ concentration data observed at 20 stations in Korea from 2005 to 2009. To minimize bias due to atmospheric moisture, data with higher relative humidity over a critical value were eliminated while deriving $PM_{10}$-visibility relationship. As a result, an exponentially decreasing function of visibility is obtained under the condition that relative humidity is less than 82%. Verification of the visibility converting function to $PM_{10}$ concentration was carried out for the dust cases in 2010. It was found that spatial distributions of $PM_{10}$ calculated by visibility are in good agreement with the observed $PM_{10}$ distribution, especially for the strong dust cases in 2010. And correlation between the derived and observed $PM_{10}$ concentration was 0.63. We applied the function to obtain distributions of $PM_{10}$ concentration over North Korea, in which concentration data are not available, and compared them with satellite derived dust index, IODI distributions for dust cases in 2010. It is shown that the visibility function estimates quite similar patterns of dust concentration with IODI image, which suggests that it can contribute for prediction by indentifying transport route of Asian dust.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제10권4호
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• pp.217-225
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• 2016

The purpose of the study was to initially investigate the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$ and $PM_{10}$ in the Seoul subway lines, and then to figure out the PM behaviors of internal and external sources inside subway tunnels. The PMs were monitored by a light scattering real-time monitor during winter (Jan. 8-26 in 2015) and summer (July 2-Aug. 7 in 2015) in tunnel air, in passenger cabin air, and in the ambient air. The daily average $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_1$ concentrations on these object lines were $101.3{\pm}38.4$, $81.5{\pm}30.2$, and $59.7{\pm}19.9{\mu}g/m^3$, respectively. On an average, the PM concentration was about 1.2 times higher in winter than in summer and about 1.5 times higher in underground tunnel sections than in ground sections. In this study, we also calculated extensively the average PM mass ratios for $PM_{2.5}/PM_{10}$, $PM_1/PM_{10}$, and $PM_1/PM_{2.5}$; for example, the range of $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in tunnel air was 0.82-0.86 in underground tunnel air, while that was 0.48-0.68 in outdoor ground air. The ratio was much higher in tunnel air than in outdoor air and was always higher in summer than in winter in case of outdoor air. It seemed from the results that the in/out air quality as well as a proper amount of subway ventilation must be significant influence factors in terms of fine PM management and control for the tunnel air quality improvement.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.259-267
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• 2020

본 연구에서는 원하는 시간과 장소에서 데이터 수집이 용이한 드론에 미세먼지 측정 센서를 부착하여 3가지 측정환경인 건설현장, 자연환경(수목원), 주거지역에서 고도(30m, 60m, 90m, 120m, 150m)에 따른 미세먼지 농도를 측정하고 비교하였다. 건설현장 30m 지점의 PM_2.5와 PM₁₀ 측정값은 각각 18.63㎍/㎥, 24.23㎍/㎥, 150m 지점의 PM_2.5와 PM₁₀ 측정값은 각각 10.89㎍/㎥, 10.61㎍/㎥로 고도가 높아질수록 평균 농도가 낮아지는 것으로 나타났다. 자연환경(수목원) 30m 지점의 PM_2.5와 PM₁₀ 측정값은 각각 9.03㎍/㎥, 11.21㎍/㎥, 150m 지점의 PM_2.5와 PM₁₀ 측정값은 각각 3.42㎍/㎥, 3.57㎍/㎥로 고도가 높아질수록 평균 농도가 낮아지는 것으로 나타났으나, 모든 지점의 PM_2.5와 PM₁₀ 측정값은 비슷한 것으로 나타났다. 주거지역 30m 지점의 PM_2.5와 PM₁₀ 측정결과는 각각 10.65㎍/㎥, 12.06㎍/㎥, 150m 지점의 PM_2.5와 PM₁₀의 측정값은 각각 4.24㎍/㎥, 5.17㎍/㎥로 고도가 높아질수록 대체적으로 PM_2.5와 PM₁₀농도가 낮아짐을 확인하였다. 주거지역의 경우 건설현장이나 수목원에 비해 교통량이 많은 도로에 인접해 있어 PM_2.5의 농도가 PM₁₀의 농도보다 높게 나온 것으로 사료된다. 세 대상지 모두 고도가 상승할수록 PM_2.5와 PM₁₀의 농도가 감소하는 추세를 보였다. 또한, 건설현장, 주거지역, 자연환경(수목원) 순으로 PM_2.5와 PM₁₀의 농도가 높은 것으로 확인하였다. 본 연구의 결과는 토지이용별로 미세먼지 농도값을 고도별로 측정하였다는데 의의가 있으며, 지역계획이나 도시계획 등에서 중요한 공간의사결정 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 농업과학연구
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• 제47권1호
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• pp.59-66
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• 2020

Particulate matter (PM) is regarded as a major threat to public health and safety in urban areas. Despite a variety of efforts to systemically monitor the distribution of PM, the limited amount of sampling sites may not provide sufficient coverage over the areas where the monitoring stations are not located in close proximity. This study examined the capacity of using remotely sensed data to estimate the PM10 and PM2.5 concentrations in Seoul, South Korea. Multiple linear regression models were developed using the multispectral band data from the Moderate-resolution imaging spectro-radiometer equipped on Terra (MODIS) and Operational Land Imager equipped on Landsat 8 (Landsat 8) and meteorological parameters. Compared to MODIS-derived models (r² = 0.25 for PM10, r² = 0.30 for PM2.5), the Landsat 8-derived models showed improved model reliabilities (r² = 0.17 to 0.57 for PM10, r² = 0.47 to 0.71 for PM2.5). Landsat 8 model-derived PM concentration and ground-truth PM measurements were cross-validated to each other to examine the capability of the models for estimating the PM concentration. The modeled PM concentrations showed a stronger correlation to PM10 (r = 0.41 to 0.75) than to PM2.5 (r = 0.14 to 0.82). Overall, the results indicate that Landsat 8-derived models were more suitable in estimating the PM concentrations. Despite the day-to-day fluctuation in the model reliability, several models showed strong correspondences of the modeled PM concentrations to the PM measurements.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권5호
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• pp.461-468
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• 2021

Background and objective: Particulate matter (PM) has a serious impact on health. Recently, studies are conducted to reduce PM in an environmentally friendly way using plants. This study investigated the physiological responses of plants and their ability to remove PM by continuously spraying different PM sources (loam, fly ash, carbon black) to four native plant species, such as Iris sanguinea, Pteris multifida, Vitis coignetiae, and Viburnum odoratissimum var. awabuki. Methods: The four plant species were randomly placed in four chambers, and 0.1 g of different PM was injected into each chamber twice a week. We measured chlorophyll, carotenoid, chlorophyll fluorescence (Fv/Fm), total leaf area, amount of leaf wax, PM10 (sPM10) and PM2.5 (sPM2.5) on the leaf surface, and PM10 (wPM10) and PM2.5 (wPM2.5) on the wax layer. Results: For I. sanguinea and V. coignetiae, the sources of PM did not affect the growth response. P. multifida showed high chlorophyll a, b, total chlorophyll, and carotenoid content in carbon black as well as high Fv/Fm and total leaf area, thereby proving that carbon black helped plant growth. By PM sources, sPM10 showed a significant difference in three plant species, sPM2.5 in two plant species, and wPM10 in one plant species, indicating that sPM10 was most affected by PM sources. Conclusion: Carbon black increased the leaf area by affecting the growth of P. multifida. This plant can be effectively used for PM reduction by increasing the adsorption area. I. sanguinea and V. coignetiae can be used as economical landscaping plants since they can grow regardless of PM sources.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.77-90
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• 2022

최근 동아시아 지역에서 인위적 배출량의 감소에도 불구하고, 봄철에 한국에서는 잦은 연무 사례가 발생하고 있다. 북동 태평양에서 자주 발생하는 대기 블로킹은 지구 규모 대기 변동과 동아시아 지역의 서풍 기류를 정체시키기도 한다. 2019년 3월 동아시아 지역의 온난하고 정체적인 종관 기상 특성이 알래스카 대기 블로킹이 발생한 6-7일 후에 일어나고 있었다. 특히, 2019년 3월 18-24일에 발생한 알래스카 대기 블로킹은 3월 25-28일 동안 한국에서 일평균 미세먼지(particulate matter; PM₁₀) 질량농도가 50 ㎍ m^-3을 넘는 고농도 PM₁₀ 연무 사례가 발생하는 데 영향을 미치고 있었다. 한편, WRF-Chem 모델을 활용하여 한국의 고농도 PM₁₀ 연무 사례에 대한 인위적 배출의 장거리 수송 기여도는 30-40%를 나타내고 있었다. PM₁₀ 에어로졸 구성 성분인 황산염, 질산염, 암모늄, 블랙 카본, 유기 탄소, 기타 무기물의 장거리 수송 기여도는 각각 10-15, 20-25, 5-10, 5-10, 5-10, 15-20%를 나타내었다. 질소 산화물이 온난하고 정체적인 대기에서 암모늄과의 광화학 반응으로 형성된 질산암모늄은 한국의 고농도 PM₁₀ 연무 사례에 대한 장거리 수송 기여도가 PM₁₀ 에어로졸 중 가장 큰 비중을 나타내고 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.445-450
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• 2012

2015년 대기환경기준에 추가되는 PM2.5의 천안시 대기 중 오염도를 조사하기 위해, 2010년 2월부터 2011년 1월까지 천안시 상명대학교에 광산란방식의 Dust Monitor를 설치하여 대기 중 연간 PM2.5 농도 특성을 PM10 농도와 같이 조사하였다. 측정 기간 중 연평균 PM2.5 농도는 $40.45{\mu}g/m^3$으로 시행예정인 연평균 기준인 $25{\mu}g/m^3$을 초과하였다. 일평균 PM2.5 농도는 $2.43{\sim}174.84{\mu}g/m^3$으로, 전체 측정 기간 중 약 26%의 측정일이 일평균 기준치인 $50{\mu}g/m^3$을 초과하였다. 같은 기간 중 일평균 PM10 농도 기준을 초과하는 측정일 수는 11%로 나타나, PM2.5의 오염도가 PM10에 비해 상대적으로 심각함을 나타냈다. 계절별로는 봄과 겨울철에 높은 PM2.5 농도를 보였으며, 강우의 영향을 많이 받는 여름철의 PM2.5 오염도가 다른 계절에 비해 상대적으로 낮았다. 일 중 PM2.5의 농도 분포는 출퇴근 시간대에 높은 농도를 나타내는 전형적인 도시형 특성을 나타냈으며, 이는 인위적 배출원 중 이동오염원에 의해 생성되는 미세 입자가 PM2.5의 주요 성분임을 시사한다.

• 한국지구과학회지
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• 제31권3호
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• pp.234-245
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• 2010

본 연구에서는 2006년부터 2008년까지 3년간 봄철에 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 채취하여 질량농도와 금속원소의 화학적 특성, 기상인자와의 관계 분석, 황사 및 비황사시의 미세먼지 특성 그리고 이동경로에 따른 농도의 특성을 고찰하였다. 연구기간동안의 $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, $PM_{10-2.5}$평균농도는 각각 $126.2{\pm}89.8$, $85.5{\pm}41.6$, $40.7{\pm}54.9{\mu}g/m^3$이었으며 $PM_{2.5}/PM_{10}$ 및 $PM_{10-2.5}/PM_{2.5}$ 비는 각각 0.70, 0.48이었다. 우리나라의 북서쪽인 북경을 포함한 지역과 서쪽인 상해를 포함한 지역에서 공기덩어리가 이류 할 때 가장 높은 미세먼지농도를 나타내었다.