• 환경영향평가
• /
• 제27권4호
• /
• pp.378-393
• /
• 2018

국내의 미세먼지 문제가 심각해짐에 따라 개인이 활동하는 주변공간의 미세먼지 농도를 알고자 하는 욕구 또한 증가하여 직접 미세먼지의 실시간 농도를 측정할 수 있는 휴대용 미세먼지측정센서에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 시중에 판매되는 미세먼지 간이측정기는 정해진 인증기준 없이 제작 판매되고 있다. 본 연구에서는 최근 판매가 급증하고 있는 휴대용 미세먼지 측정센서의 농도값을 어느 정도 신뢰할 수 있는지와 이러한 센서들이 어떠한 경우에 활용될 수 있는 지에 대해 일반적인 시민의 입장에서 고찰할 필요가 있다고 판단하였다. 이를 위해, 1) 기기 간 상호비교 및 보다 정확한 장비와의 비교를 수행하고, 2) 휴대용 기기를 활용하여 미세먼지의 영향을 저감할 수 있는 방안들에 대한 검증실험을 수행해 보았다. 그 결과 휴대용센서들의 농도 절대값을 그대로 신뢰하기엔 문제가 있었지만, 그 재현성과 선형성은 실생활에서 활용되기에 유용하다고 판단되었다. 또한 휴대용 미세먼지 측정센서를 사용함으로써 사용자들은 자기 주변의 변화하는 미세먼지 농도에 대해 빠르게 인지하고 대처 할 수 있을 것으로 판단되어, 미세먼지 오염의 피해를 줄이는 데 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한교통학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.55-64
• /
• 2010

지하역사 미세먼지의 효율적 저감방안 마련을 위하여 서울지하철 5호선 개화산역 대합실, 승강장, 본선터널 3곳의 미세먼지 농도를 동시간대에 30분 단위로 측정하고, 각 위치에서 측정한 미세먼지농도 변화패턴 사이의 상관관계 분석을 통하여 지하역사에서의 미세먼지 확산방향과 확산속도를 추정하였다. 지하역사의 미세먼지 농도는 본선터널이 가장 높고, 승강장, 대합실 순으로 낮아진다. 본선터널과 승강장, 대합실의 미세 먼지농도는 열차운행이 많은 혼잡시간대에는 증가하고 비 혼잡시간대에는 감소하는 패턴을 보인다. 위치에 따른 미세먼지농도의 상대적인 크기와 변화패턴에 대한 통계적 분석결과 본선터널의 높은 미세먼지농도가 승강장으로 확산되고, 승강장의 미세먼지 중 일부가 대합실로 확산되는 것으로 나타났다. 따라서 지하역사의 미세먼지를 효율적으로 감소시키기 위해서는 본선터널 내 미세먼지 집중발생지점과 발생원, 확산경로, 확산수단 등을 정확하게 파악하여 발생원을 제거하거나 발생량을 저감시키는 것이 중요하며, 환기시스템 가동을 위치별로 미세먼지농도가 높아지는 시간대에 맞추어 가동시킴으로써 전력사용량과 피크전력을 줄일 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.285-292
• /
• 2023

최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제6권3호
• /
• pp.45-55
• /
• 2020

최근 우리나라에서 미세먼지에 대한 인식이 확대되면서 다양한 대책과 대응전략이 제시되고 있다. 본 연구는 미세먼지의 발생에 따른 집객공간의 변화를 분석하고 활동 패턴을 찾아내기 위해 국내외 미세먼지 프리존의 현황을 조사하고 각 사례에 따른 미세먼지 관련 제품과 공간의 한계점을 비교 분석하여 그 수요를 전망하고 시사점을 찾아 보고자 한다. 본 연구의 목적은 국내외의 미세먼지 대책과 국내 관련 산업의 현황파악을 중심으로 수요를 전망하는 것이다. 4차 산업 혁명시대에 스마트 시티에 대한 경쟁력을 확보하기 위해서 도심 공간의 위협이 되고 있는 미세먼지를 대응할 전략적 방안을 제시하기 위한 연구방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 1부
• /
• pp.300-302
• /
• 2011

본 논문에서는 울산지역의 79개 고등학교 238개 교실을 대상으로 측정한 미세먼지($PM_{10}$)의 농도를 학교, 교실, 지역별로 평가하였다. 울산지역 고등학교 미세먼지($PM_{10}$)의 평균농도는 $63.8 \;{\mu}g/m^3$이었고 일반계가 $64.9 \;{\mu}g/m^3$으로 전문계 고등학교 미세먼지($PM_{10}$)의 평균농도에 비해 높게 나타났으며, 사립고등학교가 공립 고등학교 미세먼지($PM_{10}$)의 평균농도 보다 높았다. 또한, 남녀공학 교실의 미세먼지($PM_{10}$) 평균농도가 남고와 여고에 비해 높았으나 통계적인 유의성은 없었다. 학생들의 활동이 많은 일반교실의 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도가 특별실 보다 통계적으로 유의하게 높게 나타났고 유지기준 초과율도 특별실에 비해 약 2배 이상 높았다. 학년별로는 1학년 교실의 미세먼지($PM_{10}$) 농도가 2학년에 비해 통계적으로 유의하게 높았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.623-625
• /
• 2018

미세먼지에 대한 이슈가 확산됨에 따라 미세먼지에 대한 정보를 실시간으로 제공하는 서비스가 많아지고 있다. 그러나 미세먼지를 수집하기 위한 센서 노드의 결함이 발생할 경우 해당하는 서비스를 제공하지 못하는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 미세먼지의 예측과 추론이 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지를 예측하기 위해 과거의 미세먼지 및 기상 데이터를 기반으로 신경망 알고리즘을 이용하여 미세먼지 예측 모델을 설계한다. 또한 설계된 모델의 입력 데이터를 다양화하여 학습함으로써 예측 결과를 비교한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
• /
• pp.397-400
• /
• 2019

급격히 증가하는 자동차 수, 발전량 증가 등으로 인하여 미세먼지로 인한 환경오염이 심각한 사회문제로 대두되고 있는 실정이다. 50개가 넘는 국가들이 권고치 이상의 미세먼지로 인해 피해를 받고 있으며 각 피해국들은 미세먼지 저감 대책 및 발생을 최소화하기 위한 방안을 연구하고 있다. 하지만 현재 고정형 미세먼지 취득 드론으로는 다양한 포인트의 미세먼지 데이터를 수집하기 힘든 상황이며, 기존 드론을 활용한 방법에서 도 회전 날개의 영향으로 인해 정확한 데이터를 수집하기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 드론과 특정 구조물을 활용한 미세먼지 수집 방법을 제안하고 이의 효율성을 보여주고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.540-542
• /
• 2019

미세먼지로 인한 대기오염 및 인체 영향에 대한 많은 발표로 인해 미세먼지 예보는 많은 대중의 관심을 받고 있다. 이로 인해 통계 모델링 기법과 함께 기계학습 기법을 사용하여 미세먼지 예보 정확도를 올리기 위한 다양한 노력이 수행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다층 퍼셉트론 신경망을 활용한 미세먼지 AQI 지수 예측을 수행한다. 이를 위해 다수의 연구에서 공통적으로 사용된 기상 인자와 미세먼지 농도값을 이용하여 예측 모델을 설계하고 4단계의 미세먼지 AQI 예측 정확도를 비교한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.345-347
• /
• 2021

미세먼지 에측의 정확도 향상을 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으나 미세먼지 농도에 따른 다양한 특성으로 인해 딥러닝 모델의 학습이 잘 이루이지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 미세먼지 농도의 특성을 분해하여 특성을 반영하기 위한 EEMD 기반의 미세먼지 농도 예측 모델을 제안한다. 미세먼지 농도를 EEMD를 통해 분해 후, 각각 도출된 특성에 따른 예측 결과를 앙상블하여 최종 미세먼지 농도 값을 도출한다. 모델의 성능 평가 결과, 91.7%의 미세먼지 농도 예측 정확도를 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
• /
• pp.53-56
• /
• 2019

본 논문에서는 화력을 이용하는 대형 파워 플랜트 설비의 미세먼지 발생량을 저감시키고 능동적으로 제어 할 수 있는 효율적인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 고정형으로 설계된 집진기 방식의 고정부하량 한계점과 극복하고 초미세먼지 PM2.5, 미세먼지 PM10의 발생량에 따라 IoT센서 감지에 의해 지능형 알고리즘으로 효율적으로 저감 제어 처리량을 극대화하고, 미세먼지 발생량을 최소화한다. 또한 이 시스템의 차별성은 기존의 집진기에서 잡혀지지 않는 초미세먼지를 새로운 형태의 물질인 FAA(Fine-dust Adsorption Agent)를 통해 연료 연소 시 발생되는 초미세먼지 미세입자 자체를 크게 만들어 기존 설비 집진기 필터에 포집되게 하는 혁신적인 방식이다. 이번 연구를 통해 350도~1000도 열원에서 작용할 수 있는 화학물질 FAA 용액(Agent)을 개발 하였으며 지능형 AI 분사장치를 통해 연료에 첨가되어 연소 시 미세먼지를 20배~50배까지 볼륨을 확대시켜 기존 집진필터에 포집될 수 있게 동작된다. 이때, 기존 설계된 집진기의 한계(부하)용량에 상관없이 미세먼지 발생량을 상황인식 반응형 알고리즘(AI제어) 통해 분사량을 능동적으로 조절하여 미세먼지 발생량을 저감하는 진보적 혁신성을 지닌다.