최근 미세먼지 수치가 급격히 상승함에 따라 이에 대한 관심도가 굉장히 높아지고 있다. 미세먼지의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며, 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 산업현장에서도 미세먼지에 대한 피해가 속출한다. 그러나 현대인의 삶에서 미세먼지 노출은 불가피하다. 그러므로 미세먼지를 예측하여, 이에 대한 노출을 최소화하는 것이 건강 및 산업 피해축소에 가장 효율적인 방법일 것이다. 기존의 미세먼지 예측 모델은 농도 수치가 아닌 미세먼지의 농도 범위에 따라 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨으로만 나누어 예보하고 있다. 본 논문은 기존의 실제 기상 및 대기 질 데이터를 이용, 기계학습 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)알고리즘과 K-Nearest Neighbor (K-NN)알고리즘을 상호 응용하여 미세먼지 수치 (PM 10)를 예측하고자 하였다.
미세먼지 등 다양한 원인으로 한국의 대기 오염 문제가 점점 심해지고 있다. 대기 오염 문제가 심해짐에 따라 많은 사람들이 미세먼지에 대한 관심과 건강에 대한 불안이 높아지고 있다. 따라서 미세먼지가 미치는 영향과 어떤 질환과의 상관관계가 있는 지에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 단순히 미세먼지가 호흡기 및 심혈관 질환, 고혈압 그리고 당뇨병과 같은 특정 질환과의 관계가 있다고 분석하고 있다. 이에 본 논문에서는 진료내역정보 공공데이터를 활용하여 2016년도 월별 진료횟수가 가장 높은 진료과목 10개를 추출하고 피어슨 상관계수를 사용하여 미세먼지가 어떤 진료과목과 관계가 있는지 분석한다. 그리고 더 세분화하여 미세먼지와 성별과 연령대에 따른 진료과목과의 상관관계를 분석한다. 미세먼지와 진료과목이 가장 강한 양의 상관관계인 여성-중년군은 2011년부터 2015년까지의 상관관계를 분석하고 회귀 분석을 통해 연관성 계수를 추출하여 미세 먼지 농도에 따른 진료과목과의 연관성 예측 방법을 제안한다.
2018년 현재, 중국에서는 편서풍을 타고 다량의 미세먼지가 한국으로 유입되고 있다. 하지만 국내에서 발생되는 미세먼지양도 무시할 수 없다. 심지어 미세먼지 발생원인의 52%가 국내요인이다. 특히 인구가 밀집된 서울에서는 다른 지역과 비교할 수 없을 만큼 미세먼지 수치가 높다. 서울시에서도 구별로 미세먼지 수치는 다르게 나타난다. 구별로 미세먼지의 발생 차이를 이해하기 위해 서울시 미세먼지 발생원인 중 가장 높은 교통량을 기준으로 판단한다. 2017년의 교통량과 미세먼지의 농도를 비교해 실제로 교통량이 영향을 미치는지, 얼마나 영향을 미치는지, 만약 영향을 주지 않는다면 그 원인은 무엇인지 R을 이용해 비교해보고 서울시 미세먼지 발생의 원인을 확실히 인식한다.
국민 건강과 삶의 질 향상을 위협하는 많은 요소들 중 미세먼지의 비중은 적지 않으며 발생 원인과 종류도 다양해지고 있다. 그러나 국산 측정기는 초기 단계이고 인증 체계도 미미하다. 오래전부터 미세먼지의 위협을 인식한 미국은 측정 기준과 측정방식의 규약을 마련하고 개발된 미세먼지 측정기기 인증 시스템을 적용하고 있다. 이를 통해 세계 미세먼지 관련 산업과 기술 및 시장을 주도하고 있다. 해마다 반복되는 미세먼지의 폐해를 줄이기 위해 미세먼지 관련 프로토콜 EPA, FRM 및 FEM을 분석하였다. 또한 측정 방식으로 실시간 측정이 가능한 광산란법과 분광법을 살펴보고 국제 인증 수준의 미세먼지 측정기 종류와 특성을 분석하였다. 끝으로 국산 미세먼지 측정기의 개발 방향과 서비스방안을 제시하였다.
본 논문은 빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지 머신러닝 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안하는 시스템은 빅데이터로 구성된 미세먼지 및 기상 정보를 통해 미세먼지 대기환경지수를 분류하는 시스템이다. 이 시스템은 머신러닝 기반의 대기환경지수 분류 카테고리별 이상치에 따른 이상치 탐지 알고리즘 설계를 통해 미세먼지를 분류한다. 카메라에서 수집된 영상의 심도 데이터는 미세먼지 농도에 따른 영상을 수집한 후 미세먼지 가시마스크를 생성합니다. 그리고 모노 심도 추정 알고리즘을 통한 학습 기반 핑거프린팅 기법으로 모노스코프 카메라에서 수집된 미세먼지의 가시거리를 추론하여 미세먼지 농도를 도출합니다. 본 방법의 실험 및 분석을 위해 미세먼지 농도 데이터와 지역별, 시간별 CCTV 영상 데이터를 매칭하여 학습 데이터를 생성한 후 모델을 생성하여 실제 환경에서 테스트한다.
대기오염물질은 배출되면 인위적으로 제거하는 과정이 용이하지 않을 뿐만 아니라 인체, 자연생태계 및 재산상에 다방면으로 피해를 주는 특성을 가지고 있다. 그중에서도 호흡성 먼지 또는 미세먼지라고 부르고 있는 PM-10은 대기 중 체류시간이 길며 인체에 대한 위해도를 갖고 있으나 최선의 대처 방법은 외출을 삼가하는 등의 미세먼지에 대한 노출을 사전에 방지 하는 방법밖에 없는 것으로 알려져 있다. 따라서 미세먼지에 대한 노출을 사전에 막고 이에 대한 대처를 위하여 미세먼지농도의 예보 및 경보 시스템 체제를 가동해야 할 필요성이 대두되고 있다. (중략)
산업발달과 지구 온난화로 중국 북동부 지역의 사막화가 가속화 되면서 한반도는 지리적 계절적으로 미세먼지의 영향을 많이 받고 있다. 미세먼지로 인한 피해는 일반인보다 호흡기 질환자나 노인, 영 유아에게 치명적어서 미세먼지 발생 원인과 인과관계 검증을 위한 연구가 필요하다. 본 연구에 이용된 대기환경 자료와 산업지역 자료는 청정지역과 오염지역으로 나누고 오염지역은 산업별로 구분하여 분석하였다. 기상자료를 이용하여 기상 기후의 변화에 따른 미세먼지 변화를 분석하였고 미세먼지 발생요인을 국내의 영향과 국외의 영향으로 구분하여 대기-기상자료의 상관성을 검증하였다. 그리하여 미세먼지($PM_{10}$)와 초미세 먼지($PM_{2.5}$)의 구성 물질별로 계절적, 지리적인 발생형태 분석을 통해 산업, 지형, 인구, 주거 정보를 결합한 미세먼지에 대한 대책 수립의 기준을 제공하고자 한다.
선박용 엔진에서 배출되는 배기가스에는 다량의 수분과 미세먼지를 포함하고 있다. 미세먼지에는 여과성 미세먼지와 배기 배출 후 액상으로 변화하는 응축성 미세먼지가 포함되어 있으며 배출 전에 걸러지는 고체상 미세먼지보다 응축성 미세먼지가 더 많은 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 배기가스의 배기열과 수분을 회수하고 응축성 미세먼지를 제거하기 위한 실험장치를 실험실 내의 가스보일러 배기가스를 이용하여 테스트 하였다. 배기가스는 1차적으로 냉각방식으로 수분과 응축성 미세먼지가 제거되고 2차적으로 흡수제 방식에 의해 추가적으로 수분이 제거되었다. 상대습도 측정에 의한 배기가스 수분 제거율을 계산하면 1단계 배기냉각 방식으로 73%, 2단계 흡수제 방식으로 90% 제거되는 것으로 측정되었다. 이 과정에서 응축성 미세먼지는 80~90% 제거되는 것으로 측정되었다. 개발 시스템에 의해 회수된 열은 공정열로 활용할 수 있으며, 회수된 물은 수처리 과정을 통해 공정수로 활용할 수 있다. 또한 현재 관리 규제가 되고 있지 않지만 미세먼지의 주요 원인인 응축성 미세먼지를 효과적으로 제거할 수 있을 것으로 기대된다.
WHO 산하의 국제암연구소는 2013 년부터 미세먼지를 1 급 발암 물질로 분류하고 있으며 미세먼지 노출에 대한 질병 발생의 심각성은 점점 수면 위로 드러나고 있는 추세다. 본 연구에서는 국민건강보험공단의 진료 내역 정보 데이터와 2015 년부터 2021 년까지의 미세먼지 및 초미세먼지 월 평균 농도 데이터를 이용하여 미세먼지 및 초미세먼지 농도와 순환기계와 호흡기계 질병 간의 상관 관계를 보이고, 연관성있는 질병을 찾아내었다. 이를 위해 시계열분석, 상관분석, 빈도분석을 시행하였으며 실험 결과 호흡기질환에서는 급성 부비동염, 코의 농양 등의 질병과 순환기질환에서는 상세불명의 원발성 고혈압, 폐색전증이 상관관계가 높은 질병으로 판명되었다.
수도권에 위치한 사무실 69개소의 미세먼지를 측정하고 사무실 내 근로자들의 건강자각증상 설문을 통해 미세먼지 농도에 따른 건강 자각증상의 상관성을 살펴보았다. 실태조사를 통한 사무실 실내 미세먼지 농도는 $PM_{10}$의 경우 $114.62{\pm}73.66{\mu}g/m^3$ 로 69개소 중 18개소가 기준을 초과하였고 , $PM_{2.5}$의 경우 $80.15{\pm}53.86{\mu}g/m^3$ 로 69개소 중 35개소가 기준을 초과하였다. 미세먼지와 건강자각증상과의 상관성을 살펴보면 미세먼지 농도가 높을수록 두통, 안구 건조, 목건조 증상이 증가하는 경향을 보였으며 그 외의 증상은 뚜렷한 상관관계를 보이지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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