• Korea Petroleum Association Journal
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• s.307
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• pp.20-23
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• 2018

2018년 1월 국내에서는 처음으로 환경부와 수도권 지자체를 중심으로 '미세먼지 비상저감조치(이하 비상조치)'가 시행되었다. 공교롭게도 지방선거를 5개월 앞둔 시점에 비상조치가 시행되면서 언론 등을 통해 논란이 증폭된 점을 부인할 수는 없지만, 비상조치에 대한 뜨거운 논쟁은 최근 수년간 미세먼지 문제에 대한 시민들의 인식과 불편함이 상당히 높아져 왔음을 보여주는 사례이다. 일정 조건을 충족하면 비상조치가 언제라도 다시 시행될 수 있다는 점에서, 빠른 시일 안에 지난 1월의 경험을 돌아보고 우리 사회가 나아가야 할 방향을 재정립할 필요가 있다. 정책을 수립하고 시행하는 과정에서 경험한 바를 점검하고, 이를 통해 얻은 교훈을 바탕으로 앞으로 나아갈 방향을 다시 정립하는 과정(경험을 통한 학습과 환류)은 공공정책을 수립하고 시행하는 데 있어서 필수적인 요소이다. 이 글에서는 미세먼지 농도 기여율 연구 결과, 비상조치 경험, 기후변화 대응 과정의 교훈 등을 돌아보면서 목표관리 측면, 국제협력, 시민과 기업의 참여, 배출관리 부문, 노출저감 전략 등을 중심으로 앞으로의 미세먼지 대응 방향을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.233-234
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• 2019

전 세계적으로 미세먼지는 심각한 사회문제이다. 우리나라 또한 중국의 미세먼지와 디젤 자동차 급증 등에 의한 오염으로 인하여 호흡 시 들이마시는 공기의 질이 많이 나빠지고 있는 추세이다. 이로 인해 집 안의 환기를 위해 창문을 열거나 외출 후 귀가했을 때 옷에 붙은 미세먼지들에 의하여 집 안에 미세먼지가 쌓이게 됨으로써 건강을 위협할 수 있는 요소가 된다. 이러한 문제점들을 해결하고자 청소뿐만 아니라 공기청정 기능도 수행하게 되는 효율적인 측면을 가진 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 로봇청소기의 초음파 센서와 미세먼지를 사용하여 자동으로 로봇청소기와 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기에 대한 연구 결과에 관해 기술하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.617-620
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• 2020

최근 미세먼지에 관한 관심이 점점 커지고 있다. 이러한 미세먼지 중 우리가 가장 쉽게 접하는 종류에는 요리 진행 시 발생하는 미세먼지가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 수동적인 작동이 필요하지 않고, 요리 여부와 미세먼지 농도 정도를 파악하여 자동으로 주방 후드를 제어하는 모듈을 구성하여 많은 사람이 미세먼지의 위험 없이 주방을 이용할 수 있도록 하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.148-151
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• 2021

본 논문은 oneM2M을 활용하여 스마트시티의 일환으로 사회적 이슈가 되고 있는 미세먼지(PM10, PM2.5) 측정 플랫폼을 설계하였다. 미세먼지 측정 디바이스를 이동식 차량에 부착하여 미세먼지가 측정이 되고 있지 않은 사각지대까지 범위를 넓혀 측정하였다. 또한 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO₂), 이산화질소(NO₂), 소음을 센서의 응답 시간에 따라 최소 10초 간격으로 수집하였다. 수집된 정보들은 미세먼지 측정 디바이스 기준으로 반경 1km내 격자모양으로 지형 화면에 실시간으로 표시하고 모니터링함으로서 동작성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.14-16
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• 2022

세계보건기구에 의해 미세먼지가 1급 발암물질로 지정됨에 따라, 건강에 미치는 영향에 대한 관심이 커지고 있다. 성장기 학생들은 학교에서 오랫동안 머무르게 되며, 따라서 교내 미세먼지는 학생들의 건강에 미치는 영향이 매우 클 수 있다. 본 연구에서는 1년동안 대상 학교에서 수집한 미세먼지 관련 데이터 및 공개된 Air Korea, 기상청 데이터를 활용하여, LSTM 기반 미세먼지 예측 모델을 개발하였다. 수집한 데이터에서 일부 오류나 결측치가 있었지만, 이를 활용한 미세먼지 예측 정확도는 충분히 가치가 있다고 판단된다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.15 no.1
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• pp.125-132
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• 2020

Due to the rapidly increasing number of cars and power generation, environmental pollution caused by fine dust is becoming a serious social problem. Especially fine dust becomes an important issue nowadays. More than 50 countries are suffering from fine dust above the recommended level, and each affected country is studying the measures to reduce fine dust and minimize its occurrence. However, at present, it is difficult to collect fine dust data from the various points with fixed fine dust acquisition drones, and also to collect accurate data due to the influence of rotating blades even in the existing drone method. In this paper, we propose a method for collecting fine dust using drones and a sensing parts architecture and show its effectiveness.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.6
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• pp.121-131
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• 2010

To effectively reduce PM10 generated in concourses and platforms of subway stations, a research is being conducted to find the PM10 source. The main source of PM10 in subway stations was PM10 generated in the main line tunnels, which was generated in proportion to the frequency of the train operation. Each amount of the PM10 generated when the train was operated once, was constant regardless of the time. On the assumption that the PM10 level in a tunnel of a line is a sum of newly generated amount of dust when the subway passes and the amount carried from the adjacent stations by the wind generated from the subway rolling stocks, the method which estimates the intensive PM10 occurring section was developed and applied to the 12 stations between Cheongdam and Jangseungbaegi in Seoul Subway Line 7.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.26 no.1
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• pp.57-83
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• 2017

The Japanese government's attempts to reduce fine particles (PM2.5) emission pollution in Japan have been largely ineffective. This is because PM2.5 in Japan originated from various sources including around half from oversea countries such as China. This prompts the Japanese government to start a new initiative to reduce PM2.5 at its origin by transferring local knowledge on air pollution reduction measures and technologies to China and working closely with the Chinese government. To promote further reduction in PM2.5, bilateral corporation between Japan and China should be extended to include Korea. It is recommended that an international convention should be in place to deal with transboundary air pollutants in East Asia. A successful East Asia corporation to reduce PM2.5 will not only contribute to clean air but also to future sustainable low carbon society in this region.

• Journal of Digital Convergence
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• v.18 no.11
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• pp.417-425
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• 2020

This study investigated predictors of the behavior related to particulate matter in nursing students. The participants in this descriptive study were 186 nursing students at K university in G city from May 1 to 14 in 2018. Collected data were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, and multiple linear regression using SPSS WIN 18.0 program. The level of knowledge(10.6/15), attitude(59.94/75) and behavior(42.56/60) were relatively high. The significant predictors of the behavior were attitude(β=.591, p<.001), smoking(β=-.134, p=.049) and respiratory disease(β=.133, p=.025), and explained 40.1% of it. Educational programs to enhance nursing students' health promoting behaviors against particulate matter must be focused on attitude change.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.109-114
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• 2015

This paper presents a computational model on the transfer of airborne fine particles to analyze the similarities and influences among the 25 districts in Seoul by quantifying a time series data collected from each district. The properties of each district are driven with the model of a time series of the fine particle concentrations, and the calculation of edge-based weights are carried out with the transfer entropies between all pairs of the districts. We applied a modularity-based graph clustering technique to detect the communities among the 25 districts. The result indicates the discovered clusters correspond to a high transfer-entropy group among the communities with geographical adjacency or high in-between traffic volumes. We believe that this approach can be further extended to the discovery of significant flows of other indicators causing environmental pollution.