본 연구는 최근 인구와 산업체가 급증하고 있는 김해시를 대상으로 김해시.군을 통합한 1996년 이후부터 2002년까지 김해시 지상오존농도의 변화경향과 고농도 오존일에 대한 사례 연구결과 다음과 같다. 김해시 대기오염농도의 시계열변화는 증가추세가 뚜렷하였으며, 최근 대기환경기준이 강화되면서 환경지정기준을 초과하기도 하였다. 계절별 오존농도의 일변화는 사계절 가운데 봄철이 가장 농도가 높게 나타났으며 매년 증가하는 농도폭도 가장 크게 나타났다. 이는 여름철의 경우 태양고도가 높고 단위시간당 일사량은 많으나, 장마와 같은 운량 증가로 인한 일사량의 감소되거나, 기온이 상승할 경우 해안으로부터 해풍이 증가하여 여름보다는 봄철에 더 높은 농도를 나타낸 것으로 생각되며, 인구와 자동차 등의 증가로 인한 배출량이 증가한 것도 크게 영향을 미친 것으로 생각된다. 연구기간동안 60 ppb 이상의 고농도 오존일의 총 발생빈도는 237일로 나타났으며, 매년 발생빈도가 증가하고 있으며, 대기환경기준 100 ppb/hr를 초과한 날도 8일이나 되었는데, 1999년이 4일 발생하여 오존에 의한 대기오염규제지역으로 선정되었는데, 고농도 오존일은 지난 1997년 이후 매년 증가하고 있으며 겨울을 제외한 전 월에 발생하는 특징을 나타내어 오존의 저감을 위한 실천 계획 수립뿐 아니라 고농도 오존일에 대한 집중적인 연구와 빠른 시간 내에 오존의 예.경보제를 도입 운영하는 것이 김해시민의 건강과 복지에 도움이 될 것으로 생각된다. 고농도 오존일에 대한 사례일 첫 번째인 5월 1일은 일 최고 기온은 그리 높은 상태는 아니었지만 광범위한 이동성 고기압에 의해 대기가 정체하고 바람이 약한 시점에 광화학반응에 의한 오존생성이 용이하였고 해안가의 높은 농도의 오존이 수송되어 고농도 오존이 발생하였으며, 사례 2의 경우 대륙에서 이동해 오는 이동성 고기압의 영향으로 대기는 안정하고 바람이 약하여 기온이 급상승하였으며, 광화학반응에 의한 오존 생성이 용이하였다. 사례 3의 경우는 남북으로 놓여 있는 대규모 기압계 사이에 안상부 형태의 대상고기압이 놓여 대기는 매우 안정하고 바람이 약하며 때때로 기압계에 의한 바람이 불 경우 다소 강한 바람이 불어 일사량이 많은 기압계에서 광화학반응과 수소에 의한 오존생성이 용이하여 고농도 오존을 발생하였다.
지난해 수도권에서 월드컵경기가 진행되었던 2002년 6월 6일에 구리 수택동 지점에서 203ppb에 이르는 고농도 오존이 발생하였다. 이때의 기상상태는 바람이 약하고 일사량이 강하고 운량이 적는 둥 고농도 오존의 좋은 조건이었다. 반면 2002년 7월 27일은 6월의 경우와 마찬가지로 기상조건은 고농도 오존생성의 호조건이었으나 수도권 67개 지점의 오존 평균 농도가 30ppb이하의 낮은 농도를 나타내었다. 본 연구에서는 광화학모델인 Models-3/CMAQ을 이용하여 이러한 2가지 오존 사례를 모사하고 특징을 비교 고찰하고자 한다. (중략)
고농도의 경우 저농도와 비교하였을 때, 발생 빈도수의 차이와 발생 환경에 대한 차이로 예측 성능의 한계를 두드러지게 보이고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인공신경망 알고리즘을 이용하여 저농도와 고농도로 분류하고 구분된 농도별로 특성을 학습시킨 두 가지 예측 모델을 통해 예측을 수행하는 모델을 제안하였다. 저농도와 고농도를 분류하기 위해 DNN 기반의 분류 모델을 설계하고 분류모델을 통해 구분된 저농도와 고농도를 기준으로 농도별 특성을 반영하기 위한 저농도 예측 모델과 고농도 예측 모델을 설계하였다. 농도별 예측 모델의 성능 평가 결과, 저농도 예측 정확도가 90.38%, 고농도 예측 정확도는 96.37% 의 예측 정확도를 보였다.
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
저농도, 고농도의 BOD, COD, TN, TP 항목에 대해 13개 기관을 대상으로 정도관리를 실시하였다. 정도관리 평가값은 6회에 걸쳐 주기적으로 반복측정한 평균치로 정하였으며, 이 값은 실제 조제한 값으로부터 오차율이 5%이내였으며, 표준편차도 0.44 (BOD, 저농도), 2.15 (BOD, 고농도), 0.12 (COD 저농도), 1.63 (COD 고농도), 0.35 (TN 저농도), 1.99 (TN 고농도), 0.05 (TP, 저농도), 0.14 (TP, 고농도)으로 정밀도가 아주 우수한 것으로 나타났다. 6회에 걸쳐 주기적으로 반복측정하여 허용상하한값과 경고상하한값을 구하여 정도관리차트를 얻었으며, 이 차트에 따라 평가한 결과 BOD 저농도의 경우 3개 기관이 5.30, 9.70, 5.30 mg/L로 허용상하한값을 벗어났으며, 고농도는 5개 기관이 허용상하한값을 벗어나 BOD 측정분석의 신뢰도가 다소 좋지 않은 것으로 나타났다. COD 저농도의 경우 4개 실험실, 고농도는 2개 기관이 41.00, 30.60 mg/L로 허용상하한값을 벗어났으며, 그외의 11개 기관은 신뢰할 수 있는 측정분석 결과를 산출하였다. TN 저농도의 경우 1개 기관만이 0.70 mg/L로 허용 하한값을 벗어났지 그외의 11개 기관은 거의 평가값에 가까운 우수한 측정분석 결과를 산출하였으며, 고농도는 거의 대부분인 11개 기관이 허용상하한값의 범위를 벗어나 측정분석 결과에 대한 신뢰도 향상에 보다 더 중점을 두어야 할 것으로 나타났다. TP 저농도의 경우 4개 기관이 1.14, 0.45, 0.64, 1.49 mg/L로 허용 상하한값을 벗어났으며, 고농도는 7개 기관이 허용 상하한값을 벗어나 TP 측정 분석의 신뢰도가 다소 좋지 않은 것으로 나타났다.
서울지역의 고농도 오존 현상은 초여름인 6월에 집중적으로 나타난다. 이러한 이유는 오존 생성에 적절한 기상조건이 형성되기 때문으로, 강한 일사량과 상대적으로 적은 강수빈도가 주된 원인임을 기존 여러 연구에서 밝히고 있다. 하지만 6월 고농도 현상의 보다 정확한 원인 해석을 위해서는 오존의 수송 및 도시 내 축적과정과 관련된 기상효과의 이해가 필요하며, 이는 종관장 패턴과 국지기상의 상호 유기적인 영향을 분석함으로서 가능하다. 또한 6월 고농도 현상은 봄철 성층권/상부대류권 오존의 연직수송과 관련한 특정 고농도 사례와는 달리 빈도 높은 서울의 전형적인 오존오염 형태로 볼 수 있으며, 6월 고농도 사례일의 오존 모델링을 통해 이를 정확히 이해할 필요가 있다. (중략)
본 연구에서는 새벽과 오전에 비교적 흐렸음에도 불구하고 오존 주의보가 발령된 1999년 7월 18일을 대상으로 하여 고농도 오존의 발생에 대한 연구를 하였다. 부산 지역 3곳에서 동시에 1시간당 120ppb이상의 고농도는 11시 이후부터 15시에 걸쳐 구름이 엷어지면서 강하게 내리쬔 일사량에 의해 급격히 증가하여 생성된 것으로 나타났다. 특히 본 연구에서는 오전 9시나 10시경에 나타나는 혼합층 성장에 따른 상층의 고농도 오존의 연직혼합 현상은 없었던 것으로 보인다. 1999년 7월 18일의 고농도 오존은 공기가 정체한 상태에서 11시 이후의 강한 일사에 의한 광화학반응에 의해 1시간당 50ppb의 오존이 생성되는 고속생성에 의해 오존주의보가 발령된 것으로 판단된다. 따라서 향후 이러한 기상상태가 예상된다면 고농도 오존발생에 대한 경각심을 가지는 것이 현명하다고 본다.
Nocolok 브레이징을 이용할 경우 저농도 플럭스와는 달리 고농도 플러스를 이용해 필요한 부분만 도포해야 한다. 일반적으로 고농도 플럭스 도포의 경우 인력을 이용한 수작업을 실시하므로 작업이 비효율적일 뿐만 아니라 플럭스 분진 날림 몇 열 등으로 인해 기피하고 있는 실정이다. 그러므로 경제적이며 효율적인 고농도 플럭스 자동 도포 장치의 개발을 통한 품질 향상 및 생산 단가 저감 등이 절실한 실정이다. 본 연구에서는 고농도 플럭스 자동 도포 시스템을 제작을 위해 수치해석을 이용한 고농도 플럭스 혼합 탱크의 혼합 효율성 및 정수압력을 이용한 유량 분배 해석을 실시하였다.
Agrobacterium sp.에 의해 생산되는 커들란은 2차 부산물이기 때문에 이의 생산을 증대시키기 위해서는 고농도 세포배양이 필요하다. 본 연구에서는 고농도 세포배양을 실현하기 위하여 탄소원 과 질소원을 제어 공급하는 방법을 이용하였다. 초기 탄소원의 농도가 20g/L일 때 24시간 내에 모두 소모되었으며 생산된 세포의 농도는 6g/L였다. 고농도의 탄소원을 이용하여 배양조내의 설탕의 농도가 10g/L 이상이 되도록 제어하는 방법을 사용하였다.
고농도의 오존은 인간이나 동물의 건강뿐이 아닌 식물 및 토양등에도 중요한 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 따라서 날로 그 관심도가 증대되고 있다. 오존의 효율적 제어를 위해서는 오존 생성 메카니즘을 면밀히 분석하여 어떠한 물질 혹은 물질의 비율이 고농도 오존 발생과 연관성이 있는지에 대한 연구가 선행되어야 한다. 본 연구에서는 광화학 반응모델에서 초기농도 등에 따른 민감도 분석결과를 바탕으로 고농도 오존에 영향을 주는 지표를 살펴보고, 오존농도의 효율적 제어를 위한 기초자료로 활용하고자 한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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