• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.577-579
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• 2020

최근 인공지능을 활용한 대기질 예측 모델 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 시계열 데이터 기반 예측 시스템 개발에 장점을 가진 DNN, LSTM 알고리즘을 활용한 다양한 예측 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 LSTM을 활용한 모델과 Fully-Connected 기반의 DNN 모델을 활용한 대기질 예측 시스템을 개발하고 두 모델의 예측 정확도를 비교한다. 성능 평가 결과를 보면 LSTM 모델이 DNN 모델보다 모든 면에서 좋은 결과를 보여줬다. 그리고 이산화황(SO₂), 이산화질소(NO₂), 초미세먼지 (PM_2.5)에 대해서는 그 차이가 두드러지게 나타났다.

• Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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• v.13 no.3
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• pp.127-134
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• 2010

This study investigated the accuracy of mean sea level pressure(MSLP) predicted by weather models around Korean Peninsula during typhoon Manyi and Usagi period in 2007. The mesoscale regional model, RDAPS, KWRF with 30 and 10 km horizontal resolution and developed high-resolution WRF models with 9 and 3 km horizontal resolutions are used to predict the features of MSLP. The predicted MSLP aspects were verified using observed results from total 35 coastal stations including AWS and ocean buoy. Although 4 models showed the reasonable MLSP results during typhoon periods, the highest resolution, 3km WRF model show the most accurate MSLP results with maximum 69% and 60% improvement with comparisons of RDAPS and KWRF, respectively.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.305-306
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• 2003

현재 환경영향평가가 이루어지고 있는 전체사업 가운데 도로사업을 통한 환경영향평가의 비율은 60％이상으로 다른 영향평가에 비해 상당한 부분이며, 또한 대기 중에 배출되는 총 오염물질 중에서 도로상의 차량에서 배출되는 오염물질이 최대로 70％까지 차지한다. 위와 같이 도로상에서 배출되는 오염물질의 영향을 파악하기위해서는 도로 주변에서의 현지측정을 통한 정량적 평가가 필요하나 이를 위해서는 많은 시간과 비용이 소요되어 현실적으로 불가능하다. 그러므로 이에 대한 대안으로 대기확산모델을 이용하여 도로상의 오염물질의 영향을 예측한다. (중략)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.355-356
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• 2023

본 논문에서는 지도 앱이 제공하는 식당의 시간별 평균 방문자 수 데이터와 공공 DB의 면적 데이터를 활용하여 식당의 대기 시간을 예측하여 출력해주는 모델을 제안한다. 요식업에 관련된 통계 데이터를 활용해 식당 홀이 차지하는 면적을 추정한 뒤, 식당의 예상 수용 인원을 추정하여 여기에 평균 테이블 회전율을 적용하여, 식당의 시간 당 수용 인원을 추정식당의 대기 시간을 계산한다. 거기에 사용자 리뷰와 식당 별점 데이터 등의 외부 요인을 통해 대기 시간을 보정, 예상 대기 시간의 정확도 상승을 꾀한다. 이 모델이 상용화 될시, 이용자는 식당 선택에 의해 야기되는 스트레스를 완화시킬 수 있고, 식당 이용자들의 분산효과를 낳을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.144-146
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• 2006

대기오염이 심화됨에 따라 미치는 영향에 대한 관심이 날로 증가하고 있고, 이러한 영향은 대기확산모델을 이용하여 예측하고 있다. 현재 우리나라에서 주로 사용되는 ISCST3는 우수한 모델이나 지형적 조건의 반영이 취약하다는 단점을 가지고 있다. 그래서 복잡지형인 우리나라의 경우에는 좀 더 정확한 예측을 하기에 아쉬운 감이 있다. 이러한 ISCST3의 단점을 보완하여 개발된 AERMOD는 ISCST3보다 지형적 조건의 반영이 탁월하여 본 연구의 대상지역의 경우처럼 높은 산이 자리하고 있는 지역에서 대기오염의 확산을 잘 예측할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.11a
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• pp.200-202
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• 2000

도시지역에서의 오염물질의 이동과 확산은 오염물질의 농도뿐만 아니라 인근 도시에까지 영향을 미치게 되므로 매우 중요하다. 이에 최근 들어 인체에 무해하고 대기 중에서 화학반응을 일으키지 않는 추적기체를 이용한 확산실험을 통해 기존의 대기오염 확산모델 등에 대한 평가 및 개선이 많이 이루어지고 있으며, 특정 지형을 대상으로 한 확산실험도 종종 이루어지고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.424-425
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• 1999

오존은 대기 중에 있는 질소산화물 (NO$_{x}$)과 휘발성 유기화합물 (Volatile Organic Compounds, VOCs)이 강한 햇빛과 반응하여 생성되는 2차 오염물질이다. 오존의 농도는 오염물질의 배출과 기상조건, 그리고 대기 중 화학반응이 상호 연결되어 나타난다. 다양한 변수들이 오존 농도 상승에 영향을 미치며, 이러한 과정을 유기적으로 이해하기 위하여 다양한 광화학 수치 모델들이 사용되고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.221-222
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• 2002

대기질의 예측에는 여러 가지 물리적 또는 수치적 모델링 기술이 이용되고 있다. 최근 들어 급격한 컴퓨터의 발달과 더불어 수치모델을 이용한 예측 기술이 활발히 개발 이용되고 있다. 그러나 이러한 수치 모델링 기술은 대도시 특히, 높은 건물과 그들에 의해 형성된 도심 협곡을 고려하는 경우 현재의 수치 모델이 가지고 있는 여러 가지 가정에 의해 많은 어려움을 직면하고 있는 실정이다. (중략)

• Journal of Korean Society of societal Security
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• v.2 no.1
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• pp.65-74
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• 2009

In this study, the air pollution management system based GIS has been developed to estimate the emission rate and air pollution modeling of air pollutants, effectively. This system is able to estimate emission rate of air pollutant and to analyze the emission characteristics with high spatial and temporal resolution. air pollution modeling. The air pollution management system was applied to Gwangyang Bay including large industry complex with a large number of emission sources. The air pollution management system was constructed using the spatial database of emission sources in Gwangyang Bay. It was found that the estimated emission rates of air pollutants is similar to the emission characteristics in Gwangyang Bay. Also, the spatial distribution of pollutants was similar to the location of emission sources. The predicted results of air pollution model was showed a good correlation coefficient (0.75) for TSP. The air pollution management system is expected to be effective tool (database system (GIS)) for the management and the control of air pollution.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.04a
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• pp.57-58
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• 1999