• 한국대기환경학회지
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• 제20권6호
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• pp.729-738
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• 2004

Seasonal variation of major inorganic ions in the greater Seoul area was estimated using a photochemical box model and a gas/aerosol equilibrium model with emphasis on semi -volatile nitrate. Pollutant emission was determined by season by comparing the predicted concentration with the measurement one obtained for a year from the late 1996. The results showed that particulate nitrate was the highest in summer but about 40% of total nitrate was present in the gas phase. This was due to volatilization at high temperature since ammonia was sufficient to neutralize all nitrate regardless of season. As relative humidity in summer was higher than the deliquescence point, particulate ion concentration with water was two times higher than that in other season. So called ‘NOx disbenefit’ indicating increase in particulate ion concentration with decrease in NOx emission was evident especially in winter.

• 환경영향평가
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• 제27권2호
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• pp.152-169
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• 2018

인간의 건강에 긍정적 영향을 미치는 음이온을 평가인자로 설정하고, 서울시 서초구 양재 시민의 숲을 대상으로 대기 중 음이온 농도 분포차이에 미치는 인접도로의 영향을 분석하였다. 대기 중 음이온, 양이온 농도와 대기온도, 상대습도, 풍속의 기상요소, 녹지용적계수(GVZ), 고속도로 및 일반도로로부터의 거리를 측정하였다. 그 결과, 고속도로 및 일반도로와 인접한 도로의 영향권에서는 평균 대기 중 음이온 농도가 $206ea/cm^3$, 대기 중 양이온 농도가 $416ea/cm^3$ 이었으며, 공원 내부지역인 도로의 비영향권에서는 평균 대기 중 음이온이 $339ea/cm^3$, 대기 중 양이온이 $229ea/cm^3$로 도로의 영향권 여부에 따른 대기 중 음이온 농도 차이가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다. 또한, 영향요인들과의 상관분석을 종합하여 음이온 농도모델을 제시하였으며 도로의 영향 요소를 추가함으로써 모델의 설명력이 높아진 것으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_1호
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• pp.1491-1506
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• 2021

GEMS의 복사 실측 자료로부터 일산화브로민(BrO) 전량 농도를 산출하기에 앞서, 복사전달모델로부터 생성된 모의자료를 이용하여 민감도 시험을 수행하였다. 산출 오차가 갖는 월간 및 일내 변동성을 고려하기 위해, 2013년 7월-2014년 6월 기간 매달 첫째 날의 00-07 UTC에 대해 한 시간 간격의 모의자료를 구성하였다. 최적추정법을 통해 계산된 산출물의 해답 오차는 대기질량인자 증가에 따라 감소하는 반비례 경향을 주로 보였지만, 대기질량인자 값이 5 이상으로 크게 나타나는 범위에서는 비례 경향을 보였다. BrO와 포름알데히드(HCHO) 흡수선 간의 중첩으로 인해 발생하는 BrO 산출물의 간섭 오차는 BrO의 대기질량인자가 작을수록 크게 나타났다. 해답 오차와 간섭 오차의 추정치를 결합하여 계산한 산출물 최종 오차의 평균값은 모든 데이터 샘플에 대해 26.74±30.18%로, 80° 이상의 태양천정각을 갖는 샘플에 대해 60.39±133.78%로 나타났다. 본 연구에서 고려되지 않은 간섭 스펙트럼 및 복사 측정의 오차로 인해, 실제 GEMS의 BrO 산출물이 갖게 될 오차는 추정치와 절대값의 차이를 나타낼 가능성이 있다. 그러나 본 연구에서 제시한 오차 요소들의 변동 특성들은 실제 산출물에서도 나타날 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.57-65
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• 2021

본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제23권7호
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• pp.618-618
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• 2002

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2007년도 학술논문요약집
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• pp.247-248
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• 2007

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 추계학술발표회요약집
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• pp.331-331
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• 1998

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2009년도 학술논문요약집
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• pp.345-346
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• 2009

• 대한병원협회지
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• 제26권3호통권242호
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• pp.16-25
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• 1997

• 대한공간정보학회지
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• 제6권1호
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• pp.53-63
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• 1998

본 연구의 목적은 GIS와 GPS를 이용하여 서울시 대기측정시스템인 상시 자동측정망의 현황을 파악하고 개선방안을 제안하는데 있다. 국내의 경우 차량 등의 이동배출원에 관한 이동오염원(mobile source)과 면오염원(area source)에 대한 체계적인 조사와 관리가 미흡한 실정이다. 대기오염을 관리하거나 개선하기 위한 저감대책을 수립하려면 대기오염물질 배출원의 시간적, 공간적 배출현황데이터와 이를 토대로 구축된 배출목록시스템(Emission Inventory System)과 대기오염확산모델들이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 서울시 수치지도와 마이크로소프트사의 Visual Basic을 사용하여 서울시 상시 자동측정망 배출원의 배출현황데이터에 관한 가시화된 인터페이스를 개발하여 보여주고 있다.