• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.71-78
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• 2012

본 연구는 대기행렬 네트워크 시뮬레이션에서 통제변수를 활용하여 목표 반응변수를 보다 더 정확히 추정하는 기법을 탐색한다. 반응변수 추정에서 통제변수기법의 효율성은 반응변수와 높은 상관관계를 가지는 통제변수의 선택과 선택된 통제변수를 이용하여 통제추정량을 어떻게 정의하는가에 따라 달라진다. 대기행렬 네트워크 시뮬레이션 모형에서 확률적 모형의 발전과정은 확률적 서비스시간과 분지 확률에 의하여 재현된다. 대부분의 통제변수기법은 통제추정치 구성에서 서비스 시간 확률변수를 사용한다. 본 연구는 서비스 시간 확률변수와 분지 확률변수를 동시에 사용하는 통제 추정량을 제안하고 이를 컴퓨터 네트워크 시스템의 관심 반응변수 추정에 응용하여 그 효율성을 탐색하고자 한다. 시뮬레이션 결과는 반응변수 추정에 있어서 분지확률 통제변수의 활용 가능성을 제시하고 있으며, 서비스-시간과 분지확률을 동시에 이용하는 결합 통제변수의 활용은 향후 연구가 필요한 분야로 판단된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.439-440
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• 2003

대기질 모델(Air Quality Model)은 환경영향평가에서 필수적이다. 환경영향평가에 쓰이는 대기질 모델은 대부분 가우시안 플륨 모델이며, 그 중 ISC(Industrial Source Complex 3)이 가장 널리 쓰인다. 그러나 ISC3가 저풍속시 정확도가 떨어지지만 환경영향평가의 대기질 평가시 이에 대한 고려가 거의 이뤄지지 않은채 대기질 평가가 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 ISCLT(Long Term)와 ISCST(Short Term) 모델에 대하여 입력되는 기상변수에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 기상변수가 모델의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. (중략)

• 한국환경보건학회지
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• 제13권2호
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• pp.1-7
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• 1987

대기오염과 사망율과의 관련성을 평가하고자 미국내 23개 SMSA(Standard Metropolitan Statistical Areas) 지역에서 대기오염의 程度를 나타내는 指數인 PSI(Pollutant Standards Index), 氣象學的 變數 및 사회 경제적 변수를 이용하여 多變量 分析을 시도하였다. 그 결과 총사망율과의 관련성은 사회경제적변수가 영향이 큰 반면 PSI는 작은 것으로 示俊되었다. 대기오염과 사망율과의 연관성에 관한 평가는 많은 변수의 復雜性이 내포하고 있어 좀더 具體的이고 세밀한 분석이 기대된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.415-417
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• 1999

환경연구자들은 대기환경의 개선과 환경기준의 목표달성과 최적 제어기술을 개발하기 위해 각종 모델을 이용하고 있다. 초기 단계에서는 각종 오염인의 배출자료와 기상자료를 이용하여 대기 중 분진의 농도를 추정하는 분산모델 (dispersion model)이 오랜 기간동안 활발하게 이용되어 왔다. 그러나 분산모델은 배출자료의 오차, 수직ㆍ수평적 분산변수의 불확실도, 복잡한 모델 개발에 따른 시간과 비용 등의 문제점을 가지고 있으며, 모델에 포함된 변수에 의해 특성화된 오염원에 대해서만 농도의 추정이 가능하다는 제약점이 있다.(중략)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1998년도 한국대기보전학회 추계학술대회 발표 논문집
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• pp.103-104
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• 1998

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.8-19
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• 2021

최근 산업화에 따른 대기오염 문제는 국가와 국민 모두에 큰 관심을 끌고 있다. 국내의 광역(廣域) 대기오염 정보는 국가적으로 공공 데이터를 통해 국민에게 제공하고 있으나, 환경변수가 다른 지역적인 대기오염 정보는 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 지역적인 대기오염 현상을 보다 정확하게 분석하고 예측할 수 있는 지역 환경변수 기반의 대기오염 분석 및 예측 시스템을 설계하고 구현한다. 특히 제안한 시스템은 지역적으로 측정된 환경 데이터와 공공 빅데이터를 기반으로 지역의 대기정보를 정확하게 분석하여 제공하고, 인공지능 알고리즘을 통해 미래의 지역 대기정보를 예측하여 제시한다. 나아가 제안된 시스템을 통해 지역적인 대기오염의 발생 원인을 정확하게 파악하여 지역의 대기오염을 예방할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2006년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.29-36
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• 2006

최근 유해성이 강한 지표오존농도가 대기환경의 주요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 경기도 평택과 서울 정동지역의 오존농도를 설명 변수를 사용할 수 있는 다변량 시계열 모형인 ARE(자기회귀오차) 모형으로 분석하였다. ARE모형에서는 오존 전체자료를 사용한 전체모형과 오존농도가 41ppb 이상 되는 자료를 사용한 부분모형 두 가지 모형을 비교하였다. ARE의 오존농도 설명변수로는 오존농도와 연관 있는 8종류의 기상자료와 4종류의 대기오염자료를 고려하였다. 기상자료의 8가지 설명변수로 일 최고온도, 일사량, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 수증기압, 운량 자료를 사용하였다. 대기오염자료의 4가지 설명변수로는 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 코발트(CO)와 프로메툼 10(PM10)를 사용하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제34권2호
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• pp.103-108
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• 2001

대기분진의 영향을 분석한 역학적 연구들은 분석방법의 오류, 생물학적인 타당성, 혼란변수의 통제 등 여러 가지 제한점들을 갖고 있기 때문에 이를 해석할 때 주의를 요한다. 그러나 대기분진역학연구들이 여러 가지 다른 연구방법과 자료원, 그리고 분석기법 등을 적용하였는데도 불구하고 연구결과간에 일치성이 매우높기 때문에 대기분진의 인체효과에 대한 연구결과가 일정한 방법론적인 또는 분석상의 오류에 의해서 나타났을 가능성은 거의 없다. 역학적 연구들이 생물학적인 타당성에 대한 상세한 근거를 제시하기는 어렵지만 서로 다른 연구들의 결과가 호흡기질환 및 심혈관계질환에 대한 건강영향을 나타내고 있으나 기타 질환에 대해서는 의미있는 결과들이 거의 없다는 것은 대기분진이 호흡기질환 및 심혈관계질환에 미치는 생물학적인 기전의 근거를 강하게 나타낸다고 할 수 있다. 대기분진 역학연구의 또 다른 중요한 관심사는 혼란변수의 통제 문제이다. 혼란변수란 노출과 질병에 서로 연관되어 있는 다른 위험인자가 분석에서 적절하게 통제되지 못하였을 때 이로 인하여 대기분진과 건강영향의 관련성이 잘못 나타나는 것을 말한다. 그러나 역시 서로 다른 연구들에서 여러 가지 혼란변수가 관련성에 영향을 미쳤다면 여러 지역의 다양한 연구에서 일정한 결과를 제시하기는 어려웠을 것이므로 대기분진과 건강영향의 관련성이 혼란변수의 부적절한 처리 때문에 나타난 것이라고 보기는 어렵다. 물론 대기분진 이외의 가스상 오염 물질이 같이 존재하고 또 서로간의 상관성이 매우 높기 때문에 이러한 대기오염 물질의 영향을 완전히 통제한 상태에서 대기분진만의 영향을 관찰한다는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 다중 공선성의 문제나 교차효과의 문제 등이 앞으로 대기분진 역학연구의 과제일 것이다. 결론적으로, 대기분진이 사망률 및 병원 내원율 등에 미치는 영향은 확립되었다고 보아도 될 것이다. 또한 우리나라의 연구들을 통하여 대기분진의 건강영향은 예외 없이 우리에게도 나타나는 문제라는 것을 확인하였다. 그러나 이러한 역학적 관련성에 대한 성과에도 불구하고 발생기전의 평가, 감수성 인구집단의 확인, 예방 및 관리 대책 마련 등 앞으로 해야 할 과제가 많이 남아있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.1027-1031
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• 2008

본 연구는 한반도 영역을 대상으로 2001년 7, 8월과 2002년 6월로 홍수기를 대상으로 RDAPS 모형, AWS, 상층기상관측(upper-air sounding)의 자료를 이용하였다. 또한 수치예보자료를 범주적 예측확률로 변환하고 인공신경망기법(ANN)을 이용하여 강수발생확률의 예측정확성을 향상시키는데 있다. 신경망의 예측인자로 사용된 대기변수는 500/ 750/ 1000hpa에서의 지위고도, 500-1000hpa에서의 층후(thickness), 500hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 750hpa에서의 X와 Y의 바람성분, 표면풍속, 500/ 750hpa/ 표면에서의 온도, 평균해면기압, 3시간 누적 강수, AWS관측소에서 관측된 RDAPS모형 실행전의 6시간과 12시간동안의 누적강수, 가강수량, 상대습도이며, 예측변수로는 강수발생확률로 선택하였다. 강우는 다양한 대기변수들의 비선형 조합으로 발생되기 때문에 예측인자와 예측변수 사이의 복잡한 비선형성을 고려하는데 유용한 인공신경망을 사용하였다. 신경망의 구조는 전방향 다층퍼셉트론으로 구성하였으며 역전파알고리즘을 학습방법으로 사용하였다. 강수예측성과의 질을 평가하기 위해서 $2{\times}2$ 분할표를 이용하여 Hit rate, Threat score, Probability of detection, Kuipers Skill Score를 사용하였으며, 신경망 학습후의 강수발생확률은 학습전의 강수발생확률에 비하여 한반도영역에서 평균적으로 Kuipers Skill Score가 0.2231에서 0.4293로 92.39% 상승하였다.

• 한국농림기상학회지
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• 제22권3호
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• pp.171-175
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• 2020

대기오염의 사회경제적 효과에 대한 연구에는 측정된 대기오염 물질, 기상 자료, 그리고 사회경제적 데이터의 병합이 필요하다. 이들 자료들의 시간적·공간적 범위와 단위가 상이하기 때문에 분석에 필요한 데이터 가공에 많은 시간과 노력이 요구된다. 본 데이터의 구축은 사회과학 분야에서 널리 사용되는 대표적인 대기오염 및 기상 변수를 시군구 단위로 제공하는 것을 목표로 한다. 2020년 8월 기준 배포 버전 데이터의 시간적 범위는 2001년부터 2018년이며, 공간적 범위는 250개 시군구로서 패널 형태의 자료를 제공한다. 본 데이터의 기상 변수들은 대기오염 관련 분석뿐만 아니라 다양한 사회과학의 연구에서 사용할 수 있는 주요 변수들을 포함하고 있다.