• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• v.11 no.1
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• pp.29-36
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• 1995

대기오염 물질의 대기중 거동을 이해하고 예측하기 위하여 여러 가지 대기질 모델이 사용되고 있다. 대기질 모델은 물리적인 모델과 수학적인 모델로 나눌 수 있다(U.S. Environmental Protection Agenc, 1986). 물리적인 모델은 풍동, 수조 등을 이용하여 실제 대기오염 시스템을 축소한 모형을 만들어서 대기오염 물질의 농도 분포를 측정하는 모델이다. 물리적 모델은 대기오염을 가시화 할 수 있다는 큰 장점이 있으나 대기의 난류현상을 재현하는데 제약이 있고 대기오염 물질의 중, 장거리 이동을 예측하는 데는 한계가 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.324-324
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• 2022

정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.135-136
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• 2003

효과적인 대기오염 관리대책을 수립하기 위해서는 각종 오염원으로부터 배출되는 오염물질의 종류와 배출량을 이해하여야 하며 또한 이로부터 야기되는 대기오염도 및 위해성을 과학적인 근거에 의해서 정확하게 산정할 수 있어야 한다. 현재 굴뚝에서 배출되는 대기오염물질 농도를 감시하기 위해 구축중인 굴뚝 TMS망을 실용적인 대기환경 관리시스템으로 전환하기 위해서는 TMS 측정되고 있는 오염물질이 주변 대기환경에 미치는 오염도를 실시간으로 정확히 예측하여 수용체 중심으로 사업장 및 도시ㆍ산단지역의 대기환경을 투명하게 관리하는 선진화된 차세대 대기환경관리 기법을 도입할 필요가 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.393-394
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• 2002

현대 산업 사회의 급속한 발전으로 인해 대기 중에는 다양한 오염원을 통해서 많은 오염물질이 배출됨에 따라 이를 평가하고 방지할 대책이 필요하게 되었다. 이러한 대책 중의 하나로 배출원에서 배출되는 오염물질의 경로 및 발생량을 예측하는 방법이 있는데, 대기 상에 배출되는 오염물질의 농도를 예측할 경우 보통 대기 확산 모델링을 통하여 배출원 주변의 오염물질 확산 및 농도값을 산정한다. 현재 국내에서는 주로 가우시안 확산 모델인 ISC, CALPUFF 모델 등을 사용하여 모델링을 계산하게 된다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.11a
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• pp.155-156
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• 2000

대기오염물질 중 오존은 대기성분 간의 화학반응에 의하여 광화학스모그를 형성하는 주요한 가스로서 지금까지 오존의 생성과 대기오염물질 및 기상과의 상관성을 이용한 오존 예측 연구가 다양하게 이루어져 왔다. 국내에서는 회귀모형을 이용한 오존농도 예측(허정숙등, 1993), 신경회로망을 이용한 오존농도 예측(김용국 등, 1994), Wavelet Transform을 이용한 단기오존농도 예측(김신도, 1998)등이 있고, 국외에서는 단기 오존예측(Feister ＆ Balzer; 1991), 선형모델을 이용한 오존예측(Cox, Chu, 1992), 비선형모델을 이용한 오존예측(Peter et, 1995)등이 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.353-355
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• 2000

대기 오염 면상은 인구 증가와 산업화로 날로 심각해지고 있고 이로 인한 영향은 동·식물 뿐만 아니라 건축구조물, 나아가서는 기후변동에까지 미치고 있다. 이러한 오염 물질에 의한 피해 현황과 가까운 미래에 미칠 영향을 예측할 수 있다면 오염 물질의 배출 규제와 방지에 큰 도움을 줄 수 있을 것이다 이에 오염 물질이 미치는 영향을 추정하기 위한 대기오염농도 예측모델의 연구는 많은 학자들에 의해 다양한 방법으로 추진되어 왔고 이와 함께 건성 침적 모듈의 연구도 지속적으로 이루어져 왔다. (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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• 2000.11a
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• pp.134-135
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• 2000

현실적이고 장기적인 대기환경관련 정책을 수립하기 위해서는 대기질 개선에 필요한 비용과 그에 따른 이익이 같이 예측되고 평가되어야 하는데, 대기질의 오염정도를 중장기적으로 예측하기 위해서 대기질 모델링이 사용되며 이의 주요한 입력자료는 배출량 자료이다. 한편, 현재 우리나라 수도권에서 관찰되는 대기오염의 형태가 과거와는 달리 주요 오염물질이 아황산가스 등 1차 오염물질에서 미세먼지와 오존 등으로 바뀌고 있다는 점은 주목할 만하다. 또한 미세먼지의 인체에 미치는 영향에 대한 연구들이 여러 나라에서 진행되고 있다. (중략)

• Journal of Service Research and Studies
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• v.13 no.1
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• pp.63-75
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• 2023

Due to the development of industry, interest in air pollutants has increased. Air pollutants have affected various fields such as environmental pollution and global warming. Among them, environmental diseases are one of the fields affected by air pollutants. Air pollutants can affect the human body's skin or respiratory tract due to their small molecular size. As a result, various studies on air pollutants and environmental diseases have been conducted. Asthma, part of an environmental disease, can be life-threatening if symptoms worsen and cause asthma attacks, and in the case of adult asthma, it is difficult to cure once it occurs. Factors that worsen asthma include particulate matter and air pollution. Asthma is an increasing prevalence worldwide. In this paper, we study how air pollutants correlate with the number of emergency room admissions in asthma patients and predict the number of future asthma emergency patients using highly correlated air pollutants. Air pollutants used concentrations of five pollutants: sulfur dioxide(SO₂), carbon monoxide(CO), ozone(O₃), nitrogen dioxide(NO₂), and fine dust(PM₁₀), and environmental diseases used data on the number of hospitalizations of asthma patients in the emergency room. Data on the number of emergency patients of air pollutants and asthma were used for a total of 5 years from January 1, 2013 to December 31, 2017. The model made predictions using two models, Informer and LTSF-Linear, and performance indicators of MAE, MAPE, and RMSE were used to measure the performance of the model. The results were compared by making predictions for both cases including and not including the number of emergency patients. This paper presents air pollutants that improve the model's performance in predicting the number of asthma emergency patients using Informer and LTSF-Linear models.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.313-314
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• 1999

중국의 인구증가, 산업화, 그리고 생활수준의 향상으로 인해 막대한 양의 대기오염물질이 풍하 측인 우리 나라와 일본, 태평양으로 장거리 이동하고 있다. 이중 일부가 대기를 통해 황해로 침적되어 환경악화와 자원고갈을 야기하고 있다. 황해는 중국과 한반도에 의해 3면이 막혀 있는 바다로 오염물질의 이동배출이 낮아 오염문제를 해결하기 어려운 지역이다. 오염이 심화되는 것을 막기 위해서는 한국과 중국이 모두 인정할 수 있는 객관적이고 신뢰할 만한 방법을 사용하여 황해로 유입되는 대기오염물질의 이동경로와 양을 파악하여야 하고, 중국의 대기질 변화에 의한 침적량 변화과정을 규명하고, 예측하여야 한다.(중략)