• 한국대기환경학회지
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• 제11권1호
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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.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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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.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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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)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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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)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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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)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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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)

• 한국재난관리표준학회지
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• 제2권1호
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• pp.65-74
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• 2009

환경재해방지와 대기오염관리를 목적으로 GIS기반의 대기 오염관리시스템 즉 높은 시 공간적 해상도의 오염물질배출량 산정과 영향예측, 자료관리 및 분석 등이 가능한 지리정보시스템을 구성하였다. 사례연구는 다양한 오염원의 존재하여 대기오염물질 배출량 증가로 인하여 환경재해의 가능성이 상존하는 광양만지역을 선정하고, 대기오염관리시스템에 오염원의 속성 공간자료체계를 구축과 배출모형, 대기오염모델, 분석도구 등을 이용하여 배출량 산정과 영향예측, 분석 등을 수행하였다. 분석결과, 산정된 배출량이 대상지역 오염원의 위치와 오염물질의 배출특성, 공간분포와 일치하는 정확한 예측결과를 나타내었다. 또한, 대기 오염모델의 TSP 예측결과는 실측값과 상관계수가 0.75로서 다소 높은 상관도와 오염원 영향농도와 범위 등의 파악에서 명확한 분석기능이 제공되는 것으로 나타났다, 본 연구에서 개발된 대기 오염관리시스템은 신속한 공간 속성 자료체계(database)의 구축과 높은 시 공간적 해상도의 배출량 산정, 대기오염모델의 입력자료 생성, 영향예측, 다양한 결과분석 등이 가능하여 합리적인 대기오염관리의 분석도구로서 사용될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 추계학술대회 논문집
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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)

• 서비스연구
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• 제13권1호
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• pp.63-75
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• 2023

산업이 발전하면서 대기오염물질에 대한 관심도는 높아졌다. 대기오염물질은 환경오염, 지구 온난화 등 다양한 분야에 영향을 미쳤다. 그 중 환경성 질환은 대기오염물질에 의해 영향을 받은 분야 중 하나이다. 대기오염물질은 분자의 크기가 작아 인체의 피부나 호흡기를 통해 영향을 미칠 수 있다. 이러한 점 때문에 대기오염물질과 환경성 질환에 대한 연구가 다양하게 진행됐다. 환경성 질환의 일환인 천식은 증상이 심해져 천식발작을 일으킬 경우 생명에 위협을 줄 수 있고 성인 천식의 경우 한번 발병을 하면 완치가 어렵다. 천식을 악화시키는 요인에는 황사, 대기오염이 포함된다. 전 세계적으로 천식은 유병률이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 대기오염물질이 천식 환자의 응급실 입원 건수와 어떤 상관관계를 가지는지 연구하고 상관관계가 높은 대기오염물질을 이용하여 미래의 천식 환자 수를 예측했다. 대기오염물질은 아황산가스(SO₂), 일산화탄소(CO₂), 오존(O₃), 이산화질소(NO₂)와 미세먼지(PM₁₀) 5가지 대기오염물질의 농도를 이용하고 환경성 질환은 천식 환자의 응급실 입원 건수 데이터를 이용하였다. 대기오염물질과 천식의 응급환자 수에 대한 데이터는 2013년 1월1일 부터 2017년 12월 31일 까지 총 5년 치의 데이터를 이용하였다. 모델은 Informer와 LTSF-Linear의 두 가지 모델을 이용하여 예측을 진행하였고 모델의 성능을 측정하기 위해 MAE, MAPE, RMSE 의 성능지표를 이용했다. 천식의 응급환자 수 예측은 응급환자 수를 포함하여 예측을 진행한 경우와 포함하지 않고 진행한 두 가지 경우 모두 진행하여 결과를 비교했다. 본 논문은 Informer와 LTSF-Linear 모델을 이용한 천식 응급환자 수의 예측에 모델의 성능을 향상 시키는 대기 오염물질을 제시한다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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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)