최근 날로 증가하는 자동차와 교통체증으로 인하여 대기 오염이 갈수록 심화되고 있으며, 인구가 밀집된 대도시에서의 대기 오염은 심각한 질병을 유발시키기도 한다. 본 연구에서는 이러한 대기 오염을 감소시키기 위하여, 대기 오염 정보를 효과적으로 전송하고 이를 이용하여 대기 오염이 한계치에 도달한 특정지역으로의 자동차 유입 억제 등에 활용할 수 있는 대기오염 정보 및 교통류 제어정보 전송 방안을 제안한다. 특히 대기오염 정보 및 교통류 제어 정보를 전송하는 방법으로 교통 및 여행정보 전송을 위한 국제표준기술인 TPEG이 적용되었다.
국내의 도시화와 중국에서 넘어오는 오염물질에 의하여 대기오염에 대한 피해가 갈수록 커져가고 있다. 하지만 대기오염 집중측정소 6곳에서만 초미세먼지의 구성 성분을 실시간으로 측정하고 있고 그에 대한 자료를 공개하지 않는 것으로 알려져 있다 [1]. 또한 정부는 서비스 개발 및 제공 과정에서 공공성에 대한 고려도 중요하지만, 그것이 얼마나 시민들의 수요나 관심과 결부되어 있는지에 대한 고민도 함께 요구된다. 특히 서울특별시와 같이 대도시에서 거주하는 시민들의 주된 관심사 중 대기오염과 관련한 관심은 지속적으로 높아지고 있다 [2]. 본 논문은 6가지의 센서가 내장된 LED 조형물을 실생활 공간에 배치하고 조형물, 모바일, 웹에서 정보를 실시간으로 제공하는 대기오염 정보 제공 시스템을 제안할 것이다. 일반 대기 측정소와 다른 LED 조형물을 통하여 시민들의 접근성과 편리함을 향상시킬 수 있는 새로운 방식의 대기오염 정보 제공 시스템을 기대해볼 수 있을 것으로 예상된다.
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.
사물인터넷(Internet of Things:IoT)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 스마트 홈, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 미세먼지 등 대기 오염 정보에 대한 관심이 높아짐에 따라 IoT 기술을 기반으로 날씨 정보, 대기 오염 정보를 제공하는 앱이 개발되고 있다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용하여 시각적인 대기 오염 및 날씨 정보를 제공하고 이를 활용하여 가전 자동화 등의 유용한 서비스를 개발함을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 IoT 기술을 기반으로 하여 대기 오염 정보를 이용한 가전 자동화, 메시지 및 알람, 시각적인 대기 오염 정보 및 날씨 정보를 제공하는 스마트 서비스를 설계, 구현하였다.
본 연구는 초고속통신망하에서 GIS를 이용하여 상시 자동대기측정망으로부터의 대기정보에 대한 데이터베이스를 구축하고 1시간 간격으로 일반사용자가 특정지역의 대기상태 및 예경보 현황을 인터넷 서비스 받을 수 있는 시스템 개발을 연구 목적으로 한다. 본 연구의 결과를 이용하면 일반사용자도 대기상황에 대한 정보를 쉽게 이해할 수 있고, 구축된 GIS 데이터베이스를 이용하여 지역별로 측정 및 예측된 오염상태를 활용한 총 대기오염의 현황을 산출할 수 있다. 또한 대기측정기 이상에 의한 자료입력 불능에 대비한 날씨, 시간, 요일 별 대기상황 예측이 가능할 것이며, 대기오염측정기의 최적설치장소 선정 및 관리에도 활용할 수 있을 기대된다. 그리고 지속적이고 신뢰성 있는 데이터베이스 구축을 통해 중장기 대기오염측정 및 저감대책을 수립하는데 기여할 수 있을 것이다.
대기 중에 비는 기체상태 혹은 입자상태로 대기오염물질을 습성침착 하는 대기정화작용을 한다. 환경과학분야에서는 이러한 자연의 대기정화 프로세스를 분석하여 강우량에 따라 대기정화 정도를 예측하기 위한 모델들을 제시하고 있고, 이러한 모델들을 이용하여 대기오염을 예보하는 응용이 확산되고 있다. 본 논문은 강수량에 따른 대기오염물질(NO2, PM10) 정화효과 모델을 기반으로, 강우량 정보를 이용하여 대기오염도 예측결과를 시각화하는 도구를 제시한다. 본 연구의 결과는 직관적인 대기오염피해를 예방하는 도구로서 활용 가능하다.
무선 기기의 소형화와 무선 통신 기술의 발달, 그리고 센서의 환경 정보 측정 기술 및 센서 네트워크의 확산으로 홍수, 태풍, 지진, 환경 오염, 등 재난의 피해를 줄이고자 재해 방지 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그리고 이러한 재해는 특정한 시간에 특정 지점에만 발생하는 특징이 있으며, 이 발생 시간을 제외한 나머지 시간대에서는 정상적인 상황을 유지한다. 이와 같은 특성은 센서 네트워크 응용에서 센서의 배터리 전력 유지 및 환경 정보 획득 방법을 설계할 때, 주요한 사안으로 고려되고 있다. 이 논문에서는 센서의 전력소비를 줄이고 대기 오염에 대한 정보를 오염 발생 시간에 따라 적절히 획득하기 위하여, 대기 오염 방지 시스템에서의 센서 샘플링 주기 조정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 대기 오염의 현재와 가까운 미래의 상태를 기반으로 센서의 샘플링 주기가 변화하는 규칙과 경계, 가중치를 설정한다. 그리고 매 샘플링 주기마다 센서 데이터 값과 이전에 저장된 오염 레벨을 고려하여 다음 샘플링 주기를 갱신한다. 이렇게 변화하는 샘플링 주기로 인해 대기 오염 감지 시스템은 측정 데이터의 정확도와 센서의 배터리 전력 소비의 균현을 적절히 유지할 수 있다. 제안된 샘플링 주기 기법은 다양한 환경 감시 응용에 활용될 수 있다.
대기오염의 현황을 인지하고 현실적인 관리를 하기 위해서는 대기오염 물질의 배출량을 산정하는 것이 매우 중요하다. 이를 통해 대기오염 모델의 입력자료, 주요 배출원의 파악 및 기여정도를 평가할 수 있으며, 대기관리정책의 수립 및 평가의 기초자료로 사용될 수 있다. 미국 Aerometric Information Retrieval System(AIRS)과 유럽 CORINAIR(EU 내에서 data 호환을 위한 규약)의 경우에는 대기오염물질 배출량 정보를 WWW(World Wide Web:이하 WWW) 상에서 공개함으로써 배출량 연구의 공유와 표준화가 이루어져 있다. (중략)
대기오염에 관한 대책 수립을 위해서는 우선 대기오염 상태를 정확히 파악하고 오염 상황에 대한 원인 분석 및 변화 추세를 예측하는 것이 필요하다. 이를 위해서는 광범위한 지역의 대기오염 상황을 감시하고, 이들 오염 상황으로부터 적절한 분석 및 예측을 수행 또는 지원 할 수 있는 시스템의 구축이 불가결하다. 본 연구에서는 과거 및 실시간 대기측정 자료와 기상측정 자료를 DB화하고, GIS로 구축된 지형 및 지용도 자료와 배출량 자료를 연계하여, 현재의 대기
산업화 및 차량 증가 등에 의해 우리나라 대부분의 지역의 대기오염 농도는 지난 세기 동안 꾸준히 증가하여 왔다 특정 지역에서 나타나는 대기오염 농도는 특정 배출원에 기인한 인위적 오염 농도와 그 지역의 자연 배출원 등에 의한 배경농도의 합으로 결정되므로 해당지역의 오염 영향의 평가나 대기질 관리 대책을 수립함에 있어 배경농도에 관한 정보를 얻는 것은 중요하다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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