• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.357-358
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• 1999

대기오염에 대한 일반인의 관심이 증가되면서 이를 충족하기 위해 대기오염도 전광판, 오염 경보제, 신문 및 방송의 보고 등 여러 가지 방안이 제시되고 있다. 이들 매체를 통하여 전달되는 정보는 대개 대기오염 규제항목의 측정 실측치가 기준치와 함께 제시되어 현재 오염도가 기준을 초과하고 있는지의 여부만이 판단되고 있다.(중략)

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.30 no.2
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• pp.207-235
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• 2021

This paper examines the effects of ambient air pollution by ozone and particulate matter on traveling by mode of transport. We estimate the SUR model of travel time by different modes of transportation using individual level data of travel diaries. We find that, as air pollution levels rises, traveling by privately-owned vehicles increases but traveling by bus decreases. Our results also show that, when an air quality alert is issued, bus traveling increases in an effort to reduce pollution levels, but traveling by own car does not change and traveling by train declines. This suggests that alert programs may not be highly effective in reducing air pollution emissions from vehicles because voluntary switching to public transportation induced by air quality alerts is outweighed by individual effort of avoiding exposure to pollution.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 1999.06a
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• pp.85-92
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• 1999

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.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.58-59
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• 2000

오존은 공간적.시간적 변동이 매우 큰 대기오염물질로 서울시의 27개 대기오염 자동측정망에서 실시간으로 측정.감시되고 있으며, 오존의 농도가 높아지는 여름철에는 오존경보제를 실시하고 있다. 특히 오존의 농도는 일사, 풍향, 풍속 등의 기상인자, $NO_x$, VOCs 등 전구물질의 농도, 그리고 지형에 따라서 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 따라서, 본 연구에서는 서울지역에 대한 기하학적 축소모형을 제작하여 풍동내에서 풍향.풍속을 측정하여 지형에 따른 바람의 특성을 파악하였다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.445-446
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• 2003

대기오염물질은 배출되면 인위적으로 제거하는 과정이 용이하지 않을 뿐만 아니라 인체, 자연생태계 및 재산상에 다방면으로 피해를 주는 특성을 가지고 있다. 그중에서도 호흡성 먼지 또는 미세먼지라고 부르고 있는 PM-10은 대기 중 체류시간이 길며 인체에 대한 위해도를 갖고 있으나 최선의 대처 방법은 외출을 삼가하는 등의 미세먼지에 대한 노출을 사전에 방지 하는 방법밖에 없는 것으로 알려져 있다. 따라서 미세먼지에 대한 노출을 사전에 막고 이에 대한 대처를 위하여 미세먼지농도의 예보 및 경보 시스템 체제를 가동해야 할 필요성이 대두되고 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2000.04a
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• pp.123-124
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• 2000

오존($O_3$)은 이산화질소, 일산화탄소, 휘발성유기화합물 둥을 포함하는 다양한 물질과 광화학반응에 의하여 생성되는 2차적인 오염물질로 사람과 식물에 영향을 미치고 있는 중요한 오염물질로 알려지고 있으며, 국내에서는 이와 관련하여 오존예보제, 경보제 둥을 운영하여 오존에 의한 피해 영향을 줄이고자 노력하고 있다. 현재 오존을 측정할 수 있는 방법은 환경오염공정시험방법과 정부에서 운영하고 있는 대기오염 자동측정망의 오존 측정방법인 자외선광도법(Ultra Violate Photometric Method)으로 구분되어 지고 있으나, 자동측정장비는 매우 고가의 장비이며, 관리를 위하여 전문적인 지식이 요구되고 있고, 측정소의 개수가 매우 부족한 실정이기 때문에 대기중 오존농도의 지역적인 자료와, 실내공기 측정, 그리고 공간적인 분포 해석을 위해서는 다른 측정방법이 요구된다고 하겠다. (중략)

• Journal of the Korean Regional Science Association
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• v.37 no.1
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• pp.29-44
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• 2021

Particulate matter(PM) is one of the leading causes of lung cancer. Recognizing its considerable risk to human health, people change their behaviors when a concentration level of PM is high. The impact of particulate matter on urban activities may vary depending on the lasting days of PM and PM matter alerts. In addition, the level of averting behavior may vary depending on the types and physical characteristics of urban activities and the degree of vulnerability to PM among people. Although the way people respond to PM may vary depending on these various factors, previous research evidence on this is very insufficient. Therefore, this study multilaterally analyzed the impact of PM on the urban activities in Jongno-gu, one of the CBD areas of Seoul. For this, we linked SKT's mobile phone signal data to land use data to extract the daily number of active people by urban activity types and ages. According to multiple regression analysis, the averting behavior varies depending on the type of urban activity, the physical characteristics of the place of activity(inside and outdoor), the lasting days of PM, PM alerts and the age of people. The results of this study can be used as basic data to policy makers who establish policies for adapting to air pollution policies by providing various effects of PM on the urban activities.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.305-306
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• 1999

현재 우리나라의 가장 큰 대기오염의 문제 중 하나가 광화학 오존이라는 것은 누구나 인정하는 사실이다. 그러나 아직까지 우리나라의 광화학 오존에 대한 연구는 일반인의 관심에 비하여 많이 활성화 되지 못한 것이 현실이다(김영성 외, 1998), 또한 정부에서는 오존 경보제와 예보제를 도입 시행 중이지만 주요한 시행 정책 및 예측모델이 주로 선진국의 것을 기본으로 하고 있어 우리의 현실과의 차이가 여러차례 지적된 바 있다(김영성 외, 1998).(중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.145-147
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• 2003

최근 대도시 지역의 오존오염이 문제가 되면서 중앙정부를 비롯하여 여러 지방자치단체에서 이에 대한 대책을 수립ㆍ시행하고 있다. 환경부에서는 고농도 오존에 대한 긴급처방으로서 '단기대책'과 보다 시간을 요하는 '중ㆍ장기 대책'을 수립하여 제시하고 있으며(환경부, 2000), 서울, 인천, 경기 등의 지자체에서도 오존오염을 주 대상으로 하는 대기질 개선대책을 수립하여 시행하고 있다(경기도, 2000; 서울특별시 2000; 인천광역시, 2000). 그러나, 환경부 및 지방자치단체의 다양한 노력에도 불구하고, 오존경보제가 도입된 1995년 이후 오존주의보 발령횟수와 발령지역이 계속 증가 추세에 있다. (중략)

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.7
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• pp.674-682
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• 2020

Recently, the problem of air pollution has become a global concern due to industrialization and overcrowding. Air pollution can cause various adverse effects on human health, among which respiratory diseases such as asthma, which have been of interest in this study, can be directly affected. Previous studies have used clinical data to identify how air pollutant affect diseases such as asthma based on relatively small samples. This is high likely to result in inconsistent results for each collection samples, and has significant limitations in that research is difficult for anyone other than the medical profession. In this study, the main focus was on predicting the actual asthmatic occurrence, based on data on the atmospheric environment data released by the government and the frequency of asthma outbreaks. First of all, this study verified the significant effects of each air pollutant with a time lag on the outbreak of asthma through the time-lag Pearson Correlation Coefficient. Second, train data built on the basis of verification results are utilized in Deep Learning algorithms, and models optimized for predicting the asthmatic occurrence are designed. The average error rate of the model was about 11.86%, indicating superior performance compared to other machine learning-based algorithms. The proposed model can be used for efficiency in the national insurance system and health budget management, and can also provide efficiency in the deployment and supply of medical personnel in hospitals. And it can also contribute to the promotion of national health through early warning of the risk of outbreak by atmospheric environment for chronic asthma patients.