• 제목/요약/키워드: 대기오염 측정망

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수도권 지역의 NO$_2$, $O_3$, VOC의 광역 공간분포 측정 (The spatial distribution of NO$_2$, $O_3$, VOC in Seoul Metropolitan Area)

  • 정의석;김선태;김한수;김신도;이종범
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.181-182
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    • 2002
  • 광화학스모그에 의한 오염이 심각하다고 알려진 서울의 경우 오존 1시간 환경기준 초과횟수는 '95년에 21회, '96년 174회, '98년 269회, 그리고 2000년에는 335회 등 매년 증가하고 있으며, 측정지점별 초과 횟수의 경우에도 완만한 증가추세를 보이고 있다. 2000년 말 현재 전국 53개 도시에 대기오염 자동측정 망이 약 152개소가 운영되고 있으나, 측정소의 절대적 개수를 계속하여 늘릴 수 없다는 한계와 시·공간적으로 변화하는 오존 전구물질(NOx, VOCs 등) 및 오존의 현황자료 부족으로 인하여 광화학 대기오염의 생성 규명을 파악하는데 어려움이 있다. (중략)

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유비쿼터스 기술을 이용한 대기오염 관리 시스템 연구 (Study On Air Pollution Management System Using Ubiquitous Technology)

  • 조병완;이경수;방주식;박정훈;김헌;전우현
    • 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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    • 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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    • pp.479-482
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    • 2009
  • 본 논문에서는 유비쿼터스 기술을 이용한 대기오염 관리 기술개발을 제안하였다. 현재의 시스템은 오염정도의 이해, 정보제공의 부족으로 인한 문제점을 안고 있다. 또한 한정된 지역에서의 오염측정으로 인하여 광범위한 지역을 측정하는데 한계가 있다. USN 기술은 이러한 문제점을 보완하여 도시전체를 관리할 수 있는 무선의 센서네트워크 구성이 가능하다. 근거리 무선통신기술인 ZigBee 기술을 기반으로 센서망을 구축하여 게이트웨이를 거쳐 통합관제센터로 데이터를 전송하게 된다. 분석된 데이터는 통합관제센터를 거쳐 도시내의 옥외 전광판, 개인 휴대단말기로 정보를 제공하고, 이에 따른 대책방안도 함께 알리는 방식을 제안하고자 한다.

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대기오염도의 공간적 분포 변화 분석 -수도권 지역을 대상으로- (Spatial Distributions of the Ambient Levels of Air Pollutants in Seoul Metropolitan Area)

  • 권오상;안동환;김원희
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제13권1호
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    • pp.83-117
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    • 2004
  • 본 연구는 수도권지역 대기오염 측정망의 오염물질별 연평균 오염도 측정치를 이용하여 최근 10년간의 수도권내 대기오염도의 공간적 분포 및 그 변화를 분석하였다. 분석을 위해 커널확률밀도함수를 추정하고, 또한 지니계수와 엔트로피계열의 불평등지수를 계측하였으며, 분석기간중 오염도의 공간적 분포 변화에 대한 통계적 검정을 실시하였다. 분석결과 최근 10년간 수도권 지역의 $SO_2$, $NO_2$, $O_3$와 CO 등 대기오염물질 오염도의 지역격차는 대체로 일정한 수준을 유지하거나 아니면 완화되는 것으로 나타났다. 또한 순위상관 분석 결과 분석기간 중 오염물질의 공간적 분포에 상당한 정도의 동태적 변화가 있었던 것으로 나타났다.

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심층신경망 모델을 이용한 대기오염망 자료확정 알고리즘 연구 (A Study on the Air Pollution Monitoring Network Algorithm Using Deep Learning)

  • 이선우;양호준;이문형;최정무;윤세환;권장우;박지훈;정동희;신혜정
    • 융합정보논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.57-65
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    • 2021
  • 본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.

건물 밀집 지역에서 대기오염물질 분포에 미치는 건물과 지형의 영향에 관한 수치 연구 (A Numerical Study on the Effects of Buildings and Topography on the Spatial Distributions of Air Pollutants in a Building-Congested District)

  • 강건;김재진;이재범
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제36권2_1호
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    • pp.139-153
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    • 2020
  • 본 연구는 전산유체역학(computational fluid dynamics, CFD) 모델을 이용하여 도시 지역에 위치한 도시 대기측정소의 대기질 대표성을 평가하고, 측정 목적에 따른 측정소 위치 선정에 대한 방법론을 제시하였다. 이를 위하여 대상 지역을 은평구 도시대기측정소(air quality monitoring system, AQMS)로 선정하였고 두 가지배출 시나리오(대기오염물질이 배경에서 수송되는 경우, 도로에서 배출되는 경우에 대한 수치 실험을 수행하였다. 대기 흐름은 대상 지역의 북동쪽과 남동쪽에 위치한 산악 지형의 영향을 크게 받고, 건물이 밀집한 지역에서는 2차 순환에 의한 복잡한 흐름이 나타났다. 대기오염물질이 배경에서 수송되는 경우에, 대기오염물질 분포는 지형(산)의 영향을 크게 받았다. 선오염(도로)에서 배출되는 경우에는 도로 위치와 건물 분포/높이 영향을 크게 받았다. 은평구 AQMS 위치에서 수치 모의된 농도는 지형보다 건물의 영향이 크게 나타났다. 배출 시나리오 결과를 이용하여 은평구 AQMS가 대상 지역의 대기질을 대표할 수 있는지에 대하여 평가하였다. 은평구 AQMS 위치에서 모의되는 농도는 두 시나리오의 층 평균 농도와 유사한 크기를 가지고 있어 측정 높이에서의 대기질을 대표할 수 있다고 판단된다. 대기오염물질은 시·공간적으로 비균질적이기 때문에 측정 목적에 따른 고도 별 측정망 위치 선정에 대한 가이드라인을 제시하였다. 측정망을 고농도가 나타나는 지역(hot spot)과 청정 지역(clean zone), 각 층의 평균 농도가 나타나는 지역(average zone), 건물/지형에 가로막혀 흐름의 유입과 유출이 활발하지 않는 안락처 지역(shelter zone), 외부에서 수송되는 배경 농도를 대표할 수 있는 지역(equi-background zone) 등 총 5가지로 분류하여 조사하였다.

전북지역에서 시료채취방식에 따른 강수의 산성도 및 화학적 특성 (Acidity and Chemical Composition of Precipitation Collected by Auto and Manual Sampling Method in Chonbuk Area)

  • 강공언;오인교;전종남;유두철;유재웅;박경수
    • 한국대기환경학회:학술대회논문집
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    • 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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    • pp.372-373
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    • 2003
  • 오늘날 강수의 오염도는 대기오염의 중요한 지표가 되고 있으며, 특히 산성화된 강수는 생태계에 심각한 악영향을 주고 있어 전세계적으로 이에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 우리나라에서도 환경부 및 지방자치단체에서 산성비 측정망을 운영하면서 강수의 산성도 및 수용성 이온성분의 농도 측정을 수행하고 있으나 현재 강수자동채취장치와 수동채취장치를 같이 사용하고 있어 그 분석자료의 정도관리에 상당한 문제점이 있는 것으로 드러나고 있다. (중략)

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