• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.439-440
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• 2003

대기질 모델(Air Quality Model)은 환경영향평가에서 필수적이다. 환경영향평가에 쓰이는 대기질 모델은 대부분 가우시안 플륨 모델이며, 그 중 ISC(Industrial Source Complex 3)이 가장 널리 쓰인다. 그러나 ISC3가 저풍속시 정확도가 떨어지지만 환경영향평가의 대기질 평가시 이에 대한 고려가 거의 이뤄지지 않은채 대기질 평가가 이뤄지고 있다. 본 연구에서는 ISCLT(Long Term)와 ISCST(Short Term) 모델에 대하여 입력되는 기상변수에 대한 민감도 분석을 수행함으로써 기상변수가 모델의 결과에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. (중략)

• Journal of Environmental Impact Assessment
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• v.22 no.5
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• pp.529-536
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• 2013

인도네시아 정부의 아젠다21은 지속가능한 환경을 유지하기 위한 노력을 지원하는 정부-기업-시민 3자 시스템이다. 국가의 경제개발과 환경적 조화를 이루는 것이 중요하다는 것을 보여주는 국가의 의지이다. 인도네시아는 대기질 관리가 매우 중요하며 도시대기질관리전략은 1992년 대도시환경개성프로그램으로 채택되었다. 도시대기질프로그램(UAQP)는 '푸른하늘'을 목표로 하며 UAQP는 각 전략단계에 대기오염의 원인을 찾아내고 실행전략으로 유도한다. 아젠다21을 대기질 유지를 위해 수행하는 좋은 예이며 푸른하늘전략은 지속가능한 환경을 유지하기 위한 중요한 프로그램이다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.79-80
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• 2002

지난 수 십여년에 걸쳐 대기질 관리를 위해 시도된 범국가적 또는 범국제적 차원의 노력에 힘입어, 일반적으로 대기질을 평가하는 보편적인 지표로 간주되는 기준성 오염물질들의 계량적인 수치자료들은 괄목할 만한 개선효과를 확인시켜 주고 있다. 특히 기기적으로 검출한계 이하의 관측자료가 양산되는 이산화황 (SO$_2$) 또는 규제기준에 접근하기 어려울 정도로 낮은 농도에서 관측되는 납 (Pb) 성분 등의 시간적 저감양상은 이러한 노력의 큰 결실로 지목할 수 있다. 이와 같은 대기질 개선의 노력에도 불구하고, 아직까지 많은 사람들이 체감하는 대기질에 대한 평가는 상당 수준 부정적으로 남아 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.73-74
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• 1999

대기오염 배출원 자료(Emission Inventory)는 어떤 지역의 대기질 관리측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 지역 대기질 개선의 대책을 마련하고, 대기환경의 영향을 평가하기 위한 기초자료로서 이 배출원이 정확하지 않으면 올바른 정책의 수립과 대기질 개선 및 유지가 어렵게 된다. 환경부에서는 매년 '대기오염물질배출량'에 대하여 조사 발표하고 있으며, 이 자료를 통하여 많은 연구와 분석이 이루어지고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1998.04a
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• pp.245-247
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• 1998

• 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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• 1995.10a
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• pp.135-136
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• 1995

• 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)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1996.07a
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• pp.11-24
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• 1996

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2006.04a
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• pp.47-52
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• 2006