2008년 동아시아 대륙에서 발생기원이 다른 황사와 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례를 NOAA위성 RGB 합성영상과 지상 TSP, PM10, PM2.5 질량농도 관측으로 구별하였다. 또한 Terra/Aqua 위성MODIS (MODerate Imaging Spectroradiometer) 센서의AOD (Aerosol Optical Depth)와 FW (Fine aerosol Weighting)를 통해 동아시아 지역에서 발생기원이 다른 대기 에어로졸의 분포와 입자 크기 특성을 분석하였다. 중국 북부와 몽골, 그리고 중국 황토고원에서 모래폭풍이 발생하여 광역적으로 이동하여 청원에 먼지입자(황사)로 영향을 주는 6 사례를 분석했다. 질량농도 TSP중 PM10 은 70%, PM2.5 는 16% 로 조대입자 (> $2.5{\mu}m$)의 비율이 큰 것은 사막과 반사막의 자연적 발생원에서 생성되었기 때문이다. 그러나, 모래 폭풍이 이동 과정에서 중국 동부의 산업 지역을 거쳐 유입 되는 사례에서는 TSP 중 PM2.5 가 23% 까지 증가하기도 했다. 중국 동부로부터 황해를 거쳐 한반도로 유입하고 있는 다른5사례는 TSP 중 PM10, PM2.5가 각각 82%, 65% 로 PM2.5 의 비율이 높았는데 인위적 오염입자의 영향 때문이다. 동아시아 지역에서 인위적 오염입자의 광역적 이동 사례에 대한 평균 AOD는 $0.42{\pm}0.17$로 황사에 의한 AOD ($0.36{\pm}0.13$)와 비교하여 대기 에어로졸에 대한 비율이 높게 나타났다. 특히, 중국 동부에서 황해, 한반도, 동해에 이르는 광역적 지역에 높은 AOD값이 분포했다. 인위적 오염입자의 사례는 FW가 평균 $0.63{\pm}0.16$로 모래폭풍의 이동 사례의 $0.52{\pm}0.13$ 보다 높은 값을 보이고 있어, 대기 에어로졸에 대한 인위적 미세 오염입자의 기여가 크게 나타나고 있었다.
대기오염물질인 미세먼지의 50% 이상을 차지하고 있는 비산먼지는 건설공사가 주요 배출원(29.5%)으로 이에 대한 관리를 위하여 비산먼지 억제를 위한 시설 설치 및 조치에 관한 기준을 법으로 제시하고 있다. 그러나 소규모 건설현장은 관리 대상기준이 아니며 건설현장에서 발생하는 비산먼지를 개량적으로 측정하여 조치하는 항목이 미흡하다. 본 논문에서는 비산먼지를 더욱 쉽게 측정하고 모니터링하기 위하여 먼지의 혼탁도를 측정하는 광학기법을 사용한 방법을 설계하고 구현하였다. 먼저 광학기법을 이용한 비산먼지의 혼탁도를 측정하는 방법을 제시하고 비산먼지측정 시스템을 구현하여 건설현장에서 발생하는 실제 비산먼지의 혼탁도를 측정하였다.
최근 IoT 센서의 확산과 빅데이터, 인공지능 관련 기술의 발전으로 인해 미세먼지 오염도에 대한 시계열 예측 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 미세먼지 오염도를 나타내는 데이터가 급격히 변하는 특성(Extreme)을 가지고 있어 기존의 시계열 예측방법으로는 현장에서 사용할 수 있는 수준의 정확도를 내지 못하고 있다. 이 논문에서는 LSTM을 활용하여 미세먼지 오염도를 예측할 때 CNN을 통한 환경상황을 분류한 결과를 반영하는 방법을 제안한다. 이 방법은 LSTM과 CNN이 독립적이지만 인터페이스를 통해 하나의 네트워크로 통합되기 때문에, 응용 LSTM보다 이해하기 쉽다. Beijing PM2.5 데이터를 활용한 제안 방법의 검증 실험에서 예측 정확도와 변화 시기에 대한 예측력이 다양한 실험 case에서 일관되게 향상된 결과를 보였다.
본 연구에서는 PCB의 먼지 제거용 세정제로 사용되는 스프레이형 세정제를 선정하였다. 전자 반도체 부품의 세정에서 분무 세정의 원리를 적용시킨 제품의 분사력을 평가하기 위해 기판(IPC-A-36)을 사용하여 세정제를 분사하여 분사시간에 따라 그 이동거리를 비교하였다. 철가루와 먼지를 오염물, 기판(IPC-A-36)을 시편으로 하여 일반시험 평가법의 방법 중 가장 보편적으로 쓰이는 중량법으로 오염물에 따른 세정성능을 측정하여 비교하였다. 기판의 이동거리는 분사 시간이 늘어남에 따라 증가하였다. 1회 세정 시(3초간 분사) 먼지와 철가루는 오염물의 양이 증가함에 따라 세정효율이 감소하였고 특히 먼지 오염물은 매우 급격한 세정효율의 감소를 보였다.
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
본 논문은 건식 내부 굴착 매립 간척공법(Dry Internal Project Land Digging Reclamation Method, DIPLDRM)[3] 호소의 대기 환경 개선을 위한 미세먼지 조절 IOT 모듈을 개발하는데 목적으로 하고 있다. 이를 위해 공기오염 중 인체에 가장 영향을 많이 미치는 미세먼지를 측정할 수 있는 공기오염 측정 시스템을 위한 공기 상태 변화를 Web 브라우저를 제안한다. 또한 본 연구는 외부 대기 상태와 디바이스로부터 측정된 내부 대기상태를 비교할 수 있도록 시각화함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
사람들이 집, 회사 등에서의 실내생활이 증가함에 따라 실내 공기오염에 대한 관심도가 높다. 본 논문에서는 실내 공기오염 중 인체에 가장 영향을 많이 미치는 이산화탄소, 미세먼지, 생활용품에서 발생되는 휘발성유기화합물(VOCs)를 측정할 수 있는 실내 공기오염 측정 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 실내 공기오염을 측정하는 디바이스, 정보를 저장하고 전송 할 수 있는 웹서버, 오염정보를 확인할 수 있는 안드로이드 어플리케이션으로 구성되어 있다. 본 시스템의 성능 확인을 위하여 초와, 담배연기 두 가지 시료의 실험을 통해 실내 공기 상태 변화를 어플리케이션으로 확인하였다. 또한, 외부 대기 상태와 디바이스로부터 측정된 내부 대기 상태를 비교할 수 있도록 시각화함으로써 사용자의 편의성을 증대시킬 수 있을 것으로 판단된다.
전 세계적으로 미세먼지는 심각한 사회문제이다. 우리나라 또한 중국의 미세먼지와 디젤 자동차 급증 등에 의한 오염으로 인하여 호흡 시 들이마시는 공기의 질이 많이 나빠지고 있는 추세이다. 이로 인해 집 안의 환기를 위해 창문을 열거나 외출 후 귀가했을 때 옷에 붙은 미세먼지들에 의하여 집 안에 미세먼지가 쌓이게 됨으로써 건강을 위협할 수 있는 요소가 된다. 이러한 문제점들을 해결하고자 청소뿐만 아니라 공기청정 기능도 수행하게 되는 효율적인 측면을 가진 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 로봇청소기의 초음파 센서와 미세먼지를 사용하여 자동으로 로봇청소기와 공기청정 기능을 탑재한 로봇청소기에 대한 연구 결과에 관해 기술하였다.
2008년 1월에 대구지하철 1호선 총 30개 역사에 대해 각 역사별로 공기여과장치에서 포집된 먼지를 채취하여 100 ${\mu}m$ 이하로 체거름하고 산추출한 후 ICP로 14개 원소를 분석하였다. 농축계수를 이용한 미량원소성분의 발생원을 평가한 결과, Ca, Fe, K, Mg, Mn, Na, V 성분은 암석풍화, 토양재비산 등과 관련된 자연적인 발생원의 영향을 받았고, Cd, Cr, Cu, Ni, Pb, Zn 성분은 연료연소, 폐기물소각 등과 관련된 인위적인 발생원의 영향을 받고 있는 것으로 추정되었다. 미량원소성분의 농도는 자연적인 발생원에서 유래되는 성분이 높았고, 인위적인 발생원에서 유래되는 성분이 낮았다. 인위적인 발생원 성분의 기여도는 실내먼지가 실외먼지에 비해 높았다. 오염지수를 이용한 중금속성분의 오염도를 평가한 결과, 실내먼지는 실외먼지에 비해 중금속으로부터 오염된 것으로 추정되었다. 미량원소성분의 상관성을 분석한 결과, 실내와 실외먼지에서 공통적으로 자연적-인위적발생원 성분간, 인위적-인위적발생원 성분간, 자연적-자연적발생원 성분간의 순으로 유의하게 양호하였다. 그리고 실외먼지는 실내먼지에 비해 미량원소성분간의 유의한 상관성이 많았다. 또한 지하깊이, 이용객수, 실외먼지 등이 실내먼지의 성분에 미치는 영향을 분석한 결과, 실내먼지는 지하깊이나 이용객수의 영향보다는 실외먼지의 직접적인 영향을 많이 받고 있는 것으로 추정되었다.
기후변화의 영향 중 하나인 무강우일수의 증가는 우리의 삶에 다양한 피해를 야기하고 있다. 영산강·섬진강권역은 2001년 이후 가장 심한 가뭄을 겪고 있으며, 이로 인해 하천의 건천화, 수질악화, 농업피해 등이 발생하고 있다. 무강우일수의 증가로 인한 피해는 농업지역에만 국한되지 않는다. 도시지역에 무강우가 지속될 경우 공기 중의 미세먼지가 효과적으로 제거되지 못하는 문제가 발생한다. 미세먼지로 인한 환경문제는 특정 배출지역에 국한되지 않고 기상조건에 따라 오염물질이 이동할 수 있으므로 타지역 및 타국가와의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서, 정확한 분석을통해 원인을 규명하고 해결방안을 강구하는 것은 중요한 일이다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 한국환경공단에서 운영 중인 523개의 도시대기 측정소에서 관측된 PM10 시단위 자료를 이용하여 미세먼지의 추세를 분석하였다. 다음으로 미세먼지의 이동과 소멸과 연관성이 있을 것으로 판단되는 강우량, 습도, 풍속 등의 기상요소 및 무강우일수와 미세먼지 농도의 관련성을 분석하였다. 무강우일수는 전국에 분포된 103개 지상관측소의 시단위 강우자료를 통해 계산하였으며, 무강우일수와 미세먼지 농도의 관계는 각각의 무강우일수에 대응되는 미세먼지의 농도분포를 통해 년단위 및 월단위로 지역별로 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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