• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.703-704
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• 2021

도로변에서 발생하는 미세먼지와 비산먼지는 인체에 각종 질병을 유발하는 발암물질로 알려져 있다. 본 논문에서는 효율적인 도로변 미세먼지의 농도를 측정을 위해 소형차량을 이용한 이동형 미세먼지 모니터링 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 대형차량의 운행으로 발행하는 미세먼지 사각지대를 해소하고, 고품질의 보급형 센서를 탑재하여 경제성을 제고한다. 또한, 미세먼지 측정 차량은 이동 중에도 실시간으로 측정가능하다. 이번 연구를 통해 미세먼지 측정 차량을 운행한 결과 도로변 상황을 즉각적으로 반영하는 결과를 나타내었다. 이러한 미세먼지 농도는 미세먼지 저감 및 관리를 위한 기초정보로 사용될 것을 기대한다.

• Korea Petroleum Association Journal
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• s.308
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• pp.44-47
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• 2018

요즘 환경 문제 중 가장 큰 이슈는 바로 미세먼지이다. 필자의 가정에서도 늘 아침에 아이들이 스마트폰의 어플리케이션을 통해 미세먼지 현황을 체크하고 필자에게도 오늘은 마스크를 착용해야 할지 알려주고 있다. 어느덧 미세먼지 현황을 체크하는 것이 일상생활이 되었다. 하지만, 대부분의 국민들은 정확하게 미세먼지가 건강에 어느 정도로 악영향을 끼치는지 알지 못한 채 막연한 불안감만을 가지고 하루하루를 지내고 있다. 또한, 선거철마다 모든 후보자들이 미세먼지 저감 대책을 공약으로 제시하고 있지만, 국민들은 확실하지 않은 대책에 오히려 더 불안해하고 있다. 그리고 대부분의 국민들은 미세먼지 문제의 주범으로 중국을 지목하고 있지만, 중국발 미세먼지가 국내 미세먼지에 어느 정도의 기여도를 가지고 있는지 정확하게 알 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 따라서 현재 우리가 할 수 있는 방법은 국내에 미세먼지를 구성하는 성분을 할 수 있는 한 최대한 저감하는 대책을 수립하는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.685-686
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• 2022

미세먼지는 인체에 직·간접적인 질병을 유발하는 1급 발암물질로 알려져 있다. 본 논문에서는 도로변에서 발생 되는 미세먼지 및 미세먼지 전구체 농도를 측정을 위한 이동형 미세먼지 모니터링 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 대형차량 대비 미세먼지 측정 사각지대를 해소하고, 성능등급 1등급 장비 및 온습도 보정 모듈 장착으로 결과의 높은 정확도를 확보하였다, 또한, 개발된 데이터 표출 시스템을 통해 미세먼지 측정 차량을 운행한 결과를 웹사이트에서 실시간 확인 가능하도록 하였다. 이동형 미세먼지 측정 차량 운영을 통해 얻어진 정보는 보행자를 위한 정보 제공 및 미세먼지 저감 및 관리를 위한 정책 마련의 기초정보로 사용될 것을 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.600-601
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• 2018

미세먼지가 심각한 요즘 폐질환 환자 수가 점점 늘어나고 있다. 현재 미세먼지 농도를 줄일 수 있는 근본적인 방안은 없으며, 폐질환 환자는 외출 시 마스크를 착용하거나 자제하는 방법뿐이다. 외출을 하기 전에는 한국환경공단에서 제공해주는 미세먼지 농도의 정보를 가지고 마스크 착용 유무를 판단해야만 한다. 하지만, 제공받은 미세먼지 데이터의 범위가 넓기 때문에 가까운 곳으로 잠깐 외출하는 경우 먼지 농도의 정확한 정보를 제공받기가 어렵다. 10m 정도 앞의 거리의 미세먼지 농도를 알 수 있다면 외출 시 도움이 될 것이라 생각하였다. 따라서 드론을 이용하여 미세먼지 농도를 측정하여서 내가 가고자 하는 가까운 장소의 미세먼지를 측정하는 연구를 하고자 한다. 이를 통해 내가 원하는 가까운 곳의 미세먼지 농도를 자유롭게 알고자 한다.

• TTA Journal
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• s.177
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• pp.70-71
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• 2018

국민 건강을 위협하는 미세먼지가 연일 비상이다. 사실 미세먼지 하면 중국을 먼저 떠올린다. 중국에서 넘어오는, 국경을 따지지 않는 공기의 이동은 우리에게 공포의 대상이다. 중국의 미세먼지는 정말 심각하다. 해마다 미세먼지로 110만 명이 목숨을 잃을 만큼의 '스모그 대국', 이러한 중국발 미세먼지가 유입돼 우리의 대기 질이 나빠진다는 사실이 과학적으로입증되었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.100-100
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• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.908-909
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• 2022

인체의 미세먼지 노출에 의한 연구가 활발히 진행되면서 미세먼지와 건강 영향에 대한 인과 관계가 입증되고 있다. 미세먼지는 기침, 재채기, 심혈관 질환, 폐암 등 가벼운 증상부터 심각한 질병까지 인체의 건강에 다양하게 영향을 미칠 수 있다. 미세먼지는 2000 년 초부터 꾸준히 높은 농도를 보여왔지만, 사람들이 실제로 미세먼지를 위험 물질로 인식하기 시작한 것은 10 년이 채 되지 않았다. 이에 본 논문은 실외 미세먼지에 대한 정보 제공뿐만 아니라 사용자가 실제로 위치한 실내 미세먼지 농도까지 함께 제공하여 미세먼지에 관한 관심을 증가시키고자 한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.4
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• pp.328-337
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• 2021

Air pollution, which is a class 1 carcinogen, such as asbestos and benzene, is the cause of various diseases. The spread of ultra-air pollution is one of the important causes of the spread of the corona virus. This paper analyzes and predicts fine dust and ultra-air pollution from 2015 to 2019 based on weather data such as average temperature, precipitation, and average wind speed in Seoul and atmospheric environment data such as SO2, NO2, and O3. Linear regression, SVM, and ensemble models among machine learning models were compared and analyzed to predict fine dust by grasping and analyzing the status of air pollution and ultra-air pollution by season and month. In addition, important features(attributes) that affect the generation of fine dust and ultra-air pollution are identified. The highest ultra-air pollution was found in March, and the lowest ultra-air pollution was observed from August to September. In the case of meteorological data, the data that has the most influence on ultra-air pollution is average temperature, and in the case of meteorological data and atmospheric environment data, NO2 has the greatest effect on ultra-air pollution generation.

• 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.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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• v.37 no.6
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• pp.417-426
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• 2019

Conventional visualization of PM (Particulate Matter)10 flows applies superimposition of concentration distribution maps and wind field maps. This method is efficient for small scale maps where only macro flow trends are of interest. However, in the case of urban areas, local flows are difficult to model at micro level using wind fields, and therefore different methods of flow extraction is deemed necessary. In this study, flow information is extracted and visualized directly from the PM10 density data by using the gravity model. This method has the advantage that additional information such as wind field is not necessary for estimating the intensity and direction of PM10 flow. The extracted spatio-temporal flow patterns of PM10 are analyzed with relation to traffic information.