미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.
최근 들어 미세먼지에 의한 건강위해성에 대한 많은 문제가 지적되고 있다. 따라서 서울지역은 미세먼지를 줄이기 위한 합리적인 대책과 해결방안이 시급한 실정이다. 미세먼지의 악영향을 줄이기 위해서 우선 미세먼지의 구성성분 중 비율이 가장 많은 이온성분에 대한 명확한 해석이 선결되어야 하고, 이를 바탕으로 미세먼지의 특성을 파악하여 효과적인 저감 대책 수립 및 실천이 진행되어야 한다. 미세먼지 중 이온성분에 대한 물리화학적 특성을 해석하기 위하여 먼저 서울지역에서 미세먼지를 필터에 채취하고 이온성분 분석을 하였다. 그리고 이온크로마토그래피(IC)로 분석이 되지 않는 수소이온($H^+$)과 탄산이온${CO_3}^{2-}$)은 pH와 음이온과 양이온의 당량비 차이로 농도를 추정하였다. 질량수지를 기본원리로 하는 수학적 모델링 적용 결과 음이온과 양이온의 결합형태를 도출할 수 있었다. 미세먼지의 결합에 사용된 이온은 IC로 분석한 8개 이온과 추가로 해석한 $H^+$, ${CO_3}^{2-}$이며, 본 연구에서 나온 존재형태는 $NH_4Cl$, $NH_4NO_3$, $CaSO_4$, $(NH_4)_2SO_4$, $NaNO_3$, NaCl, $Na_2CO$, 그리고 $(NH_4)_2CO_3$ 등이 주를 이루고 있는 것으로 추정되었다.
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.
태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.
미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO2, CO, NO2, O3와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM10과 PM2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM10과 PM2.5의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.
수도권에 위치한 사무실 69개소의 미세먼지를 측정하고 사무실 내 근로자들의 건강자각증상 설문을 통해 미세먼지 농도에 따른 건강 자각증상의 상관성을 살펴보았다. 실태조사를 통한 사무실 실내 미세먼지 농도는 $PM_{10}$의 경우 $114.62{\pm}73.66{\mu}g/m^3$ 로 69개소 중 18개소가 기준을 초과하였고 , $PM_{2.5}$의 경우 $80.15{\pm}53.86{\mu}g/m^3$ 로 69개소 중 35개소가 기준을 초과하였다. 미세먼지와 건강자각증상과의 상관성을 살펴보면 미세먼지 농도가 높을수록 두통, 안구 건조, 목건조 증상이 증가하는 경향을 보였으며 그 외의 증상은 뚜렷한 상관관계를 보이지 않았다.
본 연구에서 우리는 PHM 기반 공조설비의 연쇄 고장 패턴을 학습하여 미세먼지의 상태를 조절할 수 있는 알고리즘을 설계하였다. 공조설비의 고장으로 인한 공조설비 가동중단과 이로 인한 미세먼지의 확산은 불가피하다. 우리가 개발한 알고리즘은 PHM을 통한 미세먼지 관리 체계를 수립하는 것으로써 공조기 정지/가동 패턴학습을 통하여 일정하게 안정화 상태를 유지하고 이를 기반으로 미세먼지를 관리하는 알고리즘이다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 지하철 역 내에서 시뮬레이션 한 결과, 미세먼지의 농도가 평균 30% 감소하는 것을 알 수 있었다. 지하철 이용 승객이 많은 역의 경우 미세먼지 농도가 환경부 기준(100㎍/m3)을 초과하였지만, 시뮬레이션을 실시한 모든 역에서 미세먼지 농도가 개선되었음을 알 수 있었다. 향후 연구로는 지하철 역사 내의 미세먼지 뿐만아니라 CO2, CO, NO2 등 오염물질을 종합적으로 관리할 수 있도록 시스템을 확장하는 것이다.
본 연구는 도로에서 발생하는 미세먼지 농도가 도시 개발 형태에 따라 인접 생활권별로 어떻게 확산되는지 시뮬레이션을 통해 파악하고자 하였다. 연구는 경상남도 밀양시청 앞 6차선 도로를 중심으로 한 도로영향권 시가지를 대상으로 진행하였다. 시뮬레이션 프로그램인 ENVI-met 모델을 가로녹지 유무, 도로변 건축물의 높이에 따라 변수를 조정하여 미세먼지 농도의 확산정도를 파악하였다. 모델링 결과 도로변 건물이 고층으로 형성되어 있고 가로녹지가 조성되어 있는 경우 인접 생활권으로 확산된 미세먼지 농도가 가장 낮았으며, 다음으로는 고층건물군에 가로녹지가 없는 상태의 농도가 낮았다. 반면 저층건물군이 형성된 경우에는 가로녹지 유무에 관계없이 인접생활권으로 확산된 미세먼지 농도는 높게 나타났다. 고층건물의 경우 빌딩풍에 의해 건축물 주변으로 강한 바람이 형성되는 만큼 바람에 의해 미세먼지가 빠르게 외부로 확산되어 농도가 낮아지는 것으로 확인할 수 있었다. 반면 가로녹지 조성이 도로변 생활권에 미치는 미세먼지 저감효과는 뚜렷하지 않았다. 특히 도로변 건축물이 저층일 경우 가로녹지를 조성과 생활권미세먼지농도변화와 관련성은 없는 것으로 확인되었다. 본 연구는 미세먼지가 도로에서만 발생하는 것을 가정하여 모델링을 진행한 것으로 향후 다양한 변수에 따른 미세먼지 확산모형 연구 및 현장연구의 보완을 필요로 하였다.
미세먼지는 발생원이 매우 다양하며 발생 메카니즘이 복잡하여 아직 일본에서도 자동차 등 이동배출원을 제외하고는 미세먼지 발생량에대한 정확한 인벤토리의 정비가 이루어지지 못하고 있어서 효과적인 대책이 매우 어려운 상황이다. 따라서 정부기관과 연구자들이 국민건강 관리를 위한 매뉴얼 작성과 함께 국가적인 인벤토리 정비를 위한 노력을 기울이고 있다. 미세먼지 대책을 보다 어렵게하는 것은 중국 등 국외로부터 날아오는 미세먼지 문제이다. 일본은 과거 고도성장기에 격심 했던 대기오염문제를 지방자치단체들이 지역특성에 맞는 고유의 정책설계 등으로 효과적으로 대응했던 경험이 있어서 이러한 경험을 중국의 자치 단체에 전수해 주는 중일 도시간 미세먼지 방지에관한 협력사업을 전개하고 있다. 기업들은 이와 관련한 설비기자재와 기술을 중국에 판매하는 등 비지니스 기회를 얻고 있다. 한중일을 중심으로 한 동아시아 지역은 환경 및 에너지 측면에서 공동체적인 운명 하에 있다. 한중일 3국이 대기환경 및 기후변화문제 해결을 위한 법적효력이 있는 기구를 창설하여 정부간 정책협력과 도시간 및 기업간 교류가 크게 진전될 경우 미세먼지 문제 해결뿐만 아니라 향후 이 지역의 평화와 지역통합에도 기여할 것으로 본다.
최근 10년간 대기환경 개선대책으로 1차 오염물질인 이산화황과 총부유먼지(TSP)의 농도는 현저히 감소하고 있다. 그러나 자동차의 증가 등으로 미세먼지, 오존 등 2차 대기오염물질의 오염도는 오히려 증가하고 있는 추세에 있다. 특히 미세먼지는 시정에 영향을 주어 체감오염도를 증가시킬 뿐만 아니라 미세먼지 내에 함유된 각종 유해물질과 중금속 등은 인체에 직접적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 더욱이 최근 미국 등을 중심으로 $PM_{2.5}$에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 1997년부터 대기환경 기준에 추가하여 미세먼지에 대한 보다 엄격한 대기질 관리를 수행하고 있다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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