• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.367-368
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• 2008

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.722-727
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• 2018

현재까지 미세먼지에 대한 연구는 예측, 분석, 측정 등으로 나눠지는데, 주로 대기환경 분야에서 이루어져 왔다. 미세먼지는 대기질 인자와 기상인자 그리고 배출 등 여러가지 원인으로 인해 발생한다. 각 요소들이 미세먼지에 얼마나 많은 영향을 끼치는지 상관관계를 분석하는 것이 우선이라고 판단하였고, 이를 실험하였다. 이 상관 분석에는 기상청과 에어코리아를 통해 확보한 대기질 인자와 기상인자 데이터를 이용, IBM사의 SPSS라는 Tool을 사용하여 이루어졌다. 그 결과 각 대기질 인자와 기상인자들이 미세먼지 수치에 미치는 영향정도와 상관관계를 좀 더 명확하게 알 수 있었다. 본 논문에서는 미세먼지 수치와 영향요소 및 상관관계의 정확한 분석을 위해 상관분석 및 피어슨 상관계수로 결과를 나타낸다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.130-145
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• 2021

스마트 서울 정책의 일환으로 도시 빅데이터 활용의 중요성이 부각되고 있으며, 미세먼지, 소음과 같이 교통과 관련된 도시환경 요소가 시민들의 삶의 질에 미치는 영향에 대한 사회적 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 IoT 도시 빅데이터와 교통 빅데이터를 매칭하여 통합 DB를 구축하고, 이를 활용하여 특정 공간이 도로 영향권 내에 포함되는지 여부에 따라 미세먼지, 소음 피해에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 또한 시계열 클러스터링을 통하여 도로교통특성 및 환경요인들이 유사한 특성을 가지는 공간 단위들을 군집화하였으며, 이 결과를 통하여 미세먼지 또는 초미세먼지 hot-spot, 소음 hot-spot 등 도시공간 단위의 환경위험 관리를 체계적으로 구축하는 기반을 마련하고자 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1881-1890
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• 2021

미세먼지는 인체에는 물론 생태계, 날씨 등에도 많은 영향을 끼치며, 인구와 건물, 차량 등이 밀집된 대도시에서의 미세먼지의 예측과 모니터링은 중요하다. 특히 자동차, 연소 등에서 발생하는 PM_2.5 농도는 독성 물질을 포함할 수 있어 체계적인 관리가 필요하다. 따라서 본 연구는 화학 인자, 위성 기반의 aerosol optical depth (AOD), 기상 인자 등을 입력 자료로 하여 수도권PM_2.5 농도를 예측하고자 한다. PM_2.5 농도 예측을 위해 기계 학습 모델 중 PM 농도 예측에 우수한 성능을 보이는 random forest (RF) 모델을 선정하였으며, 모델 평가를 위해 통계 지표인 R², RMSE, MAE, MAPE를 산출하였다. RF 모델의 모델 정확도는 R², RMSE, MAE, MAPE는 각각 0.97, 3.09, 2.18, 13.31로 나타났으며, 예측 정확도는 각각 0.82, 6.03, 4.36, 25.79로 본 연구에서 사용한 인자들을 이용하여 PM_2.5를 예측 시 높은 정확도와 상관성을 나타내었다. 따라서 향후 학교 미세먼지 예측 및 범주화를 위해 본 연구에서 사용한 인자들을 RF 모델에 적용하였을 때 신뢰할만한 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국습지학회지
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• 제22권1호
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• pp.24-30
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• 2020

본 연구에서는 습지 조성 및 습지 내 식물에 따른 미세먼지 저감 능력 규명을 통해 습지생태계의 가치에 대하여 새로운 시각의 해석을 제공하고자 하였다. 소형 간이온실(70cm W × 70cm L × 60cm H)로 닫힌계를 형성하였으며, 간이온실 내 메조코즘에 일정 수위가 유지되는 습지(W) 혹은 건조 상태를 유지하는 육상(L) 조건을 조성하였다. 육상과 습지 조건 각각에 식물종 미식재, 단일종 식재 그리고 두 종 혼합 식재의 총 8가지 조건을 4반복씩 조성하였다. 열린계의 메조코즘에서 초기 대기질과 닫힌계로의 전환 1시간 경과한 후의 대기질을 측정하여 공기 정화능을 확인하였다. 각 실험구의 대기질로서 PM2.5, PM10농도를 중점적으로 측정하였으며, 2차 실험에서는 식물체의 건중량을 측정하였다. 닫힌계 형성 1시간 후 습지 환경에서의 PM2.5와 PM10의 감소량은 1차 실험에서 각각 13.7±1.3, 15.0±1.4 ㎍·m^-3hr^-1로 나타났으며, 2차 실험에서는 각각 10.5±2.1, 11.2±2.2 ㎍·m^-3hr^-1로 나타났다. 육지 환경에서의 미세먼지 감소량은 1차 실험에서 각각 13.2±1.3, 13.8±1.5 ㎍·m^-3hr^-1로 나타났으며, 2차 실험에서는 각각 9.2±1.5, 8.8±1.4 ㎍·m^-3hr^-1로 나타났다. 이는 습지의 높은 생산성으로 인한 식물의 생장으로 식물의 조직에 미세먼지 흡착을 통한 저감이나 증산작용을 통한 수분, 또 습지 자체의 수생태계적 특성을 통한 미세먼지 저감 효과가 드러난 것으로 여겨진다. 따라서 습지의 미세먼지 저감 능력은 습지의 또 다른 가치로 볼 수 있으며 이는 미세먼지 문제에 대한 해결방안 중의 하나로 제시될 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제56권3호
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• pp.356-360
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• 2018

인구증가와 개발 도상 국가의 산업 활동 증가로 인해 대기 중 미세먼지농도가 상승함에 따라 생태계에 미치는 영향이 심각해지고 있다. 그로인해 미세먼지발생을 줄이기 위한 정책을 수립하여 시행하거나 미세먼지를 여과해주는 공기청정기나 마스크의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 전기방사실험을 통해 셀룰로스 아세테이트 파이버 필터를 제조하고 고분자용액에 활성탄을 첨가하여 미세입자 제거에 미치는 활성탄의 영향을 평가하였다. 미세입자 생성을 위해 염화나트륨 수용액을 사용하였으며, 공기 중 수분의 영향을 배제하기 위해 건조기를 설치하여 수분을 제거한 후 필터 성능을 분석하였다. 활성탄이 첨가될수록 미세입자 제거 효율은 증가하였으며, 아세톤 흡착량 또한 증가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.8-14
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• 2020

미세먼지의 인체 영향이 밝혀지며 예보정확도 개선에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 기계 학습 기법을 도입하여 예측 정확성을 높이려는 노력이 수행되고 있으나, 저농도 발생 비율이 매우 큰 미세먼지 데이터로 인해 전체 예측 성능이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 PM10 미세먼지 예보 정확도 향상을 위해 농도별 분리 예측 모델을 제안한다. 이를 위해 천안 지역의 기상 및 대기오염 인자를 활용하여 저, 고농도별 예측 모델을 설계하고 전 영역 예측 모델과의 성능 비교를 수행하였다. RMSE, MAPE, 상관계수 및 AQI 정확도를 통한 성능 비교 결과, 전체 기준에서 예측 성능이 향상됨을 확인하였으며, AQI 고농도 예측 성능의 경우 20.62%의 성능 향상이 나타났음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.329-352
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• 2022

미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국건설순환자원학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.405-412
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• 2021

본 연구는 건설폐기물 중간처리 사업장에서 발생하는 미세먼지의 환경영향을 조사하여, 향후 예상되는 정부의 강화된 환경규제에 공학적 자료 및 미세먼지 발생 억제 방안 제시를 목적으로 한다. 연구 결론은 다음과 같다. 1) 사업장 내의 미세먼지 농도측정 결과, 파분쇄 작업이 이루어지는 지점에서 최대치인 160㎍/m³가 측정되었으며, 폐기물 하적되는 지점이 두 번째로 높게 나타나, 향후 집중적인 발생 억제 방안의 적용이 필요하다. 2) 사업장 내 젖은 도로 상태는 113㎍/m³, 건조된 상태 때는 50㎍/m³의 미세먼지 농도가 측정되어, 살수만으로도 미세먼지를 50% 정도는 감소시키는 것으로 나타났다. 3) 이격에 따른 영향을 분석한 결과, 작업장 가동 중의 PM10은 사업장에서 인근 지역과 비교하여 약 25㎍/m³ 높게 측정되었으며, PM2.5의 경우는 인근 지역과 뚜렷한 차이가 없는 것으로 나타났다. 4) 중금속 함유량을 측정한 결과는 인근 지역에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

• 석유와에너지
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• 통권308호
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• pp.48-51
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• 2018

국내에서 대기 중에 존재하는 미세먼지 ($PM_{10}$, $PM_{2.5}$) 농도는 법적 허용치인 대기환경기준을 현재 초과하고 있으며, 2018년 3월말 강화된 기준을 달성하기 위해서는 어쩌면 우리가 '상상'할 수 있는 모든 방안을 이끌어내고 적극적으로 시행하는 방법 외에는 다른 선택의 여지가 없을 지도 모른다. 참으로 어려운 문제이다. 환경부의 2017년 대기환경연보를 보면 2016년 서울의 $PM_{2.5}$ 농도는 $26{\mu}g/m^3$으로 새로운 기준인 $15{\mu}g/m^3$를 달성하기 위해서는 대략 $11{\mu}g/m^3$ 만큼의 미세먼지 농도 감소가 필요하다. 중국 등 국외 배출량의 영향이 감소하고는 있다지만, 아직은 그 영향이 작지 않다. 많은 국민들이 이미 인지하고 있듯이, 국외 영향이 절반을 차지한다고 가정하면, 우리는 우리가 배출하는 모든 것을 중지시켜야 목표 농도 달성이 가능할 정도다. 과연 그 누가 그러자고 선 듯 나서서 말할 수 있을까?