• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.57-64
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• 2020

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.

• 한국산림과학회지
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• 제110권2호
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• pp.129-140
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• 2021

본 연구는 한국 남부지역의 주요 조경수 가시나무(Quercus myrsinifolia), 종가시나무(Quercus glauca), 참가시나무(Quercus salicina), 동백나무(Camellia japonica), 왕벚나무(Prunus × yedoensis) 등 5수종을 대상으로 계절별 미세먼지 흡착량 및 수종별 잎 표면 미세구조와의 관계를 연구하였다. 계절별 미세먼지 흡착량 범위는 1월(31.51~110.44 ㎍/cm²), 11월 (23.20~79.30 ㎍/cm²), 5월(22.68~76.90 ㎍/cm²), 8월(9.88~49.91 ㎍/cm²) 순으로, 8월보다 1월에 54.4% 더 높은 미세먼지 흡착량을 보였다. 잎 표면에 홈이 있고 털을 갖고 있으며, 왁스층 함량이 높은 Q. salicina는 미세먼지 입자 크기별 흡착량이 높게 유지되었으며, 광택이 있고 잎 표면이 매끄러우며, 왁스층 함량이 낮은 C. japonica와 Prunus × yedoensis는 계절별 미세먼지 흡착량이 낮았다. 엽면적 크기, 기공밀도 및 기공 길이의 증가는 PM 흡착량의 감소와 관련이 있고 반면, 잎 표피 거칠기, 왁스층 함량, 기공 폭의 증가는 PM 흡착량의 증가와 관련이 있었다. 또한, 잎 표면 왁스층 함량이 증가할수록 잎 표면 PM 흡착량도 증가하였으며, PM₁₀, PM_2.5 보다는 PM_0.2와 관련이 높은 것으로 확인되었다. 또한, 앞으로 개별 수종에 대한 미세먼지 저감 효율을 정량적으로 판단할 수 있는 기준을 통한 저감 수종 선발과 더불어 미세먼지 저감을 위한 숲 조성 가이드라인 또한 제시되어야 할 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권5_3호
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• pp.1461-1473
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• 2021

본 연구는 토지피복 자료의 공간 해상도가 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 어떠한 영향을 미치는지 확인하는 데에 목적을 둔다. 이때 시공간적 지표상태 및 기상상태의 변화를 고려하는 CALPUFF 모델을 사용하여, 경기도 안양시의 평촌 신도시 지역에 대해, 미세먼지 모의를 진행하였다. 모델링의 입력 데이터로 20 m, 50 m, 100 m의 세 가지 해상도 토지피복도를 사용하여 비교하였다. 20 m 해상도의 토지피복 자료를 사용했을 경우 모의 영역의 풍속은 가장 크게 모의 되었으며 PM10 농도는 가장 낮게 모의 되었다. 본 연구를 통해 미세먼지의 국지적 분포 및 확산 양상에 토지피복 자료의 공간 해상도가 영향을 미칠 수 있으며 이는 CALPUFF 모의에 영향을 줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 향후 CALPUFF를 사용하여 미세먼지를 모의할 때, 토지피복의 형태에 따른 공간 해상도에 대한 영향을 사전에 확인하고 모의를 진행하는 것이 더 정확한 결과를 확보할 수 있음을 제시해볼 수 있다.

• 공기청정기술
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• 제29권1호
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• pp.19-31
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• 2016

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.83-92
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• 2015

고농도 미세먼지($PM_{10}$)에 노출되는 것은 호흡기 질환 뿐만 아니라 피부, 안구, 심혈관계 질환 등을 야기한다. 따라서 미세먼지 농도를 정확히 예측하는 방법을 개발하는 것은 국민건강과도 깊은 관련이 있다. 현재 국립환경과학원에서는 미세먼지 농도가 높은 "나쁜날씨"를 예측하기 위해 의사결정나무 모형을 사용하고 있다. 그러나 모형 자체의 불안정성은 차치하더라도 의사결정나무는 전체 데이터의 9%밖에 차지하지 않는 "나쁜날씨"를 예측하기에 적합하지 못하다. 본 논문에서는 국립환경과학원에서 사용하는 모형의 부정확성과 부적절성을 제시하는 한편, 분위수 손실 함수를 적용한 새로운 모형의 유용성을 제시한다. 그리고 새로운 모형의 성능을 여러 ${\tau}$ 값에 대해 평가하고 비교를 통해 기존 모형 교체의 타당성을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.473-481
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• 2017

초미세먼지 (particulate matter 2.5, $PM_{2.5}$)는 분진의 입경이 2.5 이하의 보다 작은 크기의 미세한 입자들을 말하는데, 미세먼지와 달리 대기 중에서 제거가 어렵고 기도나 코 점막에서 걸러지지 않으며, 호흡 시 폐포까지 직접 침투하기 때문에 장기간 노출될 경우, 폐 기능 감소, COPD (chronic obstructive pulmonary disease) 증가, 폐암 발생증가가 있다고 알려져 있다. 현재 국내외에서 초미세먼지에 대해 다양한 연구가 이루어지고 있는데, 초미세먼지의 농도는 기상인자 (풍속, 강우량, 일사량 등)에 영향을 받는 것으로 알려져 있으며, 이산화질소, 오존, 이산화황, 미세먼지 등 대기물질의 농도에도 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 특히 우리나라는 점차 증가하고 있는 자동차 수나 오염원으로 인한 초미세먼지외에도 중국으로부터 유입되는 초미세먼지 또한 고려되어야 하는 대상이므로 기상인자 중 풍향과 풍속 또한 어느 정도 큰 영향을 미칠 것으로 판단되며 인접 지역에 대한 영양 또한 고려되어야 할 것이다. 본 연구에서는 초미세먼지 농도에 영향을 미치는 유의한 대기물질 및 기상자료와 초미세먼지 농도의 지역적 특성을 고려한 공간자기상관 행렬에 기초한 공간패널모형을 소개하였고 이를 서울 25개 구에서 관측된 초미세먼지 자료에 적용하였다. 또한 초미세먼지와 대기오염물질의 농도를 통해 서울시에서 발생한 호흡기 질환 환자 수를 분석하여 그의 위해성을 확인하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제29권4호
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• pp.561-569
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• 2012

본 연구는 강원도 소재 동해항만에서 발생하는 미세먼지 관리를 위한 환경비용편익을 산출하는 것이다. 항구 인근에 부유하는 미세먼지의 농도는 매우 높은 편이며, 지점에 따라 국가 기준인 $100{\mu}g/m^3$ 이상으로 관측되는 곳도 있다. 시험대상 항구는 주로 석회석과 석탄을 취급함으로써 미세입자상 물질이 하역시 다량 발생한다. 연구결과 PM10을 기준으로 년간 12톤의 미세먼지가 하역작업 시 발생하는 것으로 밝혀졌다. 덧붙여서 원료물질을 비롯한 다양한 화물을 운송하는 대형차량 및 중장비는 디젤 검댕이를 발생하고, 도로먼지의 비산을 유발한다. 지방정부는 해마다 20억원 이상의 비용을 투자하여 대기중 미세먼지를 제거하고 있다. 편익대비 비용을 산출한 결과 그 효과는 최소 240%에서 최대 720%까지 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• 제9권1호
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• pp.36-58
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• 2022

본 연구에서는 제주도의 도시지역을 대상으로 관측이 시작된 2001년부터 2019년까지의 미세먼지 (PM₁₀)와 초미세먼지 (PM_2.5) 악화 빈도에 따른 기상 상황을 분석하였다. PM₁₀과 PM_2.5의 악화는 제주시와 서귀포시 모두 봄>겨울>가을>여름철 순으로 나타났으며, 봄·여름철에는 주간에 가을·겨울철에는 야간에 더 많이 나타났으며, PM₁₀보다 PM_2.5의 피해가 더 심각하게 나타났다. PM₁₀ 악화 시의 기온과 풍속은 제주시와 서귀포시 모두 봄·겨울철에는 각각의 계절평균보다 높게 나왔으나, 여름·가을철에는 반대로 낮게 나왔다. 상대습도는 계절평균보다 모든 계절에 낮게 나타났다. PM_2.5 악화 시 기온은 PM₁₀ 악화 시와 계절별 동일한 경향을 보였으며, 상대습도는 봄·여름철에는 제주시와 서귀포시 모두 평균보다 높았으며, 겨울철에는 평균보다 낮았다. 풍속은 두 도시 동일하게 평균보다 낮게 나왔다. PM_2.5 악화 시가 PM₁₀ 악화 시보다 봄·겨울철에 기온과 풍속이 더 낮을 때 발생 빈도가 높은 것으로 나타났다. PM₁₀과 PM_2.5 악화 시 풍향은 주간에는 북풍과 서풍이, 야간에는 계절별로 다양하게 나타났다. 특히, PM₁₀에 비해 PM_2.5 악화 시 풍속이 낮게 나타나 한라산에서 발생하는 산곡풍의 영향으로 제주시는 남풍이 서귀포시는 북풍이 야간에 자주 발생하였다. 풍속등급별 PM₁₀ 악화 빈도수는 제주시와 서귀포시 모두 주·야간 1.6 - 3.4 ms^-1에서 가장 높았고, 여름철 야간에만 0.3 - 1.6 ms^-1에서 가장 높은 값을 보였다. PM_2.5 악화 빈도수는 제주시에서는 1.6 - 3.4 ms^-1에서 가장 높은 값이 나타났으나, 서귀포시에서는 0.3 - 1.6 ms^-1에서 가장 높은 값이 나타났다. 제주시와 서귀포시 모두 PM₁₀과 PM_2.5 악화 시 3.4 ms^-1이상의 바람이 0.3 ms^-1이하의 바람보다 빈도가 더 높은 것으로 나타나므로, 이는 PM₁₀과 PM_2.5가 바람의 영향으로 도시지역 외부에서 유입된 것이 주요인이라고 할 수 있겠다. 위 자료를 토대로 미세먼지 저감을 위한 도시계획 및 조경식재계획 방안을 마련한다면 효과적일 것으로 판단된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1849-1858
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• 2021

본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM₁₀, PM_2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM_2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM₁₀, PM_2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM₁₀ 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM_2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.

• 한국조경학회지
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• 제48권5호
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• pp.80-88
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• 2020

2019년 3월 미세먼지 비상저감조치가 일주일 동안 발령되면서, 미세먼지로 인한 국민의 불안감은 점차 가중되고 있다. 본 연구는 공기정화식물이 적용된 바이오필터의 다중이용시설 내 적용성 평가를 위해 입자상 오염원의 실내 연속방출환경을 조성하여 오염원 저감효과에 대한 측정방법을 제안하고, 시스템의 실내공기질 개선 여부를 확인할 수 있는 기초연구를 진행하였다. 강의실을 대상으로 춘절기에 모니터링 1시간 전 모기향을 오염원으로 배경농도를 조성한 후, 스케줄에 따라 2시간 관수, 1시간 송풍하여 미세먼지의 저감능을 확인하였으며, 바이오필터 2m 전방에 PM₁₀, PM_2.5 및 온습도 센서를 설치하고, 3개 송풍구 중 중앙에 풍속 프로브를 설치하여 시계열 모니터링을 수행하였다. 바이오필터에 구비된 총 3개소의 송풍구 평균 면풍속은 0.38±0.16 m/s로 댐퍼 면적이 제외된 송풍구별 면적 0.29m×0.65m을 적용한 총 공조풍량이 776.89±320.16㎥/h로 산출되었다. 시스템 가동으로 평균온도 21.5~22.3℃, 평균상대습도 63.79~73.6%를 유지하여, 선행연구의 다양한 조건별 온습도 범위에 부합하는 것으로 판단된다. 시스템 공조부 구동을 통해 급격하게 상대습도를 상승시키는 효과를 효율적으로 운용할 경우, 계절에 따른 실내 미세먼지 저감과 적정한 상대습도 확보도 가능할 것으로 판단된다. 미세먼지 농도는 바이오필터 시스템 가동 전의 모든 주기에서 상승 현상이 동일하게 집계되었으며, 시스템 가동 후 1주기 송풍구간(B-1, β=-3.83, β=-2.45)에서 미세먼지(PM₁₀)는 최대 28.8% 수준인 560.3㎍/㎥, 초미세 먼지(PM_2.5)는 최대 28.0% 수준인 350.0㎍/㎥까지 저감되었다. 이후 미세먼지(PM₁₀, PM_2.5)의 농도는 2주기 송풍구간 감소(B-2, β=-5.50, β=-3.30)로 각각 최대 32.6% 수준인 647.0㎍/㎥, 32.4% 수준인 401.3㎍/㎥까지 저감되었고, 3주기 송풍구간감소(B-3, β=5.48, β=-3.51)로 최대 30.8% 수준인 732.7㎍/㎥, 31.0% 수준인 459.3㎍/㎥까지 저감된 것으로 확인되었다. 본 연구는 식생 바이오필터의 다중이용시설 내 설치와 유관한 관련 표준 및 규정을 참조하여, 객관적인 성능평가환경의 구축 방안을 제시할 수 있었다. 이를 통해 일반 강의실 환경 내에 보다 객관화된 모니터링 인프라를 조성하여, 상대적으로 신뢰성 있는 데이터 확보가 가능했던 것으로 판단된다.