• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.53-56
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• 2019

본 논문에서는 화력을 이용하는 대형 파워 플랜트 설비의 미세먼지 발생량을 저감시키고 능동적으로 제어 할 수 있는 효율적인 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 고정형으로 설계된 집진기 방식의 고정부하량 한계점과 극복하고 초미세먼지 PM2.5, 미세먼지 PM10의 발생량에 따라 IoT센서 감지에 의해 지능형 알고리즘으로 효율적으로 저감 제어 처리량을 극대화하고, 미세먼지 발생량을 최소화한다. 또한 이 시스템의 차별성은 기존의 집진기에서 잡혀지지 않는 초미세먼지를 새로운 형태의 물질인 FAA(Fine-dust Adsorption Agent)를 통해 연료 연소 시 발생되는 초미세먼지 미세입자 자체를 크게 만들어 기존 설비 집진기 필터에 포집되게 하는 혁신적인 방식이다. 이번 연구를 통해 350도~1000도 열원에서 작용할 수 있는 화학물질 FAA 용액(Agent)을 개발 하였으며 지능형 AI 분사장치를 통해 연료에 첨가되어 연소 시 미세먼지를 20배~50배까지 볼륨을 확대시켜 기존 집진필터에 포집될 수 있게 동작된다. 이때, 기존 설계된 집진기의 한계(부하)용량에 상관없이 미세먼지 발생량을 상황인식 반응형 알고리즘(AI제어) 통해 분사량을 능동적으로 조절하여 미세먼지 발생량을 저감하는 진보적 혁신성을 지닌다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.247-248
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• 2003

우리 나라의 도시ㆍ산업단지 지역의 대기오염은 심각한 수준으로, 특히 미세먼지로 인한 대기오염은 스모그 등 심미적인 문제뿐만 아니라 호흡성 분진으로 인한 건강 위해성 측면에서 철저한 오염원 관리가 필요하다. 현재 우리 나라의 먼지 배출량을 보면 비산먼지의 배출량이 연소과정에서 발생되는 미세먼지보다도 큰 것으로 추정되며, 특히 이 중에서 자동차의 도로주행시 발생되는 먼지가 비산먼지 발생량 중 90 %이상을 차지하고 있는 것으로 추정된다(국립환경연구원, 2002). 차량운행으로 인하여 포장도로에서 발생하는 비산먼지 배출량은 도로 표면의 단위면적 당 silt(75$\mu\textrm{m}$이하의 입자)량, 즉 silt loading에 의해 좌우되는데 silt loading은 도시ㆍ산업단지의 체계적인 개발계획 및 대기질 관리정책을 수립에 없어서는 안 될 중요한 자료이다. (중략)

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.4
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• pp.139-149
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• 2019

As of 2018, a large amount of Chinese fine dust is flowing into Korea in westerlies. However, the amount of fine dust generated in Korea can not be ignored. Even 52% of the causes of fine dust are domestic factors. Especially in Seoul, where the population is densely populated, the dust levels are high enough to be comparable to other regions. In Seoul, the dust levels are different from each other district. In order to understand the difference of fine dust generation by distinction, it is judged based on the highest traffic volume among the causes of fine dust generation in Seoul. Comparing the traffic volume and the fine dust concentration in 2017, it is possible to know the effect of traffic volume actually, how much it affects.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.312-313
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• 2003

환경부 훈령 제500호 "비산먼지 저감대책 추진에 관한 업무처리 규정(2001.9.4)"에 따르면 "비산먼지"라 함은 일정한 배출구 없이 대기 중에 직접 배출되는 먼지를 말하며, 대기환경보전법에서는 비산먼지 발생사업의 신고 및 발생억제 의무를 규정하고 있다. 미국 국가배출목록(U.S. EPA, 2000)에 의하면 미세먼지(PM10) 배출량의 89%를 비산먼지가 차지하고 있으며 이러한 수치는 비산먼지가 대기질에 미치는 영향도가 어느 정도인지를 예시하고 있다. 한편 우리나라의 경우 현재 미세먼지 배출목록에서 비산먼지 항목이 누락되어 있기 때문에 효율적인 대기질 관리를 위해서는 전국 지역별 비산 먼지 배출 목록의 구축이 시급한 것으로 사료된다. (중략)

• Journal of The Korean Society For Urban Railway
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• v.6 no.4
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• pp.339-350
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• 2018

The rail wear measurements in urban underground railway have been analyzed to predict the particulate matter emission caused by rail wear which is one of the major sources of particulate matter emission for underground railway systems. From the rail profile variations measured in the interval of one and half year by dedicated rail wear measuring instrument over the commercial urban underground railway line, 'line-s' which is about 45km long, the characteristics as well as the amount of rail wear have been analyzed after dividing the whole line into about 170 section with radius of curve(R). It has been concluded that the vertical wear parameter V0 and corner wear parameter C0 have been selected to represent the wear amount of straight and curved rail respectively. The amount of rail wear as well as the particulate matter emission by rail wear over the whole line normalized by the rail length as well as the number of train has also been deduced from the relationship between the rail wear parameters and the amount of rail cross-section area.

• Bulletin of the Korea Photovoltaic Society
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• v.4 no.3
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• pp.36-41
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• 2018

연일 뉴스에 보도되고 있는 미세먼지는 노약자의 호흡기는 물론 발암물질을 포함하고 있어 국민건강에 악영향을 미치기 때문에 반드시 해결되어야 할 사회 문제이다. 미세먼지는 해외 유입 인자와 국내 유발인자를 정확하게 구분하기 어려우나 약 50%의 미세먼지는 2차 발생에 의한 국내 요인으로 발생하고 있는 것으로 파악되고 있으며 화력발전소가 미세먼지 유발 물질의 주요 생성원으로 지목되어왔다. 국내 화력발전소의 50%가 충남 서해안이 위치하고 있어 수도권에 가장 큰 영향을 주는 것으로 밝혀져 충남은 내구연한에 도달한 노후 화력발전소의 폐쇄 및 발전량 감축 조절을 통해 미세먼지 발생을 최소화 하기 위해 노력해왔다. 그러나 태양전지 주도의 신재생에너지 발전으로 전환하는 것만이 미세먼지를 저감시킬 근본적인 해결책이라고 할 수 있다. 충남은 2050년까지 화력발전 비중을 0%로 낮추고 필요한 전력은 에너지컨슈머들이 생산하는 신재생에너지로 생산하는 내용을 골자로 하는 에너지 전환비전을 선포하였다. 이 비전이 선언에 그치지 않고 목표를 달성하기 위해서 이에 대한 세부 이행계획을 수립하고 충남에 맞는 태양광 발전 산업 육성을 위한 정책을 병행해야 할 것이다. 이번 글에서는 충남의 여건을 고려하여 태양광을 이용한 수소 생산 및 인공광합성을 연계한 고부가가치 화학물질의 생산 연구 및 실증 과제를 추진할 것을 제안하였다. 이러한 충남의 노력은 수도권 수요 지역에 대한 전력 공급기지에서 친환경에너지로 유지되는 '청정남도'로서의 재도약을 가능하게 할 것으로 기대된다.

• Ecology and Resilient Infrastructure
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• v.6 no.4
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• pp.277-286
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• 2019

The construction industry is known to be one of the representative industries that generate fine dust. Therefore, reducing the amount of fine dust generated in construction sites is very important for the overall fine dust management. Based on this, this study proposed the fine dust measurement and removal technology combined with advanced technologies such as autonomous mobile vehicle IoT and DFS. The qualitative, quantitative and risk elimination effects that can be expected when applying the proposed technique are analyzed. The proposed technique will be validated through system development and field application and evaluated specific economics through cost analysis.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.378-379
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• 2003

도로에서의 비산먼지는 건설현장 트럭에 의한 토사의 유입, 운반 중에 날리는 토사, 토양의 침식, 겨울철 모래살포, 타이어의 마모등에 의하여 도로표면에 쌓인 먼지가 차량의 운행이나 바람으로 인하여 발생한다 국내 주요도시 및 산업단지는 대부분이 포장도로로서 주변환경에서 유입되는 먼지와 함께 차량의 운행으로 인한 비산먼지(Fugitive dust)의 영향이 지대하며, 건설현장에서 발생되는 비산먼지와 함께 도시ㆍ산단지역의 미세먼지 배출량에 큰 기여를 하는 것으로 조사되었다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.312-313
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• 2002

도로에서의 비산먼지는 건설현장 트럭에 의한 토사의 유입, 운반 중에 날리는 토사, 토양의 침식, 겨울철 모래살포, 타이어의 마모 등에 의하여 도로표면에 쌓인 먼지가 차량의 운행이나 바람으로 인하여 발생한다. 국내 주요도시 및 산업단지는 대부분이 포장도로로서 주변환경에서 유입되는 먼지와 함께 차량의 운행으로 인한 비산먼지(Fugitive dust)의 영향이 지대하며, 건설현장에서 발생되는 비산먼지와 함께 도시·산단지역의 미세먼지 배출량에 큰 기여를 하는 것으로 조사되었다. (중략)

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.24 no.1
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• pp.92-111
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• 2021

As fine dust negatively affects disease, industry and economy, the people are sensitive to fine dust. Therefore, if the occurrence of fine dust can be predicted, countermeasures can be prepared in advance, which can be helpful for life and economy. Fine dust is affected by the weather and the degree of concentration of fine dust emission sources. The industrial sector has the largest amount of fine dust emissions, and in industrial complexes, factories emit a lot of fine dust as fine dust emission sources. This study targets regions with old industrial complexes in local cities. The purpose of this study is to explore the factors that cause fine dust and develop a predictive model that can predict the occurrence of fine dust. weather data and fine dust data were used, and variables that influence the generation of fine dust were extracted through multiple regression analysis. Based on the results of multiple regression analysis, a model with high predictive power was extracted by learning with a machine learning regression learner model. The performance of the model was confirmed using test data. As a result, the models with high predictive power were linear regression model, Gaussian process regression model, and support vector machine. The proportion of training data and predictive power were not proportional. In addition, the average value of the difference between the predicted value and the measured value was not large, but when the measured value was high, the predictive power was decreased. The results of this study can be developed as a more systematic and precise fine dust prediction service by combining meteorological data and urban big data through local government data hubs. Lastly, it will be an opportunity to promote the development of smart industrial complexes.