• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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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.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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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)

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.139-149
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• 2019

2018년 현재, 중국에서는 편서풍을 타고 다량의 미세먼지가 한국으로 유입되고 있다. 하지만 국내에서 발생되는 미세먼지양도 무시할 수 없다. 심지어 미세먼지 발생원인의 52%가 국내요인이다. 특히 인구가 밀집된 서울에서는 다른 지역과 비교할 수 없을 만큼 미세먼지 수치가 높다. 서울시에서도 구별로 미세먼지 수치는 다르게 나타난다. 구별로 미세먼지의 발생 차이를 이해하기 위해 서울시 미세먼지 발생원인 중 가장 높은 교통량을 기준으로 판단한다. 2017년의 교통량과 미세먼지의 농도를 비교해 실제로 교통량이 영향을 미치는지, 얼마나 영향을 미치는지, 만약 영향을 주지 않는다면 그 원인은 무엇인지 R을 이용해 비교해보고 서울시 미세먼지 발생의 원인을 확실히 인식한다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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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)

• 한국도시철도학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.339-350
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• 2018

도시철도에서 지하 터널의 미세먼지는 여러 가지 요인에 의하여 발생하고 있다. 도시철도 미세먼지 발생량을 예측하기 위하여 여러 가지 발생요인 중 레일 마모량 분석에 관한 연구를 수행하였다. S호선 구간(약 45km)에서 1년 6개월 간 레일마모측정장치에서 측정된 레일 마모 데이터를 곡선반경(R)의 변화에 따라 약 170개 구간으로 구분하였으며, 레일 마모 측정값 중에서 직마모량(C0)와 편마모(V0)량을 이용하여 곡선반경에 따른 레일 마모량 관계를 분석하고, 직선구간과 곡선구간에서 각각 구간평균 편 직마모량과 노선평균 편 직마모량을 산출하였다. 레일 마모량과 레일 단면적의 상관관계를 분석하여 단면적에 대한 근사식을 구하고, 레일 C0와 V0의 변화량을 이용하여 레일 마모에 의한 미세먼지 발생량을 산정하였다.

• 한국태양광발전학회지
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• 제4권3호
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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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• 제6권4호
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• pp.277-286
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• 2019

건설산업은 미세먼지를 많이 발생시키는 산업 중 하나인 것으로 알려져 있다. 따라서 건설산업에서의 미세먼지 발생량을 줄이는 것이, 전체 미세먼지 관리에 매우 중요하다. 이러한 점에 착안하여, 본 연구에서는 자율이동체, IoT, 드라이 포그 시스템 등 첨단기술을 활용한 미세먼지 모니터링 및 제거기술을 제안하고, 시스템의 구성과 작동순서를 제시하였으며, 시스템 도입의 효과를 정성적, 정량적 측면에서 분석하였다. 제안된 개념과 구성 그리고 작동순서는 실제 시스템 개발 및 현장적용을 통해 그 실효성을 검증할 예정이다. 또한 비용편익분석 등을 통해 구체적인 경제성도 검증할 계획이다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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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)

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.92-111
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• 2021

미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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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)