• 응용통계연구
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• 제26권6호
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• pp.987-998
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• 2013

이 논문에서는 한국의 대기질을 결정하는 중요한 수치인 미세먼지(PM10)에 대한 통계적 고찰을 한다. 2011년 매시 관찰된 자료 분석을 토대로 미세먼지가 매우 높은 시차에서도 강한 양의 상관관계를 가지는 장기 종속 시계열의 특징을 보임을 밝힌다. 또한 주변분포는 꼬리가 두터운 모형으로서 로그-정규분포보다는 일반화 파레토 분포가 훨씬 더 자료를 잘 적합함을 보인다. 하지만 이러한 높은 상관관계는 종종 단순한 평균변화 모형에 의한 그럴듯싸한 가짜 효과에 기인하기도 하여 통계모형을 세우는데 많은 혼동을 준다. 따라서 이 논문에서는 강한 종속성이 장기 종속 시계열에 의한 것인지 아니면 비정상 평균변화에 의한 것인지 근본적인 물리적 모형에 대한 논의를 통계적인 가설 검정을 통해 살펴본다. 그 결과 미세먼지의 강한 종속성은 구조변화에의한 착시 효과임을 밝힌다.

• 생물환경조절학회지
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• 제31권2호
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• pp.79-89
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• 2022

본 연구에서는 한라봉 3농가, 절화장미 3농가를 대상으로 시설하우스 내부 농작업 종류와 특성에 따른 시설 내 작업자의 미세먼지 노출 현황과 특성을 파악하기 위하여 미세먼지 모니터링을 수행하였다. 한라봉 시설하우스 내부 경운작업의 경우 작업자가 지역시료에 비해 개인시료 측정 농도가 TSP 4.9배, PM-10 2.7배, PM-2.5 1.5배로 더 높게 나타났다. 절화장미 작업자는 개인시료의 경우 지역시료에 비해 TSP 농도 7.4배, PM-10 농도 3.2배 높은 것으로 나타나 시설 내부 작업 시 작업자는 전반적으로 더 높은 분진 환경에 노출되는 것으로 나타났다. 시설하우스 미세먼지 입경별 기여도 분석 결과, 10㎛ 이상의 큰 입자 분포를 가진 미세먼지가 경운작업 시 기계적 분쇄과정을 거쳐 한라봉 시설하우스에서 발생한 것으로 추정된다. 절화 장미 옆순 정리 작업 시 상대적으로 PM-10의 입경 분포를 가진 미세먼지 농도가 발생하는 것으로 판단되며, PM-2.5 크기를 가지는 입자에 의한 영향은 상대적으로 크지 않을 것으로 사료된다. 시설하우스 내부 작업동선에 따른 미세먼지 노출 특성 분석 결과, 경운작업 시 10㎛ 전·후의 미세먼지 농도가 증가한 것으로 나타났고, 시설하우스 작업시기와 이동시기와 비교하여 입경별 미세먼지 농도는 유의한 차이가 있으며, 작업 시 미세먼지 농도가 유의하게 높게 나타났다(p < 0.001). 한라봉 시설하우스 내부 이동시기 대비 경운작업시기의 경우 TSP 농도 3.8배, PM-10 농도 2.1배, PM-2.5 1.3배, PM-1.0 1.1배가 증가하였다. 절화장미 농가에서 이동 시 작업자에게 노출되는 미세먼지 농도의 경우 일반 대기환경 농도와 유사한 수준인 것으로 나타났지만, 이동시기 대비 작업시기에 TSP 농도가 3.4배, PM-10 3.2배, PM-2.5 1.6배, PM-1.0 1.1배 증가하였다. 작업동선별 미세먼지 농도 증가 추이 분석 결과, 미세먼지의 입경이 큰 범위에 속하는 TSP, PM-10의 경우 작업 시 TSP와 PM-10 평균 농도의 편차가 크게 나타났으며, 이는 농가별 작업의 종류, 시설 규모, 환기량, 농가의 운영관리상태 등에 따라 미세먼지 발생 영향에 기인한 것으로 판단된다. 본 연구의 시설하우스 내부 작업자의 미세먼지 노출현황과 특성 분석을 기반으로 시설하우스 내부 미세먼지 저감 프로그램 개발 및 작업 환경 개선 방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 공업화학
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• 제25권2호
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• pp.222-226
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• 2014

본 연구에서는 도시대기 중 문제시 되는 미세먼지 배출원의 주범으로 추정되는 유류를 사용하는 도로배출원(자동차)의 배출량 산정을 위한 배출계수 및 활동도 적용의 타당성과 미세먼지 제어를 위한 법제도 시행의 타당성에 대하여 분석하고 고찰하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 실제 교통량에 근거하여 작성한 본 연구의 자동차 배출량 공간분석 결과와 기존 방법과의 차이가 나타났는데, 대기 미세먼지 농도를 알아보기 위한 대기분산모델링을 수행할 때 현실적이지 않은 배출량을 입력할 경우, 농도분포 결과의 심각한 왜곡을 초래할 수 있기 때문에 자동차 배출 미세먼지 공간분석은 실제 교통량에 근거하여 작성해야 할 것이다. 국립환경과학원방법(2010)에 사용된 자동차 미세먼지 배출계수는 주로 2003~2007년식의 자동차를 대상으로 하였기 때문에 DPF 장착 등의 효과를 반영할 수 없었고, 서울 인근 도로 노선별 자동차 미세먼지 배출량 산정결과 국립환경과학원방법과 본 연구방법의 결과가 상이하게 나타났는데, 승용차 배출량 중 휘발유차 배출량이 디젤차량 배출량과 대등하게 산정되었기 때문에, 현실에 맞는 디젤 및 휘발유 자동차 미세먼지 배출계수 개발이 필요하다.

• 한국지구과학회지
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• 제32권3호
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• pp.249-264
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• 2011

이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지($PM_{10}$) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지($PM_{10}$) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.61-69
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• 2014

본 연구에서는 서울에서 직경 $10{\mu}m$이하의 미세먼지에 대한 공간분석을 수행하였다. PM10은 폐암과 질병에 의한 사망율을 증가시키는 주요 원인이기 때문에 PM10의 공간적 분포는 서울의 대기오염에서 중요한 관심 사항이다. 본 연구에서 PM10의 공간적 분포 분석은 2010년과 2011년 서울시 미세먼지의 월 평균자료에 의해 모니터링 되었다. PM10의 공간보간은 PM10의 공간분포 특성을 잘 반영하는 IDW 방법을 적용하였고, PM10의 월 평균 공간분포는 서울시의 서부지역(영등포)이 초봄과 겨울철에 서울시의 북부지역 보다 높은 농도의 공간 분포를 나타내었다. 또한 2010년과 2011년 PM10 농도 분포의 비교에서 2011년 강남구와 송파구의 PM10 농도는 2010년 연평균 공간분포 보다 증가하였다. 서울시 PM10의 공간 분포가 영등포구, 강남구, 청량리 등 특정지역에서 높은 경향을 나타내고 있어서 이에 대한 관리방안의 수립이 요구된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.365-366
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• 2008

광학입자 계수기는 실내환경, 대기오염 및 콜린룸 등 입자크기분포 측정장비로 가장 많이 사용된다. 광학입자 계수기에 샘플링된 업자는 관측체적 내로 1개씩 통과 하며 산란된 빚은 집광장치에 의해 광검출기로 전달한다. 이때 산란광의 양에 비례하여 전압 (전류)의 세기로 변환하여 전기적 선호로서 나타나는 Pulse의 높이는 Calibration Data에 따라 업자의 크기로 변환하고 Pulse의 개수는 입자의 개수로 표시된다. 입자의 크기와 개수등 이용하여 부피로 환산 한 후 부유하는 입자의 평균 밀드를 이용하여 질량으로 환산시킨다. 이렇게 측정된 미세먼지 농도는 ZigBee 통신을 사용하여 구축한 시스템을 통해서 중앙부에서 실시간으로 먼지 농도를 알 수 있다. 특히 멀티흡 기능을 이용하여 건물 구조가 복잡하거나 층간의 통신, 꺾인 부분이나 사무실 안과 밖과 같은 무선 통신이 원할 하지 못하는 경우를 극복하여 미세먼지의 농도 값을 측정 할 수도 있다.

• 환경영향평가
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• 제29권3호
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• pp.210-218
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• 2020

대기 중의 미세먼지(PM₁₀) 농도가 꾸준히 저감되어 왔음에도, 미세먼지관리에 대한 대국민 인식은 악화되었다. 그 이유에는 첫째, 여전히 WHO기준을 상회하는 미세먼지 연평균 농도, 둘째, 환경기준(150 mg/㎥) 초과일수의 증가, 셋째, 체계적으로 지역 특성을 고려한 환경계획 수립 미비 등이 있으며, 이러한 현안을 보완하는 것이 시급하다. 특히, 국내 미세먼지의 관리는 배출원 저감에만 집중되어 있기 때문에, 지역별 미세먼지의 발생원인과 현상을 분석하고 차별성, 시급성, 적용 가능성 등을 복합적으로 고려하여 실효성 있는 환경계획을 수립하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 2010년 이후 10년간 전국 69개 도시의 미세먼지의 농도변화 추세와 현재 수준을 고려하여 4가지 유형으로 분류하고, 각 유형별 미세먼지의 관리방향을 제시하였다. 특히 과거 10년 동안 미세먼지 개선정도가 미비하였던 관리유형 III(중부 내륙지역에 분포)과 IV(대도시, 남해·동해에 인접)를 중심으로 그린인프라 확충, 바람길 및 적응대책(노출의 제한) 도입 등의 보완 조치가 우선 필요함을 제안하였다. 본 연구에서는 미세먼지 발생 원인을 함께 고려하지 못하였지만, 과거의 경향에 기초하고 현재의 여건을 고려한 중·장기적 미세먼지 환경관리계획을 수립하는데 필요한 통계적 기법 제시와 방향을 제안하였다는 의의가 있다.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제16권3호
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• pp.65-72
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• 2020

본 연구에서는 초미세먼지 주의보가 발효된 2019년 3월 4일~7일까지 약 80시간 동안 국내 지식산업센터 사무실 내 실내 미세먼지와 초미세먼지 농도를 측정하였다. 측정이 이루어지는 동안 공기청정기와 환기장치의 구동에 의한 영향을 확인하였고, 초미세먼지 주의보 날의 실내와 실외의 입자 크기분포를 분석하였다. 사무실의 테라스 쪽 이중 창문과 복도쪽 입구 출입문을 모두 닫은 밀폐 조건에서 실외 대비 실내의 초미세먼지 농도비는 약 40% 정도를 유지했다. 초미세먼지 주의보의 시기에 중성능급 필터가 장착된 환기장치의 풍량을 1단이나 2단으로 운전한 경우에도 외기 대비 실내 초미세먼지 농도는 환기하지 않고 밀폐만 했을 때의 조건과 비슷했다. 환기장치를 구동하지 않고, 문을 닫아둔 조건에서 공기청정기를 가동하면 실내 초미세먼지 농도를 초미세먼지 주의보 시에도 대기 초미세먼지 농도대비 약 20% 수준으로 감소시킬 수 있었지만, 환기장치의 풍량을 증가시켜 가동하면, 상대적으로 환기를 통해 미세먼지를 공급하는 공기량이 증가하여, 공기청정기의 효과가 감소하였고, 실내외 농도비를 약 36%로 유지하는 것을 확인하였다. 사무실 내 실내 부유 먼지의 크기분포의 분석 결과 1 ㎛ 보다 큰 입자의 농도는 매우 낮았다. 대기의 입자 크기분포는 1 ㎛ 이하의 입자의 봉우리와 1~10 ㎛ 입자의 봉우리의 두 부분으로 나타나는데 비해, 실내 입자의 크기분포에서는 1~10 ㎛ 입자의 봉우리가 사라지고 1 ㎛ 이하의 입자의 봉우리만 남는 형태로 상대적으로 큰 입자의 농도가 미미했다. 사무실의 밀폐가 초미세먼지 농도의 감소에 효과가 있었지만, 대부분은 1 ㎛ 보다 큰 입자가 제거되었고, 인체에 더 영향을 미치는 1 ㎛ 이하의 입자는 실내로 쉽게 침투하였다. 결국 밀폐된 사무실 실내에서 공기청정기의 사용은 1 ㎛ 이하의 인체에 더 해로운 크기의 입자를 제거하는데 큰 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 단지 80시간의 짧은 시간의 실증 데이터를 분석한 결과이지만, 초미세먼지 주의보가 1년 중 1주일 이내로 발생하는 한정된 기간에 발생한다는 점에서 측정 및 분석 데이터가 중요한 의미를 갖는다고 생각된다. 또한 실내 초미세먼지 농도에 영향을 미치는 다양한 변수들을 고려하여 측정 계획을 작성하여 실증 측정이 이루어졌기 때문에 비교적 신뢰성 있는 분석데이터를 제시할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.341-343
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• 2019

고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.717-726
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• 2018

미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, $PM_{10}$의 배출량이 많은 지역과 $PM_{2.5}$의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 $PM_{10}$은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.