• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.100-100
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• 2019

최근 대기 중 미세먼지의 농도가 높은 일수가 급증하면서, 미세먼지를 저감하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 미세먼지는 주로 자동차 혹은 공장 등 인간 활동에 의한 오염물질 배출에 의해 발생하는 것으로 알려져 있으며, 태양복사에너지, 토양수분, 강우, 풍속 등의 수문기상학적 인자에 의해 발생, 이동, 소멸의 과정을 거친다. 현재 우리나라에서는 미세먼지 농도를 관측하기 위해 지점 기반의 관측소를 운영하고 있으며, 관측소가 위치하지 않은 지역의 미세먼지 농도는 선형 보간법 등을 활용한 내삽 기법을 통해 제공하고 있다. 그러나 미세먼지 농도는 다양한 수문기상인자들의 영향에 의한 차이가 크게 나타나기 때문에 지점 기반의 자료로는 해당 지역의 미세먼지 농도를 추정하는 데 어려움이 많다. 본 연구에서는 미세먼지의 공간적인 분포를 추정하고자 MODerate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 에어로졸 자료와 Global Land Data Assimilation System (GLDAS) 수문기상인자를 활용하여 미세먼지 농도에 영향을 주는 것으로 판단되는 다양한 수문기상인자들과의 상관성을 분석하였다. 미세먼지와 각 인자간의 상관성을 분석하여 높은 상관성을 갖는 수문기상인자들을 도출하고 최적의 선형회귀분석 모델을 구축하기 위해 베이지안 모델 평균(Bayesian Model Averaging, BMA)을 사용하였으며, 지점 데이터와의 비교를 통해 활용성을 검증하였다. 전체적으로 수문기상인자를 사용한 선형회귀분석 결과에서는 미세먼지농도 변화의 경향을 반영하고 있는 것을 확인할 수 있었으나, 계절별, 지역별 등 대기 특성을 고려하지 않아 각 기간의 급격한 농도 변화를 감지하기에 어려움이 있었다. 이러한 연구를 바탕으로 수문기상인자와 미세먼지 농도의 패턴이 더욱 정확히 분석된다면, 미세먼지 농도 모니터링과 정확한 예보 시스템의 구축에 효과적으로 활용 될 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권1호
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• pp.17-26
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• 2017

산업발달과 지구 온난화로 중국 북동부 지역의 사막화가 가속화 되면서 한반도는 지리적 계절적으로 미세먼지의 영향을 많이 받고 있다. 미세먼지로 인한 피해는 일반인보다 호흡기 질환자나 노인, 영 유아에게 치명적어서 미세먼지 발생 원인과 인과관계 검증을 위한 연구가 필요하다. 본 연구에 이용된 대기환경 자료와 산업지역 자료는 청정지역과 오염지역으로 나누고 오염지역은 산업별로 구분하여 분석하였다. 기상자료를 이용하여 기상 기후의 변화에 따른 미세먼지 변화를 분석하였고 미세먼지 발생요인을 국내의 영향과 국외의 영향으로 구분하여 대기-기상자료의 상관성을 검증하였다. 그리하여 미세먼지($PM_{10}$)와 초미세 먼지($PM_{2.5}$)의 구성 물질별로 계절적, 지리적인 발생형태 분석을 통해 산업, 지형, 인구, 주거 정보를 결합한 미세먼지에 대한 대책 수립의 기준을 제공하고자 한다.

• 지역연구
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• 제37권1호
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• pp.29-44
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• 2021

미세먼지는 인간의 수명을 단축시키고 각종 암을 유발하는 대기오염 물질이다. 따라서 도시민은 미세먼지 농도에 따라 도시활동을 조정할 수 있다. 미세먼지가 도시민의 활동에 미치는 영향은 미세먼지의 지속 기간, 미세먼지 경보 여부에 따라 달라질 수 있다. 또한 도시활동의 유형과 장소, 도시민의 미세먼지 취약 정도에 따라 회피행동의 수준이 다르게 나타날 수 있다. 이처럼 다양한 요인들에 따라 도시민의 미세먼지 대응 방식이 다르게 나타날 수 있음에도, 이에 관한 연구적 증거는 매우 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 서울시 도심 중 하나인 종로구를 대상으로 미세먼지가 도시민의 활동에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 SKT의 휴대전화신호 자료와 토지이용 자료를 연계하여 도시활동 유형·연령별 일 단위 활동인구 수를 추출하고, 미세먼지 농도, 미세먼지 지속일 수, 미세먼지 경보 여부의 영향을 분석하였다. 분석 결과, 미세먼지에 대한 회피행동이 도시활동의 유형, 활동장소의 물리적 특성(실내·야외), 미세먼지 지속 기간, 미세먼지 경보 여부, 도시민의 연령에 따라 다른 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 미세먼지가 도시민의 활동에 미치는 영향을 다각적으로 제공하여, 공공의 미세먼지 저감 및 적응 정책 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.300-300
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• 2023

기후변화의 영향 중 하나인 무강우일수의 증가는 우리의 삶에 다양한 피해를 야기하고 있다. 영산강·섬진강권역은 2001년 이후 가장 심한 가뭄을 겪고 있으며, 이로 인해 하천의 건천화, 수질악화, 농업피해 등이 발생하고 있다. 무강우일수의 증가로 인한 피해는 농업지역에만 국한되지 않는다. 도시지역에 무강우가 지속될 경우 공기 중의 미세먼지가 효과적으로 제거되지 못하는 문제가 발생한다. 미세먼지로 인한 환경문제는 특정 배출지역에 국한되지 않고 기상조건에 따라 오염물질이 이동할 수 있으므로 타지역 및 타국가와의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서, 정확한 분석을통해 원인을 규명하고 해결방안을 강구하는 것은 중요한 일이다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 한국환경공단에서 운영 중인 523개의 도시대기 측정소에서 관측된 PM₁₀ 시단위 자료를 이용하여 미세먼지의 추세를 분석하였다. 다음으로 미세먼지의 이동과 소멸과 연관성이 있을 것으로 판단되는 강우량, 습도, 풍속 등의 기상요소 및 무강우일수와 미세먼지 농도의 관련성을 분석하였다. 무강우일수는 전국에 분포된 103개 지상관측소의 시단위 강우자료를 통해 계산하였으며, 무강우일수와 미세먼지 농도의 관계는 각각의 무강우일수에 대응되는 미세먼지의 농도분포를 통해 년단위 및 월단위로 지역별로 분석하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1117-1124
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• 2010

미세먼지 농도는 국가의 중요한 환경 척도 중의 하나이다. 본 연구에서는 경기도 남부에 위치한 수원시 2003년-2009년 미세먼지 농도를 주위에서 쉽게 구할 수 있는 대기자료와 기상자료를 이용하여 자기회귀오차모형으로 월별로 분석하였다. 미세먼지 농도 분석을 위한 대기자료는 이산화황, 이산화질소, 일산화탄소, 오존 등을 사용했고, 기상자료로는 일 최고온도, 풍속, 상대습도, 강수량, 일사량, 운량을 사용하였다. 분석 결과, 자기회귀오차모형으로 월별 미세먼지 농도를 13%-49% 정도 설명할 수 있다.

• 대한환경공학회지
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• 제39권4호
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• pp.220-228
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• 2017

많은 산업 및 도로이동오염원 등으로부터 발생되는 미세먼지는 인간건강과 호흡기에 큰 영향을 미치고 있으며 이에 대한 중요성이 점차 증가하고 있다. 세계보건기구(WHO)에서도 미세먼지($PM_{10}$) 및 초미세먼지$PM_{2.5}$)를 석면 및 비소 등의 물질과 같은 등급인 1급 발암물질로 지정한 이후로 우리나라에서도 지속적인 관심과 연구를 진행해오고 있다. 현재 환경부와 각 지자체별로 미세먼지 및 대기오염정보를 구축하여 제공하고 있지만, 특히 미세먼지 주의보 및 경보발령에 있어서 미세먼지 $PM_{10}$ 및 $PM_{2.5}$ 자료만을 활용하고 있고 미세먼지형성에 영향을 주는NOx, SOx, $NH_3$자료는 활용 및 고려를 하지 않고 있다. 또한 국내 산업별 및 지자체별로 세부적인 미세먼지형성 가능성(particulate matter formation potential) 및 발생되는 미세먼지로 인한 인체호흡기 영향평가(respiratory effects)와 관련된 연구는 많이 진행이 되고 있지 않다. 이에 본 연구의 목적은 국내 11개 산업별 및 시도별로 2001년과 2013년 환경부 및 국립환경과학원에서 제시하고 있는 NOx, SOx, $PM_{10}$, $NH_3$ 자료를 활용하여 미세먼지형성(particulate matter formation potential) 평가와 이로 인한 인체 호흡기 영향을 평가 및 산정하여 비교 제시하고자 하였다. 본 연구결과로는 산업별 및 시도별로 미세먼지형성과 인간건강에 영향을 제시하였으며, 향후 미세먼지 관련 연구에 중요하게 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국측량학회지
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• 제37권6호
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• pp.417-426
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• 2019

이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제22권5호
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• pp.535-553
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• 2006

2003년 12월 '수도권 대기환경 개선에 관한 특별법'이 국회를 통과하면서, 서울을 포함한 수도권 대기에서 미세먼지 농도를 저감하는 것을 주요 목표로 하는 '수도권 대기환경관리 기본계획'이 수립되었다. 효과적인 미세먼지 저감 대책을 수립하기 위해서는 정확한 추이와 현황, 그리고 주요 기여원을 알아야만 한다. 이 연구에서는 2006년 9월까지 국내외 학술지와 학술대회 등에서 발표된 연구 결과를 종합적으로 검토, 분석하여 서울 대기의 미세먼지에 대해 (1)변화 추이를 파악하고, (2)농도에 영향을 미치는 주요 변수는 무엇인지를 찾고자 하였다. 아황산가스, 미세먼지 등의 대기환경기준물질 농도와 체감 대기오염의 지표인 시정의 지난 20여 년간의 변화를 검토한 결과 서울의 대기환경은 1990년 이후 개선되고 있음을 알았다. 그러나 서울의 미세먼지 관련 대기환경은 아직 우리나라 다른 대도시나 외국의 대도시에 비해 미세먼지 질량 농도나, 시정, 먼지의 화학조성 등 여러 면에서 나쁘다. 서울 대기의 미세먼지 농도에 영향을 미치는 주요 인자는 자체에서의 배출, 반응에 의한 생성, 외부로부터의 유입 세 가지이다. 현재의 측정 자료는 서울 대기의 미세먼지의 화학조성의 추이를 이해하기에 충분하지 않아, 외부로부터의 장거리이동과 반응에 의한 생성을 구분하기 힘들다. 그럼에도 불구하고, 측정 자료와 모사 결과를 종합하면 서울의 경우에는 배출과 외부로부터의 유입만큼이나 반응에 의한 생성의 영향이 큰 것으로 나타났다. 이는 서울의 미세먼지 농도를 줄이기 위해서는 직접 배출을 줄이는 것도 중요하지만, 광화학반응에 의한 생성과 외부에서의 유입을 줄이는 것도 중요함을 의미한다. 보다 효과적인 미세먼지 저감대책을 수립하기 위해서는 시공간적으로 대표성 있는 미세먼지 성분 분석 결과가 필요함을 다시 한 번 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.393-403
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• 2020

본 연구는 청소년을 대상으로 미세먼지에 대한 지식, 태도 및 행위의 수준을 파악하고 미세먼지 행위에 영향을 미치는 요인을 검증하여 미세먼지 대응에 효과적으로 대처하기 위한 전략 개발의 기초자료로 활용하고자 수행되었다. 서술적 조사연구이며, 연구 대상은 D시 일개 고등학교 학생 218명이었으며, 연구 기간은 2019년 5월이며 2주간 실시되었다. 수집된 자료는 SPSS WIN 18.0 프로그램을 사용하여 t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, multiple regression을 분석하였다. 미세먼지 태도(β=0.52, p<.001)가 미세먼지 행위에 유의한 영향을 나타내었으며, 설명력은 31%이었다(F=15.19, p<.001). 미세먼지 교육 경험(β=0.08, p=.157), 부의 학력(β=0.08, p=.288), 모의 학력(β=0.05, p=.463), 미세먼지 지식(β=-0.05, p=.415), 동거 가족(β=-0.09, p=.126), 학교 성적(β=-0.02, p=.710)은 미세먼지 행위에 유의한 영향을 미치지 않았다. 청소년을 위한 미세먼지 행위를 높이기 위한 프로그램 개발 시 미세먼지 태도를 증진시키기 위한 방안 마련이 필요하다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제28권4호
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• pp.467-495
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• 2019

태양광 발전과 같은 신재생에너지의 불확실성은 전력계통의 유연성을 저해하며, 이를 방지하기 위해서는 정확한 발전량의 사전 예측이 중요하다. 본 연구는 미세먼지 농도를 포함한 기상자료를 이용하여 태양광 발전량을 예측하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 2016년 1월 1일부터 2018년 9월 30일까지의 발전량, 기상자료, 미세먼지 농도 자료를 이용하고 머신러닝 기반의 RBF 커널 함수를 사용한 서포트 벡터 머신을 적용하여 태양광 발전량을 예측하였다. 예측변수에 미세먼지 농도 반영 유무에 따른 태양광 발전량 예측 모델의 성능을 비교한 결과 미세먼지 농도를 반영한 발전량 예측 모델의 성능이 더 우수한 것으로 나타났다. 미세먼지를 고려한 예측 모형은 미세먼지를 고려하지 않은 예측 모형 대비 6~20시 예측 모형에서는 1.43%, 12~14시 예측 모형에서는 3.60%, 13시 예측 모형에서는 3.88%만큼 오차가 감소하였다. 특히 발전량이 많은 주간 시간대에 미세먼지 농도를 반영하는 모형의 예측 정확도가 더 뛰어난 것으로 나타났다.