• 응용통계연구
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• 제27권5호
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• pp.755-771
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• 2014

등방성(isotropy)은 공분산 모형(covariance model)에 기반으로 공간 예측(spatial prediction)이라 불리우는 크리깅(kriging) 을 용이하게 수행하기 위한 주요 가정 중의 하나로 알려져있다. 공간 과정에서 등방성이 충족되지 않는 경우에는, 보다 신뢰성 예측을 생성하기 위해 비등방성 공분산 모형(covariance model)과 관련된 모수들(각도 및 비율)를 추정해야 한다. 본 논문에서는 여러 방향의 기하학적 비등방성 모형(geometrically anisotropic covariance models)의 가중 평균으로 표현되는 확장된 형태의 기하학적 비등방성(geometrically extended anisotropic) 공분산모형을 제안한다. 연구에 관심이 되는 모수를 추정하기 위해 최대우도추정법(maximum likelihood estimation method)을 이용하였다. 제안한 모형의 성능을 평가하기 위해 등방성 공분산모형과 기하학적 비등방성 모형을 고려한 모의실험을 수행하였다. 또한 확장된 기하학적 비등방성 모형을 적용한 미세먼지 농도자료 분석을 실시하였다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권1호
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• pp.36-50
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• 2015

본 연구의 목적은 휘발성 유기화합물(VOC)과 먼지(PM)의 배출원 프로파일로부터 화학종 분류를 할당하고, 성김 행렬 조작자 핵심 배출량 시스템(SMOKE) 내에 배출원 분류코드에 따른 배출원 프로파일의 화학종 분류와 시간분배계수를 수정하는 것이다. 기솔린, 디젤 증기, 도장, 세탁, LPG 등과 같은 VOC 배출원 프로파일로부터 화학 종 분류는 탄소 결합 IV (CBIV) 화학 메커니즘과 주 규모 대기오염연구센터 99 (SAPRC99) 화학 메커니즘을 위해 각각 12종과 34종을 포함한다. 또한 토양, 도로먼지, 가솔린, 디젤차, 산업기원, 도시 소각장, 탄 연소 발전소, 생체 연소, 해안 등과 같은 PM2.5 배출원 프로파일로부터 화학종 분류는 미세 먼지, 유기탄소, 원소 탄소, 질산염과 황산염의 5종으로 할당하였다. 게다가 점 및 선 배출원의 시간 프로파일은 2007년 수도권 지역에서의 굴뚝 원격감시시스템(TMS)과 시간별 교통 흐름 자료로부터 구하였다. 특별히 점 배출원에 있어 오존 모델링을 위한 시간분배계수는 굴뚝 원격감시시스템 자료의 $NO_X$ 배출량 인벤토리에 근거하여 추정하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제32권5호
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• pp.413-421
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• 2016

본 연구는 제주 고산에서 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)로 산출된 Aerosol Optical Depth(AOD)와 지표면 $PM_{2.5}$와의 상관성 연구를 수행하였다. 이를 위해 위성자료, 선포토미터, Optical Particle Counter(OPC), Micro Pulse Lidar(MPL)자료가 사용되었다. 2009년 10월 14일부터 24일까지 고산에서 측정된 선포토미터 L2.0자료와 $PM_{2.5}$ 자료의 초기 상관성 검토에서는 $R^2=0.48$의 상관성을 보였지만 고산에서 측정된 Micro-Pulse Lidar Network(MPLNet)의 에어로졸 수직분포 데이터를 사용하여 옅은 구름이나 황사의 영향을 제거한 후에는 상관성이 개선되어 $R^2=0.60$ 이상의 값이 산출되었다. 이러한 결과는 인공위성 자료로부터 측정된 AOD를 이용하여 대기 미세먼지 감시에 활용할 수 있는 가능성을 확인하여 주었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1409-1416
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• 2015

기온의 변화는 인간의 건강뿐 아니라 동식물의 성장, 경제, 사회, 산업, 문화 등의 전 분야에 영향을 준다. 본 연구에서는 수원시 2003년-2012년 기온을 기상자료, 온실가스자료, 대기자료를 이용하여 자기회귀오차 (autoregressive error)모형으로 월별로 분석하였다. 기온을 위한 기상자료로는, 풍속, 강수량, 일사량, 운량, 습도를 사용했고, 온실가스자료는 이산화탄소 ($CO_2$), 메탄 ($CH_4$), 아산화질소 ($N_2O$), 염화불화탄소 ($CFC_{11}$), 대기자료는 미세먼지 ($PM_{10}$), 이산화황 ($SO_2$), 이산화질 소 ($NO_2$), 오존 ($O_3$), 일산화탄소 (CO)을 사용하였다. 기온을 월별 분석한 결과 기상변수로는 일사량, 운량, 풍속이 영향을 많이 주는 것으로 분석되었다. 특히 일사량은 봄, 여름, 가을에 영향을 많이 주고 풍속은 겨울에 영향을 많이 주는 것으로 나타났다. 온실가스변수로는 염화불화탄소와 메탄이 기온에 영향을 많이 주고 대기변수로는 오존이 영향을 많이 주는 것으로 타났다. 자기회귀오차모형으로 월별 기온을 43%~69% 정도 설명할 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제36권1호
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• pp.90-108
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• 2015

2010년 11월 11-13일 한반도에 영향을 미쳤던 황사에 대해 WRF-Chem 모델을 이용하여 시뮬레이션 하였다. WRF-Chem 모델에서 미세먼지의 인위적 배출량은 RETRO 전구 배출량을 사용하였고, RADM2 화학 메커니즘과 MADE/SORGAM 에어로졸 스킴 및 GOCART 광물성 먼지 옵션을, 그리고 Fast-J 광해리 스킴을 선택하여 $PM_{10}$ 농도를 시뮬레이션 하였는데 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. WRF-Chem 모델 결과에 따른 $PM_{10}$ 농도의 공간적 분포와 연직 프로파일 분석결과 2010년 11월 11-13일에 우리나라에 영향을 미쳤던 황사는 강한 가을황사로 저기압의 발달로 인해 형성된 콤마구름 때문에 황사가 한랭전선 후면에서 갇혀 상공 2.5 km 이내에서 이동 및 유입됨을 알 수 있었다. 황사 발생 기간 동안 백령도와 서울의 기상청 관측 자료와 모델의 $PM_{10}$ 농도를 시계열로 분석한 결과 상관계수와 평균제곱근오차(RMSE)는 백령도의 경우 0.763과 $192.73{\mu}g/m^3$, 서울의 경우 0.725와 $149.68{\mu}g/m^3$로 나타났다. 미세먼지인 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$ 농도의 공간적 분포는 유사하였고 $PM_{2.5}$가 $PM_{10}$의 약 50% 정도로 나타났으며 이는 기상청 UM-ADAM 모델 결과와도 유사하였다. $PM_{10}$ 농도와 경계층 높이, 동서 성분 바람장의 공간적 분포는 유사성을 지니고 있어 두 개의 변수를 이용하여 $PM_{10}$의 농도를 예측하는 회귀 방정식을 구하고자 우리나라에 영향을 미쳤던 강한 가을 황사(2010년 11월 11-13일)와 봄 황사(2011년 3월 19-20일) 사례를 선정하였고, 통계 모델을 이용한 회귀식을 도출하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.551-556
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• 2018

과거에 비해 최근에는 항공기 비행 및 기상정보측정을 위하여 드론을 많이 활용하고 있다. 관련 응용분야로는 저고도 대기자료 측정, 대기미세먼지측정, 대기 오염측정 등이 있다. 그러나 대기자료 측정센서의 장착위치는 드론비행체의 구조적 특징 때문에 프로펠러 유동의 영향, 전자파 영향, 드론의 무게중심의 변화를 고려하여 장착하여야 한다. 이중에서 프로펠러에 의한 기체 상부의 공기유동은 센서의 풍속 및 풍향에 영향을 미치므로 최적 위치를 분석하여 선정해야 한다. 본 연구는 대기자료 측정센서의 적정 높이 선정에 대한 연구로, 유동 해석을 통하여 유동특성을 파악하고 실험 데이터를 비교 분석하여 적정 센서 장착 높이를 제시한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1711-1720
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• 2020

최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.953-966
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• 2022

에어로솔(aerosol)은 대기 질을 악화시키는 등 인체 건강에 악영향을 끼치므로 에어로솔의 분포 및 특성에 대한 정량적인 관측이 필수적이다. 최근 전 지구 규모에서의 주기적이고 정량적인 정보 획득 수단으로 위성관측 Aerosol Optical Depth (AOD) 영상이 다양한 연구에 활용되지만 광학센서 기반의 위성 AOD 영상은 구름 등의 조건을 가진 일부 지역에서 결측을 가진다. 이에 본 연구는 위성자료의 결측복원을 위하여 격자형 기상자료와 지리적 요소를 입력변수로 하여 Random Forest (RF) 기반 gap-filling 모델을 생성한 이후, gap-free GK-2A/AMI AOD hourly 영상을 산출하였다. 모델의 정확도는 -0.002의 Mean Bias Error (MBE), 0.145의 Root Mean Square Error (RMSE)로, 원자료의 목표 정확도보다 높으며 상관계수 0.714로 복원 대상이 대기변수인 점을 감안하면 상관계수 측면에서도 충분한 설명력을 갖춘 모델이다. 정지궤도 위성의 높은 시간 해상도는 일변화 관측에 적합하며 대기보정을 위한 입력, 지상 미세먼지 농도 추정, 소규모 화재 또는 오염원 분석 등 타 연구를 위한 자료 활용 측면에서 중요하다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.30-41
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• 2022

본 연구는 여름철 도시 공원의 열환경 개선효과를 측정하고 지점별 기상 측정 결과의 차이를 살펴보기 위하여 서울숲 공원 내외부에 측정 장비를 설치하고 측정값을 분석하였다. 특히 공원의 지점별 기상 측정값의 차이를 정밀하게 살펴보기 위하여 서울숲 광장부와 수변부, 공원 주변 도로부 3곳에 기상 측정 장비를 설치하고, 7월 9일에서 7월 30일 까지의 미기상 관측 자료를 측정하였으며 열 쾌적성 지표를 살펴보는 UTCI 분석을 통해서 공원의 지점별 열환경 개선 효과를 살펴보았다. 분석의 결과는 다음과 같다. 전체 측정 기간을 기준으로 서울숲의 온도는 광장부와 수변부가 주변의 도로부와 각각 2.7℃ 및 2.9℃ 낮은 것으로 나타났으며, 온도가 높은 10시에서 16시 사이 시간대를 기준으로 비교하였을 때에는 각각 5.5℃ 및 7.4℃로 매우 큰 차이가 나타났다. 또한 UTCI 분석을 통한 열 쾌적성 비교에서는 도로부와 공원부, 녹지부 사이의 유의미한 차이가 발견되었으며 또한 강한 햇볕으로 기온이 높은 10시에서 16시 시간대에 더욱 큰 차이가 나타났다. 이 외에 함께 측정된 미기상 자료들 중 미세먼지의 경우 측정 기간인 22년 7월 전체적으로 높은 날이 없었기 때문에 큰 차이가 나타나지는 않았으나 수변부, 광장부, 도로부 순으로 낮게 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 이산화탄소 농도의 경우 광장부, 도로부, 수변부 순으로 높게 나타났다. 종합적으로 공원 내 두 지점에서는 시간대에 날씨에 따라 미기상 측정 결과와 열 환경 개선효과의 차이가 다르게 나타났으나, 공통적으로 공원 내 녹지부, 수변부는 모두 공원 도로부 지점과 비교하여 온도와 열 쾌적성 측면에서 유의미한 개선 효과가 나타났다.

• 한국대기환경학회지
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• 제25권2호
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• pp.133-140
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• 2009

In order to examine the effects of micrometeorological and climatological influences on urban scale particulate air pollutants observed in Busan, power spectrum analysis was applied to the observed particulate matter with aerodynamic diameter ${\le}10{\mu}m$ ($PM_{10}$) for the period from 1991 to 2006. Power spectrum analysis has been employed to the daily mean $PM_{10}$ concentrations obtained at 13 sites to identify different scales of periodicities of $PM_{10}$ concentrations. The results show that, aside from the typical and well-known periodicities such as diurnal and annual variations caused by anthropogenic emission influences, another two significant peaks of power spectrum density were identified: 21 day and $3{\sim}4$ year of periodicities. Cospectrum analysis indicates that the intraseasonal 21 day periodicity are found to be negatively correlated with wind speed and surface pressure but shows consistently positive with relative humidity and temperature. This result implied that 21 day periodicity is presumably relevant to the secondary aerosol formation processes through the photochemical reaction that can be subsequently resulted from hygroscopic characteristics of aerosol formation. However, the interannual $3{\sim}4$ year of periodicity is found to have positive correlation with pressure, and negative with temperature and relative humidity, which is rather consistent with both characteristics of air mass during the Asian dust event and the occurrence frequency of Asian dust whose periodicities have been recorded inter-annually over the Korean peninsula.