본 연구는 우리나라의 지역별 미세먼지 발생 데이터에 대한 수집과 그에 대한 분석, 처리 방법에 대한 연구로 수집된 미세먼지 데이터에 대한 클러스터링 메소드를 설계하고 구현하는 것을 목표로한다. 본 연구에서는 기상청 산하의 30여개의 관측소에서 측정된 미세먼지 데이터를 기반으로 클러스터링 작업에 대한 전처리를 실시한다. 이러한 전 처리에는 각 관측소의 미세먼지 데이터의 시계열 그래프의 유사도를 비교하기 위하여 Dynamic Time Warping알고리즘을 활용하였으며 이를 통해 산출되는 DTW값을 통하여 유사도가 높은 미세먼지 측정 지역별 클러스터링을 수행해 클러스터링 군별 미세먼지 발생 원인에 대한 분석과 대비, 피해저감 방안등의 대책 마련을 위한 자료로서 활용됨을 목적으로 한다.
본 연구는 다중 스케일 지리가중회귀(MGWR: Multi-scale Geographically Weighted Regression) 모형과 KT(Korea Telecom Corporation) 측정기 자료를 활용하여 대구시를 사례로 미세먼지(PM10)에 대한 환경적 형평성을 분석하였다. 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료는 넓은 지역에서 드물게 분포하는 적은 수의 관측지점에서 수집된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 많은 수의 관측지점이 조밀하게 분포하는 KT 측정기 자료를 본 연구에서 사용하였다. MGWR 모형은 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계에 있어서 공간적 이질성과 다중 스케일 맥락 효과를 다루기 위하여 사용되었다. 분석 결과에 의하면, 대구시에서 지가 및 외국인 비율과 관련하여 미세먼지의 분포에 따른 환경적 불형평성이 나타났다. 또한, MGWR 모형이 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계를 설명하는데 있어서 OLS(Ordinary Least Square: 최소자승법)와 GWR(Geographically Weighted Regression: 지리가중회귀) 모형 보다 나은 설명력을 보였다. 본 연구는 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료의 보완자료로서 KT 측정기 자료의 가능성을 논증하였다.
본 연구의 목적은 간호대학생의 미세먼지 관련 지식, 태도 및 행위의 수준과 미세먼지 관련 행위의 영향요인을 파악하는 것이다. 본 연구는 서술적 조사연구로 G시에 소재하는 K대학 간호대학생 186명을 대상으로 2018년 5월 1일부터 14일까지 자료수집을 하였다. SPSS 18.0 프로그램을 사용하여 수집된 자료를 t-test, 일원분산분석, Pearson 상관분석 및 다중회귀분석으로 분석하였다. 본 연구결과 간호대학생의 미세먼지 관련 지식(10.6/15), 태도(59.94/75), 행위(42.56/60)는 모두 비교적 높았다. 미세먼지 행위의 유의한 예측인자는 태도(β=.591, p<.001), 흡연력(β=-.134, p=.049), 호흡기계 질환(β=.133, p=.025)이었고, 설명력은 40.1%이었다. 미세먼지 지식은 행위에 유의한 영향을 미치지 않았다(β=.067, p=.254). 간호대학생의 미세먼지 관련 건강 행위를 증진시키기 위해서 태도 변화에 초점을 둔 효과적인 미세먼지 교육 프로그램 개발이 요구된다.
자료 분석에 있어서 결측치 대체는 큰 이슈중 하나이다. 결측치의 발생을 무시하고 분석을 진행하게 되면, bias가 발생하여 그에 따른 추정치에 대해 잘못된 결과를 줄 수 있다. 이 논문에서는 미세먼지자료에서 발생한 결측치를 적절한 대체 방법을 찾아 적용하자 한다. 이를 통해 시계열 자료에서 발생한 결측치를 R을 기반으로 한MICE, MissForest 등의 기존 방법과 시계열 기반 모델을 사용하여 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션을 설정해 비교해 밝히고자 하였다. 이 결과에 대해 각각을 변수 별로 비교하였을때 ImputeTS 패키지를 이용한 auto arima 모델의 kalman filter를 적용한 모형과 MissForest 모형이 미세먼지자료 결측치 대체에서는 좋은 결과를 주는 것으로 판단되었다.
현실적이고 장기적인 대기환경관련 정책을 수립하기 위해서는 대기질 개선에 필요한 비용과 그에 따른 이익이 같이 예측되고 평가되어야 하는데, 대기질의 오염정도를 중장기적으로 예측하기 위해서 대기질 모델링이 사용되며 이의 주요한 입력자료는 배출량 자료이다. 한편, 현재 우리나라 수도권에서 관찰되는 대기오염의 형태가 과거와는 달리 주요 오염물질이 아황산가스 등 1차 오염물질에서 미세먼지와 오존 등으로 바뀌고 있다는 점은 주목할 만하다. 또한 미세먼지의 인체에 미치는 영향에 대한 연구들이 여러 나라에서 진행되고 있다. (중략)
본 연구에서는 고농도 미세먼지의 발생과 연관된 대기패턴을 조사하고, 이를 바탕으로 한반도의 고농도 미세먼지의 발생을 예측할 수 있는 지수를 개발하였다. 또한 개발된 지수를 이용하여 미래의 한반도 고농도 미세먼지 발생과 연관된 대기 패턴의 변화를 살펴보았다. 서울지역 미세먼지 농도의 변동성을 조사하기 위해, 황사 발생 사례일을 제외한 미세먼지 고농도 사례일은 대기환경기준에 따라 24시간 평균 $PM_{10}$ 농도가 $100{\mu}g/m^3$ 이상일 경우로 정의하였다. 미세먼지 연평균 농도는 2001년부터 꾸준히 감소하는 경향을 보이며, 2012년 이후에 감소 추세가 주춤하였으며, $PM_{10}$ 고농도 사례일수도 2003년부터 2016년까지 대체로 감소하였다. 그러나 4일 이상 지속되었던 고농도 사례만을 살펴보면 2001년과 2003년을 제외하고 뚜렷한 감소 경향을 찾아보기 어렵고 전반적인 대기질 향상에도 불구하고 지속적으로 발생하는 것을 알 수 있다. 4일이상 지속되는 고농도 사례는 최근 들어 뚜렷한 경향을 보이지 않고, 기상조건 등의 다른 발생원이 있음을 알 수 있다. 그러므로 고농도 사례에 대한 대기 순환장의 특징을 살펴보기 위해 한반도의 고농도 사례일에 대한 대기패턴의 합성장을 분석하였다. 고농도 사례가 발생하였을 경우, 한반도 상공에 고기압에 위치하면서, 극의 찬 공기의 유입을 차단하며, 상층 동서 방향 바람은 한반도 북쪽으로 흐르게 된다. 따라서 한반도 지역은 차고 건조한 북서풍이 약화되고, 풍속이 감소된다. 이러한 한반도 미세먼지 고농도 사례와 연관된 대기패턴을 바탕으로 겨울철 한반도 $PM_{10}$ 농도를 전망하기 위한 미세먼지 고농도 지수를 정의하여 사용하였다. 먼저 500 hPa 지위고도, 500 hPa 동서 방향 바람 성분, 850 hPa 남북 방향 바람 성분과 $PM_{10}$과의 상관성이 높은 지역에서 각 변수를 영역 평균하고 표준화 과정을 거친 후 각 변수에 대한 지수를 계산하고, 각 지수의 합으로 한반도 미세먼지 고농도 지수 (KPI)를 정의하였다. 한반도 미세먼지 고농도 지수를 CMIP5에 참여하는 10개의 기후모형에 적용하여 미래 한반도의 고농도 미세먼지를 발생시킬 수 있는 대기패턴의 변동성을 살펴보았다. 겨울철 한반도에서 대기의 정체를 유발하여 심한 대기오염을 발생시킬 수 있는 기상 조건의 빈도가 기후변화에 따라 크게 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 증가는 한반도 주변의 평균 대기 상태의 변화와 일치한다 (Cai et al, 2017). 이 연구는 $PM_{10}$ 관측자료 기간이 2001년부터 2016년까지의 총 16년 동안의 자료 만을 이용하여 한반도 고농도 미세먼지 발생과 관련된 대기패턴을 분석하였기에 대기오염과 연관된 기상조건을 완벽하게 식별하지는 못하였을 것이다. 향후 연구를 통해서 $PM_{10}$과 더불어 $PM_{2.5}$의 자료를 활용하여 상세한 분석이 필요할 것으로 보인다. 그럼에도 불구하고, 본 연구의 결과는 지구 온실가스 배출로 인한 대기 순환의 변화가 한반도 고농도 미세먼지 발생 사례를 증가시키는 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 지구 온난화가 심해진다면, 작은 대기 오염 배출이라도 축적이 되어 고농도 미세먼지 현상이 발생 할 수 있다. 따라서 대기 오염 배출 저감 노력뿐만 아니라, 온실가스 배출량을 줄이기 위한 노력이 동시에 필요할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 서울시에 속하는 25개의 지역구로부터 측정된 미세먼지 시계열(time series) 정보의 상관도를 정보이론(information theory)의 엔트로피(entropy)로 정량화하고, 이를 그래프로 표현하는 서울시 지역구 미세먼지 전이 모델을 만들어 지역별 유사성과 영향력을 분석하는 방법을 제안한다. 먼저, 각각의 미세먼지 농도 시계열을 가지는 지역구의 모든 쌍마다 전이 엔트로피(transfer entropy)를 계산하여 그래프의 노드간 연결 강도를 구한다. 이 그래프에 전통적인 커뮤니티 검출(community detection) 기법인 모듈성 기반 군집화(on modularity-based clustering) 알고리즘을 적용하여 전체 지역구들에 생성되는 커뮤니티를 검출하였다. 이를 통해 지역적인 근접 정도가 높은 지역과 차량 이동이 많은 지역 간의 미세 먼지 전이성이 높은 것을 확인하였으며, 더불어 제안된 방법은 기존 미세먼지의 기상모델 분석과 다른 정보이론 관점에서의 새로운 미세먼지 분석 방법의 고찰 및 향상된 미세먼지 분석 자료 생성에 활용될 것으로 기대된다.
WHO 산하 국제 암 연구소 에서는 미세먼지를 1급 발암물질로 지정했다. 미세먼지는 대기 중에 떠다니며 눈에 보이지 않을 정도로 작은 먼지를 말한다. 미세먼지는 주로 석탄이나 석유 같은 화석연료의 연소과정에서 배출되며, 페질환, 페렴, 심장질환을 유발 할 수 있는 위험 인자 이다. 환경부에서는, 최근 미세먼지 측정소 10곳의 산출자료를 분석한 결과, 약 60% 정도가 기존 대기측정농도가 더 높게 나오는 오류가 있다고 발표하였다. 미세먼지를 정확하게 예측하기 위해서는, 풍향, 측정위치를 반드시 보정해야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 퍼지 규칙을 이용해서 이러한 문제점을 해결하였다. 뿐만 아니라, 길거리 보행자가 실제로 느끼는 미세먼지 체감지수를 산출하기 위해서, 본 논문에서는 날씨조건, 온도조건, 습도조건, 바람조건을 고려한 미세먼지 체감지수 산출 컴퓨터 모의실험을 수행 하였다.
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)
복숭아는 대표적인 여름 과일이자 알레르기를 유발하는 식품으로 밀폐되고 집약적인 생산환경으로 인해 시설 내 유기분진, 농약, 복숭아털이 발생하기 때문에, 열악한 작업환경으로 인한 작업자들이 어려움을 많이 겪고 있다. 본 연구에서는 복숭아 선별작업장에서 발생하는 미세먼지를 위치별, 작업별, 입경별로 모니터링함으로써 저감 및 대책 마련을 위한 기초자료를 확보하고자 하였다. 미세먼지 모니터링 결과 지역별로는 선별과정에서 미세먼지의 발생이 높은 것으로 나타났으며, 주로 기계적인 과정을 통하여 발생하는 10㎛ 이상의 미세먼지로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 향후 작업환경의 개선을 위해서 공정 중 미세먼지가 주로 발생하는 지역 및 미세먼지의 물리적 특성을 고려하여 저감시설 및 개인보호구의 착용이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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