본 연구는 다양한 미세먼지 농도 환경의 야간 CCTV 영상을 학습 시켜 영상에 의한 미세먼지 농도 추정에 대한 실험을 진행하였다. 주간 영상의 경우 많은 관련 연구가 존재하였고, 영상의 다양한 텍스쳐와 밝기 정보가 잘 표현되어 학습에 영향을 주는 정보가 뚜렷하다. 하지만 야간 영상의 경우 주간 영상에 비해 담고 있는 정보가 적고 야간 영상만 사용한 연구가 드물다. 따라서 차량과 가로등 같은 광원 때문에 특징이 균일하지 못한 야간 촬영 영상들과 비교적 광원이 일정한 건물 지붕, 건물 벽, 가로등을 ROI로 결합한 실험을 진행하였다. 이후 야간 영상으로 딥러닝 기반 미세먼지 농도 추정이 가능한지 상관도를 주간 실험과 비교 분석하였다. 실험 결과, 지붕 ROI (Region of Interest) 학습한 경우의 결과 값이 가장 높았고, 전체 영상과의 결합 학습모델은 더 향상된 결과를 보여주었다. 전체적으로 R2가 0.9를 상회하여 야간 CCTV 영상으로부터 미세먼지 추정이 가능함을 나타내고 있고, 날씨 자료의 추가 결합 학습은 실험 결과에 크게 영향을 주지 않은 것으로 계산되었다.
본 연구는 건설폐기물 중간처리 사업장에서 발생하는 미세먼지의 환경영향을 조사하여, 향후 예상되는 정부의 강화된 환경규제에 공학적 자료 및 미세먼지 발생 억제 방안 제시를 목적으로 한다. 연구 결론은 다음과 같다. 1) 사업장 내의 미세먼지 농도측정 결과, 파분쇄 작업이 이루어지는 지점에서 최대치인 160㎍/m3가 측정되었으며, 폐기물 하적되는 지점이 두 번째로 높게 나타나, 향후 집중적인 발생 억제 방안의 적용이 필요하다. 2) 사업장 내 젖은 도로 상태는 113㎍/m3, 건조된 상태 때는 50㎍/m3의 미세먼지 농도가 측정되어, 살수만으로도 미세먼지를 50% 정도는 감소시키는 것으로 나타났다. 3) 이격에 따른 영향을 분석한 결과, 작업장 가동 중의 PM10은 사업장에서 인근 지역과 비교하여 약 25㎍/m3 높게 측정되었으며, PM2.5의 경우는 인근 지역과 뚜렷한 차이가 없는 것으로 나타났다. 4) 중금속 함유량을 측정한 결과는 인근 지역에 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
최근 미세먼지는 국내에서 중요한 사안으로 되어가고 있다. 왜냐하면 미세먼지는 호흡기 질환, 안과 질환과 같은 수많은 질병을 불러일으키기 때문이다. 본 연구는 GIS 공간분석 기술을 이용하여 PM10 관측소의 위치에 대한 적정성을 평가하기 위하여 공간정보의 활용 사례를 제시하였다. 미세먼지 측정소 최적 위치를 평가하기 위한 공간정보 활용사례는 국가 공간자료와 건강위해성과 밀접하게 관련있는 PM10 측정 자료의 최적 위치와 함께 조사되었다. 서울시에는 31개 관측소가 있으며, 이들 측정소에서 관측된 PM10 자료를 가지고 추정된 PM10 농도는 공간보간기법을 적용하여 적정한 측정소 위치평가기법을 제시하는데 적용하였다. 서울시에서 PM10 측정망의 농도지도와 IDW와 크리깅 방법으로 추정된 농도는 강우량, 유동인구, 초등학교 위치정보와 같은 국가공간정보와 비교하였다. 일평균, 계절평균, 연평균 등의 PM10 농도는 현재의 PM10 측정소 위치와 위치적정성을 분석하는데 사용하였다. PM10농도는 2015년 유동인구와 지역 통계분석법에 적용된 계산된 PM10 분포와 비교하였다. 국가공간데이터는 PM10 오염분포와 부가적인 PM10 모니터링 사이트를 분석하는데 적용 가능하였다. 본 연구의 향후 연구과제는 PM10 모니터링 측정소의 새로운 위치를 선정하는데 사용된 국가공간정보의 활용성을 제안하는데 있다.
도심지 내 미세먼지 저감 식재를 위한 식물 소재 선정 시에는 식물의 흡착 기능에 영향을 미치는 식물의 잎 모양, 질감, 수피의 형태 등 형태적 특성을 종합적으로 고려하여 선정하여야 한다. 그러나 지금까지 식물을 통한 미세먼지 저감에 대한 연구는 식물의 흡착 기능보다 흡수 기능에 대한 연구가, 실외식물보다 실내식물인 관엽식물을 대상으로 한 연구가 주로 진행되어 왔다. 특히, 미세먼지 저감 수종 선정 기준이 구체적이지 않아 미세먼지 저감 식재를 위한 식물 소재 선정 기준에 대한 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 퍼지다기준 의사결정법(Fuzzy MCDM)을 활용하여 미세먼지 저감에 영향을 미치는 8가지 지표 항목에 대한 우선순위를 도출하고 도심 내 미세먼지 저감 식재를 위한 수종 선정 기준을 마련하였다. 이를 위하여 미세먼지 관련 분야 전공자와 미세먼지 관련 연구 경험자들을 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 설문 조사 분석 결과, 미세먼지 저감에 영향을 미치는 지표 항목 중 잎 면적과 수종의 종류가 가장 높은 순위를 나타냈다. 그리고 잎 표면의 거칠기, 수고, 성장 속도, 잎의 복잡성, 잎 가장자리 형태, 수피 특징 순서로 우선순위가 높게 나타났다. 잎 표면이 거친 수종을 선정할 경우에는 잎에 털이 있고, 광택이 나며, 왁스층이 있는 수종을 우선적으로 선정하는 것이 좋다. 잎의 형태를 고려할 경우, 단일 잎보다 3종 혹은 2종 잎과 손바닥 형태의 잎을 선정하고, 잎의 가장자리는 밋밋한 모양보다는 톱니 모양의 잎을 선별하여 공기 중의 미세먼지가 잎의 표면에 흡착되는 표면적 비율을 높아지게 할 필요가 있다. 수피의 특성을 고려할 경우에는 피목이나 무늬종보다는 코르크층이 있고 껍질이탈이나 갈라짐이 관찰되거나, 앞으로 관찰될 가능성이 높은 수종을 선정하는 것이 바람직하다. 본 연구는 도심 내 미세먼지 저감을 위한 식재계획 시 식물의 미세먼지 흡착 기능에 영향을 미치는 식물의 형태적 특성을 중심으로 식물 소재 선정 기준에 대한 우선순위를 제시하였다는 것에 의의가 있다. 본 연구에서 도출한 결과는 도심지 내 수목 식재 계획을 위한 수종 선정 시 기초 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
불균일한 미세먼지 관측값으로부터 남한 전체에 대한 공간적 분포를 추정하기 위해서는 적절한 보간 처리가 필수이다. 본 연구에서는 2019년도에 미세먼지 농도가 높았던 1월달과 농도가 낮았던 7월달의 전국의 기상청 및 AirKorea 측정소 자료를 이용하여 IDW, OK, SI, RBF 총 4가지 보간법을 테스트하였다. 각 보간 방법별 세부 인자를 고려한 총 6가지 경우에 대해 보간 처리 및 교차 검증을 진행하였다. 자료 처리속도는 SI, RBF, IDW, OK 순으로 빠르게 나타났다. 교차 검증의 결과, IDW가 상대적으로 제일 낮은 NRMSE 결과를 보였고 OK방법이 가장 큰 NRMSE를 보였다. 이러한 연구의 결과는 사용자가 남한 지역에서 불균일한 미세먼지 관측 자료를 사용하여 전체 수평 공간을 보간할 때 적합한 방법을 단기간에 선택하고 신뢰성과 효과성 있는 분석을 실시하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 2011년부터 2020년까지 수원시 내에서 측정한 기상과 미세먼지 농도 자료를 이용하여 월별, 연별 기상과 미세먼지 농도의 변화 경향을 분석하였고, 수원시 미세먼지 농도(PM10, PM2.5)와 기상 인자(풍속, 기온), 도시공간정보(건물부피비, 도로면적비) 간의 연관성을 조사하였다. 도시대기측정소의 도시공간정보를 산출하기 위해 국토지리정보원과 환경공간정보서비스에서 제공하는 수치지형도의 건물 고도 정보와 세분류 토지피복자료의 도로 정보를 이용하였고, 도시대기측정소를 중심으로 2 km×2 km 영역의 건물 부피와 도로면적을 계산하였다. 기상측정자료를 분석한 결과, 수원시는 주로 서풍과 서북서풍이 우세하게 나타났고, 평균풍속은 봄철에 높았다. 미세먼지 농도는 여름철(7월~9월)에 낮았고 봄철과 겨울철에 비교적 높았다. 연별 추이를 분석한 결과, 대부분의 지점에서 2020년에 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 측정 미세먼지 농도는 풍속과 기온과 약한 음의 상관관계를 보였는데, 기온과 PM2.5 농도의 상관성이 상대적으로 높았다. 6개 도시대기측정소의 PM10, PM2.5 평균 농도와 도시매개수의 상관성을 조사한 결과, PM10 농도는 도로 배출이나 건물에 의한 지상 풍속 감소의 영향보다는 외부로부터의 유입 영향을 더 크게 받았고, PM2.5 농도는 국지적 배출이나 건물에 의한 풍속 감소 영향을 더 크게 받는 것으로 분석된다.
본 연구는 서울을 중심으로 한 수도권지역에서 해륙풍과 주풍 및 계절풍을 고려하여 대기오염 측정소가 있는 지점을 중심으로 강화도 석모리, 인천 용현동, 서울 불광동, 정동, 전농동, 방이동지점과 양평 국수리지점을 측정장소로 선정하여 미세먼지 분야의 측정자료를 해석한 것으로 1차 측정은 2002년 8월 5일 ∼8월 22일, 2차 측정은 2002년 10월 10일 ∼ 10월 18일까지 실시 되었으며, 3차 측정은 2003년 1월 10일∼l월 24일까지 겨울 집중 측정이 실시되었으며, 측정결과를 해석중에 있다. 또, 4차 측정은 2003년6월에 실시될 예정이다. (중략)
전 지구적 기온상승으로 인하여 해수면 상승 및 자연생태계가 파괴되고 있다. 이에 Geo 관련 연구자들은 지구 온난화, 이산화탄소 배출량, 미세먼지 확산 등의 방대한 지구환경정보를 공유 및 교환하고 활발한 지식 교류를 하기 위한 포털 환경이 요구되고 있다. 국외 여러 환경단체들은 이러한 포털 환경구축을 통해 지구 환경정보를 연구하고 있다. 한국에서도 지구온난화 영향분석, 미세먼지 확산분석, 이산화탄소 배출량 분석 지상 식생변화 모니터링 등의 분야에서 위성 관측 영상 및 지구환경자료를 이용한 서비스가 더욱 절실하다. e-Science 환경 구축의 대표 응용 분야 중의 하나로 발전, 확산시킬 필요성 때문에 정확하고 방대한 지식정보의 신속한 처리 및 서비스를 할 수 있는 GeoGrid 기반 기술 개발 방법과 환경 구축 방법에 대해 연구하였다.
본 연구는 한국노동연구원에서 제공하는 한국노동패널조사(KLIPS) 자료와 환경부 국립환경과학원이 제공하는 미세먼지 정보를 이용하여, 미세먼지가 개인의 주관적인 만족도에 미치는 효과를 분석하고 미세먼지 저감에 따른 사람들의 WTP를 추정했다. 패널 확률효과 순서형로짓을 이용한 추정 결과에 따르면, 첫째, 미세먼지 농도의 상승은 사람들의 주관적 삶의 만족도 확률을 낮추는 음의 값을 보였다. $PM_{10}\;1{\mu}g/m^3$ 증가는 각각 0.042%p~0.091%p까지 '만족'을 선택할 확률을 낮추게 했고, $PM_{2.5}\;1{\mu}g/m^3$ 증가는 각각 0.034%p~0.153%p까지 '만족'을 선택할 확률을 낮췄다. 소득의 경우, 가구당 연간 소득 1% 증가는 '만족' 선택할 확률을 0.16%p~0.18%p까지 높게 했다. 둘째, 대기 질 개선 비용을 산정하기 위해서 미세먼지 저감에 대한 WTP를 도출했다. $PM_{10}$ 1단위 개선하기 위한 사람들의 WTP는 108,787($96)~209,519($186)원 정도 도출되었고, $PM_{2.5}$의 WTP는 89,345($79)~362,930($322)원 정도 산출됐다. 이 금액은 한국인 가구 평균 연간 소득의 0.26%~0.50%와 0.22%~0.88%에 해당한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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