고도화된 현대사회는 도시산업화와 대중교통으로 인한 대기오염 물질 중 미세먼지는 실외에서 실내로 유입되는 현상이 있다. 실내에서 사용하는 미세먼지 측정기는 제한적인 정보 제공과 오염 수치가 다르게 측정되어 사용자에게 원하는 데이터와 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실내 공기 질 데이터 미세먼지와 초미세먼지인 Dust(PM1.0, PM2.5, PM10), VOC(Volatile Organic Compounds)와 PIR(Passive Infrared Sensor)로 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 설계 및 구현하였다. 측정기는 지정한 구역에 설치하여 미세먼지를 실시간 측정하고 Google Cloud Platform의 App Engine을 통하여 데이터 수집 및 저장하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 제안한다.
현재 실외 대기 중 미세먼지농도는 한국환경공단으로부터 지역별 실시간 정보를 받아볼 수 있다. 하지만 일반가정이나 사무실, 개개인이 있는 실내의 지속적인 공기상태는 사용자가 직접 미세먼지를 측정하는 기기를 사용하여 측정해야 만이 확인이 가능하기 때문에 쉽게 알기가 어렵다. 언제 어디서든 손쉽게 공기오염도를 측정 할 수 있으며 오염도가 심한 수준일 경우 사용자가 즉시 알 수 있다면 이를 조금 더 손쉽게 예방하고 대처할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 공기의 질을 측정 할 수 있는 휴대용 측정기와 개인이나 가정의 실내 공기의 질을 손쉽게 측정할 수 있는 실내측정기를 개발하여 사용자가 실시간으로 측정된 정보를 받을 수 있도록 하는 시스템의 개발내용에 대해 기술한다.
국민 건강과 삶의 질 향상을 위협하는 많은 요소들 중 미세먼지의 비중은 적지 않으며 발생 원인과 종류도 다양해지고 있다. 그러나 국산 측정기는 초기 단계이고 인증 체계도 미미하다. 오래전부터 미세먼지의 위협을 인식한 미국은 측정 기준과 측정방식의 규약을 마련하고 개발된 미세먼지 측정기기 인증 시스템을 적용하고 있다. 이를 통해 세계 미세먼지 관련 산업과 기술 및 시장을 주도하고 있다. 해마다 반복되는 미세먼지의 폐해를 줄이기 위해 미세먼지 관련 프로토콜 EPA, FRM 및 FEM을 분석하였다. 또한 측정 방식으로 실시간 측정이 가능한 광산란법과 분광법을 살펴보고 국제 인증 수준의 미세먼지 측정기 종류와 특성을 분석하였다. 끝으로 국산 미세먼지 측정기의 개발 방향과 서비스방안을 제시하였다.
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 연구는 예비 과학교사들을 대상으로 아두이노를 활용한 STEAM 프로그램을 적용하여 융합인재 핵심 역량에 어떠한 변화가 있는지 살펴보았다. 아두이노를 활용한 STEAM 프로그램은 STEAM과 아두이노, 그리고 SW 교육에 대한 이론적 배경의 학습, 상황 제시, 창의적 설계, 감성적 체험, 그리고 평가 단계로 구성되며, 각 단계에서 아두이노를 활용할 수 있도록 구성하였다. 예비 과학교사들은 '미세먼지'를 주제로 아두이노를 활용한 STEAM 프로그램을 경험하였다. 예비교사들은 상황제시 단계에서 미세먼지란 무엇인지, 그리고 미세먼지의 심각성에 대해 학습한 후 미세먼지 측정기의 원리에 대해 살펴보았다. 창의적 설계 단계에서는 공기청정기를 제작하기 위해 설계도를 고안하였으며, 이때 아두이노를 활용하여 미세먼지 측정기 제작을 위한 방안을 구상할 수 있도록 하였다. 다음으로 감성적 체험 단계에서는 공기 청정기를 제작하고, 아두이노를 활용하여 미세먼지 측정기를 제작하도록 하였다. 마지막 평가 단계에서는 제작한 공기청정기를 작동하여 미세먼지 측정기를 활용하여 미세먼지 농도를 측정하여 평가할 수 있도록 하였다. 예비교사들은 아두이노를 활용한 STEAM 프로그램 경험 후 의사소통 역량, 문제 해결 역량, 정보수집 역량, 논리분석적 사고 역량, 창의적 역량이 향상되었다. 또한, 예비교사들은 프로그램 경험 후 예비교사들은 아두이노를 활용한 STEAM 수업의 학교 현장에서의 활용 가능성에 대해 과학적 탐구능력 함양, 협동심과 소통능력 향상, 문제해결력과 창의적 사고력 활용을 언급하였다. 또한 이들은 STEAM 프로그램에 아두이노를 접목하여 활용함으로써 소프트웨어적 지식과 능력을 기를 수 있을 것이라고 하였다.
최근 국가 관측망, 기업 공기 측정기 등을 통해 많고 다양한 기상 데이터가 수집되고 있다. 기계학습 기법을 통해 기상 예측하려는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있으며, 국내 미세먼지는 농도가 증가해오고 사람들의 관심이 높아 가장 관심있는 예측 대상 중 하나이다. 본 연구에서는 서울시 전역에 설치된 840여 개실외공기측정기 데이터를 사용하여 PM10·PM2.5 예측 모형을 비교하고자 한다. 5분 뒤 미세먼지 농도 예측을 통해 실시간으로 정보를 제공할 수 있으며, 이는 10분·30분·1시간 뒤 예측 모형 개발에 기반이 될 수 있다. 잡음 제거, 결측치 대체 등의 데이터 전처리를 진행하였고, 시·공간 변수를 고려할 수 있는 파생 변수를 생성하였다. 모형의 매개변수는 반응 표면 방법을 통해 선택하였다. XGBoost, 랜덤포레스트, 딥러닝(Multilayer Perceptron)을 예측 모형으로 사용하여, 미세먼지 농도와 예측값의 차이를 확인하고, 모형 간 성능을 비교하고자 한다.
미세먼지 수집을 위하여 필요한 위치 선정 방안과 위치 선정시 중요한 바람길분석, 수요조사, 유동인구, 교통량 등의 중요 기준을 반영하여 최종 선정하여야 하며, 이에 따라 설치된 측정기로부터 데이터 수집을 위해 지역적, 환경적, 지형적 요소를 감안하여 수집 항목을 결정하여야 한다. 데이터 수집시 실시간 또는 배치(Batch)로 할 것인지 여부를 결정하여야 하며, 이 보고서에서는 실시간으로 데이터 수집하는 경우를 설명하였다. 데이터 수집시 정확도를 높이기 위해 결측값, 이상값인 전처리 단계를 거쳐서 분석과 Modeling 구축을 통하여 정확도가 높은 알고리즘을 선정하여야한다. 정확도가 높은 알고리즘은 검증용 데이터 셋으로 적합성을 검증하여, 측정기 설치 위치의 적합성, 데이터 수집의 적합성, Modeling 구축 및 평가가 적합함을 지표로서 제시하여 적합성 검증을 하고자 한다.
본 연구에서는 구조물 유지관리에서의 정확한 미세먼지 농도 계측을 위한 새로운 알고리즘을 제안하고 검증한다. 기존 광산란법 미세먼지 측정기의 측정 오차를 보완하기 위해 초음파 다중 산란 알고리즘을 제안하였으며, 산란자의 배치와 산란 반경을 구현하기 위해 표준입자 및 실제 미세먼지의 SEM 촬영을 진행하였다, 초음파 다중 산란 이론식을 통해 초음파 신호의 주파수별 감쇠율과 산란 반경으로 미세먼지의 개수밀도를 나타내는 알고리즘을 도출하였고, 이론식과 수치해석을 통해 총 12가지의 미세먼지 형상에 대한 산란 반경을 도출하였다. 유한차분법을 기반으로 다중 산란 이론을 적용한 2-D 시간 이력 해석을 통하여 알고리즘을 검증하였으며, 신호 해석을 위한 신호 처리 기법을 나타내었다. 결과, 산란 반경에 해당하는 알고리즘의 오차는 개수밀도 단위 최소 19(1%), 최대 3455(52%)로 계산되었다. 산란반경 외에 실제 미세먼지 형상에 대한 부피를 반영하여야 하는 추후 연구가 필요함을 토의하였다.
국내의 미세먼지 문제가 심각해짐에 따라 개인이 활동하는 주변공간의 미세먼지 농도를 알고자 하는 욕구 또한 증가하여 직접 미세먼지의 실시간 농도를 측정할 수 있는 휴대용 미세먼지측정센서에 대한 수요가 증가하고 있다. 그러나 시중에 판매되는 미세먼지 간이측정기는 정해진 인증기준 없이 제작 판매되고 있다. 본 연구에서는 최근 판매가 급증하고 있는 휴대용 미세먼지 측정센서의 농도값을 어느 정도 신뢰할 수 있는지와 이러한 센서들이 어떠한 경우에 활용될 수 있는 지에 대해 일반적인 시민의 입장에서 고찰할 필요가 있다고 판단하였다. 이를 위해, 1) 기기 간 상호비교 및 보다 정확한 장비와의 비교를 수행하고, 2) 휴대용 기기를 활용하여 미세먼지의 영향을 저감할 수 있는 방안들에 대한 검증실험을 수행해 보았다. 그 결과 휴대용센서들의 농도 절대값을 그대로 신뢰하기엔 문제가 있었지만, 그 재현성과 선형성은 실생활에서 활용되기에 유용하다고 판단되었다. 또한 휴대용 미세먼지 측정센서를 사용함으로써 사용자들은 자기 주변의 변화하는 미세먼지 농도에 대해 빠르게 인지하고 대처 할 수 있을 것으로 판단되어, 미세먼지 오염의 피해를 줄이는 데 활용할 수 있을 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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