• 한국재난정보학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.358-365
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• 2016

미세먼지는 실생활과 밀접한 관련이 있으며 특히, 2014년 2월부터 대국민 환경서비스 제공의 일환으로 미세먼지 예보제를 시행중에 있어, 대기오염 측정망을 통한 미세먼지 측정자료의 신뢰성을 확보할 필요성이 대두되었다. 환경부에서는 국가 대기질 파악 및 대기정책수립을 위해 대기오염측정망(11종 506개소)을 운영 중이다. 그러나 현재 측정소 입지 선정 과정과 적합성을 확인 및 점검하는 체계가 미흡하다. 따라서 본 연구에서는 GIS를 활용한 도시 공간분석을 통해 대기오염 측정시설의 적절성 및 입지 형평성 등을 평가하고자 한다. 분석 결과를 통해 향후 서울시 대기오염 측정망 설치 계획에 반영 될 수 있도록 측정망의 최적입지를 도출함을 최종 목적으로 한다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권2호
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• pp.185-195
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• 2018

서울시에서 시민들이 사용하는 미세먼지 앱은 위치기반으로 자신의 위치에서 가장 가까운 측정소의 미세먼지 농도를 제공받는다. 현재 환경부에서 고려하는 미세먼지 측정망 선정 방법은 측정소의 분포 및 인구밀도를 고려한 방식과 지도상의 표현방식이 주 결정방법이나 인위적인 변수 및 다른 환경요인을 고려하지 않는다. 본 연구에서는 미세먼지 측정소와 행정동의 대표성을 보여주는 행정동 중심점을 활용하여 측정소와 동중심의 거리에 대해 분석하였으며, 측정값을 제공하는 측정소의 개수를 확인하였다. 또한 보로노이 알고리즘과 헥사곤 격자를 활용하여 각 측정소의 제공범위를 면적으로 나타내며 현 측정소의 공간적인 위치의 문제점을 지적하였다. 공간분석을 위한 환경변수는 단독주택, 공동주택, 제1종 근린생활권, 제2종 근린생활권, 쓰레기처리장, 위험물처리시설, 공장이며 분석결과로 만들어진 신규 측정소 위치는 기존의 환경부에서 제공하는 선정기준이 아닌 추가적인 변수를 고려한 선정기준을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.20-26
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• 2019

미세먼지의 인체 영향으로 인해 기존 대기 환경 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 설계된 예측 모델의 측정 환경, 세부 조건을 정확히 설정하기 어려우며, 측정된 기상 데이터의 누락과 같은 문제로 기존 연구 결과에 기반 한 새로운 예측 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다수의 연구에서 사용된 기계 학습 알고리즘인 다중 선형 회귀와 인공 신경망을 통해 예측 모델을 설계하여 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가하였다. RMSE를 통한 예측 성능 비교 결과, MLR 모델의 경우 18.13, MLP 모델의 경우 14.31의 값을 보여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 인공 신경망 모델이 예측에 더 적합함을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.109-115
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• 2021

본 논문에서는 환경문제로 높은 관심을 받고 있는 미세먼지를 측정하여 실시간으로 데이터를 전송하는 측정 단말기를 개발하였다. 단말기는 설치가 쉽도록 외부와의 데이터 연결은 전국에 퍼져 있는 LTE 망을 사용하도록 하였고 전원은 태양전지와 충전지를 사용하여 유선 전력망에 연결될 필요없이 지속 가능한 독립적인 형태로 개발하였다. 단말기를 통해 수집된 데이터는 공공 기관에서 제공하는 기상 데이터와 조합하여 미세먼지의 추세를 예측을 할 수 있음을 보였다. 개발된 단말기는 임의의 지역에서 간단한 설치 작업만으로 미세 먼지 측정 데이터를 얻을 수 있어 향후 미세먼지의 보다 정확한 흐름과 영향을 분석하는데 도움이 될 것으로 예상된다.

• 한국지리정보학회지
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• 제26권4호
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• pp.218-236
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• 2023

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.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.370-371
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• 2003

인천시는 수도권의 외항으로 많은 발전을 하였으나, 반대 급부적으로 오염의 가중을 제어하지 못하고 있는 형편이다. 인천시의 여러 가지 환경문제 중에서도 대기환경 문제는 매우 심각하여 여러 가지 환경문제 중에서도 가장 민원이 많은 부분이다 또한 최근 들어 대기 중 먼지에 대한 관심은 주로 미세먼지에 집중되고 있으며, 우리나라의 먼지에 대한 대기환경기준과 대기오염 측정망의 항목은 공기역학적 직경 10$\mu\textrm{m}$이하의 PM$_{10}$으로 정해 놓고 있다. 그러나 최근 많은 연구에서 PM$_{10}$보다 미세한 먼지를 기준으로 설정하고 그 기준 농도도 낮추어야 한다는 주장이 제기되고 있다. (중략)

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.620-622
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• 2018

미세먼지에 대한 인체 영향에 관한 사회적 관심이 높아짐에 따라 미세먼지 예측 알고리즘의 필요성이 증가되었다. 많은 연구에서 기상 데이터를 이용하여 통계 모델링 및 기계 학습 기법 기반 예측 모델이 제안되었으나, 해당 모델의 환경 및 세부조건을 정확히 설정하기는 어렵다. 또한 국내 기상 측정소 데이터의 경우 누락된 데이터가 존재하여 새로운 예측 모델을 설계해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다층 퍼셉트론 신경망을 활용하여 미세먼지 예측을 수행한다. 이를 위해 측정소 3곳의 기상 데이터를 기반으로 예측 모델을 설계, 실제 데이터와의 비교를 통해 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가한다.

• 지적과 국토정보
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• 제48권1호
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• pp.123-138
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• 2018

서울시의 대기오염을 지속적으로 모니터링하기 위해, 그동안 환경부는 운영하고 있는 대기오염 측정망을 지속적으로 발전시켜왔다. 측정되는 대기오염 물질 중 미세먼지는 인체에 상당한 영향을 미치는데, 우리나라의 오염도는 OECD 국가 중에서도 두 번째로 높은 편이다. 따라서 본 연구에서는 측정된 미세먼지 농도 자료를 이용하여 서울시의 미세먼지 분포도를 PM10과 PM2.5에 대해 작성하고, 미세먼지 농도의 분포에 영향을 미칠 것으로 예상되는 공간적인 요인들과의 관계를 조사하였다. 반경 500m의 원을 포함하는 헥사곤을 기준단위로 하여 서울 전역을 구획화하고 보간법 중 거리반비례기법을 이용하여 미세먼지 농도분포도를 작성하였다. 출, 퇴근 시간대의 미세먼지 농도분포를 지역별로 분석하고, 토지이용도 및 교통량과의 관계를 분석하였다. 분석결과, PM10과 PM2.5의 농도분포는 지역별, 시간대별로 각기 다른 패턴을 나타내었고, 토지이용형태 측면에서는 상업지역 및 교통지역의 면적이 미세먼지 농도분포와 높은 관련성을 보였으며, 녹지의 유무도 농도의 분포 변화에 관계가 있는 것으로 판단되었다. 추후 세부적인 토지이용도 및 녹지분포도 등을 통하여 상관관계를 분석하면 미세먼지의 농도에 영향을 미치는 지역 수준에서의 공간요소를 밝히는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지적과 국토정보
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• 제47권2호
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• pp.175-184
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• 2017

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.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.717-726
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• 2018

미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, $PM_{10}$의 배출량이 많은 지역과 $PM_{2.5}$의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 $PM_{10}$은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.