• 한국지구과학회지
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• 제33권3호
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• pp.269-279
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• 2012

동아시아에서 대기 에어로졸의 광역적 분포를 분석하기 위해 MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectrometer) 센서에서 산출된 AOD (Aerosol Optical Depth)와 AE (${\AA}$ngstr$\ddot{o}$m Exponent)를 이용하였다. 2009년 동아시아 지역에서 AOD는 3월($0.44{\pm}0.25$)에 높았고, 9월($0.24{\pm}0.21$)에 낮았다. 봄에는 중국 북부와 몽골의 사막, 건조지역에서 발생한 모래폭풍이 광역적으로 이동하여 동아시아의 AOD에 기여하고 있다. 그러나 동아시아의 풍하측에 위치한 한반도 중부의 안면도, 청원, 울릉도에서 $PM_{10}$ ($d{\leq}10{\mu}m$) 질량 농도는 2월에 최고를 보인 반면, AOD는 5월에 가장 높았다. 장마 전 상대습도의 증가에 따른 흡습성 에어로졸의 성장이 5월의 높은 AOD에 기여하고 있다. 여름(8월)에는 북태평양으로부터 해양성 기류와 잦은 강수에 의한 습윤 침전으로 AOD는 낮지만 중국 동부의 산업지역에서 광역적으로 발생한 미세 에어로졸로 인해 AE ($1.30{\pm}0.37$)가 가장 높은 값을 보였다. 안면도, 청원, 울릉도에서 MODIS AOD와 지상 $PM_{10}$ 질량 농도의 상관계수는 0.4-0.6이었다. 2009년 한반도 중부에서 관측한 황사 사례는 4회(6일)였고, 인위적 대기오염 이동 사례는 6회(12일)였다. 황사 사례와 인위적 대기오염의 이동 사례에서 안면도와 청원의 $PM_{10}$ 농도가 모두 증가하였다. 황사와 인위적 대기오염 이동으로 $PM_{10}$이 증가하는 영역에서 AOD가 높게 나타나고 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.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1793-1801
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• 2021

2015년 1월부터 2020년 6월까지 라이다를 이용하여 측정된 532와 1064 nm의 후방산란계수와 532 nm의 편광소멸도를 이용하여 532 nm의 후방산란계수를 PM₁₀, PM_2.5-10, PM_2.5에 해당하는 세 유형으로 구분하고 지상에서 측정된 질량 농도를 이용하여 각각의 질량소산효율을 산출하였다. 산출된 질량소산효율의 전체 평균값은 PM₁₀, PM_2.5-10, PM_2.5에서 각각 5.1±2.5, 1.7±3.7, 9.3±6.3 m²/g으로 PM_2.5가 가장 높은 값을 보였다. PM₁₀과 PM_2.5의 질량 농도가 낮을 때 평균 이상의 높은 질량소산효율이 산출되었으며 질량 농도가 높아질수록 질량소산효율이 감소되는 경향을 확인하였다. 황사의 혼합 정도에 따른 유형별로 질량소산효율을 산출하였을 때, PM_2.5-10는 황사의 영향으로 오염입자(pollution aerosol, PA)가 2.1±2.8 m²/g으로 오염입자가 주요한 혼합입자(pollution-dominated mixture, PDM), 황사가 주요한 혼합입자 (dust-dominated mixture, DDM), 순수황사 (pure dust, PD)의 1.1±1.8, 1.4±3.3, 1.1±1.5 m²/g보다 두 배 정도 높은 값을 보였다. 하지만, PM_2.5는 9.4±6.5, 9.0±5.8, 10.3±7.5, 9.1±9.0 m²/g으로 유형 구분 없이 비슷한 값을 보였다. PM₁₀의 질량소산효율은 PA, PDM, DDM, PD 에서 각각 5.6±2.9, 4.4±2.0, 3.6±2.9, 2.8±2.4 m²/g으로 황사의 비율이 감소할수록 증가하는 경향을 보였다. 동일한 질량 농도 또는 황사 혼합에 따른 동일한 유형을 보이더라도 PM_2.5/PM₁₀ 값이 낮아질수록 PM_2.5-10의 질량소산효율은 감소하고, PM_2.5의 질량소산효율은 증가하는 경향을 보였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제29권5호
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• pp.553-573
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• 2013

This paper aims to give a summary and review of the research trend about subjects of Asian Dust (AD) storm in the last three decades. The AD research was focused on classification of synoptic scale data and finding inflow pathway in early stage. Recently, new approaches have been made to explain chemical composition, transportation, transboundary movement reaction of AD, using satellite data, 3D modeling, the aerosol time of flight mass spectroscopy, etc. During AD events, a large amount of dust particles flow into Korea and Japan from AD source areas, and they are highly likely to be mixed with toxic substances when air mass contained AD particles pass over seriously polluted areas. We concluded that, considering that AD events were classified into two cases according to the source area and pathway, the concentrations of crustal components did not increase at the initial stage of AD events, Whereas ammonium-sulfate, trace metal element, OC, EC relatively increased in the early stage. This explains AD events have the possibility of being accompanied with polluted air mass or particles. Also, we further need to compare and summarize the results of AD studies which already have been conducted, and prepare strategies for particle management, particularly for Black Carbon (BC) and Brown Carbon (BrC) which are considered to induce climate change effects.

• 대한기계학회논문집 C: 기술과 교육
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• 제2권2호
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• pp.73-80
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• 2014

상기도 내의 약물 전달을 알아보기 위하여 구강 호흡 시 공기유동에 대한 수치해석을 수행하였다. 상기도는 구강과 후두, 기관과 기관지로 구성되어 있다. 정밀 촬영한 CT 데이터로부터 의료영상 소프트웨어(Mimics)를 이용한 구분(segmentation)과 세심한 표면처리를 통하여 해부학적으로 정확한 모델을 만들 수 있었다. 이 3차원 컴퓨터 모델을 이용하여, 구강에서 기관지의 2번째 분지까지 이르는 유로의 수치 모델을 제작하였다. 수치해석은 상용 소프트웨어인 ANSYS/Fluent를 이용하여 계산하였다. 본 연구에 사용된 모델은 노즐이 부착되지 않은 상태에서 초당 250 mL를 흡입하는 정상 구강호흡 모델과 입구에 각각 20 mL/s, 40 mL/s, 60 mL/s의 유량을 갖는 노즐을 장착한 모델을 사용하였다. 전산 유동가시화 결과로부터, 노즐의 유량을 증가시킬수록 선회류의 발생 정도가 증가하여 구강 내 약물의 잔류 량은 증가하지만, 기관/기관지에 약물 도표는 균일하게 나타났다.

• 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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• 제25권3호
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• pp.74-83
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• 2020

Since fine dust (PM₁₀) has a significant influence on soil and groundwater composition during dry and wet deposition processes, it is of a vital importance to understand the fate and transport of aerosol in geological environments. Fine dust is formed after the chemical reaction of several precursors, typically observed in short intervals within a few hours. In this study, deep learning approach was applied to predict the fate of fine dust in an urban area. Deep learning training was performed by combining convolutional neural network (CNN) and recurrent neural network (RNN) techniques. The PM₁₀ concentration after 1 hour was predicted based on three-hour data by setting SO₂, CO, O₃, NO₂, and PM₁₀ as training data. The obtained coefficient of determination value, R², was 0.8973 between predicted and measured values for the entire concentration range of PM₁₀, suggesting deep learning method can be developed into a reliable and viable tool for prediction of fine dust concentration.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권6호
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• pp.593-604
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• 2017

The suspended particulate matter(PM) was measured in subway tunnel of Seoul Line 1 to 9 in order to evaluate the pollution degree and characteristics of the PM in the subway tunnel. Also, to analyze the effect of outdoor aerosol concentration on the PM concentration of subway tunnels, the ambient PM concentration around the subway station was extracted by spatial analysis using $PM_{10}$ data of Seoul air pollution monitoring network. Finally, in order to understand pollution pattern in the Seoul subway tunnels, cluster analysis was performed based on input data set such as PM levels in tunnel, tunnel depth, length, curvature radius, outdoor ambient air pollution levels and so on. The average concentration of $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, and $PM_1$ on subway tunnels were $98.0{\pm}37.4$, $78.4{\pm}28.7$, and $56.9{\pm}19.2{\mu}g/m^3$, respectively. As a result of the cluster analysis, tunnels from Seoul subway Line-1 to Line-9 were classified into five classes, and the concentrations and physical properties of the tunnels were compared. This study can provide a method to reduce PM concentration in tunnel for each pollution pattern and provide basic information about air quality control in Seoul subway tunnel.

• Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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• 제10권S_2호
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• pp.55-63
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• 2001

This work employs two models to quantify the size-segregated dry deposition fluxes of particle-bound N $O_3$$^{[-10]}$ , N $H_4$$^{+}$, and S $O_4$$^{2-}$ along the coastal area of Jeju Island based on the chemical composition data of aerosol collected during the springtime of 1995. The two approaches produced fairly comparable results, despite the feature differences between the two models. The modelling results obtained indicated that the mean dry deposition velocity was around 0.4 cm $s^{-1}$ for N $O_3$$^{[-10]}$ , 0.2 cm $s^{-1}$ for N $H_4$$^{+}$, and 0.3 cm $s^{-1}$ for S $O_4$$^{2-}$, and the dry deposition flux varied between 371~1368 $\mu\textrm{g}$ $m^{-2}$ da $y^{-1}$ for nitrate, 28~625 $\mu\textrm{g}$ $m^{-2}$ da $y^{-1}$ for ammonium, and 957~6088 $\mu\textrm{g}$ $m^{-2}$ da $y^{-1}$ for sulfate. Although difficulties in collecting giant and/or fine particles limited the understanding of the mass size distribution of particles and thus the ability to refine estimates of the dry deposition flux for the particulate matter, both models were still able to offer sufficient realism to explain the features of the available data collected from the coastal area of Jeju Island.and.

• 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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• 한국지하수토양환경학회 2000년도 추계학술대회
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• pp.232-236
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• 2000

Multi-regression statistical analyses were applied for the water quality data of shallow alluvial ground water (n = 47) collected from the Youngdeok area, in order to quantitatively generalize the natural (non-anthropogenic) causes of regional water quality variation. Seven samples having the high contamination index ( $C_{a}$ > 3) reflect the striong effects by anthropogenic activity. Most of the alluvial groundwaters have acquired their quality primarily due to the dissolution of carbonate minerals. The results of multi-regression analysis show that chlorine is mainly derived from seawater effect. Sulfur isotopic compositions of dissolved sulfur and the S $O_4$/Cl ratio also enable us to discriminate the samples (n = 18) which are affected by atmospheric input of marine aerosol (sea-spray) and also by mixing between freshwater and seawater. Hydrogen and oxygen isotope data of the samples collected lie close to the local meteoric water line obtained from nearby Pohang city but has lower slope (5.45) on the $\delta$D-$^{18}$ O plot, indicating that alluvial groundwater was recharged from infiltrated meteoric water which has undergone some degree of kinetic evaporation. The estimated initial isotopic composition of the recharged water ($\delta$D = -74.8$^{0}$ /$_{00}$, $\delta$$^{18}$ O = -10.8$^{[-1000]}$ /$_{[-1000]}$ ) suggests that the alluvial ground water recharge largely occurs during summer storm events.s.s.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제2권1호
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• pp.34-46
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• 2008

Emissions inputs for use in air quality modeling of Korea were generated with the emissions inventory data from the National Institute of Environmental Research (NIER), maintained under the Clean Air Policy Support System (CAPSS) database. Source Classification Codes (SCC) in the Korea emissions inventory were adapted to use with the U.S. EPA's Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE) by finding the best-matching SMOKE default SCCs for the chemical speciation and temporal allocation. A set of 19 surrogate spatial allocation factors for South Korea were developed utilizing the Multi-scale Integrated Modeling System (MIMS) Spatial Allocator and Korean GIS databases. The mobile and area source emissions data, after temporal allocation, show typical sinusoidal diurnal variations with high peaks during daytime, while point source emissions show weak diurnal variations. The model-ready emissions are speciated for the carbon bond version 4 (CB-4) chemical mechanism. Volatile organic carbon (VOC) emissions from painting related industries in area source category significantly contribute to TOL (Toluene) and XYL (Xylene) emissions. ETH (Ethylene) emissions are largely contributed from point industrial incineration facilities and various mobile sources. On the other hand, a large portion of OLE (Olefin) emissions are speciated from mobile sources in addition to those contributed by the polypropylene industry in point source. It was found that FORM (Formaldehyde) is mostly emitted from petroleum industry and heavy duty diesel vehicles. Chemical speciation of PM2.5 emissions shows that PEC (primary fine elemental carbon) and POA (primary fine organic aerosol) are the most abundant species from diesel and gasoline vehicles. To reduce uncertainties in processing the Korea emission inventory due to the mapping of Korean SCCs to those of U.S., it would be practical to develop and use domestic source profiles for the top 10 SCCs for area and point sources and top 5 SCCs for on-road mobile sources when VOC emissions from the sources are more than 90% of the total.