• 한국입자에어로졸학회지
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• 제15권3호
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• pp.91-104
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• 2019

In this study, hourly measurements of $PM_{2.5}$ and its major chemical constituents such as organic and elemental carbon (OC and EC), and ionic species were made between January 15 and February 10, 2018 at the air pollution intensive monitering station in Gwangju. In addition, 24-hr integrated $PM_{2.5}$ samples were collected at the same site and analyzed for OC, EC, water-soluble OC (WSOC), humic-like substance (HULIS), and ionic species. Over the whole study period, the organic aerosols (=$1.6{\times}OC$) and $NO_3{^-}$ concentrations contributed 26.6% and 21.0% to $PM_{2.5}$, respectively. OC and EC concentrations were mainly attributed to traffic emissions with some contribution from biomass burning emissions. Moreover, strong correlations of OC with WSOC, HULIS, and $NO_3{^-}$ suggest that some of the organic aerosols were likely formed through atmospheric oxidation processes of hydrocarbon compounds from traffic emissions. For the period between January 18 and 22 when $PM_{2.5}$ pollution episode occurred, concentrations of three secondary ionic species ($=SO{_4}^{2-}+NO_3{^-}+NH_4{^+}$) and organic matter contributed on average 50.8 and 20.1% of $PM_{2.5}$, respectively, with the highest contribution from $NO_3{^-}$. Synoptic charts, air mass backward trajectories, and local meteorological conditions supported that high $PM_{2.5}$ pollution was resulted from long-range transport of haze particles lingering over northeastern China, accumulation of local emissions, and local production of secondary aerosols. During the $PM_{2.5}$ pollution episode, enhanced $SO{_4}^{2-}$ was more due to the long-range transport of aerosol particles from China rather than local secondary production from $SO_2$. Increasing rate in $NO_3{^-}$ was substantially greater than $NO_2$ and $SO{_4}^{2-}$ increasing rates, suggesting that the increased concentration of $NO_3{^-}$ during the pollution episode was attributed to enhanced formation of local $NO_3{^-}$ through heterogenous reactions of $NO_2$, rather than impact by long-range transportation from China.

• 한국대기환경학회지
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• 제25권6호
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• pp.550-561
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• 2009

This study is to investigate the air pollution characteristics of an industrialized midsize west-coastal city by comparing air quality to a neighboring inland city. The hourly averaged data of $O_3$, $SO_2$, $NO_2$, CO, and $PM_{10}$ measured from continuous air quality monitoring sites in Gunsan (coastal) and Jeonju (inland) were analyzed. The data set covers the period from 2004 to 2006. The annual average concentrations of the air pollutants in two cities were compared in their abundances and temporal trends as well. $O_3$ and $SO_2$ in Gunsan were relatively higher than those in Jeonju, while vice versa in case of $NO_2$ and $PM_{10}$. It seems that heavy automobile emissions from Jeonju mainly bring on higher $NO_2$ and $PM_{10}$ than those in Gunsan on annual base. $NO_2$ concentrations in both cities showed bimodal diurnal variations with peaks in the morning and in the late evening. These peaks correspond to the coupled effects of rush hour traffic and meteorological conditions (i.e., variation of mixing height and dispersion conditions). Maximum hourly averages of $NO_2$ ranged from 18 ppb to 28 ppb at Jeonju, and from 12 ppb to 20 ppb at Gunsan. $O_3$ showed typical diurnal variation with a maximum in the afternoon between 14:00 and 16:00 LST. Diurnal variations of CO and $PM_{10}$ were similar to $NO_2$ while $SO_2$ was similar to $O_3$. Seasonal variations of $PM_{10}$ in both cities indicated that their concentrations during spring season were significantly high. Asian dust storms occur frequently during spring and seem to affect increase in $PM_{10}$. High $O_3$ and $PM_{10}$ days were selected from both cities. The analyses based on the HYSPLIT trajectory model during the high $O_3$ and $PM_{10}$ showed these episodes (six cases) were mostly coincident with Asian dust storm originated from northern China and Mongolia. However, these high air pollution episodes in the west coastal cities may not only be caused by the Asian dust but also affected by other air pollutants transported from China accompanying the Asian dust.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제10권1호
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• pp.32-41
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• 2016

Particle-phase concentrations were measured at 10, 80, and 200 m from the roadside of a national highway near Seoul in January and May 2008. The highway has two lanes each way, with an average hourly traffic volume of 1,070 vehicles. In January 2008, $PM_{10}$ concentrations decreased from 10 to 80 m but increased at 200 m. Black carbon (BC) decreased only slightly with distance due to the influence of biomass burning and open burning from the surrounding areas. In May 2008, the effect of secondary formation on both $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ was significant due to high temperatures compared with January. Because on-road emissions had little effect on secondary formation for a short time, variations in $PM_{10}$ concentrations became smaller, and $PM_{2.5}$ concentrations increased with distance. The effects of fugitive dust on PM concentrations were greater in May than in January when the mean temperature was below freezing. In the composition variations, the amounts of primary ions, organic carbon (OC), and BC were larger in January, while those of secondary ions and others were larger in $PM_{10}$, as well as $PM_{2.5}$ in May.

• 대한교통학회지
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• 제33권2호
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• pp.214-222
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• 2015

계속되는 항공수요 증가와 국지적인 기상요인으로 제주국제공항은 우리나라 공항가운데 가장 높은 항공기 지연율을 보이고 있다. 현재의 항공수요 증가추세를 감안할 때 이러한 제주국제공항의 항공기 지연현상은 앞으로 더욱 악화되어 공항의 처리능력 한계에 다다를 것으로 예상된다. 공항의 처리능력을 가늠할 수 있는 활주로의 연간용량 산정은 장래 공항계획 수립을 위한 필수적인 작업이다. 하지만 현재 실무에서는 FAA에서 제시한 산정식을 적용하여 연간용량을 산정하고 있으나, 변수에 대한 명확한 정의가 이루어지고 있지 않아 사용자의 해석에 따라 상이한 결과값이 도출될 가능성이 있으며, 항공기의 지연이 고려되지 않는다는 점에서 실무적 제약이 내재되어 있다. 이러한 실무적 한계를 개선하기 위한 방법으로, 본 논문에서는 미시적 항공교통 시뮬레이션 모형을 활용하여 활주로를 이용하는 항공기의 평균 지연시간을 측정하고, 이를 기준으로 제주국제공항 활주로의 일일용량을 분석, 최종적으로 연간용량을 산정하는 방법을 소개하였다. 또한, 시뮬레이션 모형구축 및 검증을 위한 자료수집, 분석과정과 검증결과를 설명하였다. 제주국제공항의 일일용량 및 연간용량 분석 결과, 각각 약 460회, 약 169,000회로 산정되었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권9호
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• pp.351-360
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• 2018

전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.