• 서비스연구
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• 제10권1호
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• pp.55-67
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• 2020

미세먼지 문제는 최근 우리나라 국민의 최대 관심사로 부상되었고 정부 및 지방자치단체에서도 상당한 노력을 기울이고 있다. 그간 미세먼지와 관련하여 다수의 학술적 연구가 진행되어왔지만 경제 분야의 연구는 상대적으로 미흡하였다. 본 연구에서는 미세먼지가 개별 주식에 어떠한 영향을 끼치는지에 대하여 빅데이터 분석을 통해 알아보고자 한다. 2013년부터 2017년까지 총 5개년을 대상으로 PM10농도 미세먼지 데이터와 미세먼지 테마주 데이터와의 관계를 분석하였다. 연구방법으로는 일반화최소제곱법을 사용한 선형회귀모형을 사용하여 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 미세먼지 농도가 전일에 비해서 증가했을 때 미세먼지 테마주의 주가가 상승하는 것으로 나타났다. 그리고, 2013년부터 2017년까지 주가변동 분석결과 회귀계수 값이 큰 기업은 매년 달라졌다. 5개년 동안 제일 큰 반응을 보인 기업은 오공, 웰크론, 동성제약, 삼일제약, 모나리자 순이었다. 그 중 연도별로 반복적으로 등장하는 기업으로는 모나리자가 2014년, 2015년, 2017년에, 삼일제약은 2015년, 2016년, 2017년에, 웰크론은 2016년, 2017년에 반복적으로 회귀계수가 크게 나타났으며 해당 기업은 미세먼지 농도에 주가가 민감하게 반응하는 기업이라고 사료된다. 향후 PM2.5 측정 데이터가 충분히 쌓이게 된다면 PM2.5의 농도를 독립변수로 한 연구와 비교·분석하는 것도 의미가 있을 것이다. 본 연구에서는 미세먼지 농도만을 독립변수로 하였는데 설명력을 높일 수 있는 변수를 추가한다면 좀 더 의미있는 연구결과를 기대할 수 있을 것이다.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제9권2호
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• pp.231-235
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• 2021

본 논문은 일상에서 드론을 이용하여 고도에 따른 미세먼지 측정치를 비교 분석하여 특별히 건강 취약 계층이 주로 거주하는 지역 중심으로 미세먼지 수치의 변화를 예측함으로써 날씨 정보와 연계한 환경적 요소를 제공한다. 따라서 실시간 변화의 추이를 모니터링하고 해당 기관에서는 건강 요소의 자료로써 활용될 수 있다. 현재 드론 기술의 발달과 다양한 측정 장치와 결합 된 형태로 다양한 서비스를 제공하고 있다. 측정 데이터로 PM1(극초미세먼지) / PM2.5(초미세먼지) / PM10(미세먼지)를 획득하고 변화의 추이를 예측하였으며 층고 별 변화의 추이를 분석하고 제시하는 기반을 완성하며 측정기는 미세먼지, 습도, 온도, 기압, 이산화탄소, TVoc, 포름알데이드까지 측정되는 장비를 사용하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.140-145
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• 2022

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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권5호
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• pp.517-530
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• 2023

Recent studies revealed that fine dust in ambient air may cause various health problems such as respiratory diseases and cancer. To prevent the toxic effects of fine dust, it is important to predict the concentration of fine dust in advance and to identify factors that are closely related to fine dust. In this study, we developed a Bayesian network model for predicting PM10 concentration in Seoul, Korea, and visualized the relationship between important factors. The network was trained by using air quality and meteorological data collected in Seoul between 2018 and 2021. The study results showed that current PM10 concentration, season, carbon monoxide (CO) were the top 3 effective factors in 24 hours ahead prediction of PM10 concentration in Seoul, and that there were interactive effects.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권1호
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• pp.17-26
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• 2017

산업발달과 지구 온난화로 중국 북동부 지역의 사막화가 가속화 되면서 한반도는 지리적 계절적으로 미세먼지의 영향을 많이 받고 있다. 미세먼지로 인한 피해는 일반인보다 호흡기 질환자나 노인, 영 유아에게 치명적어서 미세먼지 발생 원인과 인과관계 검증을 위한 연구가 필요하다. 본 연구에 이용된 대기환경 자료와 산업지역 자료는 청정지역과 오염지역으로 나누고 오염지역은 산업별로 구분하여 분석하였다. 기상자료를 이용하여 기상 기후의 변화에 따른 미세먼지 변화를 분석하였고 미세먼지 발생요인을 국내의 영향과 국외의 영향으로 구분하여 대기-기상자료의 상관성을 검증하였다. 그리하여 미세먼지($PM_{10}$)와 초미세 먼지($PM_{2.5}$)의 구성 물질별로 계절적, 지리적인 발생형태 분석을 통해 산업, 지형, 인구, 주거 정보를 결합한 미세먼지에 대한 대책 수립의 기준을 제공하고자 한다.

• 한국환경과학회지
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• 제29권5호
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• pp.445-455
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• 2020

Fine dust is one of the most critical environmental issues in Korea, and the government recognizes the need to establish customized reduction policies based on regional characteristics. Several studies on air pollutants investigate whether factories affect the distribution of fine dust in a particular region. However, understanding the impact of the entire industry sector requires further investigation. This study identifies the impacts of industrial characteristics on fine dust levels of 141 municipalities across Korea in 2016. A total of 23 variables were used, of which 12 referred to industries and 11 to general characteristics of each city. Due to the high correlation between independent variables, partial least squares (PLS) regression models were used. The analysis identified 14 significant variables for PM10 and 13 for PM2.5. Therefore, the results suggest that local industrial characteristics can significantly influence fine dust levels and provide suggestions for establishing customized reduction policies based on local characteristics.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제11권2호
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• pp.30-37
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• 2022

Because fine dust (PM10) has a close effect on the environment, fine dust generated in the climate and living environment has a bad effect on the human body. In this study, the LSTM model was applied to predict and analyze the effect of fine dust on Gwangju Metropolitan City in Korea. This paper uses prediction values of input variables selected through correlation analysis to confirm fine dust prediction performance. In this paper, data from the Gwangju Metropolitan City area were collected to measure fine dust. The collection period is one year's worth of data was used from january to December of 2021, and the test data was conducted using three-month data from January to March of 2022. As a result of this study, in the as a result of predicting fine dust (PH10) and ultrafine dust (PH2.5) using the LSTM model, the RMSE was 4.61 and the test result value was as low as 4.37. This reason is judged to be the result of the contents of the one-year sample.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.39-50
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• 2021

본 연구는 미세먼지 농도 저감을 위해 스마트버스정류장 도입 유형에 대한 가이드라인을 제안하고자 한다. 이를 위해 스마트버스정류장 유형을 밀폐형 및 개방형으로 구분하고, 서울 강남구에 위치한 스마트버스정류장 내부와 외부 5개 지점에서 PM₁₀ 및 PM_2.5를 5일간 실측하여 저감효과를 비교·분석하였다. 분석 결과 외부공간에 대한 저감효과는 두 유형에서 모두에서 미비하게 나타났으나, 밀폐형 버스정류장(PM₁₀ 26.0㎍/m³, PM_2.5 20.2㎍/m³ 내·외부 농도차이) 내에서 개방형 버스정류장(PM₁₀ 2.4㎍/m³, PM_2.5 1.8㎍/m³ 내·외부 농도차이) 내에서보다 상대적으로 우수한 농도 저감효과를 나타내었다. 이를 바탕으로 미세먼지 저감을 고려한 스마트버스정류장 도입을 검토할 경우 밀폐형을 권장한다. 또한 스마트버스정류장 외부의 미세먼지 저감효과가 미비하기 때문에 스마트버스정류장 내부 용량을 초과하는 서비스 수요 발생 시 스마트버스정류장 추가 구축이 필요하다.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제12권4호
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• pp.104-115
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• 2022

Fine Dust in Korea has been classified as a social disaster since 2019 due to continuous increase in concentration of Particulate Matter 10(PM 10) and PM 2.5. The fine dust issue has negative physical and mental impacts, especially on vulnerable population including children and the elderly. Seoul metropolitan government have installed fine dust shelters since 2019. However, there is a lack of research that evaluates spatiotemporal distribution of these facilities. Therefore, the first aim of this study is to find the relationship between PM levels and dust scattering construction sites, or air pollutant emission sites through in depth spatial analyses. The second purpose is to analyze the spatial distribution of PM shelters in Seoul, and to evaluate the location efficiency of them. Kernel density, krigging, and network analyses were conducted, and floating population was considered instead of census data for this research. The reults of network analysis based on the road system showed that Yangcheon-gu, Songpa-gu, Seongbuk-gu, and Dobong-gu were found to need additional fine dust shelters. Also, the results from analyzing the floating population that includes children and the elderly showed that Songpa-gu, Seodaemun-gu, Gangdong-gu, Seocho-gu, and Dongdaemun-gu need more placements of find dust shelters. The results of this study are expected to provide implications for urban planners to enhance find dust shelter placement in urban areas, and vulnerable population issues would be considered in many ways.

• 한국환경과학회지
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• 제26권6호
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• pp.751-765
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• 2017

This research investigates the characteristics of meteorological variation and fine particles ($PM_{10}$ and $PM_{2.5}$) for case related to the haze occurrence (Asian dust, long range transport, stationary) in Busan. Haze occurrence day was 559 days for 20 years (from 1996 to 2015), haze occurrence frequency was 82 days (14.7%) in March, followed by 67 days (12.0%) in February and 56 days (10.0%) in May. Asian dust occurred most frequently in spring and least in winter, whereas haze occurrence frequency was 31.5% in spring, 29.7% in winter, 21.1% in fall, and 17.7% in summer. $PM_{10}$ concentration was highest in the occurrence of Asian dust, followed by haze and haze + mist, whereas $PM_{2.5}$ concentration was highest in the occurrence of haze. These results indicate that understanding the relation between meteorological phenomena and fine particle concentration can provide insight into establishing a strategy to control urban air quality.