• 웰빙융합연구
• /
• 제6권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2023

Purpose: Fine dust is classified as a group 1 carcinogen and poses a significant environmental problem that urgently requires improvement to protect the environmental rights of citizens. Given the difficulty of implementing measures to reduce overseas sources of fine dust, it is essential to first devise specific measures to address domestic emission sources. As such, this study aims to analyze the correlation between earthwork volume control and fine dust concentration as preliminary management measures to reduce the impact of scattering dust at construction sites. Based on real-time air quality information, field management measures will be presented to mitigate the effects of dust emissions. Research design, data and methodology: As examples, we selected construction sites that had recently undergone small-scale environmental impact assessment consultations. The standard earthwork volume was classified into grades using 20% intervals, and we applied AERMOD to predict the weighted concentration of fine dust based on the earthwork volume class and analyzed its correlation. Results: The results of this study demonstrate a strong correlation between earthwork volume and fine dust concentration. By utilizing the correlation analysis between earthwork volume and fine dust concentration on-site, this finding can be utilized as an effective fine dust management plan. Conclusions: This involves determining the daily earthwork intensity based on real-time air quality information and implementing measures to reduce scattering dust.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.173-186
• /
• 2019

Recently, as the amount of fine dust has risen rapidly, our interest is increasing day by day. It is virtually impossible to remove fine dust. However, it is best to predict the concentration of fine dust and minimize exposure to it. In this study, we developed a mathematical model that can predict the concentration of fine dust using various information related to the weather and air quality, which is provided in real time in 'Air Korea (http://www.airkorea.or.kr/)' and 'Weather Data Open Portal (https://data.kma.go.kr/).' In the mathematical model, various domestic seasonal variables and atmospheric state variables are extracted by multiple regression analysis. The parameters that have significant influence on the fine dust concentration are extracted, and using ANN (Artificial Neural Network) and SVM (Support Vector Machine), which are machine learning techniques, we proposed a prediction model. The proposed model can verify its effectiveness by using past dust and weather big data.

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

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.345-347
• /
• 2021

미세먼지 에측의 정확도 향상을 위해 다양한 연구가 이루어지고 있으나 미세먼지 농도에 따른 다양한 특성으로 인해 딥러닝 모델의 학습이 잘 이루이지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 미세먼지 농도의 특성을 분해하여 특성을 반영하기 위한 EEMD 기반의 미세먼지 농도 예측 모델을 제안한다. 미세먼지 농도를 EEMD를 통해 분해 후, 각각 도출된 특성에 따른 예측 결과를 앙상블하여 최종 미세먼지 농도 값을 도출한다. 모델의 성능 평가 결과, 91.7%의 미세먼지 농도 예측 정확도를 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.510-512
• /
• 2022

미세먼지 예측 정확도 향상을 위해 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 미세먼지 농도가 가지는 다양한 특성에 따라 예측 모델의 학습이 잘 이루이지지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 시계열의 특성과 불규칙적인 특성을 가지는 미세먼지 농도의 학습 및 예측을 위해 LSTM과 EEMD 기반의 미세먼지 농도 예측 모델의 성능을 비교하고자 한다. 두 모델을 통해 시계열 특성 파악 방법과 독립적인 개별 특성 파악 방법의 성능 차이를 확인한 결과, 개별 특성 파악에 강점을 가지는 EEMD 예측 모델이 LSTM 기반의 예측 모델보다 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• 서비스연구
• /
• 제10권1호
• /
• pp.55-67
• /
• 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.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권6호
• /
• pp.587-591
• /
• 2019

미세먼지는 대기를 타고 호흡기를 거쳐 폐 혹은 혈관에 침투 한다. 최근 미세먼지 문제 때문에 국내에 공기청정기 수요도 급증하고 있다. 이끼는 가장 오래된 지상식물로 중금속과 미세먼지를 흡착하여 분해하는 성질을 가지고 있는 것으로 알려졌고 본 연구진은 이를 활용하여 화학적 필터를 대체 할 수 있는 시스템에 대해 연구하였다. 이끼와 기존 화학적 필터(Hepa)의 미세먼지 감소 효과를 비교하기 위하여 $1m^3$의 큐브를 제작하고 통제된 환경하에서 미세먼지의 감소량을 비교하였다. 미세먼지 상황 하에서 이끼, 헤파, 무필터를 탑재한 공기정화 시스템을 각 30회씩 총 90회 가동 하였고 각각의 미세먼지 감소량 및 감소율을 비교한 결과 감소량은 미세먼지 이끼필터를 사용한 평균이 138.93으로 헤파필터를 사용한 평균 76.57과 무필터 상태의 평균인 0.10보다 유의하게 높았으며 감소율의 평균 역시 이끼필터를 사용한 경우 0.2379로 헤파필터를 사용한 경우의 0.1298이나 무필터인 0.0063보다 유의하게 높았다. 이 결과를 통해 이끼의 미세먼지 감소효과를 확인하였고 향후 개선을 통해 기존 공기정화기의 화학필터를 대체하거나 보조할 것으로 기대된다.

• 한국주거학회논문집
• /
• 제26권4호
• /
• pp.55-62
• /
• 2015

The international concern on the inhalable fine dust is continuing to increase. In addition to the toxic properties of the fine dust itself, it can be more dangerous than other environmental factors since the dust pollution is hard to be detected by human sense. Although the information on outdoor air condition can be acquired easily, the indoor dust concentration is another problem because the indoor air condition is influenced by the architectural environment and human activity. It means occupants may be exposed to indoor dust pollution over a long period without being aware. Therefore the indoor dust concentration should be measured separately and visualized as an intuitive information. By visualizing, the indoor dust concentration in each space can be recognized practically in compare with the degree of pollution in adjacent spaces. Besides the visualization outcome can be used as base data for related research such as an analysis of the relation between indoor dust concentration and architectural environment. Meanwhile, with the development of network and micro sensing devices, it became possible to collect wide range of indoor environment data. In this regards, this paper suggests a system for visualization of indoor dust concentration and demonstrates it on an actual space.

• 방송공학회논문지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.285-292
• /
• 2023

최근 미세먼지가 건강에 미치는 영향은 큰 화두가 되고 있다. 미세먼지는 코의 점막에 걸러지지 않고 인체 내부까지 침투하여 호흡기에 영향을 미치기 때문에 위험하다. 미세먼지는 산업과 직접적으로 연관되어있기 때문에 미세먼지를 제거하는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 미세먼지 농도를 사전에 예측할 수 있다면 사전 조치를 취해 인체에 미치는 영향을 줄일 수 있다. 미세먼지는 하루 600km 이상 이동할 수 있는 특성을 가진다. 이러한 특성으로 인해 미세먼지는 인접 구뿐만 아니라 멀리 떨어져있는 구에도 직접적인 영향을 미친다. 본 논문에서는 풍향, 풍속 데이터와 시계열 예측 모델을 이용하여 서울특별시의 미세먼지 농도를 예측하고, 서울특별시의 미세먼지 농도와 지역별 미세먼지 농도의 상관관계를 확인했다. 또한, 각 지역별 미세먼지 농도와 서울특별시의 미세먼지 농도를 이용하여 예측을 진행했다. 예측 결과에서 가장 낮았던 MAE(평균 절대 오차)는 12.13으로 선행연구에서 제시된 MAE인 14.3 보다 약 15.17% 더 예측성능이 향상된 것을 확인했다.

• 환경영향평가
• /
• 제20권4호
• /
• pp.557-564
• /
• 2011

This study was conducted to investigate the sudden rise of fine particle concentration after the passage of typhoon USAGI and NARI in Busan. Nocturnal inversion layer was formed at atmospheric boundary layer and wind direction changed from southerly wind to northeasterly wind after USAGI passed through Busan. Fine particle concentration in Busan rapidly increased by subsidence of air pollutants released from sources and dust transported from in the vicinity of industrial regions. Wind direction changed from northeasterly wind to southeasterly wind, wind velocity increased and lower atmosphere became extremely unstable after NARI passed through Busan. $PM_{10}$ concentration of Busan increased sharply because of surface dust dispersed by strong wind. Fine particle concentration generally decreases by precipitation and wind after typhoon passes through. However, the concentration can also go up not only by subsidence and transportation in nocturnal inversion layer but also by surface dust which temporarily occurs by strong wind.