• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제30권2호
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• pp.119-133
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• 2023

With the rapid growth of the economy and fossil fuel consumption, the concentration of air pollutants has increased significantly and the air pollution problem is no longer limited to small areas. We conduct statistical analysis with the actual data related to air quality that covers the entire of South Korea using R and Python. Some factors such as SO₂, CO, O₃, NO₂, PM₁₀, precipitation, wind speed, wind direction, vapor pressure, local pressure, sea level pressure, temperature, humidity, and others are used as covariates. The main goal of this paper is to predict air quality index (AQI) spatio-temporal data. The observations of spatio-temporal big datasets like AQI data are correlated both spatially and temporally, and computation of the prediction or forecasting with dependence structure is often infeasible. As such, the likelihood function based on the spatio-temporal model may be complicated and some special modelings are useful for statistically reliable predictions. In this paper, we propose several methods for this big spatio-temporal AQI data. First, random effects with spatio-temporal basis functions model, a classical statistical analysis, is proposed. Next, neural networks model, a deep learning method based on artificial neural networks, is applied. Finally, random forest model, a machine learning method that is closer to computational science, will be introduced. Then we compare the forecasting performance of each other in terms of predictive diagnostics. As a result of the analysis, all three methods predicted the normal level of PM_2.5 well, but the performance seems to be poor at the extreme value.

• 청정기술
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• 제23권1호
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• pp.73-79
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• 2017

기후 변화 대응을 위한 온실가스 감축 측면에서, 석탄화력발전소에서 바이오매스 사용량은 계속하여 증가되어 왔다. 파리 협정 이후 온실가스 감축 목표치가 더욱 구체화되면서 바이오매스 사용은 급격히 더 많아질 것으로 예상된다. 미분탄 석탄 화력발전에서 바이오매스 혼소시 가장 큰 문제점 중 하나는 바이오매스의 미분성이 석탄에 비해 훨씬 낮다는 것으로, 이를 해결하기 위해 가장 먼저 바이오매스의 미분성 측정 방법을 확립하는 작업이 필요하다. 석탄의 경우 HGI (hardgrove grindability index)측정 장치를 통해 분쇄도 측정이 가능하여 이를 표준으로 삼고 있지만, 바이오매스의 경우 표준 측정 방법이 확립되어있지 않다. 본 연구에서는 볼 밀과 입자 크기별 분포량을 이용한 석탄과 바이오매스의 분쇄 실험을 진행하였다. 실험에는 석탄 1종과 바이오매스 6종을 사용하였다. 분쇄시간에 따른 입자 분포량을 비교하고, $75{\mu}m$ 이하 입자 분포량으로 분쇄도를 평가하였다. 실험결과 반탄화 바이오매스 TBC (torrefied biomass chip)와 TWP (torrefied wood chip)는 발전용 사용적합 기준에 대해 대략적으로 70%의 값을 나타냈다. 다른 바이오매스들의 경우 반탄화 바이오매스와 비교했을 때 분쇄성이 훨씬 더 낮은 결과를 보였다. TBC와 TWP는 수분이 감소하고 섬유질 구조가 분해되는 반탄화 과정을 통해 분쇄가 향상되었다. 또한 분쇄도가 높은 반탄화 바이오매스가 소모전력이 낮게 측정되었다. 본 연구를 통해 바이오매스의 석탄화력발전 적용을 위한 표준화 작업의 기초 자료들을 확보할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제31권2D호
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• pp.175-184
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• 2011

본 연구에서는 전체 에너지소비 및 온실가스 배출량의 20%에 달하는 비중을 차지하고 있는 교통부문의 온실가스 저감을 위해 교통정책의 청정개발체제(CDM, Clean Development Mechanism)로서의 사업화 가능성에 대하여 정성적 및 정량적 평가를 수행하였다. 이를 위해 사업화 가능성을 평가하기 위한 평가항목을 추가성 입증 가능성, 승인 방법론 존재 여부, 배출량 산정 가능성, 모니터링 가능성 등의 4가지로 선정하였다. 또한 교통부문 CDM사업 현황을 살펴보고 CDM사업화를 위해 필수적인 방법론에 대해서도 검토하였다. 온실가스를 저감할 수 있는 총 18개의 교통정책별로 CDM사업화 가능성을 평가한 결과, 몇몇 정책의 경우 추가성 증명, 방법론 개발, 그리고 불특정 다수에 의해 온실가스가 배출되는 교통의 특성 등으로 인해 CDM사업화에 장애가 있는 것으로 분석되었다. 추가적으로 교통 및 CDM분야 전문가를 대상으로 설문조사를 수행한 결과 앞의 결과와 유사한 결과가 나타났는데, 교통활동과 관련된 정책은 상대적으로 낮은 가능성(2.45)을 보인 반면, 온실가스가 적게 배출되는 연료로 변경하는 정책은 가능성이 높게(4.01) 나타났다. 이와 같이 교통부문의 CDM사업화를 위해서는 교통부문의 특성을 고려하는 사전평가가 충분히 수행되어야 한다.