• 대한원격탐사학회지
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• 제37권6_2호
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• pp.1859-1867
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• 2021

본 연구는 부산지역의 봄철과 여름철 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 농도 및 빗물 수질을 정량화하고 다변량 통계분석을 이용하여 계절(봄, 여름) 특성에 따른 대기 중 PM 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 평가하였다. 연구기간(2020년 3월-8월)동안 기상청 AWS (automatic weather system)에서 측정된 대기 중 PM 농도와 총 68번의 강우 특성 자료를 이용하였으며, 총 68번의 강우 이벤트 중 13회 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 총 216개의 빗물 샘플을 수집하였다. 빗물의 pH와 전기전도도(electrical conductivity, EC)는 실시간 측정되었으며, 빗물 내 양이온(Na⁺, Mg²⁺, K⁺, Ca²⁺, and NH₄⁺) 및 음이온(Cl^-, NO₃^-, and SO₄^2-) 농도를 분석하였다. 또한, 자체 제작한 미세먼지 센서를 이용하여 강우 전후로 대기 중 PM₁₀ 농도를 측정하였으며, 측정된 데이터를 바탕으로 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Person correlation analysis)을 실시하여 대기 중 PM₁₀ 농도와 빗물 수질 간 상관관계를 규명하였다. 연구결과, 부산지역의 일평균 대기 중 PM 농도 및 강우 특성은 계절적 차이가 존재하였으며, 대기 중 PM₁₀ 농도와 빗물 수질간 상관성 또한 상이하게 나타났다. 봄철의 경우, 일평균 대기 중 PM₁₀ (34.11 ㎍/m³) 및 PM_2.5 (19.23 ㎍/m³)의 평균 농도는 상대적으로 높게 나타났고 일평균 누적 강우량 및 강우 강도는 상대적으로 낮게 나타났다. 또한, 대기 중 PM₁₀ 농도는 빗물 수질과 유의미한 상관관계를 보였으며 대기 중 PM₁₀ 농도는 pH (r = -0.84)는 감소시키고 EC (r = 0.95) 및 수용성 음이온(r = 0.99) 농도는 증가시키는 요인으로 작용하였다. 여름철의 경우에는 일 평균 PM₁₀ (27.79 ㎍/m³) 및 PM_2.5 (17.41 ㎍/m³)의 평균 농도가 상대적으로 낮은 농도 분포를 보였으며, 최대 일 평균 강우 강도는 81.6 mm/h로 오랜 시간 많은 양의 비를 기록하였다. 상대적으로 낮은 대기 중 PM 농도와 높은 강우 강도로 인해 대기 중 PM₁₀ 농도가 빗물 수질에 미치는 영향을 확인할 수 없었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_2호
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• pp.811-825
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• 2023

데이터 활용을 통한 지능형 행정서비스 정책을 적극적으로 추진하고 있는 정부 기조에 따라, 재난안전관리 분야도 신종·복합재난에 효율적으로 대응하기 위한 데이터 기반의 상황관리시스템을 구축·운영하고 있다. 하지만 재난 상황 발생 시 현장 상황 파악에 어려움이 있고, 방대한 데이터의 표출만으로는 상황판단 및 수습·대응에 필요한 정보를 제공하는 데 여전히 한계가 있다. 본 논문은 재난안전상황실 근무자의 상황관리 업무에 대해 지능정보기술을 활용하여 지능화 및 효율화에 필요한 구체적인 기술 도출을 목적으로 한다. 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 개별 면담 및 조사를 통해 재난 상황관리 업무 범위와 GIS 통합상황관리시스템의 활용 상황 및 시스템에 구축된 데이터의 용도와 특징을 조사·분석하였다. 그리고 상황관리 업무의 지능화 및 효율화에 필요한 기술을 도출하기 위하여 신속·정확한 현장상황 파악, 데이터 기반 상황판단, 효율적 상황관리 업무 지원을 전략으로 하여 실행과제를 정의하고, analytic hierarchy process (AHP) 분석을 통해 실행과제의 중요도를 평가하여 우선순위를 결정하였다. 그 결과 상황관리 효율화를 위해서는 영상 및 센서 데이터에 대한 수집·분석·관리와 사람이 수행하는 경우 많은 시간이 소요되거나 오류가 있을 수 있는 작업, 즉 상황관련 자료 수집 및 보고서 작업에 지능정보기술 활용이 필요한 것으로 분석되었다. 결론적으로 상황관리 지능화 전략 가운데 중요도가 높은 신속하고 정확한 현장상황의 파악과 효율적 상황관리 업무 지원이 우선적으로 상황관리 지능화 기술 개발 대상으로 추진할 수 있을 것이다.