권호 표지

대한원격탐사학회지 (Korean Journal of Remote Sensing) (Korean Journal of Remote Sensing)

대한원격탐사학회 (Korean Society of Remote Sensing)

  • 격월간
  • /
  • 1225-6161(pISSN)
  • /
  • 2287-9307(eISSN)

과학기술표준분류

  • 에너지/자원 ＞ 자원탐사/개발/활용

Aim & Scope

Korean Journal of Remote Sensing serves the remote sensing community with the publication of results based on theory, technology and applications of remote sensing fields. Thoroughly interdisciplinary, this journal focuses on the research and development of remote sensing science and technologies and promotes the exchange of expert knowledge among remote sensing researchers as well. Areas of interest include, but are not necessarily restricted to: Remote Sensor Technology Novel Sensor Design and Platforms Development Multi-Sensor System Design and On-Board Processing Advances in Remote Sensing Techniques and Applications Multi-Sensor Integration Multi-Platform Remote Sensing Image Processing and Analysis Geospatial Information Sciences (GIS) Remote Sensing in Atmospheric Science and Meteorology Remote Sensing in Oceanography - Remote Sensing in Geology and Geoscience Remote Sensing in Agriculture, Forestry and Ecology Remote Sensing in Earth and Environmental Sciences Remote Sensing in Hydrology and Water Resources

http://www.kjrs.or.kr KSCI KCI SCOPUS

제36권6_3호

  1. 김재진;최원식;김진수;노영민;손윤석;양민준 1635
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.1 PDF KSCI HTML
    대기오염은 최근 급속한 인구증가와 산업화 등으로 인해 인류가 해결해야 할 중요한 문제로 인식되고 있다. 특히 미세먼지 노출에 따른 질병 사례들의 증가와 대기 질 정보에 대한 국민의 관심 증대로 인해 미세먼지는 환경문제를 넘어 사회적 재난 수준의 심각한 이슈로 대두되고 있다. 아울러 대기 중 미세먼지 농도는 실내 미세먼지 농도에 밀접하게 관여하여 실내 공기질의 악화를 야기시킬 수 있다. 따라서 실내외 미세먼지 측정, 모델링, 기여도 평가를 통한 오염 특성을 이해하고, 이를 과학적으로 규명하는 것은 매우 중요하다. 본 특별호는 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단과 학교미세먼지관리 기술개발사업단에서 진행하고 있는 다양하고 흥미로운 실내외 미세먼지 측정과 관리 기술에 대한 여러 연구들을 소개한다. 이를 통하여 실내외 미세먼지 측정과 관리 기술에 대한 현 주소를 파악하고 참여 연구그룹의 연구 결과에 대한 정보 공유에 본 특별호가 기여하길 기대한다. 더불어 미세먼지에 관련한 지속적인 연구주제 발굴과 국가적인 지원을 이끌어 내기 위한 관련 전문가들의 노력을 기대한다.
  2. 박수진;최원식;김재진 1643
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.2 PDF KSCI HTML
    본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름을 조사하였다. 도시 지역 기상에 대한 보다 현실적인 수치 모의를 위해 기상청이 현업으로 운용하는 LDAPS 결과로부터 기상 요소(풍향, 풍속, 온위)를 추출하여 CFD 모델의 초기·경계장으로 사용하였다. LDAPS로부터 추출한 기상 요소(U, V)는 공간 선형 보간법을 이용하여 CFD 모델의 수평·연직 격자에 맞게 내삽하였고, 공간 선형 보간법을 이용해 내삽한 온위는 CFD 모델의 각 격자점에서 온도로 변환된다. 본 연구에서는 건물 옥상에서 측정한 3차원 초음파 풍향·풍속계에서 측정한 풍속과 풍향을 이용하여 수치 모의 결과를 검증하였다. 대상 기간(2020년 6월 22일) 동안 측정 지점(PKNU-SONIC)에서는 바람이 약하게 나타났고, 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불었으며, 주간에는 주로 남동풍이 불었다. LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 풍향과 풍속을 유사하게 수치 모의하였다. 07시에는 동북동쪽에서 유입되는 흐름이 지형과 건물에 의해 변화하였고, PKNU-SONIC 지점에서 수치 모의된 풍향(동남동풍)은 측정 풍향과 유사하다. 19시에는 남동쪽에서 유입되는 흐름이 PKNU-SONIC 지점까지 유입되어 측정 풍향과 유사하게 모의하였다.
  3. 박수진;최원식;김재진 1653
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.3 PDF KSCI HTML
    본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.
  4. 박혜민;변명화;김태용;김재진;류종식;양민준;최원식 1669
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.4 PDF KSCI HTML
    본 연구는 강우 강도에 따른 대기 중 미세먼지(particulate matter, PM) 저감효과와 미세먼지를 구성하는 주요 수용성 이온에 의한 빗물 수질(pH, 전기전도도(electrical conductivity, EC), 수용성 이온 농도) 변화를 평가하였다. 2020년 3월부터 7월까지 총 6번의 강우를 대상으로 부산 부경대학교 캠퍼스에 집수장치를 설치하여 pH와 EC를 실시간 측정하였으며, 강우의 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-)의 농도는 이온크로마토그래피(ion chromatography, IC)를 이용하여 분석하였다. PM10 농도는 강우 전후로 자체제작한 미세먼지 센서를 이용하여 실시간으로 측정하였다. 총 282개의 빗물 샘플의 수질을 분석한 결과, 초기 강우의 pH는 평균 4.3으로 산성도가 높았으며, EC는 평균 81.9 μS/cm으로 평균 NO3- (5.4 mg/L), Ca2+ (4.2 mg/L), Cl-(4.1 mg/L)의 농도가 높게 검출되었다. 그리고 강우가 지속됨에 따라 pH는 증가하는 경향을 보였으며 EC는 상대적으로 감소하는 경향을 보였다. 강우 강도가 7.5 mm/h 이상(heavy rain)일 때 대기 중 평균 60% 이상의 PM10 농도 저감효율을 보였으며, 강우 강도 5 mm/h 이하(light rain)일 때 평균 40% 이하의 저감효율이 나타났다. 빗물 수질 분석 결과, 강우 강도가 증가할수록 초기 강우의 산성도와 EC가 증가하는 경향을 보였으며 초기 강우 내 이온 농도 또한 높은 농도로 검출되었다. 이는 대기 중 PM10이 초기의 강도 높은 강우에 따른 저감효과에 상당한 영향을 받는 것으로 판단된다.
  5. 노영민;김덕현;최성철;최창기;김태경;김가형;신동호 1681
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.5 PDF KSCI HTML
    532와 1064 nm 두 파장 관측 채널을 구비하고 수평으로 360° 스캐닝 관측이 가능한 스캐닝 라이다 시스템을 개발하였다. 또한, 두 파장에서의 후방산란계수를 이용하여 미세먼지를 PM2.5-10(조대)와 PM2.5(미세)입자로 구분하는 분석도 개발하여 스캐닝 라이다 시스템의 데이터 분석에 적용하였다. 개발된 스캐닝 라이다를 이용한 울산 온산공단에서 관측에서 각각 22 - 110 ㎍/㎥과 7 - 78 ㎍/㎥의 분포를 보이는 PM10과 PM2.5의 질량 농도를 성공적으로 산출하였다. 분석된 결과는 라이다 관측 영역 주변에서 지상에서 측정된 질량농도와 유사한 값을 보였으며, 공장 등에서 배출되는 지점에서는 이 각각 80-110 ㎍/㎥과 60-78 ㎍/㎥의 고농도가 측정되는 사례를 확인하였다.
  6. 강지원;안찬중;최원식 1691
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.6 PDF KSCI HTML
    본 연구에서는 평택과 부산의 초등학교를 대상으로 학교 주변과 교실 내를 포함하여 총 16개 지점에서 PM2.5(particulate matter less than 2.5 ㎛ in diameter) 및 PM10(particulate matter less than 10 ㎛ in diameter)을 동시에 측정하였고, 이 결과를 여러 국외 선행연구 리뷰를 통해서 획득한 실내·외 PM2.5 및 PM10 측정 농도 및 I/O ratio(Indoor/Outdoor ratio)와 비교하였다. 선행연구는 총 30건의 연구에서 144건의 사례를 수집하여 이를 실내활동, 측정 계절, 건물용도, 주변환경에 대해 다양한 항목별로 분류하여 본 연구의 측정결과와 비교하였다. 선행연구 결과에서 PM2.5는 흡연활동이나 요리활동 등의 실내 연소작용이 없는 환경에서는 외기농도가 실내농도에 중요한 영향을 미치는 반면, PM10은 외기농도와 함께 물리적 활동에 따른 재 비산이 중요한 실내 배출원일 것으로 보인다. 평택과 부산의 초등학교에서의 측정결과도 선행연구 리뷰 결론을 뒷받침하는 양상을 보였고, 공기청정기 사용이 미세먼지 저감에 효율적인 것으로 나타났다. PM2.5와 PM10은 실내 배출원 및 외기와의 상호작용 영향이 다를 수 있으며 환기방식에서는 강제환기가 자연환기보다 PM2.5와 PM10의 실내농도 감소에 더 효율적일 수 있는 것으로 보인다.
  7. 손상훈;김진수 1711
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.7 PDF KSCI HTML
    최근 급속한 산업화와 도시화로 인해 인위적으로 발생하는 미세먼지(Particulate matter, PM)는 기상 조건에 따라 이동 및 분산되면서 피부와 호흡기 등 인체에 악영향을 미친다. 본 연구는 기상인자를 multiple linear regression(MLR), support vector machine(SVM), 그리고 random forest(RF) 모델의 입력자료로 하여 서울시 PM10 농도를 예측하고, 모델 간 성능을 비교 평가하는데 그 목적을 둔다. 먼저 서울시에 소재한 39개소 대기오염측정망(air quality monitoring sites, AQMS)에서 관측된 PM10 농도 자료를 8:2 비율로 구분하여 모델 훈련과 검증 데이터셋으로 사용되었다. 또한 기상관측소(automatic weather system, AWS)에서 관측되고 있는 자료 중 9개 기상인자(평균기온, 최고기온, 최저기온, 일 강수량, 평균풍속, 최대순간풍속, 최대순간풍속풍향, 황사발생유무, 상대습도)가 모델의 입력자료로 선정되었다. 각 AQMS에서 관측된 PM10 농도와 MLR, SVM, 그리고 RF 모델에 의해 예측된 PM10 농도 간 결정계수(R2)는 각각 0.260, 0.772, 그리고 0.793이었고, RF 모델이 PM10 농도 예측에 가장 높은 성능을 나타냈다. 특히 모델 검증에 사용되는 AQMS 중 관악구와 강남대로 AQMS는 상대적으로 AWS에 가까워 SVM과 RF 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 종로구 AQMS는 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있지만, 인접한 두 AQMS 데이터가 모델 학습에 사용되었기 때문에 두 모델에서 높은 정확도를 나타냈다. 반면 용산구 AQMS는 AQMS 및 AWS에서 비교적 멀리 떨어져 있기에 두 모델의 성능이 낮게 나타냈다.
  8. 김대현;손윤석;이태정;조영민 1721
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.8 PDF KSCI HTML
    초등학생들은 학교에서 많은 시간을 보내고 있으며 실내 공기오염에 더 많이 노출된다. 또한 초등학생들은 신체적으로 성장기에 있으며 어른에 비해 단위체중당 호흡량이 많으므로 실내 공기오염에 대한 민감도가 큰 것으로 알려져 있다. 따라서 학교 실내공기질은 초등학생들의 건강을 위한 중요한 요소이다. 본 연구에서는 서울지역 5개 초등학교에서 측정한 실내외 미세먼지 (Particulate matter: PM) 농도를 이용하여 상관분석을 실시하였다. 이를 통해 실외 PM이 실내 PM에 미치는 영향을 평가하였다. 또한 PM ratio, I/O ratio 등과 같은 통계분석을 진행하였다. 그 결과 초등학교의 실내외 PM의 상관성은 PM10보다 PM2.5와 PM1에서 더 유의미하게 나타났다. Indoor/outdoor (I/O) ratio의 경우 PM10에서 SD를 제외한 4개 초등학교에서 모두 1보다 높게 나타났다 (BB: 2.21, NS: 1.67, IS: 1.73, SI: 1.17). 이는 실내 학생의 활동도가 PM10의 농도에 큰 영향을 미친다는 것을 의미한다.
  9. 박혜민;김태용;양민준 1733
    https://doi.org/10.7780/kjrs.2020.36.6.3.9 PDF KSCI HTML
    본 연구는 다변량 통계분석을 이용하여 다양한 기상인자가 대기 중 미세먼지(pariculate matter 10, PM10) 농도에 미치는 영향을 분석하였으며, 대기 중 PM10 농도에 따른 빗물 수질 변화를 평가하였다. 총 11회의 강우 이벤트를 대상으로 강우 전후의 대기 중 PM10 농도를 실시간 측정하였으며, 총 183개 빗물 샘플을 수집하여 pH와 EC (electrical conductivity)를 실시간 측정하고 양이온(Na+, Mg2+, K+, Ca2+, NH4+) 및 음이온(Cl-, NO3-, SO42-) 농도를 분석하였다. 측정된 데이터를 바탕으로 대기 중 PM10 농도, 기상인자, 빗물 수질 간 상관관계를 규명하기 위해 주성분 분석(principal component analysis, PCA)과 피어슨 상관분석(Pearson correlation analysis)을 실시하였다. 강우 유형 1(강우 강도: > 5 mm/h)의 경우, 누적 강우량에 따른 대기 중 PM10 농도는 유의한 음의 상관관계(r = -0.55, p < 0.05)를 보였으며 대기 중 PM10 농도는 빗물 내 수용성 이온(r = 0.25) 농도와 EC (r = 0.4)를 증가시키는 요인으로 작용하며, 빗물의 pH는 감소시키는 것으로 나타났다(r = -0.7). 반면, 강우 유형 2(강우강도: <5 mm/h)의 경우, 누적강우량과 대기 중 PM10 농도는 음의 상관관계를 보이지 않았으며, 대기 중 PM10 농도와 빗물 수질 간 통계적으로 유의한 상관관계가 나타나지 않았다.