• 한국대기환경학회지
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• 제31권5호
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• pp.411-429
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• 2015

The Korea Ministry of Environment has established an air quality standard for $PM_{2.5}$ in 2012 and it is effective from January 2015. In this study, we review various aspects of $PM_{2.5}$ in China, including its measurement, modeling, source apportionment, and health effect, and suggest future research directions for $PM_{2.5}$ studies in Korea. Measurements studies for $PM_{2.5}$ have examined organic marker compounds and $^{14}C$ as well as inorganic aerosols for distinguishing sources. Modeling results supported that the control of $PM_{2.5}$ pollution in big city needs effective cooperation between city and its surrounding regions. The major $PM_{2.5}$ sources in China have been identified to be secondary sulfur, motor vehicle emissions, coal combustion, dust, biomass burning, and industrial sources, however, they have seasonal dependency. Especially, the severe haze pollution event during January 2013 over eastern and northern China was driven to a large extent by secondary aerosol formation. Short-term exposure to $PM_{2.5}$ is strongly associated with the increased risk of morbidity and mortality from cardiovascular and respiratory diseases, as well as total non-accidental mortality. Considered previous $PM_{2.5}$ studies in China, analysis of specific organic species using online measurement, chamber experiment for secondary aerosol formation mechanism, and development of parameterizing this process in the model are needed to elucidate factors governing the abundance and composition of $PM_{2.5}$ in Korea.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제57권1호
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• pp.90-104
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• 2019

본 연구에서는 시간별 실제 기상데이터를 토대로 한 CALPUFF 모델링 수행을 통하여 민원지역에 대한 신뢰성이 있는 모델링 결과를 도출하였다. 무창형 계사 P1 및 P2의 방진망 구조물(chamber) 및 개방형 계사 P3로부터의 오염원 배출 및 확산거동을, 부피오염원으로서의 CALPUFF 모델링 또는 각 방향의 배출면적을 가중치로 한 수직 배기의 평균 선속도인 모델 배출 선속도($u^M_y$)를 적용한 점오염원으로서의 최종 CALPUFF 모델링으로 구현하였다. 또한 계사 P1, P2 및 P3에서의 배출되는 악취 및 분진오염원 배출량에 대한 각각의 제거효율(0, 20, 50 및 80%) 또는 각각 대응되는 emission rate (100, 80, 50 및 20%)에 따른 시나리오를 기본으로, CALPUFF 모델링을 수행하여 각각에 대한 민원지역의 농도예측을 수행하였다. 이러한 민원지역에 대한 암모니아, 황화수소, $PM_{2.5}$ 및 $PM_{10}$에 대한 농도예측과 악취방지법 및 대기환경법에서 요구되는 오염물질 농도와 비교하여, 계사 P1, P2 및 P3에 요구되는 암모니아, 황화수소, $PM_{2.5}$ 및 $PM_{10}$에 대한 제거율을 산정하였다. 그 결과로서, "P1, P2 및 P3에서 각각의 배출농도를 줄인 비율만큼 각각의 discrete receptor에서의 농도가 같은 비율로 감소한다"는 가정(a priori assumption)이 본 CALPUFF 모델링 범위 내에서 적용 가능함이 입증되었다. 한편 부피오염원을 적용한 CALPUFF 모델링을 수행한 경우에서 방지시설의 요구되는 제거효율은, 점오염원을 적용한 CALPUFF 모델링을 수행한 경우와 비교하였을 때에 P1의 경우에는 상호간에 유사하였으나, P2와 P3에서 암모니아와 $PM_{10}$의 경우에 더 높게 나타났다. 그럼에도 불구하고 민원해결을 위한 안전한 접근방법으로서 부피오염원으로서 CALPUFF 모델링을 선정하였다. 이에 따라서 본 연구에서는 암모니아, 황화수소, $PM_{2.5}$ 및 $PM_{10}$와 같은 오염원배출에 대하여 무창형 계사 P1 및 P2에 요구되는 정량적 방지수준을 타당하게 도출하였다.

• Asian Journal of Atmospheric Environment
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• 제8권2호
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• pp.108-114
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• 2014

In the companion paper (Lee et al., 2012), it was showed that CMAQ simulation using a lateral boundary conditions (LBCs) derived from RAQMS-CMAQ linkage, compared to the CMAQ results with the default CMAQ LBCs, improved ozone simulations in the conterminous US domain. In the present paper, the study is extended to investigate the influence of LBCs on PM2.5 simulation. MM5-SMOKE-CMAQ modeling system was used for meteorological field generation, emissions preparation and air quality simulations, respectively. Realtime Air Quality Modeling System (RAQMS) model assimilated with satellite observations were used to generate the CMAQ-ready LBCs. CMAQ PM2.5 simulations with RAQMS LBCs and predefined LBCs were compared with U.S. EPA Air Quality System (AQS) measurements. Mean PM2.5 lateral boundary conditions taken from RAQMS outputs showed strong variations both in the horizontal grid and vertical layers in the northern and western boundaries and affected the results of CMAQ PM2.5 predictions. CMAQ with RAQMS LBCs could improve CMAQ PM2.5 predictions resulting in the improvement of index of agreement from 0.38 to 0.63.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.27-28
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• 1999

• 한국대기환경학회지
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• 제16권5호
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• pp.477-485
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• 2000

The data set was collected on fifty-eight different days with a 24-h sampling period from October 27, 1995 through August 25, 1996. From the chemical mass balance (CMB) analysis of $PM_{2.5}$ in the Chongju area, the contributions from soil, gasoline, diesel, light and heavy oil combustion were 2.6%, 15.4%, 9.0%, 28.8% and 1.5%, respectively. Residual $NO_{3}^{-}$), residual $SO_{4}^{2-}$ and residual OC, possibly formed in the atmosphere. represented additional 8.0, 10.2, and 1.6% of the $PM_{2.5}$, respectively. Other unidentified sources constituted the remaining 22.9%. From the CMB analysis, the $PM_{2.5}$ source contribution for fall, winter, spring and summer were 92, 76.8, 77.5 and 59.2%, respectively.

• 대한환경공학회지
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• 제30권3호
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• pp.302-313
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• 2008

본 연구는 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 물리 화학적 성분들의 농도분포특성을 파악하여 PM$_{2.5}$에 대한 배출원 기여도를 정량적으로 추정하고 PM$_{2.5}$농도 변동에 영향을 미치는 배출원을 알아보고자 하였다. 시료채취지점은 포항지역 내의 대조적인 두 지점인 공업지역과 주거지역에서 각 1개 지점을 선정하였다. 시료채취는 2003년 3월부터 12월에 걸쳐서 계절별 10$\sim$15일 동안 고용량공기시료채취기를 이용하여 24시간 연속 채취였다. PM$_{2.5}$ 시료에 함유된 화학성분들은 산추출하여 ICP와 이온크로마토그래피로 분석하였다. PM$_{2.5}$의 전체평균은 공업지역이 36.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 30.6 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 계절별로는 두 지점 모두 봄철에 가장 높은 농도를 보이고 있으며 다음으로 겨울철, 가을철, 여름철의 순으로 나타났다. 두 측정지점에서 PM$_{2.5}$ 중 가장 많이 함유된 화학성분들은 이차생성입자를 형성하는 성분인 NO$_3^-$, SO$_4^{2-}$으로 나타났으며 각각의 농도는 공업지역에서 4.2 및 8.6 $\mu$g/m$^3$, 주거지역에서 3.7 및 6.9 $\mu$g/m$^3$로 나타났다. 반면, 공업지역에서는 Fe, Mn, Cr 등의 금속성분 농도가 주거지역에 비해 상당히 높게 나타나 공업지역이 철강산업의 영향을 반영하고 있는 것으로 추측된다. 포항지역 대기 중 PM$_{2.5}$의 농도 변동에 미치는 주요 영향인자를 파악하기 위하여 주성분 분석 및 다중회귀분석을 실시한 결과, 공업지역과 주거지역에서 가장 중요한 변수는 도로 비산먼지와 이차생성입자인 것으로 나타났으며, 이들 변수의 변동이 전체 PM$_{2.5}$ 농도변동에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 포항지역 PM$_{2.5}$에 대한 주요 발생원의 기여도를 평가하기 위하여 CMB 모델링을 수행한 결과 공업지역의 경우 기여도가 큰 발생원은 토사 및 도로상의 비산먼지로 나타났고 그 다음으로 이차생성입자, 자동차, 해염입자, 금속산업의 순을 보였으며 주거지역도 이와 유사한 양상을 보였다. 이와 같은 결과를 토대로 국내에서 측정된 먼지시료를 대상으로 CMB 모델링 수행 시 그 적용한계성과 문제점 등을 고찰하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제33권2호
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• pp.139-158
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• 2017

CMAQ (Community Multiscale Air Quality Model) simulations were carried out to estimate the potential range of contributions on surface $PM_{2.5}$ concentrations over the Seoul Metropolitan Area (SMA) with the gaseous precursors and Primary Particulate Matters(PPM) available from a recent national emissions inventory. In detail, on top of a base simulation utilizing the 2013 Clean Air Policy Supporting System (CAPSS) emission inventory, a set of Brute Force Method (BFM) simulations after reducing anthropogenic $NO_x$, $SO_2$, $NH_3$, VOCs, and PPM emissions released from area, mobile, and point sources in SMA by 50% were performed in turn. Modeling results show that zero-out contributions(ZOC) of $NH_3$ and PPM emissions from SMA are as high as $4{\sim}5{\mu}g/m^3$ over the region during the modeling period. On the contrary, ZOC of local $NO_x$ and $SO_2$ emissions to SMA $PM_{2.5}$ are less than $1{\mu}g/m^3$. Moreover, model analyses indicate that a wintertime $NO_x$ reduction at least up to 50% increases SMA $PM_{2.5}$ concentrations, probably due to increased HNO3 formation and conversion to aerosols under more abundant ozone and radical conditions after the $NO_x$ reduction. However, a nation-wide $NO_x$ reduction decreased SMA $PM_{2.5}$ concentrations even during winter, which implies that nation-wide reductions would be more effective to curtail SMA $PM_{2.5}$ concentrations than localized efforts.

• 한국대기환경학회지
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• 제31권2호
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• pp.105-117
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• 2015

Sources related to road dust is one of the biggest sources, which is responsible for a large portion of emission. In particular, PM2.5 is a potential cause for respiratory diseases, thus it should be managed and a mitigation plan using results of statistical apportionment modeling such as chemical mass balance needs to be established. Recently, identifying sources of PM2.5 and analyzing the contribution of the road dust through a contribution assessment is required. Therefore, this study provides the chemical source profiles of PM2.5 using IC, GC/MS, OCEC, and XRF for both paved sidewalk and paved roadway collected at seven different sampling sites. As a result, for paved sidewalk, $NH{_4}^+$ (70%), $NO{_3}^-$ (12%), $PO{_4}^-$ (9%), and $SO{_4}^{2-}$ (9%) have been analyzed in PM2.5 mass. Major molecular marker such as Si has been indicated as $12.0{\pm}3.4%$ and $13.6{\pm}6.9%$ for paved sidewalk and roadway, respectively. PAHs such as Fluoranthene, Pyrene, Chrysene, and 1,3,5-Triphenylbenzene are suggested as molecular markers for road dust.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제42권5호
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• pp.552-561
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• 2010

This study investigates the solubility of neptunium (Np) in the deep natural groundwater of the Korea Atomic Energy Research Institute Underground Research Tunnel (KURT). According to a Pourbaix diagram (pH-$E_h$ diagram) that was calculated using the geochemical modeling program PHREEQC 2.0, the redox potential and the carbonate ion concentration both control the solubility of neptunium. The carbonate effect becomes pronounced when the total carbonate concentration is higher than $1.5\;{\times}\;10^{-2}$ M at $E_h$ = -200 mV and the pH value is 10. Given the assumption that the solubility-limiting stable solid phase is $Np(OH)_4(am)$ under the reducing condition relevant to KURT, the soluble neptunium concentrations were in the range of $1\;{\times}\;10^{-9}$ M to $3\;{\times}\;10^{-9}$ M under natural groundwater conditions. However, the solubility of neptunium, which was calculated with the formation constants of neptunium complexes selected in an OECD-NEA TDB review, strongly deviates from the value measured in natural groundwater. Thus, it is highly recommended that a prediction of neptunium solubility is based on the formation constants of ternary Np(IV) hydroxo-carbonato complexes, even though the presence of those complexes is deficient in terms of the characterization of neptunium species. Based on a comparison of the measurements and calculations of geochemical modeling, the formation constants for the "upper limit" of the Np(IV) hydroxo-carbonato complexes, namely $Np(OH)_y(CO_3)_z^{4-y-2z}$, were appraised as follows: log $K^{\circ}_{122}\;=\;-3.0{\pm}0.5$ for $Np(OH)_2(CO_3)_2^{2-}$, log $K^{\circ}_{131}\;=\;-5.0{\pm}0.5$ for $Np(OH)_3(CO_3)^-$, and log $K^{\circ}_{141}\;=\;-6.0{\pm}0.5$ for $Np(OH)_4(CO_3)^{2-}$.

• 환경영향평가
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• 제27권6호
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• pp.717-726
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• 2018

미세먼지는 대기오염 중 심각한 질병을 야기할 수 있는 대기오염 원인물질이다. 이에 대부분의 연구는 위성영상을 활용하거나 모델링 기법을 이용하여 지역적 미세먼지 분포경향을 분석하였다. 하지만 측정소값을 기준으로 공간보간기법을 적용하여 분석하는 방법은 국내에서 부족한 실정이다. 본 연구에서는 서울시 39개의 미세먼지 측정망을 기준으로 2018년도 서울시의 1월, 2월, 3월, 4월 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 월별 공간적인 분포 변이를 분석하였다. 또한 본 연구를 통해 얻어진 분포도를 기반으로 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 차이값을 보여주는 분포도를 제작하였으며, $PM_{10}$의 배출량이 많은 지역과 $PM_{2.5}$의 배출량이 많은 지역을 선정하였다. 또한 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 분포를 비율로 계산하여 분포지도를 제작함으로 각 지역별 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$의 상호관계를 확인하였다. 본 연구는 공간분석 기법을 통하여 서울시 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$를 분석하는 공간적 분포변이 결과를 해석하였다. 본 연구의 결과 $PM_{10}$은 도로변 측정소에 높은 측정값을 나타내는 것을 확인할 수 있었다.