Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2001.11a
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pp.399-400
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2001
최근 대도시의 대기 오염은 자동차에 의한 선오염원이 차지하는 비중이 전체 오염원 중에서 상대적으로 크게 증가하고 있고, 선오염원에 의한 영향도 분석에는 대기확산모델을 주로 이용한다. 우리나라에서 사용하는 선오염원 모델에는 HIWAY2, PAL, CALINE3, CAL3QHC, CAL3QHCR 등이 있다. 이와 같은 모델은 주로 환경영향평가에 이용되고 있는데, 현재 국내 환경영향평가에서 주로 사용되고있는 선오염원 예측 모델은 CALINE3이다. (중략)
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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1999.10a
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pp.170-171
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1999
대기 중 오염물질의 확산 및 미래의 예측을 위하여 대기확산모형을 많이 사용하고 있으며, 국내에서 사용하고 있는 대기확산모형의 대부분은 미국 EPA에서 보급하는 것을 사용하고 있다. 이 중에서 최근에 많이 사용하고 있는 단기모형으로는 기간과 지형이 고려되는 ISCST3 모형을 들 수 있다. 국내 모델의 사용에 있어서 가장 중요한 문제점은 모델의 검정과 보정을 위한 data의 부재를 들 수 있다.(중략)
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.324-324
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2022
정확한 오염물질 예측은 기상학, 자연재해, 기후변화 연구 등 현장에서 필수적인 과제 중 하나이다. 주변 관측소에서 얻은 데이터를 사용하는 경우 모델 학습을 위한 불필요한 데이터로 인해 예측 결과에 왜곡 문제가 있을 수 있습니다. 따라서, 우리는 종합적인 대기질 지수 행동에 영향을 미치는 요인을 제공하는 최적의 데이터 소스를 찾기 위해 네트워크 방식을 사용했습니다. 본 연구에서는 2015년부터 2020년까지 우리나라의 6개 오염물질과 종합적인 대기질 지수 예측에 대한 네트워크 기법을 적용한 LSTM 및 DNN 모델을 적용하였다. 본 연구는 미세먼지(PM10), 초미세먼지(PM2.5), 오존(O3), 이산화황(SO2), 이산화질소(NO2), 일산화탄소(CO) 등 6가지 오염물질을 기반으로 종합적인 대기질 지수를 예측하는 2단계로 구성되어 있다. LSTM을 이용하여, 개별적으로 예측된 6가지 오염물질을 이용하여 DNN 모형을 이용하여 종합적인 대기질 지수를 예측한다. 6가지 오염물질에 대한 각 모델의 예측능력과 종합적인 대기질 지수 예측은 관측된 대기질 데이터와 비교하여 평가하였다. 본 연구는 심층신경망 모델과 네트워크 방식을 결합한 것이 높은 예측력을 제공함을 보여주었으며, 종합적인 대기질 지수 예측을 위한 최적의 모델로 선정되었다. 재난관리의 필요성이 증가함에 따라 네트워크 방식의 딥러닝 모델은 자연재해 피해를 줄이고 재난관리를 개선할 수 있는 충분한 잠재력을 가질 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2000.04a
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pp.349-350
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2000
대기안정도와 혼합층고도는 보통 대기의 난류 상태를 정의하거나 대기의 확산 정도를 묘사하는데 사용하는 중요한 파라미터로써 대기오염 확산모델 연구에 많이 이용되고 있다. 현재 많은 Gaussian 대기오염 확산모델에 대부분 Pasquill 안정도 계급 또는 fumer 안정도 계급을 이용하여 오염물질의 수평확산폭($\sigma$y)와 수직확산폭($\sigma$z)을 계산하고 있다 그러나 이러한 대기안정도 산출방법은 실제의 대기안정도와 많은 차이를 나타낼 수 있으므로 이를 개선할 필요성이 있다. (중략)
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.11
no.1
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pp.1-14
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1995
우리 사회는 1970년대 이후 급속한 공업화와 대도시 인구 집중을 겪어왔다. 공업화는 필연적으로 대기오염배출시설의 증가를 가져왔고 도시의 인구집중은 연료의 사용과 자동차의 증가를 가져와 이들 지역의 대기오염을 증가시켰다. 이에 따라 대기오염배출시설을 관리하고 주변 지역의 영향을 분석하며 도시의 대기질을 개선하기 위하여 우리나라에서도 1970년대 후반부터 대기오염 모델들이 이용되기 시작하였다. 우리나라에서 이 분야에 대한 연구와 활용은 외국에 비하여 늦게 시작되었지만 지난 15년간 대기오염모델은 많은 분야에서 활용되어 왔고 연구도 점차 활발하여 지고 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1606-1608
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2013
대기 중에 비는 기체상태 혹은 입자상태로 대기오염물질을 습성침착 하는 대기정화작용을 한다. 환경과학분야에서는 이러한 자연의 대기정화 프로세스를 분석하여 강우량에 따라 대기정화 정도를 예측하기 위한 모델들을 제시하고 있고, 이러한 모델들을 이용하여 대기오염을 예보하는 응용이 확산되고 있다. 본 논문은 강수량에 따른 대기오염물질(NO2, PM10) 정화효과 모델을 기반으로, 강우량 정보를 이용하여 대기오염도 예측결과를 시각화하는 도구를 제시한다. 본 연구의 결과는 직관적인 대기오염피해를 예방하는 도구로서 활용 가능하다.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.05b
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pp.349-350
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2003
ISCST 등의 대기확산모델은 모두 EPA에서 개발된 것으로 모델 운영에 사용되는 모든 데이터가 미국의 실정에 맞게 프로그램 되어 있다. 특히 ISC모델을 운영하기 위하여 필요로 하는 기상자료를 생성하는 MIXHTS와 PCRAMMET등은 미국 기상청이나 기타 기상관련 기관에서 발표하는 자료를 사용하도록 되어있다. 따라서 ISC를 운영하는데 있어 국내 기상자료를 해당하는 형태로 전환해야 하는 번거로움이 있으며 우리나라 기상청에서 발표하는 기상자료의 형태와 MIXHTS PCRAMMET에서 요구하는 기상자료형태를 모두 알고 있어야만 ISC를 운영하기 위한 올바른 기상자료를 만들 수 있었다. (중략)
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2001.11a
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pp.91-92
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2001
오존과 같은 광화학 오염물질은 생성과정이 복잡하여 오존 Episode를 예측하는 것은 매우 어렵다. 이러한 복잡한 광화학 반응 메카니즘을 해결하기 위해서 3차원 광화학 격자모델을 이용한다. 본 연구에서는 광화학 격자 모델중에서 US EPA가 기존의 대기확산모델이 가지는 문제점을 보완하여 제3세대 모델로 제시한 Models-3를 광화학 대기오염물질인 오존 예측을 위하여 선정하였다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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