• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1999.10a
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• pp.73-74
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• 1999

대기오염 배출원 자료(Emission Inventory)는 어떤 지역의 대기질 관리측면에서 중요한 의미를 가지고 있다. 지역 대기질 개선의 대책을 마련하고, 대기환경의 영향을 평가하기 위한 기초자료로서 이 배출원이 정확하지 않으면 올바른 정책의 수립과 대기질 개선 및 유지가 어렵게 된다. 환경부에서는 매년 '대기오염물질배출량'에 대하여 조사 발표하고 있으며, 이 자료를 통하여 많은 연구와 분석이 이루어지고 있다.(중략)

• LP가스
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• s.81
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• pp.43-55
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• 2002

최근 환경부는 <수도권 대기질 개선 특별대팩>을 마련하고 관계부처 협의를 거쳐 특별법을 확정, 올해 정기국회에 제출할 예정이라고 밝혔다. 주요내용을 게재한다.

• Quality Improvement in Health Care
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• v.15 no.2
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• pp.65-71
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• 2009

문제: 환자가 수술장 내에서 수술을 기다리면서 느끼는 불안감을 최소화할 수 있도록 해야 하지만 수술실의 효율성 및 의료진 편의성 위주로 운영되고 있어 수술실 내 대기시간이 연장되고 있다. 목적: 수술장 내 대기시간을 단축시키기 위해 수술환자의 이동경로에 따른 지연요인과 문제점을 파악하고 개선하여 환자가 수술을 기다리면서 느끼는 불안감을 최소화하고자 한다. 의료기관: 부산시에 소재한 481병상의 종합병원 수술실 질 향상 활동: 수술환자의 대기시간 지연요인과 문제점을 파악하고 개선을 통해 질 향상을 도모하였다. 개선효과: 대기시간 수행율에서 수술장 도착까지의 수행율이 개선전 95%에서 개선후98%로, 수술방 입실까지의 수행율이 개선전 88%에서 개선후 94%로, 마취시작까지의 수행율이 개선전 93%에서 개선후 96%로 수행율이 높아졌다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.04a
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• pp.79-80
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• 2002

지난 수 십여년에 걸쳐 대기질 관리를 위해 시도된 범국가적 또는 범국제적 차원의 노력에 힘입어, 일반적으로 대기질을 평가하는 보편적인 지표로 간주되는 기준성 오염물질들의 계량적인 수치자료들은 괄목할 만한 개선효과를 확인시켜 주고 있다. 특히 기기적으로 검출한계 이하의 관측자료가 양산되는 이산화황 (SO$_2$) 또는 규제기준에 접근하기 어려울 정도로 낮은 농도에서 관측되는 납 (Pb) 성분 등의 시간적 저감양상은 이러한 노력의 큰 결실로 지목할 수 있다. 이와 같은 대기질 개선의 노력에도 불구하고, 아직까지 많은 사람들이 체감하는 대기질에 대한 평가는 상당 수준 부정적으로 남아 있다. (중략)

• LP가스
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• s.96
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• pp.48-52
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• 2005

대기 질 악화를 둘러싼 논란으로 지연되어 오던 경유 승용차의 국내 시판이 4월부터 허용됨에 따라 경제적 기대와 환경적 우려가 현실화되고 있음. 경유 승용차의 시판에 따라 자동차 연료가격이 조정된다 해도 경유 승용차의 국내시장 점유율은 지속적으로 늘어나 2009년에는 10 %를 넘어설 전망임. 경유 차량은 환경에 직접적 피해를 주는 미세먼지, 질소산화물등을 많이 배출하는 반면, 지구온난화의 원인으로 알려진 이산화탄소는 적게 배출하는 환경적 양면성을 가지고 있음. 현재 대기오염 방지기술이 빠르게 발전하고 있어 경유 승용차의 시판과 함께 대기오염 방지를 위한 보완대책과 기술개발 투자가 병행된다면 대기의 질이 오히려 개선될 가능성이 큼. 정부가 마련 중인 자동차 대기오염 방지대책의 핵심은 경유 가격을 선진국 수준으로 높이고 차세대 제작차 환경기준을 강화하는 것임. 대기오염 개선대책이 순조롭게 시행될 경우 승용차 시판에도 불구하고 대기의 질이 개선되어 경제와 환경의 상생 기회가 될 것으로 기대됨.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.308-309
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• 2002

대기오염의 주요발생원은 자동차 배기가스, 산업시설 발전소, 배경오염물질이다. 비차량 발생원, 질산화물, 일산화탄소, 차량으로부터 배출되는 일부 미세먼지들의 비교는 과거 30년에 걸쳐 사용되고 있는 전세계 차량의 증가 때문에 불균형하게 증가하였다. 대기질에 있어 인위적인 개선의 건강상 영향을 연구할 기회는 드물다. 월드컵기간동안 서울에서의 대기질 개선을 위한 노력의 일환으로 차량 2부제를 시행은 대도시 교통수단 변화의 영향을 연구할 기회를 제공하였다. (중략)

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.35 no.1
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• pp.37-49
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• 2017

This study proposes an analysis methodology for air quality improvement effect of transport and environment policy that are used for mobile pollution sources. The methodology considers the changes of traffic of road transport sources and air pollutant emission, the changes of atmospheric dispersion of air pollutants and the effects on the health of local residents in response to policy implementation. Especially, the changes to traffic flow must be considered in evaluating the effects on atmospheric environment as it has a direct connection to the effects of the policy in this study. We used bottom-up approach (BUA) based on the travel demand model to reflect the changes of travel behavior in detail in response to the policy implementation compared to the top-down approach (TDA) when calculating the changes of emission level of road transport. We showed the applicability of the proposed analysis methodology through a policy scenario analysis, and the analysis method can be effectively applied to the cases in which travelers' behavior changes are expected.

• 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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• 1999.10a
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• pp.364-365
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• 1999

최근 서부경남에서는 대형 화력발전소 및 제철소 등에서 배출되어진 대기오염물질로 인한 대기질 악화 및 대기환경의 산성화가 문제가 중요한 지역 대기환경오염문제로 대두되고 있으며, 그 피해사항도 언론매체를 통해 자주 보도되고 있다. 이러한 대기환경 오염문제를 해결하기 위해 지방정부에서는 각종 대기보전정책을 제시하고 있으나, 보다 구체적이고 효과적인 대기질 개선방안을 마련하기 위해서는 실제 정확한 대기오염의 현황 파악을 통한 적극적인 대책방안이 요구된다.(중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 1998.04a
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• pp.245-247
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• 1998