본 논문은 꼬리가 두꺼운 분포의 꼬리부분에 대한 분포를 추정할 경우 모수적 방법과 비모수적 방법의 성능에 대해 비교하였다. 모수적 방법으로는 일반화 극단값 분포와 일반화 파레토 분포를 이용하였고, 비모수적 방법은 커널형 확률밀도함수 추정방법을 적용하였다. 두 접근법의 비교를 위해 2014년부터 2018년까지 서울시 관측소별 일일 미세먼지 공공데이터를 이용하여 블록 최댓값 모형과 분계점 초과치 모형을 적용하여 함수 추정한 결과를 함께 보이고 2년, 5년, 10년의 재현수준을 통해 고농도의 미세먼지가 일어날 지역을 예측하였다.
본 연구의 목적은 LPS가 처리된 RAW 264.7 대식세포에서의 염증 반응이 미세먼지(PM2.5)에 의해 더욱 증가될 수 있는지를 조사하는 것이다. 이를 위하여 LPS와 미세먼지(PM2.5)가 단독으로 처리되거나 LPS가 존재하는 조건에서 미세먼지(PM2.5)가 처리된 RAW 264.7 세포에서 염증 매개변수와 ROS의 생성 정도 및 염증 조절 유전자들의 발현 수준을 조사하였다. 본 연구의 결과에 의하면 세포 독성이 없는 범위에서 LPS가 처리된 세포에서 미세먼지(PM2.5)는 염증성 매개 인자(NO 및 PGE2) 및 cytokine (IL-6 및 IL-1β)의 생성 수준이 각각의 단독 처리군에 비하여 매우 증가되었으며. 이는 이들의 생성에 관여하는 유전자들의 전사 및 번역 수준에서의 발현 증가와 연관성이 있었다. 또한, LPS가 처리된 RAW 264.7 세포에 미세먼지(PM2.5)가 노출되었을 때, 핵에서 NF-κB의 발현이 더욱 증가하였고, 세포질에서는 NF-κB 뿐만 아니라 IκB-α의 발현이 감소되었다. 이러한 결과는 LPS와 미세먼지(PM2.5)의 단독 처리에 비하여 동시 처리된 경우 NF-κB 신호계의 활성이 더욱 증가하여 염증성 유전자들의 전사 활성촉진에 기여하였음을 의미한다. 나아가 LPS가 처리된 RAW 264.7 세포에서 미세먼지(PM2.5)에 의해 ROS 생성이 크게 증가되었지만 NF-κB 억제제는 ROS의 생성을 감소시키지 못하였다. 그러나, ROS 생성을 인위적으로 억제하였을 경우, 미세먼지(PM2.5)에 의해 증가된 염증 매개 인자의 발현 및 생성과 NF-κB의 활성화가 모두 감소되었다. 따라서, 본 연구의 결과는 LPS가 처리된 RAW 264.7 세포에서 미세먼지(PM2.5)에 의해 유도된 NF-κB 매개 염증반응의 증가는 ROS 생성 의존적 현상임을 시사한다.
딥러닝을 이용하여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 81㎍/m3 이상의 고농도에 대한 특성이 예측 모델에 잘 반영되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘에 따라 고농도 영역에서의 미세먼지에 대한 특성 반영에 대한 결과를 확인하기 위해 예측 성능을 통한 비교를 진행하였다. 성능 평가 결과, 전반적으로 비슷한 수준의 결과를 보였으나, AQI 기준 "매우 나쁨"의 농도에서 RNN 모델이 다른 모델에 비해 보다 높은 정확도를 보였다. 이는 RNN 알고리즘이 DNN, LSTM 알고리즘보다 고농도에 대한 특성 반영이 잘 이루어진 결과를 확인하였다.
학교 교사의 끝, 길고 좁은 골마루의 끝부분, 보일러실의 옆, 1층이라고 하지만 반 지하, 굳게 잠겨 있는 자물쇠, 출입문을 열면 학교도서관(교실 두 칸 정도 규모의 도서실이지만 학교도서관이라고 통칭하자.)은 모습을 드러낸다. 코를 자극하는 오랜 된 책 냄새, 잔뜩 쌓인 먼지, 여기저기 흩어져 있는 책, 훼손된 책, 여름 장맛비에 잠겼다가 말라서 부풀어 오른 책, 곰팡이 핀 책, 어떻게 분류해 놓은 것인지 도저히 알 수 없는 서가배열, 어디서부터 손을 대어야 좋은지 모를 곳, 이런 곳이 학교도서관의 주소였다. 그런 학교도서관을 새 단장하는 일이 대부분 비정규직 사서교사의 몫이다.
미세먼지는 폐나 혈관에 침투해 각종 심장 질환이나 폐암 등의 호흡기 질환을 일으키는 것으로 보고되고 있다. 지하철은 일 평균 천만 명이 이용하는 교통수단으로, 깨끗하고 쾌적한 환경조성이 중요하나 지하터널을 통과하는 지하철의 운행 특성과 터널에 갇힌 미세먼지가 열차 풍으로 인해 지하역사로 이동하는 등의 문제로 지하역사의 미세먼지 오염도는 높은 것으로 나타나고 있다. 환경부와 서울시는 지하역사 공기질 개선대책을 수립하여 다양한 미세먼지 저감 노력을 기울이고 있다. 스마트 공기질 관리 시스템은 공기질 데이터 수집 및 미세먼지 농도를 예측하여 공기질을 관리하는 시스템으로 미세먼지 농도 예측 모델이 중요한 구성 요소이다. 그동안 시계열 데이터 예측에 관한 다양한 연구가 진행되어왔지만, 지하철 역사의 미세먼지 농도 예측과 관련해서는 통계나 순환신경망 기반의 딥러닝 모델 연구에 국한되어 있다. 이에 본 연구에서는 시공간 트랜스포머를 포함한 4개의 트랜스포머 기반 모델을 제안한다. 서울시 지하철 역사의 대합실을 대상으로 한 시간 후의 미세먼지 농도 예측실험을 수행한 결과, 트랜스포머 기반 모델들의 성능이 기존의 ARIMA, LSTM, Seq2Seq 모델들에 비해 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다. 트랜스포머 기반 모델 중에서는 시공간 트랜스포머의 성능이 가장 우수하였다. 데이터 기반의 예측을 통하여 운영되는 스마트 공기질 관리 시스템은 미세먼지 예측의 정확도가 향상될수록 더욱더 효과적이고 에너지 효율적으로 운영될 수 있다. 본 연구 결과는 스마트 공기질 관리 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
금번 연구에서는 2009년 1월 1일부터 12월 31일 사이에 대전광역시 유성구 지역에서 확보한 강수 시료를 대상으로 강수에 의한 오염 희석 규명을 시도하였다. 강수여과물에 대해 등온잔류자화(Isothermal remanent magnetization) 측정과 현미경 분석 및 정성적인 화학 성분 분석을 실시하였다. 비강수일에 포집한 먼지 시료와 황사발생일에 채취한 먼지 시료도 비교를 위해 실험에 사용하였다. 자화특성 실험과 현미경 관찰 결과를 바탕으로 판단하면, 강수에서 여과된 고체 시료에 존재하는 자성 물질은 자철석이다. 관찰된 자성 물질의 특이한 형태(구형/타원체형)와 탄소 함유를 고려하면, 인위적인 연소에 의해 형성된 자철석이라 해석된다. 강수에서 여과된 고체 시료의 등온잔류자화는 일반 먼지보다도 낮고 황사에 비해서는 현저히 낮은데, 이는 강수에 의해 발생하는 상당한 양의 자성물질 희석 효과라 판단된다.
대기 중 입자상 물질에 대한 자동차 오염원의 지표원소로서 백금족 원소 (Platinum Group Elements, PGEs)에 대한 분석법의 유효성을 검증하고, 도로변 먼지 중 PGEs의 분포 특성을 평가하였다. 인증표준물질을 이용한 유효성 평가 결과, Pt, Pd, Rh의 상대오차는 각각 -0.7%, -10.0%, -20.4%이고 상대표준편차는 Pt, Pd, Rh 모두 10% 미만으로 반복 분석에 따른 재현성이 우수한 것으로 나타났다. 연구대상지역에서 채취한 도로변 먼지 시료 중 Pt, Pd, Rh의 농도는 각각 $17.4{\pm}9.2{\mu}g/kg$, $283.6{\pm}20.5{\mu}g/kg$, $7.3{\pm}2.8{\mu}g/kg$으로 Pd의 농도가 가장 높았다. Pt와 Rh의 농도는 배경지역이나 일반 도시지역의 토양 내 농도에 비해 지하주차장과 도로변 지역의 먼지에서 평균 농도가 상당히 높았고, 이러한 평균농도의 차이는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 또한, 도로변 먼지에서의 PGEs의 농도 간 상관분석결과, Pd 보다는 Pt와 Rh가 자동차 오염원의 영향을 민감하게 반영하는 것으로 나타났다.
지하역사 내 대기오염물질은 외부에서 유입되거나 또는 지하철 내부의 승객 승·하차 시 발생하는 등 여러 가지 요인에 의해 복합적으로 발생한다. 최근 연구 결과에 따르면, 지하역사 내 터널 및 지하철역에서 발생하는 대부분의 대기오염물질은 열차풍에 의해 발생되는 것과 같이 내부적 요인에 많은 영향을 많이 받는 것으로 알려져 있다. 이러한 대기오염물질을 제어하기 위해서는 지하철역사 내에 전기집진장치와 같은 집진시설이 필요하며, 집진장치에 의해 제거된 미세먼지를 보다 효율적으로 관리하기 위해서는 집진장치 내부에 지속적인 세척이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 지하역사에 설치할 전기집진장치 내부 집진판에 쌓인 미세먼지를 세척하기 위한 나노버블세척 장치를 개발하였고 나노버블수의 먼지세척효율을 평가하고자 하였다. 실험 결과, 분사압 증가에 따라 세척 효율이 일정하게 증가하였고 나노버블수로 세척할 경우 수돗물로 세척한 경우보다 부착먼지 제거효율이 130.8% 더 증가하였다. 세척횟수 증가에 따라 최대 제거효율은 수돗물에 비해 143.1% 높았지만 적합한 세척횟수는 3회 미만인 것으로 나타났다. 또한 나노버블수 체류시간 변화에 따른 세척효율 실험결과, 나노버블수의 최대 체류시간은 5분 이내로 유지됨을 확인하였다.
건조물문화재의 생물피해 관련하여 먼저 기상요소를 직접 측정하고 국지 기상 특성을 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 목조 건축물, 석조 건축물 생물피해가 확인되고, 지역적 기후 차이가 뚜렷한 충북 보은 법주사와 전남 순천 선암사를 비교 대상으로 기상요소 10가지 항목을 관측하였고 미세먼지(TSP)를 포집 분석하였다. 또한, 기상요소-미세먼지 간, 기상요소 간 상관성 분석을 실시하였다. 법주사의 국지 기상 특성은 일사량, 자외선량, 증발량이 많고 풍속이 빠르며 미세먼지 농도가 높은 반면 선암사의 국지 기상 특성은 기온, 습도, 이슬점온도, 기압이 높고 강수량, 강수일수가 많았다. 미세먼지의 원소분석결과, 선암사는 해염 입자가 추가로 발견되었고, 법주사에 비해 생체 입자와 철함유입자의 월별 빈도가 높게 나타났다. 상관성 분석 결과, 법주사는 풍속이, 선암사는 습도가 주요 기상인자로써 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이상의 결과로 선암사의 기상 특성은 각종 생물 성장에 유리하므로 건조물문화재의 생물학적 손상에 영향이 더 클 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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