• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.79-89
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• 2021

본 논문은 사물인터넷 국제 표준 oneM2M을 활용하여 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5) 측정 플랫폼을 이동식과 고정식으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼은 미세먼지 측정 디바이스, 에이전트, oneM2M 플랫폼, oneM2M IPE, 모니터링 시스템으로 구성하고 설계하였다. 이동식과 고정식의 주요 차이는 이동식은 LTE 연결을 기반으로 사각지대 없이 디바이스와 서비스간에 상호연결을 위해 MQTT 프로토콜을 사용하였고, 고정식은 저전력과 넓은 통신범위를 가진 LoRaWAN 프로토콜을 사용하였다. 미세먼지뿐만 아니라 일상생활과 연관된 온도, 습도, 대기압, 휘발성 유기화합물(VOC), 일산화탄소(CO), 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 소음 데이터를 수집하였다. 수집된 센서 값들은 에이전트와 oneM2M IPE를 통해 oneM2M이 제공해주는 공통 API를 활용하여 관리하였고, AE, container 등 4가지 리소스 타입으로 설계하였다. 미세먼지 측정 플랫폼 설계를 통해 동작성, 유연성, 편의성, 안전성, 개방성, 확장성의 6가지 기능을 해석하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.595-601
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• 2018

최근 미세먼지 수치가 급격히 상승함에 따라 이에 대한 관심도가 굉장히 높아지고 있다. 미세먼지의 노출은 호흡기 및 심혈관계 질환의 발생과 관련이 있으며, 사망률도 증가시키는 것으로 보고되고 있다. 뿐만 아니라, 산업현장에서도 미세먼지에 대한 피해가 속출한다. 그러나 현대인의 삶에서 미세먼지 노출은 불가피하다. 그러므로 미세먼지를 예측하여, 이에 대한 노출을 최소화하는 것이 건강 및 산업 피해축소에 가장 효율적인 방법일 것이다. 기존의 미세먼지 예측 모델은 농도 수치가 아닌 미세먼지의 농도 범위에 따라 좋음, 보통, 나쁨, 매우 나쁨으로만 나누어 예보하고 있다. 본 논문은 기존의 실제 기상 및 대기 질 데이터를 이용, 기계학습 알고리즘인 Artificial Neural Network (ANN)알고리즘과 K-Nearest Neighbor (K-NN)알고리즘을 상호 응용하여 미세먼지 수치 (PM 10)를 예측하고자 하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제38권4호
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• pp.426-433
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• 2024

본 연구에서는 식물에 의한 표면적 증가와 생리작용이 미세먼지 정화에 미치는 영향을 추정하기 위하여 대조구(Control; Type C)을 설정하고, 관엽식물(Spathiphyllum wallisii; Type P)과 인조식물(Artificial Plant; Shape of Spathiphyllum wallisii; Type A.P)을 활용하여 미세먼지 정화소요시간을 측정하고 비교·분석하였다. 그 결과, 각 실험구별 미세먼지 정화에 소요된 시간은 Type C에 비하여 Type A.P는 57~64%, Type P는 31~32% 수준으로 감소하였다. 이후, LMM(Liner Mix Model)을 활용하여 각 실험구별 시간변화에 따른 교호작용을 검정한 결과, 표면적증가와 시간변화(PM10 : t=3.123, p<0.05, PM2.5 : t=3.180, p<0.05), 생리작용과 시간변화(PM10 : t=4.065, p<0.05, PM2.5 : t=4.307, p<0.05)는 통계적으로 유의한 것으로 분석되어 각 요인과 시간변수의 교호작용이 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 식물의 미세먼지 정화요인에 따른 효율은, 정화요인이 존재하지 않는 대조구(Type C)에 비하여 표면적 증가로 1.40배, 생리작용으로 1.95배, 총 평균 2.74배의 정화시간이 더 짧은 것으로 비선형회귀분석을 통해 추정하였다. 이상의 결과를 종합하여 식물체의 미세먼지 정화매커니즘 중 생리작용(방출 및 흡수 등)이 표면적 증가(흡착)보다 더 큰 영향을 미치고 있음을 예상하였으며, 이에 따라 미세먼지 정화 기능을 목적으로 하는 녹지에서 비배 및 관수관리등 녹지관리가 중요한 요인임을 피력하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.56-62
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• 2021

미세먼지 예보에 대한 높은 정확도가 요구됨에 따라 기계 학습의 알고리즘을 적용하여 예측 정확도를 높이려는 다양한 시도들이 이루어지고 있다. 그러나 미세먼지의 특성과 불균형적인 농도별 발생 비율에 대한 문제로 예측 모델의 학습 및 예측이 잘 이루어지지 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 특정 농도를 기준으로 미세먼지를 저농도와 고농도로 구분하여 예측을 수행하는 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 농도의 불균형 특성으로 인한 예측 성능 향상의 문제를 해결하기 위한 미세먼지 농도의 이진 분류 모델을 제안하였다. 분류 알고리즘 중 logistic regression, decision tree, SVM 및 MLP를 이용하여 PM10에 대한 이진분류 모델들을 설계하였다. 오차 행렬을 통해 성능을 비교한 결과, 4가지 모델 중 MLP 모델이 89.98%의 정확도로 가장 높은 이진 분류 성능을 보였다.

• 공업화학전망
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• 제21권2호
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• pp.24-34
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• 2018

본 연구에서는 지하역사 및 터널에서 발생되는 미세먼지의 현황 및 이를 저감하기 위한 기술의 동향을 조사하였다. 지하역사 및 터널의 미세먼지 농도는 주변 대기 중의 농도보다 높은 것으로 나타났다. 그 구성 성분에 있어서 다양한 중금속 및 발암물질들을 함유하고 있고, Fe의 농도가 가장 높게 나는 것을 알 수 있었다. 지하역사 및 터널의 미세먼지 농도는 주변 대기 농도와 같은 외부 요인뿐만 아니라 열차의 운행 수, 이용 승객수, 환기량과 같은 내부 요인도 큰 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 현재 지하역사 및 터널의 미세먼지를 저감하기 위해서 다양한 기술(환기팬, 스크린도어, 자성필터, 소형제트팬, 인공지능 환기시스템 등)들이 연구되고 있으며, 그 기술들은 현장 조건에 맞추어 사용되어야 그 실효성을 극대화시킬 수 있을 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제32권4호
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• pp.312-318
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• 2023

시설 재배 시, 미세먼지의 잦은 발생은 피복재의 광투과율을 감소시키고 이는 작물의 생육에 간접적인 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 미세먼지 발생에 따른 폴리에틸렌(PE)과 폴리올레핀(PO) 필름의 광투과율 변화를 조사하고, 피복재의 광투과율 감소에 따른 봄철 재배 오이의 생육 변화를 확인하였다. 미세먼지 발생 챔버를 이용하여 PE와 PO 필름을 지속적으로 미세먼지에 노출시켰을 때, PE 필름에서 미세먼지 발생에 의한 광투과율 감소가 PO 필름보다 크게 나타났다. PE 필름에 인위적으로 먼지를 부착시켜서 대조구 대비 10, 20 및 30% 광투과율 감소 처리구를 설정한 후 오이를 재배하였을 때, 3월 말 이후 재배 후반기에서의 오이 생육은 광투과율 감소 처리구에서 증가하였으나, 누적 수확량은 대조구에서 가장 높았다. 봄철 오이 재배에서 미세먼지 발생에 의한 광투과율 감소는 3월 말 이후 시설 내 고온 노출에 의한 생육 지연을 줄일 수 있었으나, 전 생육 기간 동안의 광투과율 감소는 입사광량의 감소 및 광합성의 저하로 오이의 총 수확량을 감소시켰다.

• 원예과학기술지
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• 제33권5호
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• pp.751-762
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• 2015

본 연구는 평면형 바이오필터를 설계하여 제작하고 이 바이오필터에 디펜바키아(Dieffenbachia amoena 'Marianne')의 식재 여부에 따라 환기 용량을 제어할 수 있는 토양 수분 안정화 정도를 측정하고 미세먼지, 휘발성 유기화합물 및 포름알데히드(HCHO)와 같은 실내공기 오염물질에 대한 바이오필터의 제거율을 비교하였다. 실험 결과 디펜바키아의 식재 여부에 관계없이 모두 일정한 상대습도, 온도 및 토양 수분 함량을 나타내었고 이 바이오필터에 식재한 디펜바키아도 정상적으로 생육하였다. 바이오필터에 의한 미세먼지 제거율을 보면, 미세먼지(PM10)와 초미세먼지(PM2.5)의 입자 수는 토양만 있는 경우 각각 30%와 2% 이상 제거되었고, 디펜바키아를 식재한 경우도 각각 40%와 4% 이상 제거되었다. 미세먼지(PM10) 무게에 따른 제거율은 토양만 있는 경우 4% 이상, 디펜바키아를 식재한 경우 20% 이상으로 나타났다. 토양만 채운 바이오필터는 xylene, ethylbenzene, toluene, total volatile organic compounds(T-VOCs)를 63% 이상 제거하였으나 benzene은 22% 이상, HCHO는 38% 이상을 제거하였다. 디펜바키아를 식재한 바이오필터는 xylene, ethylbenzene, toluene, T-VOCs를 72% 이상 제거하였고 benzene과 HCHO도 39% 이상 제거하였다. 따라서 식물과 바이오 필터를 결합한 시스템은 미세먼지의 제거보다 휘발성 유기 화합물의 제거에 대한 효과가 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제작한 평면형 바이오필터는 실내 공기질 정화에 매우 효과가 있는 것으로 나타났으며, 식물과 바이오필터를 결합하였을 때 그 효과는 더욱 큰 것으로 확인하였다.

• 토지주택연구
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• 제12권3호
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• pp.39-50
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• 2021

본 연구는 미세먼지 농도 저감을 위해 스마트버스정류장 도입 유형에 대한 가이드라인을 제안하고자 한다. 이를 위해 스마트버스정류장 유형을 밀폐형 및 개방형으로 구분하고, 서울 강남구에 위치한 스마트버스정류장 내부와 외부 5개 지점에서 PM₁₀ 및 PM_2.5를 5일간 실측하여 저감효과를 비교·분석하였다. 분석 결과 외부공간에 대한 저감효과는 두 유형에서 모두에서 미비하게 나타났으나, 밀폐형 버스정류장(PM₁₀ 26.0㎍/m³, PM_2.5 20.2㎍/m³ 내·외부 농도차이) 내에서 개방형 버스정류장(PM₁₀ 2.4㎍/m³, PM_2.5 1.8㎍/m³ 내·외부 농도차이) 내에서보다 상대적으로 우수한 농도 저감효과를 나타내었다. 이를 바탕으로 미세먼지 저감을 고려한 스마트버스정류장 도입을 검토할 경우 밀폐형을 권장한다. 또한 스마트버스정류장 외부의 미세먼지 저감효과가 미비하기 때문에 스마트버스정류장 내부 용량을 초과하는 서비스 수요 발생 시 스마트버스정류장 추가 구축이 필요하다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.153-154
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• 2003

최근 10년간 대기환경 개선대책으로 1차 오염물질인 이산화황과 총부유먼지(TSP)의 농도는 현저히 감소하고 있다. 그러나 자동차의 증가 등으로 미세먼지, 오존 둥 2차 대기오염물질의 오염도는 오히려 증가하고 있는 추세에 있다. 특히 미세먼지(PM$_{2.5}$)는 시정에 영향을 주어 체감오염도를 증가시킬 뿐만 아니라 PM$_{2.5}$ 내에 함유된 각종 유해물질과 중금속 등은 인체에 직접적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다. (중략)(중략)

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제16권3호
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• pp.65-72
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• 2020

본 연구에서는 초미세먼지 주의보가 발효된 2019년 3월 4일~7일까지 약 80시간 동안 국내 지식산업센터 사무실 내 실내 미세먼지와 초미세먼지 농도를 측정하였다. 측정이 이루어지는 동안 공기청정기와 환기장치의 구동에 의한 영향을 확인하였고, 초미세먼지 주의보 날의 실내와 실외의 입자 크기분포를 분석하였다. 사무실의 테라스 쪽 이중 창문과 복도쪽 입구 출입문을 모두 닫은 밀폐 조건에서 실외 대비 실내의 초미세먼지 농도비는 약 40% 정도를 유지했다. 초미세먼지 주의보의 시기에 중성능급 필터가 장착된 환기장치의 풍량을 1단이나 2단으로 운전한 경우에도 외기 대비 실내 초미세먼지 농도는 환기하지 않고 밀폐만 했을 때의 조건과 비슷했다. 환기장치를 구동하지 않고, 문을 닫아둔 조건에서 공기청정기를 가동하면 실내 초미세먼지 농도를 초미세먼지 주의보 시에도 대기 초미세먼지 농도대비 약 20% 수준으로 감소시킬 수 있었지만, 환기장치의 풍량을 증가시켜 가동하면, 상대적으로 환기를 통해 미세먼지를 공급하는 공기량이 증가하여, 공기청정기의 효과가 감소하였고, 실내외 농도비를 약 36%로 유지하는 것을 확인하였다. 사무실 내 실내 부유 먼지의 크기분포의 분석 결과 1 ㎛ 보다 큰 입자의 농도는 매우 낮았다. 대기의 입자 크기분포는 1 ㎛ 이하의 입자의 봉우리와 1~10 ㎛ 입자의 봉우리의 두 부분으로 나타나는데 비해, 실내 입자의 크기분포에서는 1~10 ㎛ 입자의 봉우리가 사라지고 1 ㎛ 이하의 입자의 봉우리만 남는 형태로 상대적으로 큰 입자의 농도가 미미했다. 사무실의 밀폐가 초미세먼지 농도의 감소에 효과가 있었지만, 대부분은 1 ㎛ 보다 큰 입자가 제거되었고, 인체에 더 영향을 미치는 1 ㎛ 이하의 입자는 실내로 쉽게 침투하였다. 결국 밀폐된 사무실 실내에서 공기청정기의 사용은 1 ㎛ 이하의 인체에 더 해로운 크기의 입자를 제거하는데 큰 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 단지 80시간의 짧은 시간의 실증 데이터를 분석한 결과이지만, 초미세먼지 주의보가 1년 중 1주일 이내로 발생하는 한정된 기간에 발생한다는 점에서 측정 및 분석 데이터가 중요한 의미를 갖는다고 생각된다. 또한 실내 초미세먼지 농도에 영향을 미치는 다양한 변수들을 고려하여 측정 계획을 작성하여 실증 측정이 이루어졌기 때문에 비교적 신뢰성 있는 분석데이터를 제시할 수 있었다.