• 제목/요약/키워드: 미세먼지 비율

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황사시기 포함여부에 따른 대기먼지가 총사망에 미치는 영향 비교

  • 손지영;이종태
    • 한국환경보건학회:학술대회논문집
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    • 한국환경보건학회 2005년도 가을학술대회
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    • pp.130-133
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    • 2005
  • 황사는 대기오염과 관련하여 심혈관계 및 호흡기계 질환으로 인한 사망 의 증가 등의 건강 영향으로 인해 관심의 대상이 되어왔다. 그러나 최근의 황사성분을 분석한 연구결과에 따르면 실제로 황사기간 동안에 전체먼지농도 중 조대먼지농도의 비율은 증가한 반면 미세먼지농도의 비율은 감소하였고 유해한 중금속의 농도도 별다른 변화를 보이지 않거나 오히려 감소하였다. 이에 본 연구에서는 서울시의 2000년부터 2002년, 2월부터 5월까지의 황사시기를 포함한 경우와 포함하지 않은 경우를 비교하여 황사현상으로 인한 대기먼지가 총사망에 미치는 영향을 비교하였다. 분석결과에 따르면 총사망에 미치는 대기먼지의 영향은, 황사시기를 포함하여 분석한 경우보다 황사시기를 제외하고 분석한 경우에서 더 큰 건강영향을 보였다. 즉, 황사시기를 제외하고 분석한 경우에서 대기먼지가 총사망에 미치는 위험의 크기가 더 큰 것으로 나타났다. 이는 황사의 화학성분 및 황사시 사람들의 행동양식의 변화와 같은 노출의 감소로 설명될 수 있으며 이는 도시 대기오염의 건강위해성을 평가함에 있어서 황사시기를 포함하여 분석하는 경우 도시 대기오염, 특히 대기먼지의 위해도를 과소평가할 가능성이 있으며, 지금까지 제안되는 기존의 연구결과보다 실제 도시 미세먼지의 건강영향이 훨씬 더 클 수 있음을 본 연구결과가 제시하고 있다.

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기상 데이터와 미세먼지 데이터를 활용한 머신러닝 기반 미세먼지 예측 모형 (Machine learning-based Fine Dust Prediction Model using Meteorological data and Fine Dust data)

  • 김혜림;문태헌
    • 한국지리정보학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.92-111
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    • 2021
  • 미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.

건설현장 비산먼지 규정 개선방안 (Improvement Plan of Fugitive Dust Regulations in Construction Site)

  • 노현준;유정호
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제18권5호
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    • pp.68-76
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    • 2017
  • 최근 이슈가 되고 있는 미세먼지(fine dust)는 직경이 $10{\mu}g/m^3$이하인 미립자물질(particulate matter)로서, 흡입 시 인체에 치명적인 악영향을 주는 오염물질로 분류되어 있다. 미세먼지가 바람에 날려 비산할 때 주변에 끼치는 악영향이 증가하므로, 이러한 비산먼지(fugitive dust)를 잘 통제해야 한다. 특히 건설업은 한국에서 가장 비산먼지를 많이 배출하는 사업 분야이므로, 건설현장에서 배출되는 비산먼지를 잘 관리하는 것이 국내 미세먼지의 문제를 해결하는 중요사안이 될 수 있다. 그러나 현재 국내의 비산먼지 관련 민원 수중 건설업이 가장 큰 비율을 차지하고 있는 실태로 보아, 국내의 건설현장 비산먼지 배출에 대한 제도적인 관리에 대한 점검이 필요하다. 이에 본 논문에서는 국내외 주요도시별 건설현장에 적용되는 비산먼지 규정을 비교분석한 뒤, 도출한 개선안을 제안하여 국내 건설현장 비산먼지의 제도적 관리에 일조하고자 한다.

도로변에서 발생되는 미세먼지로써 타이어와 도로 마모입자 채집과 분석 연구 (A Study on the Collection and Analysis of Tire and Road Wear Particles(TRWPs) as Fine Dust Generated on the Roadside)

  • 강태우;김혁중
    • 한국건설순환자원학회논문집
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    • 제10권3호
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    • pp.293-299
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    • 2022
  • 본 연구에서는 도로변 미세먼지 내 타이어와 도로 마모입자의 정량화 분석과 타이어와 도로 마모입자 내 타이어 및 도로 성분 비율을 확인하기 위한 연구를 수행하였다. 이에 시간당 1,300여대 교통량을 갖는 충청남도 지자체중에서 C도시의 종합버스터미널 부근 정류장의 경계석 6곳에서 먼지 샘플을 채집하였다. 채집된 먼지 샘플 1,000 g에 대해 크기와 밀도 분리 수행한 결과 미세먼지 샘플 24 g과 타이어와 도로 마모입자 약 0.05 g이 분리되었다. 즉, 도로변 미세먼지에는 타이어와 도로 마모입자가 약 0.21 % 존재하는 것으로 분석되었다. 분리된 타이어와 도로 마모입자에 대해 주사전자현미경(SEM)을 이용하여 형상을 분석한 결과 지우개가루 형상이 관찰되었다. 또한, 도로변 미세먼지 내 존재하는 타이어와 도로 마모입자는 자동차 주행 중 타이어와 도로간 마찰에 의해 생성되어 도로변으로 분산되었기 때문에 열중량분석기(TGA)와 가스크로마토 질량분석기(GC/MS)를 이용하여 성분 분석을 수행하였다. 정량화 계산식을 통해 성분에 대한 타이어 및 도로 성분 비율을 도출한 결과 약 3:7로 분석되었다. 본 연구는 도로변 미세먼지 발생원의 구성원과 함량 분석을 위해 객관적이고 신뢰도 높은 분석 기법을 제시하였다. 추후, 도로건설과 타이어 소재의 미세먼지 저감 기술 확보와 개선 방안 확보를 위한 선행적 기초 연구로써 활용되기를 기대하고 지속적으로 더 많은 지역과 샘플 분석에 대한 통계 데이터를 확보하여 신뢰도 높은 연구를 수행하고자 한다.

토픽모델링을 이용한 국내 미세먼지 연구 분류 및 연구동향 분석 (A Study on the Research Topics and Trends in South Korea: Focusing on Particulate Matter)

  • 박혜민;김태용;권대웅;허준용;이주연;양민준
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권5_3호
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    • pp.873-885
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    • 2022
  • 전 세계적으로 미세먼지(particulate matter, PM)와 사망률 및 유병률 증가의 관련성이 보고되면서 다양한 연구가 수행되었으며, 우리나라에서는 1990년대 후반을 기점으로 PM에 대한 중요성을 인식하고, PM에 대한 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 '미세먼지' 관련 연구들의 주제를 분류하고, 각 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 Research Information Sharing Service (RISS)에 게재된 미세먼지 관련 2,764편의 논문을 대상으로 Latent Dirichlet Allocate (LDA) 분석을 수행하였다. 연구 결과, 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 미세먼지 관련 연구주제는 '미세먼지 저감(Topic 1)', '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 특성(Topic 3)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)', '바이오(Topic 6)', '교통수단(Topic 7)', '황사(Topic 8)', '실내 미세먼지 오염(Topic 9)', '인체 위해성(Topic 10)'의 주제로 분류할 수 있었다. 특히, '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)'. '바이오(Topic 6)' 관련 연구주제들이 시간에 따라 전체 논문에 대한 비율이 증가하는 추세를 보여 성행하는 것을 확인하였다(linear slope>0). 본 연구의 결과는 미세먼지 관련 다양한 분야의 연구자들에게 새로운 문헌 고찰의 방법론을 제시하고, 미세먼지 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.

서울시 토지피복에 따른 계절별 미세먼지 농도 차이 분석 - 산림과 시가화지역을 중심으로 - (Analysis of the Seasonal Concentration Differences of Particulate Matter According to Land Cover of Seoul - Focusing on Forest and Urbanized Area -)

  • 최태영;문호경;강다인;차재규
    • 환경영향평가
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    • 제27권6호
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    • pp.635-646
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    • 2018
  • 본 연구는 도시의 미세먼지 배출과 저감에 관련된 토지피복 유형인 산림과 시가화지역의 영향에 의한 계절별 미세먼지 농도 특성을 파악하고자 하였다. 서울시 23개 도시대기 측정소의 2016년 PM10, PM2.5 농도자료를 수집하였고, 측정소 주변 반경 3km 내 시가화지역과 산림 비율을 기준으로 3개 그룹으로 측정소를 구분하여 그룹간의 미세먼지 농도 차이를 계절별로 분석하였다. 그룹별 시가화지역과 산림의 중심값은 Group A에서 각각 53.4%, 34.6%, Group B는 61.8%, 16.5%, Group C는 76.3%, 6.7%이었다. 계절별 PM10과 PM2.5의 그룹별 농도는 산림 비율이 높은 Group A의 농도가 모든 계절에서 가장 낮았고, 시가화지역 비율이 높은 Group C의 농도는 봄부터 가을까지 가장 높았다. 이상의 그룹간 차이는 통계적으로 유의하였다. Group C 농도는 겨울철에만 Group B보다 낮아졌는데, 겨울철 Group B-C간의 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 계절별 고농도 그룹의 농도 대비 Group A의 농도는 PM10에서 봄, 여름, 가을, 겨울 각각 8.5%, 11.2%, 8.0%, 6.8%, PM2.5에서 3.5%, 10.0%, 4.1%, 3.3% 낮은 수치이었다. PM10과 PM2.5 모두 그룹간 농도 격차가 여름에 가장 크고, 겨울로 가면서 작아졌는데, 이는 산림의 미세먼지 저감기능이 여름에 크고, 겨울에 작기 때문인 것으로 판단되었다. 산림과 비교해 시가화지역이 미세먼지 농도에 끼치는 영향은 작았다. 본 연구를 통해 산림 비율이 높은 지역에서 미세먼지 농도가 낮은 효과가 입증되었으며, 도시의 미세먼지 관리를 위해 녹지의 기능을 규명하는 지속적인 연구가 필요하였다.

서울지역 미세먼지(PM10) 중 이온성분의 존재형태 추정 (Ion Compositional Existence Forms of PM10 in Seoul Area)

  • 이경빈;김신도;김동술
    • 대한환경공학회지
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    • 제37권4호
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    • pp.197-203
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    • 2015
  • 최근 들어 미세먼지에 의한 건강위해성에 대한 많은 문제가 지적되고 있다. 따라서 서울지역은 미세먼지를 줄이기 위한 합리적인 대책과 해결방안이 시급한 실정이다. 미세먼지의 악영향을 줄이기 위해서 우선 미세먼지의 구성성분 중 비율이 가장 많은 이온성분에 대한 명확한 해석이 선결되어야 하고, 이를 바탕으로 미세먼지의 특성을 파악하여 효과적인 저감 대책 수립 및 실천이 진행되어야 한다. 미세먼지 중 이온성분에 대한 물리화학적 특성을 해석하기 위하여 먼저 서울지역에서 미세먼지를 필터에 채취하고 이온성분 분석을 하였다. 그리고 이온크로마토그래피(IC)로 분석이 되지 않는 수소이온($H^+$)과 탄산이온${CO_3}^{2-}$)은 pH와 음이온과 양이온의 당량비 차이로 농도를 추정하였다. 질량수지를 기본원리로 하는 수학적 모델링 적용 결과 음이온과 양이온의 결합형태를 도출할 수 있었다. 미세먼지의 결합에 사용된 이온은 IC로 분석한 8개 이온과 추가로 해석한 $H^+$, ${CO_3}^{2-}$이며, 본 연구에서 나온 존재형태는 $NH_4Cl$, $NH_4NO_3$, $CaSO_4$, $(NH_4)_2SO_4$, $NaNO_3$, NaCl, $Na_2CO$, 그리고 $(NH_4)_2CO_3$ 등이 주를 이루고 있는 것으로 추정되었다.

비산업 연소 사업장 배출 가스상 미세먼지와 휘발성 유기 화합물 제거를 위한 가압수식 미세먼지 제거 장치 연구 (A Study on the Fine Dust Removal Equipment of Pressurized Water type for the Removal of Exhaust Gas Fine Dust and Volatile Organic Compounds from the Non-industrial combustion plant)

  • 윤재서;김상민;이예지;노성여
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제19권11호
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    • pp.506-512
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    • 2018
  • 가정과 요식업 사업장에서 발생하는 미세먼지는 전체 미세먼지 배출량의 약 4%정도로 낮은 비율을 차지하고 있다. 하지만 요식업 사업장에서는 일시적 미세먼지 농도가 최대 60배 가까이 측정될 만큼 오염농도의 변화율이 매우 높다. 비산업 연소 사업장에서 발생하는 오염 물질은 입자상 미세먼지와 가스상 유기화합물로 구성되며, 이 오염물질을 제거하기 위해서 여러 집진원리 중 가스상 물질과 입자상 물질의 동시 제거에 효과적인 시스템인 세정집진을 적용하였다. 이는 이류체 분무 노즐을 이용한 가압수식 액체 분사 방법으로 브라운 운동의 확산 포집의 확률을 높인 방법이다. 제작된 미세먼지 제거 장치를 이용하여 노즐 분무 기압 조건과 각도 등에 따른 미세먼지 집진 시스템의 집진 효율성을 분석하였으며, 그 결과 미세먼지와 가스상 유기화합물 제거효율이 90% 이상을 만족하는 것을 확인하였다. 개발된 시스템은 기존 사업장 후드 시스템에 별도의 설치비용 없이 미세먼지 집진 제거가 가능하여 향후 높은 활용성이 기대된다.

PM10 예측 성능 향상을 위한 이진 분류 모델 비교 분석 (Comparative Analysis of the Binary Classification Model for Improving PM10 Prediction Performance)

  • 정용진;이종성;오창헌
    • 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.

다중 스케일 지리가중회귀 모형과 KT 측정기 자료를 활용한 대구시 미세먼지에 대한 환경적 형평성 분석 (Environmental Equity Analysis of Fine Dust in Daegu Using MGWR and KT Sensor Data)

  • 조은아;전병운
    • 한국지리정보학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.218-236
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    • 2023
  • 본 연구는 다중 스케일 지리가중회귀(MGWR: Multi-scale Geographically Weighted Regression) 모형과 KT(Korea Telecom Corporation) 측정기 자료를 활용하여 대구시를 사례로 미세먼지(PM10)에 대한 환경적 형평성을 분석하였다. 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료는 넓은 지역에서 드물게 분포하는 적은 수의 관측지점에서 수집된다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 많은 수의 관측지점이 조밀하게 분포하는 KT 측정기 자료를 본 연구에서 사용하였다. MGWR 모형은 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계에 있어서 공간적 이질성과 다중 스케일 맥락 효과를 다루기 위하여 사용되었다. 분석 결과에 의하면, 대구시에서 지가 및 외국인 비율과 관련하여 미세먼지의 분포에 따른 환경적 불형평성이 나타났다. 또한, MGWR 모형이 미세먼지의 농도와 사회경제적 변수 간의 공간적 관계를 설명하는데 있어서 OLS(Ordinary Least Square: 최소자승법)와 GWR(Geographically Weighted Regression: 지리가중회귀) 모형 보다 나은 설명력을 보였다. 본 연구는 미세먼지를 측정하기 위한 기존의 국가 측정망 자료의 보완자료로서 KT 측정기 자료의 가능성을 논증하였다.