최근 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 기술인 센서 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 종류의 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 유비쿼터스 센서 네트워크는 부착된 태그와 센서로부터 사물 및 환경 정보를 감지, 저장, 가공, 전달하여 인간 생활에 폭넓게 활용되며, 환경오염에 대해서도 사람이 직접 측정 및 모니터링 하기 힘든 지역에 설치되어 활용되고 있다. 기존 네트워크에 비해 초소형, 저전력, 저비용으로 쉽게 구성 가능하기 때문에 꾸준히 연구되어지고 있으며 환경과 IT의 전략적 융합을 통한 그린 IT의 네트워크 접목 또한 중요한 연구분야로 조명되고 있다. 특수한 작업장이외의 주택실내나 일반 사무실 등에서의 공기오염 문제는 인간이 주거시설에 거주한 이례로 계속되어온 문제로서 그 대책이 시급하다. 쉽게 외부의 신선한 공기와 충분한 양의 환기로서 해결이 가능하나 사람이 계속해서 관리해 주기에는 불편한 상황이다. 본 논문에서는 센서네트워크 기반하에 실내 공기질을 관리를 할 수 있는 시스템을 설계하고, 효율적으로 운영 가능한 방안에 대해서 연구한다.
Epidemiologic studies of air pollution need accurate exposure assessments at unmonitored locations. A land use regression (LUR) model has been used successfully for predicting traffic-related pollutants, although its application has been limited to Europe, North America, and a few Asian region. Therefore, we modeled traffic-related pollutants by LUR then examined whether LUR models could be constructed using a regulatory monitoring network in Metropolitan area in Korea. We used the annual-mean nitrogen dioxide ($NO_2$) in 2010 in the study area. Geographic variables that are considered to predict traffic-related pollutants were classified into four groups: road type, traffic intensity, land use, and elevation. Using geographical variables, we then constructed a model to predict the monitored levels of $NO_2$. The mean concentration of $NO_2$ was 30.71 ppb (standard deviation of 5.95) respectively. The final regression model for the $NO_2$ concentration included five independent variables. The LUR models resulted in $R^2$ of 0.59. The mean concentration of $NO_2$ of elementary schools was 34.04 ppb (standard deviation of 5.22) respectively. The present study showed that even if we used regulatory monitoring air quality data, we could estimate $NO_2$ moderately well. These analyses confirm the validity of land use regression modeling to assign exposures in epidemiological studies, and these models may be useful tools for assessing health effects of long-term exposure to traffic related pollution.
지리통계자료는 관측지점이 지도 상에 점으로 표현되고 그 지점에서만 자료가 관측되는 측정값이다. 이러한 지리통계자료는 매우 다양한 관측망에서부터 얻어진다. 지리통계자료를 분석하고 예측함에 있어서 하나의 자료만 이용하는 것보다는 유사한 패턴을 갖는 다른 관측망에서 얻어지는 여러 자료들을 함께 사용한다면 예측력을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 서로 다른 관측망에서 얻은 두 가지의 공간자료를 이용하여 분석 및 예측하고 이를 위해 공간적 연관성을 파악할 수 있는 적절한 계층모형을 구축하였다. 그리고 선형회귀모형에 근간을 둔 크리깅 결과와 계층모형 하에서의 결과를 여러 검증방법을 통해 비교하였다. 이 논문에서는 도시대기측정망에서 측정된 이산화황과 지상기상관측망에서 측정된 풍속자료를 이용하여 계층모형을 구축하고 이산화황만을 이용한 선형모형과 비교하였다. 또한 각 모형에 의한 이산화황 예측지도를 구성하였다.
국내 대기오염의 개선을 목적으로 2006년 6월부터 천연가스 차량이 보급되었다. 천연가스 차량의 보급은 대기환경 개선에 큰 역할을 하였으며 이러한 결과에 힘입어 환경부는 2012년까지 시내버스의 약 90%를 CNG 버스로 대체할 예정이다. 하지만 CNG 버스에서 발생한 사고로 인해 시민들의 천연가스에 대한 인식이 부정적으로 변하고, 이에 따라 CNG 충전소의 보급이 어려워지고 있다. 이 논문에서는 CNG 충전소의 안전성을 향상시키기 위해 신규 센서를 설치하였다. 신규센서의 설치시 데이터 통신선등의 문제점이 발생하였다. 신규 센서 설치시 문제점을 해결하기 위한 USN 기술의 데이터 송수신사용하였고 모니터링에 대하여 기술하였다.
본 연구는 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 실내공기질에 주요한 영향을 미치는 미세먼지, 초미세먼지, 이산화탄소, 유기화학물과 온도, 습도 데이터를 실시간으로 수집/분석할 수 있는 실시간 실내공기질 모니터링 서비스를 클라우드 플랫폼으로 구현하였다. 이를 실내공기 정화시설인 청정환기장치와 연동하여 실시간 실내공기질 상태에 따라 환기장치 최적관리할 수 있도록 하였다. 본 플랫폼은 청정환기장치 내외부에 장착된 실내공기질 측정 센서로부터 실시간으로 데이터를 수집하는 IoT 데이터 수집부, 수집된 데이터를 클라우드 환경에서 가공/처리/적재하는 클라우드 데이터 처리부, 적재된 빅데이터를 분석하고 공기질 현황을 웹과 모바일에 시각화하여 보여주는 데이터 분석 서비스부로 구성된다. 그리고 이러한 플랫폼의 가동과 효과를 검증하기 위해 공기질에 민감한 영유아의 교육 생활환경인 국공립 어린이집 교실을 대상으로 실증을 실시하였다. 모든 분석 결과는 웹과 모바일에서 실시간으로 시각화 서비스될 수 있도록 실증 구현하였고, 환기장치의 실내공기질 개선효과는 실내공기질 측정 센서들의 측정값을 통계적으로 검증하여 공기질 개선에 기여하고 있음을 확인하였다.
The present work is an attempt to improve the performance of a regional air quality model by means of liking it with a global chemistry transport model. The global chemical transport model of GEOS-Chem is used to provide BC (Boundary Condition)s which reflect temporal and spatial variations at boundaries of regional chemical transport model of CMAQ over East Asia. First, GEOS-Chem outputs are evaluated by comparing predicted concentrations with observed monthly data of gas phase species and secondary inorganic aerosols from EANET (Acid Deposition Monitoring Network in East Asia) sites. The results show that predicted PM10 concentrations are in good agreement with the observations. This implies that GEOS-Chem outputs could be used to provide BCs to CMAQ. Simulated daily and monthly mean PM10 concentrations of CMAQ with the linkage of GEOS-Chem's BCs and constant BCs are then evaluated by comparing predicted concentrations with observations at API (Air Pollution Index) sites in China as well as EANET sites in Korea. CMAQ with the GEOS-Chem outputs improves model simulation in depicting observed PM10 concentrations comparing with those with constant BCs. It is also found that influence of aerosol species are largely dependent on the BCs over East Asia and Korea. Mean biases between simulated versus observed daily and monthly mean concentrations of PM10 with the GEOS-chem were improved by 1~8 ${\mu}g/m^3$ in China region, 3.26 ${\mu}g/m^3$ in Korea.
최근 환경문제가 급격히 악화되고, 지구 환경의 보존이 중요한 이슈로 거론되면서 환경보호 정책과 연구가 절실히 요구되고 있다. 환경오염의 대상은 수질, 대기 등이 있으며, 대상 오염의 예방을 위한 오염원 절감 및 시스템적인 연구가 활발하게 진행 중에 있다. 이에 본 논문에서는 온도, 습도, 조도, 기압, 이슬점 등의 대기환경 정보와 용존산소량, 수소이온지수, 수온 등의 수질환경 정보를 수집하기 위한 이동성이 고려된 필드서버를 제작하여 연안 해양지역에 배치함으로서 일정 시간동안 변화하는 대기 상황을 판단하고 더불어 수질의 상태변화를 측정 및 모니터할 수 있도록 하였다. 또한 무선센서네트워크 내에서의 효율적인 데이터 전송을 위하여 측정된 대기 및 수질 환경정보를 무선센서네트워크 기반의 플러딩 라우팅 프로토콜 방식으로 전송하도록 고안하였다.
2008년 베이징 올림픽을 전후하여, 그리고 2013년 1월 베이징을 중심으로 중국 전역에서 발생한 스모그 현상으로 대기오염이 심각한 사회문제로 대두되었다. 그 동안 도시화와 산업화가 빠르게 추진되며 중국경제는 급속하게 성장하였으나, 이는 에너지 과소비와 환경오염을 동반하는 성장이었다. 특히 중국의 에너지 소비구조를 보면 석탄의 비중이 절대적으로 높아, 대기오염에 영향을 주고 있다. 또한 도시화 과정에서 도시 인구가 늘어나고, 소득수준의 향상으로 자동차 보유량이 급격하게 증가하면서 대기오염을 더욱 악화시키고 있어 도시 인구와 교통시스템에 대한 관리도 필요하게 되었다. 2000년대 이후 중국은 다양한 대기오염 관리정책을 실시하여 현재 중국의 대기오염물질의 농도는 2000년대 들어 계속 감소하고 있는 추세이다. 대기오염심각지역인 베이징의 경우 $PM_{10}$,$SO_2$,$NO_2$의 농도가 2000년에 각각 $162{\mu}g/m^3$, $71{\mu}g/m^3$, $71{\mu}g/m^3$에서 2013년 $108{\mu}g/m^3$, $27{\mu}g/m^3$, $56{\mu}g/m^3$으로 꾸준히 감소하는 추세를 보인다. 하지만 각각의 수치들을 대기환경기준과 비교했을 때 여전히 높은 수치를 보여 중국의 대기질의 개선이 필요한 것으로 판단되고 있다. 이에 따라 중국은 대기오염 저감을 위한 대기오염 방지와 억제를 위한 저감대책을 수립하게 되었다. 중국 국무원에서 2013년 9월 12일 '2013~2017년 대기오염방지 행동계획'을 발표하면서 이듬해 환경보호법과 대기오염방지법을 개정하였다. 행동계획에서는 징진지(베이징-텐진-허베이), 장강삼각주(상하이 일대) 및 주강삼각주(광동 일대) 등 3대 대기오염 심각지역을 중심으로 계획을 수립하였다. 3대 대기오염 심각지역에서는 $PM_{2.5}$농도를 2012년 대비 각각 25%, 20%, 15% 감축을 하고 이 중 베이징은 $PM_{2.5}$연평균 농도를 $60{\mu}g/m^3$ 수준으로 감축하는 것을 목표로 하였다. 이에 따라 징진지(베이징-텐진-허베이) 지역을 중심으로 $PM_{2.5}$저감을 목표로 하여 석탄 규제, 자동차 규제를 포함한 에너지, 공업, 교통, 건설, 농업, 생활 분야 등에서 대기오염방지 행동계획을 수립하였으며 2017년 말까지 목표 달성을 위하여 정책을 시행할 예정이다. 개정된 환경보호법의 경우 2015년 1월 1일부터 발효되었으며 대기오염방지법의 개정은 2015년에 확정하는 것을 목표로 하고 있다. 우리나라는 중국의 풍하지역으로 중국에서의 대기오염물질 배출을 줄이기 위한 국제적인 협력관계를 만들기 위하여 일본과 더불어 노력하고 있다. 우리나라가 동북아시아의 정치역학상 동북아 환경협력을 적극적으로 추진한다면, 중국에서 우리나라로 이동하는 대기오염물질의 현황의 정확한 파악과 함께 동북아시아 전지역의 대기질에 영향을 미칠 수 있는 중국의 스모그 대응 방안이 중요한 의제가 될 수 있다. 현재 동북아시아에서는 국제적인 협력체계를 만들기 위하여 LTP(Long-range Transboundary Air Pollutants in Northeast Asia), EANET (Acid Deposition Monitoring Network in East Asia) 사업을 추진하고 있다. 하지만 정부간의 공식 협력체로 구성되지 못하거나 낮은 수준의 합의만 이루어지는 등 포괄적인 협력체계는 이루어지고 있지 않다. 우리나라와 중국의 경우에도 '한-중 양국협력: 한-중 환경협력에 관한 양해각서'를 지난 2014년 7월 체결하여 협력을 도모하고 있으나 이 체결을 통한 한-중 양국의 추가적인 이득은 많지 않은 상태다. 또한 이러한 협력관계도 동북아시아의 정치적 환경에 따라 혹은 중국의 판단에 따라 협력 수준이 변화할 가능성이 높다. 따라서 동북아시아에서 대기환경관련 협력에 있어서 특정 국가의 영향이 압도적이지 않도록 다자간의 대기환경 협력체가 되도록 하는 것이 필요하다. 이를 위하여 우리나라는 우리나라와의 대기환경 관련 협력에 참여하는 국가에 실질적인 이득이 되도록 우리나라의 대기환경 산업과 연구, 정책 개발 역량 강화를 통해 중국을 비롯한 일본, 러시아, 몽골, 북한의 참여 또한 유도하여야 할 것이다.
Background: The health effects of particulate matter (PM2.5) bonded with various harmful chemicals differ based on their composition, so investigating and managing their concentrations and composition is vital for long-term management. As industrial complexes emit considerable quantities of pollutants, higher PM2.5 concentrations and chemical component effects are expected than in other places. Objectives: We investigated the concentration distribution ratios of PM2.5 chemical components to provide basic data to inform future major emissions control and PM2.5 reduction measures in industrial complexes. Methods: We monitored five sites near the Ansan and Siheung industrial complexes from August 2020 to July 2021. Samples were collected and analyzed twice per week in spring/winter and once per week in summer/autumn according to the National Institute of Environmental Research in the Ministry of Environments' Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines. We investigated and compared composition ratios of 29 ions, carbon, and elemental components in PM2.5. Results: The analysis of PM2.5 components at the five sites revealed that ion components accounted for the greatest total mass at approximately 50% while carbon components and elemental components contributed 23~28% and 8~10%, respectively. Among the ionic components, NO3- occupies the greatest proportion. OC occupies the greatest proportion of the carbon components and sulphur occupies the greatest proportion of elemental components. Conclusions: This study investigated the concentration distribution ratios of PM2.5 chemical components in industrial complexes. We believe these results provide basic chemical component concentration ratio data for establishing future air management policies and plans for the Ansan and Siheung industrial complexes.
Background: When particles are absorbed into the human body, they penetrate deep into the lungs and interact with the tissues of the body. Heavy metals in PM2.5 can cause various diseases. The main source of PM2.5 emissions in South Korea's atmosphere has been surveyed to be places of business. Objectives: The concentration of heavy metals in PM2.5 near the Ulsan Industrial Complex was measured and a health risk assessment was performed for residents near the industrial complex for exposure to heavy metals in PM2.5. Methods: Concentrations of heavy metals in PM2.5 were measured at four measurement sites (Ulsan, Mipo, Onsan, Maegok) near the industrial complexes. Heavy metals were analyzed according to the Air Pollution Monitoring Network Installation and Operation Guidelines presented by the National Institute of Environmental Research. Among them, only five substances (Mn, Ni, As, Cd, Cr6+) were targeted. The risk assessment was conducted on inhalation exposure for five age groups, and the excess cancer risk and hazard quotient were calculated. Results: In the risk assessment of exposure to heavy metals in PM2.5, As, Cd, and Cr6+ exceeded the risk tolerance standard of 10-6 for carcinogenic hazards. The highest hazard levels were observed in Onsan and Mipo industrial complexes. In the case of non-carcinogenic hazards, Mn was identified as exceeding the hazard tolerance of 1, and it showed the highest hazard in the Ulsan Industrial Complex. Conclusions: This study presented a detailed health risk from exposure to heavy metals in PM2.5 by industrial complexes located in Ulsan among five age groups. It is expected to be utilized as the basis for preparing damage control and industrial emission reduction measures against PM2.5 exposure at the Ulsan Industrial Complex.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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