본 논문은 딥 러닝(Deep Learning)을 이용하여 대기오염측정망 데이터 중 특정 증상이 나타나는 이상 데이터를 탐지하는 방법을 제시한다. 기존 방법들은 일반적으로 시계열 데이터 내에서 기존과는 다른 특이한 패턴이 나타나는 데이터를 탐지하여 이상치로 분류하며, 이는 특정 증상만을 탐지하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 주로 이미지의 전경 분리(Sementic Segmentation)에 사용되는 DeepLab V3+ 모델의 2차원 합성곱 신경망 구조를 1차원 구조로 변형하여 이미지 대신 여러 센서의 시계열 측정값을 입력받고 특정 증상이 나타나는 데이터를 탐지하도록 하는 방법을 제시한다. 또한, 데이터에 '조각별 집계 근사법(Piecewise Aggregate Approximation)'을 적용하여 잡음이 많은 대기오염측정망 데이터의 복잡도를 줄임으로써 성능을 높인다. 실험 결과를 통해 준수한 성능으로 이상치 탐지를 수행할 수 있음을 확인할 수 있다.
Based on air quality monitoring data ('10~'14) of Suwon City provided by the Korean Department of Environment, a fundamental statistic for 5 criteria pollutants such as $SO_2$, CO, $NO_2$, $O_3$, and $PM_{10}$ was initially investigated. The purpose of this paper was to review the ambient air quality standards(AAQS) of Korea, the U.S.A. and the EU and further to assess the degree of standard strength by the achievability of the AAQS comparing each national standard. Since the level and the way of standards for each air pollutant are various among countries, it is difficult to determine the degree of relative attainment using the same set of data above. Further when all the areas having bad air quality for a specific pollutant are classified as non-attainment case, it is more difficult to assess the degree of standard strength. Thus we introduced a new concept called the average concentration distance (ACD) to quantitatively estimate the strength. As results, the Korean 1-hr $NO_2$ AAQS is slightly stronger than the US standard and weaker than the EU standard. The Korean $O_3$ standard is strongest; however, the Korean $PM_{10}$ standard is weakest. Furthermore the equivalent levels of 8-hr $O_3$ standards in the U.S.A. and the EU were respectively estimated as 97.5 and 95.7 percentiles of the Korean standard with maintaining the existing standard of 60 ppb.
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. 본 논문에서는 네트워크 기반하에 실내 공기질 관리 센싱 메커니즘 구성도를 구현하고 환경요소를 측정하여 향후 환경 모니터링 시스템의 활용방안을 제안한다.
Numerical simulations were carried out to investigate the impact of PBL (Planetary boundary layer) scheme implemented in WRF on the result of meteorological fields and CMAQ modeling. 25-day period, representing high ozone concentration, was selected for the simulations. The three WRF domains covered East Asia region, Korean Peninsula and Seoul metropolitan area. The sensitivity of WRF-CMAQ modeling to the various PBL schemes was assessed and quantified by comparing model output and against observation from the meteorological and the air quality monitoring network within the domain. The meteorological variables evaluated included temperature, wind speed and direction over surface sites and upper air sounding sites. The CMAQ variables included gaseous species $O_3$ and $NO_x$ over monitoring stations. Although difference of PBL schemes implemented in WRF, they did not appreciably affect the WRF and CMAQ performance. There are partially differences between non-local and local mixing scheme, but are not distinct differences for the results of weather and air quality. It is suggested that impact of parameterization of vertical eddy diffusivity scheme in CMAQ also need to be researched in the future study.
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.
Serin Kim;Ukkyo Jeong;Hanlim Lee;Yeonjin Jung;Jae Hwan Kim
대한원격탐사학회지
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제40권1호
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pp.1-8
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2024
Busan is the 6th largest port city in the world, where nitrogen dioxide (NO2) emissions from transportation and port industries are significant. This study aims to assess the NO2 products of the Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) over Busan using ground-based instruments (i.e., surface in-situ network and Pandora). The GEMS vertical column densities of NO2 showed reasonable consistency in the spatiotemporal variations, comparable to the previous studies. The GEMS data showed a consistent seasonal trend of NO2 with the Korea Ministry of Environment network and Pandora in 2022, which is higher in winter and lower in summer. These agreements prove the capability of the GEMS data to monitor the air quality in Busan. The correlation coefficient and the mean bias error between the GEMS and Pandora NO2 over Busan in 2022 were 0.53 and 0.023 DU, respectively. The GEMS NO2 data were also positively correlated with the ground-based in-situ network with a correlation coefficient of 0.42. However, due to the significant spatiotemporal variabilities of the NO2, the GEMS footprint size can hardly resolve small-scale variabilities such as the emissions from the road and point sources. In addition, relative biases of the GEMS NO2 retrievals to the Pandora data showed seasonal variabilities, which is attributable to the air mass factor estimation of the GEMS. Further studies with more measurement locations for longer periods of data can better contribute to assessing the GEMS NO2 data. Reliable GEMS data can further help us understand the Asian air quality with the diurnal variabilities.
International concern over the environmental pollution is ever increasing, and diversified countermeasures must be devised in Korea also. Global trend, damages, problems and countermeasures with respect to issues mentioned in the Rio Declaration, such as prevention of ozone layer destruction, reduction of migratory atmospheric pollution between neighboring countries, and prevention of global greenhouse effect, were discussed in this report. Conclusion of the report is summarized as follows : A. Measurement, Planning and Monitoring (1) Development and implementation of a global network for measurement and monitoring from the global aspects such factors as related to acid rain(Pioneer substances, pH, sulfate, nitrate), effect of global temperature(Air temperature, $CO_2$, $CH_4$, CFC, $N_2O$) and destruction of ozone layer($CFC_S$). (2) Establishment of network system via satellite monitoring movement of regional air mass, damage on the ozone layer and ground temperature distribution. B. Elucidation of Present State (1) Improvement and development of devices for carbon circulation capable of accurately forecasting input and output of carbon. (2) Developmental research on chemical reactions of greenhouse gas in the air. (3) Improvement and development of global circulation model(GCM) C. Impact Assessment Impact assessment on ecosystem, human body, agriculture, floodgate, land use, coastal ecology, industries, etc. D. Preventive Measures and Technology Development (1) Development and consumption of new energy (2) Development of new technology for removal of pioneer substances (3) Development of substitute matter for $CFC_S$ (4) Improvement of agriculture and forestry means to prevent the destruction of ozone layer and the greenhouse effect of the globe (5) Improvement of housing to prevent the destruction of ozone layer and the greenhouse effect of the globe (6) Development of new technology for probing underground water (7) Preservation of forest (8) Biomass 5. Policy Development (1) Development of strategy model (2) Development of long term forecast model (3) Development of penalty charge effect and expense evaluation methods (4) Feasibility study on regulations By establishing the above mentioned measures for environmentally sound and sustainable development to establish the right to live for humankind and to preserve the one and only earth.
The comparison of demand and supply is needed for efficient ecosystem services planning. However, the gap between them cannot be analyzed as existing studies mainly dealt with only the supply of ecosystem services. This study compares the demand and supply of ecosystem services in Shiheung using environmental complaints and urban planning by semantic network analysis. As a result, 'air' and 'water' quality are magnified in demand, 'energy' and 'water' are crucial in supply. This result presents that citizen ask for the improvement of air quality in regulation services, although local government has plans for energy support in provisioning services. Periodic ecosystem services demand and supply monitoring will be the base of effective ecosystem services planning, which reduce insufficiency and surplus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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