• 분석과학
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• 제24권4호
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• pp.310-318
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• 2011

제주도 고산지역에서 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$ 미세먼지 시료를 채취하여 주요 성분의 화학 조성, 오염 정도, 배출원 특성 등을 조사하였다. 연구기간의 $PM_{10}$과 $PM_{2.5}$ 미세먼지의 질량농도는 각각 $37.6{\pm}20.1{\mu}g/m^3$, $22.9{\pm}14.3{\mu}g/m^3$로 $PM_{2.5}$ 질량농도는 $PM_{10}$의 약 61%를 차지하였다. $PM_{2.5}/PM_{10}$ 농도비를 조사해 본 결과, 인위적 기원의 nss-$SO_4^{2-}$, $NO_3$, $NH_4^+$은 주로 미세입자에, 그리고 nss-$Ca^{2+}$과 $Na^+$, $Cl^-$, $Mg^{2+}$ 성분들은 대부분 조대입자에 많이 분포하였다. 또 미세먼지 조성은 대체적으로 인위적 오염원의 영향이 가장 크고, 다음으로 토양 또는 해양의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 역궤적 분석법으로 미세먼지 성분들의 유입경로를 조사해 본 결과, nss-$SO_4^{2-}$, $NO_3^-$, $NH_4^+$, nss-$Ca^{2+}$, Pb 성분들은 대체적으로 기류가 중국대륙과 한반도로부터 유입되었을 때 농도가 높게 나타났다. 반면에 북태평양이나 동해를 통해 유입되었을 때는 상대적으로 낮은 경향을 보였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.259-260
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• 2006

• 대한공간정보학회지
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• 제20권2호
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• pp.3-13
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• 2012

본 연구에서는 대기분야에 GIS를 적용하여 대구지역 미세먼지(PM-10) 측정소의 위치가 적절한지 평가하고, 공중보건과 밀접한 관련이 있는 PM-10을 관리하기 위한 적합한 장소를 모색하였다. 대구시에는 총 11개의 도시대기측정소가 있으며 측정된 자료는 전체적인 PM-10 오염현황파악에 사용되고 있다. 그러나 기존의 대기오염 자동측정소는 측정기기의 배치상의 문제점을 자주 노출해 왔다. 따라서 본 연구는 GIS 보간법인 IDW와 Kriging 기법을 활용하여 대구지역 PM-10 농도지도를 작성하였다. 그 후, 대역분석을 통해 법정동별 평균 PM-10오염농도를 산출한 뒤, 기존 설치된 측정소가 저오염지역과 고오염지역 전반에 걸쳐 고르게 분포하고 있는지 평가하였다. 연도별, 계절별, 요일별 각 측정기간별로 살펴본 결과 대구광역시에 설치된 PM-10 대기측정소는 다양한 농도를 대표하기에는 부족한 부분이 있었다. 이러한 부족 부분을 보강하기 위하여, 각 평가단계마다 공통적으로 선정된 7개 지역(남산동, 남일동, 동일동, 북성로 1가, 종로 2가, 향촌동, 화전동)이 PM-10을 위한 추가설치지점으로 제안된다. 나아가, 대구지역 뿐만 아니라 타 도시에서도 공중의 보건을 위해 측정소의 구체적인 설치 장소 선정 및 추가설치가 필요할 것이라 제안된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권2호
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• pp.321-335
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• 2021

미세먼지 (PM10) 및 초미세먼지 (PM2.5)는 인체에 흡수 가능하여 호흡기 질환 및 심장 질환과 같이 인체건강에 악영향을 미치며, 심각할 경우 조기 사망에 영향을 줄 수 있다. 전 세계적으로 현장관측기반의 모니터링을 수행하고 있지만 미 관측지역에 대한 대기질 분포의 공간적인 한계점이 존재하여 보다 광범위한 지역에 대한 지속적이고 정확한 모니터링이 필요한 상황이다. 위성기반 에어로졸 정보를 사용함으로써 이러한 현장 관측자료의 한계점을 극복할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 위성 및 모델자료를 활용하여 2019년도에 대해 한 시간 단위의 지상 PM10 및 PM2.5 농도를 추정하였다. GOCI 위성의 관측영역을 포함하는 동아시아 지역에 대해 트리 기반 앙상블 방법을 사용하는 Boosting 기법인 GBRTs (Gradient Boosted Regression Trees)와 LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)을 활용하여 모델을 구축하였다. 또한, 기상변수 및 토지피복변수의 사용유무에 따른 모델의 성능을 비교하기 위해 두 가지 festure set으로 나누어 테스트하였다. 두 기법 모두 주요 변수인 AOD (Aerosol Optical Depth), SSA (Single Scattering Albedo), DEM (Digital Eelevation Model), DOY (Day of Year), HOD (Hour of Day)와 기상변수 및 토지피복변수를 함께 사용한 Feature set 1을 사용하였을 때 높은 정확도를 보였다. Feature set 1에 대해 GBRT 모델이 LightGBM에 비해서약 10%의 정확도 향상을 보였다. 가장 정확도가 높았던 기상 및 지표면 변수를 포함한 Feature set1을 사용한 GBRT기반 모델을 최종모델로 선정하였으며 (PM10: R2 = 0.82 nRMSE = 34.9%, PM2.5: R2 = 0.75 nRMSE = 35.6%), 계절별 및 연평균 PM10 및 PM2.5 농도에 대한 공간적인 분포를 확인해본 결과, 현장관측자료와 비슷한 공간 분포를 보였으며, 국가별 농도 분포와 계절에 따른 시계열 농도 패턴을 잘 모의하였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2004년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.121-122
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• 2004

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.174-175
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• 2004

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.201-202
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• 2004

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2006년도 추계학술대회 논문집
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• pp.265-266
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• 2006

• 대한환경공학회지
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• 제31권5호
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• pp.382-391
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• 2009

본 연구에서 2006년 3월부터 2008년 11월까지 측정한 총 가스상 수은(TGM)과 가스상 산화수은(RGM)의 농도는 각각 2.10 ${\pm}$ 1.50 ng/$m^3$, 3.00 ${\pm}$ 3.14 pg/$m^3$으로 나타났다. RGM 농도는 밤보다 낮 시간에 월등히 높은 농도를 보였으며 이는 낮에 고농도로 존재하는 오존 등 산화제에 의한 광화학 반응으로 인하여 가스상 산화수은이 생성되는 것으로 설명할 수 있다. 한편 안개 발생 횟수가 많은 춘천에서는 가스상 산화수은 농도와 오존농도가 특히 안개일에 유의미한 상관관계를 보였다. 이는 액적 상태일 때, 금속수은($Hg^0$)의 산화반응에서 오존이 중요한 역할을 한다는 것을 의미한다. 또한 총 가스상 수은은 대표적인 장거리 이동 오염물질인 CO 및 $PM_{10}$과는 상관관계를 보이는 반면, 국지 오염물질인 $NO_2$와는 상관관계가 없는 것으로 나타났다. 수은의 주요 발생원이 산업시설에서의 화석연료의 연소라는 것을 고려할 때, 산업시설이 부재한 춘천에서는 총 가스상 수은의 농도가 지역 오염원에 의해서는 크게 영향을 받지 않는다는 것으로 판단된다. 그리고 총 가스상 수은의 고농도와 저농도를 대표하는 시료의 역궤적을 계산한 결과, 춘천의 총 가스상 수은 농도에 영향을 주는 지역은 선양, 베이징을 포함한 중국의 산업지역이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제36권6_3호
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• pp.1681-1690
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• 2020

532와 1064 nm 두 파장 관측 채널을 구비하고 수평으로 360° 스캐닝 관측이 가능한 스캐닝 라이다 시스템을 개발하였다. 또한, 두 파장에서의 후방산란계수를 이용하여 미세먼지를 PM2.5-10(조대)와 PM2.5(미세)입자로 구분하는 분석도 개발하여 스캐닝 라이다 시스템의 데이터 분석에 적용하였다. 개발된 스캐닝 라이다를 이용한 울산 온산공단에서 관측에서 각각 22 - 110 ㎍/㎥과 7 - 78 ㎍/㎥의 분포를 보이는 PM10과 PM2.5의 질량 농도를 성공적으로 산출하였다. 분석된 결과는 라이다 관측 영역 주변에서 지상에서 측정된 질량농도와 유사한 값을 보였으며, 공장 등에서 배출되는 지점에서는 이 각각 80-110 ㎍/㎥과 60-78 ㎍/㎥의 고농도가 측정되는 사례를 확인하였다.