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pp.111-128
본 연구에서는 복잡한 도심의 구조로 인한 미세먼지 농도의 강화 가능성에 대하여 데이터 마이닝 기술과 군집분석을 이용해 조사하였다. 데이터 마이닝 분석에서 미세먼지 농도와 서울지역 도시용도 데이터 사이에는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 그러나 전국 공공데이터를 기반으로 한 군집분석에서는 건물의 높이(층수)에서 특히 PM10과 강한 상관관계가 나타났다. 단일 케노피 모델(Single Canopy Model) 및 미기상 도시모델링 프로그램(ENVI-Met.4)을 사용한 모델링 분석을 실시하여 도시지역에서 모사된 대기 대류가 건물 분포 및 높이 유형의 배열에 따라 다양한 난류의 패턴을 구현함을 확인하였 다. 도시 건물의 복잡한 구조는 대류활동을 제어하여 정체상태를 유도하고 지표 부근의 미세먼지 강화가능성을 초래 하였다. 따라서 도심 구조와 형태에 따른 열환경의 변화로 인한 정체 효과는 미세먼지 산정에 있어서 반드시 고려되어야 한다. 복잡한 도시지역의 미세먼지 잔류확률에 대한 정보를 제공하기 위해서는 대기정체 현상이 중요한 의미로 해석될 수 있다.
This study presents a possibility of intensification of fine dust mass concentration due to the complex urban structure using data mining technique and clustering analysis. The data mining technique showed no significant correlation between fine dust concentration and regional-use public urban data over Seoul. However, clustering analysis based on nationwide-use public data showed that building heights (floors) have a strong correlation particularly with PM10. The modeling analyses using the single canopy model and the micro-atmospheric modeling program (ENVI-Met. 4) conducted that the controlled atmospheric convection in urban area leaded to the congested flow pattern depending on the building along the distribution and height. The complex structure of urban building controls convective activity resulted in stagnation condition and fine dust increase near the surface. Consequently, the residual effect through the changes in the thermal environment caused by the shape and structure of the urban buildings must be considered in the fine dust distribution. It is notable that the atmospheric congestion may be misidentified as an important implications for providing information about the residual probability of fine dust mass concentration in the complex urban area.
요 약
1. 서 론
2. 연구 방법
3. 연구 내용
3.1. 군집화를 통한 대기오염도와 환경 변수의 관계
3.2. 연관 패턴과 인공신경망
3.3. 미기상 수치모델 ENVI-Met. 모델링 및 초기기상장 설정
4. 연구 결과
4.1. 군집화를 통한 대기오염도와 환경 변수의 관계 분석
4.2. 미기상 도시모델 ENVI-Met. 결과
5. 결 론
References
