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본 연구에서는 비산먼지 농도를 평가하기 위한 영향 요인인 먼지부하량(Silt loading, sL)에 대한 연구로 노면에 쌓여있는 먼지 수집 시 효율적인 방법을 제시하기 위해 실험적 데이터 수집과 시각화를 통해 위치별 특성에 따른 먼지 분포량과 효율적인 먼지 수집 위치 를 분석하고자 하였다. 기존의 미국 EPA(Environmental Protection Agency)에서는 도로 전구간을 샘플링하기에 어려움이 있어 구간별 교 차로 길이(2.4km)를 기준으로 샘플링 위치를 제시하거나 1km 이하 구간에서는 2개를 샘플링하도록 제시하고 있다. 하지만 국내 실정 에 적용하기에는 교차로 사이 간격이 너무 넓거나, 샘플링 개수가 적은 등 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 청소기의 길이 0.3m에 따라 3m(0.3m X 10회) 샘플링 기법을 통해 25m와 100m 구간을 대표할 수 있는 위치를 제시해주는 것을 목표로 하고 있으며, 이때 시료를 채취하여 통계분석과 클러스터링 분석을 통해 샘플링 위치를 선정하고자 하였다. 또한 샘플링 위치에 따른 검증을 위해 서 도로 먼지 부하량과 비산먼지와의 상관관계를 정량적으로 평가하였다. 이때 먼저 sL의 양에 따른 비산먼지의 농도 측정은 도심부 제한속도에 따라 50km/h의 속도로 주행하는 조건에서 측정되었으며, 측정차량을 통해 수집된 GPS 좌표를 활용하여 도로 먼지 농도의 변화를 정량적으로 분석하였다. 분석 결과, 먼지 부하량(sL)이 농도가 높을수록 도로 먼지 농도가 증가하는 경향이 나타났으며, 이러한 상관관계는 먼지가 많을수록 공기중으로 비산되는 먼지의 양이 많은 것에 기인한 것으로 분석되었고 이때 측정한 전 구간에서 sL과 비산먼지 농도 간의 높은 상관 관계(상관계수 0.76)가 확인되었다. 추가적으로, 각 시료 채취 지점에서의 sL의 변화가 도로 먼지 농도에 미치는 영향을 평가하기 위해 K-평균 클러스터링 기법을 사용하였다. 클러스터링 결과, 최적의 샘플링 지점이 25m 구간 내에서는 3개, 100m 구간 안에서는 5개의 샘플링 위치로 대표값을 띄는 것으로 도출되었으며 비산먼지 농도의 변화와도 일치하는 것을 보였다. 이러한 방법을 통해 도로 먼지 샘플링의 신뢰성을 높일 수 있었으며, 도로 먼지의 특성을 보다 정확하게 분석할 수 있었고, 인력 수집에 따른 시간적, 공간적인 한계 를 해결할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 이는 향후 비산먼지 측정 차량 제작 연구의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
