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대기관리권역법을 통해 권역 내 집중관리도로를 선정하고, 도로 청소 차량의 운용을 수행하여 미세먼지 저감을 도모하였다. 하지만, 도심지의 경우 대기오염 발생원인 차량 통행의 감축이 어려우므로 지속적인 관리가 필요하다. 따라서, 연간 발생하는 장비·시설의 유 지관리 비용을 고려했을 때 관련 재정의 효율적 운용이 필수적이며, 도심지의 고농도 발생 지역을 효과적으로 관리할 수 잇는 전략적 선정이 필요하다. 본 연구에서는 2017 ~ 2024년 기간 동안 수집된 서울권 집중관리도로의 재비산먼지 농도 데이터를 바탕으로 고농도 발생 경로를 선별하였으며, 대상지의 모빌리티 요소(차로수, 제한속도, 정지선, 버스정류장(가로변, 중앙), 지하철역 입구, 교차로 수 등) 를 추출하여 시계열적 기상 조건과 매칭하여 농도 변화에 영향을 미치는 요인에 관한 상관성 분석을 수행하였다. 이 과정에서 모빌리 티 요소의 가중치평균법 및 교호작용 분석을 통해 도심지 모빌리티 영향에 따른 도로 대기오염도 변화에 관한 분석을 수행하였다. 계절관리제가 시행되기 전(`17 ~ `19년) 대비 시행 후(`20 ~ `24년)의 평균 재비산먼지 농도는 17㎍/m3 낮았으며, 이는 코로나 19의 영향 외 작용된 청소 효과로 판단할 수 있다. 위치적으로 나눈 서울 5개 권역 중 서부 지역과 수도권 남부와 교통이 연결되어 교통망이 집 중된 서남권, 동남권에서 재비산먼지 평균 농도가 18㎍/m3 높게 발생하였다. 이를 모빌리티 영향에 의한 재비산먼지의 발생 및 확산 영향으로 판단하고, 계절관리제 시행 후 도심지 고농도 발생 지역에 대한 모빌리티 요소 및 기상 환경 변화 영향에 대한 복합적인 영 향 분석을 위해 시간 변수, 모빌리티 특성 변수, 도로 환경 변수, 기상 변수를 수집하고, 데이터 세트를 구축하였으며, 가중치 평균법 을 적용한 모빌리티 변수 모델, 모빌리티 변수 간의 상호작용을 고려한 교호작용 모델을 비교 분석함으로써 재비산먼지 PM10 농도 상 승과 상대적으로 높은 상관성을 갖는 영향 변수를 제시하였다.
