In this study, 40 residents of the Gwangyang and Yeosu areas were assessed for their level of exposure to heavy metals (As, Cd, Ni) from April 2017 to June 2018. The aim was to understand the differences in levels of indoor exposure to heavy metals (As, Cd, Ni), and a health risk assessment was conducted to determine whether there was any fatal cause from carcinogenic elements. The mean concentrations of PM10 particles indoors were As 0.24 μg/m3, Cd 0.07 μg/m3, and Ni 0.89 μg/m3. The health risk assessment for the arsenic, cadmium, and nickel in indoor air confirmed that the mean values exceeded the cancer risk tolerances specified by the U.S. EPA, for As (males 3.07 × 10−4, females 3.35 × 10−4), Cd (males 3.83 × 10−5, females 4.18 × 10−5), and Ni (males 6.36 × 10−5, females 6.95 × 10−5).

최근 미세먼지 농도가 높은 날이 늘면서 국민들의 관심도 증가하고 있다. 미세먼지의 분포는 공간적으로 상이하며 그 발생도 지역별로 다르게 기인하는데도 불구하고 미세먼지 저감을 위한 정책은 차별성 없이 이루어지고 있기 때문에 미세먼지의 공간적 이질성을 반영한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 미세먼지 농도에 영향을 미치는 자연요소와 인문요소를 함께 고려하여 요인을 선정 후 OLS, GWR, GWRR기법을 이용하여 미세먼지 분포의 공간 패턴을 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, OLS 분석 결과 자연요인의 경우 강수량과 대기정체일이 적을수록 그리고 주변고도가 낮을수록 미세먼지의 높은 농도의 기여율이 높았으며, 축사나 공업시설과 같은 인문요인의 경우 대부분 미세먼지와 양의 관계가 있음이 파악되었다. 둘째, GWRR 분석 결과 각 하위 지역별로 미세먼지의 분포에 영향을 주는 변수나 그 정도는 다르게 나타났다. 셋째, GWRR의 효용성 평가 결과 GWRR이 다른 두 모델에 비해 향상된 결과를 보였으며, 이는 미세먼지 뿐만 아니라 다양한 대기오염물질의 분석에도 적용이 가능함을 확인하였다.

국내 미세먼지 농도는 과거에 비해 감소하는 추세이지만 건강에 대한 미세먼지의 위해성이 부각되면서 그에 대한 관심과 우려는 점점 높아지고 있다. 미세먼지에 대응하기 위해서는 미세먼지 농도의 영향 요인과 그 영향의 정도를 파악하는 것이 중요하다. 도시에서 미세먼지는 다양한 요인에 의해 복합적인 영향을 받는다. 기상조건에 큰 영향을 받아 강수와 풍속에 음의상관을 나타낸다. 계절에 따른 기상 조건의 차이로 계절별 뚜렷한 미세먼지 농도 차이가 나타하며, 주로 봄과 겨울에 고농도가 발생한다. 도시 외부적 영향으론 봄철 황사의 영향이 크며, 타 지역에서 발생한 미세먼지가 도시로 유입되어 미세먼지 농도를 악화시킨다. 도시 내부에서는 미세먼지가 발생되는 배출원이 넓게 분포하고, 도시에서 배출된 기체상 오염물질은 대기 중에서 물리화학 적으로 반응하여 2차 미세먼지로 변환된다. 도시환경에서 미세먼지는 도시열섬이나 기온 역전층에 의한 대기정체로 악화되거나, 도시 내 복잡한 공간구조로 인해 발생한 미기상 조건의 영향으로 변화한다. 미세먼지는 강우 시 씻겨 나가고, 바람길이 확보되어 정체된 미세먼지가 확산되면서 감소하며, 녹지에 의해서도 저감되는데, 도시 내 나무는 기공에서 미세먼지를 흡수하고, 식물체 표면에 먼지가 흡착되어 미세먼지 저감에 기여한다. 본 연구는 다양한 미세먼지 영향 요인 중 도시 내부적 요인인 토지피복 특성에 따른 미세먼지 농도 차이를 분석하고자 하였다. 토지피복 유형 중 미세먼지 배출에 관련된 시가화지역과 미세먼지 저감에 관련된 산림지역 유형의 비율에 따라 미세먼지 농도는 어떠한 차이를 보이는지 살펴보았다 연구는 서울시에 위치한 환경부 대기오염 측정망 주변의 시가화지역과 산림지역 토지피복의 비율에 따라 대기오염 측정소를 3개 그룹으로 구분한 뒤, 그룹별 미세먼지 농도 차이를 계절별로 비교하였다. 미세먼지 농도는 환경부 대기 오염 측정망의 2016년 PM10과 PM2.5의 일평균 농도 자료를 활용하였다. 토지피복은 환경부 대분류 토지피복 자료를 활용하였고, 대기오염 측정망 주변 반경 3㎞내의 토지피복 비율을 산출하였다. 토지피복 비율을 기준으로 K-mean 군집화를 통해 대기오염 측정소를 3개 그룹으로 분류하였고, 3개 그룹간 농도 차이는 비모수 검정방법인 Kruskal-Wallis 검정을 실시하였다. 개별 그룹간 차이는 Mann-Whitney U 검정을 실시하여 Bonferroni Correction Method에 따른 유의수준 보정을 통해 두 그룹간의 통계적 차이를 제시하였다. 시가화지역과 산림지역 비율에 따른 K-mean 군집화 결과 산림 우세 그룹(A)의 토지피복 비율 평균은 산림 34.6%, 시가지 53.4%이었고, 6개의 측정소가 분류되었다. 시가지 우세 그룹(B)은 산림 6.7%, 시가지 76.3%이었고, 10개 측정소가 분류되었다. 중간값 그룹(C)은 산림 16.5%, 시가지 61.8%로 7개 측정소가 분류되었다. PM10의 계절별 농도에 대하여 그룹별 정규성 검정 결과 모든 계절에서 정규분포를 충족하지 않았다. 따라서 비모수 검정인 Kruskal-Wallis test를 실시한 결과 모든 계절에서 그룹간 차이가 통계적으로 유의하였다(p<0.001). 개별 그룹 간 차이에 대해 Bonferroni Correction Method를 적용한 Mann-Whitney U 검정결과 겨울철 B-C 그룹간 차이를 제외한 모든 계절의 그룹간 차이가 통계적으로 유의하였다 (p<0.001). 종합하면 A그룹은 모든 계절의 PM10 농도가 B, C그룹보다 낮았다. B그룹은 겨울철만 C그룹보다 낮았으나 차이는 유의하지 않았고, 나머지 계절에서 A, C그룹보다 유의하게 높았다. PM2.5의 계절별 농도도 모든 계절에서 정규분포를 충족 하지 않아 Kruskal-Wallis test를 실시한 결과 모든 계절에서 그룹간 차이가 유의하였다(p<0.001). 개별 그룹간 분석도 겨울철 B-C 그룹을 제외한 모든 계절에서 통계적으로 유의한 차이가 인정되어(p<0.001) PM10 결과와 동일한 경향을 확인하였다. 계절별로 그룹간 차이를 자세히 살펴보면 PM10은 A그룹의 농도가 B, C그룹과 큰 차이로 낮았고, B-C의 차이가 작았다. 이러한 경향은 계절별로도 유사하였지만, 고농도 시기인 겨울과 봄에 그룹간 차이가 다소 작고, 저농도 시기인 여름과 가을에 다소 큰 차이가 있었다. PM2.5 농도는 봄~가을에 A<C<B순서를 보이며 그룹간 균등한 차이를 보였고, 겨울은 B와 C그룹의 농도가 유사하면서, A그룹과의 차이가 컸다. 저농도 시기인 여름에 그룹간 차이가 가장 컸고, 고농도 시기인 겨울에는 차이가 가장 작았다. 고농도 시기인 봄의 그룹간 편차와 저농도 시기인 가을의 편차는 유사하였다. 이상의 분석 결과 측정소 주변 산림지역 비율이 높은 지역은 미세먼지 농도가 낮고, 시가화지역 비율이 높은 지역은 미세먼지 농도가 높아 미세먼지의 배출과 저감에 기여하는 토지피복 유형의 비율에 따른 미세먼지 농도 차이를 확인하였다. PM10과 PM2.5 모두 산림 우세 그룹(산림비율 평균 34.6%)의 미세먼지 농도가 가장 낮았다. 중간값 그룹(산림비율 평균 16.5%)은 시가지 우세 그룹 보다 미세먼지 농도가 낮지만 PM10은 차이가 작았고, PM2.5는 차이가 커서, PM2.5는 중간값의 산림비율에서도 농도 저감 효과가 큰 것으로 판단되었다. 계절별로는 여름철에 그룹간 농도 차이가 가장 커서 저농도 시기에 토지피복에 의한 영향이 증가하는 것으로 추정되었다. 또한 고농도 시기인 겨울철은 그룹간 농도 차이가 가장 작아 고농도 시기에 토지피복의 영향은 감소하고, 기상조건 등 다른 요인의 작용이 큰 것으로 판단되었다. 다만 1년 중 가장 농도가 높은 계절은 봄철 이었는데 겨울철 보다 그룹간 농도 편차가 컸다. 이에 대한 추후 연구가 필요하였다.

In this study, we measured the concentration of Particulate Matter (PM10), Formaldehyde (HCHO), and Total Bacteria Count (TBC) at three facilities: elderly care centers, day care centers, and postnatal care centers located in the cities of Seoul, Sejong, Daegu and Ulsan from January 1, 2012 to December 31, 2015. PM10 concentration was the highest in the day care centers and HCHO concentration was the highest in the postnatal care centers. TBC concentration was the highest in the day care centers. Comparing the different cities, PM10 concentration was the highest in Sejong, HCHO concentration was the highest in Seoul, and TBC concentration was the highest in Daegu. This study is expected to be helpful in preventing damage to health from the contaminated indoor air at sensitive facilities, and can be used as basic data for indoor air quality management.

The purpose of this study is to develop correction formulas using the results of measurement by PMS 103, which is a weight method measuring device, and by Dusttrak (TSI, USA), DustMate (Turnkey Instrument Ltd., UK), and LD-5 (SIBATA, Japan), which are light scattering measuring devices. The objective is to evaluate and identify new standards (to develop a proposal) in order to complement the limitations of the existing measurement methods of public transportation vehicle indoor air quality by utilizing the three nephelometer type measuring devices. In the case of non-rush hours, the PMS values were estimated using an estimation regression equation. Statistically, the PMS values that were actually measured were not significantly different (p-value=0.4375, 0.4375, 1.000). With respect to the agreement between the two values, ICC was 0.99 in the case of the estimation regression equation using LD-5 values, 0.97 in the case of the estimation regression equation using Dusttrak values, and 0.84 in the case of the estimation regression equation using DustMate values to allow for the identification of agreement at greater levels. In the case of rush hours, the PMS values were estimated using an estimation regression equation. Statistically, the PMS values that were actually measured were not significantly different (p-value=0.3125, 0.6250, 0.8125). With respect to the agreement between the two values, ICC was 0.92 in the case of the estimation regression equation using LD-5 values, 0.91 in the case of the estimation regression equation using Dusttrak values, and 0.89 in the case of the estimation regression equation using DustMate values to allow for the identification of agreement at greater levels.

This study investigated and reported the results of the distribution of in air particulate matter concentration inside school classrooms where children, who are known to be environmentally vulnerable, spend the most time after home. The objective of this study is to provide basic data for future studies related to indoor air quality in Yeongwol county and studies for improving school environment. The study investigated the levels of the concentration distribution of PM10 and PM2.5 in classrooms at 19 different elementary schools based in Yeongwol county from December 12 to 19, 2016. In the classrooms of the elementary schools in Yeongwol county, the pooled average concentration of PM10 and PM2.5 was 11.9 μg/m³ and 4.2 μg/m³, respectively. These concentration rates were lower than those of PM10 and PM2.5 surveyed in classrooms of elementary schools based in other regions of Korea. Further, they did not exceed 100 μg/m³, the PM10 guideline concentration provided by the School Health Act. The study results revealed that the winter concentrations of PM10 and PM2.5 in air inside classrooms of elementary schools based in Yeongwol county were influenced more by indoor sources such as indoor residents rather than outdoor sources.

The objectives of this study were to investigate the effects of PM10 and O3 concentration on the symptoms of allergic diseases. The questionnaire was used to determine whether or not symptoms of allergic diseases were present from September to October 2012. The air pollution concentration data used was the corresponding point CEM (continuous emission monitoring) data. The average concentration of PM10 was 56.09 μg/m3 in the control area, and the concentration in the exposed area was 40.44 μg/m3. In the two areas, concentration of O3 was 28.73 ppb and 28.74 ppb, respectively. The total average concentrations of PM10 and O3 were 45.66 μg/m3 and 28.73 ppb in the Gwangyang area. The rate of asthma diagnosis was higher in the control area (9.6%) than in the exposed area (4.1%), but the rate of allergy eye disease was higher in the exposed area (23.9%) than in the control area (16.5%). There was a significant difference in the symptoms of some allergic diseases when the relative concentration of PM10 and O3 were high and low.

Senior citizens are reported to be highly sensitive to environmental pollutants, including fine particulate matter. The purpose of this study is to investigate the distributions of fine particulate matter concentrations in town halls and senior citizens’ halls, where senior citizens typically spend a lot of time. The results of this investigation will serve as fundamental data for conducting indoor air quality studies and establishing a regional environmental health policy governing senior citizens’ facilities in Yeongwol county in the future. From January 4 to February 1, 2017, PM10 and PM2.5 concentrations in 170 seniors’ facilities located in Yeongwol county were measured. The average concentrations of PM10 and PM2.5 that were measured from each seniors’ facility chosen from Yeongwol county were 25.1 ± 18.9 μg/m3and 12.5 ± 9.3 μg/m3 respectively. Average concentrations and the average of maximum concentrations were lower than the living space standard of 100 μg/m3 for PM10 and the atmospheric environment standard of 50 μg/m3 for PM2.5, which were set by the Ministry of Environment for populations vulnerable to environmental pollution. As a result of analyzing the sources in seniors’ facilities in Yeongwol county during the winter months, it was found that indoor sources of air pollution such as cooking is main sources rather than outdoor sources of air pollution.

The characteristics of PM10 generation by subway operation such as acceleration, constant velocity, deceleration or stoppage were measured in real time to study its causes. For measurement positions, the lower center point on the front side of the Tc1-car was selected to observe the re- suspension caused by train draft, and behind the M2-car wheel and the T1-car wheel were selected observe the abrasion loss from friction generation during cabin operation. The measurement results showed that the PM10 generation is increased by train draft was 5.6% in the constant velocity section and 1.45% in the acceleration/deceleration sections. The increase by adhesiveness for cabin acceleration/deceleration was 9.6%, while the increase caused by friction from motor operation and steering was 5.1%. On the other hand, the amount of PM10 flowing into the station when a cabin was stopped at a station was 136% of normal condition and this might be the key reason of PM10 pollution in a subway tunnels since most pollution is accumulated there.

In this study, we investigated the concentrations of PM10 and CO2 in public transportation vehicles (express bus, train, KTX, and subway) reported by previous indoor air quality (IAQ) surveys carried out from 2005 to 2013 in Korea. The number of valid data for PM10 was 566 and for CO2 was 579, and all data were classified according to whether it was collected during rush-hour or non rush-hour. PM10 and CO2 concentrations in subway cabin during the rush-hour were 1.3 and 1.45 times higher, respectively, than those of non rush-hour (p<0.05) in terms of geometric mean value. PM10 and CO2 concentration of express bus and train during the rush-hour also were 1.23 times higher than those of non rush-hour with relatively weak correlations (p=0.246). Among all PM10 concentrations, 16.9% and 3.8% of PM10 concentrations exceeded the IAQ guidelines (200 μg/m3 for non-rush hour and 250 μg/m3 for rush-hour), respectively. In terms of CO2 concentrations, 10.5% and 3.0% of them exceeded the IAQ guidelines (2,500 ppm for non rush-hour and 3,000 ppm for rush-hour), respectively. As a result, concentrations of PM10 and CO2 were estimated to be dominantly influenced by the operation characteristics of public transportation, such as degree of congestion and type of vehicle. In order to improve the IAQ of public transportation vehicles, specific air purification and ventilation systems are needed, depending on the characteristics of public transportation vehicles.

The concern of fine particle (PM2.5) management of outdoor environments has been increasing due to its exposure and related health effects in Korea. As a result, PM2.5 standard in atmosphere environment was regulated in 2015. On the other hand, indoor PM2.5 standard has been required because most people spent their times in indoor environments. In this study, we measured the PM2.5 and PM10 concentrations both indoor and outdoor environments of public-use facilities such as underground stations, underground shopping centers, and nurseries for 24 hour with filter-weighing method in Seoul and Daegu. Measurement duration was from March to April in 2014 during the Asian dust period. At all measurements, indoor to outdoor (I/O) concentration ratios exceeded 1 except 1 day nursery in Daegu in spite of Asian dust period. The ratios of PM2.5 to PM10 concentrations ranged from 0.63 to 0.75 in indoor environments, and from 0.63 to 0.82 in outdoor, indicating that PM2.5 should be carefully managed in indoor environments as well as outdoor atmosphere.

Calpuff 역모델링 기법을 이용해 산출된 자료는 오염물질 발생량을 예측할 수 있으며, 여러 가지 자료 비교를 통해 감축 가능성 및 목표 수립이 가능해졌다. 본 연구에서는 동해항 주변지역을 대 상으로 Calpuff 역모델링 기법을 이용하여 대기 중 미세먼지 저감량 설정하기 위한 기초자료 구축에 목 적을 두었으며, 모델링을 이용한 동해항을 포함한 5개 지역 배출농도 산출결과는 다음과 같다. 대기환경기준인 50 ㎍/㎥을 적용하여 대상 지역별 허용배출량 산출 결과 site-D에서 가장 많은 4.95 ㎍/㎡·S의 배출량 저감이 요구되었으며, 4.95 ㎍/㎡·S의 배출량을 감소시킬 경우 영향예측지점(동해하수 종말처리장)의 PM10 평균 예측농도는 42.6 ㎍/㎥로 감소될 것으로 나타났다. site-A(동해항)에서 배출되는 오염물질만을 적용하여 모델링 진행 결과 동해항 주변 민가의 기여농도 는 평균 40~50 ㎍/㎥으로 나타났으며, 배경농도를 고려하면 대기환경기준인 50 ㎍/㎥을 상회 할 것으 로 예상됨에 따라 더 이상의 오염물질 배출량은 허용되지 않을 것으로 판단된다. site-B는 상가와 나대지로 차량 통행과 나대지에서 비산되는 먼지로 인해 0.11 ㎍/㎡·S의 배출량 저감 이 요구되었으며, site-C와 E는 오염물질 저감량은 발생하지 않았으나 지속적인 관리가 요구된다.

An elementary school is a significant facility for educating and cultivating children and it is where they spend most of their days. The purpose of this study is to conduct an analysis on PM10 and TBC concentrations in 110 elementary schools in Suwon. We investigated 110 elementary schools from March 2011 to December in 2012. The mean concentration of PM10 and TBC were 51.3 ± 18.0 μg/m3(GM: 47.9 μg/m3) and 311.0 ± 125.3 CFU/m3 (GM:293.3 CFU/m3), respectively. All measurement concentrations did not exceed the Ministry of Education IAQ guidelines. Also, the concentrations of PM10 and TBC were not affected by various conditions such as Outdoor PM10, school construction year, class student number, temperature(oC) and humidity(%). The results of the study suggest that management of the IAQ plan in elementary schools should be implemented through Daily-Pattern and Activity-Pattern analysis for assessment of IAQ.

An elementary school is an important public place for children and it is where they spend most of their days. Ten elementary schools of environmental pollutants were measured in the classroom, playground and school zones (June 19 ~ Nov 1, 2012). Dust measurements of some schools were more indoor air. Measurements of black carbon concentrations were higher overall school zones. Also, in the case of formaldehyde, benzene and some environmental standards were exceeded. In the case of outdoor pollutants not statistically significant, but in some cars and vans that were correlated with pollutants. Thus, strategies and actions are necessary that will protect the health of children in schools from environmental pollutants.

The aim of this study is to analyze the distribution of particulate matters including PM_2.5 which is known for severe adverse health effect than PM₁₀ in public facilities. The total 40 public buildings are investigated in this study and they are classified into 11 sub-groups as follows : child-care centers, medical centers, libraries, museums, bus terminals, ports, airports, railway terminals, subway stations, large-scale stores, and indoor parking lots. The mean concentration of PM₁₀ was 38.6㎍/㎥ and that of PM₁₀ in all studied facilities were lower than the Ministry of Environment's control standards. The average concentration of PM_2.5 was 27.2㎍/㎥ and that of PM_2.5 in 18 facilities were exceed the guideline of WHO (24h average value : 25㎍/㎥). The subway stations had the highest indoor level of particulate matters and the waiting area in bus terminals, railway terminals, indoor parking lots had followed in order. When comparing mean value of I/O ratio of PM₁₀, the only I/O ratio of subway stations were greater than one. In the case of PM_2.5, however, the average concentrations of PM_2.5 in indoors of subway stations, bus terminals, and indoor parking lots were higher than those of PM_2.5 in outdoors. The mean concentration of PM₁₀ and PM_2.5 were gradually increased between 6 A.M and 10 A.M and after 6 P.M in most of target buildings with increasing the number of users in thest facilities.

본 연구에서는 한반도 황사 사례 동안 WRF 기상모델과 SMOKE 배출량모델, CMAQ 및 CMAQ-MADRID 대기질 모델을 이용하여 다양한 황사 발생량 경험식에 대한 PM10의 농도를 추정하였다. 특별히 Wang et al.(2000), US EPA 모델, Park and In(2003), GOCART 모델, DEAD 모델의 5가지 황사 발생 경험식이 중국과 몽골 등의 황사 발생량을 추정하기 위해 WRF-SMOKE-CMAQ(MADRID) 모델에 적용되었다. 일기도, 후방궤적 및 위성이미지 분석에 따르면 한반도로의 황사 수송은 절리저기압(위성에서 콤마형 구름)과 관련된 지상 전선의 뒤쪽에서, 그리고 상층 제트류의 발달에 기인한 파의 정체현상과 함께 상층 골에서의 풍속이 하층으로 전이되는 풍하 바람에 의해 생성되었다. 그리고 WRF-SMOKE-CMAQ 모델링 결과, 황사의 시 공간적 분포에 있어서는 Wang et al.(2000)의 경험식이, 평균 편의 및 평균 제곱근 오차에서의 정확도 부분에서는 GOCART 모델의 경험식이 관측값을 보다 잘 모사하는 것으로 나타났다. 또한 Wang et al.의 경험식을 이용한 황사의 연직분포 분석 결과에서 강한 황사 사례(2007년 3월 31에서 4월 1일 800 μg/m3 이상)의 경우는 황사 수송이 한반도 상공 대기 경계층 내를 통과하였기 때문으로, 약한 황사 사례(2009년 3월 16일과 17에 400 μg/m3 이하)의 경우는 황사 수송이 경계층 위를 통과하였기 때문으로 나타났다. 또한 CMAQ 모델과 CAMQ-MADRID 모델에서의 미세먼지(PM10) 민감도 분석 결과에서는 CMAQ-MADRID 모델이 CMAQ 모델에 비해 한반도를 포함한 동아시아 지역에서 최대 25 μg/m3 정도가 높게 모사되었고, 모델 내 구름 액상과정에 의해서는 최대 15 μg/m3 정도가 제거되는 것으로 나타났다.

이 논문에서는 환경변수의 시계열 분포도 작성과 불확실성 모델링을 위해 시공간영역으로 확장된 다중 가우시안 크리깅을 제안하였다. 다중 가우시안 틀 안에서, 우선 정규점수변환된 환경변수를 결정론적 경향 성분과 확률론적 잔차 성분으로 분해하였다. 그리고 시간 경향 모델 계수의 내삽을 통해 경향 성분의 시계열 공간 분포도를 작성하였다. 정상성 잔차 성분의 시공간 상관 구조는 곱-합 시공간 베리오그램 모델을 이용하여 정량화하였고, 이 베리오그램 모델과 시공간 크리깅을 이용하여 국소적 누적 확률분포함수를 모델링하였다. 이 국소적 누적 확률분포함수로부터 평균값과 조건부 분산을 계산하여 공간분포도 작성과 불확실성 분석에 각각 이용하였다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 인천광역시에서 3년간 13개 관측소에서 측정된 월 평균 미세먼지(PM10) 농도 자료를 이용한 시계열 분포도 작성 사례 연구를 수행하였다. 사례연구 결과, 제안 기법을 통해 기존 공간 정규 크리깅에 비해 작은 편향과 높은 예측 능력을 가진 시계열 미세먼지(PM10) 농도 분포도 작성이 가능함을 확인할 수 있었다. 또한 조건부 분산과 특정 농도값을 초과할 확률값들은 해석을 위한 유용한 보조 정보를 제공하였다.