산업화와 도시화의 급속한 발전으로 교통량이 증가하면서, 도로 비산먼지와 같은 대기 오염 문제가 심각해지고 있다. 특히, 도로에 서 발생하는 미세먼지의 주요 원인인 비배기가스의 일환인 도로 비산먼지(Road suspended dust)는 대기 질을 저하시킬 뿐만 아니라, 인 체 건강에도 여러 가지 해로운 영향을 미친다. 이에 비산먼지 예측 모형식을 개발하기 위해 도심부 도로 내 비산먼지 측정차량을 운 영하고 있으나, 측정 시 주변 환경에 영향을 많이 미치기 때문에 보다 신뢰성 있는 결과를 위해서는 앞차에서 발생하는 배기가스 영 향권을 최소화하여 노면-타이어에서 발생하는 순수 비산먼지 농도를 측정할 필요가 있다. 따라서 본 연구의 목적은 차량의 주행 패턴 에 따라 도로 비산먼지 농도가 어떻게 변화하는지를 분석하고, 거리별 배기가스의 영향력을 평가하고자 하였다. 먼저, 이동식 비산먼지 측정차량을 활용하여 측정차량을 기준으로 차량 간의 거리(10m, 20m, 50m)와 도심부에서 발생할 수 있는 대표 적인 주행행태(전방 2대 직진, 전방 2대 평행, 전방 3대 직진)에 따른 도로 비산먼지 농도의 변화를 측정하였다. 실험 결과, 차량 간 거리가 가까운 10m일 때 비산먼지 농도가 가장 높았으며, 이 때의 농도는 20m 또는 50m 거리에서 측정된 농도보다 유의미하게 증가 하는 경향을 보였다. 특히, 20m 거리에서는 비산먼지 농도가 낮아지는 경향이 뚜렷하였으며, 이는 차량의 배기가스가 도로에서 발생하 는 비산먼지에 미치는 영향이 줄어드는 것을 나타낸다. 또한 전방에 3대의 차량이 직진으로 주행할 경우 앞차량에 의해 비산된 먼지 가 계속 공기중으로 비산되어 측정차량에서는 낮게 나타나는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 도시 내에서 비산먼지에 기반한 안전 거리를 설정하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있으며, 측정차량 운영 시 앞차에서 발생하는 배기가스의 영향을 최소화하여 비산 먼지 농도만을 측정할 수 있는 자료로 활용될 수 있다. 본 연구는 배기가스가 도로 비산먼지 농도에 미치는 영향을 실증적으로 분석함으로써, 대기질 개선을 위한 보다 효과적인 정책 수립 에 기여할 것으로 기대된다. 궁극적으로, 도심부 도로 내 도로 비산먼지에 대한 영향을 고려할 때 배기가스에 따른 농도 변화를 이해 함으로써, 향후 도시 환경에서의 지속 가능한 교통 관리와 대기질 개선 전략을 개발하는 데 중요한 기초 자료가 될 것으로 판단된다.

도로에서 발생하는 대기오염의 주요 원인은 자동차 등의 연료연소로 인해 발생하는 미세먼지(PM), 질소산화물(NOX), 황산화물(SOX), 암모니아(NH3), 오존(O3) 등이며, 특히 미세먼지와 질소산화물은 도로를 이용하는 운전자와 보행자의 건강에 부정적인 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 버스정류장에 설치되는 미세먼지 저감시설의 미세먼지 저감효과를 분석하기 위하여 미세먼지 저 감능력을 실증할 수 있는 실대형 미세먼지 실증인프라와 실규모의 버스정류장을 이용하였다. 미세먼지 실증인프라에서 미세먼지 저감 시설이 설치되는 실험군(2곳)과 미설치되는 대조군(1곳)을 대상으로 미세먼지(PM10) 발생농도를 측정하였으며, 미세먼지 저감시설의 미 세먼지 저감효과를 분석하기 위하여 미세먼지(PM10)의 발생확률과 확률밀도함수를 산정할 수 있는 통계학적 방법인 Anderson-Darling 테스트(AD 테스트)를 이용하여 분석하였다. 미세먼지 저감시설의 미세먼지 저감효과는 대기질지수(AQI)의 기준을 준용하여 실험군ㆍ 대조군의 미세먼지 농도발생확률을 비교하여 정량적ㆍ정성적으로 분석하였다. 미세먼지(PM10) 농도발생확률 산정결과, AQI ‘보통’의 경우, 실험군 측정지점 1, 2와 대조군의 농도발생확률은 각각 77.24%, 63.26%, 0.00%로 대조군에 비해 실험군의 측정지점 1, 2에서 높 게 나타났으며, AQI ‘나쁨’의 경우, 실험군 측정지점 1, 2와 대조군의 농도발생확률은 각각 21.70%, 35.09%, 100.00%로 나타나 실험군 내의 미세먼지(PM10) 발생농도가 대조군과 비교해 개선되는 것으로 분석되었으며, 대조군 내부의 미세먼지 농도의 변화는 거의 없는 것으로 나타났다. 일반적으로 미세먼지를 측정하는 방식인 중량법과 베타선법을 통한 미세먼지 저감효과 분석방법은 시간당 평균으로 측정한 미세먼지 농도만 비교 가능하므로 정성적인 효과분석이 미비해 본 연구를 통해 소개한 통계학적 방법이 정량적 분석 뿐만 아 니라 정성적 분석에도 효과적일 것으로 기대하고 있다.

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.

현재까지 국내외에서는 비산먼지 예측 모델식에 대한 다양한 연구를 수행해왔다. 이때 환경 및 교통요인에 따라 변화하는 비산먼지 농도를 예측하는 연구가 수행되어 왔으나, 모두 지역적 특성에 따라 연구 결과가 상이하게 분석되었다. 이러한 한계점을 해결하기 위 해 도로 포장과 가장 직접적인 요인인 노면 Texture를 활용하여 노면-타이어에서 발생하는 비산먼지 농도를 정량적으로 분석하고자 한 다. 실험 결과, 아스팔트 포장 중 HMA 포장에서 평균 Texture 깊이(Mean Texture Depth, MTD)가 낮을 경우 비산먼지 농도가 증가하였 으며, 특히 MTD가 0.9mm 이상일 때 쌓인 먼지 양이 비슷해져 비산먼지 농도가 상대적으로 일정하게 유지되었다. 반면, 다공성 아스 팔트(PP) 포장에서는 Silt loading(먼지 부하량)이 HMA 대비 많았지만 비산먼지 농도가 낮고, MTD가 1.8mm 이상일 경우에도 농도가 일정하게 유지되는 경향을 보였다. 이는 공극으로 인해 배수성 포장이 비산먼지 농도가 낮은것으로 나타났다. 본 연구에서는 노면의 Wavelength와 Texture Depth에 따른 비산먼지와의 상관관계를 분석한 결과, 전체적으로 아스팔트 포장에서는 Texture 깊이가 깊을수록 비산먼지 농도가 낮아지는 경향을 보였다. 시멘트 포장에서는 구조가 깊을수록 비산먼지 농도가 증가하였으 며, T.Tining 포장에서는 Texture 깊이에 관계없이 도로 표면의 쌓인 sL에 따라 비슷한 수준의 농도가 나타났다. 특히, 그루빙 포장과 타이어 접촉 시 발생하는 에어 펌핑 현상으로 인해 비산먼지 농도가 증가하는 결과가 나타났으며, 이는 미끄럼 저항을 개선하는 효과 와 반대되는 경향을 보여 적절한 포장 관리가 필요할 것으로 판단된다. 이 연구는 기존의 교통 및 환경 조건에 따른 타이어-도로 비산먼지 회귀 모델의 한계를 극복하고, Texture를 통한 도로 비산먼지의 정량적 예측을 위한 새로운 회귀 모델을 제시하였다. 기존 연구에서는 특정 구간의 경험적 측정 결과를 바탕으로 비산먼지 발생 요인 을 선정하였으나, 본 연구에서는 노면 Texture를 포함하여 보다 포괄적인 분석을 통해 회귀 모델의 신뢰성을 향상시켰다. 결론적으로, 연구 결과는 도로 비산먼지 발생에 대한 중요한 기초 자료를 제공하며, 환경문제를 해결하기 위해 도로 포장재의 선택 및 유지관리 측면에 있어 MTD, Wavelength와 같은 Texture 특성을 고려해야 함을 도출하였다. 정량적인 데이터는 도로 포장 설계 단계에서 골재 입자 크기 등을 선택하는 데 활용될 수 있으며, 이는 비산먼지 발생원에서의 저감 효과를 확보하는 데 기여할 것으로 판단된다.

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.

This study aimed to obtain basic information on the indoor environmental hygiene of non-disinfected libraries used for paper records preservation in the Nara Repository of National Archives, Korea. Microorganisms were investigated in dust samples collected from bookshelves of five libraries using the swab method. Bacterial concentration ranged from 6 CFU/m2 up to 1,730 CFU/m2 . A total of 11 bacterial species belonging to five genera were identified, with Bacillus being the predominant genus. Some bacterial species forming colonies with pigmentation on TSA media were also present. No bacterial species capable of producing cellulases were found. However, one species that could have harmful effects on human health was discovered. For fungi, concentration ranged between 6 CFU/m2 to 1,660 CFU/m2, and a total of six fungal species belonging to five genera were found. Some fungal species forming pigmented colonies on PDA media were also present. Additionally, three species that could have harmful effects on human health were identified. This study’s data suggests that microbial contamination in the dust is relatively low, but the dust in the bookshelves of non-disinfected libraries at the Nara Repository requires management. This is the first report conducted on microorganisms in the dust of bookshelves at the National Archives in Korea.

Health concerns related to particulate matter (PM) pollution are on the rise globally. This study investigates the effects of the main components of PM on human airway epithelial cells (Calu-3), focusing on three distinct types: PM10-bound PAHs (including Benzo[a]anthracene and Benzo[b]fluoranthene), PM10-bound trace elements (containing arsenic and lead), and PM2.5-bound ions (comprising sodium and calcium). Calu-3 cells were exposed to these PM components at concentrations ranging from 2 to 100 μg/mL. Unexposed Calu-3 cells exhibited a 60% increase in metabolic activity after 12 hours. In contrast, exposure to PM components resulted in significant reductions in cell viability, with PM10-bound PAHs and PM10-bound trace elements causing decreases of 54% and 55% respectively, and PM2.5-bound ions leading to a 63% reduction at 100 μg/mL. Additionally, there was found to be a notable rise in the expression of proinflammatory cytokines IL-8 and TNF-α. Specifically, IL-8 levels increased by 456%, and TNF-α levels rose by 660% after 12 hours of exposure to PM2.5-bound ions. These findings indicate that the size and composition of fine dust particles play a critical role in their cytotoxic effects, contributing to increased cell death, membrane damage, and necrosis in airway epithelial cells.

In this study, hybrid devices were developed to simultaneously remove odor and particulate matter (PM) emitted during meat grilling, and their performance was evaluated. A ceramic filter system and surfactant microbubble plasma system were used to reduce particulate matter. For odor reduction, an electro-oxidation system, an ozone-active catalytic oxidation system, and a multi-adsorption filter system were used. By combining the above particulate matter reduction and odor reduction devices, the reduction efficiency of odor and particulate matter generated during meat grilling was analyzed. As a result, most of the six combined device conditions showed a reduction efficiency of more than 90% for particulate matter. The combined odor also showed a high reduction efficiency of less than 200 times the emission concentration standard. This study also evaluated 22 types of odorous substances, of which ammonia (NH3) and hydrogen sulfide (H2S) showed removal efficiencies of more than 99%. Therefore, it is expected that the combination of these technologies can be used and applied directly to the sites where meat grilling restaurants are located to effectively contribute to the simultaneous reduction of particulate matter and odor.

본 연구에서는 식물에 의한 표면적 증가와 생리작용이 미세먼지 정화에 미치는 영향을 추정하기 위하여 대조구(Control; Type C)을 설정하고, 관엽식물(Spathiphyllum wallisii; Type P)과 인조식물(Artificial Plant; Shape of Spathiphyllum wallisii; Type A.P)을 활용하여 미세먼지 정화소요시간을 측정하고 비교ㆍ분석하였다. 그 결과, 각 실험구별 미세먼지 정화에 소요된 시간은 Type C에 비하여 Type A.P는 57~64%, Type P는 31~32% 수준으로 감소하였다. 이후, LMM(Liner Mix Model)을 활용하여 각 실험구별 시간변화에 따른 교호작용을 검정한 결과, 표면적증가와 시간변화(PM10 : t=3.123, p<0.05, PM2.5 : t=3.180, p<0.05), 생리작용과 시간변화(PM10 : t=4.065, p<0.05, PM2.5 : t=4.307, p<0.05)는 통계적으로 유의한 것으로 분석되어 각 요인과 시간변수의 교호작용이 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로 식물의 미세먼지 정화요인에 따른 효율은, 정화요인이 존재하지 않는 대조구(Type C)에 비하여 표면적 증가로 1.40배, 생리작용으로 1.95배, 총 평균 2.74배의 정화시간이 더 짧은 것으로 비선형회귀분석을 통해 추정하였다. 이상의 결과를 종합하여 식물체의 미세먼지 정화매커니즘 중 생리작용(방출 및 흡수 등)이 표면적 증가(흡착)보다 더 큰 영향을 미치고 있음을 예상하였으며, 이에 따라 미세먼지 정화 기능을 목적으로 하는 녹지에서 비배 및 관수관리등 녹지관리가 중요한 요인임을 피력하였다.

본 연구는 공기 중 음이온이 미세먼지(PM10, PM2.5) 정화에 미치는 영향을 파악하고, 식물이 공기 중 음이온 발생과 미세먼지 정화에 미치는 영향을 평가하기 위하여 음이온 발생요인별 음이온 발생량을 측정하고, 각 요인별, 식물 용적별 미세먼지 저감 모형을 구축하여 비교하였다. 음이온 발생요인별 특성은 Type N.I(Negative ion generator; 204,133.33ea/㎤) > Type P₃₀(Plant Vol. 30%; 362.55ea/㎤) > Type C(Control; 46.22ea/㎤)의 순으로 음이온 발생량 을 살펴보면 무처리구에 비하여 음이온 발생기 처리구에서 약 4,417배, 식물 배치구에서 약 8배 많았다. 이에 따른 음이온 발생원별 미세먼지 저감 특성은 PM10에서 Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.52배, Type P30이 1.46배 높았으며, PM2.5의 경우, Type NI가 Type C에 비하여 정화효율이 2.26배, Type P30이 1.31배 높은 것으로 분석되었다. 식물의 용적별 미세먼지 정화 효율은 Type P₂₀(84.60분) > Type P₃₀(106.50분) = Type P₂₅(115.50분) = Type P₁₅(117.60분) > Type P₅(125.25분) = Type P₁₀(129.75분)의 순이었으며, 초미세먼지의 경우 Type P₂₀ (104.00분) > Type P₃₀(133.20분) = Type P₂₅(144.00분) = Type P₁₅(147.60분) > Type P₅(161.25분) = Type P₁₀ (168.00분)의 순이었다. 이렇게 음이온의 미세먼지 정화 능력과 식물의 미세먼지 정화능력을 정량적으로 분석하였으며, 향후 미세먼지 정화를 고려한 녹지계획 및 식물식재에 고려해야할 사항을 제안하였다.

When cooking, especially during processes such as grilling or frying, harmful gases are generated. Among them, fine dust is a major factor causing lung cancer, and to eliminate it, range hoods are commonly used. Particularly, when using portable cooking device like gas stoves, it is even more challenging to remove fine dust. In this study, a cooking device was developed to combine steam and cooled air in the air-curtain area to recover fine dust generated during the cooking process, allowing it to be collected as food. The device was evaluated according to criteria defined independently and validated through experiments. As a result, all criteria were satisfied within the specified range.

Particulate matter is known to have adverse effects on health, making it crucial to accurately gauge its concentration levels. While the recent advent of low-cost air sensors has enabled real-time measurement of particulate matter, discrepancies in concentrations can arise depending on the sensor used, the measuring environment, and the manufacturer. In light of this, we aimed to propose a method to calibrate measurements between low-cost air sensor devices. In our study, we introduced decision tree techniques, commonly used in machine learning for classification and regression problems, to categorize particulate matter concentration intervals. For each interval, both univariate and multivariate multiple linear regression analyses were conducted to derive calibration equations. The concentrations of PM10 and PM2.5 measured indoors and outdoors with two types of LCS equipment and the GRIMM 11-A device were compared and analyzed, confirming the necessity for distinguishing between indoor and outdoor spaces and categorizing concentration intervals. Furthermore, the decision tree calibration method showed greater accuracy than traditional methods. On the other hand, during univariate regression analysis, the proportion exceeding a PM2.5/PM10 ratio of 1 was significantly high. However, using multivariate regression analysis, the exceedance rate decreased to 79.1% for IAQ-C7 and 89.3% for PMM-130, demonstrating that calibration through multivariate regression analysis considering both PM10 and PM2.5 is more effective. The results of this study are expected to contribute to the accurate calibration of particulate matter measurements and have showcased the potential for scientifically and rationally calibrating data using machine learning.

This study investigates the influence of particulate matter concentrations on the incidence of asthma, focusing on the delayed onset of symptoms and subsequent medical consultations. Analysis incorporates a four-day lag from the initiation of fine dust exposure and compares asthma patterns before and after the World Health Organization's (WHO) classification of fine dust as a Group 1 carcinogen in November 2013. Utilizing daily PM10 data and asthma-related medical visit counts in Seoul from 2008 to 2016, the study additionally incorporates Google search frequencies and newspaper article counts on fine dust to assess public awareness. Results reveal a surge in search frequencies and article publications after WHO announcement, indicating heightened public interest. To standardize the long-term asthma occurrence trend, the daily asthma patient numbers are ratio-adjusted based on annual averages. The analysis uncovers an increase in asthma medical visits 2 to 3 days after fine dust events. Additionally, greater public awareness of fine dust hazards correlates with a significant reduction in asthma occurrence after such events, even within 'normal' fine dust concentrations. Notably, behavioral changes, like limiting outdoor activities, contribute to this decrease. This study highlights the importance of analyzing accumulated medical data over an extended period to identify general public behavioral patterns, deviating from conventional survey methods in social sciences. Future research aims to extend data collection beyond 2016, exploring recent trends and considering the potential impact of decreased fine dust awareness amid the COVID-19 pandemic.

본 연구는 대도시에서 미세먼지 없는 학교 부지를 찾는 Model Eliciting Activity (이하 MEA) 활동을 통해 고 등학교 학생들의 문제 해결 특성을 조사하기 위한 것이다. 5차시로 개발된 MEA 활동에 79명의 고등학교 2학년 학생 들이 참여 하였으며, MEA 활동지를 주요 데이터로 수집하였다. 학생들이 작성한 활동지의 개방형 질문에 대한 답을 기반으로 학생들의 문제 해결 모델을 귀납적 및 질적 방법으로 분석하였다. 먼저 학생들이 다른 데이터보다 어떤 데이 터를 우선적으로 사용했는지 순서를 분석한 후 주어진 데이터 세트를 어떻게 상호 연결하여 순서를 결정하는지 분석하 였다. 분석결과 학생들은 미세먼지 배출량이 많은 곳을 기피하기 위해 미세먼지 배출농도, 산업단지 분포 등 미세먼지 와 직접적으로 관련된 데이터를 먼저 활용하는 경향이 있음을 알 수 있었다. 흥미롭게도 MEA 활동에서 고등학생의 문 제 해결 특성은 매우 다양하여 76명의 학생이 총 61가지 유형의 문제 해결 모델을 제작한 것으로 나타났다. 문제를 해 결하기 위해 동일한 순서의 데이터를 사용하는 학생의 최대 수는 6명으로 학생들의 문제 해결 방법은 매우 다양함을 보여준다. 그러나 공통적으로 미세먼지 농도가 높은 곳을 제외하는 방법으로 미세먼지 배출과 직접적으로 관련된 데이 터를 먼저 선택하는 특성을 보였다.

본 연구는 복잡한 도심주변의 지형과 다양한 배출원이 존재하고 있는 세종시 부강면과 조치원읍 일원을 대상으 로 대기오염 확산의 물리적인 특성을 분석하여 오염 물질의 확산을 가정했을 때의 특징을 분석하였다. 부강면의 경우 토지의 기복이 심한 전형적인 분지형지역으로서, 대기오염물질의 확산이 불량하여 대기 오염이 심화되는 지형상의 특성을 내포하고 있다. 지형조건의 특성상 강한 풍속으로 이류된 대기오염물질의 확산이 용이하지 않아 국지적으로 정체되 어 대기오염물질의 공간적 확산 보다는 정체에 의한 대기 환경 악화의 간접 요인이 될 수 있음을 나타낸다. 또한 이러 한 경우 지형적 가열율의 차이 등에 의한 급속한 온도 상승 경향이 나타날 가능성이 있어 향후 먼지 돔현상(dust dome) 등과 관련하여 오염물질의 확산과 관련한 정책제안에 있어서 세심한 논의가 필요하다. 고농도와 비고농도 사례 일을 분석했을 때 조치원읍의 경우 부강면에 비하여 주변 배출원의 영향이 다소 높은 상태이다. 또한 고농도과 비고농 도의 사례에 대한 분석에서 특정한 풍계에 따라 고농도일의 사례가 됨과 동시에 지형적으로 경사지에 속해 서쪽에서 이류된 오염물질이 쉽게 유입되는 상황으로 분석된다. 이러한 국지 지형에 따른 난류특성 변수들인 마찰속도(friction velocity), 확산속도(convective velocity), 현열 속(sensible heat flux) 등에 의한 연직 혼합고는 대기오염물질의 확산강도 에 중요한 요인임을 알 수 있었다. 이와 관련하여 배출원관리에 따른 논의가 부강면 사례에서 보다는 조치원읍에서 상 대적으로 필요함을 분석하였다.

The importance of urban green space creation is increasingly recognized as the most realistic and efficient approach for fine dust mitigation in urban areas. Particularly considering the characteristics of domestic cities, the application of buffer green spaces along roads can maximize the efficiency of fine dust reduction without the need for separate green space creation. Accordingly, this study analyzed the fine dust mitigation effects based on the types of plantings in the central dividers and roadside trees in Jeonju City, Jeollabuk-do. To do this, we controlled various external variables of urban space and considered the planting arrangement types in the central dividers, carrying out the analysis using a CFD simulation. The simulation results confirmed that the central dividers with plantings demonstrated more effective ultrafine dust reduction than those without. Moreover, the arrangement of roadside trees showed a greater ultrafine dust reduction effect when adopting a multilayered structure compared to a single layer. Based on these findings, we concluded that installing both trees and shrubs simultaneously in the central dividers and along roads was effective for ultrafine dust mitigation. On this basis, we quantified the dust reduction effects of plants in urban street environments and proposed planting guidelines for roadside green spaces to improve air quality.

PURPOSES : In this study, a model was developed to estimate the concentrations of particulate matter (PM2.5 and PM10) in expressway tunnel sections. METHODS : A statistical model was constructed by collecting data on particulate matter (PM2.5 and PM10), weather, environment, and traffic volume in the tunnel section. The model was developed after accurately analyzing the factors influencing the PM concentration. RESULTS : A machine learning-based PM concentration estimation model was developed. Three models, namely linear regression, convolutional neural network, and random forest models, were compared, and the random forest model was proposed as the best model. CONCLUSIONS : The evaluation revealed that the random forest model displayed the least error in the concentration estimation model for (PM2.5 and PM10) in all tunnel section cases. In addition, a practical application plan for the model developed in this study is proposed.

시설 재배 시, 미세먼지의 잦은 발생은 피복재의 광투과율을 감소시키고 이는 작물의 생육에 간접적인 영 향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 미세먼지 발생에 따른 폴리에틸렌(PE)과 폴리올레핀(PO) 필름의 광투과율 변화 를 조사하고, 피복재의 광투과율 감소에 따른 봄철 재배 오이의 생육 변화를 확인하였다. 미세먼지 발생 챔버를 이 용하여 PE와 PO 필름을 지속적으로 미세먼지에 노출시켰을 때, PE 필름에서 미세먼지 발생에 의한 광투과율 감소 가 PO 필름보다 크게 나타났다. PE 필름에 인위적으로 먼지를 부착시켜서 대조구 대비 10, 20 및 30% 광투과율 감 소 처리구를 설정한 후 오이를 재배하였을 때, 3월 말 이후 재배 후반기에서의 오이 생육은 광투과율 감소 처리구에 서 증가하였으나, 누적 수확량은 대조구에서 가장 높았다. 봄철 오이 재배에서 미세먼지 발생에 의한 광투과율 감 소는 3월 말 이후 시설 내 고온 노출에 의한 생육 지연을 줄일 수 있었으나, 전 생육 기간 동안의 광투과율 감소는 입 사광량의 감소 및 광합성의 저하로 오이의 총 수확량을 감소시켰다.