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.

The spatial resolution of 3-Dimensional numerical model has a very important influence on the model result. The land-use and orographic effect is also influenced by the spatial resolution of the model. A large errors in model performance are produced depending on the terrain complexity. In this study we performed Air Quality Forecast model (AQF) simulation and analyzed the change in the ozone concentration depending on spatial resolution at small and medium-sized mixed areas with urban and rural area types. As the result, improving the spatial resolution improved the simulation of the downward trend of ozone at night. This was mainly due to improvement of local concentration contaminants at fragmented grid. In the case of wind speed, the model with high-resolution shows better agreement with observation at night.

이 연구의 목적은 한반도에서 CH4 농도의 수치모의 검증을 통하여 CH4 배출원의 기여 농도를 추정하는 것이고, 이 수치모의에 사용된 CH4 배출량을 상자모델로부터 추정된 CH4 배출량과 비교하는 것이다. 한반도에서 2010년 4월 1일부터 8월 22일까지 CH4의 평균 농도를 추정하기 위해 WRF-CMAQ 모델이 사용되었다. 모델에서 CH4 배출량은 전지구 배출량인 EDGAR와 한국에서의 온실기체 배출량인 GHG-CAPSS로부터 인위적 배출 인벤토리와 전지구 자연적 인벤토리인 MEGAN이 적용되었다. 이들 CH4 배출량은 안면도 및 울릉도에서 측정된 CH4 농도와 모델링 농도 자료를 비교함으로써 검증되었다. 울릉도에서 국내 배출원으로부터 추정된 CH4의 기여 농도는 약 20%로 나타났고, 이것은 한반도 내 농장(8%), 에너지 기여 및 산업공정(6%), 일반폐기물(5%), 생체 및 토지이용(1%) 등 CH4 배출원으로부터 기원하였다. 그리고 중국으로부터 수송된 CH4의 기여 농도는 약 9%였고, 나머지 배경농도는 약 70%로 나타났다. 박스모델로 추정된 CH4 배출량은 WRF-CMAQ 모델에서 사용한 CH4 배출량과 유의미한 결과를 얻었다.

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.

This study was performed for the application of the exposure limit in work field and the relative noxious gas concentration was estimated by using a miniature ship. The noxious gas concentration about light and shade number distribution of measuring subject field was estimated by using floating visualization image from a miniature ship in a large wind tunnel. About the concentration estimation, the correlation of concentration distribution drawn from the existing experimental results was used, the estimation result satisfied LTEL standard.

In this study, we estimated nitrogen dioxide (NO₂) concentrations in microenvironments where residential indoor, residential outdoor, other indoors, and transportation using measured personal exposure and multiple linear regression analysis of time-weighted average model, and compared with measured NO₂ concentration in microenvironments. Measured residential indoor, outdoor and other indoor NO₂ concentration was 22.22±9.59 ppb, 23.64±9.62 ppb, and 22.07±13.90 ppb, respectively. NO₂ concentrations in residential indoor and outdoor, total outdoor, other indoor, and transportation by multiple regression analysis were significantly estimated as 20.48 ppb, 32.79 ppb, 24.35 ppb, and 28.82 ppb, respectively (p= 0.000). Measured and estimated NO₂ concentration were similar with each other, therefore NO₂ concentrations in each microenvironment were able to be estimated using time-weighted average model and personal exposure with multiple regression analysis.

본 연구에서는 한반도의 지진활동을 공간 통계학 방법을 이용하여 지진발생의 무작위성에 대한 검정과 집중도의 추정을 수행하였다. 무작위성에 대한 통계적 검정은 검정통계량을 이용한 방법과 경험분포를 이용한 두 가지 방법을 사용하였다. 역사지진과 계기지진의 두 대상자료에 대하여 적용한 결과, 두 자료 모두 무작위적이지 않고 군집적인 분포를 가지고 있는 것으로 판명되었다. 한편 비모수 밀도함수 추정방법을 이용한 진앙지 분포의 집중도는 역사지진의 경우 한반도 중부, 충남, 전북, 경북지역에서 높게 나타났다. 또한 계기지진의 경우에는 황해도-충남 해안-경북 내륙을 연결하는 "L"자 형태의 집중도를 보인다.

Sulfate produced during anaerobic reduction limits the activity of methanogens but it is not reflected in the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) methodology for estimating CH4 emissions. In this study, CH4 emissions from the Sudokwon landfill site were estimated by adopting a methane correction factor, which was determined through the relationship between the COD/sulfate ratio and CH4 generation. Although the gas originating from the Sudokwon landfill site has not produced any environmental problems in recent years due to gas collection and soil cover maintenance activities, CH4 emissions estimated by the IPCC methodology indicated that only 60% of the CH4 was recovered and the remainder was emitted into the atmosphere, suggesting a potential environmental problem. Accordingly, CH4 estimates determined according to IPCC methodology must be modified by adopting the methane correction factor and considering the effect of sulfate concentration.

본 연구에서는 폐금속 광산에 특화된 인체위해성평가 방법을 제시하고, 국내 폐금속 광산지역 으로부터 도출된 다양한 노출인자 값을 적용하여 폐금속 광산지역의 주민(성인 남자, 성인 여자, 어린 이)에 대하여 인체위해성평가를 수행하였다. 또한 인체위해성평가의 결과로부터 중금속 오염에 의한 주민의 건강이 우려되는 경우, 위해성에 기반한 각 매체(토양, 지하수, 지표수)별 복원기준을 제시하고 자 하였다. 본 연구 결과, 발암위해도와 비발암위해도를 지시하는 총 초과발암위해도(TCR)와 위험지 수(HI)는 지하수섭취와 농작물섭취에 의한 경로로 노출되는 비소에 의해 각각 허용 가능한 수준인 1.00E-6과 1을 크게 초과하는 것으로 나타나서 연구대상 지역의 인체위해성이 큰 것으로 평가되었다. 위해도 저감을 위한 복원농도 산정 결과, 발암위해도 기준 계산 시 As 6.83~6.85 mg/kg, Pb 18.41~18.46 mg/kg, 비발암위해도 기준 계산 시 Cu 17.38 mg/kg, As 9.13 mg/kg의 수준으로 토양정 화가 필요한 것으로 나타났다.

Entropy is a measure of disorder or uncertainty. This terminology is qualitatively used in the understanding of its correlation to pollution in the environmental area. In this research, three different entropies were defined and characterized in order to quantify the qualitative entropy previously used in the environmental science. We are dealing with newly defined distinct entropies E1, E2, and E3 originated from Shannon entropy in the information theory, reflecting concentration of three major green house gases CO2, N2O and CH4 represented as the probability variables. First, E1 is to evaluate the total amount of entropy from concentration difference of each green house gas with respect to three periods, due to industrial revolution, post-industrial revolution, and information revolution, respectively. Next, E2 is to evaluate the entropy reflecting the increasing of the logarithm base along with the accumulated time unit. Lastly, E3 is to evaluate the entropy with a fixed logarithm base by 2 depending on the time. Analytical results are as follows. E1 shows the degree of prediction reliability with respect to variation of green house gases. As E1 increased, the concentration variation becomes stabilized, so that it follows from linear correlation. E2 is a valid indicator for the mutual comparison of those green house gases. Although E3 locally varies within specific periods, it eventually follows a logarithmic curve like a similar pattern observed in thermodynamic entropy.

NO2 concentration characteristics of Busan metropolitan city was analysed by statistical method using hourly NO2 concentration data(1998～2000) collected from air quality monitoring sites of the metropolitan city. 4 representative regions were selected among air quality monitoring sites of Ministry of environment. Concentration data of NO2, 5 air pollutants, and data collected at AWS was used. Both Stepwise Multiple Regression model and ARIMA model for prediction of NO2 concentrations were adopted, and then their results were compared with observed concentration. While ARIMA model was useful for the prediction of daily variation of the concentration, it was not satisfactory for the prediction of both rapid variation and seasonal variation of the concentration. Multiple Regression model was better estimated than ARIMA model for prediction of NO2 concentration.

하상 굴착 공사는 골재 채취, 토사준설, 교량 건설 또는 하천을 횡단하여 매설하는 관로 공사 등 여러 가지 경우에 이루어지고 있다. 이러한 하상 굴착 공사 과정에서 발생하는 다량의 부유물질(SS)은 수질을 오염시키며 환경에 악영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 현장 여건상 정교한 수치해석모형을 적용할 수 없는 경우에, 2차원 이송-확산 모형을 단순화하여 유도한 Fick 확산 모형에 의하여 부유물질의 농도를 산정하고 오탁 방지 시설 설치에 따른 부유물질