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- 저자 : 정규수(Cheong, Kyu-Soo) (검색결과 2 건)
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코로나19 전후 미세먼지 농도에 영향을 미치는 요인 비교분석
최우철(Choi, Woo-Chul),정규수(Cheong, Kyu-Soo) 한국방재학회 2021 한국방재학회논문집 Vol.21 No.6
본 연구는 코로나19 전후의 미세먼지 농도에 영향을 미치는 요인을 비교분석하였다. 이를 위해 미세먼지 농도를 종속변수, 기상인자 및 대기오염물질을 독립변수로 설정하여 다중선형회귀분석을 수행하였다. 미세먼지 영향인자 중 지배인자는 CO로서 PM10, PM2.5에서 모두 다른 변수보다 월등히 높은 영향력을 끼치는 것으로 분석되었으며, 코로나 이후에도 변수 간의 영향력은 오히려 더욱 높아졌다. 국외 편서풍 영향을 보다 많이 받는 PM10의 경우 풍향, 풍속 변수의 영향력이 낮아졌는데, 이는 중국의 봉쇄정책에 따른 국외 대기오염물질의 감소 때문으로 추정된다. 계절별로 보면, 겨울의 경우 온⋅습도가 높을 때 미세먼지 농도가 함께 높아지는 경향이 있고, 코로나 이후에 그 영향력이 더욱 높아지는 것으로 분석되었다. 봄에는 편서풍과 중국의 봉쇄정책 영향으로 풍향, 풍속 영향력이 낮아졌다. 상대적으로 미세먼지 농도가 낮은 계절인 여름과 가을의 경우 코로나 발생 이후 CO의 영향력이 오히려 높게 분석되었다. 향후 이러한 대기오염물질 및 기상환경과의 관계성을 기반으로 한 미세먼지 저감대책이 수립되어야 할 것이다. This study conducted a comparative analysis of the factors affecting the concentration of fine dust before and after COVID-19. Of these, the dominant factor was CO, and the influence between variables increased even after COVID-19. In the case of PM10, the influence of wind direction and wind speed variables decreased, which is thought to be due to the reduction of westerly-based foreign air pollutants following China’s containment policy. Comparative analysis by season showed that the influence of temperature and humidity was higher in winter. In spring, the influence of wind direction and speed decreased with changes in the westerly wind and the influence of China’s containment policy. In summer and autumn, when the concentration of fine dust is relatively low, the influence of CO after COVID-19 was rather high, indicating that continuous CO management is necessary. Considering the relationship between these air pollutants and the meteorological environment, it is judged that fine dust reduction measures should be implemented.
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국부적 미세먼지 관측을 위한 Fuzzy AHP 기반의 영상분석용 CCTV 입지 선정에 관한 연구
최우철(Choi, Woo-Chul),정규수(Cheong, Kyu-Soo) 대한국토·도시계획학회 2022 國土計劃 Vol.57 No.3
This study presented a methodology and demonstration for the selection and evaluation process of local fine dust observation sites based on CCTV images. In the evaluation process, a more rational decision-making process was supported using fuzzy AHP. As a result of the analysis, the importance of the training dataset for image analysis (data reliability: first priority) and the location of the fine dust generating factors (fine dust producing location: second priority) were highly evaluated. This is because when the concentration of fine dust differs for each image (or ROI), the data set can be built in various situations. In addition, the data collection ease (third priority) and observation obstacle environment (fourth priority), which are the factors related to securing images, were also analyzed as high. To interpret this, the difficulty of securing CCTV images because of personal information problems and the removal of obstacles in the screen for a smooth image analysis were also considered. Recently, R&D is a trend that requires technology development and practical use and commercialization through demonstration. This study is expected to serve as a reference example for local governments to demonstrate image recognition-based fine dust observation tasks and other tasks.
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