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      KCI등재

      비정상성 일반화극단치분포를 이용한 한반도 오존농도 분석 = Analysis of ozone concentration in the Korean Peninsula using nonstationary generalized extreme value distribution

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      https://www.riss.kr/link?id=A106991647

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      국문 초록 (Abstract)

      대기오염물질인 오존이 지표면에서 고농도로 발생하면 동물과 식물에 악영향을 미친다. 세계보건기구(World Health Organization. WHO)는 지구의 지표면 오존농도 0.01ppm이 증가할수록 인구 사망률을 0.5%부터 0.8%까지 증가시키는 효과가 있다고 보고하였다. 고농도의 오존은 인간의 기관지를 통해 유입되어 호흡기질환과 피부질환을 유발한다. 본 연구는 고농도 오존의 위험성을 평가하기 위해 2001년부터 2019년까지 총 19년간 한반도의 총 158개의 대기오염물질 측정소에서 측정된 일 최대 시간단위(ppm) 오존농도 자료를 사용하였다. 연 최대값을 추출하여 추세성 분석을 실행하였고, 추세성을 띄는 지역과 추세성을 띄지 않는 지역을 구분하여 일반화극단치분포와 비정상성 일반화극단치분포에 적합시켰다. 본 연구의 표본 수가 크지 않으므로 일반화극단치분포의 모수추정법으로 소표본에 적절한 L-적률추정법이 사용되었다. 또한 Anderson-Darling검정과 Cramér-von Mises검정을 통해 모형의 적합도도 검정하였다. 25년, 50년, 100년의 재현수준을 추정하여 남한의 고농도 오존 위험성을 시각화하여 나타내었다. 결론적으로 남한의 고농도 오존 위험성을 평가한 결과 경기도의 동쪽과 북동쪽, 그리고 전라남도 서쪽 해안지역이 위험성이 높았다.
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      대기오염물질인 오존이 지표면에서 고농도로 발생하면 동물과 식물에 악영향을 미친다. 세계보건기구(World Health Organization. WHO)는 지구의 지표면 오존농도 0.01ppm이 증가할수록 인구 사망률을...

      대기오염물질인 오존이 지표면에서 고농도로 발생하면 동물과 식물에 악영향을 미친다. 세계보건기구(World Health Organization. WHO)는 지구의 지표면 오존농도 0.01ppm이 증가할수록 인구 사망률을 0.5%부터 0.8%까지 증가시키는 효과가 있다고 보고하였다. 고농도의 오존은 인간의 기관지를 통해 유입되어 호흡기질환과 피부질환을 유발한다. 본 연구는 고농도 오존의 위험성을 평가하기 위해 2001년부터 2019년까지 총 19년간 한반도의 총 158개의 대기오염물질 측정소에서 측정된 일 최대 시간단위(ppm) 오존농도 자료를 사용하였다. 연 최대값을 추출하여 추세성 분석을 실행하였고, 추세성을 띄는 지역과 추세성을 띄지 않는 지역을 구분하여 일반화극단치분포와 비정상성 일반화극단치분포에 적합시켰다. 본 연구의 표본 수가 크지 않으므로 일반화극단치분포의 모수추정법으로 소표본에 적절한 L-적률추정법이 사용되었다. 또한 Anderson-Darling검정과 Cramér-von Mises검정을 통해 모형의 적합도도 검정하였다. 25년, 50년, 100년의 재현수준을 추정하여 남한의 고농도 오존 위험성을 시각화하여 나타내었다. 결론적으로 남한의 고농도 오존 위험성을 평가한 결과 경기도의 동쪽과 북동쪽, 그리고 전라남도 서쪽 해안지역이 위험성이 높았다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The ozone is an air pollutant which adversely affects the ecosystem. The World Health Organization reported that the earth s surface ozone concentration of 0.01 ppm has the effect of increasing population mortality from 0.5% to 0.8%. It is known that high concentrations of ozone cause respiratory and skin diseases in human beings. For the study, hourly ozone concentrations obtained from 58 air pollutant monitoring sites in South Korea between 2001 and 2019. The trend analysis was performed by identifying stationarity individually. The Generalized extreme value distribution and non-stationary Generalized extreme value distribution were considered. The L-moment estimation method was used to estimate parameters because of the lack of sample size. The Anderson-Darling test and Cramér-von Mises test were employed to the goodness of fit test. The return levels of 25, 50, and 100 years were estimated to be visualized about the risk of high concentration of ozone in South Korea. As a result, the eastern and northeastern parts of Gyeonggi-do and the western coastal areas of Jeollanam-do were exposed to high risk of ozone.
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      The ozone is an air pollutant which adversely affects the ecosystem. The World Health Organization reported that the earth s surface ozone concentration of 0.01 ppm has the effect of increasing population mortality from 0.5% to 0.8%. It is known that ...

      The ozone is an air pollutant which adversely affects the ecosystem. The World Health Organization reported that the earth s surface ozone concentration of 0.01 ppm has the effect of increasing population mortality from 0.5% to 0.8%. It is known that high concentrations of ozone cause respiratory and skin diseases in human beings. For the study, hourly ozone concentrations obtained from 58 air pollutant monitoring sites in South Korea between 2001 and 2019. The trend analysis was performed by identifying stationarity individually. The Generalized extreme value distribution and non-stationary Generalized extreme value distribution were considered. The L-moment estimation method was used to estimate parameters because of the lack of sample size. The Anderson-Darling test and Cramér-von Mises test were employed to the goodness of fit test. The return levels of 25, 50, and 100 years were estimated to be visualized about the risk of high concentration of ozone in South Korea. As a result, the eastern and northeastern parts of Gyeonggi-do and the western coastal areas of Jeollanam-do were exposed to high risk of ozone.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1. 서론 2. 연구방법론 3. 연구자료 4. 연구결과 5. 결론 References
      • 1. 서론 2. 연구방법론 3. 연구자료 4. 연구결과 5. 결론 References
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      참고문헌 (Reference)

      1 박미나, "우리나라의 재현기간별 일 최고기온 극값 변화 및 미래 전망에 관한 연구" 국토지리학회 54 (54): 37-48, 2020

      2 박다인, "베이지안 시공간 모형을 이용한 한반도 오존농도 예측" 한국자료분석학회 22 (22): 1067-1079, 2020

      3 박만식, "미세먼지의 지역 간 연관성 연구" 한국자료분석학회 21 (21): 1169-1181, 2019

      4 문승호, "공간 주성분을 이용한 오존데이터 탐색" 한국자료분석학회 11 (11): 371-379, 2009

      5 최종일, "VOCs 삭감을 통한 오존농도 감소의 건강 편익 추정 연구" 한국자료분석학회 19 (19): 755-767, 2017

      6 Jenkinson, A. F., "The frequency distribution of the annual maximum(or minimum)values of meteorological elements" 81 (81): 158-171, 1955

      7 Ahmat, H., "The Malaysia PM10 analysis using extreme value" 10 (10): 1560-1574, 2015

      8 Park, S., "Spatio-temporal analysis of particulate matter extremes in Seoul: Use of multiscale approach" 1-14, 2017

      9 Cox, D. R., "Some quick sign tests for trend in location and dispersion" 42 (42): 80-95, 1955

      10 Wisthaler, A., "Reactions of ozone with human skin lipids: Sources of carbonyls, dicarbonyls, and hydroxycarbonyls in indoor air" 107 (107): 6568-6657, 2010

      1 박미나, "우리나라의 재현기간별 일 최고기온 극값 변화 및 미래 전망에 관한 연구" 국토지리학회 54 (54): 37-48, 2020

      2 박다인, "베이지안 시공간 모형을 이용한 한반도 오존농도 예측" 한국자료분석학회 22 (22): 1067-1079, 2020

      3 박만식, "미세먼지의 지역 간 연관성 연구" 한국자료분석학회 21 (21): 1169-1181, 2019

      4 문승호, "공간 주성분을 이용한 오존데이터 탐색" 한국자료분석학회 11 (11): 371-379, 2009

      5 최종일, "VOCs 삭감을 통한 오존농도 감소의 건강 편익 추정 연구" 한국자료분석학회 19 (19): 755-767, 2017

      6 Jenkinson, A. F., "The frequency distribution of the annual maximum(or minimum)values of meteorological elements" 81 (81): 158-171, 1955

      7 Ahmat, H., "The Malaysia PM10 analysis using extreme value" 10 (10): 1560-1574, 2015

      8 Park, S., "Spatio-temporal analysis of particulate matter extremes in Seoul: Use of multiscale approach" 1-14, 2017

      9 Cox, D. R., "Some quick sign tests for trend in location and dispersion" 42 (42): 80-95, 1955

      10 Wisthaler, A., "Reactions of ozone with human skin lipids: Sources of carbonyls, dicarbonyls, and hydroxycarbonyls in indoor air" 107 (107): 6568-6657, 2010

      11 Greenwood, J. A., "Probability weighted moments : Definition and relation to parameters of several distributions expressable in inverse form" 15 (15): 1049-1054, 1979

      12 Hosking, J. R. M., "L-moments : Analysis and estimation of distributions using linear combinations of order statistics" 52 (52): 105-124, 1990

      13 Amann, M., "Health risks of ozone from long-range transboundary air pollution" WHO Regional Office Europe 30-31, 2008

      14 류수락, "GEV 분포를 이용한 대구 · 경북 지역 일산화탄소 농도 추정" 한국데이터정보과학회 27 (27): 1001-1012, 2016

      15 Mohd Amin, N. A., "Bayesian extreme modeling for non-stationary air quality data" 1557 (1557): 2013

      16 Anderson, T. W., "Asymptotic theory of certain"Goodness of Fit"criteria based on stochastic processes" 23 : 193-212, 1952

      17 Coles, S., "An introduction to statistical modeling of extreme values" Springer 2001

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      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
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      2008-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
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      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.26 1.26 1.15
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.05 0.98 0.956 0.4
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