Earticle

본 연구에서는 대산석유화학단지 및 현대제철 상공에서 오염물질의 배출과 확산을 파악하기 위하여 배출원을 중심으로 항공관측 을 수행하였으며, PM-1.0의 화학성분과 VOCs를 포함한 가스상 물질의 풍상 및 풍하 방향의 분포특징을 살펴보았다. 대산석유화학 단지와 현대제철은 북풍을 통해 해상에서 불어오는 바람이 단지를 거쳐 단지에서 배출된 오염물질이 남쪽으로 이동 및 확산되는 조 건이었다. 측정된 모든 성분은 풍상보다 풍하 방향에서 고농도 수준으로 확인되었다. PM-1. 0을 구성하는 화학적 성분의 풍상 및 풍 하 비교를 통해 모든 성분이 증가하는 것으로 파악되었고, 화학성분의 농도 수준과 증감 비율을 고려하였을 때 질산염이 PM-1.0 질 량농도 증가에 가장 큰 기여 물질임을 알 수 있다. 대산석유화학단지 및 현대제철 상공 풍하 측으로 기준치를 초과하는 고농도 Benzene이 관측되었다. 에어로졸 및 가스상 오염물질이 풍하 방향으로 강하게 확산되고 있는 것으로 파악되었고, 오염물질의 확산에 따라 주변 지역에 광범위한 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 충남 대형배출원에서 배출된 오염물질은 대기의 기상 조건에 따라 내 륙에서 해안으로 불어오는 동풍을 제외하고 북풍에서 서풍조건에서는 내륙으로 광범위하게 영향을 미칠 수 있다.

In this study, we conducted aircraft measurement focusing on the large emission sources to understand the emission and diffusion of pollutants over Daesan Petrochemical Complex and Hyundai Steel air-shed in Chungnam. The chemical composition of PM-1.0 and the characteristics of gaseous substances including VOCs(benzene, toluene) were identified in the air above and below the emission source. The wind direction over Daesan Petrochemical Complex and Hyundai Steel air-shed was mainly northerly. The main wind direction in from north of the complex, passes through the large emission source and outflows inland to the south. All measured components were confirmed to have higher concentrations in the downwind direction than in the upwind direction. Considering the concentration level and increase/decrease ratio of chemical components in PM-1.0, nitrate was found to be the mainly contributing material to the PM-1.0 mass concentration increase. A high concentration of benzene exceeding the standard was observed in the down wind of Daesan Petrochemical Complex and Hyundai Steel, respectively. It was found that aerosol and gaseous pollutants are spreading strongly in the downwind direction, suggesting that the spread and movement of pollutants can have a wide impact on surrounding areas. Depending on the atmospheric weather conditions, except for the east wind, the north wind to the west wind conditions can affect the inland extensively. Pollutants emitted from the large emission sources in Chungnam can have a wide range of influence from north to west, inland, except for east winds, depending on atmospheric weather conditions.

빅데이터 시대에서 환경경영과 정책 결정을 위해 정보에 입각한 의사결정을 하기 위해서는 비정형데이트를 이용한 환 경 빅데이터 분석이 필요하다. 용어 가중치 기법을 적용한 텍스트 마이닝 분석은 대용량 텍스트에서 유용한 정보를 추출 하고 우선순위를 지정할 수 있는 필수 프로세스이다. 따라서, 본 연구에서는 환경 뉴스 데이터에 용어 가중치를 적용하여 환경 유형별 핵심 키워드와 트랜드 분석을 실행하였고, 기계학습을 이용한 Word2vec모형을 구축하여 핵심 키워드에 대 한 유사어를 분석하였다. 이를 위해 2010년에서 2020년 동안의 서울 지역과 관련된 네이버 환경 뉴스를 수집하였다. 이 후, 데이터 전처리, 형태소 분석, TD-IDF 용어 가중치를 적용하여 환경 분야별 핵심 키워드와 트랜드 결과를 분석하고 시각화하였다. 본 연구의 분석 결과들은 환경 유형별 대중들의 관심 키워드와 트랜드 변화에 대한 정보를 제공해 주고 관 심 핵심어의 연관어 정보를 제공해 줌으로써 환경 텍스트 마이밍 적용에 필요한 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.

Big data analysis of unstructured resources is necessary to determine the decision-making for environmental management based on reliable information. Text mining with a term weighing scheme is an essential process to extract useful information from textual data. Therefore, in this study, we analyzed top keywords and trends for each environmental category (Air, Climate, Water, Waste/garbage) using environmental news data and estimate similar keywords for the top 2 keywords using the Word2Vec model. Environmental news for 11 years (2010 – 2020) related to Seoul was downloaded from the Naver platform. The results of top keywords and trend analyses were visualized in each environmental category. Our study results will provide useful information for each environmental category from the digital news and be utilized as basic resources for the environmental text mining process.

본 연구에서는 RCP 및 SSP 기후변화 시나리오 기반의 21세기 한반도 풍속의 장기변동성 전망에 대한 시공간 특성을 분석하였다. 21세기 풍속의 평균 기후값의 공간분포 양상은 해상 영역의 풍속이 육상 영역보다 평균적으로 약 2배 정도 크게 나타났고, SSP 시나리오의 경우가 RCP 시나리오의 경우와 비교하여 전반적으로 강한 풍속분포를 보였다. 연대별 풍속의 아노말리 변동성은 대상 시나리오 및 시공간에 따라 다양한 양상이 나타났으며, 전반적으로 육상보다 해상에서 상대적으로 큰 아노말리 변동성을 보였다. 21세기 한반도 풍속의 장기변동추세는 전반적으로 감소추세를 나타내는 음의 변동성이 지배적이었으며, SSP 시나리오의 경우가 RCP 시나리오의 경우와 비교하여 변동성이 상대적으로 크게 평가되 었다. 또한, 온실가스 고배출 시나리오(RCP8.5 및 SSP5-8.5)의 경우가 온실가스 중배출 시나리오(RCP4.5 및 SSP2-4.5) 의 경우와 비교하여 전반적으로 변동 폭이 다소 큰 것으로 나타났다. 결론적으로 21세기 한반도 풍속의 미래 변동성 전 망은 기후변화 시나리오에 따라 달라질 수 있으며, 바람 특유의 시공간적 복잡·다양성을 배제할 수 없겠다.

In this study, the spatio-temporal characteristics of long-term variability of wind speed over the Korean Peninsula in the 21st century were analyzed using RCP and SSP climate change scenario data. The spatial distribution of the average wind speed in the 21st century showed that the wind speed in the sea area was about twice that of the land area, and the SSP scenario showed a stronger overall wind speed distribution compared to the RCP scenario. The anomaly distributions of the multi-decadal wind speed showed various patterns depending on the target scenario and space-time, and showed relatively large anomaly variability in the sea area than in the land. In the 21st century, the long-term trend of wind speed over the Korean Peninsula was dominated by negative variability indicating a decreasing trend overall. Compared to the RCP scenario, the variability of wind speed was evaluated to be relatively large in the SSP scenario. It was also found that the variability of wind speed in the high greenhouse gas emission scenarios(RCP8.5 and SSP5- 8.5) was slightly greater than the medium greenhouse gas emission scenarios(RCP4.5 and SSP2-4.5). In conclusion, the projected changes in wind speed over the Korean Peninsula in the 21st century may vary depending on climate change scenarios, and the spatio-temporal complexity of winds must be considered.

학교 실내공기질 측정에 적용되고 있는 현장직독식 방법과 공정시험기준을 적용하여 실제 학교 3개 교실에서 PM10, PM2.5, 이산화탄소, 폼알데하이드를 측정하고 그 결과를 비교하였다. 이산화탄소의 경우 두 방법에 의한 측정결과가 유사 하였으나 미세먼지와 폼알데하이드에서는 현장직독식 방법의 결과가 공정시험기준에 따른 결과와 차이를 나타내었다. 따라서 현장직독식 측정은 학교에서 자체 수행하는 주기적인 환경관리에 활용하고, 높은 신뢰성이 요구되는 법적 기준 충족 여부에 대해서는 공정시험기준에 따른 측정이 바람직하다고 판단된다.

In order to confirm the validity of the on-site direct-reading method (OSDR) for measuring indoor air quality in school, we evaluated PM10, PM2.5, carbon dioxide, and formaldehyde in three classrooms using two OSDR equipments and Korean standard method for indoor air quality test (SM), and compared the results. For the carbon dioxide concentration, similar results to SM could be obtained with OSDR. However, the concentrations of fine particulate matters and formaldehyde determined by an OSDR equipment showed a significant difference from the results of SM. Therefore, it is desirable to use some OSDR only for routinely checking the indoor environment of school, and measurement by SM is required for regular inspection.

본 연구는 SAS 9.4 프로그램의 OLS방식으로 통계 추정하여 압력손실을 최소로 하는 최적의 분사거리를 도출하여 충 격기류식 여과집진장치의 효율적인 운전조건과 경제적인 설계 기초자료로 활용하고자 하였다. P제철소 충격기류식 여과 집진장치의 Coke분진으로 실험한 압력손실을 이용하여 운전조건에 따른 540개의 압력손실을 측정하였다. 앞선 연구들 의 결과로 압력손실에 가장 많은 영향을 주는 설계 인자가 여과속도임을 알 수 있어 여과속도를 기준으로 데이터를 구분 하였으며 도출된 추정식에 입구농도, 탈진압력, 분사간격의 평균 데이터 수치를 대입하여 압력손실과 분사거리의 영향만 을 고려한 식으로 정리하였다. 여과속도가 1.25 m/min일 때 최적의 분사거리는 102 mm, 여과속도가 1.5 m/min일 때 최 적의 분사거리는 100 mm, 여과속도가 1.75m/min일 때 최적의 분사거리는 108 mm임을 알 수 있었다. 따라서, Blow Tube에서 여과포까지의 최적 분사거리는 100 mm ~ 110 mm 사이로 설계하는 것이 압력손실을 최소화 시킬수 있음을 알 수 있었다.

In this study, the optimal injection distance that minimizes pressure drop was derived by statistical estimation using the OLS method of the SAS 9.4 program, and it was intended to be utilized as basic data for efficient operating conditions and economical design of the Pulse air jet type bag filter. The pressure drop of 540 pieces according to the operating conditions was measured using the pressure drop tested with the coke dust of the P-steel Pulse air jet type bag filter. As a result of previous studies, it can be seen that the design factor that has the most influence on the pressure drop is the filtration velocity, so the data were classified based on the filtration velocity. Therefore, it is summarized in an equation that considers only the effect of pressure drop and injection distance. It was found that the optimal Injection distance was 102 mm when the filtration speed was 1.25 m/min, the optimal Injection distance was 100 mm when the filtration speed was 1.5 m/min, and the optimal Injection distance was 108 mm when the filtration speed was 1.75 m/min. Therefore, it was found that the optimal injection distance from the blow tube to the filter bag was optimally designed to be between 100 mm and 110 mm.

생물학적 폐수처리 시스템은 시간에 따른 유입 폐수량의 변화가 크고, 처리장으로 유입되는 폐수내의 다양한 성분과 농도의 변화 가 클 뿐 만 아니라, 처리공정 내에서 매우 가변적인 생물학적 반응을 나타내는 특징을 가진다. 본 논문에서는 측정된 공정 데이터에 가장 적합한 다변량 동적 공정 모델이 자동으로 생성되도록 고안된 학습기반 유전자 프로그래밍(GBGP)이라는 진화적 전산 지능을 사용한 자동 공정 모델 유도 시스템을 제안하였다. 이 자동 공정 모델 유도 시스템은 유전자 프로그래밍의 진화적 자기구성 시스템 과 유전학 및 자연선택 메카니즘을 통해 학습 시스템을 사용하여 만들어진 다변형 비선형 모델 진화를 위한 다양한 수학적 기능과 결합되어 있다. GBGP에서 4단계의 모델링 절차가 수행되었다. (1) context-free grammar를 이용하여 P 모델의 초기 개체군(세대 K=0)을 생성시키는 초기화, (2) 변수와 상수의 각 모델에 대한 최적화, (3) 각 모델에 대한 적합도 실행 및 평가, (4) 세대 K=Kmax 가 될 때까지 반복 실행하는 유전자 루프(genetic loop). 모델링 결과 학습기반 유전자 프로그래밍(GBGP)으로 만들어지는 다변량 동 적 공정 모델링 기술이 실제 처리장 규모의 KNR 생물학적 고도처리 공정을 높은 정확도로 출력을 예측하고 주요 작동 변수를 식별 하는 데 유용한 도구임을 보여주었다. 이 모델은 엔진니어가 데이터에 숨겨진 중요한 지식을 알아내고 더 나은 처리장 운영 및 제어 전략을 개발할 수 있도록 이해하기 쉬운 수학 공식의 형태로 자동적으로 생성된다

Biological wastewater treatment systems are characterized by large temporal variability of inflow, variable concentrations of components in the incoming wastewater to the plant, and highly variable biological reactions within the process. This paper proposes an automatic process model induction system using an evolutionary computional intelligence, called grammar-based genetic programming (GBGP), that is specially designed to automatically discover multivariate dynamic process models that best fit observed process data. This automatic process model induction system combines an evolutionary self-organizing system of genetic programming paradigm with various mathematical functions for a multivariate nonlinear model evolution using a grammar system via the mechanism of genetics and natural selection. In the GBGP, a four-step modelling procedure was performed: (1) initialization: generatr an initial population of P models using contex-free grammar. generation K=0; (2) optimize each model (variables and constants) in the population; (3) execute and evaluate the fitness of each model in the population; (4) genetic loop: repeat until termination criterion is met (maximum generation Kmax). The results demonstrate that the multivariate dynamic process modelling technique presented using a grammar-based genetic programming (GBGP) provides a valuable tool for predicting the out puts with high levels of accuracy and identifying key operating variables for the full-scale KNR biological nutrient removal process. These modells are derived automatically in the form of understandable mathematical formulas that enable engineers to extract important knowledge hidden in the data and develop better operation and control strategies.

과학기술의 발전은 인간 수명의 연장에 크게 기여하였고, 이에 따른 인구 고령화로 만성질환이 증가하여, 신약 개발과 연명 치료 제 사용 등으로 인해 국내 의약품의 사용량은 급격히 증가하였으며, 농수산물과 축산의 생산성 향상을 위한 사용량 또한 꾸준히 늘 어나는 추세를 보이고 있다. 이러한 추세에 발맞춰 수질오염물질의 배출기준은 꾸준히 강화되고 있지만, 방류수 중에 포함될 수 있는 의약물질에 관한 수질 기준은 아직까지 명확하게 정해져있지 않다. 본 연구에서는 수계로 유입된 Naproxen과 Sulfamethoxazole이 수 서생물에 미치는 영향을 평가하기 위하여 조류(Pseudokirchneriella subcapitata), 물벼룩(Daphina magna) 어류배아(Danio rerio’s embryo)를 대상으로 OECD 시험규정에 따라 생태영향 단계 시험을 수행하였으며, 그 결과는 다음과 같다. Pseudokirchneriella subcapitata, Daphina magna, Danio rerio’s embryo에 대한 Naproxen과 Sulfamethoxazole의 E(L)C50은 22.89 mg/l, 100.12 mg/l, 6.63 mg/l와 0.69 mg/l, 104.21 mg/l, 22.32 mg/l이며, 이에 기초한 PNEC는 0.0663 mg/l와 0.0069 mg/l로 나타났다. 이를 기 수행된 연 구조사 결과 중 최대 검출량인 0.528 μg/l와 2.017 μg/l를 토대로 HQ값을 도출한 결과값은 0.0080과 0.2923로, 국내 수생태계에서 Naproxen과 Sulfamethoxazole의 위해 가능성은 낮다고 할 수 있다. 그러나 현재 해외에서는 두 의약물질 모두 굉장히 낮은 만성독성 값을 기준으로 관리하고 있고, 의약품의 특성상 사용량이 꾸준히 증가하고 배출경로를 특정하여 수계로의 배출을 사전에 방지하기 굉장히 어려우며, 또한 수계에는 다양한 종류의 유해물질들이 혼합되어 존재하고 있기에 각각의 물질 별 유해지수가 혼재된 수치를 감안하며 지속적이고 정기적인 모니터링이 필요할 것으로 사료된다.

The development of science and technology has greatly contributed to the extension of human lifespan, resulting in an increase in the number of chronic diseases due to the aging of the population. For that reason, due to the development of new drugs and the use of life-prolonging treatments, the amounts of domestic pharmaceuticals used has increased rapidly, and the amount used to improve the productivity of agricultural and marine products and livestock is also showing a steady increase. In line with this trend, discharge standards for water pollutants have been steadily tightened, but water quality standards for pharmaceutical substances that may be contained in effluent have not yet been clearly established. In this research, we carried out the ecological impact stage test at “Pseudokirchneriella subcapitata”, “Daphina magna” and “Danio rerio’s embryo” for investigated the hazard identification of Naproxen and Sulfamethoxazole on aquatic organisms which is according to the OECD test guidelines. In consequence, we find the E(L)C50 of Naproxen and Sulfamethoxazole are 22.89 mg/l, 100.12 mg/l, 6.63 mg/l, and 0.69 mg/l, 104.21 mg/l, 22.32 mg/l. By these stats, we figure out PNEC of Naproxen and Sulfamethoxazole as 0.0663 mg/l and 0.0069 mg/l. With these results, 0.528 μg/l and 2.017 μg/l is maximum detectable amount about Naproxen and Sulfamethoxazole in government’s research for Young-San rivers in Korea, we figure out hazard quotient about Naproxen and Sulfamethoxazole as 0.0080 and 0.2923. It shows that Naproxen and Sulfamethoxazole has low hazard probability to currently water system in Korea. However, at present, both pharmaceutical substances are managed based on extremely low chronic toxicity values overseas and due to the characteristics of pharmaceutical substances, the amount used is steadily increasing, and it is very difficult to identify the discharge route and prevent discharge into the water system. Also, since various types of harmful substances exist in a mixture in water systems, continuous and regular monitoring is considered necessary, taking into consideration the mixed values of the hazard index for each substance.