[논문]유해대기오염물질 모니터링을 위한 대도시 우선순위 측정지점 선정기법 제안

권혜옥; 김성준; 김용표; 김상균; 홍지형; 최성득

doi:10.5572/kosae.2017.33.6.544

유해대기오염물질 모니터링을 위한 대도시 우선순위 측정지점 선정기법 제안
Suggestions on the Selection Method of Priority Monitoring Sites for Hazardous Air Pollutants in Megacities 원문보기

한국대기환경학회지 = Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, v.33 no.6, 2017년, pp.544 - 553

권혜옥 (울산과학기술원 도시환경공학부) , 김성준 (울산과학기술원 도시환경공학부) , 김용표 (이화여자대학교 화학신소재공학과) , 김상균 (국립환경과학원 기후대기연구부) , 홍지형 (국립환경과학원 기후대기연구부) , 최성득 (울산과학기술원 도시환경공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

There is an overall guideline of the installation of air quality monitoring stations in Korea, but specified steps for the selection of monitoring sites for hazardous air pollutants(HAPs) are not provided. In this study, we proposed a systematic method for the selection of monitoring sites for HAPs using geographic information system (GIS). As a case study, the Seoul metropolitan area (Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province) was chosen, and 15 factors including population, vehicle registration, and emission data were compiled for each grid cell ($7km{\times}7km$). The number of factors above the top 30% of individual data for each grid cell was used to select priority monitoring sites for HAPs. In addition, several background sites were added for data comparison and source identification. Three scenarios were suggested: Scenario 1 with 7 sites, Scenario 2 with 17 sites, and Scenario 3 with 30 sites. This proposal is not the final result for an intensive monitoring program, but it is an example of method development for selecting appropriate sampling sites. These results can be applied not only to HAPs monitoring in megacities but also to the national HAPs monitoring network.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구를 통해 GIS 자료를 활용하여 HAPs 측정지점을 객관적으로 선정하는 방법을 마련한 것에 의의가 있으며, 현재 이 연구결과를 활용하여 서울시를 대상으로 HAPs 측정지점을 선정하는 연구를 수행하고 있다. 이러한 연구결과를 산단지역과 도시지역의 HAPs모니터링 사업에 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 제2차 대기환경개선종합계획(2016~2025)에 포함된 ‘HAPs통합 모니터링 체계 구축’에도 활용할 수 있다.
본 연구에서는 GIS를 기반으로 도시지역의 HAPs오염원, 지리적 조건, 인구 특성을 반영한 측정지점 선정기법을 제안하였다. 수도권(서울, 인천, 경기)을 시범대상으로 선정하여, 인구밀도와 대기오염 배출량 등 15개 인자 자료를 수집하고 GIS에 입력하였다.
본 연구에서는 GIS를 이용하여 대도시의 인구 계층, 대기오염 배출량, 오염원 자료를 체계적으로 정리하여 HAPs 측정지점을 객관적이고 합리적으로 선정하는 방법론을 제시하였다. 이를 위해, 수도권(서울, 인천, 경기)을 시범지역으로 선택하여 우선순위 측정지점을 선정하였다.
각 인자의 상위 30%에 해당하는 격자에 점수(1점)를 부여하였으며, 이외 격자에는 점수를 부여하지 않았다. 본 연구에서는 우선순위 측정지점 선정을 위한 체계적인 방법 수립에 초점을 맞추기 위해, 단일 기준으로 인자별 가중치 없이 기준치 이상의 해당 격자에만 점수를 부여하였다. 그러나 인자의 종류, 인자별 가중치, 점수 차등화에 따라 지점 선정 결과가 달라질 수 있다.

제안 방법

(2) 인구밀도 상위 격자를 선정하였다. (3) 격자별 주요 배출원(버스터미널, 발전소, 기차역, 소각장) 존재 여부를 확인하였다. (4) 대기오염물질 배출량 상위 격자를 확인하고 그중 인구밀도가 상위이고 주요 배출원이 위치한 격자를 선정하였다.
(3) 격자별 주요 배출원(버스터미널, 발전소, 기차역, 소각장) 존재 여부를 확인하였다. (4) 대기오염물질 배출량 상위 격자를 확인하고 그중 인구밀도가 상위이고 주요 배출원이 위치한 격자를 선정하였다. (5) 기존에 운영되고 있는 측정망 (도시대기, 유해대기물질, 대기중금속)에서 높은 농도 수준을 나타낸 측정소가 있거나 배출량이 많은 격자를 파악하였다.
CAPSS에서 조사된 NO_X, SO_X, VOC 배출량에 대해서는 4,000 tonne/y, 3,000 tonne/y, 7,000 tonne/y를 초과기준으로 설정하였다. NOX 배출량은 인천 중구와 화성시, SOX 배출량은 화성시, VOC 배출량은 파주시, 인천 연수구, 화성시, 평택시에 많았다.
수도권에 설치된 측정망 현황(유해대기물질, 대기중금속, 도시대기측정망)을 파악하고, 위성자료(항공사진)를 활용하여 모든 측정소 주변의 입지조건을 검토하였다. HAPs 측정지점 선정을 위한 평가기준을 마련하고, 이를 충족하는 세부 행정구역을 검토하였다. 기존 측정소가 본 연구에서 설정한 기준을 충족하는 행정구역에 위치하면, HAPs 측정지점으로 우선 선정하였다.
이 격자들은 모두 도심 특성을 대표하므로, 공단지역과 배경농도지역의 특성을 대표하는 격자를 추가로 선정하였다. 공장 수와 CAPSS 배출량이 많은 화성군(공단지역, 격자 4)과 측정지점 선정기준 점수를 전혀 얻지 못한 양평군(배경지역, 격자 5)을 추가하였다. 또한, 중국으로부터의 장거리 이동과 북한에서 배출되어 수도권으로 유입되는 대기오염물질의 영향을 고려하기 위해(Kim et al.
기본적으로 모니터링 지역의 행정구역별 기초자료인 인구수(연령대 분류), 인구밀도, 자동차 등록 대수(교통량), 점 오염원, 면 오염원, 도로 등의 위치정보를 수집한다. 기존 측정망(유해대기물질, 대기중금속, 도시대기) 자료를 분석하여 HAPs와 기준성대기오염물질(SO₂, CO, O₃, NO₂, PM)의 농도분포를 파악하고, 기존측정소가 해당 지역의 HAPs 오염특성을 반영하기에 적합한지 판단한다. 이러한 과정에서 수집한 자료를 데이터베이스화(DB)하고 GIS 소프트웨어를 이용하여 공간자료를 생성한다.
공장 수와 CAPSS 배출량이 많은 화성군(공단지역, 격자 4)과 측정지점 선정기준 점수를 전혀 얻지 못한 양평군(배경지역, 격자 5)을 추가하였다. 또한, 중국으로부터의 장거리 이동과 북한에서 배출되어 수도권으로 유입되는 대기오염물질의 영향을 고려하기 위해(Kim et al., 2011), 강화도(격자 6)와 연천군(격자 7)을 배경지역으로 추가하였다.
이러한 과정에서 수집한 자료를 데이터베이스화(DB)하고 GIS 소프트웨어를 이용하여 공간자료를 생성한다. 또한, 해당 지역의 기상자료를 수집하여 계절별로 분석하여 계절별 주풍향에 따른 배출원 영향을 예측한다. 기상자료 확보가 어려운 경우에는 주변 지역의 기상자료를 활용하거나 기상장 모델 결과를 활용할 수 있다.
본 연구에서는 측정지점 선정기준을 만족하는 격자에 15개 인자별로 1점을 부여하고(15점 만점), 점수 합계 순위를 고려하여 우선순위 측정지점을 제시하였다. 측정지점 선정기준에 사용한 15개 인자는 인구밀도, 소형·대형 자동차 등록 대수, 대형자동차 CO, NO_X, SO_X, VOC 배출량, 소형자동차 CO, NO_X, SO_X, VOC 배출량, CAPSS 자료 중 NO_X, SO_X, VOC 배출량, 주요배출원 존재 여부(터미널, 발전소, 기차역, 소각장)였다.
CO, NO_X, SO_X 배출량은 연천군, 가평군, 여주시, 평택시 등 물류창고가 위치한 경기도에 많았으며, VOC 배출량은 연천군, 서울 일부, 오산시에 많았다. 소형자동차의 CO, NO_X, SO_X, VOC 배출량은 각각 3,000 tonne/y, 800 tonne/y, 5 tonne/y, 400tonne/y를 초과기준으로 설정하였다. 네 항목 모두 고양시, 성남시, 수원시, 용인시에서 배출량이 많았다.
소형자동차와 대형자동차 모두 고양시, 성남시, 용인시에 가장 많이 등록된 것으로 나타났다. 소형차량과 대형차량으로 구분하여 대기오염물질(CO, NO_X, SO_X, VOCs) 배출량 기준을 선정하였다. 대형자동차의 경우, CO 배출량 1,000 tonne/y, NO_X 배출량 3,000 tonne/y, SO_X 배출량 2 tonne/y, VOC 배출량 500 tonne/y를 측정지점 선정기준으로 설정하였다.
수도권 지역별 연령계층과 성별 구성에 큰 차이가 없으므로, 측정지점 선정에 있어서 행정구별 인구수(90만 명 초과)와 단위면적당 인구수(0.06 명/km² 초과)를 기준으로 설정하였다. 고양시, 성남시, 수원시가 행정구별 인구수가 많았고 부천시, 광명시, 안양시, 성남시가 단위면적당 인구밀도가 높은 지역으로 나타났으므로 해당 격자에 점수를 부여하였다.
본 연구에서는 경기도, 인천광역시, 서울특별시를 포함한 수도권을 측정지점 선정 시범지역으로 선택하였다. 수도권에 설치된 측정망 현황(유해대기물질, 대기중금속, 도시대기측정망)을 파악하고, 위성자료(항공사진)를 활용하여 모든 측정소 주변의 입지조건을 검토하였다. HAPs 측정지점 선정을 위한 평가기준을 마련하고, 이를 충족하는 세부 행정구역을 검토하였다.
위에서 언급한 세 가지 시나리오에 따라 선정한 격자의 측정지점 목록을 표 3에 제시하였다. 우선순위로 선정된 격자에 기존 측정소(도시대기측정망, 유해대기 물질측정망, 대기중금속측정망)가 존재하면, 해당 측정소 주변지역의 현황을 파악하고 별다른 문제가 없으면 측정지점으로 선정하였다. 첫 번째 시나리오에서는 2개 신규 측정지점, 두 번째 시나리오에서 6개 신규 측정지점, 마지막 시나리오에서는 13개 신규 측정지점이 설정되었다.
첫 번째 시나리오(7개 측정지점)에서는 우선순위 측정소 선정기준에 의해 15점 만점 중에서 9점 이상을 받은 격자 3개를 선정하였다(격자 1~3). 이 격자들은 모두 도심 특성을 대표하므로, 공단지역과 배경농도지역의 특성을 대표하는 격자를 추가로 선정하였다. 공장 수와 CAPSS 배출량이 많은 화성군(공단지역, 격자 4)과 측정지점 선정기준 점수를 전혀 얻지 못한 양평군(배경지역, 격자 5)을 추가하였다.
두 번째 시나리오(17개 측정지점)에서는 우선순위 측정소 선정기준에 의해 15점 만점 중에서 8점 이상을 받은 격자 14개를 선정하였다(격자 1~14). 이 격자들은 모두 도심과 공단의 특성을 대표하므로, 첫 번째 시나리오처럼 배경농도지역 특성을 대표하는 격자 세 개(양평군: 격자 15, 강화도: 격자 16, 연천군: 격자 17)를 추가하였다.
수도권(서울, 인천, 경기)을 시범대상으로 선정하여, 인구밀도와 대기오염 배출량 등 15개 인자 자료를 수집하고 GIS에 입력하였다. 인자별 상위 30%에 해당하는 지역(격자)에 점수를 부여하여 우선순위 측정지점을 선정하고, 일부 배경지역도 추가하여 최종적으로 측정지점 선정 안을 제시하였다. 이 선정 안은 실제 수도권 HAPs 모니터링 사업을 위해 최종적으로 제시한 결과는 아니며, 객관적 자료와 GIS를 활용하여 HAPs에 적합한 측정지점을 선정하는 절차와 방법에 관한 일례이다.
특히, 고양시에는 화력발전소, 기차역, 소각장이 모두 있었다(본 연구에서는 선박 배출과 관련된 항구 (인천항, 평택항)를 고려하지 않았음). 최종적으로 지금까지 제시한 총 15개의 선정기준(표 2)에 따라 개별 격자에 점수를 부여하여 그 합으로 우선순위 격자를 선정하고, 해당 격자에 유해대기물질측정소와 대기중금속측정소가 존재하는지 확인하였다.
표 1에 제시한 자료목록을 고려하여 HAPs 측정지점을 선정하는 절차를 제안하였다(그림 1). 1단계에서는 지역 현황과 기존 문헌조사를 바탕으로 측정지점 후보군을 선정한다.

대상 데이터

(1) 수도권을 7 km×7 km 격자로 구분하고, 전체 225개(15×15) 격자에 번호를 부여하였다.
이 격자들 역시 도심과 공단의 특성을 대표하므로 배경농도지역 특성을 대표하는 격자 5개를 추가하였다. 공간적 편중을 줄이기 위해 여주시(격자 26), 양평군(격자 27), 포천시(격자 28)를 추가로 선정하였으며, 중국과 북한으로부터의 오염 영향을 고려하기 위해 연천군(격자 29)과 강화도(격자 30)를 추가하였다.
국가통계포털사이트(http://www.kosis.kr)에서 2015년도 인구와 차량 등록 대수 자료를 입수하였다. 행정구역별 통계자료는 가급적 동 단위의 자료를 사용하였고, 부득이한 경우에는 구 단위로 정리하였다.
두 번째 시나리오(17개 측정지점)에서는 우선순위 측정소 선정기준에 의해 15점 만점 중에서 8점 이상을 받은 격자 14개를 선정하였다(격자 1~14). 이 격자들은 모두 도심과 공단의 특성을 대표하므로, 첫 번째 시나리오처럼 배경농도지역 특성을 대표하는 격자 세 개(양평군: 격자 15, 강화도: 격자 16, 연천군: 격자 17)를 추가하였다.
본 연구에서는 경기도, 인천광역시, 서울특별시를 포함한 수도권을 측정지점 선정 시범지역으로 선택하였다. 수도권에 설치된 측정망 현황(유해대기물질, 대기중금속, 도시대기측정망)을 파악하고, 위성자료(항공사진)를 활용하여 모든 측정소 주변의 입지조건을 검토하였다.
즉, 4계절(계절당 7일 이상) 모니터링에 지점 당 약 5천만 원의 예산이 소요되었다. 본 연구에서는 수도권(서울, 경기, 인천) 전체를 대상으로 4억 원 예산 기준 7개 지점, 9억 원 예산 기준 17개 지점, 예산이 충분하다는 가정하에 30개 지점 선정 시나리오를 설정하고 측정지점 선정 결과를 지도에 나타내었다(그림 3).
세 번째 시나리오(30개 측정지점)에서는 우선순위 측정소 선정기준에 의해 15점 만점 중에서 7점 이상을 받은 격자 25개를 선정하였다(격자 1~25). 이 격자들 역시 도심과 공단의 특성을 대표하므로 배경농도지역 특성을 대표하는 격자 5개를 추가하였다.
수도권 HAPs 분포에 영향을 미칠 수 있는 주요 배출원으로 버스터미널(Rakopoulos et al., 2010), 발전소(EH&E,2011), 기차역(Thornes et al., 2016), 소각장(Vilavert et al., 2011)을 고려하였으며, 해당 배출원의 위치를 확인하여 GIS에 입력하였다.
본 연구에서는 GIS를 기반으로 도시지역의 HAPs오염원, 지리적 조건, 인구 특성을 반영한 측정지점 선정기법을 제안하였다. 수도권(서울, 인천, 경기)을 시범대상으로 선정하여, 인구밀도와 대기오염 배출량 등 15개 인자 자료를 수집하고 GIS에 입력하였다. 인자별 상위 30%에 해당하는 지역(격자)에 점수를 부여하여 우선순위 측정지점을 선정하고, 일부 배경지역도 추가하여 최종적으로 측정지점 선정 안을 제시하였다.
수도권의 소형자동차 (승용차, 택시)와 대형자동차(승합차, 버스, 트럭) 등록 대수를 확인하여 소형자동차에는 20만 대를 선정 기준으로 설정하였으며, 대형자동차에는 6만 대를 기준으로 점수를 부여하였다. 소형자동차와 대형자동차 모두 고양시, 성남시, 용인시에 가장 많이 등록된 것으로 나타났다.
본 연구에서는 GIS를 이용하여 대도시의 인구 계층, 대기오염 배출량, 오염원 자료를 체계적으로 정리하여 HAPs 측정지점을 객관적이고 합리적으로 선정하는 방법론을 제시하였다. 이를 위해, 수도권(서울, 인천, 경기)을 시범지역으로 선택하여 우선순위 측정지점을 선정하였다. 본 연구는 도시지역 HAPs 모니터링을 위해 수행되었으나, 다양한 대기오염 모니터링 연구와 측정망 확충 등에도 응용될 수 있을 것이다.
첫 번째 시나리오(7개 측정지점)에서는 우선순위 측정소 선정기준에 의해 15점 만점 중에서 9점 이상을 받은 격자 3개를 선정하였다(격자 1~3). 이 격자들은 모두 도심 특성을 대표하므로, 공단지역과 배경농도지역의 특성을 대표하는 격자를 추가로 선정하였다.

성능/효과

(4) 대기오염물질 배출량 상위 격자를 확인하고 그중 인구밀도가 상위이고 주요 배출원이 위치한 격자를 선정하였다. (5) 기존에 운영되고 있는 측정망 (도시대기, 유해대기물질, 대기중금속)에서 높은 농도 수준을 나타낸 측정소가 있거나 배출량이 많은 격자를 파악하였다. (6) 최종 선정된 격자별로 적절한 측정지점 위치를 고려하였다.
대형자동차의 경우, CO 배출량 1,000 tonne/y, NO_X 배출량 3,000 tonne/y, SO_X 배출량 2 tonne/y, VOC 배출량 500 tonne/y를 측정지점 선정기준으로 설정하였다. CO, NO_X, SO_X 배출량은 연천군, 가평군, 여주시, 평택시 등 물류창고가 위치한 경기도에 많았으며, VOC 배출량은 연천군, 서울 일부, 오산시에 많았다. 소형자동차의 CO, NO_X, SO_X, VOC 배출량은 각각 3,000 tonne/y, 800 tonne/y, 5 tonne/y, 400tonne/y를 초과기준으로 설정하였다.
, VOC 배출량에 대해서는 4,000 tonne/y, 3,000 tonne/y, 7,000 tonne/y를 초과기준으로 설정하였다. NOX 배출량은 인천 중구와 화성시, SOX 배출량은 화성시, VOC 배출량은 파주시, 인천 연수구, 화성시, 평택시에 많았다. 세 항목 모두 화성시에서 공통으로 높았다.
2단계에서는 대기확산모델링이나 수동대기채취기를 활용한 예비 모니터링을 통해 주요 오염원을 파악하여 측정지점 후보군을 조정한다. 마지막 3단계에서는 모델링/모니터링 결과를 종합하고 인체 위해성평가를 실시하여 최종 측정지점을 제안하고 측정망 운영안(측정지점 개수, 위치, 분석대상항목, 측정주기 등)을 마련한다. 대부분 지역에서 HAPs 모델링/모니터링 자료가 부족하기 때문에, 선행연구에서의 측정지점 선정은 1단계에서 제한된 자료를 바탕으로 이루어졌다.
수도권의 소형자동차 (승용차, 택시)와 대형자동차(승합차, 버스, 트럭) 등록 대수를 확인하여 소형자동차에는 20만 대를 선정 기준으로 설정하였으며, 대형자동차에는 6만 대를 기준으로 점수를 부여하였다. 소형자동차와 대형자동차 모두 고양시, 성남시, 용인시에 가장 많이 등록된 것으로 나타났다. 소형차량과 대형차량으로 구분하여 대기오염물질(CO, NO_X, SO_X, VOCs) 배출량 기준을 선정하였다.
측정지점 선정기준에 사용한 15개 인자는 인구밀도, 소형·대형 자동차 등록 대수, 대형자동차 CO, NOX, SOX, VOC 배출량, 소형자동차 CO, NOX, SOX, VOC 배출량, CAPSS 자료 중 NOX, SOX, VOC 배출량, 주요배출원 존재 여부(터미널, 발전소, 기차역, 소각장)였다.

후속연구

이러한 연구결과를 산단지역과 도시지역의 HAPs모니터링 사업에 활용할 수 있을 뿐만 아니라, 제2차 대기환경개선종합계획(2016~2025)에 포함된 ‘HAPs통합 모니터링 체계 구축’에도 활용할 수 있다. 본 연구 방법을 보다 체계화하고 적절한 입력자료를 사용하여 측정지점과 측정자료에 대한 신뢰성을 향상한다면, 궁극적으로 대기질 개선에 도움이 될 것으로 기대한다.
이를 위해, 수도권(서울, 인천, 경기)을 시범지역으로 선택하여 우선순위 측정지점을 선정하였다. 본 연구는 도시지역 HAPs 모니터링을 위해 수행되었으나, 다양한 대기오염 모니터링 연구와 측정망 확충 등에도 응용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 수도권 전역을 대상으로 다수의 측정지점을 선정했기 때문에 두 번째와 세 번째 시나리오를 모니터링 사업에 반영하기에는 비교적 많은 예산이 필요하다. 또한, 동 시간대에 시료를 채취하기 위해서 다수의 능동대기채취기와 연구인력이 요구되므로 모니터링 수행에 현실적인 어려움이 있다.
이 선정 안은 실제 수도권 HAPs 모니터링 사업을 위해 최종적으로 제시한 결과는 아니며, 객관적 자료와 GIS를 활용하여 HAPs에 적합한 측정지점을 선정하는 절차와 방법에 관한 일례이다. 본 연구에서는 입수하기 수월한 자료만을 고려하였으므로, 인자 선정과 가중치 등에 대한 추가 연구가 필요하다. 특히, 관련 기관과 전문가들의 의견수렴을 통해 측정지점을 합리적으로 선정하기 위한 세부지침을 마련해야 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대기오염측정망 중 HAPs를 측정하는 데에 쓰이는 측정망은?	집중측정망의 경우, 전국에 6개소(백령도, 수도권, 중부권, 호남권, 제주권, 영남권)가 설치되어 있다(MOE, 2016). HAPs는 유해대기물질측정망(국가 운영, 전국 32개소)과 대기중금속측정망(지자체 운영, 전국 54개소)에서 측정된다. 유해대기물질측정망의 경우, 인구 50만 이상 도시의 도심지역, 주요산업단지, 배경농도지역 등에 측정소를 설치하며, VOC 14종과 PAH 7종을 측정한다(VOC 17종과 PAH 16종으로 확대 예정).
	유해대기오염물질이란?	유해대기오염물질(Hazardous Air Pollutants: HAPs)은 암을 유발하는 등 심각한 건강 문제를 일으키는 것으로 알려졌거나 의심되는 오염물질로서, 미국 환경청(United States Environmental Protection Agency: USEPA)은 187종 화합물을 HAPs로 지정하여 배출을 관리하고 있으며, 이 중 30종을 도시대기독성오염물질(Urban Air Toxic Pollutants)로 지정하였다(US EPA, 2017). 대표적인 HAPs로는 벤젠 등의 휘발성유기화합물(Volatile Organic Compounds: VOCs), 다이옥신과 같은 잔류성유기오염물질(Persistent Organic Pollutants: POPs), 카드뮴과 수은 등의 중금속이 있다.
	대표적인 HAPs에 해당하는 것은?	유해대기오염물질(Hazardous Air Pollutants: HAPs)은 암을 유발하는 등 심각한 건강 문제를 일으키는 것으로 알려졌거나 의심되는 오염물질로서, 미국 환경청(United States Environmental Protection Agency: USEPA)은 187종 화합물을 HAPs로 지정하여 배출을 관리하고 있으며, 이 중 30종을 도시대기독성오염물질(Urban Air Toxic Pollutants)로 지정하였다(US EPA, 2017). 대표적인 HAPs로는 벤젠 등의 휘발성유기화합물(Volatile Organic Compounds: VOCs), 다이옥신과 같은 잔류성유기오염물질(Persistent Organic Pollutants: POPs), 카드뮴과 수은 등의 중금속이 있다. 불완전 연소과정에서 생성되는 다이옥신과 다환방향족탄화수소(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons: PAHs)는 산불과 화산활동으로 자연적으로 배출되기도 하지만,대부분 HAPs는 이동 오염원(자동차, 트럭, 버스 등)과 고정 오염원(공장, 정유소, 발전소 등)에서 인위적으로 배출되며, 실내(건축 자재, 세척 용제 등)에서도 배출된다(US EPA, 2017).

참고문헌 (21)

Baek, S.-O., Jeon, C.-G. (2013) Current status and future direction of management of hazardus air pollutants in Korea - Focusing on ambient air monitoring issues, Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 29(5), 513-527. (in Korean with English abstract)

원문보기 상세보기
Choi, I.-J. (2014) Evaluation of air pollution and air quality monitoring networks using geostatistical analysis: focusing on metropolitan area and petrochemical industrial area, Kyungpook National University, PhD thesis.
Choi, I.-J., Jo, W.-K., Sin, S.-H. (2016) Evaluation of air pollution monitoring networks in Seoul metropolitan area using multivariate analysis, Journal of Environmental Science International, 25(5), 673-681. (in Korean with English abstract)

원문보기 상세보기
Choi, S.-D., Chang, Y.-S. (2005) Air monitoring of persistent organic pollutants using passive air samplers, Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 21(5), 481-494. (in Korean with English abstract)
Choi, S.-D., Kwon, H.-O., Lee, Y.-S., Park, E.-J., Oh, J.-Y. (2012) Improving the spatial resolution of atmospheric polycyclic aromatic hydrocarbons using passive air samplers in a multi-industrial city, Journal of Hazardous Materials, 241-242, 252-258.

상세보기
Environmental Health & Engineering, Inc (EH&E) (2011) Emission of Hazardous Air Pollutants from Coal Fired Power Plants.
Jung, K.-R. (2000) A Study on optimization of air pollution monitoring system in Ulsan area, University of Ulsan, MS thesis.
Kim, I.S., Lee, J.Y., Kim, Y.P. (2011) Energy usage and emissions of air pollutants in North Korea, Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 27(3), 303-312. (in Korean with English abstract)

원문보기 상세보기
Kwon, H.-O., Ghim, Y.S., Kim, S.-K., Hong, J.-H., Choi, S.-D. (2014) Systematic selection of priority industrial complexes and sampling sites for the monitoring of hazardous air pollutants, Jounal of the Korean Society for Environmental Analysis, 17(2), 63-72. (in Korean with English abstract)
Lee, C.-K., Lee, J.-B., Choi, S.-W. (2010a) The appropriacy evaluation of air quality monitoring networks in Dae-gu using the ISC3, Journal of Nakdong River Environmental Research Institute, 14(1), 267-282. (in Korean with English abstract)
Lee, G.-H. (2013) A study of air quality monitoring network position using geostatiscal methods in Ulsan area, Kyoungbuk National University, MS thesis.
Lee, J.-B., Lee, C.-K., Choi, S.-W. (2010b) The appropriacy evaluation of automatic air pollution monitoring by population and air pollutant generation rate, Journal of Nakdong River Environmental Research Institute, 14(1), 301-319. (in Korean with English abstract)
Lee, Y.-S., Sohn, D.-W. (2015) An analysis of the relationships between the characteristics of urban physical environment and air pollution in Seoul, Journal of the Urban Design Institute of Korea Urban Design, 16(3), 5-19. (in Korean with English abstract)
Ministry of Environment (MOE) (2016) Installation and Operation Guidelines for Air Pollution Monitoring Networks.
Rakopoulos, D.C., Rakopoulos, C.D., Hountalas, D.T., Kakaras, E.C., Giakoumis, E.G., Papagiannakis, R.G. (2010) Investigation of the performance and emissions of bus engine operating on butanol/diesel fuel blends, Fuel, 89(10), 2781-2790.

상세보기
Thornes, J.E., Hickman, A., Baker, C., Cai, X., Saborit, J.M.D. (2016) Air quality in enclosed railway stations, Proceedings of the Institution of Civil Engineers, 1-9.
U.S. Environmental Protection Agency (US EPA) (2017) Initial List of Hazardous Air Pollutants with Modifications, https://www.epa.gov/haps/initial-list-hazardous-air-pollutants-modifications
Vilavert, L., Nadal, M., Figueras, M.J., Kumar, V., Domingo, J.L. (2011) Levels of chemical and microbiological pollutants in the vicinity of a waste incineration plant and human health risks: Temporal trends, Chemosphere, 84(10), 1476-1483.

상세보기
Woo, N.Y., Sik, K.J., Gil, C.B. (2005) The allocation analysis of TMS using GIS, Journal of the Korean Society for Geo-spatial Information Science, 13(1), 81-87. (in Korean with English abstract)
Yoo, E.-C., Park, O.-H. (2007) Optimization of air quality monitoring networks in Busan using a GIS-based decision support system, Journal of Korean Society for Atmospheric Environment, 23(5), 526-538. (in Korean with English abstract)

원문보기 상세보기
Yun, U., Cho, B.-W., Eum, C.-H., Sung, I.-H. (2003) Analysis on the contamination and source of VOCs in groundwaters of Gwangju area, The Journal of Engineering Geology, 13(4), 389-404. (in Korean with English abstract)

저자의 다른 논문 :

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증