국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 굴뚝원격감시시스템이 운영되고 있으나 대상 시설이 한정적이어서, 시스템이 설치되지 않은 시설은 단속 요원이 직접 모니터링 및 단속을 수행하고 있다. 그래서 효율적인 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 다양한 센서를 활용한 연구들이 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초분광센서로 측정할 수 있는 분광복사량을 활용하여 대기오염물질 중 이산화질소의 농도를 추정할 수 있는 공식을 개발하고 검증하였다. 농도 추정식 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각을 다르게 하여 분광복사량을 관측하였다. 관측된 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하였으며, 흡수 깊이와 이산화질소 농도와의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 그리고 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 측정한 분광복사량을 이용하였다. 그 결과, 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났으며, 지수 형태의 농도 추정식의 결정 계수가 가장 높게 나타났다. 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 따른 추정 농도의 정확도가 일정하지 않지만, 향후 농도 추정식의 고도화가 이루어진다면 초분광 센서를 활용하여 산업단지 배출되는 이산화질소의 모니터링에 사용 가능할 것으로 판단된다.
국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 굴뚝원격감시시스템이 운영되고 있으나 대상 시설이 한정적이어서, 시스템이 설치되지 않은 시설은 단속 요원이 직접 모니터링 및 단속을 수행하고 있다. 그래서 효율적인 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 모니터링을 위해 다양한 센서를 활용한 연구들이 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초분광센서로 측정할 수 있는 분광복사량을 활용하여 대기오염물질 중 이산화질소의 농도를 추정할 수 있는 공식을 개발하고 검증하였다. 농도 추정식 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각을 다르게 하여 분광복사량을 관측하였다. 관측된 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하였으며, 흡수 깊이와 이산화질소 농도와의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 그리고 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 측정한 분광복사량을 이용하였다. 그 결과, 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났으며, 지수 형태의 농도 추정식의 결정 계수가 가장 높게 나타났다. 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 따른 추정 농도의 정확도가 일정하지 않지만, 향후 농도 추정식의 고도화가 이루어진다면 초분광 센서를 활용하여 산업단지 배출되는 이산화질소의 모니터링에 사용 가능할 것으로 판단된다.
The CleanSYS(Clean SYStem) is operated to monitor air pollutants emitted from specific industrial complexes in Korea. So the industrial complexes without the system are directly monitored by the control officers. For efficient monitoring, studies using various sensors have been conducted to monitor ...
The CleanSYS(Clean SYStem) is operated to monitor air pollutants emitted from specific industrial complexes in Korea. So the industrial complexes without the system are directly monitored by the control officers. For efficient monitoring, studies using various sensors have been conducted to monitor air pollutants emitted from industrial complex. In this study, hyperspectral sensors were used to model and verify the equations for estimating the concentration of $NO_2$(nitrogen dioxide) in air pollutants emitted. For development of the equations, spectral radiance were observed for $NO_2$ at various concentrations with different SZA(Solar Zenith Angle), VZA(Viewing Zenith Angle), and RAA(Relative Azimuth Angle). From the observed spectral radiance, the calculated value of the difference between the values of the specific wavelengths was taken as an absorption depth, and the equations were developed using the relationship between the depth and the $NO_2$ concentration. The spectral radiance mixed gas of $NO_2$ and $SO_2$(sulfur dioxide) was used to verify the equations. As a result, the $R^2$(coefficient of determination) and RMSE(Root Mean Square Error) were different from 0.71~0.88 and 72~23 ppm according to the form of the equation, and $R^2$ of the exponential form was the highest among the equations. Depending on the type of the equations, the accuracy of the estimated concentration with varying concentrations is not constant. However, if the equations are advanced in the future, hyperspectral sensors can be used to monitor the $NO_2$ emitted from the industrial complex.
The CleanSYS(Clean SYStem) is operated to monitor air pollutants emitted from specific industrial complexes in Korea. So the industrial complexes without the system are directly monitored by the control officers. For efficient monitoring, studies using various sensors have been conducted to monitor air pollutants emitted from industrial complex. In this study, hyperspectral sensors were used to model and verify the equations for estimating the concentration of $NO_2$(nitrogen dioxide) in air pollutants emitted. For development of the equations, spectral radiance were observed for $NO_2$ at various concentrations with different SZA(Solar Zenith Angle), VZA(Viewing Zenith Angle), and RAA(Relative Azimuth Angle). From the observed spectral radiance, the calculated value of the difference between the values of the specific wavelengths was taken as an absorption depth, and the equations were developed using the relationship between the depth and the $NO_2$ concentration. The spectral radiance mixed gas of $NO_2$ and $SO_2$(sulfur dioxide) was used to verify the equations. As a result, the $R^2$(coefficient of determination) and RMSE(Root Mean Square Error) were different from 0.71~0.88 and 72~23 ppm according to the form of the equation, and $R^2$ of the exponential form was the highest among the equations. Depending on the type of the equations, the accuracy of the estimated concentration with varying concentrations is not constant. However, if the equations are advanced in the future, hyperspectral sensors can be used to monitor the $NO_2$ emitted from the industrial complex.
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문제 정의
(1)을 개발하는 데 사용한 자료를 검증 과정에서 사용하였기 때문에 추정식의 결정 계수가 과대 평가되었을 가능성이 존재한다. 그리고 실제 가스로부터 관측된 자료를 사용하지 않았으므로, 본 연구에서는 산업단지 등에서 배출되는 이산화질소의 농도 추정을 위해서 다양한 농도의 이산화질소를 제작하여 이로부터 관측된 자료를 사용하여 지수 형태의 추정식에 국한하지 않고 다른 형태의 농도 추정식의 개발 및 검증을 수행하였다.
본 연구에서는 초분광센서를 활용하여 산업단지에서 배출되는 이산화질소의 모니터링을 농도 추정식 개발 및 검증을 하고자 하였다. 이를 위해, 25~800 ppm의 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각 등을 다양하게 하여 분광복사량을 측정하였다.
이에 따라 본 연구에서는 다양한 농도의 실제 이산화질소에 대해 다른 조건에서 관측한 분광복사량을 이용하여 농도 추정식들을 개발하였다. 그리고 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스로부터 측정된 분광복사량으로 개발된 농도 추정식들을 검증하여 초분광센서를 활용한 이산화질소의 농도 추정 가능성을 분석하였다.
제안 방법
측정한 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하여 이산화질소의 농도 간의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 추가로 50, 200, 500, 800 ppm의 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 분광복사량을 측정하였다. 결과적으로 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.
관측 방법에서 첫 번째 방법은 빛의 흡수와 왜곡을 일으키지 않는 10×10×10 cm 크기의 석영 셀을 빛을 99% 반사하는 백색기준판 위에 위치시키고 가스를 흐르게 한 뒤 측정하였다.
관측된 분광복사량에서 농도 추정식의 개발에 사용할 파장대역은 426 nm와 430 nm이며, 각 파장대역의 분광복사량 값의 차이를 흡수 깊이로 산정하였다. 이에 따라 계산된 농도별 흡수 깊이의 최소, 최대, 평균, 표준편차를 Table 2에 명시하였다.
이에 따라 본 연구에서는 다양한 농도의 실제 이산화질소에 대해 다른 조건에서 관측한 분광복사량을 이용하여 농도 추정식들을 개발하였다. 그리고 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스로부터 측정된 분광복사량으로 개발된 농도 추정식들을 검증하여 초분광센서를 활용한 이산화질소의 농도 추정 가능성을 분석하였다.
기준 농도와 추정 농도의 추정식에 따라 가시적인 확인을 위해 Fig. 4에 기준 농도와 추정 농도의 선형적 관계의 결정 계수, RMSE, 그리고 아황산가스의 농도도 함께 도식화하였다. 결정 계수를 비교하면 지수, 제곱근, 로그 형태 순서대로 0.
2로 나타나지만, 평균값에서 농도가 증가함에 따라 흡수 깊이가 작아지는 경향이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 농도가 증가함에 따라 흡수깊이 값이 감소하는 경향을 이용하여 농도와 흡수 깊이간의 관계를 지수, 제곱, 로그 형태로 개발하였다. 개발된 농도 추정식의 형태 및 계수, 결정 계수(R2), 그리고 RMSE를 Table 3에 나타냈다.
관측 방법에서 첫 번째 방법은 빛의 흡수와 왜곡을 일으키지 않는 10×10×10 cm 크기의 석영 셀을 빛을 99% 반사하는 백색기준판 위에 위치시키고 가스를 흐르게 한 뒤 측정하였다. 두 번째 방법은 향후 드론에 탑재하여 산업단지 굴뚝의 연기를 측정하는 데 사용하기 위해 석영 셀을 공중에 고정하고 초분광센서를 상단으로 향하게 하여 측정하였다(Fig. 1).
분광복사량 측정은 구름이 없는 맑은 날에 그림자가 생기지 않는 옥상에서 실시하였다. 모의 스펙트럼 생성은 태양천정각 60도, 관측천정각 0도, 상대방위각 0도로 하였지만, 농도 추정식의 개발을 위한 분광복사량 측정은 초분광센서를 이용하여 태양천정각은 60도로 고정하고 관측천정각을 0, 30, 60도, 상대방위각은 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180도로 다양하게 변화시키면서 관측하였으며 관측된 분광복사량은 Fig. 2의 a와 같다.
분광복사량 측정은 구름이 없는 맑은 날에 그림자가 생기지 않는 옥상에서 실시하였다. 모의 스펙트럼 생성은 태양천정각 60도, 관측천정각 0도, 상대방위각 0도로 하였지만, 농도 추정식의 개발을 위한 분광복사량 측정은 초분광센서를 이용하여 태양천정각은 60도로 고정하고 관측천정각을 0, 30, 60도, 상대방위각은 0, 30, 60, 90, 120, 150, 180도로 다양하게 변화시키면서 관측하였으며 관측된 분광복사량은 Fig.
본 연구에서는 초분광센서를 활용하여 산업단지에서 배출되는 이산화질소의 모니터링을 농도 추정식 개발 및 검증을 하고자 하였다. 이를 위해, 25~800 ppm의 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각 등을 다양하게 하여 분광복사량을 측정하였다. 측정한 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하여 이산화질소의 농도 간의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다.
분광복사량 측정 대상과 방법은 두 가지로 구분할 수 있다. 첫 번째는 농도 추정식의 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 제작하여 관측하는 것이고, 두 번째는 개발된 농도 추정식의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합 형태로 제작된 가스를 대상으로 측정하는 것이다. 첫 번째의 이산화질소 농도는 25, 50, 100, 200, 500, 800 ppm이며 두 번째는 이산화질소와 아황산가스의 농도를 각각 50, 200, 500, 800 ppm으로 하여 16가지의 혼합된 가스로 하였다.
첫 번째는 농도 추정식의 개발을 위해 다양한 농도의 이산화질소를 제작하여 관측하는 것이고, 두 번째는 개발된 농도 추정식의 검증을 위해 이산화질소와 아황산가스가 혼합 형태로 제작된 가스를 대상으로 측정하는 것이다. 첫 번째의 이산화질소 농도는 25, 50, 100, 200, 500, 800 ppm이며 두 번째는 이산화질소와 아황산가스의 농도를 각각 50, 200, 500, 800 ppm으로 하여 16가지의 혼합된 가스로 하였다.
이를 위해, 25~800 ppm의 다양한 농도의 이산화질소를 대상으로 태양천정각, 관측천정각, 상대방위각 등을 다양하게 하여 분광복사량을 측정하였다. 측정한 분광복사량에서 특정 파장 간의 값의 차이를 흡수 깊이로 하여 이산화질소의 농도 간의 관계를 이용하여 농도 추정식을 개발하였다. 개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 추가로 50, 200, 500, 800 ppm의 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 분광복사량을 측정하였다.
대상 데이터
국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 관리를 위해 환경관리공단에서 굴뚝원격감시시스템(CleanSYS)을 운영하고 있다[1]. 굴뚝원격감시시스템은 굴뚝 내부에 설치되어 굴뚝에서 배출되는 먼지, 아황산가스(SO2), 질소산화물(NOX), 염산(HCl), 불화수소(HF), 암모니아(NH3), 일산화탄소(CO) 등을 실시간으로 측정하여 수도권, 영남권, 호남권, 중부권 관제센터로 전송한다. 이 시스템의 설치 대상은 발전, 소각시설 등의 37개 시설이며 전국적으로 565개의 사업장에 설치되어있다.
본 연구의 대상인 이산화질소의 분광복사량 측정은 OceanOptics 사의 FX-XR1 센서를 사용하였다. 이 센서는 200~1,025 nm 파장대역에 대해 흡수도, 투과율, 복사조도, 분광복사량, 반사율을 0.
굴뚝원격감시시스템은 굴뚝 내부에 설치되어 굴뚝에서 배출되는 먼지, 아황산가스(SO2), 질소산화물(NOX), 염산(HCl), 불화수소(HF), 암모니아(NH3), 일산화탄소(CO) 등을 실시간으로 측정하여 수도권, 영남권, 호남권, 중부권 관제센터로 전송한다. 이 시스템의 설치 대상은 발전, 소각시설 등의 37개 시설이며 전국적으로 565개의 사업장에 설치되어있다. 그러나 시스템이 설치된 사업장은 석유제품, 기초유기화합물 제조시설물 등 대기환경보전법에 따라 정해진 시설로 한정되어 있어, 그 이외에 사업장은 단속요원이 직접 배출 가스 모니터링 및 단속을 하고 있다[2].
성능/효과
이에 따라 계산된 농도별 흡수 깊이의 최소, 최대, 평균, 표준편차를 Table 2에 명시하였다. 각 농도에서 흡수 깊이의 최소, 최대의 차이가 0.1~0.2로 나타나지만, 평균값에서 농도가 증가함에 따라 흡수 깊이가 작아지는 경향이 나타나는 것을 확인할 수 있다. 농도가 증가함에 따라 흡수깊이 값이 감소하는 경향을 이용하여 농도와 흡수 깊이간의 관계를 지수, 제곱, 로그 형태로 개발하였다.
그러나 기준 농도가 800 ppm일 때는 지수 형태보다 제곱근과 로그 형태의 추정식의 결과의 RMSE가 300 ppm 이상차이를 보였다. 결과를 정리하면 기준 농도에 따라 추정결과의 정확도는 200 ppm 이하의 농도에서는 제곱근과 로그 형태의 추정식의 정확도가 높았으며, 500 ppm의 결과는 유사하였다. 그러나 800 ppm 이상의 고농도일때는 제곱근과 로그 형태보다 지수 형태의 추정식으로 추정된 농도의 평균치가 기준 농도와 가장 근접하였다.
개발된 농도 추정식들의 검증을 위해 추가로 50, 200, 500, 800 ppm의 이산화질소와 아황산가스가 혼합된 가스를 대상으로 분광복사량을 측정하였다. 결과적으로 추정식의 형태에 따라 결정 계수와 RMSE가 0.71~0.88, 72~323 ppm으로 나타났다. 결정 계수가 상관성이 높은 수준이므로 실제 모니터링에 사용이 가능한 것으로 판단되나, 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 추정 농도의 정확도가 일정하지 않아 농도 추정식의 고도화가 필요한 것으로 판단된다.
4에 기준 농도와 추정 농도의 선형적 관계의 결정 계수, RMSE, 그리고 아황산가스의 농도도 함께 도식화하였다. 결정 계수를 비교하면 지수, 제곱근, 로그 형태 순서대로 0.8864, 0.7154, 0.8174로 지수 형태의 추정식이 가장 높고 제곱근 형태가 제일 낮게 나타났으며, RMSE도 같은 경향을 나타냈다. 그리고 아황산가스의 농도에 따라 마크를 다른 형태로 표시하였는데, 아황산가스의 농도가 높을수록 추정된 이산화질소의 농도가 과대 평가된 경향이 있다.
87 ppm으로 기준 농도와 유사하게 추정한 것을 알 수 있다. 반면에 제곱근과 로그 형태의 추정식은 이산화질소의 농도가 낮은 50, 200 ppm일 때 지수 형태의 추정식보다 약 3배, 2배 이하로 상대적으로 적게 추정하였고, 기준 농도가 500 ppm일 때는 제곱근과 로그 형태의 추정식의 결과가 지수 형태와 유사하게 나타났다. 그러나 기준 농도가 800 ppm일 때는 지수 형태보다 제곱근과 로그 형태의 추정식의 결과의 RMSE가 300 ppm 이상차이를 보였다.
후속연구
그러나 아황산가스의 농도가 낮은 경우에도 이산화질소의 농도가 과대 평가된 것은 변함이 없으므로 아황산가스의 영향보다는 측정 과정에서 발생하는 시간 차이에 의한 광량의 변화에 따른 영향인 것으로 판단된다. 따라서 광량의 변화가 발생하지 않도록 할로겐 텅스텐과 같은 인공조명을 이용하여 이산화질소를 관측하여 농도 추정식의 개발 및 검증이 추가로 이루어져야 할 것으로 판단된다.
결정 계수가 상관성이 높은 수준이므로 실제 모니터링에 사용이 가능한 것으로 판단되나, 추정식의 형태에 따라 농도의 변화에 추정 농도의 정확도가 일정하지 않아 농도 추정식의 고도화가 필요한 것으로 판단된다. 따라서 향후 이산화질소의 분광복사량 측정 과정에서 광량의 변화가 발생하지 않도록 인공조명을 사용하여 측정된 자료를 이용하여 농도 추정식의 고도화가 이루어져야 할 필요가 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
굴뚝원격감시시스템의 역할은?
국내 산업단지에서 배출되는 대기오염물질의 관리를 위해 환경관리공단에서 굴뚝원격감시시스템(CleanSYS)을 운영하고 있다[1]. 굴뚝원격감시시스템은 굴뚝 내부에 설치되어 굴뚝에서 배출되는 먼지, 아황산가스(SO2), 질소산화물(NOX), 염산(HCl), 불화수소(HF), 암모니아(NH3), 일산화탄소(CO) 등을 실시간으로 측정하여 수도권, 영남권, 호남권, 중부권 관제센터로 전송한다. 이 시스템의 설치 대상은 발전, 소각시설 등의 37개 시설이며 전국적으로 565개의 사업장에 설치되어있다.
기존의 초분광 센서 한계점은?
그중에서 기존의 가스를 채집하여 화학적 반응으로 농도를 추정하는 방법 대신에 유기 화합물이 자외선과 가시광선 영역인 190~800 nm 사이의 파장대역에서 전자기 스펙트럼의 일부를 흡수하는 분광학적 특징을 이용한 연구가 활발히 수행되고 있다[4-7]. 분광학적 특징을 이용한 연구에는 초분광 센서가 활용되는데, 기존의 초분광 센서는 위성 또는 항공기에 탑재되는 대형의 크기이며 범지구적 단위의 광범위한 지역을 위한 것으로 소규모 지역의 모니터링에는 적합하지 않다. 그러나 최근 드론(Drone) 또는 무인기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재가 가능한 초소형 초분광 센서가 출시되어 이를 이용하여 산업단지 정도의 국소지역 모니터링의 활용 가능성에 관한 연구가 수행되었다[8].
기존의 초분광 센서가 가지는 소규모 지역의 모니터링 부적합 문제를 해결할 수 있는 방법은?
분광학적 특징을 이용한 연구에는 초분광 센서가 활용되는데, 기존의 초분광 센서는 위성 또는 항공기에 탑재되는 대형의 크기이며 범지구적 단위의 광범위한 지역을 위한 것으로 소규모 지역의 모니터링에는 적합하지 않다. 그러나 최근 드론(Drone) 또는 무인기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재가 가능한 초소형 초분광 센서가 출시되어 이를 이용하여 산업단지 정도의 국소지역 모니터링의 활용 가능성에 관한 연구가 수행되었다[8]. 초소형 초분광센서의 활용 가능성에 관한 선행 연구에서는 대기 복사전달모델을 이용하여 생성한 모의 스펙트럼과 초분광센서를 이용한 관측 스펙트럼의 상관도를 분석하여 활용가능성이 있는 것으로 판단하였으며, 특정 파장간의 흡수깊이와 이산화질소(NO2) 농도 간의 상관관계를 이용한 농도 추정식을 개발하였다[8].
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