초록 ▼

4. 연구결과

산성 및 염기성 가스성분의 연속모니터링
□ 질산, 아질산 등 산성가스, 암모니아, 메틸아민, 디메틸아민 등 염기성 가스의 HEDS-IC를 이용한 연속모니터링이 가능하였다. 아질산, 질산기체의 일변화에서 서울지역이 과거에 비해 최근에는 상당히 높은 바탕값을 보이는 특징이 있다. 이는 지역적인 일차배출을 생각할수밖에 없는데 이는 HONO의 농도가 휘발유 차량보다 100배 높다고 알려진 디젤차량의 최근 증가추세를 고려해 볼 수 있다. 염화수소 기체의 농도도 질산과 아질산 기체와 마찬가지의 특징을 보여준다.

4. 연구결과

산성 및 염기성 가스성분의 연속모니터링
□ 질산, 아질산 등 산성가스, 암모니아, 메틸아민, 디메틸아민 등 염기성 가스의 HEDS-IC를 이용한 연속모니터링이 가능하였다. 아질산, 질산기체의 일변화에서 서울지역이 과거에 비해 최근에는 상당히 높은 바탕값을 보이는 특징이 있다. 이는 지역적인 일차배출을 생각할수밖에 없는데 이는 HONO의 농도가 휘발유 차량보다 100배 높다고 알려진 디젤차량의 최근 증가추세를 고려해 볼 수 있다. 염화수소 기체의 농도도 질산과 아질산 기체와 마찬가지의 특징을 보여준다. 암모니아의 평균농도는 3.12 ug/㎥, 메틸아민 35.70 ng/㎥, 디메틸아민 24.98 ng/㎥이며, 암모니아와 아민은 서로 비례관계를 보여주고 있으며, 측정 기간 동안의 농도가 너무 낮게 나타나서 트리메틸아민은 검출되지 않았다. 디메틸아민은 암모니아와 일부 선형 비례관계를 보였다.

측정장비 성능개선방안
□ 용리액을 재사용하는 방법은 2008년 다이오넥스 사에서 도입한 최신기술로 전기 써프레서와 트랩 및 정제 컬럼을 접하여 용리액을 최대 10회 반복 사용하는 기술이다. 써프레서에서 발생하는 산소와 수소기체를 다시 물로 변환시켜주는 복잡한 장치를 간단하게 구성하여 실험한 결과 양이온의 오염이 발견되어 추가적인 연구가 요망된다. 개발하는 증류수 재활용이 적용될 경우 위의 단점들이 개선되어 자료의 연속성과 질의 향상은 물론 인건비 절약, 폐액 발생량 감소 등의 여러 장점이 예상된다. 양이온시스템에서 증류수를 90% 재활용하는 것은 가능하다는 결론을 얻었으며 재활용 기술이 확보되면 향후 AIM 운영에 획기적인 개선이 가능하며 이 시스템은 특허 획득도 가능할 것으로 판단된다.

PILS를 이용한 WSOC, WSON, 수용성아미노산의 농도 연속측정
□ WSOC는 오전에 점차 증가하기 시작하여 오후 15시경에 최대치를 나타낸다. WSOC가 대부분 2차 성분으로 이루어져 있을 가능성을 감안할 때, 오후시간대에 나타나는 고농도는 2차오염물질과 관련이 있을 것으로 판단한다. WSOC와 WSON은 Shimadzu TOC-V_CPH 분석기를 사용하여 NPOC와 TN 분석방법으로 얻어진 데이터를 사용했다. 측정기간 다이나믹 블랭크 수준이 매우 높고 초순수 교체시기별 WSOC 및 TN의 변동이 너무 커서 이에 대한 보정이 상당이 어려운 상황이다. 각각의 수용성 아미노산은 서로 비례관계를 이루고 있는 변화특성을 보여 주고 있다. 수용성 아미노산은 WSON 중 평균 28%를 보이고 있으며, OM중에서는 1.6%를 보이고 있다. Sugar류와 알케인류와 수용성아미노산이 일부기간 유사한 변화양상을 보여주고 있으며, WSON, WSOC의 움직임과도 유사한 부분을 보여준다.

입자상 C, O, N, S 등 원소비 확인
□ 화학식과 원소비는 WSOM의 발생원, 생성경로 등을 파악하는데 유용한 자료가 될 것이며, 확인된 8개의 이온 중 CHO 화합물 3개, CHOS 화합물 3개로 가장 많았고, CHONS와 CHNS 화합물이 각각 1개로 나타났다. 이것은 다양한 구조의 유기성분이 WSOM에 포함되었음을 보여주고 있다.
□ 서울이 백령도에 비해 상대적으로 원소비의 변동이 큰 특성을 나타내었으며, 이는 화학계열비율이 원소비에 의해 직접적으로 결정되기 때문에 당연한 결과일 수 있다. 원소비의 변동이 큰 기간에 WSOM 생성과 관련된 대기화학의 변화가 있었을 것으로 추정된다. 향후 개별 성분, 기상 성분, 기상 변화를 활용해 이에 대한 해석을 할 필요가 있다.
□ CHONS 계열의 경우 서울이 11%로 백령도의 7%에 비해 4% 높았다. CHO의 경우 서울이 35%로 백령도의 42%에 비해 7% 낮았다. 이것은 서울에서 다양한 반응성 유기화합물이 NOx 및 SOx가 참여하는 화학반응에 의해 CHONS 계열의 성분을 생성할 가능성이 큰 것에 기인한 것으로 추측된다.
□ N/C, S/C는 서울이 0.03과 0.03으로 각각 0.02와 0.02인 백령도보다 높은 것으로 나타났다. 탄소의 산화 상태인 COS(carbon oxidation state)와 OM/OC는 서울과 백령도가 비슷한 정도를 보였다. 특이하게 COS(carbon oxidation state)는 서울의 경우 CHONS 계열이 –0.13으로 가장 산화가 많이 진행된 계열이었지만 백령도는 CHOS 계열이 –0.19로 가장 산화된 상태이었다.
□ SOA 마커 성분이 존재하는 빈도가 높은 것은 WSOM에 SOA 성분이 상당량 차지할 것으로 추정된다. 한편 SOA 마커와 대기화학 및 오염원의 이동과의 연관성은 다른 측정물질과 기상 데이터를 활용해 향후 계속 규명해야 할 부분이다.

입자상 중 아미노산의 농도
□ Glycine, cystine, valine, methionine, leucine이 높은 비율로 나타내고 있음을 알 수 있다.
Cystine((SCH₂CH(NH₂)CO₂H)₂), methionine(C₅H₁₁NO₂S)은 한국과학기술연구원(KIST) 및 백령도 측정소 모두 농도 차이가 거의 나타나지 않았으며, 두 성분간 비율이 측정소별로 차이가 없음을 알 수 있다.
□ Cystine((SCH₂CH(NH₂)CO₂H)₂), methionine(C₅H₁₁NO₂S)은 모두 황(S) 성분을 포함하는 분석 성분 중 유일한 아미노산으로 두 성분에 대한 전구 물질이 황성분과 관련이 있음을 알수 있다. 이는 해양에서 대기 유입되는 주성분 중 황을 포함하는 DMS(dimethyl sulfide), 그리고 여러 1차 오염성분과 관련이 있을 것으로 사료된다.

유기입자 7개 그룹(알칸, 호판, 다이칼복실산, PAH 등) 개별성분 파악
□ 서울과 백령도에서 채취한 PM_2.5 내 유기성분들의 농도분포 특성과 이들의 생성원인을 규명하기 위하여 6개 그룹(약 100여종)의 유기성분들을 정성 및 정량화하였다. 서울과 백령도에서의 유기성분들의 농도분포 특성을 살펴본 결과 화석연료의 연소와 관련된 일차배출원의 영향이 큰 PAHs와 n-alkanes의 총농도와 개별성분들 간의 농도비율이 다르게 나타났다.
□ 대기 광화학반응에 의한 생성이 주 생성원인으로 알려져 있는 dicarboxylic acids는 백령도가 서울보다 높은 농도를 보였고, 개별성분들의 농도비율이 서울과 다르게 분포하였다. 따라서, 백령도의 유기에어로졸은 서울에 비해 일차배출원의 영향이 적은 반면 이차생성에 의해 주로 생성되는 것을 확인하였다.
□ 자동차 연소에 의한 영향을 판단할 수 있는 hopane 계열 성분들에 대한 정성 및 정량분석이 진행되었고, 서울과 백령도 모두 4개의 성분들, 17α(H)-21β(H)-22S-Bishomohopane 와 17α(H)-21β(H)-Hopane, 17α(H)-21β(H)-22R-Homohopane, 17α(H)-21β(H)-22R-Bi shomohopane이 검출되었다. 하지만, hopane의 개별성분들 분포는 서울과 백령도가 다르게 나타났다. 따라서, 앞의 PAHs와 n-alkanes의 결과와 마찬가지로 자동차에 의한 배출영향도 이 두 지역이 각각 다를 것으로 예상되어진다.

미세먼지 조성특성
□ 수도권에서 평균농도는 PM_2.5 31.571 ug/㎥, sulfate 4.22 ug/㎥, nitrate 3.03 ug/㎥, ammonium 2.63 ug/㎥, OC 4.328 ug/㎥, EC 1.09 ug/㎥로 나타났다. 백령도에서 평균농도는 PM_2.5 20.75 ug/㎥, sulfate 3.84 ug/㎥, nitrate 1.06 ug/㎥, ammonium 1.83ug/㎥, OC 1.61 ug/㎥, EC 0.46 ug/㎥로 수도권에 비해 낮은 농도치를 나타냈다. 두 곳에서 모두 sulfate, nitrate와 같은 이온 물질이 ammonium과 결합되어 있을 가능성을 보여주고 있으며, 수도권에서 측정기간 동안의 평균 농도는 NH₄NO₃ 5.72 ug/㎥(17%),(NH₄)₂SO₄ 9.63 ug/㎥(31%)로 나타났다. 백령도에서는 NH₄NO₃ 2.89 ug/㎥(13%),(NH₄)₂SO₄ 7.52 ug/㎥(56%)로 나타났다. 백령도에서는 (NH₄)₂SO₄의 비중이 크며 수도권에서는 NH₄NO₃의 비중이 백령도에 비해 증가하는 특성을 보인다.

수도권지역의 유기성분입자의 농도 특성 및 무기성분의 상관관계
□ 총 측정기간 동안 KIST측정소에서 오존은 주로 광화학반응에 의해 오후 한시에서 두시 사이에 주기적으로 높은 농도를 보여주고 있다. 유기 탄소의 경우 아침 및 저녁에 증가하는 뚜렷한 변동특성을 보였고, 미세먼지 PM_2.5도 유사한 변화양상을 보여준다.

수도권지역의 무기성분입자 중 생성 기여도 파악
□ NOx의 HNO₃, PAN, NO₃ -등의 NO₂로의 변화율을 살펴보면 HNO₃와 PAN의 농도에 비하여 NO₃^-의 농도가 상대적으로 높음에 따라서 NO₂의 변화율의 대부분이 NO₃ ^-변화율에 의해서좌우되고 있음을 알 수 있다. 일중 대기 중 광화학 반응이 시작할 때에 중요한 역할을 하는 것으로 알려져 있는 HONO에 있어서는 동기간 동안에 측정된 농도수준이 비교적 높고, 전형적인 일정 변동 특성이 뚜렷이 나타나지 않고 있다. 또한 HONO의 고려여부에 따라서HONO의 높은 농도 수준 때문에 NO₂의 변화율이 영향을 받고 있는 모습을 보인다. 측정지점에서의 NOx 및 HONO 농도가 주변지역의 자동차 배출가스의 영향을 받을 수 있는 지리적 여건을 고려할 때 좀 더 신중한 검토와 분석이 필요할 것으로 판단된다.

기류 유입경로에 따른 미세먼지 구성 특성
□ 기류 유입경로에 따른 미세먼지 구성 특성을 살펴보기 위해 수도권과 백령도에서 5개 권역으로 나누어 72시간 동안의 기류의 Back Trajectory를 통해 살펴보고자 하였다. 수도권에서는 측정기간동안 1권역 26%, 4 권역 19%의 비율을 차지하고 있었다.
□ 측정기간 동안 수도권 지역의 (NH₄)SO₄ 평균은 약 10 ㎍/㎥(약 31%)을 차지하고 있고, NH₄NO₃ 평균은 약 6 ㎍/㎥(약 18%) 을 차지하고 있다. OM 8.2 ㎍/㎥(약 25.4%), EC 1.11 ㎍/㎥(약3.4%) 로 주요 이온성분 및 OM, EC 농도의 합은 약 77.8%를 차지하고, 무기성분 계열의 2차 생성물질은 약 49%를 차지하고 있다. 또한 SOM의 평균은 약 3.25 ㎍/㎥(약 10%)를 차지하고 있다.
□ 수도권의 경우 전체기간 중 기류 유입비율이 약 9%로 나타난 2권역의 경우. 평균 PM_2.5의 농도가 약 44 ㎍/㎥로 가장 높게 나타났으며 (NH₄)₂SO₄ 평균은 약 10.4 ㎍/㎥(약 30%)을 차지하고 있고, NH₄NO₃ 평균은 약 8.7 ㎍/㎥(약 17%)를 차지하고 있다. OM 9.9 ㎍/㎥(약 22.7%), EC 1.59 ㎍/㎥(약 3.6%)로 주요 이온성분 및 OM, EC 농도의 합은 약 73.3%를 차지하고, 무기성분계열의 2차 생성물질은 약 47%를 차지하고 있다. 또한 SOM의 평균은 약 3.68 ㎍/㎥(약 8.3%) 차지하고 있다.
□ Sulfate, nitrate, ammonium의 경우 1권역에서 가장 높은 농도를 보이고 있으며, 4권역에서는 OM의 농도가 높게 나타났다.
□ 백령도에서는 측정기간 동안 1권역 25%, 4 권역 36%를 차지하고 있었다. 측정기간 동안(NH₄)₂SO₄ 평균은 약 7.6 ㎍/㎥(약 36.7%)를 차지하고 있고, NH₄NO₃ 평균은 약 3 ㎍/㎥(약 14.4%)를 차지하고 있다. OM 3.4 ㎍/㎥(약 16.4%), EC 0.51㎍/㎥(약 2.3%) 로 주요 이온성분 및 OM, EC 농도의 합은 약 69.8%를 차지하고, 무기성분 계열의 2차 생성물질은 약 51.1%를 차지하고 있다. 또한 SOM의 평균은 약 1.26 ㎍/㎥(약 6%)을 차지하고 있다.
□ 백령도에서 전체기간 중 기류 유입비율이 약 16%로 나타난 5권역의 경우, 평균 PM_2.5의 농도가 약 25.2 ㎍/㎥ 로 가장 높게 나타났으며, (NH₄)₂SO₄ 평균은 약 6.12 ㎍/㎥(약 24.2%)를 차지하고 있고, NH₄NO₃ 평균은 약 4.6 ㎍/㎥(약 18.4%)를 차지하고 있다. OM 3.2 ㎍/㎥(약 12.6%), EC 0.5 ㎍/㎥(약 2.2%) 로 주요 이온성분 및 OM, EC 농도의 합은 약 57.4%를 차지하고, 무기성분 2차계열의 생성물질은 약 42.6%를 차지하고 있다. 또한 SOM의 평균은 약 0.48 ㎍/㎥(약 3.3%)를 차지하고 있다.
□ 백령도에 비해 수도권에서 무기성분계 2차 생성입자가 증가(10.6 ㎍/㎥→16 ㎍/㎥)하고, 2차 생성 유기입자도 1.26 ㎍/㎥에서 3.25 ㎍/㎥으로 증가되었음을 알 수 있다.

발생원별 기여도
□ PMF 모델 적용을 통해 수도권과 백령도의 대기 중 PM_2.5 내 유기성분들의 생성원인을 파악하였다. 그 결과 수도권에서는 (NH₄)₂SO₄가 40.6%로 가장 높은 기여도를 보이고 있으며, Biomass burning과 NH₄NO₃이 각각 27.4%, 13.5%의 기여도를 보이고 있다. 백령도에서는 석탄이 27%로 가장 높은 기여도를 보이고 있으며 황산암모늄, 해염입자, 질산암모늄이 각각 25.2%, 24.5%, 12.2%의 기여도를 보인다.

유기 성분입자의 구성비
□ 수도권에서는 dicarboxylic acid 14종, alkanoic acid 17종, sugar 9종, n-alkane 17종, PAHs 13종, hopane 6종, 아미노산으로 7개 그룹의 성분농도를 측정하였다. Dicarboxylic acid 의 경우 OM 중 0.213 ㎍/㎥(2.6%), alkanoic acid 0.165 ㎍/㎥(2%), sugar 0.154 ㎍/㎥(1.9%)를 차지하고 있으며, 총 아미노산의 경우는 0.032 ㎍/㎥(0.4%), 수용성아미노산 0.023 ㎍/㎥(0.3%)로 보였다. 수용성 아미노산은 총아미노산의 약 70%를 차지하고 있다. 백령도 지역에서는 dicarboxylic acid (14종), alkanoic acid (17종), sugars (9종), n-alkane(17종), hopane (6종), PAHs(13종), 아미노산으로 7개 그룹의 성분농도를 측정하였다. 이 7개 그룹의 총합은 OM 대비 7%를 차지하고 있으며 이 중 dicarboxylic acid 14종이 0.360 ㎍/㎥(4.4%), alkanoic acid 17종이 0.108 ㎍/㎥(1.3%), 아미노산이 0.0219㎍/㎥(0.3%)로 약 6%를 차지하고 있으며 나머지 기타 그룹들이 1%를 차지하고 있다.

유기입자 중 1차 생성 입자 및 2차 생성 입자
□ 수도권(KIST)에서의 실시간 OC의 질량 농도는 0.10 – 9.88 μgCm^-3의 범위를 나타내었고 평균은 3.72 μgCm^-3로 나타내었다. SOC(secondary organic carbon)의 질량 농도는 0.01 – 6.00 μgCm^-3까지의 범위를 나타내었고 평균은 1.74 μgCm^-3로 계산되었다. 관측기간 동안의 일변화 SOC 농도를 살펴보면 오전 8시경 점차적으로 증가하기 시작하여 오후3시경 최대값을 나타내었다. 이는 PM의 상당부분이 2차 오염성분으로 이루어져 있을 가능성을 나타낸다. POC(primary organic carbon)의 농도는 1.98로 μgCm^-3로 계산되었다.
□ 백령도에서의 실시간 OC의 질량 농도는 0.02 – 7.00 μgCm^-3의 범위를 나타내었고 평균은 2.09 μgCm^-3로 나타내었다. SOC(secondary organic carbon)의 질량 농도는 0.01 – 5.10 μgCm^-3의 범위를 나타내었고 평균은 1.33 μgCm^-3로 계산되었다. POC(primary organic carbon) 의 농도는 0.76 μgCm^-3로 계산되어 OC 중 SOC의 비중이 큰 것으로 나타났다.
□ 수도권의 OM 농도는 0.20 – 18.68 μg m^-3의 범위를 나타내었고 평균은 7.03 μgCm^-3로 나타났다. 백령도의 OM 농도는 0.05 – 14.70 μg m^-3의 범위를 나타내었고 평균은 4.40 μgC m^-3을 나타내었다. 수도권의 SOM(secondary organic matter) 평균은 약 3.95 ㎍/㎥(OM의 약 56.2%)이었다. 또한 백령도의 SOM(secondary organic matter) 평균은 약 2.79 ㎍/㎥(OM의 약 63.4%)이었다.

수용모델을 활용한 유기성분들의 생성원인 규명
□ 본 연구에서 분석한 유기성분들의 농도결과를 바탕으로 요인분석과 PMF 모델을 적용하여 서울 대기 중 PM_2.5 내 유기성분들의 생성원인을 파악하였다. 베리맥스 회전법을 적용한 요인분석에서는 5개의 요인들이 추출되었고, 이는 전체결과의 84%를 설명하였다. 요인분석 결과 서울 대기중 PM_2.5 내 유기성분들의 주요 생성원인으로는 식물체에서의 배출과 자동차연소, 이차생성이었고, 그 외 biomass burning과 함께 이들과 구분되는 연소배출의 영향이 있는 것으로 판단되었다.
□ PMF 모델 결과에서는 서울 대기 중 PM_2.5 내 유기성분들의 생성 원인 중 이차생성이 가장 중요하였고(전체 OM의 44%), 다음으로 자동차연소에 의한 배출(33%)이였으며, 그 외 biomass burning과 다른 연소에 의해 영향을 받는 것으로 해석되어졌다.
□ 28종의 유기성분과 아미노산 3종(SER, GLY, PRO)을 포함하여 PMF 모델을 적용한 결과 주요생성원인으로는 other combustion이 가장 높게 나타났고, cooking과 secondary formation, 식물배출원, biomass burning 등이 주요 배출원으로 확인되었다.

(출처:요약문 p.7)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 12
• 표목차 ... 14
• 그림목차 ... 16
• 1. 연구의 배경 및 목적 ... 21
• 2. 연구내용 ... 24
• 3. 연구방법 ... 25
• 3.1 가스상 물질 연속측정 및 실시간 측정장비 성능 개선 ... 25
• 3.1.1 확산 스크러버 방식을 이용한 산성 가스상 물질(HCl, HNO2, HNO3) 연속측정 ... 25
• 3.1.2 확산 스크러버 방식을 이용한 염기성 가스상 물질(NH3, Amine류) 연속측정 ... 26
• 3.1.3 이온성분 분석기 용리액 재생시스템 적용을 통한 운영비 저감방안 마련 ... 32
• 3.2 미세먼지(PM2.5) 중 수용성 유기입자 농도 및 구성비 파악 ... 33
• 3.2.1 입자액화시료장치를 이용한 수용성 유기성분(WSOC) 농도 연속 측정 ... 33
• 3.2.2 수용성 유기성분 중 구성 원소 및 유기질소농도 파악 ... 42
• 3.2.3 수용성 유기성분의 아미노산 농도 파악 ... 45
• 3.3 고용량 미세먼지(PM2.5) 채취기를 이용한 비연속 모니터링 수행 ... 50
• 3.3.1 C, O, N, S 등 원소농도 확인 ... 50
• 3.3.2 입자상 중 아미노산 농도 확인 ... 56
• 3.3.3 유기입자 6개 그룹(알칸, 호판, 다이칼복실산, PAH 등) 개별성분 파악 ... 61
• 3.4 무기성분(sulfate, nitrate 등 이온성분 8종) 및 탄소성분(OC/EC) 연속 모니터링 ... 72
• 3.5 미세먼지 조성 및 발생원별 기여도 ... 74
• 3.6 유기미세입자 mass balance와 발생원 ... 74
• 4. 연구 추진 체계 ... 75
• 4.1. 연구추진체계 ... 75
• 4.2. 연구자문체계 구성도 ... 77
• 5. 연구결과 ... 78
• 5.1 확산 스크러버 방식을 이용한 가스상 물질 대기 중 농도특성 파악 ... 78
• 5.1.1 산성 가스상 물질(HCl, HNO2, HNO3) 연속측정결과 ... 78
• 5.1.2 염기성 가스상 물질(NH3, Amine 류) 연속측정결과 ... 82
• 5.1.3 이온성분 분석기 용리액 재생시스템 적용을 통한 운영비 저감방안 마련 ... 85
• 5.1.4 검량용 표준용액 및 Quartz fiber syringe filter 공급 ... 91
• 5.2 미세먼지(PM2.5) 중 수용성 유기입자 농도 및 구성비 파악 ... 92
• 5.2.1 입자액화시료장치를 이용한 수용성 유기성분(WSOC) 농도 연속 측정 ... 92
• 5.2.2 수용성 유기성분 중 구성 원소 및 유기질소농도 파악 ... 96
• 5.2.3 수용성 유기성분의 아미노산 농도 파악 ... 97
• 5.3 고용량 미세먼지(PM2.5) 채취기를 이용한 비연속 모니터링 ... 102
• 5.3.1 C, O, N, S 등 원소농도 확인 ... 102
• 5.3.2 입자상 중 아미노산 농도 확인 ... 120
• 5.3.3 유기입자 6개그룹(알칸, 호판, 다이칼복실산, PAH 등) 개별성분 파악 ... 124
• 5.4 미세먼지 조성 파악 및 발생원 기여도 파악 ... 139
• 5.4.1 미세먼지 조성 특성 ... 139
• 5.4.2 무기성분 입자의 2차 생성 및 변환과정 ... 149
• 5.4.3 기류 유입경로에 따른 미세먼지 구성 특성 ... 152
• 5.4.4 발생원별 기여도 ... 173
• 5.5 유기미세입자 Mass Balance ... 180
• 5.5.1 유기성분입자의 구성비 ... 180
• 5.5.2 유기입자 중 1차 생성 입자 및 2차 생성 입자 ... 182
• 5.5.3 오염원별 발생특성 및 기여도 ... 187
• 6. 기대성과 및 활용방안 ... 191
• 6.1. 기대성과 ... 191
• 6.2. 활용방안 ... 192
• 7. 결론 ... 193
• 8. 참고문헌 ... 199
• 부록 ... 205
• 끝페이지 ... 206