대전시 3, 4공단 미세먼지(PM 10 )의 반복측정 분산분석

• 영문명: Repeated Measures ANOVA for Fine Dust of Industrial Complex 3 and 4 in Daejeon, South Korea
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 이경수(Lee, Kyung Su) 김태형(Kim, Tae Hyeong) 이재오(Lee, Jae Ou) 이용림(Lee, Yong Lim)
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 19권4호, 235~245쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.08.30

국문 초록

본 연구에서는 대전시의 3, 4공단에 위치한 문평동 측정소를 대상으로 환경관리공단에서 제공하는 미세먼지 데이터를 활용하여 PM 10 농도를 분석 하였다. 분석범위는 2013년부터 2017년까지 최근 5년간 계절에 따른 영향과 하루 24시간을 4개 시간대역으로 나누어 PM 10 농도의 변동 특성을 분석하였다. 분석결과, PM 10 농도는 3월, 4월, 5월, 11월이 가장 높게 나타났으며, 8월이 가장 낮게 나타났다. 시간대별 PM 10 농도는 오전시간(6∼12시)이 가장 높은 것으로 나타났다. 다음으로는 새벽시간(0~6시), 저녁시간(18∼24시)이 높았고, 오후시간(12∼18시)이 전반적으로 가장 낮은 PM 10 농도를 나타냈다. 연도별로는 1월이 2015년도를 제외하고 가장 높은 미세먼지 농도를 나타냈으며, 8월이 가장 낮은 미세먼지 농도를 나타냈다. 1월과 8월은 전체적으로 감소하는 경향을 나타냈지만 4월은 2015년 가장 높은 미세먼지 농도 변화를 나타냈다. 이와 같은 결과는 미세먼지와 관련되는 산업 활동의 전반적인 데이터를 확장 및 연결하여 다양한 결과를 이끌어 낼 수 있을 것이며, 이런 미세먼지와 관련된 다양한 빅데이터 분석 연구가 필요한 시점이라 사료된다. 향후에는 초미세먼지를 포함하여 연도별, 시간대별로의 미세먼지 발생 패턴에 관한 연구가 필요할 것이다.

영문 초록

This research analyzes the PM 10 concentration of fine dust using data provided by the Korea Environment Corporation for the Munpyeong-dong Station located at industrial complexes 3 and 4 of Daejeon, South Korea. The change in PM 10 concentration was analyzed by separating seasonal changes of PM 10 in 2017 and dividing the day’s 24 hours into 4 segments for 5 years from 2013 to 2017. The PM 10 concentration was observed to be highest during the morning (6–12 a.m.) followed by dawn (0–6 a.m.), evening (18 p.m.–24 a.m.), and afternoon (12–18 p.m.), which showed the lowest PM10 concentrations. By year, January showed the highest fine dust concentration, except in 2015, and August showed the lowest concentration. Throughout the years, Januarys and Augusts showed a decreasing trend, and April of 2015 showed the highest concentration change. Various results could be obtained by extending and connecting industrial activities related to fine dust. Big data analysis for fine dust is considered necessary. Future research observing the occurrence pattern of fine dust, including ultrafine dust, by year and time segment is also needed.

목차

1. 서 론

2. 대상지역의 특성

3. 분석방법

4. 분석결과

5. 결 론

키워드

Fine Dust PM 10 Repeated Measures of ANOVA Python Big Data 미세먼지 PM 10 반복측정분산분석 파이썬 빅데이터