③ 시흥지역 오존 및 초미세먼지 관리를 위한 기계학습 기반 휘발성유기화합물 분포특성 조사(조사연구)

< 연구목적 및 목표 >

○ 시흥지역의 오존과 초미세먼지 관리를 위하여 휘발성유기화합물(VOCs) 분포를 조사하고 기계학습 알고리즘을 활용하여 발생 특성을 분석하고자 함.

○ 문헌자료와 선행연구분석을 통해 업종별 VOCs 배출특성을 고찰하고, 기계학습 알고리즘을 활용하여 시흥지역의 VOCs 분포특성을 분석함. 시흥지역의 환경대기 중 오존 및 초미세먼지 전구물질의 현장 측정분석을 통해   오존 및 초미세먼지 생성 기여도를 분석함.

< 연구내용 및 결과 >

○ 선행연구 자료조사

- 논문 문헌자료 조사: 5개 업종에 대한 VOCs 배출자료 123건 확보

- 대기배출원 관리시스템(SEMS, 2021년): 5종 업종에 대한 27종 대기오염물질 972건의 자료 확보

○ 기계학습 알고리즘을 통한 데이터 분석

- 연구보고서 등 문헌을 통해 수집된 데이터를 이용하여 랜덤포레스트(RF), 나이브베이즈분류기(NBC), 서포트벡터머신(SVM), 인공신경망(ANN) 및 k-최근접이웃(KNN) 모델을 활용하여 배출원을 분류함.

- 분류 정확도를 평가한 결과, ANN이 RF, SVM, NBC, KNN 순으로 가장 높은 정확도를 보였고, ANN이 모든 업종 분류에서 가장 높은 f1-score의 값을  보여 모델의 성능 면에서 우수함을 확인함.

○ 현장 측정분석

- 시화산단 내 6개 지점 대상으로 다중흡착관을 이용하여 총 40개 시료를 확보함.

- 7일 누적 기준, 지점별로 3개~16개 수준의 VOCs 검출, ppt 수준에서 10ppb 수준 범위를 보임.

[시화산단 채취위치별 VOCs 농도 분포 특성]

○ 오존 및 초미세먼지 생성 기여도 평가

- 조사된 기간 중 시흥지역 환경대기 중 VOCs에 의한 오존 생성기여도는 62.18∼254.53 POCPweighted emission (ppb)이며, n-Octance, n-Decane, Toluene, Xylene이 오존 생성에 높게 기여함.

- 이차유기에어로졸 생성기여도는 38.23∼209.79 SOAPweighted emission (ppb)범위이며, Toluene, n-Dodecane, Xylene이 높게 기여한 것으로 조사됨.

< 기대성과 >

○ 환경적 효과

- 도심 환경대기 중 VOCs의 오존 및 초미세먼지 생성 기여 예측을 위한 과학적 접근법 확보

- 시흥지역 도심 환경대기 개선을 위한 정책 기초 자료로 활용

- VOCs의 오존 및 초미세먼지 생성기여정도를 객관적으로 평가할 수 있는  자료로 활용

- 도시대기 측정망 및 광학적 대기오염 측정소 지점 선정을 위한 자료로 활용

- 오존 및 미세먼지 주의보/경보 발령시 해당지역 주요 배출원 집중 관리   가능

- 도심 환경대기 연구 기획 및 예산 확보를 위한 근거자료로 활용 제공

○ 기타 성과

-「머신러닝 기반 분류모델을 이용한 도심 악취배출원 식별 연구」 한국냄새환경학회 제42회 학술대회 발표

- 「산업 업종분류별 VOCs 배출원 역추적을 위한 지도학습 모델 적용 및 비교 분석」 한국냄새환경학회 제42회 학술대회 발표

- 「대기오염물질 배출원 감시를 위한 머신러닝 지도학습 모델의 비교 분석」 한국대기환경학회 정기학술대회 발표

- 「산업지역 대기오염물질 배출원 분류를 위한 머신러닝의 적용」 한국냄새환경학회 제43회 학술대회 발표