여름철 도시 내 총질소산화물 (NO<SUB>y</SUB>) 농도 모사를 위한 측정자료 기반 심층신경망 모델 개발 및 활용
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2021
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Korean
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118-118(1쪽)
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대기 중 총질소산화물 (NOy)은 O₃와 PM2.5 생성에 중요한 영향을 끼치는 물질이다. 일차적으로 배출되는 NOx (NO, NO₂)와는 달리 주로 대기 중 화학반응을 통해 형성되는 NOz (HONO, HNO₃, ...)는 생성과정이 완벽하게 규명되지 않았으며, 낮은 농도로 인해 측정에 어려움이 있다. 이러한 NOz의 결측은 O₃과 PM2.5 예측을 어렵게 하는 주된 요소이다. 따라서 O₃ 과 PM2.5 예측 시 결측된 NOz 자료의 확보가 중요하며, 심층신경망 (Deep Neural Network)을 활용하면 비교적 높은 정확도 내에서 NOz 농도자료를 획득할 수 있다.
본 연구에서는 현재 개발중인 Reactive Nitrogen species in urban atmosphere using Deep neural network (RND) 모델을 소개하고, 첫 번째 버전인 RNDv1.0을 통해 2001년부터 2020년까지 여름철 (5~6월) 서울의 대기 중 아질산 (HONO) 농도를 산출하였다. RND 모델의 장점은, 기존의 대기화학 모델에서 필요로 하는 여러 가지 인자 대신, 국가대기농도측정망 (O₃, NO₂, CO, SO₂) 및 기상청 (온도, 습도, 풍향, 풍속)에서 제공하는 기본적인 인자들만 활용하여 일정 정확도 내에서 HONO 농도를 모사할 수 있다는 점이다. 심층신경망 모델 구축에 사용된 자료는 2016년과 2019년 측정된 HONO 자료를 활용하였으며, K겹 교차검증을 수행하였을 때 모델의 IOA는 0.89, 평균절대오차 (MAE)는 0.31 ppbv 였다. 이를 이용해 관측결과가 존재하는 2016년과 2019년을 모사하였을 때, 측정결과와의 오차는 0.27~0.29 ppbv 였으며, 월 평균 일변화값의 오차는 측정장비의 검출한계 (0.1 ppbv) 이하였다.
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