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1 한국산학기술학회논문지 Vol. 12, No. 2 pp , 11 천안시대기입자중수용성이온성분의계절적특성및요인분석을통한오염기여도평가 오세원 1* 1 상명대학교환경공학과 Characterization and source apportionment by factor analysis of water soluble ions in atmospheric particles in Cheonan, Korea Sewon Oh 1* 1 Department of Environmental Engineering, Sangmyung University 요약천안시대기입자중수용성이온성분의특성을분석한결과, 양이온은 Na + 과 NH + 4 이, 음이온은 NO - 3 와 SO 2-4 이와에서모두주요한이온성분으로조사되었다. 분석된수용성이온성분의농도는가보다높은농도로나타났으며, 겨울과봄철에높은농도를, 여름철에가장낮은농도를나타냈다. 총수용성이온성분은전체입자의질량중에서는계절별로봄 24.4%, 여름 33.2%, 가을 4.7%, 겨울 39.6% 를, 에서는각각 43.%, 59.7%, 55.4%, 53.2% 를차지하는것으로분석되어, 보다는에서차지하는비율이컸으며, 다른계절보다는봄철에낮은비율을나타냈다. 이들수용성이온성분의요인분석을수행한결과는 2개의요인이, 는 4개의요인이추출되었다. 이로부터의경우자연적배출원으로부터의기여가 7.3% 로, 의경우인위적배출원으로부터의기여가 66.1% 로추정되었다. Abstract Seasonal characteristics of water soluble ions in atmospheric particles in Cheonan were studied between 8 and 9. Na +, NH + 4 and NO - 2-3, SO 4 were the principle cations and anions in both coarse and fine particles. Water soluble ions occupied 24.4%(spring), 33.2%(summer), 4.7%(fall), and 39.6%(winter) of the total mass of coarse particles. In fine particles, 43.%(spring), 59.7%(summer), 55.4%(fall), and 53.2%(winter) of mass were occupied by water soluble ions. From the factor analysis, 2 and 4 factors were extracted for water soluble ions in coarse and fine particles, respectively. 7.33% of water ions in the coarse particles were estimated from the natural source, but 66.1% in the fine particles were from the anthropogenic source. Key Words : Coarse particles, Fine particles, Water soluble ions, Factor analysis 1. 서론 대기중입자상물질은배출원의다양성및배출후대기중에서의물리, 화학적반응에의해구성성분이다양하고, 크기도수십 nm에서수십 µm까지의넓은직경범위에걸쳐분포한다. 이들대기입자들은그크기에따라침강, 산란, 충돌특성과같은여러물리적성질이달라지며, 이에따라인체및환경에미치는영향은입자의크기에크게좌우된다. 이와같이넓은크기범위에분포 하는대기입자는, 그발생방법에따라기계적과정에의해생성되는직경 2.5µm이상의 (Coarse Particle) 와화학적과정에의해생성되는직경 2.5 µm이하의 (Fine Particle) 로구분된다. 이들을구성하는주요성분은황산염, 질산염, 암모니움과같은이온성성분, 유기및원소상태의탄소를포함하는탄소성분, 금속류를포함하는지각성분, 해염과수분을포함하며, 지역의특성에따라구성성분이차이를나타낸다 [1-3]. 따라서대기중입자의크기분포및성분의정확한이해는, 그지 본논문은상명대학교 9 년교내연구비지원에의해수행되었음. * 교신저자 : 오세원 (sewonoh@smu.ac.kr) 접수일 11 년 1 월 7 일수정일 (1 차 11 년 1 월 24 일, 2 차 11 년 2 월 7 일 ) 게재확정일 11 년 2 월 1 일 1

2 천안시대기입자중수용성이온성분의계절적특성및요인분석을통한오염기여도평가 역대기중입자상오염물질의주요배출원및그영향을예측하고, 제어전략을수립하는과정에서가장필수적인요소가된다. 본연구를수행한천안시는충남의동북부에위치한인구약 5만규모의도내최대도시로, 충남지역의교통과산업의중심역할을수행하고있는지역이다. 천안시는 199년대이후지속적인산업체의유입으로전자, 반도체, 기계, 금속, 자동차관련업체들을중심으로 12개의산업단지에약 4개의산업체가운영중에있으며 [4], 이에따라대기질변화에대한우려가있는실정이다. 환경부에서운영중인지역대기측정망의측정자료를살펴보면, 천안시의대기질중직경 1 µm 이하의호흡성먼지인 PM1 오염도는서울을포함하는대도시의오염도와유사한수준으로나타나고있다. 특히최근새로운대기질기준으로검토되고있는직경 2.5 µm 이하의미세먼지인 PM2.5 오염도는현미국 EPA 일평균기준을상회하는측정일수의빈도가높은것으로조사되고있다 [5,6]. 이상의측정결과는인 PM2.5가천안시대기질개선을위해고려해야할주요한오염물임을시사한다. 이들는기체상오염물의응축을포함하는화학적과정에의해생성되기때문에, 황산염, 질산염, 암모니움과같은수용성이온성분이주요한구성성분이다. 따라서본연구는천안시대기입자중수용성이온성분의상세조사를통해, 이들성분의배출원별기여도를추정하여, 중장기적인대기질제어전략의기초자료를제공하고자하였다. 2. 연구방법 천안시대기입자의계절별이온성분특성을조사하기위해, 안서동에위치한상명대학교본관옥상에 5-Stage Cascade Impactor(Andersen, Model 235) 를장착한 High-volume Air Sampler(Andersen, GV236-7) 를설치하여대기입자를입경별로유리섬유여지에포집하였다 [7]. 시료의채취는 24시간연속적으로수행하여일평균특성값을도출하였으며, 계절별특성을조사하기위해 8년부터 9년까지 3개월단위로봄은 3-5월까지, 여름은 6-8월까지, 가을은 9-11월까지, 겨울은 12월-2월까지로계절을구분하여, 총 36회시료를채취하였다. Cascade Impactor에서 µm, µm, µm, µm, µm, µm의 5구간입경별로섬유여과지에채취된대기입자는먼저여과지의질량측정 (Satorius, Model CP225D) 을통해입경별입자의질량농도분석을수행하였다. 이후입자가채취된 여과지를입경 3. μm을기준으로와로구분하여초순수에담근후, 초음파세척기 (Hwashin, Power sonic 41) 에서 1시간, 진탕기 (Humancorp, SH-8S) 에서 rpm으로 1시간동안진탕하여여과지에채취된입자의수용성이온성분을추출하였다. 이온성분이추출된수용액은이온크로마토그래피 (Dionex, ICS-9) 를이용하여양이온은 Na +, NH + 4, K +, Mg 2+, Ca 2+ 을, 음이온은 Cl -, NO - 3, SO 2-4 을분석하였다. 분석용컬럼으로는양이온은 Ionpac CS12A를, 음이온은 Ionpac AS9-HC를사용하였으며, 자세한분석조건은표 1에기술하였다. 분석된추출액중의이온농도를통해채취된입자중와별각이온성분의질량농도와각성분의구성비 (%) 를산출하였다. [ 표 1] 이온크로마마토그래피분석조건 항목 음이온 양이온 mm 용리액 9mM Na 2CO 3 Methanesulfonic Acid Ionpac AG9-HC(4*5)/ Ionpac CG12A(4*5)/ 분석용컬럼 Ionpac AS9-HC(4*25) Ionpac CS12A(4*25) 유량 1 ml/min 검출방식 전기전도도 시료주입량 25 μl 이렇게측정된대기입자의이온성분별농도자료를토대로, 이들성분의주요오염원을추정하고자요인분석 (Factor Analysis) 을수행하였다. 요인분석은복잡한다차원의측정변수들을물리적으로해석가능한저차원의요인수로변환하는다변량통계분석법중의하나로, 대기분야에서는측정된오염물의복잡한화학성분특성자료를기초로하여, 오염원을확인하고그기여도를평가하는수용모델에응용되어사용되고있다 [8,9]. 요인분석법은도출된요인에대한타당성을검증하기가어렵다는단점이있으나, 한정된자료를기초로오염원을추정할수있는장점을가지고있다. 본연구에서는대기입자중수용성이온성분측정자료를기반으로요인분석을수행하여, 입자전체의오염원추정에한계를가지고있으나, 수용성이온성분이의주요구성성분임을고려할때, 이들의오염원추정은향후대기질제어전략수립에필요한기초자료활용될수있다. 본연구에서는 SPSS 1 통계프로그램을이용하여요인분석을수행하였다 [1]. 121

3 한국산학기술학회논문지제 12 권제 2 호, 결과및고찰 3.1 계절별입자상물질의크기별이온농도 입자상물질의크기를 Cascade Impactor의절단입경 3.µm를기준으로와로구분하여측정된총질량농도를표 2에나타냈다. 이와함께측정된입경별농도를국내대기환경기준과미국 EPA 기준과비교하기위해 PM1과 PM2.5 농도값도같이기술하였다. 표 2의 PM1 농도는 Cascade Impactor의 4구간 ( µm, µm, µm, µm, µm) 의농도를더하고여기에 µm 구간의농도중구간에서입자의농도가균일하다는가정하에 µm 까지만의농도를더하여산출하였으며, PM2.5는 µm와 µm 구간의전체농도와 µm 구간농도중 µm 구간의농도만을더하여산출하였다. 표 2에제시한바와같이, 측정한전체자료의평균치는가 51.13±35.51 µg/m 3 (95% 신뢰구간 ), 가 53.79±11.12 µg/m 3 으로봄철을제외하고는가농도보다상대적으로높았으며, 와모두계절별농도는봄, 겨울, 가을, 여름의순으로측정되었다. 자분포도를그림 1 에도시하였다. (µg/sm 3 )/log(d (µg/sm 3 p,2 /d p,1 ) )/log(d p,2 /d p,1 ) (a) 봄 (b) 여름 [ 표 2] 계절에따른천안시대기입자의입경별농도 5 PM1 PM2.5 (µg/m 3 ) 봄 여름 가을 겨울 전체 평균 최대 최소 평균 최대 최소 평균 최대 최소 평균 최대 최소 (µg/sm 3 )/log(d (µg/sm 3 )/log(d p,2 /d p,1 ) p,2 /d p,1 ) (c) 가을 입자분포는영역의 µm와영역의 µm에서피크농도를보이는도심지역의이산형분포를나타냈으며, 봄을제외한나머지계절에서는 µm에서최고의농도를, 봄철의경우 µm에서가장높은농도를나타내고있다. 각계절별입 (d) 겨울 [ 그림 1] 각계절별천안시대기입자분포도이와같이계절별로봄철이다른계절에비해다른특성을보이는이유는토양입자로구성된가대부 122

4 천안시대기입자중수용성이온성분의계절적특성및요인분석을통한오염기여도평가 분을구성하고있는황사현상이봄철에집중되고있기때문으로사료된다. 이와함께측정된 PM1과 PM2.5의농도는각각평균 85.75±28.6 µg/m 3, 59.91±13.33 µg/m 3 으로나타났으며, 봄철 PM1과 PM2.5는각각 , µg/m 3 으로가장높은농도를보였다. 여름철은 PM1과 PM2.5 각각 37.85, 29.8 µg/m 3 으로가장낮은농도를나타냈는데, 이는우리나라의여름철집중호우성기후의영향으로추측된다. 국내 PM1 일평균기준치가 1 µg/m 3 임을고려할때, 측정기간중여름, 가을, 겨울은기준치를초과하는측정일이관측되지않았으나봄에는기준치의초과일이관측되었다. 반면 PM2.5의경우, 현미국 EPA 일평균기준치는 35µg/m 3 으로, 여름철을제외하고는모두기준치를상회하는것으로측정되어인 PM2.5의관리의중요성을보여주고있다. 특히향후국내 PM2.5 기준도입시, 이에대한대책수립및기준치설정에주의가필요함을시사하고있다. PM1에대한 PM2.5의비율이각봄, 여름, 가을, 겨울철에각각.68,.79,.75,.74로나타나여름철에가장높은.79 의비율을미루어볼때, 특히여름철에는집중호우성기후로인해의형성및비산이억제되는것으로추측된다. 이상의입경별질량농도분석이완료된입자를와로구분하여수용성이온성분을계절별로분석한결과를표 3에기술하였다. [ 표 3] 계절에따른천안시대기입자중수용성이온성분농도 Na + (6.) 4.5 NH4 + (.83).6 K + (.59) Mg (.29) 2+ Ca 1.32 (1.82) Cl - (3.48) 2.53 NO3-5.5 (6.95) SO4 (4.22) 총이온 (24.38) (µg/m 3 ) 봄 여름 가을 겨울 5.58 (7.68) 2.92 (4.2) 1.12 (1.54).15 (.) 1.2 (1.41) 1.83 (2.52) 8.32 (11.46) 1.32 (14.21) (43.4) 1.5 (6.75).15 (.96).12 (.77).5 (.33).35 (2.25).51 (3.3) 1.48 (9.58) 1.43 (9.25) 5.14 (33.19) 3.3 (11.92).82 (2.95).66 (2.38).2 (.9).31 (1.12).83 (3.1) 4.35 (15.69) 6.23 (22.49) (59.65) 1.66 (6.98).76 (3.19).25 (1.6).4 (.18).77 (3.24).83 (3.47) 2.52 (1.58) 2.86 (12.2) 9.69 (4.72) 2.74 (7.67) 2.64 (7.39).83 (2.32).4 (.1).5 (1.39).63 (1.75) 3.35 (9.37) 9.8 (25.42) 19.8 (55.41) 2.45 (7.69).68 (2.12).35 (1.1).9 (.29).99 (3.1) 2.25 (7.6) 3.32 (1.4) 2.5 (7.85) (39.61) 3.95 (9.1) 2.74 (6.32) 1.3 (3.).5 (.11).79 (1.81) 2.1 (4.83) 5.44 (12.53) 6.71 (15.45) 23.7 (53.15) ( ) 의값은입자중각이온이차지하는구성비 (%) 임. 표 3에나타난바와같이양이온은 Na + 과 NH + 4 이, 음이온은 NO - 3 와 SO 2-4 이계절적인차이는있으나와에서주요한이온성분으로분석되었다. 분석된총수용성이온성분의농도는의경우봄, 여름, 가을, 겨울에 17.71, 5.14, 9.69, µg/m 3 이고, 는 31.26, 16.52, 19.8, 23.7 µg/m 3 로, 와모두겨울과봄철에가장높은농도를, 여름철에가장낮은농도를보였다. 전체적으로의이온농도가의이온농도보다높게나타났으며, 여름철의경우의이온농도가의 3.21배에해당하였다. 이는여름철집중강우가, 기체상오염물질의전환에의한수용성이온을포함하는의생성보다는의생성을더억제하기때문으로사료된다. 이들이온성분의농도는각입자의총질량농도에크게영향을받기때문에, 절대농도보다는상대적비율을분석하여수용성이온성분이전체입자중어느정도를구성하는지를나타내는구성비 (%) 를통해분석하였다. 이를위해표 3에각이온별로전체질량중각이온이차지하는구성비를산출하여기술하였다. 의경우전체질량중이온성분이봄 24.4%, 여름 33.2%, 가을 4.7%, 겨울 39.6% 를, 에서는각계절별로 43.%, 59.7%, 55.4%, 53.2% 를차지하는것으로분석되었다. 이온성분이차지하는비율이타계절에비해봄철이상대적으로낮은원인은황사로인해대기입자에비수용성금속성분이다량함유된토양성분이유입되어수용성이온성분의비율이상대적으로감소하기때문으로사료된다 [7]. 또한에서이온성분의기여율이에비해크게나타나는데, 이는 NH + 4, NO - 2-3, SO 4 와같은주요이온성분들의생성이기체상물질로부터대기중전환에의한미세영역크기에서진행되기때문이다 [11]. 표 3에제시한바와같이, 이들세이온은천안시중계절에따라 29.7 ~ 42.2% 를구성하고있으며, 평균 36.9% 를차지하고있다. NH + 4, NO - 2-3, SO 4 이온별평균구성비는각각 5.2%, 12.3%, 19.4% 으로분석되었다. 이들이온의구성비는직접적인오염원으로부터의영향이미미하여, 국가배경농도측정소가운영중인한라산고산 (9%, 5%, 29%) 과황해상덕적도 (9%, 4%, 3%) 와다른특성을나타낸다 [12,13]. 천안에서이들이온이차지하는총구성비 (36.9%) 는청정지역 (43%) 에비해낮았으나, NO - 3 의구성비는오히려크게나타났다. 이는천안시대기입자의주요한특성을나타내는지표로, 앞서입자분포도가전형적인도심지역의특성을나타낸결과에서도유추할수있듯이, 천안시에는도심지역의주요오염원인이동오염원으로부터발생된탄소성분등이상대적으로높은비율로포함되어 123

5 한국산학기술학회논문지제 12 권제 2 호, 11 있음을시사한다. 이동오염원의주요배출물질이탄소성분과 NOx임을고려할때, NOx의대기중전환에의해 NO - 3 의생성이증가하여, 중구성비가청정지역에비해높은값을나타내게된것으로사료된다. 이는이동오염원이주요한배출원인서울에서측정된구성비 (4.3%, 14.3%, 12.5%)[14] 와유사한특성이며, 이를통해천안시의효과적인관리를위해서는이동오염원에대한대책수립이필요함을시사한다. 3.2 입경별수용성이온성분의요인분석을통한오염기여도평가다양한오염원에서배출된성분들은화학적결합및흡착에의해각입자상물질의특성을나타내게되며, 이에따라배출오염원특성에따라각지역의입자상물질은이를구성하는특정성분비율이존재하게된다. 요인분석은각오염원의특성을나타내는성분을추출하여공통성이존재하는요인으로설명하는데, 본연구에서는각이온성분의농도를변수로사용하여, 이들의요인을추출하였다. 요인분석의기본모형은식 1로표시되는데, (1) 여기서, X i 는측정된 i번째변수 ( 각이온별농도 ) 이며, A ik 는 i번째변수와 k번째공통요인에대한가중치로요인적재치이고, F k 는 k번째공통요인, U i 는 m개의요인에의해설명되지않는 i번째변수의특수요인이다 [15]. 각이온별농도를변수로하여와로구분하여수행한요인분석결과를표 4에기술하였다. 표 4에서요인적재치 (Factor loading) 는각변수와요인간의상관관계의정도를나타내는값으로통상 +.3이상이면고려할만한유의성을갖고, +.5이상일경우매우의미있는것으로해석한다. 또한고유치 (Eigenvalue) 는특정요인에적재된모든변수의적재치를제곱하여합한값으로, 특정요인에관련된표준화된분산을가리키며, 분산 (Varience) 은공통요인들에의해설명되어지는변수의분산비율이다. 적당한요인수를결정하기위해서는이들고유치, 분산과각요인들의누적분산등을고려하게되는데, 일반적으로교유치가 1. 이상, 누적분산이 8% 이상인선에서요인수를결정한다 [15]. [ 표 4] 천안시대기입자중수용성이온성분의요인분석결과 요인적재치 Na K Mg Ca Cl NH NO 3 2- SO 고유치 분산 % 누적분산 % 표4에서볼수있듯이, 천안시대기입자의수용성이온성분은에서는 2개의요인으로추출되었고, 이 2개의요인이전체분산중 85.7% 를차지하였다. 먼저요인 1에서는인위적배출원인연소과정에서발생되는 K + 와 [16] NH 3 으로부터전환에의한 NH + 4 을제외한모든양이온이 +.5이상의적재값을가지고있어, 이들자연적배출원으로부터의양이온이 Cl -, NO - 3, SO 2-4 와결합한형태로, 주변의산과도로의비산된먼지로인한요인으로추정된다. 요인 1은전체의약 7.2% 가설명될수있는주요요인이었다. 반면요인 2에서는 15.64% 의분산으로, 적재값이 +.5이상인 NH + 4, K +, SO 가주성분으로, NO 3 성분이유의한성분으로구성되어있는미량의로추정된다. 이들주성분과유의성분을볼때, 요인 2는인위적오염원으로부터배출된기체상오염물질에의해생성된가와의응집등에의해형성된것으로추정된다. 반면, 는총 4개의요인이추출되었으며, 이는전체분산중 87.89% 가설명될수있었다. 이들 4개요인은각각분산의차이가크지않아, 는여러요인이복합적으로적용되었음을알수있다. 먼저 36.2% 가설명되는요인 1은 K +, Ca 2+, SO 2-4 이주요성분으로, NH + 4 이유의한성분으로나타나, 인위적오염성분이주요성분으로, 황산염의형태로이루어진성분으로추측된다. 또한 Ca 2+ 성분의적재치 (.88) 가큰것으로볼때, 이요인에는인위적배출원으로부터생성된입자에토양성분이흡착된형태로추측할수있다. 반면요인 2 124

6 천안시대기입자중수용성이온성분의계절적특성및요인분석을통한오염기여도평가 의경우에는 Mg 2+ 와 Cl - 의성분이주요성분이고 Ca 2+ 의성분이유의하게나타나자연적오염원에의해 21.88% 가설명되는데, 이는측정지점주변의비산먼지에의한영향으로와의경계크기의입자로판단된다. 다음으로요인 3의경우에서는 NH + 4 와 NO - 3 의성분이주요성분으로, Mg 2+, SO 2-4 이유의한성분으로전체의 17.42% 를차지하는가장큰인위적오염원의영향요인으로, 기체상오염물인 NOx로부터의전환에의해형성되어 NH 4NO 3 의형태로존재하는입자로사료된다. 마지막으로요인 4는전체의 12.38% 를설명할수있고 Na + 가가장주요성분으로나타났으나, 다른유의한성분이존재하지않았으나 NO - 3 의성분이가장높은유의수준을나타내고있어, 대기중 NOx 성분이해염성분인 NaCl과의반응에의해 NaNO 3 로생성된입자로판단된다. 이상의요인분석을통해는요인 2를제외한 3개의요인이인위적배출원으로부터구성된성분으로, 의이온성분중 66.1% 를차지하고있는것으로추정된다. 4. 결론 천안시대기입자의수용성이온성분을 8년부터 9년까지분석한결과, 양이온은 Na + 과 NH + 4 이, 음이온은 NO - 3 와 SO 2-4 이와에서모두주요한이온성분으로분석되었으며, 총수용성이온이에서는봄, 여름, 가을, 겨울에각각 24.4%, 33.2%, 4.7%, 39.6% 를, 에서는각각 43.%, 59.7%, 55.4%, 53.2% 를구성하였다. 이들수용성이온성분은와에서각각 2개와 4개의요인으로추출되었으며, 의경우인위적배출원에의한기여율이 66.1% 로추정되었다. 이상의연구결과를통해, 천안시대기입자는이동오염원의영향이크게작용하는도심지역의특성을나타내고있음을확인하였으며, 이에따라향후천안시대기입자의제어전략수립시이동오염원에대한고려가매우중요한고려대상임을제시할수있었다.. [3] Heintzenber J., "Fine particles in the global troposphere: a review", Tellus, 41B, pp , [4] 한국산업단지공단, 6년국가산업단지산업동향, 7. [5] 이현미, 오세원, Dust Monitor를이용한천안시대기중 PM1, PM2.5 오염특성조사, 한국대기환경학회지, 제24권, 제3호, pp , 8. [6] 환경부, 환경백서 6, 7. [7] 오세원, 6-8년황사기간중천안시대기입자의특성변화, 한국산학기술학회논문지, 제1권, 제7 호, pp , 9. [8] Henry C. A., "History and fundamentals of multivariate air quality receptor models", Chemometircs and Intelligent Laboratory Systems, 37, pp , [9] 한진석, 김신도, 서울시대기중입자상오염물질의조성에관한연구, 한국대기보전학회지, 제12권, 제4 호, pp , [1] 원태현, 정성원, 한글 SPSS1K 통계조사분석, SPSS 아카데미, 3. [11] Whitby K. T., Sverdrup G. M., "California aerosols: Their physical and chemical characteristics", Advances in Environmental Science and Technology, 8, pp , 198 [12] 이승복, 배귀남, 김용표, 진현철, 윤용석, 문길주, 황해상덕적도의대기에어로졸특성, 한국대기환경학회지, 제 18권, 제4호, pp , 2. [13] Lee J. H., Kim Y. P., Moon K. C., Kim H. K., Lee C. B., "Fine particle measurements at two background sites in Korea between 1996 and 1997", Atmospheric Environment, 35, pp , 1. [14] 조용성, 이홍석, 김윤신, 이종태, 박진수, 서울성동구지역미세먼지의화학적조성에관한연구, 한국환경과학회지, 제12권, 제6호, pp , 3. [15] William R. D., Matthew G., "Multivariate Analysis", Wiley & Sons, [16] Wu Y., Fang G., Lee W., Lee J., Chang C., Lee C., "A review of atmospheric fine particulate matter and its associated trace metal pollutants in Asian countries during the period of ", Journal of Hazardous Materials, 143, pp , 7. 참고문헌 [1] Seinfeld, J. H., Pandis S. N., "Atmospheric chemistry and physics", John Wiley & Son: New York, [2] Finlayson-Pitts B. J., Pitts Jr. J. N., "Chemistry of the Upper and Lower Atmosphere", Academic Press, 125

7 한국산학기술학회논문지제 12 권제 2 호, 11 오세원 (Sewon Oh) [ 정회원 ] 199 년 2 월 : 서울대학교공업화학과 ( 공학사 ) 1992 년 2 월 : 서울대학교공업화학과 ( 공학석사 ) 1 년 5 월 : University of Florida, 환경공학과 ( 공학박사 ) 1 년 9 월 ~ 현재 : 상명대학교환경공학과교수 < 관심분야 > 대기오염제어, 대기오염물분석 126

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지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월 (pp.71~92),.,.,., Support Vector Machines,,., KOSPI200.,. * 지능정보연구제 16 권제 1 호 2010 년 3 월

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