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2019
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이 연구에서는 미세먼지 시공간 변화 표현의 단점을 개선하고자 미세먼지를 흐름으로 시각화하였다. 일반적으로 미세먼지 흐름 시각화는 농도 분포와 바람장을 중첩해 표현하지만 도시 단위 이하 국지적 이동의 경우 바람과 미세먼지 이동이 다를 수 있으므로 바람장을 사용하는 것이 적합하지 않을 수 있다. 제시하는 시각화 방법론은 미세먼지 자료에서 직접 흐름 정보를 추출한다는 점에서 기존 연구와 차별성을 갖는다. 공간 상호작용을 설명하는 중력모델을 확장한 흐름 추출 방법을 미세먼지 자료에 적용하여 미세먼지 분포 변화에서 흐름 정보를 추출하였다. 이를 위해 공간보간법을 이용하여 미세먼지 분포도를 작성하였으며 추출된 미세먼지 흐름 정보를 물방울 모양의 움직이는 입자를 이용해 동적으로 시각화하였다. 산업 및 교통 활동이 시작하는 오전 5~7시 시간대를 대상으로 서울시 미세먼지 평균 흐름을 시각화하였으며 미세먼지 요인 중 하나인 교통정보와 연계하여 시각적으로 관련성을 분석하였다.
목차
Abstract
초록
1. 연구 배경과 목적
2. 미세먼지 시공간 시각화 연구 동향
3. 이론적 배경
4. 미세먼지 시공간 흐름 추출 및 시각화
5. 미세먼지 흐름 시각화 분석
6. 결론
References
참고문헌 (35)
참고문헌 신청
Ahn, J.Y. (2016), Micromap plots to visualize air pollution at national and local level in Korea, International Journal of Environmental Studies, Vol. 73, No. 2, pp. 277-285.
Cabral, B. and Leedom, L.C. (1993), Imaging vector fields using line integral convolution, Proceedings of SIGGRAPH93, ACM, 2-6 August, Anaheim, CA, USA, pp. 263-270.
Card, S.K., Mackinlay, J.D., and Shneiderman, B. (1999), Readings in Information Visualization: Using Vision to Think, Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA.
Cho, H.L. and Jeong, J.C. (2009), The distribution analysis of PM10 in Seoul using spatial interpolation methods, Journal of Environmental Impact Assessment, Vol. 18, No. 1, pp. 61-69. (in Korean with English abstract)
Deligiorgi, D. and Philippopoulos, K. (2011), Spatial interpolation methodologies in urban air pollution modeling: application for the greater area of metropolitan Athens, Greece, IntechOpen, pp. 341-362.
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Cho, H.L. and Jeong, J.C. (2009), The distribution analysis of PM10 in Seoul using spatial interpolation methods, Journal of Environmental Impact Assessment, Vol. 18, No. 1, pp. 61-69. (in Korean with English abstract)
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