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AEM-Lab
서울시립대학교 환경공학부 박승부 교수
대기질 예측
PM2.5
대기경계층 모수화
연구 영역
기본 정보
논문·특허
과제
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AEM-Lab

서울시립대학교 환경공학부 박승부 교수

서울시립대학교 환경공학부 대기환경모델링연구실(AEM-Lab)은 도시 대기환경의 복잡한 문제를 해결하기 위해 물리 기반 수치모델링, 전산유체역학(CFD), 인공지능(AI) 기법, 그리고 다양한 관측자료를 융합한 첨단 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 도시 내 미세먼지, 오존, 이산화탄소 등 주요 대기오염물질의 이동 및 확산 경로를 정밀하게 예측하고, 실제 도시 환경에서 발생하는 다양한 대기질 문제를 과학적으로 분석하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히, 도시 내 건물 밀집 지역, 도로 협곡, 고층 건물 주변 등에서의 대기 흐름과 오염물질 분포를 고해상도로 재현하기 위해 OpenFOAM, PALM 등 첨단 CFD 모델을 활용하고 있습니다. 또한, 대기경계층 및 행성경계층(PBL) 동역학, 도시 기상 및 난류 구조 해석, 코히어런트 구조 식별 및 추적 등 도시 기상 현상에 대한 심층 연구를 통해 도시 환경의 미기후 변화와 오염물질 확산 특성을 규명하고 있습니다. 최근에는 딥러닝, LSTM, GRU, Bi-LSTM 등 인공지능 기반 예측 모델을 도입하여 대기질 예측의 정확도를 높이고, 다양한 도시 환경 및 기상 조건에 대한 예측 성능을 향상시키고 있습니다. 실제 서울, 대전, 부산 등 대도시를 대상으로 한 연구에서, 인공지능 모델이 단기 및 장기 대기질 예측에 우수한 성능을 보임을 확인하였으며, 중국 등 인접 국가의 대기질 자료를 활용한 예측 정확도 향상 연구도 병행하고 있습니다. 이와 같은 융합 연구는 도시 대기환경 문제의 복잡성을 효과적으로 해소하고, 정책적·실무적 의사결정에 필요한 과학적 근거를 제공합니다. 또한, 미래 도시의 기후 변화 대응, 오염물질 저감, 쾌적한 생활환경 조성 등 다양한 사회적 요구에 부응하는 혁신적 대기환경 예측 시스템 개발에 기여하고 있습니다. AEM-Lab은 앞으로도 도시 대기환경의 지속가능한 발전과 시민의 건강 보호를 위해, 첨단 모델링 기법과 인공지능 기술을 융합한 창의적이고 실용적인 연구를 지속적으로 추진할 계획입니다.

대기질 예측PM2.5대기경계층 모수화난류확산LES
대표 연구 분야
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딥러닝 기반 초단기 PM2.5 범주 예측 평가 연구 thumbnail
딥러닝 기반 초단기 PM2.5 범주 예측 평가 연구
Deep Learning for Short-term PM2.5 Category Forecasting Evaluation
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연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3
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1
Article
|
인용수 25
·
2024
The Water Balance Representation in Urban‐PLUMBER Land Surface Models
Harro Jongen, Mathew Lipson, Adriaan J. Teuling, Sue Grimmond, Jong‐Jin Baik, Martin Best, Matthias Demuzere, Krzysztof Fortuniak, Yuqi Huang, Martin G. De Kauwe, Ruidong Li, Joe McNorton, Naika Meili, Keith W. Oleson, Seung‐Bu Park, Ting Sun, Aristofanis Tsiringakis, Mikhail Varentsov, Chenghao Wang, Zhi‐Hua Wang, Gert‐Jan Steeneveld
IF 4.6 (2024)
Journal of Advances in Modeling Earth Systems
Abstract Urban Land Surface Models (ULSMs) simulate energy and water exchanges between the urban surface and atmosphere. However, earlier systematic ULSM comparison projects assessed the energy balance but ignored the water balance, which is coupled to the energy balance. Here, we analyze the water balance representation in 19 ULSMs participating in the Urban‐PLUMBER project using results for 20 sites spread across a range of climates and urban form characteristics. As observations for most water fluxes are unavailable, we examine the water balance closure, flux timing, and magnitude with a score derived from seven indicators expecting better scoring models to capture the latent heat flux more accurately. We find that the water budget is only closed in 57% of the model‐site combinations assuming closure when annual total incoming fluxes (precipitation and irrigation) fluxes are within 3% of the outgoing (all other) fluxes. Results show the timing is better captured than magnitude. No ULSM has passed all water balance indicators for any site. Models passing more indicators do not capture the latent heat flux more accurately refuting our hypothesis. While output reporting inconsistencies may have negatively affected model performance, our results indicate models could be improved by explicitly verifying water balance closure and revising runoff parameterizations. By expanding ULSM evaluation to the water balance and related to latent heat flux performance, we demonstrate the benefits of evaluating processes with direct feedback mechanisms to the processes of interest.
https://doi.org/10.1029/2024ms004231
Latent heat
Water balance
Environmental science
Energy balance
Closure (psychology)
Flux (metallurgy)
Surface runoff
Precipitation
Sensible heat
Surface water
2
Article
|
·
인용수 9
·
2024
Assessing urban ventilation using large-eddy simulations
Hyo-Been An, Seung‐Bu Park
IF 7.6 (2024)
Building and Environment
https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2024.111899
Large eddy simulation
Environmental science
Ventilation (architecture)
Meteorology
Geography
Turbulence
3
Article
|
·
인용수 41
·
2022
Comparison of PM2.5 prediction performance of the three deep learning models: A case study of Seoul, Daejeon, and Busan
Yong-been Kim, Seung‐Bu Park, Sang‐Chul Lee, Young‐Kwon Park
Journal of Industrial and Engineering Chemistry
https://doi.org/10.1016/j.jiec.2022.12.022
Long short term memory
China
Predictive modelling
Term (time)
Computer science
Deep learning
Artificial intelligence
Geography
Machine learning
Artificial neural network
최신 정부 과제
4
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1
2021년 3월-2026년 2월
|85,954,000
전이대기경계층 내 난류확산의 특성 분석 및 대기경계층 모수화 방법 개선
지구 표면을 감싸는 높이(또는 두께)가 수백 미터에서 수 킬로미터에 달하는 대기층을 (행성)대기경계층이라 하며 그 중에서도 일몰 등 지구 표면의 열적 조건이 변할 때 급격하게 변화하는 대기경계층을 전이대기경계층(transitional planetary boundary layer)이라고 한다. 본 연구에서는 전이대기경계층에서 운동량, 열, 그리고 스칼라 물질...
전이대기경계층
큰에디모사
난류고유구조
난류확산
대기경계층 모수화
단일기둥 모델
기상예측모델
대기질예측모델
2
2021년 3월-2026년 2월
|95,504,000
전이대기경계층 내 난류확산의 특성 분석 및 대기경계층 모수화 방법 개선
지구 표면을 감싸는 높이(또는 두께)가 수백 미터에서 수 킬로미터에 달하는 대기층을 (행성)대기경계층이라 하며 그 중에서도 일몰 등 지구 표면의 열적 조건이 변할 때 급격하게 변화하는 대기경계층을 전이대기경계층(transitional planetary boundary layer)이라고 한다. 본 연구에서는 전이대기경계층에서 운동량, 열, 그리고 스칼라 물질...
전이대기경계층
큰에디모사
난류고유구조
난류확산
대기경계층 모수화
3
2021년 3월-2026년 2월
|95,504,000
전이대기경계층 내 난류확산의 특성 분석 및 대기경계층 모수화 방법 개선
본 과제는 일몰, 강우, 강설, 태풍 등으로 지표면의 열적 조건이 급변할 때 나타나는 전이대기경계층을 이해하고, 그 안의 운동량·열·스칼라 물질 확산을 더 정확히 표현하는 대기 모수화 기술을 개발하는 연구임. 연구 목표는 열역학적 강제력이 약하거나 시·공간적으로 변하는 조건에서도 연직난류확산을 매끄럽고 일관되게 모수화하는 방법 고안에 있음. 핵심 내용은 관측자료 생산·분석, LES 기반 메커니즘 규명, 파이썬 스크립트와 포트란 모듈 개발, 기상예측모델·대기질예측모델 적용, 도시 건물 영향 반영임. 기대 효과는 기상·대기질 예측정확도 향상, 상세 예보 가능, 기상재해·대기오염 대응력 강화, 드론 비행 안전성 제고임.
전이대기경계층
큰에디모사
난류고유구조
난류확산
대기경계층 모수화
단일기둥 모델
기상예측모델
대기질예측모델
연구실 하이라이트
연구실의 정보를 AI가 요약해서 키워드 중심으로 정리해두었어요
AI예측
AI 융합 초정밀 대기질 예측 시스템
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도시환경시뮬레이션
도시 미기후 및 오염물질 확산 정밀 시뮬레이션
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글로벌리더십
국제 공동연구를 통해 검증된 세계적 수준의 모델링 역량
AI 요약 확인하기
지속가능기술
쿨루프·건물 녹화 기반 지속가능한 도시 환경 솔루션
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정부협력
정부·공공기관이 신뢰하는 대기환경 정책 파트너
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핵심원천기술
대기경계층 및 난류 현상 규명을 통한 핵심 원천기술
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