상세 설명

도시 대기환경의 질적 향상과 오염물질 확산 예측을 위해 본 연구실은 다양한 수치모델링 및 관측 기반 분석을 수행하고 있습니다. 도시 내에서 발생하는 미세먼지(PM2.5), 오존, 이산화질소 등 주요 대기오염물질의 공간적·시간적 분포를 정밀하게 예측하기 위해, 대기확산 모델과 인공지능 기반의 예측 기법을 결합하여 연구를 진행하고 있습니다. 특히, 서울과 같은 대도시를 대상으로 실제 관측자료와 결합한 모델링을 통해 정책적 의사결정에 활용 가능한 고해상도 대기질 예측 정보를 제공합니다. 이러한 연구는 도시 내 건물 밀집 지역, 도로 협곡, 고층 건물 주변 등에서의 오염물질 이동 경로와 확산 특성을 규명하는 데 중점을 두고 있습니다. 대기질 모델링은 OpenFOAM, PALM 등 첨단 전산유체역학(CFD) 모델을 활용하며, 실제 도시 지형과 건물 정보를 반영하여 미세한 유동 및 오염물질 분포를 재현합니다. 또한, 대기오염 저감 정책의 효과 분석, 사회적 거리두기 등 인간 활동 변화에 따른 대기질 변화 평가 등 다양한 응용 연구도 수행하고 있습니다. 이 연구를 통해 얻어진 결과는 도시 대기환경 개선을 위한 정책 수립, 오염물질 저감 대책 마련, 도시계획 및 환경영향평가 등에 활용될 수 있습니다. 나아가, 인공지능과 결합된 예측 모델의 고도화를 통해 미래 도시 대기환경 문제에 선제적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다.

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