착용형·저가 센서 기반 개인 PM2.5 노출 정량화 연구

Personal PM2.5 Exposure Quantification with Wearable and Low-Cost Sensors

연구 내용

착용형 저가 센서와 GPS 기반 위치·활동정보를 활용해 개인의 시간·공간별 PM2.5 노출을 추정하는 연구

PM2.5는 천식 등 알레르기 질환 악화에 관여하나, 고정 관측소 기반 평가는 개인의 실내·실외 이동과 체류 패턴을 충분히 반영하지 못합니다. 본 연구는 저가 센서를 착용형 기기 형태로 운영하고 GPS·기상·시간정보와 결합하여 관측소 자료와의 정합성과 불확실성을 평가합니다. 또한 시간대별로 이동 경로와 activity space 정보를 반영해 실내 PM2.5 노출을 예측하며, AutoML을 포함한 모델 최적화로 환경·공간 요인의 영향을 구분하는 차별성을 보입니다. 이를 바탕으로 개인 노출 프로파일을 건강영향평가 입력으로 제공하는 데 목적이 있습니다.

관련 프로젝트

1건

연구 흐름

초기에는 착용형 저가 센서를 통해 아동의 시간별 개인 PM2.5를 수집하고, 고정 관측소와의 시계열 패턴 유사성과 개인별 오차 양상을 검증하는 흐름으로 진행되었습니다. 이후 실내·실외 체류를 단순 분류하는 수준을 넘어, GPS 이동경로와 time–activity diary 정보를 결합해 활동공간 관점의 노출 예측으로 확장하였습니다. 최근에는 시간대별 모델링과 AutoML 적용을 통해 예측 성능의 변동 원인을 환경·공간 특성과 연결해 해석 가능성을 높이는 연구를 수행하고 있습니다. 이 축적 결과는 개인 노출 기반 중재 설계로 이어집니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

개인별 미세먼지 노출 프로파일링
실내 공기질 예측 서비스
착용형 센서 보정 알고리즘
시간대별 노출 민감도 분석
정책 기반 개인노출 평가
실내환기·정화기 효과 검증
환경성질환 위험지도 구축
노출-증상 역학 모델 입력데이터
원격 임상 모니터링 플랫폼
민감취약계층 관리체계