| 초록 |
지하철의 터널,역사를 포함한 다중이용시설의 실내공기오염에 대한 관심이 증가하면서 공기질에 영향을 미치는 오염물질에 대한 관리방안 또한 관심이 집중되고 있으며, 그 관리방안으로 각종 시스템을 이용하여 실시간으로 여러 오염물질 및 조건을 기록하고 관리,통제하고 있다. 따라서기하급수적으로 늘어나는 방대한 데이터베이스에 내재된 유용하고 의미 있는 정보를 추출하기 위한 연구가 필요하며,정확한 관리방안을 도출해내기 위해서는 여러 변수들간의 상관관계를 고려해야 한다. 본 연구는 환경시스템의 방대한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고변수들간의 상관관계를 고려하여 지하역사 공기질을 다변량 분석하는데 그 목적이 있다. 7개월의 측정된 지하철 데이터를 이용하여 k- mean clustering기법을 도입하여상관성을 조사하고 그 결과를 도출하였다. 특히 스크린도어의 비설치/설치때기록된 데이터의 특성에 따라 설치조건에 따른 k-mean clustering 방법을 이용하여 시스템을 분석하고 공기질 진단의 가능성을 확인하였다.그 결과, 스크린 도어의 설치 전후에 따라 영향 변수로 이루어진 그 군집 형태가 다르게 나타나고, 그 형태에 따라 각 조건에서 공기질의 주요 오염 변수를 확인할 수 있었다.Acknowledgement) This work was supported by Brain Korea21 project, the Korea Research Foundation by Grant funded by the Korean Government (MOEHRD) (KRF-2007-331-D00089) and funded by Seoul R&BD Program (CS070160) |
