Characterization of organic compounds in ambient PM₂.₅ measured at Seoul, Korea

정소영 Seoul National University 2020 국내석사

Avoidable Occupational Medical Radiation and Dose Constraints, Focusing on PET/CT Imaging

류재광 서울대학교 대학원 2025 국내박사

State-of-the-art PET/CT systems provide the significant advantage of seamlessly integrating functional nuclear medicine images with anatomical information on a single-modality system. This is achieved by performing PET and CT scans consecutively, without requiring the patient to change position. The fused images offer a comprehensive diagnostic perspective, combining the functional details from PET with the anatomical clarity of CT. The typical PET/CT acquisition process involves sequential steps: CT scout, CT imaging (which takes less than 30 seconds), followed by PET imaging, which takes typically 15 to 30 minutes. However, the time gap between the PET imaging and CT imaging can result in misregistration in fused PET/CT images due to patient movement. Patient-induced movement artifacts, primarily caused by motion during the scan, it’s significantly affect the quality of the PET/CT images, potentially leading to inaccurate diagnoses and negatively impacting the patient's treatment plan. Moreover, if re-examination is required, this not only increase radiation exposure for the patient but also poses additional risks to the PET/CT related staffs. This dissertation aimed to analyze motion artifacts that occur during the PET/CT examinations and evaluate radiation exposure data from the past five years of radiation workers in various radiation environments within the nuclear medicine department. Additionally, we investigates the radiation exposure experienced by radiotechnologists and related staffs during the complete PET and PET/CT examination process, and then we propose “Dose Constraints“ in our nuclear medicine situations. This analysis is supported by a meta-analysis of global research literature from the recent 23 years, providing a comprehensive understanding of radiation exposure in these settings. In Chapter 3, we conducted a retrospective study in which data from over 2,600 patients were initially collected from the largest medical center in Songpa-gu, Seoul, Republic of Korea. By the study criteria, finally 977 patients data were analyzed. The results showed that the most common motion artifact(image misregistration between PET and CT) during 18F-FDG PET/CT imaging were caused by urine accumulation in the bladder and movement around head area. Additionally, analyzing the differences in movement type based on the patient's gender, age, and scan duration, it was found that the incidence of motion artifacts was higher in men than in women, and the frequency of motion increased as the examination time more required. In terms of movement characteristics, bladder-related motion artifacts were the most frequent and severe in both men and women. Furthermore, a statistically significant difference in movement type was observed based on patient's arm position(Arm-up;Arm-down) and scan direction(Caudocranial;Craniocaudal). Specifically, when the arms were positioned up, the most common motion artifact was caused by head movement. Conversely, when the arms were positioned down, bladder-related artifacts was more prominent than head movement artifacts. Regarding scan direction, there was a statistically significant difference in bladder-related artifacts between Caudocranial and Craniocaudal direction, with bladder-related artifacts being the most frequent type of motion in both adult men and women. These findings underscore the critical impact of patient positioning and scan direction on motion artifacts, particularly in relation to urine accumulation in the bladder. In Chapter 4, we investigated the annual and 5 years cumulative radiation exposure doses (RED) of occupational radiation workers (radiotechnologist, clinical pathologists, doctors, nurses, and other(administrative staff)) at the Department of Nuclear Medicine in the same hospital from 2016 to 2020. During the data collection period, initially, 125 radiation workers were recruited, at last, finally 96 radiation workers being included in this study. The results reveal that the radiation exposure peaked in 2019, and the averaged radiation exposure has steadily increased since then. Notably, two radiologists exceeded the quarterly exposure limits of 5 mSv in 2019. Additionally, analyzing the differences by occupation, “radiotechnologists” were found to have significantly higher radiation exposure, up to 11 times more than “others“ occupational group over the five-year period (p<.001). Furthermore, analyzing differences based on workplace, those working in General (Gamma) and PET/Cyclotron workplace experienced up to 11 times higher radiation exposure compared to ”others” workplace over the same period (p < 0.001). Based on the above results, we propose dose constraints value in our Nuclear Medicine situations; 7 mSv/yr(or max. 15 mSv/yr) and 35 mSv/5yrs. In Chapter 5, we conducted a meta-analysis to evaluate the radiation exposure dose experienced by radiological staffs during the entire PET and PET/CT examination process. A comprehensive search was performed using PubMed, Medline, and EMBASE, resulting in the inclusion of 15 studies comprising 30 cases in the analysis. The results indicate that radiation exposure during PET/CT examinations has decreased significantly over time, with a significant difference observed when comparing inadequately shielded(Unshielded) and adequately shielded(Shielded) environments during radiopharmaceutical administration, and particularly since the introduction of the dose reduction paradigm in 2010, a greater reduction in radiation exposure has been observed. And additionally, we identified a statistically significant difference in radiation exposure based on the location of the study, highlighting geographical variations in safety practices and exposure levels. In total, we found that the average radiation exposure during the entire 18F-FDG PET/CT procedure since 2010 was 9.29 uSv/GBq. In this study, we identified the occurrence of movement artifacts in patients during PET/CT examinations and the radiation exposure experienced by both patients and radiation worker in nuclear medicine field through a retrospective cohort analysis. Additionally, we conducted a meta-analysis to comprehensively examine whether radiation exposure to PET/CT related radiation workers has decreased over the past several decades and to explore the relationship between shielding surrounding also dose reduction paradigms and radiation exposure. Furthermore, We propose the levels of Dose Constraints in nuclear medicine radiation worker based on the 5 years real exposure data.

Comparative study of XRF and ICP-MS : Source apportionment and oxidative potential of PM2.5 in Seoul, Korea

신혜진 서울대학교 대학원 2024 국내석사

PM2.5 is a complex mixture from various sources, undergoing numerous atmospheric processes and posing significant health risks. To reduce PM2.5 concentrations, understanding its sources is crucial. This study uses the Positive Matrix Factorization (PMF) model to identify PM2.5 sources and the Conditional Bivariate Probability Function (CBPF) to estimate local sources. The oxidative potential of PM2.5 was measured using the dithiothreitol (DTT) assay. Trace elements, key markers for anthropogenic sources, were analyzed using X-ray fluorescence (XRF) and inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) with same samples. Differences in these methods can affect not only with concentration but also with source identification and the correlation between oxidative potential and PMF results. This study aimed to compare the results from XRF and ICP-MS in terms of concentration levels, PMF results, and their correlation with oxidative potential. From November 2021 to December 2022, 107 PM2.5 samples were collected in Seoul, and analyzed for carbonaceous species, ionic species, and trace element species. The average PM2.5 concentration during this period was 20.5 μg/m³, exceeding the annual ambient air quality standard of 15 μg/m³. Trace element concentrations averaged 0.756 μg/m³ with XRF and 0.825 μg/m³ with ICP-MS, showing a slightly higher concentration with ICP-MS. PMF analysis using both XRF and ICP-MS identified ten major sources of PM2.5: secondary nitrate, secondary sulfate, mobile sources, biomass burning, incinerator, oil combustion, coal combustion, soil, industry, and aged sea salt. Although the identified sources were consistent, some marker species and their contributions varied between XRF-PMF and ICP-MS-PMF. Significant differences were observed in the contributions of mobile sources, biomass burning, oil combustion. CBPF results indicated slight variations due to differing trace element portions. The DTT assay results showed an oxidative potential with DTTv of 0.444 nmol/min/m³ and DTTm of 0.251 nmol/min/μg. OC had the highest correlation with DTTv (r=0.864). Secondary nitrate and coal combustion correlated with DTTm in XRF-PMF results, whereas industry and oil combustion correlated in ICP-MS-PMF results. This study shows that different analytical methods can yield varying results, affecting chemical species concentrations, PMF results, and oxidative stress estimates. The correlation with oxidative stress was influenced by concentration data. However, PMF's consideration of both concentration and uncertainty data ensures reliable results. Therefore, selecting the appropriate instrument is crucial depending on the specific PM2.5 study being conducted. PM2.5는 다양한 오염원에서 배출되며, 심각한 건강 영향을 초래할 수 있기 때문에 이를 저감하기 위해서는 그 오염원을 파악하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 PM2.5 오염원 추정을 위해 positive matrix factorization (PMF) 모델을 수행하였고 지역적 오염원 유입 방향을 알아보기 위해 conditional bivariate probability function (CBPF)를 수행하였다. 건강영향을 일으키는 메커니즘 중 하나인 산화스트레스는 DTT assay를 사용하여 측정하였다. 인위적 오염원의 주요 마커성분인 미량원소는 X선 형광 분석기 (XRF)와 유도결합 플라즈마 질량분석기 (ICP-MS)로 분석하였다. 두 분석기기 간의 측정 방법 차이는 농도 결과뿐만 아니라 오염원을 추정하고, 오염원과 산화 잠재력 간의 상관관계를 분석하는 데 영향을 줄 수 있다. 따라서 이 연구의 목표는 XRF와 ICP-MS의 결과를 농도 수준에서 비교하는 것뿐만 아니라 오염원 추정 결과와 산화 잠재력 간의 상관관계를 비교하는 데 있다. 2021년 11월부터 2022년 12월까지 107개의 샘플을 서울에서 포집하여 유기성분, 이온성분, 그리고 미량원소를 분석하였다. 연구기간 동안 PM2.5의 평균 농도는 20.5 μg/m³로 대기환경 기준인 15 μg/m³을 초과했다. 두 기기로 측정한 미량원소는 XRF에서는 평균 0.756 μg/m³이었고 ICP-MS에서는 0.825 μg/m³ 로 조금 더 높은 농도를 보였다. PMF는 XRF로 측정한 미량원소와 ICP-MS로 측정한 결과로 각각 수행하였다. 오염원은 이차 질산염, 이차 황산염, 자동차, 생물성 연소, 소각, 기름 연소, 석탄 연소, 토양, 산업 그리고 노후 해염으로 동일하게 도출되었지만, 기여도 간의 차이가 있었다. CBPF 결과에서는 오염원 내 미량원소 비율로 인해 약간의 차이가 있었다. DTT assay 결과 DTTv는 0.444 nmol/min/m³, DTTm은 0.251 nmol/min/m³ 으로 나타났으며, DTTv는 질량 농도가 높을수록 상관성이 높고, DTTm은 PM2.5의 구성 성분 영향을 더 잘 반영했다. DTTv는 OC (r = 0.8643)와 강한 상관관계를 보였다. 다중 선형 회귀 분석 결과, XRF-PMF 모델에서는 이차 질산염과 석탄 연소가, ICP-MSPMF 모델에서는 산업과 기름 연소가 산화 잠재력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이 연구는 서울의 PM2.5 오염원을 추정하고 산화잠재력과의 관련성을 판단하였다. 산화 잠재력을 판단하는 데는 농도 데이터의 결과가 영향을 미쳤지만, PMF는 농도와 불확도 데이터를 모두 고려하여 수행되기 때문에 모두 신뢰성 있는 결과를 얻었다. 따라서 어떤 PM2.5 연구를 진행하느냐에 따라 적절한 기기를 선택하는 것이 중요하다.

PM2.5 source apportionment and mortality risk assessment using machine learning-based missing value estimation

김영권 서울대학교 대학원 2023 국내박사

Fine particulate matter (PM2.5) and its constituents have adversely affected public health in East Asia, leading most countries to implement PM2.5 spatial and constituents monitoring to study health effects and emission sources. However, the ambient air monitoring network and supersite for such PM2.5 monitoring in Seoul, South Korea, has been losing half of its monitoring data due to high missing rates, potentially resulting in biases in mortality risk assessment and source apportionment. This thesis aims to improve the biases of PM2.5 mortality risk assessments and source apportionment compared to the conventional preprocessing methods of missing values by estimating missing values based on low-rank approximation and machine learning methods. As a first step, the missing values of the PM2.5 data are estimated, and the most accurate methods are selected for each data type. As a second step, four types of mortality risk assessment and source apportionment were performed and evaluated for the case with non-missing data and three cases with preprocessing of missing values including the conventional method. Twenty percent of PM2.5 spatial and constituent concentrations were artificially missing and estimated using multiple methods. Low-rank approximation (LRA) estimated the missing values of spatial PM2.5 mass concentrations measured in 25 ambient air monitoring networks in Seoul in 2020-2021 with the highest coefficient of determination 0.95 and further factorized the 25 districts in Seoul into five areas suitable for mortality risk assessment compared to other machine learning methods. The estimates of missing values using LRA were then applied to mortality risk assessments using distributed lag non-linear model (DLNM) based on the areas factorized by LRA. The results using the estimates improved the bias of flattening relative risk curves in the results of the conventional preprocessing method, which excludes missing values, to be similar to the results using non-missing data. Rrandom forest (RF) estimated the missing values of PM2.5 constituent concentrations measured at the Seoul supersite in 2018-2019 with the coefficients of determination 0.83 compared to other methods. The estimates of missing values of carbon species were then applied to source apportionment using positive matrix factorization (PMF). The contributions from each source showed the smallest differences with the result using non-missing data compared to the conventional preprocessing methods of median replacement and missing values exclusion. Also, oil combustion contribution, which was estimated to be zero in the conventional missing values exclusion method, was improved to 0.62%, similar to the result of 0.64% using non-missing data. As the scale of PM2.5 monitoring data increases in the future, missing values estimation using LRA and RF is needed to improve biases in mortality risk assessment and source apportionment for effective air quality management. 초미세먼지(PM2.5) 및 화학적 구성성분에 대한 공중보건의 악영향이 동아시아에서 보고됨에 따라서 대부분의 국가들은 PM2.5의 건강영향 및 오염원을 연구하기 위하여 PM2.5를 공간적 및 성분적 모니터링을 하고 있다. 그러나 한국의 서울에서 PM2.5의 공간 및 성분 농도를 모니터링하기 위한 도시대기 측정망과 대기환경연구소는 높은 결측률로 인해 모니터링 데이터의 절반이 손실되고 있으며, 이로 인하여 사망위험평가 및 오염원추정의 편향이 발생하고 있다. 현재까지 PM2.5모니터링 자료의 결측으로 인하여 사망위험평가 및 오염원추정에 발생하는 편향을 정량적으로 평가하고 이러한 편향을 결측 값 추정을 통하여 개선한 연구는 없다. 본 연구는 저차원근사(LRA) 및 기계학습(Machine learning)을 이용하여 PM2.5의 공간 및 성분 농도의 결측 값을 추정함으로써 사망 위험 평가 및 오염원 추정의 편향을 개선시키는 것을 목표로 한다. 첫번째 단계에서는 PM2.5 자료의 결측 값을 추정하고, 자료 유형별로 가장 정확한 추정방법을 선정한다. 두 번째 단계에서는 결측 값의 여부와 기존 방법을 비롯한 결측 값 전처리방법 세 가지에 따라서 총 네가지 유형의 사망률위험평가 및 오염원추정을 수행하고 비교하였다. PM2.5 자료에서 20%를 인위적으로 누락시키고 여러가지 방법으로 추정하였다. 서울시 25개 도시대기측정망에서 2020~2021년 동안 측정된 공간적 PM2.5 질량농도의 결측 값은 저차원근사를 이용한 결과에서 가장 높은 결정계수(R2) 0.95로 추정되었다. 또한, 저차원근사는 결측 값 추정과정에서 서울시 25개 지역구를 사망률위험평가에 적합한 다섯 영역으로 묶어 인자화 하였다. 저차원근사로 추정한 값을 분산지연 비선형모델(DLNM)에 적용하였고 앞서 인자화된 영역을 기반으로 사망률위험평가를 수행했다. 결측 값을 제외하던 기존방법의 결과에서는 상대위험도 곡선이 평탄해지는 편향성이 발견됬으나 이는 저차원근사의 추정 값을 사용한 결과에서 미결측 자료의 결과에 가깝도록 개선되었다. 수도권 대기환경연구소 2018~2019년에 측정된 PM2.5 성분 농도의 결측 값은 랜덤포레스트(RF)를 이용하여 다른 방법 대비 가장 높은 결정계수 0.83으로 추정되었다. 탄소화학종(유기탄소, 원소탄소)결측 값을 랜덤포레스트로 추정하여 오염원을 추정을 위한 양행렬분해(PMF)에 적용하였다. 각 오염원별 기여도는 결측 값을 중앙값으로 대체하고 제외하던 기존방법들의 결과 대비 미결측 자료를 사용한 결과와 가장 작은 차이를 보였다. 또한, 결측 값을 제외하던 기존방법의 결과에서 0으로 추정된 기름연소의 기여도가 미결측 자료의 결과인 0.64%와 유사한 0.62%로 개선되었다. 향후 PM2.5 모니터링 자료의 양이 방대해질 것으로 예상됨에 따라서 효과적인 대기질 관리를 위해서는 저차원근사 및 랜덤포레스트로 결측 값을 추정하여 사망위험률평가 및 오염원 추정의 편향을 개선시키려는 노력이 필요하다.

전과정평가를 이용한 녹색인증기술의 온실가스 감축에 대한 영향 연구

조선영 서울대학교 2016 국내석사

환경보호를 위한 관심이 전 지구적으로 중요하게 여겨지며 우리나라는 2010년 신(新) 성장 동력인 유망 녹색기술의 활용을 촉진하고 에너지 및 자원 절감을 위하여 녹색인증 제도를 도입하였다. 에너지와 자원을 절약하고 효율적으로 사용하여 온실가스 및 오염물질 배출을 최소화 하는 대상기술 10대 분야를 제시하고, 에너지자원 활용의 효율성, 절약성, 녹색성장기여도 등을 평가하여 인증을 부여받은 공법․기술의 산업화를 지원하기 위함이다. 최근 PM10과 PM2.5로 대표되는 미세먼지는 과거와 달리 관심영역이 점점 더 미세한 입자 쪽으로 옮겨지고 있으며, 미세먼지가 환경에 미치는 영향이나 초미세먼지의 제어에 관한 연구가 지속적인 관심의 대상이 되고 있다. 이에 미세먼지의 주요 배출원 중의 하나인 석탄 화력발전소는 중요한 국가기반 시설로 여겨지고 있다. 화력발전소의 경우 적용되는 공법․기술에 따라 오염물질 제거효율 뿐만 아니라 에너지 소모량, 필터 사용량 등의 투입물과 폐자재 등의 배출량 또한 큰 차이가 난다. 이는 대기오염을 저감시키기 위한 대기오염방지시설의 투입물과 배출물이 다른 환경오염을 유발할 수 있음을 예상할 수 있게 한다. 이에 본 연구에서는 국내 화력발전소에 설치되어 있는 Bag filter 기술과 녹색인증 기술인 Cy-bag filter 기술의 잠재적인 환경영향을 비교․분석하고자 전과정평가(Life Cycle Assessment, LCA) 기법을 활용하였다. 각 기술의 운전단계를 시스템 경계로 설정하여 투입물과 배출물에 따른 목록분석(Life Cycle Inventory Analysis, LCIA)을 수행하였고, 그 결과에 따라 두 공정에 대한 환경영향평가(Life Cycle Impact Assessment, LCIA)로서 특성화결과 값을 도출하여 자원고갈, 지구온난화, 산성화, 부영양화, 오존층 고갈, 광화학적 산화물생성 등의 여러 가지 영향범주에 대한 환경영향을 비교․분석하였다. 각 기술에 대한 환경영향 범주를 녹색인증의 단일 평가항목인 녹색성에 적용하기 위하여 대기처리기술의 특성을 고려하고 주요 이슈(Key issue)가 될 수 있는 지구온난화 범주를 선정하였다. 또한 대기처리기술에 국한하는 것이 아닌 추후 녹색인증의 녹색성 평가를 위한 환경영향 범주 산정 방안에 대하여 제안하였다. 두 공정에 대한 전과정평가의 특성화결과 중 지구온난화지수(Global Warming Potential, GWP)는 Bag filter 기술이 1.00E-04 kg, Cy-bag filter 기술이 6.83E-05 kg으로 약 1.5배 이상 지구온난화에 미치는 영향이 더 많은 것으로 분석되었으며, 이는 Bag filter 기술의 전력소모와 필터소모가 상대적으로 많은 것이 원인으로 파악되었다. 본 연구의 결과에서는 대기처리기술에 대한 녹색성 평가시에 전력사용과 필터소모를 비용으로만 고려하는 경우 전력 생산, 필터 생산 및 폐기시에 발생하는 CO2로 인한 2차 오염, 즉 지구온난화에 대한 영향을 간과하게 될 수 있다는 점을 알 수 있었다. Bag filter 기술의 전력사용량과 필터소모량이 Cy-bag filter 기술에 비해 상대적으로 많아 이산화탄소 배출량이 많아지고 지구온난화 기여도가 높음을 알 수 있었으며, 이러한 특성을 고려하여 지구온난화지수를 집진시설의 녹색성 평가지표로 선정하였다. 추후 대기처리기술의 녹색성 평가시에는 대기오염물질의 처리효율성 뿐만 아니라 각 공정의 전체적인 환경성을 고려한 환경영향 범주를 함께 고려하여 반영해야 할 것으로 판단된다. 이를 활용함으로 주요한 국가기반시설의 하나인 화력발전소의 대기오염방지시설에 대한 지속가능한 개발을 유도할 수 있는 하나의 방안이 될 것으로 사료된다. 향후 녹색인증의 녹색성 평가시 전과정평가를 활용하기 위해서는, 첫째, 기술분야별로 연구범위를 포함한 작성지침을 개발하여 전과정평가의 객관성을 확보해야하며, 둘째, 비교기술 설정시 데이터 수집은 동등하거나 유사한 시간적, 기술적, 지역적 특성 등을 고려하여 산정해야한다. 셋째, 선정된 평가 집단은 작성지침의 적용여부, 제시된 환경영향범주의 타당성, 전과정평가 해석 등을 종합적으로 검토해야한다. 이를 활용하여 기술의 녹색성을 타당하게 제시하고 평가할 수 있으며, 기술분야별 작성지침 누적데이터 구축이 가능해지고 이를 통한 산업계의 흐름을 파악할 수 있게 한다. 나아가 기술분야별 전과정평가를 통한 환경영향범주의 인벤토리 구축을 가능하게 하여 기술분야별 온실가스 배출 기여도를 파악하고 관리할 수 있을 것으로 기대한다.

Associations between hourly PM2.5 chemical constituents and emergency department visits for cardiovascular and respiratory disease

엄희상 Seoul National University 2016 국내석사

Introduction : Several epidemiological studies have investigated fine particulate matter (≤ 2.5 μm in aerodynamic diameter, PM2.5) has a risk for adverse effects on human health. Previous studies have focused on the risk associated with the total mass of particles, without considering the chemical constituents of them. In this study, the hourly differences between PM2.5 chemical constituents and emergency visits for cardiovascular disease and respiratory disease were estimated using time-stratified case-crossover design. Methods: The study periods were from January 1 to December 31, 2013 in Seoul, Korea. Hourly health outcome data on emergency department visits for cardiovascular disease and respiratory disease were provided by National Emergency Department Information System (NEDIS). Emergency department visits data were classified according to the discharge diagnosis for cardiovascular disease and respiratory disease (ICD-10, cardiovascular, I00-I99 and respiratory, J00-J99). Hourly data for PM2.5 mass and chemical constituents were measured by real-time monitoring at one sampling site located at Bulgwang-dong, Seoul (37.36° N, 126.56° E). In this study, PM2.5 mass and only 13 chemical constituents (OC, EC, Cl-, Mg2+, Na+, NH4+, NO3-, SO42-, Ca, Fe, K, Pb, and Zn), were selected after QA/QC procedure. The meteorological data such as hourly mean temperature (℃), relative humidity (%), and air pressure (hPa) were adjusted as confounding variable. Time-stratified case-crossover analysis and conditional logistic regression analysis were used to estimate the adverse health effects of fine air particles and to estimate and adjusted odds ratio (ORs) and 95% confidence intervals (CIs), respectively. The short-term effects were estimated using moving averages in six periods (1-6(h), 7-12(h), 13-18(h), 19-24(h), 25-48(h), 49-72(h)) and adjustments of this association by age (≥ 65 years) and season. Results and Discussion : The strongest adverse effects for cardiovascular disease exacerbations were associated with PM2.5 mass, OC, EC, Cl-, Ca, Fe and Zn after 19-24h lag period and NH4+, NO3-, and SO42- after 25-48h lag period were estimated. The strongest adverse effects for respiratory disease exacerbations were associted with NO3-, K and Pb after short lag periods (0-6h and 7-12h) and PM2.5, OC, EC, Cl-, NH4+, SO42-, Ca, Fe, and Zn after longer lag periods (19-24h and 25-48h). For those older than ≥ 65 years, the strongest adverse effects for cardiovascular disease exacerbations were shown with PM2.5 mass, OC, EC, Cl-, Ca, Fe, and Zn after 19-24h lag period and NO3- after 25-48 h lag period and respiratory disease exacerbations of OC, EC, Fe and Zn after 19-24h lag period were observed. Especially, among PM2.5 chemical constituents, EC showed the strongest association with cardiovascular disease and respiratory disease exacerbations. For all of seasons, significant positive associations for PM2.5 mass and chemical constituents excluding Mg2+ were observed for cardiovascular and respiratory disease. Conclusion : This study found major differences of associations between PM2.5 constituents and emergency visits for cardiovascular and respiratory disease in Seoul. This study will provide robust evidences for the health impacts of PM2.5 chemical constituents.

PM2.5 Source Contributions and their Trend Analysis in Seoul and Ulsan, Korea (2016-2022)

한수정 서울대학교 대학원 2025 국내석사

PM2.5는 건강에 해로운 물질로 확인되었으며, 2013년 국제 암 연구소(International Agency for Research on Cancer, IARC)에 의해 1군 발암물질로 분류되었다. 이에 따라, 한국 정부는 2013년 대기환경보전법을 통해 PM2.5 질량 농도에 대한 환경 기준을 지정, 처음 서울에서 시행된 후 2015년부터 전국적으로 확대되었다. 또한, 2019년 12월부터 계절관리제를 도입하여 PM2.5 고농도 발생 시기인 겨울철(12월~다음해 3월)에 주요 오염원을 집중적으로 관리하고 있다. 이러한 정책은 초기에 대기 중 PM2.5 농도 저감에 뚜렷한 성과를 보였으나, 최근 들어 감소 추세가 둔화되고 있다. 또한, 2022년 한국의 연평균 PM2.5 질량 농도는 18.3 μg/m3로, 연평균 PM2.5 대기환경기준(15 μg/m³)을 초과하였다. 본 연구는 DN-PMF 모델을 수행하여 PM2.5 오염원을 추정하고, 각 오염원의 장기간 기여도 변화를 분석하고자 한다. 2016년부터 2022년까지 서울(수도권)과 울산(영남권)의 한 시간 단위 PM2.5 측정 데이터는 국립환경과학원(NIER)으로부터 제공 받았다. 데이터에는 PM2.5, 질량 농도, 탄소 성분, 이온 성분, 미량 원소가 포함되었다. PM2.5 질량농도는 수도권과 영남권에서 모두 유의미하게 감소하였다. DN-PMF 모델링을 통해 10개 오염원이 공통적으로 도출되었으며, 기여도 변화는 지역에 따라 차이를 보였다. 연구 기간 동안 SO2와 NO2의 농도는 감소했지만, 이차 생성 오염원은 크게 감소하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 이차 생성 오염원은 NOx 및 SOx 배출 뿐만 아니라 NH3와 같은 보조 전구물질의 관리가 필요한 것으로 판단된다. 또한, 장거리 이동을 통해 유입되는 PM2.5는 정확한 오염원 파악이 어려워 지속적인 모니터링이 필요하다. 자동차 오염원은 영남권에서 큰 변화를 보이지 않고 있으나, 2023년부터 매년 12월부터 다음해 3월까지 5등급 차량의 운행 제한 정책이 확대됨에 따라 기여도가 감소할 것으로 예상된다. 최근 수도권 생물성연소 오염원의 기여도가 증가하는 추세를 보였다. 수도권은 육류 및 생선구이 식당, 캠핑 활동이, 영남권은 농업 잔재물 소각 및 노천 소각이 주요 원인으로 작용하는 것으로 나타났다. 이에 따라, 수도권은 식당 내 육류 및 생선구이 관련 배출 규제 강화가 필요할 것으로 판단된다. 2016년 선박 연료유 황 함량 기준 강화 이후, 기름 연소 오염원의 기여도가 크게 감소하였다. 수도권에서는 2018년 이후 석탄연소 오염원의 기여도가 증가하는 경향을 보였으며, 비소(As) 농도 또한 증가한 것이 확인되었다. 비소(As)와 납(Pb)의 함량은 석탄의 종류와 그 원산지에 따라 다르게 나타나므로, 석탄 수입 지역의 지속적인 모니터링과 석탄 품질 관리가 요구된다. 또한, 중국 정부가 비소(As) 함량이 높은 석탄 폐석의 사용을 장려하고 있어, 중국의 석탄 소비에 대한 모니터링이 필요하다. 산업 오염원은 수도권에서 크게 감소하였으며, 이는 산업시설에 대한 배출 규제 강화 시기에 맞춰 나타난 것으로 분석되었다. 본 연구는 PM2.5 배출원의 장기간 변화를 분석하고, 대기 질 개선을 위해 관리가 필요한 주요 오염원을 분석하였다. 연구 결과, 기름 연소 및 소각 오염원은 유의미하게 감소한 반면, 이차 생성, 자동차, 생물성연소, 석탄 연소 오염원은 추가적인 관리와 규제가 필요한 것으로 나타났다. PM2.5, identified as a health-hazardous substance and classified as a Group 1 carcinogen by the International Agency for Research on Cancer in 2013, poses significant risks to public health. To combat these risks, the South Korean government established the ambient air quality standard for PM2.5 mass concentration through the Air Quality Preservation Act in 2013, initially implemented in Seoul and expanded nationwide in 2015. Since December 2019, the Seasonal Management Program has targeted major PM2.5 sources during winter (December-March), a period of frequent high-concentration events (HCEs). While these measures initially achieved notable reductions, the downward trend in PM2.5 mass concentration has slowed in recent years. In 2022, South Korea recorded an annual average PM2.5 mass concentration of 18.3 μg/m3, exceeding the national air quality standard of 15 μg/m3. This study aimed to analyze long-term trends in PM2.5 source contributions using the meteorologically adjusted Dispersion-Normalized Positive Matrix Factorization (DN-PMF) model. Hourly monitoring data from 2016 to 2022 in Seoul (SMA) and Ulsan (YA) was provided by the National Institute of Environmental Research (NIER). The data set included PM2.5 mass concentrations, carbonaceous components, ionic species, and trace elements. The average mass concentration of PM2.5 significantly decreased in both SMA and YA. Through DN-PMF modeling, ten sources were commonly resolved, while the long-term trends of their contribution varied by site. Although the concentration of SO2 and NO2 declined for the study period, secondary sources did not significantly decrease. These sources, characterized by secondary formation, are suggested to manage not only the emissions of NOx and SOx but also other co-precursors, such as NH3. Secondary sources of PM2.5 transported through long-range inflow are difficult to identify; thus, continuous monitoring is necessary. The motor vehicle sources have remained consistent in YA. As policies such as restrictions on the operation of grade 5 vehicles from December to March are extended to YA, a decline in their contribution is expected. In recent years, biomass burning sources in SMA have increased. Most of the PM2.5 emissions from biomass burning in SMA were influenced by the meat and fish grilling in restaurants and camping activities, while more than half in YA were attributed to open burning and agricultural residue burning. In particular, regulations on meat and fish grilling in SMA are recommended. There were clear reductions in oil combustion, particularly related to marine fuel, following the mandated reduction in fuel sulfur content in 2016. The coal combustion sources in SMA have increased since 2018, along with the concentration of As. As the contents of As and Pb vary by coal type and origin, monitoring coal-mining regions supplying imported coal and managing coal quality is required. Furthermore, China's promotion of high-As coal gangue necessitates monitoring its coal consumption. Industry sources significantly decreased in SMA, with significant reductions observed during periods closely linked to implementing stricter emission standards for industrial facilities. This study shows the long-term PM2.5 source contributions and identifies the sources that require management to improve air quality. The results indicate that while oil combustion and incinerator sources have significantly decreased, additional management and stricter regulations are required for secondary sources, motor vehicles, biomass burning, and coal combustion.

Reactive oxygen species (ROS) activity of ambient fine particles (PM2.5) measured in Seoul, Korea

박지은 Seoul National University 2018 국내석사

대기 중 미세먼지의 증가는 호흡기계 및 심혈관계 질환에 의한 사망률과 유병률에 큰 영향을 미치며, World Health Organization (WHO)의 International Agency for Research on Cancer (IARC)는 미세먼지를 폐암을 유발하는 1급 발암물질로 보고하였다. 그 중에서도 직경이 2.5㎛ 이하인 초미세먼지(PM2.5)는 작은 크기 때문에 폐포 깊숙이 침투하여 흡수되기 용이한 것으로 알려져 있고, 이 때문에 초미세먼지가 미세먼지보다 건강영향에 더 많은 악영향을 준다고 보고되고 있다. 현재까지 우리나라에서는 초미세먼지와 건강영향에 대한 역학적 연구는 수행되어왔지만 질병들의 시초가 되는 세포단위의 노출평가는 아직 진행된 바가 없다. 따라서 본 연구는 서울에서 채취한 대기 중 초미세먼지의 화학성분 및 오염원을 도출하고 Reactive Oxygen Species (ROS) activity와의 상관성을 분석하는데 초점을 맞추었다. PM2.5의 농도는 계절을 cold season과 warm season으로 나누었을 때 cold season 일 때 높게 나타났으며, Secondary Organic Carbon (SOC)과 SO42-를 제외한 나머지 화학 종들도 같은 양상을 보였다. 그 중에서도 cold season 일 때 금속성분 중 지각성분이 전체 PM2.5 농도의 20%를 차지하는 것으로 보아 국외에서 유입된 황사 스모그의 영향을 받았을 가능성이 높은 것으로 사료된다. 각각의 화학 종들과 ROS activity와의 상관계수분석을 통해 Water Soluble Organic Carbon (WSOC)과 수용성 전이금속인 Cr과 Zn가 높은 상관성을 보이는 것을 확인하였고, 단계적 다중 선형 회귀분석을 통하여 As과 V이 높은 상관성을 보이는 것을 확인하였다. 주성분분석을 통하여 soil, mobile, industry, secondary inorganic aerosol (SIA), secondary organic aerosol (SOA), 그리고 oil combustion 등 6개의 오염원을 도출하였고, 그 중에서도 industry, soil, mobile 그리고 SIA과 ROS activity가 유의한 상관성을 보였다. Substantial increase in level of particulate matter has raised concerns in South Korea recently. Ambient particulate matter is classified as Group I carcinogen (IARC, 2013) and multiple epidemiological studies has demonstrated adverse health effects due to exposure of particulate matter. Fine particulate matter (PM2.5) which has a diameter less than 2.5 µm is likely to penetrate deeply into lung and is known to be eliciting adverse health effects. A number of epidemiological studies have been conducted on adverse health effects of PM-related diseases and mortality rate, yet particulate matter (PM)-induced reactive oxygen species (ROS) activity at the cellular level has not been actively studied in Korea. This study assessed PM-induced oxidative potential by exposure of collected ambient PM2.5 samples to the rat alveolar macrophage cell line. The characteristics of PM2.5 in Korea were further characterized by linking chemical constituents and contributing sources to ROS. PM2.5 mass concentration during the cold season was relatively higher than mass concentration during the warm season and chemical constituents except for Secondary Organic Carbon (SOC) and SO42- followed similar trends. The concentration of crustal elements was especially high during the cold season which can be an indication of long range transport of Asian dust. Water soluble organic carbon and water soluble transition metals (Cr and Zn) were also shown to be correlated to oxidative potential and metals such as As and V were shown to have a high contribution to ROS activity according to stepwise multiple linear regression. Principal Component Analysis (PCA) results identified six factors that can be interpreted as soil, mobile, industry, secondary inorganic aerosol, secondary organic aerosol and oil combustion. Moreover, through Principal Component Regression (PCR), industry, soil, mobile and SIA were shown to be statistically significant sources in a relation to ROS activity.

Study on the health effects of PM2.5 constituents and source contributions in major metropolitan cities(Seoul, Daejeon, Gwangju, and Ulsan), South Korea

김상철 서울대학교 대학원 2023 국내박사

PM2.5에 대한 노출은 전 세계적으로 사람의 건강에 심각한 위협이 되고 있으며, 사망과 장애에 영향을 미치는 대표적인 위험 인자(risk factor)이다. 우리나라 역시 급속한 산업화 및 도시화에 따라 PM2.5에 의한 심각한 대기질 문제를 겪고 있으며, 대기 중 PM2.5 농도 저감을 위해 다양한 정책이 추진되고 있다. PM2.5는 불균일 혼합물(heterogeneous mixture)로 황산염, 질산염, 유기탄소, 원소탄소 및 비소, 크롬과 같은 중금속 등의 매우 다양한 화학물질로 구성되는데, PM2.5의 화학적 조성은 지역에 따라 다른 (region- specific) 특성이 있다. 이는 PM2.5가 배출원에서의 직접 배출(primary emission) 보다 황산화물(SOx), 질소산화물(NOx), 휘발성 유기화합물(VOCs) 등 가스상 전구물질의 대기 중 화학반응에 의한 2차 생성(secondary formation)을 통해 주로 대기 중에 존재하기 때문이다. 즉, 대상지역 및 인근지역의 전구물질 배출량, 대기 중 전구물질의 농도, 기상조건, 오염원의 위치, 지리적 특성 등 매우 다양한 인자들에 의해 PM2.5 조성이 결정된다. PM2.5 화학적 조성은 대상 지역의 PM2.5에 영향을 나타내는 주요 오염원을 규명하고, 각 오염원의 기여도를 산정함에 있어 매우 중요한 요소이다. 또한, 화학적 조성은 궁극적으로 PM2.5 노출이 인체에 유발하는 건강영향과도 밀접하게 연관되어 있기 때문에 보건학적 측면에서의 PM2.5 관리를 위해서는 대상 지역에서의 PM2.5의 구성성분 및 오염원에 의한 건강영향을 정량적으로 산정할 필요가 있다.본 연구에서는“대기관리권역의 대기환경개선에 관한 특별법”에 따라 지정된 4개 대기관리권역을 대표하는 대도시인 서울, 대전, 광주, 울산에서 2014년부터 5년간 분석된 일별 PM2.5 질량농도 및 구성성분 농도를 이용하여 도시별 오염원을 규명하고, 각 오염원의 기여도를 산정하였다. 또한, 같은 기간 PM2.5 구성성분 농도 및 오염원 기여도와 일별 사망자 수 및 응급실 내원환자 수의 연관성을 분석함으로써 PM2.5 노출이 사망과 질병에 미치는 건강영향을 산정하여 건강영향 측면에서 도시별 오염원 관리의 우선순위 선정을 위한 기초자료를 구축하였다.PMF 모델링을 통해 확인된 오염원은 서울, 광주, 울산의 경우 총 10개로 이차 질산염, 이차 황산염, 자동차, 생물성 연소, 소각시설, 토양, 산업, 석탄 연소, 석유 연소, 노후 해염입자 오염원으로 나타났다. 대전의 경우 지리적 위치로 인해 노후 해염입자 오염원은 확인되지 않았고, 나머지 9개 오염원은 다른 도시들과 동일한 것으로 확인되었다. 오염원 기여도에 있어서는 4개 도시 모두에서 공통적으로 이차 질산염, 이차 황산염 및 자동차 오염원에 의한 기여도가 60% 이상으로 나타나 PM2.5가 주로 대기 중 이차생성 및 자동차에 기인하는 것을 확인하였다. 하지만 다른 오염원의 기여도는 도시별 특성에 따라 다르게 나타났는데 특히, 대규모 화력발전소에 인접한 서울, 광주의 경우 석탄 연소 오염원의 기여도가 10% 내외로 높게 나타나 해당 도시에서 네번째로 높은 기여도를 보였다. 반면, 가장 동쪽에 위치한 울산에서는 석탄 연소 오염원의 기여율은 상대적으로 낮았으나 대규모 중화학 공업 도시의 특성이 반영되어 산업 오염원의 기여도가 다른 도시에 비해 월등히 높게 나타났다.PM2.5 구성성분 및 오염원 기여도와 건강영향의 연관성을 분석한 결과는 PM2.5 구성성분 농도 및 오염원 기여도의 단위(IQR) 증가가 전반적으로 사망 및 질병의 상대위험도 증가로 이어짐을 보여주었다. 그러나 구성성분 및 오염원 기여도와 건강영향 사이 연관성의 유의성 및 정도는 지역마다 다르게 나타났다. 먼저 구성성분이 사망에 미치는 영향의 경우 서울, 대전에서는 주로 심혈관계 사망에서 중금속, 유기탄소 등의 구성성분과의 유의한 연관성이 확인되었으나 광주에서는 주로 호흡기계 사망의 상대위험도가 중금속, 이온성분과 밀접한 관계가 있는 것으로 나타났다. 오염원-사망의 연관성에 있어서는 사망의 상대위험도를 증가시킨 구성성분과 밀접한 오염원의 기여도 증가가 사망과 밀접한 것으로 확인되었다. 따라서 PM2.5 노출로 인한 사망 영향을 줄이기 위해서는 도시별 건강영향 분석에 따라 오염원 관리의 우선순위를 마련하고, 각 오염원별 배출량 저감을 위한 정책이 수반될 필요성이 있다. 사망과 다르게 PM2.5 노출에 따른 질병 영향은 주로 호흡기계 질병을 중심으로 구성성분 및 오염원 기여도와 유의한 연관성이 확인되었다. 이 같은 결과는 PM2.5의 주 노출경로가 호흡(inhalation)이고, PM2.5가 매우 미세한 크기로 인해 매질인 공기와 유사하게 거동함에 따라 상기도 뿐만 아니라 하기도인 기관, 기관지, 폐포 등에도 쉽게 도달한 후 염증 반응, 산화스트레스 등의 메커니즘을 통해 호흡기계에 급성 영향을 나타내기 때문으로 판단된다. 상기 메커니즘에 의해 호흡기계 기관에서 생성된 염증성 사이토카인, 활성산소종 등은 다시 전신순환을 통해 심혈관계에 도달해 질병을 유발할 수 있고, 궁극적으로 사망의 위험도를 증가시킬 수 있다. 본 연구의 결과는 대기 중 질량농도 저감에 초점이 맞추어져 있는 현재의 PM2.5 관리정책이 지역별 조성, 오염원 기여도 및 건강영향 특성을 고려한 정책으로 확대될 필요성이 있음을 시사한다. 즉, 환경 오염물질 관리의 궁극적인 목적은 오염물질에 대한 노출이 인체에 유발하는 부정적인 영향을 최소화함으로써 국민의 건강과 안녕을 유지하는 것이기 때문에 지역 특이적인 PM2.5의 조성과 그로 인해 다르게 나타나는 건강영향을 평가함으로써 최적의 대기관리 정책 및 계획 등을 수립하여 실행할 필요가 있다. Exposure to fine particulate matter (PM2.5) has been revealed as severe threats to human health and one of the major risk factors driving both death and disability. South Korea is one of the countries have been suffering from serious air pollution, especially problems related to PM2.5. PM2.5 is a heterogeneous mixture of numerous components such as sulfate, nitrate, organic carbon, elemental carbon, arsenic, lead. The chemical compositional characteristics are highly region-specific because most of the PM2.5 mass concentration is attributable to secondary particles, formed by the reactions among gaseous precursors in the atmosphere. In general, the factors affecting secondary formation are meteorological conditions, source locations, geographical features of the region well as the ambient concentration of gaseous pollutants including sulfur oxides, nitrogen oxides. Therefore, understanding the chemical composition and source profiles in the region of interest is crucial for controlling PM2.5. Moreover, the assessment of health risk caused by PM2.5 exposure needs to conducted to mitigate the adverse health effects from a public health perspective. In this study, the associations of cause-specific mortality and morbidity with both PM2.5 constituents and source contributions were investigated in four metropolitan cities, namely Seoul, Daejeon, Gwangju, and Ulsan. Each city represents the air control zone in the country designated by a special act as of April 2020 to mitigate and control the air pollution on a regional basis. For the analyses, generalized linear model (GLM) was applied to the data including daily health outcomes, the average concentrations of PM2.5 constituents and the results of PMF modelling. The findings show that short-term exposure to PM2.5 constituents largely increased the relative risk (RR) of mortality and morbidity. However, the significance and strength of associations were different among the cities. In addition, source contributions also increased the RR of mortality and morbidity with different strength. In summary, the results of the study imply the importance of approaches based on compositional characteristics and health risk in making proper policies in the region of interest to mitigate the negative health effects of PM2.5 exposure more efficiently.

Source Apportionment and Oxidative Potential of PM2.5 and PM1.0 in Seoul

김태연 서울대학교 대학원 2022 국내석사

Since PM1.0 is mainly emitted from anthropogenic processes and contributes greatly to the health effects of PM2.5, the need for research into PM1.0 as well as PM2.5 is growing. In this study, the constituents of PM2.5 and PM1.0 in Seoul were analyzed and the oxidative potential was measured by dithiothreitol (DTT) assay. The sources were identified by positive matrix factorization (PMF) and their characteristics were compared by conditional bivariate probability function (CBPF), cluster analysis, and potential source contribution function (PSCF). In the average mass concentration of 123 samples collected in Seoul, PM1.0 (15.1 µg/m3) accounted for about 75% of PM2.5 (20.1 µg/m3). This indicates that secondary sources and combustion-related sources mainly contribute to PM2.5. The organic carbon (OC), SO42-, and NH4+ fractions were significantly higher in PM1.0 than in PM2.5. For the crustal elements, the fraction was significantly higher in PM2.5 than in PM1.0. In the result of the PMF model, ten sources contributed to PM2.5 and PM1.0, and each source and its contribution (µg/m3) were as follows (PM2.5, PM1.0). Secondary nitrate: 6.01 (29%), 5.23 (32%); Secondary sulfate: 3.64 (17%), 3.48 (22%); Mobile: 2.71 (13%), 1.81 (11%); Biomass burning: 2.69 (13%), 2.03 (13%); Incinerator: 0.81 (3.8%), 0.69 (4.3%); Soil: 0.61 (2.9%), 0.30 (1.9%); Industry: 1.65 (7.8%), 0.40 (2.5%); Coal combustion: 1.77 (8.4%), 1.22 (7.6%); Oil combustion 0.40 (1.9%), 0.35 (2.2%); Aged sea salt: 0.72 (3.4%), 0.64 (4.0%). The fractional contributions (%) of secondary sources (secondary nitrate and secondary sulfate) in PM1.0 were higher than in PM2.5. For industry and soil sources, the fractional contributions were higher in PM2.5 than in PM1.0. In mobile source, there was a difference in constituents by road dust. The CBPF plots showed the direction of sources around Seoul. These plots showed that many sources were influenced from industrial complexes located in the south and the west of Seoul. For the cluster analysis, the contribution of biomass burning increased when backward trajectories flowed through Manchuria and North Korea. In the cluster flowing from Shandong Province, the contribution of secondary sources increased. Also, in PSCF, North China Plain including Shandong Province was mainly indicated as a possible source area of secondary sources, and the contributions of these sources increased significantly when high concentration events (HCEs) occurred. In particular, secondary sulfate from North China Plain contributed greatly to PM1.0 when HCEs occurred during seasonal management period (SMP). The DTTv of PM2.5 and PM1.0 were 0.611 nmol/min/m3 and 0.588 nmol/min/m3, respectively. PM1.0 contributed mostly to the oxidative potential of PM2.5. In Pearson correlation analysis, OC showed the highest correlation with DTTv (PM2.5: r=0.873, PM1.0: r=0.786). By the multiple linear regression, secondary nitrate and biomass burning were selected as variables to represent DTTv in both PM2.5 and PM1.0. In this result, biomass burning was an important source related to oxidative potential and secondary nitrate showed the influence of secondary formation process. This study showed that the continuous studies of PM1.0 were necessary to understand the characteristics of sources and oxidative potential, and showed that management of secondary sources and biomass burning source in Seoul was necessary. PM1.0은 인위적 과정에서 주로 배출되고 PM2.5의 건강 영향에 대부분을 차지하기 때문에 PM2.5뿐만 아니라 PM1.0에 대한 연구의 필요성은 커지고 있다. 본 연구에서는 서울의 PM2.5와 PM1.0의 성분을 분석하고 dithiothreitol (DTT) 분석을 통해 산화 잠재력을 평가하였다. 또한, positive matrix factorization (PMF)을 통해 오염원을 추정하였고 conditional bivariate probability function (CBPF), cluster analysis, potential source contribution function (PSCF)를 통해 오염원들의 특징을 비교하였다. 서울에서 채취한 123개 시료의 평균 질량농도에서 PM1.0 (15.1 µg/m3)이 PM2.5 (20.1 µg/m3)의 약 75%를 차지하였다. 이는 이차 생성과 연소관련 오염원이 PM2.5에 크게 기여하는 것을 나타낸다. Organic carbon (OC), SO42-, NH4+는 PM1.0에서 유의하게 큰 비율을 차지하고 있었고 지각 성분의 비율은 PM2.5에서 유의하게 컸다. PMF 결과 10개의 오염원이 기여했으며, 각각의 오염원과 기여도(µg/m3)는 다음과 같다(PM2.5, PM1.0). 이차 질산염: 6.01 (29%), 5.23 (32%); 이차 황산염: 3.64 (17%), 3.48 (22%); 자동차: 2.71 (13%), 1.81 (11%); 생물성연소: 2.69 (13%), 2.03 (13%); 소각: 0.81 (3.8%), 0.69 (4.3%); 토양: 0.61 (2.9%), 0.30 (1.9%); 산업: 1.65 (7.8%), 0.40 (2.5%); 석탄연소: 1.77 (8.4%), 1.22 (7.6%); 기름연소: 0.40 (1.9%), 0.35 (2.2%); 노후 해염: 0.72 (3.4%), 0.64 (4.0%). 이차 생성 오염원(이차 질산염과 이차 황산염)은 PM1.0에서 더 큰 기여도 비율을 차지했으며, 산업과 토양 오염원의 기여도 비율은 PM2.5에서 더 높았다. 자동차 오염원에서는 도로 먼지로 인한 성분의 차이가 나타났다. CBPF는 서울 주변의 오염원 방향을 잘 나타내고 있었으며 많은 오염원들이 남쪽과 서쪽에 위치한 산업단지의 영향을 받는 것으로 나타났다. 클러스터 분석에서는 역궤적이 만주와 북한을 통해 유입될 때 생물성연소의 기여도가 높아졌고, 산둥성에서 유입되는 경우 이차 생성 오염원의 기여도가 증가했다. PSCF 결과에서도 주로 산둥성을 포함한 North China Plain이 이차 생성 오염원의 오염원 가능지역으로 나타났고 이 오염원들은 고농도 사례 시 기여도가 유의하게 증가하였다. 특히, North China Plain으로부터의 이차 황산염은 계절관리제기간 동안 고농도 사례 시 PM1.0에 크게 기여했다. PM2.5와 PM1.0의 DTTv (nmol/min/m3)는 각각 0.611, 0.588로 PM2.5의 산화 잠재력의 대부분에 PM1.0이 기여했다. Pearson 상관 분석에서 OC가 DTTv와 가장 높은 상관성을 보였다(PM2.5: r=0.873, PM1.0: r=0.786). 다중 회귀분석에서 이차 질산염과 생물성연소는 PM2.5와 PM1.0에서 모두 DTTv를 설명하는 변수로 선택되었다. 이 결과에서 생물성연소는 산화 잠재력과 관련된 중요한 오염원이었고 이차 질산염은 이차 생성 과정의 영향을 나타냈다. 본 연구는 오염원과 산화 잠재력의 특성을 파악하기 위한 지속적인 PM1.0 연구의 필요성을 보여주었고, 서울에서 이차 생성과 생물성연소 오염원 관리의 필요성을 나타냈다.