연구실 개요 About the Lab

연구 방향 Research Direction
청정순환기술연구실은 대기오염, 온실가스, 자원순환 문제를 데이터 기반 환경기술로 해결하는 응용 환경공학 연구를 수행합니다. Circular Intelligence & Resource Cycle Laboratory conducts applied environmental engineering research that addresses air pollution, greenhouse gases, and resource circulation through data-driven environmental technologies.
중점 기술 Core Technologies
초미세먼지와 대기오염원 해석, 온실가스의 정량적 모니터링, AI 기반 환경센서 및 자동화 기술, 폐기물 처리와 자원회수 기술을 통합적으로 다룹니다. The lab integrates source apportionment of fine particulate matter, quantitative greenhouse gas monitoring, AI-based environmental sensors and automation, and waste treatment with resource recovery technologies.
연구 접근 Research Approach
머신러닝, 수용모델, 공간통계, 환경센서, UAV 계측, 공정 모델링을 결합해 실제 현장과 정책에 적용 가능한 결과를 도출합니다. The lab combines machine learning, receptor modeling, spatial statistics, environmental sensors, UAV monitoring, and process modeling to generate outcomes applicable to field operations and policy.

연구 분야 Research Areas

대기오염 및 PM2.5 오염원 해석 Air Pollution and PM2.5 Source Analysis

PM2.5 화학성분 분석, 오염원 기여도 추정, 공간 분포 분석, 건강영향 평가를 통해 도시와 산업단지의 대기질 문제를 정량적으로 해석합니다. The lab quantitatively interprets urban and industrial air quality issues through PM2.5 chemical composition analysis, source contribution estimation, spatial distribution analysis, and health impact assessment.

온실가스 모니터링과 탄소중립 Greenhouse Gas Monitoring and Carbon Neutrality

도시와 배출원에서 CO2 및 CH4 농도를 측정하고, 현장 관측과 배출량 해석을 연결해 감시기술을 개발합니다. The lab measures CO2 and CH4 concentrations in cities and emission sources and links field observations with emission analysis to develop monitoring technologies.

AI 기반 환경센서와 데이터 통합 AI-based Environmental Sensors and Data Integration

저가형 센서 보정, 결측치 대체, 시계열 예측, 자동화 플랫폼 구축을 통해 환경 데이터의 신뢰성과 활용성을 높입니다. The lab improves the reliability and usability of environmental data through low-cost sensor calibration, missing-value reconstruction, time-series prediction, and automation platform development.

폐기물 처리 및 자원순환 Waste Treatment and Resource Circulation

반도체 공정 폐수 처리, 바이오매스 활용, 유가금속 회수, 폐기물 고형화 공정 모델링을 기반으로 순환형 처리기술을 연구합니다. The lab studies circular treatment technologies based on semiconductor wastewater treatment, biomass utilization, valuable metal recovery, and waste solidification process modeling.

유해물질 거동과 위해성 평가 Contaminant Fate and Risk Assessment

나노물질, 중금속, 환경오염물질의 거동과 독성 특성을 분석하고 관리기술과 연결합니다. The lab analyzes the transport behavior and toxic characteristics of nanomaterials, heavy metals, and environmental contaminants and connects them to management technologies.

정책 연계와 현장 적용 Policy Linkage and Field Deployment

국가기관, 지자체, 산업체와 연계한 연구를 통해 도시 대기관리, 통합물관리, 산업단지 탄소중립에 직접 기여하는 연구를 수행합니다. The lab works with national agencies, local governments, and industry to contribute directly to urban air management, integrated water management, and industrial carbon neutrality.

수행과제 개요 Project Portfolio

AI 및 자동화 AI and Automation
환경측정과 실험 운영의 효율화를 위해 AI 기반 분석, 센서 보정, 데이터 자동 처리, 실험실 정보관리 체계 구축을 아우르는 과제를 수행하고 있습니다. The lab pursues projects covering AI-based analytics, sensor calibration, automated data processing, and laboratory information management systems to improve the efficiency of environmental measurement and experimental operations.
대기 및 기후 Air and Climate
도시 및 산업지역 대기질 진단, 온실가스 배출 특성 분석, 현장 계측, 오염원 기여도 해석, 예측 모델 개발 등 대기환경 전반을 다루는 연구를 지속하고 있습니다. The lab continues research across the air environment spectrum, including urban and industrial air quality diagnosis, greenhouse gas emission analysis, field monitoring, source apportionment, and predictive model development.
순환 및 처리 Circulation and Treatment
폐수 처리, 부산물 활용, 자원 회수, 공정 최적화를 중심으로 자원순환성과 현장 적용성을 함께 높이는 기술 개발을 추진하고 있습니다. The lab develops technologies that enhance both resource circularity and field applicability, focusing on wastewater treatment, by-product utilization, resource recovery, and process optimization.
정책 및 실증 Policy and Demonstration
공공기관과 산업 현장에 연결되는 실증형 과제를 통해 연구성과를 제도와 운영 현장에 반영하는 것을 중시합니다. The lab places emphasis on demonstration-oriented projects that connect public institutions and industrial sites, allowing research outcomes to be reflected in policy and operational practice.

주요 수행과제 Selected Projects

2026-2031
토양 내 광물-유기물 자가조립 기반 차세대 탄소 흡수 플랫폼 개발 MAOC-Next: A Self-Assembling MinerAl-OrganiC Platform for Next-Generation Soil Carbon Stabilization
2026-2029
베이지안 기계학습과 수용모델을 결합한 대기 오염원 심층 규명 및 활용: 초미세먼지 화학성분과 휘발성유기화합물 통합 분석 Integrating Bayesian Machine Learning and Receptor Models for In-depth Source Apportionment and Utilization of Air Pollution Sources: A Comprehensive Analysis of Fine Particulate Matter Chemical Constituents and Volatile Organic Compounds
2026
센서 기반 LNG 발전시설 공정별 온실가스 배출 현황 정밀 조사 연구 Sensor-Based Precision Investigation of Greenhouse Gas Emission Status by Process in LNG Power Generation Facilities
2026
TMS 장비와 데이터 관리의 표준 절차와 수분함량 최적 관리 기술 개발 Development of data management strategies to meet emission targets and secure additional quotas within the Total Air Pollution Load Management System framework
2025-2026
환경측정대행업 특화 AI 기반 전주기 자동화 플랫폼(E-LIMS) 구축 Development of a specialized AI-based full-cycle automation platform (E-LIMS) for environmental measurement service providers
2024-2027
AI 기반 센서 보정 알고리즘과 무인항공기를 활용한 자가 측정 대상 대기오염물질 측정 플랫폼 개발 Development of a measurement platform for self-monitored air pollutants using AI-based sensor calibration algorithms and unmanned aerial vehicles
2025
머신러닝을 통한 온실가스 농도 예측 및 센서 기반 우심지역 집중감시 기법 개발 Development of machine learning-based greenhouse gas concentration prediction and sensor-based intensive monitoring methods for priority areas
2025-2026
기후위기 대응을 위한 통합물관리 정책 연구 Integrated water management policy research for climate crisis response
2025
통계기반 온실가스 발생원인 평가 모형 개발(III) Development of a statistics-based evaluation model for greenhouse gas emission causes (III)
2025
분해생성물의 독성예측 방법론 수립 Establishment of a methodology for predicting the toxicity of decomposition products
2024
반도체 폐자원 회수 및 재순환 기술 개발 사업 Project for developing recovery and recirculation technologies for semiconductor waste resources
2024
자동 악취배수 모델링 및 악취 센서 시스템 개발 Development of automated odor wastewater modeling and odor sensor systems
2024-2028
폐바이오매스 유래 지방산 고부가가치화를 통한 반도체 공정 TMAH 폐수 처리 기술 개발: 기계학습이 결합된 효율 예측 및 공정 최적화 연구 Development of TMAH wastewater treatment technology for semiconductor processes through high-value utilization of waste biomass-derived fatty acids: efficiency prediction and process optimization with integrated machine learning
2024-2025
3단계(‘23~’25) 한·중 대기질 공동연구(2) Phase 3 ('23-'25) Korea-China Joint Research on Air Quality (2)
2024
도심지역 온실가스 배출특성 파악을 위한 현장 측정 Field measurements for identifying greenhouse gas emission characteristics in urban areas
2024
중장기 미세먼지 배출변화 요인 분석 연구 Research on factors influencing mid- to long-term changes in fine particulate emissions
2024
통계기반 온실가스 발생원인 평가 모형 개발(Ⅱ) Development of a statistics-based evaluation model for greenhouse gas emission causes (II)

연구 키워드 Keywords

방법론 Methods
머신러닝, 수용모델링, 베이지안 공간모델링, 시계열 분석, 센서 보정, UAV 모니터링 Machine Learning, Receptor Modeling, Bayesian Spatial Modeling, Time-series Analysis, Sensor Calibration, UAV Monitoring
주제 Topics
PM2.5, 대기오염, 온실가스, 탄소중립, 환경센서, 폐기물 재활용, 폐수 처리, 독성 예측 PM2.5, Air Pollution, Greenhouse Gases, Carbon Neutrality, Environmental Sensors, Waste Recycling, Wastewater Treatment, Toxicity Prediction
적용 분야 Applications
도시 대기질, 산업 배출 모니터링, 통합물관리, 스마트 환경 플랫폼, 반도체 폐자원 회수 Urban Air Quality, Industrial Emission Monitoring, Integrated Water Management, Smart Environmental Platform, Semiconductor Waste Resource Recovery