우정헌 교수
Jeong-Hyun Woo
서울대학교 환경관리학과 · 지구·행성과학
연구실 소개
우정헌 교수의 연구실은 대기질 예측 정밀도 향상을 위해 기상모델의 풍속 오차를 보정하는 인공지능 기반 윈드 필드 보정 기술을 핵심으로 연구합니다. 특히 동아시아 지역의 PM2.5 오염 원인을 지상, 항공, 위성 관측을 융합해 규명하고, 중국·일본·한국 등 6개국의 국별 배출원 데이터를 통합한 MOSAIC-AQNEA 배출량 틀을 구축하여 지역 대기질 관리에 기여하고 있습니다. 연구는 기후·환경 정책 수립에 실질적인 기초 자료를 제공하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
3Wind speed is a critical factor influencing the transport and dispersion of atmospheric pollutants in air quality models. However, numerical weather prediction (NWP) models, such as the weather research and forecasting (WRF) model, typically overestimate surface wind speeds, leading to inaccuracies in air quality predictions. To address this limitation, we developed an Artificial Intelligence (AI)-based Wind Field Correction (WFC) model aimed at improving PM2.5 forecasts over East Asia. The WFC
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Fine particulate matter (PM 2.5 ) remains a major challenge for air quality management in South Korea, driven by transboundary transport and domestic emissions. While the Korea–United States Air Quality (KORUS-AQ) campaign offered valuable insights into springtime sources, wintertime pollution has yet to be well characterized. The Airborne and Satellite Investigation of Asian Air Quality (ASIA-AQ) and Satellite Integrated Joint Monitoring of Air
Abstract Air pollutant emissions in Northeast Asia play a critical role in regional air quality and transboundary pollution. This study presents the development of the MOSAIC-AQNEA emission inventory framework, integrating country-specific emission inventories for six countries: China, South Korea, Japan, North Korea, Mongolia, and the Asian part of Russia. A mosaic approach was applied to combine nationally developed inventories under a unified sectoral classification scheme. The inventory incl
대표 연구 분야
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