A Monotonicity-Constrained Regression Framework for Counterfactual Estimation and Its Application to PM<sub>2.5</sub> Management in Port Areas

항만지역 PM_2.5 농도는 선박활동, 주변 도시권·배경농도, 기상조건, 시간대별 활동 패턴의 영향을 함께 받아 단순 비교만으로 선박활동의 영향을 해석하기 어렵다. 이 연구는 항만 PM_2.5를 대상으로 단조제약 회귀 기반 반사실적 추정 · 활용 프레임워크를 제안한다. 주변 관측망, 기상, 시간 · 공휴일, 선박활동도 자료로 조건부 PM_2.5 추정농도를 산정하고, 선박활동도 증가에 따른 해석 방향성을 유지하도록 단조제약을 적용하였다. 이후 정책적으로 가능한 reduction-only 입력공간에서 선박활동도만 조정하여 PM_2.5 추정농도 변화를 산정하였다. SHAP 변수군 분석으로 최종모형의 입력 의존 구조를 해석하고, 선박활동도는 낮은 SHAP 비중에도 정책적으로 조정 가능한 입력변수라는 점에서 반사실적 관리 시나리오 대상으로 검토하였다. 인천항 적용 결과, 선박활동도 조정에 대한 모형 반응은 PM_2.5 ‘나쁨’ 등급 및 대기정체 조건에서 상대적으로 크게 나타났다. 제안 프레임워크는 항만 미세먼지 관리에서 선박활동도 조정 시점과 수준을 정량적으로 검토하는 선제적 대응 도구로 활용될 수 있다.