• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.25 no.5
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• pp.86-93
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• 2021

In order to remove particulate matter, functional construction materials are developed. However, there is no evaluation method and infrastructure for particulate matter removal rate. Therefore, the purpose of this study was to build a particulate matter removal rate test chamber and to present a method for particulate matter removal rate. As a result, since construction materials have effectiveness in an environment where particulate matter is generated, the particulate matter injection step was proposed as a comparison target. The evaluation of the particulate removal rate was proposed by relative comparison of the slope values obtained by linear regression analysis for all concentration values measured in the particulate matter injection step. In linear regression method, all measured values can be evaluated, and the variability can be evaluated with the coefficient of determination (R-square), so that the reliability of the particulate matter removal rate can be secured.

• Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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• v.22 no.5
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• pp.535-553
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• 2006

Various aspects of air quality problems caused by aerosols in Seoul are discussed. Based on the measurement data, it was found that the general air quality in Seoul has improved during last twenty years. However, PM10 concentration in Seoul is still higher than other cities in Korea and worldwide. At Seoul, it was suggested that secondary aerosols are as important as aerosols directly emitted in Seoul or transported from outside.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2016.11a
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• pp.424-425
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• 2016

본 연구는 우리나라의 지역별 미세먼지 발생 데이터에 대한 수집과 그에 대한 분석, 처리 방법에 대한 연구로 수집된 미세먼지 데이터에 대한 클러스터링 메소드를 설계하고 구현하는 것을 목표로한다. 본 연구에서는 기상청 산하의 30여개의 관측소에서 측정된 미세먼지 데이터를 기반으로 클러스터링 작업에 대한 전처리를 실시한다. 이러한 전 처리에는 각 관측소의 미세먼지 데이터의 시계열 그래프의 유사도를 비교하기 위하여 Dynamic Time Warping알고리즘을 활용하였으며 이를 통해 산출되는 DTW값을 통하여 유사도가 높은 미세먼지 측정 지역별 클러스터링을 수행해 클러스터링 군별 미세먼지 발생 원인에 대한 분석과 대비, 피해저감 방안등의 대책 마련을 위한 자료로서 활용됨을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.56-58
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• 2019

미세먼지 등 대기오염에 대한 국민적 관심 증가로 정부에서는 2022년까지 국내 배출량 30% 감축을 목표로 하는 '미세먼지 관리 종합대책'을 수립(2017년)하였으며, 국제해사기구(IMO)는 선박의 대기오염물질 배출량 감소를 위한 규정을 강화는 등 대기오염물질 감축을 위한 다양한 노력이 추진되고 있다. 그러나, 부산항을 포함한 부산지역의 미세먼지 농도는 선진국 및 WHO 기준에 비해 여전히 2~3배 높은 수준으로 부산의 주요산업인 부산항을 관리 운영하는 주체인 부산항만공사는 '부산항 미세먼지 종합대책'을 수립하여 추진하고 있다. 본 논문에서는 부산항 내 운영 중인 항만 내 대기오염측정소 데이터를 포함한 항만 인근지역과 타항만의 미세먼지 농도를 분석하였으며, 부산항만공사에서 추진한 항만 하역장비 대기오염물질 배출량 조사결과와 '야드트랙터 LNG 연료전환사업', 'AMP설비 설치사업' 등 '부산항 미세먼지 종합대책'과 그 성과를 소개하고 있다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.24 no.1
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• pp.92-111
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• 2021

As fine dust negatively affects disease, industry and economy, the people are sensitive to fine dust. Therefore, if the occurrence of fine dust can be predicted, countermeasures can be prepared in advance, which can be helpful for life and economy. Fine dust is affected by the weather and the degree of concentration of fine dust emission sources. The industrial sector has the largest amount of fine dust emissions, and in industrial complexes, factories emit a lot of fine dust as fine dust emission sources. This study targets regions with old industrial complexes in local cities. The purpose of this study is to explore the factors that cause fine dust and develop a predictive model that can predict the occurrence of fine dust. weather data and fine dust data were used, and variables that influence the generation of fine dust were extracted through multiple regression analysis. Based on the results of multiple regression analysis, a model with high predictive power was extracted by learning with a machine learning regression learner model. The performance of the model was confirmed using test data. As a result, the models with high predictive power were linear regression model, Gaussian process regression model, and support vector machine. The proportion of training data and predictive power were not proportional. In addition, the average value of the difference between the predicted value and the measured value was not large, but when the measured value was high, the predictive power was decreased. The results of this study can be developed as a more systematic and precise fine dust prediction service by combining meteorological data and urban big data through local government data hubs. Lastly, it will be an opportunity to promote the development of smart industrial complexes.

• Journal of Platform Technology
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• v.8 no.4
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• pp.59-69
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• 2020

Recently, the seriousness of ultrafine dust and fine dust has emerged as a national disaster, but small and medium-sized cities in provincial areas lack fine dust monitoring stations compared to their area, making it difficult to manage fine dust. Although the computing resources for collecting and processing fine dust data are not large, it is necessary to utilize cloud and private and public data to share data. In this paper, we proposed a small edge computing system that can measure fine dust, ultrafine dust and temperature and humidity and process it to provide real-time control of fine dust and service to the public. Collecting fine dust data and using public and private data to service fine dust ratings is efficient to handle with edge computing using raspberry pie because the amount of data is not large and the processing load is not large. For the experiment, the experiment system was constructed using three sensors, raspberry pie and Thinkspeak, and the fine dust measurement was conducted in northern part of kyongbuk region. The results of the experiment confirmed the measured fine dust measurement results over time based on the GIS data of the private sector.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.11
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• pp.393-403
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• 2020

This study was aimed to investigate the factors influencing particulate matter behavior of particulate matter knowledge, particulate matter attitude among adolescents. A descriptive study design was used. Participants were 218 high school students in D city. The data were collected from May 13 to 24 2019. Collected data were analyzed by t-test, one-way ANOVA, Pearson's correlation coefficient, multiple regression using SPSS WIN 18.0 program. Results: The influential factor for particulate matter behavior was particulate matter attitude (β=0.52, p<.001). It was found that particulate matter education experience (β=0.08, p=.157), academic background of father (β=0.08, p=.288), academic background of mother (β=0.05, p=.463), particulate matter knowledge (β=-0.05, p=.415), residence with (β=-0.09, p=.126), school record (β=-0.02, p=.710) had no significant effect on teacher efficacy. In order to develop a program to increase the particulate matter behavior for youth, it is necessary to prepare a plan to improve the attitude of particulate matter.

• Prospectives of Industrial Chemistry
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• v.23 no.4
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• pp.20-29
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• 2020

최근 미세먼지가 사회적 이슈가 됨에 따라 지하철 시스템의 공기 질에도 많은 관심이 쏠리고 있다. 지하철 미세먼지는 지상과 달리 폐쇄적인 환경이라는 특징이 있는데, 이로 인해 발생 및 유입된 미세먼지는 지하철 시스템에 축적된다. 지하철 미세먼지의 대부분을 차지하는 미세마모입자들은 철 성분을 주축으로 다양한 중금속 성분을 포함하므로 인체에 해롭다. 본 기고문에서는 이러한 지하철 미세먼지 및 미세마모입자에 대한 기본 지식과 미세마모입자의 주된 발생원인 휠-레일 접촉 미세먼지발생 연구에 대해 소개하고자 한다. 연구 결과들은 지하철 공기 질 향상을 위해 미세마모입자 발생 저감에 기여할 것으로 기대된다.

• Resources Recycling
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• v.29 no.1
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• pp.62-69
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• 2020

Manufacturing processes in industrial complexes produce NOx, SOx, VOCs, which cause particulate matter (PM). Therefore, this study analyzed the characteristics of each industrial complex by using scattered public data, matched the existing particulate matter(PM) reduction technology, and proposed an optimized reduction plan. The application of matching technologies and facilities by industrial complexes based on data is able to mitigate NOx, SOx, and VOCs which cause particulate matter in the process in advance. This way can be an effective alternative in order to reduce PM in the manufacturing processes as well as industrial complexes.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.300-300
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• 2023

기후변화의 영향 중 하나인 무강우일수의 증가는 우리의 삶에 다양한 피해를 야기하고 있다. 영산강·섬진강권역은 2001년 이후 가장 심한 가뭄을 겪고 있으며, 이로 인해 하천의 건천화, 수질악화, 농업피해 등이 발생하고 있다. 무강우일수의 증가로 인한 피해는 농업지역에만 국한되지 않는다. 도시지역에 무강우가 지속될 경우 공기 중의 미세먼지가 효과적으로 제거되지 못하는 문제가 발생한다. 미세먼지로 인한 환경문제는 특정 배출지역에 국한되지 않고 기상조건에 따라 오염물질이 이동할 수 있으므로 타지역 및 타국가와의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서, 정확한 분석을통해 원인을 규명하고 해결방안을 강구하는 것은 중요한 일이다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 한국환경공단에서 운영 중인 523개의 도시대기 측정소에서 관측된 PM₁₀ 시단위 자료를 이용하여 미세먼지의 추세를 분석하였다. 다음으로 미세먼지의 이동과 소멸과 연관성이 있을 것으로 판단되는 강우량, 습도, 풍속 등의 기상요소 및 무강우일수와 미세먼지 농도의 관련성을 분석하였다. 무강우일수는 전국에 분포된 103개 지상관측소의 시단위 강우자료를 통해 계산하였으며, 무강우일수와 미세먼지 농도의 관계는 각각의 무강우일수에 대응되는 미세먼지의 농도분포를 통해 년단위 및 월단위로 지역별로 분석하였다.