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.
Park, Kwang-Min;Min, Kyung-Sung;Jung, Sang-Hwa;Roh, Yonug-Sook
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.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2002.11a
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pp.312-313
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2002
도로에서의 비산먼지는 건설현장 트럭에 의한 토사의 유입, 운반 중에 날리는 토사, 토양의 침식, 겨울철 모래살포, 타이어의 마모 등에 의하여 도로표면에 쌓인 먼지가 차량의 운행이나 바람으로 인하여 발생한다. 국내 주요도시 및 산업단지는 대부분이 포장도로로서 주변환경에서 유입되는 먼지와 함께 차량의 운행으로 인한 비산먼지(Fugitive dust)의 영향이 지대하며, 건설현장에서 발생되는 비산먼지와 함께 도시·산단지역의 미세먼지 배출량에 큰 기여를 하는 것으로 조사되었다. (중략)
Many myxomycetes were collected at Mt. Moak, Mt. Jiri, Mt. Manduck, Mt. Pangtae from June, 1996 to August, 1997. They were identified. According to the results Badhamia macrocrapa, Craterium leucocephalum, Cribraria splenden, Didymium melanospermum, D. minus, Perichaena chrysosperma, Physarum melleum, P. viride and Perichaena chrysosperma were unrecorded species in Korea. They were designed Korean common name by author. Also they will be added to list of Korean myxomycetes. Characterisctics of them were habitated on rotten wood and fallen leaves.
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.
In this study, the indoor fine dust concentration in an office of the Korea Knowledge Industry Center was measured for about 80 hours when the concentration of atmospheric PM2.5 was very high. The effect of the operation of the air cleaner and the forced ventilation system on the indoor PM2.5 was investigated, and the particle size distribution of the indoor and outdoor particles was analyzed. When forced ventilator and air purifiers were partially used, the indoor PM2.5 concentrations were maintained between 27.7 ㎍/㎥ and 32.9 ㎍/㎥ when the atmospheric PM2.5 was 127.7 ㎍/㎥ to 141.6 ㎍/㎥ during working hours. It is more effective to operate the air purifier without operating the forced ventilation system when the concentration of the PM2.5 is high since the PM2.5 penetrating the installed filter is continuously introduced indoor from the outside.
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.
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.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.6
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pp.745-750
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2021
As public concern for fine dust has increased, so too has the interest in fugitive dust. Fugitive dust generated at construction sites, which is then scattered by vehicles moving around the sites, accounts for a significant portion. Small construction sites, which comprise the majority of construction sites, are often not adequately managed, because there are no regulations on fugitive dust for such sites. Therefore, in this study, in order to contribute to the establishment of fugitive dust management regulations on small-scale construction sites and to prepare measures to reduce fugitive dust, we measured and analyzed fugitive dust generated at small-scale building sites in Seoul. The fluctuations of fugitive dust generated at small-scale sites over time were checked, and the relatively low concentration when measured behind fences and railings suggested that fence installation is an appropriate method of reducing fugitive dust.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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