• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.3
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• pp.383-400
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• 2023

Air pollution-related diseases are escalating worldwide, with the World Health Organization (WHO) estimating approximately 7 million annual deaths in 2022. The rapid expansion of industrial facilities, increased emissions from various sources, and uncontrolled release of odorous substances have brought air pollution to the forefront of societal concerns. In South Korea, odor is categorized as an independent environmental pollutant, alongside air and water pollution, directly impacting the health of local residents by causing discomfort and aversion. However, the current odor management system in Korea remains inadequate, necessitating improvements. This study aims to enhance the odor management system by analyzing 1,010,749 data points collected from odor sensors located in Osong, Chungcheongbuk-do, using an Ensemble-Based Multi-Region Integrated Odor Concentration Prediction Model. The research results demonstrate that the model based on the XGBoost algorithm exhibited superior performance, with an RMSE of 0.0096, significantly outperforming the single-region model (0.0146) with a 51.9% reduction in mean error size. This underscores the potential for increasing data volume, improving accuracy, and enabling odor prediction in diverse regions using a unified model through the standardization of odor concentration data collected from various regions.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2002.11a
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• pp.123-124
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• 2002

최근 인간의 생활환경에 존재하는 유해가스 및 대기환경에 대한 관심이 고조되면서 환경유해가스를 손쉽게 감지할 수 있는 센서의 필요성이 중요하게 인식되고 있다. 그 중 암모니아 가스는 생활환경 내에 존재하는 악취성분일 뿐만 아니라 냉각기의 냉매로 사용되는 가스로써 대기 중 배출허용농도가 50ppm으로 알려져 있다. (중략)

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2008.04a
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• pp.249-250
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• 2008

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2007.10a
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• pp.378-379
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• 2007

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.11 no.2
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• pp.67-72
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• 2022

Recently, various intelligent application services using artificial intelligence are being actively developed. In particular, research on artificial intelligence-based real-time prediction services is being actively conducted in the manufacturing industry, and the demand for artificial intelligence services that can detect and predict fire and odors is very high. However, most of the existing detection and prediction systems do not predict the occurrence of fires and odors, but rather provide detection services after occurrence. This is because AI-based prediction service technology is not applied in existing systems. In addition, fire prediction, odor detection and odor level prediction services are services with ultra-low delay characteristics. Therefore, in order to provide ultra-low-latency prediction service, edge computing technology is combined with artificial intelligence models, so that faster inference results can be applied to the field faster than the cloud is being developed. Therefore, in this paper, we propose an LSTM algorithm-based learning model that can be used for fire prediction and odor detection/prediction, which are most required in the manufacturing industry. In addition, the proposed learning model is designed to be implemented in edge devices, and it is proposed to receive real-time sensor data from the IoT terminal and apply this data to the inference model to predict fire and odor conditions in real time. The proposed model evaluated the prediction accuracy of the learning model through three performance indicators, and the evaluation result showed an average performance of over 90%.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2003.05b
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• pp.225-226
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• 2003

최근 인간의 생활환경에 존재하는 유해가스 및 대기 환경에 대한 관심이 고조되면서 환경유해가스를 손쉽게 감지할 수 있는 센서의 필요성이 중요하게 인식되고 있다. 그 중 암모니아 가스는 생활환경 내에 존재하는 악취성분일 뿐만 아니라 냉각기의 냉매로 사용되는 가스로서 대기 중 허용농도가 50 ppm으로 알려져 있다. 본 연구에서는 프린트스크린 인쇄법을 이용하여 SnO$_2$를 모물질로 하여 귀금속 산화물인 Pt와 Au를 첨가한 암모니아 반도체 가스센서를 제조하여 그 감도 및 SO$_2$, NOx, CH$_4$, NH$_3$, 에 대한 선택성을 분석하였다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society for Rock Mechanics Conference
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• 2002.10a
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• pp.104-112
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• 2002

최근 도심지 지하철내 누유로 인한 악취·화재의 위험이 대중매체를 통해 보도되어 사회적 문제로 대두되고 있으며, 개정된 토양환경보전법 및 지하수법에 따라 주유소오염에 대한 정화기준이 강화되고 있어 도심지 주유소와 인접한 천층부 지하철터널의 누유대책 마련이 절실히 요구되고 있다. 도심지 지하철터널의 누유대책을 서울시 지하철 00공구 설계사례를 통해 먼저 지하수 유동분석에 의한 지하수위 검토와 오염자 추적에 의한 누유확산 범위를 파악하고, 두 번째로 누유감지센서에 의한 누유조기경보, 유량계 및 수질센서에 의한 수질data화의 수질 및 유량자동모니터링 시스템을 구축하며, 마지막으로 Oil-Stop 맨홀에 의한 누유분리 차단대책을 제안하고자 한다.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.24 no.1
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• pp.29-34
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• 2015

This study aimed to evaluate the characterization of a metal oxide semiconductor and electrochemical gas sensor array for measuring wastewater odor. The sensitivity of all gas sensors observed in sampling method by stripping was 6.7 to 20.6 times higher than that by no stripping, except sensor D (electrochemical gas sensor). The average reduction ratio of sensor signal as a function of initial dilution rate of wastewater was in the order of food plant > food waste reutilization facility > plating plant. The sensitivity of gas sensors was dependent on both the type of wastewater and the dilution rate. The sensor signals observed by the gas sensor array were correlated with the dilution factor (OU) calculated by the air dilution sensory test with several wastewater ($r^2=0.920{\sim}0.997$), except the sensor signals of sensor D measured in the plating plant wastewater. It seems likely that the gas sensor array plays a role in the evaluation of odor in wastewater and is useful tool for on-site odor monitoring in the wastewater facilities.

• Journal of Sensor Science and Technology
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• v.22 no.4
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• pp.286-291
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• 2013

This paper presents to analyze patterns from single and complex malodors using gas sensor array based on metal oxide semiconductors. The aim of research is to identify and discriminate single malodors such as $NH_3$, $CH_3SH$ and $H_2S$ and their mixtures according to concentration levels. Measurement system for analyzing patterns from malodors is constructed by an array of metal oxide semiconductor sensors which are available commercially together with associate electronics. The patterns from sensory system are analyzed by Principal Component Analysis (PCA) which is simple statistical pattern recognition technique. Throughout the experimental trails, we confirmed the experimental procedure for measurement system such as sensors calibration time and gas flow rate, and discriminated malodors using pattern analysis technique.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.161-161
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• 2020

최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 화학물질 및 유류 유출 등 화학사고로 인한 하천의 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉 시 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등의 피해를 야기하기 때문에 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 화학사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하기 위해 현장인력에 의존하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있어 검출센서 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 화학물질의 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 또한 물질별 특성을 보이는 분광밴드의 범위를 지정해 특성 분광라이브러리를 구축하였으며, 해당 과정에 대한 표준 및 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 절차에 따라 18종의 유해화학물질 분광라이브러리와 특성 분광라이브러리를 구축한 결과, 유해화학물질의 식별 가능성을 확인하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.