본 연구는 다양한 실내 환경에서 공기질을 모니터링 할 수 있는 다중 센서 시스템인 AirDeep-Room을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 CO2, TVOC, 미세먼지, 온도, 습도 등을 실시간으로 측정하며, 멀티 센서를 통해 다양한 환경에서의 공기질 변화를 분석할 수 있는 장점을 제공한다. AirDeep-Room 시스템은 low data 형식으로 데이터를 실시간으로 확인할 수 있으며, 실내 환경에서의 공기질에 대한 분석을 진행하였다. 설계한 센서 시스템을 상이한 환경인 서버실과 강의실에 설치해 실험을 수행한 결과, 서버실에서의 온도와 습도는 -0.24의 음의 상관관계를, 강의실에서는 0.43의 양의 상관관계를 보였다. 강의실에서의 실험 결과는 학생 수와 CO2 및 TVOC 농도가 r=0.69로 높은 상관관계를 보였다. 이는 학생 수가 실내 공기질 변화에 중요한 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 이러한 결과는 AirDeep-Room 시스템이 다양한 환경에서 공기질을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 기반을 제공하며, 인구 밀도가 높은 공간에서 공기질 개선을 위한 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
Problems of secondary pollution and hazardous pollutants have rapidly come to the front in our society during the past few years. More attention should be paid to monitoring and assessment in order to identify the nature of complicated problems, but our air-quality policy is hurriedly seeking for management strategies. A typical example is air quality management in the industrial estates such as those located in Yochon and Ulsan. Yochon Industrial Estate was designated as a special air-quality management area of volatile organic compounds(VOCs) in 1996. And VOCs in the air of Ulsan Industrial Estate has been specially controlled since 1997. In this paper, however, it is suggested that hazardous air pollutants(HAPs) rather than VOCs should have been managed in the industrial estates. History of studies on organic compounds in the air of the industrial estates is reviewed. A stepwise approach for air quality management in the industrial estates is recommended.
최근 전 세계적으로 인류의 건강을 위협하는 요소로 대기오염이 대두되고 있는 가운데 세계보건기구(WHO : World Health Organization)의 발표에 의하면 대기오염으로 인해 사람의 건강을 해친다고 발표했으며, 서울시의 '2011~2014년 7월 다중이용시설 실내 공기 질 측정 결과'에 의하면 대부분의 다중이용시설에서 실내공기오염도 기준을 위반한 것으로 조사되었다. 이러한 실내에서 발생하는 대기오염은 폐 질환, 천식, 기관지염 등의 질병을 유발하며 본 논문에서는 이와 관련하여 환경센서를 이용하여 실내공기질을 측정하고, 측정된 데이터를 분석하여 환기 개선에 필요한 액츄에이터 신호를 생성하고 실시간으로 실내 공기 질 측정 모니터링 시스템을 구현하여, 우리 생활에서 대기오염을 자율적으로 관리할 수 있도록 한다.
We considered that characteristics of SO$_2$, concentration level and relations of the meteorological parameters and high pollution concentration from the data measured 7 air quality continuous monitoring stations during 4 years, from 1990 to 1993 in Pusan. The SO$_2$ concentration level showed decreasing trend yearly, it was maximum in Winter, minimum in Summer. The time of SO$_2$ peak concentration lagged from seashore to land because of break-down of the nocturnal inversion layer and seabreeze. Ihe correlations of daily SO$_2$, value between various air quality continuous monitoring stations were highest between Beomcheondong and Meongryundong, lowest between Daeyeondong and Sinpyeongdong because of difference of air Pollution emission sources characteristic. The meteorological parameters affecting SO$_2$ concentration level were minimum temperature, relative humidity, wind speed and air pressure. The SO$_2$ high pollution($\geq$95ppb) occurred almost in Winter, particulaly in such day showing lower wind speed and higher air pressure. Elementary SO$_2$ high Pollution Predictor were high pressure system and stability of lower atmosphere.
The purpose of this study was to investigate the characteristics of air quality using data from which obtain local air quality monitoring system for cohort study in Chungju, Korea. We analyzed the concentration data of $NO_2,\;SO_2$, and $PM_{10}$ in Chungju and industrial cities in 2006. We compared a industrial area with a cohort study area using by bicluster algorithm. In the case of $SO_2$, the rate of the cluster time was $10{\sim}60%$ and the cluster time number of two areas was similar. In the case of $NO_2$ and $PM_{10}$, the number of cluster time between a industrial area and cohort study area was clearly different.
Background: Adolescents are relatively more sensitive than adults to exposure to indoor pollutants. The indoor air quality in classrooms where students spend time together must therefore be managed at a safe level because it can affect the health of students. Objectives: In this study, three types of green-wall models were applied to classrooms where students spend a long time in a limited space, and the resulting effects on reducing PM were evaluated. Methods: In the middle school classrooms which were selected as the experimental subjects, IoT-based indoor air quality monitoring equipment was installed for real-time monitoring. Three types of plant models (passive, active, and active+light) were installed in each classroom to evaluate the effects on improving indoor air quality. Results: The concentration of PM in the classroom is influenced by outdoor air quality, but repeated increases and decreases in concentration were observed due to the influence of students' activities. There was a PM reduction effect by applying the green-wall model. There was a difference in PM reduction efficiency depending on the type of green-wall model, and the reduction efficiency of the active model was higher than the passive model. Conclusions: The active green-wall model can be used as an efficient method of improving indoor air quality. Additionally, more research is needed to increase the efficiency of improving indoor air quality by setting conditions that can stimulate the growth of each type of plant.
This paper presents an IAQ(Indoor Air Quality) Monitoring System using equipments for measurement of fine Particle($PM1{\sim}PM10$), $CO_2$, VOCs(Volatile Organic Compounds), temperature and humidity for IAQ monitoring of subway station which millions of people use a day. The necessity of IAQ monitoring system is getting increased for more effective subway station monitoring in line with the recent government's regulation for IAQ is reinforcing. Subway Station is an unusual case. The structure of subway station is closed and complicated. Therefore when data of equipments are transferred, transmission error can happen occasionally. To prevent transmission error, an IAQ Monitoring System is needed the appropriate position and selection of equipments or sensor module. In addition IT(Information Technology) can be utilized like "WiBro(Wireless Broadband)" and "GateWay" for facilitate movement of data and construction of IAQ monitoring system of subway station.
대기오염 모니터링은 삶의 질 향상에 직접적으로 연관되어 많은 관심을 받고 있다. 현재 운영되고 있는 대부분의 대기질 정보 시스템은 특정장소에 측정소를 구축하여 대기 질을 측정하고 있으며, 고가의 장비를 사용하기 때문에 다양한 장소에 설치하여 운영하는데 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위하여 소형화 측정시스템을 구현하였다. 뿐만 아니라 제작비용을 최소화하여 대기 오염 예보에 적용할 수 있는 무선센서 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 개발한 대기오염 모니터링 시스템은 대기오염을 측정하기 위한 센서부, 취득된 대기오염 정보를 처리하는 중앙처리부, 전원공급을 위한 전원부, 그리고 무선으로 데이터를 송수신하기 위한 무선회로를 구성하였으며, 실제 현장에 직접 적용할 수 있도록 구성하였다. 또한, Global Positioning System(GPS) 회로를 장착하여 센서의 위치 정보를 무선 송신할 수 있도록 함으로써 실시간 위치추적을 할 수 있도록 하였다. 다양한 대기 환경을 측정하기 위해서 CO, $O_3$, $NO_2$ 센서 및 먼지센서를 장착하였다.
Recently, high ozone episode occurred frequently in Korea. Moreover ozone episode occurred not only in the city but also in background area where local anthropogenic sources are not important. It analyzed frequency exceeding 100ppb ozone at air quality monitoring stations in Seoul and rural area during 1995-2004. This paper reports on the use of the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modelling system to predict hourly ozone levels. Domain resolutions of 30km, 10km, 3.333km (innermost) have been employed for this study. Summer periods in June 2004 have been simulated and the predicted results have been compared to data for metropolitan and rural air quality monitoring stations. The model performance has been evaluated with measured data through a range of statistical measures. Although, the CMAQ model reproduces the ozone temporal spatial trends it was not able to simulate the peak magnitudes consistently.
This article presents a methodology for the monitoring of air pollution. All over the world, the interest in the environment has been continuously increasing. Unfortunately, much of this interest is due to emerging problems, such as the greenhouse effect and climate change. For this reason, research into carbon dioxide, which causes the greenhouse effect, is progressing rapidly. This article presents a method of measuring the level of carbon dioxide and other substances in the air through the utilization of mobile-networking base stations and measured data. First of all, sensors are attached at the appropriate position of the mobile-networking base stations. These sensors will measure the air quality in their respective positions, and send sensor data to an urban management center via network gateways and data-collecting systems. The measured data can be used for various purposes. In general, it can be used to measure the air quality, which can then be used as a basis for urban planning. The method described herein utilizes airpollution sensors that are attached to the base stations in different locations and at varying heights. The data obtained hereby will be applicable in many fields. At this time this is simply a methodology, however we hope that it will lead to a practical application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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