• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.95-104
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• 2020

본 연구는 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 실내공기질에 주요한 영향을 미치는 미세먼지, 초미세먼지, 이산화탄소, 유기화학물과 온도, 습도 데이터를 실시간으로 수집/분석할 수 있는 실시간 실내공기질 모니터링 서비스를 클라우드 플랫폼으로 구현하였다. 이를 실내공기 정화시설인 청정환기장치와 연동하여 실시간 실내공기질 상태에 따라 환기장치 최적관리할 수 있도록 하였다. 본 플랫폼은 청정환기장치 내외부에 장착된 실내공기질 측정 센서로부터 실시간으로 데이터를 수집하는 IoT 데이터 수집부, 수집된 데이터를 클라우드 환경에서 가공/처리/적재하는 클라우드 데이터 처리부, 적재된 빅데이터를 분석하고 공기질 현황을 웹과 모바일에 시각화하여 보여주는 데이터 분석 서비스부로 구성된다. 그리고 이러한 플랫폼의 가동과 효과를 검증하기 위해 공기질에 민감한 영유아의 교육 생활환경인 국공립 어린이집 교실을 대상으로 실증을 실시하였다. 모든 분석 결과는 웹과 모바일에서 실시간으로 시각화 서비스될 수 있도록 실증 구현하였고, 환기장치의 실내공기질 개선효과는 실내공기질 측정 센서들의 측정값을 통계적으로 검증하여 공기질 개선에 기여하고 있음을 확인하였다.

• 한국대기환경학회지
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• 제10권4호
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• pp.245-251
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• 1994

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.

• 한국환경보건학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-11
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• 2008

The purpose of this study was to investigate air quality in Chungju, Korea, using data obtained with a local air quality monitoring system. We have utilised cohort studies to investigate the relations between environmental pollution and the health of residents near large industrial complexes since 2004. This study analyzes the $O_3,\;NO_2,\;SO_2,\;CO\;and\;PM_{10}$ concentration in Chungju from 2002 to 2006. Air pollutants are closely related to the number of manufacturing facilities and cars, energy utilization and weather conditions. Generally, the diurnal concentration of air pollutants in Chungju reached the highest level in the morning (about$08:00{\sim}$) and early evening (about$19:00{\sim}$). On the other hand, the diurnal concentration of ozone as recorded gives the highest amount in late afternoon (about$16:00{\sim}$) and lowest in early morning (about$08:00{\sim}$). The concentration of air pollutants in Chungju was highest from winter to spring and lowest during the summer season. On the other hand, the monthly variation of ozone concentration was greatest in June and smallest in December. Also the, $PM_{10}$ concentration posted the highest record in April and the lowest during September. In general, this study analyzed air pollution changes in Chungju as well as in large scale industrial complex regions within Korea such as Ulsan, Pohang, Kwangyang, Sihwa Panwol and Gangneung in Korea. We compared the air quality of Chungju with those of these cites and found that air pollutants except for CO in Chungju was generally lower than large industrial complex regions.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권1호
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• pp.63-69
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• 2020

The rapid development in modern industrialization pollutant the water and atmospheric air across the globe that have a major impact on the human and livings health. In worldwide, every country government increasing the importance to improve the outdoor air pollution monitoring and control to provide quality of life and prevent the citizens and livings life from hazard disease. We proposed the environmental dust level detection method for outdoor facilities using sensor fusion technology to measure precise micro-dust level and monitor in realtime. In this proposed approach use the camera sensor and commercial dust level sensor data to predict the micro-dust level with data fusion method. The camera sensor based dust level detection uses the optical flow based machine learning method to detect the dust level and then fused with commercial dust level sensor data to predict the precise micro-dust level of the outdoor facilities and send the dust level informations to the outdoor air pollution monitoring system. The proposed method implemented on raspberry pi based open-source hardware with Internet-of-Things (IoT) framework and evaluated the performance of the system in realtime. The experimental results confirm that the proposed micro-dust level detection is precise and reliable in sensing the air dust and pollution, which helps to indicate the change in the air pollution more precisely than the commercial sensor based method in some extent.

• 환경영향평가
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• 제15권3호
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• pp.193-206
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• 2006

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.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제17권1호
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• pp.9-20
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• 2021

As a large city advanced, the urban environment is becoming an issue. The contribution of vehicle emissions in air pollutants was very high according to the clean air policy support system (CAPSS). In order to improve the air quality in large cities, it is necessary to establish improvement measures by sources, analyzing the air quality of roadside. We divided Bucheon city into 4 regions to investigate the roadside pollutants of each district using the mobile laboratory (ML) and air quality monitoring station (AQMS). ML was used to measure pollutants emitted from vehicles and AQMS data was used as a comparison group of ML data. As a measurement result of pollutants in the roadside, the concentration of air pollutants in industrial & engineering complex area was the highest and concentration of air pollutants in residential & forest complex area was lower. By street, Bucheon-ro, Sinheung-ro, Sosa-ro, and Gyeongin-ro were identified as high concentrations. Therefore, further researches on preparing management measures for roads in the hot-spot area are needed.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권5호
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• pp.886-891
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• 2015

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.

• 한국HCI학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.1-8
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• 2008

본 논문에서는 미세 규모 대기 환경 모니터링 시스템 Airscope[3]의 가상현실 기반 시각화 시스템인 VRSMS(VR-based Sensor Management System)을 소개 한다. 가상현실 기반 시각화 방법을 이용해 대기 환경 정보를 시각화함으로써 시민 등의 비전문가들이 직관적으로 대기 환경 정보를 인지할 수 있고 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 취득할 수 있도록 가상공간 내부에 설치된 센서를 직접 조작할 수도 있다. 사용자 요구에 맞춘 동적 시각화를 위해 대기 환경 데이터와 조작 및 시각화 기법을 분리하였고 이는 시스템 내부 데이터에 대한 일관된 접근 방법을 제공하여 새로운 시각화 기법의 추가가 용이하다. 동적 시각화 기법 중의 하나로 복수의 소형 디스플레이를 연결하여 대형 디스플레이 시스템을 구축하였으며 이는 단일 대형 디스플레이 시스템에 비해 저렴한 비용으로 공공장소 등에서 다수의 사용자가 보다 쉽게 대기 환경 정보를 취득할 수 있게 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.140-145
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• 2022

고도화된 현대사회는 도시산업화와 대중교통으로 인한 대기오염 물질 중 미세먼지는 실외에서 실내로 유입되는 현상이 있다. 실내에서 사용하는 미세먼지 측정기는 제한적인 정보 제공과 오염 수치가 다르게 측정되어 사용자에게 원하는 데이터와 모니터링을 할 수 없는 문제점이 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실내 공기 질 데이터 미세먼지와 초미세먼지인 Dust(PM1.0, PM2.5, PM10), VOC(Volatile Organic Compounds)와 PIR(Passive Infrared Sensor)로 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 설계 및 구현하였다. 측정기는 지정한 구역에 설치하여 미세먼지를 실시간 측정하고 Google Cloud Platform의 App Engine을 통하여 데이터 수집 및 저장하고 시각화하여 사용자에게 제공하는 미세먼지 측정기와 모니터링시스템을 제안한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.525-530
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• 2024

환경정보를 실시간으로 획득하여 정보를 제공하는 환경 모니터링 시스템 필요성이 확대되고 있다. 특히 공공수역 수질관리의 경우 법적으로 수동측정과 자동측정을 통해 상시 관리를 진행해야 하며, 대기오염도 탄소중립 실현과 연관하여 미세먼지, 배기가스 저감을 위한 상시 측정 및 관리가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 수질오염 및 대기오염 정보를 실시간으로 측정하여 모니터링을 할 수 있는 시스템을 구현하였다. 측정을 위한 도구로 육상과 수상을 동시에 이동 가능한 호버크래프트를 활용하였다. 호버크래프트 본체에 수질측정 및 대기오염측정 센서를 장착하고 그 정보를 실시간으로 모니터링 시스템으로 전송할 수 있는 통신 모듈을 장착하였다. 환경측정용 호버크래프트의 구조를 설계하였으며, 실시간 정보전달 통신 모듈로는 저전력 장거리 통신이 가능한 LoRa 모듈을 적용하였다. 실제 하드웨어 구현을 통해 제안한 시스템의 동작 성능을 확인하였다.