Hair provides important information about the body's mineral status. Therefore, we have studied the trace elemental distribution in human hair under different inhalation and ingestion environment using neutron activation analysis (NAA). NAA is a powerful analytical method which can be used successfully to determine trace elements in environmental and biological materials. Total diet and six different herbal medicine were analysed to study ingestion environment. Airborne dust in foundry was analysed and compared with outdoor dust to study inhalation environment. Human hairs of common person, herbal medicine taker and foundry worker were analysed to estimate the trace elemental distribution of people under different inhalation and ingestion environment. Analytical results show that herbal medicines contain higher micronutrients such as Ca, Mg, Mn and Cu that total diet and airborne dust in foundry has high Cr. The concentration of Ca, Mg and Mn in hair of herbal medicine taker is two times higher than in hair of common person and Cr con-centration in hair of foundry worker is about three times higher than in hair of common person. These results show that NAA can be used importantly to monitor human health through biological and environmental samples.
Enclosed pig house are creating an environment with high concentrations of gas and dust. Poor conditions in pig farms reduce pig weight and increase disease and accidents for livestock workers. In the pig house, the high concentration of harmful gas may cause asphyxiation accidents to workers and chronic respiratory disease by long-term exposure. As pig farm workers have been aging and feminized, the damage to the health of the harsh environment is getting serious, and real-time monitoring is needed to prevent the damage. However, most of the measuring devices related to humidity, harmful gas, and fine dust except temperature sensors are exposed to high concentrations of gas and dust inside pig house and are difficult to withstand for a long time. The purpose of this study is to develop an wearable based device to monitor the hazardous environment exposed to workers working in pig farms. Based on the field monitoring and previous researches, the measurement range and basic specifications of the equipment were selected, and wearable based device was designed in terms of utilization, economic efficiency, size and communication performance. Selected H2S and NH3 sensors showed the average error of 5.3% comparing to standard gas concentrations. The measured data can be used to manage the working environment according to the worker's location and to obtain basic data for work safety warning.
2015년 대기환경기준에 추가되는 PM2.5의 천안시 대기 중 오염도를 조사하기 위해, 2010년 2월부터 2011년 1월까지 천안시 상명대학교에 광산란방식의 Dust Monitor를 설치하여 대기 중 연간 PM2.5 농도 특성을 PM10 농도와 같이 조사하였다. 측정 기간 중 연평균 PM2.5 농도는 $40.45{\mu}g/m^3$으로 시행예정인 연평균 기준인 $25{\mu}g/m^3$을 초과하였다. 일평균 PM2.5 농도는 $2.43{\sim}174.84{\mu}g/m^3$으로, 전체 측정 기간 중 약 26%의 측정일이 일평균 기준치인 $50{\mu}g/m^3$을 초과하였다. 같은 기간 중 일평균 PM10 농도 기준을 초과하는 측정일 수는 11%로 나타나, PM2.5의 오염도가 PM10에 비해 상대적으로 심각함을 나타냈다. 계절별로는 봄과 겨울철에 높은 PM2.5 농도를 보였으며, 강우의 영향을 많이 받는 여름철의 PM2.5 오염도가 다른 계절에 비해 상대적으로 낮았다. 일 중 PM2.5의 농도 분포는 출퇴근 시간대에 높은 농도를 나타내는 전형적인 도시형 특성을 나타냈으며, 이는 인위적 배출원 중 이동오염원에 의해 생성되는 미세 입자가 PM2.5의 주요 성분임을 시사한다.
This study investigated the association between $PM_{2.5}$ concentrations obtained with portable real-time monitors and those obtained with gravimetric methods in national urban air-quality monitoring sites in Seoul, South Korea. We used the SidePak AM510 Personal Aerosol Monitor (TSI Inc., 500 Cardigan Road Shoreview, MN) and DustTrak DRX 8533 (TSI Inc., 500 Cardigan Road Shoreview, MN) as portable real-time monitors for measuring $PM_{2.5}$ concentrations and compared these values with those measured with the PMS-103 or SEQ 47/50 models operated by Federal Reference Method (FRM) or the European Committee for Standardization(ECS), respectively, in national urban air-quality monitoring sites in Seoul. Measurements were conducted every other day in the winter and spring seasons of 2014. The estimated daily mean concentrations of $PM_{2.5}$ ranged between 13.4 and $161.9{\mu}g/m^3$ using AM 510 and between 22.0 and $156.0{\mu}g/m^3$ using DustTrak. The Spearman correlation coefficient for $PM_{2.5}$ concentrations between AM 510 and gravimetric results was 0.99, and the correlation between DustTrak and gravimetric results was 0.87. The correction factor suggested was 0.42 and 0.29 for AM 510 and DustTrak, respectively. We found that $PM_{2.5}$ concentrations measured with real-time monitors could overestimate true $PM_{2.5}$ concentrations and therefore the application of a correction factor (0.43) is strongly suggested for quantification when Real-time monitors were operated of $PM_{2.5}$ levels at urban atmospheric environment of South Korea.
A real-time quality control algorithm for $PM_{10}$ concentration measured by Continuous Ambient Particulate Monitor (FH62C14, Thermo Fisher Scientific Inc.) has been developed. The quality control algorithm for $PM_{10}$ data consists of five main procedures. The first step is valid value check. The values should be within the acceptable range limit. Upper ($5,000{\mu}g\;m^{-3}$) and lower ($0{\mu}g\;m^{-3}$) values of instrument detectable limit have to be eliminated as being unrealistic. The second step is valid error check. Whenever unusual condition occurs, the instrument will save error code. Value having an error code is eliminated. The third step is persistence check. This step checks on a minimum required variability of data during a certain period. If the $PM_{10}$ data do not vary over the past 60 minutes by more than the specific limit ($0{\mu}g\;m^{-3}$) then the current 5-minute value fails the check. The fourth step is time continuity check, which is checked to eliminate gross outlier. The last step is spike check. The spikes in the time series are checked. The outlier detection is based on the double-difference time series, using the median. Flags indicating normal and abnormal are added to the raw data after quality control procedure. The quality control algorithm is applied to $PM_{10}$ data for Asian dust and non-Asian dust case at Seoul site and dataset for the period 2013~2014 at 26 sites in Korea.
Asian Dust is a meteorological phenomenon that sand particles are raised from the arid and semi-arid regions-Taklamakan Desert, Gobi Desert and Inner Mongolia in China-and transported by westerlies and deposited on the surface. Asian dust results in a negative effect on human health as well as environmental, social and economic aspects. For monitoring of Asian Dust, Korea Meteorological Administration operates 29 stations using a continuous ambient particulate monitor. Kim et al. (2016) developed an automatic quality check (AQC) algorithm for objective and systematic quality check of observed PM10 concentration and evaluated AQC with results of a manual quality check (MQC). The results showed the AQC algorithm could detect abnormal observations efficiently but it also presented a large number of false alarms which result from valid error check. To complement the deficiency of AQC and to develop an AQC system which can be applied in real-time, AQC has been modulated. Based on the analysis of instrument status codes, valid error check process was revised and 6 status codes were further considered as normal. Also, time continuity check and spike check were modified so that posterior data was not referred at inspection time. Two-year observed PM10 concentration data and corresponding MQC results were used to evaluate the modulated AQC compared to the original AQC algorithm. The results showed a false alarm ratio decreased from 0.44 to 0.09 and the accuracy and the probability of detection were conserved well in spite of the exclusion of posterior data at inspection time.
PM 2.5로 불리는 초미세먼지는 인간의 건강을 해치는 2.5 ㎛ 이하 직경의 입자크기를 갖는 공기 중의 미세먼지를 말하며, 미세먼지 집중도는 공기 질 정보로 사용할 수 있다. 사람은 일반적으로 90% 이상을 실내에서 거주하며 실내에 대한 공식적인 먼지 집중도 자료는 제공되지 않기 때문에, 본 연구는 실내의 관점에서 공기 질 측정에 초점을 두었다. 실내 먼지데이터 모니터링은 병원과 같은 환경에서 매우 중요할 뿐만 아니라 교실, 시멘트 공장, 컴퓨터 서버 룸, 석유화학 저장고 등의 장소에서도 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 전자기파로부터 자유로운 실내 먼지 모니터링을 위해 맨체스터 코딩기법을 이용한 가시광 통신 시스템을 제안한다. 넓은 범위의 먼지 집중도를 포함한 중요한 실내 환경정보가 가시광 채널을 통해 전송된다. 강력한 주변광 및 저주파 잡음 제거를 위해 평균전압트레킹 기법을 사용한다. 입력광은 광다이오드에 의해 수신되고, 동시에 수신 마이크로콘트롤러에 의해 신호처리 한다. 사용자는 실시간으로 실내 공기 질 정보를 모니터링 할 수 있으며, 공기 질 정보에 따라 미리 적합한 대처를 할 수 있다.
PM10(공기역학 직경${\leq}$10 ${\mu}m$) 시료채취기는 사람이 부유 먼지에 잠재적으로 노출되는 정도를 정량화하고 정부의 규제에 대응하기 위한 목적으로 사용된다. 본 연구는 동일한 PM10 분리한계 직경을 가지지만 다른 기울기를 가지는 미국 환경청의 PM10 시료채취 기준과 미국산업위생전문가협의회/유럽표준위원회/국제표준기구의 흉곽성 PM10 시료채취 기준을 이론과 실험을 통해 비교 평가하고자 수행되었다. 이를 위해 미국 환경청의 기준을 따르는 4개의 PM10 시료채취기와 흉곽성 PM10 기준과 일치하는 1개의 RespiCon 시료채취기를 비교 평가 수단으로 사용하였으며, 1개의 DustTrak 측정기를 PM10의 실시간 질량농도를 확인하기 위하여 사용하였다. 6개 시료채취기를 다양한 크기 분포를 가지는 비산재를 이용하여 입자 발생 챔버안에서 실험하였다. 이론적 질량농도는 측정된 비산재의 입자크기 분포 특성(기하평균 = 6.6 ${\mu}m$, 기하표준편차= 1.9)을 각 시료채취 기준에 적용하여 계산하였다. 챔버 실험을 통하여 측정된 질량농도 결과는 흉곽성 PM10 시료채취 기준을 가지는 RespiCon 시료채취기가 미국 환경청의 PM10 기준을 가지는 PM10 시료채취기보다 상대적으로 작은 질량농도를 측정함으로써 이론적 질량농도와 일치하였다. 전체적 챔버 실험 결과는 PM10 시료채취기를 기준 시료채취기로 사용하였을 때, (1) RespiCon 시료채취기는 PM10 시료채취기로 포집된 PM10 먼지 질량농도에 비해 평균 60% 정도 낮게 측정한 것을 의미하는 정규화계수 1.6으로 나타났으며 (2) PM10 유입구를 사용한 DustTrak 실시간 채취기는 2.1의 보정계수를 가지는 것으로 분석되었다.
본 연구는 터널환기 무창육계사의 계사내부의 위치별 먼지 농도 분포와 배기홴에서 배출된 먼지의 확산범위를 알아보고자 수행하였으며 결과는 다음과 같다. 1. 입기구 방향의 계사 1/4 지점의 먼지농도는 TSP의 경우 $301.0{\sim}1,366.0\;{\mu}g/m^3$으로 입기구의 위치에 따라 차이가 있었다. 2. 터널홴 앞 3m 지점에서는 TSP $2065.8{\sim}3,092.2\;{\mu}g/m^3$, PM 2.5 $27.6{\sim}36.3\;{\mu}g/m^3$, PM 1.0 $8.3{\sim}11.3\;{\mu}g/m^3$으로 입기구에 비하여 증가하였다. 3. 배기홴으로부터 3m의 지점의 먼지 배출량은 TSP $354.8{\sim}574.8\;{\mu}g/m^3$으로 매우 높았으며 PM10 $94.4{\sim}156.2\;{\mu}g/m^3$, PM2.5 $14.6{\sim}18.0\;{\mu}g/m^3$, PM1.0 $6.0{\sim}6.4\;{\mu}g/m^3$ 이었다. 4. 배기홴으로부터 50m 떨어진 지점에서의 분진농도는 TSP $25.1\;{\mu}g/m^3$, PM10 $8.8\;{\mu}g/m^3$, PM2.5 $5.6\;{\mu}g/m^3$, PM1.0 $4.9\;{\mu}g/m^3$으로 매우 낮은 분진농도를 보였다. 5. 입기구와 배기구 간 분진농도의 차이는 TSP의 경우 입기구에서 $317.9\;{\mu}g/m^3$인데 비하여 배기구는 $2,678.5\;{\mu}g/m^3$로 8.42배 높았으며 PM10 7.4배, PM2.5 3.4배, PM1.0 1.6배 높았다. 6. 배기홴으로부터 거리별 분진의 배출농도는 3m 지점에서 $446.6\;{\mu}g/m^3$ 이었으나 20 m 지점에서는 $156.3\;{\mu}g/m^3$로 34.9% 수준이었고 PM10 34.9%, PM2.5 48.7%, PM1.0 86.8% 수준이었다.
Polishing a die that has free-form surfaces is a time-consuming and tedious job, and requires a considerable amount of high-precision skill. Some workers tend to gradually avoid the polishing work because of the poor working conditions caused by dust and noise. In the our previous study, an automatic polishing system was developed to reduce the polishing time and cope with the shortage of skilled workers. And, to operate the polishing robot system from remote sites, communication network was constructed and monitoring programs (a server program and a client program)) were developed. However, to monitor polishing process in remote sites, users have to install monitoring programs in a client PC. Thus, user can only operate the polishibg system ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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