• KIEAE Journal
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• 제8권4호
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• pp.19-27
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• 2008

The carbon dioxide is brought from the energy consumption and regarded as a criteria material to estimate the Global Warming Potential. Building shares about 30% in national energy consumption and affects to environment as much as the energy consumption. But there is not enough data to forecast the amount of the carbon dioxide during the maintenance stage. Various factors are related with the energy consumption and carbon dioxide emission such as the physical area, the building exterior area, the maintenance type and location. Among these factors, the building carbon-dioxide emission can be estimated by the overall building characteristics such as the maintenance area, the number of household, the heating type, etc., The physical amount such as the thickness of the insulation and window infiltration could explained the limited scope and might not be use to estimate the total carbon-dioxide emission energy because the each value could not include or represent the overall building. In this paper, it provided the estimation model of the carbon-dioxide emission, explained by the overall building characteristics. These factors are shown as the maintenance area, no. of household, the heating type, the volume of the building, the ratio of the window to wall area etc., For providing the estimation model of th carbon-dioxide emission, it conducted the corelation analysis to filter the variables and suggested the estimation model with the power model and multiple regression model. Most of the model have a good statistics and fitted in the curve line.

• 한국대기환경학회지
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• 제14권5호
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• pp.499-506
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• 1998

Recently almost wastes except recycled garbage are dumped into landfill site in Korea. Landfills are significant compounds (NMOCS) are produced. NMOCS include reactive volative organic compound (VOC) and hazardous air pollutants. LAEEM (Landfill Air Emissions Estimation Model) developed by Control Technology Center, V.S. EPA is used to estimate a mount of landfill gas from all landfills. As the result, landfill gas 4,121,000 ton, carbon dioxide 2,951,000 ton, methane 1,1120,000 ton are estimated as emissions from all landfills in Korea.

• 한국대기환경학회지
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• 제19권4호
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• pp.387-396
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• 2003

A field study was conducted during the summer time of 2002 to determine compositions of volatile organic compounds (VOCs) emitted from vehicles and to develop source emission profiles that is applied to CMB model to estimate the source contribution of certain area. Source emission profile is widely used for the estimation of source contribution by the chemical mass balance model and have to be developed applicable for the target area of estimation. This study was aimed to develop source emission profile and estimation of source contribution of VOCs after application of the chemical mass balance (CMB) receptor model. After considering the emission inventory and other research results for the VOCs in Seoul, Korea, the sources like vehicle emission (tunnel), gas station (gasoline, diesel), solvent usage (painting operation, dry cleaning, graphic art), and gas fuels were selected for the major VOCs sources. Furthermore, ambient air samples were simultaneously collected from 09:00 to 11:00 for four days at eight different official air quality monitoring sites as receptors in Seoul during summer of 2001. Source samples were collected by canisters, and then about seventy volatile organic compounds were analyzed by gas chromatography with flame ionization detector (GC/FID). Based on both the developed source profiles and the database of the receptors, CMB model was intensively applied to estimate mass contribution of VOCs sources. Examining the source profile from the vehicle, the portion of alkanes of VOCs was highest, and then the portion of aromatics such toluene, m/p-xylene were followed. In case of gas fuel. they have their own components; the content of butane, propane, ethane was higher than any other component according to the fuel usage. The average of the source apportionment on VOCs for 8 sites showed that the major sources were vehicle emission and gas fuels. The vehicle emission source was revealed as having the highest contribution with an average of 49.6%, and followed by solvent with 21.3%, gas fuel with 16.1%, gasoline with 13.1%.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제5권1호
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• pp.43-50
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• 2007

Reheating furnace is an essential facility of a rod mill plant where a billet is heated to the required rolling temperature so that it can be milled to produce wire. Although it is very important to obtain information on billet temperatures, it is not feasible during furnace operation. Consequently, a billet temperature profile should be estimated. Moreover, this estimation should be done within an appropriate time interval for an on-line application. In this paper, a billet heat transfer model based on 2D FEM(Finite Element Method) with spatially distributed emission factors is proposed for an on-line billet temperature estimation and also a measurement is carried out for two extremely different furnace operation patterns. Finally, the difference between the model outputs and the measurements is minimized by using a new optimization algorithm named uDEAS(Univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches) with multi-step tuning strategy. The obtained emission factors are applied to a simulation for the data which are not used in the model tuning for validation.

• 대한교통학회지
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• 제31권6호
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• pp.90-105
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• 2013

자동차는 다양한 차속, 가감속도 및 출력의 변화를 겪게 된다. 이와 같은 동적 주행 특성에 의한 온실가스 배출특성은 현행 평균속도 기반의 방법만으로는 정확히 추정하기 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 미시적 주행 특성의 변화를 고려하는 국외의 미시 기반 배출량 산정방법론 중에서 MOVES를 국내에 도입하기에 가장 적합한 모형으로 선정하여 국내 적용 가능한 미시기반 온실가스 배출량 산정 모형을 개발하였다. 개발 모형에는 MOVES의 배출량 산정 개념을 도입하고, MOVES의 기본 배출율 맵을 활용하여 국내 차량 구분에 맞는 미시 배출맵을 추정하여 적용하였다. 본 개발 모형을 기존 우리나라 배출계수 산정 체계와 연계시켜 비교한 결과 MOVES로부터 추정한 미시 배출율 맵을 국내에 적용하는 것이 타당하나 양국간의 차량규모의 차이를 고려할 필요성이 있음을 발견하였다. 이에, 차종별로 미시배출맵 보정계수를 추정하여 적용함으로써 우리나라 대표 차종에 대응하는 미시기반 배출율 맵을 추정하여 개발모형을 실제로 국내에 활용할 수 있도록 하였다.

• 한국가스학회지
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• 제7권2호
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• pp.7-13
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• 2003

본 연구에서는 국내 휘발성 유기화합물질의 주요 취급시설에 대한 조사를 통하여 배출원별 배출메카니즘을 정립하고, 새로운 배출량산정모델을 제안하였다. 또한 각 배출원에 적용가능한 배출저감기술과 각 기술의 경제성 평가기법을 제안하였다. 여기에 배출원 DB, 화학물질물성치 DB, 기상정보 DB, 배출계수 DB 등의 정보를 연계하여 휘발성유기화합물질 배출량산정 및 관리 소프트웨어 VEER(VOCs Emission Estimation and Reduction)를 개발하였다. 결국 본 연구를 통해 개발된 VEER를 이용하여, 휘발성 유기화합물질 취급업체, 관리기관, 연구기관 등에서 쉽고 정확하게 배출원 인벤토리를 구축하고, 배출량을 산정하며, 계산된 결과를 바탕으로 각 배출원의 배출유량과 농도에 적합한 휘발성 유기화합물질 배출 저감기술을 선택하고, 여러 저감기술들에 대한 경제성을 평가함으로써, 저비용의 배출량 저감 및 배출원 관리기술을 선택하고, 설계할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권3호
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• pp.114-128
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• 2013

현재 온실가스 배출량 산정 방법은 온실가스 저감대책 효과 분석이 불가능하며 차량의 이동특성이 반영이 안 된 실정으로 이를 극복할 수 있는 온실가스 배출량 산정 방법의 필요로 본 연구가 시작되었다. 교통수요 분석을 통해 차종, 교통상황에 따른 HBEFA 배출계수로 배출량을 산정하는 방법을 통해 고양시에 적용하여 분석하였다. 본연구의 지자체단위 교통수요 추정방안을 통해 실질적인 교통 이용특성에 맞는 온실가스 배출량이 산출되었다. 온실가스 지자체별 통행요금, 속도제한 등 온실가스 저감 요인들이 교통수요 모형에 반영되어 온실가스 저감 대책에 대한 효과분석 후 환경영향을 줄일 수 있는 방안을 강구하여 온실가스 저감 대책 마련에 효율적으로 이용될 것으로 판단된다.

• 한국산림과학회지
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• 제111권4호
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• pp.603-612
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• 2022

본 연구는 다중시기 위성영상과 머신러닝 알고리즘을 이용하여 준국가수준의 시계열 산림바이오매스량을 추정하였으며, 이를 바탕으로 산림배출기준선 설정하여 비교·분석하였다. 머신러닝기반의 산림바이오매스 추정 모델을 구축하기 위하여 Landsat TM 위성영상과 유럽항공우주국에서 제공하는 Biomass Climate Change Initiative 정보를 이용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 비모수 학습모델인 k-Nearest Neighbor(kNN)과 의사결정나무 기반의 Random Forest(RF)를 적용하였다. 또한, 추정된 산림바이오매스량은 Forest reference emission levels(FREL) 자료와 비교하였다. 머신러닝 알고리즘 별 산림바이오매스 추정 모델을 비교해보면, 최적의 kNN 모델과 RF 모델의 Root Mean Square Error (RMSE)는 각각 35.9와 34.41였으며, RF모델이 kNN모델보다 상대적으로 우수하였다. 또한, FREL, kNN, RF 모델 별 산림배출기준선의 기울기는 각각 약 -33천ton, -253천ton, -92천ton으로 설정되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제32권2D호
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• pp.103-110
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• 2012

본 연구에서는 기종점 기반의 열간 냉간 시동 배출량 추정 모형과 기법을 제시하였다. 본 모형은 기존 링크 기반의 모형과 달리, 교통특성을 현실적으로 고려한 냉간 시동 배출량을 함께 추정할 수 있는 장점이 있다. 본 모형을 가상의 녹색교통 정책에 적용한 결과, 열간 시동 배출량은 기존 모형의 적용결과와 큰 차이가 없는 것으로 나타난 반면, 냉간 시동 배출량은 기존 모형의 적용결과에 비해 약 5배 많은 것으로 나타났다. 그리고 본 모형에 의해 추정된 연간 사회적 편익은 기존 모형에 의한 37.9억원 보다 약 48% 많은 56.2억원으로 추정되어, 기존 녹색교통 정책이 대기질 개선 측면에서 저평가 받았다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 녹색교통 정책에 대한 대기질 평가 결과의 객관성을 향상시킬 수 있으며, 보다 다양한 교통-환경 정책에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 환경영향평가
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• 제9권4호
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• pp.257-269
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• 2000

This study is to investigate the methodology and applicability on emission control by both MECHANICAL Model and Fugitive Dust Model (FDM) through the comparison of field measurement data and calculated data. Comparing to the method of AP-42 emission fector on the production of flying dust the MECHANICAL Model was proved to be more applicable to the calculation emission rate on the various dust emission conditions on a unpaved road. The seperate calculation on annual mean emission amount and a 24working hours amount was undertaken for the easy management of fugitive dust. Dust concentration predicted by FDM is similar with a measurement value.