The main sources of the new house syndrome(sometimes it called sick building syndrome) are a concentration of formaldehyde (HCHO) and a concentration of total volatile organic compounds(TVOC). I had field measurements of indoor air quality in the apartment unit at medium-size cities(Y city, C city). I measured indoor air temperature, HCHO concentration in 16 units, TVOC concentration in 6 units and air tightness in 7 units. And I measured outdoor air quality, HCHO concentration and TVOC concentration. Mean concentration of HCHO was $357{\mu}g/m^3$(2006 standard=$120{\mu}g/m^3$), mean concentration of TVOC was $3,092{\mu}g/m^3$ and mean effective air leakage area was 193 cm2. There was a close relation between the indoor air temperature and HCHO concentration, between the indoor air temperature and TVOC concentration. Air tightness also had relation.
This study evaluated the effects of the human activity and outdoor air on concentrations of size-selective particulate matters (PM) by conducting a realtime measurement in classrooms and on roofs at 4 elementary schools, 3 middle schools and 3 high schools in Incheon City. PM concentrations featured repetitive pattern of increasing during break time (including lunch hours) and cleaning time while decreasing during class hours. This trend was more prominent with inhalable PM and PM10 than fine PMs (PM2.5, PM1.0). The indoor/outdoor (I/O) ratio of inhalable PM and PM10 exceeded 1 while that of fine PMs was close to or below 1. The PM2.5 (out)/PM10 (out) ratio stood at 0.59 (${\pm}0.16$) and the PM2.5 (in)/PM10 (in) ratio was 0.29 (${\pm}0.09$), suggesting that occupant activity had a greater effect upon coarse particles (PM10-PM2.5) than upon fine particles (PM2.5, PM1.0). The correlations between the indoor and the outdoor PM concentrations showed a stronger positive correlation for fine particles than that of coarse particles. The linear regression analysis of PM concentrations indoor and outdoor indicated a higher determinant coefficient ($r^2>0.9$), and consistency for fine particles than in case of coarse particles. In conclusion, the results of this study suggest that the indoor coarse particle concentration is more attributed to occupant activity and the indoor fine particle concentration is more influenced by outdoor air pollution.
The work of hairdressers includes washing, coloring, bleaching, permanent waving, conditioning, and cutting hair. Hairdressers are subjected to a number of physical and toxicological hazards. The toxicological hazards are those resulting from exposure to a wide range of chemicals and from chemicals are usually classified active processes. In this study, twenty beauty shops were selected to assess the exposure to indoor air pollutants such as VOCS and particulate matter($PM_{10}$) during one month from September 1 to September 30, 2003. Indoor air quality of beauty shops might be worse by vehicle emissions because the beauty shops were generally located near roadways. Personal exposures to VOCs and PM lo were related to indoor concentrations of beauty shops. According to the questionnaire, hairdressers complained of sore throat, eye irritation, and nervousness as physical symptoms. Conclusively, customers as well as workers in the beauty shops might be highly exposed to air pollutants from indoor sources and outdoor sources. Therefore, proper management methods should be taken to improve the indoor air quality in beauty shops.
Everyone is aware that air and environmental pollutants are harmful to health. Among them, indoor air quality directly affects physical health, such as respiratory rather than outdoor air. However, studies that have examined the correlation between environmental and health information have been conducted with public data targeting large cohorts, and studies with real-time data analysis are insufficient. Therefore, this research explores the research with an indoor air quality monitoring (AQM) system based on developing environmental detection sensors and the internet of things to collect, monitor, and analyze environmental and health data from various data sources in real-time. It explores the usage of wearable devices for health monitoring systems. In addition, the availability of big data and artificial intelligence analysis and prediction has increased, investigating algorithmic studies for accurate prediction of hazardous environments and health impacts. Regarding health effects, techniques to prevent respiratory and related diseases were reviewed.
Bypass air conditioning systems are divided into three types; an outdoor air bypass, a mixed air bypass and a return air bypass system. What makes the return air by pass system more effective is that it directs all of moist outdoor air through the cooling coil. The bypass air conditioning system can maintain indoor R.H (Relative Humidity) less than a conventional CAV (Constant Air Volume) air conditioning system by adjusting face and bypass dampers at part load. When a design sensible load (the ratio of sensible load to total sensible load) is 70 percent (at this time, RSHF (Room Sensible Heat Factor) . 0.7), indoor R.H was maintained 59 percent by the return air bypass system, but 65 percent by the conventional CAV air conditioning system (valve control system). The bypass air conditioning system can also improve IAQ (Indoor Air Quality) in many buildings where the number of air change is high.
본 연구에서는 노인요양병원의 실내공기질 관리계획을 제안하고자 노인요양병원의 실내공기질 수준을 측정하고 근무자의 실내공기질에 대한 인식에 대하여 조사하였다. 측정 항목은 온도, 습도, CO2, CO, PM10, VOC이며 2019년 4월 26일에 실시하였다. 설문 조사에 따르면 실내 공기질에 대한 만족도가 낮을수록 실외 공기질이 더 좋다고 응답하였으며 실내환경 요소 중 악취가 가장 낮은 것으로 응답하였으며 실내 공기질의 만족도가 높을 경우 실내환경 요소의 만족도도 높은 것으로 분석되었다. 다중응답 분석결과 "환기 부족"이었고 회귀 분석 결과 "공기질 관련성" 항목이 가장 낮은 것으로 분석되었다. 노인 요양 병원의 실내 공기질 환경을 최고 수준으로 유지하려면 냄새를 제거하기 위한 환기 장지를 추가로 설치하고 자연 환기 횟수를 늘리고 정기적인 환기담당자를 지정해야 할 것으로 판단된다. 이러한 계획을 수립함으로써 노인요양병원 근무자에게 최상의 서비스를 제공하기 위한 실내 공기질 환경을 제공 할 수 있다.
Exposure to indoor air pollution is an emerging world-wide problem, with growing evidence that it is a major cause of morbidity worldwide. Whilst most indoor air pollutants are of outdoor origin, these combine with a range of indoor sourced pollutants that may lead to high pollutant levels indoors. The pollutants of greatest concern are volatile organic compounds (VOCs) and particulate matter (PM), both of which are associated with a range of serious health problems. Whilst current buildings usually use ventilation with outdoor air to remove these pollutants, botanical systems are gaining recognition as an effective alternative. Whilst many years research has shown that traditional potted plants and their substrates are capable of removing VOCs effectively, they are inefficient at removing PM, and are limited in their pollutant removal rates by the need for pollutants to diffuse to the active pollutant removal components of these systems. Active botanical biofiltration, using green wall systems combined with mechanical fans to increase pollutant exposure to the plants and substrate, show greatly increased rates of pollutant removal for both VOCs, PM and also carbon dioxide ($CO_2$). A developing body of research indicates that these systems can outperform existing technologies for indoor air pollutant removal, although further research is required before their use will become widespread. Whilst it is known that plant species selection and substrate characteristics can affect the performance of active botanical systems, optimal characteristics are yet to be identified. Once this research has been completed, it is proposed that active botanical biofiltration will provide a cheap and low energy use alternative to mechanical ventilations systems for the maintenance of indoor environmental quality.
Indoor air quality can be affected by indoor sources, ventilation, decay and outdoor levels. Although technologies exist to measure these factors, direct measurements are often difficult. The purpose of this study was to develop an alternative method to characterize indoor environmental factors by multiple indoor and outdoor measurements. Indoor and outdoor NO$_2$ and VOCs(benzene, toluene, xylene) concentrations were measured every 3 days for 60 consecutive days in 30 houses in Seoul, Asan and Daegu, Korea. Using a mass balance model and regression analysis, penetration factor (ventilation rate divided by the sum of ventilation rate and deposition constant) and source strength factor (source strength divided by the sum of ventilation rate and deposition constant) were calculated using multiple indoor and outdoor measurements. Subsequently, NO$_2$ and VOCs source strengths (ppb/hr) and deposition constant (K, hr$^{-1}$) were estimated. Deposition constants of NO$_2$, toluene and xylene were 0.98 ${\pm}$ 0.28, 0.71 ${\pm}$ 0.24 and 0.74 ${\pm}$ 0.53 hr$^{-1}$, respectively. Source strengths of NO$_2$, toluene and xylene were 16.28 ${\pm}$ 7.47,31.25 ${\pm}$ 38.45 and 23.45 ${\pm}$ 19.67 ppb/hr, respectively In conclusion, indoor environmental factors were effectively characterized by this method using multiple indoor and outdoor measurements.
This study presents the energy-saving sequential control algorithm to handle indoor CO2 and PM2.5 for the improvement of the air quality of school classrooms. To solve indoor air quality (IAQ) problems, air cleaning and ventilation systems are mainly used for school classrooms. Although air cleaning is able to collect PM2.5, it is difficult to remove harmful gas substances. The ventilation system is suitable to tackle CO and CO2, the volume ventilation, however, is relatively small. In this paper, to remove CO2 and PM2.5, the pollutant balance equation for improving indoor air quality is reviewed. The sequential control algorithm of the ventilation and air cleaning system with four levels of criteria is introduced for the effective removal of pollutants. The proposed sequential control algorithm confirms that indoor CO2 and PM2.5 can be properly controlled below the standard value. In addition, the sequential operation of air cleaning and ventilation systems has shown significant improvement in IAQ compared to the independent ventilation system operation. Particularly, such systems are efficient when outdoor PM2.5 is high.
This study focuses on the impacts of apartment building arrangements on the outdoor and indoor air quality - the efficiency of natural ventilation in the outside/inside area of an apartment with consideration to the characteristics of an air flow in outside area depending on the types of the arrangements, the main direction of the wind, and the outside wind pressure on the building facade. As indices to evaluate the efficiency of natural ventilation, the concepts of "Age of Air" and "Purging Flow Rate(PFR)" were used in this study. As indices to classify the efficiency of indoor natural ventilation, the mean values of the wind pressure differences between the front and the back elevations of an apartment building were used. The research showed that the PFR of each apartment building arrangement ranges from 0.867 to 3.253. The "minus-shaped" arrangement showed the highest PFR, 2.306; the "zigzag-shaped" arrangement measured 1.889; the "angle-shaped" arrangement measured 1.465, and the "square-shaped" arrangement measured 1.241. Depending on the direction of the wind, the pressure differences range extremely, with variations from 170% to 2300%. Thus, the indoor natural ventilation efficiency can be changed by the pressure differences of the wind, which are sensitive to the main direction of the wind even though the structure and planning of the apartment complexes are the same. Despite the same direction of the wind, even the efficiency can be diverse. This study showed how to predict the most beneficial apartment building arrangement for the profitable natural ventilation efficiency in each direction of the wind.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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