Park, Jinhyeon;Ryu, Hyeonsu;Heo, Jung;Cho, Mansu;Yang, Wonho
Journal of Environmental Health Sciences
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제45권1호
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pp.1-8
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2019
Objectives: The purpose of this study was to estimate the ventilation rate of residential homes in Korea through tracer gas methods using indoor and outdoor concentrations of carbon dioxide ($CO_2$) and $CO_2$ generation rates from breathing. Methods: In this study, we calculated the number of occupants in a home by time through data on the average number of people per household from the Korean National Statistical Office and also measured the amount of $CO_2$ generation by breathing to estimate the indoor $CO_2$ generation rate. To estimate the ventilation rate, several factors such as the $CO_2$ generation rate and average volume of residential house provided by the Korean National Statistical Office, indoor $CO_2$ concentrations measured by sensors, and outdoor $CO_2$ concentrations provided by the Korea Meteorological Administration, were applied to a mass balance model for residential indoor environments. Results: The average number of people were 2.53 per household and Koreans spend 61.0% of their day at home. The $CO_2$ generation rate from breathing was $13.9{\pm}5.3L/h$ during sleep and $15.1{\pm}5.7L/h$ in a sedentary state. Indoor and outdoor $CO_2$ concentrations were 849 ppm and 407 ppm, respectively. The ventilation rate in Korean residential houses calculated by the mass balance model were $42.1m^3/h$ and 0.71 air change per hour. Conclusions: The estimated ventilation rate tended to increase with an increase in the number of occupants. Since sensor devices were used to collect data, sustainable data could be collected to estimate the ventilation rate of Korean residential homes, which enables further studies such as on changes in the ventilation rate by season resulting from the activities of occupants. The results of this study could be used as a basis for exposure and risk assessment modeling.
Since the 1970s regulations against the pollution of drinking water have been introduced in Lake Paldang watershed area. To understand the effects of water environment management policies and the impacts of climate changes on Lake Paldang, a long-term comprehensive study of this watershed and the changes in its water environment is required. In this study, we analyzed changes in the weather, hydrology, sources of pollution, water quality, and algal development from 2000 to 2015 year based on the statistical data provided by several national information systems. While the population and amount of sewage in the Lake Paldang watershed increased by about 1.5 times, the amount of animal manure showed a decreasing trend during the same period. The wastewater also increased by about 1.5 times while the amount of water intakes rose by about 1.14 times. The water quality in front of the Paldang Dam, which is the representative monitoring site of the Lake Paldang, was stable. The annual average BOD concentration remained within 2 mg/L, which is a "Good (lb)" level according to the environment standards of Republic of Korea. The development of phytoplankton and harmful cyanobacteria were largely influenced by meteorological factors.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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pp.320-323
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2014
Today is going with the advancement of intelligent transportation systems and traffic environment and helping to provide safe and convenient service through a mobile device work with the popularization of the vehicle black box. The traffic flow by a variety of causes is constantly changing, it is often unable to prepare the driver, depending on external factors can not be controlled by the power of the public, leading to a major accident. The system needs to pass the real-time weather data in the inter-operator to prevent this. The proposed detection algorithm weather information delivered real-time weather information for this paper. The weather condition is detected by using the contrast between the histogram of the motion of the wiper and the clear day algorithm. In general, the wiper is worked in extreme weather conditions that will have a value different contrast due to rain or snow. Situation was considered clear, snowy conditions, such as using it on a rainy situation. First, designated as ROI (Region Of Interest) of the minimum area that can be detected in order to reduce the amount of calculation for the wiper, the wiper, which was detected through the operation of the threshold Thresholding the brightness of the vehicle wiper. In addition, we distinguish the value of each meteorological situation by using contrast. Results was obtained to 80% for the snow conditions, a rainy situation.
Journal of Environmental Analysis, Health and Toxicology
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제21권4호
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pp.220-228
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2018
$PM_{2.5}$-bound mercury (PBM) was monitored at weekly intervals for three years (from 2014 to 2016) at an urban (Seoul) and rural site (Baengnyeong) in South Korea. The average PBM concentrations in $PM_{2.5}$ samples over the entire sampling period were $12{\pm}11pg/m^3$ and $36{\pm}34pg/m^3$ for Baengnyeong and Seoul, respectively. Seasonal differences were pronounced, with concentrations being highest in winter due to local meteorological conditions (high gas-particle coefficient due to low temperature and low mixing layer height in winter) as well as seasonal factors, such as coal combustion for heating purposes in China. In Baengnyeong, the significant positive correlation of PBM with $PM_{2.5}$, air pollutants, and heavy metals suggested that coal combustion in China might be the most important source of ambient mercury in Korea. In winter, no correlation of PBM with $PM_{2.5}$, air pollutants, and heavy metals was seen in Seoul. Furthermore, Seoul showed higher $PBM/PM_{2.5}$ and $Pb/PM_{2.5}$ ratios in winter due to the strong atmospheric oxidation-reduction reaction conditions as well as local and regional PBM sources. We conclude that immediate attention must be given to addressing PBM levels in Korea, including considering it as a key component of future air quality monitoring activities and mitigation measures.
The purpose of this study is to propose a ventilation corridor management plan to improve the thermal environment for Busan Metropolitan City. To this end, the characteristics of hot and cool spots in Busan were identified by conducting spatial statistical analysis, and thermal image data from Landsat-7 satellites and major ventilation corridors were analyzed through WRF meteorological simulation. The results showed the areas requiring thermal environment improvement among hot spot areas were Busanjin-gu, Dongnae-gu, industrial areas in Yeonje-gu and Sasang-gu, and Busan Port piers in large-scale facilities. The main ventilation corridor was identified as Geumjeongsan Mountain-Baekyangsan Mountain-Gudeoksan Mountain Valley. Based on the results, the ventilation corridor management strategy is suggested as follows. Industrial facilities and the Busan Port area are factors that increase the air temperature and worsen the thermal environment of the surrounding area. Therefore, urban and architectural plans are required to reduce the facility's temperature and consider the ventilation corridor. Areas requiring ventilation corridor management were Mandeok-dong and Sajik-dong, and they should be managed to prevent further damage to the forests. Since large-scale, high-rise apartment complexes in areas adjacent to forests interfere with the flow of cold and fresh air generated by forests, the construction of high-rise apartment complexes near Geumjeongsan Mountain with the new redevelopment of Type 3 general residential area should be avoided. It is expected that the results of this study can be used as basic data for urban planning and environmental planning in response to climate change in Busan Metropolitan City.
When frost occurs, crops are directly damaged. When crops come into contact with low temperatures, tissues freeze, which hardens and destroys the cell membranes or chloroplasts, or dry cells to death. In July 2020, a sudden sub-zero weather and frost hit the Minas Gerais state of Brazil, the world's largest coffee producer, damaging about 30% of local coffee trees. As a result, coffee prices have risen significantly due to the damage, and farmers with severe damage can produce coffee only after three years for crops to recover, which is expected to cause long-term damage. In this paper, we tried to predict frost using frost generation data and weather observation data provided by the Korea Meteorological Administration to prevent severe frost. A model was constructed by reflecting weather factors such as wind speed, temperature, humidity, precipitation, and cloudiness. Using XGB(eXtreme Gradient Boosting), SVM(Support Vector Machine), Random Forest, and MLP(Multi Layer perceptron) models, various hyper parameters were applied as training data to select the best model for each model. Finally, the results were evaluated as accuracy(acc) and CSI(Critical Success Index) in test data. XGB was the best model compared to other models with 90.4% ac and 64.4% CSI, followed by SVM with 89.7% ac and 61.2% CSI. Random Forest and MLP showed similar performance with about 89% ac and about 60% CSI.
Tae-Young Hwang;Jong-Won Lee;Ho-Geun Yun;Wan-Geun Park;Jong-Bin An
Korean Journal of Plant Resources
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제36권2호
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pp.133-171
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2023
This study was conducted to prepare basic data by analyzing the biological values and environmental factors of algific talus slope in order to respond to climate change due to the greenhouse effect, and to establish plans for forest biodiversity preserving and managing. Meteorological information was measured and the flora of vascular plants were investigated for six algific talus slope by seasonally from 2020 to 2021. As a result of the investigation, the temperature of all 6 algific talus slope was lower than that of the area where the algific talus slope was located in summer, and flora was 101 families, 350 genera, 621 species, 18 subspecies, 57 variants, 7 varieties, 703 taxa. In sum, it is judged that the algific talus slope has sufficient reasons and value to be preserved because it has excellent micrometeorological value from the cold wind blowing in summer and phytogeographical value in which various plants live in a small area. However, in spite of such an important area, the management of algific talus slope is insufficient, and the algific talus slope is damaged or the ecosystem of the algific talus slope is disturbed. Therefore, it is necessary to establish a systematic conservation and management plan by designating algific talus slope as a forest genetic resource reserve and OECM.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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제40권1호
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pp.51-66
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2022
SST (Sea Surface Temperature) is based on the atmosphere-ocean interaction, one of the most important mechanisms for the Earth system. Because it is a crucial oceanic and meteorological factor for understanding climate change, gap-free grid data at a specific spatial and temporal resolution is beneficial in SST studies. This paper examined the production of daily SST grid maps from 137 stations in 2020 through the ordinary kriging with variogram optimization and their accuracy assessment. The variogram optimization was achieved by WLS (Weighted Least Squares) method, and the blind tests for the interpolation accuracy assessment were conducted by an objective and spatially unbiased sampling scheme. The four-round blind tests showed a pretty high accuracy: a root mean square error between 0.995 and 1.035℃ and a correlation coefficient between 0.981 and 0.982. In terms of season, the accuracy in summer was a bit lower, presumably because of the abrupt change in SST affected by the typhoon. The accuracy was better in the far seas than in the near seas. West Sea showed better accuracy than East or South Sea. It is because the semi-enclosed sea in the near seas can have different physical characteristics. The seasonal and regional factors should be considered for accuracy improvement in future work, and the improved SST can be a member of the SST ensemble around South Korea.
Hydrogen has gained attention as an environmentally friendly energy source among various renewable options, however, its application in agriculture remains limited. This study aims to apply the hydrogen fuel cell triple heat-combining system, originally not designed for greenhouses, to greenhouses in order to save energy and reduce greenhouse gas emissions. This system can produce heating, cooling, and electricity from hydrogen while recovering waste heat. To implement a hydrogen fuel cell triple heat-combining system in a greenhouse, it is crucial to evaluate the greenhouse's heating and cooling load. Accurate analysis of these loads requires considering factors such as greenhouse configuration, existing heating and cooling systems, and specific crop types being cultivated. Consequently, this study aimed to estimate the cooling and heating load using building energy simulation (BES). This study collected and analyzed meteorological data from 2012 to 2021 for semi-enclosed greenhouses cultivating tomatoes in Jeonju City. The covering material and framework were modeled based on the greenhouse design, and crop energy and soil energy were taken into account. To verify the effectiveness of the building energy simulation, we conducted analyses with and without crops, as well as static and dynamic energy analyses. Furthermore, we calculated the average maximum heating capacity of 449,578 kJ·h-1 and the average cooling capacity of 431,187 kJ·h-1 from the monthly maximum cooling and heating load analyses.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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제28권2B호
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pp.177-185
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2008
Accurate monitoring of snow cover is a key component for studying climate and global as well as for daily weather forecasting and snowmelt runoff modelling. The few observed data related to snowmelt was the major cause of difficulty in extracting snowmelt factors such as snow cover area, snow depth and depletion curve. Remote sensing technology is very effective to observe a wide area. Although many researchers have used remote sensing for snow observation, there were a few discussions on the characteristics of spatial and temporal variation. Snow cover maps were derived from NOAA AVHRR images for the winter seasons from 1997 to 2006. Distributed snow depth was mapped by overlapping between snow cover maps and interpolated snowfall maps from 69 meteorological observation stations. Model parameters (Snow Cover Area: SCA, snow depth, Snow cover Depletion Curve: SDC) were built for 7 major watersheds in South Korea. The decrease pattern of SCA for time (day) was expressed as exponentially decay function, and the determination coefficient was ranged from 0.46 to 0.88. The SCA decreased 70% to 100% from the maximum SCA when 10 days passed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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