Journal of Wellbeing Management and Applied Psychology
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v.7
no.4
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pp.1-13
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2024
Purpose: The purpose of this study is to develop a highly accurate mobile air quality monitoring system suitable for use in various event-specific locations, such as fireworks festivals or construction sites. Research design, data and methodology: The study focuses on optimizing the selection and design of equipment for a mobile air quality monitoring system, aiming to reduce production costs and improve measurement accuracy. It includes a comparative analysis with existing Air Quality Monitoring Stations (AQMS) and enhances calibration methods to stabilize performance under various environmental conditions. This approach ensures a cost-effective, accurate, and efficient mobile air quality monitoring system. Results: By utilizing measurement data collected from various regions, further improvements can be made in the future to develop a more efficient and accurate mobile air quality monitoring system. The accuracy of the existing mobile air quality monitoring system has been enhanced through this study, making it applicable for measurements in various fields. Conclusions: With the growing concern about air pollution, a mobile air quality monitoring system could be effectively utilized in areas where event-based air pollution occurs, such as firework festivals or construction sites. In the future, by utilizing data from various regions, further improvements and enhancements can be made to the system, leading to a more efficient and accurate mobile air quality monitoring system.
Many people interested in indoor air quality monitoring since they spend a majority of their time indoors such as homes and offices. This paper proposes the effective indoor air quality monitoring system and it can gauge carbon dioxide, particulate matter and VOCs(Volatile Organic Compounds) which can be harmful to humans. The proposed system is composed of three main modules which are device, web server, and mobile application. In order to evaluate the performance, we tested two cases which are candle and smoke. We monitor the condition of indoor air quality with our mobile application. Also, we developed the information graphics to compare the condition of air quality between indoor and outdoor and this mobile application improves usability.
Kim, Jong Bum;Kim, Chang Hyeok;Noh, Sujin;Hwang, Eun Young;Park, Duckshin;Lee, Jeong Joo;Kim, Jeongho
Particle and aerosol research
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v.17
no.1
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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.
In this paper, we propose the real time indoor air quality monitoring and controlling platform on cloud using IoT sensor data such as PM10, PM2.5, CO2, VOCs, temperature, and humidity which has direct or indirect impact to indoor air quality. The system is connected to air ventilator to manage and optimize the indoor air quality. The proposed system has three main parts; First, IoT data collection service to measure, and collect indoor air quality in real time from IoT sensor network, Second, Big data processing pipeline to process and store the collected data on cloud platform and Finally, Big data analysis and visualization service to give real time insight of indoor air quality on mobile and web application. For the implication of the proposed system, IoT sensor kits are installed on three different public day care center where the indoor pollution can cause serious impact to the health and education of growing kids. Analyzed results are visualized on mobile and web application. The impact of ventilation system to indoor air quality is tested statistically and the result shows the proper optimization of indoor air quality.
Airborne particulate matter(PM) has been a global environmental problem. PM whose diameter is smaller than 10 ㎛ can permeate respiratory organs and has harmful effects on human health. Therefore, PM monitoring systems are necessary for management of PM and prevention of PM-induced negative effects. Conventional PM monitoring techniques are expensive and cumbersome to handle. In the present study, two types of PM monitoring devices were designed for measuring indoor PM concentration, portably. We experimentally investigated the performance of three commercial PM concentration measurement sensors in a closed test chamber. As a result, PM2008 sensor showed the best PM concentration measurement accuracy. Linear regression method was applied to convert PM concentration value acquired from PM2008 sensor into ground truth value. A mobile application(app.) was also created for users to check the PM concentration, easily. The mobile app. also provides safety alarm when the PM10 concentration exceeds 81 ㎛/m3. The developed hand-held system enables the facile monitoring of surrounding air quality.
The construction, development and maintenance of an economically, environmentally and socially sustainable campus involves the integration of measuring tools and technical information that invites and encourages the community to know the actual state to generate positive actions for reducing the negative impacts over the local environment. At the Universidad Nacional de Colombia - Campus $Bogot{\acute{a}}$, a public area with daily traffic of more than 25000 people, the Environmental Management Bureau has committed with the monitoring of the noise pollution and air quality, as support to the campaigns aiming to reduce the pollutant emissions associated to the student's activities and campus operation. The target of this study is based in the implementation of mobile air quality and sonometry monitoring equipment, the mapping of the actual air quality and noise pollution inside the university campus as a novel methodology for a sub-area inside a megacity. This results and mapping are proposed as planning tool for the institution administrative sections. A mobile Kunak$^{(R)}$ Air & OPC air monitoring station with the capability to measure particulate matter $PM_{10}$, $PM_{2.5}$, Ozone ($O_3$), Sulfur Oxide ($SO_2$), Carbon Monoxide (CO) and Nitrogen Oxide ($NO_2$) as well as Temperature, Relative Humidity and Latitude and Longitude coordinates for the data georeferenciation; and a sonometer Cirrus$^{(R)}$ 162B Class 2 were used to perform the measurements. The measurements took place in conditions of academic activity and without it, with the aim of identify the impacts generated by the campus operation. Using the free code geographical information software QGIS$^{(R)}$ 2.18, the maps of each variable measured were developed, and the impacts generated by the operation of the campus were identified qualitative and quantitively. For the measured variables, an increase of around 21% for the $L_{Aeq}$ noise level and around 80% to 90% for air pollution were detected during the operation period.
In this paper, a real-time monitoring system for environmental safety by living area is proposed. The proposed system is designed to measure radiation, fine dust and basic living information (temperature) using fixed and mobile measuring equipment, and constitutes a web database that stores data received from the equipment. It also develops web programs for displaying received data on PCs and mobile phones. The results of testing the performance of the system by an authorized testing agency showed that the radiation measurement range was measured in the range of $10{\mu}Sv/h$ to 10mSv/h, which is comparable to the world's highest level, and that the accuracy was measured between ${\pm}6.7$ and ${\pm}8.7$ percent of the measurement uncertainty was measured and normal operation at or below the international standard of ${\pm}15$ percent. In addition, the temperature test was conducted on a section of $-20^{\circ}C$ to $50^{\circ}C$ and normal operation was confirmed in response to the temperature change. Stability of radiated electromagnetic waves was ensured by a suitable judgment. The product's testing in general and high and low temperature environments for about four months after the prototype was made confirmed to be more than five years of durability. The measurement range and accuracy of fine dust sensors are compared with those of companies that measure the air environment, and the performance level is similar through the air quality measurement register.
We analyzed the monthly and annual trends of the meteorological factors(wind speeds and directions and air temperatures) measured at an automated synoptic observation system (ASOS) and fine particle (PM10 and PM2.5) concentrations measured at the air quality monitoring systems(AQMSs) in Suwon. In addition, we investigated how the fine particle concentrations were related to the meteorological factors as well as urban morphological parameters (fractions of building volume and road area). We calculated the total volume of buildings and the total area of the roads in the area of 2 km × 2 km centered at each AQMS using the geographic information system and environmental geographic information system. The analysis of the meteorological factors showed that the dominant wind directions at the ASOS were westerly and northwesterly and that the average wind speed was strong in Spring. The measured fine particle concentrations were low in Summer and early Autumn (July to September) and high in Spring and Winter. In 2020, the annual mean fine particle concentration was lowest at most AQMSs. The fine particle concentrations were negatively and weakly correlated with the measured wind speeds and air temperatures (the correlation between PM2.5 concentrations and air temperatures was relatively strong). In Suwon city, at least for 6 AQMSs except for the RAQMS 131116 and AQMS 131118, the PM10 concentrations were affected mainly by the transport from outside rather than primary emission from mobile sources or wind speed decrease caused by buildings and, in the case of PM2.5, vise versa.
The reliability of air quality evaluation results for green transportation could be improved by applying correct emission factors. Unlike previous studies, which estimated emission factors that focused on vehicles in laboratory experiments, this study investigates emission factors according to road types and time using real driving data. The real driving data was collected using a Portable Activity Monitoring System (PAMS) according to road types and time, which it compared and analyzed fuel consumption from collected data. The result of the study shows that fuel consumption on national highway is 17.33% higher than the fuel consumption on expressway. In addition, the average fuel consumption of peak time is 4.7% higher than that of non-peak time for 22.5km/h. The difference in fuel consumption for road types and time is verified using ANOCOVA and MANOVA. As a result, the hypothesis of this study - that fuel consumption differs according to road types and time, even if the travel speed is the same - has proved valid. It also suggests correction factor of emission factors by using the difference in fuel consumption. It is highly expected that this study can improve the reliability of emissions from mobile pollution sources.
For volatile organic compounds (VOCs) emanating from workplaces within the Noksan national industrial complex, the emission characteristics of pollutants were identified through zone-based measurements using vehicles equipped with selective ion flow tube mass spectrometry(SIFT-MS). The average concentration of total VOCs was higher in zones 2, 4, and 5 than in zones 1, 3, and 6, and was 2.1 to 4.2 times higher than background concentrations. The average concentrations of pollutants investigated were (from highest to lowest) methyl ethyl ketone, formaldehyde, methanol, and n-hexane. However, the pollutants that should be prioritized for reduction to decrease ozone generation were (from highest to lowest) methyl ethyl ketone, n-hexane, for maldehyde, and ethylbenzene+xylene. Benzene, a substance governed by atmospheric environmental standards, exhibited a frequency distribution exceeding the stipulated limits, and concentrations exceeding 100 ppb were identified for methyl ethyl ketone, methanol, toluene, and n-hexane. In certain class 4 and 5 workplace facilities, VOC emissions and emission prevention installations were inadequately managed, necessitating the formulation of management measures for small enterprises. Also, workplaces that emit large amounts of VOCs need to upgrade to VOC-prevention installations with higher processing efficiencies. To efficiently monitor VOCs in a wide range of areas, such as the Noksan national industrial complex, it is considered appropriate to monitor workplaces that emit high concentrations of VOCs using mobile SIFT-MS in real time rather than relying on fixed monitoring methods. A specialized method targeting approximately 10 VOCs is necessary to quickly track emission sources.Furthermore, it is essential to phase in a system for the intensive management of suspected workplaces based on accumulated data from SIFT-MS in areas where high VOC concentrations are measured and to establish a cooperative system for sharing data between relevant institutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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