• 한국전산구조공학회논문집
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• 제30권1호
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• pp.23-30
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• 2017

입자 복합재료는 입자의 형상, 크기 그리고 분포의 산포특성으로 인해 물성치의 편차가 존재하고, 입자 복합재료를 사용한 시스템의 거동 또한 산포가 존재한다. 하지만 입자의 산포특성을 고려하기 어려우므로 균질화법을 사용하여 시스템의 거동을 해석하거나 국부영역에서 미세구조를 적용하여 해석한다. 본 연구에서는 입자의 랜덤적 산포특성을 고려하기 위해 RMDFs(random morphology description functions)를 사용하여 랜덤 미세구조를 생성하였고, 단면 1차 모멘트를 사용하여 가우시안 함수의 수(N)와 입자의 산포특성의 관계를 분석하였다. 그리고 랜덤 미세구조 구조물의 거동을 분석하기 위하여 랜덤 미세구조를 전체에 반영한 외팔보에 multi-scale 해석을 수행하였다. 그 결과 입자의 산포특성과 외팔보의 처짐의 편차는 N의 증가에 따라 감소하고 N=200에서 수렴하는 것을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제30권10호
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• pp.973-981
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• 2006

Recently there is an increasing interest in particulate matter emission because of new emission regulations, health awareness and environmental problems. It requires to improve particulate measurement techniques as well as to reduce soot emissions from combustion systems. As mentioned above, it is demanded that reduction techniques together with measurement techniques of exhausted particulate matters in combustion systems such as vehicles. However, measurement techniques of particulate matters should be prior to reduction techniques of that because it is able to know an increase and a decrease of exhausted particulate matters when measured particulate matters. Therefore, in this study, we report the measurement of soot primary-particle size using time-resolved laser induced incandescence (TIRE-LII) technique in laminar ethylene diffusion flame. As an optical method, laser induced incandescence is one of well known methods to get information for spatial and temporal soot volume fraction and soot primary particle size. Furthermore, TIRE-LII is able to measure soot primary particle size that is decided to solve the decay ate of signal S $(t_1)$ and S $(t_2)$ at two detection time. In laminar ethylene diffusion flame, visual flame height is 40 mm from burner tip and measurement points are height of 15, 20, 27.5, 30 mm above burner tip along radial direction. As increasing the height of the flame from burne. tip, primary particle size was increased to HAB(Height Above Burner tip)=20mm, and then decreased from HAB=27.5 mm to 30 mm. This results show the growth and oxidation processes for soot particles formed by combustion.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제12권4호
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• pp.161-168
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• 2016

The purpose of this study is to determine the performance characteristics of the paint particulate and volatile organic compounds(VOCs) simultaneous removal from the spraying paint booth in the laboratory and real site by sticky paint particulate and VOCs simultaneous removal demonstration unit. The sticky paint particulate and VOCs simultaneous removal unit is composed of the horizontal type pleated filter modules and the zig-zag type granular activated carbon packing modules. The test conditions at the laboratory are $50.15g/m^3$ of average paint aerosol concentration and 300 ppm of VOCs concentration which were same as the working conditions of spraying paint booth in the real site. But, the demonstration conditions at the real site are varied according to the working condition of spraying paint booth for the kind of passenger car bodies. The test results at the laboratory obtained that 99% of total particulate collection efficiency at 0.62 m/min of filtration velocity and 84% at 1.77 m/min of filtration velocity. The VOCs removal efficiencies are 97% at $3500hr^{-1}$ of gas hour space velocity and 59% at $10,000hr^{-1}$ of gas hour space velocity. In the real site test, the average removal efficiency of PM10 was measured to be 99.65%, the average removal efficiency of PM2.5 was 99.38%, the average removal efficiency of PM1 was 98.52%, and the average removal efficiency of VOCs was 89%.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.620-622
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• 2018

미세먼지에 대한 인체 영향에 관한 사회적 관심이 높아짐에 따라 미세먼지 예측 알고리즘의 필요성이 증가되었다. 많은 연구에서 기상 데이터를 이용하여 통계 모델링 및 기계 학습 기법 기반 예측 모델이 제안되었으나, 해당 모델의 환경 및 세부조건을 정확히 설정하기는 어렵다. 또한 국내 기상 측정소 데이터의 경우 누락된 데이터가 존재하여 새로운 예측 모델을 설계해야 할 필요성이 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다층 퍼셉트론 신경망을 활용하여 미세먼지 예측을 수행한다. 이를 위해 측정소 3곳의 기상 데이터를 기반으로 예측 모델을 설계, 실제 데이터와의 비교를 통해 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가한다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.70-76
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• 2012

본 논문에서는 디젤 승용차량에서 매연저감장치 손상에 기인한 차량화재에 대하여 기술하였다. 디젤 차량에서는 배출가스에 포함되는 입자상 물질을 저감하기 위하여 매연저감장치를 배기계통에 설치하고 있다. 매연저감장치는 입자상 물질의 과다 포집, 재상과정에서의 오류 및 흡기계통 불량 등에 의해 재생과정에서 파손에 이르게 되며, 매연저감장치가 파손되는 경우, 고온의 배출가스가 분출되고, 차량 하부 배기계통의 주변 가연물을 통해 화재로 진전된다. 매연저감장치 손상에 의해 화재가 발생되는 경우, 배기계통 배관 및 머플러 부분에 규산염계 무기화합물이 부착되는 특징을 나타내며, 이 규산염계 무기화합물은 매연저감장치 내부 필터 재료인 세라믹 부분이 손상되는 과정에서 발생된다. 따라서 화재가 발생된 디젤 차량의 경우, 머플러 주변에서 규산염계 무기화합물이 식별되는 경우, 매연저감장치 손상에 기인한 화재로 추정할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권8호
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• pp.471-479
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• 2019

본 연구는 미세먼지 예방행동의도에 영향을 미치는 결정요인을 탐색하는 것을 목적으로 했다. 280명의 대학생들을 대상으로 한 설문조사 결과, 미세먼지에 대한 지각된 민감성과 지각된 장애는 예방행동의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하였다. 그러나 미세먼지에 대한 지각된 심각성과 지각된 이익, 주관적 규범과 자기효능감은 예방행동의도에 통계적으로 유의한 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통해 대학생들의 미세먼지 예방행동의도를 높이기 위해서는 지각된 심각성과 지각된 이익, 주관적 규범과 자기효능감을 높일 수 있는 커뮤니케이션 전략이 요구되며, 향후 미세먼지와 같은 환경위험에 대한 예방행동을 설명하는데 있어 일정 부분 기여할 것으로 판단된다.

• Ocean and Polar Research
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• 제41권2호
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• pp.63-77
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• 2019

In order to investigate the behavior and seasonal variability of Mn as one of the bio-essential metals in the Amundsen sea, which is known as the most biologically productive coastal area around the Antartica, seawaters were collected using a clean sampling system for 10 stations (96 ea) in 2014 (ANA04B) and for 12 stations (139 ea) in 2016 (ANA06B) surveys of RV ARAON. Dissolved and particulate Mn concentration varied in the range of 0.15-4.43 nmol/kg and <0.01 to 2.42 nM in 2014 and in the range of 0.25-4.15 nmol/kg and 0.01-2.64 nM in 2016, respectively. From the sectional distribution of dissolved and particulate Mn, it might be suggested that dissolved/particulate Mn was provided from iceberg melting and diffusion/resuspension from sediments, respectively. Although this sea is highly productive, there was little evidence regarding the biological origin of dissolved Mn, but particulate Mn only in sea ice and offshore areas could be explained as originating from organic matters, e.g. phytoplanktons. And it could be suggested that the subsurface maximum of dissolved Mn was formed by isopycnal transport of melting materials from ice wall to offshore. Compared to early (2014) summer, temperature, salinity, biomass, dissolved and particulate Mn in late (2016) summer indicated that temporal variations might be resulted from the reduction of ice melting and mCDW flow, which induced a reduction in resuspension. In addition, in the late summer, particles including biomass were reduced, which brought about a reduction in the removal rate of dissolved Mn.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.20-26
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• 2019

미세먼지의 인체 영향으로 인해 기존 대기 환경 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 설계된 예측 모델의 측정 환경, 세부 조건을 정확히 설정하기 어려우며, 측정된 기상 데이터의 누락과 같은 문제로 기존 연구 결과에 기반 한 새로운 예측 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다수의 연구에서 사용된 기계 학습 알고리즘인 다중 선형 회귀와 인공 신경망을 통해 예측 모델을 설계하여 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가하였다. RMSE를 통한 예측 성능 비교 결과, MLR 모델의 경우 18.13, MLP 모델의 경우 14.31의 값을 보여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 인공 신경망 모델이 예측에 더 적합함을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.409-414
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• 2021

미세먼지에 대한 심각성이 사회적으로 대두됨에 따라 대중들은 미세먼지 예보에 대한 정보의 높은 신뢰성을 요구하고 있다. 이에 따라 다양한 신경망 알고리즘을 이용하여 미세먼지 예측을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다양한 알고리즘으로 연구되고 있는 신경망 알고리즘들 중 대표적인 알고리즘들의 예측 성능 비교를 진행하였다. 신경망 알고리즘 중 DNN(deep neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short-term memory)을 이용하였으며, 하이퍼 파라미터 탐색을 이용하여 최적의 예측 모델을 설계하였다. 각 모델의 예측 성능 비교 분석 결과, 실제 값과 예측 값의 변화 추이는 전반적으로 좋은 성능을 보였다. RMSE와 정확도를 기준으로 한 분석에서는 DNN 예측 모델이 다른 예측 모델에 비해 예측 오차에 대한 안정성을 갖는 것을 확인하였다.

• 대한간호학회지
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• 제51권1호
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• pp.68-79
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• 2021

Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.