Modern diesel vehicle has to comply with the EURO IV, V regulation with low level of particulate matter and smoke emission Moreover, emission standards of each countries are becoming stringent in advanced countries such as USA and Europe. Because Bio-diesel is similar to diesel fuel, it is essential to judge the environmental and health effects deriving from the use of Bio-diesel in diesel engine. The deterioration characteristics of emission in accordance with aging vehicles must be regulated for Bio-diesel. Therefore, under 1200 driving hours, 220,000km driving distance condition and full load, the deterioration characteristics of emission were estimated. We could reduce sulfur contents of fuel, particulate matter and smoke emission by using Bio-diesel and conform the influence of engine performance, emission, and fuel consumption by Bio-diesel deterioration
Authors Investigated the particulate size distribution in work environment of Banwol and Changwon industry complex. Size distributions of particles exposured to workers in welding and in grounding process were evaluated by personal cascade impactors. Personal air samplers with personal cascade impactor were attached to the workers. The mass median diameter measured in welding sites were 0.3 to 3.BUm and in grinding sites were 1.5 to 2.6htn. Respirable matter fractions were ranged 32.67 to 65.055. Respirable matter fractions were calculated from the sixte distribution data by the respirable particle mass of the ACGIH criteria. The study relating to characteristics of particle of other industries and particulate sixte distribution is more needed in the near future
대한약학회 2003년도 Proceedings of the Convention of the Pharmaceutical Society of Korea Vol.1
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pp.165.2-166
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2003
Diesel exhaust is suspected to cause acute and chronic adverse effects on health. In recent. the effect of estrogenic endocrine disruptor in diesel particulate matter was little studied. Therefore, we examined the estrogenic activity of respirable diesel exhaust particulate matter derived from diesel engine motor. PM2.5 diesel exhaust of vehicle was collected using a high volume samples equipped with a cascade impactor. (omitted)
Diesel particulate matter(DPM) often contains small amounts of metal as a minor component but this metal may contribute to adverse health effects. Knowledge of the mechanism for particle formation as well as the size preference of the trace metals is critical to understanding the potential for health concerns. To achieve this, the size and the composition of each particle should be optimally measured at the same time. Single particle mass spectrometer(SPMS) would be the best tool for this objective. In this paper, we therefore will introduce new findings about the mechanism and distribution of the trace metals in DPM, derived from a study where an SPMS was used to analyze freshly emitted DPM.
Indoor particulate matter(PM) is a carcinogen and needs to be removed and managed. It is generally reduced and removed through ventilation and filtration. Owing to the recent occurrence of high-concentration fine dust and yellow dust in the atmosphere, however, it is difficult to expect the purification of indoor air through the simple introduction of the outside air. For residential buildings, in particular, they are highly dependent on natural ventilation but the lack of natural ventilation is worsening because concerns over the inflow of external pollutants are increasing. Therefore, this study designed and manufactured a window ventilation system that does not require a duct to improve the maintenance and management problems of general ventilation system, and constructed indoor PM concentration change data through performance evaluation.
The World Health Organization provides guidelines for managing the particulate matter (PM) level because a higher PM level represents a threat to human health. To manage the PM level, a procedure for measuring the PM value is first needed. We use a PM sensor that collects the PM level by laser-based light scattering (LLS) method because it is more cost effective than a beta attenuation monitor-based sensor or tapered element oscillating microbalance-based sensor. However, an LLS-based sensor has a higher probability of malfunctioning than the higher cost sensors. In this paper, we regard the overall malfunctioning, including strange value collection or missing collection data as anomalies, and we aim to detect anomalies for the maintenance of PM measuring sensors. We propose a novel architecture for solving the above aim that we call the hypothesis pruning generative adversarial network (HP-GAN). Through comparative experiments, we achieve AUROC and AUPRC values of 0.948 and 0.967, respectively, in the detection of anomalies in LLS-based PM measuring sensors. We conclude that our HP-GAN is a cutting-edge model for anomaly detection.
Particulate matter (PM) is a ubiquitous air pollutant that is a growing public health concern. Previous studies have suggested that PM is associated with asthma development and exacerbation of asthma symptoms. Although several studies have suggested increased risks of atopic dermatitis, allergic rhinitis, and allergic sensitization in relation to PM exposure, the evidence remains inconsistent. The plausible mechanisms underlying these effects are related to oxidative stress, enhancement of sensitization to allergens, inflammatory and immunological responses, and epigenetics. This review discusses the effect of PM on childhood allergic diseases, along with plausible mechanisms. Further studies are required to understand the role of PM exposure on childhood allergic diseases, to reduce these diseases in children.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권3호
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pp.259-272
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2023
In this paper, we suggest a new method for the prediction of sharp changes in particulate matter (PM10) using quantile mapping. To predict the current PM10 density in Seoul, we consider PM10 and precipitation in Baengnyeong and Ganghwa monitoring stations observed a few hours before. For the PM10 distribution estimation, we use the extreme value mixture model, which is a combination of conventional probability distributions and the generalized Pareto distribution. Furthermore, we also consider a quantile generalized additive model (QGAM) for the relationship modeling between precipitation and PM10. To prove the validity of our proposed model, we conducted a simulation study and showed that the proposed method gives lower mean absolute differences. Real data analysis shows that the proposed method could give a more accurate prediction when there are sharp changes in PM10 in Seoul.
Recently, particulate matter(PM) caused by internal factors such as industrialization and urbanization as well as external factors such as Asian dust is a serious problem in Korea. In particular, while the emission due to construction appears to be very serious among the internal factors, it is necessary to manage PM in consideration of the characteristics of construction sites. Accordingly, in this study, a PM management system suitable for construction sites was developed to reduce civil complaints caused by PM and to minimize damage to field workers and nearby residents by supporting the fine dust management system of the state and local governments. The factors to be considered when measuring PM due to the specificity of construction sites were considered, and the system components were developed based on the considerations. As a result, an IoT based construction site PM monitoring system (CPMS) that integrates each component was established.
Ryu, Gyeongchan;Kim, Donghyuk;Song, Sanghoon;Lee, Hyun Hee;Ha, Jin Uk;Kim, Wonho
Elastomers and Composites
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제56권4호
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pp.234-242
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2021
The demand for truck bus radial (TBR) tires with enhanced fuel efficiency and wear resistance have grown in recent years. In addition, as the issue of particulate matter and air pollution increases, efforts are being made to reduce the generation of particulate matter. In this study, the properties of epoxidized natural rubber (ENR) containing a silica-friendly functional group were evaluated by considering it as a base rubber and varying the silica ratio in this binary filler system. The results showed that the wear resistance of the NR/BR blend compound decreased as the silica ratio increased. In contrast, the ENR/BR blend compound exhibited an increase in wear resistance as the silica ratio was increased. In particular, the ENR-50/BR blend compound showed the best wear resistance due to the presence of several epoxide groups. Furthermore, we observed that for tan 𝛿 at 60℃, higher epoxide content resulted in the higher Tg of the rubber, indicating a higher tan 𝛿 at 60℃. On the other hand, it was confirmed that increasing the silica ratio decreased the value of tan 𝛿 at 60℃ in all compounds. In addition, we measured the amount of wear particulate matters generated from the compound wear. These measurements confirmed that in the binary filler system, regardless of the filler type, the quantity of the generated wear particulate matters as the filler-rubber interaction increased. In conclusion, the silica filled ENR/BR blend compound exhibited the lowest generation of wear particulate matters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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