In this paper, a new method is proposed to estimate the sound pressure generated from gasoline direct injection (GDI) engine. There are many noise sources as much as components in GDI engine. Among these components, fuel pump, fuel injector, fuel rail, pressure pump and intake/exhaust manifolds are major components generated from top of the engine. In order to estimate the contribution of these components to engine noise, the total sound pressure at the front of the engine is estimated by using airborne source quantification (ASQ) method. Airborne source quantification method requires the acoustic source volume velocity of each component. The volume velocity has been calculated by using the inverse method. The inverse method requires many tests and has ill-condition problem. This paper suggested a method to obtain volume velocity directly based on the direct measurement of sound intensity and particle velocity. The method is validated by using two known monopole sources installed at the anechoic chamber. Finally the proposed method is applied to the identification and contribution of noise sources caused by the GDI components of the test engine.
Concentrations of volatile organic compounds (VOCs) measured from the local industrial sources in Wanju industrial complex during June $2007{\sim}January$ 2008. The samples were collected from the primary sources (6 emission points) in 4 major factories in Wanju industrial complex as well as two general sources in Wanju County to elucidate the abundances of speciated VOCs and their spacial and temporal distributions depending on source bases. Industrial sources are as follows; fabricated metal manufacture, motor vehicle manufacture, rubber and plastic manufacture, and chemical manufacture factories. Two general source samples were collected from gasoline gas station and dry cleaning shop in urban area. In order to understand the near source influence at receptor, samples from the two receptor sites (one is at center of the industrial complex and the other site is at distance residential area downwind from the center) were collected with sample canister, and analyzed by using GC/MSD. The concentrations from different sources were compared and discussed. The mass contributions of the speciated VOCs to total VOCs measured from industrial sources and ambient ai r at two receptors were presented and discussed.
오픈소스 소프트웨어는 그 자체의 혁신성으로 인해 차별화되며, 혁신성의 원천은 기술적인 문제를 공유하여 함께 해결하는 것에서 비롯된다. 본 연구에서는 오픈소스 개발자들의 자발적 참여와 협력이 지속적인 참여에 미치는 영향을 분석하였고, 이러한 상관관계를 조직시민행동이론과 사회적 자본이론을 결합하여 살펴보았다. 본 연구는 Bolino et al.(2002)의 조직시민행동과 사회적 자본의 연관성 연구, Wasko and Faraj(2005)의 사회적 자본과 지식기여의 연관성 연구를 토대로 연구모형 및 연구가설을 설정하였다. 오픈소스 개발자 152명을 대상으로 설문을 실시하고, 구조방정식을 통하여 가설을 검증하였다. 분석 결과, 조직시민행동의 충성, 사회적 참여, 변화주도적 참여가 사회적 자본을 축적하는 것으로 나타났고, 사회적 자본의 상호호혜성과 공유 비전은 지속적 지식기여 의도를 강화하는 것으로 나타났다. 그러나 사회적 참여와 공유 비전, 응집성과 지속적 지식기여 의도 간의 관계는 유의하지 않은 것으로 나타났다.
The purposes of this study were to characterize the local levels of VOCs (volatile organic compounds), to develop source profiles of VOCs, and to quantify the source contribution of VOCs using the CMB (chemical mass balance) model. The concentration of VOCs had been measured every 6-day duration in the SRO monitoring site in the Yeosu Petrochemical Industrial Complex from September 2000 to August 2002. The total of 35 target VOCs, which were included in the TO-14 designated from the U.S. EPA, was selected to be monitored in the study area. During a 24-h period, the ambient VOCs were sampled by using canisters placing about 10 ~ 15 m above the ground level. The collected canisters were then analyzed by a GC-MS in the laboratory. Aside from ambient sampling at the SRO site, the VOCs had been intensively and massively measured from 8 direct sources and 4 general sources in the study area. The results obtained in the study were as follows; first, the annual mean concentrations of the target VOCs were widely distributed regardless of monitoring sites in the Yeosu Petrochemical Industrial Complex. In particular, the concentrations of BTX (Benzene, Toluene, Xylene), vinyl chloride were higher than other target compounds. Second, based on these source sample data, source profiles for VOCs were developed to apply a receptor model, the CMB model. Third, the results of source apportionment study for the VOCs in the SRO Site were as follows; The source of petrochemical plant was apportioned by 31.3% in terms of VOCs mass. The site was also affected by 16.7% from wastewater treatment plant, 14.0% from iron mills, 8.4% from refineries, 4.4% from oil storage, 3.8% from automobiles, 2.3% from fertilizer, 2.3% from painting, 2.2% from waste incinerator, 0.6% from graphic art, and 0.4% from gasoline vapor sources.
Industrial emissions, mainly from industrial complexes, are important sources of ambient Volatile Organic Compounds (VOCs). Identification of the significant VOC sources from industrial complexes has practical significance for emission reduction. VOC samples were collected from July 2019 to June 2020. A Positive Matrix Factorization (PMF) receptor model was used to evaluate the VOC sources in the area. Four sources were identified by PMF analysis, including coating-1, coating-2, printing, and vehicle exhaust. The coating-1 source was revealed to have the highest contribution (41.5%), followed by coating-2 (23.9%), printing (23.1%), and vehicle exhaust (11.6%). The source showing the highest contribution was coating emissions, originating from the northwest to southwest of the sample site. It also relates to facilities that produce auto parts. The major components of VOC emissions from the coating facilities were toluene, m,p-xylene, ethylbenzene, o-xylene, and butyl acetate. Industrial emissions should be the top priority to meet the relevant control criteria, followed by vehicular emissions. This study provides a strategy for VOC source apportionment from an industrial complex, which is helpful in the development of targeted control strategies.
The radiated noise of the excavator is composed of the various noise sources such as the diesel engine, cooling fan and hydraulic system, so the noise reduction for each noise source is required. In this study, the source contribution analysis for these principal noise sources is performed by using the noise source removal method. And to reduce the noise due to each one, the various experiments and analyses are studied. On the basis of these results, the proper noise reduction countermeasures are derived to develop the excavator satisfied the $2^{nd}$ noise regulation of EU.
The altitudinal potential source contribution function (PSCFa) method was developed by considering topography and height of back trajectories. The PSCFa calculated on the contributions of trans-boundary transport to the hourly mean concentrations of aerosol optical depth (AOD) of the Aerosol Robotic Network (AERONET) in the Distributed Regional Aerosol Gridded Observation Networks (DRAGON) KORea-US Air Quality (KORUS-AQ) campaign from March 31 to July 1 in 2016. Eastern China ($33^{\circ}N{\sim}35^{\circ}N$ and $119^{\circ}E{\sim}121^{\circ}E$) can be the major source of trans-boundary pollution to the western area in South Korea resulted from PSCFa (0~700 m). In this study, AOD by Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) was compared to verify the source regions. Regionally, the effects of the long-range transport of pollutants from the eastern China on air quality in south Korea have become more significant over this period.
The objective of this study was to quantitatively estimate PM-10 source contribution in Gumi City, Korea. Ambient PM-10 samples were collected by a high volume air sampler, which operated for 84 different days with a 24-h sampling basis, from June 14,2001 though May 19, 2003. The filter samples were analyzed for determining 13 inorganic elements, 3 anions, and a total carbon. The study has intensively applied a receptor model, the PMF (Positive Matrix Factorization) model. The results from PMF modeling indicated that a total of seven sources were independently identified and each source was contributed to the ambient Gumi City from secondary sulfate (34%), motor vehicle (26%), soil relation (5%), field burning (3%), industrial relation (3%), secondary nitrate (22%), and incinration (7%) in terms of PM-10 mass, respectively.
Almost five million citizens a day are using subways as a means of traffic communication in the Seoul metropolitan. As the subway system is typically a closed environment, indoor air pollution problems frequently occurs and passengers complain of mal-health impact. Especially $PM_{10}$ is well known as one of the major pollutants in subway indoor environments. The purpose of this study was to compare the indoor air quality in terms of $PM_{10}$ and to quantitatively compare its source contributions in a Seoul subway platform before and after installing platform screen doors (PSD). $PM_{10}$ samples were collected on the J station platform of Subway Line 7 in Seoul metropolitan area from Jun. 12, 2008 to Jan. 12, 2009. The samples collected on membrane filters using $PM_{10}$ mini-volume portable samplers were then analyzed for trace metals and soluble ions. A total of 18 chemical species (Ba, Mn, Cr, Cd, Si, Fe, Ni, Al, Cu, Pb, Ti, $Na^+$, $NH_4^+$, $K^+$, $Mg^{2+}$, $Ca^{2+}$, $Cl^-$, and ${SO_4}^{2-}$) were analyzed by using an ICP-AES and an IC after performing proper pre-treatments of each sample filter. Based on the chemical information, positive matrix factorization (PMF) model was applied to identify the source of particulate matters. $PM_{10}$ for the station was characterized by three sources such as ferrous related source, soil and road dust related source, and fine secondary aerosol source. After installing PSD, the average $PM_{10}$ concentration was decreased by 20.5% during the study periods. Especially the contribution of the ferrous related source emitted during train service in a tunnel route was decreased from 59.1% to 43.8% since both platform and tunnel areas were completely blocked by screen doors. However, the contribution of the fine secondary aerosol source emitted from various outside combustion activities was increased from 14.8% to 29.9% presumably due to ill-managed ventilation system and confined platform space.
최근에 개발된 차량은 고성능 고출력 엔진을 탑재하는 경향에 따라, 주행 중 발생되는 외부소음에 대한 민원이 증가되고 있다. 본 시험에서는 법의 규제를 받는 차량 외부에서 발생하는 소음에 대한 소음원 규명을 위하여 납차음법 (lead wrapping method)을 사용하여 정의된 각각의 소음원을 하나씩 열어 가면서 가속주행 소음시험을 실시하여 소음원을 측정하고 기여도를 산출하였다. 시험의 결과를 이용하여 소음저감 대상순서를 설정하였으며, 효과적인 소음저감 대책에 대한 방안을 수립하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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