• 대한공간정보학회지
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• 제24권2호
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• pp.55-62
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• 2016

Economic and social damages are expected due to yellow dust, occurring every year in Korea and risk of citizens is getting higher accordingly. This study acquired tweet data for yellow dust, which had been the greatest since 2009 for 11 days before and after February 23, 2015. After that, it conducted an analysis on the issue words and association rule. Regarding acquired tweet data, the results of analyzing issue words by using open source R, statistics language shows that 'Mask' was ranked to be the highest, followed by health-related issue words. This indicates that people put the priority in the use of mask for keeping their health, as a result of the occurrence of yellow dust, and subsequently, they showed an interest in diseases, caused by yellow dust. In addition, yellow dust-related diseases, 'cold', 'rhinitis', 'flu', 'asthma', 'bronchitis' were found as issue words, revealing that people had a high concern on the disease occurrence of the respiratory system. The analytical results are judged to reflect the citizen's thought effectively in the process of establishing measures for the prevention of yellow dust.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제2권2호
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• pp.139-146
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• 1999

Combustion Characteristics of the wood chips(balsa chips) were experimental studied as fundamental investigation of the thermal recycle system of the urban dust. The urban dust contains plastics vegetable and lot of wood material. Then, a wood was chosen as an example of the component of urban dust. A small wood chip was burned in a electric furnace and mass reduction rate during volatile and combustion states were recorded by the micro-electric balance and the combustion flame shape took a photograph by video camera at the mass of wood chips and ambient temperature in the furance. Ignition delay took the minimum value when the mass of the test chip was 0.3g. When a mass of the test chip was smaller then 0.001g, combustion with flame did not burnt.

• 분석과학
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• 제13권2호
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• pp.179-188
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• 2000

대기환경시료인 도시분진시료와 인공적으로 준비한 휠터상 도시분진시료중의 미량원소를 중성자방사화분석법을 사용하여 비파괴 분석하였다. 분석정도관리를 위하여 미국 표준기술원의 인증표준시료 (Urban Dust, NIST SRM 1648)를 이용하였다. 37종의 검출된 원소의 상대오차와 상대 표준편차를 계산하였으며 각각 10%와 15%이내이었다. 도시분진시료로부터 29종의 원소, 휠터상 도시분진시료로부터 21종의 원소를 정량하였다. 측정결과의 신뢰도 및 숙련도 평가를 위하여, 중성자방사화분석법, 하전입자유도 X-선방출분광법, X-선 형광분석법과 원자흡수분광법을 이용한 세계 39개 실험실이 참여한 실험실간 비교시험에 참여하였으며 수집된 결과를 통계처리하였다. 평균값과 표준편차로 계산한 z-score는 몇개의 원소를 제외하고 모두 -1

• Tribology and Lubricants
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• 제25권2호
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• pp.120-124
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• 2009

In automobile chassis system, several environmental factors weaken durability of automobile's components. The environmental factors are temperature, humidity, intensity of radiation and dust particle inflow. Especially, dust particle inflow leads to increase in friction and wear of automobile's components. The wear of automobile's component leads to increase in noise and exerts a bad influence on life of components. In this study, dust particles were investigated for study on the influence of dust particle inflow. Dust particles are collected on urban area, rural area and highway in China. The size of dust particle is analyzed using the image plus program, and the element of dust particle is analyzed using the SEM and EDX. The elements of dust particle are $SiO_2$ and $Al_{2}O_{3}$. The other elements(Na, Ca, Cl etc..) are detected on urban area and highway.

• 한국입자에어로졸학회지
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• 제12권1호
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• pp.11-20
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• 2016

A large amount of wear dust generated during train operation is a major dust source in urban railway tunnels. To check possibility of a louver dust collector for the removal of dust in the railway tunnel, five louver dust collector models were designed and their performance was tested in a wind tunnel. JIS Z 8901 Class 8 dust was used as a test dust. Pressure drop and particle collection efficiency were evaluated with the face velocity ranging from 1 m/s to 4 m/s. At this low velocity range, particle collection efficiency of the louver dust collector was found to be insensitive to air velocity and design parameters. Pressure drop was under 40 Pa, and $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ collection efficiencies were approximately 50% and 30%, respectively.

• 한국지구과학회지
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• 제41권2호
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• pp.111-128
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• 2020

본 연구에서는 복잡한 도심의 구조로 인한 미세먼지 농도의 강화 가능성에 대하여 데이터 마이닝 기술과 군집분석을 이용해 조사하였다. 데이터 마이닝 분석에서 미세먼지 농도와 서울지역 도시용도 데이터 사이에는 유의한 상관관계를 보이지 않았다. 그러나 전국 공공데이터를 기반으로 한 군집분석에서는 건물의 높이(층수)에서 특히 PM₁₀과 강한 상관관계가 나타났다. 단일 케노피 모델(Single Canopy Model) 및 미기상 도시모델링 프로그램(ENVI-Met.4)을 사용한 모델링 분석을 실시하여 도시지역에서 모사된 대기 대류가 건물 분포 및 높이 유형의 배열에 따라 다양한 난류의 패턴을 구현함을 확인하였다. 도시 건물의 복잡한 구조는 대류활동을 제어하여 정체상태를 유도하고 지표 부근의 미세먼지 강화가능성을 초래 하였다. 따라서 도심 구조와 형태에 따른 열환경의 변화로 인한 정체 효과는 미세먼지 산정에 있어서 반드시 고려되어야 한다. 복잡한 도시지역의 미세먼지 잔류확률에 대한 정보를 제공하기 위해서는 대기정체 현상이 중요한 의미로 해석될 수 있다.

• 한국대기환경학회지
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• 제24권3호
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• pp.300-309
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• 2008

Variations in PM10 concentration between 2000 and 2005 from 84 urban air monitoring stations operated by the government were analyzed. The K-means cluster analysis was attempted using annual average and the 99th percentile of daily averages as parameters. The results obtained by excluding Asian dust episode days were compared with those obtained by using all available data. In any cases, the cluster with the highest mean concentration was mostly composed of stations in Seoul and Gyeonggi. Annual average of the cluster with the highest mean concentration showed a distinct decreasing trend, but that excluding Asian dust episode days did not show such a trend. Without Asian dust episode days high concentrations of monthly averages in March and April were also not observed. The effect of Asian dust was more pronounced in the 99th percentile of daily averages. The 99th percentile of daily averages of the cluster with the highest mean concentration was the highest in June following downs in April and May.

• 한국지리정보학회지
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• 제24권1호
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• pp.92-111
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• 2021

미세먼지는 질병, 산업·경제에 부정적인 영향을 미치고 있어 국민들은 미세먼지에 대해 예민하게 반응하고 있다. 따라서 미세먼지의 발생을 예측할 수 있다면, 미리 대응책을 마련할 수 있어 생활과 경제에 도움이 될 수 있다. 미세먼지의 발생은 기상과 미세먼지 배출원의 밀집 정도에 영향을 받는다. 산업부문은 미세먼지 배출량이 가장 많으며, 그 중에 산단은 공장들이 미세먼지 배출원이 되어 더 많은 미세먼지를 배출하는 문제가 있다. 본 연구는 지방도시에서 노후산업단지가 있는 지역을 선정하여, 미세먼지를 일으키는 요인을 탐색하고, 미세먼지 발생을 예측할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 기상 데이터와 미세먼지 관련 데이터를 활용하였고, 다중회귀분석을 통해 미세먼지 발생에 영향을 미치는 변수를 추출하였다. 이를 토대로 머신러닝 회귀학습기 모형으로 학습하여 예측력이 높은 모형을 추출하였고, 검증용 데이터를 이용하여 예측 모형의 성능을 검증하였다. 그 결과, 예측력이 높은 모형은 선형회귀모형, 가우스 과정 회귀모형, 서포트 벡터 머신으로 나타났으며, 훈련용 데이터의 비율과 예측력은 비례하지 않은 것으로 나타났다. 또한 예측치와 실측치 차이의 평균치는 크지 않지만, 미세먼지 실측치가 높을 때, 예측력이 다소 떨어지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 지자체 데이터 허브를 통해 기상데이터와 관련 도시 빅데이터를 결합함으로써 보다 체계적이고 정밀한 미세먼지 예측 서비스로 개발이 가능할 것이며, 스마트산단의 발전을 촉진하는 계기가 될 것이다.

• 한국철도학회논문집
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• 제20권4호
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• pp.433-439
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• 2017

도시철도터널은 전동차 운행으로 바닥 먼지가 비산되거나 새로 발생된 마모 먼지로 오염되고 있다. 전동차가 운행하면서 이러한 부유 먼지를 제거하기 위해서 관성집진기인 배플과 전기집진기로 구성된 하이브리드형 집진장치를 개발하였다. 하이브리드형 집진장치의 유량과 집진효율은 서로 반비례하므로, 유량과 집진효율의 관계를 파악하기 위해 2가지 배플 모델을 제작하여 성능을 평가하였다. 유속이 3.4 m/s인 A1 모델을 장착한 집진장치의 $0.5{\mu}m$ 이상인 입자의 집진효율은 30% 이상이었고, 유속이 4.7 m/s인 A2 모델의 경우 20% 이상이었다. 인가전압이 13 kV일 때 1시간 동안 A1 모델 집진장치의 $PM_{10}$ 집진량은 253 mg, A2 모델의 경우 242 mg으로 추정되었다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2020년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.210-211
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• 2020

In this study, a questionnaire survey on the occurrence status of fine dust in urban construction sites and the response level was conducted. Based on the results of the survey, it is intended to be used as basic data for establishing a method to reduce fine dust in construction sites.