To evaluate the current indoor air quality condition of private academic facilities in Korea and investigate its association with subjective symptoms of student residing at the same academic facilities, air quality monitoring was carried out in total of 20 academic facilities located in Seoul, Daejon and Chungnam from the beginning of January to the end of April, 2009. To assess the air quality condition of academic facilities, 6 air pollutants with temperature and humidity were measured simultaneously inside and outside of academic facilities. The rate of exceeding the Indoor Air Quality (IAQ) guideline concentrations in 6 air pollutants were 5%, 85%, 15%, 5%, 10% and 30% for CO, $CO_2$, PM10, HCHO, TVOCs and TBC, respectively. A questionnaire on 16 subjective symptoms related to indoor air quality was given to 342 students who studied at the 20 academic facilities. The most frequent symptom of students was 'I feel easily tired or sleepy', and this was followed by 'I feel muscular pain or stiffness on shoulder, back and neck'. The association of net difference (subjective symptoms at the academic facility - subjective symptoms of the usual situation) with air pollutants was analyzed using spearman rank correlation. In logistic analysis using proportional odds method, the students whose indoor air concentration of HCHO was ${\geq}60{\mu}g/m^3$ hadsignificant odds of having more subjective symptoms of 'My eyes are dry or feel irritated or itching' (OR=5.026: CI=1.587-15.911), 'I feel easily tired or sleepy' (OR=2.956: CI=1.072-8.152), 'I lose my concentration and I feel my memory is falling' (OR=7.745: CI=1.938-30.955) and 'I feel dizzy' (OR=4.424: CI=1.292-15.149) than those of <$60{\mu}g/m^3$.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.12
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pp.1687-1692
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2019
In the era of the fourth industrial revolution, advanced technologies such as the Internet of Things(IoT) and big data are emerging. However, the level of application of IoT to indoor environment is very weak. Therefore, it is necessary to develop a system for analyzing air pollutants or indoor air quality through real-time monitoring using the IoT. This paper implements a system that measures indoor environmental values using Arduino and various sensors, and stores the information obtained from various sensors into a database of server. The information stored in the server was built as a database and utilized in the ventilation system or air cleaner installed in the home or company's room. In the proposed system, it is possible to check the immediate indoor environmental condition through the LED status display of the monitoring sensor module while reducing the cost of the sensor used to implement IoT technology.
Shakil, Sejan Mohammad Abrar;An, Jinyoung;Han, Daehyun;Chung, Wan-Young
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.20
no.1
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pp.16-23
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2019
Fine particulate matter known as PM 2.5 refers to the atmospheric particulate matter that has a diameter less than 2.5 micrometer identified as dangerous element for human health and its concentration can provide us a clear picture about air dust concentration. Humans stay indoor almost 90% of their life time and also there is no official indoor dust concentration data, so our study is focused on measuring the indoor air quality. Indoor dust data monitoring is very important in hospital environments beside that other places can also be considered for monitoring like classrooms, cements factories, computer server rooms, petrochemical storage etc. In this paper, visible light communication system is proposed by Manchester encoding technique for electromagnetic interference (EMI)-free indoor dust monitoring. Important indoor environment information like dust concentration is transferred by visible light channel in wide range. An average voltage-tracking technique is utilized for robust light detection to eliminate ambient light and low-frequency noise. The incoming light is recognized by a photo diode and are simultaneously processed by a receiver micro-controller. We can monitor indoor air quality in real-time and can take necessary action according to the result.
Background: The indoor air quality of classrooms, in which the capacity per unit area is high and students spend time together, must be managed for safety and comfort. It is necessary to develop an eco-friendly indoor air quality reduction method rather than biased management that relies solely on air purifiers. Objectives: In this study, plants and air purifiers were installed in middle school classrooms to evaluate the indoor PM2.5 reduction. Methods: Four middle school classrooms were selected as test beds. Air quality was monitored in real-time every one minute using IoT equipment installed in the classrooms, corridors, and rooftops. After measuring the background concentration, plants and air purifiers were installed in the classroom and the PM2.5 reduction effect was analyzed through continuous monitoring. Results: After installing the plants and air purifiers, the average PM2.5 concentration was 33.7 ㎍/m3 in the classrooms without plants and air purifiers, 25.6 ㎍/m3 in classrooms with plants only, and 21.7 ㎍/m3 in classrooms with air purifiers only. In the classroom where plants and air purifiers were installed together, it was 20.0 ㎍/m3. The reduction rates before and after installation were 4.5% for classrooms with plants only, 16.5% for classrooms with air purifiers only, and 27.6% for classrooms with both plants and air purifiers. The I/O ratio, which compares the concentration of PM2.5 in classrooms with corridors and outside air, also showed the lowest in the order of plants and air purifiers, air purifiers, and plant-only classrooms. Conclusions: The PM2.5 reduction effect of using plants was confirmed, and it is expected to be used as basic data for the development of environmentally-friendly indoor air quality improvement methods.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.6
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pp.71-80
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2016
Along with the increase in the standard of living, the interest and awareness level of the public about environmental issues have also gradually increased. Recently, time spent on indoor activities have increased and the need for awareness and demand on methods in improving the quality of an indoor environment has been recognized. The purpose of this study is to sense the environment information through real-time monitoring of the room environment by using the IoT based technology and to maintain and improve the indoor environment to an appropriate level through the developed interlocking controller device. This provides an automatic control system in improving the indoor environment at home and other small areas like general offices in place of the traditional passive interior environmental improvement actions or large-scale facility control system. A status analysis with the relative reference values of the air quality and CO2, temperature and humidity and illumination and noise was applied through transmitting a control signal to automatic control module in accordance with the nine indoor environment standards set to improve the indoor environment.
Objectives: In Mongolian housing, they use coal as a fuel for indoor heating and cooking. The combustion of coal releases particulate matter, which can affect indoor air quality. The purpose of this study was to analyze the concentrations of indoor $PM_{2.5}$ in winter time dwellings in ger town. Methods: In this study, indoor $PM_{2.5}$ concentrations, temperature and humidity in houses were measured by a real-time PM monitor, while the time activity patterns of the residents were also observed. Results: The correlation between factors that may affect the indoor air quality was analyzed.The indoor $PM_{2.5}$ concentrations were $178.4{\pm}152.7{\mu}g/m^3$ (n=37). Five types of indoor $PM_{2.5}$ concentrations have been classified, which were associated with indoor activity. The stove type, fuel types and indoor activities such as cleaning, cooking and opening the stoves were not significantly associated with indoor $PM_{2.5}$ levels. Conclusions: Further study is needed to determine the effect of stove type through 24hours of indoor air quality monitoring.
Air quality of indoor space environment is affected by various pollutants like as particles and chemical stuffs. The indoor air pollution affects directly the human respiration organs to cause consequently unpleasant mental status. The $CO_2$ concentration level is one of the harmful components of air pollutants. Major factor to increase the $CO_2$ concentration level is the people's breath amount in indoor. The car exhaust gas diffused from the around road also has strong affect on $CO_2$ concentration. There are some other reasons to affect the $CO_2$ concentration change, such as, real-time change of the population movement, closeness to the indoor air flow inlet window and changes in road car traffic amount. A remote monitoring system to measure environmental indoor air pollution concerning on the $CO_2$ concentration was studied and installed realized set-up model. Zigbee network configuration was applied for this system and the $CO_2$ concentration data were collected through USN network. A software program was developed to assure systematic analysis and to display real-time data on web pages. For the experimental test various condition was set up, like as, window opening, stopping air condition operation and adjusting fan heater work, etc. The analysis result showed the relation of various environmental conditions to $CO_2$ concentration changes. The causes to increase $CO_2$ concentration were experimentally defined as windows closing, the stopping air condition system, fan heater operation. To keep the $CO_2$ concentration under the legally required ppm level in public access indoor space, the developed remote measurement system will be usefully applied.
In crowded subway stations indoor air quality (IAQ) is a key factor for ensuring the safety and health of passengers. Since physical variables that describing IAQ such as the concentration of particulate, $CO_2$, VOCs and biological agents need to be closely monitored and controlled in multiple locations within subway stations and in remote sites, concept of web-based monitoring and control network using both wireless and wired media needs to be implemented. Connecting remote wireless sensor network and device (LonWorks) networks to the IP network based on the concept of VDN can provide a powerful, integrated, distributed monitoring and control performance. In this study, performance of wireless and wired network in VDN for monitoring and control of IAQ in subway stations is evaluated. Specifically, delay induced in wireless and wired networks, and data transmission rate are evaluated. A key parameter is identified in assuring safety and health of passengers in subway stations.
This paper presents the disributions and variations of CO, $CO_2$, number of people and temperature in underground shopping center and subway of Seomyeon and Jagalchi in Pusan, Korea for two times during October and November in 1993, respectively. NDIR analyzer is used for the analysis of CO and $CO_2$. The temperature is obtained from a mercury therometer. The results o( observation and analysis show that the variation of $CO_2$ is strongly related to number of people and temperature. The correlation coefficients between temperature, COB and Number of people are higher than 0. at both of places. The pollution of CO2 of Seomyeon is higher than that of Jagachi in underground shopping center. However, CO is not correlated with the temperature and the Number of people. From the results, we found that the indoor air quality monitoring system is needed for the prevention of the underground air Pollution.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.1
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pp.140-145
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2022
In an advanced modern society, among air pollutants caused by urban industrialization and public transportation, fine dust flows into indoors from the outdoors. The fine dust meter used indoors provides limited information and measures the pollution level differently, so there is a problem that users cannot monitor and monitor the data they want. To solve this problem, in this paper, indoor air quality data fine dust and ultra-fine dust (PM1.0, PM2.5, PM10), VOC (Volatile Organic Compounds) and PIR (Passive Infrared Sensor) are used to measure fine dust. and a monitoring system were designed and implemented. We propose a fine dust meter and monitoring system that is installed in a designated area to measure fine dust in real time, collects, stores, and visualizes data through App Engine of Google Cloud Platform and provides it to users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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