최근 미세먼지에 의해 건강이 나빠지는 문제가 빈번하게 발생하고 있다. 건강에 악영향을 끼치는 미세먼지는 실외뿐만 아니라 실내에서도 인체에 영향을 미치게 된다. 따라서 우리가 생활하고 있는 실내에서 미세먼지의 농도를 측정하여 건강에 해로운 미세먼지를 제어하는 시스템이 필요하다. 기존의 미세먼지 측정 시스템의 효율성을 상승시키기 위해서 사물인터넷(IoT) 기술을 적용하였다. 특히 양방향 통신이 가능한 환경을 위하여 무료 클라우드 서버 대신에 개별 서버를 직접 구축하여 시스템에 적용하였으며 이를 학교 실습실과 가정에서 직접 활용해 보았다. 본 논문에서 제안한 시스템을 학교 및 가정에 사용할 경우, 빠르게 실내 환경을 인지할 수 있고 이는 점진적으로 개인들의 건강에 도움이 될 것으로 판단되며, 외부에서도 서버 데이터를 확인하여 현재의 실내 상황에 대한 대처가 가능할 수 있다.
Kim, Ho-Hyun;Yang, Ji-Yeon;Jang, Yun-Suk;Lee, Yong-Jin;Lee, Chung-Soo;Shin, Dong-Chun;Lim, Young-Wook
Asian Journal of Atmospheric Environment
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제5권4호
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pp.247-262
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2011
This study assessed the health risks of childhood exposure to PBDEs via different possible pathways in children's facilities and indoor playgrounds. When PBDE contamination was measured, it was determined through multiple routes, including inhalation of indoor dust, dermal contact with product surfaces and children's hands, and incidental dust ingestion. Samples were collected from various children's facilities (playrooms, daycare centers, kindergartens, and indoor playgrounds) during summer (Jul-Sep, 2007) and winter (Jan-Feb, 2008). The hazard index (HI) was estimated for non-carcinogens, and PBDEs, such as TeBDE, PeBDE, HxBDE, and DeBDE, were examined. The sensitivity to the compounds did not exceed 1.0 (HI) for any of the subjects in any facility. However, current data about toxicity does not reflect effects that were fully sensitive in children, so there is uncertainty in the dose-response data. The contribution rates of PBDEs were 71.4 to 96.1% and 3.7 to 28.2% for intake and inhalation exposure, respectively, indicating that intake of floor dust and inhalation are the primary routes.
Six modules composed of individual sensors and circuit systems for oxygen, temperature, humidity, volatile organic compounds, dust, carbon dioxide, in the indoor air quality control were examined to see their individual performances. Experimental results showed that all the six modules were in good linearity with individual concentration variations
With the prolonged Covid-19 epidemic, movement restrictions such as social distancing are prolonged, and as people stay indoors for a longer time, interest in indoor air pollution is increasing. Indoor air quality is not easily purified unlike outdoors. Among indoor building materials, paints and flooring contain formaldehyde that causes sick house syndrome and VOCs that contain carcinogenicity and harmfulness. For modern people who spend a lot of time living indoors for more than an hour, the occurrence of these harmful substances can be said to be fatal. In response to these risks, in July 2019, the government reinforced the standards for indoor air quality to protect the public's health by raising the detection standards for fine dust, ultrafine dust, and formaldehyde in indoor multi-use facilities. People use machines such as air purifiers to improve indoor air quality, or make efforts such as periodic ventilation. In order to reduce or support these other ancillary efforts more effectively, to reduce the generation of pollutants in the building itself, or to adsorb or purify pollutants in the air, use carbon black as an admixture to make a cement hardened body, and to grasp basic physical properties and adsorption capacity. And the result is as follows. As a result of the experiment to determine the appropriate amount of carbon black, it was confirmed that the more the amount of carbon black was added, the better it was in the formaldehyde emission test, but the tendency was not clear when measuring the flexural strength, so a further experiment to improve this is needed.
친환경 지반개량공법인 EICP 처리를 통해 실내 및 현장 실험을 실시하여 미세먼지 억제 효율을 평가하였다. 실내 실험에서는 현장 적용성을 고려하여 저렴한 물질로 EICP 용액을 제작하였으며, EICP 용액의 최적 혼합비 및 처리량을 산정하였다. 용액의 최적 혼합비는 요소/염화칼슘의 비율이 1.5 및 백태가루 15g/L일 경우, 최적의 탄산칼슘 생성량을 보였다. EICP 용액 최적 처리량은 $7L/m^2$이며, 미세먼지 억제 실험 및 콘팁저항치 측정 실험을 통해 결정되었다. 현장 실험은 덤프트럭이 통행하는 test-bed에서 살수 실험 및 EICP 실험을 각각 실시하였으며, 현장의 상황에 따라 효율적인 미세먼지 억제법은 달라질 것으로 판단된다.
본 논문에서는 심층 학습을 이용하여 주변 환경 정보를 분석하고 이후 환경 정보 변화를 예측해 사용자에게 적합한 환경을 제공하는 시스템을 제안한다. 생활의 수준이 향상되면서 삶의 질의 향상에 대한 관심도 높아지고 있다. 특히 최근 황사, 스모그, 미세먼지, 초미세먼지 등의 발생으로 대기질이 악화되자 실외공기뿐 아니라 실내공기의 질 역시 심각한 문제로 대두되었다. 환기의 부족, 화학 물질 사용 등으로 인해 실내 오염이 증가하는 상황은 실내 생활의 비중이 높은 현대인들에게는 심각한 문제이다. 이러한 실내 대기 오염을 해결하기 위해서 센서를 통해 대기질의 상태를 측정하고 적정 온도, 습도를 유지하는 시스템이 제안되었다. 그러나 기존 시스템은 대기 환경 정보의 대부분을 센서에만 의존하여 다양한 사용자에게 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 센서를 통해 수집한 실내 오염 정보를 심층 학습을 이용해 분석하여 실내 환경을 예측한다. 그리고 예측된 실내 환경을 모델링하여 본 시스템에 학습시킨 후 사용자에게 적합한 환경을 제안한다. 이후, 시스템은 사용자에게 제안된 환경을 최적의 환경 조성이 가능하도록 사용자로부터 피드백을 받고, 이를 재학습하는 과정을 반복한다.
2011년 3월에 대구광역시의 대형유통업소주차장을 대상으로 총 48개의 먼지시료를 채취하여 100 ${\mu}m$ 이하로 걸러서 산추출한 후 ICP로 14개 원소를 분석하였다. 미량원소성분 중 Ca, Fe, K, Mg, Mn, Na, V는 자연적 발생원의 영향을, 그리고 Cd, Cr, Cu, Ni, Pb, Zn은 인위적 발생원의 영향을 받는 것으로 추정된다. 미량원소성분의 농도는 자연적 발생원 성분이 인위적 발생원 성분보다 뚜렷하게 높았고, 인위적 발생원 성분은 지상옥상이 지상실내와 지하실내보다 농도가 높았다. 미량원소성분의 조성백분율은 인위적 발생원 성분에 비해 자연적 발생원 성분이 대부분을 차지하였고, 인위적 발생원 성분은 지상옥상이 지상실내와 지하실내보다 함유율이 높았다. 주차장은 유해중금속오염이 거의 없는 수준을 보였고, 지상옥상은 지상실내와 지하실내보다 중금속오염도가 높았다. 미량원소성분간의 상관성은 지상옥상이 지상실내와 지하실내보다 양호한 상관성이 많았고, 인위적 발생원 성분은 주차장연수와 주차밀도와도 상관성이 양호하였다.
According to the Statistics Korea in 2017, the 10 leading causes of death contain a cardiac disorder disease, self-injury. In terms of these diseases, urgent assistance is highly required when people do not move for certain period of time. We propose an unusual event detection algorithm to identify abnormal user behaviors using dust, vision and activity sensors in their houses. Vision sensors can detect personalized activity behaviors within the CCTV range in the house in their lives. The pattern algorithm using the dust sensors classifies user movements or dust-generated daily behaviors in indoor areas. The accelerometer sensor in the smartphone is suitable to identify activity behaviors of the mobile users. We evaluated the proposed pattern algorithms and the fusion method in the scenarios.
본 논문은 실내 공기질 개선을 위한 스마트 공기청정 시스템 구현 및 구동에 관한 연구이다. 최근 다양한 환경적 요인으로 인해 실내 공기질 오염에 따른 문제가 심각해지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 실내 공기질 오염의 문제점을 개선하기 위해, IoT 센서를 활용한 스마트 공기청정 시스템을 구현하고자 한다. 특히 공기질 오염도를 실시간으로 측정하고, 오염도에 따라 서로 다른 공기 정화 경로를 가변시켜 줄 수 있는 시스템을 제안하였다. 이를 통해 효율적인 공기질 개선 및 필터의 수명 연장, 시스템 에너지 저감 등을 검토하였다. 또한 실내 공기질 개선 시스템에 대한 기능을 구현하기 위해 주요 부품을 선정하였고, 시제품을 제작하여 동작성을 확인하였다. 최종적으로 선형엑츄에이터를 활용한 실내 공기질 개선 시스템의 구현을 통해, 공기질 개선에 대한 효용성을 검토하였다.
본 세계적으로 출생률이 줄고 기대 수명이 늘어나 고령화 사회가 되어감에 따라 고령 인구의 건강 관리를 위한 시스템이 필요하다. 그 중 실내 건강 관리를 위한 스마트 홈 캐어 서비스를 위해서는 재실 여부 및 활동 유형에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 캐어 서비스를 위해 실내 온습도, CO2, 미세먼지 값과UWB 레이더 측위를 통해 재실 여부 뿐만 아니라 활동 유형을 분류하는 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 실험은 실내 온습도, CO2, 미세먼지를 측정하는 센서 3개와 UWB Radar 2개를 사용하여 2초 간격으로 실내 환경 및 재실자의 측위 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 이상치와 결측치를 보정 처리한 후 80%의 트레이닝 셋 데이터와 20%의 테스트 셋 데이터로 이분하며 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 중요도 상위 변수 목록, 정확도, 민감도, 특이도, T1 스코어를 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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