Purpose: The purpose of this study was to identify factors influencing prevention behaviors for particulate matter exposure in young adults. Methods: A convenience sample of 330 young adults was recruited from the community. Data were collected using a structured questionnaire and analyzed by descriptive statistics, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and stepwise multiple regression analysis with the SPSS/WIN 26.0 program. Results: The factors affecting prevention behaviors of particulate matter exposure were self-efficacy (β=.54 p<.001), subjective norm (β=.18, p<.001) and using the air purifier (β=.-17, p<.001). These variables had a 46% variance to explain prevention behaviors for particulate matter exposure. Conclusion: Findings showed that 'self-efficacy' and 'subjective norm' were important factors influencing prevention behaviors of particulate matter exposure in young adults. Thus, we need to consider the positive impact of prevention behaviors of particulate matter exposure and increase the chances of prevention behaviors of particulate matter exposure program for young adults.
많은 산업 및 도로이동오염원 등으로부터 발생되는 미세먼지는 인간건강과 호흡기에 큰 영향을 미치고 있으며 이에 대한 중요성이 점차 증가하고 있다. 세계보건기구(WHO)에서도 미세먼지($PM_{10}$) 및 초미세먼지$PM_{2.5}$)를 석면 및 비소 등의 물질과 같은 등급인 1급 발암물질로 지정한 이후로 우리나라에서도 지속적인 관심과 연구를 진행해오고 있다. 현재 환경부와 각 지자체별로 미세먼지 및 대기오염정보를 구축하여 제공하고 있지만, 특히 미세먼지 주의보 및 경보발령에 있어서 미세먼지 $PM_{10}$ 및 $PM_{2.5}$ 자료만을 활용하고 있고 미세먼지형성에 영향을 주는NOx, SOx, $NH_3$자료는 활용 및 고려를 하지 않고 있다. 또한 국내 산업별 및 지자체별로 세부적인 미세먼지형성 가능성(particulate matter formation potential) 및 발생되는 미세먼지로 인한 인체호흡기 영향평가(respiratory effects)와 관련된 연구는 많이 진행이 되고 있지 않다. 이에 본 연구의 목적은 국내 11개 산업별 및 시도별로 2001년과 2013년 환경부 및 국립환경과학원에서 제시하고 있는 NOx, SOx, $PM_{10}$, $NH_3$ 자료를 활용하여 미세먼지형성(particulate matter formation potential) 평가와 이로 인한 인체 호흡기 영향을 평가 및 산정하여 비교 제시하고자 하였다. 본 연구결과로는 산업별 및 시도별로 미세먼지형성과 인간건강에 영향을 제시하였으며, 향후 미세먼지 관련 연구에 중요하게 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
Objectives: The purpose of this study was to evaluate the concentrations of particulate matter generated during coffee roasting and to study various factors affecting the concentrations. Methods: Differences in concentration levels were investigated based on various factors to understand the emission rates of particulate matter over time and to compare the mass and number concentrations according to their size. Sampling was performed in closed laboratories without the operation of air conditioning or ventilation. Optical Particle Sizer(OPS) was used as a measuring device. An OPS measures using a light-scattering method. Sampling was performed for sixty minutes at one-minute intervals. The background concentration was measured for about 30 minutes before starting of coffee roasting. The concentrations of particulate matter generated during coffee roasting were monitored until roasted coffee beans were removed from the roaster and cooled down. Several factors affecting the concentrations of particulate matter were investigated, which includes the origins of green beans, the roasting level, and the input amount of green beans. Results: The results of this study may be summarized as follows: 1) There was no difference in particulate matter concentration levels by the origin of the green beans, but a statistically significant difference in concentration levels by roasting level and the input amount of green beans; The higher the roasting level, the higher was the particulate matter concentration. The more green beans we put in the roaster, the higher were the concentrations; 2) The PM10 mass concentrations increased over time. The average concentration after roasting was higher than the average concentration during roasting; 3) In the distribution of mass and number concentration by particle diameter, the majority of particles was below 2.5 ㎛. Conclusions: Persons who work in roastery cafes can be exposed to high concentrations of particulate matter. Therefore, personal exposure and risk assessment should be conducted for roastery cafe workers.
고농도 미세먼지 발생이 증가함에 따라 미세먼지 예측에 많은 관심이 집중되고 있다. 미세먼지는 대기 중에 있는 직경 $10{\mu}m$ 이하의 밀입자 물질을 말하며, 온도, 상대습도, 풍속 등의 기상 변화에 영향을 받는다. 따라서 미세먼지 예측을 위해 기상 정보와의 상관관계를 분석하는 다양한 연구가 진행되었다. 하지만 미세먼지의 비선형적 시계열 분포는 예측 모델의 복잡도를 증가시키고, 부정확한 예측값을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 기계학습의 군집 알고리즘 및 분류알고리즘을 이용하여 미세먼지의 비선형적 특성을 완화하고자 한다. 사용된 기계학습 알고리즘은 병합군집, 밀도기반군집이며, 각 알고리즘을 통한 군집결과를 비교, 분석하였다.
Objective: This study was conducted to review the effects of herbal medicine on respiratory diseases induced by the treatment of particulate matter in in vivo animal models. Methods: Literature searches were performed in seven databases (Pubmed, Embase, Cochrane Library, KISS, KTKP, OASIS, and ScienceON). After the searched studies were screened based on the inclusion/exclusion criteria, the publication date, origin, used animals, induction of particulate matter models, herbal medicine used for intervention, study design, outcome measure, and results of studies were analyzed. Results: Among a total of 972 studies primarily searched, 34 studies were finally included in our study. Of this number, 29 studies induced animal models by using only particulate matter, and 5 studies induced animal models with respiratory diseases, such as asthma and chronic obstructive pulmonary disease, by using particulate matter and other materials. In the selected studies, the treatments of herbal medicine in particulate matter models suppressed oxidative stress and inflammation in lung tissue, bronchoalveolar lavage fluid, and blood as well as lung injury in histological analysis. Conclusion: The results of this study suggest that herbal medicine is effective in treating respiratory diseases induced by particulate matter. These results are also expected to be useful data for designing further studies. However, more systematically designed in vivo studies related to particulate matter are needed.
Objectives : This paper examines the effects of Particulate Matter on human bodies and the possibility of treating them with Chinese or Korean medicines. Methods : This paper categorizes the diseases caused by Particulate Matter, as well as the causes, pathology, prevention methods, and effectiveness of treatments by Chinese and Korean medicines. Based on these results, it analyzes whether such diseases can be managed by Chinese and Korean medicine. Results : Particulate Matter is known to affect respiratory organs, skin, circulatory system, nervous system, gestational diabetes, and other parts of the human body. While studies show evidence that treatments by Chinese and Korean medicines can reduce symptoms of some diseases and improve bodily functions that are damaged by Particulate Matter, there is no statistically significant evidence that they can provide fundamental treatments nor treat irreversible damages. Conclusion : Currently, there is no definite evidence that Chinese and Korean medicine can treat symptoms and diseases caused by Particulate Matter. Therefore, some Korean medicine doctors' arguments that Korean medicine is effective in treating such diseases are problematic, and thus, there is a need for much research in this field.
The particulate matter that was emitted always come up by atmospheric environmental problem. Running on the road vehicles must have regular inspection at regular period and make sure the emissions of exhaust gases exceed the legal standards. Emission test for the atmospheric environment, but it is not free from the particulate matter. Currently, emission test of vehicle inspection is divided into regular inspection and close inspection. Regular inspection and close inspection differ not only the method of emission test, but also the facility standards that must have for this inspection. According to the "Regulations on the Implementation of Comprehensive vehicle Inspection, etc.", close inspection must have trapping device that is trap particulate matter by emission test to vehicle. However, regular inspection is different. Regular inspection do not specify any criteria for trapping facilities. Therefore, this study is confirm how to prevent the emission of particulate matter to the atmosphere during the year when mandatory trapping facilities are required to trapped particulate matter in the regular inspection.
Densities and composition of phytoplankton and zooplankton, concentrations of particulate organic carbon, particulate organic nitrogen, and particulate inorganic matter were determined in the coastal area of Ko-ri during one year. There are peaks of densities of plankton organisms in summer, autumn, and spring Concentrations of particulate organic carbon ranged from 35 to 3,785 mg/㎥ (averaging 868mg/㎥ ), particulate organic nitrogen ranged from 4.4 to 158mg/㎥ (averaging 45mg/㎥), inorganic suspended matter ranged from 0.6 to 11.6 mg/L (averaging 5.7mg/L), and the carbon-nitrogen ratios of the suspended matter were varied from 0.5 to 231(averaging 35), with each seasonal cycle. The phytoplankton density and particulate organic carbon were possitively correlated from March to November, negatively from December to February, and the zooplankton dinsity and particulate organic nitrogen were well correlated.
이 연구에서는 중등학교에서 사용할 수 있는 미세먼지 포집 장치를 직접 설계 및 제작하고 이를 통해 미세먼지에 포함된 중금속 및 미생물을 분석하는 활동이 가능한지 여부를 탐색하고자 한다. 중등학교 현장의 과학 탐구활동을 위해 청주지역에서 미세먼지를 포집하는 방법과 그 속에 포함된 중금속 및 미생물을 분석하였다. 미세먼지의 포집장소는 청주지역 대학교의 4층 건물 옥상에서 포집하였다. 모터 펌프, 인넷, 지름 $1.0{\mu}m$ 테프론필터, 필터 홀더 등을 이용하여 포집장치를 제작하였다. 이 포집장치를 이용한 미세먼지 포집은 2013년 12월-2014년 6월까지 진행하였다. 포집한 미세먼지의 중금속 성분과 미생물 포함 여부를 분석하였다. 중국에서 날아온 미세먼지 속에는 Cu, Zn, Cd, Ni, Pb 등인위적인 오염물질로 판단되는 중금속 성분이 국내 기원 미세먼지 보다 많았다. 더 나아가, 미세먼지 속에는 중금속 뿐만 아니라, 곰팡이나 세균같은 미생물도 다량 포함하고 있었다. 이 연구는 미세먼지가 중금속 뿐만아니라 미생물도 포함하고 있으므로, 이에 대한 체계적인 연구와 모니터링이 필요함을 시사한다고 할 수 있다. 또한, 이 연구는 중등학교 과학실험의 사례로 제공될 수 있다.
The People have a bad perception about diesel vehicle because of serious air pollution, increase fine dust and global vehicle company's diesel gate. Starting the project in 2005, Ministry of Environment has been supporting that is exhaust gas reduction devices (DPF) on diesel vehicles in the metropolitan area. During the period of 2017.01.01 to 2017.12.31, 10,030 diesel vehicles installed exhaust gas reduction devices (DPF). Among them, 9,921 diesel vehicles that they have sufficient data for analysis were analyzed amount of particulate matter reduction before and after exhaust gas reduction devices (DPF) was installed. Opacity smoke meter measures the concentration of particulate matter. So concentration of particulate matter was converted into a mass unit, and then calculated the total amount of reduced particulate matter. It was estimated that social benefits is costs required to remove it from the total amount of particulate matter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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