미세먼지의 인체 영향으로 인해 기존 대기 환경 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존 설계된 예측 모델의 측정 환경, 세부 조건을 정확히 설정하기 어려우며, 측정된 기상 데이터의 누락과 같은 문제로 기존 연구 결과에 기반 한 새로운 예측 모델의 설계가 필요하다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위한 선행 연구로서 다수의 연구에서 사용된 기계 학습 알고리즘인 다중 선형 회귀와 인공 신경망을 통해 예측 모델을 설계하여 미세먼지 예측을 위한 알고리즘의 적합성을 평가하였다. RMSE를 통한 예측 성능 비교 결과, MLR 모델의 경우 18.13, MLP 모델의 경우 14.31의 값을 보여 미세먼지 농도를 예측함에 있어 인공 신경망 모델이 예측에 더 적합함을 보였다.
미세먼지에 대한 심각성이 사회적으로 대두됨에 따라 대중들은 미세먼지 예보에 대한 정보의 높은 신뢰성을 요구하고 있다. 이에 따라 다양한 신경망 알고리즘을 이용하여 미세먼지 예측을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 미세먼지 예측을 위해 다양한 알고리즘으로 연구되고 있는 신경망 알고리즘들 중 대표적인 알고리즘들의 예측 성능 비교를 진행하였다. 신경망 알고리즘 중 DNN(deep neural network), RNN(recurrent neural network), LSTM(long short-term memory)을 이용하였으며, 하이퍼 파라미터 탐색을 이용하여 최적의 예측 모델을 설계하였다. 각 모델의 예측 성능 비교 분석 결과, 실제 값과 예측 값의 변화 추이는 전반적으로 좋은 성능을 보였다. RMSE와 정확도를 기준으로 한 분석에서는 DNN 예측 모델이 다른 예측 모델에 비해 예측 오차에 대한 안정성을 갖는 것을 확인하였다.
Purpose: This study aimed to analyze the mass and social media contents and structures related to particulate matter before and after the policy enforcement of the comprehensive countermeasures for particulate matter, derive nursing implications, and provide a basis for designing health policies. Methods: After crawling online news articles and posts on social networking sites before and after policy enforcement with particulate matter as keywords, we conducted topic and semantic network analysis using TEXTOM, R, and UCINET 6. Results: In topic analysis, behavior tips was the common main topic in both media before and after the policy enforcement. After the policy enforcement, influence on health disappeared from the main topics due to increased reports about reduction measures and government in mass media, whereas influence on health appeared as the main topic in social media. However semantic network analysis confirmed that social media had much number of nodes and links and lower centrality than mass media, leaving substantial information that was not organically connected and unstructured. Conclusion: Understanding of particulate matter policy and implications influence health, as well as gaps in the needs and use of health information, should be integrated with leadership and supports in the nurses' care of vulnerable patients and public health promotion.
This study examined the particulate removal performance of three different types of air filters inside a heat exchanger. Of interest was the ability of each filter type in reducing the transmission of outdoor particulate matter of PM10 from entering an apartment while the heat exchanger was in operation. The study tested one commonly used medium filter (E11 grade) and two HEPA filters (H13 grade) of different thicknesses. Two different concentrations of particulate matter were used in the experiment to address different ambient air quality conditions in Korea, 32.75 ㎍/㎥ and 67.26 ㎍/㎥. Study results indicated that under the particulate matter concentration of 32.75 ㎍/㎥, all three filters were capable of removing more than 95% of the fine dust. However at a particulate matter concentration of 67.26 ㎍/㎥, the medium E11 grade filter was only able to remove about 90% of the particulates whereas the HEPA H13 grade filters were able to remove 95% or more of the particulates. The thicker HEPA filter (40T) was also more effective in removing particulates than the thinner HEPA filter (20T) by about 1.6 to 3 percentage points. Based on the findings of this study, it is recommended that HEPA filters of 20T thickness or greater be used during the high air pollution seasons of winter and spring in Korea while medium filters can be used during the other seasons to reduce outdoor air pollution transmission indoors.
미세먼지는 사람의 건강에 많은 영향을 미치는 물질로서 이와 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 미세먼지의 인체 영향으로 인해 서울시 모니터링 네트워크에서 측정된 과거 데이터를 활용하여 미세먼지를 예측하려는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 2019년 5월 서울시의 미세먼지를 중점으로 진행하였으며, 학습에 사용한 변수는 SO2, CO, NO2, O3와 같은 대기오염물질 데이터를 활용하였다. 예측모델은 Adaboost에 기반하여 구축하였고, 훈련모델은 PM10과 PM2.5로 구분하였다. 에러 메트릭스를 통한 예측모델의 정확도 평가 결과로 Adaboost가 시도되었다. 대기오염물질은 초미세먼지와 더 높은 상관성을 보이는 것으로 나타났지만, 보다 효과적인 분포등급을 제시하기 위해서는 많은 양의 데이터를 학습하고, PM10과 PM2.5의 공간분포 등급을 효과적으로 예측하기 위해서 교통량 등의 추가적인 변수를 활용할 필요성이 있다고 판단된다.
Minkyung Park;Young-Lai Cho;Yumin Choi;Jeong-Ki Min;Young-Jun Park;Sung-Jin Yoon;Dae-Soo Kim;Mi-Young Son;Su Wol Chung;Heedoo Lee;Seon-Jin Lee
BMB Reports
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제56권2호
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pp.96-101
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2023
Particulate matter is an air pollutant composed of various components, and has adverse effects on the human body. Particulate matter is known to induce cell death by generating an imbalance in the antioxidant system; however, the underlying mechanism has not been elucidated. In the present study, we demonstrated the cytotoxic effects of the size and composition of particulate matter on small intestine cells. We found that particulate matter 2.5 (PM2.5) with extraction ion (EI) components (PM2.5 EI), is more cytotoxic than PM containing only polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs). Additionally, PM-induced cell death is characteristic of ferroptosis, and includes iron accumulation, lipid peroxidation, and reactive oxygen species (ROS) generation. Furthermore, ferroptosis inhibitor as liproxstatin-1 and iron-chelator as deferiprone attenuated cell mortality, lipid peroxidation, iron accumulation, and ROS production after PM2.5 EI treatment in human small intestinal cells. These results suggest that PM2.5 EI may increase ferroptotic-cell death by iron accumulation and ROS generation, and offer a potential therapeutic clue for inflammatory bowel diseases in human small intestinal cells.
Gong, Gyeong Yeop;Kang, Ji Su;Jeong, Kyeong Jin;Jeong, Jun Ho;Yun, Jae Gill
인간식물환경학회지
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제22권1호
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pp.31-38
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2019
Experiments were carried out to investigate the effects of mosses on the removal of particulate matter (PM 10) and volatile organic compounds (VOCs) in an indoor space and on the composition of air. For particulate matter removal experiments, 0.2 g mosquitto coil was burned in a glass chamber, where three kinds of mosses (Plagiomnium cuspidatum, Myuroclada maximowiczii, Etodon luridus) were placed. For VOCs removal experiments, 1 mL paint thinner was volatilized in a glass chamber, where Plagiomnium cuspidatum and Myuroclada maximowiczii were used. As a result, it was found that particulate matter was effectively removed by the three mosses, and the removal efficiency of particulate matter increased as the amount of mosses increased. The amount of VOCs was similar to the level in the control when a low amount of mosses (2 and 4 plates) was used. However, the removal efficiency of VOCs was significant when 6 plates of mosses were used. On the other hand, formaldehyde concentration was 40 times more than the control and carbon monoxide 30 times, when 0.2 g of mosquito repellent was completely burned in a glass chamber. Also formaldehyde removal effect was significant when 6 plates of mosses were placed. However, there was no change in the concentration of indoor oxygen, temperature and humidity by moss plants. In conclusion, the moss plants were effective in removing particulate matter and VOCs, and they are expected to be used for indoor decoration and landscape in order to improve indoor air quality in the future.
Filter and microbalance sensitivity in measuring fine particulate matter mass is greatly influenced by particulate properties and environmental factors. Temperature and humidity control inside a measuring chamber with a microbalance, and neutralization of static charges on filters are essential for consistent filter weighing. Commercial weighing chambers are expensive with a unit price of tens of millions won. This study developed an inexpensive weighing chamber for weighing fine particulate matter and evaluatedits weighing performance. A microbalance with 1 ㎍ precision was used to measure the weight of a filter. The microbalance was set in a transparent acrylic enclosure (100 × 60 × 65 cm3) equipped with temperature and humidity control equipments. Weighing performance of the chamber was examined using Teflon filters with or without different particulate sample types. Temperature and humidity were maintained at approximately 23.2±1.2 ℃ and 36.2±1.8℃ for 8 days, respectively.
이 논문은 미세먼지에 대한 낙관적 편향과 우울 관계에서 미세먼지에 대한 주관적 인식 및 위험 인식, 미래 시간 조망의 순차 다중매개 효과를 알아보기 위해 수행되었다. 연구 참여에 동의한 참가자 545명을 대상으로 자기보고식 온라인 설문조사를 실시하였다. 특성변인인 낙관적 편향을 독립변인으로, 우울을 종속 변인으로 '미세먼지에 대한 주관적 인식'과 '위험 인식', '미래시간조망'은 매개변인으로 설정하고 SPSS Macro를 사용하여 순차다중매개모형 분석을 시행하였다. 분석 결과, 낙관적 편향은 우울과 직접적인 관련이 있기 보다는 미세먼지에 대한 주관적 인식, 미래시간 조망이라는 간접적인 경로를 통해 순차적으로 우울에 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 낙관성의 부족은 미세먼지 대기질을 더 심각하다고 보고하는 경향성 및 제한된 미래 시간관과 관련이 있었으며, 나아가 우울과 관련이 있는 것으로 나타났다. 추후 연구에서 미세먼지로 인한 정신건강은 물론 삶의 질에 좀 더 관심을 두고 연구를 진행할 필요가 있겠다.
The purpose of this study was to develop the modular multimedia instructional materials emphasizing the particulate nature on the realm of matter in elementary science classes. Features of the material are as follows: 1 To be in focus on particulate model named 'phenomenal magnifying glasses' in order to change the student's belief system of continuous matter into the belief system of particulate matter . The 'phenomenal magnifying glasses' is a new instructional strategy designed to change into the view of particulate matter through facilitating the reflective thinking resulted from the simultaneous consideration of experimental phenomena(macroscopic world) and particulate model(microscopic world). 2. To introduce modular system into the instructional materials, which was consisted of 14 subunits according to the sequential instruction unit of 'molecule and molecular motion'. Each subunit was composed of 5 types of modules(module 1: motivation, module 2: experimental result, module 3: discussion, module 4: phenomenal magnifying glasses, module 5: related experiment) 3. The multimedia program was composed of 36 kinds of experimental animation and 59 kinds of computer animation materials combined with text resources, photographic materials and sounds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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