In this paper, the importance of input factors of a DNN (Deep Neural Network) PM2.5 forecasting model using LRP(Layer-wise Relevance Propagation) is analyzed, and forecasting performance is improved. Input factor importance analysis is performed by dividing the learning data into time and PM2.5 concentration. As a result, in the low concentration patterns, the importance of weather factors such as temperature, atmospheric pressure, and solar radiation is high, and in the high concentration patterns, the importance of air quality factors such as PM2.5, CO, and NO2 is high. As a result of analysis by time, the importance of the measurement factors is high in the case of the forecast for the day, and the importance of the forecast factors increases in the forecast for tomorrow and the day after tomorrow. In addition, date, temperature, humidity, and atmospheric pressure all show high importance regardless of time and concentration. Based on the importance of these factors, the LRP_DNN prediction model is developed. As a result, the ACC(accuracy) and POD(probability of detection) are improved by up to 5%, and the FAR(false alarm rate) is improved by up to 9% compared to the previous DNN model.
The purpose of this paper was to make an analysis of anaerobic power in professional female basketball players using the Wingate Test Method with bicycle ergometer. Twenty-three subjects(age $21.6\pm2.8years$, body height $178.0\pm7.4cm$, body weight $70.3\pm7.4kg$) were selected from professional female basketball team whose careers were over 10years and participated in this investigation. Each subject peformed a Wingate anaerobic power test to determine total work, peak power, mean power, fatigue index and blood lactate concentration. The following were obtained from result data analysis; 1. The Total Work of athletes was a $1128.7\pm120.6watt$ 2. The Peak Power of athletes was a $449.5\pm53.1watt$ 3. The Mean Power of athletes was a $369.1\pm39.4watt$ 4. The Fatigue Index of athletes was a $33.5\pm6.9\%$ 5. The blood lactate concentration was $1.85\pm0.85mM/L$ at the normal state and $3.16\pm1.53mM/L$ at the after Wingate test. The blood lactate concentration was $6.96\pm0.81mM/L$ after 3 minute and $6.95\pm1.05mM/L$ after 5 minutes.
This research investigates the characteristics of metallic and ionic elements in $PM_{10}$ and $PM_{2.5}$ on haze day and non-haze day in Busan. $PM_{10}$ concentration on haze day and non-haze day were 85.75 and $33.52{\mu}g/m^3$, respectively, and $PM_{2.5}$ on haze day and non-haze day were 68.24 and $23.86{\mu}g/m^3$, respectively. Contribution rate of total inorganic water-soluble ion to $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 58.2% and 61.5%, respectively, and contribution rate of total water-soluble ion to $PM_{2.5}$ mass on haze day and non haze day were 58.7% and 64.7%, respectively. Also, contribution rate of secondary ion to $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 52.1% and 47.5%, respectively, and contribution rate of secondary ion to $PM_{2.5}$ mass on haze day and non haze day were 54.4% and 53.6%, respectively. AC (anion equivalents)/CE (cation equivalents) ratio of $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 1.09 and 1.0, respectively, and AC/CE ratios of $PM_{2.5}$ mass on haze day and non haze day were 1.12 and 1.04, respectively. Also, SOR (Sulfur Oxidation Ratio) of $PM_{10}$ mass on haze day and non haze day were 0.32 and 0.17, respectively, and SOR of $PM_{2.5}$ on haze day and non haze day were 0.30 and 0.15, respectively. Lastly, NOR (Nitrogen Oxidation Ratio) of $PM_{10}$ on haze day and non haze day were 0.17 and 0.08, respectively, and NOR of $PM_{2.5}$ on haze day and non haze day were 0.13 and 0.06, respectively.
Numerous researchers have proposed that surface area is a more appropriate indicator than mass for evaluating pulmonary inflammatory responses caused by exposure to fine and ultrafine particles. In this study, measurements of surface area concentrations of aerosols were conducted in Yokohama, Japan, using the diffusion charging method. $PM_{2.5}$ mass concentration and black carbon concentration in $PM_{2.5}$ were also measured. The 24-hour continuous measurement campaigns were conducted 39 times from March to November, 2014. The surface area concentration was more closely correlated with the black carbon concentration than with the $PM_{2.5}$ mass concentration. It is considered that the abundance of black carbon particles significantly affects the surface area concentration of $PM_{2.5}$. The strength of the correlation between the surface area and black carbon concentrations varied considerably among the measurement campaigns. A relatively weaker afternoon correlation was observed compared with the other time zones (morning, evening, and night). We consider that these phenomena are due to the transportation/formation of the particles other than black carbon that affects surface area concentration and/or the variation of the surface condition of the black carbon particles.
본 연구에서는 청소 과정에서 바닥에 먼지가 실내 공기 중으로 비산되는 특성을 공기 중 미세먼지를 측정하여 분석하였다. 신발을 벗지 않고 생활하는 국내 사무실을 대상으로 하였고, 실내 청소 과정에서 발생하는 미세먼지를 측정하였다. 미세먼지($PM_{10}$)와 초미세먼지($PM_{2.5}$)와 $1{\mu}m$ 보다 작은 먼지의 무게농도($PM_{1.0}$)을 분석하였고, 청소 과정에서 발생하는 $0.3{\mu}m$ 이상의 먼지의 크기를 측정하여 분석하였다. 특히, 빗자루질과 진공청소기를 사용하는 과정에서 재비산 되는 미세먼지의 특성을 분석하였고, 입자의 크기에 따른 재비산 특성과 실내 농도 변화 특성을 확인하였다. $PM_{2.5}$와 $PM_{10}$은 청소 시작과 함께 농도가 증가하였고, 청소 이후에도 실내에 부유하여 장시간 인체에 노출될 수 있을 것으로 보인다. 반면에 $PM_{1.0}$은 상대적으로 청소과정에서 농도가 증가하는 경향을 확인할 수 없었다. 특히, $2.5{\sim}10{\mu}m$ 크기의 먼지는 바닥에 먼지가 많은 조건에서 빗자루질로 청소하는 경우, 초기 농도의 약 60배까지 높아질 수 있음을 확인하였다. 바닥에 먼지가 적은 조건에서 진공청소기를 사용하는 경우도 $2.5{\sim}10{\mu}m$ 크기의 먼지가 증가하였지만 초기 농도의 5배 이하였다. 중성능급 배기필터가 장착된 진공청소기가 가동하는 동안 CPC로 측정된 총 개수농도가 급격히 증가한 후 감소하는 특성이 나타났다. 개수로 대부분을 차지하는 먼지는 250 nm 보다 작은 크기였다. 실내 거주자의 미세먼지 노출은 외부에서 유입된 대기 미세먼지와 실내에서 발생된 실내 생성 미세먼지가 함께 영향을 준다고 알려져 있다. 그렇지만, 국내 실내 활동 중 발생되는 미세먼지에 대한 체계적인 측정과 분석 연구가 많지 않았다. 이미 진행되고 있는 다양한 대기 미세먼지 연구 뿐 아니라 앞으로는 실내의 다양한 활동에 기인한 미세먼지 생성 특성에 대한 심도 깊은 연구가 필요할 것으로 생각된다.
This research investigated the effect of the eruption of Japan Sakurajima volcano on the concentration of ultrafine particle when the north Pacific high pressure exists in the Busan in summer. As a result of analyzing the forward trajectory using the HYSPLIT model, the air parcel from Sakurajima volcano passed through the sea in front of Busan at 1500 LST on July 17, 24 hours after the volcanic eruption. As a result of analyzing the PM10 and PM2.5 concentrations in the Busan for two days from July 16 to 17, 2018, the Sakurajima eruption in Japan, it can be seen that there was a high increase in PM10 and PM2.5 concentrations compared to the previous day. As a result of analyzing the backward trajectory, the air mass that reached Busan at 1300 LST on July 17, 2018 has moved near the Sakurajima volcano at 1,500 m, 2,000 m, and 3,000 m. The concentration of SO42- in PM2.5, the concentration of all three stations in Busan showed a sharp increase from 1000 LST on July 17th. Looking at the NH4+ concentration in PM2.5, it shows a very similar variation trend to SO42-, and the correlation coefficient between the two components is 0.96 for Jangrimdong and Yeonsandong, and 0.85 for Busan New Port. Looking at the NO3- concentration in PM2.5, the same high concentrations as SO42 and NH4+ were not observed in the afternoon of July 17th.
Lee, Peter Sang-Hoon;Park, Jincheol;Seo, Jung-young
농업과학연구
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제47권1호
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pp.59-66
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2020
Particulate matter (PM) is regarded as a major threat to public health and safety in urban areas. Despite a variety of efforts to systemically monitor the distribution of PM, the limited amount of sampling sites may not provide sufficient coverage over the areas where the monitoring stations are not located in close proximity. This study examined the capacity of using remotely sensed data to estimate the PM10 and PM2.5 concentrations in Seoul, South Korea. Multiple linear regression models were developed using the multispectral band data from the Moderate-resolution imaging spectro-radiometer equipped on Terra (MODIS) and Operational Land Imager equipped on Landsat 8 (Landsat 8) and meteorological parameters. Compared to MODIS-derived models (r2 = 0.25 for PM10, r2 = 0.30 for PM2.5), the Landsat 8-derived models showed improved model reliabilities (r2 = 0.17 to 0.57 for PM10, r2 = 0.47 to 0.71 for PM2.5). Landsat 8 model-derived PM concentration and ground-truth PM measurements were cross-validated to each other to examine the capability of the models for estimating the PM concentration. The modeled PM concentrations showed a stronger correlation to PM10 (r = 0.41 to 0.75) than to PM2.5 (r = 0.14 to 0.82). Overall, the results indicate that Landsat 8-derived models were more suitable in estimating the PM concentrations. Despite the day-to-day fluctuation in the model reliability, several models showed strong correspondences of the modeled PM concentrations to the PM measurements.
In present, the Seoul City is undergoing traffic congestion problems caused by rapid urbanization and population growth. Thus the City government has reorganized the mass transportation system since 2004 and the subway has become a very important means for public transit. Since the subway system is typically a closed environment, the indoor air quality issues have often raised by the public. Especially since a huge amount of PM (particulate matter) is emitted from ground tunnels passing through the subway train, it is now necessary to assess the characteristics and behaviors of fine PM inside the tunnel. In this study, the concentration patterns of $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ in the Seoul subway line-2 were analyzed by real-time measurement during winter (Jan 13, 2015) and summer (Aug 7, 2015). The line-2 consisting of 51 stations is the most busy circular line in Seoul having the railway of 60.2 km length. The the one-day average $PM_{10}$ concentrations were $148{\mu}g/m^3$ in winter and $66.3{\mu}g/m^3$ in summer and $PM_{2.5}$ concentrations were $118{\mu}g/m^3$ and $58.5{\mu}g/m^3$, respectively. The $PM_{2.5}/PM_{10}$ ratio in the underground tunnel was lower than the outdoor ratio and also the ratio in summer is higher than in winter. Further the study examined structural types of underground subsections to explain the patterns of elevated PM concentrations in the line-2. The subsections showing high PM concentration have longer track, shorter curvature radius, and farther from the outdoor stations. We also estimated the outdoor PM concentrations near each station by a spatial statistical analysis using the $PM_{10}$ data obtained from the 40 Seoul Monitoring Sites, and further we calculated $PM_{2.5}/PM_{10}$ and $PM_1/PM_{10}$ mass ratios near the outdoor subway stations by using our observed outdoor $PM_1$, $PM_{2.5}$, and $PM_{10}$ data. Finally, we could develop pollution maps for outdoor $PM_1$ and $PM_{2.5}$ near the line-2 by using the kriging method in spatial analysis. This methodology may help to utilize existing $PM_{10}$ database when managing and control fine particle problems in Korea.
새만금은 염분과 미사질 토양으로 인해 지표면이 건조하고 함수율이 낮아 다른 지역에 비해 식생피복이 낮다. 식생 피복도가 낮은 지역에서는 바람에 의한 침식으로 인해 먼지가 비산될 가능성이 높습니다. 새만금 간척지에서 견딜 수 있는 작물을 재배하여 식생 피복도를 높이면 바닥의 유속을 줄여 비산먼지를 줄일 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 새만금 간척지에 겨울철 동계 밭작물을 재배하여 미세먼지 및 비산먼지 발생을 억제하는 효과를 분석하는 것이다. 새만금 간척지에서 보리 0.5ha, 라이밀 0.5ha를 재배하는 동안 농작업 및 생육단계에 따라 미세먼지 농도를 모니터링하였다. PM-10, PM-2.5 및 PM-1.0 농도의 변화는 풍하측, 풍상측, 경작지 내부를 중심으로 모니터링하였다. 모니터링 결과 PM-1.0은 작물 재배에 거의 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, PM-10과 PM-2.5의 농도는 경운과 수확에 따라 증가하였고 수확에 비해 경운 시 PM-10과 PM-2.5의 농도 증가가 더 높았다. 작물의 생육단계에 따라 비산먼지 억제효과를 보였으며, 유묘기보다 출수기에서 비산먼지 억제효과가 높게 나타났다. 따라서 토지피복효과 이외에 캐노피에 따른 비산먼지 억제효과가 있음을 알 수 있었다. 본 연구를 통해 작물재배에 따른 비산먼지 발생 및 억제 효과에 대해 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 1) 시료채취공간에서 ${\pm}10%$ 이내의 공기 유속을 가지는 챔버시스템을 제작하여, 2) 먼지(PM, particulate matter)측정을 위하여 사용되는 PM10과 PM2.5 시료채취기의 이론적 특성을 연구하고, 3) 실험을 통하여 본 연구에 사용된 먼지 시료채취기의 수행 특성을 평가하는데 있다. 챔버 내에서의 먼지 시료채취기의 수행능력을 측정하기 위하여 $20\;{\mu}m$의 공기역학중위입경과 2.0의 기하표준편차 특성을 가지는 옥수수전분을 분포하였다. 챔버 실험에 사용된 시료채취기는 미국 연방규정을 만족하는 각 1개의 APM PM10 및 APM PM2.5 시료채취기와 특수 제작된 3개의 소용량 시료채취기(2개 PM10과 1개의 PM2.5)를 사용하여 평균 공기 유속이 0.67 m/s와 2.15 m/s인 두 조건에서 각 1시간씩 3회 반복하여 총 6회의 실험을 실시하였다. 실험 결과, APM PM시료채취기를 기준 시료채취기로 사용하여 소용량 PM10과 PM2.5 시료채취기는 각 각 0.25와 0.39의 보정계수가 필요하며 이원 분산 분석을 통하여 두 개의 소용량 PM10 시료채취기의 평균 농도값 사이에는 유의적 차이가 있었다. 분리한계직경과 기울기(PM10: $10{\pm}0.5\;{\mu}m$와 $1.5{\pm}0.1$, PM2.5: $2.5{\pm}0.2\;{\mu}m$와 $1.3{\pm}0.03$)를 가지는 PM10과 PM2.5 시료채취기는 이론적으로 본 연구에 사용된 옥수수전분의 입자특성을 고려하여 86~114%와 64~152%의 먼지농도 범위를 채취하게 된다. 또한, 공기 중에 분포하는 입자의 공기역학중위입경이 해당 시료채취기의 분리한계직경보다 작을 때 시료채취기의 측정 질량농도는 이상적인 질량농도보다 크며, 반대의 경우 시료채취기는 작은 질량농도를 측정한다. 챔버 실험 결과, PM10과 PM2.5의 시료채취기는 각각 37~158%와 55~149% 범위를 가지며 이론적 계산농도보다 큰 범위의 질량 농도를 측정하였고 챔버 내 공기 유속이 2.15 m/s의 조건에서는 0.67 m/s와 비교하여 상대적으로 작은 먼지농도 범위를 가지며 이론적 계산농도와 유사한 먼지농도 범위가 측정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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