• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1996년도 한국대기보전학회 추계학술대회 요지집
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• pp.47-48
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• 1996

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.312-315
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• 2019

본 연구는 아두이노 보드와 다중 센서들을 사용하여 학교 급식실 대기 공간에서의 대기 상황을 분석한다. 실험에 사용한 초음파 및 소음 감지 센서들로부터 초음파 및 소음 데이터를 입력 받아 송신하는 아두이노 보드 기반 프로그램을 작성하고, 데이터를 수집, 저장, 관리하기 위하여 CoolTerm 프로그램을 사용한다. 또한, C 언어를 기반으로 정규화 프로그램과 필터링 프로그램을 구현하여 대기 인원 감지라고 인정할 수 있는 조건(일정 소음 이상 발생, 초당 5회 이상 감지 및 3미터 미만 거리에서 감지)에 맞지 않는 데이터를 걸러낸다. 예비 실험 이후 실시한 본 실험 범위는 8월 27일(화)부터 30일(금)까지 4일간, 점심 식사 시간 중 중간 시간대인 12시 20분부터 12시 39분까지이다. 분석 결과 식단 선호도에 따라 대기 시간에 확연한 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 배식 시간 역시 대기 시간에 미치는 영향이 있는 것을 알 수 있었다. 또한 초음파 센서로부터 분석한 결과와 소음 감지 센서로부터 분석한 결과, 상당한 유사성이 관찰되었다. 본 연구는 대기 시간만의 측정에 그치는 것이 아니라, 식단과 대기 시간과의 관계 분석을 통해 학생 식사 행태가 대기 시간에도 영향을 미친다는 추가적인 사실을 증명하였는데, 이는 대기 시간 문제 해결이 단순히 급식 대기 상황 개선에만 있는 것이 아니라 식단 및 배식 방식 등의 개선과 같이 이루어져야 함을 보여준다. 이는 기존 연구들이 확인하지 못했던 사실로, 본 연구의 주요한 기여로 볼 수 있다. 향후 본 연구를 확대하여 무선 인터넷 및 알림 시설을 갖춘다면, 현재의 학교 급식 환경을 획기적으로 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.589-591
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• 2023

현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.

• 치위생과학회지
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• 제4권1호
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• pp.7-11
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• 2004

치과 진료실은 진료의 특성상 환자의 혈액과 타액 내에 있는 다양한 종류의 미생물에 노출되며, 진료 중 튀거나 에어로졸의 형태로 진료인과 환자의 신체 그리고 사용하는 모든 기구와 장비의 표면을 오염시키며 구강질병의 감염 가능성이 높아 치과영역의 교차감염에 관한 관심이 높다. 따라서 치과 진료실의 공기 중 미생물 분포와 오염정도를 조사하고 치과 진료기구의 오염과 치과 진료실의 감연방지에 대한 기초자료를 제공하고자 J시 9개 치과의원의 대기실과 진료실 공기를 자연방치법과 air sampler를 사용하여 공기시료를 채취하고 평판에 배양하여 공중낙하세균을 산출하고 생성된 집락을 세균 자동 동정기(ATB)로 분리 동정하여 세균의 분포를 검색한 결과는 다음과 같다. 1. 치과의원 환자 대기실 공기 중의 공중낙하 세균수는 자연방치법의 경우 1개 치과의원을 제외하고는 모두 10(CFU/Plate)이하여서 청결기준에 적합하였다. 2. 치과의원 진료실 공기 중의 공중낙하 세균수는 자연방치법의 경우 1개 치과의원을 제외하고는 모두 10(CFU/Plate)이하여서 청결기준에 적합하였다. 3. 황색포도상구균(Stapylococcus aureus) 검색결과는 1개 치과의원 만이 양성이었고 모두 비병원성 포도상 구균이 검출되었다. 4. 병원성 그람 음성간균의 검색결과는 1개 치과의원을 제외하고는 모두 검출되지 않았다. 5. 세균의 분포검사는 진료실의 경우 9개 치과의원 중 7개 치과의원에서 세균이 검출되지 않았고, 환자 대기실의 경우 4개 치과의원에서 세균이 검출되지 않았다. 또한 검출된 의원의 균주도 대부분 비병원균이었다. 이상과 같은 결과로 볼 때 J시 연구 선정 치과의원의 공기는 1개 치과의원을 제외하고 모두 위생적으로 관리하고 있음을 유추할 수 있었으나, 청소와 살균여부에 따라 증감을 보였기에 감염예방을 위한 체계적인 치과의원의 공기청정 및 살균관리 프로그램이 필요함을 시사하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.291-294
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• 2006

본 연구는 화재로부터 인명과 재산을 보호하기 위한 자동 소화 시스템으로서 마이컴을 사용하여 고신뢰성, 고정밀도, DIGITAL화를 추구하는 시스템을 개발 하였다. 기존의 소화 방제 시스템들은 스프링클러를 사용하여 물로 화재를 진압하고 있으며 이러한 시스템은 비용이 많이 들고 대량의 물을 사용하고 있기 때문에 수손피해($80{\sim}120{\ell}/min$)가 있고 대용량 펌프 및 $47,000{\ell}$의 저장시설이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 시스템은 이산화탄소($CO_2$ 가스나 하론1301 가스 또는 질소 가스를 분사하여 대기 중의 산소를 희석시키거나 질소의 양을 증가시키는 방법으로 화재를 진압하는 시스템을 개발 하였다. 개발된 시스템은 고가의 장비 즉, 전산실, 통신기기실, 전기실, 발전기실, 케이블실, 제어실, 필름 보관실 등에 사용되어 장비를 보호하고 인명의 피해를 최소화하는데 사용될 것 있다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.591-593
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• 2010

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.13-16
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• 2011

에너지플랜트는 위험성이 높은 유해화학물질을 취급해서 누출사고가 발생 할 가능성이 높다. 유해화학물질이 누출되어 대기 중에 확산되면 강한 유독성으로 인해 대형피해를 불러온다. 유해화학물질의 누출로 인한 대기 중의 확산피해 최소화하는 방안에는 확산 될 범위를 산출하여 적절한 사고대응조치를 취하는 것이다. 대기확산모델의 시뮬레이션을 이용한 대기확산범위 산출은 가상으로 설정 된 시나리오의 데이터를 사용자가 수동으로 입력하여 결과를 도출한다. 가상 데이터로 산출 된 결과는 정확성이 결여 될 수 있으며 실시간 대기확산범위 산출이 불가능하다. 본 연구에서는 유해화학물질의 대기확산범위를 즉각적으로 산출 할 수 있는 실시간 대기확산시스템을 설계하고 구현한다. 대기확산범위 산출에 필요한 데이터는 실시간으로 수집 된 실제 데이터를 이용한다. 실시간으로 수집된 실 데이터를 토대로 데이터마이닝기법을 통해 자율적인 누출사고를 탐지하고 누출지점을 특정 할 수 있는 지능화모듈을 설계한다. 대기확산모델은 유해화학물질의 증기운의 무게에 따라 가우시안과 SLAB모델을 이용한다. 실시간으로 산출 된 대기확산범위는 ERPG의 각 단계의 농도 기준에 근거하여 총 3단계로 구분해서 GIS맵 상의 유저인터페이스에 표현한다. 산출된 대기확산피해범위는 현장 작업자의 모바일기기로 사고와 관련 된 대응조치와 함께 신속히 전파할 수 있도록 구현해서 누출로 인한 유해화학물질의 확산사고피해 최소화를 도모한다.

• 한국분무공학회지
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• 제23권4호
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• pp.221-226
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• 2018

Despite the increasingly stringent automotive emissions regulations, the impact of vehicle emissions on air pollution remains large. In addition, since the issue of emission of more exhaust gas than the exhaust gas measured in the test room when the vehicle passing the exhaust gas regulation standard is run on the actual road, many countries studied and introduced gas regulations about Real Driving Emission using Portable Emission Measurement System. At present, Korea regulations restrict the number of NOx and PN in diesel vehicles. In the case of gasoline vehicles, there is no regulation on emission gas, but there is a problem of continuing automobile exhaust gas problems and a large amount of gasoline GDI vehicle's PN emission. So research and interest are increasing due to this problem. In this study, characteristics of exhaust gas depending on changes of ambient temperature were analyzed among various factors affecting exhaust gas measurement of gasoline vehicles. As a result, at the low temperature test, the lower the ambient temperature, the more the exhaust gas was emitted. At ordinary temperature test, no specific tendency was observed due to changes of ambient temperature.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 추계학술대회 논문집
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• pp.313-314
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• 2003

대기 중 다환 방향족 탄화수소(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons)는 주로 화석연료 등과 같은 유기물의 불완전 연소과정에서 발생하며, PAHs 화합물들 중 일부는 강한 발암성 혹은 돌연변이원성을 가지고 있는 것으로 알려져 있을 뿐만 아니라, 실내와 실외의 대기 환경 어디에나 널리 분포되어 있을 가능성이 높으므로 다른 물질들에 비해 더 많은 연구와 관심의 대상이 되어 왔다. (IRAC, 1983 ; WHO, 1987). 일반적으로 PAHs는 대부분 부유물질에 흡착되어 있지만, 분자량이 작은2~3개의 벤젠링을 가지고 있는 것들은 가스 상태로 존재하는 것으로 알려져 있다. (중략)

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.363-363
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• 2022

LID 시설에 대한 모니터링은 인력을 활용한 실강우 모니터링을 진행하고 있으나 LID 시설은 소규모 분산형시설로서 인력을 동원한 식생고사, 강우시 모니터링, 현장답사 등 꾸준한 시설확인에 한계가 있으며, LID 시설을 조성한 이후 적정한 유지관리 방법(주기, 빈도, 항목 등)을 인지하지 못하여 막힘현상, 효율저하, 식물고사 등의 문제가 발생한다. 따라서 본연구에서는 딥러닝 분석을 활용하여 강우시 강우모니터링 자료와 LID 시설 내 센서를 통해 측정된 자료를 통해 침투도랑 내 유입수 성상에 대한 예측분석을 수행하였다. 심지 내 LID 시설에 유입되는 오염물질을 예측을 위한 딥러닝 분석을 위해 과거 실강우시 모니터링 자료(TSS, COD, TN, TP)와 대기센서(대기습도, 대기온도, 강수량, 미세먼지) 데이터를 활용하여 딥러닝 모델에 대한 적용가능성 평가를 수행하였다. 측정항목에 대한 상관성 분석을 수행하였으며, 딥러닝 모델은 Tenser Flow를 이용하여 DNN(Deep Neural Network)모델을 활용하여 분석하였다. DNN 모델에 대한 MSE값은 0.31로 분석되었으며, TSS에 대한 평균 50.6mg/L로 분석되었으며, COD 평균 98.7 mg/L로 나타났다. TN의 평균 2.21 mg/L로 분석되었으며, TP 평균 0.67 mg/L로 나타났다. 상관계수분석결과 TSS는 0.53로 분석되었으며, TN과 TP의 상관계수는 0.10, 0.56으로 나타났다. COD의 상관계수는 0.63으로 TSS와 COD, TP에 대한 예측이 된 것으로 분석되었다. 딥러닝을 통한 LID 시설 내 농도변화 예측시 강우시 센서데이터 값은 조밀해야하며 오염물질 농도와 상관성이 높은 항목들에 대해 계측과 실강우 모니터링 자료를 축적하여 미래에 대한 활용성을 높여야 한다.