쓰레기의 단순 매립은 주변 환경에 대해 고려하지 않고 이루어지기 때문에 침출수에 의해서 지하수와 토양이 오염되고 매립가스에 의해서 악취 및 대기오염을 발생시킨다. 본 연구에서는 김포매립지의 침출수 수위저감과 매립가스의 포집 및 제어에 관한 연구를 수행하기 위해 다차원 2상 천이유동 유한차분 전산 모델을 활용하여 침출수와 매립가스의 동시 유동 해석을 시도하였다. 이 전산해석에서는 매립지 상부는 가스 생성량의 58%가 대기로 발산되며. 지하함앙율은 연평균 강수량의 12%로 가정하였다. 이외의 모든 자료들도 1995년 3단 매립 시점의 자료를 이용하였다. 전산 해석결과 매립지 중앙에 위치한 지점에서 수두의 최대값은 26 m$H_2O$(2.52 atm)로 나타났으며. 수평관의 설치는 매립지의 안정화 시점을 앞당기는데 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 수도권 매립지에서 3단 매립이란 가정과 낮은 지하 함양율을 적용하였음에도 40년이 경과되는 시점에서 침출수는 15.l$\times$$10^{6}$ ㎥, 매립가스는 5.85$\times$$10^{9}$ ㎥ 의 엄청난 양이 누적 생산되었다.
대기오염은 최근 급속한 인구증가와 산업화 등으로 인해 인류가 해결해야 할 중요한 문제로 인식되고 있다. 특히 미세먼지 노출에 따른 질병 사례들의 증가와 대기 질 정보에 대한 국민의 관심 증대로 인해 미세먼지는 환경문제를 넘어 사회적 재난 수준의 심각한 이슈로 대두되고 있다. 아울러 대기 중 미세먼지 농도는 실내 미세먼지 농도에 밀접하게 관여하여 실내 공기질의 악화를 야기시킬 수 있다. 따라서 실내외 미세먼지 측정, 모델링, 기여도 평가를 통한 오염 특성을 이해하고, 이를 과학적으로 규명하는 것은 매우 중요하다. 본 특별호는 부경대학교 i-SEED 지구환경교육연구단과 학교미세먼지관리 기술개발사업단에서 진행하고 있는 다양하고 흥미로운 실내외 미세먼지 측정과 관리 기술에 대한 여러 연구들을 소개한다. 이를 통하여 실내외 미세먼지 측정과 관리 기술에 대한 현 주소를 파악하고 참여 연구그룹의 연구 결과에 대한 정보 공유에 본 특별호가 기여하길 기대한다. 더불어 미세먼지에 관련한 지속적인 연구주제 발굴과 국가적인 지원을 이끌어 내기 위한 관련 전문가들의 노력을 기대한다.
금년 1월 1일부터 수도권 대기환경개선에 관한 특별법이 시행되었다. 특별법의 시행으로 정부는 현재 각각 $76{\mu}g/m^3$과 36ppb 수준인 $PM_{10}$과 $NO_2$의 연평균을 10년 내 $40{\mu}g/m^3$과 20ppb까지 낮출 것을 목표하고 있다. 특별법에서는 주로 $PM_{10}$과 $NO_2$와 같은 1차 오염물질만을 언급하고 있으나 정부는 이들의 농도가 낮아짐으로써 고농도 오존과 시정 장애도 개선될 것을 기대하고 있다. 그러나 중국으로부터 오염물질 유입과 광화학반응에 의한 2차 생성으로 인하여 국지 배출 저감에 의한 $PM_{10}$의 농도 감소 효과는 크지 않을 수 있다. 실제 고농도 오존이 빈번한 오존 시즌 동안 수도권 $PM_{10}$의 대부분은 지역규모의 2차 생성 비중이 높은 $PM_{2.5}$이다. 뿐만 아니라 많은 모델링 결과들이 수도권의 상당한 지역에서, $NO_x$를 줄일 경우 오존 농도가 상승하는 소위 '$NO_x$ 불이익' 현상이 나타날 수 있음을 지적하고 있다. 본 논문에서는 수도권의 오염 현황을 살펴보고, 장거리 이동 효과와 광화학 오염 특성 등 이슈와 함께, 특별법의 성공적 이행에 필요한 과제들에 대하여 논의하였다.
원자력시설로부터 삼중수소 사고 누출시 시설 주변 농작물의 삼중수소 오염 평가를 위한 동적격실모델 ECOREA-H3를 개발하였다. 모델의 격실은 크게 대기, 토양, 농작물로 구성되며 농작물은 엽채류 곡물류, 근군류의 3개 소그룹으로 분류하여 각각 독립적으로 모델링하였다. 벼에 대한 삼중수소 피폭실험 해석을 통해 모델의 예측 정확도가 조사되었다. 모델링 결과 추수시 벼이삭의 TFWT 농도는 입력데이터 중 공기의 절대습도, 뿌리흡수비 강우량에 OBT 농도는 공기의 절대습도, 이삭의 성장기간, 유기물의 수소함량의 영향을 상대적으로 크게 받는 것으로 나타났다. 벼이삭 OBT 농도에 대한 모델 계산과 실험 측정값은 잘 일치하였다.
This paper presents the results from the comparison analysis and evaluation between the air pollutant dispersion modeling results and the observation data in the area within a 10 km radius from the Boryong thermal power plants. The observation data used in this study were the air pollutant concentrations which had been continuously measured from 8 locations around the Boryong power plants by TMS(tele-monitoring system) for 3 months from September to November, 1996. The short-term and long-term predictions were carried out using ISC3 model and LPDM(Lagrangian Panicle Dispersion Model). The results of ISC3 modeling in a short-term showed highly as 0.7 in a correlation coefficient, but in a long-term showed just 0.54. On the other hand, LPDM showed 0.78 in a correlation coefficient for a long-term, but in a short-term showed highly value than the observation concentrations.
선택적 환원 촉매(SCR : Selective Catalytic Reduction) 시스템은 대기오염을 예방하기 위한 배기가스 처리장치 중 하나이다. 본 연구에서는 전산유체역학(CFD : Computational Fluid Dynamics)를 사용하여 SCR 시스템 의 효율향상을 위하여 ANSYS-CFX package를 이용하여 점성 유동 해석을 수행하였다. SCR 시스템의 점성 유동 흐름의 전산 유체 역학을 이용하여 시뮬레이션하기 위하여 Navier-Stokes 방정식을 지배방정식으로 사용하였다. CATIA V5를 사용하여 SCR 시스템의 형상을 3D 모델링을 하였고, 암모니아와 배기가스의 혼합 비율을 확인하기 위해 요소수 분사 노즐의 위치를 변경하였다. 요소수 분사 노즐은 배기관의 입구로부터 1/3, 1/2, 2/3에 위치한다. 또한, 분사 노즐의 위치가 배기관 입구의 1/3에 위치할 때 노즐의 분사구수에 따른 효율을 확인하기 위하여 분사구수를 4Hole, 6Hole, 8Hole일 경우를 확인하여 비교하였다. 시뮬레이션의 결과로는 배기관 입구에 가까울수록, 분사구수가 많을수록 효율이 좋아짐을 확인하였다.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.601-606
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1993
From the power plants in a steel plant, environment pollutants such as SOx, NOx, CO are emitted by the combustion reaction between the fuels those are by-product gases and oil. To reduce the amounts of the pollutants, it must be important that build the predictive models for the emission of the pollutants. In this paper, the model that predict the amount of future fuel consumption and the model that predict the amount of generated pollutants for the used fuel amounts is developed by using Gibb's free energy minimization method with the temperature correction techniques and neural network back propagation method. For some data set, the calculation results from this models are compared with the real emission amounts of SOx, NOx and result of the calculation by the ASPEN plus which is a commercial software. The result from this model is better than the result by ASPEN plus for this problem.
센서네트워크(Sensor Network)기반의 웹 기반 기술과 모바일 컴퓨팅 기술의 급속한 발전으로 인해, 일반인은 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서 다양한 형태의 데이터와 정보를 생산, 제공 및 공유할 수 있게 되었다. 공간정보분야에서는 지오 센서네트워크(Geosensor Network)와 공간 비공간 데이터 융합처리기술이 결합된 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 공간정보 서비스를 제공하는 연구가 진행 중이다. 하지만, 방대한 양을 가지는 웹 데이터와 센서데이터를 GIS 데이터와 연계하여, 사용자 맞춤형 정보를 생성하기 위해서는 상황인지모델 기반의 정보제공이 필요하다. 상황인지 서비스는 사용자의 개입을 최소화하면서, 사용자 상황에 맞는 적절한 정보를 제공하는 것을 의미한다. 이를 위해 상황인지모델은 센서네트워크와 모바일 기기에서 취득된 데이터들의 특성과 연관성을 모델링하고, 사용자의 위치와 관심지역의 상황에 맞는 정보를 제공한다. 이에 본 연구에서는 상황인지모델 기반의 GIS 플랫폼을 개발하였다. 개발된 시스템은 대기환경 데이터와 모바일 데이터를 취득하고 분석된 결과를 대기환경정책에 반영함으로써, 시민의 환경의식을 높이고 공동참여를 활성화하도록 설계되었다.
오존 경보제와 예보제의 실시가 오존 오염에 관한 일반인의 관심을 증폭시키는 중요한 계기가 되었음에도 우리 연구계와 정책 당국의 대응은 이에 훨씬 못미치고 있다. 1990년 이래 학회지 관련 논문 편수는 연간 1∼3편에 그치고 있고, 다른 이차오염 현상과 달리 정책 당국은 여전히 지원을 고려하지 않고 있다. 오존 연구가 뿌리를 내리지 못한 가운데 강행된 경보제와 예보제의 와중에 책임을 떠맡은 지방자치단체는 조급하게 노련한 예보 모델을 찾고 있고 충분한 검토도 없이 외국의 사례에서 대책을 구하고 있다. 논란이 되고 있는 오존 예보의 부정확성은 모델 선택의 문제가 아니라 모델 이용이 잘못된 때문이다. 현재 오존 대책의 일환으로 검토되고 있는 차량 부제 실시와 같은 단기 대책은 역효과를 낼 수 있다는 연구결과도 있다. 선진국의 오존 연구는 도시 규모에서 지역 규모로 확대되고 있고, 구츰 등 액상반응의 효과 규명과 1 kin 이하 미세 변화 모델링이 시도되고 있고, 지구 단위 대류권 실험의 일환으로 태평양 상공의 오존과 오존 전구물질의 대기화학이 조사되고 있다. 우리는 우선 우리의 오존 문제를 정확히 이해하도록 노력하여야 한다 합리적 계획 아래 체계적으로 접근하여 갈 때 당장은 아니지만 우리의 오존에 대한 이해가 깊어갈수록 예보의 정확성은 향상될 수 있다. 많은 비용과 노력이 필요한 오존 대책의 시행은 충분히 신중하여야 한다. 서울과 같은 대도시라면 적합한 수치모델을 구비하여 효과를 점검할 수 있어야 한다. 일부에서는 예보의 정확성을 높일 수 있는 방안의 하나로 수치모델 이용을 거론하고 있으나 수치모델은 매일의 예보와 같이 일상적 목적을 위하여 사용될 수 있는 모델이 아니며, 현재와 같이 기초가 갖추어져 있지 않은 상황에서는 더욱 그러하다. 정상적 모델 이용이 가능할 수 있도록 배출원 자료 체계를 갖추어야 하고, 서을 등 특징적 지역에 대하여서는 집중적 현장 조사를 실시하여야 한다.3)와 NAS(National Academy of Sciences, 1983), 미국에서 발행되는 정부 지침서 (Federal Register)에 고시된 내용 등을 토대로 하였다. 연구는 당면현실로 다가온 정보화 및 세계화의 기업환경에서 예견되는 몰입(committment)의 약화에 대한 치유방안으로서, 정보화된 경영모의게임의 기업 교육훈련 시스템(Business Training System)으로의 발전 가능성을 제시한다 하겠다.암시하며, 따라서 우리 교육문화에 맞는 재택수업 형태의 개발이 시급함을 제시한다고 하겠다.column density of HCaN is (1-3):n1014cm-2. Column density at distant position from MD5 is larger than that in the (:entral region. We have deduced that this hot-core has a mass of 10sR1 which i:s about an order of magnitude larger those obtained by previous studies.previous studies.업순서들의 상관관계를 고려하여 보다 개선된 해를 구하기 위한 연구가 요구된다. 또한, 준비작업비용을 발생시키는 작업장의 작업순서결정에 대해서도 연구를 행하여, 보완작업비용과 준비비용을 고려한 GMMAL 작업순서문제를 해결하기 위한 연구가 수행되어야 할 것이다.로 이루어 져야 할 것이다.태를 보다 효율적으로 증진시킬 수 있는 대안이 마련되어져야 한다고 사료된다.$\ulcorner$순응$\lrcorner$의 범위를 벗어나지 않는다. 그렇기 때문에도 $\ulcorner$순응$\lrcorner$과 $\ulcorner$표현$\lrcorner$의 성격과 형태를 외형상으로 더욱이 공간
본 연구는 국가측정망(에어코리아)에서 제공하는 2017년, 2019년 및 2020년도 대기질확정 데이터를 이용하여 Deep Neural Network(DNN) 모델을 학습하고, 2016년과 2018년도 데이터를 이용하여 학습된 모델을 평가·검증하였다. 피어슨 상관계수 0.2를 기준으로 SO2, CO, NO2, PM10 항목을 독립변수로 하여 초기 모델링을 진행하였고, 예측의 정확도를 높이기 위한 방법으로 시계열적 요소를 반영한 월별 모델링(개선모델)을 진행하여 초기모델과 비교·분석하였다. 분석에 사용한 지표는 RMSE(Root mean square error) 방법으로 오차를 계산하였으며, 예측 결과 초기모델의 RMSE값은 5.78로 국가측정망의 예측이동 평균모델의 결과(10.77)와 비교하여 초기모델에서 약 46% 오차가 감소하였다. 또한, 개선모델의 경우, 초기모델 대비 11월 모델을 제외한 모든 월별모델에서 정확도 향상이 있었다. 따라서, 본 연구에서는 DNN 모델링이 PM2.5 농도 예측에 효과적인 방법임을 제안할 수 있었으며, 향후 추가적인 독립변수 선정 및 시계열 요소를 고려한 방법으로 모델의 정확도 개선 가능성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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