This study was conducted to investigate public's perception of the effects of particulate matter (PM) in oral health and to provide specific motivation to prevent oral disease by PM. A total of 134 adults were selected as final analysis subjects from some people all over the country. The data collected is analyzed using SPSS 21.0 for windows. Frequency analysis was used to identify general characteristics and hygiene habit. For identifying perception of effects of PM on oral health, crossover analysis was used. The largest number of people recognized that the level of PM had deteriorated, compared to five years ago. That perception was highest among those in 30 years of age and service professions. Those who check the concentration of PM are more concerned with oral health care when the PM is occurred in high concentration. People who perceive PM as a threat to the oral health are more concerned about oral health care when the PM is occurred in high concentration. It is concerned those who are aware of the relationship between PM and oral health specifically manage the oral health to protect the oral cavity from PM.
Park, Hyemin;Kim, Taeyong;Kwon, Daewoong;Heo, Junyong;Lee, Juyeon;Yang, Minjune
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_3
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pp.873-885
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2022
The particulate matter (PM) has emerged as a hot topic around the world as it has been reported that PM is related to an increase in mortality and prevalence rates. In South Korea, the importance of PM has been recognized since the late 1990s, and various studies on PM have been conducted. This study investigated the PM research topics and trends for papers (D=2,764) published in Research Information Sharing Service (RISS) using topic modeling based on Latent Dirichlet Allocation (LDA). As a result, a total of 10 topics were identified in the whole papers, and the PM research topics were classified as 'PM reduction (Topic 1)', 'Government policy and management (Topic 2)', 'Characteristics of PM (Topic 3)', 'PM model (Topic 4)', 'Environmental education (Topic 5)', 'Bio (Topic 6)', 'Traffic (Topic 7)', 'Asian dust (Topic 8)', 'Indoor PM (Topic 9)', 'Human risk (Topic 10)'. In particular, the proportion of papers on topics 'Government policy and management (Topic 2)', 'PM model (Topic 4)', 'Environmental education (Topic 5)', and 'Bio (Topic 6)' to the toal number of papers increased over time (linear slope > 0). The results of this study provide the new literature review methodology related to particulate matter and the history and insight.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.05b
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pp.189-190
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2003
최근 10년간 대기환경 개선대책으로 1차 오염물질인 이산화황과 총부유먼지(TSP)의 농도는 현저히 감소하고 있다. 그러나 자동차의 증가 등으로 미세먼지, 오존 등 2차 대기오염물질의 오염도는 오히려 증가하고 있는 추세에 있다. 특히 미세먼지는 시정에 영향을 주어 체감오염도를 증가시킬 뿐만 아니라 미세먼지 내에 함유된 각종 유해물질과 중금속 등은 인체에 직접적인 영향을 주는 것으로 알려져 있다. 더욱이 최근 미국 등을 중심으로 $PM_{2.5}$에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있으며 1997년부터 대기환경 기준에 추가하여 미세먼지에 대한 보다 엄격한 대기질 관리를 수행하고 있다. (중략)
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.5
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pp.127-133
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2020
The international cancer research institute under the WHO designated fine dust as a first-class carcinogen. Particular matter refers to dust that is small enough to be invisible and floating in the air. Particular matter is mainly emitted from the combustion process of fossil fuels such as coal and oil, and is a risk factor that can cause lung disease, pneumonia, and heart disease. The Ministry of Environment recently analyzed the output data of 10 fine dust measuring stations and, as a result, announced that about 60% had an error that the existing atmospheric measurement concentration was higher. In order to accurately predict fine dust, the wind direction and measurement position must be corrected. In this paper, in order to solve these problems, fuzzy rules are used to solve these problems. In addition, in order to calculate the fine particulate sensation index actually felt by pedestrians on the street, a computer simulation experiment was conducted to calculate the fine particulate sensation index in consideration of weather conditions, temperature conditions, humidity conditions, and wind conditions.
Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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2003.11a
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pp.333-334
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2003
미세 먼지의 수용성 성분에 대한 On-line 방식의 측정 기기 개발의 필요성은 다음과 같다.첫째, 대기오염문제의 근본적인 물리, 화학적인 현상의 이해를 강화하는 데 있다. 미세 먼지의 화학적인 조성과 농도는 발생원에서 발생한 이후 급격하게 변화하는 대기환경 조건에서 빠른 변환( Chemical transformation )을 경험하는 데 현재의 필터 포집 측정 방식은 시간 분해도(time resolution)가 길어 현재의 측정 결과들은 정확한 미세 먼지의 화학적인 특성을 반영하기가 어렵다. (중략)
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.4
no.1
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pp.325-329
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2018
There are many pollutants in the residential space due to building materials, ventilation, cooking, etc. Among them, particulate matter is a primary carcinogen and very harmfull to the human body, it occurs mostly in cooking. Therefore, in order to manage the indoor air quality well, it is necessary to evaluate the relationship between the concentration of particulate matter generated during cooking and ventilation method. In this study, we propose a management method and particulate matte which occurs during the kitchen cooking by measuring and analyzing the concenteation change of particulate matter(PM2.5) according to the type of food and the ventilation method.
With the wide use of greenhouses, the working hours have been increasing inside the greenhouse for workers. In the closed ventilated greenhouse, the internal environment has less affected to external weather during making a suitable temperature for crop growth. Greenhouse workers are exposed to organic dust including soil dust, pollen, pesticide residues, microorganisms during tillage process, soil grading, fertilizing, and harvesting operations. Therefore, the health status and working environment exposed to workers should be considered inside the greenhouse. It is necessary to secure basic data on particulate matter (PM) concentrations in order to set up dust reduction and health safety plans. To understand the PM concentration of working environment in greenhouse, the PM concnentrations were monitored in the cut-rose and Hallabong greenhouses in terms of PM size, working type, and working period. Compare to no-work (move) period, a significant increase in PM concentration was found during tillage operation in Hallabong greenhouse by 4.94 times on TSP (total suspended particle), 2.71 times on PM-10 (particle size of 10 ㎛ or larger), and 1.53 times on PM-2.5, respectively. During pruning operation in cut-rose greenhouse, TSP concentration was 7.4 times higher and PM-10 concentration was 3.2 times higher than during no-work period. As a result of analysis of PM contribution ratio by particle sizes, it was shown that PM-10 constitute the largest percentage. There was a significant difference in the PM concentration between work and no-work periods, and the concentration of PM during work was significant higher (p < 0.001). It was found that workers were generally exposed to a high level of dust concentration from 2.5 ㎛ to 35.15 ㎛ during tillage operation.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.24
no.6
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pp.119-128
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2020
An ultrasonic multiple scattering simulation using cross-section of fine dust particles were proposed. These days, along with awareness of air pollution, social interest in fine dust is increasing. In the construction field, awareness of fine dust is increasing, and research on preparing various countermeasures is underway. The light scattering method fine dust meter currently in use is affected by environmental factors such as relative humidity, and reliability problems in terms of accuracy are continuously reported. However, the transmission of ultrasonic waves can directly reflect the physical change of the medium based on the mechanical wave. Using these advantages of ultrasonic waves, fine dust measurement simulation was performed using the scattering cross section and ultrasonic multiple scattering theory. The shape data of the fine dust particles were collected using a SEM (Scanning Electron Microscope), and a cross-section according to the fine dust particles was derived through numerical analysis. As a result of signal processing, the error for the number density corresponding to each cross-section is minimum 19, maximum 3455.
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