Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.32
no.11
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pp.1001-1010
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2010
The purpose of this study is to investigate the concentration levels of particle materials ($PM_{10}$, asbestos), gas materials ($CO_2$, CO, $NO_2$, HCHO, Rn, VOCs) and total suspended colony (TSC), and the correlations among these materials in indoor air quality of 54 multiple-use facilities and 15 public-use facilities of Gwangju. The highest mean concentration of $PM_{10}$ was $69.2\;{\mu}g/m^3$ at indoor parking place, followed by childcare facilities, large commercial building and subway station building. The highest mean concentration of CO was 2.7 ppm at indoor parking place and that of $CO_2$ was 604.1 ppm at medical service facilities. The highest mean concentration of $NO_2$ was 0.036 ppm at indoor parking place. The geomean concentration of HCHO was $3.6\;{\mu}g/m^3$ in all facilities and the highest was $631.8\;{\mu}g/m^3$ at art gallery. The geomean concentration of VOCs (5 species) was $24.14\;{\mu}g/m^3$ in all facilities and toluene was the highest material of $15.30\;{\mu}g/m^3$, followed by xylene, ethylbenzene, benzene and styrene. The highest mean concentration of TSC was $625.3\;CFU/m^3$ at jjimjilbang, followed by childcare facilities, medical service facilities and large commercial building. The highest of asbestos was 0.0072 each/cc at childcare facilities and that of radon was 1.41 pCi/L at art gallery. PM10 showed positive correlations to TSC with $R^2\0.5332$ by lognormal equation at childcare facilities. CO2 showed positive correlations to CO at childcare facilities and indoor parking place. Lognormal equation fitted to the VOCs data more than normal equation in all facilities.
Objectives: Spatial analysis is useful for understanding complicated causal relationships. This paper focuses trends and appling methods for spatial analysis associated with environmental asbestos exposure. Methods: Literature review and reflection of experience of authors were conducted to know academic background of spatial analysis, appling methods on epidemiology and asbestos exposure. Results: Spatial analysis based on spatial autocorrelation provides a variety of methods through which to conduct mapping, cluster analysis, diffusion, interpolation, and identification. Cause of disease occurrence can be investigated through spatial analysis. Appropriate methods can be applied according to contagiousness and continuity. Spatial analysis for asbestos exposure source is needed to study asbestos related diseases. Although a great amount of research has used spatial analysis to study exposure assessment and distribution of disease occurrence, these studies tend to focus on the construction of a thematic map without different forms of analysis. Recently, spatial analysis has been advanced by merging with web tools, mobile computing, statistical packages, social network analysis, and big data. Conclusions: Because the trend in spatial analysis has evolved from simple marking into a variety of forms of analyses, environmental researchers including asbestos exposure study are required to be aware of recent trends.
Asbestos is given to a variety of six naturally occurring silicate minerals. These minerals possess high tensile strength, flexibility, resistance to chemical and thermal degradation, and electrical resistance. These minerals have been used for decades in thousands of commercial products, such as insulation and fireproofing materials, automotive brakes, textile products, cement and wallboard materials. When handled, asbestos can separate into microscopic-size particles that remain in the air and are easily inhaled. It is now known that prolonged inhalation of asbestos fibers can cause serious and fatal illnesses including malignant lung cancer, mesothelioma, and asbestosis. Therefore the use of asbestos and asbestos products has dramatically decreased in recent years. Also all constructions including asbestos should be removed under strictly controlled conditions and very tightly implemented health & safety management systems. In this study, the process of the removal work of the asbestos cement slate was analyzed by IDEF-0 modeling and evaluated by 4M risk assessment method. The results show that removal work of the asbestos cement slate was classified five process and eighteen detail process. The risk of safety side the higher than the risk of health side in 4M risk assessment.
Crocidolite quality control (QC) sampling created by the wet generation method has been validated by validation tests such as the accuracy, precision, and storage tests. For this study we designed and developed a manufacturing apparatus and standard operating procedure for making these QC samples. The most important step in the procedure of making QC samples was the stage eliminating static electricity in asbestos fibers. This static electricity hampers the fibers clog functioning. In accuracy and precision tests by phase contrast microscopy analysis, the difference between the reference values and the studied values was at maximum 17.8%. This satisfies the AIHA proficiency analytical test criteria for asbestos. We could confirm the nearly even distribution of crocidolite fibers on the membrane filter. Also, there was no loss of fibers in the storage test after the one month.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.23
no.4
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pp.333-340
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2013
Objectives: This study was designed to establish an accurate analytical method for asbestos in a biological sample for determining occupational asbestos-related diseases and relief of the health effects of environmental asbestos. Methods: Biological samples were obtained from lungs of rats following intratracheal instillation of asbestos(Chrysotile, anthophyllite) and were prepared according to digestion method(Wet digestion, high temperature ashing, low temperature ashing). The samples were then analyzed for asbestos fibers using a transmission electron microscope equipped with an energy dispersive X-ray spectrometer. Results: Low temperature plasma ashing removed more of the organic components and reduced fiber loss compared to the wet digestion method, making specimens so prepared more suitable for transmission electron microsocpy. Conclusions: The low temperature ashing technique is the most accurate method for analyzing asbestos in biological samples.
Yi, Gwang Yong;Yoon, Chung sik;Han, Jin Ku;Yun, Moonjong;Jung, Sijeong;Lee, Jong Han;Lee, In Sub;Park, Doo Yong
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.19
no.3
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pp.288-296
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2009
We conducted validation for asbestos quality control (QC) samples made by the developed method which was presented in our published paper. The main results of the validation study are as follows. The pooled coefficient variations of analytical results in three different concentrations (low, medium, and high concentration) for amosite and chrysotile were less than 20 %, which met the sample homogenicity criteria of NIOSH. Also we confirmed the homogenicity of asbestos samples by using the relocatable field slide. To evaluate the field applicability of the developed asbestos QC samples, the field validation was performed with four proficient asbestos analysts by using the statistical methods of AIHA asbestos PAT program. All analytical results from four asbestos analysts were located in the acceptable range.
This study was conducted to evaluate the characteristics of exposure to asbestos for ship repair workers in Korea by a systematic review. The number of articles studying asbestos exposure levels from ship repair workplaces was found to be 4. All asbestos concentration reported as either geometric mean and geometric standard deviation or ranges were transformed to arithmetic mean to estimate exposure level. In addition, weighted arithmetic means(WAMs) were calculated by weighing of the different number of samples. The WAM concentrations were 2.746 f/cc during asbestos dismantling work, 0.034 f/cc before asbestos dismantling work and 0.065 f/cc after working respectively. The maximum airborne concentration of asbestos during asbestos removal work was 7.02 f/cc which was 70 times higher than the occupational exposure limit of Korea, 0.1 f/cc. This study recommends that retrospective exposure to asbestos based on various ship types and operations should be assessed.
Suite of log analysis techniques consisting of geophysical well log, geological core log, and physical core log have been made to understand the well log responses and to determine the lithology of a test borehole-PABH1 located in Pungam sedimentary basin, Sosok, Hongchon-gun, Kangwon Province. Geological core logging has been precisely made over the cores taken between 64 and 124 meters, and 11 groups of rock types were deduced. Using the core samples divided by 11 groups, geophysical property measurements consisting of resistivity, natural gamma and density were made. Each rock group in the area is shown to have its characteristic physical response from geophysical well log and geophysical core logs. The outstanding physical responses particularly shown from siltstone, coarse sandstone to conglomerate, and granitic gneiss in the area were effectively used as keybeds in correlating the geophysical well logs to the result of geological core logs.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.4
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pp.328-337
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2021
Air pollution, which is a class 1 carcinogen, such as asbestos and benzene, is the cause of various diseases. The spread of ultra-air pollution is one of the important causes of the spread of the corona virus. This paper analyzes and predicts fine dust and ultra-air pollution from 2015 to 2019 based on weather data such as average temperature, precipitation, and average wind speed in Seoul and atmospheric environment data such as SO2, NO2, and O3. Linear regression, SVM, and ensemble models among machine learning models were compared and analyzed to predict fine dust by grasping and analyzing the status of air pollution and ultra-air pollution by season and month. In addition, important features(attributes) that affect the generation of fine dust and ultra-air pollution are identified. The highest ultra-air pollution was found in March, and the lowest ultra-air pollution was observed from August to September. In the case of meteorological data, the data that has the most influence on ultra-air pollution is average temperature, and in the case of meteorological data and atmospheric environment data, NO2 has the greatest effect on ultra-air pollution generation.
We evaluated the homogeneity and accuracy of low level airborne fibrous standard, and accomplished the proper proficiency test. We had found that the correlation of concentration of standard solution and asbestos density was 0.9863~0.9968, and concluded that the proper guideline of the analysis result was ${\mid}Z{\mid}{\leq}2$ interval of Z-score.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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