전 세계적으로 대기오염 관련 질병 발병률이 상승하고, 2022년 세계보건기구의 보고에 따르면 매년 약 700만 명의 사망자가 발생하고 있다. 또한, 산업 시설 확장과 다양한 배출원 증가, 그리고 악취 물질의 무분별한 방출로 인해 대기오염 문제는 사회적으로 중요성을 띄고 있다. 한국에서도 악취를 독립적인 환경오염으로 정의하며, 지역 주민의 건강에 직접적인 영향을 미치는 문제로 간주하고 있으나 현재까지 악취 관리가 미흡하며 악취 관리 시스템의 개선이 필요하다. 본 연구에서는 악취 관리 시스템 개선을 목표로 충청북도 오창에 설치된 악취 센서에서 수집한 1,010,749개 데이터를 활용하여 앙상블 기반의 악취 농도 다지역 통합 예측 모델을 설계하고 분석하였다. 연구 결과, XGBoost 알고리즘을 사용한 모델의 RMSE가 0.0096로 가장 성능이 좋았으며, 단일 지역 모델(0.0146)과 비교하여 평균 오차 크기가 51.9% 낮았다. 이를 통해 서로 다른 지역에서 수집된 악취 농도 데이터를 표준화한 후 다지역 통합 예측 모델을 설계함으로써 데이터의 양을 늘리고 정확도를 높일 수 있으며 또한, 하나의 통합 모델로 다양한 지역에서 예측이 가능함을 확인하였다.
최근 인간의 생활환경에 존재하는 유해가스 및 대기환경에 대한 관심이 고조되면서 환경유해가스를 손쉽게 감지할 수 있는 센서의 필요성이 중요하게 인식되고 있다. 그 중 암모니아 가스는 생활환경 내에 존재하는 악취성분일 뿐만 아니라 냉각기의 냉매로 사용되는 가스로써 대기 중 배출허용농도가 50ppm으로 알려져 있다. (중략)
최근 인공지능을 활용한 다양한 지능형 응용서비스 개발이 활발히 진행 중이다. 특히, 제조 산업 현장에서는 인공지능 기반 실시간 예측서비스 연구가 활발히 진행 중이며 이중 화재 및 악취를 감지·예측할 수 있는 인공지능 서비스에 대한 요구가 매우 높다. 하지만 기존 감지·예측시스템은 화재 및 악취 발생 예측이 아닌 발생 후 감지 서비스가 대부분이다. 이는 인공지능 기반 예측서비스 기술이 적용되어 있지 않기 때문이다. 또한, 화재 예측 및 악취 감지·예측서비스는 초저지연 특징을 가진 서비스이다. 따라서 초저지연 예측서비스를 제공하기 위해 엣지 컴퓨팅 기술이 인공지능 모델과 결합되어 클라우드에 비해 빠른 추론 결과를 현장에 빠르게 적용할 수 있도록 개발 중이다. 따라서 본 논문에서는 제조 산업 현장에서 가장 많이 요구되는 화재 예측 및 악취 감지·예측에 사용할 수 있는 LSTM 알고리즘 기반 학습모델을 제안한다. 또한, 제안하는 학습모델은 엣지 다바이스에 구현이 가능하도록 설계하였으며 사물인터넷 단말로부터 실시간 센서데이터를 수신하고 이 데이터를 추론 모델에 적용하여 화재 및 악취 상태를 실시간으로 예측할 수 있도록 제안한다. 제안된 모델은 3가지 성능 지표를 통해 학습모델의 예측 정확도를 평가하였으며 평가 결과는 평균 90% 이상 성능을 보였다.
최근 인간의 생활환경에 존재하는 유해가스 및 대기 환경에 대한 관심이 고조되면서 환경유해가스를 손쉽게 감지할 수 있는 센서의 필요성이 중요하게 인식되고 있다. 그 중 암모니아 가스는 생활환경 내에 존재하는 악취성분일 뿐만 아니라 냉각기의 냉매로 사용되는 가스로서 대기 중 허용농도가 50 ppm으로 알려져 있다. 본 연구에서는 프린트스크린 인쇄법을 이용하여 SnO$_2$를 모물질로 하여 귀금속 산화물인 Pt와 Au를 첨가한 암모니아 반도체 가스센서를 제조하여 그 감도 및 SO$_2$, NOx, CH$_4$, NH$_3$, 에 대한 선택성을 분석하였다. (중략)
최근 도심지 지하철내 누유로 인한 악취·화재의 위험이 대중매체를 통해 보도되어 사회적 문제로 대두되고 있으며, 개정된 토양환경보전법 및 지하수법에 따라 주유소오염에 대한 정화기준이 강화되고 있어 도심지 주유소와 인접한 천층부 지하철터널의 누유대책 마련이 절실히 요구되고 있다. 도심지 지하철터널의 누유대책을 서울시 지하철 00공구 설계사례를 통해 먼저 지하수 유동분석에 의한 지하수위 검토와 오염자 추적에 의한 누유확산 범위를 파악하고, 두 번째로 누유감지센서에 의한 누유조기경보, 유량계 및 수질센서에 의한 수질data화의 수질 및 유량자동모니터링 시스템을 구축하며, 마지막으로 Oil-Stop 맨홀에 의한 누유분리 차단대책을 제안하고자 한다.
This study aimed to evaluate the characterization of a metal oxide semiconductor and electrochemical gas sensor array for measuring wastewater odor. The sensitivity of all gas sensors observed in sampling method by stripping was 6.7 to 20.6 times higher than that by no stripping, except sensor D (electrochemical gas sensor). The average reduction ratio of sensor signal as a function of initial dilution rate of wastewater was in the order of food plant > food waste reutilization facility > plating plant. The sensitivity of gas sensors was dependent on both the type of wastewater and the dilution rate. The sensor signals observed by the gas sensor array were correlated with the dilution factor (OU) calculated by the air dilution sensory test with several wastewater ($r^2=0.920{\sim}0.997$), except the sensor signals of sensor D measured in the plating plant wastewater. It seems likely that the gas sensor array plays a role in the evaluation of odor in wastewater and is useful tool for on-site odor monitoring in the wastewater facilities.
This paper presents to analyze patterns from single and complex malodors using gas sensor array based on metal oxide semiconductors. The aim of research is to identify and discriminate single malodors such as $NH_3$, $CH_3SH$ and $H_2S$ and their mixtures according to concentration levels. Measurement system for analyzing patterns from malodors is constructed by an array of metal oxide semiconductor sensors which are available commercially together with associate electronics. The patterns from sensory system are analyzed by Principal Component Analysis (PCA) which is simple statistical pattern recognition technique. Throughout the experimental trails, we confirmed the experimental procedure for measurement system such as sensors calibration time and gas flow rate, and discriminated malodors using pattern analysis technique.
최근 기후변화와 여름철 고온 등으로 인한 녹조현상, 화학물질 및 유류 유출 등 화학사고로 인한 하천의 수질오염과 관련된 사회적 관심이 높아지고 있다. 특히, 화학사고로 인한 유해화학물질 유출은 인체에 접촉 시 악영향을 끼치며, 대기·수질·토양을 오염시키고 주변 농작물의 변색이나 괴사를 유발하는 등의 피해를 야기하기 때문에 적절한 조치와 대응이 필요하다. 환경부에서는 유해화학물질 유출사고로 인한 국민건강 및 환경상의 위해를 예방하기 위해 화학물질관리법과 화학물질 등록 및 평가에 관한 법률을 제정하여 유해화학물질을 관리하고 화학사고에 대응하고 있다. 그러나, 화학사고 발생 시 공장 인근의 먼지, 악취 등을 감시하기 위해 현장인력에 의존하거나 화학물질의 유출이 우려되는 곳에 제한적으로 검출센서를 설치해 사고를 감시하고 있어 검출센서 미설치 지역에 대한 능동적 탐지가 어렵고, 화학물질의 공간적 분포 탐지가 불가능하여 초동 대응에 한계가 있다. 한편 최근 초분광 영상을 활용하여 물질 고유의 분광특성을 분석함으로써 토지피복, 식생, 수질 등의 식별에 활용되고 있다. 따라서 초분광 센서를 활용한 화학물질 감지 가능성도 보여주고 있지만, 초분광 센서를 활용한 하천의 화학물질 감지를 위한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 유해화학물질 18종을 대상으로 초분광 영상을 이용한 상호 구분이 가능한 지 확인하고자 해당 유해화학물질의 초분광 영상을 촬영하여 분광라이브러리를 구축하였다. 또한 물질별 특성을 보이는 분광밴드의 범위를 지정해 특성 분광라이브러리를 구축하였으며, 해당 과정에 대한 표준 및 절차를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 절차에 따라 18종의 유해화학물질 분광라이브러리와 특성 분광라이브러리를 구축한 결과, 유해화학물질의 식별 가능성을 확인하였다. 향후 연구를 통해 유해화학물질 분광라이브러리 데이터베이스를 확대하고, 실시간 모니터링에 적용할 경우 신속한 화학사고 발생여부 감지 및 대응에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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