• 대한환경공학회지
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• 제32권4호
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• pp.325-332
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• 2010

본 연구에서는 오존을 이용한 잉여슬러지의 가용화 실험을 실시하였다. 오존의 접촉효율을 높이기 위해 마이크로버블화된 오존(이하 마이크로버블 오존이라 함)을 이용하였으며, 생성된 마이크로버블 오존의 사이즈는 평균 직경 30 ${\mu}m$ 정도였고, 40 ${\mu}m$ 이하가 전체의 약 90% 정도를 나타내었다. 마이크로버블 오존을 이용한 슬러지 처리에 있어서는 슬러지 농도에 상관없이 오존주입율을 0.34 g $O_3/g$ SS 이하로 주입할 경우, 폐오존의 발생 없이 오존소모율이 100%인 것으로 조사되었다. 각 농도별 슬러지 처리에 있어서 슬러지의 초기 SS 농도를 6,447 mg/L, 5,557 mg/L, 3,180 mg/L, 1,092 mg/L 및 515mg/L로 하였을 경우, 동일한 오존주입율에 있어서 초기 SS의 농도가 증가할수록 제거되는 SS량이 증가하는 경향을 나타내어, 오존의 산화효율을 높이기 위해서는 초기 SS의 농도가 높은 슬러지를 처리하는 것이 효과적이었다. 한편, 슬러지의 복합 처리로서 산과 알칼리 그리고 오존처리를 검토한 결과, 오존의 전처리로서 산처리를 이용하는 것이 알칼리처리에 비해 효과적이었으며, 슬러지에 주입하는 황산의 농도를 0.01 N로 하고, 오존주입율 0.05 g $O_3/g$ SS로 처리한 경우, 제거된 SS의 양은 153.9 g으로 오존단독처리시 81.2 g에 비해 1.9배의 많은 양이 제거되었다.

• 한국환경과학회:학술대회논문집
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• 한국환경과학회 2001년도 가을 학술발표회 발표논문집
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• pp.50-53
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• 2001

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2005년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.150-154
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• 2005

본 논문에서는 LabVIEW program을 사용하여 크기가 다른 파이렉스 글라스 방전관의 오존 농도를 연속적으로 측정하여 특성을 분석하였다. 또한 Flux-2D program을 사용하여 파이렉스 방전관의 전계를 분석하였다. 실험 결과에 따르면 1[$\ell$/min]에서 가장 오존 농도가 높았으며, 파이렉스 글라스 방전관 I 에서는 약 62[g/$m^3$]. 파이렉스 글라스 방전관II 에서는 약 48[g/$m^3$]으로 나타났다. 또한 고압 펄스 전원에 따른 오존농도 변화를 3D분석을 통해 확인 할 수 있었다. 확인된 분석을 통해 오존농도를 요구하는 만큼 생성한다면, 에너지 손실을 감소시키고 전극 수병을 최대화 할 수 있다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.171-173
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• 2000

오존은 극도로 활성적이며, 오존을 생성시키는 동일한 원인물질 (precursor)에 의해 소멸되는 2차오염물질로, 오존 오염문제는 복잡하고 문제 해결이 어렵다. 또한 전구물질의 오염원이 있는 풍하쪽(down wind)에 위치한 지역에서 높은 오존농도가 관측되는 둥, 지역에 따라 다양한 형태로 발생한다(Jorquera et al., 1998). 실제, 서울지역에서 오존주의보 발령횟수는 1998년 18회로 매년 증가하고 있는 실정이며, 인구 밀집지역인 대도시에서 고농도 오존 예보문제는 더욱 절실하다. (중략)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2000년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.57-57
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• 2000

광화학반웅에 의해 생성되는 오존은 전구물질(precursor)의 발생지역 뿐만아니라 바람에 따라 수송(transport)되어 오염원이 없는 외곽지역에 영향을 주기도 하는데, 지역적 규모(regional scale) 이상의 수평적인 오존 수송을 나타낼 수 있다. 따라서 오존오염은 국지적 현상과 수송에 의한 복합적인 오염현상으로 나타난다. 따라서 지리적으로 인접한 수도권지역은 오존 및 전구물질의 유·출입이 발생하며, 서풍일 경우 인천, 서울, 구리, 춘천까지 시간대별로 고농도의 오존이 관측되기도 한다. (중략)

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.95-101
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• 2002

고농도의 오존발생에 영향을 주는 많은 변수들이 존재한다. 이러한 변수들은 오존발생장치 설계시 매우 중요한 요소가 되고 설계전에 반드시 고려되어야 할 것들이다. 오존발생장치 설계 후에도 고농도 오존발생에 크게 영향을 주는 주변변수들이 있다. 본 연구에서는 오존발생에 영향을 주는 많은 주변변수들중에서 입력산소가스의 유량과 여기에 첨가되는 첨가가스가 고농도의 오존발생에 미치는 영향을 조사하였다. 결과적으로, 입력산소가스의 유량을0.75[LPM］～2.00[LPM］으로 변화시키면서 오존농도를 측정한 결과 1.25［LPM］에서 71145［ppm］의 최대오존발생량을 보여주었다. 입력산소가스에 첨가되는 질소가스의 유량을 0.0［vol%］～6.4［vol%］으로 변화시켜가면서 발생되는 오존농도를 측정한 결과 첨가되는 질소가스량이 0.8［vol%］인 경우 최대 73135［ppm]의 오존을 얻을 수 있었다. 이것은 순수산소만을 입력가스로 사용했을 때보다 최대오존발생량이 3［%］가량 증가한 결과이다. 입력산소가스에 첨가되는 아르곤가스의 유량을 0.0[vol%］～6.4[vol％］으로 변화시켜가면서 발생되는 오존농도를 측정한 결과 첨가되는 아르곤가스량이 0.8［vol%］인 경우 최대 67288［ppm］의 오존을 얻을 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.435-442
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• 2007

대기중의 고농도 오존의 피해를 줄이기 위해서, 고농도 오존 발생 전에 미리 오존 농도를 예측하기 위한 연구가 진행되었다. 하지만, 고농도 오존은 그 발생 빈도가 매우 희소하고, 대기 오존 생성 과정이 매우 비선형적이며 복잡한 특징이 있다. 이러한 특징을 극복하고 보다 정확한 예측 모델을 개발하기 위하여, 본 논문에서는 다양한 데이터 처리 기법을 도입하였다. 데이터 전처리과정에서 FCM(Fuzzy C-mean) 방법을 이용하여 오존 농도별 데이터 클러스터링을 시도하였으며, 결측 또는 비정상 데이터를 처리할 목적으로 Rejection 표본 추출법을 이용하였고, 모델의 입력과 출력의 상관관계를 향상시키기 위해서 로그 변환기법을 응용하였다. 오존 예측을 위한 모델링 기법은 DPNN(Dynamical Polynomial Neural Networks)을 이용하였으며, 최소 바이어스 판별법(Minimum Bias Criterion)으로 최적화된 모델을 선택하였다. 끝으로, 본 논문에서는 로그 변환기법이 예측 모델에 미치는 영향을 보이기 위해서 입력 데이터를 두 개의 집합으로 나누어 다양한 방법으로 예측 결과를 평가했다. 결과적으로 계절적 영향에 의해 특정 분포를 가지는 오존 관련 데이터에 있어서 로그 변환 방법이 모델의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 보였다.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.203-204
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• 2003

광화학 스모그 현상은 전 세계를 비롯하여 서울에서도 새로운 사회 현안으로 부각되고 있다 (Ghim and Chang, 2000). 광화학 반응에 의해 오존 농도가 증가할 수 있고, 광화학 반응으로 생성된 이차 에어로졸은 시정을 악화시킨다. 광화학 반응에 의해 생성된 이차 에어로졸은 대부분이 미세입자이다. 이차 에어로졸과 오존은 NOx와 VOCs (volatile organic compounds)같은 전구물질 사이의 복잡한 반응으로부터 생성된다. 그러므로 서울의 광화학 스모그 발생을 제어하기 위해서는 오존과 미세입자의 특성을 이해하는 것이 필수적이다. (중략)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.199-200
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• 1999

오존은 대기의 산화력을 증가시켜 화학 반응으로 인한 미세 먼지를 생성시키다. 이로 인하여 시정장애 등의 원인이 되어 대기질을 악화시키는 역할을 한다. 이러한 오존의 고농도 현상이 1994년부터 수도권 지역을 비롯한 전국 대도시 지역에 빈번히 나타나기 시작하여 이에 대한 연구의 필요성이 절실히 요구된다. 고농도 오존의 원인과 이론적 해석을 위해서는 측정과 모사를 병행한 연구가 요구된다.(중략)

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.203-204
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• 1999

대기질의 통계예측모형은 주로 오존 농도 예측에 사용된다. 통계예측 방법은 중회귀 모형, 신경망 모형, Fuzzy 논리 모형 등이 있다. 중회귀 모형은 종래 통계분석 방법으로 예전부터 많이 사용되고 있는 방법인 반면에 신경망 모형과 Fuzzy 논리 모형은 최근에 개발되어 적용가능성을 검토 중인 방법이다. 국내외 연구결과에 의하면 각 방법에 의한 고농도 오존 예측성은 크게 다르지 않았다. 국내에서는 중회귀 모형과 신경망 모형이 적용되었는데, 상관계수는 0.6-0.7저도로 보고되었다.(중략)